数字图像处理复习提纲
数字图像处理复习提纲 (1)
数字图像处理复习提纲一、题型1.选择题(20分)2.判断题(24分)3.简答题(24分)4.计算题(12+10+10 分)二、主要内容1.数字图像处理的概念、应用图像的分类物理图像抽象图像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。
作用(1)提高图像的视感质量(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
2.视觉感知、图像取样与量化为什么图像取样与量化大多数传感器的输出是连续电压波形为了产生一幅数字图像,需要把连续的感知数据转化为数字形式这包括两种处理:采样和量化采样:图像空间坐标的数字化量化:图像函数值的数字化3.点变换、直方图处理、平滑滤波、锐化滤波对比度问题:对比度局部或全部偏低,影响图象视觉噪声干扰问题:使图象蒙受干扰和破坏清晰度下降问题,使图象模糊不清,甚至严重失真图象增强的目的:针对图象的退化和不足,改善图象的质量以较好地满足实际的需要平滑滤波作用模糊处理:去除图像中一些不重要的细节减小噪声平滑空间滤波器的分类:平滑线性滤波器:均值滤波器统计排序滤波器(非线性滤波器):最大值滤波器,中值滤波器,最小值滤波器锐化滤波主要用途突出图像中的细节,增强被模糊了的细节印刷中的细微层次强调。
弥补扫描对图像的钝化超声探测成像,分辨率低,边缘模糊,通过锐化来改善图像识别中,分割前的边缘提取锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像尖端武器的目标识别、定位4.频域平滑滤波、频域锐化滤波频域平滑滤波思想:边缘和其它尖锐变化(如噪声)在图像的灰度级中主要处于傅立叶变换的高频部分,因此平滑可通过衰减指定图像傅立叶变换中高频成分的范围来实现频域锐化滤波5.图像退化/复原模型、噪声模型、顺序统计滤波图像退化:图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法得不完善,导致图像质量下降产生原因:光学系统像差传感器非线性畸变光学系统中的衍射运动造成的模糊大气流动效应摄影胶片的非线性高斯噪声瑞利噪声伽马噪声指数分布噪声均匀分布噪声脉冲(椒盐)噪声6.颜色空间7.图像中存在的冗余、压缩模型、变换压缩编码解码系统为什么需要图像压缩图像的数据量通常很大,对存储、处理和传输带来许多问题图像压缩的目标消除冗余数据从数学角度看,将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集数据冗余数据是用来表示信息的。
数字图像处理期末复习提纲(第一章-第七章)
考试题型:一、单选题(每题2分)例:计算机显示器主要采用哪一种彩色模型()A、RGBB、CMY或CMYKC、HISD、HSV答案为A二、判断题(每题2分,正确的打“√”,错误的打“×”)例:在连通域中的点,按照其是否与背景相邻接,可以分为内部点和外部点。
()答案×三、填空题(每空格2分)例: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【 1 】。
答案:像素在本课程中,Matlab语句imwrite(A,‘tire.tif’)的作用是【 2 】。
答案:将图像矩阵A写入图像文件tire.tif四、计算题(根据题目难度和答题时间不同,从5分至20分)例:(10分)设图像为:使用3×3的模板对其进行中值滤波处理,写出处理过程和结果.书上重难点:第一章数字图像处理绪论*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)*数字图像处理的优势(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。
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•1、图像:是物理场景或另外一个图像的表示似性的、生动性的描述或写真。
)像素:图像元素•空间分辨率:图像中可辨别的最小细节•由采样率(单位距离采样点数, ex: dpi)决定,相当于使用像素的物理尺寸来决定•灰度级分辨率:所能辨别的最小灰度级变化•用于确定表示图像的灰度级个数邻域:在给定像素附近的一像素集合•邻接:是满足相似性准则的邻域•集合S中任意像素p, 所有连接到p的像素称为S的连通组分区域R的边界是区域中像素的集合,这些像素的邻域像素有一个或多个不再R中.边缘:是由具有某些导数值(超过预先设定的阈值)的像素形成的对比度:对象的平均亮度与其周围背景的差异量.直方图:是灰度级的函数,用于统计图像中每个灰度级像素出现的个数高频提升滤波器:将一定比例的原始图像加到高通滤波器过滤后的图像的一种滤波器锐化空间滤波器:突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节的滤波器。
直方图均衡:使原直方图变换为具有均匀密度分布的直方图,然后按该直方图调整原图像的一种图像处理技术对比度拉伸Contrast stretching: 对比度拉伸 (也加正则化normalization) 是一种通过拉伸亮度的跨度范围的图像增强技术。
