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图像处理的基本方法有：图像变换、图像平滑、图像增强、图像分割和图像特征提取等 图像变换就是将图像在空间域的处理转换为变换域的处理。因为图像阵列大，如果直接在空间域进行处理，运算量将会非常大，而采用图像变换，如沃尔什变换、傅里叶变换、离散余弦变换等进行处理，则不仅能大大减少计算量，还能得到更加有效的处理。图像平滑技术是抑制图像噪声的一种有效方式，使用合适的图像平滑方法可以有效地消除图像在捕捉和传输过程中产生的噪声。常见的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波、低通滤波、小波滤波以及由多种方法综合而成的合成滤波等。图像增强是指在特定的场合有目的的强调图像的局部或者整体特性。即使同一张图像，在不同的场合中，图像增强所用的算法一般也是不同的，其有用成分要视场合而定。图像分割时把图像分成若干有意义的区域的处理方式。一般而言，图像分割可以分成基于边缘检测的分割方法和基于区域生长的分割方法。图像特征指的是图像的属性或者原始特性。其中，有些特征是视觉能够直接识别得到的，比如亮度、纹理、色彩等，还有些特征是需要通过一定的变换或者测量之后才能得到的，比如直方图、变换频谱等。图像特征提取就是将能够把某
一具体图像与其它图像区别开的特征提取出来，再通过数学表达方式描述这些特征，以便计算机进行处理
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