机器视觉与智能检测创新实践
机器视觉系列课程设计
机器视觉系列课程设计一、教学目标本课程旨在通过机器视觉系列课程的学习，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和应用。
具体目标如下：1.了解机器视觉的基本概念和原理。
2.掌握机器视觉的主要技术和应用领域。
3.熟悉机器视觉的基本算法和编程方法。
4.能够运用机器视觉技术解决实际问题。
5.具备进行机器视觉算法设计和编程的能力。
6.能够进行机器视觉系统的设计和调试。
情感态度价值观目标：1.培养学生对机器视觉技术的兴趣和热情。
2.培养学生对科技创新和智能化发展的认识和关注。
3.培养学生具备团队合作和创新思维的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括机器视觉的基本概念、原理、技术和应用。
具体安排如下：第1周：机器视觉概述1.1 机器视觉的基本概念1.2 机器视觉的发展历程1.3 机器视觉的应用领域第2周：机器视觉的基本原理2.1 图像处理基础2.2 特征提取和匹配2.3 机器视觉的算法概述第3周：机器视觉的主要技术3.1 计算机视觉3.2 图像识别与分类3.3 目标检测和跟踪第4周：机器视觉的应用案例4.1 工业自动化4.2 智能交通4.3 医疗影像分析三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，让学生掌握机器视觉的基本概念、原理和算法。
2.讨论法：通过分组讨论，培养学生的团队合作能力和创新思维。
3.案例分析法：通过分析实际应用案例，让学生了解机器视觉技术的应用领域和解决方案。
4.实验法：通过实验室实践，让学生动手操作和调试机器视觉系统，培养学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用《机器视觉》一书作为主要教材，系统介绍机器视觉的基本概念、原理和应用。
2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生深入学习和拓展知识。
3.多媒体资料：制作精美的PPT和教学视频，帮助学生更好地理解和掌握机器视觉技术。
机器人视觉引导与控制技术的创新与实践
机器人视觉引导与控制技术的创新与实践一、引言机器人技术在自动化生产领域中发挥了重要的作用。
与人类相比，机器人具有高精度、高效率、高稳定性等优势，并且可以进行长时间的工作而不需要人的干预。
其中，机器人视觉引导和控制技术是机器人技术的重要分支，在工业生产线、医疗卫生等领域中都有着广泛的应用。
本文将从机器人视觉引导与控制技术的创新和实践方面，分析其发展趋势和应用前景。
二、机器人视觉引导技术创新与实践机器人视觉引导技术是机器人技术中的一个重要领域。
随着机器人技术的不断发展和深入，视觉引导技术也在不断更新和创新。
下面，将从三个方面来探讨机器人视觉引导技术的创新与实践。
（一）三维视觉引导技术三维视觉引导技术是指通过机器视觉系统采集物体三维信息，实现机器人的引导。
它可以通过对透明物体的识别，实现智能抓取，还可以识别物体的表面纹理，实现贴标签或喷涂等工作。
三维视觉引导技术的创新点在于其高度的精度和可靠性，能够减少机器人工作中的误差。
（二）深度学习在机器人视觉中的应用深度学习技术可以用于图像识别、物体位姿估计等应用。
在机器人视觉引导中，深度学习技术可以使用神经网络模型对图像进行处理，提取出物体的特征信息，从而识别出物体进而提供引导信息。
深度学习技术的创新点在于它可以实现对图像数据的自主学习和特征提取，得到更加准确的识别结果。
（三）基于智能算法的机器人视觉引导智能算法可以用于机器人视觉引导中的路径规划和动作控制。
机器人可以根据预测的位置信息和目标信息，预测下一步的动作，并进行自主的引导操作。
智能算法的创新点在于它可以实现机器人自主的路径规划和动作控制，避免了人工干预带来的误差和延误。
