数字图像处理复习纲要
数字图像处理期末复习基本内容度最终版
第1章 数字图像处理的基本知识1.1 连续图像如何转换为数字图像？数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC ）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2当对模拟图像取样时不满足取样定律将出现什么现象？从取样图像中恢复原来的图像需要满足二维的香农取样定理，否则出现失真现象。
1.3图像处理的基础、最主要的任务是什么？图像处理的基础是数学，最主要的任务就是各种算法的设计和实现。
1.4 数字图像处理主要包括哪些研究内容？1）图像变换；2）图像增强；3）图像复原； 4）图像压缩编码；5）图像分割与特征提取。
1.5 数字图像研究的三大方面：提高视觉效果、特征提取和目标识别、编码和压缩数据。
1.6 计算下面图像的平均灰度值，写出计算下面图像平均灰度值的Matlab 程序245631536262⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦答：a=[2 4 5 6;3 1 5 3;6 2 6 2];average=mean2(a);运行结果，平均average=3.751.7 写出画大小为512512⨯的黑底（灰度值为0），中央有200200⨯大小白(灰度值为1)正方形图像的Matlab 程序。
答：x=zeros(512);x(256-100:256+99,256-100:256+99)=1;imshow(x)1.8 数字图像处理就是将图像转换为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。
第2章图像处理中的常用数学变换2.1 (教材51页)用Matlab编程做出如图2.37所示图像的二维离散余弦变换(a)(b)图2.37答：% DCTa=ones(64);a(29:36,29:36)=0; % 8*8% a(29:36,31:34)=0; % 4*8f=dct2(a);figure, imshow(a,'notruesize')figure,imshow(log(abs(f)+1),'notruesize')2.2 做出对灰度图像’lenagray.bmp’进行傅里叶变换，并把直流分量平移到中央的Matlab程序，并注明每个程序的作用。
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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。
数字图像复习提纲
第一章绪论❆图像：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。
第一章绪论❆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。
第一章绪论❆数字图像处理的主要研究内容：（1）图像的数字化：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；主要包括的是图像的采样与量化（2）图像的增强：加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复：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：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：由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析：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：图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。
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：是指媒体信息的相互隐藏、数字水印、图像的信息伪装。
（9）图像通信❆数字图像处理的应用领域：通信：图象传输，电视电话等。
宇宙探测：星体图片处理。
遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。
生物医学：CT，X射线成象，B超，红外图象，显微图象。
工业生产：产品质量检测，生产过程控制，CAD，CAM。
军事：军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制等。
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。
华农数字图像处理复习提纲
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)。
【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。
图形图像处理总复习提纲
总复习提纲题型：填空题、计算题、作图题。
一、图像学1. 图像数字化处理狭义的数字图像处理：是指将一幅图像变为另一幅经过修改（或改进）的图像。
数字图像分析：是指将一幅图像转化为一种非图像的表示。
一幅图像必须先转换为数字形式计算机才能处理。
2. 采样。
采样是把空间连续的图像转换为离散点的图像，即把空间坐标离散化，取出图像在每个离散点处的函数值（称为灰度值）。
3. 量化。
量化是将图像函数值离散化，即将灰度值用整数表示。
4. 灰度直方图（1）定义：灰度直方图表示数字图像中每一灰度级出现的频数。
对连续图像而言，灰度直方图表示每一灰度级在图像中出现的概率密度，记作Pr(r)。
（2）计算方法：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。
它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。
频率的计算式为例题：第二章图像处理点运算第6页的题。
（3）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。
图1给出了一个不同的图像具有相同直方图的例子。
图1 不同的图像具有相同直方图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。
5. 对比度增强在一些图像中，感兴趣的特征占整个灰度级相当窄的范围，点运算可以扩展兴趣特征的对比度，是指占据可以显示灰度级的更大范围。
g(i,j)=a+(b-a)/(d-c)*( f(i,j)-c)例题：[50,200]->[0,255]a=0,b=255,c=50,d=2006. 图像的代数运算与几何运算（1）代数运算是指两幅输入图像之间进行点对点的加、减、乘、除运算得到输出图像的过程。
