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遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像图像采样灰度量化像素数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。
基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。
像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。
图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。
灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
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二、填空题：1光学图像是一个连续的光密度函数。
2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。
3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。
此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。
只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。
数字化包括两个过程：—采样—和—量化—。
4、一般来说，采样间距越大，图像数据量_____________ 小_____ ,质量_______ 低_____ ;反之亦然。
5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________________________ 的整数。
设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为____________________ 字节。
6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为 ________________________三、不定项选择题：（单项或多项选择）1数字图像的_______________ 。
①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的③两者都是连续的④两者都是离散的2、采样是对图像 _____________ 。
①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化3、量化是对图像 ____________ 。
①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。
4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为___________________ 。
①32个②64个③128个④256个5、数字图像的优点包括 _______________ 。
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。
数字图像处理简答题复习重点word版本
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=11 a=10 b=001 c=0001 d=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。
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《数字图像处理》复习指南选择题I 、 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 彷曾强。
（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喑背景 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 图像整体亮度 D 图像细节计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A 、RGB B 、CMY 或 CMYK采用模板［-1 IIP 主要检测（A 3、4、 C 、HSI D 、HSV ）方向的边缘。
D.1350 C ） D .中值滤波 A.水平 B.450 C.垂直5、 下列算法中属于图象锐化处理的是：（ A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波6、 维纳滤波器通常用于（ C ）A^去噪 B 、减小图像动态范围7、彩色图像增强时， 型。
A. C. 8、 A. C. 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（A.一一对应B.多对一C. 一对多 II 、 下列算法中属于图象锐化处理的是：（ A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波12、一幅256*256的图像,若灰度级数为16, A. 256K B.512K C. IM C.2M 13、 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 ）C 、复原图像D 、平滑图像 ）处理可以采用RGB 彩色模 B. D. 同态滤波 中值滤波直方图均衡化加权均值滤波 旦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。
