数字图像处理
模拟图像和数字图像
模拟图像：通过某种物理量（如光、电等）的强弱变化来记录图像亮度信息的图像。可用连续函数描述。
I=F(x,y)
特点：物理量的变化是连续的。
数字图像：是用一个数字阵列来表达客观物体的图像，是一个离散采样点的集合，每个点具有其各自的属性。
I=I[m,n]
特点：它是把连续的模拟图像离散化成规则网格，并用计算机以数字的方式来记录图像上各网格点的亮度信息的图像。（计算机处理的图像）
图像数字化
将一幅模拟图像转换为满足需求的数字图像，使图像便于计算机处理、分析。
根据灰度级数差异可分为：黑白图像（二值图像）、灰度图像和彩色图像。
图像数字化过程
包括采样和量化两个过程。数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。
- 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作。 主要参数：采样间隔和采样孔径。
- 量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
灰度直方图
灰度直方图反应一幅图像中各灰度级像素出现的频率与灰度级的关系。它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的状况。 （可以用于：判断量化是否恰当；确定二值化阈值；计算图像信息量等）
图像变换
目的：
- 使图像处理问题简化；
- 有利于图像特征提取；
- 有助于从概念上增强对图像信息的理解。
图像变换通常是一种二维正交变换。一般要求： - 正交变换必须是可逆的；
- 正交变换和反变换的算法不能太复杂；
- 正交变换的特点使在变换域中图像能量将集中分布在低频率成份上，边缘、线状信息反应在高频率成份上，有利于图像处理。
图像的几何变换（图像畸变校正、图像缩放：双线性插值、旋转、拼接）
图像变换（傅立叶、余弦、沃尔什－哈达玛、K-L变换、小波变换）
图像频域处理（增强算法：高频率提升、同态滤波；平滑去噪：低通滤波）
图像增强/空域
目的： 改善图像视觉效果，增强图像的整体或局部特性
点处理：输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
局部处理：计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定，这种处理称为局部处理。
全局处理：图像某一像素灰度的变化与图像全部像素灰度值有关。
图像处理常用算法：
（1）边缘检测：Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子
（2）Hough变换检测直线和圆算法
（3）图像分割：阈值分割（也叫二值化）、区域分割法 ：区域生长法、分裂合并法、空间聚类法。
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