数字图像处理重点.
14年数字图像处理考试重点
14年数字图像处理考试重点第一章1、基本概念（1）图像处理(image processing)：是对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
（2）数字图像处理(digital image processing)，就是利用计算机技术或其他数字技术，对图像信息进行某些数学运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。
（3）图像分析：通过对图像中不同对象进行分割来对图像中目标进行分类和识别的技术◆图像分析是比图像处理更高一级的计算处理过程。
◆图像分析的目的：是缩减对图像的描述，以使其更适合于计算机处理及对不同目标的分类。
◆图像分析的基本特征：输入是图像，输出是对输入图像进行描述的信息。
图像处理是对图像的低级处理阶段，图像分析是对图像的高一级的处理阶段。
图像的低级处理阶段和高一级的处理阶段是相互关联和有一定重叠性的。
1.2 数字图像处理系统的组成1.3 图像处理技术研究的内容包括图像变换，图像增强，图像恢复，图像压缩编码，图像分割与特征提取，形态学图像处理，彩色、多光谱及高光谱图像处理、图像的表示与描述等。
●图像变换(image transform)是简化图像处理过程和提高图像处理效果的基本技术，最典型的图像变换主要有傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换等。
●图像增强(image enhancement)是或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或机器的处理与分析的一种技术。
●图像恢复(image restoration)是一种从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目的一种技术，其目的是获得与景物真实面貌相像的图像。
●图像压缩编码(image compression)是在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能地减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输应用需求的一种技术。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
第二章 数字图像处理基础
2.1 数字图像的表示 2.2 数字图像的采样与量化 2.3 人的视觉特性 2.4 光度学与色度学原理
第二章 数字图像处理基础
本章重点、难点
重点： 采样和量化 BMP图像文件格式 RGB颜色模型和HSI颜色模型 难点： 采样和量化的理解 BMP位图
2.1 数字图像
数字图像：f(x,y)，函数值对应于图像点的 亮度。称亮度图像。 注意：模拟图像与数字图像的区别 动态图像：f(x,y,t)
人眼成像过程
视细胞分为两类： 锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度 和颜色。 杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮 度，无色彩感觉。 人眼成像过程
图像的对比度和亮度
人眼的亮度感觉 图像 “黑”“白”(“亮”、“暗”)对比参数 对比度 : c=Bmax/Bmin 相对对比度:cr=(B-B0)/B0 人眼亮度感觉范围 总范围很宽 c = 108 人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下：c=103 很低亮度下：c=10
亮度
也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用 0 ％～ 100 ％ (由黑到白) 表示。以下三幅图是 不同亮度对比。
对比度
对比度(contrast)是亮度的局部变化，定义为物体亮 度的平均值与背景亮度的比值，是画面黑与白的比 值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑 到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。人 眼对亮度的敏感性成对数关系。
同时对比度
人眼对某个区域感觉到的亮度不是简单 地取决于该区域的强度，背景亮度不同 时，人眼所感觉到的明暗程度也不同。
马赫带效应
马赫带(Mach Band)效应:边界处亮度对比加强
为什么我们要在暗室评片？
马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同 空间频率具有不同的灵敏度，而在空间频率突变处 就出现了 “欠调”或“过调”
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式：有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象,图像质量变差，但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
数字图像处理教案
数字图像处理教案.难点：1、理解图像的采样和量化过程；2、了解图像处理的应用和发展趋势。
本次课程将介绍数字图像处理的发展简史和图像处理的任务。
同时，我们将掌握常用数字图像处理术语，如像素、采样、量化、图像增强等。
此外，我们还将了解基本的图像处理系统以及图像各种形式的表示。
数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行处理的过程。
数字图像处理系统包括图像采集、图像处理、图像输出三个部分。
图像处理的任务包括图像增强、图像编码与压缩、图像恢复和重建、图像分割等。
在本次课程中，我们将重点掌握图像处理、数字图像处理、数字图像处理系统的概念和它们之间的相互关系。
同时，我们还将明确图像处理的目的和任务。
理解图像的采样和量化过程以及了解图像处理的应用和发展趋势也是本次课程的难点。
互动：请同学在黑板上推导Huffman编码和Shannon编码的步骤。
课堂练、作业：课堂练：计算平均码长、编码效率、压缩比；作业：题5.1、5.2、5.4课后小结：本章主要介绍了图像编码与压缩的基本概念和方法，包括预测编码、正交变换编码、统计编码和二值编码等。
