数字图像处理笔记整理=-=电子科大
数字图像处理笔记
第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。
数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)是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。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、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。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
科大数字图像处理复习
【复习要点比较杂，比较乱，总结得比较宽泛，需要各人筛选记忆复习】1.什么是模拟图像与数字图像，二者有什么区别？模拟图像:空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。
三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，可见物理图像。
图像上信息是连续变化的模拟量。
数字图像:用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续，以离散数学原理表达的图像，在计算机内部，数字图像表现为二维矩阵属于不可见图像。
区别：模拟图像连续可见，不便于用计算机处理,也不便于图像的储存、传输；数字图像不连续不可见。
2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？数字图像处理层次：①狭义的图像处理；②图像识别与分析；③图像理解。
区别：狭义的图像处理:主要在图像像素级上进行的，是低级处理，处理的数据量非常大，输入输出均为图像，是图像—图像的过程，如图像缩放、图像平滑、对比度增强；图像识别与分析: 通过分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述，是中级处理，输入图像，输出提取的特征，是图像—数值或符号的过程，如区域分割、边界检测；图像理解: 根据较抽象的描述进行解析、判断、决策，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处，是高级处理，输入为图像，输出为规则，是图像—描述及解释的过程，如无人驾驶，自动机器人、模式识别。
联系：随着抽象程度的提高，数据量是逐渐减少的。
具体说来，原始图像数据经过一系列的处理过程，逐步转化为更有组织和用途的信息。
在这个过程中，语义不断引入，操作对象也逐步发生变化。
另外，高层操作对低层操作有指导作用，能提高低层操作的效能，完成复杂的任务。
3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？模块组成：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。
各模块作用:图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机,数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
数字图像处理知识点总结
定小于任何其他排列形式.
矢量量化原理
第7章
矢量量化的编码就是根据一定的失真测度 在码书搜索出与输入矢量失真最小的码字的索引。
用Canny算子进行边缘检测的主要步骤
① 用高斯滤波器平滑图像 第9章
② 计算滤波后图像梯度的幅值和方向
③ 对梯度幅值应用非极大值抑制，其过程为找处图像梯度中的局 部极大值点，把其它非局部极大值点置零以得到得到细化的边 缘 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。
背景差分法 如何利用多幅运动图像构造一个 第9章 基准图像
• 找出多幅对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分为基准图像，可通过检测图像序列相邻两帧之间的变 化，保留对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分，再与下一帧的图像对比，重复上述过程，最终取得 基准图像。
• I=imread(‘原图像名.tif’); % 读入原图像,tif格式 • whos I • imshow(I) % 显示图像I的基本信息 % 显示图像
自动阈值 迭代式阈值选择算法的基本思想
第9章
• 开始时选择一个阈值作为初始估计值，然后按某种策略 不断地改进这一估计值，直到满足给定的准则为止。在 迭代过程中，关键之处在于选择什么样的阈值改进策略， 好的阈值的改进策略应该具备两个特征，一是能够快速 收敛，二是在每一个迭代过程中，新产生阈值优于上一 次的阈值。
• title(‘原图像’);
• %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后 的图像 • figure；imshow(J); • %给直方图均衡化后的图像加标题名 • title(‘直方图均衡化后的图像’) ;
（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》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。
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。
数字图像处理知识点汇总
数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。
2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。
i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。
也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。
ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。
也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。
量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。
