数字图像期末复习重点综述

1.数字图像处理的应用领域： 通信：图象传输，电视电话等。 宇宙探测：星体图片处理。

遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。

生物医学：CT ，X 射线成象，B 超，红外图象，显微图象。 工业生产： 产品质量检测，生产过程控制，CAD ，CAM 。

军事： 军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。 公安： 现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。 档案： 过期的文字、图片档案的修复和处理。机器人视觉 娱乐： 电影特技，动画，广告，MTV 等 2.简单的图像成像模型：

一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有： 0

图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。所以：f(x,y)可由两个分量来表征，一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量.

设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：

f(x,y)=i(x,y)r(x,y)

其中： 0 < i(x,y) < 无穷 (2.4) 0 ≤ r(x,y) ≤ 1

在实际中，一般取Lmin 的值为0，这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]. 3.空间分辨率

(1)空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定。 采样数、空间分辨率变化对图像视觉效果的影响：

（1）在图像的空间分辨率不变（这里指线对宽度不变）的情况下，采样越少，图像越小。 （2）在景物大小不变的情况下，图像阵列M*N 越小，图像的尺寸越小。

（3）随着空间分辨率的降低，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差。 灰度分辨率

灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L 称为图像的灰度级分辨率。

灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响：随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。图中由于伪轮廓信息的积累，图像已显现出了木刻画的效果。由此也说明：灰度分辨率越低，图像的视觉效果越差。 3.存储一幅M×N 的数字图像的，需要的存储位数为：b = M ×N × k （单位bit ：1B=8bit ） 字节数为：B=b/8

15、简述梯度法与Laplacian 算子检测边缘的异同点？ 答：梯度算子和Laplacian

检测边缘对应的模板分别为

-1

1

（梯度算子） （Laplacian 算子）

-1 1 1

1 -4 1

1

梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而

Laplacian 算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。

相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。 第四章：

1.变换理论对于图像处理非常重要主要应用包括图像增强、图像恢复、图像编码和图像描述。

2.

①任何周期函数都可以表示为频率不同的正弦和/或余弦和的形式，每个正弦/余弦乘以不同的系数，这个和称为傅里叶级数。

无论函数多么复杂，只要它是周期的， 并满足某些适度的数学条件，都可以用这样的和来表示

②非周期函数可以用正弦和/或余弦乘以加权函数的积分表示，称为傅里叶变换。 傅里叶级数或变换表示的函数可以完全通过逆过程重建，不丢失任何信息，即频域中的处理转化到原始域不会丢失任何信息。 3.二维傅里叶变换： 离散形式DFT ： 正变换：

1,...,2,1,0,1,...,2,1,0for ),(1),(101

0)//(2-=-==∑∑-=-=+-N v M u e y x f MN v u F M x N y N vy M ux j π 反变换： 1

,...,2,1,0,1,...,2,1,0for

),(),(101

0)//(2-=-==∑∑-=-=+N y M x e v u F y x f M u N v N vy M ux j π

4.傅里叶谱和相角 频率谱：),(),(),(22v u I v u R v u F +=

功率谱：),(),(),(2

2

v u I v u R v u P +=

5.二维卷积定理

相关：滤波器模板移过图像并计算每个位置乘积之和的处理。 卷积：滤波器先旋转180度，再计算

空间域的卷积对应频域乘法：),(),(),(),(v u H v u F y x h y x f ⇔* 空间域的乘法对应频域卷积：),(),(),(),(v u H v u F y x h y x f *⇔

6.频率域滤波 在傅立叶变换中，低频主要决定图像在平滑区域中的总体灰度级显示，高频决定图像细节部分，如边缘和噪声。

低通滤波器：使低频通过而高频衰减的滤波器 高通滤波器：使高频通过而低频衰减的滤波器

低通滤波能图像模糊和去除噪声，而高通滤波能突出边缘，锐化图像。 8.空间域滤波和频率域滤波之间的对应关系 设 f(x,y) = δ(x,y)，定义卷积

),(1

),(),(1

),(),(1010

y x h MN n y m x h n m MN

y x h y x f M m N n =--=

*∑∑-=-=δ

由上面综述得到:

)

,(),(),()],([),(),()

,(),(),(),(v u H y x h v u H y x y x h y x v u H v u F y x h y x f ⇔ℑ⇔*⇔*δδ

空间域和频率域的滤波器组成傅里叶变换对h(x,y)和H(u,v) 。

9.①理想的低通滤波器是截断傅里叶变换中所有与原点的距离大于指定距离D0高频部分。 理想的低通滤波器的变换函数:⎩⎨⎧>≤=0

),(0

),(1),(D v u D D v u D v u H

②理想高通滤波器的变换函数:

),(

1),(

0),(00⎩⎨⎧>≤=D v u D D v u D v u H

10.同态滤波:

目的：消除不均匀照度的影响, 增强图像细节。 同态滤波步骤：

减少低频(照度)贡献， 增加高频(反射)贡献 结果: 压缩动态范围 增强对比度 第三章：

1灰度变换函数：

①图像反转：灰度级范围为[0，L-1] ，图像反转可用公式表示：s = L-1-r 这种处理适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节，特别是当黑色面积占主导地位时。

②对数变换

公式表示：s =c log(1+r)

特点：扩展低灰度，压缩高灰度

应用范围：当原图动态范围太大，超出显示设备的范围时，如直接显示原图则一部分细节可能丢失。此时可采用对数变换。如傅里叶频谱的显示。 ③幂次变换

γcr s = 1

1

<>γγ

g(x,y) ln DFT H(u,v IDFT exp f(x,y)

