图像预处理


图像预处理工作往往决定着后续处理操作得成败,前序处理如果处理得当,得到规整辨识度高的图像,后面的识别工作将会如鱼得水。

图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息,恢复有用的真实信息,增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据,从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。一般的预处理流程为:1灰度化->2几何变换->3图像增强

1灰度化

对彩色图像进行处理时,我们往往需要对三个通道依次进行处理,时间开销将会很大。因此,为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的,需要减少所需处理的数据量。在图像处理中,常用的灰度化方法:1.分量法2.最大值法3.平均值法4.加权平均法

2几何变换

图像几何变换又称为图像空间变换,通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像进行处理,用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置(成像角度、透视关系乃至镜头自身原因)的随机误差。此外,还需要使用灰度插值算法,因为按照这种变换关系进行计算,输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值

3图像增强

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,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中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,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。图像增强算法可分成两大类:空间域法和频率域法

3.1空间域法

空间域法是一种直接图像增强算法,分为点运算算法邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换(又叫对比度拉伸)和直方图修正等。邻域增强算法分为图像平滑锐化两种。平滑常用算法有均值滤波、中值滤波、空域滤波。锐化常用算法有梯度算子法、二阶导数算子法、高通滤波、掩模匹配法等。

3.2频率域法

频率域法是一种间接图像增强算法,常用的频域增强方法有低通滤波器高通滤波器。低频滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数滤波器等。高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器、指数滤波器。