第四节图像预处理
图像预处理方法
预处理就是在图像分析中，对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理。
输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。
另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。
为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对图像进行预处理。
图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，滤除干扰、噪声，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，从而改进特征抽取的可靠性.人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。
人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。
归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像[4]。
2.1 几何规范化由于图像在提取过程中易受到光照、表情、姿态等扰动的影响,因此在识别之前需要对图像做归一化的预处理[4],通常以眼睛坐标为基准点,通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换对人脸图像进行归一化。
因为人脸虽然是柔性的三维曲面,同一人脸因表情变化会有差异,但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大,因此双眼的位置及眼距,就成为人脸图像归一化的依据。
定位眼睛到预定坐标,将图像缩放至固定大小。
通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换,可以对人脸图像做几何规范化处理,仿射变换的表达式为:]100][1,,[]1,,[323122211211a a a a a a v u y x = (2-1) 其中(u,v)表示输入图像中像素的坐标(x,y)表示输出图像中像素的坐标。
将上式展开可得322212312111u a x a v a u a y a v a ++=++= (2-2)平移变换就是给图像中的所有点的坐标都加上u ∆和v ∆ ,其变换表达式为]1u 01001][1,,[]1,,[v v u y x ∆∆= (2-3) 将图像中的所有点相对于坐标原点逆时针旋转θ角的变换表达式为]1000cos sin 0sin cos ][1,,[]1,,[θθθθ-=v u y x (2-4)缩放变换既是将图像按给定的比例r 放大或缩小,当1>r 时图像被放大,当10<<r 时图像被缩小,其变换表达式为]1000000r][1,,[]1,,[r v u y x = (2-5)本论文在对人脸图像特征提取之前，首先对所有的图像进行几何规范化，将两个人眼的位置固定在同一位置上，结果如图2.1,图2.2所示。
图像处理流程
图像处理流程图像处理是数字图像处理的一种形式，旨在改善或增强图像的质量，使得图像更加清晰、更鲜明，或者从图像中提取出特定的信息。
图像处理的流程一般包括以下几个步骤：1. 图像获取：首先需要采集图像，可以通过摄像机、扫描仪等设备来获取图像，或者从存储介质中读取图像文件。
2. 图像预处理：在进行下一步处理之前，需要对图像进行预处理。
预处理的目的主要是去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。
常用的预处理方法包括平滑滤波、去噪、去除伪影等。
3. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和方法来改善图像的质量，使得图像更容易被观察和分析。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波等。
4. 图像分割：图像分割是将图像中的物体或区域分离开来，通常是根据图像的某些特征进行分割。
图像分割常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 特征提取：特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于描述图像的内容。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
特征提取可以利用图像处理算法和机器学习方法来实现。
