数字图像处理 总复习
数字图像处理总复习
模板操作是一种空域卷积操作! 对图像中各点处理一遍,所生成 的图像相当于原图像通过了一个 线性位置不变系统(模板图像)产 生的响应. 为什么操作对 应的是中心点
h(x,y) g (0,0)
周期扩展 其值=0
f(x,y)
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六,频域增强法
1,低通滤波器 理想圆形低通滤波器(ILPF) 象模糊现象——振铃现象.
18
2D离散FT:
1 F (u , v ) = N2
∑∑
N 1 N 1 x=0 y=0
f ( x , y ) exp [ j 2π ( ux + vy ) / N ]
f ( x, y) =
∑∑
N 1 N 1
u=0 v=0
F (u , v ) e x p [ j 2π (u x + v y ) / N
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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 '(i,j) b'
a' a b f(i,j)
f '(i,j) b' b'
f '(i,j) b'
f '(i,j)
a' a b f(i,j)
a' a b f(i,j)
（完整版）数字图像处理试题集复习题
（完整版）数字图像处理试题集复习题⼀.填空题1. 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，称为像素。
2. 数字图像处理可以理解为两个⽅⾯的操作：⼀是从图像到图像的处理，如图像增强等；⼆是从图像到⾮图像的⼀种表⽰，如图像测量等。
3. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采⽤数学的⽅法，将由概念形成的物体进⾏表⽰的图像是虚拟图像。
4. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中，图像重建的⽬的是根据⼆维平⾯图像数据构造出三维物体的图像。
5、量化可以分为均匀量化和⾮均匀量化两⼤类。
6. 图像因其表现⽅式的不同，可以分为连续图像和数字离散图像两⼤类。
5. 对应于不同的场景内容，⼀般数字图像可以分为⼆值图像、灰度图像和彩⾊图像三类。
8. 采样频率是指⼀秒钟内的采样次数。
10. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。
11. 所谓动态范围调整，就是利⽤动态范围对⼈类视觉的影响的特性，将动态范围进⾏压缩，将所关⼼部分的灰度级的变化范围扩⼤，由此达到改善画⾯效果的⽬的。
12 动态范围调整分为线性动态范围调整和⾮线性动态范围调整两种。
13. 直⽅图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进⾏展宽，⽽对像素个数少的灰度值进⾏归并，从⽽达到清晰图像的⽬的。
14. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中，图像增强的⽬的是将⼀幅图像中有⽤的信息进⾏增强，同时将⽆⽤的信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
15. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即⼀幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为动态范围。
16. 灰级窗，是只将灰度值落在⼀定范围内的⽬标进⾏对⽐度增强，就好像开窗观察只落在视野内的⽬标内容⼀样。
17. 图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。
18. 最基本的图像形状变换包括了图像的放⼤、缩⼩和错切。
19. 图像经过平移处理后，图像的内容不发⽣变化。
数字图像处理复习整理
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。
4，什么事灰度直方图？它有哪些应用？能从中获得图像的哪些信息？灰度直方图反应的是一幅图像中各灰度级像素出现的概率之间的关系。
应用：判断图像量化知否恰当；确定图像二值化阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量H（熵）灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。
5，熵的计算公式，灰度范围[0,L-1]6，什么是点处理？举例说明。
数字图像处理期末复习总结
第一节 数字图像处理概述/第二节 数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。
图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。
①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。
（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。
（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径）③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。
2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。
