数字图像处理复习资料

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复习资料 数字图像处理

复习资料 数字图像处理

一、名词解释1.数字图像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。

2.图像锐化图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,亦分空域处理和频域处理两类。

3.中值滤波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。

4.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。

数据压缩包括有损压缩和无损压缩。

5.图像图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真,是人类社会活动中最常用的信息载体。

或者说图像是客观对象的一种表示,它包含了被描述对象的有关信息。

它是人们最主要的信息源图像根据图像记录方式的不同可分为两大类:模拟图像和数字图像6.无损压缩所谓无损压缩格式,是利用数据的统计冗余进行压缩,可完全恢复原始数据而不引起任何失真灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数,它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数,反映了图像中某种灰度出现的频率。

如果将图像总像素亮度(灰度级别)看成是一个随机变量,则其分布情况就反映了图像的统计特性,这可用probability density function (PDF)来刻画和描述,表现为灰度直方图。

7.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。

8.像素的邻域9.采样采样(sampling)其他名称:取样,指把时间域或空间域的连续量转化成离散量的过程10.像素的邻域11.细化细化是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作12.直方图均衡化它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,从而扩展像原取值的动态范围,提高了对比度和灰度色调的变化,使图像更加清晰。

(完整word版)数字图像处理期末复习资料

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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。

吉首大学【数字图像处理】期末复习资料】

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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。

*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)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】第二章数字图像处理基础取样:图像空间坐标的数字化量化值太小出现伪轮廓!取样值太小出现棋盘格!量化:图像函数值(灰度值)的数字化存储一幅M×N的数字图像,需要的存储位数为:b = M × N × k 字节数为:B=b/8优先采用4邻接空间操作:单像素操作,领域操作!第三章图像变换领域与预定义的操作一起称为空间滤波器**直方图均衡化是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。

*直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。

*在均衡过程中,原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内,故得不到增强。

*若这些灰度级所构成的图象细节比较重要,则需采用局部区域直方图均衡。

均值:平均值灰度方差:对比度第四章**同态滤波(1)灰度级动态范围很大,即黑的部分很黑,白的部分很白,而我们感兴趣的图中的某一部分灰度级范围又很小,分不清物体的灰度层次和细节。

数字图像处理复习资料

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图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字表示的图像。

数字图像处理就是利用计算机对数字图像进行系列操作,从而达到某种预期目的的技术。

数字图像处理可分为狭义图像处理、图像分析、图像理解。

图像内容随时间变化的系列图像称为运动图像,反之为静止图像。

将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。

将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

采样、量化、数字图像化间的关系:采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率越低,质量差,严重是出现像素呈块状的国际棋盘效应,反之相反但数据量大;量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高,质量越好,但数据量大,反之相反;极少情况下当图像大小固定时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况最可能的原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。

灰度直方图以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图。

直方图的性质: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,丢失了像素的位置信息;一幅图像对应唯一的灰度直方图,反之不成立;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。

熵,熵反映了图像信息丰富程度,在图像编码和图像质量评价中有重要意义。

在对输入图像进行处理时,计算某一输出图像值由输入图像像素的小邻域中的像素值确定,这种处理称为局部处理,包括图像的移动平均平滑法和空间域锐化。

图像对比度增强、图像二值化属于点处理。

傅里叶变换属于全局处理。

细化处理属于迭代处理。

图像特征包括自然特征和人工特征。

自然特征包括光谱特征、几何特征、时相特征。

人工特征包括直方图特征、灰度边缘特征等。

噪声就是妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像信息进行理解或分析的各种因素。

可分为内部噪声和外部噪声。

图像变换的目的:使图像处理问题简化;有利于图像特征提取;有助于从概念上增强对图像信息的理解。

正交变换的特点是在变换域中图像能量集中分布在低频率上,边缘、线信息反映在高频率成分上。

数字图像处理复习材料

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图像处理复习材料一、选择填空题1、采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作。

