数字图像处理中的一些基本概念
14年数字图像处理考试重点
14年数字图像处理考试重点第一章1、基本概念（1）图像处理(image processing)：是对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
（2）数字图像处理(digital image processing)，就是利用计算机技术或其他数字技术，对图像信息进行某些数学运算和各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。
（3）图像分析：通过对图像中不同对象进行分割来对图像中目标进行分类和识别的技术◆图像分析是比图像处理更高一级的计算处理过程。
◆图像分析的目的：是缩减对图像的描述，以使其更适合于计算机处理及对不同目标的分类。
◆图像分析的基本特征：输入是图像，输出是对输入图像进行描述的信息。
图像处理是对图像的低级处理阶段，图像分析是对图像的高一级的处理阶段。
图像的低级处理阶段和高一级的处理阶段是相互关联和有一定重叠性的。
1.2 数字图像处理系统的组成1.3 图像处理技术研究的内容包括图像变换，图像增强，图像恢复，图像压缩编码，图像分割与特征提取，形态学图像处理，彩色、多光谱及高光谱图像处理、图像的表示与描述等。
●图像变换(image transform)是简化图像处理过程和提高图像处理效果的基本技术，最典型的图像变换主要有傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换等。
●图像增强(image enhancement)是或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或机器的处理与分析的一种技术。
●图像恢复(image restoration)是一种从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目的一种技术，其目的是获得与景物真实面貌相像的图像。
●图像压缩编码(image compression)是在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能地减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输应用需求的一种技术。
数字图像处理基本知识
数字图像处理基本知识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。
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。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理常用方法：1 ）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2 ）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3 ）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4 ）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
数字图像处理基本概念
本章重点:理解位图与矢量图的概念、特点及应用理解图像分辨率的概念能够根据后端输出的需要正确地设置图像分辨率了解Photoshop中常用的图像存储格式1.1 图像概念"图像”一词主要来自西方艺术史译著，通常指image、icon、picture和它们的衍生词，也指人对视觉感知的物质再现。
图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。
图像可以记录与保存在纸质媒介、胶片等对光信号敏感的介质上。
随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。
因而，有些情况下，“图像”一词实际上是指数字图像，本书中主要探讨的也是数字图像的处理。
数字图像（或称数码图像）是指以数字方式存储的图像。
将图像在空间上离散，量化存储每一个离散位置的信息，这样就可以得到最简单的数字图像。
这种数字图像一般数据量很大，需要采用图像压缩技术以便能更有效地存储在数字介质上。
所谓“数字图像艺术”是指艺术与高科技结合，以数字化方式和概念所创作出的图像艺术。
它可分为两种类型：一种是运用计算机技术及科技概念进行设计创作，以表达属于数字时代价值观的图像艺术；另一种则是将传统形式的图像艺术作品以数字化的手法或工具表现出来。
Photoshop软件出现之后，数字图像艺术所特有的视觉表现语言逐步形成。
在学习应用Photoshop软件创建种种超越现实的、不可思议的新概念空间与视觉效果之前，必须先掌握Photoshop图像处理必备的一些基础概念。
在计算机中，图像是以数字方式来记录、处理和保存的，所以图像也可以称为数字化图像。
计算机图像分为位图（又称点阵图或栅格图像）和矢量图两大类，数字化图像类型分为向量式图像与点阵式图像。
1 .位图一般来说，经过扫描输入和图像软件处理的图像文件都属于位图，与矢量图形相比,位图的图像更容易模拟照片的真实效果。
位图的工作是基于方形像素点的，这些像素点像是“马赛克”，如果将这类图像放大到一定的程度时，就会看见构成整个图像的无数单个方块（图1-1）,这些小方块就是图形中最小的构成元素一一像素点，因此，位图的大小和质量取决于图像中像素点的多少。
数字图像处理与分析
数字图像处理与分析数字图像处理与分析（Image Processing and Analysis）是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的技术学科。
它广泛应用于各个领域，例如医学图像处理、计算机视觉、模式识别等。
本文旨在介绍数字图像处理与分析的基本原理和常见应用。
首先，我们来了解一下数字图像的基本概念。
数字图像是由一系列的像素（Pixel）组成的，每个像素都具有一定的亮度和颜色信息。
