这一章的内容我认为是最有趣的。还记得前言中那个抽取骨架的例子吗？现在我们就来看看 它是如何实现的。 今天所讲的内容属于一门新兴的学科：数学形态学(Mathematical Morphology)。说起来很有 意思，它是法国和德国的科学家在研究岩石结构时建立的一门学科。形态学的用途主要是获 取物体拓扑和结构信息，它通过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形 态

这一章我们将介绍图象的几何变换，包括图象的平移、旋转、镜象变换、转置、放缩等。如 果你熟悉矩阵运算，你将发现，实现这些变换是非常容易的

一、空间变换 失真图和校正图的连接点利用“连接点”建立失真图像和校正图像间其它象素空间位置的对应关系,而这些“连接点”在输入(失真)图像和输出(校正)图像中的位置是精确已知的

频率域增强主要步骤 (1)计算需要增强图的傅里叶变换 (2)将其与1个转移函数相乘 (3)再将结果傅里叶反变换以得到增强的图像

一、 Radon变换 Radon变换是计算图像在某一指定角度射线方向上投影的变换方法 二维函数的投影就是其在指定方向上的线积分

基于代数分解的快速算法 1、利用FFT的快速算法 余弦变换核实际上就是傅里叶变换核的实部。而变换计算中的乘法运算就是八x)与变换核 的乘法运算。一种自然的想法就是先对八x)执行FFI,然后对其取实部就可以了

一、量化器模型 设量化操作在K维欧几里德空间(记为RK)上进行,X为RK上的一个K维随机向量, x为X的取值,ACRK是X的取值空间,即值域,则A的一个N级量化器

算术编码(Arithmetic Coding)的概念最早由 J. Rissanen在1976年引入,与 Huffman编码不同,算术编码是一种有记忆非分组编码方法,它用某个实数区间来表示若干被编码的信息,用该实数区间对应的二进制码作为编码输出。算术码的编码过程,实际上就是依据字符的发生概率对码区间的分割过程,我们举例说明算术编码的原 理

图像增强是图像处理的基本内容之一。图像增强是指 按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,削弱或 去除某些不需要的信息。这类处理是为了某种应用目的去 改善图像质量,处理的结果更适合于人的视觉特性或机器 识别系统。增强处理并不能增加原始图像的信息,而只能 增强对某种信息的辨识能力,并且这种处理有可能损失一 些其它信息。 图像增强技术主要包括直方图处理、图像点处理、图 像平滑处理、图像锐化处理、伪彩色技术及图像几何处理 等。 图

高效编码的主要方法是尽可能去除信源中的冗余成份 ,从而以最少的数码率传递最大的信息量。冗余度存在于像素间的相关性及像素值出现概率的不均等性之中,对于有记忆性信源来说首先要去除像素间的相关性,从而达到压缩数码率的目的。对于无记忆性信源来说,像素间没有相关性,可以利用像素灰度值出现概率的不均等性,采用 某种编码方法,也可以达到压缩数码率的目的。这种根据像素灰度值出现概率的分布特性而进行的压缩编码叫统计编码