数字图像处理知识点总结(20200608132636)
数字图像处理学习总结
数字图像处理学习总结这个学期学习了数字图像处理这门课程，主要学习了图像的点运算、几何变换、空间域图像增强、频率域图像增强、形态学图像处理、图像分割（边缘检测）、纹理方向等方面的知识。
（1） 图像的点运算。
○1灰度直方图 灰度直方图描述了一幅图像的灰度级统计信息，一般用于图像分割和图像灰度变换等的处理过程中。
从数学角度来说，图像直方图描述图像各个灰度级的统计特征，它是图像灰度级的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或频率。
从图形上来说，灰度直方图是一个二维图，横坐标为图像中各个像素的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或频率。
○2直方图的均衡化 直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。
从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的直方图如果是均匀分布的，即Ps(s)=k(归一化时k=1)时，该图像色调给人的感觉比较协调。
因此将原图像直方图通过T(r)调整为均匀分布的直方图，这样修正后的图像能满足人眼视觉要求。
因为归一化假定()1()()r P s d s p r dr==两边积分得0()()rr s T r p r dr ==⎰上式表明，当变换函数为r 的累积直方图函数时，能达到直方图均衡化的目的。
对于离散的数字图像，用频率来代替概率,则变换函数T (rk)的离散形式可表示为:直方图均衡化的步骤：（1）求原直方图。
()H s [0,255]s ∈ （2）求累加值（原直方图） ()F s （3）将累加值乘以255 （4）变换(,)((,))()I i j F I i j r T r →→○3直方图规定化 直方图规定化增强处理的步骤如下： ①对原始图像作直方图均衡化处理；②按照希望得到的图像的灰度概率密度函数p z(z)，求得变换函数G(z)； ③用步骤①得到的灰度级s 作逆变换z= G-1(s)。
经过以上处理得到的图像的灰度级将具有规定的概率密度函数p z(z)。
(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。
数据图像处理知识点总结
数据图像处理知识点总结一、图像采集1. 数字图像的特点图像是一种以数字形式记录的视觉信息，它可以由像素组成，并在计算机中以矩阵的形式进行存储。
数字图像的特点包括离散性、有限性、内插性、二元性和周期性等。
2. 图像采集设备图像采集设备主要包括数码相机、扫描仪、摄像头、红外传感器、卫星图像和医学成像设备等。
这些设备通过光电转换将现实世界中的图像信息转换为数字信号，并进而记录在计算机中。
3. 图像采集技术图像采集技术包括光学成像技术、数字成像技术、光电转换技术、图像采集传感器和数据采集软件等。
这些技术能够有效地获取各种不同类型的图像信息，并为后续的图像处理提供了基础数据。
二、图像预处理1. 图像去噪图像去噪是图像预处理的一项重要工作，它主要包括线性滤波、非线性滤波、小波变换和自适应滤波等技术。
这些方法可以有效地降低图像中的噪声，提高图像的质量和清晰度。
2. 图像增强图像增强是一种通过增强图像的对比度、亮度和色彩等来改善图像质量的技术，它包括直方图均衡化、直方图规定化、锐化、平滑和颜色平衡等方法。
通过图像增强可以使图像的特征更加突出和清晰。
3. 图像配准图像配准是一种将多幅图像进行对齐和校正以获得更好的可视化效果的技术，它主要包括特征匹配、变换模型、空间变换和优化算法等。
图像配准可应用于医学影像、卫星图像和计算机视觉等领域。
4. 图像压缩图像压缩是一种通过减少图像信息的冗余来减小图像的数据量，它包括无损压缩和有损压缩两种方法。
图像压缩可以提高图像的存储和传输效率，并适用于数字图书馆、多媒体通信和远程遥感等领域。
三、特征提取1. 空域特征提取空域特征提取主要包括灰度、形状、纹理、边缘和角点等特征，它可以通过滤波器、空域变换、边缘检测和角点检测等方法来提取图像的局部信息和结构特征。
2. 频域特征提取频域特征提取主要包括傅立叶变换、小波变换、前馈神经网络和卷积神经网络等方法，它可以提取图像的频率、相位和幅度等信息，并用于图像分类、检测和识别等应用。
《数字图像处理》复习重点总结(杂)
出 //非几何变换：原图灰度为 f(x,y),g(x,y)=T[f(x,y)], 没有位置变化，灰度值变换 R=T(r),R,r∈(0~255)//
3 模板运算、应用（★）：所谓模板就是一个系数矩阵（必须为奇数列）；模板大小：经常是奇数；模板系
数: 矩阵的元素 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9。对于某图象的子图像：z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9z5 的模板运
第三章：图像变换 1 图像变换、基本运算方法：加减法：C(x,y) = A(x,y) ±B(x,y) 乘法：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) //求反：g(x,y) = 255 - f(x,y) 异或：g(x,y) = f(x,y) ⊕ h(x,y) 或：g(x,y) = f(x,y) ∪ h(x,y)与：g(x,y) = f(x,y) ∩ h(x,y) //
腐蚀；定义：B • S =（B ⊕ S）⊗ S；结果：1）填充对象内细小空洞 2）连接邻近对象 3）在不明显改变面 积前提下,平滑对象的边缘
