数字图像处理期末复习资料考试要点老师整理
图像处理期末考试整理
数字图像处理与计算机视觉复习Ace Nirvana整理第一章绪论1.1前言人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
听觉信息20％，视觉信息>60％，其他(如味觉、触觉、嗅觉) <20％，“百闻不如一见”。
医学领域：1895年X射线的发现。
1.2数字图像处理的起源数字图像处理的历史可追溯至二十世纪二十年代。
最早应用之一是在报纸业，当时，引入巴特兰电缆图片传输系统，图像第一次通过海底电缆横跨大西洋从伦敦送往纽约传送一幅图片。
第一台能够进行图像处理的大型计算机出现在20世纪60年代。
数字图像处理的起源可追溯至利用这些大型机开始的空间研究项目，可以说大型计算机与空间研究项目是数字图像处理发展的原动力。
计算机断层是一种处理方法，在这种处理中，一个检测器环围绕着一个物体(或病人)，一个X射线源，带有检测器的同心圆绕着物体旋转，X射线通过物体并由位于环上对面的相应的检测器收集起来，然后用特定的重建算法重建通过物体的“切片”的图像，这些切片组成了物体内部的再现图像。
计算机断层技术获得了1979年诺贝尔医学奖。
从20世纪60年代至今，数字图像处理技术发展迅速，目前已成为工程学、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。
如今图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。
不久地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。
1.3图像处理的应用意义（1）图像是人们从客观世界获取信息的重要来源人类是通过感觉器官从客观世界获取信息，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和触摸的方式获取信息。
在这些信息中，视觉信息占60％～70％。
视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。
其次是人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪，由此可见，图像信息对人类来说是十分重要的。
(完整word版)数字图像处理期末复习资料
1图像的特点:1)直观形象2)易懂3)信息量大2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像3）按运动分类：静态图像，动态图像4）按时空分布分类：二维图像，三维图像3 数字图像处理的主要内容：1）图像获取2）图像变换3）图像增强4）图像复原5)图像编码6）图像分析7）图像识别8）图像理解4数字图像处理方法：1）空域法2）变换域法5什么是数字图像的采样和量化？采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作。
量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化，即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。
6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触，一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。
邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。
连接：对两个像素，要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则第二章1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述？概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差，方差3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。
而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本4与标量量化相比，向量量化有哪些优势？合理地利用样本间的相关性,减少量化误差提高压缩率,5 Matlab图像处理工具箱提供了哪几类类型的数字图像？它们之间能否转换？如果可以如何转换？二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像，它们之间可以相互转换，转换函数（23页6 数字图像的空间分辨率和采样间隔有什么联系？采样间隔是决定图像分辨率的主要参数1 FFT的基本思想是什么?？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，从而减少其运算量。
数字图像处理简答题复习重点
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。
2、什么是图像识别与理解？5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？8、简述二值图像与彩色图像的区别。
9、简述二值图像与灰度图像的区别。
10、简述灰度图像与彩色图像的区别。
