图像的预处理
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。
图形预处理技术概述
图像预处理技术概述摘要图像预处理技术就是在对图像进行正式处理前所做的一系列操作，因为图像在传输过程和存储过程中难免会受到某种程度的破坏和各种各样的噪声的污染，导致图片丧失了本质或者偏离了人们的需求，而这就需要一系列的预处理操作来消除图像受到的影响。
总的来说图像预处理技术分为两大方面，即图像增强和图像复原技术。
图像增强技术在图像预处理中占有较大的比重，是图像处理所必须的步骤，它与图像复原的不同之处在于图像复原是以恢复图像原来的本质为目的，而图像增强是以突出人们需要的特征并且弱化不需要的特征为原理的。
图像增强的方法很多，有灰度变换、直方图修正、图像平滑去噪、伪彩色处理等等。
灰度变换是图像增强技术中的一种简单的点运算处理技术，而直方图修正则是基于灰度变换而来的能够更好的显示和处理图像，然而上述两种只能够处理一些要求不高的图像，去噪功能很弱。
而图像平滑减噪则是图像增强的主要方面，是以对图像进行平滑和去噪为目的的最常用的预处理方法，在现代社会图像预处理研究中有着举足轻重的作用。
本文先着手介绍图像预处理的基础知识和灰度变换、直方图修正这两种图像预处理方法的原理，而后重点介绍了几种噪声的模型和基于这些噪声的平滑去噪的方法及其原理，并分析其优缺点。
最后以基于中值滤波的图像平滑去噪方法为基础，提出一种自适应中值滤波算法并进行探讨。
关键词：图像预处理，图像增强，平滑去噪，中值滤波AbstractImage pre-processing technology is made before the formal processing of the image series of operations, because the image during transmission and storage process will inevitably be some degree of damage and a variety of noise pollution, resulting in pictures lost the nature of or deviation from the people's needs, which requires a series of preprocessing operations to eliminate the impact of the image. Overall image pre-processing technology is divided into twoaspects, namely, image enhancement and image restoration techniques. Image enhancement techniques to account for a large proportion of the image pre-processing is a necessary step in the image processing, image restoration is to image restoration is to restore the original image of the essence for the purpose of image enhancement is based on the prominent people need characteristics and weaken the unwanted characteristics of the principle. Image enhancement method, there are many gray level transformation, histogram equalization, image denoising, pseudo-color processing. Gray-scale transformation is the basis and foundation of the image enhancement technology basically all image enhancement and gray-scale transformation. Image denoising, image enhancement, plays an important role in modern society. This article first started to introduce the