图像处理

资 源 简 介

图像处理

详 情 说 明

图像处理是计算机视觉中的基础技术，通过算法对数字图像进行分析、增强或信息提取。以下是几个核心功能的实现思路：

图像滤波 平滑滤波通过卷积核消除噪声，常用高斯滤波实现模糊效果，中值滤波则对椒盐噪声特别有效。锐化滤波通过拉普拉斯算子增强边缘。

边缘检测 Canny算法通过梯度计算找出图像边界，先进行高斯平滑去噪，再用Sobel算子计算梯度幅值，最后通过非极大值抑制和双阈值检测确定边缘。

二值化处理 固定阈值法简单高效，但适应性差。大津算法(OTSU)能自动确定最佳阈值，适合明暗不均的图像。局部自适应阈值可处理光照变化的场景。

形态学操作 膨胀与腐蚀是基础形态学运算，开运算除噪保形，闭运算填补孔洞。结构元素的大小和形状会影响处理效果。

色彩空间转换 RGB到HSV转换便于颜色识别，灰度化可简化处理流程。直方图均衡化能增强低对比度图像。

这些功能可通过OpenCV等库高效实现，实际应用时需注意参数调整和算法组合。对于实时性要求高的场景，还需要考虑算法优化和硬件加速。