（24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。
①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。
在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。
在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。
②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。
饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。
在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。
③亮度：是颜色的相对明暗程度。
通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。
第三节 灰度直方图1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。
2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值）3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）；③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF 和累积分布函数CDF ；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图相匹配或与特定函数形式的直方图相匹配。
数字图像处理复习
数字图像处理复习1、图像⼯程的三个层次。
图像处理、图像分析、图像理解2、距离计算3、描述数字图像的基本参数并说明其物理意义。
(分辨率、像素深度、图像⼤⼩)图像的空间坐标的离散化叫做空间采样，灰度的离散化叫做灰度量化。
1：分辨率：是指区分图象细节的程度，通常表⽰⼀个像素所代表的实际象元的⼤⼩，假设1个M*N数组中等间距的采样来近似⼀幅连续的图像⼤⼩为Lx,Ly的f(x,y).，则分辨率为Lx/M，Ly/N2：像素深度：在灰度离散的灰度量化过程中，每个离散的灰度级数为G=2k ,k称为像素深度.3：图像⼤⼩: 存储⼀副图象的⼤⼩所需要的位数b(单位bit), 则b=M*N*k.4、说明数字图像的亮度函数I=f（x, y, z, wavelength, t），说明可以表⽰的图像类型。
对于⼀般从客观景物的得到的图像是⼆维的，这种离散化了的图像可以⽤I=f(x,y)来表⽰某⼀具体位置（像素）的某种性质的数值。
因此我们可以根据图像内的不同位置的不同性质来利⽤图形。
客观世界的空间是三维的，因此我们可以利⽤I=f(x,y,z)来表⽰三维图像中的不同体素的不同性质的数值。
由于所观测的物体的某⼀位值得性质与电磁波的波长有关，所以可以⽤I=f（x, y, z, wavelength）来表⽰物体的某⼀位值的随电磁波波长⽽变化的某种性质的数值。
⽽I=f（x, y, z, wavelength, t）反映了时间的变化带来的数值的变化。
5、简述数字图像处理系统的主要组成及其作⽤。
硬件组成：图像输⼊设备、输出设备、计算机和显⽰器。
存储⽅式：（1）位映射–每个象素存为⼀个数据。
存储空间⼤，放⼤产⽣模糊；（2）向量存储（⽮量存储）-- 图像内容的轮廓存储时计算量⼤、算法复杂。
适合图表/⼯程制图等，显⽰慢。
软件：Photoshop, mat lab, IDL, ….采集：对某种电磁波敏感的物理器件。
电磁波能-----电信号、数字化器常⽤的器件：显微密度计micro-densitometers、析象管image dissector、视像管光敏感的固态CCD、NTSC 30 frames/sec PAL25frame/sec、CCD 512-4096 线阵列存储：内存、帧缓存、磁盘、MO、光盘显⽰：电视显⽰器（液晶、CRT、等离⼦体、投影仪等）、打印机【主要组成：采集，存储，计算，显⽰和输出等⼏部分；作⽤：采集主要是采集数字图像；图像包含⼤量的信息，所以存储图像需要⼤量的空间，⽽存储器是必不可少的；计算⼀般是对算法的形式描述，⽽⼤多数的算法可以⽤软件实现；显⽰和输出是将处理的结果给⼈看的，对图像处理和分析系统来说⾮常的重要。
数字图像处理复习资料
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，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像失真。
而模拟方法表现的图像会因多次复制而使图像质量下降。
（3）、抽象性强：尽管不同类别的数字图像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用图像专家系统。
6、影像几何畸变的因素遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。
（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。
数字图像处理总复习题(答案)
复习题1一填空1 数字图像具有（精度高、处理内容丰富、方法易变、灵活度高）的优点。
2 平面上彩色图像的表达式为（(,）; 平面上静止灰度图像的表达式为(()).3 采样点数越多，（空间分辨率）越高。
4 灰度级数越多，（图像幅度分辨率）越高。
5 图像信息的频域有快速算法，可大大减少（计算量），提高（处理效率）。
6 正交变换具有（能量集中）作用，可实现图像的（高效压缩编码）。
