图像预处理：滤波与直方图均衡化方法详解

图像处理与预处理是计算机视觉和数字信号处理领域中的关键环节，特别是在机器视觉系统中起着至关重要的作用。本章节关注于经验设计，特别是针对图像的线性平滑滤波。设计滤波器时，滤波权值的选择至关重要，要求滤波器具有单一的主瓣，且在水平和垂直方向上保持对称，如经典的3×3平滑滤波器所示。 图像预处理可以分为空间域方法和频率域方法两大类。空间域方法直接对图像像素进行运算，比如直方图修正，通过对图像的灰度值分布进行调整，提高图像对比度，适用于增强图像的主观质量，特别是在艺术图像处理中。例如，通过分段函数变换或连续函数灰度变换来优化图像表现。 频率域方法则涉及图像的频谱处理，如傅立叶变换，然后对频谱进行滤波操作，如直方图均衡化。直方图均衡化是一种常用的技术，它通过重新分配图像的灰度级分布，使得图像的动态范围得到扩展，增强图像的整体亮度和对比度。这里提供了两个具体的例子，展示了如何运用直方图均衡化来改善图像的质量。 图像处理系统常常采用线性模型来简化分析，如线性空间不变系统（LSI），其特点是系统的输出仅取决于输入信号与系统脉冲响应的卷积。输入一个中心在原点的脉冲δ(x,y)，输出g(x,y)即为系统的响应，这为理解线性滤波器的行为提供了基础。 图像线性运算包括但不限于平滑、锐化、边缘检测等操作，它们都是基于线性系统理论进行的，能够保持图像的空间不变特性，即输入图像经过处理后，空间位置上的像素关系不会改变。这种不变性对于许多应用场景，如图像增强、图像识别等至关重要。 总结来说，本章节内容深入探讨了图像处理中的经验设计，特别是针对图像预处理的各种方法和技术，包括滤波器设计、直方图修正、频率域处理以及线性运算在实际应用中的作用。这些技术有助于提升图像的质量和特征提取的准确性，对于提升整个机器视觉系统的性能具有重要意义。