机器视觉与图像处理方法
机器视觉中的图像识别与处理技术
机器视觉中的图像识别与处理技术随着人工智能技术的迅速发展，机器视觉也在快速壮大。
在各种细分领域中，图像识别与处理技术是最具代表性的。
图像识别是指机器对输入的图片进行特征分析，通过学习后识别图片中的物体或场景，同时对这些物体或场景的不同属性进行分类。
图像处理则是指将图像进行前后处理，包括缩放、旋转、裁剪、滤波等操作，以及去除图片中的噪声和失真等。
目前，机器视觉在各个领域都有广泛应用，例如医疗、军事、交通、安防，甚至在日常生活中也随处可见其身影。
以下将从图像识别与处理的技术原理以及应用场景两个方面进行探讨。
一、图像识别与处理技术原理1. 特征提取和分类图像识别与处理最基础的技术是特征提取和分类。
特征提取是将图像中的不同物体或场景特征进行提取，这些特征可以是颜色、纹理、形状等不同方面的属性。
通过学习这些特征，机器可以对图片的不同部分进行感知和分析。
而分类则是对这些特征进行归纳整理，从而达到区分不同物体或场景的目的。
2. 卷积神经网络（CNN）在特征提取和分类方面，卷积神经网络（CNN）是常用的算法之一。
该算法通过构建多层神经网络，对图像中的特征进行提取、处理和分类。
CNN的一个核心组件是卷积层，该层通过滤波器对输入图像进行处理，提取出关键的特征。
随后该神经网络会将提取的特征进行合并，不断进行推理和训练，最终输出对图像的判断结果。
3. 深度学习和强化学习深度学习和强化学习是图像识别与处理的重要技术手段。
通过构建大规模神经网络，深度学习可以对输入的图片进行更为精细的分析和处理，提升机器在复杂环境中的泛化能力。
而强化学习则是指机器通过与环境不断交互，通过尝试和学习达到最优解的一种学习方式。
二、图像识别与处理技术应用场景1. 医疗领域在医疗领域，图像识别与处理技术最大的应用就是医学影像诊断。
通过对CT、MRI等图像进行分析和处理，机器可以帮助医生快速、准确地诊断和治疗疾病，同时还能在手术中帮助医生实时监测病灶和手术进程。
计算机视觉和图像处理
计算机视觉和图像处理是现代计算机科学领域中非常重要的研究方向。
计算机视觉是指让计算机通过摄像头或其他图像获取设备获得图像或视频信息，然后进行处理和分析，以达到模拟人类视觉系统的效果。
图像处理是指对数字图像进行处理，使其更适合人类观看或进行其他目的的应用。
在许多领域中都具有广泛的应用，例如机器人技术、医疗诊断、安全监控、自动驾驶等。
这也意味着这些领域对技术的需求巨大。
本文将探讨这些技术的主要应用和技术背后的原理。
一、计算机视觉的应用机器视觉是计算机视觉的一个应用领域，它是指让计算机对图像进行处理和分析，以执行自动检测、定位和识别物体、人脸等目标。
这项技术在工业制造和业务过程控制上具有很大的价值，能够减少或消除人为操作过程中出现的错误和减轻劳动强度。
医学图像处理是计算机视觉的另一个重要领域。
通过医学图像处理技术，医生可以获得关于病人身体内部情况的信息。
这包括X射线、CT扫描、MRI和超声等医学图像的自动分析和诊断。
此外，这项技术还可以为外科手术和放疗过程提供定向和支持。
安全监控也是计算机视觉的一个重要应用领域。
通过计算机视觉可以实现在各种场所的安全监控，例如银行、公共场所、企业办公室和住宅区等。
计算机视觉技术能够实现视频监控，通过人脸识别，自动报警和假定座位识别等功能，更好地保护人民们的安全。
二、图像处理的应用自动智能化的图像识别和分类技术是图像处理的一个重要应用领域。
通过图像识别和分类技术，可以自动化标记和分类大量的图像信息，如卫星图像、医学图像和数字艺术品等。
这样的应用可以极大地提高图像处理的自动化程度，对人们的生活和工作产生巨大的影响。
多媒体通信也是图像处理的一个重要应用领域。
通过图像处理技术，可以提高视频通信和视频会议的质量和效率。
这项技术能够实现视频图像的优化和压缩，从而实现网络视频传输的高速和可靠性。
三、技术背后的原理的技术依赖于计算机视觉、图像处理、图像分析、机器学习和计算机视觉/图像处理算法等技术的理论和方法。
