灰度图是一个二维函数，彩色图是三个二维函数。
数字图像的量化电平越少色彩越差。
采样间隔也就是像素。
图像中实际层次越多，效果越好。
图像的对比度=最大亮度/最小亮度，对比度越大，图像效果越好。
直方图的处理：图像暗，说明图像的直方图分布出在灰度级低的一侧，图像亮则图像处在灰度级高的一侧。好的图像的像素占有全部的灰度级且分布均匀，具有高对比度和多变的灰度色调。
图像锐化的三种算子：（图像锐化的主要用于增强图像灰度跳变部分）
1.基于一阶导数的图像增强-梯度算子
梯度的方向就是函数f（x,y）最大变化率的方向。
原图
- Robert交叉梯度代码
I=imread(‘123.jpg‘);
imshow(I);
I=double(I);
w1=[-1 0;0 1];
w2=[0 -1;1 0];
G1=imfilter(I,w1,‘corr‘,‘replicate‘);
G2=imfilter(I,w1,‘corr‘,‘replicate‘);
G=abs(G1)+abs(G2);
figure,imshow(G,[]);
figure,imshow(abs(G1),[]);
figure,imshow(abs(G2),[]);
（不明白这段代码是怎么写出来的，不明白这个算子的作用是什么，从图像上看不出来效果）
- Sobel梯度代码
I=imread(‘123.jpg‘);
w1=fspecial(‘sobel‘);
w2=w1‘;
G1=imfilter(I,w1);
G2=imfilter(I,w2);
G=abs(G1)+abs(G2);
figure,imshow(G,[]);
figure,imshow(G1,[]);
figure,imshow(G2,[]);
w1 
w2 
（不明白这段代码是怎么写出来的，不明白这个算子的作用是什么，从图像上来看是去掉底色的效果）
2.基于二阶微分的图像增强-拉普拉斯算子
应用：强调图像中灰度的突变及降低灰度慢变化的区域
代码
I=imread(‘123.jpg‘);
figure,imshow(I,[]);
Id=double(I);
h_lap=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1]
I_lap=imfilter(Id,h_lap,‘corr‘,‘replicate‘);
figure,imshow(uint8(abs(I_lap)),[]);
（不明白这段代码是怎么写出来的，不明白这个算子的作用是什么，从图像上看来是去掉底色，与上面的去底色效果不一样）
这使今天认真鞋靴的的内容，没有明白的地方后来慢慢补充学习。