数字图像处理：十一 表示和描述

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<r(x，y)<1.7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

它包括采样和量化两个过程。

像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

采样方式:有缝、无缝和重叠。

9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，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。

但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。

例如对细节比较丰富的图像数字化。

14.数字化器组成：1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

数字图像处理又称为计算机图像处理，它最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。

数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。

图像处理的基本目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。

随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。

航天和航空技术方面的应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，除了上面介绍的JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面的应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中。

许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣的地区进行大量的空中摄影。

对由此得来的照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机的图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现的大量有用情报。

我国也陆续开展了以上诸方面的一些实际应用，并获得了良好的效果。

在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

文化艺术方面的应用目前这类应用有电视画面的数字编辑，动画的制作，电子图像游戏，纺织工艺品设计，服装设计与制作，发型设计，文物资料照片的复制和修复，运动员动作分析和评分等等，现在已逐渐形成一门新的艺术--计算机美术。

数字图像处理技术，主要研究的内容:图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像分类(识别)等。

(1) 图像变换。

由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效地处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。

第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。

连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。

联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。

其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。

图像处理的重点是图像之间进行的变换。

尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。

如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。

这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。

图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。

如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。

联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则进入了中层，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。

第一章名词解释：(2）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，每个小块称为像素。

（4）数字图像处理：计算机技术或其他数字技术,对图像信息进行某些数字运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高数字实用性的技术。

第二章名词解释(12）图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，就是对图像的连续空间坐标x和y的离散化。

(14）图像灰度级量化:对图像函数的幅值 f 的离散化.（28）欧氏距离：像素p和q之间的欧氏（Euclidean）距离定义为：De(p，q)=[（x—u）2+（y—v）2]1/2 （2。

12）也即，所有距像素点（x，y)的欧氏距离小于或等于d的像素都包含在以(x,y)为中心，以d为半径的圆平面中。

（29）街区距离：像素p和q之间的D4距离，也即街区（city-block）距离，定义为：D4（p,q）=|x-u| + |y-v| （2.13）也即,所有相距像素点（x,y）的D4距离为小于d或等于d的像素组成一个中心点在(x,y）的菱形。

（30）棋盘距离:像素p和q之间的D8距离，也即棋盘距离,定义为:D8(p,q）=max（|x—u｜，|y—v|) （2.14）也即,所有距像素点(x,y)的D8距离为小于d或等于d的像素组成一个中心点在(x，y)的方形(33）调色板:在16色或256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16中或256中颜色组成一个颜色表，并将他们分别编号为0—15或0—255，这样就是每一个4位或8位的颜色编号与颜色表中4位颜色值相对应.这种4位或者8位的颜色编号成为颜色的索引号，有颜色索引号及其对应的24位颜色值组成的表成为颜色查找表，也即调色板。

第四章名词解释（1)空间域图像增强:在图像平面中对图像的像素灰度值进行运算处理,使之更适合于人眼的观察或机器的处理的一种技术. （7）图像锐化：图像锐化是一种突出和加强图像中景物的边缘和轮廓的技术。

第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。

（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。

虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。

3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。

数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。

像素是组成数字图像的基本元素。

5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。

7、数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。

（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。

特点：输入是图像，输出也是图像。

（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。

（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。

特点：输入是数据，输出是理解。

9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。

在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。

第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。

数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。

数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。

数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。

1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。

常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。

在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。

1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。

图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。

图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。

图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。

图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。

第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。

常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。

2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。

常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。

线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。

非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。

直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。

2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。

直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。

该方法适用于灰度图像和彩色图像。

2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。

名词解释数字图像:是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。

1.数字图像:一幅图像ｆ（x,y),当ｘ,ｙ和幅值ｆ为有限的离散数值时,称该图像为数字图像。

图像:是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体,以物质为记录介质的信息的一种形式。

数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理,以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。

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。

无损压缩:可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。

灰度直方图:灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。

或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。

细化:提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。

8、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。

9、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。

10、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) １１、灰度直方图:以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就是灰度直方图。

1２.无失真编码:无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。

1３.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平坦的直方图,以此来修正原图像之灰度值。

14.采样：对图像f（x，y）的空间位置坐标(x,ｙ)的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。

１５.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。

c#数字图像处理（⼗⼀）图像旋转如果平⾯上的点绕原点逆时针旋转θº，则其坐标变换公式为：x'=xcosθ+ysinθ y=-xsinθ+ycosθ其中，(x, y)为原图坐标，(x’, y’)为旋转后的坐标。

它的逆变换公式为：x=x'cosθ-y'sinθ y=x'sinθ+y'cosθ矩阵形式为：和缩放类似，旋转后的图像的像素点也需要经过坐标转换为原始图像上的坐标来确定像素值，同样也可能找不到对应点，因此旋转也⽤到插值法。

