本文摘自：数字图像处理,castlman
第七章 代数运算 [Index]
- 图像相加的一个用途是消除图像中的噪声
- 两图像相加之后除以2和两图像分别除以2之后再相加的结果是不同的，注意图像中灰度取值是有区间的
- 从理论上来讲，一般而言两张没有任何相关性的图像相加，其直方图为原两图的直方图的卷积。
- 减法可以去除图像的背景，也可以使用减法近似的求图像的梯度。
- 何为直方图匹配？？？？？？？？？？？？？
第九章 几何运算 [Index]
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几何运算的两种基本思想：
- 像素移交（向前映射）：从原图像取点向目地图像映射。例如对于图像的缩小，一般是从原图对应位置取点，然后通过一定的计筭获得目的图像的像素值。
- 像素填充（向后映射）：从目的图像中取点映射回原图。对于图像的缩小，选定目的图像对应的点，再映射回原图可以知道这个点需要原图哪几个点来获得，再计筭原图中这几个点，再将结果写回目的图像。
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上面两种思想的优点和缺点
- 第一种：目的图像的一个点可能与原图中的若干个点有关联，然而第一种思想将关联的点分开计筭，会加大运算量。而且第一种思想算出的点的坐标可能已不在目的图像中，同样会浪费运算时间。
- 第二种算法的优点是目的图像的一个像素点可以在一次计筭中完成，即使关联了原图的多个点。
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插值算法
- 插值算法的目的：我们在描述图像时使用的是连续函数，然而图像中的像素是离散的，故必然会产生误差，插值的目的在于减小误差。
- 常见插值算法：
- 最近邻插值（零阶插值）：通过计筭，我们可以获得目的图像中某个点在原图的坐标，这个坐标值不是整型，此时可以获得这个点与原图哪个点相距的最近，然后将这个点的值赋予目的图像的像素值。
- 双线性插值：缺点是使图像的细节退化。四个点确定一个面是过约束问题，故使用双曲面来拟合原图的四个点，然后目的图像中像素的点的值在这个曲面上取。
- 高阶插值（高阶插值可以使用卷积来完成）
- 滤波是一种卷积运算。
- 卷积的计筭特点是“乘加”，然而矩阵的乘法的特点也是乘加，故可以使用矩阵来计筭图像的卷积。