线性代数是数学的一个分支，它在图像处理领域有着广泛的应用。以下是一些线性代数在图像处理中常见的应用场景：
1. 图像增强
线性代数在图像增强中扮演着重要角色，例如直方图均衡化。通过调整图像的灰度值，可以改善图像的对比度和亮度。
- 直方图均衡化：通过调整图像的直方图，使图像的像素值分布更加均匀，从而改善图像的视觉效果。
2. 图像滤波
图像滤波是去除图像噪声的一种技术。线性代数在卷积滤波器的设计和实现中起着关键作用。
- 均值滤波：通过计算邻域内像素的平均值来平滑图像。
3. 图像变换
线性代数在图像变换中有着广泛的应用，如傅里叶变换。
- 傅里叶变换：将图像从空间域转换到频率域，便于进行图像分析。
4. 3D重建
线性代数在3D重建中用于计算图像之间的几何关系。
- 透视变换：通过线性代数中的矩阵运算，将图像中的点映射到另一个坐标系。
Image Processing
扩展阅读
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