图像预处理包括哪些 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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