图像复原:即利用退化过程的先验知识,去恢复已被退化图像的本来面目(理想图像)。
图像复原的基本任务:消除模糊。
•图像复原的基本思路:先建立退化的数学模型,然后根据该模型对退化图像进行拟合。
改变像素之间的空间关系的两要素:几何变换;插值(内插)向前映射和向后映射比较:向前映射:输入像素可能映射到输出图像边界外而出现浪费多次运算漏掉像素向后映射:逐像素、逐行地产生输出图像。
因此选择向后映射实现插值算法。
•最近临域插值:也叫零阶插值:输出像素的灰度值等于离它所映射到的位置最近的输入像素的灰度值图像配准:对一幅图像F(浮动图像)寻找一个或一系列的空间变换,使其与另一幅图像R(参考图像)上对应点达到空间上的一致膨胀:使集合扩大B的反射进行平移与A的交集不为空(将结构元素中点与集合A中对应点相与,再将与的结果相或,得到对集合中一点的膨胀运算结果);♦膨胀在数学形态学运算中的作用是增加物体边界点。
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4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度( )上包含的像素数目。 A.米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16,灰度级为2的图像,像素点有()个 A.256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面:命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级,使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化:将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强:突出有用的特征,便于分析和处理。
方法:直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化:title,text, legend, label • 特殊字符:: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱:菜单栏-主页-?-image processing toolbox • 图像类型:RGB图像,索引图像,灰度图像,二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型:uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换:rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT,FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波,字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。
数字图像处理复习提纲
数字图像处理复习提纲⼀、填空题1、图像是三维场景在⼆维平⾯上的影像。
作为多媒体元素之⼀的图像,具有以下、、和⼀览性4个特点。
2、图像的数字化包括和两个过程,数字图像常⽤来描述。
3、数字图像可根据特性分为不同的类型。
静态图像可分为和。
也称为栅格图像。
其中,是由许多象素点表⽰的⼀副图像,每个象素具有颜⾊属性和位置属性。
4、位图可以分为以下、、和四种类型。
5、如果输出图像的像素值由对应的输⼊图像的像素值及邻域象像素决定,则称其为(区处理)。
若操作是在单个象素上进⾏,即输出图像的每个像素仅由相应的输⼊图像的像素值决定,则称其为点操作(点处理),或称为灰度变换。
6、灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个变换函数变成新的图像灰度。
7、常见的灰度变换⽅法有和。
8、直接灰度变换法法可以分为、、和。
9、直⽅图修正法可以分为和。
10、是指通过修改直⽅图的形状来达到图像增强的⽬的。
11、是灰度级的函数,反映了图像中每⼀灰度级出现的次数或频率。
12、的⽬的是消除噪声和模糊图像,在提取⼤⽬标之前去除⼩的细节或弥合⽬标间的缝隙。
可以在频域和空间域进⾏。
13、中值滤波可以实现图像平滑。
图像锐化可以在空间域和频率域通过⾼通滤波实现,即减弱或消除低频分量⽽不影响⾼频分量。
14、技术是通过将每⼀灰度级匹配到彩⾊空间上的⼀点,将单彩⾊图像映射为⼀幅彩⾊图像。
15、常⽤的伪彩⾊处理⽅法有:、和。
16、图像分割⼀般可基于象素灰度值的两个性质:不连续性和相似性。
17、图像分割算法可分为两类:利⽤灰度的基于边界的分割和利⽤灰度的基于区域的分割。
18、确定阈值的⽅法有:、和。
19、边缘检测可以借助微分算⼦在空间域通过来实现。
20、分⽔岭分割算法的主要⽬的就是找出集⽔盆地之间的分⽔线。
有两种基本算法:和。
21、图像的代数运算中,图像相加⼀般⽤于对同⼀场景的多幅图像求平均,以便有效降低加性噪声。
图像相减运算⼜称为图像差分运算,常⽤于检测图像中的变化及运动物体。
