原本听的是mooc武汉大学的数字图像处理课程，但是无奈老师读ppt的能力太强，不太适应，后面的课程对于实验方面的要求甚低，无奈之下到处找课程，终于找到了一个适合自己的教程《王伟强-数字图像处理》，今天开始连载，希望3.20日之前能够完成课程的学习，加油！

预计连载的目录

1. 导言与MATLAB快速介绍
2. 空域处理（I） - 亮度变换（I）
3. 空域处理（II）- 卷积与线性移动不变系统
4. 频域处理（I）- 傅立叶变换
5. 频域处理（II）- 高低频滤波器与频域处理框架
6. 图像复原（I）- 噪声与相关的去噪技术
7. 图像复原（II）- 降质函数与约束最小二乘恢复方法
8. 彩色图像处理
9. 小波变换与图像处理（I）- 小波的相关理论
10. 小波变换与图像处理（II）- 尺度函数、小波函数、快速小波变换

基本概念

数字图像处理DigitalImageProcessing,DIP
冈萨雷斯将数字图像处理看成一个黑箱，输入一个图片，输出也是一个图片
图像分析就是输出属性
视觉就是输出理解

matlab:配置环境当前目录和搜索路径

添加或修改搜索路径，右击桌面图标属性修改设置起始位置

matlab:.m文件

matlab分为两种文件，一种是脚本文件，类似于dos系统中的批处理文件，特点就是所有变量都是全局变量，运行完之后的变量不会从系统中清除。另外一种函数文件，外部看是看不出来的，特点就是函数变量除了特殊声明都是局部变量。

数字图像的表示

也就是说，图像的矩阵存储形式是从0,0位置开始，而matlab中图像的矩阵存储形式是1,1开始。

读取一幅图像

使用Matlab ipt读取一幅图像，ipt就是图像处理工具箱。

f=imread(\'bird.jpg\');

• imread从当前目录读取文件，如果失败，它将尝试在搜索路径中找到该文件
• 请注意分号；，如果不加分号，命令窗口将显示图像的矩阵值。
• matlab中的字符串是单引号。

获取图像的信息

显示或写入图像

• imshow(f)
• imshow(f,G)
• imshow(f,[low,high])
• imshow(f,[])
• imwrite(f,\'filename\')
• imwrite(f,\'filename\',\'ext\')
• imwrite(f,\'filename\',\'quality\',q)
  质量指标q的范围是0-100，值越低，图像质量越差，压缩率越高。

图像类型

1. 强度图像/灰度图像

• 灰度图像是一个数据矩阵，它的值被缩放以表示强度。
• 当灰度图像的像素是uint8或uint16类型时，它们的取值是
  [0,255]或[0,65535]范围内的整数。
• 如果图像是double类型的，则像素值为浮点数。按照惯例，经
  过缩放之后double类型的灰度图像的像素值落在[0,1]范围内

2. 二值图像

• 二值图像是由0和1组成的逻辑阵列。
• 数值阵列使用逻辑函数转换为二进制。
• 如果A包含0和1以外的元素，则使用逻辑函数将所有非零数值转换为逻辑真(1)，并将所有值为0的项转换为逻辑假(0)

3. 索引图像
   BMP图像标识其为索引图像

• 图像可以是索引图像的，也可以是真颜色图像。
• 索引图像将颜色作为索引数组存储到colormap图中。
  数据号代表着调色板的索引号，从下往上存储。对于数据量大的图像节省空间
  

4. RGB图像
   是目前见到的最多的图像，又叫真彩图像。

• 真彩色图像不使用colormap；相反，每个像素的颜色值直接存储为RGB三元组。colormap也就是调色板
• 在MATLAB中，真彩色图像对象的CData属性是一个三维(m×n×3)数组。这个数组由三个m×n矩阵组成，它们沿着第三维连接在一起。

数据类型

C语言中主要是int,double。matlab中int分的很细，u代表不带符号的，uint代表usigned，非负数。

数据类型和图像类型之间转换

读入一个图片通常是整型，直接进行傅里叶变换是错误的，因此需要转换为double型。

• 通常我们将图像称为（数据 - 图像类型）的图像
  例如“uint8强度图像”仅指代像素值是uint8类型的强度图像
• 数据类之间转换简单，语法为

B = data class name(A)

其中数据类名是数据类表第一列中的名称之一。例如A是一个uint8类型的数组，精度更高的double类型数组B是由命令B = double(A)生成的。这种转换在整本书中很常见，因为matlab希望数值计算中的操作数是双精度浮点数。

数据转换超过255直接截断过于粗暴，因此ipt中通常采用伸缩的方式

如何分析？im2uint8，所有超过[0,1],以外的数都会进行区分。将<0的-0.5设置为0，>1的1.5设置为1，整体乘以255

所有<0设置0，所有>255设置为1,(128-(-12))/(300+12)=0.4487

索引

w=v \' ,代表共轭转置。

A = magic(5)，每一行每一列每一个对角线的和都拉丁方5，和为65.
sum(A)是一个行向量，sum(A(