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人工智能图像识别技术在电力系统中的应用
摘要：电力资源是支撑人们生活生产的重要资源，因此对于人类的发展而言具有至关重要的作用。在电力调度系统运行过程中，需要进行大量数据信息的采集和应用，但是此工作较为烦琐，即使在自动化系统的加持下仍需每天处理大量的数据信息，造成电力系统运行压力过大的问题，在此种情况下运用智能化技术，能够有效进行数据的高效处理，从而满足当前电力调度系统运行要求。
关键词：人工智能图像识别技术;电力系统;应用 引言 智能控制技术通过引入机器学习、深度学习以及模糊逻辑等方法，使得电力系统具备了自主学习、优化和适应性能力。这些技术不仅可以处理大规模的复杂数据，还能够根据环境变化和用户需求自主调整控制策略，从而实现电力系统的自动化、智能化和高效化管控。
1、研究背景 新型电力系统新能源发电占比增加，电力电子设备在电力系统中的占比提高，特高压主电网、微电网、局域网等多种电网形态融合共存。电力系统的智能化水平显著提高，包括：在电网运行方面，应用专家经验、数据挖掘、知识驱动等挖掘融合多维量测信息特征，以及智能优化电网拓扑结构增强系统对源荷波动和外部干扰的抵御能力等；在电力营销方面，应用文字识别、语音识别、手写识别等技术，为客户提供优质服务；在网络安全风险应对方面，电力系统新型业务、多元化主体涌现，交互方式更丰富，网络攻击手段层出不穷，新型电力系统需要推进5G安全防护、分布式设备安全接入等方面的网络安全技术研究应用等[1]。
2、电力人工智能综合开放平台 人工智能技术又被叫做机器智能，是一种通过人工制造出来的智能系统，可以实现多方面的功能，如感知、学习、推理、规划、交流、操控物体等各种能力。人工智能在各方面能力上均表现出要强于人类的特点，如2016年的Alpha Go挑战世界围棋冠军获得胜利。从中也可以看出人工智能的运算功能较强，如果能够将人工智能技术应用在行业发展当中，势必会为该行业带来新的发展活力。而电力系统则是国家经济发展水平的重要标志之一，电力系统包含发电、输电、用电、变电、配电等各个环节，是一个电能生产与消费的综合系统。近些年来，智能电网对电力系统的运行提出了新的要求，也为人工智能技术在电力系统中应用创造了良好的环境基础。随着科学技术的不断发展和进步，人工智能技术实现了长足的发展，为各行各业的发展带来了新的机遇，促进了各行各业实现人力资源的大幅节约。也正是因为当前的人工智能技术在社会当中已经实现了较为成熟的发展，因此，当前的电力企业在实际的发展过程中也非常重视人工智能技术，积极地开发以人工智能为技术基础的开放平台。同时，为了更好促进人工智能技术在电力系统中的应用，还针对相关的技术展开了较为深入的研究以及具体应用，成功地研发出了一套具有较高智能化程度的人工智能开放平台，并且将其部署在了电力企业的园区内部。
电气工程中图像处理技术的应用在当今科技飞速发展的时代，电气工程领域取得了显著的进步，其中图像处理技术的应用发挥了至关重要的作用。
图像处理技术作为一种强大的工具，为电气工程中的诸多方面带来了创新和改进，从电力系统的监测与控制，到电气设备的故障诊断与维护，都能看到其身影。
在电力系统中，图像处理技术在智能电网的建设中扮演着关键角色。
通过对电力设备的图像采集和分析，可以实时监测设备的运行状态。
例如，变压器、断路器等重要设备的外观图像能够反映出其是否存在过热、放电等异常现象。
利用高清摄像头获取设备的图像，然后借助图像处理算法对图像中的颜色、纹理等特征进行分析，能够及时发现潜在的故障隐患，从而实现预防性维护，减少停电事故的发生，提高供电的可靠性。
在输电线路的巡检方面，图像处理技术也大显身手。
传统的人工巡检方式不仅效率低下，而且存在一定的安全风险。
而采用无人机搭载高清摄像机进行线路巡检，获取大量的图像数据后，通过图像处理技术对这些图像进行快速分析，可以准确识别线路上的绝缘子破损、导线断股、杆塔倾斜等故障。
同时，还能够对线路周围的环境进行监测，如树木与线路的距离是否过近等，为线路的安全运行提供有力保障。
电气设备的制造过程中，图像处理技术同样不可或缺。
在生产线上，通过对零部件的图像检测，可以确保产品的质量。
例如，对电路板上的焊点进行图像分析，能够快速检测出虚焊、漏焊等缺陷，提高产品的合格率。
而且，在设备的组装过程中，利用图像处理技术可以实现对零部件的精准定位和装配，提高生产效率和装配精度。
在电机的故障诊断中，图像处理技术也有着独特的应用。
电机在运行过程中，其表面的温度分布会发生变化。
