空间域图像增强：滤波与边缘检测

"本次课程主要讲述图像处理中的空间域图像增强技术，包括图像增强的作用、空间域滤波、图像平滑、中值滤波和图像锐化等关键概念。" 在机器视觉领域，图像处理是至关重要的环节。第4讲的主题是"图像的频域变换1"，更具体地说，它关注的是空间域图像增强。首先，我们回顾了前几讲的内容，从机器视觉的定义、系统构成，到图像的获取，再到图像的基础变换，如点处理、灰度直方图以及代数和几何变换。 图像增强的主要目的是突出图像中的关键信息，去除噪声或不必要细节，使得图像更适合人类观察或进一步的机器处理。这包括提取纹理、边缘、特征点，以及执行模板匹配。空间域增强是通过直接影响图像像素值来实现这一目标的一种方法，与频率域增强形成对比。 空间域滤波是一种邻域处理技术，涉及对图像中某个像素点周围邻域内的像素值进行操作。滤波器、核、模板、掩膜和窗口是这个过程中的核心概念，其中滤波器的系数与邻域像素值的乘积之和决定了滤波响应。例如，一个简单的3×3模板可以用于计算图像中特定点的响应，通过将模板的每个元素与对应像素值相乘并求和得到结果。 滤波的过程可以理解为在每个像素点应用一个模板，模板的不同形状和系数会决定滤波的效果。例如，一个3×3的模板，其响应可以用一个加权和来表示，每个权重对应模板中的一个元素值。对于更大尺寸的模板，如m×n，这个过程同样适用，只是涉及的像素更多，计算的加权和也更复杂。 空间域滤波的常见应用包括图像平滑和锐化。平滑滤波通常用于减小图像噪声，通过平均邻域像素值来消除局部的波动。而锐化滤波则是用来增强图像的边缘和细节，通常通过增强高频成分来实现。中值滤波是特别适用于去除椒盐噪声的一种平滑方法，它使用中值代替平均值，能有效保护图像边缘不受模糊影响。 总结来说，本讲的内容深入介绍了图像增强在空间域中的实现，涵盖了基本理论、技术方法和实例解析，为理解和应用图像处理技术提供了坚实的基础。