图像处理

在图像处理中，锯齿一直是一个大问题，因此图像中的抗锯齿（Anti_aliaing，简称AA），也被称为边缘柔化、消除混叠、抗图像折叠有损等。AA主要是处理图像有锯齿的边缘，使其图像更清晰清晰。

本篇浅谈一下图像处理包括调节亮度、灰度处理以及模糊处理。图像处理一般用于平面模型特殊要求处理，但主要用于屏幕后处理，屏幕后处理一般采用OnRenderImage方法进行。主要图像处理参考文献为六种灰度计算方法文章。

颜色模型(颜色空间)就是描述用一组数值来描述颜色的数学模型。在彩色图像处理中，选择合适的彩色模型是很重要的。从应用的角度来看，彩色模型可分为两类：面向硬件设备的彩色模型；面向视觉感知的彩色模型。

在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。

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对其进行处理的过程。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

在图像处理中，经常会碰到掩膜(Mask)这个词。那么这个词到底是什么意思呢？在半导体制造中，许多芯片工艺步骤采用光刻技术，用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜（也称作“掩模”），其作用是：在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖，继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。 图像掩膜与其类似，用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。

初学者可能往往会把图像分辨率和超分辨率搞混淆，先来看一下他们的概念。图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。

现在的相机越来越多地引入计算视觉技术来丰富相机的用户体验，最近在神经网络与深度学习技术方面的进展大大提升了计算机视觉技术的性能，尤其是以下的9个典型CV技术与应用，使得相机不再停留在传统的成像（imaging）层面，已经进化到了感知（sensing）世界的新时代。

在图像处理中，经常会碰到掩膜(Mask)这个词。那么这个词到底是什么意思呢？下面来简单解释一下。

图像分割的主要算法：1.基于阈值的分割方法；2.基于边缘的分割方法；3.基于区域的分割方法；4.基于聚类分析的图像分割方法；5.基于小波变换的分割方法；6.基于数学形态学的分割方法；7.基于人工神经网络的分割方法；8. 基于遗传学算法的分割方法。