1<γ 扩展低灰度 1>γ 压缩低灰度

④分段线性变换函数

优点: 形式上可以任意组合 缺点：需要更多的用户输入 2.直方图处理

定义：h(rk)= nk,其中rk 是第k 级灰度， nk 是图像中灰度级为rk 的像素个数 。 直方图的归一化 P(rk)=nk/N

P(rk)=给出了灰度级为rk 发生的概率估计值； 注意：一个归一化的直方图的所有部分之和等于1

直方图反映的总体性质，如：明暗程度、细节是否清晰、动态范围大小等 直方图均衡化

修改直方图是一种是实用而有效的增强图像方法，包括灰度级变换、均衡化、匹配等。 直方图均衡化处理

通过灰度变换将一幅图像图像转换为另一幅具有均衡灰度分布的图像。它以图像灰度r 的累积分布函数为映射函数，从而产生灰度级均匀分布的图像。

设变量 r 代表图像中像素灰度级。图像像素灰度级可作归一化处理，这样， r 的值将限定在下述范围之内10≤≤r 在灰度级中，r=0 代表黑，r=1代表白。

直方图均衡化是用累积分布函数作为变换函数对直方图进行修正的处理方法； 对于连续图像，变换函数是累积分布函数：

⎰==r

r d p r T s 0

)()(ωω

离散形式的公式)()(0

j

k

j r

j j

k k r P n n r T S ∑∑====

=

例：假定有一幅像素数为64×64，灰度级为8级的图像，其灰度级分布如下表所示，对其进行均衡化处理

灰度直方图

注意：仅存5个灰级，宏观拉平，微观不可能平，层次减少，对比度提高 层次减少，对比度提高。

直方图性质：

①当一幅图像被压缩成直方图后，所有的空间信息都丢失了.

②任一特定的图像有唯一的直方图，但反之并不成立，如极不相同的图像可以有着相同的直方图.

③在图像中移动物体一般对直方图没有影响. ④如果一个图像由两个不连接的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和. 3.平滑空间滤波器

平滑滤波器用于模糊处理和减少噪声.

⎩

⎨

⎧波器（中值滤波器）统计排序（非线性）滤滤波器）平滑线性滤波器（均值

均值滤波的主要应用是去除图像中的不相干细节.其中的“不相干”是指与滤波掩模尺寸相比较小的像素区域.

空域均值滤波器中所有的系数相等，所以也称为盒滤波.

中值滤波器非常流行，是因为对于一定类型的随机噪声，提供了优秀的去噪能力，比小尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显要低.

中值滤波器对处理脉冲噪声（椒盐噪声）非常有效，这种噪声是以黑白点叠加在图像上.

4.锐化空间滤波器

目的：突出图像中的细节或增强被模糊的细节. 一阶微分：

①在平坦段(灰度恒定区域)一阶微分值为0

②在灰度阶梯或斜坡的起点、尾点一阶微分值非0 ③沿着斜坡的微分值非0 二阶微分：

①在平坦段(灰度恒定区域)二阶微分值为0;

②在灰度阶梯或斜坡的起点、尾点二阶微分值非0; ③沿着斜坡的微分值为非0. 一阶微分 v.s.二阶微分 一阶微分产生较宽的边缘.

二阶微分处理对细节有较强的响应,如细线和孤立点. 一阶微分处理一般对灰度阶梯有较强的响应. 二阶微分处理对灰度阶梯变化产生双响应. 二阶微分算子在灰度值变化相似时，对线的响应比对阶梯的响应强，对点的响应比对线的响应强（点>线>阶梯）.

5.罗伯特交叉梯度算子(一阶）：

-1 0 0

1

Soble 算子（一阶）：

-1 -2 -1 0 0 0 1

2

1

水平 垂直

第二章

1.人感受一个物体的颜色由物体反射光的性质决定。

2.没有颜色的光为单色光。从黑到白的单色光的度量值范围称为灰度级。

3.描述彩色光源的三个基本量:：发光强度、光通量、亮度。

4.要求看到一个物体的电磁波的波长必须小于等于物体的尺寸。

5.简单的图像形成模型

f(x,y)=i(x,y) · r(x,y) 0

-1 0 0

1

-1 -2 -1 0 0 0 1

2

1

量化：对幅度值进行数字化。

7.一幅图像中像素可感知的数值有高的动态范围时，那么我们认为该图像具有高的对比度。

存储数字图像所需的比特数：b=M*N*k，1B=8bit

8空间分辨率是在每单位距离可分辨的最小线对数目

灰度级分辨率是指灰度级中可分辨的最小变化

9.图像内插：

最近邻内插法、双线性内插、双三次内插

10.像素间的一些基本关系P38

11.增强差别的图像相减

g(x,y)=f(x,y)-h(x,y)

第一章

数字图像处理的基本步骤：

1.图像获取

2..图像滤波和增强

3.图像复原

4.彩色图像处理

5.小波和多分变率处理

6.压缩

7.形态学处理

8.分割

9.表示和描述

10.目标识别

→

→

→

→→

图像获取→

→

→

→

目标识别

形态学处理

图像滤波增强

表示和描述

压缩

分割

图像复原

彩色图像处理

小波和多分变率处理

简答题：

1.图像处理的基本步骤

2.频率域中图像滤波的基本步骤

3.

4.

5.请简述同态滤波的原理，并给出处理过程框图。

图像是入射分量和反射分量的乘积，入射分量对应低频；反射分量对应高频。图像

细节主要由反射分量决定，所以通过对数运算将入射分量和反射分量转换为加性关系，再作高通滤波去除入射分量保留反射分量，最后通过指数运算还原反射分量。

6.平滑线性滤波器的使用

①平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。

因此，这些滤波器也称为均值滤波器。

②均值滤波器的主要应用是去除图像中的不相干细节，其中“不相干”是指与滤波掩

模尺寸相比较小的像素区域。

③它用滤波掩模确定的邻域内像素的平均灰度值代替图像中每个像素点的值。

7.一阶微分：

①在平坦段(灰度恒定区域)一阶微分值为0

②在灰度阶梯或斜坡的起点、尾点一阶微分值非0

③沿着斜坡的微分值非0

二阶微分：

①在平坦段(灰度恒定区域)二阶微分值为0;

②在灰度阶梯或斜坡的起点、尾点二阶微分值非0;

③沿着斜坡的微分值为非0.

