数字图像处理期末复习题2教学总结

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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1s ，2s ，3s ，…，q s 共q 中幅度值，并且出现的概率分别为1P ，2P ，3P ，…，q P ，那么每一种幅度值所具有的信息量分别为)1(log 12P ，)1(log 22P ，)1(log 32P ，…，)1(log 2q P 。

其平均信息量即为熵，记为H 。

∑∑==-==qi i i qi ii P P P P H 1212log 1log2、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。

数字图像处理期末复习资料考试要点老师整理

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 Processi ng ）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（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。

b. 数字水印。

c. 图像的信息伪装。

数字图像处理复习总结

数字图像处理复习总结1.数字图像的三要素(理解):采样：确定像素的空间分布⽅式（采样间隔，栅格）；采样间隔的稀疏表现为空间分辨率的⼤⼩,空间分辨率的⼤⼩是影响图像质量的⼀个重要因素。

像素的空间分布⽅式通常隐含为等间距的矩形“栅格”⽅式，但这不是唯⼀的。

量化：确定像素的值（灰度值，⾊彩值）；像素的值域取决于量化的过程（即量化级的个数）。

对应：确定像素值到真实灰度或⾊彩的对应关系。

2.位率：为表⽰每⼀个像素所使⽤的数据位数。

3.量化级数：如8位对应256个灰度级或⾊彩值（理解）。

4.分辨率dpi（dots per inch，像素点个数/ 英⼨），300dpi表⽰300×300dpi，1inch=25.4mm；例如：⼀张A4（210mm×297mm）幅⾯的照⽚，若⽤中等分辨率（300dpi基本上是可以接受的最低分辨率）的扫描仪按真彩扫描，其数据量为：共有（300×210/25.4）×（300×297/25.4）个像素，每个像素占3个字节，其数据量为26M字节。

5.视频：帧/秒，对PAL，NTSC等隔⾏扫描的制式，1帧=2场；帧：⼀幅实际的图像；场：实际实现过程中表达的⼀幅。

6.带宽：Mbits/S，或Mbytes/S：数字视频的数据量以及需要的传输带宽就更⼤。

7.“图像”数字化设备（核⼼器件：光电转换器件：CCD，CMOS）数码照相机；扫描仪；普通扫描仪；胶⽚扫描仪；指纹传感器；数字化输⼊仪。

8.数字图像处理设备：通⽤计算机，DSP单板图像处理系统，FPGA单板图像处理系统。

9.图像显⽰设备（印象）：暂时显⽰设备：CRT显⽰器；电视机；液晶监视器；等离⼦体监视器永久显⽰设备：针式打印机；激光打印机；喷墨打印机10.彩⾊模型：RGB；（多应⽤于图像显⽰，图像数字化）HSI（与描述⾊彩相关的应⽤：绘画，⾊彩检测）：H：⾊相，⾊调；S：饱和度：饱和度值越⾼，⾊彩的纯度越⾼，⾊彩本⾝越纯净；I：亮度。

数字图像处理期末复习题2

第六章图像的锐化处理一.填空题1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

垂直方向的微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

Roberts交叉微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

Sobel 微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

Priwitt微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

Laplacian微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

Wallis 微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。

水平方向的微分算子属于________________。

（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。

（填“增强”或“削弱”）9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。

（填“增强”或“削弱”）10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。

（填“能”或“不能”）四.简答题1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。

天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题 2

第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。

数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。

二.简答题1. 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。

如傅利叶变换等。

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。

5. 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。

第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。

2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。

3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。

3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。

数字图像处理期末总结

数字图像处理期末总结引言数字图像处理是一门研究利用计算机对图像进行处理和分析的学科，依靠数字图像技术可以对图像进行多种处理和改进，如增强图像质量、去除噪声、进行模式识别等。

本学期我们学习了数字图像处理的基本理论知识和常用算法，并实践了相关实验，以下是我对本学期数字图像处理课程的总结。

一、课程概述数字图像处理课程的目标是让学生了解数字图像的基本概念和处理技术，掌握数字图像处理的常用算法和工具，培养学生分析和解决实际图像处理问题的能力。

本课程分为理论学习和实验实践两部分，理论学习主要包括数字图像的表示和处理原理，常用图像处理方法的原理和算法，实验实践则通过使用Python和相关图像处理库进行实际图像处理。

