四川大学数字图像处理.总复习
数字图像处理复习提纲 (1)
数字图像处理复习提纲一、题型1.选择题（20分）2.判断题（24分）3.简答题（24分）4.计算题（12+10+10 分）二、主要内容1.数字图像处理的概念、应用图像的分类物理图像抽象图像数字图像处理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。
作用(1)提高图像的视感质量(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
2.视觉感知、图像取样与量化为什么图像取样与量化大多数传感器的输出是连续电压波形为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式这包括两种处理：采样和量化采样：图像空间坐标的数字化量化：图像函数值的数字化3.点变换、直方图处理、平滑滤波、锐化滤波对比度问题：对比度局部或全部偏低,影响图象视觉噪声干扰问题：使图象蒙受干扰和破坏清晰度下降问题,使图象模糊不清,甚至严重失真图象增强的目的：针对图象的退化和不足，改善图象的质量以较好地满足实际的需要平滑滤波作用模糊处理:去除图像中一些不重要的细节减小噪声平滑空间滤波器的分类：平滑线性滤波器：均值滤波器统计排序滤波器（非线性滤波器）：最大值滤波器，中值滤波器，最小值滤波器锐化滤波主要用途突出图像中的细节，增强被模糊了的细节印刷中的细微层次强调。
弥补扫描对图像的钝化超声探测成像，分辨率低，边缘模糊，通过锐化来改善图像识别中，分割前的边缘提取锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像尖端武器的目标识别、定位4.频域平滑滤波、频域锐化滤波频域平滑滤波思想：边缘和其它尖锐变化（如噪声）在图像的灰度级中主要处于傅立叶变换的高频部分，因此平滑可通过衰减指定图像傅立叶变换中高频成分的范围来实现频域锐化滤波5.图像退化/复原模型、噪声模型、顺序统计滤波图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法得不完善，导致图像质量下降产生原因：光学系统像差传感器非线性畸变光学系统中的衍射运动造成的模糊大气流动效应摄影胶片的非线性高斯噪声瑞利噪声伽马噪声指数分布噪声均匀分布噪声脉冲（椒盐）噪声6.颜色空间7.图像中存在的冗余、压缩模型、变换压缩编码解码系统为什么需要图像压缩图像的数据量通常很大，对存储、处理和传输带来许多问题图像压缩的目标消除冗余数据从数学角度看，将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集数据冗余数据是用来表示信息的。
数字图像处理复习题(超牛)
对于数字图像处理的复习第一章1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD）A、一幅2-D数字图像B、一个在3-D空间中的客观景物的投影；C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置；D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。
提示：注意3个符号各自的意义1.1.2、一幅数字图像是：(B)A、一个观测系统；B、一个有许多像素排列而成的实体；C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间的场景。
提示：考虑图像和数字图像的定义1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C)A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短：B、2个像素p和q之间的D4距离为5；C、2个像素p和q之间的D8距离为5；D、2个像素p和q之间的De距离为5。
1.4.2、半调输出技术可以：(B)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用抖动技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率1.4.3、抖动技术可以(D)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用半输出技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数1.5.1、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、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。
1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃)A、图像的灰度级数不够多造成的；B、图像的空间分辨率不够高造成；C、图像的灰度级数过多造成的D、图像的空间分辨率过高造成。
提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。
1.5.3、数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A）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1.5.4、当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：(A)A、纹理区域（有许多重复单元的区域）；B、灰度平滑的区域；C、目标边界区域；D、灰度渐变区域。
(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。
数字图像处理期末复习试题及其答案
遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像：数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。
