数字图像处理的基本概念

二、数字图像处理的概念 1. 什么是图像“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。

是客观和主观的结合。

2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。

将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel ）。

–每个像素包括两个属性：位置和灰度。

对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。

物理图象及对应 的数字图象3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。

–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。

4什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f （x ，y ）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x 方向，抽样M 行 y 方向，每行抽样N 点整个图像共抽样M ×N 个像素点一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示：f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bitNN N N f N f N f N f f f N f f f y x f ⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)1,1( )1,1( )0,1( )1,1( )1,1( )0,1( )1,0( )1,0( )0,0( ),(7 数字图像处理的三个层次8 图像处理：9建立对图像的描述；以观察者为中心研究客观世界；图像分析是一个从图像到数据的过程。

10图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）11图像处理是比较低层的操作，处理的数据量非常大。

数字图像处理试题一、图像基本概念1.什么是数字图像？数字图像有哪些特征？2.图像的灰度是什么意思？如何表示？3.图像分辨率是什么？如何计算？4.图像的位深度是什么？位深度对图像有何影响？二、图像预处理1.什么是图像预处理？为什么需要图像预处理？2.图像去噪的几种常用方法有哪些？3.图像增强的几种常用方法有哪些？4.图像平滑的常用方法有哪些？5.图像锐化的常用方法有哪些？三、图像变换1.图像平移的原理和方法是什么？2.图像旋转的原理和方法是什么？3.图像缩放的原理和方法是什么？4.图像翻转的原理和方法是什么？四、图像特征提取与描述1.图像边缘提取的常用算法有哪些？2.图像角点检测的常用算法有哪些？3.图像直方图是什么？如何计算图像的直方图？4.图像纹理特征的提取方法有哪些？五、图像分割与目标检测1.图像分割的常用方法有哪些？2.基于阈值分割的原理和方法是什么？3.基于边缘分割的原理和方法是什么？4.图像目标检测的常用方法有哪些？5.基于深度学习的图像目标检测算法有哪些？六、图像压缩与编码1.什么是图像压缩？为什么需要图像压缩？2.图像压缩的两种基本方法是什么？3.有哪些常用的图像压缩算法？4.图像编码的常用方法有哪些？七、图像复原与重建1.图像退化和图像复原有什么区别？2.图像退化模型是什么？有哪些常见的图像退化模型？3.图像复原的常见方法有哪些？4.基于深度学习的图像复原算法有哪些？以上是关于数字图像处理的试题，希望能够帮助你更好地理解和掌握数字图像处理的基本概念、图像预处理、图像变换、图像特征提取与描述、图像分割与目标检测、图像压缩与编码以及图像复原与重建等内容。

如果在学习过程中有任何问题，欢迎随时向老师和同学们提问，共同进步！。

本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。

图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。

图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。

随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。

因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。

数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。

将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。

这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。

所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。

它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。

Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。

在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。

在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。

计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。

1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。

位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。

数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。

包括：采样和量化。

2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。

（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。

一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。

二值图像是灰度级只有两级的。

（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。

采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。

2.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，质量变差，但数据量小。

2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。

2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。

（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。

2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。

（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。

（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。

数字图像处理技术数字图像处理技术是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术。

随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，数字图像处理技术已经广泛应用于影像处理、医学图像分析、机器视觉、模式识别等领域。

本文将重点介绍数字图像处理技术的基本原理、常见的图像处理方法和应用领域。

一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理是在计算机中对图像进行数值计算和变换的过程。

图像是由像素组成的二维数组，每个像素包含了图像中某一点的亮度或颜色信息。

数字图像处理技术主要包括如下几个基本步骤：1. 图像采集：利用摄像机、扫描仪等设备将实际场景或纸质图像转换成数字图像。

2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像增强、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量。

3. 图像变换：通过一系列的数值计算和变换，改变图像的亮度、对比度、颜色等特征，以满足特定的需求。

4. 图像分析：对图像进行特征提取、目标检测、模式识别等操作，以获取图像中的各种信息。

5. 图像展示：将处理后的图像显示在计算机屏幕上或输出到打印机、投影仪等设备上，以便人们观看和分析。

二、常见的图像处理方法1. 图像增强：通过调整图像的亮度、对比度、颜色等参数，使图像更清晰、更鲜艳。

2. 图像滤波：利用滤波器对图像进行低通滤波、高通滤波、中值滤波等操作，以去除噪声、平滑图像或增强边缘。

3. 图像分割：将图像分成若干个区域，以便更好地分析和识别图像中的目标。

4. 特征提取：从图像中提取出与目标相关的特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。

5. 目标检测：利用机器学习、模式识别等方法，从图像中检测和识别出目标，如人脸、车辆等。

三、数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术在很多领域都有广泛的应用，以下列举几个主要的应用领域：1. 影像处理：数字图像处理技术可以应用于电影特效、动画制作、数字摄影等领域，提高影像的质量和逼真度。

2. 医学图像分析：数字图像处理技术可以应用于医学影像的分析、诊断和治疗，如CT扫描、核磁共振等。

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。

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。