图像处理的层次：
图像预处理 ——> 图像理解
从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。
图像运算：
（1）点运算
（2）局部图像运算
（3）全局图像运算
像素数据格式：
二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit
灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte
彩色数据：需要R，G，B 3种成分
点 运 算
变换运算：
灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者 抖动
抖动：一个简单的方法，但效果一般，就是计算每个像素的随机门限和用这个矢量值做 比较（随机抖动）。
范围运算：
与上图相反的还有灰度缩减。
直方图运算：
基于直方图的方法是范围运算的直接拉伸。
边缘检测
边缘检测是图像预处理的中心任务之一。边缘点指的是那些具有高灰度值梯度的点，即在某局部邻域中具有高灰度值差异的点。
拉普拉斯算子Laplace（梯度算子）
拉普拉斯算子在一定程度上和均值算子具有相反的特性。
Sobel算子
Sobel算子是水平边缘检测和垂直边缘检测算子的合成，通过把笛卡尔坐标转换为极坐标，就可以算出边缘强度和方向。
Laplace或Sobel这样的特定的局部算子，容易受噪声影响。
骨架化
在图像主要以线条为基础的情况下，有许多方法可以从原始图像中分离出所谓的骨架（skeleton），这被称作是骨架化（skeletonizing）运算或者细化运算（thinning）
形态学算子
分割
变换：
Hough变换
傅立叶变换
图像序列分析
位移矢量场计算 ： 光流计算
参考书： 《Parallel Image Processing》 并行图像处理 [德]托马斯.布劳恩 斯特凡.法伊尔 沃尔夫冈.拉菲 米凯尔.莱因哈特 著 李俊山 李新社 焦康 译 西安交通大学出版社