D. Qiu的专栏

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距离变换和线性滤波器，形态学变换处于平等位置，是图像处理的一种方法，通过使用两遍扫描光栅算法可以快速计算到曲线或点集的距离。应用：水平集快速斜切匹配图像拼接图像混合的羽化临近点配准方法：首先对图像进行二值化处理，然后给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离（Manhattan距离or欧氏距离），得到dist

双边滤波（Bilateral filter）是一种可以保边去噪（edge-preserving and noise reducing）的滤波器。之所以可以达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系数。可以与其相比较的两个filter：高斯低通滤波器和α-截尾均值滤波器（去掉百分率为α的最小值和最大之后剩下像素的均值作为滤波器）

冈萨雷斯版《图像处理》里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜。棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器，每个成分的颜色由波长（或频率）来决定。傅里叶变换可以看作是数学上的棱镜，将函数基于频率分解为不同的成分。当我们考虑光时，讨论它的光谱或频率谱。同样，傅里叶变换使我们能通过频率成分来分析一个函数。Fourier theory讲的就是：任何信号（如图像信号

Issues for density estimationhow to represent densityhow to extract the important informationlocal maxima, minimagradientmodeMultivariant kernel density estimationKernelsGaus