第一章-数字图像的基本概念和编程知识 1.图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。 2.图像的分类： 模拟图像：空间坐标和明暗程度连续变化，计算机无法直接处理 数字图像：空间坐标和明暗程度均不连续，用离散的数字表示，便于计算机处理 3.图像处理的分类： 模拟图像处理：利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。如放大、缩小、显微等。 数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术，又称计算机图像处理。 4.数字图像处理的三个层次： 低级图像处理：狭义的图像处理，输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行变换 中级图像处理：图像分析，输入是图像，输出是数据。这里数据描述了图像中目标的特点和性质。高级图像处理：图像理解，输入是图像，输出是一种描述，理解图像所表现的内容 5.图像三基本元素： 色调，是当人眼看一种或多种波长的光时所产生的彩色感觉，它反映颜色的种类，是决定颜色的基本特性。 饱和度，是指彩色光所呈现颜色的深浅或纯洁程度。亮度，是颜色的相对明暗程度。 6.图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。图像的数字化包括采样和量化两个过程。 采样：是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。即：空间坐标的离散化。量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。即：灰度的离散化。 表示某像素位置上亮暗程度的整数称为灰度。 7.空间分辨率：一副图像中可分辨的最小细节，或单位距离可分辨的最小线对数目。 8.灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。 当实际的物理分辨率测量不必要时，通常就称数字图像的大小为空间分辨率，而灰度级数为灰度分辨率。 图像的空间分辨率主要由采样决定，而灰度分辨率主要由量化所决定。且一般都将这些量取作2的整数幂。 像素的邻域与连接： 连接：空间上相邻且像素灰度值相似 两个像素是否连接：(1) 是否接触（相邻）(2) 灰度值是否满足某个特定的相似准则（灰度值相等或同在一个灰度值集合中） m-连接（混合连接）：2个像素 p 和 r 在V 中取值，且满足下列条件之一 ① r 在N 4p)中 ② r 在N D (p)（对角邻域）中且集合N 4(p)∩N 4(r)是空集 欧氏距离De ： D4距离（街区距离）： D8距离（棋盘距离）： 数字图像的基本类型：静态图像：矢量图像、位图图像（二值图像、灰度图像、索引图像、真彩色图像） 矢量图由图形软件创建的. 矢量图用数学的向量方式来记录图形内容,图形以线条和色块为主. 矢量图的优点：它的文件数据量很小；图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。 矢量图的缺点：不易制作色调丰富或色彩变化太多的图像，绘出来的图像不是很逼真。 位图图像：通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。 位图的优点：在足够的文件量的前提下，能真实细腻地反映图像的层次、色彩。 位图的缺点：随着分辨率以及颜色数的提高，位图图像所占用的磁盘空间会急剧增大；图像放大会使得图像模糊失真。 灰度图像：灰度图像中，像素灰度级一般用8 bit 表示，所以每个像素都是介于黑色（0）和白色（255）之间的256（28=256）种灰度中的一种。 第2章：图像信号处理基本理论 傅里叶变换： 1.平移性： 2.可分离性： 离散余弦变换 定义：利用傅里叶变换的对称性，采用图像边界褶翻操作将图像变换为偶函数形式，然后对图像进行二维离散傅里叶变换，变换后的结果将仅包含余弦项。 小波变化：与傅立叶变化相比，小波变化是空间（时间）和频率的局部变化。 第三章：图像特征提取 1.图像特征指的是图像的原始特性或属性。 2.通用的特征:描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关，主要包括色彩、纹理和形状 3.领域相关的特征:立在对所描述图像内容的某些先验知识（或假设）的基础上，与具体的应用紧密相关 4.特征提取:待识别的图像，通过计算产生一组原始特征，但原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述，这个过程就叫特征提取 。 5.特征选择:从一组特征中挑选出一些最有效的特征以达到降低特征空间维数的目的，这个过程就叫特征选择。 6.特征选择和提取的基本任务是如何从众多特征中找出最有效的特征。 7.欧拉数：E （欧拉数） = C （连接成分）- H （孔）。 连接成分：将互相连接的像素的集合会接为一组具有若干个0值的像素和具有若干个1值的像素的组，这些组即为连接成分。 8.欧拉公式：W （顶点数）- Q （边数）+ F （面数）= C - H = E ； 9.凹凸性：区域的基本特征之一。 区域内若存在两像素间的连线穿过区域外的像素，则此区域为凹形。相反，连接图形内任意两个像素的线段，如果不通过这个图形以外的像素，则这个图形称为是凸的。 任何一个图形，把包含它的最小的凸图形叫这个图形的凸闭包。 凸图形的凸闭包就是它本身。 从凸闭包除去原始图形的部分后，所产生的图形的位置和形状将成为形状特征分析的重要
线索。凹形面积可将凸闭包减去凹形得到。
10.区域的测量：面积（S ），周长（L ），圆形度（ ），长度和宽度（最小外接矩形），矩形度（矩形度用物体的面积与其最小外接矩形的面积之比来刻画，反映物体对其外
