图像预处理技术与图像增强

图像预处理技术与图像增强

  • 1、灰度化/颜色空间变换
    • 灰度化
    • 颜色空间变换
  • 2、几何变换
  • 3、图像增强
    • 空间域法:
      • 点运算算法
      • 邻域去噪算法
    • 频率域法


一般的预处理流程为:灰度化–>几何变换–>图像增强 (图像处理之预处理方法)

1、灰度化/颜色空间变换

灰度化

分量法;最大值法;平均值法;加权平均法

颜色空间变换

设备相关的颜色空间:RGB和CMYK。(预处理的意义)
设备无关的颜色空间:CIE XYZ, CIE Lab, HIS, HSV

HSV相比RGB更能体现出人类感知颜色的方式;
Lab空间最接近于人类的视觉,它使用L部分来调整亮度对比度并用a、b部分来进行精确的颜色平衡更正。RGB空间无法直接转换到Lab空间,需要通过CIE XYZ来进行中间转换。

2、几何变换

平移、转置、镜像、旋转、缩放
图像插值算法:最近邻插值、双线性插值、双三次插值

3、图像增强

图像增强和复原的异同:
目的都是为了提高图像质量,如去除噪声,提高图像清晰度等。
图像增强不考虑图像降质原因,突出图像的感兴趣区域。
图像复原要求了解图像降质的原因,根据降质过程建立“降质”模型,再采用滤波方法,恢复或重建原来的图像。

空间域法:

点运算算法

灰度级校正、灰度变换(对比度拉伸)、直方图修正等

邻域去噪算法

图像平滑:均值滤波、中值滤波、空域滤波
图像锐化:梯度算子法、拉普拉斯算子、高通滤波

频率域法

低通滤波器:理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数滤波器
高通滤波器:理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器、指数滤波器

你可能感兴趣的:(图像处理,面试)