圖像增強(qiáng)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)？對(duì)比度增強(qiáng)方法適用于低對(duì)比度圖像，通過(guò)線性和非線性變化，修改每個(gè)像素的灰度值，從而改變圖像的動(dòng)態(tài)范圍，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。直方圖均衡化對(duì)低灰度范圍的高頻圖像和暗區(qū)細(xì)節(jié)不清晰的

圖像增強(qiáng)各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)？

對(duì)比度增強(qiáng)方法適用于低對(duì)比度圖像，通過(guò)線性和非線性變化，修改每個(gè)像素的灰度值，從而改變圖像的動(dòng)態(tài)范圍，達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的。

直方圖均衡化對(duì)低灰度范圍的高頻圖像和暗區(qū)細(xì)節(jié)不清晰的圖像有很好的增強(qiáng)效果。但這兩種方法的缺點(diǎn)是不能有效地抑制噪聲。對(duì)于圖像中孤立和散射的噪聲點(diǎn)，可以平滑地去除。線性濾波方法簡(jiǎn)單，去噪效果明顯，但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致圖像邊緣位置的變化和細(xì)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(shí)現(xiàn)較線性濾波困難。平滑時(shí)，圖像的邊緣往往是模糊的。圖像銳化的作用是增強(qiáng)灰度對(duì)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(gè)字符圖像分開(kāi)，并發(fā)送到識(shí)別模塊進(jìn)行識(shí)別。這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為圖像預(yù)處理。在圖像分析中，首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行處理，然后進(jìn)行特征提取、分割和匹配。

對(duì)于機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，圖像預(yù)處理方法不考慮圖像退化的原因，只對(duì)圖像中感興趣的特征進(jìn)行選擇性的突出，對(duì)不需要的特征進(jìn)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(chēng)為圖像增強(qiáng)。圖像增強(qiáng)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

推薦做美容項(xiàng)目，包括大眼睛、瘦臉、磨皮、美白、粉刺、各種濾鏡、馬賽克等會(huì)涉及到圖像形態(tài)變換、圖像銳化、增強(qiáng)、模糊、連通閾值、插值、色彩空間轉(zhuǎn)換等，認(rèn)真做，嘗試閱讀opencv源代碼，推薦使用C，推薦毛興云的opencv3編程入門(mén)，做完基本的數(shù)字圖像處理后就基本掌握了，然后做一個(gè)小的圖像識(shí)別項(xiàng)目，比如車(chē)牌識(shí)別、分類(lèi)等，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和hog特征提取，推薦SVM或者adboost，最后，你可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，然后你會(huì)發(fā)現(xiàn)你以前確實(shí)很掙扎，深度學(xué)習(xí)可以這樣暫停！但是。。自古以來(lái)，你就可以通過(guò)任督通道。久而久之，你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己的優(yōu)勢(shì)！右