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数字图像处理（Digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术。主要是为了修改图形，改善图像质量，或者从图像中提取有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保持。
1.1 图像点运算的研究意义
数字图像处理技术的内容非常丰富,总的来说数字图像处理包括以下几项内容：① 点运算；② 几何处理；③ 图像增强；④ 图像复原；⑤ 图像形态学处理；⑥ 图像编码；⑦ 图像重建；⑧ 模式识别[1]。本课题主要介绍点运算。例如图像在生成、获取、传输过程中、受光源、成像系统的影响, 不可避免的要造成图像像质的降低, 这时就需要图像增强; 计算机识别目标时，就需要提取目标的形状和结构特征等，这些都可以通过点运算来实现。图像的点运算是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像的灰度值。一幅输入图像经过点运算后将产生一幅新的输出图像，由输入图像像素点的灰度值决定相应输出图像像素点的灰度值，可由灰度变换函数表示如下：B（x，y）=f[A(x,y)] 。本文将依次介绍图像点运算的一些技术：图像的直方图、图像灰度的线性变换、非线性变换、直方图修正等[2]。
1.2 本课题研究的内容
本课题通过对数字图像处理基本理论的研究，采用 Math works公司推出的MATLAB工具，对数字图像点运算方法进行研究。
本文第一章介绍数字图像处理的相关理论，对数字图像处理的方法进行解释，并对图像处理有了初步的认识。
本文第二章介绍图像点运算的基本理论，通过介绍图像点运算的内容和图像点运算所使用的工具以及图像点运算的优势和不足来加深对图像点运算的理解。
本文第三章介绍图像点运算的基本设计方法，并在MATLAB上仿真出点运算的处理效果图。
本文第四章初步研究一种基于DSP的图像点运算高效实现方案。
从全文结构上看，第二章介绍了数字图像点运算的基本理论，为后续研究打下了基础；第三章为本课题的主要设计部分，体现设计的结果，通过仿真对一系列数字图像点处理的原理进行验证。最后，在DSP实验系统上实现部分点运算。
2. 图像点运算基本原理
所谓点运算是指像素值（像素点的灰度值）通过运算之后，可以改善图像的显示效果。这是一种像素的逐点运算，点运算与相邻的像素之间没有运算关系，是原始图像与目标图像之间的影射关系，输出图像每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的灰度值决定，是一种简单但却十分有效的图像处理方法。点运算又称为“对比度增强”、“对比度拉伸”、“灰度变换”。
点运算实际上是灰度到灰度的映射过程：
设
输入图像为 A(x ,y)
输出图像为 B(x ,y)
则点运算可表示为：
B(x ,y)=f[A(x,y)]
显然点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系，而是以某种预定的方式改变一幅图像的灰度直方图[3]-[5]。
2.1 直接灰度变换
下图2.1显示了直接灰度变换的分类：
图2.1直接灰度变换的分类图
2.1.1 线性变换
线性变换是将输入图像的灰度值的动态范围按线性关系拉伸扩展到指定范围,即：
(2-1)
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