圖像信號在其形成、CL-200IR-X-TSL傳輸和記錄過程中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)、工作環(huán)境和記錄設(shè)備的不完善，會引入噪聲而使圖像質(zhì)量下降，或稱退化。對有噪圖像來說，其后續(xù)處理（如特征提取圖

像分析和識別、圖像壓縮等）的成敗往往取決于其前期處理的效果和質(zhì)量。尤其是在惡劣和高噪聲環(huán)境下（如軍事電子對抗、工業(yè)機(jī)器人、歷史文物資料等）得到的一些低信噪比圖像，如前期處理效果不佳，則后續(xù)處理往往難以為繼。因此，這部分的工作具有相當(dāng)重要的意義。

  中值濾波是常用的濾波方法。中值濾波是一種去除噪聲的非線性處理方法。開始，中值濾波用于時間序列分析，后來被用于圖像處理，并在圖像的去噪復(fù)原中取得了較好的效果。中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像中一個像素點(diǎn)的灰度值用該點(diǎn)的一個小鄰域中各點(diǎn)值的中值代替。把一個點(diǎn)的特定長度或形狀的鄰域稱作窗口。鄰域的大小決定在多少個數(shù)值中求中值，窗口的形狀決定在什么樣的幾何空間中取元素計算中值。對二維圖像，窗口的形狀可以是矩形、圓形及十字形等，它的中心一般位于被處理點(diǎn)上。窗口大小及形狀有時對濾波效果影響很大。

   圖像的二值化

   目標(biāo)圖像的二值化也是圖像處理中非常重要的部分。圖像分割是圖像識別的關(guān)鍵和前提，閾值分割是圖像分割的一種簡單的常用的方法，通過選取適當(dāng)?shù)拈撝担瑢⒃瓐D像中的前景和背景分開。該方法的處理結(jié)果直接依賴于閾值的選擇，如何確定最優(yōu)閾值保證有效的分割效果，一直是閾值分割的難題。

   圖像閾值分割是一種廣泛使用的圖像分割技術(shù)，它利用了圖像中要提取的目標(biāo)物與其背景在灰度特性上的差異，把圖像視為具有不同灰度級的兩類區(qū)域（目標(biāo)和背景）的組合，選取一個合適的閾值，以確定圖像中每一個像素點(diǎn)應(yīng)該屬于目櫟還背景區(qū)域，從而產(chǎn)生相應(yīng)的二值圖像。閾值分割后大大簡化了后面的分析和處理步驟。和灰度圖像一樣，二值圖像只需要一個數(shù)據(jù)矩陣，每個像素只取兩個離散的值。實際上，這兩個值就相當(dāng)于開和關(guān)，對應(yīng)于white和black，一個二值圖像是以0和1的邏輯矩陣存儲的。