数字图像处理整理经典
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点(总9页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则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译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，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。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、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。
数字图像处理整理经典
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。
数字图像处理知识点总结
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。
数字图像处理实例集锦
阈值分割
基于像素的聚类算法，适用于彩色图像分割
将像素点聚类成K个类别，使得同一类别内的像素点在颜色和空间上相近。通过迭代优化，将像素点归入最接近的类别，从而实现图像分割。
数字图像处理实例集锦
CATALOGUE
目录
图像增强 图像恢复 特征提取 图像分割 图像识别 图像压缩
01
图像增强
总结词
通过拉伸图像的灰度直方图，增强图像的对比度。
详细描述
直方图均衡化通过重新分配图像像素强度，使得图像的灰度级分布更均匀，从而提高图像的对比度。这种方法尤其适用于图像整体偏暗或对比度不足的情况。
03
优缺点： 优点是能够处理复杂背景和多目标分割；缺点是计算量大，需要确定初始区域数目和生长规则。
基于区域的分割
05
图像识别
总结词
人脸识别技术利用计算机算法对输入的人脸图像或视频流进行身份识别。
实现原理
人脸识别通常包括人脸检测和人脸特征提取两个步骤。人脸检测用于确定输入图像中的人脸位置，而人脸特征提取则通过算法提取出人脸的几何特征或纹理特征，用于比对。
应用场景
人脸识别技术广泛应用于智能手机解锁、银行ATM机、机场安检等领域，提高了安全性和便利性。
详细描述
人脸识别技术广泛应用于安全、门禁、移动支付等领域，通过比对人脸特征与数据库中存储的信息，实现快速的身份验证。
人脸识别
总结词：物体识别是计算机视觉领域的一个重要分支，旨在识别图像中的物体并对其进行分类。
优缺点： 优点是能够处理彩色图像，对噪声和光照变化有一定的鲁棒性；缺点是计算量大，需要预先确定聚类数目K。
数字图像处理整理
1、BMP图像文件的基本结构（文件的组成，图像色彩的表示方法及存储容量）答：文件头（bitmap-file header）（14字节）包含了图像类型、图像大小、图像数据存放地址和两个保留未使用的字段。
位图信息头（bitmap-information header）（40字节）包含了位图信息头的大小、图像的宽高、图像的色深、压缩说明图像数据的大小和其他一些参数。
调色板（color table）（4字节）是单色、16色和256色图像文件所特有的，相对应的调色板大小是2、16和256，调色板以4字节为单位，每4个字节存放一个颜色值，图像的数据是指向调色板的索引。
实际位图数据如果图像是单色、16色和256色，则紧跟着调色板的是位图数据，位图数据是指向调色板的索引序号。
如果位图是16位、24位和32位色，则图像文件中不保留调色板，即不存在调色板，图像的颜色直接在位图数据中给出。
2、数字图像处理基础：采样，量化，图像的基本概念。
答：数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后得到的计算机能够识别的点阵图像。
在严格意义上讲，数字图像是经过等距离矩形网格采样，对幅度进行等间隔量化的二维函数。
因此，数字图像就是被量化的二维采样数组。
取样和量化基本概念：一幅图像的x,y都可能是连续的，为了把它转换成数字形式，必须在坐标和幅度上都做取样操作。
数字化坐标称为取样，数字化幅值称为量化。
3、图像亮度变换：灰度图像的概念，图像灰度的各种变换及作用。
线性变换与非线性变换的区别，直方图的概念与作用。
直方图均衡化。
答：灰度图像:只含有亮度信息，不包含彩色信息的图像。
直方图:反映图像中灰度级与灰度级出现频率的关系的图形直方图均衡化:算法思想通过函数变换，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。
从而达到清晰图像的目的。
4、图像空间滤波及其意义：平滑滤波，锐化滤波的各种算子及其特点。
答：图像平滑：高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏，使图像变得比较平滑。
数字图像处理重点汇总
第一章：数字图像处理研究的内容主要有：（1）图像获取，表示和表现（2）图像增强（3）图像复原（4）图像分割（5）图像分析（6）图像重建（7）图像压缩编码数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。
一般情况下，图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此，也称之为计算机图像的实现。