在此选⽤性能较好的双线性插值法。

为提⾼速度，在处理旋转90º、-90º、±180º时使⽤了镜像来处理。

///<summary>///图像旋转///</summary>///<param name="srcBmp">原始图像</param>///<param name="degree">旋转⾓度</param>///<param name="dstBmp">⽬标图像</param>///<returns>处理成功 true 失败 false</returns>public static bool Rotation(Bitmap srcBmp, double degree, out Bitmap dstBmp){if (srcBmp == null){dstBmp = null;return false;}dstBmp = null;BitmapData srcBmpData = null;BitmapData dstBmpData = null;switch ((int)degree){case0:dstBmp = new Bitmap(srcBmp);break;case -90:dstBmp = new Bitmap(srcBmp.Height, srcBmp.Width);srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++){for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++){ptrDst[j * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - i - 1) * 3] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3];ptrDst[j * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - i - 1) * 3 + 1] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 1];ptrDst[j * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - i - 1) * 3 + 2] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 2];}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;case90:dstBmp = new Bitmap(srcBmp.Height, srcBmp.Width);srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++){for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++){ptrDst[(srcBmp.Width - j - 1) * dstBmpData.Stride + i * 3] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3];ptrDst[(srcBmp.Width - j - 1) * dstBmpData.Stride + i * 3 + 1] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 1];ptrDst[(srcBmp.Width - j - 1) * dstBmpData.Stride + i * 3 + 2] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 2];}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;case180:case -180:dstBmp = new Bitmap(srcBmp.Width, srcBmp.Height);srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < srcBmp.Height; i++){for (int j = 0; j < srcBmp.Width; j++){ptrDst[(srcBmp.Width - i - 1) * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - j - 1) * 3] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3];ptrDst[(srcBmp.Width - i - 1) * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - j - 1) * 3 + 1] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 1];ptrDst[(srcBmp.Width - i - 1) * dstBmpData.Stride + (dstBmp.Height - j - 1) * 3 + 2] = ptrSrc[i * srcBmpData.Stride + j * 3 + 2];}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;default://任意⾓度double radian = degree * Math.PI / 180.0;//将⾓度转换为弧度//计算正弦和余弦double sin = Math.Sin(radian);double cos = Math.Cos(radian);//计算旋转后的图像⼤⼩int widthDst = (int)(srcBmp.Height * Math.Abs(sin) + srcBmp.Width * Math.Abs(cos));int heightDst = (int)(srcBmp.Width * Math.Abs(sin) + srcBmp.Height * Math.Abs(cos));dstBmp = new Bitmap(widthDst, heightDst);//确定旋转点int dx = (int)(srcBmp.Width / 2 * (1 - cos) + srcBmp.Height / 2 * sin);int dy = (int)(srcBmp.Width / 2 * (0 - sin) + srcBmp.Height / 2 * (1 - cos));int insertBeginX = srcBmp.Width / 2 - widthDst / 2;int insertBeginY = srcBmp.Height / 2 - heightDst / 2;//插值公式所需参数double ku = insertBeginX * cos - insertBeginY * sin + dx;double kv = insertBeginX * sin + insertBeginY * cos + dy;double cu1 = cos, cu2 = sin;double cv1 = sin, cv2 = cos;double fu, fv, a, b, F1, F2;int Iu, Iv;srcBmpData = srcBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, srcBmp.Width, srcBmp.Height), ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb); dstBmpData = dstBmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, dstBmp.Width, dstBmp.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb);unsafe{byte* ptrSrc = (byte*)srcBmpData.Scan0;byte* ptrDst = (byte*)dstBmpData.Scan0;for (int i = 0; i < heightDst; i++){for (int j = 0; j < widthDst; j++){fu = j * cu1 - i * cu2 + ku;fv = j * cv1 + i * cv2 + kv;if ((fv < 1) || (fv > srcBmp.Height - 1) || (fu < 1) || (fu > srcBmp.Width - 1)){ptrDst[i * dstBmpData.Stride + j * 3] = 150;ptrDst[i * dstBmpData.Stride + j * 3 + 1] = 150;ptrDst[i * dstBmpData.Stride + j * 3 + 2] = 150;}else{//双线性插值Iu = (int)fu;Iv = (int)fv;a = fu - Iu;b = fv - Iv;for (int k = 0; k < 3; k++){F1 = (1 - b) * *(ptrSrc + Iv * srcBmpData.Stride + Iu * 3 + k) + b * *(ptrSrc + (Iv + 1) * srcBmpData.Stride + Iu * 3 + k);F2 = (1 - b) * *(ptrSrc + Iv * srcBmpData.Stride + (Iu + 1) * 3 + k) + b * *(ptrSrc + (Iv + 1) * srcBmpData.Stride + (Iu + 1) * 3 + k); *(ptrDst + i * dstBmpData.Stride + j * 3 + k) = (byte)((1 - a) * F1 + a * F2);}}}}}srcBmp.UnlockBits(srcBmpData);dstBmp.UnlockBits(dstBmpData);break;}return true;}。

