数字图像处理复习整理

数字图像处理复习整理

第一章

1,什么就是图像,模拟图像处理与数字图像处理主要区别。

图像就是对客观对象得一种相似性得,生动性得描述或写真。

模拟图像:空间坐标与亮度(或色彩)都就是连续性变化得图像;数字图像:空间坐标与灰度均不连续得,用离散数字(一般用整数)表示得图像。

利用光学,照相机方法对模拟图像得处理称为模拟图像处理,精度不高,稳定性差,设备笨重,操作不方便与工艺水平不高;利用计算机对数字图像进行系列操作称为数字图像处理,或计算机图像处理。

2,数字图像处理由哪些模块组成。

狭义图像处理图像分析图像理解

3,数字图像处理得应用

生物医学航空遥感工业应用军事公安其她

第二章

1,什么事图像对比度

图像中最大亮度与最小亮度之比

2,数字图像处理包括哪两个过程？对质量有何影响？数字图像得数据量与哪些因素有关？

采样量化

采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现棋盘格效应。采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量越好,但数据量大;量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高,质量越好,但数据量大。量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,质量变差。会出现伪轮廓现象。

采样间隔量化等级

3, 连续图像f(x,y)与数字图像I(r,c)中各量得含义就是什么？它们有何联系与区别？

答:f(x,y)表示二维图像在空间(x,y)上得幅值,数字图像I(r,c)表示位于图像矩阵上第r行,第c列得元素幅值。I(r,c)就是通过对f(x,y)抽样与量化得来得。f(x,y)各量就是连续得,I(r,c)各量就是离散得。

4,什么事灰度直方图？它有哪些应用？能从中获得图像得哪些信息？

灰度直方图反应得就是一幅图像中各灰度级像素出现得概率之间得关系。

应用:判断图像量化知否恰当;确定图像二值化阈值;计算图像中物体得面积;计算图像信息量H(熵)

灰度范围,灰度级得分布,整幅图像得平均亮度。

5,熵得计算公式,灰度范围[0,L-1]

6,什么就是点处理？举例说明。

灰度变换集合变换二值化

7,什么事局部处理？举例说明。

移动平均平滑空间域锐化

第三章

1,二维傅里叶变换有哪些性质？二维傅里叶变换得可分离性有何意义？

周期性,线性,可分离性,比例性质,位移性质,对称性质,共轭对称性,差分,积分,卷积,能量。

意义:分离性表明:二维离散傅立叶变换与反变换可用两组一维离散傅立叶变换与反变换来完成。

2,求一维离散傅里叶变换

第四章

1、图像增强得目得就是什么? 它包含哪些内容？

答:图像增强目得就是采用一系列技术去改善图像得视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析与处理得形式。

包含:灰度变换,直方图修正,图像锐化,图像平滑等。

2、写出将具有双峰直方图得两个峰分别从23与155移到16与255得图像线性变换。答:将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式:

3、直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别与联系？

答:直方图均衡化与直方图规定化。

区别:直方图均衡化就是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布得新图像得方法。

直方图规定化就是使原图像灰度直方图变成规定形状得直方图而对图像作修正得增强方法。

联系:若对原始图像与通过直方图规定化修正得像都作了均衡化处理,则二者均衡化都为均匀分布得密度函数。

6、直方图规定化处理得技术难点就是什么？如何解决？

答:利用直方图规定化方法进行图像增强得主要困难在于如何构成有意义得直方图。

针对这种情况可以用高斯函数、指数型函数、瑞利函数等作为规定得概率密度函数。

8、何谓图像平滑？试述均值滤波得基本原理。

答:为了抑制噪声改善图像质量所进行得处理称图像平滑或去噪。

均值滤波就是一种局部空间域处理得算法,就就是对含有噪声得原始图像f(x,y)得每个像素点取一个领域S,计算S中所有像素得灰度级平均值,作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。

9、何谓中值滤波？有何特点？

答:中值滤波就是对一个滑动窗口内得诸像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素得原来灰度值,它就是一种非线性得图像平滑法。

它对脉冲干扰及椒盐噪声得得图像却不太合适。抑制效果好,在抑制随机噪声得同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多

12、低通滤波法中常有几种滤波器?它们得特点就是什么?

答:理想低通滤波器(ILPF),巴特沃斯低通滤波器(BLPF),指数型低通滤波器(ELPF), 梯形低通滤波器(TLPF)。

特点:理想低通滤波器,虽然有陡峭得截止频率,却不能产生良好得效果,图像由于高频分量得滤除而变得模糊,同时还产生振铃效应。

巴沃特斯滤波器转移特性曲线较平滑,没有振铃效应,故图像模糊减少,但它得尾部保留较多得高频,所以对噪声得平滑效果不如ILPE。

指数型低通滤波器具有较平滑得过滤带,经此平滑后得图像没有“振铃”现象,而与巴沃特斯滤波相比,它具有更快得衰减特性,处理图像稍微模糊一些。

梯形低通滤波器得性能介于巴沃特斯与完全平滑滤波器之间,对图像具有一定得模糊与振铃效应。

13、多图像平均法为何能去掉噪声,它得主要难点就是什么?

答:如果一幅图像包含有噪音可以假定这些噪音相对于每一个坐标点(x,y)就是不相关得,随机得,其数学期望为零,均值为零。多图像平均法就就是把一系列有噪声得图像叠加起来,然后再取平均值以达到平滑得目得。主要难点在于在求平均时,如何选择参加平均得点数以及领域各点得权重系数等。

14、图像锐化处理有几种方法?

答:微分法与高通滤波。其中微分法包含:梯度法与拉普拉斯算子法;高通滤波包含:空域高通滤波法与频域高通滤波法。

16、Laplace算子为何能增强图像边缘？

答:灰度均匀得区域或斜坡中间为0;在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”,而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”。

17、试述频域增强步骤。频域平滑与锐化得主要区别在哪里？

答:步骤:

1)对源图像进行二维傅立叶变换

2)频谱中心转移

3) 通过相应得滤波器处理

4)对处理后得图像进行频谱中心还原

5)对图像进行傅立叶反变换

6)结束处理

频域平滑与锐化得区别:

频域平滑主要就是滤除高频部分保留低频,而锐化则就是滤除低频保留高频。

即频率平滑主要就是去除噪声改善图像质量;而锐化主要就是消除模糊,突出边缘,有利于图像识别与处理。

4-17什么就是伪彩色增强？有哪些方法？

伪彩色增强就是把黑白图像得各个不同灰度级按照线性或非线性得映射函数变换成不同得彩色,得到一幅彩色图像得技术。使原图像细节更易辨认,目标更容易识别

方法:1、密度分割法2、空间域灰度级-彩色变换合成法3、频率域伪彩色增强

4-18什么就是假彩色增强？它与伪彩色增强有什么区别？