11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。
13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。
14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。
15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？20、写出腐蚀运算的处理过程。
21、写出膨胀运算的处理过程。
22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？23、简述白平衡方法的主要原理。
24、YUV表色系的优点是什么？25、请简述快速傅里叶变换的原理。
26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。
27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。
28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。
29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。
2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。
若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？31、DCT变换编码的主要思想是什么？32、简述DCT变换编码的主要过程。
数字图像处理复习要点
1.数字图像处理研究的主要内容：图像变换，图像的数字化，图像增强，图像恢复（也叫图像复原），图像编码（也叫图像压缩），图像重建，图像分析，图像分割。
（大概了解下每个含义）2.什么是数字图像：数字图像是指又被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
3.数字图像处理：用数字计算机及其他有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想的目的。
4.数字图像处理的困难性在于：运算量打，存储量大。
5.数字图像工程：人工智能，模式识别，图像处理三维一体。
6.人眼在灰度变化剧烈区估计灰度能力差（对应高频信息）。
在灰度变化平缓区估计灰度能力好（对应低频信息）--马赫带效应7.人眼亮适应快（即对由暗变亮适应快），暗适应慢（对由亮变暗适应慢）。
9.人眼辨色能力强，辨别灰度能力差。
10.椎体细胞与杆状细胞的区别？人的视网膜有对红，绿，蓝颜色敏感程度不同的三种椎体细胞，两外还有一种在光功率极端低得条件下才起作用的杆状细胞，杆状细胞主要提供视野的整体视像，对低照度较敏感。
（联想：人在白天看到的东西是彩色的，这时主要是椎体细胞在工作，夜晚时看到的东西基本是灰色的黑白图像，此事主要是杆状细胞在起作用）11.常用的颜色模型：面向设备：CMY,RGB,YUV,YIQ,YCrCb面向视觉系统：HSV,HIS面向计算：CIE-XYZ12.图像的采集与显示：图像的获取即将图像采集到计算机中的过程，主要涉及成像及数模转换技术显示是将数字图像转化为适合人们使用的形式。
13.什么是抖动？在数字通信中，数字信号的有效瞬时相对其理想位置的短期的非积累性变化。
抖动有两种主要类型：确定性抖动和随机性抖动。
确定性抖动是由可识别的干扰信号造成的，这种抖动通常幅度有限，具备特定的（而非随机的）产生原因，而且不能进行统计分析。
随机抖动是指由较难预测的因素导致的时序变化。
例如，能够影响半导体晶体材料迁移率的温度因素，就可能造成载子流的随机变化。
另外，半导体加工工艺的变化，例如掺杂密度不均，也可能造成抖动。
（完整版）数字图像处理复习整理
（完整版）数字图像处理复习整理《数字图像处理》复习第⼀章绪论数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表⽰与描述）、彩⾊图像处理和多光谱及⾼光谱图像处理、形态学图像处理第⼆章数字图像处理基础2-1 电磁波谱与可见光1.电磁波射波的成像⽅法及其应⽤领域：⽆线电波（1m-10km）可以产⽣磁共振成像，在医学诊断中可以产⽣病⼈⾝体的横截⾯图像☆微波（1mm-1m）⽤于雷达成像，在军事和电⼦侦察领域⼗分重要红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天⽓和⽩天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中⼴泛应⽤可见光（400nm-700nm）最便于⼈理解和应⽤最⼴泛的成像⽅式，卫星遥感、航空摄影、天⽓观测和预报等国民经济领域☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜⽅法成像等多种成像⽅式，在印刷技术、⼯业检测、激光、⽣物学图像及天⽂观测X射线（1nm-10nm）应⽤于获取病⼈胸部图像和⾎管造影照⽚等医学诊断、电路板缺陷检测等⼯业应⽤和天⽂学星系成像等伽马射线（0.001nm-1nm）主要应⽤于天⽂观测2-2 ⼈眼的亮度视觉特征2.亮度分辨⼒——韦伯⽐△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯⽐⼩意味着亮度值发⽣较⼩变化就能被⼈眼分辨出来，也就是说较⼩的韦伯⽐代表了较好的亮度分辨⼒2-3 图像的表⽰3.⿊⽩图像：是指图像的每个像素只能是⿊或⽩，没有中间的过渡，⼀般⼜称为⼆值图像（⿊⽩图像⼀定是⼆值图像，⼆值图像不⼀定是⿊⽩图像）灰度图像：是指图像中每个像素的信息是⼀个量化了的灰度级的值，没有彩⾊信息。