接矩形的充满程度： ），形状复杂性： 描述单位面积的周长大小。（e 越大表示周长越长，区域越离散，形状越复杂，e 最小的是圆形）。 13.链码描述：通过边界的搜索等算法的处理，所获得的最直接的输出方式是各边界点像素的坐标，可以用一组被称为链码的代码来表示 14.链码的优点：简化表示、节约存储量；计算简单方便，表达直观；可了解线段的弯曲度。缺点：在描述形状时，信息不完全；产生的码串有时过长；任何边界的小干扰都会使编码发生变化 15.链码的起点归一：给定1个从任意点开始而产生的链码，可把它看作1个由各方向数构成的自然数。将这些方向数依1个方向循环以使它们所构成的自然数的值最小。我们将这样转换后所对应的链码起点作为这个边界的归一化链码的起点。 16.骨架化：骨架化是一种将区域结构形状简化为图形的重要方法。两种骨架化的方法：距离变换和中轴变换。 距离变换是求二值图像中各个1像素到0像素的最短距离的处理。 中轴变换：对于区域R 中的每个点p ，找到它在区域边界上最接近的点，如果p 有多个这样的点，就认为p 属于区域R 的中轴。 17.细化：从二值图像中提取线宽为1像素的中心线的操作称为细化。 原则：A 、不移去端点 B 、不破坏连通性 C 、不引起区域的过度腐蚀 18.区域边界的Hough 变换：Hough 变换和广义Hough 变换的目的是寻找一种从区域边界到参数空间的变换，用大多数边界点满足的对应的参数来描述这个区域的边界。 Hough 变换的基本思想是点—线的对偶性。Hough 变换方法是利用图像全局特性直接检测目标轮廓，即可将边缘像素连接起来组成区域封闭边界的一种常见方法。在预先知道区域形状的条件下，利用Hough 变换可以方便地得到边界曲线而将不连续的边缘像素点连接起来。Hough 变换的主要优点是受噪声和曲线间断的影响较小。 19.纹理：指的是图像像素灰度级或颜色的某种变化。一般来说，可以认为纹理由许多相互接近、相互编织的元素构成，并常富有周期性。纹理是物体材料本身自有特性，不随外界改变而改变。 纹理分析：指通过一定的图像处理技术抽取出纹理特征，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。 结构纹理：所谓结构性纹理指：纹理由一系列纹理基元（primitive texels ）按照一定规则或重复性关系组合而成。 统计纹理：所谓统计纹理指：对某一区域色彩或灰度值在空间分布的一种数值度量。 20.灰度共生矩阵：灰度共生矩阵就是从N*N 的图像f(x,y)的灰度为i 的像素出发，统计与距
离为 ， 灰度为j 的像素同时出现的概率 。 根据上述定义，所构成的灰度共生矩阵的第i 行，第j 列元素，表示图像上所有在θ方向，相隔为δ，一个灰度为i 值和另一个灰度j 值的像素点对出现的概率。
熵值：熵值是图像所具有的信息量的度量，纹理信息也属于图像的信息。
若图像没有任何纹理，则灰度共生矩阵几乎为零矩阵，则熵值接近为零。若图像有较多的细小纹理，则灰度共生矩阵中的数值近似相等，则图像的熵值最大，若仅有较少的纹理，则灰度共生矩阵中的数值差别较大，图像的熵值就较小。 一致性： 惯性： 纹理的结构分析方法：是除统计方法之外的另一类纹理分析方法，其表述过程实际是对纹理基元的提取以及对基元分布规则的描述。 纹理基元是若干个灰度上比较接近的像素点的集合，由基元可以构成较为基本的、同时也是较小的子纹理，最后由子纹理按某种空间组织规则合成为一幅完整的纹理图像。 形状特征描述是在提取图像中的各目标形状特征基础上，对其进行表示。 区域凹凸性判别：区域内任意两像素之间的连线穿过区域外的像素，则该区域为凹形 任何一个图形，把包含它的最小的凸图形叫这个图形的凸闭包：
链码优点：简化表示、节约存储量；计算简单方便，表达直观；可了解线段的弯曲度。
链码缺点：在描述形状时，信息不完全；产生的码串有时过长；任何边界的小干扰都会使编
码发生变化。 第四章：图像处理基本操作 1.图像增强是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。
目的：通过增强有用信息，抑制无用信息，从而改善图像的视觉效果；有利于人工和机器分析。 两个方法：
空域增强:直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素的灰度值进行处理。
频域增强:首先经过傅里叶变换将图像从空间域变换到频率域，然后在频率域对频谱进行操作和处理，再将其反变换到空间域，从而得到增强后的图像。
2.空间域增强是指增强构成图像的像素。按技术不同可分为灰度变换和空间滤波。 灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。常用的有:对比度增强、直方图均衡化等方法。 空域滤波:基于邻域处理，应用某一模板对每个像素及其周围邻域的所有像素进行某种数学
运算，得到该像素的新的灰度值。图像平滑与锐化技术就属于空域滤波。 基本灰度变化：
三种基本类型：线性的(正比或反比)，对数的(对数和反对数的)，幂次的(n 次幂和n 次方根变换)
灰度直方图：灰度直方图是灰度值的函数，它描述了图像中各灰度值的像素个数。通常用横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示对应的灰度级出现的频率（像素的个数）。频率计
算公式：P(r) = n r （n r 为图像中灰度为r 的像素数）。 直方图均衡化：把原图像的直方图通过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，这种技术叫直方图均衡化。 空间滤波基础：通过掩模操作实现一种邻域运算,待处理像素点的结果由邻域的图像像素
以及相应的与邻域有相同维数的子图像得到. 这些子图像被称为滤波器、掩模、核、模板或
