图像处理考试补充复习课程
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直方图规格化：是修改图像的直方图，使得它与另一幅图像的直方图匹配或具 有一种预先规定的函数形状。其目的在于突出感兴趣的灰度范围，从而改变图 像质量。
5、常用的空域平滑方法及其特点？ 中值：中值滤波是一种非线性滤波方法，就是用一个含有奇数个点的滑动窗口，将 窗口正中的那个值用窗口内各点的中值来代替。在一定条件下，可以克服线性滤波 器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效，但是对 于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波方法。中值滤 波还具有对某些输入信号中值滤波不变性。
3）数字图像中各个像素之间是不独立的，其相关性很大。在电视
画面中，同一行中相邻的像素或相邻两行之间的像素，其相关系数 可达到0.9，相邻两帧之间相关性更强。 4）处理后的数字图像是需要给人观察和评价的，因此受人的因数 影响较大。
第二章
1、了解傅里叶变换条件？ 狄里赫利条件：有限间断点、有限极点、绝对可积。
3、了解图像数字化量化技术分类？ 量化技术分为非均匀量化和均匀量化。
4、掌握简述数字图像信息的特点？ 1）信息量很大。例如一帧电视图像取512X512个像素组成，其灰度 级用8bit的二进制来表示。则有256个灰度级，那么一帧数据图像的 信息量即为512X512X8bit。所以数据量是很大的。 2）数字图像占用的频带较宽。与语言信息相比，占用频带要大几 个数量级。如电视图像的频带为5-6M，语言信息的带宽仅为4K左 右。
F(u,v)= ?∞f(x,y)e?j2π ux+vy dxdy 二维傅立叶变换逆变换：
f(x,y)= ?∞F(u,v)ej2π ux+vy dudv 二维离散傅立叶变换: ?j2π(+?1N?1MN 其中F(u,v)=MN Mx=0 y=0f(x,y)e1uxvy∞∞u=0,1,……,M-1 v=0,1,……,N-1 二维离散傅立叶变换逆变换：
图像数字化：计算机所能处理的信息必须是数字信号，而我们得到的照片、图纸 或景物信息都是连续信号，为此必须对连续信号进行抽样和量化，即进行数字化 处理，此处理过程就是图像数字化。
分辨率：采样所获得的图像的像素的总数的多少。反映了数字化图像中可分辨的 最小细节。映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
第一章 1、图像、数字图像处理、图像数字化、分辨率、灰度图像和彩色图像的概念？ 图像：光线照在物体上其透射或反射光的分布就是图，而人的视觉系统对图的接 收在大脑中形成的印象或认识就是像，前者是客观存在，后者是人的感觉，图像 就是二者的结合。
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 如硬件所需要的数字图像的过程。利用计算机对数字图像进行（去除、增强、复 原、分割、特征提取、等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。
线性变换是将灰度范围线性拓展，有效的增强图像的对比度，改善图像的视觉 效果。线性变换时，在a=c=0情况下，当K=1是图像不变，当k>1时表示图像均匀 变亮，k<1时表示图像均匀变暗。 4、直方图均衡化、规格化的定义及其计算？ 直方图均衡化：也叫直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布改变成均匀 分布的的直方图，然后按均衡直方图修正源图像。直方图均衡化，是像素的灰 度值的动态范围最大，增强了图像的整体对比度，图像看起来更清晰了。
?1f(x,y)= Mu=0j2π(+?1MN 其中 NF(u,v)ev=0uxvyx=0,1,……,M-1 y=0,1,……,N1
3、熟悉二维傅里叶变换性质？（比例性质、空间位移、频率位 移、共轭对称性、平均值）
（1）线性性质：af1(x,y)+-bf2(x,y)<===>aF1(u,v)+-bF2(u,v) （2）比例性质：f(ax,by)<===>(1/ab)F(u/a,u/b) （3）可分离性： ?1?j2πux/N N?1?j2πvx/N<一>F(u,v)=N N 其中u=v=0,1,……,N-1
灰度图像：每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述图像，它只有亮度信息， 没有颜色信息。 彩色图像：图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量， 每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为彩色。