basic theory of the basic knowledge and the gray-scale transformation of the image pre-processing, after the focus of several denoising methods and principles, at the same time they also do some basic comparisons, finally, based on the median filter image denoising method based on, to explore the median filtering of room for improvement.Key Words: image pre-processing, image enhancement, image denoising, median filter第一章绪论1.1课题研究的目的意义冈萨雷斯曾在其著作中提到，视觉是人类感觉中最高级的，而图像又在人类的感知中起着重要的作用。
遥感图像处理的基本步骤和技巧
遥感图像处理的基本步骤和技巧遥感图像处理是利用遥感技术获取的遥感图像数据进行分析、处理和解释的过程。
遥感图像处理技术在环境监测、资源管理、农业和城市规划等领域具有广泛的应用。
本文将介绍遥感图像处理的基本步骤和技巧。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是改善图像质量，消除噪声和其他不必要的干扰。
常见的图像预处理技术包括辐射校正、大气校正和几何纠正。
辐射校正是将原始图像中的数字数值转换为辐射亮度值，以消除由于不同仪器和观测条件引起的辐射差异。
大气校正则是通过对图像进行大气光校正，消除大气吸收和散射效应，获得更准确的地物辐射亮度信息。
几何纠正是校正图像中的几何畸变，使其与实际地面特征对应。
二、图像增强图像增强是通过增加图像的对比度和清晰度，突出感兴趣的地物信息。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波和波段变换。
直方图均衡化是通过调整图像像素的亮度分布，增强图像对比度。
滤波是通过应用各种滤波器来去除图像中的噪声和模糊。
波段变换是将图像从一种波段转换到另一种波段，以提取不同地物特征。
三、特征提取特征提取是从图像中提取与感兴趣地物相关的信息。
常见的特征提取技术包括阈值分割、边缘检测和纹理分析。
阈值分割是将图像分为不同的区域，使每个区域具有相似的亮度或颜色特征。
边缘检测是寻找图像中的边界线，以辅助划分地物边界。
纹理分析是通过提取图像的纹理特征来描述地物的空间结构。
四、分类与识别分类与识别是将特定地物进行分类和识别的过程。
常见的分类与识别技术包括监督分类、无监督分类和目标检测。
监督分类是通过使用已知类别的训练样本，建立分类器对图像进行分类。
无监督分类是根据图像像素的统计特征将图像自动分为不同的类别。
目标检测是在图像中检测和识别特定的目标，例如建筑物、道路等。
五、图像解译与分析图像解译与分析是对处理后的遥感图像进行解释和分析的过程。
通过对图像分析可以获取地表特征的数量和质量信息，用于环境变化监测、资源管理和规划决策。
计算机图像处理的基本原理和方法
计算机图像处理的基本原理和方法计算机图像处理是通过数字图像处理技术对图像进行获取、处理、分析和干预的过程。
它是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
本文将详细介绍计算机图像处理的基本原理和方法。
一、图像获取图像获取是指使用数字相机、扫描仪等设备将现实中的图像转化为数字形式。
常见的图像获取方式包括光学传感器原理、电子转换和光电转换。
具体的步骤包括：1. 设置相机或扫描仪的参数，如曝光时间、ISO感光度等。
2. 对被摄物体进行定位和对焦。
3. 采集图像数据，并将其存储在计算机内存中。
二、图像预处理图像预处理是为了增强图像的质量和消除噪声，以便更好地进行后续处理和分析。
常见的图像预处理方法包括：1. 灰度化：将图像从彩色转变为灰度图像，简化计算过程。
2. 平滑滤波：通过消除图像中的高频噪声，使图像更加清晰。
3. 锐化增强：通过增强图像的边缘和细节，提高图像的观感。
三、图像增强图像增强是改善图像的视觉效果和提取图像信息的过程。
常见的图像增强方法包括：1. 空域增强：对图像的每个像素进行操作，如直方图均衡化、灰度拉伸等。
2. 频域增强：利用频域滤波器对图像进行增强，如傅里叶变换、小波变换等。
3. 借助机器学习技术进行图像增强，如深度学习和卷积神经网络等。
