数字图像处理代码

资 源 简 介

数字图像处理代码

详 情 说 明

数字图像处理是指通过计算机算法对数字图像进行各种操作的技术领域。本文将介绍几种基础的图像处理算法思路和实现逻辑，这些算法构成了图像处理的基础框架。

首先是图像增强算法。这类算法主要通过调整像素值来改善图像质量，常见的有直方图均衡化。该算法通过重新分布像素强度值，使图像具有更均匀的直方图，从而增强对比度。实现时需要计算原始图像的累积分布函数，并进行像素值的映射转换。

边缘检测是另一个重要方向。Sobel和Canny是两种经典算法，它们通过计算图像梯度来识别边缘。Sobel算子使用两个3x3卷积核分别检测水平和垂直边缘，而Canny算法则包含多步骤：高斯滤波消除噪声、计算梯度幅值和方向、非极大值抑制以及双阈值检测。

在图像滤波方面，均值滤波和高斯滤波常用于去除噪声。前者简单地对邻域像素取平均值，后者则使用高斯函数作为权重进行加权平均。中值滤波则对椒盐噪声特别有效，它用邻域像素的中值替代中心像素值。

此外，形态学操作也是基本工具。膨胀和腐蚀是最基础的形态学运算，通过结构元素与图像的相互作用来改变形状。开运算和闭运算则是它们的组合应用，分别用于消除小物体和填充小孔洞。

这些基础算法可以组合使用，构成更复杂的图像处理流程，为后续的高级应用如目标识别、图像分割等奠定基础。