图像处理的目标就是对这些像素进行一系列的操作，从而实现图像的增强、恢复、压缩等目的。
数字图像处理的基本原理涵盖了多个方面。
首先是图像增强（Image Enhancement），它通过调整图像的亮度、对比度、颜色饱和度等参数，使得图像更加清晰和易于观察。
其次是图像恢复（Image Restoration），它用于修复因噪声、模糊等原因导致的图像损坏。
常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊等。
此外，还有图像压缩（Image Compression），用于减小图像的存储空间和传输带宽，提高图像的传输效率。
数字图像处理还涉及到一些高级的技术和方法。
例如，图像分割（Image Segmentation）用于将图像划分为若干个具有相似特征的区域，从而实现对图像中目标的提取。
图像配准（Image Registration）用于将多幅图像进行对齐，使得它们具有一致的空间参考。
目标检测与识别（Object Detection and Recognition）则用于在图像中寻找并识别出特定的目标。
数字图像处理与分析在许多领域的应用十分广泛。
在医学领域，它被用于医学图像的分析和诊断，例如CT扫描、MRI等。
在农业领域，数字图像处理被用于植物图像的分析，例如检测病虫害、测量农作物生长情况等。
在安防领域，数字图像处理被用于视频监控和行人检测，以提高监控系统的效率和准确性。
总结起来，数字图像处理与分析是一门研究如何对数字图像进行处理和分析的学科。
它涉及到图像增强、图像恢复、图像压缩等基础原理，以及图像分割、图像配准、目标检测与识别等高级技术。
数字图像处理复习材料
数字图像处理复习资料数字图像处理基本概念1．什么叫数字图像？答：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
像素是其最小的单位。
2．数字图像处理包括哪些内容？答：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。
3．数字图像处理系统包括哪些部分？答：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。
4．从“模拟图像”到“数字图像”要经过哪些步骤？答：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。
5．什么叫数字图像的“空间分辨率”和“幅度分辨率”？各由数字化哪个过程决定？答：空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限；幅度分辨率是指幅度离散，每个像素都有一个强度值，称该像素的灰度，一般量化采用8bit。
6．数字图像1600⨯1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？答：数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit 的灰度分辨率。
7. 图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？答：采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。
量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。
8. 数字化图像的数据量与哪些因素有关？答：图像分辨率；采样率；采样值。
9．什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？答：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之间的关系；它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。
数字图像处理与计算教程
数字图像处理与计算教程当今社会，数字图像处理和计算已经成为了计算机科学中的一门重要学科。
它不仅涉及到日常生活中的摄影、图像编辑等应用，还在医学影像、遥感图像、安防监控等领域发挥着重要作用。
本文将介绍数字图像处理与计算的基本概念、常见算法和应用案例，并通过具体的例子来帮助读者更好地理解和掌握这一领域的知识。
首先，我们来了解一下数字图像处理的基本概念。
数字图像是由一系列像素点组成的二维矩阵，每个像素点表示图像中的一个点，包含了颜色和亮度等信息。
数字图像处理就是对图像进行数字化的操作和处理，以实现增强图像的质量、提取图像的特征、改变图像的内容等目的。
在数字图像处理中，最基本的操作包括图像的采集、预处理、特征提取、图像增强和图像分割等。
其次，我们来介绍一些常见的数字图像处理算法。
其中，最简单的算法是图像的亮度调整。
亮度调整是通过改变图像像素的值来增强或减弱图像的明暗程度。
除了亮度调整，图像的对比度调整也是常见的图像增强算法。
对比度调整可以通过线性拉伸或直方图等方式来改变图像像素值的分布，以增加图像的感知效果。
此外，为了进一步提升图像的质量和清晰度，还有图像滤波算法，它可以用来去除图像中的噪声、模糊图像细节等。
除了基本图像处理算法外，数字图像处理还有很多高级算法和技术。
例如，特征提取算法可以通过寻找图像中的纹理、边缘等特征来帮助我们理解和认识图像。
在医学影像领域，数字图像处理还常用于图像配准算法，它可以将不同时间或不同模态的医学影像进行配准，以帮助医生更准确地诊断疾病。
此外，数字图像处理还有一些应用于图像分析和识别的算法，如目标检测、人脸识别等。
为了帮助读者更好地理解数字图像处理与计算的应用，我们来介绍一些典型的应用案例。
首先是图像去噪。
图像往往会受到采集过程中的噪声的干扰，这些噪声会降低图像的质量和清晰度。
图像去噪算法可以通过滤波等方式去除这些噪声，以改善图像的质量。
其次是图像分割。
图像分割是将图像根据其像素值、纹理、颜色等特征进行划分，以提取图像中感兴趣的目标。
数字图像处理(直方图).
