【读书】《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》3.基于经典方法的图像处理

读完“基于经典方法的图像处理”这一部分，我重新认识了图像处理的经典方法以及它们在今天的价值。这一章的内容其实并不复杂，但它系统地回顾了图像处理的核心原理，并用现代工具（比如 PyTorch）对传统方法进行了更高效的实现。这种理论与实践结合的方式，不仅让我理解了“经典”的意义，也让我思考它们在当下技术环境中的应用潜力。

章节开篇用“图像与张量”的关系打底，告诉我们图像数据其实就是一个张量。从像素点到图像的维度，这种数学形式的统一表达让一切变得清晰。像素值的点运算，其实就是数学意义上的函数映射；而张量作为基础，能够很好地对接现代机器学习框架，处理效率也因此有了质的飞跃。

接下来，章节讲了图像处理的三种主要运算：点运算、邻域运算和全局运算。点运算是最简单的，处理每个像素值，比如伽马变换可以调整图像的亮度和对比度。邻域运算增加了“上下文”的概念，比如卷积核用于边缘检测，这种局部操作往往能提取到图像的重要特征。而全局运算则站在更高的视角，比如旋转、缩放、直方图均衡化，直接影响整张图像的呈现方式。从点到局部再到整体，这样的层次划分让我对图像处理的逻辑有了更系统的认知。

让我觉得印象深刻的是，章节不只是讲了理论，还用 PyTorch 实现了很多实际案例。比如，直方图均衡化这一经典方法，在 PyTorch 中可以通过简单的张量操作实现，既清晰又高效。

形态学运算部分也让我重新意识到经典方法的魅力。像腐蚀和膨胀，这些听起来有点“老旧”的技巧，在去噪和特征提取中依然非常好用。其实这些方法的计算复杂度低，反而能在资源有限的情况下发挥作用。

从整个章节来看，经典方法依然有它的地位。虽然深度学习几乎成为当下图像处理的代名词，但这些“传统”技巧不仅可以作为基础预处理手段，还能和现代算法结合。比如，在数据增强或特征提取阶段，直方图均衡化和形态学操作依然能发挥重要作用。更重要的是，这些方法本质上代表了一种对图像的理解方式，它们的逻辑清晰、思路直观，是很多复杂模型的基础。

总的来说，这章给我的感触是，经典方法并没有过时，它们在今天依然具有很高的实践价值。作为一个图像处理的起点，这些方法帮助我们用最简单的方式接近问题的本质。而未来，如何将它们与更先进的技术结合，可能是我在工作和研究中可以重点探索的方向。

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