数字图像处理读书报告9
数字图像处理读书报告参考模板
数字图像处理读书报告4——空间域操作的灰度变换及空间滤波——钱增磊前言：本次学习冈萨雷斯的图像处理主要复习了前两章的内容，并将以前未理解的东西重新加深了理解，在本次报告中予以体现，并补充了第二章报告中的遗漏内容，以及对第三章的内容进行新的学习。
首先对前两章的复习进行一个简单的复习总结。
第一章的绪论主要内容：从20世纪20年代巴特兰电缆图片传输系统作为数字图像的起源，利用5个灰度级及更多灰度级的编码为基础进行传输。
后来随着计算机的发展，网络的发展，数字图像处理的应用开始延伸到各个领域，举例了根据光子能量排列的电磁波谱列出不同的范围的光所在的成像应用，更多的应用于天文观测，医疗，以及地理勘测等领域。
还有用声波和超声波的成像应用。
第二章的数字图像基础主要内容：介绍了人眼的结构以及成像原理，用来给计算机成像奠定基础，并介绍简单图像形成模型，利用光源照射总量与反射的光照总量两个分量来表征其光亮。
对于图像的质量利用分辨率与灰度级来衡量，不仅介绍了不同分辨率与不同灰度级对图像质量的影响，还分析了分辨率与灰度级的关系，图像细节越多，则分辨率与灰度级越相互独立。
还分别介绍了像素之间的一些基本关系，这里对邻接性与连通性有了更深刻的理解，m邻接消除了8邻接的二义性，消除对构成闭合回路阻碍。
二、补充第二章报告中的遗漏内容图像处理中所用的数学工具一是算术操作，针对每个像素值进行加减乘除的运算，对于加法用于针对降噪的带噪图像相加平均，使得每个位置(x,y)的像素值变化减小，达到减噪的目的；对于减法用于增强图像的差别，为加强某些观察差异，需要消除某些相同的部分来加强对差异的观察；适用图像的相乘与相除来校正阴影；二是集合和逻辑操作，介绍了集合和元素概念，以及在灰度级集合上的操作。
对于集合引出模糊集合的概念，对没有严格分界各集合的关系，使用隶属度函数来实现这样的概念。
三是空间操作，主要针对邻域的操作和几何空间变换，对某一点像素值采用该点邻域的像素值来代替，可以实现图像的局部模糊，与模糊概念相对应。
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.数字图像处理（ Digital Image Processing ）又称为计算机图像处理, 它是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, 以提高图像的实用性, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
数字图像处理报告
数字图像处理的起源与应用1.概述数字图像处理(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。
数字图像处理技术目前广泛应用于各个领域，其发挥的作用有效提高了人们的生产生活质量。
2.起源与发展（1）20世纪 20 年代，数字图像处理最早应用于报纸行业。
由于报纸行业信息传输的需要，一根海底电缆从英国伦敦连输到美国纽约，实现了第一幅数组照片的传送。
（在当时那个年代如果不采用数字图像处理，一张图像传达的时间需要7 天，而借助数字图像处理技术仅耗费 3 小时）。
（2）20世纪50年代，当时的图像处理是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
（3）20世纪60年代的美国喷气推进实验室是图像处理技术首次获得实际成功的应用，推动了数字图像处理这门学科的诞生。
（4）20世纪70年代英国EMI公司工程师Housfield发明了CT并获得了诺贝尔奖，这对人类的发展作出了划时代的贡献。
借助计算机、人工智能等方面的快速发展，数字图像处理技术实现了更高层次的发展。
相关工作人员已经着手研究如何使用计算机进行图像解释。
（5）20世纪 80 年代。
研究人员将数字图像处理应用于地理信息系统。
从这个阶段开始数字图像处理技术的应用领域不断扩大，在工业检测、遥感等方面也得到了广泛应用，在遥感方面实现了对卫星传送回来的图像的处理。
（6）20世纪 90 年代。
数字图像处理技术就得到了一个快速发展，其中特别是小波理论和变换方法的诞生（Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构），更好地实现了数字图像的分解与重构。
（7）进入到 21 世纪，借助计算机技术的飞速发展与各类理论的不断完善，数字图像处理技术的应用范围被拓宽，甚至已经在某些领域取得突破。
从目前数字图像处理技术的特点进行分析，可以发现图像信息量巨大，在图像处理综合性方面显示出十分明显的优势，其中就借助了图像信息理论与通信理论的紧密联系。
数字图像处理,心得
数字图像处理,心得数字图像处理课程心得数字图像处理课程心得本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。
人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。
可见图像信息是十分重要的。
通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。
数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。
此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。
第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。
由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。
目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。
随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。
其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。
数字图像处理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。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科，它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。
