C#图像的平移和镜像处理程序设计(2)
3.3 图像的平移 22
3.4 图像的镜像 25
3.4.1 水平镜像 25
3.4.2 垂直镜像 26
4 图像的平移和镜像处理程序实现 29
4.1 图像评价标准 29
4.2 图像的平移程序处理 29
4.2.1 图像平移处理程序运行结果 29
4.3 图像的镜像程序处理 30
4.3.1 水平镜像处理程序运行结果 30
4.3.2 垂直镜像处理程序运行结果 31
5 总结 32
5.1 小结 32
5.2 展望 32
致谢 33
参考文献 34
附录 35
数字图像处理概述
图像处理就是对图像进行分析和处理的一门很有趣也很重要的学科，它无处不在，从电视到CT，从摄像到印刷，从机器人到遥感，可以说，数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走向商业领域、艺术领域及办公室，甚至走向了人们的日常生活。之所以图像信息在我们生活中几乎所有领域都扮演者重要的角色，那是由于图像的直观、易懂、存储方便和信息量大等特点所决定的。
一般来讲，根据对图像处理的不同目的，数字图像处理可以分为3类。
改善图像质量：如进行图像的亮度和颜色变换，增强和抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以提高图像的视觉效果。
提取图像特征：被提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边缘特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等，从而为分析图像提供便利。
存储传输图像信息：对图像数据进行变换、编码和压缩。
数字图像处理
图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digtal Image Processing）。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理下面分为两部分来介绍，数字图像和图像处理技术。
数字图像
离散图像又称为数字图像，将平面区域G={（x, y）|0≤x≤M,0≤y≤N}内连续图像f(x,y)按一定方式划分为小块区域。这些小区域称为图像元素（picture element），简称为像素（pixel）。像素是组成数字图像的基本元素，是按某种规律，比如，模拟/数字转换编成的一系列二进制数码表示的信息。
图像进行的两个离散化操作也称为图像数字化处理。通过数字化处理，就可以获得数字图像，在这些小区域上获得图像的亮度作为“样本”的过程就是通常所说的采样。采样过程中获取的亮度样本值。我们还需要将这些值“量化”为整数值。一般地将亮度值均匀地量化成256个等级。有两种方法表示从白到黑的量化；一种是0-255对应由白到黑，另一种是0-255对应由黑到白。在图像处理时，应该注意，相应系统是采用哪一种表示法。
图像在空间上经过离散化并对采样值量化后，一幅宽高分别为M和N的图像简称为M*N图像，可用(1.1)矩阵表示。
此处M和N，通常可用2的整数幂表示，比如M=2^m，N=2^n，常称（1.1）的矩阵f为图像矩阵。由（1.1）可知，离散图像的宽度M是图像矩阵的列数，而高度N是行数。