通过红外热成像技术获取电机表面的温度图像，然后对温度图像进行处理和分析，能够发现电机内部的过热部位，从而判断是否存在绕组短路、轴承磨损等故障。
此外，对电机振动的图像分析也可以帮助诊断电机的运行状态，及时发现故障并进行维修。
在电力系统的继电保护中，图像处理技术能够提高保护装置的性能。
• 185•电已成为人们生活中不可或缺的一部分，智能技术在电网领域的应用，提升了电力企业的服务水平、促进了电网的发展。
伴随着电网智能技术的深入应用，大量的图像数据随之产生，这时借助大数据图像处理技术，可以帮助企业解决海量数据的处理和保存难题，使企业工作量减少，工作人员工作效率、工作准确性提高，能带动企业的发展和提升企业的核心竞争力。
本文将针对智能电网的特点，以及大数据图像处理技术在智能电网的应用进行研究。
引言：随着科技的进步，人工智能已在各行业中有了广泛应用，并且取得了良好效果，人工智能被应用于电网领域，提升了电力企业的管理水平，减少了电能消耗，但人工智能在带来诸多优势的同时，也给电力企业的管理提出了更高要求。
将人工智能用于电网管理中，会产生大量的图像数据，图像数据保存和处理靠人力很难完成，这时借助大数据图像处理技术，可以很容易的完成大数据的储存和处理。
将大数据应用于电网领域，能加快电网的建设，增加电网和外界的联系。
下文将对智能电网的特点进行简要分析。
1 智能电网的特点智能电网是在物理电网基础上，将计算机技术、信息处理技术、通信技术、遥感技术等多种新型技术运用到物理电网的管理上，将这些技术通过组合使用、互相配合，最终形成高度集成的新型电网。
智能电网能提高电力运输的安全性和可靠性。
同时，智能电网还具备实时接收信息、处理的能力，能帮助电力公司更好的处理工作中的各种难题。
1.1 规模大智能技术在电力系统的应用，会产生很多的数据。
电网发展过程中，其负荷节点和电机节电会不断增加，再加上电网和负荷之间双向交互因素的影响，会使智能电网在实际运作过程中，产生海量的数据，这使得电力公司需要存储和处理的数据，都会成倍增加。
1.2 速度快电网运行过程中，由于负荷的波动，会产生很大的随机性，这也决定了电网的实时监测工作也具有较大的随机性。
电网在运行过程中，任何部分都可能会发生故障，而且往往是一个部分出现故障，会引发连锁反应，导致一部分区域出现问题，智能技术的应用，更是加快了这种连锁反应的速度，而且造成的损失和危害性也会加大（洪骏，大数据处理技术在智能电网中的分析与应用，计算机产品与流通，2018年第5期113页）。
基于图像处理技术的电力设备缺陷检测与识别研究摘要：在电力行业中，电力设备的缺陷检测与识别对于提高电网的可靠性和安全性至关重要。
传统的人工检测方法存在效率低、准确率不高等问题。
因此，基于图像处理技术的电力设备缺陷检测与识别成为了研究的焦点。
本文综述了基于图像处理技术的电力设备缺陷检测与识别的研究现状，并重点探讨了图像处理技术在电力设备缺陷检测与识别中的应用。
1.引言电力设备缺陷的发生会导致设备性能下降、工作效率降低，甚至可能引发火灾、爆炸等事故。
传统的电力设备缺陷检测方法主要依靠人工巡检，存在效率低、准确率不高等问题。
而基于图像处理技术的电力设备缺陷检测与识别可以提高检测的效率和准确率，具有重要的实际应用价值。
2.图像处理技术在电力设备缺陷检测与识别中的应用2.1 图像获取与预处理电力设备的缺陷通常表现为热点、过热、破损等特征，因此可以通过热红外图像、数字图像等方式获取电力设备的图像数据。
在数据获取后，需要对图像进行预处理，包括去噪、增强、图像分割等步骤，以提高后续缺陷检测与识别的准确性和鲁棒性。
2.2 特征提取与选择图像中包含了丰富的信息，因此需要运用图像处理技术来提取并选择有效的特征。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
为了提高特征的表达能力，可以结合深度学习方法进行特征提取与选择。
2.3 缺陷检测与识别算法缺陷检测与识别算法是基于图像处理技术的关键环节。
传统的算法包括阈值分割、边缘检测、形态学变换等，这些算法在简单场景中可能表现出良好的效果。
而对于复杂的电力设备缺陷，可以采用基于深度学习的算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，以提高缺陷检测与识别的准确率和泛化能力。
3.实验与结果分析本文采用了一组真实的电力设备图像数据进行实验，并比较了传统算法与深度学习算法在缺陷检测与识别上的效果。
实验结果表明，基于深度学习的算法相比于传统算法具有更好的检测与识别效果。
4.挑战与展望虽然基于图像处理技术的电力设备缺陷检测与识别已经取得了一定的研究成果，但仍面临一些挑战。
