数字图像处理基础知识
数字图像处理基础知识
处 ―量化处理：将f 映射到Z的处理；
理
基 ―Z的最大取值，确定像素的灰度级数Q= 2b，
础 如256。
知
识
第 二 章
数
字
图
Zi+1
像
处Z
理
基 Zi-1
础
黑
Qi+1
黑 色
色
灰
Q
色
灰
白
色
色
Qi-1
白
色
255
0
254
1
128
128
1
254
0
255
知 连续的 识 灰度值
量化值 （整数值）
从白到黑的 连续变化
基
M
础
知
识
N
第
二
章
数 取样点的选取
字 图
假定一幅图像取M N个样点
像 1) M，N一般为2的整数次幂；
处 理
2) M，N可以相等，也可以不等；
基 础
3) 对于M，N数值大小确实定：
知
M N大到满足采样定理，重建图像就不会
识 产生失真。
第 二 章
数 采样定理
字
图 像
如果信号所含的最高频率成份为fN，
础 – 实验结论
知 识
• 随着采样分辨率和灰度级的提高，主观质量也提高 • 对有大量细节的图像，质量对灰度级需求相应降低
第 二 章 数 字 图 像 处 理 基 础 知 识
第
二
章 数 字
1. 灰度层次
• 灰度层次：表示灰度级的数量
图 图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。
像
处 理
256个层次的图像
数字图像处理基础知识
国际照明委员会(CIE)规定以 规定以700nm(红)、 国际照明委员会 规定以 红 、 546.1nm (绿)、435.8nm (蓝)三个色光为三基色。 三个色光为三基色。 绿 、 蓝 三个色光为三基色 又称为物理三基色。 又称为物理三基色。自然界的所有颜色都可以通 过选用这三基色按不同比例混合而成。 过选用这三基色按不同比例混合而成。 这三基色按不同比例混合而成 C = R(R) + G(G) + B(B)
反映了将图像信息进行离散化的程度， 反映了将图像信息进行离散化的程度，常用 灰度级来衡量
主观亮度
适应范围 夜视 昼视
－6
夜间阈值
－4
－2
0
2
4
光强的对数
人眼亮度感觉范围
总范围很宽（ ① 总范围很宽（ C = 108） 人眼适应某一环境亮度后， ② 人眼适应某一环境亮度后，范围限制 适当平均亮度下： 适当平均亮度下：C = 103 很低亮度下： 很低亮度下：C = 10
图象“ 图象“黑”/“白”（“亮”/“暗”）对比参 白 暗 数
眼睛中图像的形成
视网膜将图像反射在中央凹区域上， 视网膜将图像反射在中央凹区域上，由光接 收器的相应刺激作用产生感觉， 收器的相应刺激作用产生感觉，感觉把辐射 能转变为电脉冲， 能转变为电脉冲，最后由大脑进行解码
电信号 光信号 视觉细胞 视神经 视神经中枢 解码 图像
人眼视觉模型
每个图像由若干个像素点组成， 每个图像由若干个像素点组成，每个点均可看作一个 点光源，每个点光源就是一个冲激函数δ 点光源，每个点光源就是一个冲激函数δ(x,y)
任意一幅图像可以表示为： 任意一幅图像可以表示为：
人眼亮度感觉
闪光极限
人的视觉系统感觉到的亮度 (主观亮度 ：是进入人眼的 主观亮度)： 主观亮度 光强对数函数 人眼亮度感觉范围： 人眼亮度感觉范围：通过光 强对数衡量，一般为3－10 强对数衡量，一般为 人眼的亮度适应级： 人眼的亮度适应级：视觉系 统当前对光强的灵敏度级别
数字图像处理-知识点总结
图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。
模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。
图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x，y，z，λ，t) 式中(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是光点(x,y,z)的强度（幅度）。
上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。
图像的特点：1.空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。
2.幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。
图像三大类：在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即1.静止图像：I = f（x，y，z, λ）2.灰度图像：I = f（x，y，z，t ）3.平面图像：I = f（x，y,λ,t）而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：I = f（x，y）数字图像处理的基本步骤：1.图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。
2.图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
3.图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。
4.图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据量。
