第四章 图像预处理
图像识别与处理技术分享
图像识别与处理技术分享1. 引言图像识别与处理技术是计算机视觉领域的重要研究方向，随着深度学习和算法的不断进步，图像识别技术在各个领域得到广泛应用。
本文将从图像的预处理、特征提取、分类器设计等方面介绍图像识别与处理技术的相关内容。
2. 图像预处理图像预处理是图像识别与处理的基础，它包括图像去噪、图像增强等操作。
去噪是为了降低图像中的噪声干扰，常用的方法有中值滤波、均值滤波等。
图像增强则是通过调整图像亮度、对比度等参数来提升图像品质，常用的方法有直方图均衡化、拉普拉斯增强等。
3. 特征提取特征提取是将图像中的信息转化为能够表征图像内容的特征向量，通常包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
颜色特征是指根据图像中各个像素的颜色值进行统计分析，常用的方法有颜色直方图、颜色矩等。
纹理特征是指通过分析图像中不同区域的纹理信息来进行特征提取，常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换等。
形状特征是指通过分析图像中目标的形状来进行特征提取，常用的方法有边缘检测、轮廓描述等。
4. 分类器设计分类器设计是根据提取到的特征向量进行图像分类的过程，常用的分类器有支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）、决策树等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器，既可以处理线性可分问题，也可以处理非线性可分问题。
k近邻是一种基于样本距离的分类器，它将待分类样本与训练样本进行比较，找出与之最相似的k个训练样本，根据k个样本的类别来进行分类。
决策树是一种基于逻辑推理的分类器，通过构建一颗树形结构来进行分类决策。
5. 实例应用图像识别与处理技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，可以利用图像识别与处理技术从医学图像中自动检测病变，辅助医生进行诊断。
在智能交通领域，可以利用图像识别与处理技术进行车牌识别、行人检测等，提高交通管理的效率和安全性。
在工业检测领域，可以利用图像识别与处理技术进行缺陷检测、产品分类等，提高生产质量。
此外，图像识别与处理技术还可以应用于安防监控、人脸识别、虚拟现实等领域。
计算机视觉图像预处理
21
4.1 图像坐标变换
• 4.2.1 灰度映射原理 • 4.2.2 灰度映射示例
22
4.2.1 灰度映射原理
基于图像像素的点操作 映射函数
灰度级到灰 度级的变换， 与位置无关
23
4.2.2 灰度映射示例
灰度映射技术的关键是根据增强要求设计映射函数
扩展低灰度范围 压缩高灰度范围
图像求反
• 5. 变换级连
例：平移旋转反平移
10
4.1.1 基本坐标变换
• 5. 变换级连
平移（50, 50） 尺度（1.4, 1.4） 旋转30°
11
4.1.1 基本坐标变换
• 6. 基本坐标变换小结
12
4.1.1 基本坐标变换
• 7. 其他变换
1 0.5 0
斜切（扭曲） 0 1 0
0 0 1
13
4.1.2 几何失真校正
a = 1----相当于复制 b ≠0: 灰度偏置
32
• 练习题：
– 4.1 – 4.2
作业
计算机视觉
The end！
34
计算机视觉
计算机视觉——图像预处理
1
• 图像预处理的目的：
纠正几何失真 提高视觉质量
降低噪声干扰
图像坐标变换 灰度映射
直方图修正 空域滤波
2ห้องสมุดไป่ตู้
第4章 图像预处理
• 4.1 图像坐标变换 • 4.2 灰度映射 • 4.3 直方图修正 • 4.4 空域滤波
3
4.1 图像坐标变换
• 4.1.1 基本坐标变换 • 4.1.2 几何失真校正
4
4.1.1 基本坐标变换
• 1. 变换的表达
图像预处理流程
图像预处理流程：图2.2图像预处理流程图2.2系统功能的实现方法系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下：1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像；2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰；3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮；4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符；5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。
