在数字图像处理领域，图像变换是一种常见操作，它可以帮助我们更好地理解图像内容或提取有用信息。图像的变换类型主要有以下几种：

一、灰度变换ImageContext: 🌈

灰度变换是图像处理中最基本的一种变换方式。它通过调整图像中像素的亮度值来改变图像的整体视觉效果。常见的灰度变换包括线性变换和非线性变换。

二、傅里叶变换ImageContext: 🔍📊

傅里叶变换是将图像从空间域转换到频率域的过程。通过这种方式，我们可以更容易地识别出图像中的周期性特征或高频噪声。这对于图像压缩和滤波等应用非常有用。

三、小波变换ImageContext: 🌊

小波变换与傅里叶变换类似，但它能更有效地捕捉图像中的局部特征。这使得它在图像去噪和边缘检测等方面表现优异。

四、形态学变换ImageContext: 🛠️

形态学变换主要用于处理图像中的形状信息。例如，膨胀和腐蚀操作可以用来填充图像中的空洞或去除噪声点。这些操作对于目标检测和分割任务非常重要。

每种变换都有其独特的应用场景，合理选择和使用这些变换方法能够帮助我们更高效地完成图像处理任务。