数字图像处理学习重点
计算机图像处理学习报告
主要学习内容1.数字图像处理（ Digital Image Processing ）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, 从而达到人们所要求的预期结果。
例如: 对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。
与人类对视觉机理着迷的历史相比, 数字图像处理还是一门相对年轻的学科。
但在其短短的历史中, 它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域。
由于其表现方式（用图像显示）所固有的魅力, 它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。
几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长: 包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。
另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。
在商业、工业、医学应用中, 数字成像技术的使用持续增长。
尽管军费在削减, 在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。
低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用, 我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。
2.图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息, 同时, 削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
它可以在空间域或频率域中进行。
此处介绍空间域的几种平滑方法。
（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。
它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值, 实现图像的平滑。
邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
其作用相当于用这样的模板同图像卷积。
dip学习心得
dip学习心得
DIP是指数字图像处理，是计算机科学领域的一个重要分支。
通过DIP，可以对数字图像进行一系列的处理和分析，如图像增强、图像压缩、图像恢复等。
DIP的学习可以帮助我们深入理解图像的特性和处理方法，提高图像处理的效果和质量。
在进行DIP学习的过程中，我发现以下几个重要的要点和经验：
1. 掌握图像的表示和处理方法：了解图像的表示方法是DIP学习的
基础。
图像可以表示为二维矩阵或三维张量，每个元素代表图像的像
素值。
通过合适的处理方法，可以对图像进行增强、压缩等操作。
2. 熟悉常见的图像处理算法：了解和掌握常见的图像处理算法是
DIP学习的重要内容。
例如，线性滤波和非线性滤波是图像增强的常用方法；离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）是图像压缩的重要技术。
3. 实践是提高技能的关键：通过进行实践和项目实践，可以提高
DIP的技能水平。
例如，可以编写图像处理的代码，并应用于实际图像，观察结果和效果。
在实践中，可以更好地理解和掌握图像处理算法。
4. 深入了解图像处理的领域和应用：学习DIP并不仅仅是掌握基本
的理论和算法，还需要了解图像处理的领域和应用。
例如，医学图像
处理、视频处理和计算机视觉等都是图像处理的重要领域，可以进一
步研究和探索。
总结起来，DIP学习的关键在于掌握图像的表示和处理方法，熟悉常见的图像处理算法，并通过实践和深入了解图像处理的领域和应用来提高技能水平。
DIP的学习是一个持续学习和实践的过程，希望通过我的努力和探索，能够在DIP领域有所突破和贡献。
数字图像处理其中的第4部分学习使用
JPEG编码思想
思想：人对亮度比对色彩敏感，在光线不足旳情况下，所观察 物体都是黑白旳。所以能够对色调和饱和度做粗略处理。
措施：对8*8图像块矩阵，Y成份数据不变，U每2*2个数据求平 均，V每2*1个数据求平均。称为YUV421系统。
除此, 还有YUV422, 411, 420等系统.
