数字图像处理复习
（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-复习整理
1数字图像处理的概念1. 数字图像的表示：f(x,y) 表示一幅图像，x,y,f为有限、离散值,称为灰度或亮度.数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续，用离散数字表示的图像。
2. 图像处理涉及的相关领域：（图像分析、计算机视觉）低级处理：输入输出均为图像（如图像缩放、图像平滑）中级处理：输入图像，输出提取的特征（如区域分割、边界检测）高级处理：理解识别的图像(如无人驾驶，自动机器人)3. 数字图像处理包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图像中提取特征及识别特定物体的处理。
数字图像处理的主要内容➢图像信息的获取：把一幅图像转换成适合计算机或数字设备处理的数字信号；包括获取图像、光电转换及数字化等几个步骤。
➢图像信息的存储：磁带、磁盘或光盘，需解决的问题是数据压缩、图像格式及数据库技术。
➢图像信息的传送：系统内部传送和外部远距离传送（图像通信，带宽）。
➢图像信息的处理：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别和图像理解。
➢图像信息的输出和显示2图象获取：单个传感器，带状传感器，传感器阵列数字图像处理的一个先决条件就是将连续图像离散化，转换为数字图像。
1.数字化的概念不妨设所考虑的图象是长方形的。
为了讨论方便起见，在图象“象场”里取一个直角坐标原点O ,建立直角坐标系xOy ,则图象可以用一个二元函数来表示：z=f (x,y )。
z 表示象场里(x ,y )点的“图象属性值”。
2、 采样与量化图像的数字化包括采样和量化两个过程。
采样是图像在空间上的离散化过程，量化是灰度值离散化过程，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。
采样点获取由于图像是一种二维分布的信息，为了对它进行采样操作，需要先将二维信号变为一维信号，再对一维信号完成采样。
具体做法是，先沿垂直方向按一定间隔从上到下顺序地沿水平方向直线扫描，取出各水平线上灰度值的一维扫描。
而后再对一维扫描线信号按一定间隔采样得到离散信号，即先沿垂直方向采样， 再沿水平方向采样这两个步骤完成采样操作。
数字图像处理复习(参考版)
题型：选择10道20分，填空10-15道10-15分，名词解析3-4道15-20分，简答题2道20分，程序题1道10分，计算2道20分一、1、数字图像的特点：图像数据量庞大；精度高；再现性好2、数字图像的应用领域：医学：x-ray，超声波成像，CT遥感：农作物估产，地质勘探，天气预报工业：无损探伤，外观自动检查。
军事公安：巡航导弹地形识别，指纹识别，手迹鉴定考题：如医学上数字图像的应用表现在：x-ray，超声波成像，CT3、DIP的应用：电磁波，声波，超声波，电子，合成；电磁波：Gamma 射线（PET），X射线（CT），紫外线，可见光，红外（多光谱遥感），微波（雷达），无线电波（MRI）二、1、人眼的构造：锥状细胞：分辨力强，色彩；白昼视觉；杆状细胞：对低照度敏感；夜视觉（填空或选择题）2、不同照明下，人眼辨别光强度变化的能力不同。
（低照明时，亮度辨别较差（韦伯比大）高照明时，亮度辨别力好（韦伯比小）（填空题）3、马赫带效应：当亮度发生跃变时，视觉上会感到边缘的亮侧更亮些，暗侧更暗些。
在图像轮廓部分发生的主观亮度对比度加强的现象，又称为边缘对比效应。
（名词解析题）4、同时对比效应：眼睛对物体的主观亮度强烈的依赖于物体自身的背景。
当灰色物体周围是黑色背景时，主观亮度增强；当周围背景变明亮时，主观亮度会减弱。
（名词解析题）5、1）图像获取的步骤答：采样Sampling：图像空间坐标的数字化。
将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
量化Quantization：图像函数值（灰度值）的数字化。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
2）影响采样和量化的因素答：空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。
采样。
采样间隔越小，像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
采样间隔越大，像素数越少，空间分辨率低，图像质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小变化。
量化量化等级越多，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，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。
数字图像处理复习资料