数字图像处理与机器视觉
数字图像处理与机器视觉简介数字图像处理与机器视觉是计算机科学和电子工程领域中的重要研究方向。
它关注如何通过计算机算法和技术来获取、处理、分析和理解图像以及从中提取有用信息的方法和技术。
数字图像处理与机器视觉在许多领域有着广泛的应用，包括医学影像、机器人视觉、自动驾驶、安全监控等。
数字图像处理数字图像处理是一种用数字方法对图像进行处理和操作的技术。
运用数字图像处理技术，可以对图像进行增强、恢复、修复、分割等操作，以达到对图像的理解和利用的目的。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、图像预处理、特征提取和图像分析等。
图像获取图像获取是指通过传感器或摄像机等设备采集图像数据。
在数字图像处理中，需要注意如何合理获取高质量的原始图像数据，以便进行后续的处理和分析。
图像获取涉及到图像的分辨率、色彩深度、噪声抑制等问题。
图像预处理图像预处理是指对原始图像进行一些基本的处理，以减少噪声、增加对比度和锐度等。
常用的图像预处理技术包括滤波、增强、校正等。
图像预处理有助于提高图像数据的质量，并为后续的处理步骤提供更好的数据基础。
特征提取特征提取是指从图像中提取出代表图像特征的信息。
在数字图像处理中，常常使用特定的算法和技术来识别和提取出具有代表性的特征，以便对图像进行进一步的分析和处理。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、纹理分析等。
图像分析图像分析是指对图像进行定量分析和理解。
通过图像分析，可以获得图像中的有用信息，如目标位置、形状、大小等。
图像分析的目标是为了从图像中提取出有关对象、场景或事件的重要信息，以支持后续的决策和处理。
机器视觉机器视觉是指通过计算机模拟人类视觉系统的能力，从图像或视频数据中提取并理解有关对象、场景的信息。
机器视觉可以帮助计算机更好地理解和处理图像和视频数据，以实现自动化和智能化的目标。
目标检测目标检测是机器视觉领域中的一个重要任务，指的是在图像或视频中识别和定位特定的目标。
目标可以是人、车辆、物体等。
Python中的机器视觉和像处理技术
Python中的机器视觉和像处理技术Python中的机器视觉和图像处理技术随着计算机视觉和图像处理的发展，Python成为了一种被广泛应用的编程语言。
Python中的机器视觉和图像处理技术为我们提供了丰富的工具和库，使我们能够处理和分析图像、实现目标检测和识别、进行图像增强等各种任务。
一、机器视觉基础机器视觉是一门研究如何使机器“看”和理解视觉信息的领域。
在Python中，有许多强大的库可以帮助我们实现机器视觉的各种任务，例如OpenCV和scikit-image。
1. OpenCVOpenCV是一个开源的计算机视觉库，由C++编写，但也提供了Python接口。
它包含了大量用于图像处理和计算机视觉的函数和算法，可以帮助我们进行图像的加载、保存、变换、滤波等操作，同时也支持目标检测、人脸识别等高级应用。
2. scikit-imagescikit-image是基于NumPy的Python图像处理库，提供了许多常用的图像处理算法和函数。
它可以帮助我们进行图像的阈值处理、边缘检测、轮廓提取等操作，同时也支持图像的几何变换和颜色空间转换。
二、图像处理技术在机器视觉中，图像处理是一个重要的环节，它可以帮助我们对图像进行预处理、特征提取和图像增强等操作。
Python中的图像处理技术包括了各种图像滤波、阈值处理、边缘检测等常用方法。
1. 图像滤波图像滤波是一种常用的图像处理方法，可以帮助我们对图像进行平滑和去噪。
常用的图像滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
通过应用这些滤波器，我们可以去除图像中的噪声，并使图像边缘更加清晰。
2. 阈值处理阈值处理是一种将图像分割为前景和背景的方法，通过设置一个阈值，将图像中大于或小于该阈值的像素分别标记为前景或背景。