逆滤波 B.维纳滤波约束最小二乘滤波 D.同态滤波B ） D.都不C ） D.中值滤波 则存储它所需的比特数是：（A ）a. 0b.255c.6d.814、下列算法中属于局部处理的是：(D)a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波15、下列算法中属于点处理的是：(B)a.梯度锐化b.二值化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. 9618.对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D )A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') Bload C、imwrite('name.tif') D、imshow('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.锐化处理恢夏过度钝化、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，图像反原技术追求恢笈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、box模板B、中值滤波器27、对一幅二值图像做腐蚀的结果（B ）A、图像面积放大B、图像面值缩小28、下列算法中属于局部处理的是（D ）A、灰度线性变换B、二值化C^ gauss模板C、图像面积不变C、傅里叶变换D、prewittD、图像边界变圆D、中值滤波25、下列哪一个模板可用于图像平滑（AA 、1/91/91/9B、111C、1/31/31/3D、・-1-1 1/91/91/91-811/31/31/3-18-1 1/91/91/91111/31/31/3-1-1-126、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。
(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。
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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。
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)]
《数字图像处理》复习重点总结(杂)
出 //非几何变换：原图灰度为 f(x,y),g(x,y)=T[f(x,y)], 没有位置变化，灰度值变换 R=T(r),R,r∈(0~255)//
3 模板运算、应用（★）：所谓模板就是一个系数矩阵（必须为奇数列）；模板大小：经常是奇数；模板系
数: 矩阵的元素 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9。对于某图象的子图像：z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9z5 的模板运
第三章：图像变换 1 图像变换、基本运算方法：加减法：C(x,y) = A(x,y) ±B(x,y) 乘法：C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) //求反：g(x,y) = 255 - f(x,y) 异或：g(x,y) = f(x,y) ⊕ h(x,y) 或：g(x,y) = f(x,y) ∪ h(x,y)与：g(x,y) = f(x,y) ∩ h(x,y) //
腐蚀；定义：B • S =（B ⊕ S）⊗ S；结果：1）填充对象内细小空洞 2）连接邻近对象 3）在不明显改变面 积前提下,平滑对象的边缘
第六章：图像特征提取与识别 1 表示方法： ①链码,定义：1）链码是一种边界的编码表示法。2）用边界的方向作为编码依据。为简化边 界的描述。一般描述的是边界点集。②区域骨架 ,概念,反映什么特性骨架：中轴线。设:R 是一个区域,B 为 R 的边界点,对于 R 中的点 p,找 p 在 B 上“最近”的邻居。如果 p 有多于一个的邻居,称它属于 R 的中轴（骨架） 2 边界特性： ①形状数（★）形状数定义：最小差分链码。 要会算：差分链码,最小差分链码。 差分链
第五章：图像分割 1 图像分割的定义和五大特性 // 令集合 R 代表整个图像区域,对 R 的分割可看作将 R 分成 N 个满足一下五 个条件的非空子集（子区域）R1,R2…RN: ①完备性: i=1 到 N 对 Ri 求和=R②独立性（各子区互不重叠）： i,j,i≠j,有 Ri∩Rj= ③单一性（同子区具有某些相同特性）：对 i=1,2…N,有 P(Ri)=TRUE ④互斥性（不 同子区具有某些不同特性）：对 i≠j,有 P(Ri∪Rj)=FALSE ⑤连通性（同子区像素具有连通性）：对 i=1,2,...,N, Ri 是连通的区域 // 对图像的划分满足以上定义,则 Ri（i-1,2,3…n）就称为 R 的分割。 // 2 边缘检测：（★）边缘连接,模板运算的概念,和锐化模板有区别,Huff 变换。// 基于边缘检测的霍夫变换 的原理：把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域,通过利用共线和直线相交的关系,使直线的提取问题 转化为计数问题。 3 阈值分割：通过取灰度门限对图像像素进行分类,该方法基于：（1）同一分割区域内由灰度值相近的像素 点组成；（2）目标物和背景、不同目标物之间的灰度值有明显差异,可通过取门限区分。 // 4 区域生长（★）：// 根据所用邻域方式和相似性准则的不同,区域生长法可以分为简单生长（像素+像素）、 质心生长法（区域+像素）和混合生长法（区域+区域）//①简单生长法：按时限确定的相似性准则,生长点 （种子点为第一生长点）接收（合并）其邻域（比如 4 邻域）的像素点,该区域生长。接收后的像素点成为 成长点,其值取种子点的值。重复该过程,直到不能生长为止,到此该区域生成。简单生长法的相似性准则为： |f(m,n)-f(s,t)|<T1, 其中 f(s,t)为种子(s,t)处的灰度值,f(m,n)为（s,t)邻域点（m,n)的灰度值,T1 为相似门限。F(s,t) 始终取种子点的值,因此这种方法对种子点的依赖性强 // ②质心生长法：相似性准则变为：|f(m,n)-f(s,t)|<T2, 这里的 f(s,t)(带上划线)是已生长区域内所有像素（所有生长点）的灰度平均值。即用已生成区域的像素灰度 均值（类似质心）作为基准,这样就可以客服简单生长法中过分依赖种子点的缺陷。 // √5 数学形态学方法： 1) 腐蚀：定义：E = B ⊗ S = { x,y | Sxy⊆ B}；结果：使二值图像减小一圈；算法：·用 3x3 的结构元素,扫描 图像的每一个像素；·用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；·如果都为 1,结果图像该像素为 1。否则 为 0。2）膨胀：定义：E = B ⊕ S = { x,y | Sxy∩B ≠Ф}；结果：使二值图像扩大一圈；算法：·用 3x3 的结构 元素,扫描图像的每一个像素；·用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作； ·如果都为 0,结果图像该像素 为 0。否则为 1。3）开运算：思路：先腐蚀,再膨胀；定义：B o S = （B ⊗ S）⊕ S；结果：1）消除细小对 象 2）在细小粘连处分离对象 3）在不改变形状的前提下,平滑对象的边缘。4）闭运算：思路：先膨胀、再