空间域图像：由图像像元组成的空间频率域图像：以空间频率（即波数）为自变量描述图像的特征图像采样：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：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元，每个像素具有特定的空间位置和属性特征二、填空题：1、光学图像是一个_____二维的连续的光密度______ 函数。
2、数字图像是一个_____二维的离散的光密度______ 函数。
3、光学图像转换成数字影像的过程包括________采样和量化_______ 等步骤。
4、一般来说，采样间距越大，图像数据量___越少_____，质量_____越差_____；反之亦然。
5、遥感分类中按遥感平台可分为＿＿航天遥感＿＿、＿＿航空遥感＿＿和＿＿地面遥感＿＿。
按传感器的探测波段可分为：＿＿可见光遥感＿＿＿、＿＿红外遥感＿＿＿和＿＿微波遥感＿＿。
按工作方式可分为：＿＿主动遥感＿＿＿和＿＿被动遥感＿＿。
6、遥感机理是通过利用＿＿传感器＿＿主动或被动地接受地面目标＿＿太阳辐射的反射＿＿或＿＿自身反射＿＿的＿＿电磁波＿＿，通过＿＿非接触传感器＿＿所传递的信息来识别目标，从而达到＿＿遥测目标地物的几何与物理特性＿＿的目的。
7、黑体的性质是吸收率为＿1＿＿，反射率为＿0＿＿。
8、水体的反射主要集中在＿＿蓝绿＿＿波段，其它波段吸收都很强，近红外吸收更强。
9、常见的遥感平台有＿＿地面平台＿＿、＿＿航天平台＿＿、＿＿航空平台＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿宇航平台＿＿等。
10、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为＿大气窗口＿＿。
11、ETM的全称是＿＿（Enhanced Thematic Mapper）增强型专题制图仪＿＿。
数字图像处理期末复习
矩阵，称之为像素。
数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有
一个特定的位置和幅值。这些元素称为像素。它
的幅值（灰度）与落在这个狭小面积上的光强度
的平均值呈正比
12
期末总复习
《数字图像处理》方峻
图像分辨率
模拟图像数字化时，划分图像的像素密度，即每
产生与所受能量功率成正比的模拟电信号（或连
续电压信号）。
数字化器：经过采样和量化过程，将模拟电信号
转换成数字形式（或离散表示）。
判断：数字图像精度比模拟图像精度高（×）
判断：数字图像处理只是在通用计算机设备下进
行。（×）
判断：数字图像处理从理论上可在所有具有编程
能力的计算环境下进行。（√）
考公式。若计算题需要公式，我会在题干中给出。
因此不要死记公式，重在理解。
2
第一讲 绪论
3
期末总复习
《数字图像处理》方峻
标出红色的地方要特别注意，易考填
空、选择。但切勿只看红色部分。本
PPT中列出的所有内容都可能考
图像按其来源可分为：可见图像、不可见的物理
图像、数学函数图像
图像通用表达式 = (, )中， , 代表空间平面
判断：若照射到物体上的所有可见光波段都被反射，则
物体呈现白色（ × ）
判断：若照射到物体上的所有可见光波段都被等比例地
反射，则物体呈现白色（√）
10
期末总复习
《数字图像处理》方峻
有可能考简答题和计算
题的地方，都会标注出
采样和量化的作用（简答题）: 来。但出填空、选择、
判断一般不标注
1. 采样（或叫取样）的作用：将物理上的连续图像
（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》期末考试重点总结（5篇材料）
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）第一篇：《数字图像处理》期末考试重点总结*数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。
（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。
*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
*图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
*对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；*幂律（伽马）变换 s=c*(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
*灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
*直方图均衡化：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均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制*直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法*空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
*平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
数字图像处理复习(已整理)
（3）逻辑运算 1） “ & ” (AND) :两个输入数组相应操作数都为非零值的位置取 1，否则取 0 2） “ | ” (OR):两个输入数组相应操作数有一个为非零值的位置取 1，否则取 0 3) “ ~ “(NOT): 将数组中逻辑为 ture 元素转换为 false 值， 逻辑为 false 元素转换 为 ture 值。 4）xor(a,b): 若两个操作数逻辑上不同，则返回 1；否则返回 0 5) all(a): 若一个向量中的所有元素都非 0，则返回 1，否则返回 0 6) any(a): 若一个向量中的任何元素非 0，则返回 1，否则返回 0 例如：a = [0 -1 1;0 0 2] >>all(a); >>any(a); 8. 结果：0 0 1 结果：0 1 1 15. 14.