数字图像处理复习资料第1~2讲1、什么是图像、数字图像?“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在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。
图像（image）是图和像的有机结合，既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—又称数字化图像，是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。
是对连续变化的空间图像做等间距抽样所产生的抽样点—像元点组成。
2、为什么进行图像处理？图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心里取药和实际应用或某种目的的要求。
可分为：模拟图像处理、数字图像处理、光电结合处理。
人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80％)是来自视觉所接收的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。
3、数字图像基本特点（1）处理的大多是二维信息，信息量大。
（2）数字图像传输占用的频带较宽。
（3）有很多数字图像中象素间的相关性较大，冗余比较多，有利于压缩。
（4）对三维景物图像的理解一个视角的二维图像通常是不够的。
（5）数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
4、步骤5、与光学图像处理方法相比数字图像表示方法的优点（1）、便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理各种数据的。
采用数字形式表示图像，便于计算机处理。
因此，与光学影像处理方式相比，数字图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
（2）、图像信息损失低：由于数字图像是用二进制表示的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像失真。
而模拟方法表现的图像会因多次复制而使图像质量下降。
（3）、抽象性强：尽管不同类别的数字图像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用图像专家系统。
6、影像几何畸变的因素遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。
数字图像处理复习资料
一、填空题（每空1分，共10分）填空题主要是一些常见知识。
三、论述题（每小题8分，共40分）下面的内容包括简答和论述题的部分1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。
答：设退化图象为g(x,y)，其傅立叶变换为G(u,v),若已知逆滤波器为1/H(u,v)则对G(u,v)作逆滤波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v) （2分）对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]以上就是逆滤波恢复图象的原理。
（2分）若存在噪声，为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。
（0.5分）①在H(u,v)=0时,人为设置1/H(u,v)的值；②使1/H(u,v)具有低同性质。
即H-1(u,v)=1/H(u,v) 当D≤DH-1(u,v)=0 当D>D(0.5分)2.直方图均衡化。
如果对一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理，那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化，处理结果会不会更好？答：1. 直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度图做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度是均匀分布的，即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像，这意味着图像灰度的动态范围得到了增加，从而可提高图像的对比度。
2.处理结果与处理前结果大致相同,没有太大的变化,只是平均值稍有所变。
3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：区别：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；（2分）图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。
（2分）联系：都属于图象增强，改善图象效果。
（1分）4.什么是中值滤波，有何特点？答：中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波是非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。
