数字图像处理图像特征与理解
图像处理技术的特点和应用场景
图像处理技术的特点和应用场景随着时代的进步和科技的发展，图像处理技术在各个领域中扮演着愈加重要的角色。
它能够将数字图像处理成为更易懂、更有意义的信息，让人们更好地理解和应用它们。
在非常多的领域中，图像处理技术的应用已经逐渐走向成熟，成为社会和经济发展的新引擎，同时它也有自身的独特性质和特点。
第一特点：图像处理技术的非线性在数字图像处理中，图像是一种复杂的、非线性的数据结构。
这意味着，在一定条件下，图像处理技术可以通过线性过滤方法对其进行处理。
但在更多的情况下，图像处理需要采用非线性方法，以得到更精确的结果。
微分算子、纹理特征、形态学等非线性的技术轻而易举解决了许多线性算法无法解决的问题。
非线性算法也能够加强像素表达的具体细节和局部性，更好地反映物体特征，同时还能够实现更加稳健的算法，拥有强大的适用性。
第二特点：图像处理技术的实时性随着科技的发展和计算机硬件性能的提升，当今的图像处理技术可以实现实时处理，即当数据产生时就能够及时响应和处理。
例如，实时视频图像流处理技术可以逐一检测视频图像中的特定物体，实现实时的警报并群众准确化。
实时图像处理技术能够显著提高人们的行动速度和生产效率，在实时控制和决策方面发挥更大的作用。
第三特点：图像处理技术的可扩展性图像处理技术具有很强的可扩展性，在不断发展中逐渐形成了一个庞大的技术库。
这意味着，图像处理技术可以适应不同的领域、不同的应用场景和不同的问题。
同时，图像处理还可以通过不同的算法和技术进行优化和改进，以应对新的挑战。
一种算法可以被分解成一个操作序列，每个操作都可以用比它更基础、更强大的操作替换。
在底层操作的规范和组合下，算法能够不断发展，逐渐深入优化。
应用场景:医学影像图像处理技术在医学领域中有着很大的应用。
如CT、MRI等图像逐渐被医生用来进行诊断。
珍贵的医学影像数据中蕴含着大量的信息，如果不进行图像处理，解读这些影像就会显得困难。
因此，图像处理技术可以进行图像增强、小波变换、分割和分类等操作，提供高清晰度的影像，将潜在的病情清晰地呈现。
数字图像处理与分析
数字图像处理与分析数字图像处理与分析是一门涉及到数字信号处理、计算机科学、数学和物理学等多个领域的交叉学科。
它使用计算机对数字图像进行处理、分析和应用，既可以改善图像的质量，也可以提取出有用的信息并进行量化分析。
随着数字摄影技术的发展和计算机技术的普及，数字图像处理与分析在生产制造、医学、航空航天、气象地理等领域里得到了广泛的应用。
一、数字图像基础数字图像是由像素点组成的二维阵列，每个像素点代表一个灰度值或颜色值。
图像的分辨率取决于像素的数量，不同的颜色模式可以用不同的方式表示图像中像素的颜色。
灰度图像中每个像素用一个8位二进制数（称为灰度值）表示图像中的亮度，颜色图像则需要三个颜色通道来表示每个像素的颜色。
在数字图像中，可以通过使用图像处理算法来改善图像质量、增强图像细节、提取图像特征以及进行图像分析等处理。
二、图像处理算法图像处理算法是指将数字图像处理任务转换为数学运算的方法。
常见的图像处理算法包括：图像平滑、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理、频域处理和特征提取等。
其中，图像平滑是为了平滑噪声和细节而进行的处理，图像锐化则是为了提高图像边缘的清晰度和对比度；边缘检测用于在图像中找到物体的边缘并提取有用信息；二值化将图像中的灰度值转换为黑白值，常用于目标检测；形态学处理可以用于填充、锐化、膨胀、腐蚀等操作；频域处理可以在频域中进行图像滤波、增强、去除噪声等处理；特征提取是从图像中提取有意义的信息，用于进一步分析和识别目标等。
三、图像分析图像分析是指使用图像处理算法自动或半自动地解释和理解图像。
图像分析的目的是将数字图像转换为可用于决策和控制的信息，常用于图像识别、目标检测和量化分析等领域。
图像识别可以通过对目标的特征进行匹配来实现，如通过比对目标的轮廓或纹理来进行分类。
目标检测可通过在图像中寻找符合目标特征的像素来实现，如寻找颜色、大小或形状等特征。
量化分析可通过对目标的特征数据进行统计和分析来实现，如测量目标大小、形状、颜色或纹理等。
数字图像处理笔记
第一章基本概念1、图像：是对客观存在物体的一种相似性的生动模仿与描述。