窗口。 平滑线性滤波器：平滑线性空间滤波器的输出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。 锐化处理的目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节. 锐化处理可以用空间微分来完成. 微分算子的响应强度与图像在该点的突变程度有关，图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)而消弱了灰度变化缓慢的区域. 频率域图像增强： g(x,y)可以突出f(x,y)的某一方面的特征，如利用传递函数H(u,v)突出高频分量，以增强图像的边缘信息，即高通滤波；如果突出低频分量，就可以使图像显得比较平滑，即低通滤波。 低通滤波：图像从空间域变换到频率域后，其低频分量对应图像中灰度值变化比较缓慢的区域，高频分量则表征图像中物体的边缘和随机噪声等信息。 低通滤波与空域中的平滑滤波器一样可以消除图像中的随机噪声，减弱边缘效应，起到平滑图像的作用。 常用的频率低通滤波器H(u,v)有4种：理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器和梯形低通滤波器。 理想低通滤波器： 巴特沃斯低通滤波器：
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指数低通滤波器： 梯形低通滤波器： 高通滤波：高通滤波使低频分量得到抑制，增强高频分量，使图像的边沿或线条变得清晰，实现图像的锐化。 常用的高通滤波器：理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器和梯形高通滤波器。 理想高通滤波器： 巴特沃斯高通滤波器： 指数形高通滤波器： 梯形高通滤波器： 第五章.图像数学形态处理 数学形态学：是根据形态学概念发展而来具有严格数学理论基础的科学，并在图像处理和模式识别领域得到了成功应用。除了通常作为一种抽取图像中区域形状特征，如边界、骨骼和凸壳等的工具外，也经常用于图像的预处理和后处理，如：形态学滤波、细化和修剪等。 形态学图像分析的基本步骤:1.提取所要描述的物体几何结构模式，即提取几何结构特征；2.根据结构模式选择相应的结构元素（简单又有最强的表现力）；3.用选定的结构元对图像实行击中与否（HMT ）变换，便得到比原始图像更显著突出物体特征信息的图像。如赋予相应变量，还可得到定量描述；4.经过形态学变换后的图像突出我们所需的信息，从而可以方便提取信息。 形态学图像变换中结构元选取的原则:在形态学算法设计中，结构元的选择十分重要，其形状、尺寸的选择是能否有效提取信息的关键。 选择的几个基本原则： 1.结构元必须在几何上比原图像简单，且有界。 2.结构元的凸性很重要，对非凸子集，由于连接两点的线段大部分位于集合的外面，故用非凸子集作为结构元将得不到什么信息。 膨胀运算：假定A 和B 是Z2上的两个集合，把A 被B （结构元素）膨胀定义为： 含义：膨胀结果是这样一个由移位元素z 组成的集合，以至B 相对于自身原点的反射对这些元素移位操作的结果与A 至少重叠一个元素，因此也可以表示成： 腐蚀运算：假定A 和B 是Z2上的两个集合，把A 被B 腐蚀定义为： 含义：在B 完全包括在A 中时，B 的原点位置的集合。 开运算： 相当于先用结构元B 对A 腐蚀，再对腐蚀结果用同样的结构元 进行膨胀操作。开运算也可以通过下面的拟合过程来表示： 基本属性：开的结果是A 的子集；如C 是D 的子集，则C 与B 开的结果是D 与B 开运算结果的子集；对同样的A ，进行多次开运算的结果与一次是一样的。 闭运算： 相当于先用结构元B 对A 进行膨胀，再对膨胀结果用同样的结构 元进行腐蚀操作，过程与开运算正好相反。 基本属性：A 是闭运算结果的子集；如C 是D 的子集，则C 与B 闭作用的结果是D 与B 闭运算结果的子集；对同样的A ，进行多次闭运算的结果与一次是一样的。 开、闭运算的基本作用：从开、闭运算的基本定义和运行过程可以看出，这两种集合操作所能导致的大致效果如下： 开运算通常对图像轮廓进行平滑，使狭窄的“地峡”形状断开，去掉细的突起。 闭运算也是趋向于平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般使窄的断开部位和细长的沟熔合，填补轮廓上的间隙。 二值形态学图像处理基本操作： 边界抽取 ：令集A 的边界为 (A), 其可以用某一合适的结构元素B 对A 先进行腐蚀，然后再把A 减去腐蚀的结果来获得。 区域填充：区域填充是以集合的膨胀、求补和交集为基础。目的是从边界内的一个点开始，用1填充整个区域。 A 表示一个包含子集的集合，其子集的元素均是区域的8连通边界点，将所有非边界(背景)点标记为0，则以将1赋给p 点（边界内的点）开始。将整个区域用1填充： 这里X0=p ，B 是结构元素。如果Xk=Xk-1,则算法在迭代的第k 步结束。Xk 和A 的并集包含被填充的集合和它的边界。 连接分量提取 ：连接分量提取经常被用于图像自动检测中，其定义为： 令Y 表示包含在集合A 中的连接成分，并假设Y 中的某点P 已知，下述表达式将生成所有Y 中的元素： 凸壳算法 ： 细化： 粗化 ： 骨架 ：------------------- 修剪： 细化和骨架提取算法通常会产生一些不必要的寄生成分，修剪算法是它们的一个重要补充，经常用于去除手写印刷字体中的毛刺。 灰度膨胀的效果：如果所有的结构元素的值是正的，则输出图像比输入图像更亮； 暗的细节可被减少或消除，其程度依赖于这些暗细节的值和形状与结构元素间的关系。 灰度腐蚀的效果：如果所有的结构元素的值是正的，则输出图像比输入图像更暗； 在比结构元素还小的区域中的亮细节效果将减弱，其程度依赖于环绕亮细节的灰度值，及结构元素的形状和幅度值。 开、闭运算的效果： 开运算通常用于去除小的（相对于结构元素而言）亮细节，而保留总体的灰度和较大的亮的特征不变。因为开始的腐蚀操作消除小的亮细节的同时也使图像变暗，所以后面的膨胀过程用于增加图像的整个强度，但不会再引入被去除的细节。 闭运算通常用于去除小的（相对于结构元素而言）暗细节，同时相对保留亮特征不变。因为开始的膨胀操作消除暗细节的同时也使图像变亮，所以后面的腐蚀过程使图像变暗，但不会再引入被去除的细节。 形态学平滑：开运算后接一闭运算操作，用于消除亮的和暗的伪迹或噪声。 形态学梯度：突出图像中灰度尖锐过渡的区域，当使用对称结构元素时，该算法对边缘方向性的依赖比空间增强技术中的梯度算子更小。 Top-hat 变换：其名字来自于这样一种结构元素：具有平顶 (flat top) 的圆柱形或平行六面体形的结构。它对于增强阴影的细节很有用处。 纹理分割：分割不同纹理区域 粒子测度：主要对图像中粒子的尺度分布进行测量的一种操作。 第六章.图像分割与修复 图像分割： 目的：把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。 图像分割是图像识别和图像理解的基本前提步骤。 图像分割是将像素分类的过程，分类的依据可建立在: 1.像素灰度值的相似性2.像素灰度值的非连续性 图像分割的分类：1.连续性分割：1）点、线检测 2）边缘检测 2.相似性分割：1)阈值分割 2)区域分裂与合并