一阶微分v.s.二阶微分

一阶微分产生较宽的边缘.

二阶微分处理对细节有较强的响应,如细线和孤立点.

一阶微分处理一般对灰度阶梯有较强的响应.

二阶微分处理对灰度阶梯变化产生双响应.

二阶微分算子在灰度值变化相似时，对线的响应比对阶梯的响应强，对点的响应比对线的响应强（点>线>阶梯）. g(x,y)

ln DFT H(u,v IDFT exp f(x,y)

1．图像锐化与图像平滑有何区别与联系？

答：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。

都属于图象增强，改善图象效果。

1. 均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。

均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。

原因：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除噪声。

2. 简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。

均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其

周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好。

原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。

3. 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。

中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其

周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。

中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。

原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。

4. 使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好，对高斯噪声的处理效果不好。

中值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值，就可以达到滤除噪声的目的。

原因：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。使用中值滤波时，被污染的点一般不处于中值的位置，即选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。找不到干净的点来替代被污染的点，故处理效果不好。

5. 使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？

均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好，对椒盐噪声的滤波结果不好。

均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其

周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。

原因: 高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除噪声。椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。

编程：

最近邻域内插：

A=imread('flower.bmp');

n=3;

[t1,t2,l]=size(A);

imshow(A);

x=t1*n;

y=t2*n;

for i=1:x

for j=1:y

x1=round(i/n);

y1=round(j/n);

if(x1<1)

x1=1;

end

if(y1<1)

y1=1;

end

B(i,j,:)=A(x1,y1,:);

end

end

figure;

imshow(B);

双线性内插：

A=imread('flower.bmp');

n=3;

[t1,t2,l]=size(A);

imshow(A);

x=t1*n;

y=t2*n;

for i=1:x

for j=1:y

x1=floor(i/n);

y1=floor(j/n);

if(x1<1)x1=1;

end

if(y1<1)y1=1;

end

if(x1>=t1)x1=t1-1;

end

if(y1>=t2)y1=t2-1;

end

a=A(x1+1,y1)-A(x1,y1);

b=A(x1,y1+1)-A(x1,y1);

c=A(x1+1,y1+1)+A(x1,y1)-A(x1+1,y1)-A(x1,y1+1);

d=A(x1,y1);

xx=i/n-x1;

yy=j/n-y1;

B(i,j,:)=a*xx+b*yy+c*xx*yy+d;

end

end

figure;

imshow(B);

根据二维离散傅立叶变换公式计算傅立叶谱：

A=imread('fft2.bmp');

A=double(A)

[m,n]=size(A);

B=zeros(m,n);

for u=1:m

for v=1:n

for x=1:m

for y=1:n

B(u,v)= B(u,v)+A(x,y)*exp(-j*2*3.14*((u-1)*(x-1)/m+(v-1)*(y-1)/n));

end

end

B(u,v)=B(u,v)/(m*n);

end

end

figure;

imshow(uint8(real(B)),[]);

利用拉普拉斯算子实现数字图像的锐化的算法：

a=imread('moon.bmp');

imshow(a);

[x,y]=size(a);

a=double(a);

figure;

mo=[0,1,0;1,-4,1;0,1,0]; %模板

for i=2:x-1

for j=2:y-1

B(i,j)=a(i-1,j-1)*mo(1,1)+a(i-1,j)*mo(1,2)+a(i-1,j+1)*mo(1,3)... +a(i,j-1)*mo(2,1)+a(i,j)*mo(2,2)+a(i,j+1)*mo(2,3)...

+a(i+1,j-1)*mo(3,1)+a(i+1,j)*mo(3,2)+a(i+1,j+1)*mo(3,3); end

end

xiao=min(B(:));

da=max(B(:));

B=(B-xiao)*255/da;

imshow(uint8(B),[]);

数字图像期末复习重点综述

1.数字图像处理的应用领域： 通信：图象传输，电视电话等。 宇宙探测：星体图片处理。 遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。 生物医学：CT ，X 射线成象，B 超，红外图象，显微图象。 工业生产： 产品质量检测，生产过程控制，CAD ，CAM 。 军事： 军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。 公安： 现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。 档案： 过期的文字、图片档案的修复和处理。机器人视觉 娱乐： 电影特技，动画，广告，MTV 等 2.简单的图像成像模型： 一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有： 0

数字图像处理复习(参考版)

题型：选择10道20分，填空10-15道10-15分，名词解析3-4道15-20分，简答题2道20分，程序题1道10分，计算2道20分 一、 1、数字图像的特点：图像数据量庞大；精度高；再现性好 2、数字图像的应用领域： 医学：x-ray，超声波成像，CT 遥感：农作物估产，地质勘探，天气预报 工业：无损探伤，外观自动检查。 军事公安：巡航导弹地形识别，指纹识别，手迹鉴定 考题：如医学上数字图像的应用表现在：x-ray，超声波成像，CT 3、DIP的应用：电磁波，声波，超声波，电子，合成；电磁波：Gamma 射线（PET），X射线（CT），紫外线，可见光，红外（多光谱遥感），微波（雷达），无线电波（MRI） 二、 1、人眼的构造：锥状细胞：分辨力强，色彩；白昼视觉；杆状细胞：对低照度敏感；夜视觉（填空或选择题） 2、不同照明下，人眼辨别光强度变化的能力不同。（低照明时，亮度辨别较差（韦伯比大）高照明时，亮度辨别力好（韦伯比小）（填空题） 3、马赫带效应：当亮度发生跃变时，视觉上会感到边缘的亮侧更亮些，暗侧更暗些。在图像轮廓部分发生的主观亮度对比度加强的现象，又称为边缘对比效应。（名词解析题） 4、同时对比效应：眼睛对物体的主观亮度强烈的依赖于物体自身的背景。当灰色物体周围是黑色背景时，主观亮度增强；当周围背景变明亮时，主观亮度会减弱。（名词解析题） 5、1）图像获取的步骤 答：采样Sampling：图像空间坐标的数字化。将空间上连续的图像变换成离散点的操作。 量化Quantization：图像函数值（灰度值）的数字化。将像素灰度转换成离散的整数值的过程。 2）影响采样和量化的因素 答：空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。采样。 采样间隔越小，像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。 采样间隔越大，像素数越少，空间分辨率低，图像质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应； 灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小变化。量化 量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。 6、数字图像的分类（简答题） 答：数字图像分为二值图像，灰度图像，彩色图像 二值图像每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为黑白图像。二值图像的像素值为0或1。灰度图像灰度级数大于2的图像。但它不包含彩色信息。彩色图像每个像素由RGB三个分量构成，其中RGB是由不同的灰度级来描述。

