数字图像处理学习笔记：灰度变换与空间滤波及其Python实现
数字图像处理是计算机视觉领域的基础课程之一。在图像处理的过程中，灰度变换和空间滤波是最基本的两个概念，也是最常用的技术之一。本文将对这两个概念进行简单的介绍，并使用Python代码演示常见的灰度变换方法。
一、灰度变换
灰度变换是指将原图像像素灰度级映射到另一组灰度级的过程。它可以通过修改像素的亮度和对比度来改善图像的质量。常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
1.线性变换
线性变换是指将原图像的灰度级缩放到另一组灰度级。它是最基本的灰度变换方法，可以通过以下公式进行计算：
def linear_transform(image):a, b = np.min(image), np.max
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文章目录 分段函数（Piecewise Functions） 分段线性变化函数（Piecewise Transformation Function）
clear; i = imread('hj.jpg'); i = im2double(rgb2gray(i)); [m,n] = size(i)
Homomorphic filter class class HomomorphicFilter: """Homomorphic filter
滤波是图像处理中常用的技术，可以锐化图像、模糊图像、去除噪声、增强图像等等。这里只讲空间滤波，频率域滤波将在以后讲。 空间滤波：简单来说，是用一个模板（3x3矩阵、5x5矩
【[fishing-pan][]：[https://blog.csdn.net/u013921430][https_blog.csdn.net_u013921430]
左手的ㄟ右手
川长思鸟来
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
迷南。
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