2、量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。

一般的量化值为整数。

3、采样间隔越大,图像质量越差,图像所占空间越小。

4、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.5、数字图像的描述(三种图像的颜色数目的比较)二值图像:指图像的每个像素只能是黑或白,没有中间过渡,故称为2值图像,2值图像的像素值为0、1。

灰度图像:是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息。

彩色图像:指每个像素的信息由RGB 三原色构成的图像,其中RGB 由不同的灰度级来描述。

彩色图像不能用一个矩阵来描述,一般是用三个矩阵同时描述。

6、图像输出设备:显示器、打印机、投影仪等7、一幅图像对应唯一的灰度直方图,但是多幅图像可以对应同一个直方图。

(直方图与图像之间的关系) 8、直方图均衡化后,图像亮度、对比度发生变化,颜色数目不变。

9、图像平滑使用的是低通滤波器;图像锐化使用的是高通滤波器。

10、图像平滑使用的算子(或模板):均值滤波器模板、中值滤波器模板。

图像锐化使用的算子(或模板):Laplacian 算子、Sobel 算子。

11、梯度算子是一阶微分方程,其他(Laplac ian 、Sobel 等)是二阶微分方程。

12、图像压缩算法的好坏的评价(几个等级对应的图像质量) 等级0→差;等级5→好二、填空题:1、假设图像的灰度级概率密度如图所示。

其中p 1 (z )对应于目标, p 2 (z )对应于背景。

如果P 1 = P 2 ,试求分割目标与背景的最佳门限。

解:由图可以看出p 1 (z ) = (z −1)/2,p 2 (z )=1−z /2 将其代入式P 1 = P 2, 有p 1 (z ) = p 2 (z ) ∴2121z z -=-⇒ 23=z解得最优阈值为T = 3/ 2 。

数字图像处理复习资料

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数字图像处理复习资料第1~2讲1、什么是图像、数字图像?“图”是物体透射或反射光的分布,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,是人的感觉。

图像(image)是图和像的有机结合,既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—又称数字化图像,是一种以二维数组(矩阵)形式表示的图像。

是对连续变化的空间图像做等间距抽样所产生的抽样点—像元点组成。

2、为什么进行图像处理?图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析,以满足人的视觉心里取药和实际应用或某种目的的要求。

可分为:模拟图像处理、数字图像处理、光电结合处理。

人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法,但绝大部分(约80%)是来自视觉所接收的图像信息,即所谓“百闻不如一见”。

3、数字图像基本特点(1)处理的大多是二维信息,信息量大。

(2)数字图像传输占用的频带较宽。

(3)有很多数字图像中象素间的相关性较大,冗余比较多,有利于压缩。

(4)对三维景物图像的理解一个视角的二维图像通常是不够的。

(5)数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大。

4、步骤5、与光学图像处理方法相比数字图像表示方法的优点(1)、便于计算机处理与分析:计算机是以二进制方式处理各种数据的。

采用数字形式表示图像,便于计算机处理。

因此,与光学影像处理方式相比,数字图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。

(2)、图像信息损失低:由于数字图像是用二进制表示的,因此在获取、传输和分发过程中,不会因长期存储而损失信息,也不会因多次传输和复制而产生图像失真。

而模拟方法表现的图像会因多次复制而使图像质量下降。

(3)、抽象性强:尽管不同类别的数字图像,有不同的视觉效果,对应不同的物理背景,但由于它们都采用数字形式表示,便于建立分析模型,进行计算机解译和运用图像专家系统。

6、影像几何畸变的因素遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。

数字图像处理复习资料

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一、填空题(每空1分,共10分)填空题主要是一些常见知识。

三、论述题(每小题8分,共40分)下面的内容包括简答和论述题的部分1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。

答:设退化图象为g(x,y),其傅立叶变换为G(u,v),若已知逆滤波器为1/H(u,v)则对G(u,v)作逆滤波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v) (2分)对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]以上就是逆滤波恢复图象的原理。

