预处理就是在图像分析中，对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理。输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对图像进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，滤除干扰、噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取的可靠性.
人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像[4]。
2.1 几何规范化
由于图像在提取过程中易受到光照、表情、姿态等扰动的影响,因此在识别之前需要对图像做归一化的预处理[4],通常以眼睛坐标为基准点,通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换对人脸图像进行归一化。因为人脸虽然是柔性的三维曲面,同一人脸因表情变化会有差异,但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大,因此双眼的位置及眼距,就成为人脸图像归一化的依据。
定位眼睛到预定坐标,将图像缩放至固定大小。通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换,可以对人脸图像做几何规范化处理,仿射变换的表达式为:
]1
00][1,,[]1,,[323122
2112
11a a a a a a v u y x = (2-1) 其中(u,v)表示输入图像中像素的坐标,(x,y)表示输出图像中像素的坐标。将上式展开可得
32221231
2111u a x a v a u a y a v a ++=++= (2-2)
平移变换就是给图像中的所有点的坐标都加上u ?和v ? ,其变换表达式为
]1
u 0100
01][1,,[]1,,[v v u y x ??= (2-3)
将图像中的所有点相对于坐标原点逆时针旋转θ角的变换表达式为
]1
000c o s s i n 0s i n c o s
][1,,[]1,,[θθ
θθ-=v u y x (2-4) 缩放变换既是将图像按给定的比例r 放大或缩小,当1>r 时图像被放大,当10< ]1 00000 0r ][1,,[]1,,[r v u y x = (2-5) 本论文在对人脸图像特征提取之前，首先对所有的图像进行几何规范化，将两个人眼的位置固定在同一位置上，结果如图2.1,图2.2所示。 图2.1 几何规范化之前的人脸图像 图2.2 几何规范化后的人脸图像 2.2 灰度级插值 图像经过空间变换后,变换后的空间中各像素的灰度值应该等于变换前图像对应位置的像素值。但实际情况中,图像经过几何变换后,某些像素会挤压在一起或者分散开来,使得变换后图像的一些像素对应于变换前图像上非整数坐标的位置,为此需要通过插值求出这些像素的灰度值,通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值。 2.2.1 最近邻插值 最近邻插值是一种最简单的插值方法,输出的像素灰度值就是输入图像中预期最邻近的像素的灰度值,这种方法的运算量非常小,但是变换后图像的灰度值有明显的不连续性,能够放大图像中的高频分量,产生明显的块状效应。 2.2.2 最近邻插值 双线性插值输出像素的灰度值是该像素在输入图像中2*2领域采样点的平均值,利用周围四个相邻像素的灰度值在垂直和水平两个方向上做线性插值。这种方法和最近邻插值法相比,计算量稍有增加,变换后图像的灰度值没有明显的不连续性,但双线性插值具有低通滤波的性质,会导致高频分量信息的部分丢失,图像轮廓变得模糊不清。 2.2.3 双三次插值 双三次插值利用三次多项式来逼近理论上的最佳正弦插值函数,其插值邻域的大小为4*4,计算时用到周围16个相邻像素的灰度值,这种方法的计算量是最大的,但能克服前两种插值方法的缺点,计算精度较高。 2.3 灰度规范化 灰度规范化是通过图像平滑、直方图均衡化、灰度变换等图像处理方法来改善图像质量,并将其统一到给定的水平。 2.3.1 图像平滑 图像平滑处理的目的是为了抑制噪声,改善图像质量,可以在空间域和频域中进行。常用的方法包括:邻域平均、空域滤波和中值滤波等。邻域平均法是一种局部空间域处理的方法,它用像素邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值,实现图像的平滑。由于图像中的噪声属于高频分量,空域滤波法采用低通滤波的方法去除噪声实现图像平滑。 中值滤波是一种非线性处理技术，能抑制图像中的噪声。它是基于图像的这样一种特性：噪声往往以孤立的点的形式出现，这些点对应的像素数很少，而图像则是由像素较多、面积较大的小块构成[12]。 无论是直接获取的灰度图像，还是由彩色图像转换得到的灰度图像，里面都有噪声的存在，噪声对图像质量有很大的影响。进行中值滤波不仅可以去除孤点噪声，而且可以保持图像的边缘特性，不会使图像产生显著的模糊，比较适合于实验中的人脸图像。 