《数字图像处理》冈萨雷斯(第四版)1.1

1、数字图像处理是对数字图像进行分析和操作的一门科学。它基于二维函数f（x，y），其中x，y是空间坐标，（x，y）处的幅值即图像在该点的强度（灰度）。以z = x + y（ 0100， 0100 ）为例，可形成图像。图像以左上角为坐标轴原点，x轴向右，y轴向下。0为黑色，255为白色，依次过渡。

2、数字图像处理冈萨雷斯第四版更好。根据查询相关资料信息显示，数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

3、冈萨雷斯的书主要是讲一些数字图像处理的基础概念，建议先看数字图像处理，同时参照MATLAB版做一些练习；顾名思义，MATLAB版当然是用MATLAB语言实现的。OpenCV是基于C/C++语言的计算机视觉库。图像处理和计算机视觉有交集但是并不是完全等同的。

4、人眼的结构与图像形成机制是数字图像处理中的关键要素，它包括三层结构：角膜、巩膜和视网膜。角膜，如同相机镜头，是眼睛的透明前部，巩膜则包裹着眼球除角膜外的部分，下方的脉络膜富含血管，调节光线进入和供应营养。视网膜位于后部，其上的锥状体和杆状体是光线成像的关键，形成模式视觉。

5、数字图像处理中，矩阵运算与基本数学工具密切相关。图像通常被视为矩阵，处理时逐像素操作，除非特别说明。矩阵运算的关键是矩阵的哈达玛积，即对应元素的乘积。图像处理方法根据是否具有线性特性分为两大类：线性运算和非线性运算。线性运算的特点包括加性和同质性，即加法和输出与输入的乘法常数保持一致。

6、前言：学习数字图像处理时，使用C++与OpenCV是常见的选择。工具包括VS201OpenCV 53版本及冈萨雷斯《数字图像处理》第四版。本内容作为图像处理入门指南，展示了使用OpenCV的简单函数和实现算法的示例，不求严谨，旨在提供学习路径。

数字图像处理-第三章:彩色图像处理-第二节:灰度图像的伪彩色处理

1、伪彩色图像处理旨在将单一灰度图像转换为具有色彩效果的图像。这通过在图像像素的灰度值与对应颜色值之间应用色彩映射表来实现。函数cv.applyColorMap是用于执行这一操作的关键工具，它接收一个灰度图像或彩色图像作为输入，并根据OpenCV提供的色彩映射表将图像像素灰度值变换为彩色值。

2、采用微分法、非锐化滤波和高增滤波。非锐化滤波通过减去原始图像的一个非锐化的图像，增强边缘等细节。高增滤波将原始图像与高通图像相加，保持原始图像概貌的同时突出细节。（五）伪彩色处理 伪彩色处理是对不同的灰度级赋予不同的颜色，将灰度图像变为彩色图像。方法有灰度分层法、灰度变换法和频域滤波法。

3、彩色图像处理分为两类：全彩色处理，其图像本身就是彩色的；伪彩色处理，通过灰度图像赋予不同颜色，增强视觉效果。人眼的视觉原理与照相机类似，利用锥状和杆状细胞对颜色和亮度进行感知，其中RGB模型以红、绿、蓝三种基色定义颜色空间。

4、用gimp打开灰度图像。菜单“图像--模式”，改为RGB。增加一个图层在灰度图上方，改图层模式为“覆盖”。在新图层上使用不同颜色的“画笔”等进行涂抹。等于为灰度图进行上色工作了。越细致越好哦，考验你的耐性了。

5、用PS处理啊。先把灰度转成RGB格式，然后用替“换颜来调”，“换颜来调”可以选取你的目标区域（或你要的黑色），再进运调色就可以了。白色调法是一样的。

6、处理对象：伪彩色针对灰度图像，假彩色则处理彩色图像。伪彩色处理：有灰度分层与直接彩色变换两种方法。灰度分层是将灰度级划分为多个层次，然后在各层次上强制涂色；直接彩色变换将黑白图像灰度级分为三个层次，每个层次赋予RGB三种颜色。假彩色处理：是通过多波段图像合成彩色图像。

什么是数字图像处理

1、随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。利用计算器可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。

2、是指将图像以而进制信息保存在计算机中，优势是可以长期保存、多次复制、任意修改、便于传输等。

3、数字图像处理（digitalimageprocessing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。