7 图像的几何变换包括（图像平移、比例缩放、旋转、仿射变换和图像插值）。
8 哈达玛变换仅由（+1， -1）组成，与（数值逻辑）的两个状态对应。
9 图像增强的频域法主要包括（图像的灰度变换、直方图修正、图像空域平滑和锐化处理、彩色增强）。
10 灰度图像的对数变换作用是（扩展图像的低灰度范围），同时（压缩高灰度范围），使得图像灰度（均匀分布）。
11灰度图像的指数变换作用是（扩展图像的高灰度范围），同时（压缩低灰度范围）。
12 灰度图像的直方图定义为（数字图像中各灰度级与其出现频数间的统计关系）。
13 当直方图（均匀分布）时，图像最清晰。
14 直方图均衡化的原理是通过原始图像的（灰度非线性变换）使其直方图变为均匀分布，以增加（图像灰度值的动态范围），从而达到增强图像的（整体对比度），使图像更清晰。
15 图像平滑的目的是（去除或衰减图像的噪声和假轮廓）。
16 图像平滑的中值滤波器法适合滤除（椒盐噪声和干扰脉冲），特别适合（图像目标物是块状的图像滤波）。
17 具有丰富尖角几何结构的图像，一般采用（十字形滤波窗）。
18 图像锐化的目的是（加重目标轮廓，使模糊图像变清晰）。
19．图像的退化过程一般被看作（噪声的污染）过程，而且假定（噪声为加性白噪声）。
20．按照图像压缩的原理，图像分为（像素编码，预测编码，变换编码，其他编码）等四类。
21．衡量图像编码的客观保真度性能指标有（均方根误差, 均方根信噪比，峰值信噪比）.22. 正交变换编码能够高压缩比的原因是（实现了图像能量的集中，使得大多数系数为0或者数值很小）。
数字图像处理总复习题
数字图像处理总复习题第⼀章引⾔⼀.填空题1. 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.像素2. 数字图像处理可以理解为两个⽅⾯的操作：⼀是从图像到图像的处理，如图像增强等；⼆是____________________，如图像测量等。
2. 从图像到⾮图像的⼀种表⽰3. 数字图像处理可以理解为两个⽅⾯的操作：⼀是__________________，如图像增强等；⼆是从图像到⾮图像的⼀种表⽰，如图像测量等。
3. 从图像到图像的处理5. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中，________________的⽬的是根据⼆维平⾯图像数据构造出三维物体的图像。
5. 图像重建⼆.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多⽅⾯，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将⼀幅图像以数字的形式表⽰。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将⼀幅图像中的有⽤信息进⾏增强，同时对其⽆⽤信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
③图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
④图像变换：通过数学映射的⽅法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进⾏分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进⾏定量化描述后，将其所期望获得的⽬标物进⾏提取，并且对所提取的⽬标物进⾏⼀定的定量分析。
⽐如要从⼀幅照⽚上确定是否包含某个犯罪分⼦的⼈脸信息，就需要先将照⽚上的⼈脸检测出来，进⽽将检测出来的⼈脸区域进⾏分析，确定其是否是该犯罪分⼦。
3. 简述数字图像处理的⾄少3种主要研究内容。
①图像数字化：将⼀幅图像以数字的形式表⽰。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将⼀幅图像中的有⽤信息进⾏增强，同时对其⽆⽤信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
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（12）局部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（13）空间低通滤波空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。
数字图像处理总复习
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图像的旋转
算法流程 (1) 以图像的中心为原点，旋转一定的角度。 根据下图，将坐标系Ⅰ变成坐标系Ⅱ；
屏幕中的坐标一般是以左上角为 原点，向右为x轴正方向、向下为y 轴正方向，设其为坐标系Ⅰ。 旋转是绕中心坐标轴原点（a,b）进 行的，向右为x轴正方向，向上为y 轴正方向，设其为坐标系Ⅱ； 如果是绕一个指定点（a,b）旋 转，则先要将坐标系平移到该点， 再进行旋转，然后平移回新的坐标 原点。 35
图像的旋转
算法流程 (2)根据旋转公式，将该点顺时针旋转α角； (3)将坐标系Ⅱ变成坐标系Ⅰ
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第四部分 图像灰度变换
图像线性变换 灰度变换方程为：
g ( x, y) T [ f ( x, y)] a f ( x, y) b
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图像的特效显示
图像渐显
