数字图像处理总复习(13)
《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。
（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。
(完整word版)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。
数字图像处理考试复习试题
数字图像处理考试复习试题一、单项选择题（本大题10~20小题，每小题1分）1、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（)：A. 0B. 255C. 6D. 82、图象与灰度直方图间的对应关系是：( )A. 一一对应B. 多对一 C . 一对多 D. 都不对3、下列算法中属于局部处理的是：( )A. 灰度线性变换B. 二值化C. 傅立叶变换D. 中值滤波4、下列算法中属于点处理的是：( )A. 梯度锐化B. 二值化C. 傅立叶变换D. 中值滤波5、一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为( )。
A. 5B. 4C. 5.83D. 6.246、下列算法中属于图象平滑处理的是：( )A. 梯度锐化B. 直方图均衡C. 中值滤波D. Laplacian 增强7、下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：( )A. 梯度算子B. Prewitt 算子C. Roberts 算子D. Laplacian 算子8、采用模板［-1 1 ］主要检测( )方向的边缘。
A. 水平B. 45°C. 垂直D. 135°9、二值图象中分支点的连接数为：( )A. 0B. 1C. 2D. 310. 对一幅100×100 像元的图象，若每像元用8 bit 表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit ，则图象的压缩比为：( )A. 2:1B. 3:1C. 4:1D. 1:211、下列哪种图像代数运算可以完成“运动检测”：( )A. 加运算B. 减运算C. 乘运算D. 除运算12、一幅800×600的24位真彩色图像，其红色分量数据量为（）Byte。
A. 800×600；B. 800×600×3；C. 800×600×8D. 800×600×3×813、下列那种数学形态学操作能在二值图像中检测出某特定形状的对象：（）A. 开运算B. 闭运算C. 边界提取D. 击中击不中变换14、下图1是标准测试图像Lena图，对该图像进行处理后，形成的结果图像如图2所示，这是经过（）处理得到的。
数字图像处理复习要点总结-推荐下载
1
uv F( , )
ab a b
（x,y）点；M
是集合内坐标点的总数。一个特殊的系统函数
8、图像尖锐化处理（在频谱空间相当于高通滤波）：用于增强图像的边缘及灰 度跳变部分。
9、Prewitt 算子（边缘检测算子）：包括两个有向算子（一个水平，一个垂直， 一般称为模板）。
两个特殊模板： PV
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。 （4） 色调表示各种颜色的种类，色饱和度表示颜色的深浅。
（8） 卷积定理： 卷积公式 f (x, y) g(x, y) f ( , )g(x , y )dd
f (x, y) g(x, y) F (u, v) G(u, v) f (x, y) g(x, y) F (u, v) G(u, v)
4、傅里叶变换的性质： （1） 可分性：一个二维的傅里叶变换可用二次一维傅里叶变换实现
F (u, v) FTx FTy [ f (x, y)]
（2） 线性： FT[a1 f1 (x, y) a2 f 2 (x, y)] a1FT[ f1 (x, y)] a2 FT[ f 2 (x, y)]
（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-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。
数字图像处理复习资料(补充的答案)
遥感和数字图像处理复习题一、名词解释：数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化像素：将地面信息离散化而形成的格网单元辐射误差：传感器接受到的电磁波能量和目标本身辐射的能量是不一致的辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程灰度直方图: 以每个像元为单位，表示线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状目标突出滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施高通滤波：保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理低通滤波：保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数伪彩色合成：将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。