数字图像处理的特点：（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）处理费时（6）图像处理技术综合性强图像：就是三维场景在二维平面上的影像数字图像：是用配置在二维平面（画面）上的灰度值或彩色值来表示信息的，信息扩展在二维平面上。
数字图像以数字格式存储图像数据，数字图像常用矩阵来描述。
图像处理的研究目的：（1）提高图像的视感质量，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，只要用于计算机分析，经常用作模式识别，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图像工程三层示意图：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、图像分析、图像理解各有什么特点？它们之间有何联系和区别？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。
数字图像处理概述归纳总结
数字图像处理概述归纳总结数字图像处理是指将图像的像素信息进行数字化并对其进行处理的一门技术。
它广泛应用于计算机视觉、医学图像处理、工业检测等领域。
本文将对数字图像处理的基本概念、常见算法以及未来发展趋势进行归纳总结。
一、数字图像处理的基本概念数字图像由像素阵列组成，每个像素存储着图像的亮度信息。
在数字图像处理中，常用的表示方法是灰度图像和彩色图像。
灰度图像是指每个像素只包含一个亮度值，通常以8位表示，取值范围为0~255。
而彩色图像则包含了红、绿、蓝三个通道的亮度值，通常以24位表示，每个通道的取值范围也为0~255。
数字图像处理的主要任务包括图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等。
二、数字图像处理的常见算法1. 图像增强算法图像增强旨在改善图像的视觉品质，常用的算法包括直方图均衡化、灰度拉伸、滤波等。
直方图均衡化可以通过调整图像的亮度分布来增强图像的对比度，从而使图像细节更加清晰可见。
2. 图像恢复算法图像恢复用于去除图像中的噪声，常见的算法有均值滤波、中值滤波、小波去噪等。
其中，中值滤波可以有效地去除椒盐噪声，而小波去噪能够在保持图像细节的同时消除高频噪声。
3. 图像分割算法图像分割旨在将图像划分为不同的区域，常用的算法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
阈值分割根据像素灰度值与设定阈值的大小关系将图像分为前景和背景，而边缘检测则可用于检测图像中的边界。
4. 图像压缩算法图像压缩是指通过减少图像的存储空间来实现数据压缩，常见的算法有无损压缩和有损压缩。
其中，无损压缩保证了图像的质量不受损失，而有损压缩通过舍弃图像中的冗余信息来实现更高的压缩比率。
三、数字图像处理的未来发展趋势1. 深度学习在图像处理中的应用随着深度学习的发展，其在数字图像处理中的应用越来越广泛。
通过深度学习算法，可以实现更精确的图像分类、目标检测等任务，从而提升图像处理的效果和准确性。
2. 多模态图像处理多模态图像处理是指处理多个不同模态的图像，比如红外图像、可见光图像等。
数字图像处理总结
一、1.图像的概念图像是当光辐射能量照在物体上，经过它的反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
与图像密切相关的两个基本概念是图片（picture）和图形（graphics）。
一般认为，图片是图像的一种类型。
图形与图像的数据结构不同，图形采用矢量结构，图像则采用栅格结构。
图像处理包括图像增强、模式识别、图像压缩和图像分割等领域。
1. 按照图像的存在形式分类实际图像：通常为二维分布，又可分为可见图像和不可见图像。
抽象图像：如数学函数图像，包括连续函数和离散函数。
2. 按照图像亮度等级分类分二值图像和灰度图像。
灰度图像:指每个像素由一个量化灰度来描述的图像，没有彩色信息二值图像:若图像像素灰度只有两级（通常取0（黑色）或1（白色））3. 按照图像的光谱分类分彩色图像和黑白图像。
4. 按照图像是否随时间变换分类分静止图像与活动图像。
5. 按照图像所占空间和维数分类分二维图像和三维图像。
6. 数字图像由二维的矩阵组成，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数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
二、基本原理1．数字图像的表示：f(x,y) 其中x，y表示空间坐标，f为(x，y)出的幅度（亮度），f、x、y均为离散值2．读取图像函数imread 用法:imread(‘filename’) %使用’ ’ 界定字符串3. 读出图像的行数列数函数size用法：>>size（f）%获得图像f的行数和列数ans=1024 1024>>[M,N]=size（f）%f的行数和列数给M、N函数whos 用法：>>whos f4．显示图像函数用法：imshow(f,G) %f为图像，G为用于显示的灰度级数,默认256mshow(f,[low high]) %f为图像，f中所有小于等于low的均被显示为黑色，f中所有大于等于high的均被显示为白色imshow(f,[ ]) %f为图像，f中最小值被显示为黑色，最大值被显示为白色5．保存图像函数imwrite用法：imwrite(f,‘filename’)6．图像类型图像处理工具箱支持4种图像类型，它们是：真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像7．数据类间的转换格式: B=data_class_type(A) 例：B=double（A）C=uint（D）第三章、亮度变换与空间滤波1．空间域：指图像平面本身，在空间域内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。
