数字图像处理要点
数字图像处理考试要点
第二章
1、在实际采样过程中，采样点间隔的选取很关键。应满足采样定
理（二维采样定理：Nyguist准则）：采样频率大于信号中最高
频率的2倍。
2、量化分为等间隔量化、非等间隔量化，非等间隔量化包括对数
量化、Max量化、锥形量化。
3、图像质量评估方法与标准分两类：主观评价、客观测量
噪声的定义：不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差。图像噪声：妨碍人们视觉器官对所接收的信源信息理解的因素。
第三章
4、一般人的眼睛可以感知的电磁波的波长在400～760nm之间，
可见光的波长围为380nm~780nm。
5、瞳孔——光圈，透明体(晶状体)——透镜
6、眼球是由一系列曲率半径和折光指数都不相同的折光体所组
成的折光系统。
7、6米以外直至无限远处的物体发出或反射出的光线到眼的折光
系统时近于平行，可在视网膜上形成清晰的像。
8、但人眼不是无条件的看清任何远处的物体，因为：1）光线过
弱，不足以兴奋感光细胞；2）距离过大，小到视网膜分辨能
力的限度以下。
9、比6米近的物体，折射后的成像位置在主焦点，即视网膜位置
之后，尚未聚焦，物像是模糊的。
10、人眼视觉模型
11、人从亮处进入暗室，最初看不清楚东西，经过一段时间，恢复
了在暗处的视力，这称为暗适应；相反，从暗处到亮处是明适
应。
12、人眼对蓝光的灵敏度远远低于对红光和绿光的灵敏度，对波长
为550nm左右的黄绿色最为敏感。红（700nm），绿（546.1nm），蓝（435.8nm）
13、从人的主观感觉角度，颜色包含三个要素：色调、饱和度、明
亮度。
14、颜色模型是用来精确标定和生成各种颜色的一套规则和定义，
某种颜色模型所标定的所有颜色就构成了一个颜色空间。
15、对于人来说，可以通过色调、饱和度、亮度来定义颜色（HSL
颜色模型）；对于显示设备来说，可以用红、绿、蓝磷光体的发
光量来描述颜色（RGB颜色模型）；对于打印设备来说，可以
用青色、品红、黄色和黑色颜料的用量来指定颜色（CMYK颜
色模型）。
16、理论上，青色、品红和黄色三种基本色素等量混合能得到黑色。
但实际上，因为所有打印油墨都会包含一些杂质，这三种油墨
混合实际上产生一种土灰色，必须与黑色（K）油墨混合才能
产生真正的黑色，所以再加入黑色作为基本色形成CMYK颜色
模型，CMYK模型称为相减混色模型。
第四章
17、图像增强是有选择地突出有意义的信息，抑制无用信息。
18、图像增强的方法1) 空间域处理:全局运算、局部运算、点运
算；2）频域处理：在图像的Fourier变换域上进行处理。19、对比度增强1）灰度变换法：线性变换、对数变换、指数变换；
2）直方图调整法：直方图均衡化、直方图匹配。
20、1）线性灰度变换：对比度不足时，图像中的细节分辨不清，这
时可将灰度围线性扩展；2）分段线性灰度变换：将感兴趣的灰
度围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域。3）非线性灰度
变换：对数变换：低灰度区扩展，高灰度区压缩；指数变换：
高灰度区扩展，低灰度区压缩。
21、直方图均衡化是将原图像的直方图通过变换函数修正为均匀的
直方图。图像均衡化处理后，图像的直方图是平直的。
22、要找到一种变换S=T(r) 使直方图变平直，直方图均衡化后的灰
度需仍保持从黑到白的单一变化顺序。
23、计算题（直方图均衡化）
24、直方图均衡化实质上是减少图像的灰度级以换取对比度的加
大。
25、直方图匹配：修改一幅图像的直方图，使得它与另一幅图像的
直方图匹配或具有一种预先规定的函数形状。
第五章
26、图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率
域增强两种。
27、空间域增强是直接对图像各像素进行处理；频率域增强是将图
像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像。
28、图像在传输过程中，由于各种干扰会造成图像毛糙，此时需要
对图像进行平滑处理。平滑可以抑制高频成分，但也使图像变得模糊。
29、理想低通滤波器是非因果系统。
30、巴特沃斯低通滤波器，H(u,v)降为最大值的
31、1阶巴特沃斯低通滤波器，在高低频率间的过渡比较光滑，所
以输出图的振铃效应不明显。随着阶数的增加振铃现象增加。
巴特沃斯低通滤波器的平滑效果不如理想低通滤波器，要根据
平滑效果和振铃现象来折中确定巴特沃斯低通滤波器的阶数。
32、指数型低通滤波器，H(u,v)降为最大值的
33、空间域平滑处理采用局部平均法，直接在空间域上对图像进行
平滑处理，计算速度快。
34、简单局部平均法，平滑后噪声方差为处理前的1 / M，M为总点
数。
35、中值滤波法用局部中值代替局部平均值。
第六章
36、图像锐化目的：加强图像轮廓，使图像看起来比较清晰。
37、图像轮廓是灰度陡然变化的部分，包含着丰富的空间高频成分，
突出高频分量，可使轮廓清晰。
38、图像部分能力集中在低频分量里，高通滤波后光滑区域灰度减
弱变暗甚至接近黑色。
39、高频增强滤波器：放大系数k = A-1, 常数c = 1。
数字图像处理课程心得
数字图像处理课程心得 本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。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%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了
数字图像处理的发展现状及研究内容概述
数字图像处理的发展现状及研究内容概述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。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术