（图像是对客观存在的物体的某种属性的平面或空间描述）2、图像分为：物理图像、虚拟图像物理图像：物质和能量的实际分布。
虚拟图像：采用数学的方法，将由概念形成的物体（不是实物）进行表示的图像。
3、图像分为：数字图像（离散的）模拟图像（连续的）4、数字图像是用数字阵列表示的图像。
数字阵列中的每一个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。
像素是组成数字图像的基本元素。
5、数字图像的表示方法：（以黑白图像为例）黑白图像可用二维函数f(x,y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x,y)表示点(x,y)的亮度值(灰度值) 。
7、数字图像处理(Digital Image Processing)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。
8、低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理。
（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
特点：输入是图像，输出也是图像。
（2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
特点：输入是图像，输出是特征（如边界、轮廓及物体标识）。
（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉）。
特点：输入是数据，输出是理解。
9、根据你自己的理解，选择一个数字图像处理的应用实例，并简单说明其中涉及的具体技术。
在用手机软件修图时，照片由模糊变清晰用的是图像增强技术、放大缩小用的是图像的几何变换技术、把某个特征提取出来用的是图像分割技术。
第二章采样量化1、黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故又称为２值图像。
对遥感数字图像处理的认识和理解
对遥感数字图像处理的认识和理解对遥感数字图像处理的认识和理解10资源（2）班徐某人进入20世纪后，人类面临着尖锐的人口大幅度增长、非再生资源趋向枯竭和生态环境不断恶化的巨大压力等问题。
卫星遥感技术的兴起使人们有可能从太空的高度连续、重复地观测地球，从而为人类进一步认识地球的全貌与动态变化，更准确的摸清地球所拥有的资源、更加合理地规划利用资源、更有效地治理和保护环境提供了一种其所未有的强大技术。
尤其是随着对地球观测技术的迅速发展，遥感图像在社会生活和经济建设中发挥着越来越重要的作用。
遥感图像已不仅仅是科学研究和工程设施建设的基础数据，同时，伴随着Google Earth的使用，各种类型的遥感图像已经成为普通人生活的一部分。
遥感图像正不断扩展人类对世界的认知广度和深度。
遥感数字图像的处理，是对遥感数字图像的计算机处理，主要应用在地物成分的分析和信息的提取。
与其他领域的数字图像不同，遥感数字图像拥有更加多样的内心，更为复杂的内容。
因此，遥感数字图像的处理，不仅仅需要掌握已有的数字图像处理方法，而且需要具有相当的地理学知识，所以遥感数字图像的处理是科学和艺术的有机结合。
在遥感数字图像处理中，数据源不同，图像的特征便不同。
通过传感器获取的数字图像以数字文件的方式储存。
传感器的分辨率不同，产生的文件格式不同，文件大小不同，图像处理的复杂程度也不同。
数字图像处理是对图像中的像素进行系列的才做，图像的处理过程就是文件的存取过程和数据处理过程。
为了方便图像的处理，一般会建立遥感数字模型。
遥感数字模型是理解遥感数据的根本；不同类型的图像，其表达方式不同，描述方法也不同。
一般情况下，统计描述是数字图像最基本的定量描述手段。
数字图像处理的方法多样，有显示和拉伸、校正、变换等。
其中图像的合成显示和拉伸是最基本的。
显示是为了理解数字图像中的内容或对处理结果进行对比；图像的拉伸是为了提高图像的对比度，改善图像的显示效果；图像的校正，是图像的预处理工作，目的是校正成像过程中各种因素影响导致的图像失真，校正一般包括辐射校正和几何精纠正两部分。
数字图像处理(直方图).