6. 物体识别和分类：特征提取之后，可以利用分类算法进行物体的识别和分类。
分类的目的是将图像中的物体归类到不同的类别中，可以通过统计、机器学习等方法来实现。
7. 结果评估和应用：最后，需要对处理结果进行评估，并根据具体的需求进行应用。
评估可以根据图像质量、识别准确率等指标来进行。
根据应用需求，可以将处理结果用于图像检索、图像分类、图像匹配等领域。
总之，图像处理流程涵盖了图像获取、预处理、增强、分割、特征提取、识别和分类等多个步骤，通过一系列的算法和方法来改善图像的质量和信息提取。
图像处理在计算机视觉、图像识别、医学影像等领域具有广泛的应用。
图像预处理技术毕业论文
图像预处理技术毕业论文题目：图像预处理技术概述院系：信息工程学院专业：计算机科学与技术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 two aspects, 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目录第一章绪论 (5)1.1课题研究的目的意义 (5)1.2课题研究的国内外现状及应用 (5)1.3论文安排及主要研究问题 (7)第二章图像预处理基础 (7)2.1图像预处理基础知识 (7)2.2图像增强技术 (8)2.3图像复原技术 (8)2.4图像去噪质量评价标准 (9)2.5 matlab软件与图像预处理 (10)第三章图像灰度化及灰度变换 (11)3.1图像灰度化 (11)3.1.1灰度的概念 (11)3.1.2图像灰度化介绍 (11)3.1.3图像灰度化的实现 (12)3.1.4灰度化实现例子 (12)3.2灰度变换 (13)3.2.1灰度变换概念 (14)3.2.2灰度变换的分类 (14)3.2.3灰度变换实例 (16)第四章图像平滑去噪 (17)4.1噪声基本介绍 (17)4.2图像噪声模型 (18)4.3图像平滑去噪 (19)4.3.1局部平滑法（均值滤波） (20)4.3.2灰度K点平均法 (22)4.3.3最大均匀性平滑 (25)4.4算法总结 (29)第五章总结与展望 (30)致谢 (30)引用文献 (31)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。
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测
计算机视觉基础知识图像处理和目标检测计算机视觉是指让计算机具备“看”的能力，通过对图像或视频进行识别、分析和理解，实现智能化的图像处理。
图像处理是计算机视觉的重要组成部分，它涉及到对图像的预处理、增强、分割、特征提取等操作。
而目标检测则是在图像或视频中，对特定目标进行自动化的识别和定位，是计算机视觉中的一个关键任务。
一、图像处理图像处理是指对图像进行一系列运算、滤波、变换等操作，以实现图像的增强、修复、分割等效果。
图像处理的基础是数字图像的表示和存储方式，常用的图像表示方法有灰度图像、彩色图像等。
1. 图像预处理图像预处理通常是指在图像分析前对图像进行一系列操作，以减少噪声、增强图像特征，提高图像质量。
常用的图像预处理方法包括图像去噪、图像平滑、边缘检测等。
2. 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更加清晰、鲜艳，以增强图像的可视化效果。
图像增强常用的方法有点运算、直方图均衡化、滤波器的设计等。
3. 图像分割图像分割是指将图像划分为不同的区域，以实现对图像的目标提取。
图像分割常用的方法有阈值分割、边缘分割、区域分割等。
4. 特征提取在图像处理中，特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，以实现对图像的理解和识别。
常用的特征提取方法有边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它通过对图像或视频的分析，自动地识别和定位其中的目标物体。
目标检测是计算机视觉应用广泛的领域之一，常用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等方面。
1. 目标定位目标定位是目标检测的第一步，它主要是确定目标物体在图像或视频中的位置和大小。
常用的目标定位方法有滑动窗口检测、边界回归、锚框方法等。
2. 特征提取在目标检测中，特征提取是非常关键的一步，它通过对图像或目标的特征进行提取，以实现对目标的识别和分类。
常用的特征提取方法有卷积神经网络（CNN）、HOG特征等。
3. 目标识别目标识别是指在目标检测中，根据提取到的特征，对目标进行分类和识别。
生物医学工程中的图像处理技术方法总结
