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图像处理算法归纳

图像处理算法归纳...........................................................................................................................1

1 颜色空间.......................................................................................................................................2

2 图像的增强...................................................................................................................................4

3 阈值化...........................................................................................................................................7

4 边缘检测的算法.........................................................................................................................12

5 形态学.........................................................................................................................................15

6 连通区域法.................................................................................................................................19

7 灰度级插值.................................................................................................................................23

8 角度检测.....................................................................................................................................25

为了改变图像整体偏暗或整体偏亮，或灰度层次不丰富的情况，可以将原图像的直方图通过变换

函数修正为均匀的直方图，使直方图不再偏于低端，也不再偏于高端，而是变成比较均匀的分布。其

计算步骤如下（车牌定位与字符分割的研究与实现[2]）

1 统计原始图像的各灰度级的像素数目 ni

2 统计原始图像各灰度级的频数：Pf=ni/n;n 为总的像素数目

3 根据 Pf 计算累计分布函数,此分布函数值为 0~1 之间；用其乘 255 可得映射后的灰度值。

灰度拉伸

灰度拉伸是根据灰度直方图的分布拉伸某段灰度区间以改善输出图像。灰度拉伸功能用于加强选

择区域的对比度；它在 0 到 255 之间按顺序取两点 X1 和 X2，他们将 0-255 之间的灰度划分成

[0,x1],[x1,x2]和[x2,255]三个灰度区间；采取一个分段式的灰度拉伸方程来强化车牌前景和背景间的灰

度差异。（车牌定位与字符分割的研究与实现[2]）。通过调整 Y1 和 Y2 的大小改变灰度拉伸方程在[0,X1]

和[X2,255]之间的斜率，突出[X1,X2]间的车牌区域。

2.2 图像平滑

图像在生成或传输过程中页常受到各种噪声源的干扰和影响而使图像处理变差。有时抽样效果差

的系统同样给图像带来噪声，在图像上的反映就是使原本均匀和连续变化的灰度突然变大或变小，形

成一些虚假的边缘或轮廓。抑制或消除这类噪声而改善图像质量的过程称为图像的平滑过程。平滑分

空域上和频域上的平滑算法。

2.2.1 空域处理

2.2.1.1 领域平均法

领域平均法中，我们假定图像时由去多灰度恒定的小块组成，相邻像素间有很高的空间相关性。

而噪声是统计独立地叠加在图像上的，其均值为 0。因此，可以用领域内各像素灰度值的平均值代表

原来的灰度值，实现图像的平滑。

简单平均值：

设图像中某像素的灰度值为 f(x,y)，它的领域 s 为 M*N 大小的窗口，则平滑后的灰度值为：

阈值平均法

设图像中某像素的灰度值为 f(x,y)，取以该像素为中心点的 M*N 大小的窗口，则平滑后的灰度值

为：

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