在本次实验中，我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法，并通过实验来探索其应用和效果。
首先，我们进行了图像的读取和显示实验。
通过使用Python中的OpenCV库，我们能够轻松地读取图像文件，并将其显示在屏幕上。
这为我们后续的实验奠定了基础。
同时，我们还学习了图像的像素表示方法，了解了图像由像素点组成的原理。
这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。
接下来，我们进行了图像的灰度化实验。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在实验中，我们使用了不同的算法来实现灰度化操作，包括平均值法、最大值法和加权平均法等。
通过比较不同算法得到的灰度图像，我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异，这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。
随后，我们进行了图像的直方图均衡化实验。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
在实验中，我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理，并观察了处理前后的效果变化。
通过实验，我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度，使图像更加清晰和鲜明。
在进一步探索图像处理技术的过程中，我们进行了图像的滤波实验。
滤波是一种常用的图像处理操作，它通过对图像进行卷积操作来实现。
在实验中，我们学习了不同类型的滤波器，包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
通过比较不同滤波器对图像的处理效果，我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。
此外，我们还进行了图像的边缘检测实验。
边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。
在实验中，我们学习了不同的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
通过比较不同算法对图像的处理效果，我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。
最后，我们进行了图像的压缩实验。
图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。
数字图像处理第三章读书报告
第三章 灰度变换与空间滤波这一周主要看了一篇论文和《数字图像处理》的第三章内容，第三章的内容主要包括：背景知识、一些基本的灰度变换函数、直方图处理、空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波器、混合空间增强法、使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波。
3.1背景知识3.1灰度变换与空间滤波基础空间域处理可用该式表示：)],([),(y x f T y x g =,其中f(x,y)是输入图像，g(x,y)是处理后的图像，T 是在该点邻域上定义的关于f 的算子。
算子可应用于单幅图像或图像集合。
空间域与变换域比起来计算更有效，执行所花的资源更少。
3.2一些基本的灰度变换函数灰度变换是所有图像处理中最简单的技术。
r 和s 分别别代表处理前后的像素值。
图像反转：s=L-1-r使用这种方式反转一幅图像的灰度级，可得到等效的图片底片。
这种类型的处理特别适用于增强在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节，特别是当黑色面积在尺寸上占主导地位时。
对数变换：)1log(r c s +=c 是常数，并假设0≥r 。
该变换根据特性曲线，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，对高输入灰度值亦如此，这样的效果就是可以增加一些低灰度值的一些细节，但带来的问题是他降低了图像的对比度，使背景有冲淡的感觉。
幂律变换：γcr s =c 和γ为正常数。
与对数变换的情况类似，部分γ值的幂律曲线将较窄范围的暗色输入值映射为较宽的输出值，相反地，对于输入高灰度级值时也成立。
根据伽马值的不同，可以输出不同程度的变换曲线，可以根据具体图像的特征，设置合适的γ值，使图像的对比度与细节清晰度达到一个最佳的比例。
可以使用幂律变换进行对比度增强。
分段线性变换函数：最简单的分段线性函数之一是对比度拉抻变换。
低对比度图像可由照明不足，成像传感器动态范围太小，甚至在图像获取过程中镜头光圈设置错误引起。
对比度拉抻是扩展图像灰度级动态范围处理，因此它可以跨越记录介质和显示装置的全部灰度范围。
数字图像处理读书报告10
数字图像处理读书报告10数字图像处理读书报告10 ——形态学图像处理——钱增磊前言：本章主要讲述了对图像形态的操作，形态包括边界、骨架、凸壳等，将这些形态提取出来是图像操作中的一个重要目的。
本章主要涉及二值形态学和灰度形态学两个方面的操作。
一、二值图像形态学1、腐蚀和膨胀腐蚀作为集合A和B，表示为A?B的B对A的腐蚀定义为： A?B?{z|(B)z?Ac??} 表示首先对这个结构元SE旋转180度，这个和卷积的意义相同，然后用SE扫描图像A，SE的中心点在图像A中，而当结构元的边界与A的重合时，丢弃SE的中心点与SE边界元素相间的那部分A元素，然后沿着图像A边界一直扫描，直至腐蚀结束。
该操作如同“腐蚀”一般消除亮的区域，消除的大小将根据结构元的结构选取有关。
膨胀表示为A?B的B对A的膨胀定义为：?)?A??} A?B?{z|(Bz表示先对这个结构元SE旋转180度，然后用SE扫描图像A，SE的中心点在图像A中，那么当SE的中心点在A的边界时，A的边界到SE的边界那一部分进行填充，然后沿着A的边界继续扫描，直至膨胀结束。
该操作如同“膨胀”一样，增强亮的区域，增强区域的大小和形状由SE的结构元的结构决定。
