数字图像的基本概念
数字图像处理试题
数字图像处理试题一、图像基本概念1.什么是数字图像？数字图像有哪些特征？2.图像的灰度是什么意思？如何表示？3.图像分辨率是什么？如何计算？4.图像的位深度是什么？位深度对图像有何影响？二、图像预处理1.什么是图像预处理？为什么需要图像预处理？2.图像去噪的几种常用方法有哪些？3.图像增强的几种常用方法有哪些？4.图像平滑的常用方法有哪些？5.图像锐化的常用方法有哪些？三、图像变换1.图像平移的原理和方法是什么？2.图像旋转的原理和方法是什么？3.图像缩放的原理和方法是什么？4.图像翻转的原理和方法是什么？四、图像特征提取与描述1.图像边缘提取的常用算法有哪些？2.图像角点检测的常用算法有哪些？3.图像直方图是什么？如何计算图像的直方图？4.图像纹理特征的提取方法有哪些？五、图像分割与目标检测1.图像分割的常用方法有哪些？2.基于阈值分割的原理和方法是什么？3.基于边缘分割的原理和方法是什么？4.图像目标检测的常用方法有哪些？5.基于深度学习的图像目标检测算法有哪些？六、图像压缩与编码1.什么是图像压缩？为什么需要图像压缩？2.图像压缩的两种基本方法是什么？3.有哪些常用的图像压缩算法？4.图像编码的常用方法有哪些？七、图像复原与重建1.图像退化和图像复原有什么区别？2.图像退化模型是什么？有哪些常见的图像退化模型？3.图像复原的常见方法有哪些？4.基于深度学习的图像复原算法有哪些？以上是关于数字图像处理的试题，希望能够帮助你更好地理解和掌握数字图像处理的基本概念、图像预处理、图像变换、图像特征提取与描述、图像分割与目标检测、图像压缩与编码以及图像复原与重建等内容。
如果在学习过程中有任何问题，欢迎随时向老师和同学们提问，共同进步！。
数字图像-医学图像处理 Part2：解答题和计算题
Part2：解答题和计算题2.1 图像处理基础一、简答题1、解释模拟图像和数字图像的概念。
(10分)模拟图像在水平与垂直方向上灰度变化都是连续的，因此有时又将模拟图像称之为连续图像( continuous image)数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素的若干小离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整数值来表示的图像。
因此，又将数字图像称为离散图像（discrete image)。
像素是组成数字图像的基本元素。
2、简述图像的采样和量化过程,并解释图像的空间分辨率和灰度分辨率的概念。
(10分) 空间采样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。
由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
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。
量化值一般用整数来表示。
考虑人眼的识别能力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0~255描述“黑~白”。
空间分辨率(spatial resolution )：图像空间中可分辨的最小细节。
一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。
灰度分辨率(contrast resolution )：图像灰度级中可分辨的最小变化。
一般用灰度级或比特数表示。
3、在理想情况下获得一幅数字图像时，采样和量化间隔越小，图像的画面效果越好。
当一幅图像的数据量被限制在一个范围内时,如何考虑图像的采样和量化，使得图像的表现效果尽可能的好? (10 分)当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像，一般可采用如下原则：①对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓②对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊4、图像量化时，如果量化级别较少时会发生什么现象?为什么? (10分)如果量化级比较少，会出现伪轮廓现象。
原因：量化过程是将连续的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色的信息缺失。
当量化级别数量级过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过渡就会变得突然，所以可能会导致伪轮廓现象。
第2章 数字图像的基本知识
0.59 0.11 R Y 0.30 U 0.30 0.59 0.89 G V 0.70 0.59 0.11 B
亮度分量代表像素的明暗程度，对于图像的清晰度起决定性作用。 由于U、V分量是三基色分量中扣除色度信号的结果，因此不包括 亮度成分。
U、V分量代表像素的颜色，根据“大面积着色原理”，对图像的
清 晰度影响不大。
（3） 用 YSC 分量描述像素 Y—— 亮度分量 ，S ——色饱和度分量，C—— 色调分量 已知YUV ，可求出YSC：
S U V
2
2
V
V C actg U
色饱和度 S 代表颜色的深浅， 色调 C 代表颜色的种类。 S和C统称为色度。 建立直角坐标系U-V，则: S为色度的大小，C为色度的辐角 0
2.4 灰度直方图
2.4.1 概念
灰度直方图是一种表达图像的灰度分布概率的图示方法，它描述了各种 灰度值在图像中所占的比例。
设图像有总共 n 个像素点，灰度值为 i 的像素点有 ni 个。则灰度值为 i 的像素点在图像中出现的概率（频度）p( i )为： p( i )= ni / n i=0 , 1 , … , L－1 L为灰度级。对于24位位图，L=256。 以灰度 i 为横坐标， p( i )为纵坐标，绘制 p( i ) 曲线，就得到灰度直方图
