图像预处理

资 源 简 介

图像预处理

详 情 说 明

图像预处理是计算机视觉任务中的重要前置步骤，它能有效提升后续算法的鲁棒性。常见的预处理手段包括灰度增强、小波高通滤波、LBP（局部二值模式）处理等。

灰度增强通过调整像素值分布来改善图像对比度，常见方法有直方图均衡化或伽马校正。这种处理能让图像中的细节更加清晰可见。小波高通滤波则用于突出图像中的高频成分，有助于边缘检测等任务。

LBP是一种有效的纹理描述方法，它通过比较像素与其邻域的关系来生成纹理特征，对光照变化具有一定的鲁棒性。

在阈值分割方面，迭代阈值法通过不断优化阈值来区分前景和背景，而种子生长法则从初始种子点出发，根据相似性准则逐步扩展区域，适合处理具有连续性的目标。

特征提取阶段，除了基础的RGB颜色特征，纹理特征也至关重要。通过相关矩阵可以量化纹理的粗糙度、对比度等属性，为图像分类或识别提供有效依据。

这些预处理和特征提取技术为后续的图像分析奠定了坚实基础，开发者可根据具体任务灵活组合使用。