nicole_001的专栏

图像平滑的目的有两个，一个是去除噪声，另一个是平滑细节信息。 噪声的基本概念噪声的分类方法多种多样。就各种类型的噪声反映在图像画面上，大致可分为两种：噪声的幅值基本相同，但噪声出现在图像中的位置是随机的，这种称为椒盐噪声；图像每一点都存在噪声，但噪声的幅值是随机分布的，从噪声幅值大小的分布统计来看，其密度函数有高斯型、瑞利型，分别称之为高斯噪声和瑞利噪声，又如频谱分布均匀的噪声为白噪声

 http://www.cim.mcgill.ca/~dparks/CornerDetector/index.htmHarris角点检测及其他几种典型的角点检测分析，介绍很条理

水平方向微分算子 垂直方向微分算子 Roberts交叉算子 Sobel算子 二阶微分算子  canny边缘检测   

1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。

http://blog.youkuaiyun.com/dznlong/archive/2008/04/08/2261150.aspx

作图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所做工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题的办法就是找出这个方向公认最牛的几个超级大拿(看看他们都在作什么) 和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找到一个实际应用的项目，边做边写文章做好这几点的途径之一就是充分利用网络资源，特别是权威网站和大拿们的个人主页。 一．研

1.使用模板处理图像相关概念：            模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。      卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相                乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。      卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相同，其行、列都是奇数，