传统图像处理（Traditional Image Processing）是指基于数学和信号处理的方法对图像进行分析、增强和特征提取的技术，不依赖于深度学习或神经网络。它主要包括以下几个核心内容：

1. 图像预处理（Preprocessing）

目的是改善图像质量，便于后续处理：
- 灰度化：将彩色图像转为灰度图像（如RGB转灰度）。
- 平滑/去噪：
- 均值滤波：用邻域平均值平滑图像。
- 高斯滤波：加权平均，保留边缘更好。
- 中值滤波：去除椒盐噪声。
- 锐化：突出边缘（如使用拉普拉斯算子或非锐化掩模）。
- 直方图均衡化：增强对比度。

2. 边缘检测（Edge Detection）

提取图像中的边缘信息：
- 一阶微分算子：
- Sobel：检测水平和垂直边缘。
- 二阶微分算子：
- Laplacian：对噪声敏感，但能检测更细的边缘。
- Canny边缘检测（经典方法）：
包括高斯滤波→梯度计算→非极大值抑制→双阈值检测。

3. 特征提取（Feature Extraction）

从图像中提取有意义的特征：

  • 角点检测：
  • Harris角点检测：通过局部窗口灰度变化识别角点。
  • FAST：快速角点检测（基于像素比较）。
  • 直线检测：
  • 霍夫变换（HoughLines）：检测直线、圆等几何形状。
  • 纹理特征：
  • LBP（局部二值模式）、Gabor滤波器。

4. 图像分割（Image Segmentation）

将图像划分为有意义的区域：

  • 阈值分割：
  • 全局阈值（如Otsu算法）：自动选择最佳阈值。
  • 自适应阈值：针对光照不均的图像。
  • 区域生长：基于像素相似性合并区域。
  • 分水岭算法：基于梯度分割粘连对象。

5. 形态学处理（Morphological Operations）

用于二值图像的结构分析：

  • 膨胀（Dilation） / 腐蚀（Erosion）：扩大或缩小物体轮廓。
  • 开运算（Opening）：先腐蚀后膨胀，去除小噪声。
  • 闭运算（Closing）：先膨胀后腐蚀，填充小孔。

6. 图像匹配与描述（Matching & Description）

  • 特征描述子：
  • SIFT（尺度不变特征变换）。
  • SURF（加速版的SIFT）。
  • ORB（基于FAST角点和BRIEF描述子，效率高）。
  • 模板匹配：通过滑动窗口匹配目标（如cv2.matchTemplate）。

7. 传统图像处理的应用场景

  • 工业检测：缺陷检测、尺寸测量。
  • 医学影像：X光增强、细胞分割。
  • OCR：文字识别前的预处理。
  • 自动驾驶（早期）：车道线检测（Hough变换）、交通标志识别。

与传统方法的对比

  • 优点：计算效率高、可解释性强、无需大量数据。
  • 缺点：依赖人工设计特征，对复杂场景（如遮挡、光照变化）鲁棒性较差。

传统图像处理是计算机视觉的基础，许多方法仍与深度学习结合使用（如Canny边缘检测作为CNN的预处理）。