基于模板匹配算法的数字识别讲解
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法集装箱箱号识别算法是一种常见的计算机视觉应用，可用于实现集装箱自动识别和跟踪。
对于箱号识别算法，一般可以采用模板匹配和特征匹配两种方法。
模板匹配是指通过将一个已知的模板图像和待匹配的图像进行相似度比较，从而识别出待匹配图像中的相似部分。
在集装箱箱号识别中，首先需要将集装箱图片进行预处理，去除冗余信息（如文字、图案等），然后提取出箱号区域。
在提取出箱号区域后，以一个已知的箱号图像作为模板，将其和待匹配的箱号区域进行相似度比较。
具体实现步骤如下：1. 预处理集装箱图片，去除冗余信息：该步骤可以采用图像分割和滤波等图像处理方法，去除图片中不属于箱子区域和箱号区域的信息。
对于集装箱的图案、条形码等冗余信息，也可以通过一些预处理技术去除。
2. 提取出箱号区域：该步骤可以采用边缘检测和形态学转换等图像处理方法，将箱子区域和箱号区域分离开来。
对于分割不完整的区域，可以采用连通性分析等技术进一步处理，使得提取出的区域更加准确。
3. 选取已知的箱号图片作为模板：在进行模板匹配之前，需要先选取一张已知的箱号图片作为模板。
模板的选取需要考虑到不同型号的集装箱箱号存在差异，需要选取能够代表该型号箱号特征的模板作为参考。
4. 模板匹配：以已知的箱号图片作为模板，将其和待匹配的箱号区域进行相似度比较。
相似度比较可以采用均方误差、相关系数等方法进行计算，得到待匹配箱号和模板的相似度值。
相似度值高于一定阈值，则判定为箱号匹配成功，否则匹配失败。
特征匹配是指通过提取图像的特征点，利用这些特征点的位置和特征值进行图像匹配。
对于集装箱箱号识别，常常采用SIFT或SURF等特征点算法进行特征提取和匹配。
具体实现步骤如下：1. 预处理集装箱图片，去除冗余信息：该步骤同样需要采用图像分割和滤波等方法，去除冗余的信息。
对于图案、条形码等冗余信息，也需要进行预处理。
2. 特征点提取：采用SIFT或SURF等算法，提取出集装箱图片中的特征点及其特征值。
模板匹配算法进行数字(非手写数字)识别的基本原理
模板匹配算法进行数字（非手写数字）识别的基本原理 模板匹配算法是一种常用的数字识别方法，其基本原理是通过比对模板图像和待识别图像的相似度来判断数字是否匹配。
该算法适用于非手写数字的识别，下面将对其进行详细介绍。
1、模板获取： 在模板匹配算法中，首先需要获取一组已知数字的模板图像。
这些模板图像应该具有代表性，覆盖各种不同的数字样式和字体。
可以通过人工绘制、网上下载或者从已有的数字图像中提取获得。
2、预处理： 在进行匹配前，需要对模板图像和待识别图像进行预处理，以便提取数字的特征。
预处理包括图像灰度化、二值化、降噪等步骤。
2.1 图像灰度化： 将彩色图像转换为灰度图像，以便简化后续处理过程。
通过加权平均法或者取红绿蓝通道的平均值来获得每个像素点的灰度值。
2.2 图像二值化： 将灰度图像转换为黑白图像，可以通过设定一个阈值，将灰度图像中大于阈值的像素点设为白色，小于阈值的像素点设为黑色。
二值化后的图像有利于数字的概括和匹配。
2.3 图像降噪： 在二值化后，图像可能存在一些由噪声引起的孤立的像素点或者细小的连通区域。
通过使用滤波器等降噪技术，可以减少这些噪声对识别结果的影响。
3、模板匹配： 匹配算法通过计算待识别图像与所有模板图像的相似度，找到最匹配的数字。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、相关系数、巴氏距离等。
3.1 欧氏距离： 欧氏距离是计算两个图像之间差异的一种方法，可以通过计算对应像素点之间的差值的平方和再开方来得到。
计算公式如下：``` d = √(∑(I1(x,y) - I2(x,y))^2)``` 其中，d表示欧氏距离，I1和I2分别表示待识别图像和模板图像在相应位置的像素值。
3.2 其他相似度计算方法： 除了欧氏距离，还可以使用相关系数或者巴氏距离等其他相似度计算方法。
相关系数通过计算待识别图像和模板图像的相关性来衡量相似程度，巴氏距离则通过计算两个图像之间的统计特征来比较相似度。
4、匹配结果： 匹配算法将返回一个匹配结果，即对待识别图像中数字的识别结果。
数字识别算法
数字识别算法数字识别算法是指通过计算机程序对数字图像进行分析和处理，从而识别出数字的算法。
数字识别算法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于手写数字识别、车牌识别、人脸识别等领域。
