数字图像处理第二版 贾永红 复习资料.doc
数字图像处理试题集(复习)

第一章引言一.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__像素_。
2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是从图像到图像的处理,如图像增强等;二是_从图像到非图像的一种表示,如图像测量等。
3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是_从图像到图像的处理_,如图像增强等;二是从图像到非图像的一种表示,如图像测量等。
4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中,采用数学的方法,将由概念形成的物体进行表示的图像是_虚拟图像_。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中,__图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
四.简答题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。
①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。
③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。
④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解?图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。
3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。
数字图像处理及应用(第2版)

5 图像压缩编码
5.2 图像压缩编码的基本理论
5.2.1 信息的度量 5.2.2 香农编码定理 5.2.3 图像压缩编码的一般流程
5 图像压缩编码
5.3 经典图像压缩编码方 法
5.3.1 霍夫曼编码 5.3.2 算术编码 5.3.3 游程编码 5.3.4 预测编码 5.3.5 变换编码
5 图像压缩编码
数字图像处理及应用(第2 版)
演讲人 2 0 2 1 - 11 - 11
目录
01. 主编简介 02. 再版前言 03. 理论篇 04. 应用篇
01
主编简介
主编简介
02
再版前言
再版前言
03
理论篇
1 数字图像处理的基础知识
06
小结
05
1.5 图像质量
评价
04
1.4 图像数据
的表示与存储
03
小结
2.8 数学变换在图 像处理中的应用
2.7 小波变换
C
B
A
ห้องสมุดไป่ตู้
习题
D
2 图像的数学变换
2.1 几何变换
2.1.1 空间变换 2.1.2 灰度级插值 2.1.3 几何校正
2 图像的数学变 换
2.2 傅里叶变换
2.2.1 一维傅里叶变换 2.2.2 二维离散傅里叶变换 2.2.3 二维离散傅里叶变换的 性质 2.2.4 快速傅里叶变换(FFT)
4.1 图 像的退 化模型
4 图像复原
4.2 常用 的图像退 化模型
4.4 图像 复原的典 型方法
4.5 图像 复原的质 量评价
4.3 退化 模型的参 数估计
小结
4 图像复原
习题
(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。
贾永红 数字图像处理- chap7

7.1 概述
图像分割的方法
基于边缘的分割方法
先提取区域边界,再确定边界限定的区域。
区域分割
确定每个像素的归属区域,从而形成一个区域图。
区域生长
将属性接近的连通像素聚集成区域
分裂-合并分割
综合利用前两种方法,既存在图像的划分,又有图 像的合并。
分割对象
分割对象
7.2 边缘检测算子
在计算边缘强度的同时可以得到边缘的方向 各方向间的夹角为45º
分析
取其中最大的值作为边缘强度,而将与之对应 的方向作为边缘方向;
如果取最大值的绝对值为边缘强度,并用考虑 最大值符号的方法来确定相应的边缘方向,则考 虑到各模板的对称性,只要有前四个模板就可以 了。
Nevitia算子
拉普拉斯算子
定义:
7.1 概述
图像分析的概念
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
图像分析系统的基本构成
预处理 图像分割 特征提取 对象识别
7.1 概述
图像分析的步骤
把图像分割成不同的区域或把不同的对象分开 找出分开的各区域的特征 识别图像中要找的对象或对图像进行分类 对不同区域进行描述或寻找出不同区域的相互
2
b 1 f (x, y 1) f (x 1, y 1) f (x, y) f (x 1, y)
2
c 1 3 f (x, y) f (x 1, y) f (x, y 1)
4
按梯度的定义,由平面p(x,y)=ax+by+c的偏导数 p a, p b
很容易求得梯度。
x y
a为两行像元平均值的差分,b为两列像元平均值的差分。
Sobel算子
贾永红_数字图像处理-_chap5

包含12个未知数,至少需要6个已知点来建立关系式, 解求未知数。
几何校正方法可分为直接法和间接法两种。
一、直接法
利用若干已知点坐标,根据
n n i i j x h ( x , y ) a x y 1 ij i 0 j 0 n n i i j y h ( x , y) b x y 2 ij i 0 j 0
1 H 1 (u, v) H (u, v) 0 D D0 D D0
5.4 图像的几何校正
几何失真
图像在获取过程中,由于成像系统本身具有非线性、 拍摄角度等因素的影响,会使获得的图像产生几何失真。 几何失真 系统失真
非系统失真。
系统失真是有规律的、能预测的;非系统失真则是随 机的。 当对图像作定量分析时,就要对失真的图像先进行精 确的几何校正(即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像),以免影响定量分析的精度。
采用线性位移不变系统模型的原由: 1)由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似, 这样线性系统中的许多数学工具如线性代数,能用于 求解图像复原问题,从而使运算方法简捷和快速。 2)当退化不太严重时,一般用线性位移不变系统模型来 复原图像,在很多应用中有较好的复原结果,且计算 大为简化。 3)尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍 地反映图像复原问题的本质,但在数学上求解困难。 只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求 解,其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而 成。
下图表示二维线性位移不变系统的输入、输出和运算关系
f(x,y) h(x,y) g(x,y)= f(x,y)* h(x,y)
5.1.2 图像退化的数学模型 假定成像系统是线性位移不变系统 ,则获取的图像g(x,y) 表示为 g(x,y)= f(x,y)* h(x,y) f(x,y)表示理想的、没有退化的图像,g(x,y)是退化(所 观察到)的图像。 若受加性噪声n(x,y)的干扰,则退化图像可表示为 g(x,y)= f(x,y)* h(x,y)+ n(x,y) 这就是线性位移不变系统的退化模型。退化模型如图所示
数字图像处理 贾永红

