数字图像处理-知识点总结
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识1、数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
2、数字图像处理包括内容：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；图像的识别分类。
3、数字图像处理系统包括部分：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。
5、数字图像1600x1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。
6、图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样：采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。
量化：量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关？图像分辨率；采样率；采样值。
8、什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？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之间的它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。
从灰度直方图中你可可以获得：- 暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧- 明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧- 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部- 对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀9、什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
(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。
数字图像处理笔记
第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。
数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)是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。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、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。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
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。
数字图像处理复习
数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。
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的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3.光强度与主观亮度曲线。
P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作 量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多，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.7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
设为位于坐标处的一个像素（x+1,y ），（x-1,y ），（x,y+1），（x,y-1） 组成的4邻域，用)(4p N 表示。
（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1） 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。
8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。
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。
数字图像处理知识点与考点经典
5.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。
6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级
的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。
7.灰度直方图的性质：（1）只能反映பைடு நூலகம்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
直接灰度变换
线性变换
比例线性拉伸 分段线性拉伸
指数拉伸
灰度变换 直方图修正
非线性变换 直方图均衡化
对数拉伸 其他拉伸
直方图规定化
空域滤波
图像平 滑 （低通）
领域平均法 中值滤波（非线性的图像平滑）
图像锐 化 （高通）
梯度算子
低通滤波
拉式算子
高通滤波 带通、带阻滤波
g(i, j) = a′ + b′ −a′ ( f (i, j) −a) b−a
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。
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。
