基于 MATLAB的图像预处理技术研究
使用Matlab进行植物图像分析的方法研究
使用Matlab进行植物图像分析的方法研究植物图像分析是一门重要的研究领域，它可以帮助我们更好地理解植物的结构和生理特性。
近年来，随着计算机技术的不断发展，使用计算机视觉方法进行植物图像分析已成为一种较为常见的研究手段。
本文将介绍使用Matlab进行植物图像分析的方法研究，并探讨其在生态学、农业科学等领域的应用前景。
一、图像预处理图像预处理是植物图像分析的第一步，它的目的是消除图像中的噪声和不需要的信息，提高图像的质量。
在Matlab环境下，我们可以利用图像处理工具箱中提供的函数进行图像预处理。
例如，我们可以使用滤波器对图像进行平滑操作，可以使用阈值分割方法将图像分为背景和前景等。
二、特征提取特征提取是植物图像分析的核心，它的目的是从图像中提取出植物的形态和结构等特征。
在Matlab中，我们可以利用图像处理工具箱中的多种函数进行特征提取。
例如，我们可以使用形态学操作对植物的轮廓进行提取，可以使用边缘检测算法对植物的边缘进行提取，可以使用纹理分析方法对植物的纹理特征进行提取等。
三、机器学习方法机器学习方法在植物图像分析中扮演着重要的角色，它可以根据提取出的特征对植物进行分类和识别。
在Matlab中，我们可以利用机器学习工具箱中提供的函数进行机器学习算法的实现。
例如，我们可以使用支持向量机（SVM）算法对植物进行分类，可以使用卷积神经网络（CNN）对植物进行识别等。
通过机器学习方法，我们可以更加准确地对植物进行分类和识别，为后续的研究工作提供支持。
四、应用前景植物图像分析在生态学、农业科学等领域具有重要的应用前景。
在生态学中，通过对植物的图像分析，我们可以了解植物的空间分布状况、生态系统的稳定性等。
在农业科学中，通过对植物的图像分析，我们可以监测植物的生长状态、预测产量、研究植物的抗逆性等。
此外，植物图像分析还可以应用于植物病害的检测和预防、植物品种的鉴别和选育等方面。
总结：使用Matlab进行植物图像分析的方法研究有着广泛的应用前景。
基于MATLAB的图像处理研究
基于MATLAB的图像处理研究姓名：***学号：*******导师：***指导老师：***基于MATLAB的图像处理研究1研究目的由于现阶段，随着科技的发展，计算机技术的应用已经渗透到社会的方方面面，而与图像有关的通信、网络、传媒、多媒体等已经给人们的生活带来巨大的变化。
放观长远，图像技术将在未来的很长一段时间内，影响着计算机应用的各个领域。
因此，探究图像处理技术对今后计算机图像处理的发展有着很好的前瞻作用，也为图像处理的技术创新在以后提供理论上的支持。
图像平滑和图像锐化作为图像处理中比较基础且尤为重要的基本方式，在今后的数字化的信息时代中仍然会有广泛的用处。
作为基本的图像处理，在数字技术应用的许多方面都有需要的地方，无论是计算机，还是微电子、通信工程、嵌入式系统、传感技术都有着十分重要的地位。
2空域图像处理2.1图像平滑基本概述图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。
2.1.1 线性滤波（均值滤波）对一些图像进行线性滤波可以去除图像中某些类型的噪声。
领域平均法就是一种非常适合去除通过扫描得到的图像中的噪声颗粒的线性滤波。
领域平均法是空间域平滑噪声技术。
对于给定的图像()j i f,中的每个像素点()nm,，取其领域S。
设S含有M个像素，取其平均值作为处理后所得图像像素点()nm,处的灰度。
用一像素领域内各像素灰度平均值来代替该像素原来的灰度，即领域平均技术。
领域S的形状和大小根据图像特点确定。
一般取的形状是正方形、矩形及十字形等，S的形状和大小可以在全图处理过程中保持不变，也可以根据图像的局部统计特性而变化，点(m,n)一般位于S 的中心。
如S 为3×3领域，点(m,n)位于S 中心，则()()∑∑-=-=++=1111,91,i j j n i m f n m f (2.1) 假设噪声n 是加性噪声，在空间各点互不相关，且期望为0，方差为2σ，图像g 是未受污染的图像，含有噪声图像f 经过加权平均后为 ()()()()∑∑∑+==j i n M j i g M j i f M n m f ,1,1,1, (2.2) 由上式可知，经过平均后，噪声的均值不变，方差221σσM =，即方差变小，说明噪声强度减弱了，抑制了噪声。
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现
利用MATLAB进行医学图像处理算法研究与实现医学图像处理是医学影像学领域的重要分支，通过对医学图像进行数字化处理和分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍如何利用MATLAB进行医学图像处理算法的研究与实现。