的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。
遥感数字图像处理-要点_百度文库
遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念
方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色
2013数字图像处理要点
图像处理练习题 一、简答题： 1．图像锐化与图像平滑有何区别与联系？ 答：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰； 图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。 都属于图象增强，改善图象效果。 2．频域空间的增强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)。 （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）数字图像的庞大数据对计算机的处理速度、存储容量都提出过高的要求。因此必须把数据量压缩。 （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、通信链路容量一定的前提下，采用编码压缩技术，减少传输数据量， 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给图像背景赋予一个固定的灰度值； ○ 4给图像前景赋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赋予不同的固定的灰度值。 5、 图像滤波的主要目的是什么？主要方法有哪些？ 6、 图像噪声有哪些主要类型，主要特点是什么？ 7、 如何理解中值滤波的不变性？ 8、 什么是梯度倒数加权法平滑？ 9、 什么是Laplacian 算子？它有哪些特征？ 10、罗伯特梯度与Sobel 梯度有什么区别？ 11、根据像素的梯度值生成不同的梯度图像的方法有哪些？ 12、定向检测的模板有哪些？ 13、频率域滤波的主要滤波器有哪些？各有什么特点？ 14、同态滤波的基本操作有哪些？ 15、 Canny 边缘检测器 16、 二、简答题 ) ,(v u F
数字图像处理的发展概况
数字图像处理的发展概况 数字图像处理就是用计算机对图像进行分析和处理，它是一门跨学科的技术。数字图像处理始于20世纪50年代。特别是在1964年，美国喷射推进实验室使用计算机对太空船送回地面的大批月球照片进行处理后，得到了清晰逼真的图像，使这门技术受到了广泛的关注，它成为这门技术发展的重要里程碑，此后数字图像处理技术在空间研究方面得到了广泛的应用。20世纪70年代初，由于大量的研究和应用，数字图像处理已具备了自己的技术特色，并形成了较完善的学科体系，从而成为一门独立的新学科，目前，数字图像处理在生物医学、通信、流通领域，产业界、文件处理领域，军事、公女、遥感，宇宙探险及日常生活中被广泛应用，已经成为当代不可缺少的一门技术。 (1)生物医学。生物医学数字图像处理技术大约是20世纪80年代初在生物医学上得到广泛应用的，随着现代医学特别是数字化医疗技术的不断发展，数字图像处理技术显得更为重要。如X光对人体组织有损害，在临床上为了减少这种生物副效应，同时又能得到比较理想的病人的X光片，可以用强度较低的X光对病人进行照相，然后通过图像处理技术得到清晰的图像，这就是X光图像的处理。此外，数字图像处理技术还应用到对超声图像的处理、激光显微图像的处理、CT 图像的处理、磁共振图像的处理、PET图像的处理等。目前，数字图像处理技术在现代医学中不仅用于图像的加工和处理，同时还用于信息的存储和传输。 (2)通信。在多媒体网络通讯中，对电视和电话等传输的图像进行数据压缩和处理等。 (3)流通领域、产业界、文件处理领域。数字图像处理技术在文件处理、机器人视觉、地质、海洋、气象、农业、灾害治理、货物检测、邮政编码、金融、银行、工矿企业、冶金、渔业、机械、交通、电子商务等领域被广泛应用。 (4)军事和公安。对现场照片、指纹和手迹等图像进行分析和处理。 数字图像处理主要应用于下面的几个领域。 (5)遥感，遥感是用不同光源和技术获得大量的遥感图像，这些图像需要用数字图像处理技术加工处理并提取有用的信息。
数字图像处理实验报告
实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()
Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。
数字图像处理-图像的腐蚀要点
1设计目的 1掌握图像腐蚀对图像的提取与识别的重要性，提高分析问题解决问题的能力，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法 2熟悉数字图像处理的基本概念、原理、和方法，锻炼初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。 3熟悉掌握一门计算机语言可以进行数字图像的应用与处理设计。
1熟悉掌握matlab仿真的软件的应用平台及使用方法。2理解图像腐蚀的原理。 3设计合理的程序，能实现图像的腐蚀。
