EXP数字图像处理

资 源 简 介

EXP数字图像处理

详 情 说 明

数字图像处理是计算机视觉的重要基础，本文将针对典型的图像处理任务展开讨论，通过四个实验环节演示核心处理技术。这些技术在医学影像、安防监控、自动驾驶等领域都有广泛应用。

在噪声处理环节，需要理解高斯噪声和椒盐噪声的特性差异。高斯噪声呈现连续的随机分布，而椒盐噪声表现为离散的极值点。针对这两种噪声，均值滤波通过局部平均能有效平滑高斯噪声，而中值滤波则更擅长消除椒盐噪声这种离群点干扰，处理后的图像需要对比分析不同滤波器的适用场景。

频域处理部分的关键是傅里叶变换，它将图像从空间域转换到频率域。高频分量对应图像边缘和细节，通过设计合适的高通滤波器可以突出这些特征。实际操作中要注意频谱中心化、滤波器半径选择等细节，避免出现振铃效应等伪影。

几何变换中的平移和旋转操作涉及坐标变换矩阵的计算。特别要注意旋转时的插值问题，常见的双线性插值能平衡处理效果和计算效率。同时需要处理旋转后可能出现的图像边界缺失问题。

最后的图像分割与形态学处理展示了OSTU算法的自适应阈值优势，相比固定全局阈值能更好处理光照不均的图像。后续的腐蚀操作可以消除细小噪点，膨胀则能连接断裂区域，这两种基本形态学操作的组合可衍生出开运算、闭运算等实用方法。

这些基础操作的组合能解决实际工程中的复杂图像处理问题，建议读者通过调整参数观察处理效果的变化，深入理解各算法的适用边界。