图像工程第三章：像素空间关系详解

"图像工程第三章课件，主要涵盖了图像处理中的像素空间关系，包括像素间联系、基本坐标变换、几何变换、几何失真校正以及图像增强等核心概念。" 在图像工程中，像素空间关系是图像处理的基础，它涉及到如何理解和操作图像中的像素。本章节详细讲解了这一主题，首先从QuickReview图像工程简介出发，阐述了图像采集、视觉过程以及成像中的空间关系，强调了光度学和亮度视觉在图像形成中的作用。 接着，深入探讨了“像素间联系”。像素的邻域被定义为像素周围的空间区域，通常分为4-邻域（N4），对角邻域（ND）和8-邻域（N8）。这些邻域定义了像素之间的空间位置关系。此外，还讨论了像素间的邻接和连接，邻接是指像素之间的空间接近，而连接则进一步考虑了灰度值的相似性。4-连接和8-连接是两种基本的连接方式，其中m-连接是一种混合连接，用于消除8-连接可能导致的歧义，确保像素连接的正确性。 在“基本坐标变换”部分，介绍了图像坐标系的转换，这是图像处理中不可或缺的一环，包括平移、旋转、缩放等几何变换。这些变换能够帮助我们对图像进行定位和调整，适应不同的应用场景。 “几何失真校正”则关注如何修正由于光学设备或成像过程导致的图像几何变形，如鱼眼效应、透视失真等，通过数学模型和算法来恢复图像的真实形状。 “图像增强”部分涵盖了像素间运算，如直方图分析，线性和非线性滤波，以及局部增强技术。这些方法旨在改善图像的视觉质量，突出重要特征，或者增强某些特定细节。直方图可以反映图像的灰度分布，通过调整直方图可以改变图像的整体亮度和对比度。滤波器则用于平滑噪声或增强边缘，线性滤波如均值滤波和高斯滤波，非线性滤波如中值滤波则常用于去除椒盐噪声。局部增强则针对图像的局部区域进行优化，以提高特定区域的可见性。 图像工程第三章的课件全面地讲解了像素空间关系及其在图像处理中的应用，为理解图像处理的基本原理和实际操作提供了坚实的基础。