在讨论什么是图像变换之前，我们将讨论什么是变换。

转型

转换是一种函数。在执行某些操作后将一个集合映射到另一个集合的函数。

数字图像处理系统

我们已经在入门教程中看到，在数字图像处理中，我们将开发一个系统，该系统的输入将是图像，输出也将是图像。并且系统将对输入图像执行一些处理，并将其输出作为已处理图像。如下所示。

现在函数应用于该处理图像并将其转换成输出可以称为变换函数此数字系统的内部。

正如它显示的转换或关系一样，它是如何将image1转换为image2的。

图像转换。

考虑这个方程

G(x，y)= T {f(x，y)}

在这个等式中

F(x，y)=必须在其上应用变换函数的输入图像。

G(x，y)=输出图像或已处理图像。

T是变换函数。

输入图像和处理后的输出图像之间的这种关系也可以表示为。

s = T(r)

其中r实际上是任意点f(x，y)的像素值或灰度强度。 s是任意点g(x，y)的像素值或灰度强度。

基本灰度转换已在我们的基本灰度转换教程中进行了讨论。

现在，我们将讨论一些非常基本的转换函数。

例子

考虑这个转换函数。

让我们将点r设为256，将点p设为127。将此图像视为1 bpp图像。这意味着我们只有两个强度级别，分别是0和1。因此，在这种情况下，图表所示的变换可以解释为。

所有低于127(点p)的像素强度值均为0，表示黑色。并且所有大于127的像素强度值均为1，表示白色。但是在127的精确点处，传输发生突然变化，因此我们无法确定在该精确点处该值为0或1。

从数学上讲，该转换函数可以表示为：

考虑另一个这样的转变

现在，如果您查看该特定图形，您将看到输入图像和输出图像之间的直线过渡线。

它表明对于输入图像的每个像素或强度值，输出图像具有相同的强度值。这意味着输出图像是输入图像的精确副本。

它可以用数学表示为：

g(x，y)= f(x，y)

在这种情况下，输入和输出图像如下所示。