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(3) 图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般应根据降质过程建立“降质模型",再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。
(4) 图像分割:图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。
(5) 图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性;一般图像的描述方法采用二文形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法;对于特殊的纹理图像可采用二文纹理特征描述。随着研究的深入发展,已开始进行三文物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
(6) 图像分类(识别):图像分类属于模式识别的范畴,主要内容是图像经过某些预处理后,进行图像分割和特征提取,从而进行分类。图像分类常采用经典的模式识别方法。近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经
网络
模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
数字图像技术在近年来被国内外许多学者运用到裂纹检测中,取得了很多突破性的成绩,他们在一定程度上证明了图像检测方法在现实中是可行的,并且有着许多优越性。虽然基于MATLAB软件的裂纹识别的技术还不是很成熟,部分的技术还在试验阶段,但是相信在日后肯定会被广泛的应用。
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