阈值处理在图像二值化、目标检测和图像分割等应用中非常重要。
3. 边缘检测边缘检测是一种寻找图像中明暗变化的方法，可以帮助我们提取图像中的轮廓和边缘信息。
机器视觉技术原理
机器视觉技术原理
机器视觉技术是一种利用计算机视觉和图像处理技术，使计算机能够模拟和理解人类视觉系统的能力。
其原理基于以下几个核心步骤：
1. 图像获取：机器视觉系统首先需要获取待处理的图像或视频。
这可以通过相机、摄像机或其他图像传感器来实现。
2. 图像预处理：在对图像进行进一步分析之前，通常需要进行预处理步骤。
这包括图像去噪、增强对比度、调整颜色平衡等操作，以提高后续处理的效果。
3. 特征提取：在特征提取阶段，机器视觉系统会从图像中提取出代表目标或感兴趣区域的关键特征。
这些特征可以是边缘、角点、纹理、颜色、形状等。
4. 特征匹配：特征匹配是将提取的特征与已知的模板或数据库中的特征进行比对的过程。
通过比对，机器视觉系统可以确定目标的位置、识别物体等。
5. 目标检测和识别：在目标检测和识别阶段，机器视觉系统可以根据先前提取的特征和模型，对图像中的物体进行检测、分类和识别。
这可能涉及使用机器学习算法。
6. 决策和输出：最后，机器视觉系统会根据分析结果做出决策，并将结果以可视化形式或其他方式输出，如标记目标位置、显示识别结果等。
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《机器视觉与图像处理》课件
《机器视觉与图像处理》课件一、引言机器视觉与图像处理是现代计算机科学领域的重要研究领域之一。
它利用计算机对图像进行处理和分析，模拟人类视觉系统的工作原理，从而实现图像的识别、检测、分割等功能。
本课件将介绍机器视觉与图像处理的基本概念、应用领域以及相关算法和技术。
二、图像的基本概念1. 图像的定义和表示图像是通过感光元件（如摄像机）记录下来的光信号，可以用数字数据表示。
常见的图像表示方式有位图、矢量图和栅格图等。
2. 图像的特征提取图像特征是指图像中具有一定意义的可测量属性，可以用于描述和区分图像。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等。
三、机器视觉的基本原理1. 图像获取机器视觉系统通过摄像机等设备获取图像，并将其转换成数字信号，以便计算机进行处理和分析。
2. 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除图像中的噪声和不必要的细节，提高后续处理的效果。
3. 特征提取与描述机器视觉系统通过提取图像中的特征，并将其以数学模型或符号描述的方式来表示图像的内容，以便后续的分类、检测等任务。
4. 目标识别与跟踪目标识别是指在图像中自动检测和识别感兴趣的目标物体，而目标跟踪是指在连续图像序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
四、图像处理的基本技术1. 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和增强处理，常用的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
2. 图像变换图像变换是指对图像进行几何变换或域变换，以改变图像的尺寸、角度、亮度等特性，常用的变换包括旋转、缩放、灰度变换等。
3. 图像分割与分析图像分割是指将图像划分为若干个不同的区域，常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 特征匹配与分类特征匹配是指通过比较图像特征之间的相似性，来找到图像中相对应的目标物体。
特征分类是指将图像进行分类和识别，常用的分类方法有支持向量机、神经网络等。
五、机器视觉与图像处理的应用领域1. 工业自动化机器视觉在工业领域中被广泛应用，如零件检测、产品质量控制等。
机械工程中的机器视觉与像处理技术