2.3.1 MATLA B简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
2.3.2 MATLAB的优势和特点1、MATLAB的优势(1)友好的工作平台和编程环境MATLAB由一系列工具组成。
图像识别预处理
图像增强技术的目的是对图像进行加工，已得到视觉效果更“好”，更“有用”的图像。
增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特性，扩大图像种不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判断和识别效果，满族某些特殊分析的需要。
根据其处理所进行的空间不同，目前常用的增强技术可分为频率域法和空间域法两类。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉途中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部领域中的中坚像素值）法等，他们可用于去除或减弱噪声。
根据增强的策略，图像增强又可以分为两种：全局处理和局部处理。
根据处理的对象，图像增强还可以分为灰度图像的增强与彩色图像的增强。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制（掩盖）图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配[8]。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和领域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。
领域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
4-遥感图像预处理
第四章数据预处理4.1 坐标定义与投影转换图像预处理时遥感数字图像处理中非常重要的环节，也是空间信息提取之前首先要做的工作。
主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌和图像裁剪等一般过程。
4.1.1 坐标定义ENVI中的坐标定义文件存放在ITT\IDLxx\products\envixx \map_proj 文件夹下。
三个文件记录了坐标信息：ellipse.txt：椭球体参数文件。
datum.txt：基准面参数文件。
map_proj.txt：坐标系参数文件。
在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定义坐标参数。
1、定义椭球体语法为<椭球体名称>，<长半轴>，<短半轴>。
这里将“Krasovsky, 6378245.0, 6356863.0”和“IAG-75, 6378140.0, 6356755.3”加入ellipse.txt末端（图2-1）。
图2-1 定义地球椭球体ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于翻译原因，这里的英文名称是Krassovsky。
为了让其他软件平台识别，这里新建一个Krasovsky椭球体。
2、定义基准面语法为<基准面名称>，<椭球体名称>，<平移三参数>。
这里将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt 末端（图2-2）。
图2-2 定义大地基准面有的时候为了与其他软件平台兼容，基准面的名称需要写成所用的椭球体名称。
3、定义坐标（1）选择主菜单Map→Customize Map Projection命令；（2）在Customized Map Projection Definition窗口中设置地图投影的参数（图2-3）；图2-3 定义地图投影关参数说明：Projection Name：定义投影名称；Projection Type：定义投影类型，这里选择Transverse Mercator；Projection Datum:定义大地基准面，这里选择之前定义的Beijing-54；False easting：定义东偏移的距离500km；Latitude of Projection origin：定义投影的起始维度；Longitude of central meridian：定义中央经线；Scale factor：定义缩放倍率。
《envi图像预处理》课件
几何校正
目的：消除图像中的几何变形 方法：使用控制点进行校正 控制点选择：选择具有明显特征的点 校正结果：得到无变形的图像