二、理论学习在理论学习部分，我们首先学习了数字图像的表示方法，了解了数字图像的像素结构和灰度级等基本概念。

接着学习了图像的增强和恢复，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度拉伸和空域滤波等。

我们通过实验学习了这些方法的原理和实现，同时也学习了如何评价图像增强的效果。

在图像恢复方面，我们学习了图像去噪和图像复原的方法。

图像去噪包括空域滤波和频域滤波两种方法，我们学习了均值滤波、中值滤波和高斯滤波等常用的滤波器，并实践了相关实验。

图像复原主要涉及退化模型和修复方法的学习，我们学习了线性和非线性滤波方法、逆滤波和最小二乘滤波等图像复原算法。

接着我们学习了图像压缩和编码的原理和方法，了解了JPEG和JPEG2000等常用的图像压缩标准。

我们学习了离散余弦变换（DCT）和小波变换等常用的压缩方法，同时也学习了如何评价图像压缩的质量和效果，例如信噪比和均方差等指标。

最后，我们还学习了图像分割和图像识别的基本理论和方法。

图像分割是将图像分割成若干块区域的过程，常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。

图像识别则是将分割后的图像中的特定对象或模式与预定义的模型进行匹配和识别，我们学习了基于模板匹配和特征提取的图像识别方法，并实践了相关实验。

数字图像处理期末总结

数字图像处理期末总结绪论图像：是客观目标的一种相似性描述，它包含了被描述的对象，是客观世界三维实体到维实体的变换（连续图像）。

数字图像：连续图像经过空间离散化，灰度整量后的图像。

连续图像处理：利用光学、化学方法对图像进行一系列操作。

数字图像处理：基于计算机和一定的数学变换方法，对数字图像进行一系列的操作处理，称为数字图像处理。

数字图像处理目的：数字图像处理强调图像间的数学变换，目的是对图像进行各种加工处理，以改善图像视觉效果，并为自动识别打下基础。

或对图像进行压缩编码，以减少所需存储空间和传输时间。

数字图像处理主要内容：图像获取、图像显示、图像变换、图像增强、图像压缩、图像恢复与重建、图像分割、图像描述、图像纹理分析第二章、数字图像处理基础2.2图像与数字化2.21连续图像：指图像强度随空间位置，光线波长入及时间t变化。

2.211灰度图象：仅考虑光的能量，不顾及波长（频率）变化，图像视觉上表示为灰度变化，称为灰度图像或单色图像。

2.212彩色图像：由于不同波长光的彩色效应，则图像视觉上表现为彩色图像。

2.213静止图像：图像内容不随时间变化的图像称为静止像像，反之称为运动图像。

2.22图像数字化：图像数字化是将一幅图像转换成计算机可以处理的形式。

图像数字化分为采样与整量两部分。

2.22.1采样：将连续图像在空间上进行离散化的过程。

其中采样间隔与采样孔是两个重要参数的选择。

2.22.2整量：连续图像经过空间离散化，其像素灰度需转换成离散整数值过程。

2.3直方图：表示图像中各灰度级与对应灰度级像素出现的频率间关系。

性质：(1)直方图上没有位置信息，灰度直方图仅统计某一灰度值的像素个数占全幅像素的比例，同一灰度的像素在图象中空间位置未表示。

(2)直方图是总体灰度概念，直方图可以看出图像总体性质，一幅图像对应唯一直方图，但不同图像可能有相同直方图。

(3)直方图可叠加性，一幅图像分成数个不同区域，各区域直方图之和即为该像直方图。

《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）

《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。

《数字图像处理》期末考试重点总结

《数字图像处理》期末考试重点总结work Information Technology Company.2020YEAR*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-r1.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。

*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。

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。

数字图像处理期末复习总结

第一节数字图像处理概述/第二节数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。

图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。

①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。

（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。

（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径）③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。

2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。

（24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。

①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。

在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。

在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。

②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。

饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。

在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。

③亮度：是颜色的相对明暗程度。

通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。

第三节灰度直方图1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。

横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。

2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值）3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）；③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF 和累积分布函数CDF ；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图相匹配或与特定函数形式的直方图相匹配。