生物医学工程中的图像处理技术方法总结生物医学工程是一门综合学科，通过应用工程技术和生物医学的原理，致力于发展用于诊断、监测和治疗的医疗设备和技术。
其中，图像处理技术在生物医学工程中扮演着重要的角色。
本文将对生物医学工程中常用的图像处理技术方法进行总结。
1. 图像预处理图像预处理是指在进行后续处理之前，对原始图像进行降噪、增强和几何校正等操作。
其中，降噪是常用的预处理步骤，包括中值滤波、高斯滤波和小波去噪等方法。
增强可以通过直方图均衡化、对比度增强和锐化等技术来改善图像的质量。
几何校正主要涉及到图像的旋转、缩放和校正等操作，用于纠正图像中的畸变。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为具有相似特征的区域的过程。
在生物医学工程中，图像分割常用于提取感兴趣的区域，如病灶、组织器官等。
传统的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
近年来，基于机器学习和深度学习的图像分割方法也得到了广泛应用，如基于像素级分类的卷积神经网络（CNN）和全卷积网络（FCN）等。
3. 特征提取特征提取是从图像中提取与目标有关的信息的过程。
在生物医学工程中，特征提取可用于识别病理特征、分析组织结构等。
传统的特征提取方法包括形态学处理、纹理特征提取和形状描述等。
近年来，基于深度学习的特征提取方法也取得了重大突破，如卷积神经网络的卷积层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归。
4. 图像配准图像配准是将多幅图像根据一个参考图像进行对齐的过程。
在生物医学工程中，图像配准可用于融合多模态图像、纠正运动伪影等。
常用的图像配准方法包括基于特征的配准、基于相似度度量的配准和基于变换模型的配准等。
其中，基于特征的配准方法利用特征点或特征描述子进行匹配和对齐；基于相似度度量的配准方法通过最小化图像间的差异度量来实现对齐；基于变换模型的配准方法通过拟合变换模型实现对齐。
5. 目标检测与识别目标检测与识别是在图像中寻找和识别特定目标的过程。
在生物医学工程中，目标检测与识别广泛应用于医学影像分析、肿瘤检测、细胞分析等领域。
图像编码的原理与流程详解(二)
图像编码的原理与流程详解第一节：引言图像编码是一种将图像数据转换为压缩格式的技术，旨在减少图像数据的存储空间和传输带宽。
图像编码通常使用各种算法和技术，以提高图像传输的效率和质量。
本文将详细介绍图像编码的原理与流程。
第二节：图像编码的原理图像编码的原理主要是利用图像的统计特性和人眼对图像的感知特征。
首先，图像编码会分析图像中的冗余信息，如空间冗余、像素冗余和统计冗余等。
其次，利用变换编码和预测编码等方法，将图像数据转换为更紧凑和高效的表示形式。
最后，根据图像的重要性和传输损耗等因素，采用不同的编码策略进行编码。
第三节：图像编码的流程图像编码的流程通常包括三个主要阶段：预处理、编码和解码。
预处理预处理阶段包括图像获取、采样、量化和归一化等步骤。
首先，图像通过摄像设备或扫描仪等设备获取，然后对图像进行采样，将连续的图像转换为离散的图像。
接下来，通过量化操作将采样到的图像数据映射为一组有限的离散值，以减少数据量。
最后，对图像进行归一化操作，将图像数据映射到一定的数值范围内，以便后续编码处理。
编码编码阶段是将预处理后的图像数据转换为编码数据的过程。
常用的编码方法包括无损编码和有损编码两种。
无损编码无损编码主要用于要求图像传输和存储过程中不出现任何失真的场景。
常见的无损编码方法有霍夫曼编码、算术编码和LZW编码等。
这些编码方法通过构建特定的编码表，将原始的图像数据映射为更高效的二进制码流。
有损编码有损编码主要用于图像传输和存储场景中可以接受一定程度失真的情况。
常见的有损编码方法有JPEG、MPEG和等。
这些编码方法通过利用图像的统计特性和人眼对图像的感知特征，采用预测编码、变换编码和量化编码等技术，将图像数据转换为压缩的码流。
解码解码阶段是将编码后的数据反过来转换为原始图像数据的过程。
解码过程与编码过程相反，主要包括解码、逆量化和逆变换等步骤。
解码器根据编码时生成的编码表，将编码后的数据解码为离散的图像数据。
《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
《图像预处理》PPT课件
式中A是一个3×3矩阵，A=RST。 注意：这些矩阵的运算次序一般不可互换。
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4.1.1基本坐标变换
例：实现对一个像素先平移，再旋转，最 后反平移的变换矩阵为
