数字图像处理复习资料

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数字图像处理总复习

各类频域滤波器处理一空域点处理直方图处理方法直方图均衡化直方图规定化直方图处理方法是以概率论为基础的2223原始图象f可以通过各种非线性变换曲线将该灰度范围变换到区间a24图象lena的直方图均匀后图象lena的直方图原始lena图象直方图均匀后的lena图象25二图象中噪声的剔除1领域平均法与邻域的范围有关范围越大图像越模糊
28
各类模板运算的本质
对g(0,0)而言,是一个1×1的图像和一个3×3的图像做卷积(M,N=3+1-1). 依此类推,模板操作的本质是图像各像素通过h(x,y)的响应的叠加(线性系统的叠加原理,h(x,y)是一位置不变系统).
1 31 31 g ( x, y ) = f e ( x, y ) * he ( x, y ) = ∑∑ f e (m, n)he ( x m, y n) x = 0,1,2; y = 0,1,2 3 × 3 m =0 n =0
f 2 f 2 G [ f ( x , y )] = + y x
1/ 2
G
[
f
( x , y )]
=
f x f y
θ = arctan
f y
f x 27
2,一阶梯度算法
单方向的一阶梯度算法示例各向同性的一阶梯度算法交叉梯度算法(Roberts梯度算法) 二阶梯度算法 3,二阶梯度算法 Sobel算法 Prewitt算法各类算法均基于模板运算

数字图像处理复习材料

简答题1：

1．图像锐化与图像平滑有何区别与联系？

答：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；

图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。

都属于图象增强，改善图象效果。

2．频域空间的增强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)。

（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）数字图像的庞大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。因此必须把数据量压缩。

（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、通信链路容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量，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给图像背景赋予一个固定的灰度值；

○4给图像前景赋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赋予不同的固定的灰度值。

简答题2

图像滤波的主要目的是什么？主要方法有哪些？

图像噪声有哪些主要类型，主要特点是什么？

如何理解中值滤波的不变性？

什么是梯度倒数加权法平滑？

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根本容：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根底

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、军事情报侦察和准确制导中广泛应用

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

*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。

数字图像处理复习整理

第一章

1，什么是图像，模拟图像处理和数字图像处理主要区别。

图像是对客观对象的一种相似性的，生动性的描述或写真。

模拟图像：空间坐标和亮度（或色彩）都是连续性变化的图像；数字图像：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。

利用光学，照相机方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理，精度不高，稳定性差，设备笨重，操作不方便和工艺水平不高；利用计算机对数字图像进行系列操作称为数字图像处理，或计算机图像处理。

2，数字图像处理由哪些模块组成。

狭义图像处理图像分析图像理解

3，数字图像处理的应用

生物医学航空遥感工业应用军事公安其他

第二章

1，什么事图像对比度

图像中最大亮度与最小亮度之比

2，数字图像处理包括哪两个过程？对质量有何影响？数字图像的数据量和哪些因素有关？

采样量化

采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现棋盘格效应。采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量越好，但数据量大；量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大。量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差。会出现伪轮廓现象。

采样间隔量化等级

3，连续图像f(x,y)与数字图像I(r,c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？

答：f(x,y)表示二维图像在空间（x,y）上的幅值，数字图像I(r,c)表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。I(r,c)是通过对f(x,y)抽样和量化得来的。f(x,y)各量是连续的，I(r,c)各量是离散的。

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

数字图像处理复习资料

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。正交变换应用在图像增强、图像恢复、特征提取、图像压缩编码和形状分析等方面。图像增强的目的：采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图的一种方法。直方图规定化（直方图匹配）是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。为抑制噪声、改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术，假设图像由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的，则可用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替原来的灰度值，实现图像的平滑。非加权邻域平均，算法简单，处理速度快，但在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处，邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。超限像素平滑法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也有效，缺点同上。空间低通滤波法是应用模版卷积方法对图像每一个像素进行局部处理。中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法，对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊，但对点、线等细节较多的图像却不太合适。图像锐化是通过微分使图像边缘突出、清晰。剃度锐化法。Laplacian增强算子特点：由于灰度均匀的区域或斜坡中间为0，Laplacian增强算子不起作用；在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”，而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”，

数字图像处理复习资料

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≤D

H-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）

数字图像处理复习资料汇总

概述

数字图像处理是计算机图形学、计算机视觉等领域的重要基础，具有广泛的应用。本文将汇总一些数字图像处理的复习资料，帮助读者复习和了解数字图像处理相关知识。

参考书籍

•《数字图像处理（中文版第四版）》：该书是国际上最著名的数字图像处理教材之一，对数字图像处理的基础概念、方法和应用等进行了系统的介绍，并配有大量的图例和算法实现，适合初学者和进阶者阅读。

