计算机视觉-图像预处理

颜色空间

颜色空间	特点	通道/要素	一个像素颜色值	取值范围
RGB	加法混色，彩色显示器	Red/Green/Blue共3通道	(b, g, r)	[0, 255]/[0.0, 1.0]
CMY(K)	减法混色，印出	Cyan/Magenta/Yellow/Key共4通道	(c, m, y, k)	[0, 255]/[0.0, 1.0]
HSV	人类视觉概念，画家配色	H/Hue:色调 S/Saturation:饱和度 V/Value:明度	(h, s, v)	[0, 255]/[0.0, 1.0]

图片存储原理

图像增强的目标

• 改善图像的视觉效果
• 转换为更适合于人或机器分析处理的形式
• 突出对人或机器分析有意义的信息
• 抑制无用信息，提高图像的使用价值

图像处理方法

方法包括:图像锐化、平滑、去噪、灰度调整（对比度增强）等 。

特征提取

直方图(Histogram)

直方图均衡化

指：利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
通常用来:增加图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
效果:直方图均衡化后，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。

具体:

• 实质上是对图像进行非线性拉伸
• 重新分配各个灰度单位中的像素点的数量，使一定灰度范围像素点数据的值大致相等。

自适应直方图均衡(AHE)

限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)

ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization

形态学运算

膨胀&腐蚀

背景：通常当有噪声的图像用阈值二值化后，所得到的边界是很不平滑的，物体区域具有一些错判的孔洞，背景区域散布着一些小的噪声物体。连续开闭运算可以显著改善。

开运算: 先腐蚀后膨胀 erode 再dilate 去目标外孤立点
闭运算: 膨胀后腐蚀，去目标内的孔

膨胀亮点变多，腐蚀亮点变少

空间域处理及其变换