基于图像处理的受电弓状态检测技术研究的开题报告一、选题背景与意义电气化铁路是一种现代化交通方式，其发展已成为城市化、经济化和社会化的必然趋势。
受电弓作为电气化铁路的关键设备之一，五金物流出了重要地位。
受电弓状态的良好程度直接关系到电气化铁路的运行安全和稳定性。
目前，受电弓状态的检测主要采用人工巡查和电器检测相结合的方式，这种方式存在检测效率低、人力成本高的问题。
因此，研究基于图像处理技术的受电弓状态检测技术具有重要的现实意义和研究价值。
二、研究目的和内容本课题主要研究基于图像处理技术的受电弓状态检测技术，旨在通过图像处理技术对受电弓的状态进行检测和识别，并实现自动化监控，提高受电弓检测效率和准确度。
具体研究内容包括以下几个方面：1.构建受电弓状态检测系统硬件平台。
2.设计受电弓图像采集系统。
3.研究受电弓状态的算法，包括图像处理算法和模式识别算法。
4.优化算法，提高检测准确度和鲁棒性。
5.开发软件系统，实现受电弓状态的自动化监控。
三、研究方法和步骤本研究采用实验研究和数学建模相结合的方法，具体步骤如下：1.调研和分析受电弓状态检测技术的国内外研究现状和应用现状。
2.确定系统输入与输出对象及参数，建立数学模型。
3.构建系统硬件平台，设计图像采集系统，采集受电弓图像。
4.分析受电弓图像的特征，提取有效信息，建立分类模型。
5.测试和评估受电弓状态检测系统的性能指标并分析结果。
6.优化系统算法，提高检测准确度和鲁棒性。
7.开发软件系统，实现受电弓状态的自动化监控。
四、预期成果和意义成功研究基于图像处理技术的受电弓状态检测技术，将使受电弓的状态检测和监测实现自动化，提高检测效率和准确度，降低人力成本和维护成本，同时提高电气化铁路的运营安全和稳定性。
研究成果可在电气化铁路的维护管理、安全保障、质量检测等领域得到广泛应用，具有较高的社会经济效益和科学发展意义。
基于数字图像处理的电力设备自动识别研究
数字图像处理在电力设备自动识别方面具有广泛的应用前景。
在电网运维领域，电力设备的自动识别是一项重要的工作。
通过对图像的处理和分析，可以有效地区分不同类型的电力设备，提高运维效率和准确性。
本文将介绍数字图像处理在电力设备自动识别方面的研究。
数字图像处理可以通过图像增强和预处理技术，提高图像的质量和清晰度，从而更好地展示电力设备的特征。
图像增强技术包括去噪、锐化、对比度增强等方法，能够减少图像的噪声和模糊，突出电力设备的轮廓和特征。
数字图像处理还可以通过特征提取和分类算法，对电力设备进行自动识别。
特征提取是将图像中的关键特征信息提取出来，通常包括纹理、颜色、形状等特征。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和人工神经网络等。
通过对提取的特征进行分类，可以将电力设备识别为不同的类型，如变压器、开关设备等。
数字图像处理还可以结合深度学习和卷积神经网络等先进技术，提高电力设备的自动识别准确性。
深度学习模型可以通过大量的训练数据来学习电力设备的特征，从而实现更准确的分类。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够有效地提取图像的特征，从而实现更精确的识别结果。
计算机视觉图像处理技术在电力线路检测中的应用电力线路检测是电力行业必不可少的关键环节之一。
为了保证电力线路的安全性和可靠性，必须对电力线路进行定期检测和维护。
而随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理技术在电力线路检测中的应用也越来越广泛。
一、计算机视觉技术在电力线路检测中的应用1. 图像处理图像处理是计算机视觉技术的核心之一。
在电力线路检测中，图像处理技术用于处理从无人机等设备获取的高清晰度图像，帮助检测人员更细致、全面地检查电力线路的各个方面。
例如，对于电力杆的检测，图像处理技术可以识别杆子的形状、颜色和纹理等特征，并自动判断其是否存在异常情况，例如杆子的倾斜、损坏等。
这些异常情况会直接影响电力线路的使用寿命和安全性。
2. 目标检测在电力线路检测中，许多情况下需要检测的是线路上的各种设备和物品，例如电缆、绝缘子、接头等。
而目标检测技术可以帮助检测人员自动识别出这些设备和物品，以提高检测效率。
目标检测技术可以通过训练神经网络来识别不同的目标。
当从图片或视频源获取新图像时，目标检测技术可以自动检测出图像中的各种设备和物品，并标记出它们的位置和大小。
这些信息可以用于更快、更全面地检查电力线路上的各种设备和物品。
3. 视频分析视频分析技术是计算机视觉技术的另一个重要领域。
