图像处理：灰度变换在线实现与图象增强解析

"这篇资料主要介绍了图像处理的基本概念和灰度变换算法的在线实现，以及图象增强中的空域变换。资料引用了章毓晋的《图象工程(上册)－－图象处理和分析》作为参考教材，强调了数字图象在计算机科学中的重要性，并讲解了图像处理的三个主要部分：图象处理、图象分析和图象理解。" 图像处理是一门综合性的学科，涉及数学、光学原理和计算机技术等多个领域。在这个领域中，图像通常被分为两类：二维的连续图象和离散的数字图象。连续图象是指在实际世界中存在的、具有连续属性值的图象，而数字图象则是对连续图象的一种离散化表示，它的坐标和属性值都是整数值。在数字图象中，像素（picture element）是基本单位，用于表示图像的每个小区域的特性。 图像处理的主要目的是改善图像的视觉效果，使其更适合人眼观察，或者便于进一步的分析和处理。它包括了各种变换操作，如灰度变换。给出的代码`GreyConvert`是一个简单的灰度变换函数，它接受一个图像数据矩阵`f`和一个变换曲线数组`eh`，通过将图像中的每个像素值与变换曲线对应，来改变图像的灰度级，从而达到增强图像的效果。 图像分析则更侧重于从图像中提取有用的信息，例如检测和测量特定目标，输出通常是测量数据、特征描述或属性信息。而图像理解则是在分析的基础上，对图像中的对象和它们之间的关系进行深度解读，旨在获取更高层次的意义。 在实际应用中，例如足球机器人系统，为了使图像中的队员和足球更加清晰，这属于图像处理的范畴，因为它直接改变了图像的视觉表现。而进一步识别出队员和足球的位置，分析他们的运动轨迹，这就涉及到图像分析和理解。 在进行图像处理时，灰度变换是一种常见的方法，它可以改变图像的亮度分布，突出某些细节或隐藏其他部分。例如，线性变换可以简单地调整图像的整体亮度，非线性变换则可以更好地适应图像的局部特性。上述的`GreyConvert`函数就是一个在线实现的灰度变换，它直接根据预先定义的变换曲线数组来转换图像的灰度值，实现了图像的实时处理。 图像处理和分析是信息技术的重要组成部分，广泛应用于医学诊断、遥感、机器视觉等多个领域。理解并掌握这些基础知识和技术对于从事相关领域的研究和开发至关重要。