T图像处理简介

1.图像滤波

   高斯滤波——一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声（导爆管图像）。

    均值滤波——以图像模糊为代价来消除噪声。

    中值滤波——非线性滤波方法，可克服对图像细节的模糊，且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效。其基本思想                           是利用该像素一定邻域内像素点的中值来代替该像素点的值。

    K最近邻滤波。

    低通空域滤波。

2.图像锐化

3.图像增强

    灰度变换——主要利用点运算来修正像素灰度，由输入像素点的灰度值确定相应输出点的灰度值，是一种基于图像变换的操作（逆反处理、阈值变换、灰度拉伸、灰度切分、动态范围调整）。

    直方图增强。

4.图像分割

   a.边缘检测

       一阶边缘检测算子——Roberts、Prewitt、Sobel。

       二阶微分边缘算子——拉普拉斯算子（Laplacian）、高斯拉普拉斯算子（LoG）、Canny算子。

       形态学边缘检测——采用形态学膨胀与腐蚀运算相结合来获取图像的形态学梯度。

    b.基于先验知识的ROI提取

    c.直方图反向投影

       基于灰度的直方图反向投影算法——灰度图像中，某种灰度值在整幅图像中所占面积越大，其在直方图中的值越大，则反向投影时，其对应的像素的新值就越大。

       基于GLCM（结合灰度共生矩阵与反向投影）。

    d.阈值分割   

       固定全局阈值分割、自适应全局阈值分割（基本全局阈值，大津法，双峰法，最大熵分割法）。

       局部阈值分割。

    e.轮廓算法

5.图像变换

    a.形态学处理

       腐蚀与膨胀

       开运算与闭运算：（1）开运算——先腐蚀后膨胀，具有消除细小物体，在纤细处分离物体和平滑较大物体边界                                         的作用。

                                    （2）闭运算——先膨胀后腐蚀，具有填充物体内细小空洞，连接邻近物体和平滑边界的作                                             用。

       形态骨架提取

    b. 几何变换

        平移、缩放（最邻近元法，双线性内插法、三次内插法）、旋转。

        仿射变换

    c.图像轮廓拟合 

    d.图像的直-极坐标变换