《数字图像处理 冈萨雷斯》灰度变换与空间滤波——学习笔记

术语空间域指图像平面本身， 这类图像处理方法直接以图像中的像素操作为基础。

背景知识

灰度变换和空间滤波基础

关于本章中的例子

虽然灰度变换和空间滤波覆盖了相当宽的应用也围， 但本章中的多数例子是图像增强应用。

然而， 不管应用或使用过的方法， 图像增强是视觉上最具吸引力的图像处理领域之一。 理所当然地， 图像处理的初学者通常会寻找重要的旦理解起来相对简单的增强应用。

一些基本的灰度变换函数

灰度变换是所有图像处理技术中最简单的技术。

图像反转

对数变换

伽马变换

如果所关注的是在计算机屏幕上精确显示图像 ， 则伽马校正是很重要的。不恰当校正的阁像看 起不是太亮，就是太暗。试图精确再现彩色也需要伽马校正的一些知识， 因为改变伽马值不仅会改变 亮度 ， 而且会改变彩色图像中红、绿、 蓝的比亘在。随着数字图像在五联网上商业应用的增多， 在过去几年里，伽马校正逐渐变得越来越重要。

分段线性变换函数

直方图处理

直方图均衡

空间滤波基础

平滑空间滤波器

平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声。模糊处理经常用于预处理任务中 ， 例如在（ 大）目标提取之前去除图像中的一些琐碎细节，以及桥接直线或曲线的缝隙。通过线性滤波和非线性滤披模糊处理，可以降低噪声。