彩⾊图像：彩⾊图像⼀般是指每个像素的信息由R、G、B三原⾊构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。
4.灰度级L、位深度k L=2^k5.储存⼀幅M×N的数字图像所需的⽐特 b=M×N×k例如，对于⼀幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit）2-4 空间分辨率和灰度级分辨率6.空间分辨率是图像中可分辨的最⼩细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。
《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知识点
1. 图像概念：是对客观对象的一种相似性的，生动性的描述或写真。
是对客观对象的表示，包含了被描述对象的有关信息，是人类最主要的信息源，一个人75%的信息获取来自视觉。
2. 图像处理的三个层次：狭义图像：处理从图像到图像的过程（像素级）；图像分析：从图像到数值或符号的过程（符号级）；图像理解：以客观世界分析客观世界（人工智能级）3. 图像处理系统包括采集，显示，存储，通信，处理和分析五个模块4. 数字图像处理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5.数据图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作7、数字图像的过程：图像数字化是将一幅画面转化为计算机能处理的形式。
4. 数字图像处理的应用：在生物医学中的应用，遥感航天，工业，军事公安领域，其他2. 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
参数：采样间隔，采样孔径3 采样孔径形状和大小与采样方式有关。
通常有圆形，正方形，长方形，椭圆形4. 采样方式指采样间隔确定后，相邻像素间的位置关系：分开、相连、重叠5.量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
5. 图像的数据量与采样间隔和量化等级有关6. 灰度直方图：反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系频率vi=ni/n7. 直方图的应用：1 判断图像量化是否正确 2 确定图像二值化的阈值 3计算图像中物体的面积 4 计算图像信息量H H公式8. 图像增强目的：1.采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；2.将图像转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。
10. 卷积定理：空间域；频率域。
空间域增强：直接对图像像素灰度进行操作频率域增强：对图像经傅立叶变换后频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果图像处理具体形式：局部处理；迭代处理；跟踪处理；窗口处理和模板处理；串行处理和并行处理。
8. 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。
数字图像处理复习提纲
A=zeros（12，12）；
b = ~A；
figure, imshow(b);
b(:,4:1:6)=0;
b(:,10:1:12)=0;
figure,imshow(b);
c=b’;
figure,imshow(c);
4 设下面图像的灰度矩阵如下，请用 直方图均衡化方法修正该图像灰度 矩阵。详细写出直方图均衡化的实 现步骤和最后修正后的图像矩阵B， 并画出修正矩阵的直方图。
数字图像处理复习内容概括
第一章 数字图像处理概念与基础
1、图像的定义 2、数字图像处理的定义 3、产生图像的类别 4、数字图像处理的特点与主要方法 5、图像的类型 6、图像简单Matlab处理（读取、显示和存储、抽取、旋转, 提 取、翻转）与应用 7、图像矩阵的基本运算（算术、关系和逻辑） 8、简单函数的M文件编程
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 x8
11、分别用中值滤波、四邻域法、八邻域法、sobel算子和prewitt算子编程实现对具有 10%的‘gaussian’噪声图像（image.tif） 的增强处理。
12、用低通滤波和高通滤波的方法编程实现图像（image.tif） 的增强处理。
13、应用Matlab实现的Huffman编码函数和Huffman译码函数编程实现图像（image.tif)压 缩处理。
4、主要掌握的内容
(1) 灰度变换中的线形、指数、对数增强方法分别具有什么增强特点？
(2)为什么对比度拉伸能够实现图像对比度增强? (3) 什么是图像灰度直方图？图像直方图反映了图像的什么特征？ (4) 直方图均衡化图像处理主要实现思想什么？他的实现过程与matlab实现程序。 (5) 直方图规定化图像处理的主要实现思想什么？掌握处理步骤与matlab实现程序。
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。