三、机器人视觉控制技术创新与实践机器人视觉控制技术是机器人技术中的另一个重要领域。
它可以实现机器人自动检测和控制，减少人为干预。
下面，将从三个方面来探讨机器人视觉控制技术的创新与实践。
（一）人机交互的机器人视觉控制人机交互是指人与机器人之间的交互方式，其利用机器人视觉技术实现了对人的情感、识别和指令的处理。
基于机器视觉的隧道智能巡检机器人系统研究与应用
基于机器视觉的隧道智能巡检机器人系统研究与应用陈小华，龚海燕（江西省高速公路投资集团有限责任公司上饶管理中心，江西上饶335508）摘要：长期以来公路隧道交通事故频发，虽然基于固定点位的传统视觉检测手段在隧道领域得到广泛应用,但仍存在一定的局限性。
随着公路隧道里程的快速增长，进一步加强隧道内部巡检力度显得尤为迫切遥本文结合物联网、机器人和机器视觉等技术，提出了可应用于公路隧道领域的智能巡检机器人系统,运用多传感器和机器视觉算法实时采集隧道环境及监测路况信息，并对多种异常交通事件进行智能检测与报警。
试验结果表明，所提出的系统可精准识别多种隧道异常交通事件，实现了利用机器人对于隧道内部态势的实时智能巡检和全面管控，有效降低了隧道巡检成本，具有显著的实际应用价值。
关键词：公路隧道;机器人;机器视觉；智能巡检；交通事件检测0前言隧道作为公路的事故多发路段,往往成为交通通行能力的瓶颈所在,而隧道的运营与维护在保证公路的运行畅通、运输效率以及行车安全等方面都具有重要作用°常见的隧道交通事件包括交通事故、抛锚事件、坠落事件、火灾事件等，这些交通事件都是随机发生且难以预测的，一旦事故发生则应及时采取报警、应急救援等措施，从而避免人员伤亡、财产损失甚至二次事故的产生[1]°根据相关报告的统计结果，即使在非高峰时段的交通自由流情况下，能够提前1s发现并及时处置交通事件,则至少可减少4s通行延误[2]°基于固定点位视频的交通事件检测技术在道路交通事件监测方面应用广泛,但是由于存在隧道内光线昏暗、场景复杂多变、摄像机架设高度受限以及设备铺设成本较大等问题，目前国内外的交通事件检测系统在隧道场景方面的应用仍有待进一步发展讥近年来我国高速公路建设事业蓬勃发展，特别是隧道通车里程逐年迅猛增长，加大对中长、特长隧道及隧道群等的交通安全、设施状态的监测力度显得非常迫切。
在公路逐步推进信息化的时代，采取智能化、网联化的技术手段对公路隧道进行有效管理，可为车辆提供更安全、更舒适的服务，对于确保隧道内的行车安全，提高对突发事件的预判和应急处理能力具有重要意义。
机器视觉技术在工业检测中的应用综述
从 数 量 或 研 究 成 果 看 都 占据 着 明 显 的文字在线
识别 。使用 图像灰度化技术、平滑、校正、直 方 图均衡化等技术进行 图像预处理。使用投影
定 位 法 等 对 字 符 进 行 定 位 。使 用 投 影 法 、模 版 匹 配 等 进 行 倾 斜 角 度 调 整 。使 用 垂 直 投 影 法 对
觉在应用 中存在的一些 问题。
位． 美英德韩 也都在开展相 关研 究。国外的卡
耐基 一 梅 隆 Ｍ． Ａ． Ｓ ｍｉ ｔ ｈ等 提 出 了 一 种 在 视 频 帧 中 检 测 文 字 的方 法 。韩 国 Ｓ ｏ ｏ ｎ ｇ ｓ ｉ ｌ 大 学 的 Ｋｉ ｍ 【 关 键 词 】机 器视 觉 应 用 研 究 识 别 预 处 理
视 觉 领 域 的 一 个 重 要 分 支 ，在 文 字 信 息 处 理 ，
数 据 ，整 体 看 ，系 统 稳 定 可 靠 ，系 统 对 输 血 袋
文字识别程度非常高 。本系统提高生产效率和 生产过程的 自动化程度，并为机器视觉系统应 用于此种生产线 ，提供 了成功的先例和经验。
但 由于 各 种 原 因 ，也 会 对 识 别 的 结 果 有 一 定 的
办公 自动化 、实时监控系统等高技术领域 ，都 有重要的使用价值和理论意义 。本文 以输血袋
的 字 符 识 别 为 例 介 绍 机 器 视 觉 在 工 业 智 能 检 测
中的应用。
领域 ，但 由于其 自身或配套技术上仍有不完善
的地方 ，要广泛 的应用还有一定限制 。而图像
