像素的领域： 在一定意义下与像素相邻的像素的集合，是一种空间关系。 常用的是4领域 还有符号N4§ 对角领域： 8领域，显然，也即3*3领域

像素邻接： 空间上相邻，某种性质相似，比如灰度值

比如指定灰度范围v q属于p像素的4领域且p属于v，则称p、q 4-邻接 同样有8-邻接等

连通性： p和q能通过相互邻接的点连接，陈p、q之间存在一条通路 自然后4-通路、8通路等

像素距离度量 满足上面关系的函数即可

欧氏距离：显然，就是一边的距离，满足上面的关系。

直方图变换： 灰度直方图： 图像的灰度直方图是数字图像处理中最简单，最有用的一个工具之一。 从对图像的观察与分析，直到形成一个有效的处理方法，都离不开直方图。 直方图的性质，可叠加性，即一个图的直方图可由它的子图叠加而成。比如矩形图像的两半。 直方图可以反映图片的清晰程度，一般其它尺寸相同时，直方图均匀分布时，图像最为清晰。 进一步的，尺寸相同时，要使一幅图像足够清晰，应该尽可能的利用所有的灰度等级。我：真彩色，让颜色足够多。 直方图均衡化： 直方图修正:通过灰度映射函数Gnew=T (Gold)，将原灰度直方图改造成所希望的直方图。 重点就是这个映射函数，可以有多种。 直方图均衡化是一种最常用的直方图修正。它是把给定图像的直方图分布改造成均匀直方图分布。 均衡化后，图像直方图是平直的。即各灰度级具有相同的出现频数，或各灰度级具有均匀的概率分布。图像看起来就更清晰了(图像增强)。 更具体的理解就是：比如原来灰度值为0-255像素的个数分别为1-999个，现在要变成每种灰度值的像素都是500个，然后就需要把一些像素点的灰度值变成另一个值。 这个变换要满足一个条件，就是像素之间的对比关系不变，即原来A位置的像素比B位置的像素值大，变换之后仍然要保证A的值比B的值大，这个应该比较容易理解，灰度图就是通过灰度级的对比关系来表现图像的，所以像素间的对比关系不能变。

直方图均衡话的映射函数： 考虑灰度级是连续的情况，这样更好讨论，离散的可以归一化变成连续的。 于是： 找到一种变换函数，s=T®, 使直方图平直，规定： T®是一种单调递增函数，且0