1. 医学图像处理概述医学图像处理是指利用计算机对医学影像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
通过对这些影像进行处理，可以提取出有用的信息，辅助医生做出诊断。
2. MATLAB在医学图像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种医学图像处理算法。
其优势主要体现在以下几个方面：丰富的函数库：MATLAB提供了丰富的函数库，包括图像增强、分割、配准等功能，可以满足不同医学图像处理需求。
易于使用：MATLAB具有直观的界面和简洁的语法，使得用户可以快速上手，快速实现算法原型。
强大的可视化功能：MATLAB提供了强大的可视化功能，可以直观地展示处理前后的效果，便于分析和比较。
3. 医学图像处理算法研究在医学图像处理领域，常见的算法包括图像增强、边缘检测、分割、配准等。
下面将介绍如何利用MATLAB实现其中一些经典算法：3.1 图像增强图像增强是指通过一系列操作使图像在视觉上更清晰、更具对比度的过程。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数对图像进行灰度变换，增强图像的对比度。
示例代码star：编程语言：matlabI = imread('image.jpg');J = imadjust(I);imshow(J);示例代码end3.2 边缘检测边缘检测是指找到图像中灰度变化明显的地方，通常用于物体检测和分割。
MATLAB中常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。
编程语言：matlabI = imread('image.jpg');BW = edge(I, 'Sobel');imshow(BW);示例代码end3.3 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立特征的区域的过程。
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学图像处理算法研究与实现一、引言医学图像处理是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，基于MATLAB的医学图像处理算法在临床诊断、医学研究等方面发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于MATLAB的医学图像处理算法的研究与实现。
二、MATLAB在医学图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像滤波、分割、配准、重建等功能。
在医学图像处理中，MATLAB可以用于对医学影像进行预处理、特征提取、分析和诊断等方面。
三、医学图像处理算法研究1. 图像预处理图像预处理是医学图像处理中的重要步骤，旨在去除噪声、增强对比度、平滑图像等。
常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，在MATLAB中可以通过调用相应函数实现。
2. 图像分割图像分割是将医学影像中感兴趣的目标从背景中分离出来的过程，常用方法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
MATLAB提供了各种分割算法的实现，如基于阈值的全局分割函数imbinarize等。
3. 特征提取特征提取是从医学影像中提取出有助于诊断和分析的特征信息，如纹理特征、形状特征等。
在MATLAB中，可以通过灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等方法进行特征提取。
4. 图像配准图像配准是将不同时间点或不同模态下的医学影像进行对齐和注册，以便进行定量分析和比较。
MATLAB提供了多种配准算法，如互信息配准、归一化互相关配准等。
5. 图像重建图像重建是指根据已有的投影数据或采样数据恢复出高质量的医学影像，常见方法有逆向投影重建、迭代重建等。
MATLAB中可以使用Radon变换和滤波反投影算法进行CT图像重建。
四、基于MATLAB的医学图像处理算法实现1. 实验环境搭建在MATLAB环境下导入医学影像数据，并加载相应的图像处理工具箱。
2. 图像预处理实现利用MATLAB内置函数对医学影像进行去噪、增强等预处理操作。
基于MATLAB的图像识别与处理系统设计
基于MATLAB的图像识别与处理系统设计图像识别与处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的图像识别与处理系统设计变得越来越受到关注。
本文将介绍如何利用MATLAB进行图像识别与处理系统设计，包括系统架构、算法选择、性能优化等方面的内容。
