形态学是什么 图像增强各种方法的优缺点？
图像增强各种方法的优缺点？
对比度增强方法适用于低对比度图像，通过线性和非线性变化，修改每个像素的灰度值，从而改变图像的动态范围，达到图像增强的目的。
直方图均衡化对低灰度范围的高频图像和暗区细节不清晰的图像有很好的增强效果。但这两种方法的缺点是不能有效地抑制噪声。对于图像中孤立和散射的噪声点，可以平滑地去除。线性滤波方法简单，去噪效果明显，但同时也会导致图像边缘位置的变化和细节的模糊甚至丢失。非线性滤波能较好地保持图像边缘位置和图像质量，但算法的实现较线性滤波困难。平滑时，图像的边缘往往是模糊的。图像锐化的作用是增强灰度对比度，使模糊图像变得更清晰。
图像预处理一般有哪些方法？
图像预处理是将每个字符图像分开，并发送到识别模块进行识别。这个过程称为图像预处理。在图像分析中，首先对输入图像进行处理，然后进行特征提取、分割和匹配。
对于机器视觉系统，图像预处理方法不考虑图像退化的原因，只对图像中感兴趣的特征进行选择性的突出，对不需要的特征进行衰减。因此，预处理后的输出图像不需要近似原始图像。这种图像预处理方法统称为图像增强。图像增强主要有两种方法：空间域方法和频域方法。
常用的图像滤波方法用于图像预处理：
1、高斯滤波
2、拉普拉斯滤波
3：均值滤波
4、中值滤波
5、形态滤波
推荐做美容项目，包括大眼睛、瘦脸、磨皮、美白、粉刺、各种滤镜、马赛克等会涉及到图像形态变换、图像锐化、增强、模糊、连通阈值、插值、色彩空间转换等，认真做，尝试阅读opencv源代码，推荐使用C，推荐毛兴云的opencv3编程入门，做完基本的数字图像处理后就基本掌握了，然后做一个小的图像识别项目，比如车牌识别、分类等，利用机器学习和hog特征提取，推荐SVM或者adboost，最后，你可以进行深度学习，然后你会发现你以前确实很挣扎，深度学习可以这样暂停！但是。。自古以来，你就可以通过任督通道。久而久之，你会发现自己的优势！右
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