2）FDCT与IDCT 思想：人眼对低频数据比对高频数据敏感。 FDCT 为前向 离散余弦变换,JPEG原则不要求FDCT和IDCT旳算法。 措施:
组旳函数，也就是说，把一种数组经过一种变换，变成另一种数组。 如图下图所示，对每个图像块做离散余弦变换。经过DCT变换能够把能量集
中在矩阵左上角少数几种系数上。
f(i,j)经DCT变换之后得到F(i,j)，其中F(0,0)是直流系数，
称为DC系数，其他为交流系数，称为AC系数。
2023/10/10
思想：将每个DCT系数除以各自量化步长并四舍五入后取整， 得到量化系数。
F
u,
v
INT
F S
u,v u,v
0.5
F u,v F u,vS u,v
JPEG系统分别要求了亮度分量和色度分量旳量化表，显然色 度分量相应旳量化步长比亮度分量大。
4)对量化系数旳处理和组织
思想：JPEG采用定长和变长相结合旳编码措施。 直流系数：一般相邻8*8图像块旳DC分量很接近，所以
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。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识数字图像处理基木知识图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
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。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前己研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
数字图像处理知识点
数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则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译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、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。
数字图像处理知识点总结
数字图像处理知识点总结第二章：数字图像处理的基本概念2.3 图像数字化数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的数字图像的过程。
包括：采样和量化。
2.3.1、2.3.2采样与量化1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点。
（采样间隔、采样孔径）2.量化：采样后的图像被分割成空间上离散的像素，但是灰度是连续的，量化就是将像素灰度转换成离散的整数值。
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级。
二值图像是灰度级只有两级的。
（通常是0和1）存储一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间：（bit）2.3.3像素数、量化参数与数字化所得到的数字图像间的关系1.一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时会出现国际棋盘效应。
采样间隔越小，所的图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但是数据量大。
2.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，质量变差，但数据量小。
2.4 图像灰度直方图2.4.1定义灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率，反映灰度分布情况。
2.4.2性质（1）只能反映灰度分布，丢失像素位置信息（2）一幅图像对应唯一灰度直方图，反之不一定。
（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和是原图像的直方图。
2.4.3应用（1）判断图像量化是否恰当（2）确定图像二值化的阈值（3）物体部分灰度值比其他部分灰度值大的时候可以统计图像中物体面积。
（4）计算图像信息量（熵）2.5图像处理算法的形式2.5.1基本功能形式（1）单幅->单幅（2）多幅->单幅（3）多幅/单幅->数字或符号2.5.2图像处理的几种具体算法形式（1）局部处理（邻域，如4-邻域，8-邻域）（移动平均平滑法、空间域锐化等）（2）迭代处理反复对图像进行某种运算直到满足给定条件。
（3）跟踪处理选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果，求出下一步应该处理的像素。
数字图像处理基础2
数字图像处理基础2第二章数字图像处理基础2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换2.1 图像数字化技术2.2 数字图像类型2.3 常用图像文件格式2.4 像素间的基本关系2.5 图像的几何变换简单的图像成像模型一幅图像可定义成一个二维函数f(x,y)。
由于幅值f 实质上反映了图像源的辐射能量，所以f(x,y)一定是非零且有限的，也即有：0<f(x,y)</f(x,y)图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以，f(x,y)可由两个分量来表征：一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量。