常见的数字识别算法包括传统的模板匹配算法、神经网络算法、支持向量机算法等。
下面将对这三种算法进行详细介绍。
1. 模板匹配算法模板匹配算法是最基本、最简单的数字识别算法之一，它的基本思想是将待识别的数字图像与已知数字模板进行比较，找出最相似的模板作为识别结果。
具体实现过程如下：首先将数字图像进行二值化处理，得到二值图像；然后将二值图像与数字模板进行逐像素比较，计算它们的相似度；最后选择相似度最高的模板作为识别结果。
模板匹配算法的优点是实现简单、计算速度快，但它的缺点也很明显，即只能识别与模板相似度较高的数字，对于变形、噪声等情况的数字识别效果较差。
2. 神经网络算法神经网络算法是一种基于生物神经系统的数字识别算法，它的基本思想是模拟人脑神经元之间的相互作用，通过训练神经网络来实现数字识别。
神经网络算法的实现过程如下：首先将数字图像进行预处理，提取出数字的特征向量；然后将特征向量输入到神经网络中，通过训练神经网络来学习数字的特征，从而实现数字识别。
神经网络算法的优点是具有很强的自适应性和鲁棒性，对于变形、噪声等情况的数字识别效果较好。
但它的缺点也很明显，即需要大量的训练数据和计算资源，训练时间长，而且对于神经网络的结构和参数的选择也需要一定的经验和技巧。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的数字识别算法，它的基本思想是通过构建最优的超平面来实现数字的分类。
具体实现过程如下：首先将数字图像进行预处理，提取出数字的特征向量；然后将特征向量作为样本输入到支持向量机中，通过训练支持向量机来学习数字的特征，从而实现数字的分类和识别。
支持向量机算法的优点是具有很强的泛化能力和鲁棒性，对于变形、噪声等情况的数字识别效果较好。
基于模板匹配算法的识别系统
基于模板匹配算法的识别系统作者：张忠安来源：《数字技术与应用》2013年第06期摘要：传统的模板匹配算法求待匹配图像和模板之间的相似性映射关系均比较复杂，本文将对模板匹配算法进行改进，在模板匹配算法的基础上，将图片平均分成12块区域，再加上5条交线，一共17个特征值。
当进行样本训练的时候，用同样的算法计算图片中数字的17个特征值，并到计算机存储区中去匹配，直接利用象素灰度值的差异，找到特征值最接近的一个图片数字，便完成匹配识别的过程，得到匹配的结果。
关键词：模板匹配特征值细化二值化中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0134-021 模板匹配算法的描述在机器识别事物的过程中，常需把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据己知模式到另一幅图中寻找相应的模式，这就叫做匹配。
因为只有当同一场景的两幅图像在同一坐标系下时，才能进行相似性比较，所以模板匹配的过程实际上也就是把一幅图像变换到另一幅图像的坐标系过程。
图像的模板匹配就是先给定一幅图像，然后到另一幅图像中去查找这幅图像，如果找到了，则匹配成功。
这看起来好像很简单，因为我们一眼就能看出一幅图中是否包含另一幅图像，遗憾的是电脑并不具有人眼的强大的视觉的功能，因而需要电脑去判定一幅图片中是否包含另一幅图片是件不容易的事情。
对于机器视觉系统而言，实现匹配首先要对图像进行预处理。
先计算模板图片的特征值，并存储到计算机中。
然后计算待测试样板图片的特征值，与计算机中模板进行比较，运用匹配算法实现匹配。
整个过程如图1所示。
在基于图像处理的应用领域中，对于图像匹配的研究可以说一直都是数字图像处理技术和计算机视觉理解的重要研究内容。
图像匹配在机器视觉、工业自动模式识别、医学图像的定位等方面都有着重要意义。
2 图像匹配的数学描述3 算法的改进及图示根据以上对模板匹配的介绍，可以对字符图像进行识别。
基于模板匹配法的联机手写数字识别-文档资料
难点及特征选取：
同时，我们可以发现数字4，5书写时，都是 存在断点的，数字0和8的终点和起点是连接在一 起的，还有每个数字的节点的分支数，首点到交 点的距离，尾点到交点的距离，首尾的距离...... 在每个数字之间都是存在差异的，这些都可以作 为选取的特征。
预处理及模板建立：
在方向上，为了量化特征，于是我们规定了如下四个方向：
脱机手写汉字识别是指将字符书写或打印在纸张上，用扫描仪或 其他光电转换装置将其转换成电信号输入到计算机中，再由机器进行 识别。 从识别的角度来看，手写体识别难于印刷体识别，而脱机手写识 别又难于联机手写体识别。
