数字图像处理中的数学操作

1. 阵列与矩阵操作的区别
   在相应的像素对之间操作都是阵列操作。
2. 线性与非线性操作
   线性操作满足加性和同质性(乘以常数)特征。

3. 算术操作
   1、图像间的算术操作都是阵列操作
   2、 图像相加：ie 加性噪声，降噪求平均
   3、图像相减常用于增强图像之间的差，ie，医学成像领域中的模板模式放射成像，常用于图像分割，细节增强等。
   4、图像相乘（或相除）多用于阴影校正。
   估计阴影的方法：（1）若图像系统可以访问，可以通过对具有恒定灰度的目标成像得到一个近似的阴影函数；（2）若不可用，如9.6节直接从图像估计阴影模式。
   注：进行除法操作时，需要讲一个较小的数加到除数图像的像素上，避免分母为0.

4. 集合和逻辑操作
   灰度值的并集操作和交集操作通常分别定义为相应像素对的最大和最小，而补集操作定义为常数与图像中每个像素的灰度间的差。
   逻辑操作 。。 模糊集合。。。

5. 空间操作（直接在给定图像像素上的操作）
   5.1单像素操作、邻域操作（对邻域求均值等）
   5.2几何空间变换（橡皮膜变换）
   几何空间变换由两个基本操作组成：1.坐标的空间变换 2.灰度内插，即对空间变换后的像素附灰度值。
   最常用：仿射变换