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基本圖像處理的底層代碼1、 圖像增強(qiáng)：增強(qiáng)的首要目標(biāo)是處理圖像，使其比原始圖像更適合于特定應(yīng)用。圖像增強(qiáng)方法分兩類：空間域方法、頻域方法（1） 空間域方法基本灰度變化圖像反轉(zhuǎn)s=L-1-r對(duì)數(shù)變換s=c 冪次變換s=c r分段線性變換函數(shù)對(duì)比拉伸灰度切割位圖切割直方圖處理直方圖均衡化sk=T(rk)=j=0knjn直方圖匹配用算術(shù)/邏輯操作增強(qiáng)：圖像減法處理空間濾波均值濾波器中值濾波器（2）頻域方法二維理想低通濾波H(u,v)=1 D（u，v）D0 Du,vD00n階巴特沃思低通濾波器H(u,v)=11+D(u,v)D02n二維高斯低通濾波器Hu,v=e-D2u,v22二維理想高通濾波器H(u,v)=0 D（u，v）D1 Du,vD00N階巴特沃思高通濾波器H(u,v)=11+D0D(u,v)2n二維高斯高通濾波器H(u,v)=1-e-D2(u,v)222、 圖像復(fù)原：試圖利用退化現(xiàn)象的某種先驗(yàn)知識(shí)來重建或復(fù)原被退化的圖像，已達(dá)到改善 給定圖像的目的。（1） 只存在噪聲的空間濾波復(fù)原均值濾波：算術(shù)均值濾波器幾何均值濾波器諧波均值濾波器逆諧波均值濾波器順序統(tǒng)計(jì)濾波器：中值濾波器最大值最小值濾波器中點(diǎn)濾波器修正后的阿爾法均值濾波器自適應(yīng)濾波器：自適應(yīng)局部噪聲消除濾波器自適應(yīng)中值濾波器頻域?yàn)V波削減周期噪聲：帶阻濾波器理想帶阻濾波器n階巴特沃思帶阻濾波器高斯帶阻濾波器帶通濾波器理想帶通濾波器n階巴特沃思帶通濾波器高斯帶通濾波器陷波濾波器理想陷波濾波器n階巴特沃思陷波濾波器高斯陷波濾波器逆濾波最小均方誤差濾波（維納濾波）約束最小二乘方濾波器幾何均值濾波3、 圖像分割：圖像分割算法一般是基于亮度值的兩個(gè)基本特性之一：不連續(xù)性和相似性（1） 基于邊緣分割方法Rober+s,Prewi+,Sober算子Laplace,Kirsh算子LOG算子和Canny算子（2） 基于區(qū)域分割4、 圖像壓縮：所解決的問題是盡量減少表示數(shù)字圖像時(shí)需要的數(shù)據(jù)量（1） 無損圖像壓縮方法變長編碼霍夫曼編碼算術(shù)編碼LZW編碼位平面編碼常數(shù)值區(qū)域編碼一維行程編碼二維行程長度編碼無損預(yù)測(cè)編碼（2） 有損圖像壓縮方法有損預(yù)測(cè)編碼變換編碼小波編碼5、形態(tài)學(xué)圖像處理膨脹腐蝕開操

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