数字图像处理期末考试整理

数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。 数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的表示。 ①20世纪20年代第一次通过海底电缆传输图像；②1921年用电报打印机采用特殊字 符在编码纸带中产生的图像;③1922年在信号两次穿越大西洋后从穿孔纸带得到的数字图像；④ 20世纪60年代早期，第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机。⑤ 20世纪60年代末、70年代初开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域。数字 图像处理的应用实例：根据信息源分类：①电磁波谱：Gamma射线--核医学和天文观 测（骨骼扫描、PET图像、天鹅星座环、来自反应器电子管的伽马辐射）X射线—医学 诊断、工业和天文学（胸部X、射线图像、主动脉造影图像、头部CT、电路板、天鹅 星座环）紫外线成像—平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像、天 文观测（普通谷物、被真菌感染的谷物、天鹅星座环）可见光与红外波段成像---遥感、天文学、显微镜方法、工业（紫杉酚 250倍、胆固醇 40倍、微处理器 60倍、镍氢 化物薄片 600倍、音频CD表面 1750倍、有机超导450倍、电路板、封装的丸剂、瓶子、清洁塑料上的气泡、谷物、目镜掺杂物图像）微波波段成像--雷达、无线电波成 像--医学核磁共振成像、天文学。②声波成像—地质勘测、工业、医学；③超声波成像；④电子显微成像--工业上利用放大倍数、⑤计算机合成成像。 二、光敏细胞：①杆状细胞（夜视觉，灵敏度较高，能帮助我们看到较暗环境下的景物，但只能分辨出景物的明亮程度，不能分辨出其颜色）②锥状细胞（明视觉，灵敏 度较低，既能分辨出景物的明亮程度，又能分辨出其颜色）。?I C I?称为韦伯比， ?I C是在背景亮度为I的情况下可辨别照明增量的50%，?I C I?较小:可辨别强度较小的变化，亮度辨别力好；?I C I?较大:可辨别强度较大的变化，亮度辨别力差。 思考题：目标比背景暗，所以ΔI/I越大，感觉越暗，人的感觉是(b)更亮一些；但事 实上，目标(a)的实际亮度要高于(b)的实际亮度。 马赫带效应：它是一种主观的边缘对比效应，即在图形轮廓部分发生的主观明度对比 加强现象，视觉的主观感受在亮度变化的地方出现虚幻的明亮或黑暗的条纹，人在明 暗变化的边界，常常在亮区看到一条更亮的光带，而在暗区看到一条更暗的线条。 同时对比现象：也称感觉对比，同一刺激因背景不同而产生的感觉差异的现象。例如，同一种颜色把它放在较暗的背景上看起来明亮些，放在较亮的背景上看起来暗些。 成像条件：“观看”一个物体的电磁波的波长必须小于或等于物体的尺寸。 空间分辨率：它是图像中可辨别的最小细节，取样值是决定图像空间分辨率的主要参数。线对：由一条线与它紧邻的线组成的、每单位距离可分辨的最小线对数目。 灰度级分辨率：在灰度级别中可分辨的最小变化、高度主观过程。它是表示图像亮度 强弱的指数标准。 像素之间距离函数的定义 对于像素 p、q 和 z，分别具有坐标 (x， y)，(s，t)，和(v， w)，D 是距离函数或 称度量，当： D (p，q) ≥ 0 (D (p，q)=0 ，当且仅当p=q) 两点之间距离大于等于0；D (p，q)=D (q， p)，距离与方向无关；D (p，z) ≤ D (p，q)+ D (q，z)，两点 之间直线距离最短。 欧几里得距离D e(p,q)=[(x?s)2+(y?t)2]1/2 D4距离 (城市街区距离) D4(p,q)=|x?s|+|y?t| D8距离 (棋盘距离) D8(p,q)=max(|x?s|,|y?t|) 图像增强:不考虑图像降质的原因，只是将图像中感兴趣的特征有选择的突出而衰减其 不需要的特征，改善后的图像不一定去逼近原图，其目的是提高图像的可懂度。 图像复原:针对图像降质的原因，设法补偿降质因素，使改善后图像尽可能逼近原图， 其目的是提高图像的逼真度。空域处理:点处理---指输出图像的每个像素的灰度值 仅由相应的输入图像像素值决定。包括图像灰度变换、直方图处理、伪彩色处理等技术。（图像灰度变换，将输入图像中灰度，通过映射函数变成输出图像中的灰度，与 图像像素位置及被处理像素邻域灰度无关）

《数字图像处理》期末考试重点总结

《数字图像处理》期末考试重点总结 https://www.doczj.com/doc/6e19026872.html,work Information Technology Company.2020YEAR

*数字图像处理的主要内容及特点 图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。 （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。 图像增强不存在通用理论。 图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。 *图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同 2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。 *对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。 对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围； *幂律（伽马）变换 s=c*(r+?)? 伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。 *灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。