第六章：图像特征提取与识别 1 表示方法： ①链码,定义：1）链码是一种边界的编码表示法。2）用边界的方向作为编码依据。为简化边 界的描述。一般描述的是边界点集。②区域骨架 ,概念,反映什么特性骨架：中轴线。设:R 是一个区域,B 为 R 的边界点,对于 R 中的点 p,找 p 在 B 上“最近”的邻居。如果 p 有多于一个的邻居,称它属于 R 的中轴（骨架） 2 边界特性： ①形状数（★）形状数定义：最小差分链码。 要会算：差分链码,最小差分链码。 差分链
第五章：图像分割 1 图像分割的定义和五大特性 // 令集合 R 代表整个图像区域,对 R 的分割可看作将 R 分成 N 个满足一下五 个条件的非空子集（子区域）R1,R2…RN: ①完备性: i=1 到 N 对 Ri 求和=R②独立性（各子区互不重叠）： i,j,i≠j,有 Ri∩Rj= ③单一性（同子区具有某些相同特性）：对 i=1,2…N,有 P(Ri)=TRUE ④互斥性（不 同子区具有某些不同特性）：对 i≠j,有 P(Ri∪Rj)=FALSE ⑤连通性（同子区像素具有连通性）：对 i=1,2,...,N, Ri 是连通的区域 // 对图像的划分满足以上定义,则 Ri（i-1,2,3…n）就称为 R 的分割。 // 2 边缘检测：（★）边缘连接,模板运算的概念,和锐化模板有区别,Huff 变换。// 基于边缘检测的霍夫变换 的原理：把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题 转化为计数问题。 3 阈值分割：通过取灰度门限对图像像素进行分类,该方法基于：（1）同一分割区域内由灰度值相近的像素 点组成；（2）目标物和背景、不同目标物之间的灰度值有明显差异,可通过取门限区分。 // 4 区域生长（★）：// 根据所用邻域方式和相似性准则的不同,区域生长法可以分为简单生长（像素+像素）、 质心生长法（区域+像素）和混合生长法（区域+区域）//①简单生长法：按时限确定的相似性准则,生长点 （种子点为第一生长点）接收（合并）其邻域（比如 4 邻域）的像素点,该区域生长。接收后的像素点成为 成长点,其值取种子点的值。重复该过程,直到不能生长为止,到此该区域生成。简单生长法的相似性准则为： |f(m,n)-f(s,t)|<T1, 其中 f(s,t)为种子(s,t)处的灰度值,f(m,n)为（s,t)邻域点（m,n)的灰度值,T1 为相似门限。F(s,t) 始终取种子点的值,因此这种方法对种子点的依赖性强 // ②质心生长法：相似性准则变为：|f(m,n)-f(s,t)|<T2, 这里的 f(s,t)(带上划线)是已生长区域内所有像素（所有生长点）的灰度平均值。即用已生成区域的像素灰度 均值（类似质心）作为基准,这样就可以客服简单生长法中过分依赖种子点的缺陷。 // √5 数学形态学方法： 1) 腐蚀：定义：E = B ⊗ S = { x,y | Sxy⊆ B}；结果：使二值图像减小一圈；算法：·用 3x3 的结构元素,扫描 图像的每一个像素；·用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；·如果都为 1,结果图像该像素为 1。否则 为 0。2）膨胀：定义：E = B ⊕ S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф}；结果：使二值图像扩大一圈；算法：·用 3x3 的结构 元素,扫描图像的每一个像素；·用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作； ·如果都为 0,结果图像该像素 为 0。否则为 1。3）开运算：思路：先腐蚀,再膨胀；定义：B o S = （B ⊗ S）⊕ S；结果：1）消除细小对 象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下,平滑对象的边缘。4）闭运算：思路：先膨胀、再
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
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。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则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译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、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。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.量化等级越多，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，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理知识点总结
•Negative (linear)
•Log (log and inverse-log transformations)
•Power law乘方律(nth power andn-throottransformations. The identity transformation is a trivial(微不足道的) case: output=input, only for completeness完备性).