四、图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域的过程。
图像分割可以提取出感兴趣的目标，为后续处理和分析提供基础。
常见的图像分割方法包括：1. 基于阈值的分割：通过设定阈值来将图像分成不同的区域。
2. 区域生长法：从种子点开始，根据像素邻域的相似性递归合并区域。
3. 基于边缘的分割：提取图像的边缘信息，将边缘作为分割的依据。
五、目标识别与分类目标识别与分类是将图像中的目标对象识别和分类的过程。
常见的目标识别与分类方法包括：1. 特征提取：通过提取目标对象的特征信息，如形状、纹理、颜色等，作为分类的依据。
2. 机器学习算法：使用分类算法，如支持向量机、决策树和随机森林等，对目标对象进行分类。
遥感图像处理技术的基本步骤
遥感图像处理技术的基本步骤遥感图像处理技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取的图像数据进行分析和处理的一项重要技术。
它可以帮助我们了解地表现象和环境变化，为资源利用、灾害监测和环境保护提供有力的支持。
本文将介绍遥感图像处理技术的基本步骤，并探讨其在不同领域中的应用。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，目的是对原始图像进行校正和增强，以减少噪声、消除系统误差并提高图像质量。
常见的图像预处理方法包括大气校正、辐射校正、几何校正和噪声过滤等。
大气校正可以消除大气传输对图像的影响，使图像更加真实可靠；辐射校正可以将原始图像的辐射值转换为反射率或亮度温度，以便进一步分析；几何校正可以校正图像的几何畸变，使图像与真实地理位置对应准确；噪声过滤可以降低图像的噪声水平，提高图像的清晰度和解译能力。
二、图像数据解译图像数据解译是遥感图像处理的核心环节，它通过对图像的特征提取和分类识别，从图像中提取出我们感兴趣的信息。
特征提取可以通过计算图像的纹理特征、形状特征和光谱特征等，来描述和区分地物的不同属性。
分类识别则是将提取出的特征与已知地物类别进行对比，将图像中的像素进行分类。
常见的分类方法有监督分类和非监督分类。
监督分类需要提供一些训练样本，训练分类器进行分类；非监督分类则是根据图像的统计特性，自动将图像进行分类。
三、图像信息提取图像信息提取是遥感图像处理的下一步，它通过进一步分析图像数据，提取出我们所需要的地理、生态或环境信息。
常见的图像信息提取包括土地利用/覆盖分类、植被指数计算、水体边界提取和灾害监测等。
土地利用/覆盖分类可以对图像中的地物进行识别，如农田、森林、草地等；植被指数计算可以评估植被的生长状况和覆盖度，如归一化植被指数（NDVI）；水体边界提取可以通过分析图像的光谱信息，识别出水体的边界和分布；灾害监测可以通过对图像的变化分析，及时发现和评估地质灾害的风险。
四、图像结果分析图像结果分析是遥感图像处理的最后一步，它主要是对处理后的图像结果进行定量或定性分析，验证处理方法的有效性和结果的可靠性。
遥感图像处理中的常见算法和软件
遥感图像处理中的常见算法和软件遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行分析和处理的过程。
这项技术广泛应用于地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域。
在遥感图像处理中，有许多常见算法和软件被广泛采用，以提高图像的质量和解译能力。
一、图像预处理算法图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是去除图像中的噪声和其他无关信息，提高图像的质量。
常用的图像预处理算法包括：1. 均值滤波：通过计算图像像素周围一定区域内像素的平均值来平滑图像并抑制噪声。
2. 中值滤波：将像素周围一定区域内的像素值排序，选取其中位数作为该像素的值，以达到去除噪声的效果。
3. 边缘增强：通过应用边缘检测算法，如Canny算法或Sobel算法，来突出图像中的边缘特征。
二、图像分类算法图像分类是将遥感图像中的像素按其所属类别进行划分的过程。
常见的图像分类算法包括：1. 最大似然分类法：基于统计学原理，采用贝叶斯决策理论，将图像像素按其灰度值或其他特征进行分类。
2. 支持向量机：通过构建一个最优的超平面来实现对图像像素的分类，具有较强的泛化能力。
3. 随机森林：通过构建多个决策树，取其投票结果来划分图像像素的类别。
三、图像变换算法图像变换是指将图像从一个颜色或空间域变换到另一个颜色或空间域的过程。
常见的图像变换算法包括：1. 傅里叶变换：将图像从空间域变换到频率域，从而能够对图像进行频谱分析和滤波操作。