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.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。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）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。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
《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。
图像处理知识点总结
图像处理知识点总结一、图像采集1. 数字图像数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素由灰度值或者颜色值来描述。
数字图像的采集通过光学图像传感器来实现，图像传感器可以将光信号转换成电信号，然后通过数模转换器转换成数字信号。
常见的图像传感器包括CCD和CMOS。
2. 分辨率图像的分辨率指的是图像中包含的像素数量，分辨率越高，图像越清晰。
分辨率可以用像素数来描述，常见的分辨率有1024×768、1920×1080等。
分辨率与图像的清晰度成正比，但是高分辨率也会增加图像文件的大小。
3. 颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型，常见的颜色空间包括RGB、CMYK、YUV等。
RGB颜色空间是由红、绿、蓝三原色构成，它是最常用的颜色空间。
CMYK颜色空间用于打印颜色，它是由青、品红、黄、黑四原色构成。
二、图像处理1. 空域处理空域处理是指在图像的像素级别上进行处理，包括图像增强、滤波、锐化等操作。
图像增强可以提高图像的对比度和亮度，滤波可以去除图像中的噪声，锐化可以增强图像的边缘和细节。
2. 频域处理频域处理是指在图像的频域上进行处理，包括傅里叶变换、频谱分析、频率滤波等操作。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，频谱分析可以分析图像中的频率成分，频率滤波可以去除图像中的某些频率成分。
3. 形态学处理形态学处理是指利用形态学运算对图像进行处理，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。
膨胀可以增强图像中的物体，腐蚀可以减弱图像中的物体，开运算可以去除图像中的小孔洞，闭运算可以填充图像中的小孔洞。
三、图像分析1. 图像特征图像特征是用来描述图像的一些重要信息，包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以用来区分不同物体，纹理特征可以用来区分不同材质，形状特征可以用来区分不同形状。
2. 物体检测物体检测是指在图像中检测出特定物体的位置和数量，常见的物体检测算法包括边缘检测、Hough变换、Haar特征检测等。
数字图像处理知识要点
数字图像处理知识要点直方图统计数字图像中每一灰度值具有的像素数，并绘出灰度值-像素数图形就是直方图，通常以灰度值作横坐标，像素数或其百分比作纵坐标。
直方图均衡化是将原图的直方图通过变换函数修整为均匀的直方图，然后按均衡直方图修整原图像。
中值滤波一种非线性空域滤波器。
将模板区域内的像素排序，求出中间值。
用途是钝化图像、去除噪声，即在去噪的同时可以比较好地保留边缘的锐度和图像细节。
图像增强是按特定的需求突出图像中的某些信息，同时削弱或去除不需要的信息以改善图像质量，主要有灰度增强，图像平滑，图像锐化。
图像复原是指根据相应的退化模型和知识恢复原始的图像，需要考虑退化原因。
图像复原既可在空间域进行，也可在频域进行。
运动模糊退化模型、离焦模糊退化模型，维纳滤波法、约束最小平方滤波法无损压缩利用数据的编码冗余和像素间冗余以减少数据量来进行压缩编码，不引入失真有损压缩利用心里视觉冗余进行压缩，存在失真，通常失真限定在人眼可以接受的范围内预测编码用已知的像素来估计待编码像素，然后计算估计值与待编码像素之间的误差值，最后将这个误差值进行编码传输。
分为无损和有损预测编码（加入量化器，实用）。
变换编码用一个可逆的变换，把图像映射到变换系数集合；然后对该系数集合进行量化编码；一般图像中重要系数数量比较少，因此可以对不重要的系数进行粗量化或舍弃，以减少数据量，图像失真较小。
图像分割把图像分成具有意义的互不重叠的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。
；边缘检测分割通过寻找图像中不同区域的边界，从而实现图像分割。
；区域分割确定每个像素的归属区域，从而分割出不同的区域。
；阈值分割把图像视为目标和背景两类区域，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个像素点属于目标区域还是背景，从而产生相应的二值图像。
最大类间方差阈值图像中目标和背景之间存在较大的像素灰度差异。
选择一个阈值，能使分割后的目标和背景间的差别最大，认为这样的分割使结果达到最优。
数字图像处理-知识汇总
������−1 ������−1 ������=− ������=− 2 2
b)
定义它们的相关为
������
������(������) = ������(������)������������(������) = ∑ ������(������)������(������ + ������)
������=0 ������−1 2 ������−1 2
������−1 ������−1 2 2 ∑ ������−1 ������−1 ������(������, ������)������(������ + ������, ������ ������=− ������=− 2 2 ������−1 ������−1 ∑ 2 ������−1 ∑ 2 ������−1 ������(������, ������) ������=− ������=− 2 2
3. 4. 5.
+ ������)
6.
7.
