基于图像的道路分割技术算法研究(4)
通过上文，我们了解到整个分割道路图像的过程。在开始所有步骤之前，我们首先要对图像进行初步的预处理工作，而在本文中，我们主要的图像预处理方法则是图像的灰度化处理。
图像的灰度化可以很好的改善图像的动态效果，大大提高它的动态范围，比如图像的对比度得到了扩展，我们能很清楚的分辨出图像中不同的区域特征，当然图像的清晰度也得到了很大的改善，而这些都可以通过图像增强的一个方法来实现，即图像的灰度变换法。那么，灰度变换也分为两种，一种是线性变换，另一种则是非线性变换了。
我们首先介绍一下线性变换。当拍照的过程中，相机曝光不足或者是曝光过度的话，常常会引起图像模糊不清的情况。使用线性的单值函数，让图像的每个像素进行线性扩展，图像的视觉呈现效果将有效的得到改善。计算的难度比较低，算法比较容易实现。
生活中的图像多数为彩色图像，可以满足人视觉的感受，正因为此大量的图像信息成为计算机处理图像时的冗余信息，加重了计算机负担，减慢运行速度，在车牌识别的系统中，我们不需要该种大量的冗余信息，所以对彩色图像进行灰度化，消除冗余信息，提取有用信息，将彩色图像转化为灰度图像，降低保存空间，加快计算机处理速度。