间断检测：
点检测：用空域的高通滤波器来检测。
孤立点：R= -1 * 8 * 8 + 128 * 8 = 960 可以设置阈值T = 64 若R=0，则说明检测点与周围点像素值相同 若R > T ，则说明检测点与周围点像素值非常的不同，为孤立点 线的检测：通过比较典型模板的计算值，确定一个点是否在某个方向的线上
边缘检测：物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等 ，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。
通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈 区域生长：是一种根据事先定义的准则将像素或者子区域聚合成更大区域的过程。基本的方法是以一组“种子”点开始将与种子性质相似（诸如灰度级或颜色的特定范围）的相邻像素
附加到生长区域的每个种子上。
区域生长是区域分割最基本的方法。 算法实现： 1）根据图像的不同应用选择一个或一组种子，它或者是最亮或最暗的点，或者是位于点簇中心的点。 2）选择一个相似性准则。（灰度级、 色彩、 纹理、 梯度等特性相似） 3）从该种子开始向外扩张，不断将与集合中各个像素连通、且满足相似性准则的像素加入集合。 4）上一过程进行到不再有满足条件的新结点加入集合为止。（终止准则） 种子选择准则：最亮的点 相似性准则：新加入像素值与已生长的区域的平均值之差小于2，且为4连通。 终止准则：没有像素加入。 区域分割过程： 从整幅图像开始，如果P(Ri)=FALSE ，就将图像分割为4个区域；
对分割后得到的区域，如果依然有P(Ri)=FALSE ，就可以将这4个区域的每个区域再次分别分割为4个区域，如此类推，直到Ri 为单个像素。 区域合并步骤：
1）对任何区域Ri ，如果P(Ri)=FALSE ，就将每个区域都分裂为4个相连的不重叠区域； 2）对相邻的两个区域Ri 和Rj ，如果满足P(Ri URj)=TRUE 则进行合并。合并的两个区域可
以大小不同，即不在同一层。
3）当再也没有可以进行合并或分裂的区域，则分割操作停止。
图像复原：将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 图像退化：在景物成像过程中，由于目标的高速运动、散射、成像系统畸变和噪声干扰，致使最后形成的图像存在种种恶化，称之为“ 退化”。退化的形式有图像模糊或图像有干扰等。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像增强和图像复原的区别： 图像增强是为了突出图像中感兴趣的特征，增强后的图像可能与原始图像存在一定的差异。评判图像增强质量好坏的是主观标准。 图像复原是针对图像退化的原因做出补偿，使恢复后的图像尽可能接近原始图像。评判图像复原质量好坏的是客观标准。 非约束复原：仅仅要求某种优化准则为最小，不考虑其它任何条件约束 约束复原：指除了要求了解关于退化系统的传递函数之外，还需要知道某些噪声的统计特性或噪声与图像的某些相关情况。根据所了解的噪声的先验知识的不同，采用不同的约束条件，从而得到不同的图像复原技术。最常见的是有约束的最小二乘方图像复原技术。 逆滤波复原法也叫做反向滤波法，其主要过程是首先将要处理的数字图像从空间域转换到傅立叶频率域中，进行反向滤波后再由频率域转回到空间域，从而得到复原的图像信号。 维纳滤波：维纳滤波是建立在认为图像和噪声是随机过程的基础上，找一个原图像的估计值，
使它们之间的均方误差最小。 准则函数可表示为： 由此条件结合退化模型可以得到维纳滤波器的一般形式：
第八章、图像特征降维及应用 主成分分析(PCA)：当某一问题需要同时考虑好几个因素时，我们并不对这些因素个别处理而是将它们综合起来处理。这样综合处理的原则是使新的综合变量能够解释大部分原始数据
方差。主成分分析是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理、压缩和抽取的有效方
法。 主成分分析的目的：压缩变量个数，用较少的变量去解释原始数据中的大部分变量，剔除冗余信息。即将许多相关性很高的变量转化成个数较少、能解释大部分原始数据方差且彼此互相独立的几个新变量，也就是所谓的主成分。这样就可以消除原始变量间存在的共线性，克服由此造成的运算不稳定、矩阵病态等问题。 协方差： 方差：
相关系数： 标准差：
协方差矩阵： 主成分的求解步骤： 1）对原始数据矩阵进行标准化处理 相当于对原始变量进行坐标平移与尺度伸缩：
2）求协方差矩阵Z
3）特征分析 相当于将原来的坐标轴进行旋转得到新的坐标 轴U ： —Z 的特征值组成的对角阵 U —Z 的特征向量按列组成的正交阵，它构成 了新的矢量空间，作为新变量（主成分）的坐
标轴，又称为载荷轴。