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数字图像复习提纲在每个像素位置上,图像的亮度被采样和量化,从而得到图像的对应点上表示其亮暗程度的整数值。
每个像素具有两个属性:位置和灰度。
位置由扫描线内采样点的两个坐标决定,在扫描的过程中被寻址的最小单元是图像元素,即像素。
它们又成为行和列。
表示像素位置上的亮暗程度的整数称为灰度。
数字化:就是模拟图像转化为数字图像的过程。
采样:图像在空间上的离散化。
量化:指将测量的灰度值用一个整数表示。
经采样所得到的像素值即灰度值,仍然是连续量。
把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量转换到离散量称为图像灰度的量化。
一幅图像中不同灰度值的个数成为灰度级。
数字图像处理:图像信息获取、图像信息存储、图像信息处理、图像信息传送、图像信息的输出和显示、图像描述、图像的理解和识别。
数字图像处理的方法 1. 空域法1) 邻域处理法—— 梯度运算,平滑算子运算和卷积运算 2) 点处理法—— 灰度处理,面积、周长、体积运算等。
2.变换域法数字图像处理系统:由计算机、图像数字化仪、图像显示设备组成。
输入图像存储输出图像存储图像显示设备终端程序库图像数字化设备处理器图像处理计算机第二章色度学基础与颜色模型(RGB、HSI)⏹(1)RGB模型RGB模型用三维空间中的一个点来表示一种颜色,如图2.5所示。
每个点有三个分量,分别代表该点颜色的红、绿、蓝亮度值,亮度值限定在[0,1]之间。
在RGB模型立方体中,原点所对应的颜色为黑色,它的三个分量值都为零。
距离原点最远的顶点对应的颜色为白色,它的三个分量值都为1。
从黑到白的灰度值分布在这两个点的连线上,该线称为灰色线。
立方体内其余各点对应不同的颜色。
彩色立方体中有三个角对应于三基色——红、绿、蓝。
剩下的三个角对应于三基色的三个补色——黄色、青色(蓝绿色)、品红色(紫色)。
⏹(2)HSI模型HSI模型是Munseu提出的,它反映了人的视觉系统观察彩色的方式,在艺术上经常使用HSI模型。
在HSI模型中,H表示色调,S表示饱和度(Saturation),I表示亮度(Intensity,对应成像亮度和图像灰度)。
数字图像处理复习提纲及答案
数字图像处理第一章:1、数字图像的基本概念?图:反射光或透射光的分布,或自身发出的能量(客观);像:人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识(主观)2、图像处理基本概念?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3、模拟图像基本概念?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,这一类图像称为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4、数字图像基本概念?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、像素基本概念?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。
7、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8、数字图像处理的主要研究内容?9数字信号处理的研究对象:一维数字信号;研究内容:数字滤波器、数字正交变换、数字编码等。
图像处理的研究对象:二维数字信号;研究内容:图像滤波器、图像正交变换、图像编码等。
数字信号处理与图像处理是紧密相关学科。
10、数字图像处理和计算机图形学关系?计算机图形学的研究对象:图形;研究内容:图形生成、透视、消隐;过程:由数学公式生成仿真图形或图像。
图像处理的研究对象:图像;研究内容:图像处理、图像分割、图像分析;过程:由原始图像处理出分析结果。
计算机图形学与图像处理是逆过程。
11、数字图像处理和计算机视觉关系?计算机视觉的研究对象:图像或图像序列;研究内容:视觉感知、图像理解;过程:由图像特征感知、识别和理解三维场景。
图像处理的研究对象:图像;研究内容:图像处理、图像分割、图像分析;过程:由原始图像处理出分析结果12、数字图像处理的主要应用、系统结构图?①遥感图像应用:资源调查、灾害监测、农林业规划、城市规划、环境保护等;②医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射线、染色体分析等;③工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智能机器人等④办公室自动化图像应用:邮政编码图像识别、OCR(字符识别系统)、自动判卷系统、各类图纸自动识别与录入系统等⑤军事公安图像应用:自动跟踪技术、指纹识别、不完整图片的复原、监控等⑥文化艺术图像应用:服装设计、照片的复制和修复、运动员动作分析等⑦图像数据传输应用:图像的存储、刻盘、互联网传输,以及其它卫星传输、无线传输等13、真彩色、假彩色、伪彩色、(简答)?真彩就是从各个角度看都能看到颜色;假彩就是有的角度看不清楚;伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像,从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异,更便于解译和提取有用信息。