4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。
5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。
内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。
（2）电器的机械运动产⽣噪声。
（3）元器件材料本⾝引起的噪声。
（4）系统内部电路噪声。
从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。
饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。
数字图像处理学习笔记
★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。
★数字图像：空间坐标和亮度（或）色彩都不是连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像，可用矩阵或数组描述★模拟图像：空间坐标和亮度（或）色彩都是连续变化的图像，可用连续函数表示·图像处理：对图像进行一系列的操作，以达到预期目的的技术★数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术。
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★消色物体：指黑、白、灰色物体，它对照明光线具有非选择吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，被吸收的各种波长的入射光是等量的·两种以上有色光同时照在消色物体上时，物体颜色呈加色法效应★有色物体：对照明光线具有选择吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，各种波长的入射光不等量的被吸收·当有色光照射到有色物体上时，物体的颜色呈减色法效应★图像对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。
对比度通常表现了图像画质的清晰程度。
对比度= 最大亮度/ 最小亮度相对对比度= （最大亮度–最小亮度）/ 最小亮度·图像噪声：妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素。
一般是不可预测的随机信号·特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。
另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。
★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。
★采样：将空间上连续的图形变成离散点的操作称作采样，采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数·采样孔径：圆形、正方形、长方形、椭圆·采样间隔：有缝、无缝、重叠★量化：将想素灰度转化成离散的整数值的过程叫量化·灰度级：表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级·灰度级数G：一幅数字图像中不同灰度级的个数；·数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像（像素值为0或1）、灰度图像（灰度级数大于2）和彩色图像（RGB图像）。
(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。
数字图像处理复习笔记
(1)HSI 彩色模型中, H 、S 和 I 分别代表什么?色调 H(Hue): 与光波的波长有关,它表示人的感官对不同颜色的感受,如红色、绿色、蓝色等,它也可表示一定范围的颜色,如暖色、冷色等。
饱和度 S(Saturation): 表示颜色的纯度,纯光谱色是完全饱和的,加入白光会稀释饱和度。
饱和度越大,颜色看起来就会越鲜艳,反之亦然。
强度 I(Intensity): 对应成像亮度和图像灰度,是颜色的明亮程度。
(2)CCD 线性插值的方法a.对没有采集到对应通道的像素补0,得到3个通道的图像b.对3个通道进行滤波插值 gR = fR * wR ；gG = fG * wG ；gB = fB * wB ； wR = wB = 1/4 {1 2 1, 2 4 2, 1 2 1} wG = 1/4 {0 1 0, 1 4 1, 0 1 0} (3)形态学方法:Dilation:⊕ Erosion:⊖膨胀的中心在内圈运动，侵蚀的中心在外圈运动 Openning:A ∘B=(A ⊖B)⊕BOpening 的主要功能就是把外轮廓磨得较圆滑,但也会把连接物体的细线切断开 Closing:A ∙B=(A ⊕B)⊖BClosing 的功能是:把內凹的角填起成圆弧 Application: (A ∘B)∙B(Openning to remove noise, closing to re-connect fragmented lines)Hit-or-miss transformation:Gray image:膨胀增亮度，腐蚀减亮度 图像平滑：openning + closing 边缘检测：( A ⊕B)–(A ⊖B) 增强亮度细节：f - (f ∘b) (4)频率域滤波：傅立叶变换和傅立叶反变换在实际计算中，横向为y 轴,竖向为x 轴,遇到此类计算题先跳过，检查时利用对称性质 (5)直方图均匀化直方图规定化：寻找最近的S k 的值 (6)反调和均值滤波器(7)灰度变换特性(变换之后，积分不变)(8)彩色模型转换(9)点距离Euclid Distance:sqrt(x 2+y 2)(x,y 为对应坐标轴差值);City-blockDistance:x+y;Chessboard Distance:Max(x,y) (10)集合操作Union(A ∪B); Intersection(A ∩B); Complement(A c ); Difference(A-B); (11)图像压缩coding redundancy , inter-pixelredundancy and psycho-visual redundancy. (12)彩色图像处理两种方法：per-color-component processing and Vector-based processing 。
数字图像处理-知识点总结