在电力线路检测中，视频分析可以帮助检测人员监视电力线路上的各种异常行为，例如鸟类滞留、树枝盘旋于电缆附近等。
视频分析技术可以使用算法来检测出不寻常的像素、速度、方向等，以便及时发现并处理异常情况。
这些技术还可以自动识别不同的动态模式，如水流、风、人类活动等，并基于这些模式来检测异常情况。
二、计算机视觉技术优势计算机视觉技术在电力线路检测中有许多优势。
最显著的优势是提高了检测效率，使检测人员能够更快速、更全面地检查电力线路上的各种设备和物品。
此外，计算机视觉技术还能自动记录检测结果，帮助检查人员更好地了解电力线路的使用情况并做出相应决策。
试析图像识别在电力信息化中的应用随着人工智能技术的快速发展，图像识别技术已经在很多领域应用，并逐步展现了其巨大的应用潜力。
在电力信息化领域中，图像识别技术也将发挥重要的应用作用，可以有效提高电力系统的运行效率和管理水平。
一、电力系统中图像识别技术的应用前景1. 智能变电站管理传统的变电站管理方式通常需要部署大量的人力和物力，清点和维护变电站的设备和电缆等需要消耗大量的时间和精力。
而基于图像识别技术的智能变电站管理系统可以自动采集变电站中各种设备的信息，将图像数据转化为数字信息进行处理，有效降低了管理成本，提高了变电站的管理效率。
2. 电网设备的检测和维护电力设备的检测和维护对于电网的安全和稳定运行具有至关重要的作用。
利用图像识别技术可以对各种设备的状态进行监测、预判和预警，及时发现设备的异常状态，并对其进行维修和保养。
同时，图像识别技术还可以对电网中常见的故障进行分析和诊断，提高了电网设备的可靠性和安全性。
3. 基于视觉的电力设施维护和管理电力设施维护和管理的主要任务是及时响应和处理各种异常和突发事件，保证电力系统的安全运行。
基于图像识别技术的电力设施维护和管理系统可以通过实时监测和分析图像数据，及时发现设施异常情况，并进行快速响应和处理，有效预防和处置各种安全事故。
1. 基于图像识别技术的智能用电计量系统智能用电计量系统是一种能够自动采集用户用电数据并进行分析和计量的设备。
基于图像识别技术的智能用电计量系统能够对用户用电设备进行自动监测和分析，并将数据上传至云端进行统计和分析。
通过对各用户用电数据的分析和处理，可以了解用户用电的情况和趋势，并为电力系统的管理和调度提供重要的参考数据。
传统的电力档案管理方式通常采用手工记录和管理，易出现误操作和遗漏现象。
而基于图像识别技术的电力档案智能化管理系统可以通过对电力档案中的图像信息进行自动采集和处理，实现电力档案的自动化管理和快速查询。
电缆故障对于电力系统的正常运营具有较大的影响。
电力系统可视化相关问题及其在发电厂中应用的研究的开题报告一、研究背景随着电力系统的不断发展和完善，电力系统可视化技术日益成熟并广泛运用于各个领域，成为电力系统运行、管理和维护的重要手段。
电力系统可视化是将电力系统的各种参数和状态以可视化的方式呈现给用户，通过图形化界面来显示电力系统的各种信息，以便用户能够更直观地了解电力系统运行的情况。
因此，电力系统可视化在电力系统的监控、调度、运维管理等方面具有重要的应用价值。
发电厂作为电力系统中的主要组成部分之一，在电力系统中具有非常重要的地位。
如何有效地对发电厂进行监测、管理和维护，保证发电厂的正常运行和电力系统的稳定性，已成为电力系统可视化技术需要解决的重要问题。
二、研究内容和目标本文主要研究电力系统可视化在发电厂中的应用，包括以下内容：1.分析电力系统可视化技术的发展现状和应用情况，了解电力系统可视化技术在发电厂中的现状。
2.对发电厂中的各种设备、仪表和传感器进行监测和采集，获取发电厂的各种状态信息。
3.开发发电厂专用的电力系统可视化软件，将采集的发电厂数据整合呈现出来，实现可视化操作。
4.应用电力系统可视化技术，对发电厂的各种设备、仪表和传感器进行实时监测和在线分析，及时检测和发现异常情况，确保发电厂的安全运行。
5.通过模拟实验和实际数据验证，评估电力系统可视化技术在发电厂中的应用效果，为电力系统可视化技术的应用提供可靠的理论和实践依据。
本研究的主要目标为：1.开发适用于发电厂的电力系统可视化软件，实现对发电厂各种设备、仪表和传感器的监测和采集。
2.通过电力系统可视化技术，实现对发电厂的实时监测和在线分析，确保发电厂的安全运行。
3.评估电力系统可视化技术在发电厂中的应用效果，为电力系统可视化技术的应用提供可靠的理论和实践依据。
三、研究方法本文主要采用实验研究法、数学统计法和比较分析法等方法进行研究。
1.实验研究法：选取某一发电厂为研究对象，对发电厂的各种设备、仪表和传感器进行监测和采集，获取发电厂的各种状态信息。