数字图像处理复习要点及答案
一、简答1、简述图像数字化的过程；如何进行量化与取样的综合选择？并说明理由。
图像数字化包括采样和量化两个过程，对于缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓；对于细节丰富的图像，应该细采样，粗量化，以避免模糊。
2、简述三基色原理。
⑴自然界中的绝大部分彩色，都可以由三种基色按一定比例混合得到；反之，任意一种彩色均可被分解为三种基色。
⑵作为基色的三种彩色，要相互独立，即其中任何一种基色都不能由另外两种基色混合来产生。
⑶由三基色混合而得到的彩色光的亮度等于参与混合的各基色的亮度之和。
⑷三基色的比例决定了混合色的色调和色饱和度。
3、简述奈奎斯特取样定理的意义。
要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高截至频率。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。
4、简述傅里叶变换频谱的分布特点与意义。
1、从分布上看，频谱中心处于屏幕中心，从中心向四周呈辐射状分布；离中心越远，频率越高，能量越小；2、中心点即直流分量点对应着图像的平均亮度；低频区域对应图像的实体细节；高频区域对应图像的边缘轮廓。
5、简述图像噪声分类与特点。
椒盐噪声的特征:出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。
高斯噪声的特征：出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。
6、简述灰度直方图的概念与特点。
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。
特点：（1）所有的空间信息全部丢失。
（2）每一灰度级的像素个数可直接得到。
7、简述直方图均衡与直方图规格化的概念。
直方图均衡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。
用以改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，将直方图的分布变成均匀分布直方图规格化:把已知直方图的图像变成期望直方图图像的过程8、列举图像平滑的主要代表算法，简述其处理原理与处理效果。
数字图像处理考试复习资料
数字图像处理考试复习资料第⼀章：图像的概念: 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。
图像处理：对图像进⾏⼀系列操作，达到预期⽬的处理。
数字图像处理的三个层次：(1)狭义的图像处理：(图像——图像的过程)指对图像进⾏各种操作以改善图像的视觉效果或进⾏压缩编码减少存储空间和传输时间等。
(2)图像识别与分析：(图像——数值或符号的过程)对图像中感兴趣的⽬标进⾏检测和测量，建⽴对图像的描述。
(3)图像理解：(图像——描述及解释)在图像处理与识别的基础上，基于⼈⼯智能和认知理论，研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来景观场景加以描述，从⽽指导和规划⾏动。
数字图像处理的特点：（1）精度⾼：对于⼀幅图像⽽⾔，数字化时不管是⽤4⽐特还是8⽐特和其它⽐特表⽰，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。
（2）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。
（3）通⽤性、灵活性强：不管是可视图像还是X光图像、热红外图像、超声波图像等不可见光图像，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，这就是计算机处理图像的通⽤性。
第⼆章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。
采样：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。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
⼀幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，⽤G表⽰。
图像数字化⼀般采⽤均匀采样和均匀量化⽅式。
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。
数字图像处理复习整理
数字图像处理复习整理灰度图像分割的依据：边缘检测法，区域生长法；依据是区域内部的灰度相似性和区域之间的灰度突变型。
2D-DHT和2D-DWT的特点？1.与2D-DFT和2D-DCT类同，都是属于可分离的正交变换。
可分离变换可以使2D变换用1D变换实现，而1D也有快速算法，可以大大减少运算量。
正交变换使得反变换中避免了矩阵求逆。
2.与2D-DCT类同，都是实函数变换。
同时，由于变换核仅取+1和-1两个值，因此变换只需进行加减法。
3.正方变换形式完全相同。
4.变换核中不存在正、余弦函数，所以用计算机计算时，不会因字长有限产生附加噪声。
5.由于是正交变换，具有很好的能量集中作用。
对图像变换后，绝大多数能量都集中在左上角。
图像增强的两个目的：改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合人或机器分析处理的形式。