处理算法 的效率 高低是计算机视觉成功应用的 关键 ，尽 管国内外都提 出一些新的算法 ， 但是
机械设计中的智能检测与控制技术
机械设计中的智能检测与控制技术在当今高度工业化的时代，机械设计领域正经历着一场深刻的变革，智能检测与控制技术的应用成为了推动这一变革的关键力量。
这些技术不仅提升了机械产品的质量和性能，还为生产过程带来了更高的效率和可靠性。
智能检测技术犹如机械系统的“眼睛”，能够实时、准确地感知和获取各种关键信息。
传统的检测方法往往依赖人工操作和简单的仪器设备，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不准确。
而智能检测技术则借助先进的传感器、数据采集系统和信号处理算法，实现了对机械系统状态的全方位、高精度监测。
以工业机器人为例，通过在其关节处安装高精度的编码器和力传感器，可以实时获取机器人的运动位置、速度和受力情况。
这些数据经过智能处理和分析，能够及时发现机器人可能存在的运动偏差、过载等问题，从而提前进行调整和维护，保障机器人的正常运行。
在汽车制造领域，智能检测技术也发挥着重要作用。
利用机器视觉系统对车身的焊接质量、零部件的尺寸精度进行检测，不仅速度快，而且准确性高。
相比传统的人工抽检方式，大大提高了产品的合格率，降低了次品率。
智能控制技术则是机械系统的“大脑”，它根据检测到的信息，对机械系统进行精准的控制和优化。
传统的控制方法通常基于固定的数学模型和预设的控制参数，难以应对复杂多变的工作环境和工况。
而智能控制技术能够自适应地调整控制策略，以实现最优的控制效果。
模糊控制是智能控制技术中的一种常见方法。
它不需要精确的数学模型，而是基于人类的经验和直觉，通过模糊规则来实现对系统的控制。
例如，在空调系统的温度控制中，模糊控制可以根据室内外温度、人员数量等模糊因素，自动调整制冷或制热的功率，使室内温度始终保持在舒适的范围内。
神经网络控制则是另一种强大的智能控制技术。
它模仿人类大脑神经元的工作方式，通过大量的数据训练，学习系统的动态特性和控制规律。
在数控机床的加工过程中，神经网络控制可以根据刀具的磨损情况、工件的材料特性等因素，实时调整切削参数，提高加工质量和效率。
数字化时代的创新创业实践和思路
数字化时代的创新创业实践和思路数字化时代的创新创业实践与思路随着数字化技术的不断迭代和创新，数字化时代已经到来。
在这个数字化时代中，创业者需要不断创新和实践，才能赢得市场。
数字化时代的创新创业实践和思路，是每一位创业者都需要掌握和了解的内容。
第一章：数字化时代的创新数字化时代的创新主要体现在技术上的不断升级和发展。
数字化技术的发展，为创新提供了很大的空间和支持。
创业者需要掌握这些数字技术，才能在市场上立足和发展。
数字化技术中的云计算、人工智能、大数据等技术，都是数字化时代中的重要技术。
这些技术的应用，大大提升了企业的效率和竞争力。
例如，企业可以通过云计算技术，将数据存储在云端，节约了硬件设备的成本，提高了数据的安全性；人工智能技术可以帮助企业实现智能化运营，提高员工的工作效率，节约成本；而大数据技术可以为企业提供更准确的数据分析和预测，帮助企业更加了解市场的变化，使拥有更优势。
数字化时代的创新，不仅体现在技术上，也体现在商业模式上。
在数字化时代中，可持续发展、社交网络等商业模式的出现，都是数字化时代中的创新发展。
这些商业模式的出现，增加了创业者创新和实践的空间。
第二章：数字化时代的创业实践数字化时代的创业实践，需要掌握更多的数字技术和应用，而且还需要更多地深入人心，贴近人民群众的需求，才能更好的实践创业。
数字化时代中的创业实践，需要关注行业动态，了解数字经济发展趋势，做好市场调研工作，以此为基础，选定适合的产品。
例如，针对当下年轻人对于健康饮食的追求，可以考虑开发智能饮水机产品，满足年轻人对健康的需求，满足消费者对智能家居的追求。
创业实践中，还需要越来越多地关注用户。