g(x,y) i (x,y). r(x,y) 0 i (x,y) 0 r(x,y) 1
4. 数字图像处理的特点与主要方法 特点： （1）图像信息量大 （2）图像信息丰富 （3）图像处理技术综合性强 （4）图像信息理论与通信理论密切相关 主要方法： 1）空域法：把图像看作是平面各个像素组成的集合，直接针对二维 函数进行相应处理。它有邻域处理法和点处理法两种。 2)变换域法： 是指对图像进行正交变换 (付里叶、 余弦、 小波等变换） ， 得到变换域系数矩阵，然后再执行各种处理，最后反变换到空域。 5. 图像的读取显示和保存 (1)读取图像 imread（ ‘filename’） (2) 显示图像 和图像信息 1) imshow(f,G)
p=a3+c1*exp(-((z-m1).^2)./k1)+c2*exp(-((z-m2).^2)./k2);
p=p./sum(p(:)); figure,plot(p); g=histeq(f,p); imshow(g); 16. 图像增强中空域图像平滑方法的目的是什么？增强后图像会产生什么变 化？它有哪些增强处理方法以及各类方法实现步骤和应用实现步骤的掌 握；该方法对结果有什么影响？ 目 的 ：降 低图 像 锐度 ，同 时 也会 去除 部分 噪 声， 处理 后导 致 图象 模糊 处 理 方法 ：邻 域 平均 法、 中 值滤 波法 、多 图 象平 均法 ，采 用 取平 均 值 或中 值的 方 法来 模糊 噪 声 图 象 边缘 及噪 声 频率 都在 高 频区 ，用 低通 滤 波法 来去 噪声 。 17. 图像锐化的目的是什么？对增强后的图像会产生什么影响？ 目 的 ：增 强图 像 的边 缘和 图 像的 细节 。 处 理 方法 ： 微 分 法和 高通 滤 波法 图 象 边缘 或线 条 等细 节部 分 在高 频区 ，用 高 通滤 波让 高频 分 量通 过。 18. 图 像 锐化 的原 理 依据 。 图 像 平滑 往往 使 图像 中的 边 界、 轮廓 变得 模 糊， 为了 减少 这 类不 理 效 果的 影响 ， 这就 需要 利 用图 像锐 化技 术 ，使 图像 的边 缘 变的 清 晰 。图 像锐 化 处理 的目 的 是为 了使 图像 的 边缘 、轮 廓线 以 及图 像 的 细节 变的 清 晰， 经过 平 滑的 图像 变得 模 糊的 根本 原因 是 因为 图 像 受到 了平 均 或积 分运 算 ，因 此可 以对 其 进行 逆运 算（ 如 微分 运 算 ）就 可以 使 图像 变的 清 晰。 从频 率域 来 考虑 ，图 像模 糊 的实 质 是 因为 其高 频 分量 被衰 减 ，因 此可 以用 高 通滤 波器 来使 图 像清 晰。 19. 编写用 cos(x)(- ≤x≤ )函数作为规定直方图对图像 f 作规定化图像增强
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。
数字图像处理期末复习总结题库
数字图像处理知识总结1、基本概念解释（1）图像图像是对客观对象的一种相似性、生动性的一种描述或写真（2）数字图像数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像（3）数字图像处理学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，是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门学科（4）图像对比度与图像相对对比度图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，即指一幅图像灰度反差的大小（图像中最大亮度与最小亮度之比）图像相对对比度是最大亮度与最小亮度之差同最小亮度之比（5）图像数字化图像数字化是将一幅画面转换成计算机能处理的形式——数字图像的过程（6）采样与量化将空间上连续的图像变换成离散的操作称为采样将像素灰度级转换成离散的整数值的过程叫量化（7）局部处理与点处理在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP(i,j)像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这样的处理称为局部处理在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理（8）特征向量与特征空间把从图像提取的m个特征量y1，y2,···，y m用m维的向量Y=[y1，y2,···，y m]表示称为特征向量由各特征构成的m维空间叫做特征空间（9）空间域图像通常称傅立叶变换前变量变化的空间为空间域（10）频率域图像通常称傅立叶变换后变量变化的空间为频率域（11）点处理在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理（12）局部处理在对输入图像进行处理时，计算某一输出像素JP(i,j)值由输入图像IP(i,j)像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这样的处理称为局部处理（13）空间低通滤波空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。
