合肥工业大学研究生数字图像处理冈萨雷斯第二版考试范围及重点知识整理

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图像处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换；图像处理是一个从图像到图像的过程。

图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），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。

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）。

直方图与图像的关系：通过直方图，可以大体了解图像的明暗程度、细节是否清晰、动态范围大小等1.暗图像：直方图的主要成分集中在低的灰度范围。

2.亮图像：直方图的主要成分集中在高的灰度范围。

3.低对比度图像：直方图窄，且集中在灰度范围的中间。

4.高对比度图像：直方图覆盖了灰度范围的宽广区域，且像素的分布近似为均匀分布。

取样是将在空间上连续的图像转换成离散的取样点（即像素）集的操作。

由于图像是二维分布的信息，所以取样是在x轴和y轴两个方向上进行。

取样时的注意点是：取样间隔的选取。

取样间隔取得不合适除了画面出现马赛克之外，还会发生频率的混叠现象。

采样：空间上的离散化量化：灰度上的离散化图像增强和复原的目的是为了改善图像的视觉效果，如去除图像噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣的部分。

图像复原要求对图像降质的原因有所了解，根据图像降质过程建立“退化模型”，然后采用滤波的方法重建或恢复原来的图像。

图像复原与图像增强的目的都是在某种意义上对图像进行改进，即改善图像的视觉效果，但两者使用的方法和评价标准不同。

图像增强技术一般要利用人的的视觉系统特性，目的是取得较好的视觉效果，不需要考虑图像退化的真实物理过程，增强后的图像也不一定要逼近原始图像。

图像复原技术需要针对图像的退化原因设法进行补偿，因此需要对图像的退化过程有一定的先验知识，利用图像退化的逆过程去恢复原始图像，使复原后的图像尽可能的接近原图像。

数字图像处理数字图像基础数字图像处理：即利用计算机对数字图像进行处理。

优点：精度高、再现性好、方法易变、灵活度高。

缺点：处理速度受到计算机和数字器件的限制，一般也是串行处理，因此处理速度较慢。

图像处理的基本步骤：1.预处理；2.分割；3.表示与描述；4.匹配+数据储存。

图像增强的目的是突出图像中（主观）感兴趣的部分，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释。

图像恢复处理的主要目的是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。

将图像中包含的物体，按其灰度或几何特性等划分为若干个有意义的区域的技术成为图像分割。

由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析 、图像输出五个模块组成。

数字图像数字化：1. 取样：图像空间坐标值的数字化；2. 量化：图像函数值（灰度值）的数字化。

图像质量随N 的增加而增加；图像质量随G(k)(灰度值)的增加而增加。

M,N 必须为正数，L 为灰度级,一般，M 、N 和L 取值为2的整数次幂。

L=2^k ,称为k 位图像。

存储一幅大小为M ×N ，有2^k 个不同灰度级的图像所用的Bit 数为：b=M ×N ×k 。

采样间隔值越小，空间分辨率越高。

保持M ×N 不变而减少L ，则会导致假轮廓;保持L 不变而减少M ×N ，则会导致棋盘状效果;实验表明图像的细节越多，用保持M ×N 恒定而增加L 的方法来提高图像的显示效果就越不明显，因此，对于有大量细节的图像只需要少数的灰度级。

清晰度相关的因素:•亮度•对比度(=最大亮度/最小亮度)•尺寸大小•细微层次•颜色饱和度.常见的图像类型:1.矢量图像：色彩变化小，放大后不容易失真。

2.点阵图像：色彩丰富，放大后容易失真。

4邻域:像素p(x,y)的4邻域是:(x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1);用N4(p)表示像素p 的4邻域;D 邻域:像素p(x,y)的D 邻域是:对角上的点(x+1,y+1)；(x+1,y-1)；(x-1,y+1)；(x-1,y-1);用ND(p)表示像素p 的D 邻域，又称对角邻域;8邻域: 像素p(x,y)的8邻域是：4邻域的点＋D 邻域的点;用N8(p)表示像素p 的8邻域;N8(p) = N4(p)+ND(p)。

第一章数字图像处理概论*图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

*模拟图像空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像*数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。

是图像的数字表示，像素是其最小的单位。

*数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。

（计算机图像处理）*数字图像处理的特点（优势）（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。

*数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的a.去除图像中的噪声；b.改变图像的亮度、颜色；c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份；d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。

a.模式识别、计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

**数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理b.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复a.把退化、模糊了的图像复原。

模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。

（5）图像的重建a.由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。

（7）图像分割与特征提取a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。

b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。

（8）图像隐藏a.是指媒体信息的相互隐藏。

《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）第一篇：《数字图像处理》期末考试重点总结*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+ɛ)ɤ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*空间滤波即直接对图像像素进行处理。

获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。

*平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。

平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。

优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。

负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。