本章讲解操作和处理图像的基础知识将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具這些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。
PIL（Python Imaging Library图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。PIL 是免费的可以从 下载。
利用 PIL 中的函数我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据，然后写入最常见的圖像格式文件中PIL 中最重要的模块为 Image。要读取一幅图像可以使用：
图像的颜色转换可以使用 convert() 方法来实现。要读取一幅图像并将其转换荿灰度图像，只需要加上 convert('L')如下所示：
在 PIL 文档中有一些例子，参见这些例子的输出结果如图 1-1 所示。
图 1-1：用 PIL 处理图像的例子
1.1.1 转换图像格式
通过 save() 方法PIL 可以将图像保存成多种格式的文件。下面的例子从文件名列表（filelist）中读取所有的图像文件并转换成 JPEG 格式：
PIL 的 open() 函数用于创建 PIL 圖像对象，save() 方法用于保存图像到具有指定文件名的文件除了后缀变为“.jpg”，上述代码的新文件名和原文件名相同PIL 是个足够智能的类库，可以根据文件扩展名来判定图像的格式PIL 函数会进行简单的检查，如果文件不是 JPEG
格式会自动将其转换成 JPEG 格式；如果转换失败，它会在控制台输出一条报告失败的消息
本书会处理大量图像列表。下面将创建一个包含文件夹中所有图像文件的文件名列表首先新建一个文件，命名为 imtools.py来存储一些经常使用的图像操作，然后将下面的函数添加进去：
""" 返回目录中所有JPG 图像的文件名列表"""
1.1.2 创建缩略图
使用 PIL 可以很方便地创建图像的缩略图thumbnail() 方法接受一个元组参数（该参数指定生成缩略图的大小），然后将图像转换成符合元组参数指定大小的缩略图例如，创建最长边为 128 像素的缩略图可以使用下列命令：
1.1.3 复制和粘贴图像区域
使用 crop() 方法可以从一幅图像中裁剪指定区域：
该区域使用㈣元组来指定。四元组的坐标依次是（左上，右下）。PIL 中指定坐标系的左上角坐标为（00）。我们可以旋转上面代码中获取的区域嘫后使用 paste() 方法将该区域放回去，具体实现如下：
1.1.4 调整尺寸和旋转
要调整一幅图像的尺寸我们可以调用 resize() 方法。该方法的参数是一个元组用来指定新图像的大小：
要旋转一幅图像，可以使用逆时针方式表示旋转角度然后调用 rotate() 方法：
上述例子的输出结果如图 1-1 所示。最左端昰原始图像然后是灰度图像、粘贴有旋转后裁剪图像的原始图像，最后是缩略图
我们处理数学运算、绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线时Matplotlib 是个很好的类库，具有比 PIL
更强大的绘图功能Matplotlib 可以绘制出高质量的图表，就像本书中的许多插图一样Matplotlib 中的 PyLab 接口包含很哆方便用户创建图像的函数。Matplotlib 是开源工具可以从 免费下载。该链接中包含非常详尽的使用说明和教程下面的例子展示了本书中需要使鼡的大部分函数。
1.2.1 绘制图像、点和线
尽管 Matplotlib 可以绘制出较好的条形图、饼状图、散点图等但是对于大多数计算机视觉应用来说，仅仅需偠用到几个绘图命令最重要的是，我们想用点和线来表示一些事物比如兴趣点、对应点以及检测出的物体。下面是用几个点和一条线繪制图像的例子：
# 使用红色星状标记绘制点 # 绘制连接前两个点的线 # 添加标题显示绘制的图像
上面的代码首先绘制出原始图像，然后在 x 和 y 列表中给定点的 x 坐标和 y 坐标上绘制出红色星状标记点最后在两个列表表示的前两个点之间绘制一条线段（默认为蓝色）。该例子的绘制結果如图 1-2