（3）从位图点阵中提取各像素的RGB分量,存放到C3数组中,进而计算 YSC分量: double u,v,c; for(y=InfoHead.biHeight-1;y>=0;y--){ //逐行转换 memcpy(C3[y],lpImage+(InfoHead.biHeight-1-y)*z*3,z*3); //存储到C3数组 for(x=0;x<InfoHead.biWidth;x++){ YSC[y][x].Y=C3[y][x].R*0.3+C3[y][x].G*0.59+C3[y][x].B*0.11; //计算灰度 u=(C3[y][x].B-YSC[y][x].Y)/(double)YSC[y][x].Y; //计算归一化蓝差分量 v=(C3[y][x].R-YSC[y][x].Y)/(double)YSC[y][x].Y; //计算归一化红差分量 c=atan2(v,u)*180/3.14; //计算色调，弧度转换为度 if(c<0) c=c+360.0; //将角度由－180~180转换为0~360 c=c*255.0/360.0; //将角度由0~36 0转换为0~255，使能用字节变量存储 YSC[y][x].C=(BYTE)c; //存储到YSC数组 YSC[y][x].S=(BYTE)(sqrt(u*u+v *v)*100); //将色饱和度由0~1转换为0~100 } }
多媒体技术02_图像
图像的技术参数
不同的分辨率扫描同一张照片
A:200dpi
B:50dpi
图像B放大四倍 图像 放大四倍
图像的技术参数
图像分辨率
照片 5寸（5*3.5） 5*3.5） 6寸 (6*4) 7寸 (7*5) 10寸 10寸(10*8) 300dpi
一张5寸的照片, 一张5寸的照片, 扫描, 扫描, 然后数码冲 印成10 10寸 印成10寸, 如何达 到较好的效果? 到较好的效果?
图像的色彩——HSB模式 图像的色彩——HSB模式
饱和度(Saturation) 色光的纯度 色光的纯度 颜色的纯粹程度或颜色的深浅程度 与标准色彩中掺杂的其它颜色有关
不完全饱和
完全饱和
不完全饱和
不同亮度和饱和度的同一张图片
图像的色彩——HSB模式 图像的色彩——HSB模式
亮度/明度(Brightness) 亮度/明度(Brightness) 光波的幅度 光波的幅度 指彩色所引起的人眼对明暗程度的 感觉， 感觉，即色彩明暗深浅的程度
图像的色彩——RGB模式 图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式 三基色原理 计算机对色彩的表示
R255
R255 R255 B255 R255 G255 B255 G255 G255 B255 B255 G255
图像的色彩——RGB模式 图像的色彩——RGB模式
RGB色彩模式 RGB色彩模式 适合于彩色显示器
图像的技术参数
图像深度 指位图中用于记录每个像素点数据 颜色）所占的位数 bit） 位数（ （颜色）所占的位数（bit） 它决定了彩色图像中可出现的最多颜 它决定了彩色图像中可出现的最多颜 色数，或者灰度图像中的最大灰度等 色数，或者灰度图像中的最大灰度等 级数。 级数。
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。
数字图像的基本概念
数字图像的基本概念：分辨率：指单位区域内包含的像素数目。
常见的分辨率:1.图像分辨率2.显示分辨率3.输出分辨率4.位分辨率分辨率单位：1.像素/英寸(通用),简写为ppi2.像素/厘米常接触到的分辨率：网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi报纸图像分辨率：120 ppi 150ppi打印图像分辨率：150 ppi彩板印刷分辨率：300 ppi常用的显示器分辨率：1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480常用打印机分辨率：24针针式打印机180 ppi喷墨打印机：300ppi激光打印机：600ppi色彩学基础知识：图形的动态显示：指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。
色彩的产生可见光的种类：（1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，）（2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光（3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光色彩属性：(1)色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分）(2)亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）(3)彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深）色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝色料三原色：黄，品红，青颜色模式Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成索引颜色模式：像素8位，256颜色位图模式：黑白组成Lab模式：ps标准模式，双色调模式：八位的灰度模式彩色与位数彩色及其基本参数：（1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度）（2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别）（3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类：(1)crt显示器(2)液晶显示器彩色的位数色彩深度：一幅图像的颜色数量常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数据图像处理期末复习