人眼的亮度感觉^1•图像44黑…白”(“亮S "暗”)对比参数对比度：c = Bmax/ Bmin- 相对对比度:cr = (B ・B0)/B02 •人眼壳度感觉范用① 总范I 制很宽(c = 10A 8)② 人眼适应某一环境亮度后.范闱限制适当平均亮度下：c = 10A 3/很低亮度下：c = 103•同时对比度：人服对亮喑程度所形成的“3T “白”感觉具有郴对性.即按对比度c 感觉物体亮度对比。
马赫带(Mach Band)效应：马赫带效应的出现.足因为人眼对丁图像中不同空间频率几冇不同的灵敏度.而在空间频率突变处就出 了 “欠閱“ M V “对谐” 臺观亮企S 与实际元度B 之间的关系；S = K lnB + ko人眼亮度感觉之应用：若一幅原图像经过处理・恢复后得到貳现图像•玳现图像的亮度不必等于原图像的亮度•只要保证二者的对土 度及亮度层次(灰度级)柑同.就能给人以直实的感觉. 续图像到数字图像的转化过程：迅歼忆停X (>«>«)数字|»»/(r ，7) » 采甘 ---------------- ► 锻化 —►/(»!.«)数字图像的特点：1 •信息咸大2•占用频带宽 3•像盍间相关性大 4•视觉效果的主观性大图像分类：根据图像空间坐标和輛度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像.模拟图像定空间坐标和幅度都虚 续变化的图像，而数字图像是空何坐标和幅度均用离散的数字(一般出整赏〉表示的图像。
图徐的数学表示* 一幅图像所包含的信息首先表现为光的強度(intensity) JIP 一幅图像可看成足空间各个坐标点匕的光强度I 的集合. 其普遍数学表达式为:l=f(x. y. z. A . t)式中(xw)於空间坐标.入於波长，t 肚时间• I 於光点(“Z )的强度(幅度人上式表示一幅 运动的(t)、彩色/多光谱的(入)、立体的W)图像。
西安电子科技大学数字图像处理知识点复习大纲
达
描 述
边缘线（边界）的链码跟踪/边界周长和面积求法
区域表达
空间占有数组/四叉树/骨架
第八章 目标表达和描述
1、掌握掌握目标物边界的链码表示（链码，归一化链码，微分码或差分 码， 归一化差分码或形状数，注意各种链码的特点，平移不变性？唯一 性？)、区域的四叉树描述（注意会画四叉树及其相反过程，细化）。 2、 了解图象像素间的基本关系、目标物边界的描述、目标物的区域描 述，图像的几何特征。
1、掌握图像的数据冗余、编码模型、无损压缩编码、预测编码原理及小 于3阶的最优预测器的设计；
2、了解图像压缩的原因与方法分类、保真度准则及正交变换编码原理， 小波变换编码的基本思想与特点及编码中需要解决的问题。
第七章 图像分割
1、掌握掌握图像分割的依据、边缘点检测的原理和几种常用的点检测算 子及其特点、掌握Hough变换法检测直线的原理和过程、掌握四叉树分裂 合并法的过程。 2、了解图像分割的定义和方法、边缘线跟踪的方法、门限化分割和区域 分割的原理和方法。 (注意边缘检测模板与平滑锐化模板的区别)
绪
图象处理、分析、理解三层次
图象技术
论
存储 采集
显示 通信 处理
图象 系统 构成
瞳孔/晶状体/视细胞/成象过程
人眼机理
人眼的亮度感觉及亮度对比度
亮度视觉
光的三基色/颜色三基色
亮度/色度(色调/饱和度)
颜色视觉
颜色模型(RGB/HSI)
图
(均匀/非均匀)采样和量化/分辨率变化的影响
象 基
础
邻域/连通性(连接/连通)/毗邻/ 通路/距离定义/DE距离/D4距离
点处理
方法
包括 图像求反、增强对比度、
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。
数字图像处理读书笔记
数字图像处理读书笔记本学期的数字图像处理课程已经进行了3周了，通过这3周的学习让我对数字图像处理有了一定的认知和理解。
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。
这门课程的前三章主要讲解了数字图像的目的、特点、应用和发展，图像的数字化显示与图像变换。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理是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。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理有以下几点基本特点：（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
计算机视觉基础——《数字图像处理》读书笔记之一：像素间的基本关系
计算机视觉基础——《数字图像处理》读书笔记之⼀：像素间的基本关系《数字图像处理》读书笔记，整理书中的琐碎细⼩的概念，逐渐将其消化理解。
笔记内容⼤部分摘录⾃书中内容，并加上⼀部分解释内容，便于理解。
像素间的基本关系4邻域、对⾓邻域、8邻域4邻域 (4-neighbors)坐标 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 在⽔平和垂直⽅向上的4个相邻像素，其坐标分别为 \((x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)\) ,这组像素中的每个像素距离 \ (p\) ⼀个单位距离，称为像素 \(p\) 的4邻域，⽤ \(N_4(p)\) 表⽰。
对⾓邻域 (diagonal neighbors)坐标 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 在两个对⾓⽅向上的4个相邻像素，其坐标分别为 \((x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y-1),(x-1,y+1)\)，这组像素称为像素 \ (p\) 的对⾓邻域，⽤ \(N_D(p)\) 表⽰。
8邻域 (8-neighbors)坐标 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 的4邻域和对⾓邻域合起来称为8邻域，⽤ \(N_8(p)\) 表⽰。
邻接性、连通性、区域和边界相邻像素的邻接性需根据这些像素的灰度值确定，即两个像素 \(p\) 和 \(q\) 可能在空间位置上相邻，但其像素值不在邻接性定义的灰度值像素值集合内，因此这两个像素不是邻接的。
令 \(V\) 是定义邻接性的像素值集合，考虑⼆值图像（像素的灰度值只有0和1两种数值的图像）时，如果将具有1值的像素设定为邻接像素，则 \(V=\{1\}\)。