一、系统架构设计在设计基于MATLAB的图像识别与处理系统时，首先需要考虑系统的整体架构。
一个典型的系统架构包括以下几个模块：图像采集模块：负责从各种来源获取原始图像数据，可以是摄像头、传感器等设备。
预处理模块：对采集到的图像数据进行预处理，包括去噪、灰度化、尺寸调整等操作，以便后续的处理。
特征提取模块：从预处理后的图像中提取出有用的特征信息，这些特征将用于后续的分类和识别。
分类器模块：采用机器学习或深度学习算法对提取到的特征进行分类和识别，输出最终的结果。
结果展示模块：将分类和识别结果展示给用户，可以是文字描述、可视化界面等形式。
二、算法选择与优化在基于MATLAB进行图像识别与处理系统设计时，算法选择和优化是至关重要的环节。
以下是一些常用的算法和优化技巧：图像处理算法：MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括滤波、边缘检测、形态学操作等功能，可以根据具体需求选择合适的算法。
特征提取算法：常用的特征提取算法包括HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等，选择合适的算法可以提高系统性能。
分类器算法：MATLAB中集成了多种机器学习和深度学习算法，如SVM（Support Vector Machine）、CNN（Convolutional Neural Network）等，可以根据数据特点选择最适合的分类器。
性能优化：在实际应用中，为了提高系统性能和响应速度，可以采用并行计算、GPU加速等技术对算法进行优化。
三、实例分析为了更好地理解基于MATLAB的图像识别与处理系统设计过程，我们以一个实例进行分析：假设我们需要设计一个人脸识别系统，首先我们需要收集大量人脸图像数据，并对这些数据进行预处理和特征提取。
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现
基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现一、引言医学影像处理是医学领域中非常重要的一个分支，它通过对医学影像数据的获取、处理和分析，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，在医学影像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于MATLAB的医学影像处理算法研究与实现。
二、医学影像处理概述医学影像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理和分析的过程。
常见的医学影像包括X射线片、CT扫描、MRI等。
医学影像处理可以帮助医生更清晰地观察患者的内部结构，发现病变部位，提高诊断准确性。
三、MATLAB在医学影像处理中的优势MATLAB作为一种专业的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱和强大的编程能力，适合用于医学影像处理。
其优势主要体现在以下几个方面： - 提供丰富的图像处理函数和工具箱，如imread、imshow、imfilter等，方便快捷地对医学图像进行处理。
- 支持自定义算法的开发，可以根据具体需求设计和实现各种医学影像处理算法。
- 集成了大量数学计算和统计分析工具，可用于对医学影像数据进行深入分析和挖掘。
四、常见的医学影像处理算法1. 图像去噪图像去噪是医学影像处理中常见的预处理步骤，旨在消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。
MATLAB提供了多种去噪算法，如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域或对象的过程，常用于检测病变区域或器官轮廓。
MATLAB中常用的图像分割算法有阈值分割、区域生长、边缘检测等。
3. 特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性信息的特征，用于描述和区分不同目标或结构。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如灰度共生矩阵、Gabor滤波器、形态学特征等。
4. 图像配准图像配准是将不同时间或不同模态下获取的图像进行对齐和配准，以便进行定量比较和分析。
MATLAB中常用的配准算法有基于特征点的配准、基于互信息的配准等。
基于Matlab的图像预处理讲解