5.图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
数字图像处理系统五大模块：数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。
1.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。
考研数字图像处理知识点剖析
考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。
本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。
一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。
数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。
2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。
常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。
而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。
2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。
3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。
常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。
4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。
常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。
三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。
2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。
3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。
结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。
数字图像处理的基础知识
数字图像处理的基础知识数字图像处理是一种以计算机为基础的处理图像的技术。
它的核心是数字信号处理技术，其中包括数字滤波、傅里叶变换、数字图像处理等等。
数字图像处理主要是针对图像进行数字信号处理和计算机算法处理，从而得到使图像更加美观、清晰，同时也可对其进行各种分析和处理。
数字图像处理的基础知识包括图像的获取、表示和处理。
在此，我们将分别阐述这些基础知识。
一、图像的获取图像的获取方式有很多种，包括摄影、扫描、数码相机等等。
这些方式都可以将图像转化为数字信号，以便于计算机的处理。
在数字相机中，传感器采集光线信息并将其转化为电信号，再经过模数转换后保存在内存卡中。
而在扫描仪中，可以通过光线照射样品，然后采集样品的反射信息，保存成数字图像的形式。
二、图像的表示图像可以用矩阵的形式进行表示，其中每个矩阵的元素都对应图像中的一个像素点。
这个像素值可以代表颜色、灰度和亮度等信息。
将图像信息存储成数字矩阵的方式称为栅格画。
在黑白影像中，每个像素点只有黑和白两种颜色，每个像素点都用1或0表示。
在彩色图像中，每个像素中则由红绿蓝三原色按一定比例混合而成的颜色值来表示，并用数值表示。
这些数值也可以是整数或浮点数等形式。
另外，还有图像的压缩技术。
图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩。
有损压缩会使压缩的图像失去一些细节，但能帮助减少图像的尺寸。
无损压缩则不会丢失图像的任何信息。
常见的无损压缩格式为PNG、BMP、TIFF等，常见的有损压缩格式为JPEG、GIF等。
三、图像的处理图像的处理包括预处理、增强、分割、检测和识别等等。
其中预处理指图像的去噪、灰度平衡、色彩校正等，以利用后续处理。
增强指通过调整图像的对比度、亮度等等，使图像更加清晰、唯美。
分割技术可以将图像分为多个区域，每个区域有独特的特征。
例如，我们可以用分割技术将人体和背景分开。
检测技术用于在图像中找到我们感兴趣的点，例如在医学图像中检测肿瘤。
识别技术允许计算机对图像中的对象进行分类，例如人脸识别技术和指纹识别技术等等。
数字图像处理技术解析
数字图像处理技术解析第一章：数字图像处理基础知识数字图像处理是一门研究如何处理和操作数字图像的学科。
数字图像是离散的表示了光的强度和颜色分布的连续图像。
数字图像处理技术可以应用于许多领域，如医学影像、机器视觉、遥感图像等。
1.1 数字图像表示与存储数字图像可以使用像素（pixel）来表示，每个像素包含一定数量的位元（bit），用于表示图像的灰度值或颜色信息。
常见的像素表示方法有灰度图像和彩色图像。
在计算机中，数字图像可以以不同的方式进行存储，如位图存储、压缩存储等。
1.2 数字图像处理的基本操作数字图像处理的基本操作包括图像增强、图像恢复、图像压缩和图像分割等。
图像增强可以改善图像的质量，使其更适于人眼观察或用于其他应用。
