时间域和频率域的关系 图像预处理一般有哪些方法？

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离出来，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过滤方法：1。高斯滤波

2。拉普拉斯滤波

3。均值滤波

4。中值滤波

5。形态滤波

图像的空间域是指图像平面所在的二维平面。空间域的图像处理主要改变像素的灰度值，其位置不变。图像的频域是图像像素灰度值随位置变化的空间频率。信息分布用频谱表示。傅立叶变换可以将遥感图像从空间域变换到只包含不同频率信息的频域。原始图像的灰度突变位置、复杂图像结构区域、图像细节和干扰噪声集中在高频区域，而原始图像的灰度突变位置、复杂图像结构区域、图像细节和干扰噪声不集中在低频区域，灰度变化平缓的部分信息集中在低频区域。两者之间的关系：空间域和空间频域可以相互转换。在空间频域上，可以采用成熟的频域技术。处理的一般步骤如下：1。利用二维离散傅立叶变换或小波变换将图像从图像空间变换到频域。② 在空间频域中，通过分析图像的频谱来改变图像的频率特性。即设计不同的数字滤波器对图像频谱进行滤波。频域处理主要用于图像空间频率的相关处理。

时间域和频率域的关系 图像在频域合成 频率域滤波

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