·Combinational approaches with these two categories are not unusual.
9.图像增强点到点运算有哪些？特点？优缺点？（对数、乘方率、分段线性、二值化、加法噪声、减法变化）
•Enhancement at any point in an image depends only on the gray level at that point.
There aretwo main categoriesof techniques for image enhancement:
·Spatial（空间的）Domain Methods -which operate directly on pixels.
·Frequency Domain Methods -which operate on the Fourier Transformof the image.
·Problem oriented
·The best method for enhancing X-ray images may be not the best method, even not suitable for enhancing pictures of Mars(火星) transmitted by a space probe (探测器)
（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。
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点1. 计算图像⼤⼩：长×宽×每个像素占⽤的⼆进制位数量化级别是4位：⼀个像素点占⽤4个⼆进制位量化级别有16个：⼀个像素点占⽤4个⼆进制位真彩⾊图像：⼀个像素点占⽤24个⼆进制位2. 缓变图像：细量化，粗采样；突变图像：粗量化，细采样，处理细节丰富的图像；虚假轮廓和马赛克的原因3. 常见图像格式和应⽤⽅向：HSI：动画，视觉相关CMYK：印刷YUV：电视机信号传输RGB：计算机图像处理4. 沃尔什变换公式：W(u)=1NN−1∑x=0f(x)n−1∏i=0(−1)b i(x)b n−1−i(u)其中，n为序号，N=2n(u,x)=0,1,2,...,N−1b i(x)等于x的⼆进制表⽰的第i位。
5. 图像熵：(考试不⽤计算结果)H=−M∑k=1P k log2P k6. 平均码字长度和编码效率公式7. 什么是⾮续长编码8. 跳过⽩⾊块编码9. 哈夫曼编码10. 计算压缩⽐：C=图像直接编码所需⽤的码元个数⽤某种⽅法编码所需的码元个数11. 对⽐度：成⽐例变化12. 图像增强（也叫锐化），微分计算，突出感兴趣部分13. 图像平滑（也叫滤波），积分运算，去除噪声14. 卷积核，即权重组合的矩阵。
卷积运算中的卷积核就是模板运算中的模板15. 卷积：加权求和16. 互相关：相乘求和17. 最⼩⼆乘法：误差平⽅和最⼩18. 常见的去除噪声的⽅法：时域：邻域平均、中值滤波、多幅图像求平均频域：低通滤波19. 区域⽣长：判断邻域的差值20. 边缘检测：sobel算⼦和prewitt算⼦21. 相邻像素差最⼤的地⽅就是梯度22. 轮廓跟踪：查找连通域23. 图像的代数运算和实际应⽤：C(x,y)＝A(x,y)＋B(x,y)：去噪C(x,y)＝A(x,y)－B(x,y)：测速C(x,y)＝A(x,y)×B(x,y)：掩膜处理或卷积x,y)÷B(x,y) ：校正成像仪器或CT。
《数字图像处理》知识点总结
《数字图像处理》知识点总结第2章数字图像处理基础2.1图像的视觉感知人类通过眼、耳、鼻、舌、身接收信息，感知世界。
约有75%的信息是通过人眼（视觉系统）获取的。
视觉的空间特性：人眼的空间分辨能力为1’(1/60度)；灰度分辨能力大约64级。
视觉的时间特性：活动图像的帧频至少是15帧/s的时候，人眼才有图像连贯的感觉。
2.2图像的获取和显示可见光谱：可见波段：0.38-0.75um；子波段: 紫、蓝、绿、黄、橘黄、红色；物体颜色：物体反射光的性质决定；彩色光源质量：发光强度（Radiance）；光通量（luminance）；光亮度（Brightness）不可见光谱• Gamma-ray 和X-ray：医学和天文学• 红外成像（Infrared imaging）近、中、远、极远红外• 微波成像（Microwave imaging）；• 紫外成像；• THz波（太赫兹波）THz射线（太赫兹射线）是从上个世纪80年代中后期，才被正式命名的，在此以前科学家们将统称为远红外射线。
太赫兹波是指频率在0.1THz到10THz范围的电磁波，波长约0.03~3mm 范围，介于微波与红外之间1)THz 波带很宽: 0.1~10THz, 而且单个THz 脉冲就包含非常宽的带宽。
2)THz波频率很高, 是微波的1000 倍以上, 所以空间分辨率很高.3)由于THz 通常由相干电流驱动的偶极子振荡或由相干的激光脉冲通过非线性光学参量、差频过程产生。
因此, THz 波具有很高的时间和空间相干性。
4)THz 波能量低，当频率恰好为1THz 时, 光子能量只有大约4meV, 因此它不会对被检测的生物组织产生有害的电离, 在医学成像方面有很好的应用前景。
5)穿透性强，除了金属和水对THz 有较强吸收, THz 对其他物质都有很好的穿透性, 因此,THz 波在安全检查, 反恐领域的应用前景被人们普遍看好。
6)图像数字化器必须能够把一幅图像分为图像元素（像素）并确定每个像素的位置，测量每个像素的灰度级，将连续数据量化以产生一个整数集合。
数字图像处理基础知识总结
数字图像处理基础知识总结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。
*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。
*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.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强a.加强图像的有⽤信息，消弱⼲扰和噪声（3）图像的恢复a.把退化、模糊了的图像复原。
模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码a.简化图像的表⽰，压缩表⽰图像的数据，以便于存储和传输。
（5）图像的重建a.由⼆维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析a.对图像中的不同对象进⾏分割、分类、识别和描述、解释。
（7）图像分割与特征提取a.图像分割是指将⼀幅图像的区域根据分析对象进⾏分割。
b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜⾊特征等。
（8）图像隐藏a.是指媒体信息的相互隐藏。
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。
数字图像处理知识点总结
• imwrite(I,''); % 以位图（BMP）的格式存储图像
• % 显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数
• figure(n), imshow('');
• gg=im2bw(''); % 将图像转为二值图像
• figure, imshow(gg)