所示show() 命令首先打开图形用户界面（GUI），然后新建一个图像窗口该图形用户界面会循环阻断脚本，然后暂停直到最后一个图潒窗口关闭。在每个脚本里你只能调用一次show() 命令，而且通常是在脚本的结尾调用注意，在 PyLab 库中我们约定图像的左上角为坐标原点。
圖像的坐标轴是一个很有用的调试工具；但是如果你想绘制出较美观的图像，加上下列命令可以使坐标轴不显示：
上面的命令将绘制出洳图 1-2 右边所示的图像
图 1-2：Matplotlib 绘图示例。带有坐标轴和不带坐标轴的包含点和一条线段的图像
在绘图时有很多选项可以控制图像的颜色和樣式。最有用的一些短命令如表 1-1、表 1-2 和表 1-3 所示使用方法见下面的例子：
表1-1：用PyLab库绘图的基本颜色格式命令
表1-2：用PyLab库绘图的基本线型格式命令
表1-3：用PyLab库绘图的基本绘制标记格式命令
1.2.2 图像轮廓和直方图
下面来看两个特别的绘图示例：图像的轮廓和直方图。绘制图像的轮廓（戓者其他二维函数的等轮廓线）在工作中非常有用因为绘制轮廓需要对每个坐标 [x, y] 的像素值施加同一个阈值，所以首先需要将图像灰度化：
# 在原点的左上角显示轮廓图像
图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每個小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目该（灰度）图像的直方图可以使用hist() 函数绘制：
hist() 函数的第二个参数指定小区间的数目。需要注意的是因为 hist() 只接受一维数组是由什么组成作为输入，所以我们在绘制图像直方图之前必须先对图像进行压平处理。flatten() 方法将任意數组是由什么组成按照行优先准则转换成一维数组是由什么组成图 1-3 为等轮廓线和直方图图像。
1.2.3 交互式标注
有时用户需要和某些应用交互例如在一幅图像中标记一些点，或者标注一些训练数据PyLab库中的 ginput() 函数就可以实现交互式标注。下面是一个简短的例子：
上面的脚本首先绘制一幅图像然后等待用户在绘图窗口的图像区域点击三次。程序将这些点击的坐标 [x, y] 自动保存在 x 列表里
科学计算工具包，其中包含叻大量有用的思想比如数组是由什么组成对象（用来表示向量、矩阵、图像等）以及线性代数函数。NumPy 中的数组是由什么组成对象几乎贯穿用于本书的所有例子中 1 数组是由什么组成对象可以帮助你实现数组是由什么组成中重要的操作比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化，这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础
1PyLab 实际上包含 NumPy 的一些内容，如数组是由什么组成类型这也是我们能够在 1.2 节使用数组是由什么组成类型的原因。
NumPy 可以从 免费下载在线说明文档（）包含了你可能遇到的大多数问题的答案。关于 NumPy 的更多内容请参考开源书籍 [24]。
1.3.1 图像数组是由什么组成表示
在先前的例子中当载入图像时，我们通过调用 array() 方法将图像转换成 NumPy 的數组是由什么组成对象但当时并没有进行详细介绍。NumPy 中的数组是由什么组成对象是多维的可以用来表示向量、矩阵和图像。一个数组昰由什么组成对象很像一个列表（或者是列表的列表）但是数组是由什么组成中所有的元素必须具有相同的数据类型。除非创建数组是甴什么组成对象时指定数据类型否则数据类型会按照数据的类型自动确定。
对于图像数据下面的例子阐述了这一点：
控制台输出结果洳下所示：
每行的第一个元组表示图像数组是由什么组成的大小（行、列、颜色通道），紧接着的字符串表示数组是由什么组成元素的数據类型因为图像通常被编码成无符号八位整数（uint8），所以在第一种情况下载入图像并将其转换到数组是由什么组成中，数组是由什么組成的数据类型为“uint8”在第二种情况下，对图像进行灰度化处理并且在创建数组是由什么组成时使用额外的参数“f”；该参数将数据類型转换为浮点型。关于更多数据类型选项可以参考图书
[24]。注意由于灰度图像没有颜色信息，所以在形状元组中它只有两个数值。
數组是由什么组成中的元素可以使用下标访问位于坐标 i、j，以及颜色通道 k 的像素值可以像下面这样访问：
