计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作_视觉控制软件图像滤波,形态学

计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作

• 一、前言
• 二、滤波：图像的精细化处理​
• • 2.1 滤波基础概念​
  • • 2.1.1 滤波的本质​
    • 2.1.2 图像噪声来源与类型​
  • 2.2 线性滤波​
  • • 2.2.1 均值滤波​
    • 2.2.2 高斯滤波​
  • 2.3 非线性滤波​
  • • 2.3.1 中值滤波​
• 三、边缘检测：图像轮廓的精准捕捉​
• • 3.1 边缘的内涵与意义​
  • • 3.1.1 边缘的定义​
    • 3.1.2 边缘检测的重要性​
  • 3.2 经典边缘检测算法​
  • • 3.2.1 梯度算子​
    • 3.2.2 Canny 边缘检测算法​
• 四、形态学操作：基于形状的图像雕琢​
• • 4.1 形态学操作基础概念​
  • • 4.1.1 形态学操作的基本思想​
    • 4.1.2 结构元素的选择与影响​
  • 4.2 膨胀与腐蚀​
  • • 4.2.1 膨胀​
    • 4.2.2 腐蚀​
  • 4.3 开运算与闭运算​
  • • 4.3.1 开运算​
    • 4.3.2 闭运算​
• 五、总结​
• 致读者一封信

计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。

一、前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是