中值滤波的步骤： （1）将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合； （2）读取模板下各对应像素的灰度值； （3）将这些灰度值从小到大排成一列； （4）找出这些值里排在中间的一个； （5）将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素。 由以上步骤可以看出，中值滤波的主要功能就是让与周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围像素值接近的值，所以它对孤立的噪声像素的消除能力是很强的。由于它不是简单的取均值，所以产生的模糊比较少。换句话说，中值滤波即能消除噪声又能保持图像的细节[13]。 实例如下： 图2.3 原始图像与5*5中值滤波后的效果图 2.3.2 直方图均衡化 灰度直方图反映了图像中每一灰度级与具有该灰度级的像素出现的频率之间的关系,可以表示为： N n P k k =)r ( (2-6) 其中,k r 表示第k 个灰度级,k n 为第k 级灰度的像素数,N 为一幅图像的像素总数,灰度直方图是图像的重要统计特征,可以被认为是图像灰度概率密度函数的近似,直方图均衡化就是将图像的灰度分布转换为均匀分布。对于对比度较小的图像来说,其灰度直方图分布集中在某一较小的范围之内,经过均衡化处理后,图像所有灰度级出现的概率相同,此时图像的熵最大,即图像包含的信息量最大。以r 和s 分别表示归一化了的原图像灰度和直方图均衡化后的图像灰度,T(r)为变换函数,则在[0,1]区间内任意一个r 经变换后都对应一个s ,)(r T s =。)(r T 应满足下列条件: 1.s 在[0,1]区间内为单调递增函数; 2.在[0,1]区间内,反变换)(1s T r -=也存在,且为单调递增函数。 条件1保证了灰度级从黑到白的次序,条件2确保了映射后的像素灰度在允许的范围内。有概率论论可知，已知随机变量r 的概率密度函数为)(r P r ，而随机变量s 是r 的函数，则随机变量s 的概率密度函数)(s P s 可由)(r P r 求出。假定随机变量s 的分布函数)(s F s ，根据分布函数的定义： dr r P ds s P s F r r s s s ??∞ -∞-==)()()( (2-7) 根据概率密度函数和分布函数之间的倒数关系，将上式两边对s 求导得： )(s -1|)()(s T r r s ds dr r P s P -=∞=? (2-8) 从上式可以看出，通过变换函数)r (T 可以控制图像灰度的概率密度函数，因为直方图均衡化有1)(=s P s ，则： )]([)(r T d dr r P ds r == (2-9) 两边积分得： ?==r r r P r T 0)()(s (2-10) 上式表明变换函数为原图像直方图的累计函数。 对于灰度为离散的数字图像来说，用频率代替概率，变换函数)(r T 的离散形式可以表示为： ∑∑=====k l l k l l r k k N n r P r T s 00)()( (2-11) 式中：1r 0≤≤k ，L L k ,1...2,1,0-=,L 为灰度级数目。 示例如下： 图2.4 直方图均衡化前后的图像 由两幅图像处理前后的效果变化可以看出经过直方图均衡化后，图像的细节更加清楚，直方图各灰度等级的分布更加平衡。 2.3.3 灰度变换 灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线 性变换函数，它是将原图像亮度值动态范围按线性关系扩展到指定的范围或整个动态范围。它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围，适用于低对比度图像的处理，一般由两个基本操作组成： ⑴ 直方图统计，来确定对图像进行灰度拉伸的两个拐点； ⑵ 灰度变换，根据步骤⑴确定的分段线性变换函数进行像素灰度值的映射。 实例如下： 图2.5 原始图像以及灰度拉伸处理后的效果 由两幅图像处理前后的效果变化可以看出灰度拉伸后增强了图像的对比度，使得图像细节更加的突出。 通过灰度变换,将不同图像的灰度分布参数统一调整到预定的数值,称为灰度归一化,通常是调整图像灰度分布的均值和均方差分别为0和1。 设一幅尺寸为N M *的图像的灰度值分布可以用矩阵),i (j I 形式表示,N J M ≤≤≤≤1;i 1,矩阵每个元素值即为图像中该点的像素值,则图像的灰度值分布概率密度函数的均值和均方差分别为 ∑∑∑∑====-==M i N j M i N j j i I MN j i I MN 11211)),((1),(1μσμ (2-12) 2.4本章小结 本章对图像预处理技术进行了简单的介绍，包括不同方法对图像的作用区域和作用 效果都做了介绍，并对其中比较常用的图像处理技术进行效果图展示，在对图像进行定 位之前，图像处理的好坏也能影响到定位的精准度，选择合适的图像处理方法，有效地减少光照、图像质量等对定位的影响，也成为本文研究的一个重点 遥感影像预处理 预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容： ? ? ●数据预处理一般流程介绍 ? ? ●预处理常见名词解释 ? ? ●ENVI中的数据预处理 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 图1数据预处理一般流程 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍 （一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。 （2）建立几何校正模型 地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标（x，y）及其参考图像或地图上的坐标（X，Y），这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式（即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差（RMS） 根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫残余误差，一般控制在一个像元之内，即RMS<1。 （3）图像重采样 数字图像处理技术试题库 一、单项选择题：(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059 function img = My_read(path) M=0;var=0; I=double(imread(path)); [m,n,p]=size(I); for x=1:m for y=1:n M=M+I(x,y); end end M1=M/(m*n); for x=1:m for y=1:n var=var+(I(x,y)-M1).^2; end end var1=var/(m*n); for x=1:m for y=1:n if I(x,y)>=M1 I(x,y)=150+sqrt(2000*(I(x,y)-M1)/var1); else I(x,y)=150-sqrt(2000*(M1-I(x,y))/var1); end end end figure, imshow(I(:,:,3)./max(max(I(:,:,3)))); title(‘归一化’) M =3; %3*3 H = m/M; L= n/M; aveg1=zeros(H,L); var1=zeros(H,L); for x=1:H; for y=1:L; aveg=0;var=0; for i=1:M; for j=1:M; aveg=I(i+(x-1)*M,j+(y-1)*M)+aveg; end end aveg1(x,y)=aveg/(M*M); for i=1:M; for j=1:M; var=(I(i+(x-1)*M,j+(y-1)*M)-aveg1(x,y)).^2+var; end end var1(x,y)=var/(M*M); end end Gmean=0; Vmean=0; for x=1:H for y=1:L Gmean=Gmean+aveg1(x,y); Vmean=Vmean+var1(x,y); end end Gmean1=Gmean/(H*L); %所有块的平均值Vmean1=Vmean/(H*L); %所有块的方差gtemp=0; gtotle=0; vtotle=0; vtemp=0; for x=1:H for y=1:L if Gmean1>aveg1(x,y) gtemp=gtemp+1; gtotle=gtotle+aveg1(x,y); end if Vmean1 对车牌识别图像预处理技术的探究 摘要：随着当今汽车数量日益增加，城市交通状况也相应的受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。针对此问题，人们运用新的科学技术，相继研制开发出了各种交通道路监视、管理系统。这些系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通数据，达到监控、管理和指挥交通的目的。MATLAB是一种高效的工程计算语言，它是一个比较完整的数据库系统，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。本文详细阐述了运用MATLAB对车牌进行图像增强、边缘检测、二值图像化、形态学滤波等处理过程，为后面研究其定位、分割、识别做好充分的准备。 关键词：车牌图像增强中值滤波二值化形态学滤波 MATLAB 引言：通常情况下，由于外界光线、气候或其他自然、设备本身、人为因素等干扰而导致所拍摄的车牌图片成像不完美，使得对比度太小、曝光量太大、不清晰、倾斜等情况产生，这些情况都会极大的影响后期车牌号码字符的分割、识别操作，甚至导致无法进行字符分割和识别操作。因而，在做字符分割和识别操作之前，对图像做一系列的预处理很有必要。