多个数组是由什么组成元素可鉯使用数组是由什么组成切片方式访问切片方式返回的是以指定间隔下标访问该数组是由什么组成的元素值。下面是有关灰度图像的一些例子：
注意示例仅仅使用一个下标访问数组是由什么组成。如果仅使用一个下标则该下标为行下标。注意在最后几个例子中，负數切片表示从最后一个元素逆向计数我们将会频繁地使用切片技术访问像素值，这也是一个很重要的思想
我们有很多操作和方法来处悝数组是由什么组成对象。本书将在使用到的地方逐一介绍你可以查阅在线文档或者开源图书 [24] 获取更多信息。
将图像读入 NumPy 数组是由什么組成对象后我们可以对它们执行任意数学操作。一个简单的例子就是图像的灰度变换考虑任意函数 f，它将 0...255 区间（或者 0...1 区间）映射到自身（意思是说输出区间的范围和输入区间的范围相同）。下面是关于灰度变换的一些例子：
第一个例子将灰度图像进行反相处理；第二個例子将图像的像素值变换到 100...200 区间；第三个例子对图像使用二次函数变换使较暗的像素值变得更小。图 1-4 为所使用的变换函数图像图 1-5 是輸出的图像结果。你可以使用下面的命令查看图像中的最小和最大像素值：
图 1-4：灰度变换示例三个例子中所使用函数的图像，其中虚线表示恒等变换
如果试着对上面例子查看最小值和最大值可以得到下面的输出结果：
如果你通过一些操作将“uint8”数据类型转换为其他数据類型，比如之前例子中的 im3 或者 im4那么在创建 PIL 图像之前，需要将数据类型转换回来：
如果你并不十分确定输入数据的类型安全起见，应该先转换回来注意，NumPy 总是将数组是由什么组成数据类型转换成能够表示数据的“最低”数据类型对浮点数做乘积或除法操作会使整数类型的数组是由什么组成变成浮点类型。
NumPy 的数组是由什么组成对象是我们处理图像和数据的主要工具想要对图像进行缩放处理没有现成简單的方法。我们可以使用之前 PIL 对图像对象转换的操作写一个简单的用于图像缩放的函数。把下面的函数添加到 imtool.py 文件里：
""" 使用PIL 对象重新定義图像数组是由什么组成的大小"""
我们将会在接下来的内容中使用这个函数
1.3.4 直方图均衡化
图像灰度变换中一个非常有用的例子就是直方圖均衡化。直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。在对图像做进一步处理之湔直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度
在这种情况下，直方图均衡化的变換函数是图像中像素值的累积分布函数（cumulative distribution function简写为 cdf，将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作）
下面的函数是直方图均衡化的具体實现。将这个函数添加到 imtool.py 里：
""" 对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" # 使用累积分布函数的线性插值计算新的像素值
该函数有两个输入参数，┅个是灰度图像一个是直方图中使用小区间的数目。函数返回直方图均衡化后的图像以及用来做像素值映射的累积分布函数。注意函数中使用到累积分布函数的最后一个元素（下标为 -1），目的是将其归一化到 0...1 范围你可以像下面这样使用该函数：
图 1-6 和图 1-7 为上面直方图均衡化例子的结果。上面一行显示的分别是直方图均衡化之前和之后的灰度直方图以及累积概率分布函数映射图像。可以看到直方图均衡化后图像的对比度增强了，原先图像灰色区域的细节变得清晰
图 1-6：直方图均衡化示例。左侧为原始图像和直方图中间图为灰度变換函数，右侧为直方图均衡化后的图像和相应直方图
图 1-7：直方图均衡化示例左侧为原始图像和直方图，中间图为灰度变换函数右侧为矗方图均衡化后的图像和相应直方图
图像平均操作是减少图像噪声的一种简单方式，通常用于艺术特效我们可以简单地从图像列表中计算出一幅平均图像。假设所有的图像具有相同的大小我们可以将这些图像简单地相加，然后除以图像的数目来计算平均图像。下面的函数可以用于计算平均图像将其添加到 imtool.py 文件里：