【VIP专享】数字图像处理复习提纲
第一章1、数字图像的概念●数字图像是模拟图像经数字化后在空间上离散采样得到像素,各像素灰度值经量化用离散的整数值来表示,以便于计算机处理的一种形式。
●每个小块区域称作一个像素(Pixel);●像素包含两种属性:位置和灰度/亮度;●存在空间/位置和灰度/幅值的离散性。
2、数字图像处理的特点●精度高、再现性好;●处理效果可控;●处理数据量大;●处理算法时间复杂度高;●需要多种学科技术的融合。
3、数字图像处理的主要内容:●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●图像识别分类4、数字图像处理的应用●宇宙探测方面●通信方面●遥感方面●生物医学领域●工业生产中●军事公安方面●天气预报方面●考古与文物保护方面●新的应用领域第二章1、图像的两个基本属性、分辨率●数字化图像主要由采样点数与灰度级来决定。
●图像分辨率包括空间分辨率和幅度分辨率,分别由图像采样和量化决定。
2、区分颜色通常用3种基本特性:⏹辉度(又常用亮度、明度)⏹色调⏹饱和度。
●色调和饱和度合起来称为色度。
颜色可以用辉度和色度共同表示3、人眼对画面静止部分的分辨率高于活动部分,●对静止部分减少时间分辨率,而对活动部分减少空间分辨率,可以达到数据压缩的效果。
4、像素间关系:4邻域、8邻域5、彩色匹配规则●任何彩色可以用不多于三个基色配成;●混合色的光亮度等于各分量亮度之和;●人眼不能分解混合彩色的各个分量;●在某一亮度等级上的彩色匹配可适用于较宽的亮度范围;●彩色相加定律:若一彩色C1与彩色C2相匹配(同样彩色感觉),而彩色C’1与彩色C’2相混合的彩色匹配,可以如下表示:⏹[C1]=[ C2],即C1彩色与C2彩色相匹配;⏹α1[C1]+α2 [ C2],即一混合色包含α1份的[C1]和α2份的[C2]。
⏹彩色相加定律表示为:⏹若[C1]=[C2],[C’1]=[C’2]⏹则α1[C1]+α2 [C2]= α1[C’1]+α2 [C’2]6、模拟图像的数字化过程●采样:将在空间上连续的图像转换为离散采样点集的操作●量化:将采样所得像素的灰度信息离散化,用数值来表示的过程,通常采样8位256级灰度来表示。
数字图像处理复习大纲-zsj
《数字图像处理》复习大纲2014.06考试题型:选择、填空、判断、简答(理解+分析)、计算。
复习方法:(1)参照本大纲和教学课件中每章的教学目标进行复习;(2)掌握重点例题、课后作业和补充习题。
各章复习概要:第1章:1. 图像、数字图像、像素的概念和表示2. 了解有哪些不同波段、不同类型的图像?图像文件格式有哪些?3.图像工程包含哪三个层次?3-11章所学的内容分别属于哪个层次?第2章(基础):1.基本概念:采样、量化、空间分辨率、灰度分辨率,及其联系。
2.会计算图像所占存储空间大小。
3.掌握像素邻接(邻域)、连接、4-通路和8-通路、像素间距离的概念,会计算4-通路和8通路及其长度。
第3章(重点):1.空域增强技术有哪几种?其中,灰度映射方法的原理是什么?列举几种典型的灰度映射函数(会画函数曲线)。
2.图像运算(图像加、减法)的原理和作用。
3. 会计算直方图均衡化,理解其处理效果;理解直方图规定化原理和步骤。
4. 掌握空域滤波器的分类,平滑滤波器与锐化滤波器的异同点(简述),并掌握每一类代表性滤波器的原理、计算方法及其功能(包括均值、中值滤波器,Laplace、Roberts、Prewitt、Sobel算子,能给出模板算子)。
第4章:1.理解视觉感受颜色的原理,知道什么是三基色与三补色,会看色度图。
2.掌握两类彩色模型的典型代表及其特点、转换关系。
3. 理解彩色图像的处理策略。
第5章:重点掌握一维和二维离散/连续傅里叶正反变换的公式及其性质(平移定理、旋转定理、尺度定理的应用)。
第6章:1. 重点掌握理想低/高通滤波器、巴特沃斯低/高通滤波器的数学公式、其转移函数的剖面示意图及滤波效果。
2. 掌握空域技术与频域技术的关系(简述)。
第7章:1.基本概念:图像恢复、图像退化、噪声及其典型的三种概率密度函数。
2. 定性的掌握不同空域噪声滤波器对不同噪声的消除效果。
3.掌握逆滤波与维纳滤波的原理、异同点。
(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。
数字图像课程复习提纲
第二章1. 彩色的三种基本特征量的名称及其含义,色度的含义亮度:光作用于人眼时引起的明亮程度的感觉。
色调:人眼看到光时所产生的彩色感觉。
饱和度:彩色光所呈现颜色的深浅或纯洁程度。
色度:色调和饱和度合称既说明彩色光的颜色类别,又说明颜色的深浅程度。
2. RGB 模型中原点表示什么颜色,灰色在RGB 模型中是怎么表示的?原点表示黑色。