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4.1.2几何失真校正
为提高精度，可采用双线性插值。 它利用(x',y')点的4个最近邻像素的灰度值来计算 (x',y')点处的灰度值。如图，设(x',y')点的4个最 近邻像素分别为A,B,C,D,它们的坐标分为 (i,j),(i+1,j),(i,j+1),(i+1,j+1），它们的灰度值分别 为g(A),g(B),g(C),g(D)。
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4.1.2几何失真校正
2.灰度插值
尽管实际图像中的(x,y)总是整数，但由前 面式中算得的(x',y')值一般不是整数。失 真图g(x,y）的像素灰度值仅在像素坐标为 整数处有定义，而非整数处的像素灰度值 就要用其周围一些整数处的像素灰度值来 计算，这叫灰度插值。
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4.1.2几何失真校正
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4.1.2几何失真校正
如果知道s(x,y)和t(x,y)的解析表达，就可以通过 反变换来恢复图像。
上图给出了一个在失真图上的四边形区域和在 校正图上与其对应的四边形区域。这两个四边 形区域的顶点比较容易检测，且不易混淆，所 以可作为对应点。
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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);
论图像识别的预处理技术
论图像识别的预处理技术图像识别中，图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度，那么除了能在算法上的优化外，预处理技术在整个项⽬中占有很重要的因素，然⽽⼈们往往忽略这⼀点。
图像预处理，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。
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。
预处理过程⼀般有数字化、⼏何变换、归⼀化、平滑、复原和增强等步骤。
1.滤波：滤波（Wave filtering）是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防⽌⼲扰的⼀项重要措施。
ps：均值、中值、⾼斯滤波在⼀定程度上会影响图像的清晰度，清晰图像⽆需进⾏滤波，⼀般都是有明显的噪点时才进⾏滤波处理。
2.图像的归⼀化和直⽅图有相似性，在⼀定程度上可以将诡异哈理解为0-255的像素值变为0-1之间，缩⼩了其分配距离。
ps：在⽬标与背景灰度差别较⼤时，⽤较好，否则会出现粘连导致⽆法分割。
3.图像的平滑（滤波）是对图像灰度跳变的⼀种抑制，图像的锐化则相反，它是对图像的灰度跳变部分的⼀种增强，突出图像的细节变化信息；PS：平滑和锐化都属于滤波，都⽤同⼀个函数，都是先建⽴个滤波器，但区别在于选择的⽅式算⼦不同；例如：建⽴⼀个滤波器为：h = fspecial(type,parameter);再通过该滤波器对图像进⾏滤波决定是平滑还是锐化：filterImage = imfilter(srcImage,h);4.锐化往往也“增强”了噪声，可以将图像锐化和平滑结合使⽤，若图像本⾝就有很明显的噪声，可先平滑再锐化，若图像锐化后有了噪声，可再进⼀步去进⾏平滑处理；数字化⼀幅原始照⽚的灰度值是空间变量（位置的连续值）的连续函数。
在M×N点阵上对照⽚灰度采样并加以量化（归为2b个灰度等级之⼀），可以得到计算机能够处理的数字图像。
2d预处理算法
2d预处理算法
2D图像预处理算法包括以下步骤：
1. 图像采集：通过普通摄像头模组获取目标（人脸）的RGB 彩色图像。
2. 图像预处理：包括滤波、亮度调整、去噪等，保证输出图片的质量达到要求，减少干扰。
3. 特征提取：使用深度学习模型（如卷积神经网络）对预处理后的图像进行特征提取。
4. 特征比对：将提取的特征与已知的特征进行比对，判断是否匹配。
5. 输出结果：根据比对结果输出相应的信息，例如人脸识别、物体检测等。
6. 傅里叶变换：将时域信号转换为频域信号，用于图像的频域分析和处理。
7. 小波变换：将图像分解成多个小波分量，用于图像压缩和去噪等。
8. 直方图均衡化：通过调整图像像素值的分布，提高图像的对比度和清晰度。
9. 色彩空间转换：将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间，用于图像的颜色分析和处理。