数据图像处理期末复习

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。

数字图像处理期末复习总结题库

数字图像处理知识总结1、基本概念解释（1）图像图像是对客观对象的一种相似性、生动性的一种描述或写真（2）数字图像数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像（3）数字图像处理学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，是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门学科（4）图像对比度与图像相对对比度图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，即指一幅图像灰度反差的大小（图像中最大亮度与最小亮度之比）图像相对对比度是最大亮度与最小亮度之差同最小亮度之比（5）图像数字化图像数字化是将一幅画面转换成计算机能处理的形式——数字图像的过程（6）采样与量化将空间上连续的图像变换成离散的操作称为采样将像素灰度级转换成离散的整数值的过程叫量化（7）局部处理与点处理在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP(i,j)像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这样的处理称为局部处理在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理（8）特征向量与特征空间把从图像提取的m个特征量y1，y2,···，y m用m维的向量Y=[y1，y2,···，y m]表示称为特征向量由各特征构成的m维空间叫做特征空间（9）空间域图像通常称傅立叶变换前变量变化的空间为空间域（10）频率域图像通常称傅立叶变换后变量变化的空间为频率域（11）点处理在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理（12）局部处理在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP(i,j)像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这样的处理称为局部处理（13）空间低通滤波空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。

数字图像处理总结

数字图像处理总结数字图像处理复习总结（分值自己推测，具体见试卷）一、填空：20×1分=20分二、名词解释：4×5分=20分三、简答：3×5分=15分四、计算：2×15分=30分五、证明：1×15分=15分一、填空1、图像的数字化过程包括扫描、采样和量化2、数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成。

3、人所感觉到的亮度并不是光强度的简单函数，还与周围环境等因素有关，有2个现象可以证明——马赫带效应和同时对比度现象。

4、数字图像处理技术所涉及的图像类型：1位二值图像、8位灰度图像、24位彩色图像、索引图像5、彩色图像的颜色特性以及颜色模型三基色（红色Red ，绿色Gree ，蓝色Blue ）。

RGB 模式 (相加混色模型，用于发光物体）。

三次色（青色Cyan ，洋红Magenta ，黄色Yellow ）K 为真正黑色。

CMYK 模式（相减混色模型，用于不发光物体）。

6、灰度直方图数学表达式7、归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF 和累积分布函数CDF ；8、点运算数学表达式9、三种非线性点运算：二次多项式、正弦函数S 形变换、正切函数S 形变换10、两个独立图像相加形成的新图像的直方图=原来两个图像直方图的卷积。

11、噪声图像的IOD12、几何运算包含两种算法：空间变换和灰度级插值几何运算的两种实现方法：前向映射和后向映射13、处理二值图像的结构元素是二值图像，处理灰度图像的结构元素是灰度图像14、腐蚀运算15、膨胀运算00()()()()()lim lim ()()D D A D A D D A D A D D d H D A D D D D D dD ?→?→-+?-+?===--+?-?()(,),B x y f A x y =()()()C C A A B B H D H D H D =*0()IOD DH D dD ∞=?{()}xD X B x B X =⊕=≠?{|()}xE X B x B X ==?16、数字图像处理方法：空域分析法——对图像矩阵进行处理。

数字图像处理总结(第二版)

1、数字图像处理的主要内容：图像获取、图像变换、图像增强、图像复原、图像编、图像分析、图像识别、图像理解2、数字图像处理的应用：计算机图像生成、图像传输与图像通信、机器人视觉及图像测量、办公自动化、图像跟踪及光学制导、医学图像处理与材料分析中的图像处理技术、遥感图像处理和空间探测、图像变形技术3、图像处理工具箱:几何运算:缩放、旋转和剪裁；分析操作:边缘检测、四叉树分解增强操作:亮度调整、直方图均衡化、去噪； 2D FIR 滤波器设计图像变换:离散余弦变换、拉东Radon 变换；领域与块处理感兴趣区域处理二值图像处理:形态学操作；彩色空间变换彩色地图管理4、MATLAB 工具箱中五种类型数字图像:二进制图像、索引图像、灰度图像、多帧图像、RGB 图像5、像素间的基本关系:领域、连通性、距离6、二维离散余弦变换:11000(21)(21)(,)(,)(,)cos cos 22,0,1,,1N N x y x u y v F u v c u v f x y N N u v N a ππ--==++=⋅=-∑∑ 11100(21)(21)(,)(,)(,)cos cos22,0,1,,1N N x y x u y v F x y c u v f u v N Nx y N a ππ--==++=⋅=-∑∑ 7、拉东变换Radon 公式:()0(cos sin ,sin cos )x f x y x y dy R θθθθ∞-∞''''''=-+⎰其中cos sin sin cos x x y y θθθθ'⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪⎪⎪'-⎝⎭⎝⎭⎝⎭拉东变换是计算图像在某一指定角度射线方向上投影的变换方法。