3.1关于图像腐蚀 形态学运算只针对二值图像（二进制图像），并依据数学形态学（Mathermatical Morphogy）集合论方法发展起来的图像处理方法，起源于岩相对岩石结构的定量描述工作，在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。数学形态学是图像处理和模式识领域的新方法，其基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。优势有以下几点：有效滤除噪声，保留图像中原有信息，算法易于用并行处理方法有效实现（包括硬件实现），基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法，提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。 二值图像中的一种主要处理是对所提取的目标图形进行形态分析。而形态处理中最基本的是腐蚀与膨胀。腐蚀处理的作用是将目标图形收缩。运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。 结构元素是指具有某种确定形状的基本结构元素，例如，一定大小的矩形,圆或者菱形等。 腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可以放下该结构元素的区域。腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的目标物。如果两目标物间有细小的连通，可以选取足够大的结构元素，将细小连通腐蚀掉[1]。 3.2腐蚀的算法 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，结果图像的该像素为1。否则为0。 结果：使二值图像减小一圈。 把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我们记下这个a点，所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B腐蚀(Erosion)的结果。用公式表示为：E(X)={a| Ba X}=X B，如图1.1所示。
数字图像处理的概念教学总结
数字图像处理的概念
二、数字图像处理的概念 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。 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）。 –每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮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，而其它表示灰度级别。 物理图象及对应 的数字图象 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。 4什么是数字图像处理 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:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点
整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示： f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理： 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。 9图像分析：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 以观察者为中心研究客观世界； 图像分析是一个从图像到数据的过程。 10图像理解：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 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） N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 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
数字图像处理试题集2(精减版)资料讲解
第一章概述 一.填空题 1. 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__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像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 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要
最新数字图像处理复习要点及答案
一、简答 1、简述图像数字化的过程；如何进行量化与取样的综合选择？并说明理由。 图像数字化包括采样和量化两个过程，对于缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓；对于细节丰富的图像，应该细采样，粗量化，以避免模糊。 2、简述三基色原理。 ⑴自然界中的绝大部分彩色，都可以由三种基色按一定比例混合得到；反之，任意一种彩色均可被分解为三种基色。 ⑵作为基色的三种彩色，要相互独立，即其中任何一种基色都不能由另外两种基色混合来产生。 ⑶由三基色混合而得到的彩色光的亮度等于参与混合的各基色的亮度之和。 ⑷三基色的比例决定了混合色的色调和色饱和度。 3、简述奈奎斯特取样定理的意义。 要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高截至频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。 4、简述傅里叶变换频谱的分布特点与意义。 1、从分布上看，频谱中心处于屏幕中心，从中心向四周呈辐射状分布；离中心越远，频率越高，能量越小； 2、中心点即直流分量点对应着图像的平均亮度；低频区域对应图像的实体细节；高频区域对应图像的边缘轮廓。 5、简述图像噪声分类与特点。 椒盐噪声的特征: 出现位置是随机的，但噪声的幅值是基本相同的。 高斯噪声的特征：
