灰度处理:将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
一幅图像在获取和传输等过程中,会受到各种各样的噪声干扰。图像噪声来自多方面, 有系统外部的干扰,如电磁波或经电源串进系统内部而引起的外部噪声,也有来自系统内部的干扰,如摄像机的热噪声,电器的机械运动而产生的抖动噪声等。这些噪声干扰使图像退化,质量下降,表现为图像模糊,特征淹没, 对图像分析不利。图像的平滑是一种实用的数字图像处理技术, 主要目的是为了减少噪声。一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声,又不使图像边缘轮廓和线条变模糊。一般情况下,减少噪声的方法可以在空间域或频率域进行处理。空间域可以用邻域平均、 空间低通滤波、 多图像平均、 中值滤波等方法来减少噪声。在频率域,由于噪声频谱通常在高频部分,因此可以采用各种形式的低通滤波器的方法减少噪声。
图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255,也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,特别是在实用的图像处理中,以二值图像处理实现而构成的系统是很多的,要进行二值图像的处理与分析,首先要把灰度图像二值化,得到二值化图像,这样子有利于再对图像做进一步处理时,图像的集合性质只与像素的值为0或255的点的位置有关,不再涉及像素的多级值,使处理变得简单,而且数据的处理和压缩量小。二值图像在图像分析中应用非常广泛,二值图像就是指只有两个灰度级的图像,二值图像具有存储空间小,处理速度快,可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。更重要的是,在二值图像的基础上,还可以进一步对图像处理,获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征 。
追问不只是有这两个过程吧。我要识别蓝色的话要经过那几个步骤啊?
追答应该有检测颜色的函数吧