图像处理基础2

像素的领域:
在一定意义下与像素相邻的像素的集合,是一种空间关系。
常用的是4领域图像处理基础2_第1张图片
还有符号N4§
对角领域:图像处理基础2_第2张图片
8领域,显然,也即3*3领域

像素邻接:
空间上相邻,某种性质相似,比如灰度值

比如指定灰度范围v
q属于p像素的4领域且p属于v,则称p、q 4-邻接
同样有8-邻接等

连通性:
p和q能通过相互邻接的点连接,陈p、q之间存在一条通路
自然后4-通路、8通路等

像素距离度量
图像处理基础2_第3张图片
满足上面关系的函数即可

欧氏距离:显然,就是一边的距离,满足上面的关系。

图像处理基础2_第4张图片

直方图变换:
灰度直方图:
图像的灰度直方图是数字图像处理中最简单,最有用的一个工具之一。
从对图像的观察与分析,直到形成一个有效的处理方法,都离不开直方图。
直方图的性质,可叠加性,即一个图的直方图可由它的子图叠加而成。比如矩形图像的两半。
直方图可以反映图片的清晰程度,一般其它尺寸相同时,直方图均匀分布时,图像最为清晰。
进一步的,尺寸相同时,要使一幅图像足够清晰,应该尽可能的利用所有的灰度等级。我:真彩色,让颜色足够多。
直方图均衡化:
直方图修正:通过灰度映射函数Gnew=T (Gold),将原灰度直方图改造成所希望的直方图。 重点就是这个映射函数,可以有多种。
直方图均衡化是一种最常用的直方图修正。它是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布。
均衡化后,图像直方图是平直的。即各灰度级具有相同的出现频数,或各灰度级具有均匀的概率分布。图像看起来就更清晰了(图像增强)。

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