出现在位置是一定的（每一点上），但噪声的幅值是随机的。 6、简述灰度直方图的概念与特点。 灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。 特点： （1）所有的空间信息全部丢失。 （2）每一灰度级的像素个数可直接得到。 7、简述直方图均衡与直方图规格化的概念。 直方图均衡方法的基本思想是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。用以改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，将直方图的分布变成均匀分布 直方图规格化:把已知直方图的图像变成期望直方图图像的过程 8、列举图像平滑的主要代表算法，简述其处理原理与处理效果。 均值滤波，利用邻域平均法，在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻域像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值;对于随机噪声，均值滤波能抑制噪声，对于高斯噪声，均值滤波能消除噪声。 中值滤波，用中值滤波模板，对图像进行扫描，对模板中的频率像素，取排列的中间值。对于随机噪声，能够滤除噪声；对于高斯噪声，既无效果，也无影响。 9、列举图像锐化的主要代表算法与处理效果。 一阶微分代表算法：交叉微分锐化（Roberts算子），Sobel锐化，Priwitt锐化检测到的边缘粗且清晰但是细节信息少。 二阶微分代表算法：拉普拉斯，Wallis，LOG（高斯拉普拉斯，将抑制噪声与图
数字图像处理基础知识总结
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。 *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） *数字图像处理的特点（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。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT） （6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信
数字图像处理心得体会
《数字图像处理》心得体会 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。? 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。? 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。? 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。?
图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。? 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。? 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：? 1）?数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。? 2）?数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。? 3）?数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1）?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2）?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于
数字图像处理复习重点整理
《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^k 5.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。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮
数字图像处理系统论文
数字图像处理系统论文
毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月
摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection
数字图像处理计算题复习精华版要点
30452计算题复习 一、直方图均衡化（P68） 对已知图像进行直方图均衡化修正。 例：表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像（即灰度级数为8），各灰度级（出现的频率）分布列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。 表1 原图像灰 度级r k 原各灰度级 像素个数n k 原分布概率 p r(r k) r0=0 790 0.19 r1=1 1023 0.25 r2=2 850 0.21 r3=3 656 0.16 r4=4 329 0.08 r5=5 245 0.06 r6=6 122 0.03 r7=7 81 0.02 解：对已知图像均衡化过程见下表： 原图像灰 度级r k 原各灰度级 像素个数n k 原分布概率 p r(r k) 累积分布函 数s k计 取整扩展 s k并 确定映射 对应关系 r k→s k 新图像灰 度级s k 新图像各灰 度级像素个 数n sk 新图像分 布概率 p s(s k) r0=0 790 0.19 0.19 1 0→1 1 790 0.19 r1=1 1023 0.25 0.44 3 1→3 3 1023 0.25 r2=2 850 0.21 0.65 5 2→5 5 850 0.21 r3=3 656 0.16 0.81 6 3→6 6 985 0.24 r4=4 329 0.08 0.89 6 4→6 r5=5 245 0.06 0.95 7 5→7 7 448 0.11 r6=6 122 0.03 0.98 7 6→7 r7=7 81 0.02 1.00 7 7→7 画出直方图如下：