数字图像处理期末复习总结提纲（第一章-第七章）
考试题型：一、单选题（每题2分）例：计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（）A、RGBB、CMY或CMYKC、HISD、HSV答案为A二、判断题(每题2分,正确的打“√”，错误的打“×”）例：在连通域中的点，按照其是否与背景相邻接，可以分为内部点和外部点。
（）答案×三、填空题（每空格2分）例：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【 1 】。
答案：像素在本课程中，Matlab语句imwrite(A,‘tire.tif’)的作用是【2】。
答案：将图像矩阵A写入图像文件tire.tif四、计算题（根据题目难度和答题时间不同，从5分至20分）例：（10分）设图像为：使用3×3的模板对其进行中值滤波处理，写出处理过程和结果。
书上重难点：第一章数字图像处理绪论*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）*数字图像处理的优势（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。
*数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的a.去除图像中的噪声；b.改变图像的亮度、颜色；c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份；d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。
a.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。
**数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化a.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b.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复a.把退化、模糊了的图像复原。
数字图像处理复习资料（补充的答案）
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）。
数字图像处理期末复习题1
第一章引言一.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. 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。
4. 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_。
5. 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。
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。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. 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。
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。
数字图像处理复习内容概括
0 1 2 3 0 1
1 2 3 0 1 2 3
2 3 0 1 2 3 0
3 0 1 2 3 0 1
0 1 2 3 0 1 2
1 2 3 0 1 2 3
2 3 0 1 2 3 0
3 0 1 2 3 0 1
1 1 A 1 1 1 1 1 1
B=
2
3
0
1
2
3
0
1
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
（4）基于四叉树分裂-合并法的实现步骤
图像处理思考题
1、设图像A矩阵如下，试用矩阵运算的方法保留该图像中灰度为5的图像，请问B矩 阵如何设计，请用编程实现。
1 1 1 1 A 1 2 2 3
1 1 1 2 2 2 3 3
1 1 2 2 2 3 3 3
2 2 2 2 3 3 5 5
2
1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
2 2 2 10 2 2 2 2 50 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2
3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2
4、主要掌握的内容
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。
2024数字图像处理复习材料