2、开操作与闭操作膨胀会扩大一幅图像的组成部分，而腐蚀则会缩小一幅图像中的组成部分，那么将这两者组合起来操作便是开闭操作。
开操作是先进行腐蚀后进行膨胀，它可以先通过腐蚀割断或者消除小的亮的区域，然后再进行膨胀，把原图像亮的区域还原。
如此便可以用来平滑物体的轮廓、断开较窄的瓶颈并消除细的突出物。
闭操作是先进行膨胀后进行腐蚀，它可以先通过膨胀链接一些断开的亮的区域，然后再进行腐蚀，把原图像的亮区域缩小还原。
如此便与开操作相反，可以弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞，填补轮廓线中的断裂。
3、击中击不中变换HMT该变换是形状检测的一个基本工具，是根据两种变换，寻找某一个需要找到的图像位置。
在击中击不中变换中将结构元素分解成两个，一个定义为前景结构元素，一个定义为背景结构元素，定义如下：B?(E,F)其中E，F的交集为空集 HMT的标准变换为： A?B?(A?E)?(Ac?F) 由于我们要找的目标是图像A的前景元素中的某一目标，所以我们先对A进行结构元素E的击中变换，也就是腐蚀操作，得到的目标集合先放在一边，然后对A的背景用结构元素F进行击不中变换，也是腐蚀操作，这样就得到了另一个目标集合，很显然所找的目标一定同时在两个目标当中，于是对两个集合取交操作，得到目标。
数字图像处理读书报告【甄选文档】
数字图像处理读书报告Efficient object detection and segmentation for fine-grained recognition细粒度识别的有效目标检测与分割李其信201120952 信号与信息处理1摘要本文提出了一种针对细粒度的识别的目的检测和分割算法。
该算法首先检测可能属于对象的低级别的区域，，然后通过传播进行完整的对象分割。
除了分割对象，我们也可以以中心“放大”对象，依据尺度比例规范对象，因此折扣背景的影响。
这种算法与一个国家的最先进分类算法的结合能明显提高性能，特别是对于认为很难识别数据集，如鸟类物种，性能提高更加明显。
该算法的效率远远超过同样方案下的其它已知算法[4,21]。
我们的方法也比较简单，我们将其应用到不同的对象的类，如鸟类，花卉，猫和狗。
我们在一些基准细粒度的分类数据集上测试了该算法的性能。
它优于所有已知的最先进的方法对这些数据集的性能，有时高达11%。
在所有的数据集上应用此算法，基线算法的性能提高了3-4%。
我们在识别性能上具有挑战性的大规模花的数据集（包含578个品种的花250000图像）上进行试验，观察到还观察到上出现超过4%的改善。
2背景本文讨论的对象分类问题属于相同的基本范畴，如物种鸟，花等。
这个任务通常被称为细粒识别，需要特定领域的专家知识，而这些知识通常很少的人才有。
因此，开发自动识别系统这样的任务对于非专家存在很大好处。
毫无疑问，细粒度的分类面临的主要挑战是物种之间细微的差异。
然而，一个自动系统会遇到更多的挑战。
例如，图像通常包括丰富的自然环境和具有挑战性的背景，其中的背景的影响可能会变得突出，从而干扰算法的识别。
但是，有时背景可能是有用的，所以分割出背景将是有益的。
分割也有助于提取感兴趣对象的轮廓，可以提供良好的特征识别。
一种检测和分割算法的另一个好处就是，它可以定位对象，这个对象是有益的，特别是如果该对象不在图像的中心，或者大小的中央，不同于其它对象的大小。
数字图像处理读书报告9
数字图像处理读书报告9——图像压缩——钱增磊前言：前面几章都是讲解对数字图像的处理方法，这些处理终将为某一目的而执行，其中的很大一应用便是存储和传输，这就用到了图像压缩的技术。
我本是视频编解码的研究方向，对于图像压缩技术也靠近本研究方向，当作基础学习。
本章主要两个部分，一个是介绍一下压缩技术的基础知识，另一个就是介绍一些常用的压缩方法。
一、基础知识1、数据冗余在一幅数字图像中，如果我们用空间像素乖乖的对其顺序编码，那么它会产生庞大的数据量，对于处理起来就会增加很多时间和空间的开销。
而一幅图像中往往所表示的信息有多有少，有一些在我们识别和处理的时候是不需要的，这些便为数据冗余，主要有三种：编码冗余、空间和时间冗余以及不相关信息。
编码冗余：在我们标记像素进行编码时，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需的比特数多，从而产生的冗余；空间和时间冗余：多数的二维灰度阵列的像素是空间相关的和时间相关的（视频序列中体现），在相关像素的表示中就不需要重复了，从而产生的冗余；不相关信息：主要指一些被人类视觉系统忽略或者无用的信息。
对于描述图像信息的度量，这里给出熵的定义，对于一个离散的事件，给定一个统计独立随机事件的信源，则每个信源输出的平均信息称为该信源的熵，即：∑=-=Jj j j a P a P H 1)(log )( 香农第一定理：H n L n avg n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞→,lim 其中n avg L ,是表示所有n 个符号组所需的编码符号的平均数，也就是说，用每个信源符号H信息单位的平均来表示零记忆信源的输出是可能的。
2、图像压缩模型图像的压缩系统主要由一个编码器和一个解码器构成，编码器执行压缩操作，解码器执行互补操作。
对于编码器，一般由映射器、量化器和符号编码器组成，映射器主要将输入图像变化为设计来降低空间和时间冗余的形式，这一操作一般可逆。
而量化器是根据保真度准则来降低映射器输出的精度，排除压缩表示的一些无关信息，这一操作一般不可逆。
数字图像处理第四章读书报告
第四章 频率域滤波第四章主要介绍了如何在图像滤波中应用傅里叶变换和频率域的基本知识，并介绍其基本原理及与数字图像处理的关系。
1.背景法国数学家傅里叶在热分析理论一书中，指出任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，每个正弦项和/或余弦项乘以不同的系数（傅里叶级数）。
非周期函数可以用傅里叶变换来表示。
傅里叶概念的最初应用是在热扩散领域， 2.基本概念 (1)复数复数C 的定义如下：jI R C +=极坐标下复数定义：)sin (cos ||θθj C C += 由于欧拉公式θθθsin cos j ej +=复数可以表示为θj e C C ||=（2）傅里叶级数傅里叶级数的表示形式为∑∞-∞==n t Tnjnec t f π2)(其中 ,2,1,0,)(12/2/2±±==⎰--n dt e t f T c T T t Tnj n π(3)冲激函数冲激函数表示形式为⎩⎨⎧≠=∞=0,00,)(t t t δ，其中被限制为满足等式⎰∞∞-=1)(dt t δ，其物理意义就是一个幅度无限，持续时间为0，具有单位面积的尖峰信号。