数字图像处理期末总结
数字图像处理期末总结引言数字图像处理是一门研究利用计算机对图像进行处理和分析的学科，依靠数字图像技术可以对图像进行多种处理和改进，如增强图像质量、去除噪声、进行模式识别等。
本学期我们学习了数字图像处理的基本理论知识和常用算法，并实践了相关实验，以下是我对本学期数字图像处理课程的总结。
一、课程概述数字图像处理课程的目标是让学生了解数字图像的基本概念和处理技术，掌握数字图像处理的常用算法和工具，培养学生分析和解决实际图像处理问题的能力。
本课程分为理论学习和实验实践两部分，理论学习主要包括数字图像的表示和处理原理，常用图像处理方法的原理和算法，实验实践则通过使用Python和相关图像处理库进行实际图像处理。
二、理论学习在理论学习部分，我们首先学习了数字图像的表示方法，了解了数字图像的像素结构和灰度级等基本概念。
接着学习了图像的增强和恢复，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、对比度拉伸和空域滤波等。
我们通过实验学习了这些方法的原理和实现，同时也学习了如何评价图像增强的效果。
在图像恢复方面，我们学习了图像去噪和图像复原的方法。
图像去噪包括空域滤波和频域滤波两种方法，我们学习了均值滤波、中值滤波和高斯滤波等常用的滤波器，并实践了相关实验。
图像复原主要涉及退化模型和修复方法的学习，我们学习了线性和非线性滤波方法、逆滤波和最小二乘滤波等图像复原算法。
接着我们学习了图像压缩和编码的原理和方法，了解了JPEG和JPEG2000等常用的图像压缩标准。
我们学习了离散余弦变换（DCT）和小波变换等常用的压缩方法，同时也学习了如何评价图像压缩的质量和效果，例如信噪比和均方差等指标。
最后，我们还学习了图像分割和图像识别的基本理论和方法。
图像分割是将图像分割成若干块区域的过程，常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
图像识别则是将分割后的图像中的特定对象或模式与预定义的模型进行匹配和识别，我们学习了基于模板匹配和特征提取的图像识别方法，并实践了相关实验。
数字图像处理期末总结
数字图像处理期末总结绪论图像：是客观目标的一种相似性描述，它包含了被描述的对象，是客观世界三维实体到维实体的变换（连续图像）。
数字图像：连续图像经过空间离散化，灰度整量后的图像。
连续图像处理：利用光学、化学方法对图像进行一系列操作。
数字图像处理：基于计算机和一定的数学变换方法，对数字图像进行一系列的操作处理，称为数字图像处理。
数字图像处理目的：数字图像处理强调图像间的数学变换，目的是对图像进行各种加工处理，以改善图像视觉效果，并为自动识别打下基础。
或对图像进行压缩编码，以减少所需存储空间和传输时间。
数字图像处理主要内容：图像获取、图像显示、图像变换、图像增强、图像压缩、图像恢复与重建、图像分割、图像描述、图像纹理分析第二章、数字图像处理基础2.2图像与数字化2.21连续图像：指图像强度随空间位置，光线波长入及时间t变化。
2.211灰度图象：仅考虑光的能量，不顾及波长（频率）变化，图像视觉上表示为灰度变化，称为灰度图像或单色图像。
2.212彩色图像：由于不同波长光的彩色效应，则图像视觉上表现为彩色图像。
2.213静止图像：图像内容不随时间变化的图像称为静止像像，反之称为运动图像。
2.22图像数字化：图像数字化是将一幅图像转换成计算机可以处理的形式。
图像数字化分为采样与整量两部分。
2.22.1采样：将连续图像在空间上进行离散化的过程。
其中采样间隔与采样孔是两个重要参数的选择。
2.22.2整量：连续图像经过空间离散化，其像素灰度需转换成离散整数值过程。
2.3直方图：表示图像中各灰度级与对应灰度级像素出现的频率间关系。
性质：(1)直方图上没有位置信息，灰度直方图仅统计某一灰度值的像素个数占全幅像素的比例，同一灰度的像素在图象中空间位置未表示。
(2)直方图是总体灰度概念，直方图可以看出图像总体性质，一幅图像对应唯一直方图，但不同图像可能有相同直方图。
(3)直方图可叠加性，一幅图像分成数个不同区域，各区域直方图之和即为该像直方图。
（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》期末考试重点总结
《数字图像处理》期末考试重点总结work Information Technology Company.2020YEAR*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-r1.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。
数字图像处理期末考试题库精华
数字图像处理期末考试题库精华数字图像处理是计算机视觉领域的重要分支，通过使用数字计算机对图像进行处理，旨在改善和增强图像的质量、分析和提取图像的特征、实现图像的压缩与传输等。
本文将为大家整理汇总数字图像处理期末考试题库的精华内容，以帮助大家进行复习备考。
一、基础概念与原理（300字）1.1 数字图像的定义与表示数字图像是由一系列离散的像素点构成的，每个像素点都具有特定的位置和灰度信息。
在计算机内部，数字图像通常使用矩阵来表示，其中每个元素代表一个像素点的灰度值或颜色值。
1.2 数字图像的采集与显示数字图像的采集通常通过数码相机、扫描仪等设备进行，它们会将光学信息转化为数字信号。
数字图像的显示利用显示器或打印机等设备，将数字信号转化为可见的图像。
1.3 灰度变换灰度变换是数字图像处理中常用的一种操作，通过对图像的灰度值进行调整，可以改变图像的亮度和对比度。
常见的灰度变换包括对数变换、幂次变换、直方图均衡化等。
1.4 空域滤波空域滤波是指在图像的空间域进行滤波操作，常见的空域滤波包括平滑滤波和锐化滤波。
平滑滤波可以减少图像的噪声和细节，而锐化滤波则可以增强图像的轮廓和细节。
二、图像增强与恢复（500字）2.1 直方图处理直方图可以用来描述图像中各个灰度级的分布情况，直方图处理可以通过对直方图的变换来改变图像的对比度和亮度。
