[opencv]图像预处理方案及方式
像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点。
图像预处理,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。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、*滑、复原和增强等步骤。
1.滤波:滤波(Wave filtering)是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。ps:均值、中值、高斯滤波在一定程度上会影响图像的清晰度,清晰图像无需进行滤波,一般都是有明显的噪点时才进行滤波处理。
2.图像的归一化和直方图有相似性,在一定程度上可以将诡异哈理解为0-255的像素值变为0-1之间,缩小了其分配距离。ps:在目标与背景灰度差别较大时,用较好,否则会出现粘连导致无法分割。
3.图像的*滑(滤波)是对图像灰度跳变的一种抑制,图像的锐化则相反,它是对图像的灰度跳变部分的一种增强,突出图像的细节变化信息;PS:*滑和锐化都属于滤波,都用同一个函数,都是先建立个滤波器,但区别在于选择的方式算子不同;例如:建立一个滤波器为:h = fspecial(type,parameter);再通过该滤波器对图像进行滤波决定是*滑还是锐化:filterImage = imfilter(srcImage,h);
4.锐化往往也“增强”了噪声,可以将图像锐化和*滑结合使用,若图像本身就有很明显的噪声,可先*滑再锐化,若图像锐化后有了噪声,可再进一步去进行*滑处理;
数字化
几何变换
归一化
*滑
复原
增强
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