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1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少; 5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp; 6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器(Quantizer)的作用是减少心里视觉冗余; 9. MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是 一个客观过程; 第１０题：图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识
1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理 指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q 为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
数字图像处理技术试题库 一、单项选择题：(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059
。中间过程：先补上一圈的 0：解：结果： y ，然后和模板 作卷积，例如 y 中的-4 是这样得到的： -4(即对应元 素相乘相加，其他的数同理。 1、如图为一幅 16 级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的 3x3 滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。（15 分）题5图答：均值滤波：中值滤波：（2 分）（2 分）均值滤波可以去除突然变化的点噪声，从而滤除一定的噪声，但其代价是图像有一定程度的模糊；中值滤波容易去除孤立的点、线噪声，同时保持图像的边缘。（5 分）均值滤波：（3 分）中值滤波：（3 分） 2. 设有编码输入 X={x1,x2,x3,x4,x5,x6}, 其频率分布分别为p(x1=0.4,p(x2=0.3, p(x3=0.1,p(x4=0.1, p(x5=0.06,p(x6=0.04, 现求其最佳霍夫曼编码。 3 对数字图像 f(i,j(图象 1进行以下处理，要求： 1 计算图像 f(i,j的信息量。（10 分） 2 按下式进行二值化，计算二值化图象的欧拉数。 0 0 1 2 3 2 1 3 1 5 6 6 2 6 2 1 3 7 0 7 2 5 3 2 2 6 6 5 7 0 2 3 1 2 1 3 2 2 1 1 3 5 6 5 6 3 2 2 2 7 3 6 1 5 4 0 1 6 1 5 6 2 2 1 解：1统计图象 1 各灰度级出现的频率结果为； 信息量为 ）对于二值化图象，若采用 4-连接，则连接成分数为 4，孔数为 1，欧拉数为 4-1=3；若采用 8-连接，则连接成分数为 2，孔数为 2，欧拉数为 2-2=0； 1 给出一维连续图像函数傅里叶变换的定义，并描述空间频率的概念。解：1）一维连续图像函数的傅立叶变换定义为： 2）空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数，对于傅立叶变换基函数，考虑的最大值直线在坐标轴上的截距为，则 表示空间周期，即为空间频率。 2、试给出把灰度范围（0，10）拉伸为（0，15），把灰度范围（10，20）移到（15，25），并把灰度范围（20，30）压缩为（25，30）的变换方程。解：如图所示，由公式
名词：*数字图像，数字图像处理，图像采样，线性拉伸，高通滤波，低通滤波，中值滤波，特征空间，图像分析，图像分割 问答题：1、设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡后，他们的灰度值为多少？ 如图为一幅16级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。（15分） 设一幅灰度图像，其目标和背景的像素点灰度呈正态分布，灰度直方图如图所示。其中：、分 别为目标点的灰度分布密度函数、均值；、分别为背景点的灰度分布密度函数、均值。并设目标点和背景点的方差均为，目标点个数和图像总像点数的比为1:2。T是根据最小误差准则确定的最佳阈值。（15分） 试证明：
1．根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。 1、如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标的灰度值分别标注于图中， 请问哪一个目标人眼感觉更亮一些？为什么？（10分） 选择题： 图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度D图像细节 下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子
第一章绪论 一.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统 B、一个有许多像素排列而成的实体 C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示：考虑图像和数字图像的定义 2. 半调输出技术可以：( ) A、改善图像的空间分辨率 B、改善图像的幅度分辨率 C、利用抖动技术实现 D、消除虚假轮廓现象。 提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( ) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：( ) A、图像的灰度级数不够多造成的 B、图像的空间分辨率不够高造成 C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示：平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃，图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（） A、图像的幅度分辨率过小 B、图像的幅度分辨率过大 C、图像的空间分辨率过小 D、图像的空间分辨率过大 提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是：（）（图像合成输入是数据，图像分类输出 是类别数据） A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。 