数字图像处理基本知识点

1．把连续的模拟信号变成数字信号的处理是和。

2．人眼适应不同环境的特点：亮暗适应。

3．数据的传输通常使用比特率来度量，如果传输时以一个比特开始，一个字节的信息及一个比特结束，现以56K 比特/秒的调制解调器传输一幅1024×1024、256灰度级的图像，则需要秒。

4．为使图像的直方图更平坦，对图像进行变换的函数称作

5．已知图像取样点数为M ，取样间距x ?，则频域的取样大小为。空域与频哉物理尺寸的关系。

6.图像的二维傅立叶变换频谱中，称为直流分量的表达式是。其物理意义。

7.最大值滤波器及最小值滤波器的特点及应用。

8. HSI 模型中的H ，S ，I 是指。

9.已知图像A ，被结构S 腐蚀，写出腐蚀的集合表示

10.常见的灰度变换函数有哪些，各自的原理是什么？

简要说明一幅BMP 图像文件的基本结构，并写出编程读取图像数据的基本过程。

试解释图像空间分辨率与灰度分辨率的概念。

.什么是图像的中值滤波，试分析其滤波原理。均值滤波及其作用。

图像的锐化滤波器有几种，各自的基本原理是什么？

写出使用DFT 实现频域滤波的基本过程

解释伪彩色图像增强的基本原理，及其过程。

写出直方图均衡化实现图像增强的原理或者代码

写出RGB 图像数据到HSI 的转换公式，并标明各量的数据范围。

试求(,)g x y 的傅立叶变换(,)G u v 。

3．已知图像(,)(,)f x y F u v 的傅立叶变换为，000(,)[(),()]T g x y f x x t y y t dt =

--?

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

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

成都理工大学数字图像处理复习资料

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遥感与数字图像处理基础知识一、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二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个离散的光密度函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：采样和量化。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量小，质量差；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是0——255的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为__ 360000______字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为280000bit。三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的_____4___。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像___2_____。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像____2____。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为____2____。 ①32个②64个③128个④256个

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

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应 6.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 7.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 8.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. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的：采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类： 1）局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因，进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真； (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； (3)运动模糊，成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；

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

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，

数字图像处理的理论基础及常用处理方法

关于数字图像处理的理论基础及常用处理方法数字图像处理(DigitalImageProcessing)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。摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。最后展望了数字图像处理的发展前景。 Abstract: This paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. Also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. Finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing. 关键词：数字图像处理（Digital Image Processing）；理论基础；处理方法一、数字图像处理的起源及发展数字图像处理（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。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图像信息。但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。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。伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。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。在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-D图像而且能处理3-D图像，许多能获取3-D图像的设备和处理分析3-D图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。二、数字图像处理的研究内容数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：

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。如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么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(包括没有直接观察到的事物)的。

数字图像处理的基本方法

一、图像的预处理技术图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。（一）图像增强与去噪图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。（1）频域滤波使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器：高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。

西南科技大学数字图像处理复习参考题

一、填空题（每空1分，共20分） 1、在计算机中，按颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像、真彩色RGP图像四种类型。 1024?，256个灰度级的图像，需 2、存储一幅大小为1024 要8M bit。 3、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。 4、依据图像的保真度，图像压缩可分为有损压缩和无损压缩 5、图像压缩是建立在图像存在编码荣誉、像素间冗余、心理素质冗余三种冗余基础上。 6、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是、、。 7、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：。 8、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。 9、在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有，即原点为色。二、选择题（每题2分，共20分） 1、下列算法中属于点处理的是： A.梯度锐化 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（） A.平均灰度 B.图像对比度 C.图像整体亮度 D.图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（） A.RGB B.CMY或CMYK C.HSI D.HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（） A.去噪 B.减小图像动态范围 C.复原图像 D.平滑图像 7、彩色图像增强时，处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、____滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波

第二章数字图像处理的基本概念

第二章数字图像处理的基本概念 1.什么是图像对比度？人眼感受的亮度与哪些因素有关？图像对比度是图像中最大亮度B max与最小亮度B min之比。即C1=B max/B min 2.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样和量化。采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，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，会出现假轮廓现象，但数据量小。 3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。 4.连续图像f(x,y)与数字图像I(r.c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？ 5.图像处理按功能分有哪几种形式？按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。 (1)单幅图像→单幅图像； (2)多福图像→单幅图像； (3)单(或多)幅图像→单幅图像。 6.什么是点处理？你所学算法中有哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。在局部处理中，当输出值JP(i,j)值仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理。图像对比度增强、图像二值化、灰度的线性变换、线性拉伸等属于点处理。 7.什么是局部处理？你所学算法中有哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。在对输入图像进行处理时，计算某一像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这种处理称为局部处理。图像的移动平均平滑法、空间域锐化属于局部处理。 8.图像特性包括哪些类型？自然特征：亮度、对比度；人工特征：直方图、频率。 9.什么是窗口处理和模板处理？二者有何区别与联系？对图像中选定矩形区域内的像素进行处理叫做窗口处理；预先准备一个和输入图像IP相同大小的二维数组，存储该区域的信息，然后参照二维数组对输入图像处理，叫做模板处理。模板处理中若模板为矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处