(2分)若存在噪声,为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。

(0.5分)①在H(u,v)=0时,人为设置1/H(u,v)的值;②使1/H(u,v)具有低同性质。

即H-1(u,v)=1/H(u,v) 当D≤DH-1(u,v)=0 当D>D(0.5分)2.直方图均衡化。

如果对一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理,那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化,处理结果会不会更好?答:1. 直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度图做某种映射变换,使变换后图像灰度的概率密度是均匀分布的,即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像,这意味着图像灰度的动态范围得到了增加,从而可提高图像的对比度。

2.处理结果与处理前结果大致相同,没有太大的变化,只是平均值稍有所变。

3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系?答:区别:图象锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图象清晰;(2分)图象平滑用于去噪,对图象高频分量即图象边缘会有影响。

(2分)联系:都属于图象增强,改善图象效果。

(1分)4.什么是中值滤波,有何特点?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.中值滤波是非线性的处理方法,在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。

中值滤波首先选一个含有奇数点的窗口W,将这个窗口在图像上扫描,把该窗口中所含的像素点按灰度级的升(或降)序排列,取位于中间的灰度值,来代替该点的灰度值。

(完整版)数字图像处理复习整理

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(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。

数字图像处理复习

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数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。

图-是物体透射或反射光的分布,是客观存在的。

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,图像是图和像的有机结合,是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。

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。

2. 数字图像处理的概念。

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,以提高图像的实用性。

3. 数字图像处理的优点。

精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高,一般情况下跨度达到10的10次方量级,从伸手不见五指到闪光灯强曝光。

3.光强度与主观亮度曲线。

P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。

(采样和量化的概念)图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、采样和量化。

采样:将空间上连续的图像变成离散点的操作 量化:将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。

采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多,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.7. 像素的相邻领域概念(4领域,8领域)。

设为位于坐标处的一个像素(x+1,y ),(x-1,y ),(x,y+1),(x,y-1) 组成的4邻域,用)(4p N 表示。

(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1),(x-1,y-1) 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域,用)(8p N 表示。

8. 领域空间内像素距离的计算。

(欧式距离,街区距离,棋盘距离) p 和q 之间的欧式距离定义为: 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离(也叫城市街区距离)定义为: t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离(也叫棋盘距离)定义为: ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算(书后练习3.2,3.9 ) 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义(k ,b )。

数字图像处理复习

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1、图像工程的三个层次。

图像处理、图像分析、图像理解2、距离计算3、描述数字图像的基本参数并说明其物理意义。

(分辨率、像素深度、图像大小)图像的空间坐标的离散化叫做空间采样,灰度的离散化叫做灰度量化。

1:分辨率:是指区分图象细节的程度,通常表示一个像素所代表的实际象元的大小,假设1个M*N数组中等间距的采样来近似一幅连续的图像大小为Lx,Ly的f(x,y).,则分辨率为Lx/M,Ly/N2:像素深度:在灰度离散的灰度量化过程中,每个离散的灰度级数为G=2k ,k称为像素深度.3:图像大小: 存储一副图象的大小所需要的位数b(单位bit), 则b=M*N*k.4、说明数字图像的亮度函数I=f(x, y, z, wavelength, t),说明可以表示的图像类型。

对于一般从客观景物的得到的图像是二维的,这种离散化了的图像可以用I=f(x,y)来表示某一具体位置(像素)的某种性质的数值。

因此我们可以根据图像内的不同位置的不同性质来利用图形。

客观世界的空间是三维的,因此我们可以利用I=f(x,y,z)来表示三维图像中的不同体素的不同性质的数值。

由于所观测的物体的某一位值得性质与电磁波的波长有关,所以可以用I=f(x, y, z, wavelength)来表示物体的某一位值的随电磁波波长而变化的某种性质的数值。