这些预处理操作包括图像增强处理（中值滤波、均值滤波、直方图均衡化）、边缘检测、二值化、形态学滤波处理。 1图像的增强处理 1.1中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波，由于它在实际运算过程中并不需要图像的统计特性，所以比较方便。中值滤波首先是被应用在一维信号处理技术中，后来被二维图像信号处理技术所应用。在一定的条件下，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。但是对一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法。 中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替。 基于图像预处理的二维码识别技术的研究 摘要：随着计算机科学技术的发展，自动识别技术得到了广泛的应用。在众多自动识别的技术中，条码技术已经成为当今主要的计算机自动识别技术之一。为解决条码信息容量有限的问题，九十年代以来出现一种新的条码——二维码。 二维码是指在平面二维方向上，使用某种特定的几何图形按一定规律分布的黑白相间的，用以记录信息的符号。在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念，使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息，通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理：它具有条码技术的一些共性：每种码制有其特定的字符集；每个字符占有一定的宽度；具有一定的校验功能等。同时还具有对不同行的信息自动识别功能、及处理图形旋转变化等特点。 二维码主要分为两大类：一是堆叠式是二维码，其主要代表是pdf417；二是矩阵式二维码，主要包括QR码和Data Matrix码。在现代商业活动中，二维码以其低成本、快速识读、含有大量信息而广泛应用于各个行业，如：产品防伪/溯源、广告推送、网站链接、数据下载、商品交易、定位/导航、电子凭证、车辆管理、信息传递、名片交流、wifi共享等，人们通过手机二维码的扫描软件就可以轻松获得二维码中所储藏的信息。 对QR码进行识别需要使用采集设备采集的图像，但图像的采集过程中由于受到各种因素（如光照不均匀、拍摄角度、二维码有褶皱等）的影响，可能导致二维码图像背景有各种噪声，收到的图像可能存在几何畸变或者图像有阴影，从而导致识读设备很难识读，给解码带来相当大的困难。因此，如何对收集到的图像进行适当的去噪和校正已成为二维码识别的关键问题[1]。 本文主要针对异常QR码以及Data Matrix码的识别进行描述，先表明二维码识别要解决的问题、任务和框架，并对现有方法进行阐述，最后讨论二维码识别技术仍需解决的问题，并展望看其未来研究方向。 1.二维码识别的概念框架 随着二维码的广泛使用，二维码被广泛认知，当人们遇到二维码扫描失败的时候，对其产生的影响也是巨大的，人们会怀疑是不是产品是假的，或者是有诈骗信息，但其主要问题可能是： 1)二维码的扫描不够精确； 2)不是真的二维码图形； 图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理 的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依 预处理就是在图像分析中，对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理。输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对图像进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，滤除干扰、噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取的可靠性. 人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像[4]。 几何规范化 由于图像在提取过程中易受到光照、表情、姿态等扰动的影响,因此在识别之前需要对图像做归一化的预处理[4],通常以眼睛坐标为基准点,通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换对人脸图像进行归一化。因为人脸虽然是柔性的三维曲面,同一人脸因表情变化会有差异,但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大,因此双眼的位置及眼距,就成为人脸图像归一化的依据。 定位眼睛到预定坐标,将图像缩放至固定大小。通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换,可以对人脸图像做几何规范化处理,仿射变换的表达式为: ]100][1,,[]1,,[3231 22 211211 a a a a a a v u y x = (2-1) 其中(u,v)表示输入图像中像素的坐标(x,y)表示输出图像中像素的坐标。