图像预处理归一化、边缘检测等

资 源 简 介

图像预处理归一化、边缘检测等

详 情 说 明

在图像处理领域，预处理是提升后续分析精度的关键步骤。常见的预处理操作包括归一化和边缘检测，它们能显著改善图像质量或提取关键特征。

归一化处理 归一化的核心目标是调整图像像素值范围，使其处于标准区间（如[0,1]）。这种操作能消除光照不均或传感器差异的影响，尤其适用于多图像对比或机器学习输入。MATLAB中可通过线性变换实现：将原始像素值映射到新范围，例如除以最大值或采用均值和标准差进行标准化。

边缘检测 边缘检测用于标识图像中物体边界，经典的算法如Sobel、Canny和Prewitt算子。MATLAB内置函数（如`edge()`）可直接调用这些算子： Sobel：通过计算梯度近似检测水平与垂直边缘。 Canny：多阶段算法（高斯滤波、非极大值抑制等），抗噪性强且能连接断裂边缘。

扩展思路 结合归一化与边缘检测可优化结果，例如先归一化再检测以弱化噪声干扰。 对于医学或遥感图像，可尝试自适应阈值分割作为预处理补充。

通过合理串联这些基础操作，能为复杂任务（如目标识别）奠定高质量数据基础。