在其他灰度级数更⼤（例如256级灰度）的图像中，集合 \(V\) ⼀般含有更多的灰度值，即 \(V\) 可能是0-255整数集合的任意⼀个⼦集。
4邻接考虑⼀个像素 \(p\)，如果像素 \(q\) 在集合 \(N_4(p)\) 中，则具有 \(V\) 中数值的两个像素 \(p\) 和 \(q\) 是4邻接的。
数字图像处理基础阅读笔记
数字图像处理基础一、物理图像的数字化理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
空间坐标（x ，y ）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。
1.图像采样图像采样是对图像空间坐标的离散化，它决定了图像的空间分辨率。
采样可以这样理解：用一个网格把待处理的图像覆盖，然后每一个小格上模拟图像的各点亮度取平均值，作为该小方格中点的值。
对一副图像采样时，若每行（横向）像素为M 个，每列（纵向）像素为N 个，则图像大小为M*N 个像素，f(x,y)表示点（x ，y ）处的灰度值，则F(x,y)构成一个M*N 实数矩阵。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(N M f M f M f N f f f N f f f y x F2.灰度量化 把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。
量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均匀量化。
分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次；均匀量化是把原图像灰度层次从最暗到最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。
当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量不一样。
量化级数越多，图像质量越好；量化级数越少，图像质量越差。
量化级数最小的极端情况是二值图像，图像出现假轮廓。
二、数字图像的表示二维图像进行均匀采样并进行灰度量化后，就可以得到一幅离散化成M*N样本的数字图像，该图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述数字图像是最直观、最简便的了。
三、数字图像处理的主要研究内容图像变换、图像增强、图像分割、图像恢复与重建、图像编码与压缩。
四、图像类型索引图像、灰度图像、二值图像、rgb图像、多帧图像序列。
数字图像处理总结汇总
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＝256KB 256KB×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。
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数字图像处理笔记整理
填空题
1一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度在[0，255]，则该图像的信息量为8(2^7<255<2^8) 2属于图像锐化处理的是：高通滤波
3属于点处理的是：二值化
A梯度锐化b二值化c傅立叶变换d中值滤波
4属于图像平滑处理的是：中值滤波
A梯度锐化b直方图均衡c中值滤波d laplacian增强
1：通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序
2：用排序后的中值取代要处理的数据即可
5用模版[-1,1]主要检测：垂直方向的边缘。
6纳滤波器通常用于复原图像
7灰度方差说明了图像的哪一个属性：图像对比度
8属于局部处理的是：中值滤波。
1于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是：色调、饱和度、亮度。
2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。
3般来说，采样间距越大，图像数据量：少，质量：差；反之亦然。
4直方图修正法包括：直方图均衡和直方图规定化两种方法。
5像压缩系统是由：编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。
6将一股灰度图像中的对应直方图的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。
7字图像处理，即用：数字计算机对数字图像进行处理。
8像数字化过程包括3个步骤：采样，量化和扫描。
9 MPEG4标准主要编码技术有：DCT变换、小波变换等。
10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。
11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。
12在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有：亮度，即原点为：黑色，三基色都达到最高亮度时则表现为：白色。
13数字图像是：图像的数字表示，像素是其最小的单位。
14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。
15图像的数字化包括了空间离散化即：采样和明暗表示数据的离散化即:量化。
16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。
17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，而对像素个数的灰度级进行缩减，从而达到清晰图像的目的。
18图像锐化的目的是加强图像中景物的：细节边缘和轮廓。
19因为图像分割的结果图像为二值图像，所以通常又称图像分割为图像的：二值化处理。
20图像增强按增强处理所在的空间不同分为空域和频域。
21常用的彩色增强方法有：真彩色增强技术，假彩色增强技术，伪彩色增强三种。
名称解释
1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。
3图像增强：通过某种技术有选择的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。
4无损压缩：可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。