An
Combining
DFRT( n )
Renewed output images An exp(j n ) Cn
IDFRT( n )
Several input images Rn an exp(jn )
1 1 an , 0 n n n Updated input images a0 exp(j0 ) a0
15
按列统计的直方图
histc(pascal(3),1:6) produces the array [3 1 1; 0 1 0; 0 1 1; 0 0 0; >> pascal(3) 0 0 0; ans = 0 0 1]
1 1 1 1 2 3 1 3 6
每列目标数据的个数 统计
16
其他类型的统计图
条状图：bar x = 1:5; y = [0.2,0.3,0.1,0.8,0.9; 0.5,0.6,0.2,0.7,0.1]; bar(x,y');
20
其他类型的统计图
累加式条状图：barh rand('state',0); figure; barh(rand(10,5),'stacked'); colormap(cool)
6
彩色图像直方图
axes(‘Position’,*0.1,0.1,0.8,0.2+);% 生成坐标轴 stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r'); set(gca,'YColor','r','Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.3,0.8,0.2]); stem(0:255,h2,'Marker','None','Color',[0,0.6,0]); set(gca,'YColor',[0,0.6,0],'Ytick',[0.005,0.01],'Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.5,0.8,0.2]); stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b'); set(gca,'YColor','b','Ytick',[0.01,0.02],'Xlim',[0,255]);
数字图像处理知识点总结
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。
2)图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
（完整版）数字图像处理简答题及答案
（完整版）数字图像处理简答题及答案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。
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。
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。
4、简述数字图像处理的⾄少4种应⽤。
①在遥感中，⽐如⼟地测绘、⽓象监测、资源调查、环境污染监测等⽅⾯。
②在医学中，⽐如B超、CT机等⽅⾯。
③在通信中，⽐如可视电话、会议电视、传真等⽅⾯。
④在⼯业⽣产的质量检测中，⽐如对⾷品包装出⼚前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等⽅⾯。
⑤在安全保障、公安⽅⾯，⽐如出⼊⼝控制、指纹档案、交通管理等。
5、简述图像⼏何变换与图像变换的区别。
①图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
⽐如图像的平移、旋转、放⼤、缩⼩等，这些⽅法在图像配准中使⽤较多。
②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。
⽐如傅⾥叶变换、⼩波变换等。
6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。
采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。
经过采样之后得到的⼆维离散信号的最⼩单位是像素。
量化就是把采样点上表⽰亮暗信息的连续量离散化后，⽤数值表⽰出来，是对亮度⼤⼩的离散化。
经过采样和量化后，数字图像可以⽤整数阵列的形式来描述。
7、图像量化时，如果量化级⽐较⼩会出现什么现象？为什么？如果量化级数过⼩，会出现伪轮廓现象。
数字图像处理
第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、编码和压缩。
三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。
细节越多，采样间隔应越小。
把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。
一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。
六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。
数字图像处理
数字图像处理学院：行12数信院姓名：姜晶学号：12202509教师：朱杰时间：2014年10月一绪论1.1人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。
目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。
图像的概念视觉是人类最重要的感知手段，图像视觉的基础。
图像处理是计算机信息处理的重要内容。
图像可以是可视的和非可视的，也可以是抽象的和实际的。
一般情况下，一幅图像是另一种事物的表示，它包含了有关其所表示物体的描述信息。
可以包括人眼看见的方式显示这一信息，也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。
图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。
一般来说，一幅图像包含的信息远比原物体要少。
因此，一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的，但在某种意义上是恰当的表示。
实际上，图像与光学密切相关，即与光的照射、反射密切相关。
因此，从理论上来说，一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
遥感——数字图像处理名词解释及简单整理
Unit 11、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。
2、图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
Unit 21、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。
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。
2、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。