第二章基本概念贾永红武汉大学第二章讲解内容1. 图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、数字化器性能评价2. 图像灰度直方图的基本概念、计算、性质及其应用3.数字图像处理算法形式与数据结构4.图像图像文件格式与特征重点:图像数字化、图像灰度直方图和图像文件BMP格式难点:图像数字化、直方图应用、图像分层结构数据教学法:灵活应用示例法、启发式、提问法等目的:1. 熟悉本章基本概念和图像处理算法形式,了解图像的特征;2.重点掌握图像数字化图像灰度直方图的基本概念及应用、2.2 成象模型3-D客观场景到2-D成像平面的中心投影。
物方点空间坐标与对应的像方点坐标满足几何透视变换关系(共线条件)。
f(x,y)---理想成像面坐标点(x,y)的亮度i(x,y)---照度分量r(x,y)---反射分量,则f(x,y)=i(x,y)×r(x,y)其中:0< i(x,y)< ∞ ,0 <r(x ,y)<12.3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2.3.1所示的一个个小区域(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。
2.3.1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。
当对图像进行实际的抽样时,怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。
关于这一点,图像包含何种程度的细微的浓淡变化,取决于希望忠实反映图像的程度。
不同形状的采样孔径2.3.2量化经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。
将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
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)。
一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数,用G表示。
数字图像处理复习资料

一、填空题(每空1分,共10分)填空题主要是一些常见知识。
三、论述题(每小题8分,共40分)下面的内容包括简答和论述题的部分1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。
答:设退化图象为g(x,y),其傅立叶变换为G(u,v),若已知逆滤波器为1/H(u,v)则对G(u,v)作逆滤波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v) (2分)对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]以上就是逆滤波恢复图象的原理。
(2分)若存在噪声,为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。
(0.5分)①在H(u,v)=0时,人为设置1/H(u,v)的值;②使1/H(u,v)具有低同性质。
即H-1(u,v)=1/H(u,v) 当D≤DH-1(u,v)=0 当D>D(0.5分)2.直方图均衡化。
如果对一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理,那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化,处理结果会不会更好?答:1. 直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度图做某种映射变换,使变换后图像灰度的概率密度是均匀分布的,即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像,这意味着图像灰度的动态范围得到了增加,从而可提高图像的对比度。
2.处理结果与处理前结果大致相同,没有太大的变化,只是平均值稍有所变。
3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系?答:区别: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;(2分)图象平滑用于去噪,对图象高频分量即图象边缘会有影响。
(2分)联系:都属于图象增强,改善图象效果。
(1分)4.什么是中值滤波,有何特点?答:中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波是非线性的处理方法,在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选一个含有奇数点的窗口W,将这个窗口在图像上扫描,把该窗口中所含的像素点按灰度级的升(或降)序排列,取位于中间的灰度值,来代替该点的灰度值。
数字图像处理复习提纲

