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（4） 几何变换（Geometric Transformations）
几何变换是图像处理和图像分析的重要内容之一。通过几何运算，可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状和位置等各方面的变化。简单的说，几何变换可以改变像素点所在的几何位置以及图像中各物体之间的空间位置关系，这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动，特别是图像具有一定的规律时，一个图像可以由另外一个图像通过做几何变换来产生。几何变换效果可形象的理解为吧图像看成一张橡皮膜，对该膜做任意伸展，并在若干点把变换后的橡皮膜固定下来的结果。从变换的性质上来讲，几何变换可以分为图像的位置变换（平移、镜像、旋转）、形状变换（放大、缩小和剪切）以及图像的符合变换等。
（5） 图像频域变换（Image Frequency Transform）
在计算机的图像处理中，所谓图像变换就是为达到图像处理的某种目的而使用的一种数学技巧。图像函数经过变换后处理起来比变换前更加简单和方便，由于这种变换是对图像函数而言的，所以称为图像频域变换。现在研究的图像变换基本上都是正交变换，正交变换可以减少图像数据的相关性，获取图像的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始图像，这对图像的分存储以及图像的传输都是非常有意义的。
（6） 小波变换(Wavelet Transform)
当今世界小波分析已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。从数学角度来看，信号与图像处理可以统一看做是信号处理（图像可以看做是二文信号），在小波分析的许多应用中，都可以归结为信号处理的问题。现在，对于其性质随时间稳定不变的信号，吃力的理想工具任然是傅里叶分析，但是在实际应用中的绝大数信号都是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。
（7） 图像增强( Image Enhancement)
图像增强作为基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更“好”更“有用”的图像。由于具体应用的目的和要求不同，因而“好”和“有用”的含义也不相同，因此图像增强技术室面向具体问题的，从根本上说，图像增强的通用标准是不存在的。图像增强算法并不能增加原始图像的信息，而是通过某种技术手段有选择地突出对某一具体应用有价值的信息。即图像增强至通过突出某些信息以增强对这些信息的辨认能力，而其他信息则被压缩了。也就是说，图像增强处理并不是一种无损压缩。
（8） 图像分割（ Image Segmentation）与边缘检测（Edge Detection）
人类感知外部世界的两大途径是听觉和视觉，尤其是视觉，因此图像信息是非常重要的一类信息。在一幅图像中，人们往往只对其中的某些目标感兴趣，这些目标通常占据一定的区域，并且在某些特性（如灰度、轮廓、颜色、纹理等）上和周围的图像有差别。这些特性差别可能非常明显，也可能非常细微，以致人眼觉察不出来。计算机图像处理技术的发展，使得人们可以通过计算机来获取与处理图像信息。图像分割时图像识别和图像理解的基本前提步骤，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定其成败，因此，图像分割的作用是至关重要的。
图3.2 图像分割在整个图像处理过程中的作用
图像分割是指将一幅图像分解为若干互补交叠的、有意义的、具有相同性质的区域好的图像分割应具备以下特征。
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