基于模板匹配法 -----联机手写数字识别
模式识别系统的基本构成：
分类器设计
பைடு நூலகம்
信息获取
预处理
用户 已 存 在 ， 反 馈 给 用 户
学习
判别
判断模板库里是 否有相同的模板
存在，识别该数字 不存在，提示无法识别
不存在，用户输入数字 后存入该模板
模板库
Thanks for listening!!!
如果满足以上条件，则剔除点
( x[ I 1], y[ I ])
特征选取：
经过讨论，我们选取了几个比较典型的特征 （1）数字的书写顺序 （2）第一个笔画的长度 （3）最后一个方向的长度 （4）是否存在断点 （5）起点到交点的距离 （6）尾点到交点的距离 而在程序中，用一个结构体来描述特征： typedef struct tezheng{ signed char value;//数字值 signed char VHDerection[15];//水平垂直特征 //向右-1 向下--2 向左--3 向上-4 signed char lenth1; //第一个笔划长度 signed char lenth; //最后一个方向的长度 signed char decon; //有无断点 等于1有断点 signed char lenfirst; //起点到交点的距离 signed char lenend; //尾点到交点的距离 }TEZHENG;
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法
基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法随着全球贸易的不断发展，集装箱运输成为了货物运输的主要方式。
在集装箱运输中，准确地识别集装箱的箱号对于货物的跟踪和管理至关重要。
传统的人工识别方式存在效率低、精度不高等问题，因此需要借助计算机视觉技术对集装箱箱号进行自动识别。
本文将介绍一种基于模板匹配和特征匹配的集装箱箱号识别算法，该算法在实际应用中具有较高的准确性和效率。
一、模板匹配算法模板匹配是一种常见的图像识别方法，其基本思想是通过计算目标图像与预先定义的模板图像之间的相似度来实现目标的识别。
在集装箱箱号识别中，我们可以将每个数字或字母视作一个模板，并将其与目标图像进行匹配。
具体实现时，我们首先需要建立一个包含各个数字和字母的模板库，然后将目标图像分割成若干个小区域，对每个小区域进行模板匹配，计算其与模板库中各个模板的相似度，最终选取相似度最高的模板作为该区域的识别结果。
通过对所有小区域进行模板匹配，最终可以得到整个箱号的识别结果。
模板匹配算法的优点是简单易实现，且对图像的光照、噪声等干扰相对较小。
但是在实际应用中，由于集装箱箱号的图像存在多种字体、大小和变形等情况，单一的模板匹配方法可能无法满足需求。
我们需要结合特征匹配算法进行集装箱箱号识别。
特征匹配算法的优点是对图像的旋转、尺度变化等干扰能够有较好的鲁棒性，且适用于多种不同字体和大小的箱号识别。
特征匹配算法也存在一些缺点，如对图像的噪声、光照等干扰较为敏感，且提取特征点和模板匹配的计算量较大。
具体实现时，我们可以首先使用模板匹配算法对目标图像进行初步识别，然后对识别结果进行特征匹配，从而得到更加准确的识别结果。
在模板匹配阶段，我们可以结合模板的参数优化和图像预处理技术，例如灰度拉伸、直方图均衡化等，来提高模板匹配的准确性。
在特征匹配阶段，我们可以通过提取更加稳定的特征点，如SIFT、SURF等，来提高特征匹配的鲁棒性。
通过结合模板匹配和特征匹配算法，我们可以在保证准确性的同时提高识别效率，从而满足实际应用中对集装箱箱号识别的需求。
基于模板匹配算法的识别系统
中图分类 ￣ － ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： ｌ ０ Ｏ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ １ ３ ４ ０ ２
１模板 匹配算 法 的描 述