直方图均衡化是一种常用的直方图处理方法，通过拉伸直方图来增强图像的对比度。
2.2 空域滤波器空域滤波器是一种广泛应用于图像增强的方法，常见的空域滤波器有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。
中值滤波器可以有效去除图像中的椒盐噪声，而高斯滤波器则可以模糊图像以减少噪声。
2.3 图像复原图像复原是指对受损图像进行恢复，常见的图像复原方法有降噪处理、去模糊处理和去伪影处理等。
这些方法通常需要通过数学模型和算法来实现对受损图像的重建。
三、图像分割与特征提取（500字）3.1 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域或对象的过程。
数字图像处理总结汇总精品文档10页
1、选择2、填空3、简答题 4、计算第一章1、图像：事件或事物的一种表示、写真或临摹，或一个生动的或图形化的描述2.图像处理（选择）: 是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的需求图像处理方法：光学方法、电子学方法3.模拟图像（物理图像）：直接从观测系统（输入系统）获得、未经采样和量化的图像；模拟图像在空间分布和亮度取值上均为连续分布。
连续的：指从时间上和从数值上是不间断的4.数字图像（填空）由连续的模拟图像采样和量化而得。
组成数字图像的基本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
5、数字图像处理基本特点（掌握）信息量大：512×512×8bit＝256KB256KB×25帧/s＝6400KB=6.25MB占用的频带较宽：电视图像的带宽5～6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技术实现难度越大。
6.处理基本结构图7.图像变换（傅里叶），空间变换的意义（掌握）8.相关领域的联系（名词解释）：图像处理与计算机图形学的区别与联系是什么？第二章1.人眼模型，作用，细胞分类和内容瞳孔：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)。
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)。
•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。
•其中，每个锥状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率高，分辨细节、颜色；多个杆状视细胞连接着一个视神经末梢，故分辨率低，仅分辨图的轮廓。
2.人眼成像过程：3.人的视觉模型4.解释人从明亮的地方走向黑暗的地方，眼睛的变化：瞳孔在亮光处缩小，在暗光处放大，人从明亮的地方走向黑暗的地方，瞳孔放大，瞳孔括约肌舒张，原因是在光线强的地方瞳孔缩小以免过多光线进入眼睛伤害视网膜，到了暗的地方瞳孔放大以便使更多的光线射向视网膜从而看清楚东西。
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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*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-r1.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。
空间均值处理的重要应用是，为了对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅图像。
*中值滤波器机理：将像素邻域内灰度的中值代替该像素的值；对于处理脉冲噪声非常有效，该种噪声也称为椒盐噪声；*量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。
*灰度图像：指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。
*图像锐化滤波的几种方法。
答：（1）直接以梯度值代替；（2）辅以门限判断；（3）给边缘规定一个特定的灰度级；（4）给背景规定灰度级；（5）根据梯度二值化图像。
*伪彩色增强和假彩色增强有何异同点。
答：伪彩色增强是对一幅灰度图像经过三种变换得到三幅图像，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。
*图像编码基本原理是什么？数字图像的冗余表现有哪几种表现形式？答：虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。
数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。
*什么是中值滤波，有何特点？答：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）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。
特点：它是一种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。
*图像增强的目的是什么？答：对图像进行加工，使其结果比原始图像更适用于特定应用。
“特定”一词表明图像增强技术是面向问题的。
*图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：区别：图像锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清晰；图像平滑用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
联系：都属于图像增强，改善图像效果。
*图像复原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,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识*图像增强时，平滑和锐化有哪些实现方法？平滑的实现方法：邻域平均法，中值滤波，多图像平均法，频域低通滤波法。
锐化的实现方法：微分法，高通滤波法。