其取样特性为函数与冲激函数的乘积：)()()(00t f dt t t t f =-⎰∞∞-δ；那么对于其离散的函数具有相似的表达，其冲激函数为⎩⎨⎧≠==0,00,1)(x x x δ，其离散变量的取样特性为：∑∞-∞==-x x f x x x f )()()(0δ；其冲激串则定义为无限多个分离的周期冲激单元T ∆之和：∑∞-∞=∆∆-=n T T n t t s )()(δ。
冲激可以是连续或离散的。
(4)连续变量函数的傅里叶变换 连续函数f(t)的傅里叶变换为⎰∞∞--=dt e t f F t j πμμ2)()(，那么必存在一个傅里叶反变换：⎰∞∞-=μμπμd eF t f tj 2)()(，利用欧拉公式得到⎰∞∞--=dt t j t t f F )]2sin()2)[cos(()(πμπμμ，由于积分的左边唯一变量是μ，所以说傅里叶变换域就是频率域。
数字图像处理-读书报告参考模板
《数字图像处理》读书报告3——钱增磊摘要：本周的主要任务是接着上周所看的数字图像的基础部分。
上一周主要对人眼视觉系统做了一个简单的概括，并对人眼视觉系统的成像原理以及应用了做了比较深入的探讨，对后期图像处理做了一个理论基础。
本周主要是将人眼视觉系统过渡到数字图像处理系统上来，通过对电磁光谱、图像的感知和获取、图像的取样和量化以及像素间的一些基本关系来阐述数字图像处理的基础。
一、讨论光和电磁能谱的元素以及它们的图像特性在1666年时，牛顿最先发现了光的奇异现象，当太阳光透过玻璃棱镜时，光由一系列不同颜色的光谱组成，一端是紫色，另一端是红色，然而这些可见光之石电磁光谱中很小的一部分。
电磁波是一系列无质量的γ粒子以光的速度作正弦运动形成的传播，每个粒子由一定的能量，而电磁光谱是由波长、频率和能量来描述的，他们的关系可以表示为：υλc=。
每一个频段的能量由公式υh E =给出，其中h 为普朗克常数。
我们可以看到当频段越高的波段，所携带的能量就越大。
以下是不同波段携带的能量大小关系：无线波 < 微波 < 红外波 < 可见光 < 紫外光 < X 射线 < γ射线所以在核辐射中，γ射线才是对人体伤害最严重的射线。
其中在可见光中可分为六个区域，每个区域的能量关系也不同：紫光 < 蓝光 < 绿光 < 黄光 < 橙色光 < 红光人在不同情况下可以看到不同颜色的光，其本质的这些光是由于这些物体的反射，根据物体在不同可见光谱内呈现不同颜色，对其他颜色光谱会进行吸收，那么其他颜色就看不见了。
上述就是其中一个图像特性，不同波段的光谱与携带能量以及波长的关系。
另一个特性分为两类：（1）一类是针对单色光，用灰度级来描述单色光强度。
（2）一类是针对彩色光，彩色光共有3个特性：A 、发光强度：从光源流出能量的总量，用W 表示单位；B、光通量：观察者从光源感受到的能量，用lm表示单位；C 、亮度：是光感受的主观指绘子，是描述色彩感觉的参数之一。
图像处理读书报告
傅里叶变换在图像处理中的应用摘 要为了有效的和快速的对图像进行处理和分析，常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换（正变换）到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便进行一定的加工，最后再转换（反变换或逆变换）回图像空间以得到所需的效果。
这些在不同空间转换的技术就是图像变换技术。
傅里叶叶变换是一种基本和常用的变换，它把图像从图像空间（空域）转换到频率空间（频域）。
傅立叶变换研究是应用数学的一个重要方向，一个多世纪以来，傅立叶变换作为数学工具被迅速的应用到图像和语音分析等众多领域。
通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化计算工作量，被誉为描述图像信息的第二种语言。
理论正弦波就是一个圆周运动在一条直线上的投影。
所以频域的基本单元也可以理解为一个始终在旋转的圆傅里叶变换傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。
定义：单变量连续函数)(x f 的傅里叶变换)(u F 定义为等式⎰+∞∞-=dx e x f u F ux)xp(-j2)()(π逆变换为： 1,...,2,1,02ex p)()(10-==∑-=M x M ux j u F x f M u π二维离散傅里叶逆变换如下：∑∑-=-=+=1010))//(2exp(),(),(M u N v N vy M ux j v u F y x f π其中1,...,2,1,01,...,2,1,0u -=-=N v M 。
如果),(y x f 是实函数，则它的傅里叶变换必然为对称的，即),(),(v u F v u F --=*其中“*”表示对复数的标准共轭操作。
它遵循 ),(),(v u F v u F --=其中，傅里叶变换的频率谱是对称的。
傅立叶变换在图像处理中的作用1. 图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘。
电子信息工程专业导论读书报告——智能数字图像处理
一、结合本课程的学习回答以下问题：1.答：①香农：二十世纪40年代末，美国数学家香农发表了《通信的数学理论》和《在噪声中的通信》两篇著名论文，提出信息熵的数学公式，从量的方面描述了信息的传输和提取问题，创立了信息论。
于是信息论首先在通信工程中得到广泛应用，为信息科学的研究奠定了初步的基础。
②维纳：发表了著名的《控制论》和《平稳时间序列的外推、内插和平滑问题》，从控制的观点揭示了动物与机器的共同的信息与控制规律，研究了用滤波和预测等方法，从被噪声湮没了的信号中提取有用信息的信号处理问题，建立了维纳滤波理论。
③冯·诺依曼：20世纪最重要的数学家之一，在现代计算机、博弈论和核武器等诸多领域内有杰出建树的最伟大的科学全才之一，被称为“计算机之父”和“博弈论之父”。
早期以算子理论、量子理论、集合论等方面的研究闻名，开创了冯·诺依曼代数。
第二次世界大战期间为第一颗原子弹的研制作出了贡献。
为研制电子数学计算机提供了基础性的方案。