基于Matlab的图像预处理算法实现目录第一章绪论 (1)1.1何谓数字图像处理 (1)1.2数字图像处理的特点及其应用 (1)1.2.1 数字图像处理的特点 (1)1.2.2图像预处理的内容 (2)1.2.3 数字图像处理的应用 (3)1.3MATLAB (4)1.3.1 matlab简述 (4)1.3.2 matlab处理图像的特点 (5)第二章数字图像处理的灰度直方图 (6)2.1灰度的定义 (6)2.2直方图定义 (6)2.2.1直方图的典型用途 (6)2.2.2灰度直方图的计算 (7)2.2.3图像直方图实现代码 (7)2.3直方图均衡 (8)2.3.1 直方图均衡原理 (8)2.3.2直方图均衡的实现 (8)第三章图像平滑与图像锐化 (12)3.1图像的平滑 (12)3.1.1领域平均法基础理论 (12)3.1.2算法实现 (13)3.2图像锐化 (15)3.2.1图像锐化的目的和意义 (15)3.2.2图像锐化算法 (16)3.2.3图像锐化的实现代码 (16)第四章图像噪声与噪声的处理 (19)4.1噪声的概念 (19)4.2图像噪声对图像的影响 (19)4.3噪声来源 (19)4.4噪声图像模型及噪声特性 (20)4.4.1 含噪模型 (20)4.4.2 噪声特性 (21)4.5图像二值化 (21)4.5.1理论基础 (21)4.5.2图像二值化的实现代码 (21)4.6二值图像的去噪 (22)4.6.1理论基础 (23)4.6.2二值图像去噪的实现代码 (23)第五章结论 (25)参考文献 (26)第一章绪论1.1何谓数字图像处理数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或则其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。
例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。
总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。
使用MATLAB进行医学图像处理与分析研究
使用MATLAB进行医学图像处理与分析研究医学图像处理与分析是医学影像学领域的重要组成部分，随着计算机技术的不断发展，利用计算机辅助诊断和治疗已经成为医学影像学的重要手段之一。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，在医学图像处理与分析领域也有着广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行医学图像处理与分析的研究。
1. 医学图像处理基础在进行医学图像处理与分析之前，首先需要了解医学图像的特点和获取方式。
常见的医学图像包括X射线片、CT扫描、MRI等，这些图像通常具有高分辨率、复杂结构和丰富信息。
在MATLAB中，可以利用图像处理工具箱对这些医学图像进行加载、显示和基本处理操作。
2. 医学图像预处理医学图像通常受到噪声、伪影等干扰，需要进行预处理以提高图像质量和准确性。
MATLAB提供了丰富的图像滤波、去噪和增强函数，可以有效地对医学图像进行预处理操作。
例如，可以利用均值滤波、中值滤波等方法去除噪声，提高图像清晰度。
3. 医学图像分割医学图像分割是将医学图像中感兴趣的目标从背景中准确提取出来的过程，是医学图像分析的关键步骤之一。
MATLAB提供了各种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，可以帮助研究人员实现对医学图像的自动或半自动分割。
4. 医学图像特征提取在医学图像分析中，提取有效的特征对于诊断和治疗具有重要意义。
MATLAB提供了各种特征提取方法，如形状特征、纹理特征、灰度共生矩阵等，可以帮助研究人员从医学图像中获取有用信息。
5. 医学图像分类与识别基于提取的特征，可以利用机器学习和模式识别技术对医学图像进行分类和识别。
MATLAB中集成了各种分类器和深度学习工具，如支持向量机、神经网络等，可以帮助研究人员建立准确的医学图像分类模型。
6. 医学图像可视化与结果分析最后，在完成医学图像处理与分析后，需要将结果进行可视化展示并进行结果分析。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和数据分析工具，可以帮助研究人员直观地展示处理后的医学图像，并对结果进行深入分析和解释。
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基于MATLAB的图像预处理技术研究图像识别技术：其对研究对象进行图像获取，然后根据研究对象的自身特征信息进行分类和识别。
这门技术的研究对象十分广泛，只要可以进行图像获取并对特征进行分析便可以应用图像识别技术。
举例说明：医学上X光片的图像诊断、智能交通系统中车辆牌照的图像识别分类、卫星拍摄的湖泊森林遥感图像处理、人脸识别、身份识别。
图像识别系统的概述：包含三个主要部分：1，图像的获取；(进行最初的图像采集，将最原始的对象转换为图像信息；将最初的数据材料带入图像信息中)2，对获取的图像进行前期预处理，提取有用的信息。