2. 小波变换：通过将图像分解为不同尺度的频带，利用小波函数的局部性特点，能够更好地描述图像的结构和纹理特征。
3. 离散余弦变换：利用图像中像素值的相关性，将图像从空间域变换到频率域，并能够通过量化和编码来实现图像的压缩。
四、常见遥感图像处理软件1. ENVI：ENVI是一种功能强大的遥感图像处理和分析软件，具有丰富的遥感分析工具和算法。
2. ERDAS IMAGINE：ERDAS IMAGINE是一款广泛应用的遥感图像处理和GIS软件，具有可视化、分析和集成的功能。
《图像预处理》课件
图像预处理的未 来发展
深度学习在图像预处理中的应用
深度学习技术在图像预处理中 的应用越来越广泛
深度学习技术可以提高图像预 处理的效率和准确性
深度学习技术可以处理复杂的 图像预处理任务
深度学习技术在图像预处理中 的应用前景广阔
自动化和智能化的发展趋势
深度学习技术的 应用：提高图像 预处理的自动化 程度，实现智能
后处理：对图像进行平滑 处理、锐化处理等操作， 以提高图像的视觉效果
图像预换为灰度图像的过程 灰度化处理的目的是减少图像的颜色信息，提高图像的亮度和对比度 灰度化处理的方法包括：平均值法、加权平均法、最大值法、最小值法等 灰度化处理后的图像可以用于后续的图像处理和识别任务
化处理
边缘计算技术的 应用：提高图像 预处理的效率， 降低对网络带宽 和计算资源的需
求
云计算技术的 应用：实现大 规模图像预处 理任务的快速
处理和存储
5G技术的应用： 提高图像预处 理的速度和稳 定性，实现实 时处理和传输
跨领域的应用拓展
医学领域：用 于医学影像分 析，辅助医生
诊断疾病
安防领域：用 于人脸识别、 安防监控等， 提高安全防范
遥感图像去噪：去除遥感图像 中的噪声，提高图像清晰度
机器视觉应用
自动驾驶：识别道路、行人、车辆等 工业检测：检测产品质量、缺陷等 安防监控：人脸识别、行为识别等 医疗影像：疾病诊断、手术导航等
图像识别系统
车牌识别：用于交通管理、停车场管理等场景 人脸识别：用于身份验证、门禁系统等场景 物体识别：用于智能监控、智能机器人等场景 文字识别：用于文档数字化、信息检索等场景
图像尺寸调整
目的：改变图 像的大小和比
例
方法：缩放、 裁剪、旋转等
《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
计算机图像处理的相关技术
计算机图像处理的相关技术计算机图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理、分析、识别的技术。
这种技术已经广泛应用于计算机视觉、医学影像、图形图像识别、遥感、数字化文物保护等领域。
本文将介绍计算机图像处理的相关技术。
1. 图像获取图像获取是图像处理的第一步，它的质量直接影响到后续处理的效果。
常用的图像获取设备有数码相机、测量相机、扫描仪、医学影像设备等。
对于不同的设备，获取的图像格式也不同。
数码相机和测量相机通常是RGB格式的数字图像；扫描仪可以获取黑白或彩色的数字图像；医学影像设备可以获取CT、MRI等不同类型的影像。
2. 图像预处理图像预处理是指在进行图像处理之前对图像进行预处理，以消除噪声、增强图像质量、提高后续处理的效果。
常见的图像预处理方法有平滑滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
3. 图像增强图像增强是指通过各种方法改善图像的亮度、对比度、清晰度等，以使图像更加易于分析和理解。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空域滤波、频域滤波等。
4. 图像分割图像分割是指将一幅图像分割为若干个不同的区域，每个区域内具有相同或类似的特征。
图像分割是图像处理的核心部分，它为后续的图像分析和理解提供了基础。
常用的图像分割方法有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。
5. 物体检测与跟踪物体检测与跟踪是指在图像或视频中自动检测和跟踪感兴趣的物体。
物体检测与跟踪是计算机视觉领域的热门研究方向，它在智能交通、无人机、智能监控等领域有广泛的应用。
常见的物体检测与跟踪方法有基于形态学的检测、基于特征的检测、神经网络检测等。
6. 图像识别与分类图像识别与分类是指根据图像的特征对图像进行分类或识别。
图像识别与分类在人脸识别、指纹识别、车牌识别等领域都有广泛的应用。
常见的图像识别与分类方法有模板匹配方法、神经网络方法、统计方法等。
7. 图像重建图像重建是指从一组不完整或扭曲的图像中恢复一幅完整、清晰的图像。