图像处理复习简答题1：1．图像锐化与图像平滑有何区分与联系？答：图象锐化是用于增加边缘，导致高频重量增加，会使图象清楚； 图象平滑用于去噪，对图象高频重量即图象边缘会有影响。
都属于图象增加，改善图象效果。
2．频域空间的增加方法对应的三个步骤：（平滑与锐化）答：假定原图像为f(x,y)，经傅立叶变换为F(u,v)，输出图像为g(x,y)，则频率域锐化过程描述为：(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加,得到G(u,v) (3) 将增加后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。
（平滑—>低通滤波器, 锐化—>高通滤波器）3．图像数据压缩的必要性答：（1）数字图像的浩大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。
因此必需把数据量压缩。
（2）从传送图像的角度来看，则更要求数据量压缩。
在信道带宽、通信链路容量肯定的前提下，采纳编码压缩技术，削减传输数据量，是提高通信速度的重要手段 。
4．图像锐化滤波的常用方法？ 答：○1以梯度值代替原来像素值；○2给定一个阈值，若梯度值小于这个阈值，则修改这个像素的灰度值，反之则保持不变； ○3给图像背景给予一个固定的灰度值； ○4给图像前景给予一个固定的灰度值；○5通过一个阈值，给图像的前景和背景分别给予不同的固定的灰度值。
简答题2 1. 图像滤波的主要目的是什么？主要方法有哪些？ 2. 图像噪声有哪些主要类型，主要特点是什么？ 3. 如何理解中值滤波的不变性？ 4. 什么是梯度倒数加权法平滑？5. 什么是Laplacian 算子？它有哪些特征？6. 罗伯特梯度与Sobel 梯度有什么区分？7. 依据像素的梯度值生成不同的梯度图像的方法有哪些？ 8. 定向检测的模板有哪些？9. 频率域滤波的主要滤波器有哪些？各有什么特点？ 10.同态滤波的基本操作有哪些？简答题2（答案）1. 图像滤波可以从图像中提取空间尺度信息，突出图像的空间信息，压抑其它无关的信息，或者去除图像的某些信息，复原其它的信息。
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19
图像平滑滤波
• 均值滤波、中值滤波
高斯 噪声
椒盐 噪声
5x5均值滤波
3x3中值滤波
20
均值滤波vs.中值滤波
• 均值滤波和中值滤波是两种常用的平滑滤 波方法，用于去除图像中的噪声
主要计算 适合应用 图像模糊 细线损害
均值滤波
平均
去除高斯 噪声
严重
轻微
中值滤波
排序
去除脉冲、 基本不存
椒盐噪声
在
– 常用的方法如亮度分割法和变换法
• 真彩色增强
– 针对真实的彩色图像 – 真彩色增强中常用HSI模型，将亮度分量I和色
度分量（色度H和饱和度S）进行分离，并对 亮度分量进行变换（按灰度图象增强方法）
25
图像压缩
• 凡是涉及到图像数据的传输、交换与存储的领域 均要求进行图像数据的压缩编码
• 图像压缩的可能性来自于图像数据中的冗余，包 括编码冗余、空间时间冗余、和心理视觉冗余等
严重
21
图像锐化滤波
• 锐化滤波的目的是突出图像中的细节或增 强被模糊了的细节
图像细节
边缘
灰度变化
微分/梯度
22
锐化算子
• 锐化算子是基于图像微分/梯度定义的模板，通过 与图像的模板卷积运算实现对图像边缘的增强或提 取（因此也称为边缘检测算子）
• 不同的锐化算子使用了不同的近似梯度计算方法
Prewitt算子
我们学了什么？
基本知识
数字图像处理绪论 图像知识和运算
图像增强处理
图像处理 与分析基 本技术
图像压缩编码 图像分割基本方法
图像分析
4
图像的基本概念
“像”是人的视觉 系统对图的接收在 大脑中形成的印象 或认识
“像”是人的感觉
“图”是物体 投射光或反射 图像是两者的结合 光的分布
“图”是客观存在的
• 灰度分辨率
– 灰度值的单位幅度上包含的灰度级数，即在灰 度级数中可分辨的最小变化
– 若用8比特来存储一幅数字图像，其灰度级为 256
• 物理分辨率
– 映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺 寸，单位为每英寸像素数（dpi或ppi）
9
彩色数字图像
• 每个像素点的幅值包含三个成份（如红色、绿色 和蓝色分量），分别进行量化
采样：空间离 散化
数字图像
X
像素
量化：幅值 离散化
Y
(x, y)
I
7
数字图像的表示
• 灰度图像用MxN的矩阵表示
(M、N为正整数)
高度
• 灰度等级数：L=2k
M行
• 存储灰度图像所需比特数
b=MxNxk
• 彩色图像用MxNx3的矩阵表示
宽度 N列
8
数字图像的分辨率
• 空间分辨率
– 图像中可辨别的最小细节 – 一般用图像大小表示
11
数字图像的运算和变换
数字图 像变换
灰度变换
-- 代数运算、在灰度域进行 -- 如加、减、乘、除等 -- 改变图像的对比度、目标与背景分离等
几何变换
-- 几何运算、在空间域进行 -- 如平移、缩放、旋转等 -- 改变图像中物体的位置、形状等
频域变换
-- 将图像从灰度空间变换到其它空间