机械工程中的机器视觉与像处理技术机器视觉与图像处理技术是机械工程领域中重要的研究方向之一，通过模拟人类的视觉系统，使机器能够具备感知、识别和理解图像的能力，从而实现更高效、精确和智能的工作。
1. 机械工程中的机器视觉技术机器视觉技术是利用计算机和摄像机等设备模拟人眼进行图像捕捉、处理和分析的一门交叉学科。
在机械工程领域，机器视觉技术可以应用于产品质量检测、自动化装配、机器人视觉导航等方面。
例如，在产品质量检测中，机器视觉可以通过图像处理和模式识别的方法，实现对产品表面缺陷、尺寸偏差等问题的检测和判定，提高生产线的效率和准确性。
2. 机械工程中的图像处理技术图像处理技术是机器视觉的核心技术之一。
它包括对图像的获取、增强、分割、识别等一系列处理过程。
在机械工程中，图像处理技术可以应用于图像传感器的设计、数字图像处理芯片的开发等方面。
例如，针对机械加工中的刀具磨损问题，可以利用图像处理技术对刀具进行实时的监测和分析，及时进行决策和调整，以提高机械加工的质量和效率。
3. 机器视觉与图像处理技术的挑战与发展虽然机器视觉与图像处理技术在一些领域已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，机器视觉系统需要对复杂多变的场景进行高效和准确的感知。
例如，在工业机器人的应用中，机器视觉需要能够有效地对工作环境中的障碍物、目标物体等进行识别和跟踪。
其次，图像处理技术需要在实时性和精确性上取得平衡。
对于某些应用场景，如自动驾驶汽车，图像处理的实时性要求非常高，因为每一秒都可能发生重要的判断和决策。
再者，机器视觉和图像处理技术的发展还需要考虑到硬件的限制和成本的控制。
在工业制造等领域中，往往需要大量的计算资源和存储空间来支持机器视觉和图像处理技术的应用，这对软硬件的设计和优化提出了更高的要求。
随着人工智能和大数据等技术的快速发展，机器视觉与图像处理技术在机械工程领域中的应用前景越来越广阔。
例如，结合深度学习等人工智能技术，可以实现更高级别的图像识别和理解，进一步提升机器视觉系统的智能化程度。
机器人的机器视觉和图像处理技术
机器人的机器视觉和图像处理技术机器人是科技发展不断进步的产物，它们被设计来帮助人类完成日常的任务和甚至是危险的工作。
其中，机器视觉和图像处理技术已成为新一代机器人的核心技术，为机器人学习和把握周遭环境提供了重要的技术保障。
本文将探讨机器人的机器视觉和图像处理技术，以及它们在社会中的应用。
一、机器人视觉技术的发展历程随着计算机技术的飞速发展，机器人视觉技术应运而生。
机器视觉技术是利用计算机视觉相关技术来实现机器的“观察、感知和理解”能力。
早期，机器人视觉只能处理黑白图片和简单的几何图形识别，而现在，机器人视觉技术已成为图像处理、计算机视觉、智能运输、机器人智能操作等方面的基础技术。
机器人视觉技术的发展历程大概可以分为三个阶段。
第一个阶段，是机器人感知环境，识别周围对象，这是利用单目摄像机和立体汇集技术实现；第二个阶段，是在完全无人为干预的情况下，利用机器视觉和深度学习技术完成某些特定的任务；第三个阶段，是涉及到多目标、多任务、多机器人的协同作业，需要利用多机房的机器视觉技术来完成。
二、机器视觉和图像处理技术的应用机器视觉和图像处理技术可以在多个领域应用。
为了更好地理解这些技术，下面将详细讨论一些关于机器人视觉和图像处理技术在现代社会中的应用。
1、智能汽车随着人工智能技术的发展和普及，汽车行业也在利用这种技术实现自驾车辆。
利用视觉技术和图像处理技术，自驾汽车可以感知周围环境、道路标志和路况等，从而更好地驾驶车辆。
利用机器视觉，自驾车可以准确地判断红绿灯信号和障碍物等，从而更加安全地行驶。
2、医疗领域机器人视觉技术和图像处理技术在医疗领域也有广泛应用，例如通过机器视觉技术来识别肿瘤、血管和器官等，以协助医生进行精确定位和诊断，从而提高手术的准确性和效率。
3、机器人工业机器人视觉技术在机器人工业中也有广泛应用，例如通过视觉机器人检测出产品表面缺陷，以及识别零件并弯曲焊接的机器人等。
视觉技术不仅在工作质量方面提高了工业机器人的精度和效率，还吸引了更多的企业参与该技术的研究和创新。
