圖像增強各種方法的優(yōu)缺點？對比度增強方法適用于低對比度圖像，通過線性和非線性變化，修改每個像素的灰度值，從而改變圖像的動態(tài)范圍，達到圖像增強的目的。直方圖均衡化對低灰度范圍的高頻圖像和暗區(qū)細節(jié)不清晰的

圖像增強各種方法的優(yōu)缺點？

對比度增強方法適用于低對比度圖像，通過線性和非線性變化，修改每個像素的灰度值，從而改變圖像的動態(tài)范圍，達到圖像增強的目的。

直方圖均衡化對低灰度范圍的高頻圖像和暗區(qū)細節(jié)不清晰的圖像有很好的增強效果。但這兩種方法的缺點是不能有效地抑制噪聲。對于圖像中孤立和散射的噪聲點，可以平滑地去除。線性濾波方法簡單，去噪效果明顯，但同時也會導(dǎo)致圖像邊緣位置的變化和細節(jié)的模糊甚至丟失。非線性濾波能較好地保持圖像邊緣位置和圖像質(zhì)量，但算法的實現(xiàn)較線性濾波困難。平滑時，圖像的邊緣往往是模糊的。圖像銳化的作用是增強灰度對比度，使模糊圖像變得更清晰。

圖像預(yù)處理一般有哪些方法？

圖像預(yù)處理是將每個字符圖像分開，并發(fā)送到識別模塊進行識別。這個過程稱為圖像預(yù)處理。在圖像分析中，首先對輸入圖像進行處理，然后進行特征提取、分割和匹配。

對于機器視覺系統(tǒng)，圖像預(yù)處理方法不考慮圖像退化的原因，只對圖像中感興趣的特征進行選擇性的突出，對不需要的特征進行衰減。因此，預(yù)處理后的輸出圖像不需要近似原始圖像。這種圖像預(yù)處理方法統(tǒng)稱為圖像增強。圖像增強主要有兩種方法：空間域方法和頻域方法。

常用的圖像濾波方法用于圖像預(yù)處理：

1、高斯濾波

2、拉普拉斯濾波

3：均值濾波

4、中值濾波

5、形態(tài)濾波

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