使用中值滤波的注意事项：中值滤波对于椒盐噪声及干扰脉冲有很好的滤除作用，同时还能保持目标物的边缘。
因此，使用中值滤波时，要注意以下事项：1.中值滤波适合于滤除椒盐噪声和干扰脉冲，尤其适合于目标物形状是块状时的图像滤波。
2.具有丰富尖角几何结构的图像，一般采用十字形滤波窗，且窗口大小最好不要超过图像中最小目标物的尺寸，否则会丢失目标物的细小几何特征。
3.需要保持细线状及尖角目标物细节时，最好不要采用中值滤波。
同态滤波原理：图像是入射分量和反射分量的乘积，入射分量对应低频，反射分量对应高频。
图像细节主要由反射分量决定，所以通过对数运算将入射分量和反射分量转换为加性关系，再做高通滤波去除入射分量保留反射分量，最后通过指数运算还原反射分量。
一般数字图像处理要经过哪些步骤？有哪些内容？基本步骤包括：图像信息的获取，存储，处理，传输，输出，和显示。
主要内容包括：图像数字化，图像变换，图像增强，图像恢复，图像压缩编码，图像分割，图像分析和描述，图像识别。
解释马赫带效应？对于由一系列条带组成的灰度图像，其中每个条带内的亮度是均匀分布的，而相邻两条带的亮度相差一个固定值，但人的感觉认为每个条带内的亮度不是均匀分布的，而是感觉到所有条带的左边部分都比右边部分亮一些，这就是所谓的马赫带效应。
数字图像处理复习材料要点
数字图像处理复习材料要点考试题型⼀、填空题（10分，10空）⼆、判断题（5分，5题）三、名词解释（15分，5题）图像，数字图像，数字图像处理，彩⾊图像，灰度图像，⾊度，采样，量化，灰度直⽅图，直⽅图均衡化，直⽅图规定化，图像增强，图像锐化，图像复原，图像滤化，中值滤波，均值滤波，数据压缩，⽆失真编码，⼏何畸变四、简答题（20分，4题）1.RGB,HIS模型2.视觉效应（判断，填空）3.图像复原（5.3 5.4 5.5 简答，名词解释）4.第六章5.7.2 边缘检测五、计算题（50分，5题）1.平移镜像错切（作业题）2.放⼤缩⼩（作业题）3.平滑，中值滤波，均值滤波（PPT）4.哈夫曼编码（参数计算，熵，效率，编码P148）5.均衡化（第四章P69 4.1）注意：看⼀下⼩波变换怎么⽤原理第⼀章绪论1.图像：对客观存在对象的⼀种相似性的、⽣动性的描述或写真。
2.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3.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。
4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）5.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。
6.数字图像处理的主要研究内容：（1）图像的数字化：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；主要包括的是图像的采样与量化（2）图像的增强：加强图像的有⽤信息，消弱⼲扰和噪声（3）图像的恢复：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：简化图像的表⽰，压缩表⽰图像的数据，以便于存储和传输。
数字图像处理期末重点复习
1.欧氏距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的欧氏距离定义为：D e(p,q)=（x−u）2+（y−u）212。
2.街区距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D4p，q=x−u+y−v。
3.棋盘距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D8p，q=man（x−u，y−v）。
4.灰度数字图像有什么特点？答：灰度数字图像的特点是只有灰度（亮度）属性，没有彩色属性。
对于灰度级为L的图像，起灰度取值范围为[0，L-1].5.一副200×300的二值图像、16灰度级图像和256灰度级图像分别需要多少存储空间？答：由于存储一副M×N的灰度级为L 的数字图像所需的位数为：M ×N×L，其中L=2k。
二值图像，16灰度级图像和256灰度级图像的k值分别为1、4和8，也即存储一个像素需要的位数分别为1位、4位和8位。
所以，一副200×300的二值图像所需的存储空间为200×300×1/8=7.5kB；一副200×300的16灰度级图像所需的存储空间为200×300×4/8=30kB；一副200×300的256灰度级的图像所需的存储空间为200×300×8/8=60kB。
6.简述采样数变化对图像视觉效果的影响。
答：在对某景物的连续图像进行均匀采样时，在空间分辨率（这里指线对宽度）不变的情况下，采样数越少，即采样密度越低，得到的数字图像阵列M×N越小，也即数字图像尺寸就越小。
反之，采样数越多，即采样密度越高，得到的数字图像阵列M×N 越大，也即数字图像的尺寸就越大。
7.简述灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响。
答：灰度级分辨率是指在灰度级别克分辨的最小变化。
灰度级别越大，也即图像的灰度级分辨率越高，景物图像总共反映其亮度的细节就越丰富，图像质量也就越高。
数字图像处理考试整理
1、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系。
