西南交大数字图像处理：灰度变换与滤波实证分析

本文档深入探讨了数字图像处理技术在Python中的应用，主要关注了灰度变换、直方图均衡、线性平滑滤波、顺序统计滤波以及锐化滤波五个关键领域。首先，作者详细解析了灰度变换中的对数变换，这是一种增强图像对比度的方法，通过调整对数底数来控制低灰度和高灰度部分的强调程度。具体实现时，给出了代码示例，并展示了不同底数对图像效果的影响。 接着，分段线性变换被介绍，它根据图像灰度值的不同区间，应用不同的映射函数，可以进行非线性灰度变换，增加图像的表达能力。该部分也提供了相应的实现代码和结果分析。 直方图均衡是另一种重要的图像增强手段，通过对图像像素的重新分布，使得图像的整体亮度更加均匀，增强了图像的视觉效果。这部分同样给出了具体的代码实现和效果对比。 线性平滑滤波包括均值滤波和高斯滤波，它们通过平均或加权平均的方式减少图像噪声，提高图像的清晰度。这些滤波操作都有相应的数学原理、代码示例和结果分析。 顺序统计滤波则涉及中值滤波、最大值滤波和最小值滤波，这些方法基于特定的像素值选择，用于去除椒盐噪声或其他类型的干扰。每个滤波器的原理、代码实现和结果分析都详细阐述。 最后，锐化滤波部分探讨了拉普拉斯算子法和一阶微分（梯度算子法），目的是增强图像边缘的细节，使图像更具视觉冲击力。通过这两种滤波器，可以看到图像边缘的强化效果。 本篇文章提供了一套完整的数字图像处理技术实践教程，从理论到实践，让读者能够理解和掌握如何运用Python进行图像处理，并通过实例了解各种变换和滤波技术的实际应用和效果。