灰度级变换与直方图分析：数字图像处理核心复习

图像的灰度级变换是数字图像处理中的核心概念，它涉及将图像从模拟信号转换为数字信号，并调整其灰度级分布以优化图像质量和可读性。在处理过程中，直方图是一个关键工具，它描绘了图像中不同灰度级别的像素分布，通过分析直方图，可以了解图像的亮度分布特征。 直方图是离散函数，其中每个灰度级别r_k对应一个概率p(r_k)，表示该灰度级出现的像素数量占总像素数的比例。直方图均衡化是一种常用的技术，目的是为了改善图像的对比度，使得图像中较暗和较亮区域的像素分布更加均匀，从而提高视觉效果。这种方法通过调整像素灰度级别的分布，使图像的整体亮度动态范围得到优化。 在数字图像处理的总复习中，除了灰度级变换外，还涵盖了图像的多个重要方面。例如，处理中的变换算法如傅立叶变换、余弦变换和小波变换，它们在信号分析、滤波和特征提取中起着至关重要的作用。图像增强是对图像质量进行改善，可能包括对比度增强、噪声去除等；图像复原则是恢复被损坏或模糊的图像；图像分割则是将图像划分为有意义的部分，以便后续分析。 人的视觉系统中，杆体细胞和锥体细胞分别对应不同的视觉功能。杆体细胞在低光照环境下提供整体感知，而锥体细胞则负责高分辨率和色彩识别。图像数字化涉及到采样和量化两个步骤，遵循采样定理，确保不失真重建原始信号。 在噪声分析中，高斯噪声是最常见的一种，其概率密度函数描述了噪声强度随灰度值变化的概率分布。高斯噪声常用于模型图像中的随机性，并通过概率统计方法进行分析。 评价图像处理的保真度准则分为主观和客观两种，分别基于人类视觉感知和定量测量。彩色模型如RGB（红绿蓝）、CMY（青洋红黄）、HSI（色调饱和度和亮度）、CIE-XYZ和YIQ等，是颜色空间的不同表现形式，各有其特定的应用场景，如显示器显示、打印输出和计算机视觉。 在颜色模型中，RGB模型通过叠加不同强度的红色、绿色和蓝色来实现颜色增色；而CMY模型则是减色处理，适合印刷过程。数字图像处理是一门涉及广泛且深入的学科，它将图像科学、数学统计和计算机技术紧密结合起来，为图像处理和相关领域提供了强大的工具和技术基础。