姓名：贺文琪
学号：19021210758
【嵌牛导读】为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素。数字图像处理是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。也称之为计算机图像处理。
【嵌牛鼻子】图像卷积，直方图，阈值分割，图像缩放
【嵌牛提问】如何对数字图像进行简单的处理？
【嵌牛正文】
图像卷积的基本原理
离散卷积的数学公式可以表示为如下形式：f(x) = -其中C(k)代表卷积操作数，g(i)代表样本数据, f(x)代表输出结果。
举例如下：
假设g(i)是一个一维的函数，而且代表的样本数为G = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
假设C(k)是一个一维的卷积操作数, 操作数为C=[-1,0,1]
则输出结果f(x)可以表示为 F=[1,2,2,2,2,2,2,2,1]
图像卷积说明图如图1
图1
以上只是一维的情况下，当对一幅二维数字图像加以卷积时，其数学意义可以解释如下：源图像是作为输入源数据，处理以后要的图像是卷积输出结果，卷积操作数作为Filter在XY两个方向上对源图像的每个像素点实施卷积操作。
一个简单的数字图像卷积处理流程可以如下(如图2所示)：
1.读取源图像像素
2.应用卷积操作数矩阵产生目标图像
3.对目标图像进行归一化处理
4.处理边界像素
图2
图像直方图是什么
图像(强度)直方图图形化显示不同的像素值在不同的强度值上的出现频率，对于灰度图像来说强度范围为[0~255]之间，对于RGB的彩色图像可以独立显示三种颜色的强度直方图。强度直方图是用来寻找灰度图像二值化阈值常用而且是有效的手段之一，如果一幅灰度图像的直方图显示为两个波峰，则二值化阈值应该是这两个波峰之间的某个灰度值。同时强度直方图是调整图像对比度的重要依据
图像直方图计算方法
对一幅灰度图像从上到下，从左到右扫描每个像素值，在每个灰度值上计算像素数目，以这些数据为基础完成图像直方图的绘制。如图3所示.
图3
什么是图像的阈值分割
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异，把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合，选取一个比较合理的阈值，以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域，从而产生相应的二值图像。
阈值分割法的特点是：适用于目标与背景灰度有较强对比的情况，重要的是背景或物体的灰度比较单一，而且总可以得到封闭且连通区域的边界。
图像的阈值分割算法
由直方图灰度分布选择阈值
这类方法是最基本的方法，十分简单。对与灰度图像，利用图像灰度统计信息的方法显示灰度分布，而分割的阈值选择在不同的山谷，一般采用一维直方图阈值化方法。从直方图中选取合适的阈值进行图像分割即可。(如图4)
图4
什么是图像缩放
在计算机图像处理和计算机图形学中，图像缩放（image scaling）是指对数字图像的大小进行调整的过程。图像缩放是一种非平凡的过程，需要在处理效率以及结果的平滑度（smoothness）和清晰度（sharpness）上做一个权衡。当一个图像的大小增加之后，组成图像的像素的可见度将会变得更高，从而使得图像表现得“软”。相反地，缩小一个图像将会增强它的平滑度和清晰度。
图像缩放算法
最简单的图像缩放算法就是最近邻插值。顾名思义，就是将目标图像各点的像素值设为源图像中与其最近的点。假设源图像的宽度和高度分别为w0和h0, 缩放后的目标图像的宽度和高度分别为w1和h1, 那么比例就是float fw = float(w0)/w1; float fh = float(h0)/h1; 对于目标图像中的(x,y)点坐标对应着源图像中的(x0, y0)点。其中：x0 = int(x*fw), y0 = int(y*fh)。
图像的双线性插值放大算法中，目标图像中新创造的象素值，是由源图像位置在它附近的2*2区域4个邻近象素的值通过加权平均计算得出的。双线性内插值算法放大后的图像质量较高，不会出现像素值不连续的的情况。然而次算法具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。
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