滲金屬

[拼音]：tuxiang yuchuli

[英文]：image preprocessing

在影象分析中，對輸入影象進行特徵抽取、分割和匹配前所進行的處理。影象預處理的主要目的是消除影象中無關的資訊，恢復有用的真實資訊，增強有關資訊的可檢測性和最大限度地簡化資料，從而改進特徵抽取、影象分割、匹配和識別的可靠性。預處理過程一般有數字化、幾何變換、歸一化、平滑、復原和增強等步驟。

數字化

一幅原始照片的灰度值是空間變數（位置的連續值）的連續函式。在M×N點陣上對照片灰度取樣並加以量化（歸為2b個灰度等級之一），可以得到計算機能夠處理的數字影象。為了使數字影象能重建原來的影象,對M、N和b值的大小就有一定的要求。在接收裝置的空間和灰度分辨能力範圍內,M、N 和b的數值越大,重建影象的質量就越好。當取樣週期等於或小於原始影象中最小細節週期的一半時，重建影象的頻譜等於原始影象的頻譜，因此重建影象與原始影象可以完全相同。由於M、N 和b三者的乘積決定一幅影象在計算機中的儲存量，因此在儲存量一定的條件下需要根據影象的不同性質選擇合適的M、N 和b值，以獲取最好的處理效果。

幾何變換

用於改正影象採集系統的系統誤差和儀器位置的隨機誤差所進行的變換。對於衛星影象的系統誤差，如地球自轉、掃描鏡速度和地圖投影等因素所造成的畸變,可以用模型表示,並通過幾何變換來消除。隨機誤差如飛行器姿態和高度變化引起的誤差，難以用模型表示出來，所以一般是在系統誤差被糾正後，通過把被觀測的圖和已知正確幾何位置的圖相比較，用圖中一定數量的地面控制點解雙變數多項式函式組而達到變換的目的。

歸一化

使影象的某些特徵在給定變換下具有不變性質的一種影象標準形式。影象的某些性質，例如物體的面積和周長，本來對於座標旋轉來說就具有不變的性質。在一般情況下，某些因素或變換對影象一些性質的影響可通過歸一化處理得到消除或減弱，從而可以被選作測量影象的依據。例如對於光照不可控的遙感圖片，灰度直方圖的歸一化對於影象分析是十分必要的。灰度歸一化、幾何歸一化和變換歸一化是獲取影象不變性質的三種歸一化方法。

平滑

消除影象中隨機噪聲的技術。對平滑技術的基本要求是在消去噪聲的同時不使影象輪廓或線條變得模糊不清。常用的平滑方法有中值法、區域性求平均法和k 近鄰平均法。區域性區域大小可以是固定的，也可以是逐點隨灰度值大小變化的。此外，有時應用空間頻率域帶通濾波方法。

復原

校正各種原因所造成的影象退化，使重建或估計得到的影象儘可能逼近於理想無退化的像場。在實際應用中常常發生影象退化現象。例如大氣流的擾動，光學系統的像差，相機和物體的相對運動都會使遙感影象發生退化。基本的復原技術是把獲取的退化影象g(x，y)看成是退化函式h(x，y)和理想影象f(x，y)的卷積。它們的傅立葉變換存在關係 G(u，v＝H(u，v)F(u，v)。根據退化機理確定退化函式後，就可從此關係式求出F(u，v)，再用傅立葉反變換求出f(x，y)。通常把

稱為反向濾波器。實際應用時，由於H(u，v)隨離開uv平面原點的距離增加而迅速下降，為了避免高頻範圍內噪聲的強化，當u2+v2大於某一界限值W娿時，使M(u，v)等於1。W0的選擇應使H(u，v)在 u2+v2≤W娿範圍內不會出現零點。影象復原的代數方法是以最小二乘法最佳準則為基礎。尋求一估值弮,使優度準則函式值最小。這種方法比較簡單，可推匯出最小二乘法維納濾波器。當不存在噪聲時，維納濾波器成為理想的反向濾波器。

增強

對影象中的資訊有選擇地加強和抑制，以改善影象的視覺效果，或將影象轉變為更適合於機器處理的形式，以便於資料抽取或識別。例如一個影象增強系統可以通過高通濾波器來突出影象的輪廓線，從而使機器能夠測量輪廓線的形狀和周長。影象增強技術有多種方法，反差展寬、對數變換、密度分層和直方圖均衡等都可用於改變影象灰調和突出細節。實際應用時往往要用不同的方法，反覆進行試驗才能達到滿意的效果。

參考書目

A.Rosenfeld and Avinash C.Kak，Digital Picture Processing，Vol.Ⅰ-Ⅱ，Academic Press，New York,1982.