常见的图像与处理

1.直方图均值化
直方图均值化是对图像灰度值进行归一化的一种方法，可以增强图像对比度。其原理是将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。
2.图像平均
图像平均是将一组图像叠加后除以图像数量，常用于去除图像噪声。
3.图像主成分分析PCA
将每个图像拉成一维向量（numpy 中的flatten库），多个图像组成一个矩阵，进行主成分分析。
4.图像模糊
图像模糊就是利用图像灰度图和高斯核进行卷积。

from PIL import Image
from numpy import *
from scipy.ndimage import  filters
Img = array(Image.open('1.jpg').convert('L'))
Img1 = filters.gaussian_filter(Img,5)#第2个参数表示高斯滤波器的标准差，值越大，图像越模糊，丢失的数据越多

如果是对彩色图像模糊，对每个通道应用此算法即可。