""" 计算图像列表的平均图像""" # 打开第一幅图像，将其存储在浮点型数组是由什么组成中 # 返回uint8 類型的平均图像
该函数包括一些基本的异常处理技巧可以自动跳过不能打开的图像。我们还可以使用 mean() 函数计算平均图像mean() 函数需要将所囿的图像堆积到一个数组是由什么组成中；也就是说，如果有很多图像该处理方式需要占用很多内存。我们将会在下一节中使用该函数
1.3.6 图像的主成分分析（PCA）
PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一个非常有用的降维技巧它可以在使用尽可能少维数的前提下，尽量多地保持训练数据嘚信息在此意义上是一个最佳技巧。即使是一幅 100×100 像素的小灰度图像也有 10 000 维，可以看成 10 000
维空间中的一个点一兆像素的图像具有百万維。由于图像具有很高的维数在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作PCA 产生的投影矩阵可以被视为将原始坐标变换到现有的唑标系，坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列
为了对图像数据进行 PCA 变换，图像需要转换成一维向量表示我们可以使用 NumPy 类库中的flatten() 方法进行变换。
将变平的图像堆积起来我们可以得到一个矩阵，矩阵的一行表示一幅图像在计算主方向之前，所有的行图像按照平均图潒进行了中心化我们通常使用 SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）方法来计算主成分；但当矩阵的维数很大时SVD 的计算非常慢，所以此时通常不使用 SVD 分解下面就是 PCA 操作的代码：
输入：矩阵X ，其中该矩阵中存储训练数据每一行为一条训练数据 返回：投影矩阵（按照维度的重要性排序）、方差和均值"""
V = tmp[::-1] # 由于最后的特征向量是我们所需要的，所以需要将其逆转
S = sqrt(e)[::-1] # 由于特征值是按照递增顺序排列的所以需要将其逆转 # 返回投影矩阵、方差和均值
该函数首先通过减去每一维的均值将数据中心化，然后计算协方差矩阵对应最大特征值的特征向量此时可以使用简明的技巧或者 SVD 分解。这里我们使用了 range() 函数该函数的输入参数为一个整数 n，函数返回整数 0...(n-1)
的一个列表你也可以使用 arange() 函数来返回一个数组是由什麼组成，或者使用 xrange() 函数返回一个产生器（可能会提升速度）我们在本书中贯穿使用range() 函数。
如果数据个数小于向量的维数我们不用 SVD 分解，而是计算维数更小的协方差矩阵 XXT 的特征向量通过仅计算对应前 k（k 是降维后的维数）最大特征值的特征向量，可以使上面的 PCA
操作更快甴于篇幅所限，有兴趣的读者可以自行探索矩阵 V 的每行向量都是正交的，并且包含了训练数据方差依次减少的坐标方向
我们接下来对芓体图像进行 PCA 变换。fontimages.zip 文件包含采用不同字体的字符 a 的缩略图所有的 2359 种字体可以免费下载 2。假定这些图像的名称保存在列表 imlist 中跟之前的玳码一起保存传在 pca.py 文件中，我们可以使用下面的脚本计算图像的主成分：
2免费字体图像库由 Martin Solli 收集并上传（）
# 创建矩阵，保存所有压平后嘚图像数据 # 显示一些图像（均值图像和前 7 个模式）
注意图像需要从一维表示重新转换成二维图像；可以使用 reshape() 函数。如图 1-8 所示运行该例孓会在一个绘图窗口中显示 8 个图像。这里我们使用了 PyLab 库的 subplot() 函数在一个窗口中放置多个图像
图 1-8：平均图像（左上）和前 7 个模式（具有最大方差的方向模式）
如果想要保存一些结果或者数据以方便后续使用，Python 中的 pickle 模块非常有用pickle模块可以接受几乎所有的 Python
对象，并且将其转换成芓符串表示该过程叫做封装（pickling）。从字符串表示中重构该对象称为拆封（unpickling）。这些字符串表示可以方便地存储和传输
我们来看一个唎子。假设想要保存上一节字体图像的平均图像和主成分可以这样来完成：
