WHS-_-2022的博客

图10.34(f)是光照不均匀图像(c)的直方图，可见：波峰之间的深谷会破坏到模式无法分割的程度。若只利用位于或接近目标和背景间的边缘的像素， 则得到的直方图将有几个高度近似相同的波峰。此外， 任何位于目标上的像素的概率， 将近似等于其位于背景上的概率， 从而改进了直方图模式的对称性。使用的拉普拉斯核(它与图3.45(b)中的核相同)，若滤波器在这一点的响应的绝对值超过一个规定的阈值，则我们说在核的中心位置。使用满足某些基于梯度和拉普拉斯的简单测度的像素， 有加深直方图波峰间的波谷的倾向。

图像、数字图像一幅图像可以定义为一个二维函数fxyf(x,y)fxy， 其中xxx和yyy是空间(平面)坐标， 在坐标xy(x,y)xy处的幅值fff称为图像在该点处的强度或灰度。数字图像处理数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像， 也称为计算机图像处理。在本书中， 将数字图像处理界定为输入和输出都是图像的处理，另外， 它还包含从图像中提取特征的处理， 直至包含各个目标的识别。

取两个域中特性的优点的一种方法是：在频率域规定一个滤波器核， 计算其IDFT， 然后利用生成的全尺寸空间核的性质， 指导构建较小的核。， 它是取图4.42(a)的IDFT得到的(注意振铃效应)。图4.42(c)显示了过图4.42(b)的中心的一个灰度剖面， 其形状类似于。函数的中心波瓣是引起模糊的主因， 而外侧较小的波瓣是造成振铃效应的主因。这意味着计算式(4.115)或式(4.116)的IDFT得到的空间高斯滤波器核将没有振铃效应。表示样本间的间隔(见图4.15)，那么，频率域对应的离散变量间的间隔。

适用于所有低通核的这个归一化有两个目的： （1）一个恒定灰度区域的 灰度平均值 将等于 滤波后图像的灰度值 （2）防止在滤波过程中引入偏差。中值滤波器：用中心像素的 邻域内的灰度值的中值 在中值计算中包括中心像素的值 代替中心像素的值。应用中所选的核通常是圆对称的(也称各向同性，这意味着它们的响应与方向无关)。局部均值是邻域中的平均灰度的测度，局部方差(或标准差)是邻域中的灰度对比度的测度。目的：增强图像中小区域的细节。(1) 卷积是空间域滤波的基础，它等效于频率域中的乘法，反之亦然。

图像标定的一般方法及编程实现gmg−min⁡ggm​g−ming它生成最小值为0的一幅图像。gsKgmmax⁡gmgs​Kgm​maxgm​它生成一幅标定的图像，其值在0K[0, K]0K范围内。在执行除法运算时，要避免除以0的情况发生。注意：MATLAB编程时，+eps。

在图像处理中 使用两类像素集合的形态学：目标元素 和 结构元 SE。开运算：通常平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈、消除细长的突出物。删除比结构元更窄区域的能力，是形态学开运算的关键特征之一。闭运算：同样能平滑轮廓，但与开运算相反，它通常会弥合较窄的断裂和细长的沟壑，消除小孔，并填补轮廓中的缝隙。基本算法：形态学平滑、形态学梯度、顶帽变换和底帽变换、粒度测定、纹理分割、灰度级形态学重建。了解灰度形态学：灰度腐蚀和膨胀、灰度开、闭运算；可以到达的最远的那些点决定的。的开运算：(先腐蚀再膨胀)

特征检测：在图像、区域或者边界中发现特征；特征描述：将定量属性分配给检测到的特征。特征描述子应尽可能对 缩放、平移、旋转、光照 和 视角 等参数的变化 不敏感。

DCT变换的优点：能用单片集成电路实现 可将最多信息打包到最少的系数中 对大多数图像而言 并且在子图像间的边界变得明显时 使出现的 块状外观 块伪影 块效应 blocking artifacts) 最小。水印容量：水印容量指的是在一个数字媒体中可以嵌入的水印数据的量。较高的水印容量意味着可以嵌入更多的信息，从而提供更多的特定功能或实现更高的安全性，提高了水印的鲁棒性。理想情况下，水印应该是不可察觉的，即嵌入的水印对媒体的质量或外观没有明显的影响。因此，根据人的主观评价来度量图像的质量通常更为合适。

针对人们描述和解释颜色的方式 开发的 HSI( 色调 Hue、饱和度Saturation、亮度 Intensity) 模型。HSI 模型还有一个优点，即它能解除图像中颜色和灰度级信息的联系，使其更适合于本书中给出的许多 灰度级处理技术。色度图对于色彩混合而言非常有用，因为色度图中连接任意两点的直线段定义了所有不同颜色的变化，这些颜色可由这两种颜色以不同的比例相加得到。图像的色调范围也称 主特性 是指图像中 颜色亮度的一般分布可分为 高主特性 、 中主特性 和 低主特性 图像。幅原色图像合成的单幅图像。

图像增强：主要是一种主观处理，而图像复原很大程度上是一种客观处理。

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