数据预处理方法 图像预处理的基本步骤是什么？

图像预处理的基本步骤是什么？

这个问题在细节上比较复杂

简单来说就是解决由于天气或拍摄角度造成的图像模糊、歪斜或缺陷

一般的动作是对输入灰度图像的大小进行归一化，避免由于图像变形而影响后续处理，通过灰度拉伸增强图像对比度，通过二值化处理增强图像对比度，实现了图像中背景和目标的分割。采用动态阈值法确定图像二值化的关键阈值，采用带校正的自适应邻域平均法消除图像的干扰和噪声，采用Hough变换和可选投影相结合的方法实现图像的倾斜校正等，一般情况下，灰度图像可以实现倾斜校正加工效果更好。

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。

图像预处理常用的图像滤波方法：

1，高斯滤波

2，拉普拉斯滤波

3：均值滤波

4，中值滤波

5，形态学滤波

图像处理的一般步骤：

1，图像采集：提取原始图像，预处理图像。

2、图像增强：滤波，对问题进行主观判断，对图像进行操作，使图像比原始图像更适合处理。

3. 图像复原：改善图像外观。与图像增强相比，图像复原指的是对图像的客观处理。

4. 边缘检测：对图像进行分析、定位和匹配。

5. 图象分割：把图象分成不同的部分或目标。

6. 提取特征值：提取感兴趣区域。

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