设i(x,y)表示照射到观察景物表面(x,y)处的白光强度，r(x,y)表示观察景物表面(x,y)处的平均反射(或透射)系数，则有：f(x,y)=i(x,y)r(x,y)其中：0 < i(x,y) < A 1, 0 ≤r(x,y) ≤1对于消色光图像(有些文献称其为单色光图像)，f(x,y)表示图像在坐标点(x,y)的灰度值l ，且：l=f(x,y)这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
显然：L min ≤l ≤L mxa区间[L min ，L max ]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取L min 的值为0，L max =L-1。
这样,灰度的取值范围就可表示成[0，L-1]。
当一幅图像的x 和y 坐标及幅值f 都为连续量时，称该图像为连续图像。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
图像数字化：将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
连续图像空间离散数字图像幅度离散采样量化采样：是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
即：空间坐标的离散化。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
《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。
数字图像处理重点汇总
第一章：数字图像处理研究的内容主要有：（1）图像获取，表示和表现（2）图像增强（3）图像复原（4）图像分割（5）图像分析（6）图像重建（7）图像压缩编码数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。
一般情况下，图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此，也称之为计算机图像的实现。
数字图像处理的特点：（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）处理费时（6）图像处理技术综合性强图像：就是三维场景在二维平面上的影像数字图像：是用配置在二维平面（画面）上的灰度值或彩色值来表示信息的，信息扩展在二维平面上。
数字图像以数字格式存储图像数据，数字图像常用矩阵来描述。
图像处理的研究目的：（1）提高图像的视感质量，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，只要用于计算机分析，经常用作模式识别，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图像工程三层示意图：图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。
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：的重点是图像之间进行的变换。
尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析：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。
如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。
这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。
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。
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和应用。
通过该课程的学习，学生将深入了解图像处理技术的基础知识，掌握图像处理的常用算法和工具，同时还将学习计算机视觉的相关理论和实践。
本大纲将详细说明课程的教学目标、内容和考核方式。
二、教学目标1. 了解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和发展历程；2. 掌握数字图像的获取、表示和处理方法；3. 学习数字图像处理的基础算法，如图像增强、滤波和分割等；4. 熟悉计算机视觉的相关理论和技术，如目标检测、特征提取和图像识别等；5. 能够运用所学知识解决实际图像处理和计算机视觉问题。
三、教学内容1. 数字图像处理基础1.1 数字图像的基本概念和特性；1.2 图像获取和表示方法；1.3 图像的数学变换和编码技术。
2. 图像增强与滤波2.1 灰度增强和直方图处理；2.2 空间域滤波和频域滤波；2.3 噪声抑制和锐化处理。
3. 图像分割与描述3.1 阈值分割和边缘检测；3.2 区域生长和分水岭算法；3.3 形态学图像处理。
4. 计算机视觉基础4.1 计算机视觉的基本原理和任务；4.2 特征提取和描述方法；4.3 目标检测和跟踪技术。
5. 图像识别与机器学习5.1 图像分类和识别方法；5.2 深度学习在计算机视觉中的应用；5.3 实际案例分析和应用展望。
四、教学方法本课程将采用理论讲授、实验操作和案例分析相结合的教学方法。
