数字图像处理技术与应用.pdf

《数字图像处理技术与应用》是一本深入浅出地探讨图像处理领域的著作，涵盖了从基本操作到高级技术的广泛内容。书中通过MATLAB实现的可运行代码，为读者提供了直观的理解和实践机会，使得理论与实际操作相结合，极具实用价值。 1. **图像放大缩小**：图像放大和缩小是图像处理中最基础的操作。放大通常采用插值方法来增加像素，避免图像模糊；缩小则通过取样减少像素，保持图像关键信息不失真。 2. **图像旋转**：图像旋转涉及图像坐标系的转换，通过特定角度的旋转变换矩阵，可以实现图像的任意角度旋转，确保旋转后的图像保持原始形状。 3. **直方图均衡化**：这是一种提升图像对比度的方法，通过对图像的灰度级分布进行调整，使图像的整体亮度分布更加均匀，增强视觉效果。 4. **直方图规定化**：此技术用于将图像的灰度直方图映射到新的灰度范围，确保不同图像的灰度级在同一尺度上，便于比较和分析。 5. **图像灰度的对数/指数变换**：这些非线性变换可以改善图像的视觉质量，特别是对于低对比度图像，通过对数或指数函数可以增强暗部细节。 6. **图像灰度的分段线性拉伸**：通过设置不同的灰度区间和对应的新灰度值，可以针对性地调整图像的局部对比度，突出特定区域的细节。 7. **高斯模板生成**：高斯模板在滤波中常用，其权重分布符合高斯函数，能有效地平滑图像中的噪声，同时尽可能保留边缘信息。 8. **高斯一阶导模板生成**：一阶导模板（如Sobel、Prewitt）用于检测图像的边缘，通过计算像素梯度强度和方向，可以定位图像的边界。 9. **线性滤波**：包括均值滤波和加权平均滤波，主要用于去除高频噪声，但可能模糊图像细节。 10. **中值滤波**：特别适合去除椒盐噪声，通过替换像素值为其邻域内像素的中值，能有效保护边缘。 11. **中值滤波的特性**：中值滤波器是非线性的，对突变边缘保持良好，不会产生边缘模糊现象。 12. **统计排序滤波**：基于像素值的统计排序，可以去除噪声并保留边缘，适应性更强。 13. **各向异性滤波**：考虑到图像的局部纹理和结构信息，进行方向敏感的滤波，提高边缘保真度。 14. **双边滤波**：结合空间距离和像素值相似度的滤波，既能平滑图像又能保留边缘，适用于细节丰富的图像。 15. **非局部均值滤波**：利用全局相似性进行降噪，考虑像素与其邻域内的非局部相似性，处理后的图像更接近人类视觉感知。 这些技术在医学图像处理中尤为重要，例如在CT、MRI图像分析中，通过图像增强和噪声去除，能帮助医生更准确地识别病灶。此外，这些方法也广泛应用于遥感、生物医学、计算机视觉等多个领域。