灰色的R 、G 、B 3个值相等(除了0和255)3. HIS 模型中的三个特征量分别是什么含义?色度环中角度表示什么?到圆心的距离表示什么?H 表示色调(hue )S 表示饱和度(saturation )I 表示亮度或强度(intensity ,对应成像亮度和图像灰度)角度表示H 到圆心的距离表示S4. 图像的数字化的两个步骤:采样和量化。
什么是采样,什么是量化,空间分辨率由什么决定?颜色分辨率由什么决定?采样(Sampling ):对图像空间坐标的离散化,它决定了图像的空间分辨率。
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。
5. N 位图像的说法等同于(2^N)级图像的说法6. 图像像素灰度值数据的存储容量的计算。
例如:有一幅256灰度级的图像,大小为64×64,则不压缩的情况下存储这幅图像的像素灰度值数据需_________字节。
有一幅256灰度级的灰度图像,大小为32×32,则不压缩的情况下存储这幅图像的像素灰度值数据需_________bit 。
7. BMP 文件中位图数据部分的存储格式。
例如5行3列的256级灰度图像BMP 文件的位图数据的字节为:20,30,0,0,31,0,45,0,0,57,1,0,8,100,……。
请问倒数第3行第3列的像素的灰度值什么? (1)第三章1. 图像增强方法分为哪两类?空域增强方法又分为哪两类?直方图增强属于空域增强中的哪一类方法?空域运算和邻域运算的概念。
数字图象处理课程复习提纲
复习要点一、 基本概念数字图象:数字图象就是将连续的图象在坐标空间和性质空间都离散化后所得到的图象。
灰度直方图:指图像中各种不同灰度级像素出现的相对频率.1.直方图变换有:直方图均衡化及直方图规定化两类。
2.直方图均衡化:通过对原图像进行某种变换,使得图像的直方图变为均匀分布的直方图.3典型的点运算:对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
图像平滑:一种区域增强的算法 ,平滑算法有:邻域平均法,中值滤波和边界保持类滤波等图像锐化:加强图像中景物的边缘和轮廓。
梯度锐化法、拉普拉斯算子(Laplacian )、高通滤波、Sobel 算子、Prewitt 算子、 Isotropic 算子图像编码:信息,信息量,信息熵:代表信源所含的平均信息量冗余度: 因为图像的平均码长R(x)以熵H(x)作为极限,因此可以定义冗余度r 为一般图像中存在着以下数据冗余因素:编码冗余;像素间的相关性形成的冗余;视觉特性和显示设备引起的冗余;●统计编码●预测编码●变换编码()1()H x r R x =-●混合编码 图像的压缩比是衡量压缩程度的一个指标,反映了压缩效率。
定义为图象压缩前的平均码长与压缩后的平均码长之比,边缘检测:边缘:图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合。
它存在于目标与背景、目标与目标之间。
分类:边缘分为阶跃状和屋顶状两种。
阶跃状边缘:位于两边的像素灰度值明显不同。
屋顶状边缘:位于灰度值从增加到减少的转折处。
二、基本算法空间域单点增强:1.灰度级校正:在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正,使得整幅图像能够均匀成像。
2.设理想真实的图像为 ,实际获得的含噪声的图像为 ,则有是使理想图像发生畸变的比例因子。
知道了 , 就可以求出不失真图像。
标定系统失真系数的方法:采用一幅灰度级为常数C 的图像成像,若经成像系统的实际输出为 ,则有可得比例因子:可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像灰度变换: ),(j i f ),(j i g ),(),(),(j i f j i e j i g =),(j i e ),(j i e ),(j i g c C j i e j i g c ),(),(=()()1,,c e i j g i j C -=()()(),,,c g i j f i j C g i j =线性变换方法:令原图像f (i, j)的灰度范围为[a ,b],线性变换后图像g(i, j)的范围为[a ’, b ’]。
数字图像处理复习大纲 中山学院
pr (rk
)
nk n
0 rk 1 k 0,1,2,, L 1
nk 为图像中具有灰度级 rk 的像素数,n 是图像总像素数,共有 L 级灰度。
直方图绘制与直方图均衡化函数的用法
均值滤波原理与 MATLAB 实现 1. 外部噪声,内部噪声.邻域平均法运算,模版, 2. 邻域平均法: 通过邻域内像素点求平均来去除突变的像素值,滤掉一定噪声,但变整体模糊.平
当 前 图像
固 定 背景 图 像 或 背 景模 型 图 像 或 前 一幅 图 像
差 影 运算 及 阈 值化 处 理
阈 值 化差 影 运 算结 果 图 像
分 割 、 匹 配 、 投 影 等处 理
8.
获 取 目标
第 6 章 图像的几何变换
比例缩放的 MATLAB 实现
A=imread(‘A.jpg’); %读入图像
量化后用一个字节(8bit)来表示。即 0~255 共 256 级灰度值,对应的颜色为从黑到白. 3. 量化:均匀量化和非均匀量化.一般用均匀量化.
