在机器视觉的外观缺陷检测应用中，总会涉及到图像的获取、检测，所以图像的质量对系统的测量检测结果有着非常重要的作用。图像的质量由照明、镜头和相机参数等诸多因素决定。下面通过图例，介绍如何设置相机的增益、补偿、清晰度、伽玛相关参数以优化图像质量。
1、增益(对比度)
增益决定CCD输出信号的放大。可手动或自动调节这一参数，对输出信号进行放大可以增加对比度。然而，过高的增益会导致图像杂乱：
源图像 增加对比度 增益过高
2、补偿(亮度)
这一补偿将被加入CCD的输出信号。此参数可以通过手动或自动方式调节。加入补偿将提高所有的灰度级。因此，图像看起来更明亮：
源图像 少许增加亮度 过度增加亮度
3、清晰度
可以使用该方法改善模糊的图像。然而，过度使用会导致图像变形：
源图像 提高清晰度 过度提高清晰度
4、伽玛(Gamma)
伽玛参数可增加或减少中间灰度级，换句话说，该参数可以补偿显像管的非线性特性：
源图像 提高中间灰度级 降低中间灰度级