1. 理论讲授：通过课堂讲解，详细介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和算法。
2. 实验操作：安排实验环节，让学生亲自操作图像处理和计算机视觉软件，实践所学知识。
3. 案例分析：通过实际案例分析，引导学生分析和解决实际图像处理和计算机视觉问题。
五、考核方式1. 平时成绩：包括参与度、作业完成情况和实验报告等。
2. 期中考试：对数字图像处理和计算机视觉的基础知识进行考查。
数字图像处理教学：小学信息技术教案四年级第四课
数字图像处理技术在现代社会中广泛应用，为学生提供数字图像处理的基础知识和技能，有利于提高他们的信息技术素养。
此外，对于小学生来说，学习数字图像处理技术也可以培养他们的逻辑思维能力和创造力。
本文将着重介绍小学四年级第四课《数字图像处理教学》的教学内容及教学方法。
一、教学目标1.了解数字图像处理的基本概念和技术，掌握数字图像处理的基本操作方法。
2.学习数字图像处理软件的基本操作技能，能够使用数字图像处理软件对图像进行简单处理。
3.培养学生的观察力、分析力和创造力，提高他们的信息技术素养。
二、课堂教学1.导入教师可以从学生已有的知识出发，比如颜色、形状、位置等，引导学生思考数字图像处理是什么，有什么用处。
可以通过问答的方式，帮助学生理解和掌握数字图像处理的基本概念。
2.学习数字图像处理的基本概念和技术在介绍数字图像处理的基本概念和技术时，教师可以辅以图示和案例，让学生更形象地理解和掌握数字图像处理的基本概念和技术。
具体的教学内容包括：（1）数字图像的基本概念数字图像是以数字形式表示的图像。
图像是由像素组成的，每个像素有其特定的颜色、亮度和位置等属性。
（2）数字图像处理的基本技术数字图像处理的基本技术包括图像增强、图像恢复、图像分割和图像识别等。
在教学中，可以重点讲解图像增强、图像分割和图像识别这几个方面的内容，并通过具体的案例让学生理解和掌握这些内容。
3.学习数字图像处理软件的基本操作技能为了让学生能够更好地理解数字图像处理技术，教师可以引导学生使用数字图像处理软件，例如Photoshop等，对数字图像进行简单处理。
具体的教学内容包括：（1）数字图像处理软件的基本操作教师要引导学生学习数字图像处理软件的基本操作技能，例如打开图像、保存图像、图像旋转、色彩调整等。
（2）数字图像的简单处理教师可以根据学生的实际情况和教学进度，为学生讲解数字图像的简单处理方法，例如调整色彩、亮度和对比度等。
4.培养学生的观察力、分析力和创造力数字图像处理技术需要学生具备一定的观察力、分析力和创造力。
《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。
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.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。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(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强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
哈工大数字图像处理知识点总结
1. 引言1.1图像的概念图像：是对客观存在的物体的一种相似性的、生动性的模仿或描述，是一种不完全的、不精确的，但在某种意义上是适当的表示。
也是对客观存在的物体的某种属性的描述。
（非所见即所得，对事物不能完全描述）1.2数字图像的起源与应用1.3 数字图像处理的概念●图像的类型：从图像生成角度：物理图像（可见图像（光学图像）、不可见图像（红外）、数学图像等）从照明角度：多光谱图像（特指不可见光谱）和单光谱图像（激光）；从人眼视觉特点上：可见图像、不可见图像。
从波段多少分为：单波段（每点只有一亮度值）、多波段（每点不只一特性如红绿蓝光谱图像）和超波段图像。
从图像空间坐标和明暗程度的连续性：模拟图像、数字图像（空间坐标和灰度均不连续，用离散的数字表示）。
●图像的表现形式●图像的属性：构成数字图像的要素，灰度坐标图像的属性：1.对比度：灰度差别 0~255（256个灰度级）2. 灰度分辨力：适于人眼3．空间分辨力：越高越好4．放大率对比度与灰度的关系：量化？灰度量化最高、最暗差值尽可能大。
减少灰度级一般会提高图像的对比度。
构成数字图像的要素：地址（坐标）和灰度值●数字图像的处理概念及三种分类：处理\分析\理解操作对象：狭义数字图像处理：图像——图像图像分析：图像——数据（特征值）图像理解：数据——概念狭义图像处理强调图像之间进行变换，指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析是对图像中感兴趣的目标进行检测的测量，从而建立对图像的描述，是从图像到数值或符号的过程。
经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。
图像理解研究图像中各目标的性质和它们之前的相互联系，并得出对图像容含义的理解以及对原来客观场景的解译，人而指导和规划行动●数字图像的运算形式：全局、局部、点，串行、并行全局：快速傅立叶变换局部：点运算：对于一幅输入图像，经过点运算产生一幅输出图像，后者的每个像素的灰度值仅由相应输入像素的值决定（对比度增强，对比度拉伸，灰度变换）串行：后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。