3、将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
4、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）。
5、一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）6、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。
7、对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。
对比度=最大亮度/最小亮度8、清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。
9、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。
以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
10、简述灰度直方图的应用。
1）.数字化参数（判断量化是否恰当）。
2）. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）。
3）. 利用直方图统计图像中物体的面积。
4）. 计算图像信息量H（熵）。
5）. 利用直方图分析图像的特性。
6）. 利用直方图进行图像增强。
11、对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。
12、对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。
这种处理称为局部处理。
13、在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理。
14、在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理。
《数字图像处理》知识点汇总
《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。
数字图像处理考题总结
数字图像处理考题总结(总5页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--1.数字图像处理一般分为哪三个层次？说明各层次的作用。
2.图像处理、图像分析、图像理解各有什么特点它们之间有何联系和区别图像处理：图像处理的重点是图像之间进行的变换。
图像分析：主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
图像理解：图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
联系：图像处理、图像分析和图像理解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。
图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。
图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
3.图像的数字化包括采样和量化两个过程，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像，可采用哪些原则？对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊4.简述位图文件的基本组成。
位图文件头位图信息头调色板（对灰度图像和索引图像而言，真彩色图像不需要调色板，其位图信息头后直接是位图数据）位图数据（对于用到调色板的位图，位图数据就是该像素颜色在调色板中的索引值，对于真彩色图像，位图数据就是实际的R,G,B值）5.请简要说明一副256色彩色位图的文件格式，并回答256色彩色位图和256色灰度位图文件的异同。
见第5题，区别就是彩色位图没有调色板。
6.位图可分为：线画稿，灰度图像，索引颜色图像，真彩色图像。
7.面向打印机的常用模型是CMYK模型，面向显示器的彩色模型RGB模型8.在RGB颜色空间的原点上，三分量均为0，即原点为黑色。
精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图（Bitmap），位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点：一是它的文件数据量很小，因为存储的是其数学公式； 其二是图像质量与分辨率无关，这意味着无论将图像放大或 缩小了多少次，图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换，可实现对彩色图像的增强处理，改 善其视觉效果，为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为：g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中：f ( x , y )是彩色输入图像，其值为一般为向量； g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像，与 f(x,y)同维； T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式；
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式，每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面，目录， 它们的作用类似于文件头，通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定，一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容，还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关，它表示人的感官对不同 颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等， ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度，纯光谱色是完合饱 和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就 会鲜艳，反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity)：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关； (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
第5章_数字图像处理技术(上)
三维色彩空间
图像处理中的色彩学知识
• 色彩模型：色彩空间是三维的，作为色彩空间
三维坐标的三个独立参数可以是色彩心理的三 属性，用不同的三个色彩参数就代表不同的色
彩模型
图像处理中的色彩学知识
• 色域
–一个色彩系统能够显示或打印的色彩范围 –色域由宽到窄的顺序： 人眼所看到的色谱 Lab色域