*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。 直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。 直方图均衡化的特点： 1.能自动增强图像的对比度 2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布 3.但其效果不易控制 *直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法

数据图像处理期末复习

数据图像处理期末复习 1.1数字图像处理及特点 1、什么是数字图像？什么是数字图像处理？ 数字图像：数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像，它传递着物理世界事物状态的信息，是人类获取外界信息的主要途径。 数字图像处理：它指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，已提高图像的实用性，达到人们所要求的的预期结果。 2、图像处理的目的 ①提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的。 ②提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，便于计算机分析。 ③对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。 3、数字图像的特点 ①处理信息量很大 ②数字图像处理占用的频带较宽 ③数字图像中各个像素相关性大 1.2数字图像处理系统 1、数字图像处理系统的组成（结构） 数字图像处理系统由输入设备、输出设备、存储、处理组成。 图像输入设备将图像输入的模拟物理量转变为数字化的电信号，以供计算机处理。 图像输出设备则是将图像处理的中间结果或最后结果显示或打印记录。 图像处理计算机系统是以软件方式完成对图像的各种处理和识别，是数字图像处理系统的核心部分。 由于图像处理的信息量大，还必须有存储设备。 2、数字图像处理的优点 ①精度高 ②再现性好 ③通用性、灵活性强 1.3数字图像处理的主要研究内容 1、数字图像处理的主要研究内容 ①图像增强 ②图像编码 ③图像复原 ④图像分割 ⑤图像分类 ⑥图像重建

1.4数字图像处理的应用和发展 1、举例说明数字图像处理有哪些应用和发展？ ①航天和航空技术方面的应用 ②生物医学工程方面的应用 ③通信工程方面的应用 ④工业和工程方面的应用 ⑤军事、公安方面的应用 ⑥文化艺术方面的应用 ⑦其他方面的应用 2、数字图像处理领域的发展方向 ①图像处理的发展向着高速率、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向 发展。 ②图像、图形结合朝着三维成像或多维成像的方向发展 ③结合多媒体技术，硬件芯片越来越多，把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有 更加广阔的应用领域 ④在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如神经网络。 2.2 数字图像的基础知识 2.2.1 图像的数字化及表达 图像有单色与彩色、平面与立体、静止与动态、自发光与反射(透射)等区别，但任一幅图像，根据它的光强度广的空间分布，均可以用下面的函数形式来表达: I= f(x,y,z,λ,t) 上式中，x，y，z，为空间坐标，t为时间，λ为波长，I是图像点的光强度，并能满足有限的非负值的条件，即0≤ f(x,y)<∞。 2.2.2 图像的获取 图像获取即图像数字化过程，包括扫描、采样、量化 其关键技术有:采样——成像技术；量化——模数转换技术。 图像的采样能够确定图像中像素的位置 图像的量化将像素灰度转换成离散的整数值，量化等级越多，图像层次越高 数字化方式可分为： ①均匀采样、量化 ②非均匀采样、量化 2.2.3像素间的基本关系 1、邻接性和连通性 考虑三种类型的邻接性: 令v是用于定义邻接性的灰度值集合。 1. 4邻接:如果q在N4(p)集中，具有v中数值的两个像素P和q是4邻接的。 2. 8邻接:如果q在N8(p)集中，具有v中数值的两个像素p和q是8邻接的。 3. m邻接(混合邻接):如果①q在N4(p)集中，或者②q在ND(P)中且集合

数字图像处理简答题复习重点

1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解？ 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？ 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么？ 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？ 31、DCT变换编码的主要思想是什么？ 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码？简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码？简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多，为什么还要采用混合压缩编码？请举例说明。 37、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高？ 38、连续图像和数字图像如何相互转换？ 39、采用数字图像处理有何优点？ 46、图像处理中正交变换的目的是什么？图像变换主要用于那些方面？ 49、离散的沃尔什变换与哈达玛变换之间有那些异同？ 50、什么是小波？小波基函数和傅里叶变换基函数有何区别？ 51、为何称小波变换为信号的“电子显微镜”，如何实现该功能？

数字图像期末复习概要

图像增强按照作用域来分可以分为空域法和频域法。 图像增强 目的：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度； 二是将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。 分类： 空域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。包括图像的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强等。 频域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，然后经逆变换获得所需的增强结果。常用的方法包括低通滤波、高频提升滤波以及同态滤波等。 直方图均衡化 直方图均衡化就是通过原始图像的灰度非线性变换，使其直方图变成均匀分布，以增加图像灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度，使图像变清晰的效果。 3. 平滑模板特点 （1）模板内系数全为正，表示求和；所乘的小于1的系数表示取平均； （2）模板系数之和为1，表示对常数图像处理前后不变，而对一般图像而言，处理前后平均亮度基本保持不变。 三、中值滤波法（非线性滤波法） 中值滤波法的原理：对一个窗口（记为W）内的所有像素灰度值进行排序，取排序结果的中间值作为W中心点处像素的灰度值。 ▓中值滤波的作用：对干扰脉冲和点噪声有良好抑制作用，而对图象边缘能较好地保持的非线性图象增强技术。 ▓中值滤波的依据：噪声以孤立点的形式出现，这些点对应的像素数很少，而图像则是由像素数较多、面积较大的块构成。 ▓中值滤波的重要特性 （1）对离散阶跃信号和斜升（或斜降）信号不产生影响 （2）连续个数小于窗口宽度一半的离散脉冲将被滤除； （3）三角形信号的顶部被削平； 4.4 图像锐化 ▓图像变模糊原因：成像系统聚焦不好或信道过窄； 平均或积分运算； 使目标物轮廓变模糊，细节、轮廓（边缘）不清晰。 ▓目的：加重目标物轮廓，使模糊图像变清晰。 ▓方法分类： 空域微(差)分法—模糊图像实质是受到平均或积分运算，故对其进行逆运算（微分），使图像清晰； 频域高频提升滤波法—从频域角度考虑，图像模糊的实质是高频分量被衰减，故可用高