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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数字图像处理数字图像基础数字图像处理：即利用计算机对数字图像进行处理。
优点：精度高、再现性好、方法易变、灵活度高。
缺点：处理速度受到计算机和数字器件的限制，一般也是串行处理，因此处理速度较慢。
图像处理的基本步骤：1.预处理；2.分割；3.表示与描述；4.匹配+数据储存。
图像增强的目的是突出图像中（主观）感兴趣的部分，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释。
图像恢复处理的主要目的是去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。
将图像中包含的物体，按其灰度或几何特性等划分为若干个有意义的区域的技术成为图像分割。
由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析 、图像输出五个模块组成。
数字图像数字化：1. 取样：图像空间坐标值的数字化；2. 量化：图像函数值（灰度值）的数字化。
图像质量随N 的增加而增加；图像质量随G(k)(灰度值)的增加而增加。
M,N 必须为正数，L 为灰度级,一般，M 、N 和L 取值为2的整数次幂。
L=2^k ,称为k 位图像。
存储一幅大小为M ×N ，有2^k 个不同灰度级的图像所用的Bit 数为：b=M ×N ×k 。
采样间隔值越小，空间分辨率越高。
保持M ×N 不变而减少L ，则会导致假轮廓;保持L 不变而减少M ×N ，则会导致棋盘状效果;实验表明图像的细节越多，用保持M ×N 恒定而增加L 的方法来提高图像的显示效果就越不明显，因此，对于有大量细节的图像只需要少数的灰度级。
清晰度相关的因素:•亮度•对比度(=最大亮度/最小亮度)•尺寸大小•细微层次•颜色饱和度.常见的图像类型:1.矢量图像：色彩变化小，放大后不容易失真。
2.点阵图像：色彩丰富，放大后容易失真。
4邻域:像素p(x,y)的4邻域是:(x+1,y)；(x-1,y)；(x,y+1)；(x,y-1);用N4(p)表示像素p 的4邻域;D 邻域:像素p(x,y)的D 邻域是:对角上的点(x+1,y+1)；(x+1,y-1)；(x-1,y+1)；(x-1,y-1);用ND(p)表示像素p 的D 邻域，又称对角邻域;8邻域: 像素p(x,y)的8邻域是：4邻域的点＋D 邻域的点;用N8(p)表示像素p 的8邻域;N8(p) = N4(p)+ND(p)。
两个像素p 和q 邻接的条件:(1)位置相邻:p(m,n)和q （s,t ）位置上满足相邻(2)灰度值相近},,{,21 v v V V q V p =∈∈其中和.4邻接：)(4p N q ∈；8邻接：)(8p N q ∈；m 邻接：对于具有值V 的像素p 和q ，如果:1. )(4p N q ∈或2. )(p N q D ∈，并且φ=⋂)()(44p N q N (没有值V 的像素）则称这两个像素是m 邻接的，即4邻接和D 邻接的混合邻接。
p(x,y)和q(s,t)之间的距离：|);||,m ax (|),(|;|||),(84t y s x q p D t y s x q p D --=-+-=欧氏距离22)()(),(t y s x q p D e -+-=；m D 距离用点间最短的通路定义。
空间域图像增强目的：1.改善图像视觉效果，提高清晰度；2.改善(增强)感兴趣部分(如滤除噪声、锐化目标物边缘),以提高图像可懂度. 方法：空间域处理:点处理(灰度变换、直方图均衡等); 邻域处理(平滑和锐化等);频率域处理：高、低通滤波、同态滤波等.注意: 1.图像信息有损无增；2.图像增强一般是一个复杂图像处理系统的主要的“预处理”环节。
空间域增强：g (x , y )=s=T [f (x , y )]=T[r](s,r 灰度级）:f(x,y)是原图像;g(x,y)是处理后的图像;T 是作用于f 的操作，定义在(x,y)的邻域.点运算：反转变换：s =(L −1)−r ；[0,L-1]为图像的灰度级。
作用：黑的变白，白的变黑；适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色，或灰色细节,特别是当黑色面积占主导地位时。
对数变换：s =c log(1+r )c 是常数；有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动 态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失；可以用于扩展图像中的暗像素. 幂次变换：γcr s =,c 和γ是正常数;γ< 1 提高灰度级，在正比函数上方，使图像变亮;γ> 1 降低灰度级，在正比函数下方，使图像变暗.对比度拉伸:思想：提高图像处理时灰度级的动态范围;图像二值化:黑白互换；位平面切片:把数字图像分解成为位平面,每一个位平面可以处理为一幅二值图像。
作用:通过对特定位提高亮度，改善图像质量;较高位（如前4位）包含大多数视觉重要数据;较低位（如后4位）对图像中的微小细节有作用;分解为位平面，可以分析每一位在图像中的相对重要性。
直方图:定义:灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系，性质：1. 直方图的位置缺失性；2. 直方图与图像的一对多特性；3. 直方图的可叠加性 用途:1.数字化参数:可用来判断一幅图像是否合理地利用了全部被允许的灰度级范围。