图像渐显的思路是先记录下图像的每个像素点的灰度值， 显示的时候先将屏幕置黑，将循环显示图像n次，这里设 n从0，1，2 ，…，256。每一次显示像素灰度值的 n/256倍，图像的像素点计算一遍后，显示一次，重复执 行上述过程，直至每一个屏幕上的像素点的灰度值全部 和记录中的值相同为止。渐显特效虽然不需要对图像进 行分块，但是需要开辟两块内存空间，一块用来存储图 像的原始灰度值，另一块用来存储每次计算后的像素灰 度值。
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第三部分 图像的几何变换
图像平移算法流程： (1) 取得原图的数据区指针。 (2) 通过对话框输入偏移量tx,ty。 (3) 开辟一个同样大小的缓冲区。 (4) 对原图依次循环每个像素，每读入一个像素点 (x0,y0) ， 根 据 它 的 坐 标 , 找 到 目 标 图 像 的 位 置 （ x1=x0-tx,y1=y0-ty ），将像素（ x0,y0 ）处的颜 色值赋给新图中的（x示
数字图像处理复习总结
数字图像处理复习总结复习：1.数字图像？请说明图像表达式I = f ( x, y, z,λ, t,)中各参数的含义，该表达式代表哪⼏种不同种类的图像？ f(x,y)表⽰的图像类型及与f (x, y, z,λ, t)之间的关系。
*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：⼀幅图像可定义为⼀个⼆维函数f(x,y)，（x,y）为空间坐标，任何⼀空间坐标上的幅值f称为该点图像的强度或灰度。
当x，y和f为有限离散数值时，称该图像为数字图像。
1.⼆维离散函数—I=f(x, y) x, y 表⽰图像象素的坐标，函数值f表⽰坐标(x, y)处象素的亮度值。
其值域要看⾃⾝情况。
幅图像可定义成⼀个⼆维函数f(x,y)。
由于幅值f实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)⼀定是⾮零且有限的，也即有： 02.模拟图像—I= f(x, y, z, , t) 其值域（-∞，+∞）表⽰的图像类型：三维空间连续，时间上连续，波谱上连续，不可见物理图像，想象中的虚拟图像。
2. 影像图像质量的因素。
1.灰度—图像像素明暗程度的数值2.灰度级—表明图象中不同灰度的最⼤数量3.对⽐度—反映⼀幅图像中灰度⽅差的⼤⼩，对⽐度=最⼤灰度值/最⼩灰度值3.傅⽒变换概念、性质，应⽤，相⽐⼩波变换的特点。
快速傅⽒变换思想，概念性质：1.线性性质（加法定理） 2.⽐例性质（相似性定理） 3.可分离性4.空间位移(位移定理) 5.频率位移 6.周期性7.共轭对称性8.旋转不变性 9.平均值 10.卷积定理 11.相关定理 12.拉普拉斯函数应⽤：1.在图像⾼低通滤波中的应⽤ 2.在图像噪声滤波中的应⽤ 3.在图像的选择性滤波中的应⽤ 4.在图像压缩中的应⽤ 5.在图像增强中的应⽤快速傅⾥叶变换（FFT）原理：基本思想1)可将变换公式分解奇数项和偶数项之和2)不断地将原函数分为奇数项和偶数项之和，最终得到需要的结果。
数字图像处理复习要点及答案
一、简答1、简述图像数字化的过程；如何进行量化与取样的综合选择？并说明理由。
图像数字化包括采样和量化两个过程，对于缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓；对于细节丰富的图像，应该细采样，粗量化，以避免模糊。
2、简述三基色原理。
⑴自然界中的绝大部分彩色，都可以由三种基色按一定比例混合得到；反之，任意一种彩色均可被分解为三种基色。
⑵作为基色的三种彩色，要相互独立，即其中任何一种基色都不能由另外两种基色混合来产生。
⑶由三基色混合而得到的彩色光的亮度等于参与混合的各基色的亮度之和。
⑷三基色的比例决定了混合色的色调和色饱和度。
3、简述奈奎斯特取样定理的意义。
要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高截至频率。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。
4、简述傅里叶变换频谱的分布特点与意义。
1、从分布上看，频谱中心处于屏幕中心，从中心向四周呈辐射状分布；离中心越远，频率越高，能量越小；2、中心点即直流分量点对应着图像的平均亮度；低频区域对应图像的实体细节；高频区域对应图像的边缘轮廓。
5、简述图像噪声分类与特点。
椒盐噪声的特征:出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。
高斯噪声的特征：出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。
6、简述灰度直方图的概念与特点。
灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。
特点：（1）所有的空间信息全部丢失。
（2）每一灰度级的像素个数可直接得到。
7、简述直方图均衡与直方图规格化的概念。
直方图均衡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，而对像素个数少的灰度级进行缩减。
从而达到清晰图像的目的。
用以改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，将直方图的分布变成均匀分布直方图规格化:把已知直方图的图像变成期望直方图图像的过程8、列举图像平滑的主要代表算法，简述其处理原理与处理效果。
数字图像处理考试复习资料
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。