其中，Huffman编码和Shannon编码是两种常用的统计编码方法，需要掌握其步骤和计算方法。
在实际应用中，需要根据不同的压缩需求选择合适的编码方法和参数。
第5章图像编码与压缩第1次课 2学时授课时间：2021.10.1教学目的与要求：1、了解数字图像的基本概念；2、掌握数字图像的采样、量化、编码等基本过程；3、了解数字图像的压缩技术及其分类。
教学重点、难点：重点：数字图像的采样、量化、编码等基本过程；难点：数字图像的压缩技术及其分类。
解决：通过实例演示和讲解，加深学生对数字图像的基本概念和压缩技术的理解。
教学方法及师生互动设计：教学方法：多媒体+板书互动：通过提问和回答，引导学生思考数字图像的采样、量化、编码等基本过程。
课堂练、作业：课堂练：计算一幅256×256的灰度图像的总像素数；作业：题5.1课后小结：使学生了解数字图像的基本概念和采样、量化、编码等基本过程，掌握数字图像的压缩技术及其分类，为后续的研究打下基础。
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大。
量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理技术
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。
本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。
一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。
图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。
数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。
3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。
4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。
5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。
二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。
2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。
3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。
4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。
5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。
三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。
2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。
数字图像处理教案
3．图像文件格式及类型（图像文件格式、数字图像类型）
4．图像的视觉原理（视觉模型及特性、色度学基础、图像质量评价）（1学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
一、重点内容
1.数字图像处理的目的和主要内容
2.图像数字化技术
二、难点内容
1．自适应预测编码
2．JPEG图像压缩标准
备注
思考题：课本习题（1，3，4，6）
授课内容：第六章数学形态学及其应用
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：4学时
教学目的：
1.了解数学形态学概述
2.掌握二值形态学
3.掌握灰度形态学
主要内容及学时分配：
数学形态学概述、二值形态学（2学时）
灰度形态学（2学时）
《数字图像处理》课程教案
河北工业大学信息工程学院
授课内容：第1章图像处理的基础知识
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：2学时
教学目的：
1．了解数字图像处理概述
2．掌握图像数字化技术
3．掌握图像文件格式及类型
4．了解图像的视觉原理
主要内容及学时分配：
1．数字图像处理概述（数字图像处理及特点、数字图像处理的目的和主要内容、数字图像处理的发展与应用）
6.了解图像退化与复原
7.了解图像的几何校正
主要内容及学时分配：
1.图像增强与复原概述、灰度变换、直方图修正（2学时）
2.图像平滑（2学时）
3.图像锐化、伪彩色增强（2学时）
4．图像退化与复原、图像的几何校正（2学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）第一篇：《数字图像处理》期末考试重点总结*数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。
（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
*图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
*对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；*幂律（伽马）变换 s=c*(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
*灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制*直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法*空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
*平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