A=zeros(12,12);
b = ~A;
figure, imshow(b);
b(:,4:1:6)=0;
b(:,10:1:12)=0;
figure,imshow(b);
c=b’;
figure,imshow(c);
4 设下面图像的灰度矩阵如下,请用 直方图均衡化方法修正该图像灰度 矩阵。详细写出直方图均衡化的实 现步骤和最后修正后的图像矩阵B, 并画出修正矩阵的直方图。
数字图像处理复习内容概括
第一章 数字图像处理概念与基础
1、图像的定义 2、数字图像处理的定义 3、产生图像的类别 4、数字图像处理的特点与主要方法 5、图像的类型 6、图像简单Matlab处理(读取、显示和存储、抽取、旋转, 提 取、翻转)与应用 7、图像矩阵的基本运算(算术、关系和逻辑) 8、简单函数的M文件编程
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 x8
11、分别用中值滤波、四邻域法、八邻域法、sobel算子和prewitt算子编程实现对具有 10%的‘gaussian’噪声图像(image.tif) 的增强处理。
12、用低通滤波和高通滤波的方法编程实现图像(image.tif) 的增强处理。
13、应用Matlab实现的Huffman编码函数和Huffman译码函数编程实现图像(image.tif)压 缩处理。
4、主要掌握的内容
(1) 灰度变换中的线形、指数、对数增强方法分别具有什么增强特点?
(2)为什么对比度拉伸能够实现图像对比度增强? (3) 什么是图像灰度直方图?图像直方图反映了图像的什么特征? (4) 直方图均衡化图像处理主要实现思想什么?他的实现过程与matlab实现程序。 (5) 直方图规定化图像处理的主要实现思想什么?掌握处理步骤与matlab实现程序。
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第一章导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(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。
(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。
(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(2)图像的增强(3)图像的恢复(4)图像的编码(5)图像的重建(6)图像的分析(7)图像分割与特征提取(8)图像隐藏(9)图像通信图像工程的三个层次(1)图像分析: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。
(2)图像理解: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个目标的性质和他们之间的相互联系,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。
(3)图像处理:数字图像处理的应用领域1.通信:图象传输,电视电话等。
2.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。
3.生物医学:CT,X射线成象,B超,红外图象,显微图象。
4.工业生产:产品质量检测,生产过程控制,CAD,CAM。
5.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。
6.公安:现场照片,指纹,手迹,印章,人像等处理和鉴别。
7.档案:过期的文字、图片档案的修复和处理。
8.机器人视觉9.娱乐:电影特技,动画,广告,MTV等数字图像处理的发展动向(1)提高精度,提高处理速度(2)加强软件研究,开发新方法(3)加强边缘学科的研究工作(4)加强理论研究(5)图像处理领域的标准化问题第二章数字图像处理的基本概念图像数字化当一幅图像的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。
图像的采样:对图像的连续空间坐标x和y的离散化。
图像灰度级的量化:对图像函数的幅值 f 的离散化。
均匀采样对一幅二维连续图像f(x,y)的连续空间坐标x和y的均匀采样,实质上就是把二维图像平面在x方向和y方向分别进行等间距划分,从而把二维图像平面划分成M×N个网格,并使各网格中心点的位置与用一对实整数表示的笛卡尔坐标(I,j)相对应。
二维图像平面上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔坐标的全体就构成了该幅图像的采样结果。
均匀量化对一幅二维连续图像f(x,y)的幅值f的均匀量化,实质上就是将图像的灰度取值范围[0,Lmax]划分成L个等级(L为正整数,Lmax=L-1),并将二维图像平面上M×N个网格的中心点的灰度值分别量化成与L个等级中最接近的那个等级的值。
空间分辨率(1)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。
(2)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)。
(3)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,景物中的细节越能更好地在数字化后的图像中反映出来,也即反应该景物的图像的质量就越高。
(4) 一幅数字图像的阵列大小(简称为图像大小)通常用M×N表示。
在景物大小不变的情况下,采样的空间分辨率越高,获得的图像阵列M×N就越大;反之,采样的空间分辨率越低,获得的图像阵列M×N就越小。
在空间分辨率不变的情况下,图像阵列M×N越大,图像的尺寸就越大;反之,图像阵列M×N越小,图像的尺寸就越小。
采样数(1、2)、空间分辨率(3)变化对图像视觉效果的影响(1)在图像的空间分辨率不变(这里指线对宽度不变)的情况下,采样越少,图像越小。
(2)在景物大小不变的情况下,图像阵列MN越小,图像的尺寸越小。
(3)随着空间分辨率的降低,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。
