C#彩色图像的伪色空间处理程序设计(8)
所谓数字图像处理，是将图像信号转化为数字格式并利用计算机进行处理的过程。随着计算机技术的发展，以及应用领域的扩展，数字图像处理技术也取得了长足进步。数字图像处理易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，因而是一项通用性强、精度高、处理方法灵活、易于保存、传送可靠的图像处理技术。广泛用于遥感、宇宙观测、影像医学、通信、刊侦以及多种工业领域。
数字图像处理的英文名称是“Digital Image Processing”。通常所说的数字图像处理是指用计算机进行处理，因此，也称为计算机图像处理。总的来说，数字图像处理包括以下几项内容：
点运算
点运算主要是针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算。图像的点运算可以有效地改变图像直方图分布，这对提高图像的分辨率以及图像均衡都是非常有益的。
几何处理
几何处理主要包括图像的坐标转换，图像的移动、缩小、放大、旋转，多个图像的配准，以及图像的扭曲校正等。几何处理时最常见的图像处理手段，几乎任何图像处理软件都提供了最基本的图像缩放功能。图像的扭曲校正功能可以将变形的图像进行几何校正，从而得出准确的图像。
图像增强
图像增强的作用主要是突出图像中重要的信息，同时减弱或者去除不需要的信息。常用方法有直方图增强和伪彩色增强等。
图像复原
图像复原的主要目的是去除干扰和模糊，从而恢复图像的本来面目。例如去噪声复原处理。
图像形态学原理
图像形态学是教学形态学的延伸，是一门妒忌的研究学科。利用图像形态学处理技术，可以实现图像的腐蚀、细化和分割等效果。
图像编码
图像编码研究属于信息论中鑫源编码的范畴，其主要宗旨是利用图像信号的统计特性及人类视觉特性对图像进行高效编码，从而达到压缩图像的目的。图像编码是数字图像处理中一个经典的研究范畴，有60多年的研究历史，目前已经制定了多种编码标准，如H261、JEPG和MEPG等。
图像重建
图像的重建起源于CT技术的发展，是一门新兴的数字图像处理技术，主要是利用采集的数据来重建图像。图像重建的主要算法有代数法、迭代法、傅里叶反投影法和使用最广泛的卷积反投影法等。
模式识别
模式识别也是数字图像处理的一个新兴的研究方向，当今的模式识别方法通常有3中：统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。目前应用广泛的文字识别（OCR）技术是应用模式识别技术开发出来的。
目前数字图像小狐狸的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保险、航空航天、军事等各个领域，在国名经济中发挥越来越大的作用。
数字图像处理的步骤主要分为图像获取、图像增强和图像复原等。其中，图像获取，主要是指单纯的获取图像，它包括如设置比例尺等预处理项；图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域，基本上增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节，或简单的突出一幅图像中感兴趣的地方，它是图像处理中非常主观的领域，主要是对图像进行修改操作；图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域，然而不像增强，图像增强是主观的，而图像复原是客观的。在某种意义上说，复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。另一方面，增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。
灰度处理原理
24位彩色图像每个像素用3个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度。当R、G、B分量值不同时，表现为彩色图像；当R、G、B分量值相同时，表现为灰度图像，该值就是我们所求的。一般来说，转换方式有3种。