图像增强
亮度调整：提高图像亮度，使图像更清晰 对比度调整：增强图像对比度，使图像细节更明显 锐化处理：提高图像锐度，使图像边缘更清晰 色彩调整：调整图像色彩，使图像色彩更丰富
实例1：图像去噪处理，对 比处理前后的图像质量
实例4：图像融合处理，对 比处理前后的图像融合效果
Part Six
envi图像预处理的 未来发展
envi图像预处理技术的发展趋势
智能化：利用深度 学习、人工智能等 技术，实现图像的 自动预处理
高效化：提高图像 预处理的速度和效 率，降低计算成本
多样化：开发更多 类型的预处理算法， 满足不同应用场景 的需求
envi图像预处理在地理信息系统中的应用
地理信息系统（GIS）：用于管理、分析和显示地理数据
Envi图像预处理：对遥感图像进行预处理，提高图像质量
应用：在GIS中，预处理后的遥感图像可以用于地形分析、土地利用分类、植被监测 等
优势：预处理后的遥感图像可以提高GIS分析的准确性和效率
envi图像预处理在环境监测中的应用
遥感图像处理：用于提取地物信息， 如土地利用、植被覆盖等
工业检测：用于产品质量检测，如 缺陷检测、尺寸测量等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
医学图像处理：用于疾病诊断和治 疗，如CT、MRI等
军事侦察：用于战场侦察和情报分 析，如目标识别、地形分析等
Part Five
envi图像预处理的 效果评估
envi图像预处理
,
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 e n v i 图 像 预 处 理
blobs分析
Blobs分析 第四章Blobs分析1、Blob分析由以下步骤组成：获取图像-> 分割图像-> 提取特征。
2、分割图像其实质是选择前景像素，具体操作如下：read_image (Image, 'particle')threshold (Image, BrightPixels, 120, 255)connection (BrightPixels, Particles)area_center (Particles, Area, Row, Column)3、图像或区域对齐问题：（Solution Guide III-C in section 3.4）4、图像预处理A、消除噪声的相关函数：mean_image（）gauss_image（）相对高斯滤波速度快，效果不完美的函数可选：binomial_filter（）对消除斑点和小细线效果好的函数:median_image( )平滑边缘的函数：anisotrope_diff（）消除隔行扫描相机所造成的缺陷的函数：fill_interlace（）5、图像的详细的处理过程：采集图像-> 提取ROI -> 图像或ROI对齐->修正图像-> 图像预处理-> 提取分割参数->分割图像-> 区域预处理-> 提取特征-> 将结果转为世界坐标-> 可视化显示。
A、获取分割参数相对于固定阈值，我们还可以选择依据每幅图像的动态阈值，方法如下：gray_histo_abs（）histo_to_thresh（）通过给出背景图，我们可以使用函数：Intensity（）依据背景图的像素均值与待处理图的像素均值的区别，动态的改变阈值。
B、分割图像各种函数其中最简单的分割函数是阈值分割：Threshold（）另一常用方法，第二幅图像作为参考图像，使用局部阈值代替全局阈值，参考图像可以是空的背景静态图或者是平滑之后的动态图：C、区域预处理通常ROI分割后，要进行修改处理，比如：抑制小区域，区域方向定位，封闭区域等。
安防行业人脸识别技术应用推广方案
安防行业人脸识别技术应用推广方案第一章：人脸识别技术概述 (2)1.1 技术原理 (2)1.2 发展历程 (2)1.3 技术优势 (3)第二章：安防行业现状分析 (3)2.1 行业发展趋势 (3)2.2 技术应用需求 (4)2.3 市场规模及增长 (4)第三章：人脸识别技术在安防行业的应用 (4)3.1 社会治安管理 (4)3.2 公共安全监控 (5)3.3 智能交通领域 (5)第四章：人脸识别技术产品体系 (5)4.1 硬件设备 (5)4.2 软件平台 (6)4.3 解决方案 (6)第五章：人脸识别技术核心算法 (6)5.1 特征提取算法 (6)5.2 模式识别算法 (7)5.3 优化算法 (7)第六章：人脸识别技术安全性分析 (8)6.1 数据保护 (8)6.2 防攻击能力 (8)6.3 法律法规遵循 (8)第七章：人脸识别技术在安防行业的推广策略 (9)7.1 市场推广 (9)7.1.1 深度挖掘市场需求 (9)7.1.2 精准定位目标客户 (9)7.1.3 营销策略多样化 (9)7.2 政策引导 (9)7.2.1 完善政策法规 (9)7.2.2 采购政策支持 (10)7.2.3 优惠税收政策 (10)7.3 技术普及 (10)7.3.1 加强技术研发与创新 (10)7.3.2 培养专业人才 (10)7.3.3 推广应用案例 (10)7.3.4 加强合作与交流 (10)第八章：成功案例分析 (10)8.1 国内案例分析 (10)8.1.1 某市公安机关人脸识别技术应用案例 (10)8.1.2 某大型企业人脸识别门禁系统应用案例 (11)8.1.3 某学校人脸识别考勤系统应用案例 (11)8.2 国际案例分析 (11)8.2.1 美国机场人脸识别技术应用案例 (11)8.2.2 英国银行人脸识别支付系统应用案例 (11)8.2.3 日本零售业人脸识别技术应用案例 (11)第九章：人脸识别技术在安防行业的未来展望 (11)9.1 技术发展趋势 (11)9.2 市场前景 (12)9.3 行业挑战 (12)第十章：总结与建议 (13)10.1 项目总结 (13)10.2 发展建议 (13)10.3 政策建议 (13)第一章：人脸识别技术概述1.1 技术原理人脸识别技术是一种基于生物特征的识别技术，其主要原理是通过分析人脸图像中的关键特征，实现对个体的身份识别。
图像预处理
3. 选择式掩模平滑
邻域平均法在消除噪声的同时，不可避免地带来了平均化的缺憾，使尖 锐变化的边缘变得模糊。考虑到图像中⺫目目标物体和背景一一般都具有不 同的统计特性，即具有不同的均值和方方差，为保留一一定的边缘信息， 可采用用自自适应的局部平滑滤波。 选择式掩模平滑法取5×5窗口口，在窗口口内以中心心像素f(i,j)为基准点，制 作4个五边形、4个六边形、1个边⻓长为3的正方方形，共9种形状的屏蔽 窗口口，分别计算每个窗口口内的平均值及方方差，采用用方方差最小小的屏蔽窗 口口进行行平均化，也称自自适应平滑。
对比比度指亮度的最大大值和最小小值之比比，可通过增加原图 中某两个灰度值间的动态范围来实现。 1）全域线性变换 设原图像f(x,y)的灰度范围为[a,b]，希望变换后图像 g(x,y) 的灰度范围扩展至至[c,d]，使曝光不充分的图像中黑黑的 更黑黑，白白的更白白，从而而提高高图像的灰度对比比度。
0≤f(x,y)＜a a≤f(x,y)＜b b＜f(x,y)
2. 直方方图的均衡化
• 均衡化：使图像的直方方图均匀分布的处理过程 • 基本思想：把原始图像的直方方图变换为均匀分布的形 式，增加像素灰度值的动态范围，增强图像整体上的 对比比度。
∑
•直方方图均衡化以累积分布函数为变换函数。
具体步骤：
1）列出图像灰度rk 。 2）求各图像灰度的像素数。 3）原始图像直方方图归一一化处理。 4）计算累积分布函数值
6 122 0.03 0.98
6/7=0.8 6
7 81 0.02 1.00 1 7
量化级 新灰度 级 rk! sk 新像素 数 新直方方
0 1 0!1 0 0
3/7=0.4 4/7=0.5 5/7=0.7 3 7 1
基于SVM的车辆牌照的自动识别
基于SVM的车辆牌照的自动识别第一章：引言车辆牌照自动识别技术在智能交通系统中具有广泛的应用价值，如交通违法监控、智能停车、物流物资跟踪等。
随着计算机技术、图像处理技术和模式识别技术的发展，车辆牌照自动识别技术得到了快速发展。
本文将介绍最常用的基于支持向量机（SVM）的车辆牌照自动识别技术。
第二章：车辆牌照识别的过程车辆牌照的自动识别过程主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和分类识别四个主要步骤。
2.1 图像获取图像获取是车辆牌照自动识别的第一步，必须要保证摄像头位置合理、清晰度高且不要出现光线、噪声等影响识别的因素。
2.2 图像预处理图像预处理是车辆牌照自动识别的关键步骤，也是提高识别率的重要技术手段。
主要包括二值化、字符定位、字符分割、字符尺寸归一化等。
2.3 特征提取车辆牌照的特征提取主要是通过对牌照中的字符、背景进行特殊处理，提取出鲁棒性强、具有区分度的特征，如垂直和水平的边缘检测、垂直和水平投影、灰度共生矩阵等。
2.4 分类识别分类识别是车辆牌照自动识别的核心技术，主要是建立分类器模型，并对提取的特征进行分类识别。
常用的分类算法包括KNN、BP神经网络、支持向量机（SVM）等。
其中，SVM是一种非常常用的分类算法。
第三章：基于SVM的车辆牌照自动识别技术支持向量机（SVM）是目前模式识别领域中使用较多的一种分类算法。
SVM是一种二分类模型，本质是在高维特征空间中寻找一个最优分类超平面，使得不同类别的样本点尽可能地分布开来，并且最大化分类器对新样本的泛化能力。