8、退化函数估计方法:图像观察估计法、试验估计法、模拟估计法 9、图像的编码质量评价: 客观评价准则()()2111ˆ,j ,N Mms i j E f i f i j NM==⎡⎤=-⎣⎦∑∑10、主观评价准则11ki i i nii n C MOS n===∑∑11、压缩比12R n C n =12、子图像尺寸选择:子图像选择4X4, 8X8, 16X16适合图像压缩，原因: ①如果子图像尺寸取得太小，虽然计算速度快，实现简单，但压缩能力有限； ②如果子图像尺寸取得太大，虽然去相关效果好，因为DFT 、DCT 等正弦类变换均渐进最佳性，但也渐进饱和。

数字图像处理复习题总结

31 利用3*3滤波器，证明在空域中原图像减去平滑滤波的结果可得到锐化滤波的结果32 保真度准则有哪些？客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图像的函数。

一般表示为输出和输入之差：两个图像之间的总误差：均方根误差：主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均感觉分来衡量33画出如下6×6灰度图像的直方图，对其进行直方图均衡化处理，并画出均衡化后的图像和它的直方图（要求有具体的步骤）34下图表示的是一个6×6图像的灰度值，对其进行哈夫曼编码（要求写出每一步的步骤及示意图）。

14/36 22/367/36 7/36 10/36 12/364/36 6/36 用哈夫曼编码为：35现有来源于三色系统的图像数据源：aabbbbcaabcc ，对其进行LZW 编码。

36写出用哈夫变换检测上眼睑的基本步骤，并给出每个参数的大概取值范围（图像大小为320×280），。

图1是进行哈夫变换之前的边缘检测图，图1是二值化图像，标为黑色的点是我们要找的侯选边界点，通过这些边界点来定位上眼睑图137什么是均值滤波器？用你熟悉的语言写出均值滤波器的源代码（假设图像大小为100*100，用二维数组表示每个像素点对应的灰度）38 用你熟悉的语言写出用迭代法得到基本全值阈值算法的源代码39、写出下面图像在不同条件下的灰度共生矩阵：1）d=1,θ=0 ;2）d=1, θ=45; 3)d=1, θ=90;40图像处理的应用范围及主要内容有哪些。

视觉监视、公安：银行防盗，人脸识别等。

工业检测与测量：公路路面破损图像识别军事侦察、高精度制导医疗诊断：CT 技术，癌细胞识别等。

通讯：可视电话，视频点播等。

影视业、娱乐、公众服务：广告，基于内容检索等。

41什么是信息量和信息熵？两者的用途是什么。

数字图像处理复习总结

数字图像处理复习总结复习：1.数字图像？请说明图像表达式I = f ( x, y, z,λ, t,)中各参数的含义，该表达式代表哪⼏种不同种类的图像？ f(x,y)表⽰的图像类型及与f (x, y, z,λ, t)之间的关系。

*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：⼀幅图像可定义为⼀个⼆维函数f(x,y)，（x,y）为空间坐标，任何⼀空间坐标上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。

当x，y和f为有限离散数值时，称该图像为数字图像。

1.⼆维离散函数—I=f(x, y) x, y 表⽰图像象素的坐标，函数值f表⽰坐标(x, y)处象素的亮度值。

其值域要看⾃⾝情况。

幅图像可定义成⼀个⼆维函数f(x,y)。

由于幅值f实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)⼀定是⾮零且有限的，也即有： 02.模拟图像—I= f(x, y, z, , t) 其值域（-∞，+∞）表⽰的图像类型：三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，不可见物理图像，想象中的虚拟图像。

2. 影像图像质量的因素。

1.灰度—图像像素明暗程度的数值2.灰度级—表明图象中不同灰度的最⼤数量3.对⽐度—反映⼀幅图像中灰度⽅差的⼤⼩，对⽐度=最⼤灰度值/最⼩灰度值3.傅⽒变换概念、性质，应⽤，相⽐⼩波变换的特点。

