《数字图像处理》2015期末复习
数字图像处理期末复习资料
1图像的特点:1)直观形象2)易懂3）信息量大2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像3）按运动分类:静态图像，动态图像4）按时空分布分类:二维图像，三维图像3 数字图像处理的主要内容:1）图像获取2）图像变换3）图像增强4）图像复原5)图像编码6）图像分析7）图像识别8）图像理解4数字图像处理方法:1）空域法2)变换域法5什么是数字图像的采样和量化？采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作.量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化,即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。
6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触,一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。
邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。
连接：对两个像素,要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则第二章1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述?概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差,方差3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。
而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本4与标量量化相比，向量量化有哪些优势？合理地利用样本间的相关性,减少量化误差提高压缩率，5 Matlab图像处理工具箱提供了哪几类类型的数字图像？它们之间能否转换?如果可以如何转换?二进制图像,索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像，它们之间可以相互转换，转换函数(23页6 数字图像的空间分辨率和采样间隔有什么联系？采样间隔是决定图像分辨率的主要参数1 FFT的基本思想是什么?？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，从而减少其运算量。
数字图像处理期末考试题,简答
数字图像处理期末复习一、answer briefly（简答，5*4’，括号内的内容皆不用写）①open operation & close operation（开运算与闭运算）答：【书P159】开运算：使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算称为开运算。
（在结构元素S下的开运算定义如下：F S= F S S 。
开运算通常用来消除小对象物、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
）闭运算：使用同一个结构元素对图像先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。
（在结构元素S下的开运算定义如下：F S= F S S 。
闭运算通常用来填充物体内细小空洞、连接断开的邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
）②chain coding and Euler number（链码和欧拉数）答：【书P150】链码：是对线宽为一个像素的细线的轨迹进行描述的编码；链码方法是对其坐标序列进行方向编码的方法。
采用链码方法可以对细线的走向进行清晰的描述与分析。
欧拉数：欧拉数就是用以表征连通域属性的值。
定义欧拉数为二值图像中连通域的个数减去孔的个数。
③purpose of linear dynamic adjustment and nonlinear dynamic adjustment（线性和非线性动态调整的目的）答：【书P39】线性动态调整的目的是使图像的整体对比度的值加大，从而提高画面的显示效果。
非线性动态调整的目的是抑制高亮度区域，扩展低亮度区域，一定程度上解决了景物中高亮区的信号掩盖暗区信号的问题，改善了画面中前景细节的表述，并且对图像的整体对比度的值加大，所以改善了图像画面的显示效果。
（线性和非线性动态调整的目的是：使图像的整体对比度的值加大，从而提高画面的显示效果。
）④formula of LOG operation（拉普拉斯高斯算法公式）答：【书P122】⑤skeleton method and 4 neighborhood （细线化方法和四近邻）答：【书P147、P164】细线化：一个二值图像的“骨架”，是指图像中所有目标区域的轴线，即所有连通区域的轴线。
数字图像处理期末考试复习资料
《数字图像处理》复习指南选择题1、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（B ）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性（B ）A平均灰度B图像对比度C图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A、RGBB、CMY 或 CMYKC、HSID、HSV4、采用模板[-1 1] T主要检测（A ）方向的边缘。
A.水平B.45 0C.垂直D.135 05、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C ）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时，（ C ）处理可以采用 RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波8、B_滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（ B ）。