5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。
6 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，则称这连个像素是8-连通的。
7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。
8像素的领域：领域是值一个像元（x，y）的邻近形成的像元集合。
即{(x=p,y=q)}p,q为任意整数，像素的四领域：像素p（x，y）的4-领域是：(x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1).
9直方图均衡化：通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像的灰度值。
10采样：对图像（x，y）的空间位置坐标（x，y）的离散化一获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。
11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。
12图像锐化：是增强图像的边缘或轮廓。
13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。
14数据压缩：减少表示给定信息量所需的数据量。
简答题：
1什么是中值滤波，有何特点?
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。
特点：它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级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。
2什么是直方图均衡化？
将原图像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像。
图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的，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，图像看起来就更清晰了。
3图像增强的目的是什么?
要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的的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异，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。
4图像锐化与图像平滑有何区别与联系？
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。
5在彩色图像处理中，常使用HIS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
6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，而图像复原需要知道退化的机制和和过程等先验知识。
7图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法？
平滑的实现方法：领域平均法，中值滤波法，多图像平均法，频域低通滤波法。
锐化实现方法：微分法，高通滤波法、
8简述直方图均衡化的基本原理
直方图均衡化的基本思想是；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，所以图像增强方法是基于图像灰度直方图。
9当在白天进入一个黑暗剧场时，在能看清并找到空座位时需要适应一段时间，试述发生这种现象的视觉原理。
人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作，它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。
即所谓的亮度适应范围。
同整个亮度适应范围相比，能同时鉴别的光强度级的总范围很小。
因此，白天进入黑暗剧场时，人的视觉系统需要改变亮度适应级，因此需要适应一段时间，亮度适应级才能被改变。
10说明一幅灰度图像的直方图分布与对比度之间的关系
直方图的峰值集中在低端，则图像较暗，反之图像较亮。
直方图的峰值集中在某个区域，图像昏暗，而图像中物体和背景差别很大的图像，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。
11简述梯度法和laplacian算子检测边缘的异同点？
梯度算子和laplacian检测边缘对应的模版分别为：
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，认为边缘是零交叉点。
相同点是都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。
12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位置上，图像中不干净点也有污点。
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的去除噪声。
13什么是区域？什么是图像分割？
区域可以认为是图像中具有相互联通、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。
14什么是图像运算，具体包括哪些？
图像的运算是之以像素点的幅度值为运算单元的图像运算，这种运算包括点运算，代数运算和几何运算。
15图像编码的基本原理是什么？数字图像的冗余表现有哪几种表现形式？
虽然表示图像需要大量的数据，但是图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息，去除这
些冗余信息可以有效压缩图像，同时也不会损害图像的有效信息。
数字图像的冗余主要表现为：空间冗余，时间冗余，视觉冗余，信息熵冗余，结构冗余和知识冗余。
16什么中值滤波？
中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某领域窗口内所有像素点灰度值的中值，中值滤波能够很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。
计算题：。