真彩色合成：根据彩色合成原理，可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像，当合成图像的红绿蓝三色和三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩色原理，就称为真彩色合成。
假彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。
密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像直方图均衡化：将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图，然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值，从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。
监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法非监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归为一类）的方法特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数（即感兴趣区）。
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。
数字图像处理复习资料课件
1.谢谢聆 听
03
均值滤波
通过将每个像素的值设置 为邻近像素值的平均值， 减少图像的噪声和细节， 提高图像的平滑度。
中值滤波
将每个像素的值设置为邻 近像素值的中值，有效去 除椒盐噪声，保护图像边 缘。
高斯滤波
通过使用高斯函数对图像 进行平滑处理，减少噪声 和细节，提高图像的平滑 度。
图像边缘检测算法
Sobel算子
多尺度图像处理
02
多尺度图像处理技术可以更好地描述图像的局部特征和纹理信
息，近年来得到了广泛的应用和研究。
稀疏表示和压缩感知
03
稀疏表示和压缩感知理论在图像去噪、压缩和重构等方面具有
很大的优势，成为数字图像处理领域的重要研究方向。
深度学习在图像处理中的应用
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在图像处理中最常用的模型之一，具有平移不变性和强大的特征表达能 力，广泛应用于图像分类、目标检测、分割等任务。
场景。
K均值聚类分割
通过将像素分为K个聚类，根据聚 类中心表示像素的颜色信息，实现 图像分割。
基于区域的分割
根据像素的颜色和空间信息，将图 像分割成若干个区域，实现图像分 割。
数字图像处理的实际应用
04
医学图像分析
医学影像诊断
利用CT、MRI等医学影像 ，通过图像处理技术辅助 医生进行疾病诊断。
总结词
理解边缘检测原理，掌握常见算法实现 。
VS
详细描述
边缘检测是数字图像处理中的重要环节之 一，其目的是检测图像中的边缘和轮廓。 常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt 、Roberts等。在实验中，需要理解各种 算法的原理和实现方法，并针对具体应用 场景选择合适的算法进行实验。
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。
复习资料-数字图像处理
一、名词解释1.数字图像数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。
2.图像锐化图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。
3.中值滤波值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
4.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。
数据压缩包括有损压缩和无损压缩。
5.图像图像是客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，是人类社会活动中最常用的信息载体。
或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。
它是人们最主要的信息源图像根据图像记录方式的不同可分为两大类：模拟图像和数字图像6.无损压缩所谓无损压缩格式，是利用数据的统计冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
如果将图像总像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用probability density function （PDF）来刻画和描述，表现为灰度直方图。
7.无失真编码无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。
8.像素的邻域9.采样采样（sampling）其他名称：取样，指把时间域或空间域的连续量转化成离散量的过程10.像素的邻域11.细化细化是提取线宽为一个像元大小的中心线的操作12.直方图均衡化它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。
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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5.图像几何失真校正的主要步骤。
