数字图像处理

探索数字图像处理的核心算法，从基础操作到高级滤镜，掌握图像处理的关键技术。

灰度转换

将彩色图像转换为灰度图像，保留亮度信息同时减少数据量，是许多图像处理任务的预处理步骤。

核心公式：

Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B

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阈值分割

通过设定阈值将图像分为前景和背景，是最简单的图像分割方法，广泛应用于目标检测和识别。

核心原理：

将像素值大于阈值的设为白色，小于阈值的设为黑色，实现二值化处理

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高斯模糊

使用高斯核进行卷积操作，平滑图像并减少噪声，是计算机视觉中最常用的模糊算法。

核心特点：

  • ✓ 高斯核具有旋转对称性
  • ✓ 可分离卷积提高计算效率
  • ✓ 模糊程度由标准差控制
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Sobel边缘检测

使用两个方向的卷积核（水平和垂直）检测图像边缘，是最经典的边缘检测算法之一。

卷积核：

水平方向

[-1 0 1]
[-2 0 2]
[-1 0 1]

垂直方向

[-1 -2 -1]
[0 0 0]
[1 2 1]

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Canny边缘检测

多阶段边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理，可产生高质量边缘。

主要步骤：

  1. 1. 高斯模糊去噪
  2. 2. 计算梯度强度和方向
  3. 3. 非极大值抑制
  4. 4. 双阈值边缘连接
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直方图均衡化

通过调整图像的强度分布来增强对比度，使图像更清晰，细节更明显，是常用的图像增强技术。

核心思想：

将原始图像的灰度直方图转换为均匀分布的形式，扩展图像的动态范围

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彩色空间转换

将图像从一种颜色空间转换为另一种颜色空间，如RGB转HSV、RGB转Lab等，以适应不同的图像处理需求。

常见转换：

  • ✓ RGB ↔ HSV
  • ✓ RGB ↔ Lab
  • ✓ RGB ↔ YCrCb
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图像锐化

增强图像中的边缘和细节，使图像更加清晰，常用的方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。

核心原理：

使用锐化核进行卷积，增强高频分量

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图像去噪

去除图像中的噪声干扰，同时尽可能保留图像的边缘和细节信息，提高图像质量。

常用方法：

  • ✓ 高斯滤波
  • ✓ 中值滤波
  • ✓ 双边滤波
  • ✓ 小波去噪
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图像缩放与插值

调整图像的尺寸大小，使用插值算法来估计新像素值，常用的插值方法包括 nearest neighbor、bilinear 和 bicubic。

插值方法：

  • ✓ 最近邻插值
  • ✓ 双线性插值
  • ✓ 双三次插值
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图像角点检测

检测图像中亮度变化剧烈的点或边缘交叉点，是目标识别和图像匹配的重要基础。

核心算法：

  • ✓ Harris角点检测
  • ✓ Shi-Tomasi角点检测
  • ✓ 基于FAST的角点检测
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图像直线检测

识别图像中的直线结构，广泛应用于场景理解、目标定位和图像分割等领域。

核心原理：

霍夫变换将图像空间中的点转换到参数空间，通过累加投票检测直线

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SIFT特征提取

尺度不变特征变换，提取图像中的局部特征点，具有尺度和旋转不变性，适用于图像匹配和对象识别。

主要步骤：

  1. 1. 尺度空间极值检测
  2. 2. 关键点定位
  3. 3. 方向赋值
  4. 4. 关键点描述
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图像拼接

将多张有重叠区域的图像拼接成一张全景图，广泛应用于虚拟现实、地图制作和场景重建等领域。

核心流程：

  1. 1. 特征点提取与匹配
  2. 2. 单应性矩阵计算
  3. 3. 图像变换与融合
  4. 4. 黑边裁剪与优化
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