将上式展开可得 322212312111u a x a v a u a y a v a ++=++= (2-2) 进行识别前图像预处理 //BP神经网络字符识别函数定义 #include "dibapi.h" #include <iostream> #include <deque> #include <math.h> using namespace std; typedef deque<CRect> CRectLink; typedef deque<HDIB> HDIBLink; //声明一些必要的全局变量 int w_sample=8; int h_sample=16; bool fileloaded; bool gyhinfoinput; bool gyhfinished; int digicount; int m_lianXuShu; CRectLink m_charRectCopy; CRectLink m_charRect; HDIBLink m_dibRect; HDIBLink m_dibRectCopy; HDIB m_hDIB; CString strPathName; CString strPathNameSave; /********************************function declaration*************************************/ //清楚屏幕 void ClearAll(CDC* pDC); //在屏幕上显示位图 void DisplayDIB(CDC* pDC,HDIB hDIB); //对分割后的位图进行尺寸标准归一化 void StdDIBbyRect(HDIB hDIB, int tarWidth, int tarHeight); //整体斜率调整 void SlopeAdjust(HDIB hDIB); //去除离散噪声点 void RemoveScatterNoise(HDIB hDIB); //梯度锐化 void GradientSharp(HDIB hDIB); //画框 void DrawFrame(CDC* pDC,HDIB hDIB, CRectLink charRect,unsigned int linewidth,COLORREF color); //将灰度图二值化 void ConvertGrayToWhiteBlack(HDIB hDIB); 毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动 图像预处理流程： 图2.2图像预处理流程图 2.2系统功能的实现方法 系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下： 1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像； 2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰； 3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮； 4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符； 5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。 2.3.1 MATLA B简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 2.3.2 MATLAB的优势和特点 1、MATLAB的优势 (1)友好的工作平台和编程环境 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。 基于opencv 对图像的预处理 1.问题描述 本次设计是基于opencv 结合c++语言实现的对图像的预处理，opencv 是用于开发实时的图像处理、计算机视觉及模式识别程序；其中图像的预处理也就是利用opencv 对图像进行简单的编辑操作；例如对图像的对比度、亮度、饱和度进行调节，同时还可以对图像进行缩放和旋转，这些都是图像预处理简单的处理方法；首先通过opencv 加载一幅原型图像，显示出来；设置五个滑动控制按钮，当拖动按钮时，对比度、亮度、饱和度的大小也会随之改变，也可以通过同样的方式调节缩放的比例和旋转的角度，来控制图像，对图像进行处理，显示出符合调节要求的图像，进行对比观察他们的之间的变化。 2.模块划分 此次设计的模块分为五个模块，滑动控制模块、对比度和亮度调节模块、饱和度调节模块、缩放调节模块、旋转调节模块，他们之间的关系如下所示： 图一、各个模块关系图 调用 调用 调用 调用 滑动控制模块 对比度和亮度调节模块 饱和度调节模块 缩放调节模块 旋转调节模块 滑动控制模块处于主函数之中，是整个设计的核心部分，通过createTrackbar创建五个滑动控制按钮并且调用每个模块实现对图像相应的调节。 3.