-- 如通过Fourier变换到频率域
• 二阶导数过0点附近的 符号反映了图像边缘附近 的像素在明区还是暗区
• 利用图像的一阶和二阶 导数可以检测图像中的边 缘
35
图像分割结果的后处理
• 分割结果经常以二值图像的形式给出，即前 景目标像素用1表示，而背景像素用0表示
• 对这类二值图像可以通过数学形态学的方法 进行后处理
• 基本形态学操作：膨胀、腐蚀
• 区分颜色的三种基本特性：亮度、色度和饱和度 • 常用的色彩空间：RGB、HSV（HSI）、YUV、
YCbCr
fc(316,254) = (204, 110, 85)
fg(316,254) = 135
10
数字图像像素间关系
• 像素的邻域、邻接关系（4或8邻接）、 像素间路径、连通、距离（欧氏距离、 街区距离D4、棋盘距离D8）
– 特性：灰度、颜色、纹理等 – 目标：对应单个或者多个区域，反映了感兴趣
对象在图像中的位置和范围
32
图像分割方法
• 图像分割的基本策略是利用像素的两个特性
‒ 相似性
‒ 不连续性
• 图像分割的主要方法
基于阈值的分割 直方图阈值分割、类间方差阈值分割
基于边缘的分割
点检测、线检测（Hough变换直线检测）、 边缘检测
-- 可以用于特征提取、压缩编码、提高计算效率
等
12
灰度变换（代数运算）
• 一元加减、乘除运算
– 整体或者按比例改变图像亮度
• 二元加减法运算、二元逻辑运算、取反运算
h(x,y) = g(x,y)*2.5
灰度值超出了灰度范围怎么办？ 线性变换到[0，2L]灰度范围内！
‒
13
几何变换
• 图像的几何变换在空间域上进行运算
–可看成将物体在图像内进行移动、变形 –可改变图像中各物体之间的空间关系
• 代数运算不可以
• 图像的几何变换包括两部分：
–空间变换
• 平移、旋转、缩放、镜像等
–灰度插值
• 最近邻插值、双线性插值等
14
空间域
频域变换
正变换
g(u, v) T f (x, y)
频率域/ 变换域
f (x, y)
f (x, y) T 1g(u, v)
基于DCT编码器
DCT变换 量化器 熵编码器
压缩后的 图像数据
压缩后的 图像数据
表说明
表说明
基于DCT解码器
熵编码器 量化器
IDCT变换
表说明
表说明
还原的图 像数据
JPEG压缩基本步骤：分块;DCT;量化;Z型扫描;行程编码;哈夫曼编码 31
图像分割
• 将图像分成各具特性的区域，并提取出感 兴趣目标的技术和过程
2013-2014秋学期
第十四讲
数字图像处理
总复习
赵启军 qjzhao@
四川大学计算机学院
让我们从一段视频开始今天的总复习……
你觉得哪些图像处理技术在“智慧城市 ”的建设中会发挥重要作用？
2
本课程的内容
预处理
问题
图像获取
低级处理
分割
分析与描述
中级处理
识别
知识库
与
解释
高级处理
数字图像处理系统的基本结构 3
排列 3.每一次从中选择出两个概率为最小的节点相加，形成一
个新的节点，重复这一步骤，直到只有一个节点，构造 一个称为“Huffman树”的二叉树 4.对这个二叉树进行编码，就获得了Huffman编码码字
29
行程编码
• 基本思想：将图像中灰度值相同的相邻像素，用一 个计数值（行程长度）和该灰度值来代替
基于区域的分割 区域生长、区域分裂-合并
基于运动的分割 差图像法 33
Hough变换直线检测
• 直线的数学模型：点线对偶性
y
y
v
0
v
Pn
v
0
Pn
x
x
u
0
Pi
u
0
Pi
0
y
P2 P1
0
y
原y始的P1x一图Pu2条像0 x直空线间v中v0x0
0
v
v
x i
u
y
i
v0
0
u0
参数空间中的一 条直线
v
v
x
i
u
y
• 对于二维图像，可以通过某种扫描方法转化成一维 数据，再进行行程编码
Z型扫描
98
98
98 98
98
98
98 98
98
98
98 98
98
98
98 98
行程编码
计数 取值
16 98
30
图像压缩标准
• 静止图像压缩标准
– JPEG、JPEG2000
• 序列图像（视频）压缩标准
– H.26X、MPEG-X、VAS
累积直方图（即累积分布函数）的18
模板滤波图像增强
• 图像噪声：椒盐噪声、高斯噪声
• 模板卷积和滤波
R k0s0 k1s1 k8s8
Y
Y
s4 s3 s2
y
s5 s0 s1
s6 s7 s8
k4 k3 k2
k5 k0 k1
y
k6 k7 k8
X
0
x
0
R
X x
原图
3x3模板
模板卷积结果
• 平滑滤波、锐化滤波
原图
结构元素
开运算
先腐蚀、后膨胀
闭运算
先膨胀、后腐蚀 36
图像分析
• 图像分析的主要任务是根据分割结果进一步 从图像中获得目标特征的量值
• 图像分析的两个关键问题
–选用什么特征来描述目标？ –如何精确地测量这些特征？
• 图像目标的表达和描述
–表达是直接具体地表示目标 –描述是较抽象地表示目标
电
车牌识别结果
• 图像压缩效率的评价指标包括信息量、熵、平均 码字长度和压缩比等
输入图
编码器
图像编解码系统模型
解码器
信源 编码器
信道 编码器
信道
信道 解码器
信源 解码器
输出图
26
图像压缩方法分类（1）
• 根据解压缩后图像和原始图像是否有偏差进行分类
无损压缩 图像压缩技术