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。特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。中级图像处理内容：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，输出是数据。高级图像处理内容：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（对像识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解”。一个图像处理和分析系统包括采集、显示、存储、通信、处理和分析五个模块。数字图像处理特点：精度，再现性，通用性，灵活性。

数字图像处理计算题复习精华版要点教学文案

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：

数字图像处理基本操作

Matlab图像的读取和存储图像的读取 I=imread(‘pout.tif’); imread是读取图像的函数。pout.tif是matlab内置的图像，不管在什么程序内都可以直接读取。这里我们来说几种常见的情形注：Matlab文件夹内有test.m,1.jpg,image文件夹，同时image文件夹内有2.jpg 读取1.jpg I=imread(‘1.jpg’); 读取2.jpg I=imread(‘image\2.jpg’);%相对路径的读取读取D:\1023\25\1.jpg I=i mread(‘D:\1023\25\1.jpg’);%绝对路径的读取读取D:\1023\25内20个图像。 for i=1:20 I=imread([‘D:\1023\25\’,num2str(i),’.jpg’]); end 图像的显示关于这三个函数用法的区别，主要的意思是：imshow显示按照原来的比例，而image会改变原来图像的比例。imtool，很少用到。一般用imshow就足够了。那么什么时候用figure呢？当程序中只显示一幅图像时，直接imshow就可以。然后当图像多的时候，就需要用到figuure;imshow(I1);figure;imshow(I2);figure;imshow(I3) 如果想要在一张图片内，显示好几个图怎么办呢？title显示在图像的上方，起到提示的作用。 I=imread('pout.tif'); subplot(221);imshow(I);title('1'); subplot(222);imshow(I);title('2'); subplot(223);imshow(I);title('3'); subplot(224);imshow(I);title('4'); 其中前面的22代表是2*2的分布，也可以是2*3,3*4等。按照行来排列，从第一行开始分别为1 2 3 4。如图所示。如果没有要求的话，直接用figure。此时希望图2来显示某个图像，那么figure(2)，就指定来显示某个图像。当然了，如果仅有一个图像显示这样做，那么可能会被覆盖掉，因此，一个程序中的用法一定要统一，并且保证后面的，不要把前面的覆盖掉。图像的存储

数字图像期末复习重点剖析

1.数字图像处理的应用领域：通信：图象传输，电视电话等。宇宙探测：星体图片处理。遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。生物医学：CT ，X 射线成象，B 超，红外图象，显微图象。工业生产：产品质量检测，生产过程控制，CAD ，CAM 。军事：军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。公安：现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。档案：过期的文字、图片档案的修复和处理。机器人视觉娱乐：电影特技，动画，广告，MTV 等 2.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

数字图像处理(基础)教案

数字图像处理（基础）教案一、基础知识第一节、数字图像获取一、目的 1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法； 2修改图像的存储格式。二、原理用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。扫描仪按种类可以分为手持扫描仪，台式扫描仪和滚筒式扫描仪（鼓形扫描仪）。扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。扫描仪工作时，首先由光源将光线照在欲输入的图稿上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。光学系统采集这些光线，将其聚焦在CCD上，由CCD将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。当机械传动机构在控制电路的控制下，带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。

图1.1扫描仪的工作原理扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。CCD是Charge Couple Device的缩写，称为电荷耦合器件，它是利用微电子技术制成的表面光电器件，可以实现光电转换功能。CCD 在摄像机、数码相机和扫描仪中应用广泛，只不过摄像机中使用的是点阵CCD，即包括x、y两个方向用于摄取平面图像，而扫描仪中使用的是线性CCD，它只有x一个方向，y方向扫描由扫描仪的机械装置来完成。CCD芯片上有许多光敏单元，它们可以将不同的光线转换成不同的电荷，从而形成对应原稿光图像的电荷图像。如果我们想增加图像的分辨率，就必须增加CCD上的光敏单元数量。实际上，CCD的性能决定了扫描仪的x方向的光学分辨率。A/D变换器是将模拟量(Analog)转变为数字量(Digital)的半导体元件。从CCD获取的电信号是对应于图像明暗的模拟信号，就是说图像由暗到亮的变化可以用从低到高的不同电平来表示，它们是连续变化的，即所谓模拟量。A/D变换器的工作是将模拟量数字化，例如将0至1V的线性电压变化表示为0至9的10个等级的方法是：0至小于0.1V 的所有电压都变换为数字0、0.1至小于0.2V的所有电压都变换为数字1……0.9至小于1.0V的所有电压都变换为数字9。实际上，A/D变换器能够表示的范围远远大于10，通常是2^8=256、2^10=1024或者2^12=4096。如果扫描仪说明书上标明的灰度等级是10bit，则说明这个扫描仪能够将图像分成1024个灰度等级，如果标明色彩深度为30bit，则说明红、绿、蓝各个通道都有1024个等级。显然，该等级数越高，表现的彩色越丰富。步骤