图像恢复是指通过去除图像中的噪声、模糊等不良因素，使图像恢复到原始清晰状态。
图像压缩可以减少图像的存储空间和传输带宽。
图像分割是将图像分成几个具有独立特征的区域，用于目标检测、目标跟踪等应用。
第二章：数字图像增强技术数字图像增强技术可以提高图像的质量和信息内容，使其更适合进行后续处理或人眼观察。
常用的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化和空域滤波等。
2.1 灰度变换灰度变换是通过对图像的灰度值进行变换，来改变图像的对比度和亮度。
常见的灰度变换方法包括线性变换、非线性变换和直方图匹配等。
线性变换通过对灰度值进行线性和平移变换，可改变图像的对比度和亮度。
非线性变换使用非线性函数对灰度值进行变换，如对数变换、反转变换等。
直方图匹配是将图像的直方图变换为期望直方图，以达到对比度和亮度的调整。
2.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以通过对图像的直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
直方图均衡化可以增加图像的对比度，使得图像细节更加清晰。
该方法适用于灰度图像和彩色图像。
2.3 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像处理方法，通过对图像的局部像素进行加权平均或非线性操作，来改变图像的特征。
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。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，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。
数字图像处理常用方法：1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
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。
考研数字图像处理知识点精讲
考研数字图像处理知识点精讲数字图像处理是一门研究图像算法、理论和方法，用来改进图像质量、提取图像特征以及进行图像分析和识别的学科。
在考研中，数字图像处理是一个重要的考点，掌握相关知识点对于考取理想的成绩至关重要。
本文将从基础概念到常用算法，系统地介绍考研数字图像处理的知识点。
1. 图像表示与预处理1.1 图像的表示数字图像是表示为矩阵的二维离散数据，每个像素有一个灰度值或颜色值与之对应。
常见的图像格式有位图（Bitmap）、灰度图、彩色图等。
不同的表示方法对于图像处理有着不同的影响。
1.2 图像的预处理图像的预处理包括去噪、增强和归一化等步骤。
去噪可以使用滤波器技术，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等；增强可以通过直方图均衡化、灰度变换等方法来提升图像的对比度和细节；归一化则是将图像像素值转换为特定的范围，如0-255或0-1。
2. 空域处理空域处理是对图像的每一个像素进行操作，常用的空域处理操作有平滑、锐化和边缘检测。
2.1 平滑平滑操作有助于去除图像中的噪声，常见的平滑方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波。
均值滤波通过计算像素周围领域的平均值来平滑图像；中值滤波则是将像素周围领域的值排序并取中值作为处理结果；双边滤波结合了空间域和灰度域的信息，可以更好地保留图像的边缘细节。
2.2 锐化锐化操作用于增强图像的边缘和细节，常见的锐化方法有拉普拉斯算子和Sobel算子。
拉普拉斯算子根据像素与周围像素的差异来增强图像的边缘；Sobel算子则是通过求取像素梯度来检测图像的边缘。
2.3 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务，常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel算子。
Canny算法通过计算图像梯度的幅值和方向来检测边缘；Sobel算子则是根据像素梯度来检测边缘。
3. 频域处理频域处理是将图像从空域转换到频域进行处理，常用的频域处理操作有傅里叶变换和滤波器设计。
3.1 傅里叶变换傅里叶变换是将信号（包括图像）从时域转换到频域的工具，通过分析图像的频谱信息可以实现图像的滤波和频域特征提取等操作。
遥感数字图像处理基础 知识点
第一章数字图像处理根底1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为假设干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的根本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规那么网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差3颜色空间模型：RGB 模型CMYK模型HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规那么映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