10. 图像金字塔：通过多尺度分解和重构，实现图像的缩放
和超分辨率重建等。
这些预处理技术可以根据具体应用场景和要求选择使用，以达到更好的图像处理效果。
同时，还需要不断探索新的预处理技术和方法，以适应不断变化的应用需求。
图像分析与理解的算法与应用
图像分析与理解的算法与应用一、引言图像分析与理解是计算机视觉领域中的重要研究方向。
随着图像获取技术的发展和计算机性能的提升，图像分析与理解在人工智能、医学影像、安防监控等领域中得到了广泛的应用。
本文将从图像分析与理解的算法入手，介绍其基本原理与应用。
二、图像分析与理解的算法分类图像分析与理解的算法可分为图像预处理、特征提取和图像分类三个基本环节。
1. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行预处理，以消除图像中的噪声、增强图像的对比度等，为后续的特征提取和分类分析提供更好的输入。
常见的图像预处理算法包括灰度化、滤波和边缘检测等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，降低了图像的复杂度；滤波通过对图像进行平滑处理，去除图像中的噪声；边缘检测则可以找到图像中物体与背景之间明显的边界。
2. 特征提取特征提取是图像分析与理解的关键一步，通过提取图像中的特征信息，以便进行分类、识别等任务。
常见的特征提取方法有形状描述子、纹理特征和颜色特征等。
形状描述子可通过计算图像中物体的轮廓、边缘等几何属性来描述物体的形状；纹理特征则通过统计图像区域的灰度分布、纹理方向等来描述图像的纹理特性；颜色特征则是描述图像中物体的颜色信息，如颜色直方图、颜色矩等。
3. 图像分类图像分类是将图像分为不同的类别，使得同一类别的图像具有相似的特征。
图像分类可以使用各种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
这些算法通过学习样本图像的特征与类别之间的关系，从而对新的图像进行分类。
在图像分类任务中，特征的选择和提取方法十分关键，合理地选择特征可以提高分类的准确性。
三、图像分析与理解的应用领域图像分析与理解在众多应用领域都有广泛的应用。
以下将从医学影像、安防监控和人机交互三个方面介绍其应用。
1. 医学影像图像分析与理解在医学影像中发挥着重要的作用。
通过分析与理解医学影像，可以辅助医生进行疾病诊断、手术规划等。
例如，在病理图像中，利用图像分类算法可以准确地识别肿瘤细胞，有助于癌症的早期发现和治疗。
《遥感图像预处理》课件
通过线性或非线性变换来调整像素强度范围，增强图像的对比度。
对比度拉伸
通过增强高频分量来增强图像的边缘和细节信息。
锐化滤波
通过将图像的低频和高频分量分离并分别处理，增强图像的对比度和细节信息。
同态滤波
02
01
03
04
05
遥感图像的融合处理
06
图像融合是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，通过一定的图像处理和信息融合技术，提取各自信道的信息并最终复合在一起，形成高质量、全面、准确的图像。
THANKS
几何校正的方法
遥感图像的噪声去除
04
VS
噪声去除是遥感图像预处理中的重要步骤，旨在减少或消除图像中的噪声，提高图像质量。
意义
噪声是影响遥感图像质量的主要因素之一，去除噪声有助于提高图像的视觉效果、降低后续分析的误差，为遥感应用提供更准确、可靠的数据基础。
定义
基于图像的统计特性，通过滤波、变换等技术手段，将噪声与图像信号分离，从而达到去除噪声的目的。
意义
原理
基于图像的数学模型和物理模型，通过一定的算法和技术，对图像的像素值进行变换和处理，以达到增强图像的目的。
方法
直方图均衡化、对比度拉伸、锐化滤波、同态滤波、傅里叶变换等。
通过拉伸像素强度分布范围来增强图像的对比度。
直方图均衡化
将图像从空间域变换到频率域，通过增强高频分量或抑制低频分量来增强图像的3
几何校正的定义
几何校正是指将原始的遥感图像经过一系列的变换，使其与标准地图或参考地图在几何位置上对齐的过程。
几何校正的意义
几何校正是遥感图像预处理的重要步骤，它能够纠正图像中由于传感器、地球曲率、地球自转等因素导致的几何畸变，提高遥感图像的精度和可靠性，为后续的图像分析和应用提供准确的基础数据。
机器视觉检测中的图像预处理方法：平滑模糊处理，锐化
机器视觉检测中的图像预处理方法：平滑模糊处理，锐化一、平滑模糊处理以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
1、观察灰度分布来描述一幅图像称为空间域，观察图像变化的频率被称为频域。
2、频域分析：低频对应区域的图像强度变化缓慢，高频对应的变化快。