（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 ）。
数字图像处理复习
1、图像工程的三个层次。
图像处理、图像分析、图像理解2、距离计算3、描述数字图像的基本参数并说明其物理意义。
(分辨率、像素深度、图像大小)图像的空间坐标的离散化叫做空间采样，灰度的离散化叫做灰度量化。
1：分辨率：是指区分图象细节的程度，通常表示一个像素所代表的实际象元的大小，假设1个M*N数组中等间距的采样来近似一幅连续的图像大小为Lx,Ly的f(x,y).，则分辨率为Lx/M，Ly/N2：像素深度：在灰度离散的灰度量化过程中，每个离散的灰度级数为G=2k ,k称为像素深度.3：图像大小: 存储一副图象的大小所需要的位数b(单位bit), 则b=M*N*k.4、说明数字图像的亮度函数I=f（x, y, z, wavelength, t），说明可以表示的图像类型。
对于一般从客观景物的得到的图像是二维的，这种离散化了的图像可以用I=f(x,y)来表示某一具体位置（像素）的某种性质的数值。
因此我们可以根据图像内的不同位置的不同性质来利用图形。
客观世界的空间是三维的，因此我们可以利用I=f(x,y,z)来表示三维图像中的不同体素的不同性质的数值。
由于所观测的物体的某一位值得性质与电磁波的波长有关，所以可以用I=f（x, y, z, wavelength）来表示物体的某一位值的随电磁波波长而变化的某种性质的数值。
而I=f（x, y, z, wavelength, t）反映了时间的变化带来的数值的变化。
5、简述数字图像处理系统的主要组成及其作用。
硬件组成：图像输入设备、输出设备、计算机和显示器。
存储方式：（1）位映射–每个象素存为一个数据。
存储空间大，放大产生模糊；（2）向量存储（矢量存储）-- 图像内容的轮廓存储时计算量大、算法复杂。
适合图表/工程制图等，显示慢。
软件：Photoshop, mat lab, IDL, ….采集：对某种电磁波敏感的物理器件。
电磁波能-----电信号、数字化器常用的器件：显微密度计micro-densitometers、析象管image dissector、视像管光敏感的固态CCD、NTSC 30 frames/sec PAL25frame/sec、CCD 512-4096 线阵列存储：内存、帧缓存、磁盘、MO、光盘显示：电视显示器（液晶、CRT、等离子体、投影仪等）、打印机【主要组成：采集，存储，计算，显示和输出等几部分；作用：采集主要是采集数字图像；图像包含大量的信息，所以存储图像需要大量的空间，而存储器是必不可少的；计算一般是对算法的形式描述，而大多数的算法可以用软件实现；显示和输出是将处理的结果给人看的，对图像处理和分析系统来说非常的重要。
数据图像处理期末复习
数据图像处理期末复习1.1数字图像处理及特点1、什么是数字图像？什么是数字图像处理？数字图像：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，它传递着物理世界事物状态的信息，是人类获取外界信息的主要途径。
数字图像处理：它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，已提高图像的实用性，达到人们所要求的的预期结果。
2、图像处理的目的①提高图像的视觉质量，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，便于计算机分析。
③对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。
3、数字图像的特点①处理信息量很大②数字图像处理占用的频带较宽③数字图像中各个像素相关性大1.2数字图像处理系统1、数字图像处理系统的组成（结构）数字图像处理系统由输入设备、输出设备、存储、处理组成。
图像输入设备将图像输入的模拟物理量转变为数字化的电信号，以供计算机处理。
图像输出设备则是将图像处理的中间结果或最后结果显示或打印记录。
图像处理计算机系统是以软件方式完成对图像的各种处理和识别，是数字图像处理系统的核心部分。
由于图像处理的信息量大，还必须有存储设备。
2、数字图像处理的优点①精度高②再现性好③通用性、灵活性强1.3数字图像处理的主要研究内容1、数字图像处理的主要研究内容①图像增强②图像编码③图像复原④图像分割⑤图像分类⑥图像重建1.4数字图像处理的应用和发展1、举例说明数字图像处理有哪些应用和发展？①航天和航空技术方面的应用②生物医学工程方面的应用③通信工程方面的应用④工业和工程方面的应用⑤军事、公安方面的应用⑥文化艺术方面的应用⑦其他方面的应用2、数字图像处理领域的发展方向①图像处理的发展向着高速率、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
②图像、图形结合朝着三维成像或多维成像的方向发展③结合多媒体技术，硬件芯片越来越多，把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有更加广阔的应用领域④在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如神经网络。