A.巴特沃斯高通滤波器 B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是（ B ）A.——对应B.多对一C. 一对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波12、一幅256*256的图像，若灰度级数为 16,则存储它所需的比特数是：（A ）A. 256KB.512KC. 1M C.2M13、一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0, 255],则该图象的信息量为：（D）18、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？ (DA 低通滤波B Laplace 微分C 邻域平均D 中值滤波 19、将图像“ name.tif”存储到文件中的命令(C )A 、 imread( ’ name.tif ’)B 、 loadC 、 imwrite( ’ name.tif ’ )20 . 计算机显示设备使用的颜色模型是( A )A. RGBB. HSVC. CMYD. 以上都 不对 21 .下列关于直方图的叙述错误的是 ( D )A. 描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B. 描述图像中不同灰度级像素出现的次数C. 没有描述出像素的空间关系D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果 22 . 锐化滤波器的主要用途不包括 ( B) A. 突出图像中的细节增强被模糊了的细节B. 超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C. 图像识别中分割前的边缘提取D. 锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像23 .假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关 f(x,y)的傅里叶变换说法中不正确 (C )A. 在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级B . 一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到 C. 图像频率域过滤可以通过卷积来实现 D. 傅里叶变换具有线性移不变性24. 列有关图像复原和图像增强的说法错误的是 (D )A. 与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似 估计值D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现a. 0b.255 14 、下列算法中属于局部处理的是：a.灰度线性变换b.二值化15、下列算法中属于点处理的是：(a.梯度锐化b.二值化c.6d.8D)c.傅立叶变换d.中值滤波 )c.傅立叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：( C)a.梯度锐化b.直方图均衡c.中值滤波placian 增强17、设灰度图中每一个像素点由1 个字节表示，则可表示的灰度强度范围是B) A . 128 B. 256 C. 36 D. 96)D 、 imshow( ’25、下列哪一个模板可用于图像平滑 （A26、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器 (B)判别正确、错误1 .图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。
数字图像处理试题答卷及参考答案2015年
中南大学考试试卷2015-- 2016 学年 1 学期时间100分钟 2015年 11月 4 日数字图像处理课程 32 学时 2 学分考试形式：闭卷专业年级：电子信息2013级总分100分，占总评成绩 70%2.___5.8.9.10.a.梯度算子b.Prewitt算子c.Roberts算子d. Laplacian算子4.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。
( c )a.水平b.450c.垂直d.13505.一幅256*256的图像，若灰度级为16，则存储它所需的总比特数是:（ a ）a. 256Kbb.512Kbc.1Mbd. 2M6.维纳滤波器通常用于: ( c )a. 去噪b.减小图像动态范围c.复原图像d.平滑图像7.采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（ b）a. 图像整体偏暗b. 图像整体偏亮c. 图像细节淹没在暗背景中d.图像同时存在过亮和过暗背景8.对于任意两点p(x，y) 和q(s，t)之间的D8距离，以下说法错误的是：（ a ）a. D8 (p,q)=|x-s|+|y-t|b. D8(p,q)=max(|x-s|,|y-t|)c. D8=1的像素就是(x,y)的8-邻域像素d. D8距离别名棋盘距离。
9.傅立叶变换得到的频谱中，低频系数对应于：（ c ）10.’)。
2.’)2’）（2’）都属于图像增强，改善图像效果。
（2’）4.试画出图像退化模型框图，并写出退化模型的解析式f(x，y)表示理想的、没有退化的图像，g(x，y)是退化（所观察到）的图像，η(x，y)表+示加性噪声，H是退化函数,则：g（x，y）= H[f（x，y)]+ η（x，y） (2’)5.画出变换编码的流程框图，说明其中正交变换的作用正交变换的作用是将图像的能量尽量集中在少数系数上，从而最大限度地去除原始图像中数据间的相关。
(2')（考察图像压缩）四、利用3x3窗口对下图进行均值滤波与中值滤波（均值滤波请4舍5入取整数），并说明两种滤波方法的不同适合情况。
数字图像处理期末复习题2
第六章图像的锐化处理一.填空题1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
