在机器视觉领域中，图像预处理是一项非常重要的技术。它是指在对图像进行进一步处理之前，对原始图像进行一系列的操作，以提高图像质量、减少噪声、增强图像特征等目的。本文将介绍一些常用的图像预处理技术，并通过配图说明，帮助初学者更好地理解这些技术。

图像去噪是图像预处理中最常见的任务之一。噪声是由于图像采集过程中的各种因素引入的，如传感器噪声、信号干扰等。常用的图像去噪方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

均值滤波是一种简单的滤波方法，它将图像中的每个像素替换为其周围像素的平均值。这样可以有效地平滑图像，减少噪声的影响。

优缺点： 均值滤波的特点是算法简单，计算速度快，缺点是去噪声的同时去除了很多细节部分，将图像变得模糊。

左侧我加了白噪声，右侧是复原之后的样子。

中值滤波则是将图像中的每个像素替换为其周围像素的中值。相比于均值滤波，中值滤波更适用于去除椒盐噪声1等离群点。

高斯滤波则是利用高斯函数对图像进行滤波，它可以更好地保留图像的细节信息。

图像增强是通过一系列的操作，使图像在视觉上更加清晰、明亮、对比度更强。常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和锐化。

直方图均衡化是一种通过调整图像像素的分布，使其更加均匀的方法。它通过对图像的像素值进行统计，然后重新映射像素值，使得图像的直方图更加平坦，从而增强图像的对比度。

对比度拉伸是一种简单的增强方法，它通过线性变换将图像的像素值映射到一个更大的范围，从而增强图像的对比度。

锐化则是通过增强图像的边缘信息，使图像更加清晰。常用的锐化方法有拉普拉斯算子和Sobel算子。

图像尺寸调整是将图像的大小调整到指定的尺寸，常用于图像缩放、裁剪等操作。常用的图像尺寸调整方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值。

最近邻插值是一种简单的插值方法，它将目标像素的值设置为最接近的原始像素的值。

双线性插值则是通过对目标像素周围的四个原始像素进行加权平均，来计算目标像素的值。

双三次插值则是在双线性插值的基础上，进一步考虑了更多的原始像素，从而得到更高质量的插值结果。

图像旋转是将图像按照指定的角度进行旋转。常用的图像旋转方法有最邻近插值法、双线性插值法和双三次插值法。

最邻近插值法是一种简单的插值方法，它将目标像素的值设置为最接近的原始像素的值。

双线性插值法则是通过对目标像素周围的四个原始像素进行加权平均，来计算目标像素的值。

双三次插值法则是在双线性插值法的基础上，进一步考虑了更多的原始像素，从而得到更高质量的插值结果。

通过以上介绍，我们了解了一些常用的图像预处理技术及其原理。这些技术在机器视觉领域中起着重要的作用，可以提高图像的质量、减少噪声、增强图像特征等。初学者可以通过学习和实践这些技术，逐步掌握图像预处理的基本原理和方法，为后续的图像处理任务打下坚实的基础。

后续文章会逐个深究，从数学原理到算法实现，分别以opencv和halcon入手，进行更详细的介绍。

椒盐噪声是一种常见的图像噪声类型，它在图像中随机地出现黑色和白色的像素点，类似于椒盐的颗粒。这种噪声通常是由于图像采集或传输过程中的干扰引起的，例如摄像头传感器的故障或信号传输中的干扰,如下图中右侧小猪图片中的白色噪点。 ↩︎