(对原始的图像中的噪声以及非相关特征信息进行过滤，减少所获取原始图像的信息量，从而为后期最终特征信息的分类减少干扰。
即将图像分为多个区域，并且每个区域只包含一定数量的特征信息。
)3，根据研究对象的先验特征信息对图像中的噪声以及非相关特征信息进行查找识别。
(主要是在前期获取的图像信息预处理结束后，根据相关的先验知识，利用计算机技术快速实时地对图像中的特征信息进行提取分类。
在这部分中，对于识别的特征信息的正确率有一定的要求，以减少分类识别错误，其中特征的矢维函数、字符串数等需要不断的简化，从而以最简单的模式划分特征信息）分类识别：将原始的图像根据特征信息进行分类。
图像预处理技术1，图像的灰度化(获取不含彩色信息的灰度图像，灰度图像只含有亮度信息) 通过采集过程获取的一般都是彩色图像。
并以Jpg或者Bmp格式进行存储。
以Bmp格式的图像为例进行分析，假设采集获取得一幅彩色图像的像素为1280*960，那么其在硬盘上的存储空间需要1280*960*3，即3686400个字节，(灰度图每个像素仅由一个8位字节表示该像素的亮度值.)。
其占用的存储空间比灰度图像大的很多，所以为节省空间并减小计算量，一般要将彩色图像转化为灰度图像，只选择三个颜色分量进行图像的色彩区分，具体的转换方式为Y=R*0.299+G*0.587+B*0.114,这个过程就是对获取的彩色图像的灰度化处理过程。
2，图像的灰度拉伸由于光照等因素,许多图像成像时光照不足,使得整幅图像变暗,或者成像时光照过强,使得整幅图变亮。
为了增强图像的对比度,使其明暗鲜明,有利于对图像的特征信息进行识别,需要对灰度化的图像进行灰度线性变换,以便突出图像的特征信息的部分。
灰度线性变换采用的变换公式一般为:()()C,,g,⨯=的值由输入图像的灰度值动态范围决x,+fRRCyxy定。
对于8位灰度图像则有：()()()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥<<⨯--≤=maxmax min min max min min ,255,225,,0,f y x f f y x f f f f f y x f f y x f y x g 式中，()y x f ,为原图像的灰度值，()y x g ,为变换后的灰度值；min f 和max f 是分段灰度线性函数的两个阈值。
实验测试证明,当20min =f 和150max =f 时灰度拉伸效果较好,不仅可有效地改善图像的质量,提高图像区域的对比度,而且有利于后续的图像边缘提取。
3，图像平滑处理过程在图像采集以及后期传输的过程中，容易引入外界的干扰噪声，从而使图像的原始特征信息被湮灭。
有时在模拟图像在进行数字转换的过程中也会引入噪声。
这些干扰可能会使原始图像中的连续的均匀分布的灰度在某点突然变大或者陡然减小，这是在物体轮廓边缘才能够发生的灰度陡变，所以为了避免这种情况的发生，要采取一定得措施来消除噪声，提高图像质量。
图像则是由像素较为连续的小块构成的，像素点灰度一般应该是连续变化的。
对于随机的噪声点，可以采用图像的平滑滤波进行处理。
图像去噪常用的方法有领域平均法和中值滤波法。
在这里我们用的是中值滤波法。
因为领域平均法在去除噪声的同时,会使图像中的一些细节变得模糊。
中值滤波则在去除噪声同时还能保持图像中的细节部分,防止边缘模糊。
平滑滤波处理中，中值滤波是一种较为常用的非线性图像平滑处理技术，中值滤波在过滤掉图像中的噪声的同时对图像中的轮廓边缘信息不产生干扰。
中值滤波的原理是利用一个W窗口，通过W在图像上进行全方位的扫描，把窗口内的图像所有像素点的灰度值按照大小进行排序，在排序中居中的灰度值为当前窗口位置的中心灰度，具体的公式如下：{}w()()()-i⊆=,j,g,Medianlkkfi通常W窗口内的像素点数目为奇数，这样容易获取中间像素点的灰度，但是如果窗口内的像素点数目为偶数，则可以取最中间两个点的灰度值的平均值。
窗口大小与平滑效果直接相关,窗口越大,平滑效果越明显,但会造成图像边缘信息的损失,窗口的大小要在保证去除噪声的前提下尽可能的保持图像的边缘信息,中值滤波可以消除图像中孤立的噪声点的同时降低处理后图像的模糊效果。
由于中值滤波在图像中处理只是进行排序以及简单的运算，所以处理速度非常快。
4，图像锐化图像的锐化处理(image sharpening)就是对图像中的轮廓边缘以及特征信息进行强化，增强灰度在边缘处的对比度，从而便于分析轮廓等信息。
在这个过程可以理解为是图像平滑处理的反过程，处理过程可分为空域处理和频域处理两类。
既然是图像平滑处理的反过程，就需要加大像素点中的高频信息，最直接的方法就是采取高频滤波器，对高频像素点进行过滤放大，但在进行过滤放大时要先将噪声点滤除，再进行锐化处理，否则噪声会随着锐化处理被放大，常用的锐化高通滤波器的卷积模板有：()⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡1-1-1-1-91-1-1-1-01-01-51-01-0拉普拉斯变换等 在图像锐化处理中，还有一种常用的方法就是微分法，微分法是基于Roberts 的梯度算子的微分锐化方法。