科大数字图像处理复习

【复习要点比较杂，比较乱，总结得比较宽泛，需要各人筛选记忆复习】 1.什么是模拟图像与数字图像，二者有什么区别？ 模拟图像:空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，可见物理图像。图像上信息是连续变化的模拟量。 数字图像:用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续，以离散数学原理表达的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维矩阵属于不可见图像。 区别：模拟图像连续可见，不便于用计算机处理,也不便于图像的储存、传输；数字图像不连续不可见。 2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？ 数字图像处理层次：①狭义的图像处理；②图像识别与分析；③图像理解。 区别：狭义的图像处理:主要在图像像素级上进行的，是低级处理，处理的数据量非常大，输入输出均为图像，是图像—图像的过程，如图像缩放、图像平滑、对比度增强；图像识别与分析: 通过分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述，是中级处理，输入图像，输出提取的特征，是图像—数值或符号的过程，如区域分割、边界检测；图像理解: 根据较抽象的描述进行解析、判断、决策，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处，是高级处理，输入为图像，输出为规则，是图像—描述及解释的过程，如无人驾驶，自动机器人、模式识别。 联系：随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程，逐步转化为更有组织和用途的信息。在这个过程中，语义不断引入，操作对象也逐步发生变化。另外，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能，完成复杂的任务。 3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？ 模块组成：数字图像处理系统由图像输入,图像存储,图像输出,图像通信,图像处理和分析5个模块组成。 各模块作用: 图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机,数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。 图像存储模块：主要用来存储图像信息。

《遥感数字图像处理》复习要点

图像的定义：~是对客观对象的一种相似性的描述或写真，包含了被描述或写真对象的信息。数字图像的定义：~指数字存储的、用计算机直接处理的图像，是空间坐标和图像数值不连续的、用离散数字表示的图像。 数字图像的最基本单位是像素。 相互转换：模拟图象转变成数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像转变成模拟图象称为数/模转换，记作D/A转换。 遥感数字图像：是以数字形式存储和表达的遥感图像。 遥感数字图像中的像素值又称为亮度值（灰度值、灰度级）。亮度值的高低由遥感传感器探测到的地物电磁波辐射强度决定。 遥感数字图像处理的内容（1）图像增强（2）图像校正（3）信息提取p2 遥感：是通过非接触式传感器获取测量对象信息的过程 分类：根据是否具有人工辐射源分为主动式/被动式 ` 根据数据记录方式，传感器类型分为成像方式/非成像方式 成像方式中根据成像传感器原理分为摄影成像/扫描成像 传感器按工作波段可分为紫外、可见过、红外、微波、多波段等 传感器分辨率指标：辐射分辨率、谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率 1.辐射分辨率：是传感器区分所接收到的电磁波辐射强度差异的能力。 2.谱分辨率：是传感器记录的电磁波谱的波长范围和数量。波长范围越窄，波段数越 多，谱分辨率越高。 3.空间分辨率：是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，通常用像素 大小、解像力或视场角来表示。 4.时间分辨率：传感器对同一空间区域进行重复探测时，相邻两次探测的时间间隔称 为时间分辨率。 图像的数字化过程：采样和量化。P23 采样主要涉及波普采样和空间采样。前者生成像素值，后者产生像素点。 > 量化是将像素灰度值转换成整数灰度级的过程，可用量化位数定量描述。 遥感图像可以分为不相干图像/相干图像 不相干图像：光学遥感产生，通过自然光源或非相干辐射源得到，包括多光谱图像、高光谱图像、和高分辨率图像。光学遥感属于被动遥感，受大气状况影响大。 相干图像：微波遥感图像；微波遥感属于主动遥感，穿透力强不受天气影响全天候工作。元数据：关于图像数据特征的数据，是关于数据的数据。 数据产品级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像数据 2级产品：经过了系统级的几何校正（利用卫星轨道、姿态、地面系统的参数几何校正）3级产品：进过了精几何校正（利用地面控制点对图像进行了校正） } 遥感图像的通用数据格式：基本通用格式：BSQ/BIL/BIP 《p28》 BSQ：像素按波段顺序依次排列的数据格式 BIL：像素先以行为单位分块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。 BIP:以像素为核心，同一像素不同波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类:按可见性（可见图像、不可见图像)，按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）. 3.图像处理:对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术. 4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示:f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y）,照度分量0< i（x，y）< ∞ ，反射 分量0

图像处理期末复习资料

图像处理期末复习资料 在学习图像处理的课程中，期末考试是一个重要的考核方式。为了取得好成绩，我们需要仔细准备，并且对于课程重点和难点要有深入了解。以下是本文提供的图像处理期末复习资料，从基础概念到常用算法，让我们深入了解图像处理的核心知识。 1. 图像的基本概念 图像是人类所理解的视觉信息在计算机系统中的表示，一般由像素组成。分辨率是图像的重要属性之一，通常用像素的数量来衡量。图像还有灰度、色彩、亮度、对比度等属性。在图像处理中，我们需要对这些属性进行分析和操作。 2. 图像预处理技术 在进行图像处理之前，通常需要进行图像预处理。预处理技术包括图像滤波、直方图均衡化、边缘检测、图像分割等。这些操作对于后续的图像处理具有重要作用。 3. 数字图像处理基础算法

数字图像处理基础算法包括图像灰度变换、点处理、直方图处理、滤波等操作。其中，图像灰度变换是将图像像素的灰度值进 行变换的操作，点处理是基于每个像素进行的处理，而滤波是将 一定范围内的像素进行运算，以得到特定的图像效果。 4. 常见图像处理算法 常见图像处理算法包括边缘检测算法、图像分割算法、图像增 强算法等。其中，边缘检测算法是检测图像中的边缘并进行标记，图像分割算法是将图像分成若干个区域，图像增强算法则是对图 像进行增强以提高图像质量。 5. 图像压缩算法 图像压缩算法是指将图像数据压缩以减小其占用的空间。其中，无损压缩算法是指压缩后的数据可以还原为原始数据，常见的有LZW压缩算法等。而有损压缩算法则是指压缩后的数据不能完全 还原为原始数据，常见的有JPEG压缩算法等。