数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。

它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。

数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。

本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。

数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。

在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。

•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。

灰度图像通常表示黑白图像。

•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。

彩色图像可以表示图像中的颜色信息。

图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。

1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。

2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。

3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。

常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。

4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。

常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。

常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。

•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。

•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。

边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。

常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。

•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。

•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。

数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。

2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。

i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。

也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。

ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。

也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。

量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。

4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。

5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。

内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。

（2）电器的机械运动产⽣噪声。

（3）元器件材料本⾝引起的噪声。

（4）系统内部电路噪声。

从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。

饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。

Unit 11、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、图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。

根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

Unit 21、图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

它包括采样和量化两个过程。

像素的位置和灰度就是像素的属性。

2、将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。

3、将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

4、表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

5、一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）6、数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

7、对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。

对比度=最大亮度/最小亮度8、清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。

9、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。

以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

10、简述灰度直方图的应用。

1）.数字化参数（判断量化是否恰当）。

2）. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）。

3）. 利用直方图统计图像中物体的面积。

4）. 计算图像信息量H（熵）。

5）. 利用直方图分析图像的特性。

6）. 利用直方图进行图像增强。

11、对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。

12、对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。

这种处理称为局部处理。

13、在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理。

14、在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理。

1 图像按照人眼的视觉特性可以分为可见图像和不可见图像。

Page 12 图像按照所含波段数可以分为单波段图像和多波段图像及超波段图像。

Page 13 图像按照空间坐标的连续性可分为模拟图像和数字图像。

Page 14 不可见的图像包括不可见光成像和不可见量按数学模型生成的图像。

Page 15 数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的，用离散数字表示的图像。

Page 16 数字图像处理可分为狭义图像处理、图像分析和图像理解三个层次。

Page 27 狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的处理过程，如图像增强等。

Page 28 模拟图像指空间坐标和亮度都是连续变化的图像。

Page 19数字图像处理即用计算机对图像进行处理。

Page 21 视网膜的表面分布有大量的光敏细胞，按照形状可以分为两类：锥状细胞和杆状细胞。

P112 人眼分辨率和被观察对象的相对对比度有关，当相对对比度小时，会导致人眼分辨率下降。

P123 在RGB彩色空间的原点上，若三个基色均没有亮度，则原点为黑色。

P144 图像中最大亮度和最小亮度的比值称为图像对比度。

P125 图像中最大亮度与最小亮度之差和最小亮度的比值称为相对对比度。

P126 物体的颜色是人的视觉器官感受光后在大脑的一种反映。

P137 一幅图像可以看成是空间上各点光强度的集合，若只考虑光的能量而不考虑光波长，则称为亮度图像。

P158 在彩色图像中，每个像素的颜色含有R，G和B三个分量。

P189 当两种或两种以上有色光同时照射到消色物体上时，物体呈现加色法效应。

P1410 BMP图像文件包括文件信息头，位图信息和位图数据三部分。

P3411 Windows在生成位图文件时，按照从左到右，从下到上的顺序记录位图的各个像素值。

P3612 描述数字图像的基本单元是像素。

P1613 图像噪声按其对图像的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。

P4114 椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。

数字图像处理课后参考答案数字图像处理第⼀章1.1解释术语（2）数字图像：为了便于⽤计算机对图像进⾏处理，通过将⼆维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将⼆维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来⽤⼆维数字阵列并表⽰其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。

（3）图像处理：是指对图像信息进⾏加⼯以满⾜⼈的视觉或应⽤需求的⾏为。

1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理⽅法等。

彩⾊图像、多光谱图像和⾼光谱图像的处理技术沿⽤了前述的基本图像处理技术，也发展除了⼀些特有的图像处理技术和⽅法。

1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想⽅法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显⽰或更适合于⼈或及其的处理与分析。

1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从⽽使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来⾯⽬，从⽽获得与景物真实⾯貌相像的图像。

1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满⾜图像存储和实时传输的应⽤需求。

1.11基本思路是，通过数学⽅法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进⼀步处理过程，或在进⼀步的图像处理中获得更好的处理效果。

