图像处理技术在计算机视觉和图形学中的应用
图像处理是计算机视觉和图形学中的一个重要分支，涉及到图像的获取、存储、处理和显示等方面。图像处理技术的应用非常广泛，包括图像滤波、图像压缩、图像识别、图像分割等。
一、图像滤波
图像滤波是图像处理中的一种重要技术，用于消除图像中的噪声和干扰，以提高图像的质量和可读性。常见的图像滤波算法包括巴特沃斯低通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、加权平均滤波器等。
在本文中，我们使用了巴特沃斯低通滤波器对图像进行滤波处理。巴特沃斯低通滤波器是一种常用的图像滤波算法，能够有效地消除图像中的高频噪声，从而提高图像的质量。
代码实现中，我们首先读取了图像，然后添加了椒盐噪声。接着，我们使用巴特沃斯低通滤波器对图像进行滤波处理，并将处理结果显示出来。
二、图像压缩
图像压缩是图像处理中的一种重要技术，用于减少图像的存储空间和传输带宽。常见的图像压缩算法包括 JPEG、PNG、GIF 等。
在本文中，我们使用了二维离散余弦变换（DCT）对图像进行压缩处理。DCT 是一种常用的图像压缩算法，能够有效地减少图像的存储空间和传输带宽。
代码实现中，我们首先读取了图像，然后使用 DCT 对图像进行压缩处理，并将处理结果显示出来。
三、形态学图像处理
形态学图像处理是图像处理中的一个重要技术，用于图像的二值化、边缘检测、形态学操作等。常见的形态学图像处理算法包括腐蚀、扩展、开启、闭合等。
在本文中，我们使用了形态学图像处理对 PCB 图像进行处理，删除了所有电流线，仅保留芯片对象。
代码实现中，我们首先读取了图像，然后使用形态学图像处理算法对图像进行处理，并将处理结果显示出来。
本文对图像处理技术进行了全面的介绍，涵盖了图像滤波、图像压缩、形态学图像处理等方面的内容。通过本文的研究，我们可以更好地理解图像处理技术的原理和应用，提高图像处理技术在计算机视觉和图形学中的应用价值。