而I=f(x, y, z, wavelength, t)反映了时间的变化带来的数值的变化。

5、简述数字图像处理系统的主要组成及其作用。

硬件组成:图像输入设备、输出设备、计算机和显示器。

存储方式:(1)位映射–每个象素存为一个数据。

存储空间大,放大产生模糊;(2)向量存储(矢量存储)-- 图像内容的轮廓存储时计算量大、算法复杂。

适合图表/工程制图等,显示慢。

软件:Photoshop, mat lab, IDL, ….采集:对某种电磁波敏感的物理器件。

电磁波能-----电信号、数字化器常用的器件:显微密度计micro-densitometers、析象管image dissector、视像管光敏感的固态CCD、NTSC 30 frames/sec PAL25frame/sec、CCD 512-4096 线阵列存储:内存、帧缓存、磁盘、MO、光盘显示:电视显示器(液晶、CRT、等离子体、投影仪等)、打印机【主要组成:采集,存储,计算,显示和输出等几部分;作用:采集主要是采集数字图像;图像包含大量的信息,所以存储图像需要大量的空间,而存储器是必不可少的;计算一般是对算法的形式描述,而大多数的算法可以用软件实现;显示和输出是将处理的结果给人看的,对图像处理和分析系统来说非常的重要。

数字图像处理复习提纲

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。

数字图像处理复习资料课件

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1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值, 减少图像的噪声和细节, 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值,有效去 除椒盐噪声,保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理,减少噪声 和细节,提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息,近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势,成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络(CNN)
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一,具有平移不变性和强大的特征表达能 力,广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类,根据聚 类中心表示像素的颜色信息,实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息,将图 像分割成若干个区域,实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ,通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理,掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一,其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中,需要理解各种 算法的原理和实现方法,并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。

数字图像处理复习资料

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数字图像处理复习资料数字图像处理基础知识电磁波谱特性电磁波为横波,在真空中以光速传播,具有波粒二象性。

地物的波谱特性任何地物都有自身的电磁辐射规律,如反射,发射,吸收等特性,少数具有透射的特性,而地物的这些特性被称为地物的波谱特性。

(地物发出的波谱主要以反射太阳辐射为主。

达到地面的太阳辐射能量=反射能量+吸收能量+透射能量)常用卫星传感器CCD、MODIS、VISSR、IKONOS、TM、MSS、AVHRR、ETM、QuickBird、HRV. 数字图像的分辨率、像元、直方图、记录方式等数字图像的空间分辨率是指单位尺寸能够采集的像素。

像元是是组成数字化影像的最小单元。

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,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灰度直方图。

数字图像的记录方式有印刷和照相。

几何校正遥感图像的几何投影类型.单中心投影和多中心投影几何误差的来源传感器成像方式引起的图像变形传感器外方位元素变化的影响地形起伏引起的像点位移地球曲率引起的图像变形大气折射引起的图像变形地球自转的影响基于共线方程的几何校正共线方程校正法是建立在图像坐标与地面坐标严格数学变换基础上的(即成像瞬间像点、地面点以及传感器投影中心3点共线)基于多项式的几何校正回避成像的空间几何过程,直接对图像变形的本身进行数学模拟,把遥感图像的总体变形看作是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲以及更高次的基本变形的综合作用结果基于多项式的几何校正的步骤:1.确定校正的多项式模型2.选择若干个控制点,利用有限个地面控制点的已知坐标,解求多项式的系数3.将各像元的坐标代入多项式进行计算,便可求得校正后的坐标4.位置进行变换,变换的同时进行灰度重采样5.对结果进行精度评定辐射校正辐射误差的来源1.传感器本身的性能引起的辐射误差2.大气的散射和吸收引起的辐射误差3.地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差传感器端的辐射校正1.传感器端的畸变主要是由其光学系统,或者光电变换系统的特征所形成的在使用透镜的光学系统中,由于镜头光学特性的非均匀性,在其成像面存在着边缘部分比中心部分发暗的现象(边缘减光)在扫描方式的传感器中,光电变换系统的灵敏度造成的畸变,其校正一般是通过定期地面测定,根据测量值进行校准2.传感器端的辐射校正也称为辐射定标,是把只具有相对意义的离散亮度值转换为具有物理意义的辐亮度或反射率的过程3.辐射定标分为相对定标和绝对定标大气校正1.消除大气影响的校正过程称为大气校正2.大气对辐射的影响大气吸收大气散射3.大气纠正基于辐射传输方程的大气校正基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正利用特殊波段进行大气校正日地距离和太阳高度角校正在相同的大气条件、地表条件和传感器几何条件下,传感器接收到的辐射强度还受到大气顶层的太阳辐射强度和入射几何条件(太阳高度角)的影响太阳高度角校正:考虑太阳在地球上的相对位置的季节变化,通过这个过程,不同太阳高度角照射下的图像数据的像元亮度值,被标准化到假设太阳在天顶时的像元亮度值日地距离校正:用于标准化地球和太阳间的距离的季节变化。