第⼆章图像数字化是将⼀幅画⾯转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
采样：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。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
⼀幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，⽤G表⽰。
图像数字化⼀般采⽤均匀采样和均匀量化⽅式。
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。
数字图像处理复习整理
数字图像处理复习整理灰度图像分割的依据：边缘检测法，区域生长法；依据是区域内部的灰度相似性和区域之间的灰度突变型。
2D-DHT和2D-DWT的特点？1.与2D-DFT和2D-DCT类同，都是属于可分离的正交变换。
可分离变换可以使2D变换用1D变换实现，而1D也有快速算法，可以大大减少运算量。
正交变换使得反变换中避免了矩阵求逆。
2.与2D-DCT类同，都是实函数变换。
同时，由于变换核仅取+1和-1两个值，因此变换只需进行加减法。
3.正方变换形式完全相同。
4.变换核中不存在正、余弦函数，所以用计算机计算时，不会因字长有限产生附加噪声。
5.由于是正交变换，具有很好的能量集中作用。
对图像变换后，绝大多数能量都集中在左上角。
图像增强的两个目的：改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合人或机器分析处理的形式。
使用中值滤波的注意事项：中值滤波对于椒盐噪声及干扰脉冲有很好的滤除作用，同时还能保持目标物的边缘。
因此，使用中值滤波时，要注意以下事项：1.中值滤波适合于滤除椒盐噪声和干扰脉冲，尤其适合于目标物形状是块状时的图像滤波。
2.具有丰富尖角几何结构的图像，一般采用十字形滤波窗，且窗口大小最好不要超过图像中最小目标物的尺寸，否则会丢失目标物的细小几何特征。
3.需要保持细线状及尖角目标物细节时，最好不要采用中值滤波。
同态滤波原理：图像是入射分量和反射分量的乘积，入射分量对应低频，反射分量对应高频。
图像细节主要由反射分量决定，所以通过对数运算将入射分量和反射分量转换为加性关系，再做高通滤波去除入射分量保留反射分量，最后通过指数运算还原反射分量。
一般数字图像处理要经过哪些步骤？有哪些内容？基本步骤包括：图像信息的获取，存储，处理，传输，输出，和显示。
主要内容包括：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，图像分析和描述，图像识别。
解释马赫带效应？对于由一系列条带组成的灰度图像，其中每个条带内的亮度是均匀分布的，而相邻两条带的亮度相差一个固定值，但人的感觉认为每个条带内的亮度不是均匀分布的，而是感觉到所有条带的左边部分都比右边部分亮一些，这就是所谓的马赫带效应。
数字图像处理期末重点复习
1.欧氏距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的欧氏距离定义为：D e(p,q)=（x−u）2+（y−u）212。
2.街区距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D4p，q=x−u+y−v。
3.棋盘距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D8p，q=man（x−u，y−v）。
4.灰度数字图像有什么特点？答：灰度数字图像的特点是只有灰度（亮度）属性，没有彩色属性。
对于灰度级为L的图像，起灰度取值范围为[0，L-1].5.一副200×300的二值图像、16灰度级图像和256灰度级图像分别需要多少存储空间？答：由于存储一副M×N的灰度级为L 的数字图像所需的位数为：M ×N×L，其中L=2k。
二值图像，16灰度级图像和256灰度级图像的k值分别为1、4和8，也即存储一个像素需要的位数分别为1位、4位和8位。
所以，一副200×300的二值图像所需的存储空间为200×300×1/8=7.5kB；一副200×300的16灰度级图像所需的存储空间为200×300×4/8=30kB；一副200×300的256灰度级的图像所需的存储空间为200×300×8/8=60kB。
6.简述采样数变化对图像视觉效果的影响。
答：在对某景物的连续图像进行均匀采样时，在空间分辨率（这里指线对宽度）不变的情况下，采样数越少，即采样密度越低，得到的数字图像阵列M×N越小，也即数字图像尺寸就越小。
反之，采样数越多，即采样密度越高，得到的数字图像阵列M×N 越大，也即数字图像的尺寸就越大。
7.简述灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响。
答：灰度级分辨率是指在灰度级别克分辨的最小变化。
灰度级别越大，也即图像的灰度级分辨率越高，景物图像总共反映其亮度的细节就越丰富，图像质量也就越高。
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北京大学计算机研究所 陈晓鸥
总复习
• 第一章 数字图象基础 • 第二章 数字图象处理基础 • 第三章 数字图象分析 • 第四章 数字图象压缩 • 第五章 数字图象与互联网
总复习
• 第一章 数字图象基础
• 1.1基本概念
– 图像的表示 – 图像的质量 – 图象的颜色 – 图像的像素
• 1.2 基本系统
综合应用题案例1：
综合应用题案例1：
汽车牌照的定位和数字的识别
1）第一步定位汽车牌照 通过高通滤波，得到所有的边缘
