关于图像预处理的算法

简介：
本论文探讨了多种针对图像预处理的有效算法，包括去噪、锐化和颜色校正技术，旨在提升计算机视觉应用中的图像质量。 通常情况下，由于各种限制条件及随机干扰的影响，成像系统获取的原始图像难以直接应用于视觉处理流程之中。因此，在早期阶段对这些图像进行灰度校正、噪声过滤等预处理步骤是必要的。对于机器视觉系统而言，所采用的预处理方法并不关注导致图像质量下降的具体原因，而是旨在突出感兴趣的特征并减弱不需要的信息，使得经过预处理后的输出图像无需与原始图像完全一致。 这类技术统称为“图像增强”。常见的两种实现方式包括空间域法和频率域法。前者主要是在像素层面对原图直接进行运算；后者则涉及先将图像转换到某种变换域（例如傅里叶变换），在该领域内对频谱值执行特定操作（如滤波处理）之后，再逆向转换回原始的空间形式。 通过这些方法可以有效地改善图像质量，并为后续的分析和识别任务提供更好的基础。