计算机视觉教程：图像预处理与变换详解

本章节是计算机视觉教程的一部分，由章毓晋撰写，专门探讨第4章的"图像预处理"内容。章节主要分为以下几个核心主题： 1. 图像坐标变换：这部分首先介绍了基本坐标变换，包括平移、尺度、旋转和变换级连，这些都是图像处理中的基础操作，用于调整图像的位置、大小或方向。几何失真校正是针对图像在采集过程中可能出现的几何扭曲问题，通过空间变换和灰度插值来纠正。 2. 灰度映射：灰度映射是调整图像亮度的重要手段，它涉及到基于图像像素的点操作和设计映射函数。例如，灰度映射可用于图像求反、动态范围压缩和对比度增强等，通过改变像素值来实现图像增强或色彩调整。 3. 直方图修正：直方图均衡化和直方图规定化是常用的图像增强方法。直方图均衡化通过调整像素灰度值的分布，使得整个图像的对比度增加，而直方图规定化则允许用户自定义增强效果，通过指定目标直方图进行图像处理。 4. 具体实现：章节中还包含了实际的计算步骤和例子，如计算直方图均衡化所需的增强函数，以及使用对照表（如表4.3.1和表4.3.2）来直观展示处理前后图像的变化。 这些概念和技术在计算机视觉中至关重要，它们为后续的特征提取、对象识别和图像分析奠定了基础。掌握这些预处理技术能帮助理解图像数据的本质，提升图像质量并优化机器学习模型的性能。