RGB色域
– RGB模式是一种发光屏幕的加色模式，CMYK 模式是一种颜色反光的印刷减色模式。而Lab 模式既不依赖光线，也不依赖于颜料，它是 CIE组织确定的一个理论上包括了人眼可以看
见的所有色彩的色彩模式。Lab模式弥补了
RGB和CMYK两种色彩模式的不足。
图像处理中的色彩学知识
④ LAB模型
– Lab模式由三个通道组成，但不是R、G、B通道。它的 一个通道是亮度，即L。另外两个是色彩通道，用A和
音频类似，数字图像的数据量一般都比较
大，在存储时会占用大量的空间，因此需
要对图像进行压缩编码。
数字图像处理概述
• 现代图像的范围
① 可见光范围内的图像，不可见光范围内的图 像（红外成像技术） ② 可见图像和不可见图像 – 可见图像：照片、图、画
– 不可见图像：主要是物理图像，如温度、气 压、地势图等，还包括医学影像
图像数字化的途径 特点
扫描仪扫描 数码相机拍摄 网上搜索并下载 抓图工具抓拍 方便快捷，需用扫描仪 方便快捷，需用数码相机 方便快捷 方便快捷
利用图像编辑软件 专业性强，较慢 自己加工或创作
图像处理中的色彩学知识
1. 色彩
– 单色光：通过三棱镜也不会再分解为其它 的色光
– 由单色光所混合的光称为复色光
图像处理中的色彩学知识
数字图像处理课件ppt
几何变换是对图像进行形状、大小、位置等变换的过程。常见的几何变换包括 平移、旋转、缩放、扭曲等。这些变换可以通过矩阵运算来实现。
空间滤波
空间滤波是在图像上应用滤波器来改变图像的像素值。常见的空间滤波包括均 值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波器可以用于去除噪声、增强边缘等 操作。
数字图像处理算法
01
计算机视觉
实现机器视觉，进行目标检测、识 别、跟踪等任务。
安全监控
利用数字图像处理技术实现安全监 控，提高监控的准确性和效率。
03
02
医学影像分析
对医学影像进行各种处理，以辅助 医生进行疾病诊断和治疗。
遥感影像处理
对遥感影像进行各种处理和分析， 以提取有用的地理信息。
04
数字图像处理基础
02
知识
特定目标分割
采用特定目标检测和跟踪技术，实现特定目 标的分割。
数字图像处理实践
04
使用Python进行图像处理的基本步骤和常用库
01
02
03
04
05
安装Python和相 导入图像 关库
图像预处理
图像分析
结果可视化
为了使用Python进行图像 处理，需要先安装Python 解释器和相关的图像处理 库，如OpenCV、Pillow等 。
人脸识别
人脸识别是在人脸检测的基础上，对检测到的人脸进行特征提取和比对，从而识别出不同的人脸。人脸识别算法 通常采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
车牌识别系统
车牌定位
车牌定位是车牌识别系统的第一步，其 目的是在给定的图像中找到车牌的位置 和大小。车牌定位算法通常采用基于颜 色和形状的方法，结合图像处理技术进 行实现。
数字图像处理
数字图像处理(1)(总16页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--一．名词解释1. 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：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。
3. 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。
4. 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。
5. 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。
或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
6. 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。
连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。
8.中值滤波：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。
9.像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。
即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。
像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)10.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平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。
11.采样：对图像f(x,y)的空间位置坐标（x,y）的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。
12.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。
13.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。
14.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。
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不变矩及其组合具备了好的形状特征应具有的某些性质， 已经用于印刷体字符的识别、飞机形状区分、 景物匹配和染色体分析中
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
不变矩 （5）
ϕ1 = µ20 + µ02
2 ϕ2 = ( µ20 − µ02 )2 + 4µ11
ϕ3 = ( µ30 − 3µ12 )2 + ( µ03 − 3µ21)2 ϕ4 = ( µ30 + µ12 )2 + ( µ03 + µ21)2 ϕ5 = ( µ30 − 3µ12 )(µ03 + µ12 ) × [(µ30 + µ12 )2 − 3( µ21 + µ03 )2 ]
+ (µ03 − 3µ21)(µ30 + µ21) × [(µ03 + µ21)2 − 3( µ12 + µ30 )2 ]
1 n −1 x= ∑ mn i =0 1 y= ∑ mn i =0
n −1
∑x
j =0 m −1 j =0
m −1
(x i, y j)
i
∑y
O
j
x
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
位置与方向（2 位置与方向（2）
物体是细长的， 则可以把较长方向的轴定为物体的方向
第九章：图像特征与理解
一：图像的几何特征
二：形状特征
三：纹理分析
四：中轴变换与骨架提取
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
位置与方向（1 位置与方向（1）
用物体的面积的中心点作为物体的位置。 面积中心就是单位面积质量恒定的相同形状图形的质心O