一幅图像应利用几乎全部的灰度级。
2.边界阈值选取:假设某图像的灰度直方图具有二峰性，则表明这个图像的较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。
直方图均衡化处理：基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围从而达到增强图像整体对比度的效果。
使用的方法是灰度级变换：s = T(r)。
直方图均衡化的缺陷：不能用于交互方式的图象增强应用，因为直方图均衡化只能产生唯一一个结果。
直方图均衡并不总是能产生希望的结果。
尤其当原始图像的直方图十分集中时，直方图均衡后将产生假边沿或区域。
直方图规定化：是指对一副图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图或特定函数形式的直方图进行匹配。
空间域滤波：平滑空间滤波器:用于模糊处理和减小噪声;模板尺寸越大，图像越模糊，图像细节丢失越多;缺点和问题：如果图像处理的目的是去除噪音，那么平滑滤波在去除噪音的同时也钝化了图像的边缘和尖锐的细节中值滤波算法：1.在去除噪音的同时，可以比较好地保留边的锐度和图像的细节（优于均值滤波器）;2.能够有效去除脉冲噪声：以黑白点叠加在图像上.锐化空间滤波器:用于突出图像中的细节或增强被模糊了的细节;锐化滤波器的主要用途：a) 突出图像中的细节，增强被模糊了的细节b) 印刷中的细微层次强调。
弥补扫描对图像的钝化c) 超声探测成像，分辨率低，边缘模糊，通过锐化来改善d) 图像识别中，分割前的边缘提取e) 锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像f) 尖端武器的目标识别、定位微分滤波器的原理：均值产生钝化的效果，而均值与积分相似，由此而联想到，微分能不能产生相反的效果，即锐化的效果。
邻域平均法（积分）使图像模糊➔微分可以使图像锐化微分算子的相应强度与图像在该点的突变程度有关➔增强了边缘和其它突变（噪声）➔削弱了灰度变化缓慢的区域拉普拉斯变换对图像增强的基本方法： 拉普拉斯算子中心系数:)0,0(,0)0,0(),,(),(0)0,0(),,(),(),(22w w y x f y x f w y x f y x f y x g ⎪⎩⎪⎨⎧>∇+<∇-= 结果可能会有负值；要把灰度值的范围调回0-255；p ’代表最后的灰度值。
• 找出最小值t ；如果t <0，把所有的像素加上|t |。
• 找出最大值M ：如果 M >255，重新计算每一点灰度p ；p ’=(p /M )x255反锐化掩蔽：基本算法：)),(),((),(),(y x f y x f c y x f y x f s -+=),(y x f 是通过人为方法得到的模糊图像，c 为常数。
),(),(y x f y x f -会使原图的低频成分损失很多，而高频成分较完整的被保留下。
Roberts 交叉梯度算子：||||6859z z z z f -+-≈∇；梯度计算由两个模板组成，第一个求得梯度的第一项，第二个求得梯度的第二项，然后求和，得到梯度；两个模板称为Roberts 交叉梯度算子。
Prewitt 梯度算子(3x3梯度模板):|)()(||)()(|741963321987z z z z z z z z z z z z f ++-+++++-++≈∇Sobel 梯度算子(3x3梯度模板):|)2()2(||)2()2(|741963321987z z z z z z z z z z z z f ++-+++++-++≈∇频率域图像增强图像变换的目的：1.使图像处理问题简化；2.有利于图像特征提取；3.有助于从概念上增强对图像信息的理解；图像变换的定义：1.将空域中的信号变换到另一个域，即使用该域中的一组基函数的线性组合来合成任意函数2.单位正交基函数（相同基函数内积为1，不同基函数的内积为0）3.使用这组基函数的线性组合得到任意函数f ，每个基函数的系数就是f 与该基函数的内积 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
一维离散傅里叶变换：单变量离散函数f(x)(x=0,1,...,M-1)的傅里叶变换F(u)定义为 ： 1,1,0,)(1)(102-==∑-=-M u ex f M u F M x N ux j π给定F(u)，通过傅里叶反变换可得到f(x)：1,1,0,)()(102-==∑-=M x eu F x f M x N ux j π二维离散傅里叶变换：图像尺寸为M ×N 的函数f(x,y)的DFT 为： 1,,1,0,1,,1,0,),(1),(1010)(2-=-==∑∑-=-=+-N v M u ey x f NM v u F N y M x N vy M ux j π给定F(u,v)，通过傅里叶反变换可得到f(x,y)：1,,1,0,1,,1,0,),(),(1010)(2-=-==∑∑-=-=+N v M u ev u F y x f N y M x N vy M ux j π傅里叶变换中出现的变量u 和v 通常称为频率变量，空间频率可以理解为等相位线在x,y 坐标投影的截距的倒数。
傅里叶变换将函数基于频率分成不同的成分：噪声、边缘、跳跃部分代表图像的高频分量；背景区域和慢变部分代表图像的低频分量。
傅里叶变换中出现的变量u 和v 通常称为频率变量，空间频率可以理解为等相位线在x,y 坐标投影的截距的倒数。
相应的空间频率分别为：λβλαcos 1,cos 1====Y v X u 频率域的基本性质：❖变化最慢的频率成分（原点）对应图像的平均灰度级。