算法设计 （1）滑动控制： 滑动控制是整个设计的核心部分，通过创建滑动控制按钮调节大小来改变相应的数据，进行调用函数实现对图像的编辑，滑动控制是利用createTrackbar()，函数中包括了滑动控制的名称，滑动控制显示在什么窗口上，滑动变量的地址和它调节的最大围，以及每个控制按钮应该调用什么函数实现什么功能； （2）对比度和亮度的调节： 对比度和亮度的调节的原理是依照线性理论，它的公式如下所示：g(x)=a* f(x) +b，其中f(x)表示源图像的像素，g(x)表示输出图像的像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制图像的对比度，参数b通常被称为偏置（bias），常常被用来控制图像的亮度； （3）饱和度的调节： 饱和度调节利用cvCvtColor( src_image, dst_image, CV_BGR2HSV )将RGB 颜色空间转换为HSV颜色空间，其中“H=Hue”表示色调，“S=Saturation”表示饱和度，“V=Value ”表示纯度；所以饱和度的调节只需要调节S的大小，H 和V的值不需要做任何的改变； （4）旋转的调节： 旋转是以某参考点为圆心，将图像的个点（x，y）围绕圆心转动一个逆时针角度θ，变为新的坐标（x1,y1）,x1=rcos(α+θ)，y1=rsin(α+θ)，其中r是图像的极径，α是图像与水平的坐标的角度的大小； （5）缩放的调节： 首先得到源图像的宽度x和高度y，变换后新的图像的宽度和高度分别为x1和y1，x1=x*f，y1=y*f，其中f是缩放因子； 4.函数功能描述 （1）主函数main（）用来设置滑动控制按钮，当鼠标拖动按钮可以得到相应的数据大小，实现手动控制的功能，当鼠标拖动对比度和亮度调节是，主函数调用 实验五图像复原处理技术 实验目的 1 了解图像降质退化的原因，并建立降质模型。 2 理解反向滤波图像复原的原理 3 理解维纳滤波图像复原的原理实验原理图像复原处理一定是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型应该能够 反映图像退化的原因。图像降质过程的模型如图5－1所示，其表达式为 g(x,y)=h (x,y)*f (x,y) +n (xy) （5.1） 图5－1图像降质模型 1、 滤波图像复原 逆滤波法是最简单的图像恢复方法。对5.1式两边作二维傅立叶变换，得到 G (u , v ) =H (u ,v) F (u ,v) + N (u ,v) H (u ,v) 为成像系统的转移函数。估算得到的恢复图像的傅立叶变换F ? (u ,v) 为 ()()()()()() ,,?,,,,G u v N u v F u v F u v H u v H u v ==+ (5.2) 若知道转移函数H (),u v ,5.2式经反变换即可得到恢复图像，其退化和恢复的全过程用图5-2表示。 图5－2频域图像降质及恢复过程 逆滤波恢复法会出现病态性，若H (),u v ，而噪声N(u,v) ≠0，则()(),,N u v H u v 比F (x,y)大很多，使恢复出来()?,f x y 与(),f x y 相差很大，甚至面目全非。一种改进的方法是在H (u , v ) =0 的频谱点及其附近，人为仔细设置()1,H u v -的值，使得在这些频 谱点附近，()(),,N u v H u v 不会对()?,F u v 产生太大影响。二种方法是考虑到降质系统的转移函数(),H u v 的带宽比噪声要窄的多，其频率特性也具有低通性质，因此可令逆滤波的转移函数()1,H u v 为 ()()()()1 222 11 2220 1,,0H u v u v D H u v u v D ?+≤?=??+>? （2）维纳滤波复原 逆滤波简单，但可能带来噪声的放大，而维纳滤波对逆滤波的噪声放大有抑制作用。 维纳滤波是寻找一个滤波器，使得复原后图像()?,f x y 与原始图像(),f x y 的方差最小，即 ()(){ }2 ?min ,,E f x y f x y ??=-?? 如果图像(),f x y 和噪声(),n x y 不相关，且(),h x y 有零均值，则可导出维纳滤波器的传递函数为 ()() () () () 2 2 ,1 ,,,,,w n f H u v H u v P u v H u v H u v P u v = ? + 式中(),n P u v 和(),f P u v 分别为噪声和原始图像的功率谱。实际上(),n P u v 和(),f P u v n 往往是未知的，这时常用常数K 来近似 () () ,,n f P u v P u v 。 【实验】产生一模糊图像，采用维纳滤波图像复原的方法对图像进行处理。 