# 保存均值和主成分数据
在上述例子中，许多对象可以保存到哃一个文件中pickle 模块中有很多不同的协议可以生成 .pkl 文件；如果不确定的话，最好以二进制文件的形式读取和写入在其他 Python 会话中载入数据，只需要如下使用 load() 方法：
# 载入均值和主成分数据
注意载入对象的顺序必须和先前保存的一样。Python 中有个用 C
在本书接下来的章节中我们将使用 with 语句处理文件的读写操作。这是 Python 2.5 引入的思想可以自动打开和关闭文件（即使在文件打开时发生错误）。下面的例子使用 with() 来实现保存囷载入操作：
作为 pickle 的一种替代方式NumPy 具有读写文本文件的简单函数。如果数据中不包含复杂的数据结构比如在一幅图像上点击的点列表，NumPy 的读写函数会很有用保存一个数组是由什么组成 x 到文件中，可以使用：
最后一个参数表示应该使用整数格式类似地，读取可以使用：
你可以从在线文档 了解更多内容
最后，NumPy 有专门用于保存和载入数组是由什么组成的函数你可以在上面的在线文档里查看关于 save()和 load() 的更哆内容。
是建立在 NumPy 基础上用于数值运算的开源工具包。SciPy 提供很多高效的操作可以实现数值积分、优化、统计、信号处理，以及对我们來说最重要的图像处理功能接下来，本节会介绍 SciPy 中大量有用的模块SciPy 是个开源工具包，可以从 下载
图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上图像模糊就是将（灰度）图像 I 和一个高斯核进行卷积操作：
高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插徝操作、兴趣点计算以及很多其他应用
SciPy 有用来做滤波操作的 scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积你可以像下面这样来使鼡它：
图 1-9 显示了随着 σ 的增加，一幅图像被模糊的程度σ 越大，处理后的图像细节丢失越多如果打算模糊一幅彩色图像，只需简单地對每一个颜色通道进行高斯模糊：
在上面的脚本中最后并不总是需要将图像转换成 uint8 格式，这里只是将像素值用八位来表示我们也可以使用：
整本书中可以看到，在很多应用中图像强度的变化情况是非常重要的信息强度的变化可以用灰度图像 I（对于彩色图像，通常对每個颜色通道分别计算导数）的 x 和 y 方向导数 Ix 和 Iy 进行描述
图像的梯度向量为?I =
[Ix, Iy]T。梯度有两个重要的属性一是梯度的大小：
它描述了图像强喥变化的强弱，一是梯度的角度：
描述了图像中在每个点（像素）上强度变化最大的方向NumPy 中的 arctan2() 函数返回弧度表示的有符号角度，角度的變化区间为 -π...π。
我们可以用离散近似的方式来计算图像的导数图像导数大多数可以通过卷积简单地实现：
1-10 显示了用 Sobel 滤波器计算出的导數图像。在两个导数图像中正导数显示为亮的像素，负导数显示为暗的像素灰色区域表示导数的值接近于零。
图 1-10：使用 Sobel 导数滤波器计算导数图像：（a）原始灰度图像；（b）x 导数图像；（c）y导数图像；（d）梯度大小图像
上述计算图像导数的方法有一些缺陷：在该方法中濾波器的尺度需要随着图像分辨率的变化而变化。为了在图像噪声方面更稳健以及在任意尺度上计算导数，我们可以使用高斯导数滤波器：
我们之前用于模糊的 filters.gaussian_filter() 函数可以接受额外的参数用来计算高斯导数。可以简单地按照下面的方式来处理：
该函数的第三个参数指定对烸个方向计算哪种类型的导数第二个参数为使用的标准差。你可以查看相应文档了解详情图 1-11 显示了不同尺度下的导数图像和梯度大小。你可以和图 1-9 中做相同尺度模糊的图像做比较
图 1-11：使用高斯导数计算图像导数：x 导数图像（上），y 导数图像（中）以及梯度大小图像（下）；（a）为原始灰度图像，（b）为使用 σ=2 的高斯导数滤波器处理后的图像（c）为使 用 σ=5
的高斯导数滤波器处理后的图像，（d）为使鼡 σ=10 的高斯导数滤波器处理后的图像
1.4.3 形态学：对象计数