SVM算法对于小样本集、非线性及高维度数据分类具有较好的性能。
3.1 SVM的基本原理SVM通过将样本点映射到高维空间中使得样本点线性可分，然后找到一个最优的超平面，使得正负样本点离超平面最近的距离最大，这个距离就叫做间隔。
最优超平面就是使得间隔最大的超平面，SVM最终转化为一个求解线性最优化问题。
3.2 SVM分类器的构建过程1. 根据图像预处理得到的图像特征，对每个特征数据点分类，并作为训练数据点的特征；2. 构建SVM分类模型；3. 利用得到的模型对测试集进行分类。
图像预处理
图像预处理主要是对系统获取的原图像基本特征的信息进行相应的、有针对性的处理，以滤去干扰、噪声，作几何校正、色彩校正，以便于计算机的分析计算，一般包括滤波、图像增强、图像二值化、形态学运算、边缘检测等等。
3.1图像灰度化将彩色图像转换成灰度图，一方面提高了图像的处理速度，另一方面更统一了多种颜色的车辆牌照。
本文采用加权平均值法将图像灰度化，即根据重要性或其他指标给R、G、B赋予不同的权值，并使R、G、B等于它们的值的加权和平均R=G=B=(W rR+W gG+W bB)/3其中Wr、Wg、Wb分别是R、G、B的权值，取Wr＝0.299、Wg＝0.588、Wb＝0.113，从而得到最合理的车牌灰度图像。
3.2中值滤波接着要进行图像的去噪处理，用中值滤波方法可以有效去除图像中的噪声点，同时保护图像边缘的细节。
中值滤波[2][3]是通过在图像上移动一个滑动窗口，窗口中心位置的象素值用窗口内部所有象素灰度的中值来代替。
因此关键在于滑动窗口的选取，本文采用3x3方形窗口进行滤波，可以很好的消除图像中孤立噪声点的干扰，还能有效的保护边界信息。
3.3灰度变换如果一幅图成像时由于光线过暗或曝光不足，则整幅图偏暗（如灰度范围从0到6 3）；光线过亮或曝光过度，则图像偏亮（如灰度范围从200到255），都会造成图像对比度偏低问题，即灰度都挤在一起了，没有拉开，这时可以采用灰度变换方法来增强图像对比度。
本文采用分段线性灰度变换法进行灰度变换，根据经验值，对[30 200]之间的灰度值进行变换。
3.4直方图均衡化直方图是用来表达一幅图像灰度等级分布情况的统计表。
通过对图像中像素个数多的灰度值（及对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（及对画面不起主要作用的灰度值）进行归并，从而达到清晰图像的目的，其本质上是一个直方图变换，即将输入图像的直方图映射成一个最大平展的直方图。
经过直方图均衡化处理以后，图像的灰度分布变得均匀，原来偏暗的图像亮度明显增强，图像变得更为清晰。
影像预处理
遥感影像预处理预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。
目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。
预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。
本小节包括以下内容：∙ ∙ ●数据预处理一般流程介绍∙ ∙ ●预处理常见名词解释∙ ∙ ●ENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。
图1数据预处理一般流程各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。
2、数据预处理的各个流程介绍（一）几何精校正与影像配准引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。
系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。
在做几何校正前，先要知道几个概念：地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下，（1）GCP（地面控制点）的选取这是几何校正中最重要的一步。
可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。
选取得控制点有以下特征：1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等；2、地面控制点上的地物不随时间而变化。
GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。
卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
机器视觉中的图像处理技术
