资源描述：
《图像处理的基本算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、1)将256*256分辨率的图像变为128*128分辨率可以将源图像划分成2*2的子图像块,然后将2*2的子图像块的所有像素颜色均按照F(i,j)的颜色值进行设定，达到降低分辨率的目的。如:F(i,j)F(i,j+1)F(i,j)F(i,j)F(i+1,j)F(i+1,j+1)变成F(i,j)F(i,j)（同理，256*256分辨率的图像变成64*64分辨率，只需要划分成4*4即可，以此类推。）2)R单色,G单色,B单色化图像，只需要将图像的每一个像素中的相应的R,G,B值取出，然后利用类似(R,R,R),(G,G
2、,G),(B,B,B)的像素重新绘制即可。3)彩色图像的RGB和亮度Y，色差I，信号值Q的关系
3、Y
4、
5、0.310.590.11
6、
7、R
8、
9、I
10、=
11、0.60-0.28-0.32
12、*
13、G
14、
15、Q
16、
17、0.21-0.52-0.31
18、
19、B
20、即Y=0.31R+0.59G+0.11BI=0.60R-0.28G-0.32BQ=0.21R-0.52B-0.31B4)彩色图像的逆反处理：将对应的(R,G,B)像素替换成(255-R,255-G,255-B)彩色图像的平滑处理:将一个图片每一个像素的颜色由其相邻的n*n个像素的平均值来替代。
21、例如，将一个3*3的点阵，设带平滑的像素为f(i,j),平滑后为g(i,j)，那么f(i-1,j-1)f(i-1,j)f(i-1,j+1)f(i,j-1)f(i,j)f(i,j+1)f(i+1,j-1)f(i+1,j)f(i+1,j+1)g(i,j)=(f(i-1,j-1)+f(i-1,j)+f(i-1,j+1)+f(i,j-1)+f(i,j)+f(i,j+1)+f(i+1,j-1)+f(i+1,j)+f(i+1,j+1))/9这里要注意的是对于边缘的像素的情况，防止越界。彩色图像的霓虹处理:同样以上面的3*3的点
22、阵为例，目标像素g(i,j)应当以f(i,j)与f(i,j+1)，f(i,j)与f(i+1,j)的梯度作为R,G,B分量，我们不妨设f(i,j)的RGB分量为(r1,g1,b1),f(i,j+1)为(r2,g2,b2),f(i+1,j)为(r3,g3,b3),g(i,j)为(r,g,b),那么结果应该为r=2*sqrt((r1-r2)^2+(r1-r3)^2)g=2*sqrt((g1-g2)^2+(g1-g3)^2)b=2*sqrt((b1-b2)^2+(b1-b3)^2)彩色图像的锐化处理:设f(i,j)像素为(
23、r1,g1,b1),f(i-1,j-1)像素为(r2,g2,b2),g(i,j)像素为(r,g,b),则r=r1+0.25*
24、r1-r2
25、g=g1+0.25*
26、g1-g2
27、b=b1+0.25*
28、b1-b2
29、彩色图像的浮雕处理:g(i,j)=f(i,j)-f(i-1,j)+常数，这里的常数通常选作128彩色图像的镶嵌处理:与彩色图像的平滑处理类似，但是不同的地方在于3*3的目标像素点都取作g(i,j)，而不是另外的再去取所在矩阵像素的平均值。彩色图像的灰度处理:r=r1/64*64g=g1/64*64b=b1/64*
30、64注意这里的除法是程序设计当中的整数除法。5)图象的几何变换：平移，缩放，旋转等均于解析几何当中的保持一致。6)图象的滤波处理●卷积滤波原理是y(n1,n2)=∑∑x(m1,m2)h(n1-m1,n2-m2)(两个求和符号的范围分别是m1:0~Nm2:0~N)其中x(m1,m2)为输入图像信号,h(n1-m1,n2-m2)为滤波系统对单位采样序列δ(n1,n2)的响应。⊙低通滤波一般而言，图像中的噪声频谱位于空间频率较高的区域，空间域低通滤波用于平滑噪声。常用低通滤波的h(n1,n2)的3*3阵列如下：1/91/
31、91/9h(n1,n2)=1/91/91/91/91/91/91/101/101/10h(n1,n2)=1/102/101/101/101/101/101/161/81/16h(n1,n2)=1/81/41/81/161/81/16采用5*5阵列低通滤波h(n1,n2)如下：1/351/351/351/351/351/352/352/352/351/35h(n1,n2)=1/352/353/352/351/351/352/352/352/351/351/351/351/351/351/35⊙高通滤波空域高通滤波是对
32、图像的低频分量进行拟制，让图像的高频分量无损耗或者低损耗的通过。空域高通滤波常用的h(n1,n2)的如下:0-10h(n1,n2)=-15-10-10-1-1-1h(n1,n2)=-19-1-1-1-11-21h(n1,n2)=-25-20-21●增强处理⊙水平增强增强图像水平方向线条也是一种高通滤波。水平增强的h(n1,n2)的例子如下:000h(n1,n
