图像工程图像处理 答案 章毓晋.pdfVIP

不飞则已，一飞冲天；不鸣则已，一鸣惊人。——《韩非子》

未知驱动探索，专注成就专业

图像工程图像处理

简介

图像处理是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个重要

研究方向。它涉及使用算法和技术对数字图像进行各种操作和

转换，目的是改进图像的质量、增强图像的细节、提取图像的

特征等。

本文将介绍常见的图像处理技术和相关的应用领域。

常见的图像处理技术

图像滤波

图像滤波是图像处理中最常用的技术之一，它通过在图像

上应用滤波器来改变图像的频率特性和灰度分布。常见的图像

滤波算法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

•均值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的平均

计算来模糊图像，常用于去除图像中的噪声。

•高斯滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的加权

平均计算来模糊图像，常用于平滑图像并减少噪声。

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•中值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的中值

计算来去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。

图像增强

图像增强是通过改变图像的灰度、对比度、亮度等特性，

以提高图像的视觉效果和质量。常见的图像增强技术包括直方

图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度拉伸等。

•直方图均衡化：将图像的像素值通过线性变换映射

到整个灰度范围上，以增强图像的对比度和细节。

•自适应直方图均衡化：在直方图均衡化的基础上，

根据图像的局部特性来调整灰度变换函数，以避免图像的

过度增强。

•对比度拉伸：通过线性变换来扩展或压缩图像的像

素值范围，以增强图像的对比度和亮度。

图像分割

图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域的过程。常

见的图像分割技术包括基于阈值的分割、边缘检测分割、基于

区域的分割等。

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•基于阈值的分割：通过选择适当的阈值，将图像中

的像素分为不同的类别，以实现图像的分割。

•边缘检测分割：通过检测图像中的边缘或者边界来

实现图像的分割。

•基于区域的分割：通过将图像中的像素分为不同的

区域，使得每个区域内具有相似的特性，以实现图像的分

割。

特征提取

特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息或特征。常

见的特征提取技术包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

•边缘检测：通过检测图像中的边缘来提取出物体的

轮廓信息。

•角点检测：通过检测图像中的角点来提取出物体的

角点特征。

•纹理特征提取：通过分析图像中的纹理分布来提取

出物体的纹理特征。

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