机器视觉中的图像处理技术第一章：引言机器视觉是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术，它已经被广泛应用于各种领域中，如自动驾驶、人脸识别、安防监控等。
而图像处理技术则是机器视觉中的核心技术之一，它可以提取图像中的特征和信息，帮助机器视觉得到更好的表现。
本文将介绍机器视觉中常用的图像处理技术，希望对相关领域的研究人员和开发者有所帮助。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，主要目的是减少噪声、补全缺失部分、增强对比度等，使得后续处理更加精确和有效。
常见的图像预处理技术包括：1. 图像去噪图像去噪是图像处理中最常用的预处理技术之一，它可以通过滤波、阈值分割等方法去除图像中的噪声。
常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等，而阈值分割则可以将图像分成背景和前景，去除背景中的噪声。
2. 图像增强图像增强可以使得图像的细节更加清晰，增加对比度等。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。
第三章：特征提取特征提取是机器视觉中的关键技术之一，它可以把图像中的关键信息提取出来，方便机器学习算法或其他处理方法进行下一步处理。
常用的特征提取方法包括：1. 边缘检测边缘检测可以检测图像中的物体轮廓，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子等。
2. 物体识别物体识别是机器视觉中的一个常见问题，它可以通过提取物体的颜色、纹理、形状等特征进行识别。
常见的物体识别算法包括SIFT、SURF等。
第四章：图像处理应用图像处理技术可以应用于各种领域中，如下面所示：1. 自动驾驶自动驾驶需要通过视觉技术来识别道路、识别障碍物等，在这个过程中图像处理技术起着关键的作用。
2. 人脸识别人脸识别是目前机器视觉应用最为广泛的领域之一，它可以应用于安防监控、身份验证等。
3. 医学影像处理医学影像处理可以帮助医生更加准确地诊断病情，如CT、MRI等影像处理技术可以提取出关键的医学信息，方便医生进行下一步的诊断。
第五章：结论机器视觉中的图像处理技术可以提取出图像中的关键信息，为后续的处理和应用提供支持。
图像预处理
图像预处理
图像预处理，是将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。
在图像分析中，对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。
图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
中文名: 图像预处理
变换实例: 图象求反等
含义: 将文字图像分检后给识别模块识别
实现: 灰度级变换(点运算)的实现
1。
计算机视觉技术中的图像预处理方法
计算机视觉技术中的图像预处理方法在计算机视觉领域中，图像预处理是一个至关重要的步骤。
它可以帮助我们提高图像的质量、减少图像的噪声、增强图像的细节等，从而为后续的图像分析和处理任务打下良好的基础。
本文将介绍一些常用的图像预处理方法。
图像去噪是图像预处理中最常见的任务之一。
噪声是图像中不需要的、无用的信息，它们可能来自于图像采集过程中的传感器噪声、电磁干扰、信号传输中的干扰等。
为了去除这些噪声，我们可以使用滤波器来平滑图像。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
均值滤波器通过计算邻域像素的平均值来消除噪声，适用于轻度的噪声；中值滤波器通过计算邻域像素的中值来消除噪声，适用于椒盐噪声等突发噪声；高斯滤波器通过将每个像素的值与周围像素的加权平均值相乘来消除噪声，适用于正态分布的噪声。
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，使图像的观感更加清晰和美观。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化。
直方图均衡化通过重新分布图像的像素值，使得图像的亮度分布更加均匀，从而增强图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过重新调整图像的像素值的范围，使得图像的动态范围更广，从而增加图像的对比度。
锐化是通过增加图像的边缘和细节来增强图像的清晰度，常用的锐化方法包括拉普拉斯锐化和边缘增强。
图像缩放是指改变图像的尺寸大小。
在某些场景下，我们需要将图像缩放到固定的尺寸，以便进行后续的图像处理和分析。
常用的图像缩放方法包括最邻近插值、双线性插值和双三次插值。