2、了解色彩三要素？ 色调：色调是指感知到的色彩。
：亮度代表觉察到的光源能量。
饱和度：饱和度度量色彩是指被白光冲淡的程度，产生淡黄色、深 紫色等描述。
2、会计算一维、二维连续信号的傅里叶变换？ 一维傅立叶变换：
?j2πuxf(x)为连续可积函数，其傅立叶变换定义为:F(u)= f(x)edx。 ?∞+∞ 一维傅立叶变换其反变换为：f(x)= 2π F(u)ej2πxudu. ?∞ 1+∞ 一维离散傅立叶变换: 1?1?j2πux/N正变换公式为：F(u)= N 其中u=0,1,...N-1。 x=0f(x)eN ?1j2πux/N逆变换为：f(x)= N 其中x=0,1,...N-1。 u=0f(x)e 二维傅立叶变换：
x=0ey=0f(x,y)e1 1?1j2πux/N N?1j2πvx/N<二>f(x,y)= N u=0ev=0F(u,v)eN （4）空间位移：f(x-x0,y-y0)<===>F(u,v)e?j2π(ux0/M+vy0/N) （5）平移性质： <一>频率位移：f(x,y)ej2π(ux0/M+vy0/N)<===>F(u-u0,v-v0) <二>图像中心化：当u0=M/2和v0=N/2时，f(x,y)(?1)x+y<===>F(u-
M/2,v-N/2) （6）共轭对称性：F ?(u,v)=F (-u,-v)或f?(x,y)= F ?(?u,?v) 4、了解拉格尔函数的基本知识？
第三章 1、熟悉图像对比度、直பைடு நூலகம்图的概念？ 图像对比度：是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同层级的测量， 即指一幅图像灰度反差的大小。
直方图：直方图是表示图像灰度分布的统计图表，它反映了图像灰度分布的统 计特性。数字图像的直方图是一个离散函数，他表示数字图像中每一灰度与其 出现的概率之间的统计关系。 2、图像增强的概念？ 图像增强是指不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的部分加以处理，突 出有用的图像特征，故改善后的图像不一定要去逼近源图像的一类图像改善方 法。如提取图像中的目标轮廓、衰减各类、将黑白图像转为彩色图像等。 3、掌握图像灰度的线性变换？ 灰度变换可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。
5、常用的空域平滑方法及其特点？ 中值：中值滤波是一种非线性滤波方法，就是用一个含有奇数个点的滑动窗口，将 窗口正中的那个值用窗口内各点的中值来代替。在一定条件下，可以克服线性滤波 器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效，但是对 于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波方法。中值滤 波还具有对某些输入信号中值滤波不变性。
3）数字图像中各个像素之间是不独立的，其相关性很大。在电视
画面中，同一行中相邻的像素或相邻两行之间的像素，其相关系数 可达到0.9，相邻两帧之间相关性更强。 4）处理后的数字图像是需要给人观察和评价的，因此受人的因数 影响较大。
第二章
1、了解傅里叶变换条件？ 狄里赫利条件：有限间断点、有限极点、绝对可积。
3、了解图像数字化量化技术分类？ 量化技术分为非均匀量化和均匀量化。
4、掌握简述数字图像信息的特点？ 1）信息量很大。例如一帧电视图像取512X512个像素组成，其灰度 级用8bit的二进制来表示。则有256个灰度级，那么一帧数据图像的 信息量即为512X512X8bit。所以数据量是很大的。 2）数字图像占用的频带较宽。与语言信息相比，占用频带要大几 个数量级。如电视图像的频带为5-6M，语言信息的带宽仅为4K左 右。
F(u,v)= ?∞f(x,y)e?j2π ux+vy dxdy 二维傅立叶变换逆变换：
f(x,y)= ?∞F(u,v)ej2π ux+vy dudv 二维离散傅立叶变换: ?j2π(+?1N?1MN 其中F(u,v)=MN Mx=0 y=0f(x,y)e1uxvy∞∞u=0,1,……,M-1 v=0,1,……,N-1 二维离散傅立叶变换逆变换：
图像数字化：计算机所能处理的信息必须是数字信号，而我们得到的照片、图纸 或景物信息都是连续信号，为此必须对连续信号进行抽样和量化，即进行数字化 处理，此处理过程就是图像数字化。
分辨率：采样所获得的图像的像素的总数的多少。反映了数字化图像中可分辨的 最小细节。映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