垂直方向的微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
Roberts交叉微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
Sobel 微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
Priwitt微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
Laplacian微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
Wallis 微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。
水平方向的微分算子属于________________。
（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。
（填“增强”或“削弱”）9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。
（填“增强”或“削弱”）10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。
（填“能”或“不能”）四.简答题1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。
（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-复习题
数字图像处理-复习题数字图像处理复习题及参考答案⼀.填空题1. 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。
1. 从图像到图像的处理2. 量化可以分为________________和⾮均匀量化两⼤类。
2. 均匀量化3. 采样频率是指⼀秒钟内的采样________________。
3. 次数4. 对应于不同的场景内容，⼀般数字图像可以分为⼆值图像、________________和彩⾊图像三类。
4. 灰度图像5. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为________________。
5. 图像分辨率6. 动态范围调整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____________，由此达到改善画⾯效果的⽬的。
6. 扩⼤7. 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_____________，从⽽达到清晰图像的⽬的。
7. 归并8. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。
8. 平移10. 我们将平⾯景物在投影平⾯上的⾮垂直投影称为图像的________________，该处理会是的图像中的图形产⽣扭变。
10. 错切11. 在图像的锐化处理中，通过⼀阶微分算⼦和⼆阶微分算⼦都可以进⾏细节的增强与检测。
Sobel微分算⼦属于________________。
11. ⼀阶微分算⼦12. 均值滤波⽅法对___________噪声的抑制效果较好。
⽽中值滤波⽅法对___________噪声的抑制效果较好。
12. ⾼斯，椒盐13. 依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割⽅法⼤致可以分为______________、边界分割⽅法和区域提取⽅法三⼤类。
13. 阈值⽅法14. 所谓聚类⽅法，是采⽤模式识别中的聚类思想，以____________保持最⼤相似性以及类间保持最⼤距离为⽬标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。
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。
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f ( x, y)* h( x, y) F (u, v) H (u, v) f ( x, y)h( x, y) F (u, v)* H (u, v)
卷积计算后，定义域加倍 由于傅里叶变换的周期性，需要用0填充 出一定的间隔 不然，会出现缠绕效应
频域滤波的步骤
F u, v R u, v I
2 2 2
u, v
12
I u, v u, v arctan R u, v
P u, v F u, v R 2 u , v I 2 u , v
DFT的性质
• 直方图均衡化——计算方法①
– 让 nk 表示灰度 rk 出现的次数，这样图像中灰度 为i 的像素的出现概率是
p rk nk n , i 0, , L 1
– L 是图像中所有的灰度数，n 是图像中所有的 像素数，p 实际上是图像的直方图，归一化到 [0..1]。
• 直方图均衡化——计算方法②
数字图像处理 2015期末复习
考试必备
一卡通，铅笔，橡皮，直尺，计算器 题型
− − − − 填空选择 简答&分析 计算 综合分析（设计） （20分） （30~32分） （30分） （18-20分）
第2章 数字图像处理基础
连续图像的离散化 → 数字图像
− 空间离散→取样→空间坐标 − 强度离散→量化→灰度等级
109
59
• 直方图均衡化的计算举例
cdf r cdf 值 cdf k cdf min
T round rk 1 L 1 52 64 19 72 40 85 51 M N cdf min
24 rk 75 cdf 1 43 88 T rk round 255 59 9 67 25 76 44 90 64 1 58
x 0
M 1
一维卷积的定义
f ( x) h( x)
f (m)h( x m)dm
f ( x) h( x) f (m)h( x m)
m0
M 1
二维卷积定义与卷积定理
f ( x, y)* h( x, y) f (m, n)h( x m, y n)