毕业设计（论文）开题报告题目名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究院系名称：电子信息学院班级：电气095学号：************学生姓名：*******：***2013年3月目录1图像处理技术在电力系统中的应用研究 (2)1.1图像处理技术在电力系统中的应用概述 (2)1.2图像处理技术的发展 (2)1.3图像处理技术研究的目的与意义 (3)2 国内外研究现状及分析和发展趋势 (4)3设计内容 (6)3.1 设计任务 (6)3.2 图像处理的基本原理及方法 (6)3.2.1图像处理的主要内容 (6)3.2.2图像的预处理 (7)3.2.3图像处理的主要工具 (9)3.2.4图像处理的分类 (9)3.2.5图像处理的应用领域 (10)3.3 图像处理技术的基本流程 (11)3.3.1图像边缘检测 (11)3.3.2图像几何校正 (12)3.3.3图像重采样 (12)3.3.4图像增强 (12)3.3.5图像融合 (13)3.3.6图像裁剪与拼接 (13)3.3.7图像压缩与编码 (13)4 本学期计划 (14)4.1 毕业设计的计划安排 (14)4.2毕业设计工作的研究方向和思路 (14)5 参考文献 (15)课题名称：图像处理技术在电力系统中的应用研究1 课题研究的目的和意义1.1 图像处理技术在电力系统中的应用概述电力工业是国民经济的重要基础产业，安全、稳定和充足的电力供应是保障国民经济健康稳定发展的前提。
在国家电网中，高压输电线路所处环境复杂、易受损害，因此确保其运行的安全就显得尤为重要。
传统的视频监控系统需要人工监看录像，监控性能受到监控者本身的生理因素的制约。
有研究表明: 人盯着屏幕看3 个小时后，注意力将降低70%。
随着我国高压输电线路的规模迅速增长，线路运行部门承担了越来越多的线路巡视维护工作量，急需用先进的技术来帮助线路维护人员提高工作效率。
图像处理技术借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。
能够大大减轻视频监控中人工劳动强度，同时可以减少误报漏报，还可以提高报警处理的及时性。
图像监控系统应用的范围非常广，最常见的是对民宅、停车场、公共场所、银行等的监控，以防止偷盗、破坏行为的发生，保障社会安全。
近年来图像处理技术在电力设备系统监控上也有大量应用: 如赵书涛等人利用图像的形状不变矩特征作为特征矢量，采用SVM 分类器识别各类电力设备，取得了较满意的识别效果，实现了变电站的无人值守; 刘金春利用小波不变矩来提取图像的边缘特征，通过与无故障图像的小波不变矩比较，分析出图像的变化情况，实现了对变电站的自动监控。
因此图像处理技术能在电力系统的安全监测中发挥重大作用。
1.2 图像处理技术的发展随着视频技术在电力系统中的广泛应用，图像信息的作用越来越重要。
利用图像处理技术对电力设备的状态进行分析，可以对表征电力设备的物理量或状态进行检测或识别，及时发现异常现象和潜在故障，对电力系统安全稳定运行具有重要意义。
同时随着人类步入信息时代，图像处理技术迅速发展起来，尤其是计算机技术的迅猛发展，使得图像处理技术得以广泛应用于众多的科学和工程领域。
针对彩色图像的曝光不足的问题展开研究。
通过数字图像处理技术进行处理，提高了图像的可视性。
图像是人类智能活动重要的信息来源之一，是人类相互交流和认识世界的主要媒体。
随着信息高速公路、数字地球概念的提出,人们对图像处理技术的需求与日剧增，同时 VLSI 技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。
图像处理技术是图像识别和分析的基础，所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要，对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值，包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。
数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。
近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。
图像处理技术的大发展是从 20 世纪 90 年代初开始的。
自 1986 年以来，小波理论与变换方法迅速发展，它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处，被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。
