图片和图形处理函数一览

在计算机图形学中，图像和图形处理函数有很多不同的种类，每个函数都有自己独特的功能和用途。下面是常见的图像和图形处理函数一览。

1. 图像增强函数

图像增强函数（Image Enhancement）是一种将原始图像从低质量映射到高质量的方法。这种方法可以通过去除图像中的噪声和模糊来提高图像的对比度和清晰度。常见的图像增强函数包括：

（1）直方图均衡化（Histogram Equalization）

（2）局部对比度增强（Local Contrast Enhancement）

（3）空间域滤波（Spatial Filtering）

2. 图像压缩函数

图像压缩函数（Image Compression）是将图像数据压缩以便有效地存储和传输。它通过使用不同的编码方案来减少图像数据的体积。常见的图像压缩函数包括：

（1）无损压缩（Lossless Compression）

（2）有损压缩（Lossy Compression）

3. 图像分割函数

图像分割函数（Image Segmentation）是将图像分成不同的区域，每个区域代表图像的一个对象或部分。常见的图像分割函数包括：

（1）边缘检测（Edge Detection）

（2）阈值分割（Thresholding）

（3）区域生长（Region Growing）

4. 图像变换函数

图像变换函数（Image Transformation）是将图像从一种表示形式转换为另一种表示形式。它们通常用于图像的旋转、缩放和翻转。常见的图像变换函数包括：

（1）仿射变换（Affine Transformation）

（2）透视变换（Perspective Transformation）

（3）四叉树分解（Quadtree Decomposition）

5. 图像合成函数

图像合成函数（Image Composition）是将多幅图像合并成一幅图像。它们通常用于图像融合、图像叠加等应用。常见的图像合成函数包括：

（1）图像融合（Image Blending）

（2）图像叠加（Image Overlay）

（3）图像拼接（Image Stitching）

6. 形态学函数

形态学函数（Morphology）是一种用于图像分析的算法，它基于形状和尺寸进行分析。常见的形态学函数包括：

（1）膨胀（Dilation）

（2）腐蚀（Erosion）

（3）开运算（Opening）

（4）闭运算（Closing）

7. 特征提取函数

特征提取函数（Feature Extraction）是从原始图像中提取出一些有用的信息。这些信息可以用于图像分类、物体检测和模式识别等任务。常见的特征提取函数包括：

（1）边缘特征（Edge Features）

（2）纹理特征（Texture Features）

（3）颜色特征（Color Features）

以上是常见的图像和图形处理函数一览。在实际应用中，这些函数往往需要结合使用才能够得到最好的效果。