低通滤波器去除了图像的高频部分，高通滤波器去除了图像的低频部分平滑模糊处理（低通）高斯滤波，中值滤波，均值滤波都属于低通滤波，一副图像的边缘、跳跃部分以及颗粒噪声代表图像信号的高频分量，而大面积的背景区则代表图像信号的低频信号，用滤波的方式滤除其高频部分就能去掉噪声。
在Sherlock中，采用低通处理来平滑图像的算法包括：Lowpass，Lowpass5X5，Gaussian ，Gaussian5X5，GaussianWXH，Median，Smooth。
低通滤波：Lowpass Lowpass5X5在Sherlock中的这两个算法，直接理解为低通滤波，根据文档中的描述，这两个算法分别是对3x3和5x5大小尺寸内进行均值平滑图像，可重复多次执行，未能理解与smooth算法的区别。
（1）均值滤波：Smooth均值滤波最简单的低通滤波，根据设定的尺寸，将相邻像素取平均值，Sherlock中使用的是3x3大小的尺寸，每个点的像素值由其原像素值和其周围的8个像素值的平均值取代。
例如下图，在3x3大小的过滤尺寸内，中心点原来的像素值为1，相邻像素取平均值为2，则经过均值滤波处理过，中心点的像素为2。
（2）中值滤波：Median根据设定的尺寸，将区域内的像素进行排序，中心点的像素值由过滤尺寸内的位于中间的像素值取代，中值滤波对于去除小的噪点或者脉冲噪声效果非常好，中值滤波会改变图像的结构，图像的强度被改变。
（3）高斯滤波：Gaussian Gaussian5X5 GaussianWXH高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到，模糊了图像的细节。
CT图像预处理方法
CT图像预处理方法CT（Computed Tomography）图像预处理方法概述：CT（Computed Tomography）图像预处理方法是指在CT图像使用前对其进行一系列的处理和优化，以提高图像质量、减少噪声、增强图像细节等，从而更好地为医学诊断和研究提供支持。
本文将介绍常用的CT图像预处理方法，包括滤波处理、灰度调整、边缘增强和伪彩色处理。
一、滤波处理滤波处理是一种常见的CT图像预处理方法，通过对图像进行平滑处理或去噪，可以有效减少图像中的噪声，提高图像清晰度。
主要的滤波处理方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
1.1 均值滤波均值滤波是一种线性滤波技术，基于图像像素周围邻域的平均灰度值来更新该像素的灰度值。
它能有效地去除高斯噪声和盐椒噪声，但对于边缘和细节信息的保护能力较差。
1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波技术，基于图像像素周围邻域的中值来更新该像素的灰度值。
相比于均值滤波，中值滤波能更好地保护边缘和细节信息，对于椒盐噪声和斑点噪声有较好的去噪效果。
1.3 高斯滤波高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波技术，通过对图像进行加权平均，可以有效地平滑图像，抑制噪声。
高斯滤波对边缘信息的保护相对较好，但长尾噪声的去除效果较差。
二、灰度调整灰度调整是一种对CT图像进行亮度和对比度调整的方法，能够改善图像的视觉效果，使图像更易于观察和分析。
常见的灰度调整方法包括直方图均衡化和对比度拉伸。
2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像灰度分布来增强图像对比度的方法。
它通过将原始图像的灰度值映射到一定范围内，并使得图像的累积直方图尽可能平均，从而增加图像的动态范围，使得图像细节更加突出。
2.2 对比度拉伸对比度拉伸是一种通过调整图像的亮度范围来增强图像对比度的方法。
它通过将原始图像的灰度值进行线性映射，使得图像的亮度范围更广，从而增强图像细节和对比度。
三、边缘增强边缘增强是一种通过增强图像边缘区域灰度差异来提高图像的质量和清晰度的方法。
影像处理流程
影像处理流程影像处理是指利用计算机技术对图像进行处理和分析的过程，它广泛应用于医学影像、遥感图像、数字摄影等领域。
影像处理流程是指对图像进行处理时所遵循的一系列步骤和方法。
下面将介绍影像处理的一般流程及其具体步骤。
1. 图像获取。
图像获取是影像处理的第一步，它是指利用相机、扫描仪或其他设备将现实世界中的图像转换为数字图像的过程。
在图像获取阶段，需要注意光照、曝光时间、焦距等因素，以获得高质量的数字图像。
2. 图像预处理。
图像预处理是指在进行后续处理之前对图像进行的一系列预处理操作。
这些操作包括去噪、增强对比度、调整亮度和色彩平衡等。
图像预处理的目的是使图像更适合后续处理和分析，提高图像质量和信息的可用性。
3. 特征提取。