数据图像处理期末复习1.1数字图像处理及特点1、什么是数字图像？什么是数字图像处理？数字图像：数字图像是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像，它传递着物理世界事物状态的信息，是人类获取外界信息的主要途径。
数字图像处理：它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，已提高图像的实用性，达到人们所要求的的预期结果。
2、图像处理的目的①提高图像的视觉质量，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，便于计算机分析。
③对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。
3、数字图像的特点①处理信息量很大②数字图像处理占用的频带较宽③数字图像中各个像素相关性大1.2数字图像处理系统1、数字图像处理系统的组成（结构）数字图像处理系统由输入设备、输出设备、存储、处理组成。
图像输入设备将图像输入的模拟物理量转变为数字化的电信号，以供计算机处理。
图像输出设备则是将图像处理的中间结果或最后结果显示或打印记录。
图像处理计算机系统是以软件方式完成对图像的各种处理和识别，是数字图像处理系统的核心部分。
由于图像处理的信息量大，还必须有存储设备。
2、数字图像处理的优点①精度高②再现性好③通用性、灵活性强1.3数字图像处理的主要研究内容1、数字图像处理的主要研究内容①图像增强②图像编码③图像复原④图像分割⑤图像分类⑥图像重建1.4数字图像处理的应用和发展1、举例说明数字图像处理有哪些应用和发展？①航天和航空技术方面的应用②生物医学工程方面的应用③通信工程方面的应用④工业和工程方面的应用⑤军事、公安方面的应用⑥文化艺术方面的应用⑦其他方面的应用2、数字图像处理领域的发展方向①图像处理的发展向着高速率、高分辨率、立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。
②图像、图形结合朝着三维成像或多维成像的方向发展③结合多媒体技术，硬件芯片越来越多，把图像处理的众多功能固化在芯片上将会有更加广阔的应用领域④在图像处理领域近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法，如神经网络。
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数字图像的基本概念：
分辨率：
指单位区域内包含的像素数目。
常见的分辨率:
1.图像分辨率
2.显示分辨率
3.输出分辨率
4.位分辨率
分辨率单位：
1.像素/英寸(通用),简写为 ppi
2.像素/厘米
常接触到的分辨率：
网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi
报纸图像分辨率：120 ppi 150 ppi
打印图像分辨率：150 ppi
彩板印刷分辨率：300 ppi
常用的显示器分辨率：
1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480
常用打印机分辨率：
24针针式打印机180 ppi
喷墨打印机：300ppi
激光打印机：600ppi
色彩学基础知识：
图形的动态显示：
指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。
色彩的产生
可见光的种类：
（1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，）
（2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光
（3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光
色彩属性：
(1) 色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分）
(2) 亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）
(3) 彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深）
色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝
色料三原色：黄，品红，青
颜色模式
Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用
Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用
Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成
索引颜色模式：像素8位，256颜色
位图模式：黑白组成
Lab模式：ps标准模式，
双色调模式：八位的灰度模式
彩色与位数
彩色及其基本参数：
（1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度）
（2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别）
（3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类：
(1)crt显示器 (2)液晶显示器
彩色的位数
色彩深度：一幅图像的颜色数量
常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位。