采样列 像素
采样行
行间隔
采 样 间隔
采样、量化与图像质量的关系 当量化级数 L=2Q 一定时,采样点数 M×N 对图像质量有着显著影响采样点数越多,图像质量越
MATLAB 图像数据类型有三种: double: 实型, 64 位浮点, 占 8 个字节。 uint8: 8 位无符号整型, 占 1 个字节。 uint16: 16 位无符号整型, 占 2 个字节。
矩阵元素的引用
A(:,3)=0;
%将 A 矩阵的第 3 列元素清 0;
A(5,:)=1;
%将 A 矩阵的第 5 行元素置 1;
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
数字图像处理复习《数字图像处理及应用》复习提纲第一章数字图像处理基本概念基础1. 图像数字化过程:扫描、采样和量化。
P4-5,82. 图像的表示(1)数字图像分类及其特点(2)bmp图像文件结构(3)计算bmp文件大小(包括RGB图像、索引图像、灰度图像、二值图像)3. 图像的基本统计分析量(1)信息熵正常图像经过像素值扩散加密后,其信息熵的变化()?256级灰度图像和二值图像的最大信息熵分别是()?(2)图像直方图(灰度图像、二值图像直方图)(3)相邻像素的相关性(系数)正常图像相邻像素高度相关(一般相关系数0.5~1);置乱加密或像素值加密后的图像,相邻像素几乎不相关(相关系数≈0)。
第二章图像处理相关运算基础1. 线性点运算与非线性点运算(1)线性变换的斜率、非线性变换的曲率与对比度的关系(增强或降低对比度,反转图像);(2)掌握利用线性点运算与非线性点运算调整不同灰度值区域的像素对比度的编程与试验方法;(3)直方图修正(直方图均衡化、直方图与相貌)。
2. 代数运算(1)各种代数运算在图像处理中应用(2)两图像经代数运算后的结果有可能越界(像素值<0 ,或>255),要注意作像素值越界处理。
第三章图像几何变换(1)图像平移、缩放和旋转变换(2)什么变换需要进行像素值插值运算?插值运算方法有哪些?(邻近nearest,双线性bilinear,双三次bicubic)第四章图像频域变换1. 余弦变换(1)余弦变换特点(系数特征)、其光谱图像特点;(2)图像分块的余弦变换特点;(3)图像余弦变换的直流系数与图像分块的余弦变换的直流系数比较。
2. 小波变换(1)实数小波变换①分解后四部分的系数特点,不同分解层的近似部分的系数大小关系。
②不同小波类型,变换后的系数是不一样的。
(2)整数小波变换(提升小波)与实数小波相比的不同点:一是分解系数为整数,二是近似系数比较小。
第五章图像编码1. 图像编码基础(压缩的可能性)2. jpeg编码jpeg编码是在YUV颜色空间进行的。
数字图像处理-复习纲要.doc
《数字图像处理》复习纲要第1章引论1.数字图像、图像处理、图像分析/理解2,数字图像处理发展的基本历程和应用领域3,请列出图像处理与模式识别的10个具体应用例子4.请给出图像处理与模式识别系统结构框图第2章图像与成像系统1.图像获取(数字化)2.数字图像的描述()3.理解灰度图像和彩色图像的关系4.理解RGB空间和YUV、HSI空间的关系。
以及YUV、HIS的优点是什么?第3章图像处理中的正交变换1.离散傅里叶变换,DCT变换基本公式(2维)2.请写出下面变换的数学表达式:ID CFT, 2D CFT, ID DFT, 2D DFT, ID DCT3.计算:x(0)=l,x(l)=2,x(2)=3 三点的DFT (多项式表达)x(0,0)=l,x(0, 1)=2, x(l,0)=3, x(l, 1)=4 四点的DFT (多项式表达)4.理解傅里叶变换,DCT变换,小波变换的可分离性。
5.说明图像小波变换的优点。
6.Gabor变换与傅立叶变换的关系。
第4章图像增强1.什么是直方图,直方图修改(灰度变换)的作用是什么?2.什么是直方图均衡,直方图规定,它们的作用是什么?3.图像平滑与图像锐化的区别(它们都是图像增强的方式,平滑主要是去除噪声,而锐化是增强边缘)4.什么是邻域平均、什么是中值滤波。
(会计算)5.图像平滑的方法有哪些?邻域平均、中值滤波(空域),低通滤波器(频域)6.了解图像的锐化包括一阶、二阶微分。
了解哪些算子是一阶,那些是二阶一阶导数/梯度算子(Roberts, Sobel, Prewitt)、二阶导数Laplacian算子:各自主要特征、优缺点、主要作用、怎么运用。
以及这些算子(Prewitt, Roberts, Laplacian)的形式是什么?7.图像锐化包括使用算子(空域),以及高通滤波器(频域)。
8.理解高、低通滤波器的特点。
9.掌握什么是同态滤波,要求画出框图。
10.什么是伪彩色图像处理。
数字图像处理复习提纲(1)
数字图像处理复习提纲(1)1.基本的图像处理和分析系统组成和图像处理和分析模块具2.有哪些主要功能。
图1.3.1 p4 功能:数字图象采集、数字图像显⽰、数字图像存储、数字图像通信3.图像数字化过程包含哪些步骤,每个步骤对图像质量和数据量有什么影响。
步骤:采样、量化。
采样:是将空间上连续的图像变成离散点的操作,将图像分裂成离散的像素,采样间隔越⼩,所得的图像像素越多,图像质量越好,但数据量⼤。
量化:将像素灰度转换成离散的整数值的过程,量化等级越多,所得的图像层次越丰富,灰度分辨率越⾼,质量越好,但数据量⼤。
(采样间隔⼤会出现国际棋盘效应;量化等级低会出现假轮廓现象)4.量化深度与数据量和灰度等级之间的关系。
量化深度越深,所得的图像层次越丰富,灰度分辨率越⾼,质量越好,但数据量越⼤。
5.图像平滑和锐化⽅法可以从空间域和变化域上进⾏,主要有哪些⽅法?图像平滑:局部平滑法、超限像素平滑法、灰度最相近的K个零点平均法、梯度倒数加权平滑法、最⼤均匀性平滑、有选择保边缘平滑法、空间低通滤波法、多幅图像平均法、中值滤波。
图像锐化:梯度锐化法、laplacian增强算⼦、⾼通滤波法。
6.图像分割⽅法有哪⼏种?基于边缘提取的分割法;区域分割;区域增长;分裂—合并分割7.图像有损编码的保准度准则有哪2类,为什么要分别⽤采⽤这两类保准度准则评价压缩编码?客观保真度准则、主观保真度准则。
尽管客观保真度准则提供了⼀种简单、⽅便的评估信息损失的⽅法,但很多解压图像最终是供⼈观看。
对具有相同客观保真度的不同图像,在⼈的视觉中可能产⽣不同的效果。
这是因为客观保真度是⼀种统计平均意义下的度量准则,对于图像中的细节⽆法反映出来,⽽⼈的视觉能够察觉出来,这种情况下,⽤主观的⽅法来测量图像的质量更为合适。
8.造成⼏何误差的原因有⼏类?各有什么特点?①图像在获取过程中,由于成像系统本⾝具有⾮线性、拍摄⾓度等因素的影响,会使获得的图像产⽣⼏何失真。
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第一章1、What is an image?An image may be defined as a two-dimensional function,f(x,y),where x and y are spatial (plane) coordinates,and the amplitude of f at any pair of coordinates (x,y) is called the intensity or gray level of the image at that point. Image:A reflection from real world with infinite details ,Usually two- or three-dimensional2、What is a digital image?When x,y,and the intensity values of f are all finite, discrete quantities有限的离散量.digital image:An image which is“discretized离散,”Two-dimensional collection of light intensity values光强度值(or gray values灰度值) 。