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图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。
机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。
在感知环节，视觉处理是关键。
本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。
关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information.Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning1 引言机器人是人类社会发展的象征,是具有代表性的高技术,它集中了机械、电子、计算机、自动控制以及人工智能等多种学科的最新科研成果,代表了机电一体化的最高成就"。
拥有感知、规划和控制能力的智能机器人，能够通过感知器自主的收集环境信息，通过内部程序做出规划，控制自身的动作。
路径规划是移动机器人导航技术的重要组成部分，机器人对环境的感知、环境建模、路径规划是影响机器人活动能力的重要因素。
目前在机器人路径规划研究中已经有很多优化算法，但很多都有局限性，如何让机器人利用已经有的运动学以及动力学的约束，结合自身所处的环境特点进行高效的、实时的选择路径，是路径规划领域的重要研究课题。
图像处理一般是用计算机处理或实时的硬件处理,因此也称之为计算机图像处理，其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理, 有灵活的变通能力, 一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。
其缺点是处理速度还是一个问题, 特别是进行复杂的处理更是如此。
图像识别技术的研究目的是利用计算机自动处理图像信息，来替代人完成图像的分析和识别等任务，数字图像的处理和识别技术作为模式识别领域的一个重要研究方向，已得到广泛的研究和迅速的发展。
图像识别技术在 PC 终端上已经有很多成熟的应用实例，最常见的有人脸识别、指纹识别和医学影像分析等，随着数字图像技术的成熟，以及智能终端的发展，图像识别技术现在已经开始应用到智能手机中，但是，由于一些硬件上的限制，还存在速率、运行内存以及系统空间等问题，因此主要还是在 PC 终端上的应用比较多。
2 本文所用的图像处理及识别技术基础2.1 图像识别技术基础模式识别是利用计算机对物理对象进行处理分析以及分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观事物相符。
模式识别是以应用为基础的学科，主要目的是使机器能够自动识别物体并进行信息处理，以便可以替代人去独立的完成任务。
图像识别技术是模式识别在图像领域里的具体应用，是通过计算机对图像进行处理、分析以及分类理解，以识别不同模式的目标和对象的技术。
图像识别是对观测对象或者过程进行分类辨别和描述，做出有意义判断的研究。
狭义的说，图像是图像识别要研究的模式，图像识别它是建立在图像处理技术的基础上对图像进行识别的学科。
图像识别主要技术如下。
图像预处理阶段。
图像增强是数字图像处理过程中常用的一种方法，根据处理空间不同，分为在图像所在像素空间处理的空域法和在傅里叶变换后的频域上间接处理的频域法两大类。
具体主要方法如图1图像增强方法所示。
图1 图像增强方法基于小波变换的图像去噪是非线性方法去噪的，小波变换在数学领域中是一个函数逼近问题，根据实际的需求，寻找小波函数伸缩、平移后的函数空间中与原始图像信息的最佳接近。
同时基于小波变换的图像去噪也是一个信号滤波问题，小波去噪是在低通滤波的同时保留图像的边缘等特征细节信息，其去噪流程如图2小波变换去噪流程所示。