数字化时代的创业者，应该把用户体验放在第一位，通过用户数据分析，了解用户的喜好和需求，根据数据分析结果，优化产品设计和服务，更好地满足用户需求。
数字化时代的创业实践需要跨越传统领域的壁垒，创新的加入，数字化技术的运用。
例如，传统制造业的工人分类，价格低，难以满足大型企业快速、多样化的生产需求。
机器视觉技术与应用实战-机器视觉基本概念
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的特点与优势
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触观测技术，同 样具有高精度和高速度的性能。非接触无磨损，消除了接触观 测可能造成的二次损伤隐患。机器视觉系统可提高生产的柔性 和自动化程度。
《机器视觉技术与应用实战》
性能
灰度分辨力 空间分辨力
效率 速度 精度 可靠性 重复性 信息集成 环境 成本
《机器视觉技术与应用实战》
图像处理技术
海量图像信息被高速、实时、智能的 分析利用，大大提高了人的判决速度， 越来越接近人的智慧程度，助推工业 生产中信息处理的快和准。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—传统加工制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性—智能制造车间
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉的必要性
核心关键技术
1、机器视觉与多种技术融合逐步深入，将成为提升产 业自动化水平的重要抓手。 2、企业加速布局机器视觉产业化应用，将以智能视觉 为核心推动智慧工厂建设。
《机器视觉技术与应用实战》
智能识别、智能测量、智能检测、智能互联
中国制造2025
德国工业4.0
智能制造
质
量
兴
视觉技术
业
信息不再是单一维度的简单数据，而是 广域立体的海量数据，在速度、尺寸、 光谱等维度大大突破人眼极限，满足未 来相当长时间更加精密、更加高速的制 造和质量要求。
《机器视觉技术与应用实战》
机器视觉与计算机视觉区别（二）
类别
精度级别
区别
机器视觉
μm级至mm级
主要侧重“量”的分析，如通过视觉去测量零件的各种尺寸，又如检测产品 是否有缺陷等，对准确度和处理速度要求都比较高。
OBE_理念下项目驱动的机器视觉技术及应用课程教学改革与实践
图1 课程教学内容与项目的对应关系
轮廓线计算傅里叶描述子并保存。
模块五：鼠标控制，需要在程序中模拟鼠标的移动、点击等动作。
如何调用Windows API函数实现鼠标模拟操作的功能。
通过手势识别控制鼠标动作，可以在画图中画画、玩相关游戏等，提高学生学习兴趣。
教学模式的改革
教学模块、模式和形式的优化
机器视觉技术及应用课程需要有数字图像处理和机器视觉的理论知识，本门课程共48学时，分理论教学学时和实践教学16学时。
在近年来的教学过程中，一
图2 教学模块、教学模式和教学形式的优化
教学模块主要分3大部分：理论知识、实践能力和创新设计。
理论知识模块，主要采用翻转课堂模式进行教学。
课前，教师将本节课即将学习的理论知识归纳总结成文字和视频发布到班级群，学生利用课余时间进行课前预习和自主学习。
课堂中，主要采用案例式教学模式，根据课前学生反馈，总结出本章节重点和难点进行引导式学习，解决学生疑难问题，提高课堂上课效率。
采用翻转课堂和项目驱动教学模式研究讨论理论难点和最新研究成果，引导学生积极思考，解决问题，提升学生的独立思考能力和团队合作能力。
课后，学生可以参加学术报告讲座，开阔学生视野，提高学生学习兴趣。
252中国设备工程 2023.12（下）
广播电视安全播出技术及维护管理。
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《机器视觉与智能检测创新实践》课程设计报告题目：基于可见光红外光图像的处理班级：姓名：学号：指导老师：日期：一、实验目的机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