Mallat 在 1988 年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。
小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。
随后数字图像处理技术迅猛发展，到目前为止，图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。
进入 21 世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。
属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。
该技术终将成为一门引人注目、前景远大的新型学科1.3 图像处理技术研究的目的与意义对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是图像处理的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
图像是人类获取和交换信息的主要来源，是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，所以图像成为心理学，生理学，计算机科学等诸多方面学者研究示图感知的有效工具。
图像处理是一门实用的科学，在军事，航空，航天，遥感，电力，通信，医学，教育等领域得到广泛应用。
作为处理人类获取的视觉信息的数字图像处理，在现代生活中有着发挥着越来越重大的作用。
数字图像质量的好坏直接影响到后续的处理结果，因此需要对获取的数字图像进行预处理，以期达到提升图像质量，保证处理结果的目的。
数字图像处理被广泛应用于生物医学、材料、遥感、通信、交通管理、军事侦察、文档处理和工业自动化等众多领域。
而数字图像预处理是数字图像处理得一部分,它在整个图像处理领域发挥着重要的作用。
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和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性等等，我国图像处理水平远远落后于世界先进水平，技术的发展需求迫在眉睫。
因此本课题通过对图像预处理技术及应用进行概述，让人们对图像预处理技术有一个系统的了解，借以增强人们对图像处理技术的认识和应用。
2 国内外研究现状及分析和发展趋势图像处理又称为计算机图像处理，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。
数字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，也推动了图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，图像处理都发挥了巨大的作用。
随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT 的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
图像处理虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
就图像处理的研究方向来说，自20世纪60年代第三代数字计算机问世以后，数字图像处理技术出现了空前的发展，在该领域中需要进一步研究的问题主要有如下五个方向：1、在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题；2、加强软件研究，开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法；3、加强边缘学科的研究工作，促进图像处理技术的发展；4、加强理论研究，逐步形成处理科学自身的理论体；5、时刻注意图像处理领域的标准化问题。
然而图像处理技术还面临着一些问题，（1）处理信息量很大。
数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
（2）占用频带较宽。
数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要。
（3）各像素相关性大。
数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
（4）无法复现三维景物的全部几何信息。