以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是直方图。
性质：灰度直方图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，即丢掉了像素的位置信息；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；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。
应用：用于判断图像量化是否恰当；用于确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量H(熵)。
图像数字化的过程：数字图像化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字化图像的过程。
具体说，就是把一幅图画分割成一个个小区（像元或像素），并将各小区灰度用整数来表示，这样便形成一幅数字图像。
小区的位置和灰度称为像素的属性。
1采样。
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。
2量化。
经采样图像呗分割成空间上离散的像素，但图像像素灰度是连续变化的，不能用计算机处理。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
3数字图像的表示。
以一幅数字图像F左上角像素中心为坐标原点，像素中心沿水平向右方向离原点的单位距离数称为列数。
图像中的每一个像素对应于矩阵中相应的元素1、图像分割：指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
图像分割的方法：按分割途径分为：（1）基于边缘提取的分割法。
先提取边界，再确定边界限定的区域。
（2）区域分割。
从图像出发，按“有意义”的属性一直的原则，确定每个像素的归属区域，形成一个区域图。
（3）区域增长。
从像素出发，按“有意义”的属性一直的原则，将属性接近的连通像素聚集成区域。
（4）分裂——合并分割。
综合利用2、3两种方法，既存在图像的划分，又有像素的合并。
为了寻求更好的分割方法，今后的主要研究方向是：提取有效的属性；寻求更好的分割途径和分割质量评价体系；分割自动化。
2、图像狭义处理着重强调在图像之间进行变换以改善图像的视觉效果：图像分析则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；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，并得出原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。
数字图像处理期末知识点3.0
数字图像处理期末知识点3.0数字图像处理1、什么是图像：定义为⼆维函数f ( x, y) , 其中，x, y是空间坐标，f ( x, y)是点（x, y）的幅值。
灰度图像是⼀个⼆维灰度（或亮度）函数f ( x, y)。
彩⾊图像由三个（如RGB, HS V）⼆维灰度（或亮度）函数f ( x, y) 组成。
2、数字图像的表⽰：⼆维离散亮度函数——f ( x, y)，x，y说明图像像素的空间坐标，函数值f 代表了在点( x, y) 处像素的灰度值⼆维矩阵——A[ m, n]9 m , n说明图像的宽和⾼。
矩阵元素a( i ，j ) 的值，表⽰图像在第i ⾏，第j 列的像素的灰度值；i , j 表⽰⼏何位置3、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4、像素的连通性：（⼀）对于具有值V的像素p和q，如果q在集合N4( p) 中，则称这两个像素是4连通的，，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，，对于具有值V 的像素p和q，如果:q在集合N4( p) 中，或q在集合N D( p) 中，并且N4( p) 与N4( q)的交集为空（没有值V 的像素）则称这两个像素是m连通的，即4连通和D连通的混合连通。
（⼆）通路：⼀条从具有坐标( x, y) 的像素p, 到具有坐标( s, t )的像素q的通路，是具有坐标( x0 , y0) , ( x1, y1 ) , . . . , ( x n , y n)的不同像素的序列。
其中，( x0 , y0 ) = ( x, y) ，( x n , y n ) = ( s, t ) ，( x i, y i ) 和( x i-1, y i-1) 是邻接的，1 ≤i ≤n，n是路径的长度。
如果( x0 , y0 ) = ( x n , y n ) , 则该通路是闭合通路。
天津科技大学《数字图像处理》期末考试复习资料
天津科技大学《数字图像处理》期末考试复习资料第一章绪论1、掌握图像的表示方法；数字图像=坐标和灰度离散化的图像可以表示为一个二维函数f(x,y),其中x∈N和y∈N表示空间(平面)坐标,而在坐标(x,y)处的幅值f∈N称为图像在该处的灰度(gray level)或强度(intensity)。
图像有高度H、宽度W和灰度级(字节)。
1)数字图像可以用矩阵(Matrix)表示：2)数字图像也可以用向量(Vector)表示：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。