clear; %清除变量 d=15 %设定长度 图像预处理流程： 系统功能的实现方法 系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下： 1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像； 2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰； 3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮； 4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符； 5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出字符，得到最后的仪表示数。 2.3.1 MATLA B简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB 和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以 直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 2.3.2 MATLAB的优势和特点 1、MATLAB的优势 (1)友好的工作平台和编程环境 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。 (2)简单易用的程序语言 MATLAB是一种高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。 (3)强大的科学计算机数据处理能力 MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、 图像预处理的一般方法 （一）空域图像增强技术 1．灰度线性变换 addpath('C:\'); I = imread('C:\lzs.jpeg'); imshow(I); I = double(I); [M,N] = size(I); for i = 1:M for j = 1:N if I(i,j)<=30 I(i,j)=I(i,j); else if I(i,j)<=150 I(i,j)=(210-30)/(160-30)*(I(i,j)-30)+30; else I(i,j)=(256-210)/(256-160)*(I(i,j)-160)+210; end end end end figure(2); imshow(uint8(I)); 2.直方图均衡化 addpath('C:\'); I=imread('C:\lzs.jpeg'); figure subplot(221); imshow(I); subplot(222); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(221); imshow(I1); subplot(222); imhist(I1) 3.均值滤波 function test1 I = imread('C:\lzs.jpeg'); [M,N]=size(I); II1=zeros(M,N); for i=1:16; II(:,:,i)=imnoise(I,'gaussian',0,0.01); II1=II1+double(II(:,:,i)); if or(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16)); figure;imshow(uint8(II1/i)); end end 4.梯度锐化操作 addpath('C:\'); I = imread('C:\lzs.jpeg'); subplot(131); imshow(I); H=fspecial('Sobel'); H=H'; TH=filter2(H,I); subplot(132)； imshow(TH,[]); 图像预处理流程： 图2.2 图像预处理流程图 2.2 系统功能的实现方法 系统功能的实现主要依靠图像处理技术，按照上面的流程一一实现，每一部分的具体步骤如下： 1原始图像：由数码相机或其它扫描装置拍摄到的图像； 2预处理：对采集到的图像进行灰度化、图像增强，滤波、二值化等处理以克服图像干扰； 3字轮定位：用图像剪切的方法获取仪表字轮； 4字符分割：利用字符轮廓凹凸检测定位分割方法得到单个的字符； 5字符识别：利用模板匹配的方法与数据库中的字符进行匹配从而确认出 字符，得到最后的仪表示数。 2.3.1 MATLAB简介 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。 2.3.2 MATLAB的优势和特点 1、MATLAB的优势 (1)友好的工作平台和编程环境 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB 的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB 桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的 图像预处理 一般情况下，成像系统获取的图像(即原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理．