1、灰度直方图 （1）灰度直方图概念 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种 灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。
2、图像傅里叶变换原理 傅里叶变换（Fourier Transform，简称 FT）常用于数字信号处理，它的目的是将时间 域上的信号转变为频率域上的信号。随着域的不同，对同一个事物的了解角度也随之改变， 因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。同时，可以从频域里发 现一些原先不易察觉的特征。傅里叶定理指出"任何连续周期信号都可以表示成（或者无限 逼近）一系列正弦信号的叠加。" 傅里叶变换可以应用于图像处理中，经过对图像进行变换得到其频谱图。从谱频图里频 率高低来表征图像中灰度变化剧烈程度。图像中的边缘信号和噪声信号往往是高频信号，而 图像变化频繁的图像轮廓及背景等信号往往是低频信号。这时可以有针对性的对图像进行相 关操作，例如图像除噪、图像增强和锐化等。 二维图像的傅里叶变换可以用以下数学公式表达，其中 f 是空间域（Spatial Domain）) 值，F 是频域（Frequency Domain）值
- 上机目的
学习直方图增强技术、频域图像处理技术及编程实现方法
- 相关知识
- 灰度直方图
- 上机练习
按照上面相关知识的介绍，学会利用 opencv 进行灰度图像及彩色图像的读、显示及写 操作，并编写相应的测试程序。
- 2D卷积
代码部分：
运行截图：
通过运行效果可以看到，cv2.filter2D()对一幅图像进行卷积操作后，实现了对图像的模糊化。
- 图像模糊（图像平滑）
（1）、平均
代码部分：
运行结果为：
可见效果不是很明显。
（2）、高斯平滑
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运行结果：
（3）、中值滤波
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运行结果：
- 图像梯度：
（1）、Roberts 算子
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运行结果为：
（2）、Prewitt 算子
代码部分：
运行结果为：
（3）、Sobel 算子
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运行结果：
（4）、Laplacian 算子
代码部分：
运行结果为：