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。
数字图像处理总复习
34
图像的旋转
算法流程 (1) 以图像的中心为原点，旋转一定的角度。 根据下图，将坐标系Ⅰ变成坐标系Ⅱ；
屏幕中的坐标一般是以左上角为 原点，向右为x轴正方向、向下为y 轴正方向，设其为坐标系Ⅰ。 旋转是绕中心坐标轴原点（a,b）进 行的，向右为x轴正方向，向上为y 轴正方向，设其为坐标系Ⅱ； 如果是绕一个指定点（a,b）旋 转，则先要将坐标系平移到该点， 再进行旋转，然后平移回新的坐标 原点。 35
图像的旋转
算法流程 (2)根据旋转公式，将该点顺时针旋转α角； (3)将坐标系Ⅱ变成坐标系Ⅰ
36
第四部分 图像灰度变换
图像线性变换 灰度变换方程为：
g ( x, y) T [ f ( x, y)] a f ( x, y) b
22
图像的特效显示
图像渐显
图像渐显的思路是先记录下图像的每个像素点的灰度值， 显示的时候先将屏幕置黑，将循环显示图像n次，这里设 n从0，1，2 ，…，256。每一次显示像素灰度值的 n/256倍，图像的像素点计算一遍后，显示一次，重复执 行上述过程，直至每一个屏幕上的像素点的灰度值全部 和记录中的值相同为止。渐显特效虽然不需要对图像进 行分块，但是需要开辟两块内存空间，一块用来存储图 像的原始灰度值，另一块用来存储每次计算后的像素灰 度值。
25
第三部分 图像的几何变换
图像平移算法流程： (1) 取得原图的数据区指针。 (2) 通过对话框输入偏移量tx,ty。 (3) 开辟一个同样大小的缓冲区。 (4) 对原图依次循环每个像素，每读入一个像素点 (x0,y0) ， 根 据 它 的 坐 标 , 找 到 目 标 图 像 的 位 置 （ x1=x0-tx,y1=y0-ty ），将像素（ x0,y0 ）处的颜 色值赋给新图中的（x示
数字图像处理简复习重点介绍
数字图像处理简复习重点介绍第一篇：数字图像处理简复习重点介绍1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
2、什么是图像识别与理解？5、简述图像几何变换与图像变换的区别。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？8、简述二值图像与彩色图像的区别。
9、简述二值图像与灰度图像的区别。
10、简述灰度图像与彩色图像的区别。
11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。
13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。
14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。
15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理，并进行效果分析。
17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。
18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗？为什么会出现这种现象？ 20、写出腐蚀运算的处理过程。
21、写出膨胀运算的处理过程。
22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示？23、简述白平衡方法的主要原理。
24、YUV表色系的优点是什么？25、请简述快速傅里叶变换的原理。
26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。
27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。
28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像的压缩中的应用原理。
29、什么是图像的无损压缩？给出2种无损压缩算法。
2、对于扫描结果：aaaabbbccdeeeeefffffff，若对其进行霍夫曼编码之后的结果是：f=01e=11a=10b=001c=0001d=0000。
若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码，压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高？31、DCT变换编码的主要思想是什么？32、简述DCT变换编码的主要过程。
数字图像处理复习