总结 图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，对于人们的日 常生活和各个行业都具有重要意义。期末考试是检验我们掌握图 像处理知识的一个重要方式，理解并掌握相关知识和技能对于提 高我们的学术水平和实际应用能力都具有重要的作用。希望本文 提供的图像处理期末复习资料能够帮助大家更好地备战期末考试。

数字图像处理复习资料汇总

数字图像处理复习资料汇总 概述 数字图像处理是计算机图形学、计算机视觉等领域的重要基础，具有广泛的应用。本文将汇总一些数字图像处理的复习资料，帮助读者复习和了解数字图像处理相关知识。 参考书籍 •《数字图像处理（中文版第四版）》：该书是国际上最著名的数字图像处理教材之一，对数字图像处理的基础概念、方法和应用等进行了系统的介绍，并配有大量的图例和算法实现，适合初学者和进阶者阅读。 •《数字图像处理与计算机视觉：Python实现》：该书介绍了数字图像处理和计算机视觉的基本模型、算法和编程技巧，并采用Python语言进行实现，旨在帮助读者了解和掌握数字图像处理和计算机视觉的实现方法。 知识点总结 图像预处理 •图像二值化：将图像转换为二值图像，即将图像的像素值转换为0或1，以便于后续处理。 •图像平滑：使用滤波器对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声和细节。 •图像增强：采用各种方法对图像进行增强，以改善图像的视觉效果。 •图像分割：将图像分割成多个单独的区域，以便于后续处理和分析。 基本算法 •离散傅里叶变换（DFT）：将信号从时域转换到频域，以便于对信号的频域特征进行分析和处理。 •滤波算法：分为低通滤波和高通滤波两种，用于图像平滑和增强。 •边缘检测：通过检测图像中像素值的变化和斜率信息，找到图像边缘的位置和方向。 •形态学处理：包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作，用于图像分割和形态学分析。 应用技术 •目标检测：通过分析图像中的目标，提取出目标的特征并进行分类，实现对目标的检测和跟踪。

•面部识别：利用图像处理技术对面部进行特征提取和匹配，实现面部识别和验证。 •视频处理：包括视频压缩、视频特效、视频剪辑和视频摘要等技术，用于多媒体应用和视频分析。 开源工具 •OpenCV：是一个基于C++的开源计算机视觉库，提供了许多数字图像处理和计算机视觉相关的功能，如图像和视频处理、特征提取、目标检测和跟踪等。 •Scikit-Image：是Python编程语言中的一个数字图像处理库，提供了许多基本的图像处理和分析功能，如图像读取、滤波、二值化、分割等。 总结 本文简单介绍了数字图像处理的一些基本概念、算法和应用，并提供了一些数字图像处理的参考书籍、知识点总结和开源工具。对于正在学习或准备学习数字图像处理的读者，本文提供了一些有价值的参考资料，帮助读者更好地理解和掌握数字图像处理的相关知识。

数字图像处理期末复习总结

第一节 数字图像处理概述/第二节 数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。 ①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径） ③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。 2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。 （24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。 ①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 ②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0% （灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 ③亮度：是颜色的相对明暗程度。通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。 第三节 灰度直方图 1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。 2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值） 3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反 之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）；③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF 和累积分布函数CDF ；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面 积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的) 直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图相匹配或与特定函数形式的直方图相匹配。 二者区别：直方图均衡化是通过对原图像进行某种灰度变换，使其直方图变为均匀分布的一种非线性变换方法；而直方图规定化可以突出感兴趣的灰度范围，即修正直方图使其具有要求的形式。直方图匹配是对直方图均衡化的一种有效扩展，直方图均衡化是直方图规定化的特例，即规定直方图是均匀分布。 第四节 点运算 1、点运算的定义和数学表达式 ①定义：对于一幅输入图像，将产生一幅输出图像，输出图像的每个像素点的灰度值仅由相应输入像素点的值决定。 ②表达式：点运算由灰度变换函数（gray-scale transformation, GST ）确定 2、掌握直方图均衡化GST 的求解方法（作业）： 00()()()()()lim lim () ()D D A D A D D A D A D D d H D A D D D D D dD ∆→∆→-+∆-+∆===--+∆-∆1 ()D H D dD ∞ =⎰物体的面积 ()(,),B x y f A x y =⎡⎤⎣⎦

遥感数字图像处理复习资料(1-4章)

第一章概论 1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。 数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。 模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。 2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。 2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。 1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。 2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。 3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。包括图像分割、分类等。 图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。分割的结果可作为监督分类的训练区。 图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。 3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。 4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域） 2.遥感图像的获取和存储 1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥 感系统 2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、 判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。 3、传感器按是否具有人工辐射源，可分为被动方式和主动方式；按数据记录方式，可分为 成像方式（摄影成像、扫描成像）和非成像方式。按成像原理分为摄影成像和扫描成像两类。 a)摄影成像：其传感器主要为摄影机，其基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时 收集目标上所有的反射光，聚焦到胶片上成为一幅影像，并记录下来。 b)扫描成像：其特点逐点逐行地收集信息。 4、传感器分辨率指标主要有4个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。 A.辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨 率意味着可以区分信号强度的微小差异。在可见、近红外波段用噪声等效反射率表 示，在热红外波段用噪声等效温差、最小可探测温差和最小可分辨温差表示。 B.光谱分辨率：是传感器记录的电磁光谱中特定波长的范围和数量。波长范围越窄，