解答：1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC 二.简答题 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？ 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将
第一章引言 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为___________________ 。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等； 二是____________________ ，如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是 ______________________ ，如图像增强等； 二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是__________________________ 。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中， ____________________ 的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答: 1. 像素 2. 从图像到非图像的一种表示 3. 从图像到图像的处理 4. 虚拟图像 5. 图像重建 四.简答题 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？ 3. 简述数字图像处理的至少3 种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4 种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 4. ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中，比如B超、CT机等方面。 ③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。
遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。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。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 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、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。
电子科技大学网络教育考卷（A 卷）答案 一、名词解释（每题2分，共10分） 1. 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(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法，其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数，并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型，常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄，等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上，为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此，为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色，提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目，当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子，其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系，称H 为线性算子： 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分，共10分) 1. 什么是直接逆滤波？这种方法有何缺点？如何改进？ 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计：? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响，我们即使知道退化函数，也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数，而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度，而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点
数字图像处理期末复习 zf·w 2013/12/19 一.单项选择题+填空题+判断题 1.图像与灰度直方图间的对应关系是【多对一】 2.属于图像锐化处理的有【高通滤波】 3.属于点处理/运算的有【二值化】【直方图均衡】 4.计算机显示器主要采用的彩色模型是【RGB】 5.属于图像平滑处理的有【中值滤波】【低通滤波】 6.维纳滤波器通常用于【复原图像】 7.图像方差说明了图像的【对比度】 8.属于局部处理的有【中值滤波】 9.图像锐化除了在空间域进行外，也可以在【频率域】进行 10.对于彩色图像，通常用于区别颜色的特性是【色调】【饱和度】【亮度】 11.依据图像的保真度，图像压缩可以分为【有损压缩】和【无损压缩】 12.低通滤波法是使【高频成分】受到抑制而让【低频成分】顺利通过，从而实现图像平滑（此处的“高频成分”和“低频成分”分别对应于空间域的像素灰度值/灰度分布有什么特点） 13.一般来说，采样间距越大，图像数据量【少】，质量【差】；反之亦然 14.直方图修正法包括【直方图均衡】和【直方图规定化（匹配）】 15.图像压缩系统是由【编码器】和【解码器】两个截然不同的结构块组成 16.数字图像处理即用【计算机】对图像进行处理 17.若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的的图像将亮度【增加】，对比度【减少】（图像亮度和对比度与图像像素灰度值分布之间的关系） 18.图像数字化包括三个步骤【采样】【量化】和【扫描】 19.在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有【亮度】，即原点为【黑色】，三基色都达到最高亮度时则表现为【白色】（色调，饱和度和亮度在图像上的具体表现是什么） 20.灰度直方图的横坐标是【灰度级】，纵坐标是【该灰度级出现的频率】 21.数字图像是【图像】的数字表示，【像素】是其最小的单位 22.【灰度图像】是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息 23.【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 24.【直方图均衡化】方法的基本思想是对图像中像素个数多灰度级进行【展宽】，对像素个数少的灰度级进行【缩减】，从而达到清晰图像的目的 25.图像锐化的目的是加强图像中景物的【细节边缘和轮廓】 26.因为图像分割的结果图像是二值图像，所以通常又称图像分割为图像的【二值化处理】 27.【腐蚀】是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理 28.【膨胀】是将目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理 29.对于【椒盐噪声】，中值滤波的效果比均值滤波效果好 30.图像增强按增强处理所在空间不同分为【空域】和【频域】 31.常用的彩色增强方法有【真彩色增强】【假彩色增强】和【伪彩色增强】三种 32.【灰度直方图可以反映一幅图像各灰度级像元占图形的面积比】 33.【直方图均衡和图像的二值化都是点运算】 34.【边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术】 二.名词解释 1.数字图像：用一个二维函数f(x,y)表示一幅图像，其中x和y是空间坐标，幅值f是在该空间坐标处的强度或灰度。当x,y和f都是有限的离散值时，我们称该图像是数字图像。 2.数字图像处理：指用计算机处理数字图像，以获得所需的数字图像。 3.图像压缩： 4.无损压缩：可精确无误地从压缩数据中恢复出原始数据。 5.中值滤波：将当前像元的窗口中所有像元灰度由小到大排序，中间值作为当前像元的输出值。 三.简答题 1.图像压缩的基本原理是什么。数字图像的冗余有哪几种表现形式？ 答：虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息。图像压缩就是去掉这些冗余信息而不损
1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？ 答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。 ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。3、Canny边缘检测器 答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1 数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子 《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像 ☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.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，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.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（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 《数字图像处理》模拟试卷（A 卷） 一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分）( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/c514390714.html,placian增强 ( b )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题（每空1分，共15分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度内插法有最近邻元法双线性内插法（双）三次内插法 5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为 和。