数字图像处理---灰度变换

数字图像直方图均衡化是一个离散过程，通过调整像素灰度级来实现直方图的均匀分布。均衡化后的像素值范围在0到1之间，需要映射回原始灰度级。映射方法确保变换后的图像细节得到平均化，使得像素在不同灰度级上分布均匀。直方图均衡化本质上是调整图像灰度级的分布，以提高图像对比度和细节清晰度。

数字图像 代数运算 ： 应用： 加法：去除加性噪声，图像叠加。

一幅L级灰度数字图像f（x，y）的灰度表示为[公式]，其非归一化直方图定义为[公式] （6），其中[公式]是图像中灰度为[公式]的像素数量。归一化直方图定义为[公式] （7），总和为1，代表灰度级概率的估计。处理时，我们通常关注归一化直方图。

然而，这幅图像存在一些难点，如灰度级的狭窄动态范围和较高的噪声含量，这使得图像增强变得困难。为此，我们采取以下策略：使用拉普拉斯算子来突出细节，并通过梯度增强突出的边缘。接着，我们利用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像，并使用灰度变换来增大灰度级的动态范围。

数字图像处理主要包括哪些技术?

1、图像处理需要学习的主要内容有：数字图像处理、图像信号处理、计算机视觉、图像编码与压缩等。 数字图像处理：这是图像处理的核心基础，涵盖了图像的数字化表示、图像的变换和处理技术、图像质量评估等。理解数字图像处理对于理解整个图像处理流程至关重要。包括灰度变换、图像滤波、形态学操作等。

2、计算机图形学和图像处理两者之间的区别在于整体定义不同，计算机图形学主要是数字图像的合成技术，图像处理则是对图像的深层次分析加工。两者之间的联系在于数字图像处理是图形学的逆过程。在图像处理里面，主要的技术包括模糊、增强图像本身的对比度以及灰化的程度。

3、如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

4、数字图文信息处理技术主要学习数字图像处理、数字图形设计、多媒体技术应用以及相关的计算机编程和算法等方面的知识和技能。在数字图像处理方面，学习者需要掌握图像数字化、图像增强、图像恢复、图像变换、图像编码与压缩等核心技术。

5、数字图像处理是一门新兴学科，与计算机应用、计算机视觉、模式识别以及机器学习等有密切联系，可以看作是二维信号处理。一般大学选修课里包括数字图像采集、显示、保存，空间域图像处理，频域图像处理，图像增强、压缩、复原等技术。