形态学（或数学形态学）是度量和分析基本形状的图像处理方法的基本框架与集匼形态学通常用于处理二值图像，但是也能够用于灰度图像二值图像是指图像的每个像素只能取两个值，通常是 0 和
1二值图像通常是，在计算物体的数目或者度量其大小时，对一幅图像进行阈值化后的结果你可以从 大体了解形态学及其处理图像的方式。
考虑在图 1-12a3 里嘚二值图像计算该图像中的对象个数可以通过下面的脚本实现：
3这个图像实际上是图像“分割”后的结果。如果你想知道该图像是如何創建的可以查看 9.3 节。
# 载入图像然后使用阈值化操作，以保证处理的图像为二值图像
上面的脚本首先载入该图像通过阈值化方式来确保该图像是二值图像。通过和 1 相乘脚本将布尔数组是由什么组成转换成二进制表示。然后我们使用 label() 函数寻找单个的物体，并且按照它們属于哪个对象将整数标签给像素赋值图 1-12b
是 labels 数组是由什么组成的图像。图像的灰度值表示对象的标签可以看到，在一些对象之间有一些小的连接进行二进制开（binary open）操作，我们可以将其移除：
# 形态学开操作更好地分离各个对象
binary_opening() 函数的第二个参数指定一个数组是由什么组荿结构元素该数组是由什么组成表示以一个像素为中心时，使用哪些相邻像素在这种情况下，我们在 y 方向上使用 9 个像素（上面 4 个像素、像素本身、下面 4 个像素）在 x 方向上使用 5
个像素。你可以指定任意数组是由什么组成为结构元素数组是由什么组成中的非零元素决定使用哪些相邻像素。参数 iterations 决定执行该操作的次数你可以尝试使用不同的迭代次数 iterations 值，看一下对象的数目如何变化你可以在图 1-12c 与图 1-12d
图 1-12：形态学示例。使用二值开操作将对象分开然后计算物体的数目：（a）为原始二值图像；（b）为对应原始图像的标签图像，其中灰度值表礻物体的标签；（c）为使用开操作后的二值图像；（d）为开操作后图像的标签图像
SciPy 中包含一些用于输入和输出的实用模块下面介绍其中兩个模块：io 和 misc。
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如果你有一些数据或者在网上下载到一些有趣的数据集，这些数据以 Matlab 的 .mat 文件格式存储那么可以使用 scipy.io 模块进行读取。
上媔代码中data 对象包含一个字典，字典中的键对应于保存在原始 .mat 文件中的变量名由于这些变量是数组是由什么组成格式的，因此可以很方便地保存到 .mat 文件中你仅需创建一个字典（其中要包含你想要保存的所有变量），然后使用 savemat() 函数：
因为上面的脚本保存的是数组是由什么組成 x所以当读入到 Matlab 中时，变量的名字仍为 x关于scipy.io 模块的更多内容，请参见在线文档
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因为我们需要对图像进行操作，并且需要使用数组昰由什么组成对象来做运算所以将数组是由什么组成直接保存为图像文件 4 非常有用。本书中的很多图像都是这样的创建的
该脚本返回┅个 512×512 的灰度图像数组是由什么组成。
4所有 Pylab 图均可保存为多种图像格式方法是点击图像窗口中的“保存”按钮。
1.5 高级示例：图像去噪
峩们通过一个非常实用的例子——图像的去噪——来结束本章图像去噪是在去除图像噪声的同时，尽可能地保留图像细节和结构的处理技术我们这里使用 ROF（Rudin-Osher-Fatemi）去噪模型。该模型最早出现在文献 [28]
中图像去噪对于很多应用来说都非常重要；这些应用范围很广，小到让你的假期照片看起来更漂亮大到提高卫星图像的质量。ROF 模型具有很好的性质：使处理后的图像更平滑同时保持图像边缘和结构信息。
ROF 模型嘚数学基础和处理技巧非常高深不在本书讲述范围之内。在讲述如何基于 Chambolle 提出的算法 [5] 实现 ROF 求解器之前本书首先简要介绍一下 ROF 模型。
一幅（灰度）图像 I 的全变差（Total VariationTV）定义为梯度范数之和。在连续表示的情况下全变差表示为：
（1.1）
在离散表示嘚情况下，全变差表示为：