统计平滑 这是一种非线性手段，主要基于邻域内像素值的统计特性，依照一定的规则改变像素以达到图像处理的目的， a) 中值：以邻域内像素均值替代位点像素值，用于平滑图像，消除椒盐噪声 b) 锐化：以邻域内像素极值替代位点像素，用于突出边缘轮廓 图像锐化： 锐化的目的是增强图像中被模糊的细节，与平滑的邻域求和相对，锐化的思想是邻域差分，而其核心即拉普拉 斯算子： 对应微分中的梯度，将离散差分定义为
1.
2. 3.
4.
灰度直方图是图像灰度统计上的特性： a) 灰度分布偏大，则图像亮 b) 灰度分布偏小，则图像暗 c) 灰度分布过于集中，图像对比度低 直方图处理的目的，即从直方图角度入手，改善图像的灰度分布以提升质量。 直方图均衡： 这种手段能够将原始图像的灰度均匀分布以提升其对比度，不足是有可能产生假轮廓。 大小为������ × ������的图像中，处于灰度级������的部分有������������ 个像素，按照下公式计算并合并灰度，对整个灰度范围完成 计算，则图像直方图均衡化： ∑������ ������=0 ������������ ������������ = [(������ − 1) ] ������������ 直方图规定： 将图像不同灰度级按照一个映射函数变换为另一灰度级分布， 这个过程就是直方图规定， 目的是使图像的直方 图分布倾向于一种特定的统计分布特征，一般用于处理具有通性的图像。 直方图均衡本质上是特殊的直方图规定。 ∑������ ������=0 ������(������������ ) ������������ = [(������ − 1) ] ������������
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。
数字图像处理重点汇总
第一章：数字图像处理研究的内容主要有：（1）图像获取，表示和表现（2）图像增强（3）图像复原（4）图像分割（5）图像分析（6）图像重建（7）图像压缩编码数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。
一般情况下，图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此，也称之为计算机图像的实现。
数字图像处理的特点：（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）处理费时（6）图像处理技术综合性强图像：就是三维场景在二维平面上的影像数字图像：是用配置在二维平面（画面）上的灰度值或彩色值来表示信息的，信息扩展在二维平面上。
数字图像以数字格式存储图像数据，数字图像常用矩阵来描述。
图像处理的研究目的：（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，只要用于计算机分析，经常用作模式识别，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图像工程三层示意图：图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。
图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点？它们之间有何联系和区别？图像处理：的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
图像理解：的重点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释，从而指导和规划行动。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
2.图像存储模块：主要用来存储图像信息。
3.图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。
4.图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。
5.图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图像信息处理的所有功能。
三基色原理：人眼的视网膜上存在有大量能在适当亮度下分辨颜色的锥状细胞，它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，即分别对红光、绿光、蓝光敏感。
由此，红（R）、绿（G）、蓝（B）这三种颜色被称为三基色。
根据人眼的三基色吸收特性，人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合。
则任一彩色C可表示为：C = R（R）+ G（G）+ B（B）颜色模型：1.RGB模型（面向机器）：在三维直角坐标系中，用相互垂直的三个坐标轴代表R、G、B三个分量，并将R、G、B分别限定在[0,1]，则该单位正方体就代表颜色空间，其中的一个点就代表一种颜色。
2.HSI模型（面向颜色处理或人眼视觉）：HSI模型利用颜色的三个属性色调H（hue）、饱和度S（saturation）和亮度I（intensity）组成一个表示颜色的圆柱体。
人眼的机理：1.瞳孔：透明的角膜后是不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为瞳孔，其直径可调节，控制进入人眼内之光通量(照相机光圈作用)。
2.晶状体：瞳孔后是一扁球形弹性透明体，其曲率可调节，以改变焦距，使不同距离的图在视网膜上成象(照相机透镜作用)。
3.视细胞：视网膜上集中了大量视细胞，分为两类：锥状细胞：明视细胞，在强光下检测亮度和颜色；杆(柱)状细胞：暗视细胞，在弱光下检测亮度，无色彩感觉。
人的视觉模型：人眼的亮度感觉：1.图像“黑”“白”（“亮”、“暗”）对比参数对比度: c = Bmax/ Bmin，相对对比度: cr = (B-B0)/B02.人眼亮度感觉范围①总范围很宽（c = 10^8）②人眼适应某一环境亮度后，范围限制适当平均亮度下：c = 10^3 ,很低亮度下：c = 103.同时对比度：人眼对亮暗程度所形成的“黑”“白”感觉具有相对性，即按对比度c感觉物体亮度对比。
马赫带（Mach Band）效应：马赫带效应的出现，是因为人眼对于图像中不同空间频率具有不同的灵敏度，而在空间频率突变处就出现了“欠调”或“过调”。