空间域g(x,y)=T[f(x,y)],T 定义在(x,y)的邻域，即操作的是(x,y)的周围，最简单的T 就是直接操作在(x,y)，s=T(r)，比如对比度增强函数（线性变换，对数变换，幂次变换） 图像反转：灰度级范围【0，L-1】，S=L-1-r对数变换 ：clog(1+r),当显示范围较大时，可以用对数来压缩范围幂函数：S=Cr k，把窄的映射到一个宽的范围（0<r<1是变亮，大于1时变暗），先把级数归一化分段线性变换函数:可以拉伸某一区域，灰度切割，位图分层 直方图处理：h(r k )=n k ,灰度级为r 有n 个，归一化时p(r k )=n k /n 直方图均衡增加了对比度：一幅图像其像素占有的全部的灰度级且分布均匀，则图像有高的对比度和多变的灰度色调。
直方图均衡：首先灰度级归一化，r ∈[0,1],0黑色，1白色。
变换函数满足T(r)在[0,1]内单调递增，当0<=r<=1时0<=T(r)<=1 离散直方图均衡时∑=-=kjj r k r p L s 0)()1(,均衡后对应的值四舍五入，对应概论为四舍五入到一个值得概论的和，因此均衡一次后再次均衡不改变。
滤波器掩模线性滤波：∑∑-=-=++=a a s bbt t y s x f t s w y x g ),(),(),(,掩模也叫做卷积核线性空间滤波处理也就是掩模与图像的卷积滤波时添加至少上下各至少m-1,左右各n-1个0. 平滑空间滤波：用于模糊处理和减少噪声平滑线性滤波：输出是包含在掩模邻域内像素的平均值，滤波器也叫均值滤波器，滤波器系数全取1，加权平均值时滤波器系数与权值相关，对应点像素值为:掩模乘积求和后/权值和 统计排序滤波：是一种非线性空间滤波，由统计排序结果代替中心像素的值。
中值滤波器提供了一种优秀的去噪声能力，线性平滑滤波器模糊程度低，去椒盐噪声特别效果好。
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 一阶微分定义：)()1(fx f x f x-+=∂∂二阶微分：)(2)1-()1(f22x f x f x f x-++=∂∂ 拉普拉斯：)(4)1-,()1,(),1-(),1(ff 22222x f y x f y x f y x f y x f xy f -+++++=∂∂+∂∂=∇离散拉普拉斯算子可以加上四个对角线：)(8)1,1()1,1()1,1-()1,1()1-,()1,(),1-(),1(2x f y x f y x f y x f y x f y x f y x f y x f y x f f -+++-++-++-++++++=∇拉普拉斯图像增强方法（减去负的，加上正的，使得亮的更亮）：由于拉普拉斯算子得到值有正数也有负数，因此采样标定的方式将值变为整数。
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。
数字图像处理复习题
一. 选择题1. 一幅数字图像是： ( )A 、 一个观测系统C 、一个2-D 数组中的元素提示：考虑图像和数字图像的定义2. 半调输出技术可以： ( )A 、改善图像的空间分辨率C 、利用抖动技术实现提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 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 、 256KB 、 512KC 、 1M C 、 2M提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。
4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于： ( )B 、图像的空间分辨率不够高造成 D 、图像的空间分辨率过高造成。
但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃， 图像中的虚5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的： () A 、图像的幅度分辨率过小 B 、图像的幅度分辨率过大C 、图像的空间分辨率过小D 图像的空间分辨率过大提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是： ( )(图像合成输入是数据，图像分类输出是类别数据)A 、图像编码B 图像合成C 、图像增强D 图像分类。
提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。
解答： 1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC二. 简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4 种。
2. 什么是图像识别与理解？3. 简述数字图像处理的至少 3 种主要研究内容。
4. 简述数字图像处理的至少 4 种应用。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
解答:1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像 增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观 察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法， 将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