Matrix矩阵, two-dimensional function 二维函数3、What is digital image processing?The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer.digital image processing: deals with the manipulation and analysis of pictures by a computer.4、pixel is the term used most widely to denote the elments of a digital image5 Important steps in a typical image processing system(Fundamental steps in digital image processing )Image Acquisition图像采集→Image filtering and enhancement图像滤波和加强→Segmentation分割→Feature selection 特征提取→Representation & description描述→Object recognition对象识别第二章1、Gray level:denote monochromatic intensity.表示单色强度2、Three basic quantities to describe the quality of a chromatic(有颜色的,彩色的)light source:Radiance(辐射)is the total amount of energy that flows from the light source.源自于光源的总能量Luminance (measured in lumens (lm))(流明)Gives a measure of the amount of energy an observer perceives from a light source.Brightness (亮度)Embodies the achromatic notion of intensity.体现了无色的强度概念3、空间分辨率和灰度分辨率的概念A widely used definition of spatial resolution空间分辨率is simply the smallest number of discernible line pairs per unit distance.Gray-level resolution 灰度分辨率:similarly refers to the smallest discernible change in gray level.5、Distance measures距离测量Euclidean distance欧氏距离De(p,q)=[(x-s)2+(y-t)2]1/2D4 distance(also called city-block distance)between p and q is defined as D4(p,q)=|x-s|+|y-t|D8 distance (also called chessboard distance)棋盘距离between p and q is defined as D8(p,q)=max(|x-s|,|y-t|)6、Sampling(采样): digitize the coordinate valuesQuantization(量化): digitize the amplitude values7、Adjacency(邻接性)(1)4-adjacency: p and q with intensity from V and q is in N4(p)(2)8-adjacency: p and q with intensity from V and q is in N8(p)(3)m-adjacency(mixed adjacency): p and q having intensity from V andq is in N4(p), or q is in ND(p) and N4(p) N4(q) has no pixels whose values are from V第三章1、Spatial domain(空域)refers to image plane itself,and image processing methods in this category are based on direct manipulation of pixels in an image.Frequency Domain (频域)Based on modifying the Fourier transform of an image.3、Border Processing边界处理Limiting the excursions of the center of the mask to be at a distance no less than (n-1)/2 pixels from the border. Padding the image by adding rows and columns of 0’s, or padding by replicating rows or columns.用边缘复制补在图像之外4、Smoothing Spatial Filters平滑滤波Smoothing filters are used for blurring(模糊)and for noise reduction(降噪).The output (response) of a smoothing, linear spatial filter is simply the average of the pixels contained in the neighborhood of the filter mask.Order-Statistics(nonlinear)Filters顺序统计滤波Order-statistics filters are nonlinear spatial filters whose response is based on ordering (ranking) the pixels contained in the image area encompassed by the filter, and then replacing the value of the center pixel with the value determined by the ranking result.Sharpening Spatial Filter锐化滤波5、First-Order Derivative傅里叶变换一阶特性:①Must be zero in flat segments (areas of constant gray-level values).②Must be nonzero at the onset of a gray-level step or ramp.③Must be nonzero along ramps.Second-Order Derivative 傅里叶变换的二阶特性①must be zero in flat areas;②must be nonzero at the onset and end of a gray-level step or ramp;③must be zero along ramps of constant slope.第四章1、the important characteristic that a function(傅里叶变换特征):express in either a Fourier series or transform,can be reconstructed (recovered) completely via an inverse process ,with no loss of information.