图像重建在医学影像、航空遥感等领域有着重要的应用。
数字图像处理实战案例
数字图像处理实战案例第一章：图像的预处理在数字图像处理中，图像的预处理是非常重要的一步。
预处理的目的是通过一系列的操作，提取图像中的有用信息，为后续的处理和分析做好准备。
常用的图像预处理方法包括：去噪、图像增强以及图像的分割等。
1.1 去噪图像中常常含有噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
去噪是为了减少图像中的噪声，并尽量不损失有用信息。
常用的去噪方法包括：中值滤波、均值滤波等。
以中值滤波为例，该方法通过计算像素周围邻域的中值，将该像素的值替换为中值，从而消除噪声。
1.2 图像增强图像增强是为了改善图像的质量，使图像更加清晰、易于分析。
常用的图像增强方法包括：直方图均衡化、灰度拉伸以及滤波等。
以直方图均衡化为例，该方法通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布，从而增强图像的对比度。
1.3 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，在每个区域内，具有相似性质的像素被归为一类。
图像分割常常用于目标检测、图像识别等领域。
常用的图像分割方法包括：基于阈值的分割、基于边缘检测的分割以及基于区域生长的分割等。
第二章：图像的特征提取图像的特征提取是数字图像处理中的关键步骤。
通过提取图像中的特征信息，可以对图像进行分类、检测等操作。
常用的图像特征包括：颜色特征、纹理特征以及形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，常常用于图像的分类和检索。
颜色特征的提取可以通过颜色直方图或者颜色矩来实现。
颜色直方图是对图像中不同颜色出现的频次进行统计，从而得到一维直方图表示。
颜色矩是对图像中颜色的分布进行数学建模，从而得到一组具有代表性的特征。
2.2 纹理特征纹理特征是指图像中物体表面的细节和复杂性。
纹理特征的提取可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来实现。
灰度共生矩阵是统计图像中不同像素对之间灰度值的概率分布，从而得到一组统计特征。
小波变换则是将图像进行频域分析，从而获得图像中的纹理信息。
图像预处理技术
上述线性变换对图像中每一个像素灰度作线性拉伸，可使图像中相邻像
素灰度的差值增加，进而有效改善图像视觉效果。
3.1 图像的灰度变换
3.1.1线性变换
在 Matlab 环境中，采用函数 imadjust( )对图像进行灰度值
线性变换，常用语法有：
素”的赋值操作。
g( x , y )
d
g ( x, y)
d c
f x , y a c
ba
c
a
b
灰度变换曲线
f ( x , y)
3.1 图像的灰度变换
3.1.1线性变换
将灰度值小于a 的像素的灰度值全部映射为c ，将灰度值大于b的像素的
灰度值全部映射为d。
在曝光不足或过度的情况下，图像的灰度可能会局限在一个很小的范围
3.2 图像的几何变换
3.2.4插值
2） 双线性插值
在该方法中输出像素的值是它在输入图像中 2×2 的邻域采
样点的加权平均值，它根据某像素周围 4 个像素的灰度值在水
平和垂直两个方向上对其插值。
对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐
标为 ( + , + )，其中 、均为非负整数，、为 区间的
直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，这
样就增加了像素灰度值的动态范围，从而可达到增强图像整体对比度的效果。
3.1 图像的灰度变换
3.1.4直方图均衡化
I=imread('mengwa.jpg'); %载入原始图像
I1=rgb2gray(I);
figure,imshow(I1);
5 图像预处理
图像处理 方法分类
1 空域法
按作用域可分为： ① 空间域方法； ② 频率域方法。 简称空域、频域处理方法。
——在空间域内直接对像素灰度值进行运算操作的处理方法。 常用空域处理方法：灰度变换、直方图修、空域平滑和锐化处理、
伪彩色处理等。
2. 变换域法——间接处理方法 在图像的某种变换域内，对图像的变换值进行运算，然后通过逆变 换获得图像增强效果。 常用的是频域处理方法。 根据图像的频率特性分析，一般认为整个 图像的对比度和动态范围 取决于图像信息的低频部分 (指整体图像)；而图像中的边缘轮廓及局 部细节取决于高频部分。
