图像预处理方法综述

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图像分析中，图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度，因此在图像分析（特征提取、分割、匹配和识别等）前，需要进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性、最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。一般的预处理流程为：1 灰度化->2几何变换->3图像增强 一、灰度化 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般有分量法 最大值法平均值法加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。        对彩色图像进行处理时，我们往往需要对三个通道依次进行处理，时间开销将会很大。因此，为了 ………………………………