数字图像空间域处理：
空间域处理分为灰度变换和空间滤波。
灰度变换：
灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础、直接的空间域图像处理方法。
变换函数法：
- 图像反转
- 对数变换
- 幂律(伽马)变换
- 分段线性变换
直方图处理法：
统计排序滤波器：
统计排序滤波器的运用也广泛，其是很典型的非线性滤波器。主要包括了，最大值滤波器，最小值滤波器，中央值滤波器等等。这里作为代表的，主要说中央值滤波器，中央值滤波对于去除椒盐噪声特别有效。
所谓中央值滤波器，就是将滤波器范围内的像素的灰度值，进行排序，选出中央值作为这个像素的灰度值。同理可解释最大值滤波器与最小值滤波器。
锐化滤波器：所谓的锐化，即是将图像的细节强调出来。主要算子----拉普拉斯算子。
图像频率域滤波：
所谓的图像频率，就是这个图空间上的灰度变换的快慢。
为什么要在频率域中进行图像处理？
可以利用频率成分和图像外表之间的对应关系。一 些在空间域表述困难的增强任务，在频率域中变得非常普通 。
滤波在频率域更为直观，它可以解释空间域滤波的某些性质 。
可以在频率域指定滤波器，做反变换，然后在空间域使用结果滤波器作为空间域滤波器的指导。
主要变换为傅里叶变换。傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。
频域滤波器分为：
理想低通滤波器
巴特沃斯低通滤波器
高斯低通滤波器
理想高通滤波器
巴特沃斯高通滤波器
高斯高通滤波器
带阻滤波器
带通滤波器
陷波滤波器
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