图像处理的内容：图像的数字化、图像变换、图像增强、图像的恢复与重建、图像压缩与编码、图像分割。
图像处理的应用：生物医学、遥感、工业、军事、电信、公安等领域有着广泛的应用第二章数字图像处理的基本概念1、掌握图象数字化过程及数字化参数的选择及对图像影响，以及影响图像分辨率的因素；掌握空间分辩率、灰度分辩率的定义及区别、计算。
掌握黑白图像、灰度图像、彩色图像的表示形式。
数字图像化的过程：采样、量化数字化参数的选择及对图像影响：（1）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。
（2）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。
影响图像分辨率的因素：空间分辨率：定义：DPI＝Dots Per Inch=每英寸的点数报纸的的分辨率为75dpi,杂志133dpi,精致书籍2400dpi（外文）；单位尺寸能够采样的像素数。
由采样孔径与间距的大小和可变范围决定。
灰度分辨率：the smallest discernible change in gray level量化灰度所用的bit数。
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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。
（9）图像通信** 图像工程的三个层次图像理解（从图像到解释）-图像分析（从图像到数据）- 图像处理（从图像到图像）抽象程度（高—低）数据量（小—大）语义（高层、中层、低层）操作对象（符号、目标、像素）*图像分析：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。
*图像理解：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个目标的性质和他们之间的相互联系，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。
图像处理：【图像输入——（图像处理＜增强、复原、编码、压缩等＞）——图像输出）图像识别：【图像输入——（图像预处理＜增强、复原＞）——（图像分割）——（特征提取）——（图像分类）——类别、识别结果】图像理解：【图像输入——（图像预处理）——（图像描述）——（图像分析和理解）——图像解释】*数字图像处理的应用领域：通信：图象传输，电视电话等。
宇宙探测：星体图片处理。
遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。
生物医学：CT, X射线成象，B超，红外图象，显微图象。
工业生产：产品质量检测，生产过程控制，CAD，CAM。
军事：军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。
公安：现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。
档案：过期的文字、图片档案的修复和处理。
机器人视觉娱乐：电影特技，动画，广告，MTV等*数字图像处理的发展动向（1）提高精度，提高处理速度（2）加强软件研究，开发新方法（3）加强边缘学科的研究工作（4）加强理论研究（5）图像处理领域的标准化问题第二章数字图像处理基础*电磁辐射波：(1)在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电磁辐射成像。
(2)电磁辐射波包括无线电波(1m-100kn)、微波(1mm-1m)红外线(700nm-1mm) 可见光(400nm-700nm)、紫外线(10nm-400nm)、X射线(1nm-10nm)、丫射线(0.001nm-1nm)。
(3)电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电波为3X 102m其波长是可见光波长a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。
的几十亿倍；波长最短的是丫射线，波长为3X 10-17m,其波长比可见光小几百万倍。
* 太阳的电磁辐射波(1)太阳的电磁辐射波恰好主要占据整个可见光谱范围。
(2)可见光随波长的不同依次呈现出紫、蓝、绿、黄、橙(橘红)、红六种颜色，白光是由不同颜色的可见光线混合而成的。
(3)人从一个物体感受到的颜色是由物体反射的可见光的特性决定的，若一个物体反射的光在所有可见光波长范围内是平衡的，则对观察者来说显示的是白色；若一个物体只反射可见光谱中有限范围的光，则物体就呈现某种颜色。
*电磁波谱与可见光谱相关概念(1)仅有单一波长成份的光称为单色光，含有两种以上波长成份的光称为复合光，单色光和复合光都是有色彩的光。
(2)没有色彩的光称为消色光。
消色光就是观察者看到的黑白电视的光，所以消色指白色、黑色和各种深浅程度不同的灰色。
(3)消色光的属性仅有亮度或强度，通常用灰度级描述这种光的强度。