在机器识别事物的过程 中， 常需把不 同传感器或同一传感器在 不 同时间、 不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空 间上对准 ， 或根据 己知模 式到另一幅 图中寻找相 应的模式 ， 这就叫 做 匹配 。 因为只有 当同一场景的两幅图像在 同一坐标系下时， 才能 进行相似性 比较 ， 所 以模板 匹配的过程实际上也就是把一幅图像变 换到另一 幅图像的坐标系过程 。 图像的模板匹配就是先给定一 幅图 像， 然后 到另 一幅图像 中去查找这幅 图像 ， 如果找到 了， 则 匹配成 功。 这看起来好像很 简单 ， 因为我们一 眼就能看 出一幅图中是否包 含另一 幅图像 ， 遗憾的是 电脑 并不具有人眼的强大的视觉 的功能 ， 因而需要 电脑去判定一幅图片中是否包含另一幅图片是件不容易 的事情 。 对于机器视觉 系统而言 ， 实现匹配首先要对 图像进行预处 理。 先计算模板图片 的特征值 ， 并存储到计算机 中。 然后计算待测试 样 板图片 的特征值 ， 与计算机 中模 板进行 比较 ， 运用 匹配算法 实现 匹配 。 整 个 过 程如 图 １ 所示 。 在基 于 图像处 理 的 应用 领 域 中， 对于 图像 匹配 的研 究 可 以说 一 直都是数字 图像处理技术和计算机视觉理解的重要研究内容 。 图像 匹配在机器视觉 、 工业 自动模式识别 、 医学 图像的定位等方面都有
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基于模板匹配的手写数字识别技术研究
基于模板匹配的手写数字识别技术研究引言手写数字识别一直是计算机视觉领域的热门问题之一。
随着数字化时代的到来，手写数字识别已经成为了人们生活和工作中不可缺少的一部分。
如何快速、准确地识别手写数字对于现代社会而言具有重要的意义。
本文将介绍基于模板匹配的手写数字识别技术的研究现状和发展趋势。
一、手写数字识别技术的发展历程手写数字识别技术的起源可以追溯到20世纪70年代。
当时，人们开始使用数字信号处理技术，如傅里叶变换和相关方法等，来处理手写数字。
20世纪80年代初期，人们开始使用神经网络来处理手写数字。
此后，虽然出现了一些其他的手写数字识别算法，但是神经网络一直是主流方法之一。
二、基于模板匹配的手写数字识别技术的研究现状随着计算机硬件和软件的快速发展，基于模板匹配的手写数字识别技术逐渐成为了一种研究热点。
模板匹配方法的基本思想是将待识别的手写数字与已有的数字模板进行比较，找到最相似的数字，并将其作为识别结果。
目前，基于模板匹配的手写数字识别技术已经取得了很大的进展。
研究者们主要从以下几个方面展开研究：1. 特征提取特征提取是模板匹配方法中的重要环节。
特征提取的主要思想是将图像中的数字特征（如笔画、交叉等等）提取出来，并将其量化为数字特征向量。
目前，研究者们使用的特征提取方法主要包括边缘检测、灰度共生矩阵等。
2. 模板匹配算法模板匹配算法是手写数字识别的核心算法。
目前，研究者们主要使用的模板匹配算法有均方差匹配算法、相关性匹配算法、最小平方匹配算法等。
3. 识别率提升提高识别率是手写数字识别技术的重要目标之一。
目前，研究者们主要从以下几个方面来提高识别率：增加样本数量、优化特征提取算法、改进模板匹配算法等。
三、基于模板匹配的手写数字识别技术的未来发展趋势基于模板匹配的手写数字识别技术未来的发展趋势主要有以下几点：1. 深度学习算法的应用随着深度学习算法的不断发展，研究者们开始尝试将其应用于手写数字识别领域。
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中南民族大学毕业论文(设计)学院: 计算机科学学院专业: 软件工程年级:2009 题目: 基于模板匹配算法的数字识别学生姓名: 李成学号:09065093指导教师姓名: 李波职称: 讲师2013年5月中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：2013年月日摘要 (1)Abstract (1)1 绪论 (2)1.1 研究目的和意义 (2)1.2 国内外研究现状 (2)2 本文基本理论介绍 (3)2.1 位图格式介绍 (3)2.2 二值化 (3)2.3 去噪 (3)2.4 细化 (4)2.5 提取骨架 (4)3 图像的预处理 (5)3.1 位图读取 (5)3.2 二值化及去噪声 (5)3.3 提取骨架 (6)4 基于模板匹配的字符识别 (8)4.1 样本训练 (8)4.2 特征提取 (8)4.3 模板匹配 (9)4.4 加权特征模板匹配 (10)4.5 实验流程与结果 (10)5 结论 (16)5.1 小结 (16)5.2 不足 (16)6 参考文献 (17)基于模板匹配算法的数字识别摘要数字识别已经广泛的应用到日常生活中，典型的数字自动识别系统由图像采集、预处理、二值化、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成, 这些过程存在着紧密的联系。