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频率域滤波
1.傅里叶变换
傅里叶变换的性质 叠加性 时移性 滤波函数和图像傅里叶变 换的乘积。 个人理解 一个连续的信号看作是一 个个小信号的叠加（无数 的正弦波（或者余弦波） 信号），从时域叠加与从 频域叠加都可以组成原来 的信号，将信号分解后有 助于处理。傅里叶变换可 以理解为一个信号的时域 表示形式映射到一个频域 表示形式。
图像内插是在图像放大、 收缩、旋转和几何校对等 任务中广泛运用的基本方 法。
最接近原则插值的本质是放大象素。新图像的象素颜 色是原图像中与创造的象素位置最接近象素的颜色。 如原图像放大200%，1个象素就会被放大成（2*2） 4个与原象素颜色相同的象素。
低
图像内插
双线性插值新创造的象素值，由原图像位置在它附近 的4个邻近象素的值通过加权平均得到。
2.直方图均衡化
直方图的概念
设图像的灰度范围为[a,b]，r为此灰度范围内的任一灰度级，p(r)为这幅图像中灰度级为r 的象素出现的频率。灰度分布集中在较窄的区间，引起图像细节不够清晰。
直方图的性质
（1） 反映该图像中不同灰度值 出现的次数，不反映某一灰度值 像素所在的位置。 （2） 任一幅图像，都能唯一地 确定出一幅与它对应的直方图， 但不同的图像，可能有相同的直 方图。
个人理解：直方图均衡化
之所以使图像达到增强的效 果，是由于直方图修正后可 使图像的灰度间距拉开或使 灰度分布均匀，从而增大反 差，使图像细节清晰。
Opencv实现函数equalizeHist();
结果如下：
均衡化处理后
原图
3.空间滤波
空间滤波：就是滤波器和图像做卷积的结果。目的是改善影像质量。分 为低通滤波（平滑化）、高通滤波（锐化）和带通滤波。
双三次插值创造的象素，是由它附近的（4 x 4）个 邻近象素值推算出，精确度较高。
高
2.象素的空间关系
个人理解：插值为图像增加或减少象素的数目。图像放大后出现锯齿现象， 而锯齿的强弱直接反映了图像处理器插值运算的好坏程度。
灰度变换 直方图均衡化 空间滤波
灰度变换与空间滤波
1.图像灰度变换
x
个人理解：数字图象处理是指图象的增强、恢复和重建，操作的对象是图象的 象素，输出的是图象。
打开图象
显示图象
指定处理
存储图象
2.象素的空间关系
四邻域N4 像素间的邻域 八邻域N8 像素间的邻接，连 接
4-连接 8-连接 混合连接(m-连接)
图象是由象素组成。图象以象素为单 位建立坐标系。 图象的坐标变换就是象素的坐标变换。 所谓空间变换就是把象素从一个空间变 换到另一个空间的坐标变换。 坐标变换的一个应用是对图象的几何 失真进行校正。
图像复原 自适应中值滤波 逆滤波&维纳滤波
图像复原与重建
1.图像复原
目的：改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。 图像复原的一般过程:
弄清退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像
主要方法：运动模糊恢复、逆滤波恢复、 Wiener滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小 平方恢复、最大后验恢复、最大熵恢复、几何失 真恢复。
内容摘要
数字图像基础 灰度变换与空间滤波 频率域滤波 图像复原与重建 小波和多分辨率处理
数字图像基础
1.数字图像处理
是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。 将物理图象行划分后，每个小块区域称为像素 （pixel）。
位置 像素属性
灰度
灰 度
图像
对应
数字图像
1 9 6 4 3 物理图 像 数字 图像
实现步骤： 1)取得原图数据区指针 2)输入阈值1（T1）和 阈值2（T2）。 3)0-255-0型、255-0255型选择不同方式。
其中T1、T2为指定的阈值。
主要实现代码：
for(int j=0;j<height;j++) for(int i=0;i<wide;i++) { if(*p_data>YuZhi) //灰度值大于给定阈值， 置为255 *p_data=255; else *p_data=0; //不大于置为0 p_data++; 结果如下： } 在opencv中实现只要依赖函数：threshold();
像 素
1.数字图像处理
数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像 进行各种目的的处理。 数字图像的表示方法：
空间上，图像抽样 对连续图像f（x，y）进行数字化 y 幅度上，灰度级量化
x方向，抽样M行
y方向，每行抽样N点 整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64，128，256， 512，1024，2048
1.灰度变换
部分变换函数如下： — 阈值化的变换函数表达式如下： 0 f(x)= 255 x>T 其中T可以指定，为1或者其他。 — 双固定阀值法 f(x)= 0 255 0 x<T1 T1<X<T2 x >T2 x<T
实现步骤: 1) 取得原图的数据区指针。 2) 输入阈值T。 3) 遍历整个图像，依次循 环，若像素灰度值小于 T ， 则将该像素置为 0 ；否则 置为255。
2.频域滤波
步骤如下：
空域到频域 傅立叶变换 对图像 f(x,y) 进行傅立叶变换 为 F(u,v) 确定滤波函数
根据噪声类型确定
滤波函数 H(u,v)
频域到空域 傅立叶逆变换
对 G(u,v) 进行傅立叶逆变换 得到滤波后图像 g(x,y)
进行滤波处理
G(u,v) = F(u,v)H(u,v)
灰度变换：指根据某种目标条件按一定变换关系 点改变原图像中每一个目的：为了改善画质，效果更加清晰。显示出图 像的细节部分或提高图像的清晰度。 图像的二值化：设定某一阈值T，然后按照像素 的灰度值把图像分为大于T和小于T的两部分。 阈值操作：就是像素值的灰度值与T的比较过程。
相关OpenCV函数如下: blur GaussianBlur medianBlur bilateralFilter 类似于高斯滤波器，也给每一个邻域像素分配一个加权系数。 这些加权系数包含
两个部分, 第一部分加权方式与高斯滤波一样，第二部分的权重则取决于该邻域像素与当前像素的灰度差值。
傅里叶变换 频域滤波