数字图像处理期末考试题库精华

数字图像处理期末考试题库精华数字图像处理是计算机视觉领域的重要分支，通过使用数字计算机对图像进行处理，旨在改善和增强图像的质量、分析和提取图像的特征、实现图像的压缩与传输等。本文将为大家整理汇总数字图像处理期末考试题库的精华内容，以帮助大家进行复习备考。 一、基础概念与原理（300字） 1.1 数字图像的定义与表示 数字图像是由一系列离散的像素点构成的，每个像素点都具有特定的位置和灰度信息。在计算机内部，数字图像通常使用矩阵来表示，其中每个元素代表一个像素点的灰度值或颜色值。 1.2 数字图像的采集与显示 数字图像的采集通常通过数码相机、扫描仪等设备进行，它们会将光学信息转化为数字信号。数字图像的显示利用显示器或打印机等设备，将数字信号转化为可见的图像。 1.3 灰度变换 灰度变换是数字图像处理中常用的一种操作，通过对图像的灰度值进行调整，可以改变图像的亮度和对比度。常见的灰度变换包括对数变换、幂次变换、直方图均衡化等。 1.4 空域滤波

空域滤波是指在图像的空间域进行滤波操作，常见的空域滤波包括平滑滤波和锐化滤波。平滑滤波可以减少图像的噪声和细节，而锐化滤波则可以增强图像的轮廓和细节。 二、图像增强与恢复（500字） 2.1 直方图处理 直方图可以用来描述图像中各个灰度级的分布情况，直方图处理可以通过对直方图的变换来改变图像的对比度和亮度。直方图均衡化是一种常用的直方图处理方法，通过拉伸直方图来增强图像的对比度。 2.2 空域滤波器 空域滤波器是一种广泛应用于图像增强的方法，常见的空域滤波器有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。中值滤波器可以有效去除图像中的椒盐噪声，而高斯滤波器则可以模糊图像以减少噪声。 2.3 图像复原 图像复原是指对受损图像进行恢复，常见的图像复原方法有降噪处理、去模糊处理和去伪影处理等。这些方法通常需要通过数学模型和算法来实现对受损图像的重建。 三、图像分割与特征提取（500字） 3.1 图像分割 图像分割是将图像划分为若干个区域或对象的过程。常见的图像分割方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。阈值分割通过设置一个

数字图像处理期末复习

一、名词解释： 数字影像图象采样灰度量化像素 数字影像又称数字图象，即数字化的影像。 .根本上是一个二维矩阵， 每一个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 指将在空间上连续的图象转换成离散的采样点集的操作。 . 将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 . 像素是 A/D 转换中的取样点，是计算机图象处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图象是一个连续的光密度函数。 2、数字图象是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方法获取的图象是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图象是 通过摄影方法获取的，保存在胶片上。惟独对这些获取的图象〔或者摹拟图象〕进行数字化后，才干产生数字图象。数字化包含两个过程：___采样___和__量化___。 4 、普通来说，采样间距越大，图象数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图象为8 位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字 图象为600 行600 列，则图象所需要的存储空间为________字节。 6、设有图象文件为200 行，200 列，8 位量化，共7 个波段，则该图象文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或者多项选择) 1、数字图象的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图象________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图象________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图象灰度量化用6 比特编码时，量化等级为________。 ①32 个②64 个③128 个④256 个 5、数字图象的优点包含________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图象信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的 6 、BSQ 是数字图象的________。

数字图像复习资料

数字图像处理 20世纪60年代，FFT的出现，使图像处理算法真正可以在计算机上实现。 数字图像处理的实质是对二维矩阵进行运算和处理。 一、 1．数字图像化 图像数字化：是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。 图像的数字化包括了空间离散化（即采样）和明暗表示数据的离散化（即量化）。 ①采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。 由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。一般情况下，x 轴方向与y轴方向的采样间隔相同。 ②量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数。 充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0 ~ 255的整数来描述“从黑到白”。在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象 2．矢量图与位图 ①矢量图：采用一系列绘图指令（数学和几何学中的公式）来表示一幅图。图像中的每一个形状都是一个完整的公式。 矢量图只能靠软件生成。 优点：占用的空间小，且放大后不会失真，是表现标志图形的最佳选择。 缺点：色彩比较单调。在Word中通过插入可以很容易实现。 ②位图是指以点阵方式保存的图像，也称之为点阵图。它是利用排列紧密的正方形网格，即“像素”来显示图像的。每个像素都有特定的位置和颜色值，可以表现阴影和颜色的细微层次。 优点是画面细腻，它主要用于保存各种照片图像。当你编辑点阵图图像时，修改的是像素，而不是直线或曲线，编辑点阵图图像时将影响它的外观品质，尤其是缩放点阵图像时，将使图像的边缘变得模糊不堪。 缺点是文件尺寸太大，并且和分辨率有关，包含固定的像素。因此，将点阵图的尺寸放大到一定程度或低于创建时的分辨率打印，会降低位图的外观品质，并会出现锯齿。 3．彩色图像存储： ①索引图像： 索引图像既包括存放图像数据的二维矩阵，还包括一个颜色索引矩阵（称为MAP），因此称为索引图像，又称为映射图像。 MAP矩阵的大小由存放图像数据的矩阵元素的值域（灰度值范围）决定。 若矩阵元素值域为0~255，则MAP矩阵的大小为256×3，矩阵的三列分别为R、G、B值。图像矩阵的每一个灰度值对应于MAP中的一行。 ②RGB图像： RGB彩色图像是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的。 4．图像体积计算： 图像文件的字节数=图像分辨率*颜色深度/8 例如：一幅640*480图像分辨率、RGB色一般为24位真彩色,图像未经压缩的数据容量为：640X480X24/8＝字节=900KB（1KB＝l千字节=1024字节）。 四． 1.点运算： 点运算是指像素值（像素点的灰度值）通过运算之后，可以改善图像的显示效果。这是一种