表1-5 阶段任务单1.画面构图和杂点的分析 背景杂乱的灯架、地面的露出等构图上的问题和人物面部的痘痘、斑点、相机CCD的脏点等瑕疵，都可以运用“仿制图章”、“修补”、“修复画笔”等工具修饰。图1-18图1-19按以上的提示，把图1-1那组图片需要调整构图和修饰杂点的部位用圆圈标示出来，完善表1-7的空白。图1-202）影响构图的问题：第一，把灯的附件及角架一角拍进来了；第二，背景纸不完整，露出了地面。......
2023-11-26
图像处理的技巧和方法
【摘要】：图像处理算法主要负责对输入图像进行处理，比如缩放图像、灰度化图像等操作，将输入图像中不需要的部分剪裁或者对需要的信息进行强调。、是阶梯状边缘：处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域间；是脉冲状边缘：对应细条状的灰度值突变区域，可以看成两个背靠背的阶梯状边缘构成；图10-3图像的灰度处理是屋顶状边缘：边缘上升、下降沿都比较平缓，可以看成脉冲状边缘拉伸得到的。图10-5图像边缘提取
图像处理算法主要负责对输入图像进行处理，比如缩放图像、灰度化图像等操作，将输入图像中不需要的部分剪裁或者对需要的信息进行强调。为下一步计算进行准备。
（1）图像的灰度化
图像的灰度化算法，是很多图像处理流程的第一步；负责将在将图像的色彩信息尽量保留的情况下，将图像转化为用只用灰度表示的矩阵。这极大地压缩了后续需要处理的信息。
图像在计算机内定义于RGB空间的彩色图，其每个像素点的色彩由R、G、B三个分量共同决定。每个分量在内存所占的位数共同决定了图像深度，即每个像素点所占的字节数。以常见的24深度彩色RGB图来说，其三个分量各占1个字节，这样每个分量可以取值为0～255，这样一个像素点可以有1600多万（255×255×255）的颜色的变化范围。对这样一幅彩色图来说，其对应的灰度图则是只有8位的图像深度（可认为它是RGB三个分量相等），这也说明了灰度图图像处理所需的计算量确实较少。需要注意的是，虽然丢失了一些颜色等级，但是从整幅图像的整体和局部的色彩以及亮度等级分布特征来看，灰度图描述与彩色图的描述是一致的。
任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成，假如原来某点的颜色为RGB（R，G，B），那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：
浮点算法 Gray=R·0.3+G·0.59+B·0.11
整数方法 Gray=（R·30+G·59+B·11）/100
平均值法 Gray=（R+G+B）/3
前两种取自opencv图像处理库的加权算法，图像的权重偏向于保留图像的绿色信息。主要由于人眼对绿色最为敏感，对蓝色最不敏感。
经过灰度处理后的图像如图10-3所示。
（2）图像边缘提取
图像中的边缘检测是像素灰度值发生剧烈变化而不连续的结果，边缘检测是常见的图像基元检测的基础。
图10-4展示了不同的图像边缘在灰度导数图像的变化。
（a）、（b）是阶梯状边缘：处于图像中两个具有不同灰度值的相邻区域间；
（c）是脉冲状边缘：对应细条状的灰度值突变区域，可以看成两个背靠背的阶梯状边缘构成；
图10-3 图像的灰度处理
（d）是屋顶状边缘：边缘上升、下降沿都比较平缓，可以看成脉冲状边缘拉伸得到的。
图10-4 图像边缘的导数变化情况
由（a）、（b）的二阶导数可以看到，二阶导数的过零点是边缘的位置；
由（c）的二阶导数可以看到，二阶导数的两个过零点分别对应脉冲的上升沿和下降沿，通过检测脉冲剖面的二阶导数的两个过零点可以确定脉冲的范围。
显然，函数的变化程度可以用一阶导数来表示。对于二维图像，其局部特征的显著变化可以用梯度来检测。梯度是函数变化的一种度量。定义为：
梯度是一矢量，函数的梯度给出了方向导数取最大的方向：
梯度的大小可以通过计算梯度的模来计算：
在程序中通过以下方法来近似计算点的梯度大小，从而得到灰度的变化情况。
该算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值，其公式如下：
具体计算如下：
图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合，来计算该点梯度的大小：
通常，为了提高效率使用不开平方的近似值：
|G|=|Gx|+|Gy|
边缘检测效果如图10-5所示。
图10-5 图像边缘提取
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