(完整版)数字图像处理知识点总结
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》知识点汇总
《数字图像处理》知识点汇总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。
图像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）。
对于单⾊即灰度图像⽽⾔，每个像素包括两个属性：位置和灰度。
灰度⼜称为亮度，灰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。
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.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)进⾏数字化需要在空间域和值域进⾏离散化。
空间上通过图像抽样进⾏空间离散，得到像素。
像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。
数字图像常⽤矩阵来表⽰。
6.从计算机处理的⾓度可以由⾼到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应⽤领域。
(1). 图像处理指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。
(2). 图像分析指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；图像分析以观察者为中⼼研究客观世界，它是⼀个从图像到数据的过程。
(3). 图像理解指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；图像理解以客观世界为中⼼，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）。
7.图像处理、图像分析和图像理解是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。
数字图像处理知识点与考点(经典)
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的 印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是 客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。 数字图像是指由被称作像素（pixel）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 块区域称为像素。 数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种 预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。 4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.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。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
数字图像处理-知识汇总
������−1 ������−1 ������=− ������=− 2 2
b)
定义它们的相关为
������
������(������) = ������(������)������������(������) = ∑ ������(������)������(������ + ������)
������=0 ������−1 2 ������−1 2
������−1 ������−1 2 2 ∑ ������−1 ������−1 ������(������, ������)������(������ + ������, ������ ������=− ������=− 2 2 ������−1 ������−1 ∑ 2 ������−1 ∑ 2 ������−1 ������(������, ������) ������=− ������=− 2 2
3. 4. 5.
+ ������)
6.
7.
统计平滑 这是一种非线性手段，主要基于邻域内像素值的统计特性，依照一定的规则改变像素以达到图像处理的目的， a) 中值：以邻域内像素均值替代位点像素值，用于平滑图像，消除椒盐噪声 b) 锐化：以邻域内像素极值替代位点像素，用于突出边缘轮廓 图像锐化： 锐化的目的是增强图像中被模糊的细节，与平滑的邻域求和相对，锐化的思想是邻域差分，而其核心即拉普拉 斯算子： 对应微分中的梯度，将离散差分定义为
1.
2. 3.
4.