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。 三、名词解释（每小题3分，共15分） 1.数字图像 一、填空题（每题1分，共15分） 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?，256个灰度级的图像，需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法： m i n m a x m i ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题（每题2分，共20分） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。 （ B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 4、采用模板［-1 1］T 主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入 一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题1分，共10分） 数字图像处理 试题卷（A ） 考试形式（开、闭卷）：闭卷 答题时间：120 （分钟） 本卷面成绩占课程成绩 80 % 一、填空题（每题1分，共15分） 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?，256个灰度级的图像，需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法： min max min ( (,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题（每题2分，共20分） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一 类图像进行增强。（ B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 姓名: 班级： 学号： 遵 守 考 试 纪 律 注 意 行 为 规 范 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 4、采用模板［-1 1］T 主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加 上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题1分，共10分） 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象。 （ √ ） 2、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。（ × ） 3、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。（ × ） 4、高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度。（ √ ） 5、图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。（ × ） 6、彩色图像增强时采用RGB 模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基 础上对图像的亮度进行对比度增强。（ × ） 7、变换编码常用于有损压缩。（ √ ） 8、同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。（ √ ） 9、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（ × ） 10、当计算机显示器显示的颜色偏蓝时，提高红色和绿色分量可以对颜色进行 校正。（ √ ） 教研室主任签字： 第1页（共 7 页） 2007级“数字图像处理”试题与答案 [原创 2008-07-02 17:49:06] 一、填空题( 每小题2分,本题共20 分) 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波，属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中，常使用模型，它适于做图像处理的原因有:1、在模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少; 5. 函数()常用类型有、、、、、; 6. 检测边缘的算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器()的作用是减少心里视觉 9. 4标准主要编码技术有变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程; 第１０题：图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识 二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（）。 数字图像处理 指用数字计算机与其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。数字图像处理期末考题
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