5.3.2 直方图规定化处理
实际中有时要求突出图像中人们感兴趣的灰度范围，这时，可以变 换直方图使之成为所要求的形状，从而有选择地增强某个灰度值范围 内的对比度，这种想法称为直方图规定化。直方图规定化处理方法就 是针对这一思想提出来的一种直方图修正增强方法。
5.4
图像平滑与滤波
（smoothing and filtering）
2n
或
H (u , v)
1 D(u , v) 1 ( 2 1) D0
2n
当 D(u, v)＝0, H (u, v) 1 当 D(u, v)＝D0 , H (u , v) 1 当 D(u, v)＝, H (u , v) 0 2
当 D(u, v)＝0, H (u, v) 1 当 D(u, v)＝D0 , H (u, v) 1 当 D(u, v)＝, H (u, v) 0 2
如果将一幅灰度分布如图 5-4(a) 所示的图像的直方图变换为如图 5-4(b)所示的形式，并以此具有均衡特性的直方图5-4(b)去映射修正图 像灰度分布，则修正后的图像将比原图像协调。这一过程即为直方图均 衡化。 目的和作用：增加图像的动态范围和对比度。
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。
医学图像处理中的数学算法研究
医学图像处理中的数学算法研究随着医学技术的迅速发展，医学图像处理已经成为越来越重要的研究领域。
医学图像处理可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，同时也为科学家研究疾病提供了新的手段。
而医学图像处理中的数学算法则是其中一个重要的组成部分。
医学图像处理中的数学算法主要包括以下几部分：图像预处理、分割、配准、分类等。
下面将详细介绍这些算法在医学图像处理中的应用。
一、图像预处理医学图像通常具有噪声和其他不确定性，这对图像处理提出了挑战。
图像预处理是一种数据清洗的方法，旨在消除图像中的不确定性和噪声。
在医学图像处理中，预处理的目的是为了提高图像的质量和准确性。
一种常见的图像预处理方法是降噪。
降噪可以消除图像中的噪声。
在医学图像处理中，噪声可能会导致误诊，因此准确的降噪算法至关重要。
一种常用的降噪算法是小波变换法。
小波变换法是通过将信号分解成几个不同的频率带来实现降噪的。
通过选择适当的小波基函数和阈值，可以消除信号中的高频噪声。
图像增强也是一种常见的预处理方法。
它可以提高图像的对比度和清晰度，从而使医生更容易诊断和治疗疾病。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
二、图像分割图像分割是将一张图像分成不同的部分或区域的过程。
在医学图像处理中，图像分割通常用于检测病变区域。
通过准确地分割出病变区域，医生可以更准确地诊断和治疗疾病。
因此，准确的图像分割算法十分重要。
图像分割算法主要分为两类：基于阈值的方法和基于区域的方法。
基于阈值的方法是将图像中的像素根据灰度或颜色阈值分成两类或多类。
基于区域的方法则是将图像中像素划分成具有相似属性的区域。
常见的基于区域的方法包括区域增长和分水岭算法。
三、图像配准医学图像配准是将多张图像对齐的过程。
医学图像通常来自不同的成像设备或不同的时间点，因此在诊断和治疗过程中需要对这些图像进行配准。
通过配准，医生可以更准确地诊断同时也为科学家研究疾病提供了更多的数据。
图像配准算法主要分为两类：基于特征的配准和基于强度的配准。
图像处理 流程
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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。
(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。
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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。
图4.1是一张8bit 的位图，在接以后章节的实验中，如果没有另外声明，图4.1皆作为图像处理原图。
图4.2为原图的灰度直方图。
图4.1 实验原图
4.2 灰度变换
一般成像系统只有一定的亮度响应范围，亮度的最大值与最小值之比称为对比度。
由于成像系统的限制，常出现对比度不足的弊病，使人眼观看图像时视觉效果很差。
采用灰度变化法可以大大改善人的视觉效果。
灰度变换分为3种：线性，分段线性及非线性。