传统的模板匹配算法因为图像在预处理之后可能仍然存在较大的干扰，数字笔画粗细不均匀，有较大的噪声，识别效率不高。
本文采的主要思想就是对字符进行分类，之后对字符进行细化，提取细化后字符的特征矢量，与模板的特征矢量进行加权匹配，误差最小的作为识别结果。
本文在模板匹配法的基础上, 采用了特征值加权模板匹配法, 并且改进了匹配系数的求法。
应用该法取得了满意的效果, 提高了识别率。
关键词：模板匹配；数字识别；特征值加权；字符识别；Template matching algorithm-based digital identificationAbstractDigital identification has been widely applied to daily life, the typical digital automatic identification system by the image acquisition, pre-processing, binarization, character positioning, character segmentation and character recognition several parts, there is a close link these processes. Traditional template matching algorithm because the image may still exist after pre-greater interference, digital strokes uneven thickness, the noise, the identification efficiency is not high. Adopted herein main idea is to classify the character after character refinement, the characters feature vector extraction refinement, and the template feature vector is weighted matching, the minimum error as a recognition result. Template matching method based on feature weighted template matching method, and improve the matching coefficient method. The application of the method to obtain satisfactory results, to improve the recognition rate.Key words：Template matching; digital identification; characteristic value weighted; character recognition;1 绪论1.1研究目的和意义字符是我们进行信息交流的重要工具,实现计算机的手写字符识别是加快社会信息化进程的关键所在. 由于阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,手写字符识别的研究一直以阿拉伯数字为主导. 在识别算法方面,目前常用的字符识别方法有模板匹配法、几何分类法、人工神经网络识别法和支持向量机( SVM)识别法. 从原理上分析,模板匹配法实现较为简单,但常用的模板匹配法在模板数量很大时计算量很大.本文将研究对象局限于特定图像数字,采用模板匹配法进行识别,根据数字特征先找出最佳特征值，再进行识别取得了较好的效果. 下面是实验中涉及的有关算法.1.2国内外研究现状图像匹配在近几十年来一直是人们研究的热点和难点，最早的研究是在70年代美国从事飞行器辅助导航系统等军事应用研究中提出来的。
经历了10多年的发展从年代以后其应用逐步从原来单纯的军事应用扩大到其它领域。
国内外现阶段对图像匹配研究主要是以提高匹配的精度和速度为主，同时对匹配方法的通用性及鲁棒性也有一定要求。
已研究比较多的匹配方法主要分为基于图像灰度的匹配方法和基于图像特征的匹配方法。
