图像预处理技术主要分为两大技术

图像增强技术

空间域法

  • 直接在空间域内对图像进行运算处理，包括图像灰度变换、直方图修正、局部统计法、图像平滑和图像锐化等几个方面。
  • 灰度变换
  • 直方图均衡化
  • 灰度直方图：
    数字图像中每一灰度级与它出现的频率之间的统计，可以理解为描述各个灰度级的像素出现多少的统计图示。若用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频率，就可以看出图像中灰度的分布情况.
  • 直接灰度变换
  • 直方图规定化
  • 图像的代数运算
  • 空域滤波
  • 图像平滑
  • 图像锐化
  • 图像锐化目的：
    加强图像轮廓，使图像看起来比较清晰。 图像经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。
  • 最常用的锐化方法：梯度法和拉普拉斯算子。 锐化的方法： 空间频率愈高，幅度增加就愈大。这表明微分是可以加强高频成分的，从而使图像轮廓变清晰。

频率域法

  • 频率域法则只在图像的某种变换域里对图像的变换值进行运算，比如对图像进行傅立叶变换，然后在变换域里对图像的频谱进行某种计算，最后把计算后的图像逆变换到空间域
  • 高通滤波
  • 低通滤波
  • 带通、带阻滤波

图像复原的方法

退化函数估计

  • ：运动矩阵H的估计，噪声（n）的估计

图像去噪

  • ：可以使用空间域或频率域滤波器实现。因为不同原因产生的噪音的分布是不同，可以通过分析图片中噪音的分布得到产生这些噪音的参数，然后进行逆运算进行图像复原。

逆滤波

  • ：有约束的最小二乘法容易通过计算机的简单程序实现，对图像进行逆滤波来实现反卷积的方法方便快捷，无需循环或迭代，直接可以得到反卷积结果。

维纳滤波

  • ：有约束的最小二乘法容易通过计算机的简单程序实现，对图像进行逆滤波来实现反卷积的方法方便快捷，无需循环或迭代，直接可以得到反卷积结果。