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数字图像计算方法解析
1.灰度变换
原理：灰度变换是将像素值进行改变，使图像在视觉效果上变得更加清晰、明亮或者更加暗淡等。它可以根据图像灰度分布的情况进行选择性的处理。灰度变换通常包括以下几种：
阈值处理：将图像中像素值小于特定阈值的像素点全部置为黑色，大于该阈值的像素点全部置为白色。它可以通过调节阈值来改变图像的亮度和对比度。
对数变换：对数变换通常用于处理过于浅显的灰度级。它将灰度值取对数，从而将低灰度值的区域进行放大，从而增加对比度。
伽马变换：伽马变换是将灰度值进行几何变换的一种方法，一般用于改善图像质量，并增加对比度。它可以将灰度曲线变成更为平坦、更为陡峭等不同类型的曲线。
2.形态学处理
原理：形态学处理是一种二值图像处理方法，可以用于探测表面形态信息，如边界和形状等。形态学处理通常包括以下几种：
膨胀处理：膨胀操作是将目标物体的大小进行增加，通常是将图像上的目标物体进行膨胀处理一定程度的像素值，从而让目标物体性质发生改变。
腐蚀处理：腐蚀是对目标物体进行缩小的过程。通常是将目标的外形进行变化，减少物体的体积和尺寸，用于检查物体的特征是否变化。
开运算：将方式与膨胀运算方式一致，但是会先进行腐蚀处理，再进行膨胀处理。它主要用于消除一些前景物体在背景下残留的部分。
闭运算：步骤与开运算相反，先进行膨胀处理，再进行腐蚀处理。它主要使用于消除一些前景物体在背景下额外添加的部分。
3.傅里叶变换
原理：傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频域的方法，可以将一个时间函数分解成若干个频率不同的正弦波。傅里叶变换通常包括以下几种：
正弦变换：正弦变换可以将原图像中在水平方向的频率分量进行变换，将其变为相同数量的正弦波组成的图像。它通常使用于公共区域的分离。
余弦变换：余弦变换可以将原图像中在垂直方向的频率分量进行变换，将其变为相同数量的余弦波组成的图像。它通常用于医学图像处理。
快速傅里叶变换：快速傅里叶变换是一种用于计算离散傅里叶变换的算法。它具有高效快速、计算量小以及适用于多种不同应用的特点。它通常用于检测图像处理中需要进行频域滤波时进行处理。
