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在上一篇文章中，我们介绍了人工智能与计算机视觉的概念。
今天，我们来介绍常见的图像处理概念，包括亮度、对比度、饱和度，图像平滑/降噪，图像锐化/增强，直方图均衡化，图像滤波，形态学运算和OpenCV及常用库函数。
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1.2 常见的图像处理概念
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1.2.1 亮度、对比度、饱和度
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亮度：图像的明亮程度，在单色图像中，最高的值应该对应于白色，最低的值英高对应于黑色
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对比度：图像暗和亮的落差值，即图像最大灰色级和最小灰度级之间的差值，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小
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饱和度：图像颜色种类的多少，饱和度越高，颜色种类越多，外观上看起来图像会更鲜艳
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对于亮度和对比度，可以从RGB图上进行数据增强
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对于饱和度，可以从HSV/HSI/HSL色彩空间上进行增强
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1.2.2 图像平滑/降噪
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图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量
- 归一化块滤波器
- 高四滤波器
- 中值滤波器
- 双边滤波
图像平滑主要是抑制高频的部分，保留低频的部分
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1.2.3 图像锐化/增强
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图像锐化与图像平滑是相反的操作，锐化是通过增强高频分量来减少图像中的模糊，增强图像细节边缘和轮廓，增强灰度反差，便于后期对目标的识别和处理
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锐化处理在增强图像边缘的同时也增强了图像的噪声
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方法包括：微分法和高通滤波法
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1.2.4 边缘提取算子
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图像中的高频和低频的概念理解
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通过微分的方式计算图像的边缘（色差/梯度）
- Roberts算子
- Prewitt算子
- sobel算子
- Canny算子
- Laplacian算子
- 等
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1.2.5 直方图均衡化
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直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一副灰度直方图为均匀分布的新图像的方法
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对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行所见。从而达到清洗图像的目的。
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1.2.6 图像滤波
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图像滤波可以更改或者增强图像
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通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分
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滤波是一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值
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常见的应用博爱阔去噪，图像增强，检测边缘，检测角点，模板匹配等
- 均值滤波
- 种植滤波
- 高斯滤波
- 双边滤波
- 等
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1.2.7 形态学运算
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腐蚀：腐蚀的效果是把图片“变瘦”，其原理是在原图的小区域内取局部最小值
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膨胀：膨胀与腐蚀相反，取的是局部最大值，效果是把图片“变胖”
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开运算：先腐蚀后膨胀（因为先腐蚀会分开物体）可以分离物体，消除小区域
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闭运算：先膨胀后腐蚀（先膨胀会使白色的部分扩张，以至于消除/“闭合”物体里面的小黑洞）
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形态学梯度：膨胀图减去腐蚀图，得到轮廓图
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顶帽：原图减去开运算后的图
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黑帽：闭运算后的图减去原图
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1.2.8 OpenCV及常用库函数