最邻近插值是指根据邻近的像素点的值来确定新像素点的值，适用于图像放大时的缩放；双线性插值是指根据邻近的四个像素点的值来确定新像素点的值，适用于图像缩小和放大时的缩放；双三次插值是指根据邻近的16个像素点的值来确定新像素点的值，适用于图像缩小时的缩放。
图像配准是指将多幅图像从不同的视角或者不同的传感器中获得的图像进行对齐。
对于配准问题，常用的方法包括特征提取和特征匹配。
(完整word版)图像的预处理.docx
第四章图像的预处理在图像的形成、传输或变换的过程中，由于受多种因素的影响，图像往往与原始景物之间或图像与原始图像之间产生某种差异。
这种差异称为降质或退化。
在对图像进行研究处理前，必须对这些降质的图像进行一些改善图像的预处理。
通常改善方法有两类：一类是不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减其次要信息：另一类是针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，从而使改善后的图像尽可能的逼近原始图像。
第一类方法能提高图像的可读性，改善后的图像不一定逼近原始图像，如突出目标的轮廓，袁减各种噪声，将黑白图像转换成彩色图像等：这类方法通常称为图像增强技术。
第二类方法能提高图像质量的逼真度，一般称为图像复原技术。
作为我们图像目标分离技术研究，我们只要对图像中的目标及背景的某些特征感兴趣，所以我们的预处理为图像增强。
4.1 直方图在对图像进行处理之前，了解图像整体或局部的uidu分布情况是非常必要的。
对图像的灰度分布进行分析的重要手段就是建立灰度直方图，利用图像灰度直方图，可以直观地看出图像中的像素亮度分布情况，通过直方图的均衡化、归一化的处理等，可对图像的质量进行调整。
另外，通过对直方图的分析，有助于确定图像域值化处理的域值。
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种会的级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率。
图像的直方图具有以下三个重要的性质:(1)直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数 ( 或频数 ) 的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数 ( 或频数 ) ，而未反映某一灰度值像家所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中菜一灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
(2)任一幅图像，都能惟一地确定出一幅与它对应的宜方图，但不同的图像，可能有相同的直方图。
也就是说，图像与直方图之间是多对一的映射关系。
(3)由于直方图是对具有相同灰度值得像素统计得到的，因此，一幅图像各自去的直方图之和就该等于该图像全图的直方图。
第四章-3遥感图像处理图像增强
3.遥感图像变换(Ⅲ)——HIS彩色空间变换
(2) HIS模式的定量表示：HSI模式可以用近似的颜色立体 来定量化。如左图为HIS六角锥彩色模型，即颜色立体曲 线锥形改成上下两个六面金字塔状。环绕垂直轴的圆周代 表色调(H)，以红色为0˙，逆时针旋转，每隔60‘改变一种 颜色并且数值增加1，一周(360‘)刚好6种颜色，顺序为红、 黄、绿、青、蓝、品红。垂直轴代表明度(I)，取黑色为0， 白色为1，中间为0．5。
应注意的是若将与正态分布相差较大的原图像的频率分布勉强变换为正态分布则因原图像的某一灰度的频率很高变换成正态分布使其对应的灰度值的频率降低造成对该部分的压缩而丢失重要的信息
第四章 遥感图像处理
图像增强
1
4.2.4遥感图像增强
Δ遥感图像增强的目的、实质和方法 ① 目的：ⅰ 改善图像显示的质量，以利于图像信 息的提取和识别。
线性变换是图像增强最常用的方法。指变换函数为线性 关系，如：
式中，a，b为待定的系数。
3
1.遥感图像增强(工)——对比度变化
线性变换
由于判读目标与背景的关系比较复杂，常将函数 考虑为将原图像的亮度值动态范围扩展至指定的 范围或最大动态范围。方法如下：
变换前图像的亮度范围xa为a1至a2，变换后图 像的亮度范围xb为b1至b2。变换方程可写为：
6
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
指数变换和对数变换 对数变换常用于扩展低亮度区(暗区)，压缩高亮度区的对 比度，以突出隐伏暗区的目标，或使暗区层次显示清晰。 指数变换的效果正好与对数变换相反，突出亮区而压制暗 区。二者互为逆运算操作。