如果记输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则有如下四种形式：（2）几何运算几何运算可改变图像中各物体间的空间关系。
（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。
数字图像处理复习提纲
数字图像处理重点内容提要第一章概述1 什么是图像？图像--是人类认识世界最主要的信息源。
人类所获得信息的约70% 以上是以图像的形式通过人的视觉系统得到的。
粗略地讲，图像是某一个二维或三维景物呈现在人们心目中的影像；确切地讲，图像是光辐射能量照在物体上，经过物体的反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
2 数字图像：最小单位，两个特征（空间位置特征、属性特征）数字图像的最小单位是像素（像元）。
像素（像元）具有空间位置特征和属性特征3 采样和量化的定义模拟图像数字化包括采样和量化两个过程采样--将空间上连续的图像变换成离散点的操作，即位置的离散化将模拟图像按纵横两方向分割为若干个形状、大小相同的像元，各像元的位置由其所在的行和列表示量化--将像素灰度转换成离散的数值的过程,即灰度的离散化量化参数--灰度级数一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用K表示。
4 数字图像处理过程的几个特点：信息量大、数据量大、重复性运算大、处理技术综合性强5 什么是遥感？根据遥感平台，可以分为哪几类？遥感--遥远的感知在远离地面的不同运载工具上（高塔、气球、飞机、火箭、人造卫星、宇宙飞船、航天飞机等）,运用探测仪器（传感器），对地表各种物体的电磁波信息进行探测成像，并且经过信息数据的传输、处理、分析, 对地球资源与环境进行探测和监控的综合性技术。
根据遥感平台分类航天遥感--通过卫星、载人飞船、航天飞机等在太空中进行；航空遥感--通过飞机、气球等在空中进行；地面遥感--通过遥感车、铁塔等在地面进行。
第二章遥感图像数据基础1 遥感图像的基本原理：反映地物的平均电磁波辐射水平、数值大小变化由于地物类型变化引起。
遥感的基本原理就是通过分析遥感图像数据数值的大小与变化规律，来有效地识别不同的地物。
2 电磁波谱的定义电磁波谱--不同的电磁波其波长各不相同，将各种电磁波按照波长的大小范围，依次排列成图谱，这个图谱就是所谓的电磁波谱。
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。
数字图像处理复习大纲
数字图像处理复习大纲成绩比例:1)平时出席、实验报告、作业：50%2)笔试50%笔试时间：19周星期三9:45~11:15本教室开卷题型:简答题（包括:概念、编程、计算和分析）范围：第1，2，3，4，5，7章第1讲数字图像处理基础（第1,2章）1、概念：数字图像，数字图像处理，数字图像处理包含的内容，数字图像的分类，基本的图像文件格式。
2、编程或读程题图像的读入、显示、信息显示、保存、格式转换。
可参考实验1模板。
如：I=imread(‘Lena.jpg’)；%读入图像g=rbg2gray(I);%[M,N]=size(g);%subplot(221);imshow(I)%subplot(222);imshow(g)%subplot(223);imhist(g)%imwrite(g,’LenaG.tif’)%写出各程序语句的含义。
clearclcf=imread('Lena.jpg');%读入图像[M,N]=size(f)%显示f的尺寸imfinfo('Lena.jpg')%显示该图像的信息[c,T]=imhist(f);%记录f的直方图figure;stem(T,c,'.');%显示f的直方图title('图像Lena的直方图');第2讲图像的空域增强1、概念：(1)线性灰度变换(2)gamma校正g(x,y)=255*[I(x,y)/255]r(3)空域滤波（二维卷积）2、计算(1)直方图均衡化典型例题：p54)[例3-1]P86)习题2(2)空域滤波(均值、中值、各种梯度算子：Roberts,Sobel,Laplacian 算子)典型例题：p86)习题3(修改)第2讲习题P86)2、解：3.(修改)f(x,y)如图:求：1)均值滤波图像g1(x,y)中的g1(0,0)。
2)中值滤波图像g2(x,y)中的g2(0,0)。
3)采用Sobel算子对图像锐化，得g3(x,y)，求：g3(0,0)。
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数字图像处理复习纲要
第一章数字图像处理概述
1、数字图像的基本组成单位
2、图像数字化过程
（1）采样、空间分辨率，二者的关系
（2）量化、灰度率分辨，二者的关系
（3）对缓变的图像及对细节丰富的图像采样、量化方法3、色彩模型
（1）RGB——计算机显示器
（2）CMY
（3）HIS——彩色增强时用
3、数字图像处理系统主要包括哪些模块
4、数字图像处理主要包括哪些研究内容
第二章图像变换
1、图像变换的目的
2、二维离散傅里叶变换
（1）公式
（2）性质
（3）频谱分布情况
（4）程序实现
3、二维离散余弦变换
（1）公式
（2）频谱分布情况
第三章图像增强
1、图像增强的目的，与图像复原的区别
2、点运算与局部运算
3、灰度变换
（1）基本原理
（2）程序实现
4、图像灰度直方图
（1）概念
（2）性质
（3）计算
5、直方图均衡化处理
（1）基本原理
（2）实现步骤
（3）程序实现
6、直方图规定化处理
（1）基本原理
（2）实现步骤
7、图像平滑
（1）目的
(2)模板运算
（3）方法
A、多图像平均法
B、邻域平均法
C、中值滤波法
D、频域上——低通滤波器
（4）程序实现
8、图像锐化
（1）目的
（2）方法
A、简单梯度锐化
B、罗伯特算子梯度锐化
C、模板梯度法
D、SOBEL算子
E、拉普拉斯算子
F、频域上——高通滤波器
（3）程序实现
9、同态滤波器
（1）基本思想
（2）实现方法
10、彩色增强
（1）伪彩色增强——密度分割、灰度级一彩色变换
（2）真彩色增强
第四章图像复原
1、图像复原的概念、过程
2、点扩散函数
3、退化模型的估计
（1）先验方法
（2）后验方法
4、图像复原的方法
（1）逆滤波复原
A、基本原理
B、适用条件
C、处理步骤
D、注意事项
（2）维纳滤波复原
A、基本原理
C、处理步骤
D、参变量维纳滤波中参变量的估计
（3）能量相等法则的复原方法
第五章二值图像处理方法简介
1、图像分割的目的与地位、基本思想
2、图像分割的基本方法
3、图像二值化
（1）确定阈值的几种方法
（2）邻域、邻接、连接的概念
（3）二值图像的连接性
（4）像素间的距离
（5）链码表示——矢量表示，起点+方向码、节约内存（6）标记
（7）轮廓追踪
（8）细化操作
第六章图像编码
1、图像编码的概念、目的、2种类型
2、熵编码
（1）哈夫曼编码
（2）算术编码
（3）行程编码
3、预测编码用于图像压缩的基本原理
4、变换编码用于图像压缩的基本原理
5、JPEG
6、MPEG。