什么是图像平滑？为什么要对图像进行平滑处理？
图像平滑是一种减少图像中的噪声并模糊图像中的细节的图像处理操作；通常使用高斯滤波、中值滤波等实现。
- 去除噪声：在图像获取或传输过程中，常常会受到各种类型的噪声的影响，如高斯噪声、椒盐噪声等；
- 减少细节：在某些情况下，图像中的细节可能对后续处理产生负面影响，如图像分割、边缘检测等；
- 改善图像质量：在某些情况下，图像可能受到一些因素的影响而变得模糊或失真，如运动模糊、镜头模糊等；
什么是图像锐化？如何实现图像锐化？
图像锐化是一种增强图像中的边缘和细节，使图像看起来更加清晰的图像处理技术。通常通过增强图像中的高频成分来实现，特别是在边缘附近的区域。
常见的锐化滤波器有拉普拉斯滤波器和高提升滤波器。
什么是直方图均衡化？它有什么作用？
直方图均衡化是一种改善图像的对比度和亮度分布的图像增强技术。它通过重新分配图像中的像素值，使得图像的灰度直方图在整个范围内均匀分布，从而增强图像的视觉效果。
主要作用：
- 增强图像对比度
- 提高图像质量： 减少图像中的背景噪声，并且可以使得图像的细节更加清晰；
- 增强图像细节： 使得图像中的细节更加突出，使得图像的纹理和结构更加清晰可见；
什么是图像金字塔？如何使用图像金字塔进行模板匹配？
图像金字塔是一种多尺度表示图像的方法，它可以将同一张图像在不同尺度上进行分解，从而获取图像在不同分辨率下的表示。
进行模板匹配：
- 计算高斯金字塔：对输入图像和模板图像分别构建高斯金字塔
- 查找相似度得分最高的位置（SSD最小）
- 在更精细的层次上对齐
中值滤波器和均值滤波器有什么区别？
- 中值滤波器： 中值滤波器是一种非线性滤波器，它通过
将每个像素的值替换为其周围像素值的中值来平滑图像。在一个固定大小的滑动窗口内，中值滤波器将窗口中的所有像素值排序，并将排序后的中间值赋给窗口中心的像素。主要效果是减少图像中的噪声，同时尽可能地保留图像的边缘和细节，因为它不会引入额外的模糊。 - 均值滤波器(box filter)： 均值滤波器是一种线性滤波器，它通过
将每个像素的值替换为其周围像素值的平均值来平滑图像。在一个固定大小的滑动窗口内，均值滤波器计算窗口中所有像素的平均值，并将该平均值赋给窗口中心的像素。均值滤波器的主要效果是模糊图像并减少图像中的噪声。
处理椒盐噪声用哪种滤波器？为什么？
中值滤波器
- 中值滤波器在去除椒盐噪声等突发性噪声方面效果很好；
- 与其他线性滤波器相比，中值滤波器在平滑图像的同时更能保留图像的边缘和细节；
- 简单并且不需要额外参数： 中值滤波器非常简单，不需要额外的参数
对于一张黑白图像，其中包含许多黑色和白色的像素。现在你想使用一个滤波器来模糊这张图像，使其变得更加平滑。你会选择使用哪种类型的滤波器：高通滤波器还是低通滤波器？为什么？
低通滤波器
- 低通滤波器通常用于平滑图像，减少图像中的高频信息，从而使图像变得更加模糊和平滑。因为图像中包含许多黑色和白色的像素，而这些像素的变化通常是高频信息，因此使用低通滤波器可以有效地平滑图像；
- 低通滤波器在平滑图像的同时，通常会相对保留图像的整体结构和轮廓。这意味着使用低通滤波器平滑图像后，图像的主要特征和内容仍然能够保留，只是变得更加模糊和平滑；
- 盒状滤波器和高斯滤波器是常见的低通滤波器。