灰度直方图是图像灰度统计上的特性： a) 灰度分布偏大，则图像亮 b) 灰度分布偏小，则图像暗 c) 灰度分布过于集中，图像对比度低 直方图处理的目的，即从直方图角度入手，改善图像的灰度分布以提升质量。 直方图均衡： 这种手段能够将原始图像的灰度均匀分布以提升其对比度，不足是有可能产生假轮廓。 大小为������ × ������的图像中，处于灰度级������的部分有������������ 个像素，按照下公式计算并合并灰度，对整个灰度范围完成 计算，则图像直方图均衡化： ∑������ ������=0 ������������ ������������ = [(������ − 1) ] ������������ 直方图规定： 将图像不同灰度级按照一个映射函数变换为另一灰度级分布， 这个过程就是直方图规定， 目的是使图像的直方 图分布倾向于一种特定的统计分布特征，一般用于处理具有通性的图像。 直方图均衡本质上是特殊的直方图规定。 ∑������ ������=0 ������(������������ ) ������������ = [(������ − 1) ] ������������
数字图像处理总结汇总精品文档10页
1、选择2、填空3、简答题 4、计算第一章1、图像：事件或事物的一种表示、写真或临摹，或一个生动的或图形化的描述2.图像处理（选择）: 是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的需求图像处理方法：光学方法、电子学方法3.模拟图像（物理图像）：直接从观测系统（输入系统）获得、未经采样和量化的图像；模拟图像在空间分布和亮度取值上均为连续分布。
连续的：指从时间上和从数值上是不间断的4.数字图像（填空）由连续的模拟图像采样和量化而得。
组成数字图像的基本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
5、数字图像处理基本特点（掌握）信息量大：512×512×8bit＝256KB256KB×25帧/s＝6400KB=6.25MB占用的频带较宽：电视图像的带宽5～6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技术实现难度越大。
6.处理基本结构图7.图像变换（傅里叶），空间变换的意义（掌握）8.相关领域的联系（名词解释）：图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？第二章1.人眼模型，作用，细胞分类和内容瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为瞳孔，其直径可调节，控制进入人眼内之光通量(照相机光圈作用)。
晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性透明体，其曲率可调节，以改变焦距，使不同距离的图在视网膜上成象(照相机透镜作用)。
•锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；•杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。
•其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率低，仅分辨图的轮廓。
2.人眼成像过程：3.人的视觉模型4.解释人从明亮的地方走向黑暗的地方，眼睛的变化：瞳孔在亮光处缩小，在暗光处放大，人从明亮的地方走向黑暗的地方，瞳孔放大，瞳孔括约肌舒张，原因是在光线强的地方瞳孔缩小以免过多光线进入眼睛伤害视网膜，到了暗的地方瞳孔放大以便使更多的光线射向视网膜从而看清楚东西。
数字图像处理考试简答题经典30道题
数字图像处理考试简答题经典30道题work Information Technology Company.2020YEAR1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
4. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
5. 图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
数字图像处理复习要点总结
数字图像处理复习要点总结1、离散的图像信息的熵：一幅图像如果有，，，…，共q 中幅度值，1s 2s 3s q s 并且出现的概率分别为，，，…，，那么每一种幅度值所具有的1P 2P 3P q P 信息量分别为，，，…，。
其平均信息1(log 12P 1(log 22P 1(log 32P )1(log 2qP 量即为熵，记为H 。
∑∑==-==q i i i qi i i P P P P H 1212log 1log 2、图像处理系统中常用的输入设备：（1）电视摄像机：摄像器件把输入的二维辐射（光学图像）信息转换为适宜处理和传输的电信号，然后经荧屏显示。
（2）飞点扫描设备：在水平和垂直两个偏转电路的控制下，CRT 的光点通过透镜光学系统在画面上逐行逐点依次扫描，与图像上亮度相对应的反射光由光电倍增管接受并转换为成比例的电流信号，经放大和A/D 变换，送计算机处理。
（3）鼓形扫描器：照片或负片安放在鼓形滚筒上，由光线照射或从内部光源透射在图像上，再由光线系统收集后送至光电倍增管，变换成电信号，经放大后送至A/D 变换器，再经高速数据接口送入计算机。
（4）微密度计：一种平台机械扫描式的光电转换图像输入设备，使用计算机控制旋转被测样片的平台，作x ，y 方向运动，可形成逐行扫描、螺旋扫描、随机扫描及跟踪扫描。
（5）其它图像输入设备：光敏二极管矩阵图像信息传感器、激光扫描器和图像位置检出器等。
3、三基色混色及色度表示原理（1）相加混色（彩色电视机）和相减混色（彩色电影、幻灯片、绘画原料）；（2）相加、相减混色区别：一、相加混色是由发光体发出的光相加而产生各种颜色，而相减混色是先有白色光，尔后从中减去某些成分（吸收）得到各种颜色；二、相加混色的三基色是红、绿、蓝，而相减混色的三基色是黄、青、紫，也就是说相加混色的补色就是相减混色的基色。
（3）格拉斯曼定律：一、所有颜色都可以用互相独立的三基色混合得到；二、假如三基色的混合比例相等，则色调和色饱和度也相等；三、任意两种颜色相混合产生的新颜色与采用三基色分别合成这两种颜色的各自成分混合起来得到的结果相等；四、混合色的光亮度是原来各分量光亮度的总和。
数字图像处理知识点总结
• imwrite(I,''); % 以位图（BMP）的格式存储图像
• % 显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数
• figure(n), imshow('');
• gg=im2bw(''); % 将图像转为二值图像
• figure, imshow(gg)
% 显示二值图像
设计语句，实现一幅图像的傅里叶变换
一维快速傅变换FFT的基本思想 第3章
• FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离 散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法 进行改进获得的。它利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些 项把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少运算量。
图像增强的目的是什么？
第4章
答：图像增强目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图 像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将 原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩 大图像中不同物体特征之间的差别抑制不感兴趣的特征， 使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效 果，满足某些特殊分析的需要
设计显示数字图像直方图的程序 第4章
第2章
• 1）采样和量化
• 2）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。
• 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。
④ 用双阈值算法检测和连接边缘，使用两个阈值T1和T2(T1>T2)， T1用来找到每条线段，T2用来在这些线段的两个方向上延伸寻 找边缘的断裂处，并连接这些边缘。
数字图像处理整理经典
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。
dip管理经典做法
dip管理经典做法DIP（Digital Image Processing，数字图像处理）是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术方法。
它涵盖了许多经典的管理做法，以下是10个不包含网络地址、数学公式或计算公式的介绍：1. 图像采集与预处理：DIP中的第一步是采集图像，并对其进行预处理。
预处理包括去噪、增强、平滑和调整图像的亮度和对比度等。
2. 图像分割：图像分割是将图像划分为不同的区域或物体的过程。
常用的方法有阈值分割、边缘检测和区域生长等。
3. 特征提取：特征提取是从图像中抽取有用信息的过程，用于后续的分析和分类。
常用的特征包括纹理、形状和颜色等。
4. 图像变换：图像变换是将图像从一个域转换到另一个域的过程。
常用的变换包括傅里叶变换、小波变换和离散余弦变换等。
5. 图像恢复与重建：图像恢复与重建是通过图像处理技术来修复受损的图像或生成缺失的图像。
常用的方法有去模糊、去噪和插值等。
6. 图像压缩与编码：图像压缩与编码是将图像数据进行压缩和编码以减少存储空间和传输带宽的过程。
常用的方法有无损压缩和有损压缩等。
7. 图像识别与分类：图像识别与分类是通过图像处理技术来自动识别和分类图像中的物体或场景。
常用的方法有模板匹配、神经网络和支持向量机等。
8. 图像检索与索引：图像检索与索引是通过图像特征来检索和索引图像数据库中的图像。
常用的方法有基于内容的图像检索和基于标签的图像检索等。
9. 图像分析与理解：图像分析与理解是对图像内容进行分析和理解的过程。
常用的方法有目标检测、目标跟踪和场景理解等。
10. 图像处理系统与应用：图像处理系统与应用是将图像处理技术应用于实际问题的过程。
常见的应用包括医学影像处理、遥感图像处理和安防监控等。
以上是DIP中的一些经典管理做法，它们涵盖了图像处理的各个方面。
通过合理应用这些方法，可以处理和分析图像数据，从而提取有用的信息并解决实际问题。
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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。
16.灰度图像：指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。
17.色度：通常把色调和饱和度通称为色度，它表示颜色的类别与深浅程度。
18.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。
19.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20. 数据压缩：指减少表示给定信息量所需的数据量。
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)灰度直方图:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
、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。
像素数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。
4.空间分辨率：是图像中可辨别的最小细节。
灰度级分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化。
.取样：数字化坐标值；量化：数字化幅度值。
11：HSI 彩色模型:HSI 颜色模型用H、S、I 三参数描述颜色特性，其中H 定义颜色的波长，称为色调；S 表示颜色的深浅程度，称为饱和度；I 表示强度或亮度。
12：伪彩色:伪彩色图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为色彩查找表CLUT 中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B 的强度值。
这种用查找映射的方法产生的色彩称为伪彩色。
自适应滤波器：包含有自适应局部噪声消除滤波器和自适应中值滤波器。
随机变量最简单的统计度量是均值和方差。
这些参数是自适应滤波器的基础.。
均值给出了计算均值的区域中灰度平均值的度量，方差给出了这个区域的平均对比度的度量。
简答1、图像复原和图像增强的主要区别是：图像增强主要是一个主观过程，而图像复原主要是一个客观过程；图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识2.图像减法处理的作用。
两幅图像f(x,y)与h(x,y)的差异表示为g(x,y)=f(x,y)-h(x,y)。
减法处理最主要的作用是增强两幅图像的差异。
12.简述直方图均衡化的基本原理。
直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。
从而达到清晰图像的目的。
因为灰度分布可在直方图中描述，所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图。
5.什么是直方图均衡化？将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。
图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。
