本文详细介绍了图像的低、高级处理方法，包括灰度图表示、数字图像度量、4-和8-邻接分析、直方图、噪声类型、链码数据结构、像素亮度变换如灰度矫正和直方图均衡化，以及局部预处理如平滑和平滑处理的公式。
目录
记录点：4-neighbors、8-neighbors、Region
图像及其表征
介绍
记录点：图像低、高级处理方法
图像表示
记录点：数字图像度_各种距离
记录点：4-neighbors、8-neighbors、Region
记录点：图像直方图
噪声：随机误差、白噪声
加性噪声，通过增加的都是，不管噪声白噪声
乘法噪声、量化噪声、脉冲噪声、盐椒噪声
图像数据结构分析
矩阵、分辨率
记录点：图像的数据结构_链码（8领域）
图像预处理
像素亮度变换
记录点：亮度矫正和灰度变换
抑制系统亮度误差（？不懂这个公式），g=f/e=cf/fc
就是给这个公式喂多一点图像处理前后对比的数据，得到稳定的误差系数
原始亮度p，新亮度q
灰度变换，分段上升的a对比度增强线、突然垂直上升的b亮度阈值、线性下降的c负转换
能增加图像的对比度，让亮度均匀分布。
记录点：直方图均衡化
H(p)的p、然后q=T(p)、得到G(q)的q
这个公式背了也不懂，不要紧，细说直方图均衡化，自己知道结果怎么得到就行
本地预处理
平滑处理、梯度处理
局部领域种亮度的线性组合（？）
之前直方图处理结果都挺理想，但是也会经常遇到全局直方图处理后变成灰蒙蒙的，这时候可以只对局部进行直方图处理
放大一点这个图
这样就好理解下面这个公式了
记录点：本地预处理公式
用低通滤波器，能软化图像（反锐化）
不懂为啥这么干，这个处理虽然降低噪声，但是原图也破坏得差不多了
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