jacob6_b的博客

阵列与矩阵操作的区别 在相应的像素对之间操作都是阵列操作。 线性与非线性操作 线性操作满足加性和同质性(乘以常数)特征。 算术操作 1、图像间的算术操作都是阵列操作 2、 图像相加：ie 加性噪声，降噪求平均 3、图像相减常用于增强图像之间的差，ie，医学成像领域中的模板模式放射成像，常用于图像分割，细节增强等。 4、图像相乘（或相除）多用于阴影校正。 估计阴影的方法：（1）若图

课本P34~36 一、空间分辨率 表示方法：每单位距离(mm)线对(黑白线)数目 每单位距离(mm)点(像素点)数 key：空间分辨率的度量必须针对空间单位来规定才有意义，单纯的图像大小本身没有意义。 二、灰度分辨率 即灰度级，指的是用于量化灰度的比特数，通常用2的整数次幂来表示，最常用8bit，bit数的减小倾向于对比度

P36~38 一、简单方法：最近邻内插 即将原图中最近邻的灰度赋给每个新像素 缺：会产生不希望的人为缺陷，如某些直线边缘的严重失真 二、最常用：双线性内插、双三次内插（实质不是线性内插）） 双线性：用4个最近邻去估计给定位置的灰度，i.e,对(x,y)处赋灰度值 v(x,y)， v(x,y)=ax+by+cxy+d 4个系数可由(x,y)点的