8、图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：区别：图像锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清晰；图像平滑用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
联系：都属于图像增强，改善图像效果。
17.什么是区域？什么是图像分割？区域可以认为是图像中具有相互连通、一致属性的像素集合。
图像分割时把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
5. 什么是中值滤波？中值滤波有何特点中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值. 中值滤波能够较好的处理脉冲状噪声，其优点主要在于去除图像噪声的同时，还能保护图像的边缘信息。
1.请简述快速傅里叶变换的原理。
傅里叶变换是复杂的连加运算，计算时间代价很大。
快速傅里叶变换的核心思想是，将原函数分解成一个奇数项和一个偶数项加权和，然后对所分解的奇数项和偶数项再分别分解成其中的奇数项和偶数项的加权和。
这样，通过不断重复两项的加权和来完成原有傅里叶变换的复杂运算，达到较少计算时间代价的目的。
3. DCT变换编码的主要思想是什么？DCT变换编码的思想是利用离散余弦变换对数据信息强度的集中特性，可以将数据中视觉上容易察觉的部分与不容易察觉的部分进行分离，由此可以达到进行有损压缩的目的。
、伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？前者使用的数据是单色波段图像，后者使用的数据是多波段图像伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强是对一幅彩色图像进行处理得到与原图像不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。
相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点，将目标用人眼敏感的颜色表示。
．什么是逆滤波？如果退化图像有噪声，逆滤波的结果会如何？答：逆滤波是指在频域中，直接用图像除以退化器，进行图象恢复的方法。
如果退化图像有噪声，逆滤波会使噪声放大。
图像锐化滤波的几种方法。
答：（1）直接以梯度值代替；（2）辅以门限判断；（3）给边缘规定一个特定的灰度级；（4）给背景规定灰度级；（5）根据梯度二值化图像。
6、图像增强的目的是什么？答：图像增强目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
7、什么是中值滤波及其它的原理？答：中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
、在彩色图像处理中，常使用HSI模型，它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的；2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。
11、图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法？平滑的实现方法：邻域平均法，中值滤波，多图像平均法，频域低通滤波法。
锐化的实现方法：微分法，高通滤波法。
16.对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好？椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中又干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值，所以处理效果好。
因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声。
14、说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系答：直方图的峰值集中在低端，则图象较暗，反之，图象较亮。
直方图的峰值集中在某个区域，图象昏暗，而图象中物体和背景差别很大的图象，其直方图具有双峰特性，总之直方图分布越均匀，图像对比度越好。
15、简述梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；而Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。
（2分）相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。
20.试述图像退化的基本模型，并画出框图且写出数学表达式。
图像复原处理的关键是建立退化模型，原图像f(x,y)是通过一个系统H及加入一来加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x ,y)的，如下图所示填空1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。
2.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度、亮度。
3.依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩4.存储一幅大小为1024×1024，256 个灰度级的图像，需要 8M bit。
5、一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成。
6、低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。
7、一般来说，采样间距越大，图像数据量少，质量差；反之亦然。
8、多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。
9、直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。
10、图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。
11、图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。
12. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替（设灰度级为256），所得到的图像将亮度增加，对比度减少。
13、数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。
14、图像数字化过程包括三个步骤：采样、量化和扫描14、图像数字化过程包括三个步骤：采样、量化和扫描15、MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等16、灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率17、数据压缩技术应用了数据固有的冗余性和不相干性，将一个大的数据文件转换成较小的文件。