1.12基本⽬的是，找出便于区分和描述⼀幅图像中背景和⽬标的⽅法，以⽅便图像中感兴趣的⽬标的提取和描述。

第⼆章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少⿊⽩线对的数⽬，⽤于表⽰图像中可分辨的最⼩细节，主要取决于采样间隔值的⼤⼩。

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

（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其⽔平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。

Zhenming PengEmail: zmpeng@Email:mpeng@estc ed cnpengzm_ioe@ University of Electronic Science and Technology of China 2015.09.02, 2-305, Shahe Campus201509022-305Shahe Campus主要内容课程介绍数字图像的基本概念数字图像的发展历史数字图像处理的研究内容 图像处理技术应用一、教师介绍彭真明（教授/博导）主要从事图像张萍（副教授/博士）张靖（讲师/硕士）研究方向为微何艳敏（副教授/博士）研究方向为图蒲恬（讲师/博士）研究方向为图处理、目标检测跟踪/SAR 主要从事图像处理、视频压缩与传输、智波电路、光电视觉导航、目像处理与分析、模式识别应用等。

发表学术像增强、信息融合、光电信息检测与处理图像处理、油气地球物理勘探信号处理等。

能信息处理等方面的教学和科研工作。

标识别、跟踪等。

论文10余篇。

等。

一、课程介绍课程编号课程名称图像处理及学时数全日制研究生课程《图像处理及应用》课程编号：20006015课程名称：图像处理及应用学时数：40秋季/()开课时间：(√)/( )春季授课对象：(√)硕士/( )博士学分：2开课学院：电子工先修课程：概率论与数理统计线程学院/光电学院先修课程：概率论与数理统计、线性代数、信号与系统适用专业：信号与信息处理、光学工程、生物医学工程及电子与通信工程等。

一、课程介绍课程内容（40学时）第一章数字图像处理基本概念及应用引论（1学时）彭真第二章数字图像处理基础（2学时）第三章空域图像增强（2学时）第四章频域图像增强（2学时）张明第五章图像复原（4学时）第六章彩色图像处理（4学时）第七章小波变换与多分辨处理（4学时）第八章图像压缩（4学时）萍第九章形态学图像处理（4学时）第十章图像分割（4学时）第十一章表示与描述（5学时）彭真第十二章目标识别（4学时）明一、课程介绍教学日历：1-8周，5学时/周，周一/7-8节,周三/9-11节。

第十一章 图像描述和分析灰度描述基于边界的表达基于区域的表达基于变换的表达基于边界的描述基于区域的描述纹理描述形状分析图像分析是一种描述过程，研究用自动或半自动系统，从图像中提取有用数据或信息生成非图的描述或表达。

图像分析：图像分割、特征提取、符号描述、纹理分析、运动图像分析和图像的检测与配准。

预处理图像分割特征提取分类描述符号表达识别跟踪图像理解输入图像第十一章 图像描述和分析第十一章 图像描述和分析通过图像分割可得到图像中感兴趣的区域，即目标。

图像中目标的表达/表示和描述：先需要将目标标记出来，这时主要考虑目标像素的连通性。

在此基础上，可以对目标采取合适的数据结构来表达，并采用恰当的形式描述它们的特性。

第十一章 图像描述和分析图像分割结果得到了区域内的像素集合，或位于区域边界上的像素集合，这两个集合是互补的。

与分割类似，图像中的区域可用其内部(如组成区域的像素集合)表达，也可用其外部（如组成区域边界的像素集合）表达。

一般来说，如果关心的是区域的反射性质，如灰度、颜色、纹理等，常用内部表达法；如果关心的是区域形状、曲率，则选用外部表达法。

第十一章 图像描述和分析表达是直接具体地表达目标，好的表达方法应具有节省存储空间、易于特征计算等优点。

描述是较抽象地表达目标。

好的描述应在尽可能区别不同目标的基础上对目标的尺度、平移、旋转等不敏感，这样的描述比较通用。

描述可分为对边界的描述和对区域的描述。

此外，边界和边界或区域和区域之间的关系也常需要进行描述。

第十一章 图像描述和分析表达和描述是密切联系的。

表达的方法对描述很重要，因为它限定了描述的精确性；而通过对目标的描述，各种表达方法才有实际意义。

表达和描述又有区别，表达侧重于数据结构，而描述侧重于区域特性以及不同区域间的联系和差别。

表达和描述抽象的程度不同，但其分别的界限是相对的。

第十一章 图像描述和分析对目标特征的测量是要利用分割结果进一步从图像中获取有用信息，为达到这个目的需要解决两个关键问题：选用什么特征来描述目标如何精确地测量这些特征常见的目标特征分为灰度、颜色、纹理和几何形状特征等。