二维离散公式:2、Some basic properties of frequency domain :频域特性1)The slowest varying frequency component(u=v=0) corresponds to the average gray-level of an image .2) Move away from the origin of the transform result,the low frequencies correspond to the slowly varyingcomponents3)Move away further,the higher frequencies correspond to faster an faster gray-level changes:edges,noise3、Basic steps of filtering in frequency domain频域滤波基本步骤1) Multiply the input image by (-1)(x+y) to center the transform,2)Compute F(u,v), the DFT the image from .3) Multiply F(u,v) by a filter function H(u,v).4) Compute the inverse DFT of the result in .5) Obtain the real part of the result in .6)Multiply the result in by (-1)(x+y) .4、低通滤波和高通滤波器的概念Lowpass filter: a filter attenuates high frequencies while “passing”low frequencies.Highpass filter:a filter attenuates low frequencies while “passing”high frequencies.5、Homomorphic Filtering 同态滤波基本步骤(照射分量对应慢变换,反射分量对应快变换)1)illumination component of an image generally is characterized by slow spatial variations, while the reflectance component tends to vary abruptly particularly at the junctions of dissimilar objects.2)These characteristics lead to associating the low frequencies of the Fourier transform of the logarithm of an image with illumination and high frequencies with reflectance.3)Although, these associations are rough approximations, they can be used to advantage in image enhancement.6、Fourier series: any periodical function can be expressed as the sum of sines and/or cosines of different frequncies, each multiplied by a different coefficent7、Fourier transform :functions that are not periodical can be expressed as the integral of sines and/or cosines multiplied by a weighing function(4) 编写一个函数计算数字图像直方图; 1)创建函数h : function h=hist(x,N) [m,n]=size(x); h=zeros(1,N); x=double(x); for i=1:m for j=1:n h(x(i,j)+1)=h(x(i,j)+1)+1; end end 2)算法代码:(Untitled6.M ) a=imread('F:\Border Collie.jpg'); a=rgb2gray(a); b=hist(a,256); bar(b); figure,imhist(a);第五章1、A model of the image degradation/restoration process图像退化/恢复的基本模型2、Estimation of noise parameters(估算噪声参数)(1)Periodic noise —Observe the frequency spectrum(2)Random noise with unknown PDFs1)Case 1: imaging system is available ——Capture images of “flat” environment2)Case 2: noisy images available⏹Take a strip from constant area⏹Draw the histogram and observe it⏹Measure the mean and variance3、各种滤波器:(1)Order-statistics filters1) Midpoint filters:it works best for randomly distributed noise(随机噪声),like Gausssian or uniform noise.2)Alpha-trimmed mean filters:the alpha-trimmed filters is useful in situation involving multiple types ofnoise,such as a combination of salt and pepper noise and Gaussian noise.3)Max/min filters:The filter is useful for finding the darkest points in an image.Also it reduces salt noise as aresult of the min operation.4)Median filters: particularly effective in the presence of impulse noise, also called salt-and pepper noise becauseof its appearance as white and black dots superimposed on an image.(2) mean filter1)Harmonic mean filter(谐波均值滤波):The Harmonic mean filter works well for salt noise ,but fails for forpepper noise.It does well also with other types of noise like Gaussian noise.2)Contra-harmonic mean filter (逆谐波均值滤波):when Q=-1, it refers to Harmonic mean filter; when Q=0, itrefers to Arithmetic mean filter ; when Q>0, it can eliminate pepper noise ; when Q<0, it can eliminate salt noise ;3)Arithmetic mean filter(几何均值滤波器)4)Geometric mean filter(算术均值滤波器)第六章1、RGB: the three colors: red(R), green(G)and blue(B)are referred to as primary colors of human vision.Three characteristics to distinguish colors:1) Brightness(亮度): embodies the achromatic notion of intensity.2) Hue (色调): represent dominant color as perceived by an observer.3)Saturation(饱和度): proportion to the amount of white light added2、secondary colors二次色:Magenta(品红)=red+blue Cyan(青色)=green+blue Yellow=red+green3、CMYK:Magenta , Cyan , Y ellow , Black4、HSI:HSI format Where I stands intensity, or brightness. H and S denote Hue and Saturation, respectively.5、pseudo-color(伪彩色):assigning a color to a particular monochrome intensity or range of intensity6、Chromaticity(色度): hue ans saturation taken together4、最近邻域内插Nearest neighbor interpolation(1)利用最近邻域内插算法实现数字图像的放大和缩小。