RGB顏色空間 加法混色空間 越疊加越白
一個(gè)像素的顏色值（b,g,r)
范圍：【0，255】 【0，1】
CMYK顏色空間
減法混色 越疊加越黑
4個(gè)維度來(lái)構(gòu)成
HSV顏色空間 色調(diào)，飽和度，明度
可以和RGB相互轉(zhuǎn)換
CIE-XYZ顏色空間
人眼睛對(duì)顏色的容忍度

灰度化：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11將彩色轉(zhuǎn)換為灰色
為什么要圖像處理：
改善視覺(jué)效果
轉(zhuǎn)換成為更適合于人或者機(jī)器分析處理的形式
抑制無(wú)用信息，提高圖像的使用價(jià)值
突出對(duì)人或者機(jī)器分析有意義的信息

圖像處理：空間域處理（點(diǎn)運(yùn)算（HE,ClAHE)形態(tài)學(xué)運(yùn)算（膨脹腐蝕）
鄰域運(yùn)算（卷積，金字塔））頻率域處理（傅里葉變換小波變換）

點(diǎn)運(yùn)算：
直方圖：對(duì)圖片特征的一種統(tǒng)計(jì)
對(duì)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行量化
直方圖均衡化：利用直方圖對(duì)比度進(jìn)行調(diào)整的方法，可以亮度更好的在直方圖上分布
操作：對(duì)圖像進(jìn)行非線性拉伸
經(jīng)典算法：重新分配各個(gè)灰度單位中的像素點(diǎn)數(shù)量，使一定灰度范圍內(nèi)像素點(diǎn)數(shù)量大致相等
自適應(yīng)直方圖均衡（AHE）：對(duì)局部區(qū)域進(jìn)行直方圖均衡

CLAHE：限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡
AHE會(huì)放大圖像中相對(duì)均勻區(qū)域的噪音
CLAHE：將比較突出的部分根據(jù)等面積法將直方圖墊高，也包含AHE的操作

CLAHE步驟：
1.圖像分塊，以塊為單位
2.先計(jì)算直方圖，然后修建直方圖，最后均衡
3.遍歷操作各個(gè)圖像塊，進(jìn)行塊間雙向性插值
4.與原圖做圖層濾色混合操作

開(kāi)運(yùn)算：可以去掉目標(biāo)外點(diǎn)
閉運(yùn)算：可以去掉目標(biāo)內(nèi)的空洞

濾波/卷積：
對(duì)每個(gè)位置進(jìn)行鄰域函數(shù)計(jì)算
不同功能需要定義不同的函數(shù)
邊界填充 獲得同尺寸輸出
補(bǔ)充類(lèi)型：填零，邊界復(fù)制（挨著誰(shuí)就用哪個(gè)數(shù)字），鏡像（鏡子一樣對(duì)稱(chēng)），塊復(fù)制（把原來(lái)的數(shù)字塊復(fù)制)

均值濾波既沒(méi)有很好的去除噪聲點(diǎn)，也破壞了圖像的細(xì)節(jié)反而讓圖片更模糊
平滑中值濾波 卷積域內(nèi)的像素值從小到大排序 取中間值作為卷積輸出
可以有效去除椒鹽噪聲
平滑高斯濾波 模擬人眼，關(guān)注中間區(qū)域 離關(guān)注中心越遠(yuǎn)，感受精度越模糊
高斯核參數(shù)越小越集中 越大越模糊

有效去除高斯噪聲
兩維的卷積可以拆分成像個(gè)相同的一維
大大減少計(jì)算次數(shù)
K*K->2K

水平梯度，均值平滑
垂直梯度，水平平滑
梯度均表示一階微分

拉普拉斯濾波 二階微分算子
團(tuán)塊檢測(cè)：周邊高于或者低于中心點(diǎn) 卷積核要滿足中間值很小，為負(fù)數(shù)，但是整個(gè)卷積核的數(shù)字和為0
作用：使原始圖像銳化
原始圖片和經(jīng)過(guò)拉普拉斯算子運(yùn)算后的再進(jìn)行相減
讓卷積更快：原圖經(jīng)過(guò)快速傅里葉變換，卷積核到快速傅里葉變換，結(jié)果再變換到空域

高斯金字塔：
先進(jìn)行高斯模糊，在進(jìn)行降采樣，得到尺寸逐漸減小的圖像
高斯+降采樣 圖像失真不是很大
拉普拉斯金字塔：
高頻細(xì)節(jié)在高斯金字塔和下采樣中丟失
保留所有層所丟失的高頻信息，用于圖像恢復(fù)
下采樣的小圖像再上采樣回來(lái)

傅里葉變換：
一個(gè)信號(hào)可以由足夠多的不同的頻率和幅值的正余弦波組成

信號(hào)分解
圖片經(jīng)過(guò)傅里葉變換可以得到頻圖

小波變換

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉（1）图像预处理的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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