《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。
数字图像处理知识点与考点(经典)
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，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。图像（image）是图和像的有机结合，即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。 数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小 块区域称为像素。 数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种 预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。 4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化
图像处理基本知识
数字图像中的每个像素(pixel)都对应于矩阵 中相应的元素。把数字图像表示成矩阵的优点在 于能应用矩阵理论对图像进行分析处理。
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灰度图像是指每个像素由一个量化灰度来描述的 图像，没有彩色信息，如下图所示。
0 150 200 I 120 50 180 250 220 100
数字图像处理
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第2讲 数字图像处理的基础
(Basics Knowledge of Digital Image Processing)
2.1人类的视觉感知系统
(Visual System of Human Beings)
2.2数字图像的基础知识 (Basics of Digital Image)
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2.1人类的视觉感知系统
(Visual System of Human Beings)
视觉是人类最高级的感知器官，所以， 毫无疑问图像在人类感知中扮演着重要 角色。 然而人类感知只限于电磁波谱的视觉波 段，成像机器则可以覆盖几乎全部电磁 波谱。 研究图像处理首先要了解人类的视觉感 知系统。
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2.1 人类的视觉
2.1.1 人眼构造和视觉现象
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2.2.3 像素间的一些基本关系
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2.2.3 像素间的一些基本关系
像素在图像子集中连通的定义
―如果像素p和q是图像子集S中的元素， 如果存在一条完全由S中的像素组成的从 p到q的路径，则称p和q在S中是连通的。
图像子集连通元素的定义
―对于S中的任意像素p，S中连通到p的 所有像素的集合，被称为S的连通元素。
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2.2.1 图像的数字化
4. 一个好的近似图像，需要多少采样分辨率和灰度级 胡昂[1965]实验： 实验方法
遥感数字图像处理基础知识点
遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
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U 0.493B Y V 0.877R Y
数字图像处理基础知识
2.2 图像的采集和显示
2.2.1 图像采集
一、图像采集过程 首先是利用对某个电磁能量谱波段敏感的物理 器件，接受辐射并产生与所接受到的电磁辐射能量 成正比的模拟电信号。光电转换过程 然后是将前面得到的模拟电信号转化为数字信 号以输入进计算机进行处理。模数转换过程
数字图像处理基础知识 2.1.2 三基色原理
自然界中的颜色有无数多种，如何对这些颜 色加以表示呢？只需要三种颜色，即三基色就可 以表示所有的颜色。 一、含义 指选择3种独立的颜色，将它们按照不同的比 例混合，就可以得到不同的颜色；反之，任何颜 色也能分解为这三种颜色。
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注： 1、三种颜色必须是独立的，即其中的任何一 个颜色都不能由另外两个基色表示。 2、合成彩色光的亮度等于三个基色的亮度之 和；而色度由三个基色分量的比例决定。 在彩色电视系统，彩色图像系统中选择的三 基色一般为：红、绿、蓝，即R、G、B。
2.1.3 颜色方程
自然界中的任何颜色B
F：代表具有特定亮度和色度的彩色光； R[R],G[G],B[B]：F色光的三色分量； [R][G][B]：三基色单位量，能配出标准白光的3 基色量；RGB:称为三刺激值，可以测得；