1944年与摩根斯特恩（Oskar Morgenstern）合著《博弈论与经济行为》，是博弈论学科的奠基性著作。
晚年，研究自动机理论，著有对人脑和计算机系统进行精确分析的著作《计算机与人脑》。
主要著作有《量子力学的数学基础》、《计算机与人脑》、《经典力学的算子方法》、《博弈论与经济行为》、《连续几何》等。
④图灵：被誉为“计算机科学之父”和“人工智能之父”。
计算机逻辑的奠基者，提出了“图灵机”和“图灵测试”等重要概念。
美国计算机协会（ACM）设立的以其名命名的“图灵奖”是计算机界最负盛名和最崇高的一个奖项，有“计算机界的诺贝尔奖”之称。
⑤E.L.波斯特：波斯特对应问题是美籍波兰数学家E.L.波斯特于1944年提出的一个重要的判定问题。
波斯特对应问题在形式语言理论和程序设计理论中有重要应用。
2.答：电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成，是集现代电子技术、信息技术、通信技术于一体的专业。
数字图像处理报告心得
数字图像处理报告心得
首先，我觉得我们需要将彩色的图片转换为灰色图像，这样便于计算机分析，计算机跟人刚好相反，好看的不一定好处理，而灰色的图像虽然不美观，但是正好适合计算机来处理。
另一方面，将彩色图像转化为灰色图像也能减少图像所占的存储空间，简化和加快后续处理的工作。
其次，我觉得我们需要根据实际需要，对图像就行简单的预处理。
我们应当让我们所关心的图像内容，显现的更加突出。
而弱化那些我们所不关心的背景类似的东西。
这里我觉得，我们就可以利用我们上课所学到的图像增强的知识了。
需要注意的是，图像增强并不能增加原始图像的信息，只是通过某些技术有选择的突出对某一具体应用有价值的信息，即图像增强只通过突出某些信息，以增强对这些信息的辨识能力，而其他信息信息则被削弱，这就是我对图像增强的理解，我认为他是我们后期识别车牌的重要准备，增强的好坏直接影响了后期识别的准确度和速度。
然后，图像增强后，我觉得我们就应该对处理后的图像就行边缘检测，这里就直接会用到我们上课所学到的边缘检测的各种方法，边缘是图像的最基本特征，边缘部分集中了图像的大部分信息。
边缘确定和提取对于整个图像场景的识别是非常重要的。
而上一部的图像强也增强了边缘信息。
下一步，我认为就应该进行图像分割了，把各个字母数字单独分割出来，便于后续的进一步识别。
《数字图像处理》课程学习报告
《数字图像处理》课程学习报告1.“绪论”学习总结本章节主要学习了图像、像素和数字图像处理的基本概念，了解了自然界中图像的亮度、色彩和空间分布等指标都是以模拟形式出现，模拟图像可以利用光学和电子两种方式进行处理。
图像是由许多个大小和形状一致的像素组成，分辨率可以用单位长度的像素点数表示，也可以用行数×列数来表示图像的大小和分辨率。
利用计算机或者数字设备对图像进行加工分析以满足需求的操作叫做图像处理。
数字图像处理的发展是从20世纪20年代首次实现了图像压缩技术开始，数字图像处理技术最开始应用在航天领域，随着科技发展逐渐扩展到人们生活的各个领域之中。
数字图像处理的目的、任务与特点。
图像处理的目的包含了提高图像的视觉质量、提取图像中某些特征、对图像和视频信息进行压缩、信息可视化和信息安全需要。
图像处理的任务是获取客观世界的景象并转换成数字图像，进行一定的技术手段使其转化成具有新意义的图像。
数字图像处理具有精度高、重现性能好、灵活性高、处理结果可供人观察、技术适用面宽等特点。
数字图像处理主要应用领域有航空航天、生物医学工程、通讯工程、工业自动化和机器人、军事公安、材料科学、生活娱乐以及智能交通。
涉及图像处理的相关技术包括视频、计算机图形、动画、VR、AR等。
2.“图像处理基本知识”学习总结本章节主要学习了人类视觉与色度学基础。
眼睛是人类重要和敏感的感觉器官，人类视觉对颜色的主观感觉可以直观的用色调、色饱和度和亮度来表达。
学习了三基色原理对光通量、发光强度、视敏度、亮度、照度等光度学基本知识有了全面了解。
图像处理硬件和图像处理软件组成了计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的系统叫做数字图像处理系统。
学习了数字图像的图像大小、灰度平均值、协方差、灰度标准差以及图像的相关系数统计特征表达算式。
3.“图像的数字化与显示”学习总结本章在了解了图像数字化的基本过程前提下，主要学习了图像数字化的方法，尤其是图像量化中的标量量化和向量量化方法，标量量化的特点是每次只量化一个采样，前后采样间的量化互相独立，向量量化是将一组采样的信号幅度向量在容许的误差范围内用更少的离散向量替代。
数字图像处理阅读报告
数字图象处理阅读报告摘要：本文是基于沈洋,单士娟在2008年12月发表于兰州工业高等专科学校学报第15卷，第4期的论文---<<基于小波分析的图像边缘检测>>所写的阅读报告。
主要概述了传统边缘检测的算法以及基于小波分析的图像边缘检测的算法的特点，并做了比较。
同时也将基于小波分析的图像边缘检测用matlab做了具体实现。
图像的边缘是图像的重要特征之一, 数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础, 其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声, 因此边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节。
在<<基于小波分析的图像边缘检测>>这篇论文中作者提到了课堂上讲到的基于微分的边缘检测，其中包括了Roberts边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Sobel边缘检测算子和拉普拉斯边缘检测算子这些传统的边缘检测方法。
作者分别介绍了它们各自的计算式以及各自的特点。
我通过课堂上的学习以及查阅书籍将这几种传统算法的特点做了以下归纳。
Roberts算子采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。
检测水平和垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感。
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。
对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。
