数字图像处理

资 源 简 介

数字图像处理

详 情 说 明

数字图像处理技术在现代计算机视觉和多媒体应用中扮演着重要角色。图像处理的核心目标是通过算法改善图像质量或提取有用信息，主要包括以下几个典型操作：

真彩转灰度是最基础的预处理步骤。彩色图像包含RGB三个通道，而人眼对不同颜色敏感度不同，通过加权平均法（如使用0.299R+0.587G+0.114B公式）可以保留最重要的亮度信息，同时大幅减少数据量。

直方图是分析图像特性的重要工具。通过统计每个灰度级的像素数量分布，可以直观判断图像对比度、亮度是否合理。均衡化处理还能通过重新分配像素值来增强图像细节。

噪声模拟与去噪是图像处理中的经典课题。椒盐噪声会随机产生黑白像素点，模拟传感器缺陷；高斯噪声则呈现更平缓的随机扰动，类似电子干扰。对应的去噪方法如中值滤波能有效消除孤立噪声点，而高斯滤波则适合平滑连续噪声。

图像取反是简单的点运算，通过反转像素值（如255减原值）可以增强某些暗部细节。这些基础操作往往组合使用，为后续的特征提取或模式识别奠定基础。