该方法的具体原理是：首先设原始图像上的点(),,y x f 定义()y x f ,在()y x ,处的梯度矢量为：()[]()()()()1,,,1,,+-++-=j i f j i f j i f j i f j i f G设一个判断阈值为∆变化后的图像g 定义为()()[]()[]()()()[]()⎩⎨⎧∆≤∆≥=y x f G y x f y x f G y x f G y x g ,,,,, 通过公式可以看出梯度锐化可以让模糊的边缘变得清楚，梯度锐化具备一定得去噪声能力，但同时会对字符的边缘有所损伤。
5，图像的二值化为了突出图像特征,便于进行图像的特征信息的识别,需要把图像二值化。
图像的二值化是将图像转换为只有两级灰度(黑白)的图像。
二值化一般在图像灰度操作之后进行。
二值化的具体方法有很多,这里采用比较常用的是全局阈值处理方法。
为自动选择一个阈值,Gonzalez 和Woods 描述了如下迭代：步骤:1)为T 选一个初始估计值(建议初始估计值为图像中最大亮度值和最小亮度值的中间值)。
2)使用T 分割图像。
这会产生两组像素:亮度值T ≥的所有像素组成的1G ,亮度值T <的所有像素组成的2G 。
3)计算1G 和2G 范围内的像素平均亮度值1μ和2μ。
4)计算一个新阈值:()2121μμ+=T 5)重复步骤2到步骤4,直到连续迭代中T 的差比预先指定的参数0T 小为止。
图像的预处理中涉及到的滤波方法1，高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于滤除高斯白噪声，已广泛应用于图像处理的预处理阶段。
按照本人的理解，对图像进行高斯滤波就是对图像中的每个点的像素值进行计算，计算的准则是，由该点本身的灰度值加权平均所得，而加权平均的权系数由二维离散高斯函数采样并归一化后所得。
2，均值滤波均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前的像素点()y x ,，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点()y x ,，作为处理后图像在该点上的灰度值()y x g ,，即()()∑=y x f m y x g ,1,，m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。
这样的方法可以平滑图像，速度快，算法简单。
但是无法去掉噪声，但是能微弱的减弱它。
3，中值滤波中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一个像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
其实现过程为：1)通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序2)用排序后的中值作为当前像素点的灰度值在图像处理中，中值滤波常用来保护边缘信息，是经典的平滑噪声的方法，该方法对消除噪声非常有效，但在条纹中心分析方法中作用不大。
4，双边滤波(Bilateral filter)双边滤波是一种可以保边去噪的滤波器。
之所以可以达到这样的效果，是因为该滤波器是由两个函数构成，一个函数是由几何空间距离决定滤波器的系数，另一个由像素差决定滤波器系数。
在前面几种讲述的滤波方法中，像素点的灰度值均是由该点邻域内其他点的灰度值决定的，比如高斯滤波和均值滤波都可以看作是加权平均，中值滤波取的是邻域灰度中值。
双边滤波则不但考虑邻域范围内点的灰度值，同样考虑这些点距离中心点的几何距离，这样可以得到滤波后的点的灰度值表达公式为：()()()()()()ξξξξd x f f s x c f k x h x --=⎰⎰-1其中K 为归一化系数，其表达式为：()()()()()ξξξd x f f s x c x k --=⎰⎰h 和x 分别为滤波后和滤波前对应点的灰度值；c 表示中心点与其邻域内点的空间相似度；s 表示中心点与其邻域内点的灰度相似度； 在实现过程中，c 和s 函数均可以用高斯函数实现，即其定义如下：()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-σξξx e x c 21()()()()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-σξξx f f ex f f s 214，图像预处理技术在图像识别系统中的应用 一般把图像作为一个二维数据矩阵来处理。