本实验的目的就是通过学生自身动手实验，使学生对机器视觉系统及图像处理有一定的认识。
同时加深学生的动手能力和培养学生的创新能力。
二、实验设备机器视觉实验平台，计算机，Matlab软件等三、实验任务（1）对采集的近红外图像进行增强、分割和细化（自己挑选成像效果较好的手背或手掌的近红外图像）1、了解增强、分割和细化等处理的概念和效果并编程实现增强、分割和细化；2、分别比较不同增强、分割和细化方法的优劣（2）对采集到的可见光手掌图像进行分割得到手掌及手指的轮廓。
四、相关概念介绍1、光谱光谱是复色光经过色散系统（如棱镜、光栅）分光后，被色散开的单色光按波长（或频率）大小而依次排列的图案，如图1所示。
光波是由原子内部运动的电子产生的。
各种物质的原子内部电子的运动情况不同，所以它们发射的光波也不同。
研究不同物质的发光和吸收光的情况，有重要的理论和实际意义，已成为一门专门的学科——光谱学。
图1 可见光的光谱图种类：发射光谱物体发光直接产生的光谱叫做发射光谱。
发射光谱有两种类型：连续光谱和明线光谱。
连续分布的包含有从红光到紫光各种色光的光谱叫做连续光谱。
炽热的固体、液体和高压气体的发射光谱是连续光谱。
例如电灯丝发出的光、炽热的钢水发出的光都形成连续光谱。
只含有一些不连续的亮线的光谱叫做明线光谱。
明线光谱中的亮线叫做谱线，各条谱线对应于不同波长的光。
稀薄气体或金属的蒸气的发射光谱是明线光谱。
明线光谱是由游离状态的原子发射的，所以也叫原子光谱。
观察气体的原子光谱，可以使用光谱管，它是一支中间比较细的封闭的玻璃管，里面装有低压气体，管的两端有两个电极。
把两个电极接到高压电源上，管里稀薄气体发生辉光放电，产生一定颜色的光。
观察固态或液态物质的原子光谱，可以把它们放到煤气灯的火焰或电弧中去烧，使它们气化后发光，就可以从分光镜中看到它们的明线光谱。
实验证明，原子不同，发射的明线光谱也不同，每种元素的原子都有一定的明线光谱。
彩图就是几种元素的明线光谱。
每种原子只能发出具有本身特征的某些波长的光，因此，明线光谱的谱线叫做原子的特征谱线。
利用原子的特征谱线可以鉴别物质和研究原子的结构。
2、光源自身正在发光，且能持续发光的物体叫作光源。
光源可分为：1、天然光源（如太阳、火焰、闪电、萤火虫等）2、人造光源（如点燃的蜡烛、发光的电灯、激光束等）注意：有些物体，比如月亮，本身并不发光，而是反射太阳光才被人看见的，所以月亮不是光源。
而人造光源一定要是正在发光的物体。
物理学上指能发出一定波长范围的电磁波（包括可见光与紫外线、红外线和X光线等不可见光）的物体。
通常指能发出可见光的发光体。
凡物体自身能发光者，称做光源，又称发光体，如太阳、恒星、灯以及燃烧着的物质等都是。
但像月亮表面、桌面等依靠它们反射外来光才能使人们看到它们，这样的反射物体不能称为光源。
在我们的日常生活中离不开可见光的光源，可见光以及不可见光的光源还被广泛地应用到工农业，医学和国防现代化等方面。
光源可以分为三种。
第一种是热效应产生的光，太阳光就是很好的例子，此外蜡烛等物品也都一样，此类光随着温度的变化会改变颜色。
第二种是原子发光，荧光灯灯管内壁涂抹的荧光物质被电磁波能量激发而产生光，此外霓虹灯的原理也是一样。
原子发光具有独自的基本色彩，所以彩色拍摄时我们需要进行相应的补正。
第三种是synchrotron发光，同时携带有强大的能量，原子炉发的光就是这种，但是我们在日常生活中几乎没有接触到这种光的机会，所以记住前两种就足够了。
3、滤波片滤波片是一种用来消除干扰杂讯的器件，将输入或输出经过过滤而得到纯净的信号。
其功能是得到一个特定的频率或者消除一个特定的频率。
4、光圈大小光圈是一个用来控制光线透过镜头，进入机身内感光面的光量的装置，它通常是在镜头内。
表达光圈大小我们是用f值。