• 对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有 封闭的边缘 • 对封闭边缘求多边形逼近 • 在逼近后的所有4边形中，找出尺寸与牌照大 小相同的四边形。牌照被定位。
综合应用题案例1：
2）第二步识别数字 • 对牌照区域中的细化后的图形对象，计算 傅立叶描述子，用预先定义好的决策函数， 对描述子进行计算，判断到底是数字几。
Байду номын сангаас
综合应用题案例2：
综合应用题案例2：
染色体数量的统计与识别
解： 1）先通过低通滤波去噪音， 2）提取边缘， 3）通过腐蚀去粘连， 4）统计连通区域的个数，得到染色 体的数量
考试通知： 时间：12月31日上午8：00 地点：哲学楼201
问题解答
表示法设计：链码、多边形逼近、外形特征 边界分段、区域骨架
边界描述子：简单描述子、形状数 傅立叶描述符、矩量
关系描述子：阶梯关系编码、骨架关系编码、
方向关系编码、内角关系编码、 树结构关系编码
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• 第三章 数字图象分析
3.4 识别与解释
图像分析系统的组成 模式与模式分类 决策论法：匹配（最小距离分类器、相关匹配） 结构法：匹配形状数、串匹配
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• 第三章 数字图象分析 3.2 图像分割
边界分割法：点、线、边的检测 边缘连接法：局部处理、Hough变换 阈值分割法：交互、直方图、边界特性、全局阈值 面向区域的分割：区域增长、区域分裂与合并 数学形态学处理：腐蚀与膨胀、开闭运算、变体
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• 第三章 数字图象分析 3.3 表示与描述
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• 第三章 数字图象分析
3.1 图像增强 3.2 图像分割 3.3 表示与描述 3.4 识别与解释
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• 第三章 数字图象分析
3.1 图像增强
点运算增强：变换的应用、变换函数获取 直方图增强：直方图均衡化、直方图匹配 彩色图象增强： RGB模型上、HSI模型上 空域过滤器：线性、非线性、钝化、锐化 频域过滤器：低通(ILPF/BLPF)、高通(IHPF/BHPF)、同形 从频域规范产生空域模板
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• 第四章 数字图象压缩
• 4.1 无损压缩 • 4.3 图象标准
– 基于字典的编码 – JPEG标准
– 统计编码
– MPEG标准
– 无损预测编码
• 4.2 有损压缩
– 量化编码 – 有损预测编码
– 一维、二维二值图 象编码
– CCITT Group3、 Group4标准
– 变换编码
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问答题案例1：
• 特征表示法和描述子应该对哪些几何变化不敏感？ 请举例说明。
• 答：应该对平移、旋转、比例放缩这三种几何变 化不敏感。
例如：分段描述法对三种几何变化都不敏感； 关系描述子中多边形内角描述，对上述三种几
何变化不敏感； 链码对位置平移不敏感，对角度和比例放缩
是敏感的，要去除这种敏感性要做特殊处理。
2.1 图象运算
算术运算：加、减、乘、除 逻辑运算：求反、或、异或、与
2.2 空域变换
几 何 变 换：平移、镜像、旋转、放缩、拉伸 非几何变换：模板运算、灰度级变换、直方图
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• 第二章 数字图象处理基础
2.3 频域变换
傅立叶变换导言：线性系统、卷积、相关 二维傅立叶变换特性：
可分离性、周期与共轭对称、平移性、 旋转特性、线性与相似性 、均值性、 拉普拉斯、卷积与相关 快速傅立叶变换
– 图像的扫描 – 图像的存储 – 图像的显示 – 图像的打印
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• 第二章 数字图象处理基础
• 2.1 图象运算
– 算术运算 – 逻辑运算
• 2.2 空域变换
– 几何变换 – 非几何变换
• 2.3 频域变换
– 傅立叶变换导言 – 傅立叶变换的特性 – 快速傅立叶变换
总复习
• 第二章 数字图象处理基础
• 第四章 数字图象压缩
4.1 无损压缩
基于字典的编码：RLE、LZW
统计编码
：哈夫曼编码
预测编码
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• 第四章 数字图象压缩
4.2 有损压缩
量化编码 有损预测编码 变换编码：DCT变换编码
总复习
• 第四章 数字图象压缩
4.3 图象标准
JPEG标准 MPEG标准 一维、二维二值图象编码 CCITT Group3、Group4标准
问答题案例2：
• 请叙述JPEG的压缩过程，并分析它在每个步骤中分 别减少了哪种冗余？
• 答：分块颜色空间转换零偏置转换 DCT变换 量化符号编码 颜色空间转换，减少了心理视觉冗余； 零偏置转换，减少了编码冗余； 量化减少了视觉心理冗余； 符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此
即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了象素冗 余（行程编码）。