数字图像处理：基本运算与直方图分析

本资源主要介绍数字图像处理中的基础运算，包括图像直方图、图像间运算以及像素间联系。首先，我们讨论了图像直方图，它是对一幅图像中不同灰度值出现频率的统计表示，通过横坐标（灰度值）和纵坐标（像素数量或出现频率）来呈现。Lena图像的直方图展示了灰度级分布的直观情况，归一化后的直方图可以转化为概率形式，反映出各灰度值在图像中出现的概率。 图像直方图的计算分为三个步骤：初始化，扫描图像像素并统计，以及（可选）归一化处理。通过示例，我们可以观察到不同灰度级别的分布如何影响直方图的形状，例如低对比度图像的“bin”通常较集中，而高对比度图像则较为均衡。 像素间联系涉及到灰度插值，这是在处理图像时保持连续性的一种方法，通过已知像素的值来估计缺失像素的值。图像空间几何变换则是对图像进行位移、缩放、旋转等操作，改变其在二维平面上的位置和大小。 直方图作为图像的一种全局特征，虽然它丢失了所有空间信息，但能提供关于图像亮度分布的重要线索。每个图像都有其独特的直方图，而一个直方图可能对应多种图像，这表明直方图在图像识别和比较中有重要作用，可以用于数字化参数的评估和图像分类任务。 在实际应用中，理解这些基本运算有助于我们分析和处理图像数据，如图像增强、图像压缩、特征提取等。通过掌握这些概念和技术，可以深入探究数字图像处理领域的各种算法和方法。