7
1.遥感图像增强(工)——对比度变化1
非线性变换
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第四章图象预处理基本内容
灰度变换
直方图变换
空间域图像平滑
空间域图像锐化
频域图象平滑和锐化
伪彩色和假彩色处理
4.1灰度变换
•目的
–改善图象的视觉效果，或将图象转换成一
种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
图象增强并不以图象保真为准则，而是有
选择地突出某些对人或机器分析有意义的
信息，抑制无用信息，提高图象的使用价
值。
它可使图像动态范围加大，使图像对
比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
4.1灰度变换
•方法
–空间域处理
全局运算：在整个图象空间域进行。
局部运算：在与象素有关的空间域进行。
点运算：对图象作逐点运算。
–频域处理
在图象的Fourier变换域上进行处理。
4.1灰度变换：对比度增强
•灰度变换法
线性变换
对数变换
指数变换
•直方图调整法
直方图均衡化
直方图匹配
线性灰度变换
亮度倒置底片效果
分段线性化出现假轮廓
非线性亮度变换对数效应
非线性亮度变换指数效应
原图GAMMA = 0.5 GAMMA = 1.8分色调整[.2 .3 0; .6 .7 1]
Glossary
•Image enhancement:图象增强•Image quality:图象质量
•Globe operation: 全局运算•Local operation: 局部运算•Point operation: 点运算•Contrast enhancement: 对比度增强•Contrast stretching: 对比度扩展
Glossary
•Gray-scale transformation(GST): 灰度变换•Logarithm transformation: 对数变换•Exponential transformation: 指数变换•Threshold: 阈值
•Thresholding: 二值化、门限化
•False contour: 假轮廓
4.2直方图变换
•直方图( Histogram ):表示数字图象中的
每一灰度级与其出现的频率(该灰度级的
象素数目)间的统计关系,用横坐标表示灰
度级, 纵坐标表示频数(也可用概率表示)。
050100150200250
050100150200250
直方图均衡化
•首先假定连续灰度级的情况，推导直方图均衡化变换公式，令r 代表灰度级，P ( r )为概率密度函数。
r值已归一化，最大灰度值为1。
连续灰度的直方图非均匀分布
连续灰度的直方图均匀分布
直方图均衡化
•要找到一种变换S =T ( r)使直方图变平直，
为使变换后的灰度仍保持从黑到白的单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以避免整体变亮或变暗。
必须规定：
（1）在0≤r ≤1中，T (r)是单调递增函数，且0≤T (r)≤1；
（2）反变换r =T –1 (s),T –1 (s)也为单调递增函数，0≤s≤1。
满足上述条件的变换函数如下图
s j+∆s
s j
r j r j+∆r
设图象有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度分布如表所示。
进行直方图均衡化。
r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
n k
790 1023
850
656
329
245
122
81
p(r k)
0.19
0.25
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02
例
步骤：
r k r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
n k
790 1023
850
656
329
245
122
81
p(r k)
0.19
0.25
0.21
0.16
0.08
0.06
0.03
0.02
例
实践
•相关的MATLAB函数
画直方图Imhist( Im, 32)直方图均衡化Im1 =histeq( Im)
直方图均衡化灰度动态范围扩展
对比度扩展
直方图均衡化
直方图调整
（二）直方图匹配
修改一幅图象的直方图，使得它与另一幅图象的直方图匹配或具有
一种预先规定的函数形状。
目标：突出我们感兴趣的灰度范围，使图象质量改善。
连续灰度的直方图原图。