图像预处理：中值滤波与直方图修正

"对图(b)噪声图像进行中值滤波后的结果-图像处理与预处理" 本文主要介绍了图像处理中的预处理技术，特别是针对噪声图像的中值滤波以及图像增强的几种方法。首先，中值滤波是图像去噪的一种常用技术，尤其适用于去除椒盐噪声。在图5．4(b)的噪声图像上应用中值滤波后，可以有效地平滑图像，同时保留边缘细节，因为中值滤波器对局部区域的噪声具有良好的抑制效果。 图像预处理是机器视觉系统中必不可少的步骤，其目标不是恢复原始图像，而是强化图像中关键特征，弱化无用信息。图像增强分为空间域法和频率域法。空间域方法直接操作图像像素，如直方图修正、灰度级变换等。而频率域方法则涉及傅立叶变换，通过对图像频谱进行处理（如滤波）后再逆变换回空间域，以实现图像的增强。 直方图修正是一种有效的空间域图像增强技术，用于调整图像灰度值的分布，提升图像对比度。直方图均衡化是其中一种常见方法，它通过重新分布灰度值，使得图像的灰度层次更加丰富，视觉效果更佳。直方图均衡化通常会增加图像的动态范围，使图像的亮部和暗部细节更加明显。 图像增强中还包括了分段函数变换和连续函数灰度变换，这些变换可以根据需要对图像的不同部分应用不同的处理，以达到特定的增强效果。例如，通过分段函数变换，可以对图像的不同灰度区间应用不同的增益，以改善图像的局部对比度。 线性系统在图像处理中扮演重要角色，线性空间不变系统（LSI）特别受到关注。这种系统的特点是其输出对输入的响应是线性的，并且位置不变，即系统对图像中所有位置的处理都是相同的。脉冲响应是描述LSI系统特性的关键，它可以用来分析和设计图像滤波器。 总结而言，图像预处理是机器视觉和图像分析的基础，其中中值滤波是重要的去噪手段，直方图修正和线性系统理论则是增强图像质量和分析图像特征的关键工具。这些技术广泛应用于各种领域，包括医学影像、遥感、自动驾驶等，以提高图像的可读性和后续分析的有效性。