第一章 1、图像、数字图像处理、图像数字化、分辨率、灰度图像和彩色图像的概念？ 图像：光线照在物体上其透射或反射光的分布就是图，而人的视觉系统对图的接 收在大脑中形成的印象或认识就是像，前者是客观存在，后者是人的感觉，图像 就是二者的结合。
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 如硬件所需要的数字图像的过程。利用计算机对数字图像进行（去除、增强、复 原、分割、特征提取、等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。
线性变换是将灰度范围线性拓展，有效的增强图像的对比度，改善图像的视觉 效果。线性变换时，在a=c=0情况下，当K=1是图像不变，当k>1时表示图像均匀 变亮，k<1时表示图像均匀变暗。 4、直方图均衡化、规格化的定义及其计算？ 直方图均衡化：也叫直方图均匀化，就是把给定图像的直方图分布改变成均匀 分布的的直方图，然后按均衡直方图修正源图像。直方图均衡化，是像素的灰 度值的动态范围最大，增强了图像的整体对比度，图像看起来更清晰了。
?1f(x,y)= Mu=0j2π(+?1MN 其中 NF(u,v)ev=0uxvyx=0,1,……,M-1 y=0,1,……,N1
3、熟悉二维傅里叶变换性质？（比例性质、空间位移、频率位 移、共轭对称性、平均值）
（1）线性性质：af1(x,y)+-bf2(x,y)<===>aF1(u,v)+-bF2(u,v) （2）比例性质：f(ax,by)<===>(1/ab)F(u/a,u/b) （3）可分离性： ?1?j2πux/N N?1?j2πvx/N<一>F(u,v)=N N 其中u=v=0,1,……,N-1
灰度图像：每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述图像，它只有亮度信息， 没有颜色信息。 彩色图像：图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量， 每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为彩色。
2、了解色彩三要素？ 色调：色调是指感知到的色彩。
：亮度代表觉察到的光源能量。
饱和度：饱和度度量色彩是指被白光冲淡的程度，产生淡黄色、深 紫色等描述。
2、会计算一维、二维连续信号的傅里叶变换？ 一维傅立叶变换：
?j2πuxf(x)为连续可积函数，其傅立叶变换定义为:F(u)= f(x)edx。 ?∞+∞ 一维傅立叶变换其反变换为：f(x)= 2π F(u)ej2πxudu. ?∞ 1+∞ 一维离散傅立叶变换: 1?1?j2πux/N正变换公式为：F(u)= N 其中u=0,1,...N-1。 x=0f(x)eN ?1j2πux/N逆变换为：f(x)= N 其中x=0,1,...N-1。 u=0f(x)e 二维傅立叶变换：
x=0ey=0f(x,y)e1 1?1j2πux/N N?1j2πvx/N<二>f(x,y)= N u=0ev=0F(u,v)eN （4）空间位移：f(x-x0,y-y0)<===>F(u,v)e?j2π(ux0/M+vy0/N) （5）平移性质： <一>频率位移：f(x,y)ej2π(ux0/M+vy0/N)<===>F(u-u0,v-v0) <二>图像中心化：当u0=M/2和v0=N/2时，f(x,y)(?1)x+y<===>F(u-
M/2,v-N/2) （6）共轭对称性：F ?(u,v)=F (-u,-v)或f?(x,y)= F ?(?u,?v) 4、了解拉格尔函数的基本知识？
第三章 1、熟悉图像对比度、直பைடு நூலகம்图的概念？ 图像对比度：是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同层级的测量， 即指一幅图像灰度反差的大小。
直方图：直方图是表示图像灰度分布的统计图表，它反映了图像灰度分布的统 计特性。数字图像的直方图是一个离散函数，他表示数字图像中每一灰度与其 出现的概率之间的统计关系。 2、图像增强的概念？ 图像增强是指不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的部分加以处理，突 出有用的图像特征，故改善后的图像不一定要去逼近源图像的一类图像改善方 法。如提取图像中的目标轮廓、衰减各类、将黑白图像转为彩色图像等。 3、掌握图像灰度的线性变换？ 灰度变换可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。