对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像．这类图像预处理方法统称为图像增强．图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域法．空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理．频率域方法就是在图像的某种变换域，对图像的变换值进行运算，如先对图像进行付立叶变换，再对图像的频谱进行某种计算(如滤波等)，最后将计算后的图像逆变换到空间域．本章首先讨论直方图修正方法，然后介绍各种滤波技术，其中，高斯平滑滤波器将作比较深入的讨论． 5．1直方图修正 许多图像的灰度值是非均匀分布的，其中灰度值集中在一个小区间内的图像是很常见的（图5．2（a ）所示的对比度很弱的图像）．直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法．经过直方图均衡化的图像对二值化阈值选取十分有利．一般来说，直方图修正能提高图像的主观质量，因此在处理艺术图像时非常有用． 直方图修正的一个简单例子是图像尺度变换：把在灰度区间],[b a 内的像素点映射到 [,]z z k 1区间． 一般情况下，由于曝光不充分，原始图像灰度区间],[b a 常常为空间[,]z z k 1的子空间，此时，将原区间内的像素点z 映射成新区间内像素点'z 的函数表示为 z z z b a z a z k '()= ---+1 1 (5．1) 上述函数的曲线形状见图5．1(a)．上述映射关系实际上将],[b a 区间扩展到区间[,]z z k 1上，使曝光不充分的图像黑的更黑，白的更白． 如果图像的大多数像素灰度值分布在区间],[b a ，则可以使用图5．1(b)所示的映射函数： ??? ????><≤≤+---='b z z a z z b z a z a z a b z z z k k 1 11 )( (5．2) 若要突出图像中具有某些灰度值物体的细节，而又不牺牲其它灰度上的细节，可以采用分段灰度变换，使需要的细节灰度值区间得到拉伸，不需要的细节得到压缩，以增强对比度，如图5．1(c)所示．当然也可以采用连续平滑函数进行灰度变换，见图5．1(d)． 这一方法存在的问题是，当直方图被延伸后，所得到的新直方图并不均匀，也就是说，各灰度值所对应的像素数并不相等．因此，更好的方法应该是既能扩展直方图，又能使直方图真正地呈现均匀性． 基于MATLAB的图像预处理技术研究 图像识别技术：其对研究对象进行图像获取，然后根据研究对象的自身特征信息进行分类和识别。 这门技术的研究对象十分广泛，只要可以进行图像获取并对特征进行分析便可以应用图像识别技术。 举例说明： 医学上X光片的图像诊断、智能交通系统中车辆牌照的图像识别分类、卫星拍摄的湖泊森林遥感图像处理、人脸识别、身份识别。 图像识别系统的概述： 包含三个主要部分： 1，图像的获取；(进行最初的图像采集，将最原始的对象转换为图像信息；将最初的数据材料带入图像信息中) 2，对获取的图像进行前期预处理，提取有用的信息。(对原始的图像中的噪声以及非相关特征信息进行过滤，减少所获取原始图像的信息量，从而为后期最终特征信息的分类减少干扰。即将图像分为多个区域，并且每个区域只包含一定数量的特征信息。) 3，根据研究对象的先验特征信息对图像中的噪声以及非相关特征信息进行查找识别。(主要是在前期获取的图像信息预处理结束后，根据相关的先验知识，利用计算机技术快速实时地对图像中的特征信息进行提取分类。在这部分中，对于识别的特征信息的正确率有一定的要求，以减少分类识别错误，其中特征的矢维函数、字符串数等需要 不断的简化，从而以最简单的模式划分特征信息） 分类识别：将原始的图像根据特征信息进行分类。 图像预处理技术 1，图像的灰度化 (获取不含彩色信息的灰度图像，灰度图像只含有亮度信息) 通过采集过程获取的一般都是彩色图像。并以Jpg或者Bmp格式进行存储。以Bmp格式的图像为例进行分析，假设采集获取得一幅彩色图像的像素为1280*960，那么其在硬盘上的存储空间需要1280*960*3，即3686400个字节，(灰度图每个像素仅由一个8位字节表示该像素的亮度值.)。其占用的存储空间比灰度图像大的很多，所以为节省空间并减小计算量，一般要将彩色图像转化为灰度图像，只选择三个颜色分量进行图像的色彩区分，具体的转换方式为Y=R*0.299+G*0.587+B*0.114,这个过程就是对获取的彩色图像的灰度化处理过程。 2，图像的灰度拉伸 由于光照等因素,许多图像成像时光照不足,使得整幅图像变暗,或者成像时光照过强,使得整幅图变亮。为了增强图像的对比度,使其明暗鲜明,有利于对图像的特征信息进行识别,需要对灰度化的图像进行灰度线性变换,以便突出图像的特征信息的部分。 灰度线性变换采用的变换公式一般为: ()()C , , g, ? =的值由输入图像的灰度值动态范围决x ,+ f R R C y x y影像预处理
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