最新数字图像处理复习资料复习过程
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。
(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。
吉首大学【数字图像处理】期末复习资料】
第一章数字图像处理概论*图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
*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）图像处理：【图像输入——（图像处理<增强、复原、编码、压缩等>）——图像输出）图像识别：【图像输入——（图像预处理<增强、复原>）——（图像分割）——（特征提取）——（图像分类）——类别、识别结果】图像理解：【图像输入——（图像预处理）——（图像描述）——（图像分析和理解）——图像解释】第二章数字图像处理基础取样：图像空间坐标的数字化量化值太小出现伪轮廓！取样值太小出现棋盘格！量化：图像函数值（灰度值）的数字化存储一幅M×N的数字图像，需要的存储位数为：b = M × N × k 字节数为：B=b/8优先采用4邻接空间操作：单像素操作，领域操作！第三章图像变换领域与预定义的操作一起称为空间滤波器**直方图均衡化是将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，然后按均衡直方图修正原图象。
*图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。
*直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大。
*在均衡过程中，原来的直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。
*若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。
均值：平均值灰度方差：对比度第四章**同态滤波(1)灰度级动态范围很大，即黑的部分很黑，白的部分很白，而我们感兴趣的图中的某一部分灰度级范围又很小，分不清物体的灰度层次和细节。
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。
图像处理期末复习资料
图像处理期末复习资料在学习图像处理的课程中，期末考试是一个重要的考核方式。
为了取得好成绩，我们需要仔细准备，并且对于课程重点和难点要有深入了解。
以下是本文提供的图像处理期末复习资料，从基础概念到常用算法，让我们深入了解图像处理的核心知识。
1. 图像的基本概念图像是人类所理解的视觉信息在计算机系统中的表示，一般由像素组成。
分辨率是图像的重要属性之一，通常用像素的数量来衡量。
图像还有灰度、色彩、亮度、对比度等属性。
在图像处理中，我们需要对这些属性进行分析和操作。
2. 图像预处理技术在进行图像处理之前，通常需要进行图像预处理。
预处理技术包括图像滤波、直方图均衡化、边缘检测、图像分割等。
这些操作对于后续的图像处理具有重要作用。
3. 数字图像处理基础算法数字图像处理基础算法包括图像灰度变换、点处理、直方图处理、滤波等操作。
其中，图像灰度变换是将图像像素的灰度值进行变换的操作，点处理是基于每个像素进行的处理，而滤波是将一定范围内的像素进行运算，以得到特定的图像效果。
4. 常见图像处理算法常见图像处理算法包括边缘检测算法、图像分割算法、图像增强算法等。
其中，边缘检测算法是检测图像中的边缘并进行标记，图像分割算法是将图像分成若干个区域，图像增强算法则是对图像进行增强以提高图像质量。
5. 图像压缩算法图像压缩算法是指将图像数据压缩以减小其占用的空间。
其中，无损压缩算法是指压缩后的数据可以还原为原始数据，常见的有LZW压缩算法等。
而有损压缩算法则是指压缩后的数据不能完全还原为原始数据，常见的有JPEG压缩算法等。
总结图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，对于人们的日常生活和各个行业都具有重要意义。
期末考试是检验我们掌握图像处理知识的一个重要方式，理解并掌握相关知识和技能对于提高我们的学术水平和实际应用能力都具有重要的作用。
希望本文提供的图像处理期末复习资料能够帮助大家更好地备战期末考试。
数字图像处理复习资料
数字图像处理复习资料第1~2讲1、什么是图像、数字图像?“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。
图像（image）是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。
数字图像—又称数字化图像，是一种以二维数组（矩阵）形式表示的图像。
是对连续变化的空间图像做等间距抽样所产生的抽样点—像元点组成。
2、为什么进行图像处理？图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心里取药和实际应用或某种目的的要求。
可分为：模拟图像处理、数字图像处理、光电结合处理。
人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80％)是来自视觉所接收的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。
3、数字图像基本特点（1）处理的大多是二维信息，信息量大。
（2）数字图像传输占用的频带较宽。
（3）有很多数字图像中象素间的相关性较大，冗余比较多，有利于压缩。
（4）对三维景物图像的理解一个视角的二维图像通常是不够的。
（5）数字图像处理后的图像很多情况下是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
4、步骤5、与光学图像处理方法相比数字图像表示方法的优点（1）、便于计算机处理与分析：计算机是以二进制方式处理各种数据的。
采用数字形式表示图像，便于计算机处理。
因此，与光学影像处理方式相比，数字图像是一种适于计算机处理的图像表示方法。
（2）、图像信息损失低：由于数字图像是用二进制表示的，因此在获取、传输和分发过程中，不会因长期存储而损失信息，也不会因多次传输和复制而产生图像失真。
而模拟方法表现的图像会因多次复制而使图像质量下降。
（3）、抽象性强：尽管不同类别的数字图像，有不同的视觉效果，对应不同的物理背景，但由于它们都采用数字形式表示，便于建立分析模型，进行计算机解译和运用图像专家系统。
6、影像几何畸变的因素遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。
（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。
数字图像处理简复习重点介绍
数字图像处理简复习重点介绍第一篇：数字图像处理简复习重点介绍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=11a=10b=001c=0001d=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。