（ 1 ）空间变换：对图像平面上的像素进行重新排列 以恢复原空间关系； （ 2 ）灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰 度值以恢复原位置的灰度值。
6.梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？ 梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为 -1 -1 1 1 1 1 -4 1 1 （梯度算子） （Laplacian算子） 梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特 性，认为极大值点对应于边缘点；而 Laplacian算子 检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性， 认为边缘点是零交叉点。相同点都能用于检测边缘， 且都对噪声敏感。
10.简述一个图像处理系统的基本组成及画出方框示意图 。 11.简洁说明一下下面两种灰度变换函数会对图像产生什 么效果。
12.图像恢复与图像增强的主要区别？ 图像恢复和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主 观过程，而图像复原主要是一个客观过程；图像增强不考虑 图像是如何退化的，而图像恢复需知道图像退化的机制和过 程等先验知识。
7 8->7
9 9->9 0.25
0.2222
0.0833
4.设一副8位灰阶图像的灰度值分布如下： 计算其存储其所需的内存空间，并按行扫描的方法 对其进行可变行程长度编码，计算编码后的存储空间 和图像的压缩率。
130 130 130 129 f 127 127 125 127 130 130 129 134 133 129 130 130 130 129 134 133 130 130 130 130 129 132 132 130 130 130 130 129 130 130 129 129 128 127 129 131 129 131 130 128 127 128 127 128 132 132 126 129 129 127 129 133 132 125 128 128 126 130 131 131
13.图像分辨率与显示分辨率有什么差别？在图像的数字化 过程中，影响图像质量的因素有哪些，是怎么影响的？ 图像分辨率是数字化图像划分图像的像素密度，即单位 长度内的像素数，其单位是每英寸的点数 DPI 。显示分辨率 是把数字图像在输出设备（如显示屏或打印机等）上能够显 示的像素数目和所显示像素之间的点距。影响图像质量的因 素有两方面：采样分辨率和量化分辨率。采样分辨率越高， 图像越清晰；量化分辨率越高，图像层次越丰富。
数字图像处理总复习
景文博
长春理工大学 探测与信息工程系 2013.12.9
复习习题库： 填空题 •除电磁波谱图像外，按成像来源进行划分的话，常见的计算机图像还包 括： 、 、 三种类型。 •视网膜上有两类光感知器： 、 ；分别负责 和 功能。 • 和 两种现象清楚说明了人所感觉的亮度并不是光强的简单函数。 •写出常用灰度变换方式中的三种： 、 和 。 •电磁波谱中彩色光所跨越的范围大概是 到 nm。 •用于描述彩色光源性质的三个基本量是： 、 和 。 •彩色的三基色是： 、 和 。 •颜料的三基色是： 、 和 。 •用于区分一种彩色与另外一种彩色的三个特征是： 、 和 。 •三种常用的颜色系（或模型）是： 、 和 。 •图像压缩模型中，源编码器通常包括三个子模块： 、 和 ， 分别负 责消除 、 和 三种类型的数据冗余。 •列举三种常用的变换编码方法： 、 和 。 •目前，静态图形的事实压缩标准是： ；视频编码标准主要有： 和 两个系列。 •两种最常用的形态学图像处理操作是： 和 。 •三种常用的图像象素点间距离测度是： 、 和 。 •灰度图像分割通常是基于强度值的两个属性： 和 。
对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。 其原因是：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在 每点像素上。因为图像中的每点都是污染点，所中值 滤波选不到合适的干净点。因为正态分布的均值为0， 所以根据统计数学，均值可以消除噪声。
4.伪彩色增强和假彩色增强有何异同点？
伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到 三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色 增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同 的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。相同点是 利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点， 将目标用人眼敏感的颜色表示。
其直方图为：
8 5 9 1 1 3
9 6 2 2 9 9
0 1 9 3 9 6
7 9 9 4 3 9
6 8 4 1 7 2
3 4 2 2 7 3