数字图像处理知识点总结(20200608132636)
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) x r(x , y)，照度分量0 数字图像处理考试要点 第二章 1、在实际采样过程中，采样点间隔的选取很关键。应满足采样定 理（二维采样定理：Nyguist准则）：采样频率大于信号中最高 频率的2倍。 2、量化分为等间隔量化、非等间隔量化，非等间隔量化包括对数 量化、Max量化、锥形量化。 3、图像质量评估方法与标准分两类：主观评价、客观测量 噪声的定义：不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差。图像噪声：妨碍人们视觉器官对所接收的信源信息理解的因素。 第三章 4、一般人的眼睛可以感知的电磁波的波长在400～760nm之间， 可见光的波长范围为380nm~780nm。 5、瞳孔——光圈，透明体(晶状体)——透镜 6、眼球是由一系列曲率半径和折光指数都不相同的折光体所组 成的折光系统。 7、6米以外直至无限远处的物体发出或反射出的光线到眼的折光 系统时近于平行，可在视网膜上形成清晰的像。 8、但人眼不是无条件的看清任何远处的物体，因为：1）光线过 弱，不足以兴奋感光细胞；2）距离过大，小到视网膜分辨能 力的限度以下。 9、比6米近的物体，折射后的成像位置在主焦点，即视网膜位置 之后，尚未聚焦，物像是模糊的。 10、人眼视觉模型 11、人从亮处进入暗室，最初看不清楚东西，经过一段时间，恢复 了在暗处的视力，这称为暗适应；相反，从暗处到亮处是明适应。 12、人眼对蓝光的灵敏度远远低于对红光和绿光的灵敏度，对波长 为550nm左右的黄绿色最为敏感。红（700nm），绿（546.1nm），蓝（435.8nm） 13、从人的主观感觉角度，颜色包含三个要素：色调、饱和度、明 亮度。 14、颜色模型是用来精确标定和生成各种颜色的一套规则和定义， 某种颜色模型所标定的所有颜色就构成了一个颜色空间。15、对于人来说，可以通过色调、饱和度、亮度来定义颜色（HSL 颜色模型）；对于显示设备来说，可以用红、绿、蓝磷光体的发光量来描述颜色（RGB颜色模型）；对于打印设备来说，可以用青色、品红、黄色和黑色颜料的用量来指定颜色（CMYK颜色模型）。 16、理论上，青色、品红和黄色三种基本色素等量混合能得到黑色。 但实际上，因为所有打印油墨都会包含一些杂质，这三种油墨 数字图像处理复习要点 第一章数字图像基本概念和编程知识（基本概念） 1.图像：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.图像分为：（1）模拟图像：空间坐标和明暗程度连续变化，计算机无法直接处理 （2）数字图像：空间坐标和明暗程度均不连续，用离散的数字表示，便于计算机处理 3.图像处理分为：（1）模拟图像处理：利用光学、照相和电子学方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理。如放大、缩小、显微等。 （2）数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术，又称计算机图像处理。 4.数字图像处理的三个层次： （1）低级图像处理（狭义的图像处理）：主要满足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打基础，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。输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行变换。 包括：图像采集、获取及存储；图像重建；图像变换、滤波、增强、恢复/复原、拼接；图像（视频）压缩编码；图像数字水印和图像信息隐藏。 （2）中级图像处理（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。输入是图像，输出是数据。这里数据可以是对目标图像测量的结果，或是基于测量的符号表示。它们描述了图像中目标的特点和性质。 包括：边缘检测、图像分割；目标表达、描述、测量（包括二值图像处理等）；目标颜色、形状、文理、空间、运动等的分析；目标检测、提取、跟踪、识别和分类。 （3）高级图像处理（图像理解）：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。输入是图像，输出是一种描述，要利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容。 包括：（序列、立体）图像配准、匹配、融合；3-D表示、建模、重构、场景恢复；图像解释、推理（包括语义描述、信息模型、专家系统等）；基于内容的图像和视频检索 （本课程不研究） 5.数字图像处理三个层次之间的区别： 6.数字图像处理与相关学科的联系和区别： （1）计算机视觉(computer vision)主要目标是用计算机来模仿人的视觉，并做出推断和采取行动，是人工智能的一个分支。 （2）计算机图形学(Computer Graphics)研究的是如何利用计算机技术来生成图形、图表、绘图等形式以表达数据信息。试图从非图像形式的数据描述来生成逼真的图像。 （3）模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。 7.数字图像处理系统概述： （1）图像采集模块：获取数字图像的设备即采集装置，包括光敏感器件和模/数转换装置两个部件。如：扫描仪、数码照相机、数码摄像数字图像处理要点
数字图像处理复习要点3