数字图像处理复习资料

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第一章图像处理: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。

模拟图像:连续的,采用数字化(离散化)表示和数字技术出现之前,图像是连续的,这一类图像称模拟图像或连续图像。

连续的:指从时间上和从数值上是不间断的。

数字图像: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。

像素为元素的矩阵,像素的值代表图像在该位置的亮度,称为图像的灰度值。

数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。

图像分类:按波段多少,图像可分为单波段、多波段和超波段图像。

单波段图像在每个点只有一个亮度值。

多光谱图像上每一个点不只一个特性。

从人眼的视觉特点看,图像分为可见图像和不可见图像。

(模拟)图像分类维数:二维图像、三维图像颜色:黑白图像、彩色图像时间:静止图像、活动图像数字图像:数字图像可以理解为图像的数字表示,是时间和空间的非连续函数(信号),是为了便于计算机处理的一种图像表示形式。

它是由一系列离散单元经过量化后形成的灰度值的集合,即像素(Pixel)的集合。

数字图像处理的特点1信息量大:512×512×8bit=256KB 256KB×25帧/s=6400KB=6.25MB2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3像素相关性大:压缩潜力大4评价受人的影响大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称作图像处理。

图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。

特点:主要在像素级进行处理,处理的数据量非常大。

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,从而建立对图像的描述。

特点:是一个从图像到数据的过程,可以看作是中层处理。

图像工程的内涵可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次数字图像的处理方法根据对图像作用域的不同,数字图像处理方法可分为:空域算法和变换域算法。

数字图像处理复习资料

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数字图像处理复习资料第1章绪论第2章数字图像处理基本概念1. 解答题(1)什么叫数字图像?答:数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

(2)数字图像处理包括哪些内容?答: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;图像分析与描述;图像的识别分类。

(3)数字图像处理系统包括哪些部分?答:输入(采集);存储;输出(显示);通信;图像处理与分析。

(4)从“模拟图像”到“数字图像”要经过哪些步骤?答:图像信息的获取;图像信息的存储;图像信息处理;图像信息的传输;图像信息的输出和显示。

(5)什么叫数字图像的“空间分辨率”和“幅度分辨率”?各由数字化哪个过程决定?答:空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限;幅度分辨率是指幅度离散,每个像素都有一个强度值,称该像素的灰度,一般量化采用8。

(6)数字图像1600´1200什么意思?灰度一般取值范围0~255,其含义是什么?答:数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素;灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶,就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系,8的灰度分辨率。

(7)P42:2,3,6(直方图概念),10,112.图像的数字化包括哪两个过程?它们对数字化图像质量有何影响?答:采样;量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点,采样频率越高,还原的图像越真实。

量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值,一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级,级数越大,图像越是清晰。

3数字化图像的数据量与哪些因素有关?答:图像分辨率;采样率;采样值。

6.什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图中你可可以获得哪些信息?答: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;它可以用于:判断图像量化是否恰当;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。

数字图像处理考试复习资料

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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。

2024数字图像处理复习材料

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图像处理复习简答题1:1.图像锐化与图像平滑有何区分与联系?答:图象锐化是用于增加边缘,导致高频重量增加,会使图象清楚; 图象平滑用于去噪,对图象高频重量即图象边缘会有影响。

