图像的灰度级：一幅灰度图像它的像素的强度值的取值范围表示为[0， L-1],其中。 ...

灰度级数k，k=2^b，称该图像为b比特图像。 降低灰度级数是靠2的幂次方 网上代码：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/68927360 其中reduce_factor=8表示原图像是一张8bit图像，有灰度级 ...

　　均衡化处理后的图象只能是近似均匀分布。均衡化图象的动态范围扩大了，但其本质是扩大了量化间隔，而量化级别反而减少了， 　　因此，原来灰度不同的象素经处理后可能变的相同，形成了一片的相同灰度的区域，各区域之间有明显的边界，从而出现了伪轮廓。 　　如果原始图像对比度本来就很高，如果再均衡化则灰度 ...

图像灰度级数我们见得最多的就是256了，如果想调整它的灰度级数，我们可以使用图像库的imadjust函数来作出调整，比如讲256个灰度级变成2个灰度级（也就是二值图了）。再举一个例子，原来一幅256个灰度级的图像，如果我们把它的灰度级重新调整为4，那么调整后这幅图像的灰度值应该就是有4个值 ...

灰度线性变换：图像相加 效果图： 灰度非线性变换：常用有对数函数、指数函数 对数函数一般是提高低范围的像素，压缩高范围的像素 指数函数一般是提高高范围的像素，压缩低范围像素 效果图：红框内边缘对比度提高了 灰度 ...

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用：将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 （高效） void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread ...

综述 对于图像的处理有两种思路，一种是对图像本身的直接处理，即空间域处理；另一种是在频率域进行处理。关于空域和频域，可以参考《傅里叶变换——另一种世界观》。在空间域的处理相对简单，因此首先介绍的是空域处理法。空域中有两种重要处理方法：灰度变换（或亮度变换）和空间滤波（或邻域处理、空间卷积 ...

0、小叙闲言 续第一章之后，对数字图像和图像处理略有了解。第二章内容有不少，书中编写了很多的函数，还是一样，只要沉下心看看，理清楚结构，看明白功能，个人觉得很容易看明白。同时书中的代码都有很多的注释，更加减少我们看代码的难度。耐心，静心，定会有所收获。 1、本章整体结构 本章内容很多，也有 ...