% 显示二值图像
设计语句，实现一幅图像的傅里叶变换
一维快速傅变换FFT的基本思想 第3章
• FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离 散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法 进行改进获得的。它利用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，从而减少运算量。
图像增强的目的是什么？
第4章
答：图像增强目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图 像的应用场合，有目的地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别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
设计显示数字图像直方图的程序 第4章
第2章
• 1）采样和量化
• 2）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。
• 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。
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。
《数字图像处理》知识点汇总
1.什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“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。
图像是客观和主观的结合。
2.数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。
对于单色即灰度图像而言，每个像素包括两个属性：位置和灰度。
灰度又称为亮度，灰度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示。
0表示黑、255表示白。
3.彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
4.数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理。
5.对连续图像f(x,y)进行数字化需要在空间域和值域进行离散化。
空间上通过图像抽样进行空间离散，得到像素。
像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。
数字图像常用矩阵来表示。
6.从计算机处理的角度可以由高到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应用领域。
(1). 图像处理指对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换。
图像处理是一个从图像到图像的过程。
(2). 图像分析指对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述；图像分析以观察者为中心研究客观世界，它是一个从图像到数据的过程。
(3). 图像理解指研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）。
7.图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
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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) x r(x , y)，照度分量0<i(x , y)< g，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。
3) 光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。
4) 量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。
5) 输出存储体：将像素灰度值存储起来。
它可以是固态存储器，或磁盘等。
15. 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。
16. 直方图的性质：1) 灰度直方图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, 即丢失了像素的位置信息。
2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。
不同的图像可对应相同的直方图3）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。
17. 直方图的应用：1）用于判断图像量化是否恰当2）用于确定图像二值化的阈值3）计算图像中物体的面积4）计算图像信息量：熵H18. 图像处理基本功能的形式：单幅图像T单幅图像，多幅图像T单幅图像，单（或多）幅图像T数字或符号。
19. 邻域：对于任一像素（i , j ）,该像素周围的像素构成的集合{ （i+p,j+q ） , p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。
20. 图像处理的几种具体算法：1）局部处理：移动平均平滑、空间域锐化。
2）点处理：图像对比度增强、图像二值化。
3）大局处理：傅里叶变换。
4）迭代处理：细化。
5）跟踪处理6）位置不变处理和位置可变处理：输出像素JP（i , j）的值的计算方法与像素的位置（i , j）无关的处理称为位置不变处理或位移不变处理7）窗口处理和模板处理。
21. 图像的数据结构与特征：1）组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式。
它能起到节省内存的作用，但导致计算量增加，使处理程序复杂。
2）比特面方式：按比特位存取像素，即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示，形成比特面。
3）分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，就能使数据表示具有分层性，其代表有锥形（金字塔）结构。
4）树结构：对于一幅二值图像的行、列接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割5）多重图像数据存储：逐波段存储，分波段处理时采用；逐行存储，行扫描记录设备采用；逐像素存储，用于分类。
22. 图像的特征：1）自然特征：光谱特征、几何特征、时相特征；2）人工特征：直方图特征，灰度边缘特征，线、角点、纹理特征；3）特征的范围：点特征、局部特征、区域特征、整体特征。
4）特征提取：获取图像特征信息的操作。
把从图像提取的m个特征量y1 , y 2,,,ym 用m维的向量Y= [y1 y2,ym]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。
23. 对比度：一幅图像中灰度反差的大小，对比度=最大亮度/最小亮度第三章图像变换24. 图像变换通常是一种二维正交变换。