都属于图象增加,改善图象效果。

2.频域空间的增加方法对应的三个步骤:(平滑与锐化)答:假定原图像为f(x,y),经傅立叶变换为F(u,v),输出图像为g(x,y),则频率域锐化过程描述为:(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加,得到G(u,v) (3) 将增加后的图像再从频域空间转换到图像空间,得到图像g(x,y)。

(平滑—>低通滤波器, 锐化—>高通滤波器)3.图像数据压缩的必要性答:(1)数字图像的浩大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。

因此必需把数据量压缩。

(2)从传送图像的角度来看,则更要求数据量压缩。

在信道带宽、通信链路容量肯定的前提下,采纳编码压缩技术,削减传输数据量,是提高通信速度的重要手段 。

4.图像锐化滤波的常用方法? 答:○1以梯度值代替原来像素值;○2给定一个阈值,若梯度值小于这个阈值,则修改这个像素的灰度值,反之则保持不变; ○3给图像背景给予一个固定的灰度值; ○4给图像前景给予一个固定的灰度值;○5通过一个阈值,给图像的前景和背景分别给予不同的固定的灰度值。

简答题2 1. 图像滤波的主要目的是什么?主要方法有哪些? 2. 图像噪声有哪些主要类型,主要特点是什么? 3. 如何理解中值滤波的不变性? 4. 什么是梯度倒数加权法平滑?5. 什么是Laplacian 算子?它有哪些特征?6. 罗伯特梯度与Sobel 梯度有什么区分?7. 依据像素的梯度值生成不同的梯度图像的方法有哪些? 8. 定向检测的模板有哪些?9. 频率域滤波的主要滤波器有哪些?各有什么特点? 10.同态滤波的基本操作有哪些?简答题2(答案)1. 图像滤波可以从图像中提取空间尺度信息,突出图像的空间信息,压抑其它无关的信息,或者去除图像的某些信息,复原其它的信息。

