随着图像处理技术的发展，形成了数字图像处理技术。一个数字图像可以定义为二维函数F（x，y），其中x和y是平面坐标，任何一对坐标（x，y）处函数的振幅称为图像在该点的强度或灰度。当（x，y）和强度值都是有限的离散量时，这个量可以是非常大，这样就形成了当前的数字图像。数字图像处理是指利用计算机来处理数字图像。由于数字图像是由一定数量的元素组成的，并且这个数量非常大，可能是千万甚至是亿个，每个元素的位置和强度值都是一定的，这些组成图像的元素可以被称为图片元素、图像元素或者像素等。数字图像方便传输和处理，可以通过网络电缆等方式进行传输，这是传统图像所不具有的优点。目前，几乎所有的技术领域都受到了数字图像处理的影响，例如医学、生物、物理以及工程等各个领域，X光成像、伽马射线成像以及可见光和红外波段的成像等。
采集的图像基本为彩色图像，而在图像采集的过程中会有许多图像噪声的存在。通常，彩色图像的噪声内容在每个颜色通道中具有相同的特性，但是颜色通道可能受到不同噪声的影响。一种可能是特定通道的电子设备发生故障。但是，不同的噪声级更可能是由每个颜色通道可用的相对照明强度的差异引起的。例如，在CCD摄像机中使用红色滤光片将降低由红色传感元件检测到的照明强度。CCD传感器在较低的照明水平下噪声较大，因此在这种情况下，RGB图像的红色分量往往比其他两个分量图像的噪声更大。由于研究对象主要为裂隙，为了定量化分析，通常转换为仅有单一通道的灰度图像并进行图像噪声滤波处理，最后处理为二值化图像进行计算，或者转换为栅格进行计算，其基本流程如图4-5所示。
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图4-5 裂隙图像提取流程图
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