*对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好？椒盐噪声是复制近似相等但随机分布在不同的位置上，图像中又干净点也有污染点。
中值滤波是选择适当的点来代替污染点的值，所以处理效果好。
因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声。
*什么是区域？什么是图像分割？区域可以认为是图像中具有相互连通、一致属性的像素集合。
图像分割时把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
*图像中微分算子的特点1.一阶微分产生较粗的边缘，二阶微分产生的边缘则较细；2.对于孤立的噪声点，在该点及其周围点上，二阶微分比一阶微分的响应要强很多；3.二阶微分有一个过渡，即从正回到负，在图像中，表现为双线。
*二维图像函数f(x,y)的拉普拉斯变换定义为：锐化图像= 原图像+ 拉普拉斯图像*对于数字图像处理而言，离散傅里叶变换和其反变换必定存在。
用(-1)x+y乘以f(x,y)，可以将F(u,v)原点变换到频率坐标的(M/2,N/2)处。
在决定形状特点时，相位信息非常重要。
*理想滤波器的在频域的剖面图类似于盒滤波器(矩形窗口)，因此相应的空间滤波具有sinc函数的形状。
sinc函数的中心波瓣(主瓣)是引起模糊的主因，而外侧较小的波瓣(旁瓣)是造成振铃的主要原因。
*巴特沃斯低通滤波器（BLPF）1阶的巴特沃斯滤波器没有振铃；2阶的滤波器振铃通常很微小；20阶的巴特沃斯滤波器就非常类似于理想低通滤波器了。
*高斯低通滤波器（GLPF）高斯低通滤波器没有振铃在需要严格控制低频和高频之间截止频率过渡的情况下，巴特沃斯滤波器是个更合适的选择，但其代价是可能产生振铃现象。
*图像变换：将定义在图像空间的原图像，以某种形式转换到另外一些空间，并利用这些空间的特有性质方便进行一定的加工。
离散余弦变换主要用于图像的压缩，压缩方法是给高频系数大间隔量化，低频部分小间隔量化。
*图像复原技术的主要目的是以预先确定的目标来改善图像，尽可能的减少或消除图像质量的下降，恢复被退化图像的本来面目。
图像退化的部分原因：1.光学成像器件的相差;2.成像衍射;3.成像过程的非线性系统噪声。
*图像退化/复原模型图像复原处理的关键是建立退化模型，原图像f(x,y)是通过一个系统H及加入一来加性噪声n(x,y)而退化成一幅图像g(x ,y)g(x,y)=H[f(x,y)]+n(x,y)*谐波均值滤波器对于盐粒噪声效果较好，但不适用于胡椒噪声。
它善于处理高斯噪声那样的其他噪声。
*逆谐波均值滤波器当值为正时，可消除胡椒噪声；当值为负时，可消除盐粒噪声；当值为0时，其简化为算术均值滤波器。
*中值滤波器对于某些类型的随机噪声，中值滤波器可提供良好的去噪能力，且比同尺寸的线性平滑滤波器引起的模糊更少在存在单极和双极脉冲噪声的情况下，中值滤波器尤其有效。
*简述基于边缘检测的霍夫变换的原理。
把直线上点的坐标变换到过点的直线的系数域，通过利用共线和直线相交的关系，使直线的提取问题转化为计数问题。
*数字图像的定义，什么是数字图象处理？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。
数字图像处理，就是利用计算机技术或其他数字技术，对图像信息进行某些数学运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。
*图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
*在计算数字梯度的实践中，Prewitt算子和Sobel算子是最常用的。
*高斯拉普拉斯(LoG)*阈值分割方法总结优点：简单、高效。
局限性：对于目标和背景灰度级有明显差别的图像分割效果较好。
对于目标和背景灰度一致性或均匀性较差的图像分割效果不好。
只能将图像分割为两个区域，对于含有多个目标的图像分割几乎难以奏效。
*对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度、亮度。
*一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成。
*低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。
*多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。
*图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。
*图像数字化过程包括三个步骤：采样、量化和扫描*数据压缩技术应用了数据固有的冗余性和不相干性，将一个大的数据文件转换成较小的文件。
*基本的形态学运算是腐蚀和膨胀。
先腐蚀后膨胀的过程为开运算，先膨胀后腐蚀的过程为闭运算。
*灰度分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化。
空间分辨率是图像中可分辨的最小细节。
*因为图像分割的结果图像为二值图像，所以通常又称图像分割为图像的（二值化处理）。
*(腐蚀)是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理。
*(膨胀)是将与目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理。
*对于(椒盐)噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。
*常用的彩色增强方法有真彩色增强技术、假彩色增强技术和伪彩色增强三种。
*常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和（双）三次内插法。
*假彩色增强和伪彩色增强的区别是什么？假彩色增强是将一幅彩色图像映射到另一幅彩色图像，从而达到增强彩色对比，使某些图像达到更加醒目的目的。
伪彩色增强是把一幅黑白域不同灰度级映射为一幅彩色图像的技术手段。
*图像编码基本原理是什么？数字图像的冗余表现有哪几种表现形式？虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余（Redundancy）信息，去掉这些冗余信息后可以有效压缩图像，同时又不会损害图像的有效信息。
数字图像的冗余主要表现为以下几种形式：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、信息熵冗余、结构冗余和知识冗余。