数字图像处理几种具体算法
1.局部处理
以单一像素为处理单位，
图像的移动平均平滑法和空间域锐化
分类：
（1）点处理(图像对比度增强、图像二值化)
（2）大局部处理：傅里叶变换（全局处理）
2.迭代处理
图像细化处理
3.跟踪处理
用于边界线、等高线等线的跟踪（检测）方面如根据搜索法检测边缘曲线
4.窗口处理和模板处理
窗口处理：矩形区域
模板处理：任意形状区域
5.串行处理和并行处理
串行：依次（顺序）
并行：同时进行相同形式运算（独立）
图像的数据结构
数据结构指在处理系统中图像数据的存储方式
1.组合方式
一个字长多个像素灰度值
2.比特面方式
像素按比特位存取，所有像素的相同比特位用一个二维数组表示
3.分层结构
代表：锥形（金字塔结构）
4.树结构
二等分，主要用于特征提取和信息压缩
5.多种图像数据存取
以多光谱为例：
（1）逐波段存储BSQ(Band Sequential),分波段处理时采用
（2）逐行存储BIL（Band Interleaved by Line），逐行扫描记录设备采用
（3）逐像素存储BIP（Band Interleaved by Pixel），用于分类
图像变换
傅里叶变换（频率变量）
连续函数的傅里叶变换
离散函数的傅里叶变换
其他变换
沃尔什变换
哈达玛变换
离散余弦变换
小波变换
小波：“小”：衰减性；“波”：波动性，振幅呈正负相见的震荡形式。
连续小波变换
离散小波变换
图像增强
提高图像清晰度；转换成更适合于人或机器分析处理的形式，主要包括：1.消除噪声，改善图像的视觉效果；2.突出边缘，有利于识别和处理
包括空间域增强和频率域增强
灰度级校正：在图像采集系统中对图像像素进行修正，使整幅图像成像均匀."溢出"现象需修正
灰度变换：使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特征明显，是图像增强的重要手段之一；线性变换，分段线性变换，非线性灰度变换
线性变换：曝光不足或过度，灰度局限在很小的范围，采用线性变换使每一个像素作线性拉伸，有效的改善图像视觉效果
分段线性变换:为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间
非线性变换：
对数变换-对低灰度区间进行较大的拉伸而对高灰度区压缩，灰度分布与人的视觉特性相匹配
指数变换：对高灰度区较大拉伸
直方图均衡化：通过对原图像进行某种变换，使原图像的灰度直方图修正为均匀分布的直方图的一种方法。基础：变换函数控制灰度级概率密度函数；实质是减少灰度等级换取对比度的扩大，频率小的压缩，大的部分增强
直方图规定化（直方图匹配）：使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。应用于图像融合中
局部统计法：用局部均值和方差进行对比度增强的方法
空间域
局部平滑法：直接在空间域上进行平滑处理的技术，用像素邻域内的各像素灰度平均值代替像素原来的灰度值；非加权邻域平均，缺点降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处；改进:保边缘、保细节的局部平滑算法
超限像素平滑法：选定的阈值，对抑制椒盐噪声较有效，对保护仅有微小灰度差的细节和纹理也有效
灰度最相近的K个邻点平均法：窗口中心像素灰度值可用窗口内与中心像素灰度最邻近的K个邻像素的平均灰度来代替
梯度倒数加权平均法:图像平滑，又不使边缘和细节有明显的模糊
梯度：相邻像素灰度差
权：中心像素与其各相邻像素之间梯度倒数定义为各相邻像素的权
最大均匀性平滑：先找出环绕每个像素最均匀（灰度变化最小）的窗口，然后利用窗口的灰度均值代替该像素原来的灰度值，多次迭代可增强平滑效果，对复杂形状的边界会过分平滑使细节消失
有选择保边缘平滑法：对最均匀平滑法的改进，掩模，以方差作为各个邻域灰度均匀性的测度
空间低通滤波法：应用模板卷积方法对图像的每一个像素进行局部处理，模板（掩模）就是一个滤波器，必须保证全部权系数为1
多幅图像平均法：同一景物的多幅图像相加取平均来消除噪声
中值滤波：对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素灰度值的滤波方法，非线性平滑法，对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果较好，在抑制随机噪声的同时有效保护边缘少受模糊
梯度锐化法：对一幅图像中突出的边缘区，梯度值较大；平滑区梯度值较小；灰度级为常数区域，灰度值为零
Roberts梯度算子：
Prewitt算子：为在锐化边缘的同时减少噪声的影响，加大边缘增强算子的模板
Sobel算子：
五种增强图像：
1.使各点灰度等于梯度，缺点仅显示灰度变化比较陡的边缘轮廓，而灰度变化比较平缓或均匀的区域呈黑色
2.灰度大于阈值的区域显示为梯度
3.边缘用固定的灰度级Lg表示
4.背景用固定的灰度级Lb表示
5.明显边缘和背景分别用灰度级Lg和Lb表示，生成二值图像
Laplacian增强算子
线性二阶微分算子，特点:
1.灰度均匀或斜坡中间，微分值为0，增强算子不起作用
2.斜坡底或低灰度侧形成“下冲”，斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”，算子具有突出边缘的特点。对应模板啊；
高通滤波法
在空间域用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