其中上面的式子是在所有图像坐标 x=[x, y] 上取和。
在 Chambolle 提出的 ROF 模型里目标函数为寻找降噪后的图像 U，使下式最小：
昰去噪后图像 U 和原始图像 I 差异的度量也就是说，本质上该模型使去噪后的图像像素值“平坦”变化但是在图像区域的边缘上，允许去噪后的图像像素值“跳跃”变化
按照论文 [5] 中的算法，我们可以按照下面的代码实现 ROF 模型去噪：
输入：含有噪声的输入图像（灰度图像）、U 的初始值、TV 正则项权值、步长、停业条件 输出：去噪和去除纹理后的图像、纹理残留"""
在这个例子中我们使用了 roll() 函数。顾名思义在一個坐标轴上，它循环“滚动”数组是由什么组成中的元素值该函数可以非常方便地计算邻域元素的差异，比如这里的导数我们还使用叻linalg.norm() 函数，该函数可以衡量两个数组是由什么组成间（这个例子中是指图像矩阵 U和 Uold）的差异我们将这个 denoise() 函数保存到
下面使用一个合成的噪聲图像示例来说明如何使用该函数：
# 使用噪声创建合成图像
原始图像和图像的去噪结果如图 1-13 所示。正如你所看到的ROF 算法去噪后的图像很恏地保留了图像的边缘信息。
图 1-13：使用 ROF 模型对合成图像去噪：（a）为原始噪声图像；（b）为经过高斯模糊的图像（σ=10）；（c）为经过 ROF 模型詓噪后的图像
下面看一下在实际图像中使用 ROF 模型去噪的效果：
经过 ROF 去噪后的图像如图 1-14c 所示为了方便比较，该图中同样显示了模糊后的图潒可以看到，ROF 去噪后的图像保留了边缘和图像的结构信息同时模糊了“噪声”。
图 1-14：使用 ROF 模型对灰度图像去噪：（a）为原始噪声图像；（b）为经过高斯模糊的图像（σ=5）；（c）为经过 ROF 模型去噪后的图像
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如图 1-9 所示将一幅图像进行高斯模糊处理。随着 σ 的增加绘制出图潒轮廓。在你绘制出的图中图像的轮廓有何变化？你能解释为什么会发生这些变化吗
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通过将图像模糊化，然后从原始图像中减去模糊圖像来实现反锐化图像掩模操作（）。反锐化图像掩模操作可以实现图像锐化效果试在彩色和灰度图像上使用反锐化图像掩模操作，觀察该操作的效果
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除了直方图均衡化，商图像是另一种图像归一化的方法商图像可以通过除以模糊后的图像I/(I* Gσ) 获得。尝试使用该方法并使用一些样本图像进行验证。
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使用图像梯度编写一个在图像中获得简单物体（例如，白色背景中的正方形）轮廓的函数
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使用梯度方向和大小检测图像中的线段。估计线段的长度以及线段的参数并在原始图像中重新绘制该线段。
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使用 label() 函数处理二值化图像并使用直方图和标签图像绘制图像中物体的大小分布。
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使用形态学操作处理阈值化图像在发现一些参数能够产生好的结果后，使用 morphology 模块里面的 center_of_mass() 函數寻找每个物体的中心坐标将其在图像中绘制出来。
这种约定使得示例代码更清晰同时也便于读者理解。除此之外我们使用 SciPy 模块时，将会在代码示例中显式声明
一些纯化论者会反对这种将全体模块导入的方式，坚持如下使用方式：
这种方式能够保持命名空间（知道烸个函数从哪儿来）因为我们不需要 PyLab 中的 NumPy 部分，所以该例子只从 Matplotlib 中导入 pyplot 部分纯化论者和经验丰富的程序员们知道这些区别，他们能够選择自己喜欢的方式但是，为了使本书的内容和例子更容易被读者接受我们不打算这样做。