特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征可以是边缘、纹理、颜色、形状等。
特征提取是图像处理的关键步骤，它为后续的图像分类、识别和分析提供了基础。
4. 图像分割。
图像分割是将图像分成若干个区域或物体的过程。
图像分割可以基于灰度、颜色、纹理等特征进行，常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 物体识别与识别。
物体识别与识别是对图像中的物体进行识别和分类的过程。
这一步通常需要借助机器学习、模式识别等技术，对图像中的物体进行识别和分类。
6. 图像后处理。
图像后处理是指在进行图像处理的基础上对图像进行进一步的处理，以满足特定的应用需求。
这些处理包括图像合成、图像修复、图像重建等。
7. 结果评估。
结果评估是对图像处理结果进行定性和定量的评估，以验证图像处理方法的有效性和可靠性。
结果评估可以包括视觉评估、定量分析、对比实验等。
总结。
影像处理流程包括图像获取、图像预处理、特征提取、图像分割、物体识别与识别、图像后处理和结果评估等步骤。
在进行影像处理时，需要根据具体的应用需求和图像特点选择合适的处理方法和工具，以获得满足需求的处理结果。
影像处理在医学影像、遥感图像、数字摄影等领域具有广泛的应用前景，对于提高图像质量、获取有用信息、辅助决策具有重要意义。
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直方图规定化
直方图均衡：自动增强整幅图像的对比度 直方图规定化：实现指定的直方图分布
思路： ◦ 借助直方图均衡， 即 均衡后图像相等
令 r 和 z 分别代表连续的输入、输出图像的灰度级。
从输入图像估计Pr(r)，Pz(z)为希望输出图像所具有的 规定概率密度函数。
sm T rm
rm p r dr
0
输入图像直方图均衡
vn G(zn )
zn p(z)dz
0
指定直方图的均衡化
s T r G(z) v
zk G1(sk ) G1[T (rk )]
步骤1：对原始输入图像进行直方图均衡
sm
T (rm )
m
m
Pr (rj )
j0
j0
nj n
(u,v)通常都是非整数值； 变换后图像 (u’,v’)像素取值由原始图像(u,v)四个邻近整数
坐标的像素决定。
两种常用的插值算法 ◦ 最近邻插值 ◦ 双线性插值
(u,v)四个邻近整数坐标像素(u1,v1), (u2,v1), (u1,v2), (u2,v2)
取距离(u,v)最近的整数坐标像素灰度值
I5 h9 I1 h8 I2 h7 I3 h6 I4 h5 I5 h4 I6 h3 I7 h2 I8 h1 I9
由于模板通常都是中心对称的，即可忽略模板以中 心反转的过程，有
I5 h1 I1 h2 I2 h3 I3 h4 I4 h5 I5 h6 I6 h7 I7 h8 I8 h9 I9
由于sk 取值不一定为整数，因此先考虑连续概率分 布情况，再离散化。 均衡后
概率分布函数：
f (rk )
rk p r dr ;
0
f (sk )
sk p s ds
0
变换后图像在 [0,sk] 灰度级范围内像素
面积 = 原图像在 [0,rk]灰度级范围内 像素面积。
f
(rk
设图像总像素个数为n，共有L级灰度，rk 是第 k 级 灰度, nk 是图像中灰度级为 rk 的像素数。直方图表 示：h(rk)=nk ，k=1, 2, ... , L。
h(rk ) n
k
直方图归一化 h%(rk ) nk n
h%(rk ) 1
k
灰度直方图 灰度累积直方图
反映各灰度级出现频数的分布情况，进而反映图像对 比(清晰)度，但不反映各灰度级的空间位置分布。
656
0.16 0.81
329
0.08 0.89
245 122 81
0.06 0.03 0.02 0.95 0.98 1.0
规定直方图
0
0
0 0.15 0.20 0.30 0.20 0.15
规定累积直方图 0
0
0 0.15 0.35 0.65 0.85 1.0
SML映射 确定映射关系 变换后直方图
3 0→3
2
灰度插值
坐标变换是像素空间域上的转换 灰度插值是像素值域上的转换
u
u
v
A 1
v
？
1
1
变换后图像
原始图像
为保证变换后的图像像素坐标(u’,v’)为整数，因此通过A-1
反算其在原始图像中的坐标(u,v)；
= ？ 变换后图像 (u’,v’)像素灰度值 原始图像(u,v)像素灰度值
？
线性几何失真变换
fu u, v k1u k2v k3
fv
u,
v
k4u
k5v
k6
u k1 k2 k3 u
v
k4
k5
k6
v
1 0 0 1 1
非线性几何失真变换
u v
k1 k7
k2u k8u
k3v k9v