当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。
Prewitt算子利用像素点上下、左右邻点灰度差，在边缘处达到极值检测边缘。
对噪声具有平滑作用，定位精度不够高。
Laplace算子是二阶微分算子，利用边缘点处二阶导函数出现零交叉原理检测边缘。
不具方向性，对灰度突变敏感，定位精度高，同时对噪声敏感，且不能获得边缘方向等信息。
总结后可以发现以上几种学过的算法都对噪声极度敏感,在其上执行边缘检测的结果常常是把噪声当作边缘点检测出来,而真正的边缘也由于受到噪声干扰而没有被检测出来。
数字图像处理 读书笔记
《数字图象处理》学士论文读书笔记运动对象检测是数字图像处理技术的一个重要部分，它是计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤。
解决跟踪算法的计算量与实时性这对矛盾，是提高系统跟踪精度和跟踪稳定性的关键，此即为本文的关键所在。
对于变化很慢的背景图像而言，可把动目标看作目标对背景的扰乱，可以看作Kalman 滤波器在零均值白噪声时的退化公式：若认为图像每一个时空点在空间独立，则以上变量均为标量。
即：这就是说估值的方差随着测量次数的增加而逐渐减小，结果是收敛的，对于图像，只要系统采样频率足够快，则可以认为背景静止，所以当图像序列通过这个低通滤波器时，图像序列中遂时间缓变的部分就可以分离出来。
接着利用图像和背景进行差分运算，即可从图像中提取出变化的目标式中的D(k+1)是去除背景后的当前帧目标图像。
而后，考虑到空间邻接像素之)(])1([1)1_(k P W k K I k P +-=+α-++=+])([)1()1(T T W k WP I W k P k K α⎣⎦)(ˆ)1()1()(ˆ)1(ˆk W k k K k k Φ-+Φ++Φ=+Φ1)1(),()1()()1(=+=+P k P k B k B k P )1(ˆ)1()1(+Φ-+Φ=+k k k D间的相关性，需要进一步对差分图像数据进行4x4的空间滑动平均滤波以消除输入图像中的噪声影响，然后将以上得到的目标图的D(k+1))中每个像素的灰度数据向行和列方向分别投影并且求和，据此计算目标的质心，得到相对饱满的目标图像。
该文探讨了渐消记忆递归最小二乘法在图像背景重建中的应用，使用简捷有效的算法结构在复杂背景的条件下分离出了背景和动目标；对图像在空间域做4~4的滑动平均滤波有效地抑制了于扰噪声；在求目标的质心时采用等效灰度投影算法，简化了求质心运算，整体上说算法简洁，操作方便，基本上解决了引文提出的矛盾。
数字图像处理读书笔记
数字图像处理读书笔记本学期的数字图像处理课程已经进行了3周了，通过这3周的学习让我对数字图像处理有了一定的认知和理解。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是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。
这门课程的前三章主要讲解了数字图像的目的、特点、应用和发展，图像的数字化显示与图像变换。
数字图像处理最早出现于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。
早期的图像处理的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。
数字图像处理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。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理有以下几点基本特点：（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
在本次实验中，我们将学习和探索数字图像处理的基本概念和技术，并通过实验来加深对这些概念和技术的理解。
首先，我们需要了解数字图像的基本概念。
数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像中的一个点，像素的灰度值或颜色值决定了该点的亮度或颜色。
在实验中，我们将使用灰度图像进行处理，其中每个像素的灰度值表示了该点的亮度。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像的获取和显示。
我们可以通过摄像头或者从文件中读取图像数据，然后将其显示在计算机屏幕上。
通过这种方式，我们可以对图像进行观察和分析，为后续的处理操作做好准备。
接下来，我们将学习一些常见的图像处理操作。
其中之一是图像的灰度化处理。
通过将彩色图像转换为灰度图像，我们可以减少图像数据的维度，简化后续处理的复杂度。
灰度化处理的方法有多种，例如将彩色图像的RGB三个通道的像素值取平均值，或者使用加权平均值的方法来计算灰度值。
另一个常见的图像处理操作是图像的平滑处理。
图像平滑可以减少图像中的噪声，并使得图像更加清晰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则使用一个高斯核函数来加权平均邻域像素的值。
除了平滑处理，图像的锐化处理也是数字图像处理中的一个重要操作。
图像的锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
常用的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
这些算子通过计算像素周围邻域像素的差异来检测边缘，并增强边缘的灰度值。
此外，我们还将学习一些图像的变换操作。
其中之一是图像的缩放和旋转。
通过缩放操作，我们可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示设备或应用场景。
而旋转操作可以将图像按照一定的角度进行旋转，以达到某种特定的效果。
最后，我们将学习一些图像的特征提取和分析方法。
《数字图像处理》课程学习心得
《数字图像处理》课程学习心得导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。
《数字图像处理》课程学习心得（一）在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。