灰度分辨率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。
灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响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。
图中由于伪轮廓信息的积累,图像已显现出了木刻画的效果。
由此也说明:灰度分辨率越低,图像的视觉效果越差。
灰度直方图图像的灰度直方图,是一种表示数字图像中各级灰度值及其出现频数的关系的函数。
灰度直方图特征(1)直方图仅能描述图像中每个灰度级具有的像素个数,不能表示图像中每个像素的位置(空间)信息;(2)任一特定的图像都有惟一的直方图,不同的图像可以具有相同的直方图;(3)对于空间分辨率为M×N,且灰度级范围为[0,L-1]的图像,有关系:(L-1)求和符(j=0)= M×N(4)如果一幅图像由两个不连接的区域组成,则整幅图像的直方图等于两个不连接的区域的直方图之和。
显示分辨率是指显示屏上能够显示的数字图像的最大像素行数和最大像素列数,取决于显示器上所能够显示的像素点之间的距离。
图像分辨率反映了数字化图像中可分辨的最小细节,也即图像的空间分辨率。
在这里将图像分辨率看成是图像阵列的大小。
同一显示器(或显示分辨率相同的不同显示器)显示的图像大小只与被显示的图像(阵列)的空间分辨率大小有关,与显示器的显示分辨率无关。
换句话说,具有不同空间分辨率的数字图像在同一显示器上的显示分辨率相同。
当同一幅图像(或图像分辨率相同的不同图像)显示在两个不同显示分辨率的显示器上时,显示的图像的外观尺寸与显示器的显示分辨率有关:显示分辨率越高,显示出的图像的外观尺寸越小;显示分辨率越低,显示出的图像的外观尺寸越大。
光分辨率是指显示系统在每个像素位置产生正确的亮度或光密度的精度,部分地依赖于控制每个像素亮度的比特数。
灰度分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化,一般把灰度级数L称为数字图像的灰度级分辨率。
位映像,是指一个二维的像素阵列。
位图,是指采用位映像方法显示和存储的图像。
位映像设备是指把位映像形式的二维像素阵列图像,按先行后列的顺序,通过逐像素地重复扫描的方式来显示位图的设备(显示器)。
BMP文件(Bitmap File)是一种Windows采用的点阵式图像文件格式。
BMP图像文件的组成(1)位图文件头(Bitmap File Header)标识名称:(BITMAPFILEHEADER):说明文件的类型和位图数据的起始位置等,共14个字节。
(2)位图信息头(Bitmap Information Header)(BITMAPINFORMATION):说明位图文件的大小、位图的高度和宽度、位图的颜色格式和压缩类型等信息。
共40个字节。
(3)位图调色板(Bitmap Palette)(RGBOUAD):由位图的颜色格式字段所确定的调色板数组,数组中的每个元素是一个RGBQUAD结构,占4个字节。
(4)位图数据(Bitmap Data)(BYTE):位图数据,位图的压缩格式确定了该数据阵列是压缩数据或是非压缩数据。
图像的位图数据是按行从下到上、从左到右排列的。
也就是说,从图像的位图数据中最先读到的是图像最下面一行的最左边的像素,最后读到的是图像最上面一行的最右边的一个像素。
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第三章图像变换图像变换是将图像从空域变换到其它域如频域的数学变换。
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一维正交变换对于一向量f,用上述正交矩阵进行运算:g = Af。
若要恢复f,则f=A~(-1)g=A~(T)g。
以上过程称为正交变换。
傅立叶变换一定存在的条件当一个一维信号f(x)满足狄里赫莱条件,即f(x):(1)具有有限个间断点;(2)具有有限个极值点;(3)绝对可积;则其傅立叶变换对(傅立叶变换和逆变换)一定存在。
傅立叶(Fourier)变换的好处(1)可以得出信号在各个频率点上的强度。
(2)可以将卷积运算化为乘积运算。
Fourier变换后的图像,中间部分为低频部分,越靠外边频率越高。
傅立叶(Fourier)变换一维傅立叶变换一维傅立叶变换其反变换一维离散傅立叶变换正变换公式为逆变换为二维傅立叶变换二维傅立叶变换逆变换二维离散傅立叶变换二维离散傅立叶变换逆变换二维离散傅立叶变换的性质(1)线性性质:(2)比例性质:(3)可分离性:(4)空间位移:(5)平移性质:(6)周期性:(7)共轭对称性:(8)卷积定理:第四章图像增强图像增强图像处理最基本的目的之一是改善图像,而改善图像最常用的技术就是图像增强。
图像增强应用1.改善图像的视觉效果,提高图像清晰度2.突出图像的特征,便于计算机处理。
图像增强按作用域分类1.空间域增强,直接对图像像素灰度进行操作。
2.频率域增强,对图像经傅里叶变换后的频谱成分进行操作,然后经傅里叶逆变换获得所需效果。
直方图均衡化通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图。
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。
图像的空间域平滑目的:通过积分使图像边缘变得模糊。
中值滤波法用局部中值代替局部平均值。
中值滤波的特性(1)对离散阶约信号、斜升信号不产生影响(2)连续个数小于窗口长度一半的离散脉冲将被平滑(3)三角函数的顶部平坦化(4)中值滤波后,信号频率谱基本不变中值滤波的优点1、在平滑脉冲噪声方面非常灵敏,同时可以保护图像尖锐的边缘。
2、不影响阶跃信号、斜坡信号,连续个数小于窗口长度一半的脉冲受到抑制,三角波信号顶部变平。
中值滤波的缺点1、对于高斯噪声不如均值滤波。
2、图像中点、线、尖角等细节较多,则不宜采用中值滤波。
均值滤波(1)优点:把每个像素都用周围的8个像素做均值操作,平滑图像速度快、算法简单。
(2)缺点:1、在降低噪声的同时,使图像产生模糊,特别是边缘和细节处,而且模糊尺寸越大,图像模糊程度越大。