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。
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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4、如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标 的灰度值分别标注于图中，请问哪一个目标人眼感 觉更亮一些？为什么 。
B目标人眼感觉更亮一些。
两个不同亮度的目标物处于不同亮度的背景中，人 会按对比度感觉目标物的亮度对比，所以 越大， 感觉越暗，因此人感觉B要亮一些，但事实上，目 标A的实际亮度要高于B的实际亮度。
一般数字图像处理系统都是由图像数字化设备、图 像处理计算机和图像输出设备组成的。
图像输入设备起光电转换的作用， 将图像光学信 号转换为模拟电信号，经过A/D 转换为数字图像； 图像处理是计算机以软件方式完成对图像的各种处 理和识别；图像输出设备则是将图像处理的结果显 示或打印。
第二章 图像及其数字处理基础
5、什么是灰度直方图,说明一幅灰度图像的 直方图分布与对比度之间的关系
答：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级 像元出现的频率。
直方图的峰值集中在低端，则图象较暗，反 之，图象较亮。直方图的峰值集中在某个区 域，图象对比度小，而图象中物体和背景差 别很大的图象，其直方图具有双峰特性，总 之直方图分布越均匀，图像对比度越好。
2、数字图像按像素值特点可分为哪几类？并阐述各 类图像的像素值特点。
数字图像包括二值图像、灰度图像、真彩色图像和 索引图像。
二值图像仅有黑白两种颜色。灰度图像是指每个像 素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，每个 像素都是介于黑色和白色之间的256种灰度的一种 。真彩色图像中每个像素由红、绿和蓝3个字节组 成，每个字节为8bit，表示三种颜色的亮度值，这 3个字节组合可以产生1670万种不同的颜色。索引 图像的像素值是颜色表的索引值。索引颜色的图像 最多只能显示256种颜色。
第五章 图像增强
图像增强的技术方法
主要有空域处理法和频域处理法
（1）空域处理法：直接在图像所在的二维空 间进行处理，即直接对每一像元的灰度值进 行处理。
（2）频域处理法：将图像从空间域变换到频 率域对图像进行处理
使低频通过而使高频衰减的滤波器称为“低通滤波器”， 具有相反特性的滤波器称为“高通滤波器”。在图像中， 低频分量主要决定图像在平滑区域中总体灰度级的显示， 即慢变化分量；而高频决定图像细节部分，如边缘和噪声 ，即快变化分量。被低通滤波的图像比原始图像少一些尖 锐的细节部分，因为高频分量已被衰减；同样，被高频滤 波的图像在平滑区域中将减少一些灰度级的变化，并突出 过渡（如边缘）灰度级的细节部分，这样图像将更加锐化
下图是一幅图像的灰度直方图。
频率的计算式为
vi
ni n
习题
1、计算图像的大小
如：一幅512×512，256个灰度级的图像，存储空间
512×512×8＝2097152 bit 一幅1024×1024的24位真彩色图像 图像大小＝1024×1024×3×8 比特（bit） 每帧图像为512×512彩色视频，则每秒处理的数据量（每秒25帧）： 512×512×24×25 bit
数字图像处理复习资料
考试方式及成绩构成
平时成绩占10%， 大作业占20%， 考试（闭卷）成绩占70%。 题型：一、简答（6道题，每题7分，共42分）
二、分析设计（4道大题，每题2-3问，共58分）
第一章 绪论 数字图像处理设备组成
习题
1、数字图像处理系统由哪几部分组成？并说出各 部分的作用。
小数，经舍入后为（1 ， 0），产生了位置误差
。因此图像旋转以后可能会发生一些细微变化。
第三章 图像处理基本运算
线性点运算
线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述
，即 sarb
黑线： 0a1 , b0 输出对比度降低
红线： a1, b0
输出灰度不变
蓝线： a1, b0 对比度增大
45º
绿线： 0a1, b0
图像数字化
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。
模拟图像
数字图像 正方形点阵
具体来说，就是把一幅图画分割成如图所示一个个小区域（像元或
像素），并将各小区域 灰度用整数来表示，形成一幅点阵式的数
字图像。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。
一般来说，当限定数字图像的大小时， 为了得到质量较好的图像，可采用如下原则：
3、图像数字化主要包括哪两个过程？数字化参数对 数字化图像有何影响？
图像数字化主要包括取样和量化这两个过程，其 中取样过程是使图像空间坐标字化，而量化过 程是使图像函数值（灰度值）数字化。
取样（数字化空间坐标）过程影响着数字化图像 的空间分辨率（图像中可辨别的最小细节）；而 量化（数字化灰度值）过程影响着数字化图像的 灰度级分辨率（灰度级别中可辨别的最小变化） 。
输出对比度降低， 整体变暗
线性点运算
习题
1、在一个线性拉伸变换中（公式s=ar+b ） ，当a、b取何值时，可以将灰度值分别从23 和155移到16和240？
答：由公式s=ar+b，得
{ 23a+b=16 155a+b=240 解得，a=1.7，b=-23
第四章 图像变换
所谓频域，就是由图像f(x,y)的二维傅立叶变换 和相应的频率变量(u,v)的值所组成的空间；变换 结果的左上、右上、左下、右下四个角的周围对 应于低频成分，中央部位对应于高频成分；低频 反映图像灰度发生缓慢变化的部分；而高频对应 图像中灰度发生更快速变化的部分，如边缘、噪 声等。
6、图像旋转会引起图像失真吗？为什么？
答：会。图像旋转之后，由于数字图像的坐标必 须是整数，所以，可能引起图像部分像素点的局 部改变，这时图像的大小也会发生一定的改变。
例如， 若图像旋转角 =45度时，则变换关系如
下：
x0.707x0 0.707y0 y0.707x0 0.707y0
以原始图像的点（1，1）为例，旋转以后，均为
● 对缓变的图像，应细量化，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（混叠）。
数字图像分类
计算机中常使用如下类型的图像文件: 单色图像 灰度图像 真彩色图像 索引图像
图像灰度直方图
概念 一、定义
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。它是图像 的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。