快速傅⽒变换思想，概念性质：1.线性性质（加法定理） 2.⽐例性质（相似性定理） 3.可分离性4.空间位移(位移定理) 5.频率位移 6.周期性7.共轭对称性8.旋转不变性 9.平均值 10.卷积定理 11.相关定理 12.拉普拉斯函数应⽤：1.在图像⾼低通滤波中的应⽤ 2.在图像噪声滤波中的应⽤ 3.在图像的选择性滤波中的应⽤ 4.在图像压缩中的应⽤ 5.在图像增强中的应⽤快速傅⾥叶变换（FFT）原理：基本思想1)可将变换公式分解奇数项和偶数项之和2)不断地将原函数分为奇数项和偶数项之和，最终得到需要的结果。

数字图像处理复习个人总结(转载)

数字图像处理个人复习总结-By AlieR从引言先说起吧。

这门课叫数字图像处理，所以它的内容无外乎数字和图像这两个部分，引言中首先就解释了什么是图像，记得上课时小熊还说过图像和图象的区别（虽然我认为这纯属抠字眼），不带人字旁的‘象’是未经人类加工的画面，带人字的就是经过人类加工的，而书面的说法则是对客观存在物体的一种相似性的模仿与描述，一个图像，要么是照片这样的，用画面来记录（模仿）一个具体的东西，要么是函数图形那样的，用画面来说明（描述）一种关系。

而数字，我觉得有必要在这里解释一下什么是数字化，比如说有一条曲线段，你把它放在坐标轴上，每1厘米取一个点，记下它的坐标位置（X,Y），取n个点后，你的纸上会记下n个坐标，那么，恭喜你，你完成了对这个曲线段的采样（取点）和数字化（记下坐标）。

所以说，所谓的数字化，就是把东西切成一片一片，然后把每一片换成数字保存下来仅此而已。

所以，数字图像处理，就是把一张图分成一个一个小块，每一块用一个数字来表示，然后再处理这一堆数字的过程，这前半段就叫图像数字化。

详细说说这个图像数字化，它分为两个部分，一个是采样，这和之前对曲线段的采样没有任何实质上的不同，干的事情都是一样的，把连续的东西（图像）象切豆腐一样分成一块一块的小块，这每一块学名叫像素（pixel），专业点的说法叫离散采样点，不管叫什么，总之它就是那样的。

把一张图分了多少块，就叫多少分辨率，用分的行数和列数的乘积来表示，每单位长度的图像被分成的块数就是采样密度，这没什么难以理解的。

第二个部分是量化，我们把图像切了豆腐并不算完，因为我还要把这每一小块豆腐上的图像用一个数字表示，一般是这块豆腐上的颜色值，但你知道，这有些困难，我们一般切图像都切成方形的网格，不管我们把图像切的多么碎，都很难让每一块豆腐头上只顶单独一种颜色，除非图像整体就是有棱有角泾渭分明的，不信，你试试日本国旗，看看你能不能把小鬼子的旗子用方格切成碎片使每一个碎片上都只有一种颜色。

数字图像处理复习总结(武汉大学)

第一章导论1.图像图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。

2.图像的分类根据人眼的视觉特性：可见图像和不可见图像；根据波段数：单波段（每个点只有一个亮度值），多波段（每个点具有多个特性），超波段(每个点具有几十几百个特性)。

根据空间坐标和亮度的连续性：模拟图像，数字图像；3.图像处理模拟图像处理：利用光学，照相方法对模拟图像的处理；数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。

4.数字图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。

根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

具体而言,包括：图像的数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像编码，图像分割，二值图像处理与形状分析，纹理分析，图像识别5.数字图像处理系统采集，显示，存储，通信，主机，图像处理软件6.数字图像处理的特点精度高：对于一幅图像而言，数字化时不管是用4比特、8比特还是其它比特表示，只需改变计算机中程序的参数，处理方法不变。

所以从原理上讲不管对多高精度的数字图像进行处理都是可能的。

而在模拟图像处理中，要想使精度提高一个数量级，就必须对装置进行大幅度改进。

再现性好：不管是什么数字图像，均用数组或数组集合表示。

在传送和复制图像时，只在计算机内部进行处理，这样数据就不会丢失或遭破坏，保持了完好的再现性。

而在模拟图像处理过程中，就会因为各种干扰因素而无法保持图像的再现性通用性，灵活性强：对可见图像和不可见光图像（如X光图像、热红外图像和超声波图像等），尽管这些图像生成体系中的设备规模和精度各不相同，但当把这些图像数字化后，对于计算机来说，都可同样进行处理，这就是数字处理图像的通用性。

第二章数字图像处理的基本概念1.图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。

具体说来，就是把一幅图画分割成一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅点阵式的数字图像。