基于灰度相关的图像匹配方法，主要处理不存在旋转的匹配对象，且已经提出了各种各样针对灰度匹配的方法，如：Leese与1971年提出的MAD算法，Bamea D I和Silverman 和于1972年提出了序贯相似性检测法——SSDA，紧接着又提出了归一化积相关算法——NCC，这些方法在时问复杂度或匹配精度上均存在一定问题，不适应于实际的匹配应用。
对各种匹配快速算法的研究，主要是从尽可能减少匹配运算量或搜索的位置数这两个角度入手。
文献[1]分别对MAS、NCC和SSDA等经典模板匹配算法进行改进以提高匹配速度；文献[2]提出新的匹配方法，即基于图像灰度值编码的匹配方法，较传统匹配算法在速度上提高了一个数量级，但其仅适应于矩形匹配对象，且对局部光照变化非常敏感，从而影响匹配准确度。
但在实际应用当中，一般以不规则匹配对象居多，且环境的光照变化也是非常不稳定因素，因此算法设计过程中必须考虑这几个因素。
典型的还有在搜索策略上进行改进的一系列方法，分层搜索技术、遗传算法、最小二乘、模拟退火、能量最小、削减搜索分支、多子区域相关匹配等。
匹配速度主要从两个方面来分析，一方面分析在同样硬件环境下，同样匹配精度和要求下，比较所研究方法和其它方法的实际运算时间；另一方面分析算法，进行算法时间复杂度的比较。
由于基于灰度相关的图像匹配方法，不能解决匹配对象存在旋转情况下的匹配问题，所以继续研究基于特征的图像匹配方法，主要是针对匹配对象存在旋转情况下的匹配方法。
常使用的特征包括边缘、区域、曲率、面积、线交叉点、质心等，其中以边缘和区域边界最常用，它们可由边缘检测方法和图像分割方法得到。
从上述分析可知，一方面匹配问题是研究热点，另一方面也说明匹配问题仍然有许多技术难题没有解决且急需解决。
在上千种算法中，匹配问题在准确性、鲁棒性两方面几乎找不到通用的、一劳永逸的算法。
2本文基本理论介绍2.1位图格式介绍本文位图格式是BMP格式。
BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。
它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BblP文件所占用的空间很大。
BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。
BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。
由于BMP文件格式是Windows环境中交换与图有关的数据的一种标准，因此在Windows 环境中运行的图形图像软件都支持BMP图像格式。
典型的BMP图像文件由三部分组成：位图文件头数据结构，它包含BMP图像文件的类型、显示内容等信息；位图信息数据结构，它包含有BMP图像的宽、高、压缩方法，以及定义颜色等信息。
2.2 二值化图像二值化（binary image），就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
2.3 去噪图像在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。
噪声种类很多，如：电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声。
在图像处理中，图像去噪是一个永恒的主题，为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行去噪预处理。
本文是根据噪声能量一般集中于高频而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点，采用低通滤波方式来进行去噪。
低通滤波是频率域滤波的一种，频率域滤波是将图像从空间或时间域转换到频率域，再利用变换系数反映某些图像特征的性质进行图像滤波的方法。
傅立叶变换是一种常用的变换。
在傅立叶变换域，频谱的直流分量正比于图像的平均亮度，噪声对应于频率较高的区域，图像实体位于频率较低的区域。
图像在变换具有的这些内在特性可被用于图像滤波。
可以构造一个低通滤波器，使低频分量顺利通过而有效地阻于高频分量，即可滤除图像的噪声，再经过反变换来取得平滑的图像。
2.4 细化图像处理中物体的形状信息是十分重要的，为了便于描述和抽取图像特定区域的特征，对那些表示物体的区域通常需要采用细化算法处理，得到与原来物体区域形状近似的由简单的弧或曲线组成的图形，这些细线处于物体的中轴附近，这就是所谓的图像的细化。
通俗的说图像细化就是从原来的图像中去掉一些点，但仍要保持目标区域的原来形状，通过细化操作可以将一个物体细化为一条单像素宽的线，从而图形化的显示出其拓补性质。