经过12周的课程，数字图像处理这门课结课了。

这门课的主要内容包括：

• 图像的数字化和显示
• 图像变换
• 图像增强
• 图像编码和压缩
• 图像复原
• 图像分割
• 彩色图像处理
• 数学形态学
• 图像分析与模式识别

课后作业一般是自行写代码对图像进行处理，较难的内容可以使用MATLAB或OpenCV.我依然使用python作为开发语言。python有强大的PIL(Python Imaging Library),让我能够对图像快速进行各种处理。

从最开的简单功能开始，然后一点一点增加功能，目前已经完成的功能有：

• 点运算：采样和量化，均衡化，线性增强减弱，非线性变换
• 放大及旋转：最临近插值法放大，双线性插值法放大，逆时针旋转45度
• 图像变换：傅立叶变换，离散余弦变换
• 图像增强：平滑，弱化
• 压缩：哈夫曼编码
• 图像分割：基于拉普拉斯算子和Canny算子的边缘检测，图像细化
• 灰度化：24位真彩色转256灰度

部分功能没有完成：

• 读取调色板数据
• 沃尔什变换和小波变换
• 图像压缩
• 图像复原
• 霍夫变换检测直线和圆
• 真彩色转256色

代码请见这里。编码过程中参考过大量资料，也有小部分直接copy,由于是代码一点一点写成的，请原谅我无法一一给出参考连接。

以下是一些处理实例

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说说图片背后的故事

做过图像处理的人肯定对这张测试图像不陌生。该照片最初刊登于《花花公子》杂志（1972年11月刊），照片中的女主角名叫Lena.

1973年的夏天，美国南加州大学信号与图像处理研究所里，助理教授亚历山大（Alexander Sawchuk）和研究员威廉（William Pratt）试图找到一张适合测试压缩算法的图片，来完成一篇论文。但一直没有找到满意的图像，无意中他们发现了《花花公子》的这张插图，这张有着光滑面庞和繁杂饰物的图片正好符合要求，于是便将上半身扫描下来，做成一张512 ×512的图片。论文发表后，不断有同行向亚历山大索要原始的扫描件，以便对图像压缩算法进行效果比较。久而久之，这张图片成为了图像处理领域的一个标准测试图。

不多说，上原图