数字图像处理中一些名词解释

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1.数字图像处理： 特指静态图像处理，是指将图像转换成数字信号并利用计算机对其进行去燥、增强、复原、提取特征等处理的操作
2.量化： 量化就是把采样点上表示亮暗程度量离散化后，用数值来表示
3.图像锐化： 针对目标细节，边缘轮廓信息的增强与提取而提出的一种处理方法
4.图像平滑： 在图像的获取和传输过程中，原始图像会受到各种噪声干扰，使图像质量下降，抑制或消除这些噪声而改善图像质量的过程，就是图像的平滑
5. 空域滤波: 基于领域处理的增强方法，通过卷积运算直接在图像所在的二维空间进行处理，即对每一个像素的灰度值进行处理
6. 频率域滤波： 对图像进行傅里叶变换，将图像由图像空间转换到频率空间，然后在频率域中对图像频谱作分析处理，以改变图像的频率特征
7. 灰度直方图： 关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计
8. 图像分割： 从图像中将某个特定区域与其他部分进行分离并提取出来的处理
9. 图像空间大小计算： 宽 * 高 * 位深度/8
10.HSI颜色模型： H定义颜色的波长，称为色调；S表示颜色深浅，称为饱和度；I表示强度或亮度
11.图像直方图： 用来表示一副图像灰度级分布情况的统计表，反映图像整体灰度值的分布情况，即图像的阴暗情况和图像灰度级动态范围
12.腐蚀： 是一种在结构元素的约束下消除目标图形部分边界点，使其边界向内收缩的算法，具有收缩目标区域的功能
13.膨胀： 是腐蚀运算的对偶运算，其作用是在结构元素的约束下将与目标区域相接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外扩张，物体的面积增大了相应数量的点
14.图像二值化： 将图像上的像素点灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果，就是将256个亮度等级的灰度图像通过恰当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征
15.傅里叶变化： 将一个函数转换为一系列周期函数来处理，是将图像从图形的空间转换到频率的空间
16.直方图均衡化： 对在图像中像素个数多的灰度级差进行展宽，而对像素个数少的灰度级差进行缩减，从而达到清晰图像的目的，实际是将当前的灰度分布重新均衡的分布于整个灰度区间
17.分辨率： 采样所获得的图像总像素的多少