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。
- 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)。
4. 3 图像平滑
减弱、抑制或消除这类噪声而改善图像质量的方法称为图像平滑。
图像平滑可以在空间域进行，也可以在频域进行。
（四）模板平滑法(均值滤波法)
平滑模板特点：
（1）模板内系数全为正，表示求和；所乘小于1的系数表示取平均；（2）模板系数之和为1，表示对常数图像处理前后亮度不变，而对一般图像而言，处理前后平均亮度基本保持不变。
（五）多图像平均法：
4.2.2 频域低通滤波法
根据信息在空域和频域的对应关系，即空间位置突变的信息在频域是高频，而缓变的信息在频域是低频。
具体到图像中，边缘和噪声对应于频域的高频区域，而背景及信号缓变部分则对应于频域的地坪区域。
因此，可以利用频域的低通滤波法来达到滤波（高频）噪声的目的，这就是图像的频域平滑法，一般称作低通滤波法。
4.3.3中值滤波法
采用一个奇数点的移动窗口，将窗口内所有像素的灰度按从小到大的顺序排列，取其中间值作为（m,n）处的灰度值。
中值滤波既能去除图像中的噪声，又能保持图像中物体的边缘。
中值滤波优点
在去除噪声的同时，可较好地保留边缘轮廓信息和图像的细节。
4. 4 图像锐化
图像经转换或传输后，质量可能下降，难免有些模糊。
图像锐化目的（概念）：加强图像轮廓，使图像看起来比较清晰。
4. 6 图像的彩色增强
常用的彩色增强方法有伪彩色增强、假彩色增强技术和真彩色增强技术三种。
4.16 如题图4.16 所示256×256 的二值图像（白为1，黑为0），其中的白条是7像素宽，210像素高。
两个白条之间的宽度是17 像素，当应用下面的方法处理时图像的变化结果（按最靠近原则仍取0 或1）
是什么？（图像边界不考虑）
（1）3×3的邻域平均滤波。
（2）7×7的邻域平均滤波。
（3）9×9的邻域平均滤波。
解答：
在题图4.16 中，由于取值为 1 的白条的宽度是7，大于9×9滤波窗宽的一半（4.5）,当然也大于7×7和3×3的窗宽的一半。
这样就使得在用这三种邻域平均滤波时，若滤波像素点的值是1，则滤波窗中1的个数必多于窗内参加平均的像素个数的一半，平均并四舍五入后的结果仍为1；同理，若滤波像素点的值是0，则滤波窗中0 的个数必多于窗内参加平均的像素个数的一半，平均并四舍五入后的结果仍为0。
所以，按题意对题图4.16 所示二值图像用三种大小不同的邻域进行邻域平均滤波时，结果图像与原图像相同。
第六章：图像压缩编码
6.1.2图像压缩编码的概念
图像压缩编码主要包括图像编码和图像解码两个部分。
（1）图像编码：对图像信息进行压缩和编码，在存储、处理和传输前进行，也称图像压缩；
（2）图像解码：对压缩图像进行解压以重建原图像或其近似图像。
6.1.3图像压缩方法分类
按压缩前及解压后的信息保持程度和方法的原理来分类：
1.按照压缩前及解压后的信息保持程度分为三类：
（1）信息保持型
压缩、解压中无信息损失
（2）信息损失型
牺牲部分信息，来获取高压缩比
（3）特征抽取型
仅对于实际需要的特征信息进行编码，丢掉非特征信息
6.2 图像编码的基本理论
6.2.1数据冗余
6.2.2保真度准则
通常这种评价准则分为客观保真度准则和主观保真度准则。
6.3 无损压缩编码
6.3.1信息量的计算
6.3.2信息的熵
6.3.3基本编码定理
6.3.4霍夫曼编码法
霍夫曼编码法是消除编码冗余最常用的方法。
6.4.3正交变换编码
另一个限失真编码方法为变换编码。
它利用某种变换把空域中的图像变换到频域，结果会使频域中的相关性明显下降，更利于压缩编码。
变换编码用在哪个图像编码中：JPEG、JPEG2000和MPEG。
6.5.2游程编码
二维图像矩阵用游程编码。
6.7 图像压缩国际标准简介
JPEG标准、JPEG2000 、H.261/H.263、MPEG
6.1
第七章图像分割
7.1.2灰度图像分割依据
图像局部特性的相似性和互斥性可作为图像分割依据。
具体到灰度图像，其分割依据就是像素灰度值的两个基本特性：区域内部的灰度相似性和区域之间的灰度突变性。
7.2.1边缘点检测的基本原理
在一副图像中，边缘有方向和幅度两个特性。
边缘点的检测问题就转换为边缘截面的一阶导数峰值和二阶导数过0点的问题。
7.2.2正交梯度梯度算子法
比较两种边缘：
正交边缘检测点过程
1．正交梯度法(正交模板法)：
特点：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响。
2.Roberts算子（四点差分法）
特点：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏
感，但效果较梯度算子略好。
3.平滑梯度算子法（平均差分法）
Prewitt梯度算子法（平均差分法）：
特点：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响。