在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。
图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。
图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是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。
数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。
数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。
其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。
目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。
在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。
1、数字图像处理需用到的关键技术由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。
数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。
图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。
图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。
图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。
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数字图像处理读书报告9——图像压缩——钱增磊前言：前面几章都是讲解对数字图像的处理方法，这些处理终将为某一目的而执行，其中的很大一应用便是存储和传输，这就用到了图像压缩的技术。
我本是视频编解码的研究方向，对于图像压缩技术也靠近本研究方向，当作基础学习。
本章主要两个部分，一个是介绍一下压缩技术的基础知识，另一个就是介绍一些常用的压缩方法。
一、基础知识1、数据冗余在一幅数字图像中，如果我们用空间像素乖乖的对其顺序编码，那么它会产生庞大的数据量，对于处理起来就会增加很多时间和空间的开销。
而一幅图像中往往所表示的信息有多有少，有一些在我们识别和处理的时候是不需要的，这些便为数据冗余，主要有三种：编码冗余、空间和时间冗余以及不相关信息。
编码冗余：在我们标记像素进行编码时，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需的比特数多，从而产生的冗余；空间和时间冗余：多数的二维灰度阵列的像素是空间相关的和时间相关的（视频序列中体现），在相关像素的表示中就不需要重复了，从而产生的冗余；不相关信息：主要指一些被人类视觉系统忽略或者无用的信息。
对于描述图像信息的度量，这里给出熵的定义，对于一个离散的事件，给定一个统计独立随机事件的信源，则每个信源输出的平均信息称为该信源的熵，即：∑=-=Jj j j a P a P H 1)(log )( 香农第一定理：H n L n avg n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞→,lim 其中n avg L ,是表示所有n 个符号组所需的编码符号的平均数，也就是说，用每个信源符号H信息单位的平均来表示零记忆信源的输出是可能的。
2、图像压缩模型图像的压缩系统主要由一个编码器和一个解码器构成，编码器执行压缩操作，解码器执行互补操作。
对于编码器，一般由映射器、量化器和符号编码器组成，映射器主要将输入图像变化为设计来降低空间和时间冗余的形式，这一操作一般可逆。
而量化器是根据保真度准则来降低映射器输出的精度，排除压缩表示的一些无关信息，这一操作一般不可逆。
符号编码器便是根据量化后的数据进行编码，这操作也是可逆的。
而解码则是一个相反的操作，由于在量化阶段是个不可逆的操作，所以往往解码的图像会产生不同程度的失真。
3、图像格式及压缩标准由于压缩方式众多，为了便于统一化管理制定了一些压缩标准。
其中静态图像分为二值图像和连续音调，国际支持的条目有CCITT Group3、CCITT Group4、JBIG 、JBIG2、JPEG 、JPEG-LS 、JPEG-2000；视频的条目有DV 、H.261、H.262、H.263、H.264、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-4 A VC 。
二、常用的压缩方法1、霍夫曼编码霍夫曼编码对每个信源符号产生了可能最小数量的编码符号，一个信源符号不是图像的灰度，就是一个灰度映射操作的输出（如像素差值等）。
编码过程：▶它首先对所考虑的符号的概率进行排序，并将具有最小概率的符号合并为一个符号，来替代下次信源化简过程中的符号；▶其次对每个化简后的信源进行编码，从最小开始。
然后依次将合并的信源符号依次展开在进行编码。
它的一个特定是在解码过程中，任何编码符号串只能以一种方式进行解码，可以通过从左到右的方式对该串中的每个符号进行分析来解码。
2、Golomb 编码它在计算上比霍夫曼编码更为简单，而且要求只能对非负整数进行编码。
对于非负整数n 和一个正整数除数0>m ，表示为)(n G m 的n 关于m 的Golomb 编码是商⎣⎦m n /的一元编码和m n mod 的二进制表示的一个合并。
其编码过程为：▶形成商⎣⎦m n /的一元编码（整数q 的一元编码定义为q 个1紧跟一个0）。
▶令⎡⎤m n r m c m k k mod ,2,log 2=-==，并计算截短的余数'r 。
▶连接二者的结果。
3、算术编码对于上述两个编码不同，算术编码生成的是非块码，它是给信源符号的整个序列分配了一个单一的算术码字，这个码子本身定义了一个介于0和1之间的实数间隔。
当消息中的符号数量增加时，其消息的间隔也变小，而表示间隔所需的信息单位就会增大。
它是通过消息的每个符号根据其符号出现的概率来减小该区间的大小的。