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二、相加混色 1、混色规律：如图2－2所示
红＋蓝＝品红 蓝＋绿＝青 绿＋红＝黄 红＋绿＋蓝＝白
图2-2 相加混色规律示意图
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2、互补色：当两种色光按照适当的比例混合得到 白光，则这两种色称为互补色。 如：青＋红＝白色；黄＋蓝＝白色； 品＋绿＝白色。 3、相加混色的方法 时间混色法：将三种基色轮流投射到某一表面， 只要轮换的时间足够快，利用人眼的视觉惰性就可 以得到相加混色的效果。
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Y 0.30 R 0.59G 0.11B R Y 0.70 R 0.59G 0.11B B Y 0.30 R 0.59G 0.89 B
色差信号R-Y,B-Y幅度范围比较大，还需对其 进行压缩，得到压缩后的色差信号U和V，它们之 间的关系为：
图2-1 视觉惰性
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2、临界闪烁频率 眼睛在周期性的光脉冲的作用下，如果它的频 率不够高，则眼睛会感到一明一暗的闪烁现象。如 果将光脉冲的频率增加到某一值时，由于视觉惰性， 眼睛就感觉不到闪烁了。
不引起闪烁感觉的光脉冲的最低重复频率称为 临界闪烁频率。 经验可知人眼的临界闪烁频率约为46Hz。
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空间混色法：利用人眼分辩力的有限性，把彼 此相距很近的三基色发光点看成是相加合成的光。
生理混色法：利用两只眼睛同时分别观看两幅 不同颜色的同一幅图像，也可以得到混色的效果。
电视系统中一般是采用这种相加混色的方法。 相减混色法：用于彩色印刷、彩色胶片、绘画
等。
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二、图像采集设备 用于可见光和红外线成像的采集设备主要有： 显微密度计、析像管、视像管和固态阵等，其中固 态阵线应用最广泛。 固态阵可按几何组织形式分为两种：线扫描器 和平面扫描器，其主要元件是电荷耦合器件CCD。 例子：航空航天上用的CCD数字相机、数字摄 像机、微光夜视设备、针孔相机、带CMOS Sensor 的手机。
三、人眼的分辩力 是指人在观看景物时对景物细节的分辩能力。
分为黑白细节分辩力和彩色细节分辩力，对彩 色细节分辩力的要求要比黑白细节分辩力要求低。
四、视觉惰性与闪烁感觉 1、视觉惰性 当一定强度的光作用于视网膜时，不能在瞬间 形成稳定的主观亮度感觉，而有一个短暂的过渡过
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程；当光消失后，亮度感觉也并不立刻消失，而 是按近似指数函数的规律逐渐减小。人眼的这种 视觉特性叫做视觉暂留特性，或视觉惰性。
RGB的比例关系决定了彩色光的色度，而他们 的数值决定了彩色光的亮度。 色差信号：由基色信号与亮度信号之差构成,即： R-Y,B-Y,G-Y，一般选取其中的前两个。 色差信号不包含有亮度信息；两个色差信号之间 相互独立；在传输黑白图像时，两个色差信号为 0。 亮度信号Y、色差信号与三基色信号RGB之间的 关系为：
数字图像处理基础知识 2.2.2 图像的显示
常用的显示设备是电视显示器，其又可以分为 以下类型：CRT、液晶显示(LCD)、等离子体显示( PDP)等。
CRT：电子扫描。 LCD: 它利用了液晶的电光效应，通过电路控 制液晶单元的透射率及反射率，从而产生不同灰度 层次及色彩丰富的图像。
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三、图像采集的主要性能指标 1、线性响应：指输入物理信号的强度与输出响应信 号的强度之间关系是否线性。 2、灵敏度：绝对灵敏度可用所能检测到的最小光子 个数表示，相对灵敏度可用能使输出发生一级变 化所需的光子个数表示。 3、信噪比：指所采集的图象中有用信号与无用干扰 的（能量或强度）比值。 4、快门速度：采集拍摄时间。
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2、色调：反映了颜色的类别。 如通常所说的红、绿、蓝。
3、饱和度：指彩色光所呈现色彩的深浅程度。
对于同一色调的彩色光，饱和度越高，颜色越 深，如深红；饱和度越低，颜色越浅，如浅红。 色度：色调和饱和度合称为色度，即表明了彩 色光的颜色类别，又说明了颜色的深浅程度。
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2.1 视觉特性与三基色原理
2.1.1 人眼的视觉特性
根据数字图像处理的需要，关注人眼的如下 几个重要特性：明暗视觉、彩色视觉、人眼的分 辩力、视觉惰性与闪烁感觉。
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一、明暗视觉
人眼对不同颜色的光的亮度感觉是不一样的， 明暗不同。
二、彩色视觉 为确切表示某一彩色光，必须用三个基本参量 （亮度、色调和饱和度）来表示，彩色视觉就是对 这三个参量的总效应。 1、亮度：反映光作用于人眼时引起的明亮程度。