1）正交变换必须是可逆的；2）正变换和反变换的算法不能太复杂；3）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成分上，边缘、线状信息反映在高频率成分上，有利于图象处理。
25. 图像变换的目的在于：1）使图像处理问题简化；2）有利于图像特征提取；3）有助于从概念上增强对图像信息的理解。
第四章图像增强26. 图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果，或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。
27. 空间域增强是直接对图像各像素进行处理；28. 频率域增强是先将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行某种处理，然后经逆傅立叶变换获得所需的图像。
29.F輕度匪棋空阖城点运算直方图爆正法［均衡化［局部统汁法29. 灰度变换用来调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。
1）线性变换：对图像每一个像素灰度作线性拉伸，将有效改善图像视觉效果。
2）分段线性变换：为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。
3）非线性灰度变换：对数变换（当希望对图像的低灰度区较大的拉伸而对高灰度区压缩时，可采用这种变换，它能使图像灰度分布与人的视觉特性相匹配）. 指数变换（对图像的高灰度区给予较大的拉伸）30. 直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。
31. 直方图均衡化：将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。
32. 直方图均衡化变换函数，满足下列条件：1）在0<r < 1内为单调递增函数，保证灰度级从黑到白的次序不变；2）在0< r < 1内，有0W T（r）< 1，确保映射后的像素灰度在允许的范围内。
33. 直方图均衡化原理：输出图像的概率密度函数可以通过变换函数T（r）控制原图像灰度级的概率密度函数得到，并改善原图像的灰度层次。
34. 一幅图像的sk与rk之间的关系称为该图像的累积灰度直方图。
35. 直方图规定化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。
36. 利用直方图规定化方法进行图像增强的主要困难在于要构成有意义的直方图。
图像经直方图规定化，其增强效果要有利于人的视觉判读或便于机器识别。
37. 为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。
39.用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑，又称邻域平均法。
40. 超限像素平滑法：将f(x,y)和邻域平均g(x,y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根据比较结果决定点(x,y )的最后灰度g' (x,y)。
41. 灰度最相近的K个邻点平均法：可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。
42.最大均匀性平滑：为避免消除噪声引起边缘模糊，该算法先找出环绕图像中每像素的最均匀区域，然后用这区域的灰度均值代替该像素原来的灰度值。
具体可选任一像素( x,y ) 的5个有重叠的3*3邻域，用梯度衡量它们灰度变化的大小。
43. 有选择保边缘平滑法：对图像上任一像素(x,y)的5 X 5邻域，采用9个掩模：一个3x3正方形、4个五边形和4个六边形。
计算各个掩模的均值和方差，对方差进行排序，最小方差所对应的掩模的灰度均值就是像素( x,y) 的输出值。
44. 空间低通滤波法：应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。
不管什么样的掩模，必须保证全部权系数之和为单位值，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生“溢出”现象。
45. 中值滤波：是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。
离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。
离散三角信号的顶部则变平了。
对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉，否则将不受影响。
46. 各种空间域平滑算法效果比较：1) 局部平滑法算法简单，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。
而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
2) 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。
并且随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大。
超限像元平滑法比局部平滑法去椒盐噪声效果更好。
3) 灰度最相近的K个邻点平均法：较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。
4) 最大均匀性平滑经多次迭代可增强平滑效果，在消除图像噪声的同时保持边缘清晰性。
但对复杂形状的边界会过分平滑并使细节消失。
5) 有选择保边缘平滑法既能够消除噪声，又不破坏区域边界的细节。
6) 中值滤波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。
但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。
中值滤波法能有效削弱椒盐噪声，且比邻域、超限像素平均法更有效。
47. 图像空间域锐化增强图像的边缘或轮廓。
48. 图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。
49. 梯度锐化法：梯度为grad(x ,y)=Max(|fx ' | , |fy ' |) 或grad (x ,y) =|fx '+|f y ' I。
有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子计算梯度，来增强边缘。
50. Laplacian 增强算子：g(x , y)=f(x , y)- ▽ 2f(x , y)=5f(x , y)-[ f(x+1 , y)+ f(x-1 , y)+f(x , y+1)+ f(x , y-1)] 51. Laplacian增强算子特点：1) 在灰度均匀的区域或斜坡中间^ 2f(x , y)为0,增强图像上像元灰度不变；2) 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”52. 高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。