从该编码可知，当序列的长度增加的时候，得到的算术编码接近香农第一定理所设定的界限，但是会有两个不利的因素：一个是分开每一个消息而增加的结束指示符数量增加；另一个便是精度的限度，不可无限分下去。
于是便采用一种缩放策略和舍入策略来解决这两个问题。
缩放则是对每一子区间重新归一化到[0,1)；而舍入则是对其进行截短。
为了使得平均码字符号数最小，采用自适应、上下文相关的概率模型，概率就适应被编码符号的局部统计。
4、LZW 编码前三种编码是用于消除编码冗余的压缩方法，而Lempel-Ziv-Welch 编码则是致力于消除空间冗余的无误差压缩方法。
其编码步骤如下：▶构建包含被编码信源符号的码书或字典，扫描图像像素，将不在字典中的信源符号序列被放置到算法确定的位置，直至扫描完成，这里指的是序列，而非单个符号；▶按从左到右、从上到下进行编码，对每一个链接的序列搜索字典，如果找到了，则用新链接且可识别的序列代替它，如果没有找到，则将当前可识别序列的地址作为下一个编码值输出。
这样对于有规律的，较多重复的特征的图像能够得到很好地压缩。
这里所要考虑的主要还是字典的容量，由于是动态建立字典，当字典溢出时可通过用刷新该字典或者跟踪并替换使用最少的字典词条来解决。
5、行程编码如果对于沿行（或列）重复灰度的图像，通常可用相同灰度的行程表示为行程对来压缩，每个行程对指定一个新灰度的开始和具有该灰度的连续像素的数量。
该方法为行程编码技术。
该方法对于二值图像特别有效。
这里定义行程熵：1010L L H H H RL ++=其中0H 为黑色行程信源的熵估计，1H 表示白色行程熵的估计，10,L L 分别表示黑色行程和白色行程的平均值，上式提供了对二值图像的行程使用变长编码时所要求的每像素平均比特数的估计。
6、基于符号的编码对于一幅图像表示为多幅频繁发生的子图像的一个集合，就可采用该压缩方式。
对于每一个子图像定义为符号，该符号存储在一个符号字典中，给定一个三元组),,(i i i t y x ,其中前两个可以称为在图像中每一个符号的位置，而后一个t 则表示该符号在字典中的地址。
那么对于重复出现的字符，可以通过该方法不断地调用字典中的符号，大大减少了编码的数量。
其中JBIG2压缩便是采用了这种压缩方法。
该压缩标准针对二级图像压缩的国际标准，将一幅图像分割成正文、半色调、和普通内容。
其中正文部分采用的便是基于符号的编码；而半色调区域是按规则网络排列的模式组成，有一个个图形组成，于是将该图形也就是灰度的周期模式存储在字典中；普通区域是用MMR 编码压缩的。
7、比特平面编码基于符号编码和行程编码主要是用于对二值图像的编码，那么对于多级灰度级的图像，可将其分解为一系列的二值图像，然后用上述两种方法进行编码，也就是所谓的比特平面编码。
那么对于其分解主要有两种方法，第一种是利用基2的多项式中的系数来编码的方法，每一项都是一幅图像的一个比特平面，表示为：011221122......22a a a a m m m m ++++---- 该分解的弊端再与某些灰度较小的变化会对比特平面的复杂性产生显著影响，比如(011111)与灰度为(100000)相邻。
另一种方法解决了这种弊端，便是适用格雷码表示图像，对于格雷码0121...g g g g m -可由此计算：1+⊕=i i i a a g ，11--=m m a g 。
8、块变换编码该技术是将图像分成大小相等的且不重叠的小块，然后使用一种可逆线性变换把每个块或子图像映射为变换系数的集合，然后对这些变换系数进行量化和编码。
这些变换系数大多数只有较小的幅值，通过量化可将其抛弃而不影响图像的质量。
然而还可以在每一个变换编码的步骤对其进行局部内容的适应性调整，称之为自适应变换编码。
这些变换的选择则是取决于可容忍的重建误差的大小和可用的计算资源，对于其变换可以构建如下关系：∑∑-=-==101),,,(),(),(n x n y v u y x r y x g v u T∑∑-=-==101),,,(),(),(n u n v v u y x s v u T y x g第一个称为正变换，后者称为反变换，而),,,(v u y x r 为正变换核，),,,(v u y x s 为反变换核，而),(v u T 为展开的一系列系数。
比较著名的便是离散余弦变换DCT ：⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+==n v y n u x v u u v y x s v u y x r 2)12(cos 2)12(cos )()(),,,(),,,(ππαα 其中，⎩⎨⎧-===1,..,2,1,../20......./1)(n u n u n u α最常用的JPEG 标准定义了三种不同的编码系统：一种是有损的基本编码系统，该系统以DCT 为基础；第二种是一种扩展的编码系统，它面向更大压缩、更高精度的重建应用；第三种是一种面向可逆压缩的无损独立编码系统。
9、预测编码该编码是通过消除紧邻像素在空间和时间上的冗余来实现的编码技术，它仅对每个像素的新信息进行提取和编码。
该信息为该像素的实际值与预测值之间的差。
无损预测编码：利用对由前m 个样值的线性组合生成)(ˆn f ，即⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=m i i i n f round n f 1)()(ˆα并与输入信号f(n)形成差值e(n)，对该预测误差进行编码，再利用反操作进行重建： )(ˆ)()(n f n e n f +=有损预测编码：将上述的模型加入一个量化器，该量化器将预测误差映射为有限范围内的输出，产生)(n e ，确定了压缩量和产生的失真量。
最佳预测器：为了将预测残差最小，选择使编码器的均方预测残差最小的预测器})](ˆ)({[)}({22n f n f E n e E -=其约束条件为)()(n f n f = 和∑=-=mi i i n f n f 1)()(ˆα，这些条件在相当程度上简化了分析，同时降低了预测器计算的复杂性，如此得到的预测编码方法称为差分脉冲编码调制DPCM 。
10、小波编码在前一章学习到小波变换，是将一幅图像的频率进行分解，使之由不同的频率叠加构成，对这些接触相关的变换系数进行编码比对原图像像素本身进行编码效率高很多，于是得到小波编码。
其中JPEG-2000标准便是基于该编码实现的。
小波将信息包装到较少变换系数中的能力取决于小波的压缩和重建性能，对小波的选择非常重要，一般广泛使用的是Daubechies 小波和双正交小波。