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4、如图所示,A和B的图形完全一样,其背景与目标 的灰度值分别标注于图中,请问哪一个目标人眼感 觉更亮一些?为什么 。
B目标人眼感觉更亮一些。
两个不同亮度的目标物处于不同亮度的背景中,人 会按对比度感觉目标物的亮度对比,所以 越大, 感觉越暗,因此人感觉B要亮一些,但事实上,目 标A的实际亮度要高于B的实际亮度。
小数,经舍入后为(1 , 0),产生了位置误差
பைடு நூலகம்
。因此图像旋转以后可能会发生一些细微变化。
第三章 图像处理基本运算
线性点运算
线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述
,即 sarb
黑线: 0a1 , b0 输出对比度降低
红线: a1, b0
输出灰度不变
蓝线: a1, b0 对比度增大
45º
绿线: 0a1, b0
6、图像旋转会引起图像失真吗?为什么?
答:会。图像旋转之后,由于数字图像的坐标必 须是整数,所以,可能引起图像部分像素点的局 部改变,这时图像的大小也会发生一定的改变。
例如, 若图像旋转角 =45度时,则变换关系如
下:
xy0.07.0770x70x0 0.07.0770y70y0
以原始图像的点(1,1)为例,旋转以后,均为
图像输入设备起光电转换的作用, 将图像光学信 号转换为模拟电信号,经过A/D 转换为数字图像; 图像处理是计算机以软件方式完成对图像的各种处 理和识别;图像输出设备则是将图像处理的结果显 示或打印。
第二章 图像及其数字处理基础
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。
5、什么是灰度直方图,说明一幅灰度图像的 直方图分布与对比度之间的关系
答:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级 像元出现的频率。
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,图象对比度小,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。
第五章 图像增强
图像增强的技术方法
主要有空域处理法和频域处理法
(1)空域处理法:直接在图像所在的二维空 间进行处理,即直接对每一像元的灰度值进 行处理。
(2)频域处理法:将图像从空间域变换到频 率域对图像进行处理
使低频通过而使高频衰减的滤波器称为“低通滤波器”, 具有相反特性的滤波器称为“高通滤波器”。在图像中, 低频分量主要决定图像在平滑区域中总体灰度级的显示, 即慢变化分量;而高频决定图像细节部分,如边缘和噪声 ,即快变化分量。被低通滤波的图像比原始图像少一些尖 锐的细节部分,因为高频分量已被衰减;同样,被高频滤 波的图像在平滑区域中将减少一些灰度级的变化,并突出 过渡(如边缘)灰度级的细节部分,这样图像将更加锐化
模拟图像
数字图像 正方形点阵
具体来说,就是把一幅图画分割成如图所示一个个小区域(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。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。
一般来说,当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像,可采用如下原则:
● 对缓变的图像,应细量化,粗采样, 以避免假轮廓。
下图是一幅图像的灰度直方图。
频率的计算式为
vi
ni n
习题
1、计算图像的大小
如:一幅512×512,256个灰度级的图像,存储空间
512×512×8=2097152 bit 一幅1024×1024的24位真彩色图像 图像大小=1024×1024×3×8 比特(bit) 每帧图像为512×512彩色视频,则每秒处理的数据量(每秒25帧): 512×512×24×25 bit
2、数字图像按像素值特点可分为哪几类?并阐述各 类图像的像素值特点。
数字图像包括二值图像、灰度图像、真彩色图像和 索引图像。
二值图像仅有黑白两种颜色。灰度图像是指每个像 素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,每个 像素都是介于黑色和白色之间的256种灰度的一种 。真彩色图像中每个像素由红、绿和蓝3个字节组 成,每个字节为8bit,表示三种颜色的亮度值,这 3个字节组合可以产生1670万种不同的颜色。索引 图像的像素值是颜色表的索引值。索引颜色的图像 最多只能显示256种颜色。
3、图像数字化主要包括哪两个过程?数字化参数对 数字化图像有何影响?
图像数字化主要包括取样和量化这两个过程,其 中取样过程是使图像空间坐标数字化,而量化过 程是使图像函数值(灰度值)数字化。
取样(数字化空间坐标)过程影响着数字化图像 的空间分辨率(图像中可辨别的最小细节);而 量化(数字化灰度值)过程影响着数字化图像的 灰度级分辨率(灰度级别中可辨别的最小变化) 。
输出对比度降低, 整体变暗
线性点运算
习题
1、在一个线性拉伸变换中(公式s=ar+b ) ,当a、b取何值时,可以将灰度值分别从23 和155移到16和240?
答:由公式s=ar+b,得
{ 23a+b=16 155a+b=240 解得,a=1.7,b=-23
第四章 图像变换
所谓频域,就是由图像f(x,y)的二维傅立叶变换 和相应的频率变量(u,v)的值所组成的空间;变换 结果的左上、右上、左下、右下四个角的周围对 应于低频成分,中央部位对应于高频成分;低频 反映图像灰度发生缓慢变化的部分;而高频对应 图像中灰度发生更快速变化的部分,如边缘、噪 声等。
考试方式及成绩构成
平时成绩占10%, 大作业占20%, 考试(闭卷)成绩占70%。 题型:一、简答(6道题,每题7分,共42分)
二、分析设计(4道大题,每题2-3问,共58分)
第一章 绪论 数字图像处理设备组成
习题
1、数字图像处理系统由哪几部分组成?并说出各 部分的作用。
一般数字图像处理系统都是由图像数字化设备、图 像处理计算机和图像输出设备组成的。
● 对细节丰富的图像,应细采样,粗 量化,以避免模糊(混叠)。
数字图像分类
计算机中常使用如下类型的图像文件: 单色图像 灰度图像 真彩色图像 索引图像
图像灰度直方图
概念 一、定义
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。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灰度直方图。它是图像 的一个重要特征,反映了图像灰度分布的情况。
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