为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区域，一般采用分段线性。
图4.2 原图的灰度直方图
4.3 去除图像噪声
由于时刻存在的各种干扰因素，在获取图像的过程中，噪声总会伴随着图像一起产生。
而噪声会对图像处理产生不可预见的影响，所以，在处理前先要对噪声进行处理。
去除噪声主要有三种方法：
4.3.1模板操作和卷积运算
模板操作时数字图像处理中常用的一种运算方式，模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅和本像素灰度有关，而且和其邻域点的值有关。
模板运算的数学含义是卷积(或互相关)运算。
卷积是一种用途很广的算法，可用卷积来完成各种处理变换，下图说明了卷积的处理过程：
图4.3 卷积处理过程
卷积运算中的卷积核就是模板运算中的模板，卷积就是作加权求和的过程。
邻域中的每个像素(假定邻域为3×3大小，卷积核大小与邻域相同)，分别与卷积核中的每一个元素相乘，乘积求和所得结果即为中心像素的新值。
卷积核中的元素称作加权系数(亦称为卷积系数)，卷积核中的系数大小及排列顺序，决定了对图像进行区处理的类型。
改变卷积核中的加权系数，会影响到总和的数值与符号，从而影响到所求像素的新值。
4.3.2 领域平均法
领域平均法是一种利用Box模板对图像进行模板操作的图像贫化方法，所谓box模板是指模板中所有系数都去相同值的模板，常用3X3和5X5模板。
领域平均法的思想是通过一点和领域内像素点求平均来去除突变的像素点，从而滤掉一定的噪声，其主要优点是算法简单，计算速度快，但会造成图像一定程度上的模糊。
4.3.3 中值滤波
中值滤波是一种非线性信号处理方法，与其对应的中值滤波器也就是一种非线性滤波器。
它在一定的条件下，可以克服线性滤波器（如领域平滑滤波等）所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。
在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，这也带来不少方便。
但是对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波。
中值滤波就是用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心的值用窗口内各点的中值代替。
假设窗口内有五点，其值为80、90、200、110和120，那么此窗口内各点的中值即为110。
中值滤波的几个特性：
a. 对某些输入信号中值滤波的不变性
b. 去噪声性
c. 频谱特性
实验证明，算术平均平滑对含有高斯噪声的图像有效；而中值滤波对含有椒盐噪声图像的去噪声效果较好。
除了以上介绍的三种去噪技术，还有如空间域地同滤波，频率域低通滤波器等去噪技术，这里不一一叙述了。
4.4 图像锐化
图像锐化处理的目的是使模糊图像变得清晰。
图像模糊的实质上就是受到平均成积分运算，因此对其进行逆运算，如微分运算、梯度运算，就可以使图像清晰。
从频谱角度来分析，图像模糊的实质是其高额分量被衰减。
因而，可以用高频加重滤波来使图像清晰。
但要注意的是，能够进行锐化处理的图像必须要求有较高的信噪比，否则，图像锐化后，信噪比更低。
因为锐化将使噪声受到比信号还强的增强，故必须小心处理。
一般是先去除或减轻干扰噪声后，才能进行锐化处理。
图像锐化一般有微分发，拉普拉斯运算，高通滤波等算法。
4.4.1微分法
微分运算是求信号的变化率，有加强高频分量的作用，从而使图像轮廓清晰。
为了把图像中间任何方向伸展的边缘和轮廓的模糊变清晰，希望对图像的某种导数运算是各向同性的。
可以证明偏导数的平方和运算具有各向同性特性．梯度和拉普拉斯运算也符合上述条件。
经微分法图像锐化处理后的原图如下图：
图4.4 原图经微分法锐化处理后的效果
4.4.2拉普拉斯算子
拉普拉斯算于是常用的边缘增强算子，拉普拉斯运算也是偏导数运算的线性组合运而且是一种各向同性(旋转不变性)的线性运算。
拉普拉斯算子为： 22222y f x f f ∂∂+∂∂=
∇ (4-1) 如果图像的模糊是由扩散现象引起的，则锐化后的图像g 为：
f k f
g 2∇-= (4-2)
式中：f,g 分别为锐化前后的图像，k 为与扩善效应有关的系数。
4.4.3 高通滤波
图像中边缘或线条等细节部分与图像频谱的高频分量相对应，因此采用高通滤波让高频分量通过，使图像的边缘或线条等细节变得清楚，实现图像锐化。
高
通滤波可用空域法或领域法来实现。
在空间域是用卷积方法．与低通滤波一样，只不过其中的模板不同。
类似于低通滤波器，高通滤波亦可在频率域中实现。
原图经理想高通滤波后效果如4.5。