y
位置坐标:
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
定义（2 定义（2）
(a)
(b)
(a) 人工纹理； （b）自然纹理
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
统计法（1 统计法（1）
统计法是利用灰度直方图的矩来描述纹理 1. 灰度差分统计法 设(x, y)为图像中的一点，该点与和它只有微小距离 ( , ) 的点(x+∆x, y+∆y)的灰度差值为
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
用空间自相关函数作纹理测度（2 用空间自相关函数作纹理测度（2）
自相关函数扩展的一种测度是二阶矩
ϕ6 = ( µ20 − µ02 )[(µ30 + µ12 )2 − ( µ21 + µ03 )2 ] + 4µ11(µ30 + µ21)(µ03 + µ21)
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
定义（1 定义（1）
纹理是由许多相互接近的、 互相编织的元素构成， 它们富有周期性 人工纹理是某种符号的有序排列， 这些符号可以是线条、 点、 字母等，是有规则的 自然纹理是具有重复排列现象的自然景象， 如砖墙、 森林、 草地等照片， 往往是无规则的 直观影响的观点出发就会产生多种不同的统计纹理特征， 可以采用统计方法对纹理进行分析 图像结构的观点出发，则认为纹理是结构， 纹理分析应该采用句法结构方法
用其外接矩形的尺寸来刻画它的基本形状 确定物体的主轴， 然后计算反映物体形状特征的主轴方向上的长度 和与之垂直方向上的宽度，这样的外接矩形是物体的最小外接矩形
将物体的边界以每次3°左右的增量在90°范围内旋转。 每旋转一次记录一次其坐标系方向上的外接矩形边界点 的最大和最小x、y值。旋转到某一个角度后， 外接矩形的面积达到最小。 取面积最小的外接矩形的参数为主轴意义下的长度和宽度
d 4 ( P, Q ) =| x − u | + | y − v |
（3）棋盘距离：
d8 ( P, Q ) = max(| x − u |, | y − v |)
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
距离（2 距离（2）
欧几里德距离
市区距离
棋盘距离
即:要找出一条直线，使下式定义的E值最小：
E = ∫ ∫ r f ( x, y )dx dy
2
r是点（x , y）到直线的垂直距离。
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
周长(1) 周长(1)
区域的周长即区域的边界长度 周长就是围绕所有这些像素的外边界的长度 测量这个长度时包含了许多90°的转弯，从而夸大了周长值
圆形度 （1）
1. 致密度 致密度C
度量圆形度最常用的是致密度， 即周长(P)的平方与面积(A)的比:
P C= A
2
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
圆形度 （2）
2. 边界能量 边界能量E
假定物体的周长为P，用变量p表示边界上
p y
K( p) =
p∆(i)较平坦时， ASM较小，ENT较大； 若p∆(i)分布在原点附近，则MEAN值较小
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
用空间自相关函数作纹理测度（1 用空间自相关函数作纹理测度（1）
纹理常用它的粗糙性来描述 粗糙性的大小与局部结构的空间重复周期有关，周期大的纹理细 纹理粗糙性与自相关函数的扩展成正比
纹理分析 中轴变换与骨架提取
周长（3 周长（3）
(2) 当把像素看作一个个点时，则周长用链码表示， 求周长也即计算链码长度。此时，当链码值为奇数时， 其长度记作sqrt(2) 。即周长p表示为 ； 当链码值为偶数时，其长度记作1
p = Ne + 2 N°
Ne和No分别是边界链码（8方向）中走偶步与走奇步的数目
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
周长（4 周长（4）
222010705664345
周长为10+5sqrt(2)
(3) 周长用边界所占面积表示， 也即边界点数之和， 每个点占面积为1的一个小方块
周长为15
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
不变矩 （2）
2. 质心坐标与中心矩
M 10 M 01 x= ,y= M 00 M 00
为了获得矩的不变特征，往往采用中心矩以及归一化的中心矩。 中心矩的定义为
N M
M ' jk = ∑
x =1
( x − x ) j ( y − y ) k f ( x, y ) ∑
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
距离（3 距离（3）
2 2 2 1 2 1 0 1 2 (a)
图 两种距离表示法 （a）d4(P, Q)≤2; (b) d8(P, Q)≤2 ）
2 2 1 2 2 2 2 2 2
2 1 1 1 2
2 1 0 1 2 (b)
纹理分析 中轴变换与骨架提取
长轴和短轴（1 长轴和短轴（1）
y y
最最最最最最
O
x
O
x
最最最最
(a) (b)
图MER法求物体的长轴和短轴 （a） 坐标系方向上的外接矩形；（b） 旋转物体使外接矩形最小
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
长轴和短轴（2 长轴和短轴（2）
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
矩形度（2 矩形度（2）
长宽比r
WMER r= LMER
r即为MER宽与长的比值。 利用r可以将细长的物体与圆形或方形的物体区分开来
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不变矩 （1）
1. 矩的定义
M jk = ∫
+∞
−∞
∫
+∞
−∞
x y f ( x, y )dxdy j, k = 0,1,2,L
j k
(j+k) )阶矩 零阶矩是物体的面积
M 00 = ∫
+∞
−∞
∫
+∞
−∞
f ( x, y )dxdy
M 00 =
∑ ∑
x =1
N
M
f ( x, y )
y =1
f (x，y)的目标物体取值为1，背景为0 所有的一阶矩和高阶矩除以M00后，与物体的大小无关
统计法（2 统计法（2）
采用以下参数描述纹理图像的特征： （1） 对比度：
CON = ∑ i 2 p∆ (i )
i
（2） 角度方向二阶矩: （3） 熵:
ASM = ∑ [ p∆ (i )]2
i
ENT = − ∑ p∆ (i ) lg p∆ (i )
i
（4）平均值:
1 MEAN = ∑ ip∆ (i ) m i
第九章：图像特征与理解 图像的几何特征 形状特征 第九章：
纹理分析 中轴变换与骨架提取
周长（2 周长（2）
(1)当把图像中的像素看作单位面积小方块时， 则图像中的区域和背景均由小方块组成。 区域的周长即为区域和背景缝隙的长度和，此时边界用隙码表示。 因此，求周长就是计算隙码的长度。