图2 小波变换去噪流程小波阈值去噪，其中包含信号重要信息的是图像信号对应的小波系数部分，这部分幅值较大，但数量较少；噪声信号对应的小波系数则幅值较小，数量很多，并且一致分布。
在最小均方误差的定义下该算法达到近似最优，能够取得良好的视觉效果。
找到阈值δ，将低于δ的小波系数设定为零，保留高于δ的系数或者进行压缩处理，从而得到估计小波系数，然后对其进行重构。
图像特征提取。
特征提取是图像识别过程中保证后期分类判别质量的重要阶段，提取的图像特征需要能够表述识别物体的典型特征，具备独特性、完整性、几何不变性以及抽象性，常见的用来做特征提取的元素有：颜色、纹理、边缘、形状等特征。
颜色是图像信息的基本组成要素，每个被识别物体都具有颜色这一特征，基于颜色特征的分类判别检索是图像识别中最基本的判别方法，并且与几何特征相对比，颜色更加稳定，对大小和方向也都不像几何特征那么敏感。
纹理特征是通过图像灰度分布函数对图像局部性质的统计，是对图像中各像素灰度空间分布的一种描述，局部看来可能没有规则，但在图像整体的特征上会呈现一定的规则。
形状特征形象而且直观，是物体的本质特征之一，主要通过图像外部边界的轮廓特征和区域特征来表示，是物体的稳定特征，对于已知几何形状的物体识别，形状特征可以是很好的判别准则。
在实际应用中，形状特征经常是初步筛选条件。
图像边缘检测。
图像边缘检测是预处理阶段中对图像特征的提取，是在数字图像处理中应用很广泛的技术，尤其在模式识别中应用最为频繁。
物体的边缘主要有两个特征：方向和幅度，通常灰度变化在边缘处会比较平缓，而在垂直方向会比较剧烈，根据这种变化将图像边缘分为：屋顶型、凸缘型和阶跃型三种类型。
边缘检测的过程为首先利用经典的边缘检测算法将有用的特征进行提取，然后对图像进行初步检测，最后利用边缘的空间结构进行协调，增强边缘效果。
传统的边缘检测模板是 N * N 权值方阵，通过小区域卷积近似计算得来，经典算子主要有：Sobel 算子、Prewitt 算子、Roberts 算子、Canny算子和 LOG 算子，其中前四个算子属于一阶微分算子，LOG 算子属于二阶微分算子。
在经典算子的基础上最优算子开始发展起来，最优算子是通过信噪比获得的边缘检测滤波器。
2.2 图像处理技术基础完整的数字图像处理大体上可分为图像信息的获取（Image information acquisition）、图像信息的存储（Image information acquisition）、图像信息的传递（Image infoemation transmission）、数字图像处理（Digital imageprocessing）、图像的输出与显示（Image output and showing）。
图像处理的主要技术如下。
图像数字化。
由于计算机只能处理数字图像，而自然界提供的图像都是其他的形式，所以数字图像处理的一个先决条件是将图像转化为数字形式。
我们可以通过图像数字化器将图像划分为若干图像元素（像素）并给出它们的地址，可以度量每一个像素的灰度，并把连续的度量结果量化为整数，再将这些整数结果写入存储设备。
主要过程为：图像移动扫描——采样——光传感器——量化器——输出存储。
流程图如图3所示。
图3 图像处理流程图像信息的传输。
图像信息的传输一般是相机和计算机之间的传输，主要靠USB缆线传输图像信息的数据。
摄像机与计算机之间通过专用的iLink电缆连接,按IEEE1394标准进行数据传输, 其最大比特率为400Mbps。
空间滤波增强。
频域滤波是频域乘一个H(u,v)滤波(传递)函数而成, 这时相当于在空域把图像与滤波函数的空域函数h(x,y)做卷积。
常用的程序往往都是选择3 x 3的h(x,y)作卷积,选择不同的3 x 3的h(x,y)就相应于图像作各种高通、低通、带通、带阻滤波。
为了突出增强图像中的孤立点、孤立线或线端点, 在某些实际应用中常采用拉氏算子, 如机场、公路、铁路勘测图像就常用线性微分拉普拉斯算子。
中值滤波是一种非线性滤波。
它首先确定一个奇数像元的窗口W,窗口内各像元按灰度大小排队后,用其中间位置的灰度值代替原f(x,y),灰度值成为增强图像g(x,y)。