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像素点强度分析报告人：马振磊图像和像素什么是图像一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。什么是像素数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素被称为像素。灰度图像是一个二维灰度（亮度）函数f(x,y)彩色图像是三个（如RGB，HSV）二维灰度（亮度）函数f(x,y)组成一幅图像是由若干个像素点组成，因此分析一幅灰度图像可以从单个像素点进行分析。像素点的实际灰度=本身的灰度+周围像素点对它影响所产生的灰度像素点本身的灰度对于一个像素点，它的灰度为，该图像中其它任意位置与该像素点的关系为：越靠近该像素点的位置灰度值越大，离该像素点越远的位置灰度值越小，并且这些位置的亮度在空间内关于该像素点所在平面的垂面（过该像素点的幅值）成对称分布。分布图像大致如下：该图像分布大致属于二维高斯分布（正态分布）。二维高斯分布的密度函数为：其中，为常数。通过高斯分布密度函数公式，可以求出每一个位置的像素强度。(像素点互不干扰的情况下，像素点本身强度)分析：所以：这里求出的r为相关系数的值。由相关系数的值可以知道，图像中的像素点与像素点之间存在一定的关系。用表示像素的4领域用表示像素的D领域用表示像素的8领域观察像素点领域关系知：像素点之间存在相关性，但不是线性相关。由图中像素点的领域关系，中心在的像素点被另一个像素点的亮度照射时，受到的灰度影响为（灰度图像时K为255）所以，在考虑一幅图像中各个像素点强度相互影响时，每一个像素点的实际强度表达式为：（是其余像素点的个数，为第个个像素点的坐标）

谢谢！人有了知识，就会具备各种分析能力，明辨是非的能力。所以我们要勤恳读书，广泛阅读，古人说“书中自有黄金屋。”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识，培养逻辑思维能力；通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平，培养文学情趣；通过阅读报刊，

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