【计算机视觉】数字图像处理基础：以像素为单位的图像基本运算（点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算、插值） |
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【计算机视觉】数字图像处理基础：以像素为单位的图像基本运算（点运算、代数运算、逻辑运算、几何运算、插值）
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0、前言
在上篇文章中，我们对什么是数字图像、以及数字图像的组成（离散的像素点）进行了讲解🔗【计算机视觉】数字图像处理基础知识：模拟和数字图像、采样量化、像素的基本关系、灰度直方图、图像的分类。 我们知道，数字图像其实就是像素点组成的二维矩阵。本节我们要讲的就是基于这个二维矩阵进行一些数学上的基本运算（本质就是就是矩阵的计算——线性代数），对图像进行处理，这些基本运算也是数字图像处理的基础和基本算法，本节我们将介绍这些基本算法。 分别有以下几类 点运算：以一副图像（一个二维矩阵）为处理对象，图像中的像素点（矩阵中的值）为处理单位，对图像中的每个像素点进行按一定函数关系的运算，得到一副新图像的处理过程。代数运算：以两幅图像（两个二维矩阵）为处理对象，对两幅图像的对应像素之间进行加减乘除，得到一副输出图像。逻辑运算：也是以两幅图像（两个二维矩阵）为处理对象，对两幅图像的对应像素之间进行逻辑运算，得到输出图像。几何运算：是以一副图像为处理单位，对图像中的不同像素进行变换（改变像素之间的空间关系），从而实现处理后得到的图像进行了几何变换（翻转、镜像、平移等）。Tips: 我们在进行下面的基本运算时，都是将像素值进行归一化到[0, 1]的取值范围的，方便变换和计算。在对应变换的时候也需要注意这点，避免产生误解。 一、点运算
💐根据这个函数关系是否线性，我们可以把点运算分为两类： 线性点运算非线性点运算 1.1：线性点运算线性点运算是指输入图像的像素值和输出图像的像素值之间为线性函数关系： O ( x , y ) = a × I ( x , y ) + b O(x,y) = a\times I(x,y)+b O(x,y)=a×I(x,y)+b a = 1 , b = 0 a=1, b=0 a=1,b=0，则 O ( x , y ) = I ( x , y ) O(x,y) = I(x,y) O(x,y)=I(x,y)，输入图像和输出图像相同； a = 1 , b ≠ 0 a=1, b\ne 0 a=1,b=0，则输出图像整体的灰度值增加或减少，图像整体变得更两或更暗 a > 1 a > 1 a>1，则输出图像对比度增大（因为像素之间的灰度差也增大了a倍），输出图像整体显示效果较输入图像会更亮。 0 ≤ a < 1 0 \le a< 1 0≤a |
点运算是基于图像中每个像素点的像素值进行运算的图像处理方法。通过对输入图像的像素值和输入图像的像素值之间建立函数映射关系，实现“从像素到像素”的复制操作，输出图像中的每个像素值仅仅和输入图像中对应位置的像素值以及输入到输出像素之间的函数映射关系有关。【本文地址】