k4u2 k5uv k6v2 k10u2 k11uv k12v
原图
叠加均匀分布随机噪声 3×3平滑模板
5×5平滑模板
7×7平滑模板
9×9平滑模板
11×11平滑模板
x 0; y 0;
1 G0
1
2
0.159
0.003 0.013 0.022 0.013 0.003
0.013 0.059 0.097 0.059 0.013
0.022 0.097 0.159 0.097 0.022
m
n
min Pr (rj ) Pz (zi )
i 0,1, 2,..., L 1 j 0,1, 2,..., L 1
j0
i0
给定图像具有64×64个像素，8个灰度级 其分布如下表，试按表中规定直方图进行变换
原始图像灰 度级
0/7
1/7
2/7 3/7
4/7
5/7 6/7 7/7
原始图像各 灰度级像素
二维高斯模板可分解为两个一维的高斯模板相乘 ◦ 水平高斯模板和垂直高斯模板
–
=
orback:
smoothed (5x5)
+α
original
=
detail
detail sharpened
* - 0 0 0 020 000
111 111 111
=
？
原图像
000
f u2, v1 f u1, v1 f u1, v1
fH 2
fH 2
u u1 u2 u1
f u2, v2 f u1, v2 f u1, v2
u2-u1 = 1
fH1 u u1 f u2,v1 f u1,v1 f u1,v1 fH 2 u u1 f u2,v2 f u1,v2 f u1,v2
1
v0
0 0 1
1 0 u0
T1 0
1
v0
0 0 1
u sxu v syv
u u
v
S
v
1 1
sx 0 0
S
0
sy
0
0 0 1
1 sx 0 0
S1
0
1 sy 0
0 0 1
定义顺时针旋转为正 u u cos v sin v u sin v cos
u u
v
R
v
将一维线性插值推广到二维 什么是一维线性插值？
f
x
x x1 x2 x1
f
x2
f
x1
f
x1
双线性插值：水平方向线性插值+垂直方向线性插值
水平方向（v1行和v2行）：u1列和u2列间插值 垂直方向： v1行和v2行间插值
fH1
第一步：水平方向线性插值
fH1
u u1 u2 u1
-1 -1 -1
+ 0 1 0
-1 8 -1
000
-1 -1 -1
拉普拉斯模板
图像锐化
+
原图
拉普拉斯模板滤波结果
非线性滤波
选择局部窗口中亮度的中间值代替窗口中心像素
m 0,1, 2,..., L 1
步骤2：根据指定的直方图分布，进行直方图均衡
n
vn G(zn ) Pz (zi ) n 0,1, 2,..., L 1 i0
步骤3：求步骤2的反变换 ，将原始直方图对应映 射到规定直方图
zk G1(sk ) G1[T (rk )] k 0,1, 2,..., L 1
1 1
cos sin 0
R sin cos 0
0
0 1
cos sin 0
R 1
sin
cos
0
0
0 1
用矩阵乘实现级联变换
如图像依次进行平移、尺度和旋转变换，有
u
u u
v
R
S
T
v
A
v
1
1 1
几何失真变换
线性几何失真变换 非线性几何失真变换
u fu u, v v fv u, v
0
4
5
6
6
7
77
1→4 2→5 3,4→6
5,6,7→7
0
0 0.19 0.25 0.21 0.24 0.11
累积直方图
累积直方图
映射关系：0,1,2,3 → 1 4,5 → 3 6,7 → 6
模板滤波
概念：利用像素本身以及其邻域像素的灰度关系进 行图像增强的方法。
滤波取自信号处理中的概念 空域滤波是在图像空间通过邻域操作完成的。 邻域操作通常借助模板运算来实现
Tr 1 s
T(s)为幂次变换
幂次变换
Tr r
许多用于图像获取、打 印和显示的设备是根据 幂次规律响应的。
γ校正是用于补偿不同输出设备存在的颜色显示差异 ，从而使图像在不同输出设备上呈现出相同的效果。
γ=1.0为“理想”显示器；具有从白色 -灰色-黑色的连续线性渐变的完美显示 效果。
zk G1(sk ) G1[T (rk )] k 0,1, 2,..., L 1
G-1(·) 难以获得，但 sm 和vn 可获得
m
sm Pr (rj ) j0
n
vn G(zn ) Pz (zi ) i0
若 vn sm ，将第 m 个灰度级投影到第 n 个灰度级。
单映射规则 (single mapping law / SML)：
但理想的显示设备是不存在的。通常显 示设备都是“非线性”的设备。
NTSC 视频的标准γ=2.2。电脑显示器 的γ值一般在 1.5 到 2.0 之间。
CRT响应 特性曲线
Tr r2.5
Tr r1
γ校正 曲线
Tr r1 2.5
理想状态下的曲线
T(s)为分段 线性函数
直方图均衡