冈萨版数字图像处理—双语课程-复习PPT

法是图像增强和复原过程 的核心
图像的采样和量化
• 大多数传感器的输出是连续电压波形 • 为了产生一幅数字图像，需要把连续的 感知数据转化为数字形式 • 这包括两种处理：取样和量化 • 取样：图像空间坐标的数字化 • 量化：图像函数值（灰度值）的数字化
图像采样 • 空间坐标(x,y)的数字化被称为图像采样 • 确定水平和垂直方向上的像素个数N、M
教材及参考书
• 教材
✓Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 著 ，阮秋琦、阮宇智等译，数字图像处理（第 二版），电子工业出版社，2003年。
✓Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods， Digital Image Processing(Second Edition) ，Prentice Hall，2003。
SAN与NAS比较
SAN
NAS
块级共享
文件级共享
远程存储访问
远程文件访问
存储专用网
共享LAN
存储协议（如FCP) 网络协议(如TCP/IP)
集中式管理
分散式管理
无限的扩展能力
有限的扩展能力
更高的连接速度和处理能力 较低的连接速度和处理能力
数字图像处理基础
• 图像的采样和量化 • 数字图像的表示 • 数字图像的质量 • 像素间的一些基本关系 邻域处理方
✓ 彩色图像可以用红、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 的基色在该像素中没有，而255则代表相应的基色在该像 素中取得最大值
数字图像的像素表示
什么是像素？
数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个 特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像 素

31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版) 精编版
6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯

第五章 图像恢复 了解图像增强与图像恢复的异同点。
第六章 图像压缩编码 了解进行图像压缩的必要性与可能性。
第七章 图像分割
1、掌握掌握图像分割的定义、依据； 2、掌握四类图像分割方法的区别及思路。 3、掌握边缘点检测的原理和几种常用的点检测算子及其特点； 4、掌握边缘检测、平滑、锐化模块的特点和区别。 5、掌握Hough变换法检测直线的原理ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ过程； 6. 理解区域增长的三类方法。 7. 了解图像分割的方法、边缘线跟踪的方法、理解区域分割的原理和方 法
第三章 图像变换 1、了解图像变换的目的，傅立叶变换的定义，以及图像中频率分量与图 像特征的对应关系。 2、掌握2D-DFT的主要性质如周期性和共轭对称性（可实现用正变换计算 逆变换），变换核的可分离性（用一维变换可实现二维变换）；
第四章 图像增强 1、掌握灰度变换、图象的直方图均衡化、规定化。 2、掌握空间域平滑法、中值滤波法和空间域锐化法；（注意平滑与锐化 模板及边缘检测模板的区别，以及一些重要方法如局部平均、中值滤波、 梯度锐化、laplacian增强算子等） 3、了解频率域增强 4. 理解彩色增强技术(假彩色，伪彩色增强、彩色变换RGB->HSI）。
OpenCV图像编程（掌握）
• Opencv中图像的读取、显示、写入 • Opencv中访问图像像素的基本方法 • 图像均值滤波 • 图像中值滤波 • 图像直方图均衡化
图像模板处理的特点
• 模板计算过程
• 基本题型：
– 填空 – 简答\计算 – 综合题
数字图像处理复习
第一章 绪论 1、掌握图像的表示方法； 2、掌握图像处理的三个层次，掌握数字图像处理系统的构成框图（包括 各部分作用）； 3、了解图像处理的内容、图像处理的主要应用。

(Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.
RGB Safe-color Cube
The RGB Cube is divided into 6 intervals on each axis to achieve the total 63 = 216 common colors. However, for 8 bit color representation, there are the total 256 colors. Therefore, the remaining 40 colors are left to OS.
C 1 R M 1 G Y 1 B
HSI Color Model
RGB, CMY models are not good for human interpreting HSI Color model: Hue: Dominant color Saturation: Relative purity (inversely proportional to amount of white light added) Intensity: Brightness Color carrying information
(Images from Rafael C. Gonzalez and Richard E. Wood, Digital Image Processing, 2nd Edition.
RGB Color Cube
R = 8 bits G = 8 bits B = 8 bits Color depth 24 bits = 16777216 colors