60 62 55 4 65 22 73 42 87 52 54 55
值
cdf
值
值
cdf
值
cdf
113 122
60 61
6
66
68 70
53
126
144 154
62
63 64
61 78 14 69 33 T round
10 15
46 1 78 46 104 57 255 round 0.714286 255 182 64 37 1 79 48 106 58
– 创建一个形式为 s = T(r) 的变换，对于原始图 像中的每个灰度值 rk 它就产生一个 sk，转换公 式定义为：
sk T rk c rk
• 直方图均衡化——计算方法④
– T 将不同的等级映射到[0..1] 域，为了将这些值 映射回它们最初的域（比如[0..255]），需要在 结果上应用下面的简单变换：
Roberts算子
-1 0 0 1
Prewitt算子
-1 -1 -1 -1 0 -1 0 1 1
0 -1 1 0
0
1
0
1
0
1
-1 0
1
反锐化掩膜与高提升滤波
f s ( x, y ) f ( x, y ) k [ f ( x, y ) f ( x, y )] 式中 f ( x, y ) 是原始图像， f ( x, y ) 是用 人为方法模糊的图像， k 是常数。 k 1时，反锐化掩膜 k 1时，高提升滤波
F u , v F u , v
1 u M x
1 v N y
DFT的性质
f x, y e
j 2 u0 x M v0 y N
F u u0 , v v0
j 2 u0 x M v0 y N
f x x0 , y y0 F u , v e
1 2
e
j 2 u0 x M v0 y N
e
j x y
1
x y
af x, y aF u, v
1 f ax, by F u a , v b ab
f r, 0 F w, 0
− 自动找到较合适的灰度变换函数的方法
直方图规定化
− 将直方图匹配到某种特定形状的方法
第3章 灰度变换与空间滤波
平滑滤波
− 均值滤波、中值滤波、高斯噪声、脉冲噪声
锐化滤波
− 二阶微分、一阶微分、梯度、区别 − 罗伯特交叉梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子 − 滤波参数
伪彩色处理
– 是否可以把比例值，直接映射到新的灰度值分 布？
超过了255 要压缩回去
• 直方图均衡化——描述
– 均衡化函数应满足的两个条件： – (a) T(r)在区间0≤r ≤1中为单值且单调递增 – (b)当0≤r ≤1时, 0≤ T(r)≤1 – 一幅图像的灰度级可视 为[0,1]的随机变量，令 pr(r) 和ps(s) 分别表示 随机变量r和s的概率密 度函数。
40 1 42 1
43 1 44 1
45 2 46 1 48
87 90 88 94 90 104 94 106 104 109 106
51 1 52 1
53 1 54 2
55 1 57 1 58
122 144 126 154 144 154
60 1 61 1
62 1 63
64
63
17
71
39
83
49
图像退化模型
g ( x, y) h( x, y)* f ( x, y) ( x, y) G(u, v) H (u, v) F (u, v) N (u, v)
77
30 99 12
比特面分层
47 42 0 1 1 0 0 1 1 1
103 119
0 1
1
0 0 1 1 1
• 直方图均衡化——思路
– 直方图分布的均衡 层次分明、视觉效果好 – 直方图怎么样是均衡，有什么特点？
• 比例高的灰度值分布得更分散 • 比例低的分布更密集
• 直方图均衡化——思路
1
cdf 1
12 43
55 59 58 60 59 61 60 62 61 63 62
61
94 10 1 14 2 15
65 67 66 68 67 69 68 70 69 71 70
19 2 22 1
24 5 25 3
30 4 33 2 37
73 76 75 77 76 78 77 79 78 83 79
微分算子的方向性： -梯度：有方向 -拉普拉斯：无方向 微分算子的噪声敏感性： -二阶算子对噪声更敏感
第4章 频率域滤波
傅里叶变换
− 一维、二维；连续、离散 − 性质 • 对偶性质
• 离散 周期性 • 有限 无限
• • • •
空间和频率间隔关系（反比） 对称性、线性、平移和旋转 周期性 可分离性
DFT的性质
F u, v F u, v
*
F u , v F u , v
DFT的性质
F u, v e j 2 ux M f x, y e j 2 vy N
x 0 y 0 M 1 N 1
e j 2 ux M F x, v
对应的IDFT
1 M 1 N 1 j 2 ( ux / M vy / N ) f ( x, y ) F (u, v)e MN u 0 v 0 x 0,1,..., M 1 , y 0,1,..., N 1
傅里叶频谱的表示
F u , v F u , v e j u ,v
sk max min min sk
• 直方图均衡化的计算举例
值 频率 值 频率 值 频率 值 频率 值 频率
52
值 55 52 58
1
cdf 3
64
值 65 64 66
2
cdf 3
72
值 73 72 75
1
cdf 2
85
值 87 85 88
2
cdf 1
113
值 122 113 126
– 把 c 作为对应于 p 的累计概率函数 （Cumulative Distribution Function）, 定义为：
c rk pr rj
j 0 j 0 k k
nj n
k 0,1, 2, , L 1
– c 也称为图像的累计归一化直方图。
• 直方图均衡化——计算方法③
第4章 频率域滤波
冲激函数、冲激响应、冲激串
− − − − 取样 取样函数的傅里叶变换 取样定理 混淆
卷积和相关、卷积定理和相关定理
− 卷积引起的缠绕错误 → 0填充
第4章 频率域滤波
简单的傅里叶变换对 频率域滤波的基本过程（缠绕效应）
频域平滑与锐化
− − − − 理想滤波器、巴特沃斯滤波器、高斯滤波器 振铃效应 滤波参数 频域拉普拉斯算子
常用的平滑算子
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1
1 × 9
1 × 2 4 2 16