灰度等级 原始直方图
0 0.0278
1 0.1111
2 0.1389
3 0.1389
4 0.0833
5 0.0278
6 0.0833
7 0.0833
8 0.0556
名词解释：
1.灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的 频率。 2.邻域是指一个像元（ x,y）的邻近（周围）像元形 成的像元集合。即{（x+p, y+q）} p、q为任意整数。 3.中值滤波是指将当前像元的窗口（或邻域）中所有 像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的 输出值。 4.直方图规定化是指将原图象灰度直方图变成规定形 状的直方图而对图象作修正的增强方法。 ５.空间坐标的离散化叫做空间采样，它确定了图像 的空间分辨率，称为图像采样。灰度值的离散化叫做 灰度量化，它确定了图像的幅度分辨率，称为图像量 化。
7.画出同态滤波的流程图并简述滤波过程。 见书Ｐ１５１
f(x,y )
Lnf
FFT
H
FFT
-1
Exp()
8. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别于 联系？ 方法：直方图均衡化和直方图规定化。 区别：直方图均衡化得到的结果是整幅图对比度的增 强，但一些较暗的区域有些细节仍不太清楚，直方图 规定化处理用规定化函数在高灰度区域较大，所以变 换的结果图像比均衡化更亮、细节更为清晰。联系： 都是以概率论为基础的，通过改变直方图的形状来达 到增强图像对比度的效果。
5.有一个灰度级为10的图像如图1，按要求做下面的 操作 1）在直角坐标系中绘制图1的直方图； 2）应用3*3矩阵对图1进行中值滤波，画出图像平滑 后的图像（只对图1中心4*4矩阵处理，边界像素填0 ）； 3）用如图2的拉普拉斯算子对图1进行锐化，画出处 理后图像（只对图1中心4*4矩阵处理，边界像素填0 ）； 4）以灰度为5对图1阈值分割，画图分割后的图像（ 大于等于阈值的像素用黑色表示，小于阈值白色表示 ）；
２.设有一台与高清晰度电视机等高的普通电视机接 收分辨率为1920×1080的高清电视节目，分别计算 采用全扫描格式和上下框格式时的分辨率。
3.一个灰度级为10的图像如下图所示，按要求完成以下操 作： 1）计算并在直角坐标系中绘制直方图和累积直方图。 2）计算并在直角坐标系中绘制均衡化后的直方图。 原图像的灰度直方图为： [1, 4, 5, 5, 3, 1, 3, 3, 2, 9]; 原图像的概率分布直方图为： [1/36，4/36, 5/36, 5/36, 3/36, 1/36, 3/36, 3/36, 2/36, 9/36]； [0.0278 ， 0.1111 ， 0.1389 ， 0.1389 ， 0.0833 ， 0.0278 ， 0.0833，0.0833，0.0556，0.2500]；
9 0.25
累积直方图
0.0278
0.1389
0.2778
0.4167
0.5
0.5278
0.6111
0.6944
0.75
1
取整扩散 映射关系 均衡直方图
0 0->0 0.0278
1 1->1 0.1111
3 2->3
4 3,4->4 0.1398
4
5 5,6->5 0.1111
5
6 7->6 0.0556
9.数字图像处理与PHOTOSHOP软件的区别与联系？
(1)ps是软件，数字图像处理是一门学科； (2)ps是图像到图像，数字图像处理是研究图像到图 像，或者图像到决 策； (3)ps 是数字图像处理的一个应用，一个具体的分支。
10.为何离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的
直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方 图，以此来修正原图像之灰度值。由于数字图像灰度级的离散性，直方图 均衡化时，会出现灰度级归并现象，结果直方图不会完全均匀，但趋于平 坦。
复习习题库： 简答题
1.将M幅图像相加求平均可以起到消除噪声的效果， 用一个n×n的模板进行平滑滤波也可以起到消除噪 声的效果，试比较这两种方法的消噪效果。
将M幅图像相加求平均利用了M幅图像中同一位置的M个 像素的 平均值，用一个n*n的模板进行平滑滤波利用了同一 幅图像中的n*n个像素的平均值。因为参与的像素个数越多， 消除噪声的能力越强，所以如果 M>n*n ，则前者消除噪声的 效果较好，反之则后者消除噪声的效果较好。
8 5 0 1 1 3
9 6 2 2 8 9
0 1 9 3 9 6
7 5 0 4 3 5
6 8 4 1 7 2
3 4 0 2 2 7 3 -1 0 4 -1 -1 0 -1 0
6.下列是一幅图像某一行中连续8个像元灰度值，采 用1×3窗口对该行分别进行移动平均法和中值滤 波法处理，计算输出结果。 …0，1，0，1，6，6，5，6… 参考答案： …0，0，0，2，2，6，6，4… …0，0，0，6，6，6，5…
14.全彩色图像和伪彩色图像文件数据有什么差别？ 全彩色图像：颜色数为 1677万，图像深度为 24位，每个 像素颜色值的特点：位图文件中不包含颜色索引表，每个像 素的像素值由 RGB分量组成，三种颜色值得结合直接确定图 像上的颜色。 伪彩色图像：颜色数 256，图像深度为 8 位，每个像素颜 色值的特点：位图文件中包含颜色索引表，颜色索引表中彩 色的RGB分量值不全相等，每个像素的像素值是颜色索引表 的索引号。