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1.比特平面分层比特平面，代替突出灰度级范围，突出特定比特来为整个图像外观做出贡献。（数字图像处理（中卫第3版））下面的例子是该书上使用的实例。这里在matlab中进行实现，帮助大家理解，同时请大家提出宝贵的修改意见。思想：使用书中的图片（到官网进行下载），在8比特下，遍历整个图像，用像素值与各比特面的值（2^（n-1）,n为比特面）进行位与操作，判断该像素值在该比特面是否存在即该比特

在数字图像处理中，直方图均衡化的作用是一种自适应增强对比度。它根据提供的图像，自动提取信息进行处理，不需要额外参数的配合，工作原理简单如下：离散情况下，一幅图像中的灰度级r出现的概率近似为：其中，M，N分别代表图像的像素长、宽，MN为图像的像素总数，nk是灰度级为k的像素个数，L是图像中可能的灰度级数量（8位图像是256）。对离散图像进行均衡化的变换函数为：在连续值中，均衡

在《人脸老化之二学习研究相关图像处理知识（Dlib库的使用）》中参考http://www.learnopencv.com/face-morph-using-opencv-cpp-python/进行基于两个人脸的融合变形。介绍一步步实现人脸变形。使用的两张测试图片第一步：利用Dlib库找出两张人脸中的对应点。利用Dlib库，默认可以检测出68个关键点，主要涉及代码如下：d

大约在2017年的8月份第一次听到人脸老化，由于工程需要（之前没有深入接触过图像处理，只自学过数字图像处理的前几章）需要对人脸部进行老化处理，产生多年后的脸部的样子。一听到就知道是数字图像处理相关方面的内容，于是用百度开始搜索，在优快云的博客中进行资料搜集和学习。由于本人是小白一个，所以先是感性认识人脸老化，想看看别人做到什么程度了，怎么做的。百度 人脸老化后，进行学习甄选，我找到了