对于已经制造好的镜头，我们不可能随意改变镜头的直径，但是我们可以通过在镜头内部加入多边形或者圆型，并且面积可变的孔状光栅来达到控制镜头通光量，这个装置就叫做光圈。
光圈f值=镜头的焦距/镜头口径的直径。
从以上的公式可知要达到相同的光圈f值，长焦距镜头的口径要比短焦距镜头的口径大。
完整的光圈值系列如下: f1，f1.4，f2，f2.8，f4，f5.6，f8，f11，f16，f22，f32，f44，f64。
光圈f值愈小，在同一单位时间内的进光量便愈多，而且上一级的进光量刚是下一级的两倍，例如光圈从f8调整到f5.6，进光量便多一倍，我们也说光圈开大了一级。
图2 光圈示意图5、光强发光强度简称光强，国际单位是candela简写cd。
1cd是指单色光源（频率540X10ˇ12HZ，波长0.550微米）的光，在给定方向上（该方向上的辐射强度为（1/683）瓦特/球面度））的单位立体角内发出的发光强度。
发光强度是针对点光源而言的，或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。
这个量是表明发光体在空间发射的汇聚能力的。
可以说，发光强度就是描述了光源到底有多亮。
1000mcd=1cd6、焦距焦距是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式，指从透镜中心到光聚集之焦点的距离。
亦是照相机中，从镜片中心到底片或CCD等成像平面的距离。
具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力。
简单的说焦距是焦点到面镜的顶点之间的距离. 由于我们照相时，被照的物体与相机(镜头)的距离不总是相同的，比如给人照相，有时，想照全身的，离得就远，照半身的，离得就近。
也就是说，像距不总是固定的，这样，要想照得到清晰的像，就必须随着物距的不同而改变胶片到镜头光心的距离，这个改变的过程就是我们平常说的“调焦”。
图3 焦距示意图五、图像处理的几种方法1、图像增强1.1方法介绍图像增强处理方法根据处理过程所在的空间不同，可分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法两大类，如下图4：图4 图像增强方法类型1.1.1空域增强法基于空间域的增强直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素点的灰度值进行处理。
根据所采用的技术不同又可分为灰度变换和空域滤波两类图像增强 空间域增强频率域增强直方图规定化直方图均衡化低通滤波 高通滤波带通滤波 带阻滤波空域滤波灰度变换锐化滤波平滑滤波定向滤波梯度法 拉普拉斯算子法 中值滤波邻域平均法图像代数运算直方图灰度变换直接灰度变换线性变换非线性变换按比例线性拉伸分段线性拉伸 对数拉伸指数拉伸 其他非线性拉伸方法。
灰度变换是基于点操作的增强方法，将每一像素点的灰度值按照一定的数学变换转换为一个新的灰度值。
基于灰度图像增强方法非常丰富，如增强处理中常用的直接灰度变换（包括线性拉伸和非线性拉伸）、对比度增强、直方图均衡化、直方图规定化和图像的代数运算等方法都属于灰度变换技术。
空域滤波是基于邻域处理的方法，它应用某一模板对每个像素点与其周围邻域的所有像素点进行了某种确定数学运算得到该像素点新的灰度值，输出值的大小不仅与该像素点灰度值有关，而且还与其邻域内的像素点的灰度值有关，常用的图像平滑滤波与滤波技术就发球空域滤波的范畴。
1.1.2频域增强法频率域增强法首先将图像从空间域按照某种变换模型（如傅里叶变换或其他变换等）变换到频率域，然后在频域对图像进行处理，再将其反变换到空间域。
通常包括低通、高通、带通和带阻四种典型的滤波器结构。
1.2选用方法方法一：直接灰度变换之按比例线性拉伸法对于8bit灰度图像，用以下公式进行图像拉伸。
