1、矩阵和阵列的操作第一眼，我很疑惑矩阵的阵列到底有什么区别，百度之后，才知道了。。。（1）矩阵是位图，位图又叫点阵图或者像素图，就是我们处理图像的像素，每个点用二进制数据来描述其颜色和亮度等信息。一个像素是最小的图像元素。图像的大小和质量取决于像素的多少。（2）阵列是矢量图，又称向量图，简单的说，就是缩小不失真的图像格式。矢量图是通过对个对象的组合生成的，对其中每一个对象的记录方式，都是以数学函

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矩阵的特征值、特征向量的概念这里，我们讨论的是n阶的方阵A定义从向量的定义可知，它是方向和长度的结合体。当一个线性变换A作用在n维线性空间V中的某一非零向量x上时，便是对该向量的长度和方向进行变化。然而，存在一些向量，线性变换A并没有改变其方向，而只是改变了长度，这种向量，叫做线性变换A的特征向量，它在变换中被改变的倍数，叫做它的特征值。用数学公式表示这一概念，即：Ax=λx(1)其中，λ的个线性

图像处理中的数学原理归类原文：https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225我的“图像处理中的数学原理”专栏中之系列文章已经以《图像处理中的数学修炼

在【图像处理中的数学原理】专栏（该专栏中的文章已经结集出版，书名为《图像处理中的数学修炼》）之前的一篇文章中，我们曾经讨论过一种“自适应图像降噪滤波器的设计与实现”。

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、图像的取样和量化4.1取样和量化的概念4.2数字图像表示4.3空间和灰度分辨率4.4图像内插4.5像素间的一些基本关系4.5.1相邻像素4.5.2邻接性、联通性、区域和边界4.5.3距离度量五、数字图像处理中的数学工具介绍

在【图像处理中的数学原理】专栏（该专栏中的文章已经结集出版，书名为《图像处理中的数学修炼》）之前的一些文章中，我们已经讨论了诸多非常有用的图像增强算法，例如直方图均衡算法以及更加强大的CLAHE。

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本文很多资料来自我老板的课程：http://bicmr.pku.edu.cn/~dongbin/Teaching_files/图像处理中的数学方法-18-19/index.html和tedtalkhttps

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图像处理中的数学原理详解18——内积与外积标签：图像处理数学内积外积2015-12-0915:425172人阅读评论(1)收藏举报分类：数学（44）版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

自《图像处理中的数学修炼》原书第一版于2017年2月上市以来，加印重印多次，在京东和当当等主流在线购书网站上已经累计有超过3200个有效购买评论，并且在这两个网站上的好评度都超过99%。

参考文献：RafaelC.Gonzalez,RichardE.Woods，DigitalImageProcessing(ThirdEdition)胡学龙.数字图像处理（第三版）左飞.图像处理中的数学修炼目录直方图均衡化的介绍直方图的概念直方图均衡化的理论基础手工实现直方图均衡化

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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。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。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

笔者特别撰写了这本《图像处理中的数学修炼》（该书现已由清华大学出版社正式出版）。欲了解《图像处理中的数学修炼》的更多详细内

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由清华大学出版社出版的《图像处理中的数学修炼》这本书是今年3月左右正式上市销售的。现在三个多月过去了，已经积累了大量的读者。

《图像处理中的数学修炼》一书已由清华大学出版社出版发行。

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近期，我在CSDN开设了一个博客专栏“图像处理中的数学原理详解”，专门用于发布这个系列的文章。

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全文目录请见图像处理中的数学原理详解（Part1总纲）http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/48467225千呼万唤始出来，我们前面已经做了很多很多的准备

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