1. 图像处理的基本内容
图像处理的基本内容可以归结为：
- 对图像进行增强或修改。
以改变或强调图像信息的某些特点(增强有用信息，无用信息)，改善图像的视觉质量；
- 描述图像的特征并进行特征抽取和分析。
例如提取图像的纹理特征、频谱特征、边界特征和颜色特征等；对像素用某个标准衡量并进行分类比较，将抽取的特征归结为一定的模式，这属于模式识别的范围；
- 图像的重建(Reconstruction)。
对图像的某些部分合并或进行重新组织，这种技术是从N—1维的信息用某种算法得到N维的图像，例如计算机视觉就是这样的一种技术。
霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。其基本思想就是把图像平面上的点对应到参数平面上的曲线，最后通过统计特性来解决问题。自1962年Hough公布了该算法以来，由于其良好的抗噪声性能和对部分遮盖的不敏感等特性，霍夫变换在模式识别领域得到广泛的应用，如直线、圆、椭圆、矩形等几何图形检测，任意形状区域的边界提取，二维或三维运动的参数估计等。
下面就于本论文相关的直线和圆的识别进行简单的介绍。
1.1 霍夫变换识别直线
霍夫变换识别直线，是将图像空间中的一点变换为参数空间中的一条直线。图像空间中同一直线上的点，经霍夫变换所形成的直线相交于参数空间中的一点，该点坐标代表图像空间中直线的斜率及截距。利用累加数组累计参数空间中通过该点的直线条数，即代表图像空间中直线上的点数
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