CCD摄像法在测量材料直径方面的应用(07-100)

　　数字图像处理就是把在空间上离散的，幅度上量化的分层的数字图像，经过一些特定的数理模式进行加工处理，以达到有利人眼视觉或某种接收系统所需要的图像的过程。数字图像处理的过程包括：

　　图像变换：几何变换，平移，转置，旋转，缩放等;傅立叶变换;小波变换等。

　　图像滤波：各种图像数据，在形成、传输、接收和处理过程中，内于受到通过媒质的实际性能和接收设备的限制，不可避免地存在外部干扰和内部干扰。这些随机干扰使得图像信号质量下降。为了改善这些下降的图像质量，图像处理一般采用两种技术，即图像恢复技术和图像增强技术。在上述两种处理手段中，通常采用的具体方法有：改变图像的亮度;变换图像的对比度(图像亮度的最大值和最小值之比);图像滤波;图像校正等。这其中，图像滤波起着重要的作用。滤波技术能有效地抑制(平滑)各种噪声、加强(锐化)边缘信息，将很大程度上改善图像质量，提高后续工作(如图像分割)的精度。

　　线性滤波器：线性均值滤波因为理论基础完善、数学处理简单、易于采用FFT和硬件实现等优点，一直在图像滤波领域占有举足经重的地位。线性均值滤波对加性高斯噪声有较好的平滑作用。均值滤波是采用N*N(如：3×3，5×5，7×7)窗口对图像进行滤波操作。滤波的目的，将叠加窗口N×N各像素灰度值加权平均，然后该窗口每个像素点的灰度值用加权平均值代替，达到滤波的效果，这种滤波方式可去除图像中如尖锐噪声等噪声的影响，进一步优化图像。均值滤波就是用一个含有奇数点的滑动窗口，将窗口正中的那一点的值用窗口内各点的平均值代替。假设窗口内有九点，其值为80，90，200，110，120，110，130，120，120。那么此窗口内各占均值即为120。

　　图2 均值滤波过程

　　中值滤波器：中值滤波器对于抑制冗长拖层概率分布噪声的效果最好;对正态分布噪声，中值滤波的方差比线性均值滤波的方差大57%。中值滤波和均值滤波类似，只不过把滤波窗口内像素点的灰度值排序，取中间值代替每个像素点的灰度值。中值滤波就是用一个含有奇数点的滑动窗口，将窗口正中的那一点的值用窗口内各点的中值代替。假设窗口内有五点，其值为80，90，200，110，120。那么此窗口内各占中值即为110。中值滤波过程如图2示。