•《数字图像处理与计算机视觉：Python实现》：该书介绍了数字图像处理和计算机视觉的基本模型、算法和编程技巧，并采用Python语言进行实现，旨在帮助读者了解和掌握数字图像处理和计算机视觉的实现方法。

知识点总结

图像预处理

•图像二值化：将图像转换为二值图像，即将图像的像素值转换为0或1，以便于后续处理。

•图像平滑：使用滤波器对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声和细节。

•图像增强：采用各种方法对图像进行增强，以改善图像的视觉效果。

•图像分割：将图像分割成多个单独的区域，以便于后续处理和分析。

基本算法

•离散傅里叶变换（DFT）：将信号从时域转换到频域，以便于对信号的频域特征进行分析和处理。

•滤波算法：分为低通滤波和高通滤波两种，用于图像平滑和增强。

•边缘检测：通过检测图像中像素值的变化和斜率信息，找到图像边缘的位置和方向。

•形态学处理：包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等操作，用于图像分割和形态学分析。

应用技术

•目标检测：通过分析图像中的目标，提取出目标的特征并进行分类，实现对目标的检测和跟踪。

•面部识别：利用图像处理技术对面部进行特征提取和匹配，实现面部识别和验证。

数字图像处理复习资料

累计直方图Sk 均衡后的灰度级Tk 0.19 1
均衡后的纵坐标值 0.19
原灰度级k （横坐标值） 0 1 2
频率 (纵坐标值） 0.19 0.25 0.21
累计直方图Sk 均衡后的灰度级Tk 0.19 0.44 0.65 1 3 5
均衡后的纵坐标值 0.19 0.25 0.21
3
4 5 6 7
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。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。
空域滤波
图像平滑

均值滤波
均值滤波是指将当前像元的窗口中所有像元灰度的平均值作为当前像元的输出值。

中值滤波中值滤波是指将当前像元的窗口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。特点：它是一种非线性的图像平滑法，它对椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

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

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。

数字图像处理复习资料

填空：

1、图像数字化技术过程（采样）（量

化）

2、位图的格式（线画稿）（灰度图像）

（索引颜色图像）(真彩色图像) 3、图像的几何特征（位置与方向）

（周长）（面积）(长轴与短轴)(距

离)

4、图像与灰度值的关系是（多对一）

5、matlab函数imread（）imwrite（）

imshow（）imrotate（）imnoise

（）

名词解释

1、数字图像

数字图像又称数码图像或数位图像，是将模拟图像数字化，以数字格式存储图像数据，将图像以有限数字数值像素表示。

2、数字图像处理

数字图像处理就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论和方法和技术。

3、灰度直方图

直方图是灰度级的函数它反映了图像中每一灰度级出现的次数（该灰度级的像素数）或者频率（该灰度级的像素数与图像总像素数之比）。对数字图像，直方图可以表示为：Pr（rk）=nk/n k=1,2,3…L-1

n是一幅图像的像素总数，L是灰度级的总数目，rk表示第k个灰度级，nk 为第k个灰度级对应的像素数，Pr（rk）表示该灰度级出现的频率。

在直角坐标系中做出rk和Pr（rk）的关系图形，即为该图像的直方图。

4、图像噪声

图像在获取、存储、处理、传输过程中，会受到电气系统和外界干扰而存在一定程度的噪声。

按产生原因分外部噪声和内部噪声

按统计特性分平稳噪声和非平稳噪声按噪声与信号之间关系分加性噪声和乘性噪声

问答

1、数字图像处理的目的和主要内容

目的：

一、提高图像的视感质量，已达到

赏心悦目的目的。

二、提取图像中所包含的某些特

征或者特殊信息。

数字图像处理复习资料

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=6.25MB

2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。

数字图像处理考试复习

1图像的数字化—采样概念

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

由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。

一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。

2.图像的数字化—采样间隔

采样时的注意点是：采样间隔的选取。

采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。3.图像的数字化—采样指标分辨率

分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。

单位：像素/英寸，像素/厘米

（如：扫描仪的指标300dpi）

分辨率或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。

单位：像素*像素

（如：数码相机指标30万像素（640*480））

4.图像的数字化——量化概念

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

充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0 ~ 255的整数来描述“从黑到白”。

在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象

5.量化可分为均匀量化和非均匀量化。

均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。

非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小6.一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率

7．数字图像的灰度直方图——定义

灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。有两种表示形式图形表示形式

横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。

组表示形式

数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。

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。

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。