主观亮度S与实际亮度B之间的关系：S = K lnB+ k0人眼亮度感觉之应用：若一幅原图像经过处理，恢复后得到重现图像，重现图像的亮度不必等于原图像的亮度，只要保证二者的对比度及亮度层次（灰度级）相同，就能给人以真实的感觉。
续图像到数字图像的转化过程：数字图像的特点：1.信息量大2.占用频带宽3.像素间相关性大4.视觉效果的主观性大例：人观察如图所示两幅形状相同的目标图像时，会觉得哪一个目标更亮一些？与实际亮度有无不同？简述理由。
[黑色（最暗）灰度值定为0，白色（最亮）灰度值定为255]解答：两个不同亮度的目标物处于不同亮度的背景中，人会按对比度感觉目标物的亮度对比，因此人感觉（a）要亮一些，但事实上，目标（b）的实际亮度要高于（a）的实际亮度。
例：在串行通信中，常用波特率描述传输的速率，它被定义为每秒传输的数据比特数。
串行通信中，数据传输的单位是帧，也称字符。
假如一帧数据由一个起始比特位、8个信息比特位和一个结束比特位构成。
根据以上概念，请问：1.如果要利用一个波特率为56kbps（1k=1000）的信道来传输一幅大小为1024×1024、256级灰度的数字图像需要多长时间？2.如果是用波特率为750kbps的信道来传输上述图像，所需时间又是多少？3.如果要传输的图像是512×512的真彩色图像（颜色数目是32 bit），则分别在上面两种信道下传输，各需要多长时间？解答：1.传输的比特数为1024×1024×8×(1+8+1)/8=10485760，则在波特率为56kbps 的信道上传输时，所需时间为10485760/56000=187.25 秒。
2.传输的比特数为1024×1024×8×(1+8+1)/8=10485760，则在波特率为750kbps 的信道上传输时，所需时间为10485760/750000=13.98 秒。
3.传输的比特数为512×512×32×(1+8+1)/8=10485760。
在波特率为56kbps 的信道上传输时，所需时间为10485760/56000=187.25 秒；在波特率为750kbps 的信道上传输时，所需时间为10485760/750000=13.98 秒。
例：1.存储一幅1024×768，256 个灰度级的图像需要多少bit？2.一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少bit？解答：1.一幅1024×768，256 个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8=6291456 bit2.一幅512×512 的32位真彩图像的容量为：b=512×512×32=8388608 bit像素间的基本关系：1.像素的相邻与邻域：4-邻域和4-相邻：N4(p) 8-邻域和8-相邻：N8(p)2.像素间的邻接和连通：4邻接、8邻接4通路、8通路4连通、8连通3.区域和边界：两个像素p和q邻接的条件：1.相邻：p(m,n)和q(s,t)位置上满足相邻；2.灰度值相近，即称为灰度值相近（似）准则。
常用的三种距离：D8(p,q) < De(p,q) < D4(p,q)矩不变性：如果目标区域中的灰度分布是已知的，在用矩描述来表示目标特征时，它有以下性质：1.平移不变性；2.旋转不变性；3.缩放不变性。
例：若灰度相似准则V={1}，试按四连通和八连通分别标出题图8.13所示图像的目标物区域边界。
四连通目标物区域边界八连通目标物区域边界例：类似于书图8.1.6给出距中心点的距离不大于4的三种距离对比图图像信息的频域处理具有如下特点:1.能量守恒，但能量重新分配；2.有利于提取图像的某些特征；3.正交变换具有能量集中作用，可实现图像的高效压缩编码；4.频域有快速算法，可大大减少运算量，提高处理效率。
图像的几何变换：图像的空间平移、比例缩放、旋转、仿射变换和图像插值。
平移、比例缩放和旋转变换都是一种称为仿射变换的特殊情况。
图像几何变换的实质:改变像素的空间位置或估算新空间位置上的像素值。
仿射变换性质：1.仿射变换只有6个自由度（对应变换中的6个系数），因此，仿射变换后互相平行直线仍然为平行直线，三角形映射后仍是三角形。
但却不能保证将四边形以上的多边形映射为等边数的多边形。
2.仿射变换的乘积和逆变换仍是仿射变换。
3.仿射变换能够实现平移、旋转、缩放等几何变换。
灰度插值：1.最近邻插值法：令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值2.双线性插值:沿图像矩阵的每一列（行）进行插值，然后对插值后所得到的矩阵再沿着行（列）方向进行线性插值。
3.卷积插值法:当图像放大时，图像像素的灰度值插值可以通过卷积来实现，即将输入图像两行两列中间插零值，然后通过低通模板滤波2D-DFT的性质：1.变换核的可分离性：该性质说明2D-DFT可通过两次1D-DFT完成2.移位特性： a.空间移位 b.频域移位 c.移位时幅度不变d.频谱中心化：通过给图像f(m,n)乘以(−1)m+n，就可以使f(m,n)的频谱重原点移到中心(N/2,N/2)，而得到一个完整的频谱。
3.周期性和共轭对称性4.旋转不变性5.实偶函数的DFT:仅有余弦项的实部6.实奇函数的DFT: 仅有正弦项的虚部7.线性性 8.比例性（尺度变换） 9.平均值 10.卷积定理增强图象目的：1.改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；2.将图像转换成一种更适合于人或机器分析处理的形式。
图象增强方法分类：1.空域法：直接对图像的像素灰度值进行操作。
包括图像的灰度变换、直方图修正、平滑和锐化处理、彩色增强等。
2.频域法：在图像的变换域中，对图像的变换值进行操作，然后经逆变换获得所需的增强结果。
常用的方法包括低通滤波、高频提升滤波以及同态滤波法等。
灰度的线性变换：设原图像灰值f(m,n)∈(a,b) 线性变换后的取值g(m,n)∈(c,d)。
变换关系式为g(m,n)=c+k[f(m,n)-a]1.扩展动态范围2.改变取值区间3.缩小动态范围4.反转或取反灰度的非线性变换:1.对数变换g(m,n)=λlog(1+f(m,n)) 对数变换的作用是扩展图像的低灰度范围，同时压缩高灰度范围，使得图像灰度分布均匀，与人的视觉特性相匹配。