常用图像变换算法及其应用

常用的图像变换算法有以下几种，并且它们都有不同的应用：

1、哈夫曼编码：一种基于出现频率来压缩数据的编码方式，常用于压缩数据流。

2、算术编码：一种基于出现频率来压缩数据的编码方式，与哈夫曼编码相比，它能更好地压缩数据。

3、预测编码：通过对图像像素值的预测来减少冗余信息，从而实现压缩数据。

4、变换编码：通过对图像进行变换，使得压缩后的数据更加易于压缩，从而实现压缩数据。

在图像处理中，常见的变换包括：

图像平移、旋转、镜像、转置等几何变换。

2、图像缩放，常用的插值算法有最近邻插值、线性插值、双三次插值等。

3、将空间域变换到频域进行处理，涉及计算量很大。因此，有时候需要将空间域变换到频域进行处理。例如：傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为频域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。

除此之外，还有以下常用的图像处理算法：

1、图像增强：包括灰度变换增强、直方图增强、图像平滑/降噪等。

2、图像复原：包括代数恢复方法和频域恢复方法等。

3、图像压缩编码：包括哈夫曼编码、算术编码、预测编码和变换编码等。

在机器视觉中，还有以下常用的算法和技术：

1、图像/模板匹配：包括轮廓匹配、归一化积相关灰度匹配、不变矩匹配、最小均方误差匹配等。

2、色彩分析：包括色度、色密度、光谱、颜色直方图、自动白平衡等。

3、图像数据编码压缩和传输：可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

4、局部处理：指输出值仅与像素灰度有关的处理，如图像对比度增强和图像二值化等。