*简单的图像成像模型一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：0<f(x,y)<A0 图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以：f(x,y) 可由两个分量来表征，一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量.设i(x,y) 表示照射到观察景物表面(x,y) 处的白光强度，r(x,y) 表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A1 (2.4)0 < r(x,y) < 1对于消色光图像( 有些文献称其为单色光图像) ，f(x,y) 表示图像在坐标点(x,y) 的灰度值l ，且：l=f(x,y) (2.5)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
由式(2.4) ，显然有：Lmin < l < Lmxa (2.6)区间[Lmin , Lmax]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取Lmin 的值为0，这样, 灰度的取值范围就可表示成[0，Lmax]。
* 数字图像的表示当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像* 。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
(1) 图像的采样：对图像的连续空间坐标x 和y 的离散化。
(2) 图像灰度级的量化：对图像函数的幅值f 的离散化。
对一幅二维连续图像f(x,y)的连续空间坐标x和y的均匀采样，实质上就是把二维图像平面在x 方向和y 方向分别进行等间距划分，从而把二维图像平面划分成MX N个网格，并使各网格中心点的位置与用一对实整数表示的笛卡尔坐标(l,j)相对应。
二维图像平面上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔坐标的全体就构成了该幅图像的采样结果。
* 均匀量化：对一幅二维连续图像f(x,y) 的幅值f 的均匀量化，实质上就是将图像的灰度取值范围[0 , Lmax]划分成L个等级(L为正整数，Lmax=L-1),并将二维图像平面上MX N个网格的中心点的灰度值分别量化成与L个等级中最接近的那个等级的值。
*数字图像的表示：为了描述上的方便,本书仍用f(x,y)表示数字图像。
设x€ [0 , M-1] , y € [0 , N-1] , f € [0 , L-1]，则数字图像可表示成式(2.7)形式的一个M X N 的二维数字阵列。
每个(x,y)对应数字图像中的一个基本单元，称其为图像元素(pictureelement) ,简称为像素( pixel )；且一般取M、N 和的灰度级L 为2 的整次幂, 即：M=2~m ( 2.8 )N=2~n ( 2.9 )L=2~k (2.10)这里, m、n 和k 为正整数。
存储一幅M X N的数字图像，需要的存储位数为：b = M X N X k (2.11 )字节数为：B=b/8 (1) 空间分辨率是图像中可分辨的最小细节,主要由采样间隔值决定。
(2**) 一种常用的空间分辨率的定义*是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数),比如每毫米80线对。
另外,当简单地把矩形数字化仪的尺寸看作是“单位距离”时，就可把一幅数字图像的阵列大小MX N称为该幅数字图像的空间分辨率。
(3) 对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，景物中的细节越能更好地在数字化后的图像中反映出来，也即反应该景物的图像的质量就越高。
(4) 一幅数字图像的阵列大小(简称为图像大小)通常用MX N表示。
在景物大小不变的情况下，采样的空间分辨率越高，获得的图像阵列MX N就越大；反之，采样的空间分辨率越低，获得的图像阵列MX N就越小。
在空间分辨率不变的情况下，图像阵列M X N越大，图像的尺寸就越大；反之，图像阵列M X N越小，图像的尺寸就越小。
** 采样数( 1、2)、空间分辨率( 3)变化对图像视觉效果的影响：( 1)在图像的空间分辨率不变(这里指线对宽度不变)的情况下，采样越少，图像越小。
(2)在景物大小不变的情况下，图像阵列M*N越小，图像的尺寸越小。
( 3)随着空间分辨率的降低，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。
由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差。
** 灰度分辨率灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L 称为图像的灰度** 灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响：随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。
图中由于伪轮廓信息的积累，图像已显现出了木刻画的效果。
由此也说明：灰度分辨率越低，图像的视觉效果越差。
** 灰度直方图图像的灰度直方图，是一种表示数字图像中各级灰度值及其出现频数的关系的函数。
设一幅数字图像的灰度级范围为[0,L-1] ，则该图像的灰度直方图可定义为：h(rk)=nk (r=0,1,2, …丄-1) (2.19)其中，rk 表示第k 级灰度值，h(rk) 和nk 表示图像中灰度值为rk 的像素个数。
‡* 显示分辨率是指显示屏上能够显示的数字图像的最大像素行数和最大像素列数，取决于显示器上所能够显示的像素点之间的距离。
* 图像分辨率反映了数字化图像中可分辨的最小细节，也即图像的空间分辨率。