g(x,y) = 255*[f(x,y)-fmin] / (fmax - fmin)方法二：直方图灰度变换之直方图均衡化法是以累积分布函数为基础的直方图修改法，将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，将一非均匀灰度概率密度分布图像，通过寻求某种灰度变换，变成一幅具有均匀概率密度分布的目的图像。
方法三：1）空域滤波法之邻域平均法将一个像素点事的所有像素点的平均值赋给输出图像中相应措施的像素点，从而达到平滑的目的，最简单的邻域平均滤波法是所有模板系数都取相同的值，例如，取模板系数为1。
2）空域滤波法之中值滤波法利用一个奇数点的移动窗口，将窗口中心点的值用窗口各点的中间值代替。
1.3实验效果比较方法一：直接灰度变换之按比例线性拉伸法程序如下：A = imread('3271l1.bmp');A1 = double(A);A2 = (A1-50)*255/(160-50);s = size(A2);for i = 1:s(1)for j = 1:s(2)if A2(i,j)<0A2(i,j)=0;endif A2(i,j)>255A2(i,j)=255;endendendA2 = uint8(A2);subplot(1,4,1);imshow(A)subplot(1,4,2);imhist(A)subplot(1,4,3);imshow(A2)subplot(1,4,4); imhist(A2)图像增强方法1方法二：直方图灰度变换之直方图均衡化法程序如下：A = imread('D:\红外\1.bmp');s=size(A);a = imhist(A);ap = a./sum(a(1:256));v = ones(256,1);al=filter(v,1,ap(1:256));as =round(al.*255);for i=1:s(1),for j=1:s(2),B(i,j)=as(A(i,j)+1);endendC = uint8(B);subplot(1,4,1);imshow(A)subplot(1,4,2);imhist(A)subplot(1,4,3);imshow(C)subplot(1,4,4);imhist(C)图像增强方法2方法三：空域滤波法——邻域滤波法与中值滤波法程序如下：A = imread('D:\红外\1.bmp');moban2 = [1,1,1;1,1,1;1,1,1];A1 = A;A2 = A;A3 = A;B = double(A);s = size(A);t = zeros(1,9);b = zeros(1,9);for i = 2:s(1)-1for j = 2:s(2)-1t(1)=A(i-1,j-1);t(2)=A(i-1,j);t(3)=A(i-1,j+1);t(4)=A(i,j-1);t(5)=A(i,j);t(6)=A(i,j+1);t(7)=A(i+1,j-1);t(8)=A(i+1,j);t(9)=A(i+1,j+1);for g = 1:9,for k = 1:8,if t(k+1)<t(k),buf=t(k+1);t(k+1)=t(k);t(k)=buf;endendendA3(i,j) = t(5);A2(i,j)=(B(i-1,j-1)*moban2(1,1)+B(i-1,j)*moban2(1,2)+B(i-1,j+1)*moban2(1,3)+B(i,j-1)*moban2(2,1)+B(i,j)*moban2(2,2)+B(i,j+1)*moban2(2,3)+B(i+1,j-1)*moban2(3,1)+B(i+1,j)*moban2(3,2)+B(i+1,j+1)*moban2(3,3))/9; endendsubplot(1,3,1);imshow(A1);title('原图');subplot(1,3,2);imshow(A2);title('邻域滤波');subplot(1,3,3);imshow(A3);title('中值滤波');图像增强方法31.4效果比较分析总结方法一：优缺点：灰度拉伸后，图像在亮度和对比度等方面具有明显的改善效果。