An
Combining
DFRT( n )
Renewed output images An exp(j n ) Cn
IDFRT( n )
Several input images Rn an exp(jn )
1 1 an , 0 n n n Updated input images a0 exp(j0 ) a0
15
按列统计的直方图
histc(pascal(3),1:6) produces the array [3 1 1; 0 1 0; 0 1 1; 0 0 0; >> pascal(3) 0 0 0; ans = 0 0 1]
1 1 1 1 2 3 1 3 6
每列目标数据的个数 统计
16
其他类型的统计图
条状图：bar x = 1:5; y = [0.2,0.3,0.1,0.8,0.9; 0.5,0.6,0.2,0.7,0.1]; bar(x,y');
20
其他类型的统计图
累加式条状图：barh rand('state',0); figure; barh(rand(10,5),'stacked'); colormap(cool)
6
彩色图像直方图
axes(‘Position’,*0.1,0.1,0.8,0.2+);% 生成坐标轴 stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r'); set(gca,'YColor','r','Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.3,0.8,0.2]); stem(0:255,h2,'Marker','None','Color',[0,0.6,0]); set(gca,'YColor',[0,0.6,0],'Ytick',[0.005,0.01],'Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.5,0.8,0.2]); stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b'); set(gca,'YColor','b','Ytick',[0.01,0.02],'Xlim',[0,255]);
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。
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2.3 图像数字化
数字图像的生成
将模拟图像数字化成数字图像
数字化仪是将图像（胶片或像片）和图形（包括各 种地图）的连续模拟量转换为离散的数字量的装置）
应用各种光电转换设备获取数字图像
数码相机等设备，具有光敏感器件和模数转换装 置
应用二维离散数学函数生成数字图像
人眼对亮度差别的感觉取决于相对亮度的变化， 有Δs=k’*ΔB/B，经积分有s=k’lnB+k0
k’为常数，表明亮度感觉与亮度的自然对数成线性关系
人眼的分辨率
人眼的分辨率是指人眼在一定距离上能区 分开相邻两点的能力。可用能区分开的最 小视角的倒数来描述。
人眼的分辨率还与环境照度、被观测对象 的相对对比度有关
景物的形成
光线经过眼球到达视网膜，形成电脉冲，传导 到视神经中枢，不同位置的光敏细胞可产生与 接受光线强弱成比例的电脉冲，便在大脑中形 成景物的感觉。
人眼的视觉亮度范围
视觉亮度范围是指人眼能够感知的亮度范围。人 眼能够感知的亮度范围是非常宽的。从百分之几 cd/m2到几百万cd/m2；
人眼适应了某一平均亮度的环境后，人眼所能感 受的亮度范围要小得多。当平均亮度适中，能分 辨的亮度上下限之比可为1000:1，当平均亮度较 低时，该比值约只有10:1。
物体颜色
物体的色是人的视觉器官受光后在大脑的一种反映
物体的色取决于物体对各种光线的吸收、反射和透视 能力，分为有色物体和消色物体
消色物体指黑色、白色、灰色物体，对照明光线具有非选择性吸收能力， 根据入射光的反射率的大小区分为不同的颜色
>75% 10%<r<75% r<10%
有色物体对照明光线具有选择性吸收的能力，入射光中的色 光不是等量的被吸收，入射光被反射或透射后，改变了光谱 成分和亮度，所以物体呈现不同的颜色
人眼分辨不同颜色的能力
色觉，能辨别不同的颜色。
视神经对不同波长光的感受特性是不同的 人眼能感受的光谱范围由400nm到760nm。
色觉有三种性质：色调（色别）、亮度、饱和 度
色调：不同的色 亮度：色彩的明暗、深浅程度 色彩度（饱和度）色彩的纯度，以阳光的光谱色为
标准，越接近光谱色，色彩饱和度越高
红+绿=黄 红+蓝=紫（品红） 蓝+绿=青 红+绿+蓝=白
减色法原理
减色法：利用白光减去补色获得彩色的方法。其基色 是黄、青、品红（或紫）
马赫带
马赫带效应是指有一定反差的图像临界部位在视 觉上给人以特别白或特别黑的感觉。
马赫带上的亮度过冲是不同空间频率产生不同视 觉响应的结果。视觉系统对空间高频和空间低频 的敏感性较差，对空间中频具有较高的敏感性， 因而在亮度突变处亮度过冲现象，人眼感受到的 是对比度的增强，这种现象有助于增强对图像轮 廓的识别能力。
本讲提要
1、人眼视觉原理：介绍景物形成原理以及观 察图像时的一些客观现象。
2、图像数字化：如何从模拟图像获得数字图 像，以及数字图像的表达方式
3、图像灰度直方图：介绍图像灰度直方图计 算方法及作用
4、数字图像处理中的比较通用的算法形式和 一些基本概念
5、图像文件的组织方式 6、图像特征与噪声
光源的光谱成分对物体颜色的影响
有色光照射到消色物体时，物体反射色与入射光颜色相同，两种以上有色 光同时照射到消色物体上，呈加色法效应
有色光照射到有色物体时，物体的颜色呈减色法效应
加色法原理
加色法原理是利用三基色色光相加获得彩色的方 法。基色是红、绿、蓝；不同比例的三基色光相 加合成其他彩色
图像数字化方式与图像质量的关系
图像数字化方式一般采用均匀采样、均匀量化方式。
一般说，采样间隔越大，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，图像像素数越多，空间分辨率高， 图像质量好，数据量大。量化等级多，图像层次丰富， 灰度分辨率高，图像质量好，数据量大；量化等级少， 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，数据量小。
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。
灰度级数
灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数 据的实际层次越多视觉效果就越好。
一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰 度值所需的比特位数。
若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级， 灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用 8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常 称8 bit 量化。
矩阵表示数字图像
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 数字图像的过程
两个步骤
把模拟图像分割成同样形状的小单元，进行空间离散化 处理叫采样
以各个小单元的平均亮度值或中心部分的亮度值作为该 单元的亮度值，为亮度值的离散化处理，量化
模拟图像
数字图像
正方形点阵
采样
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的 参数。
人类的视觉模型
三种锥状感光细胞对不同光波的感光灵敏度
人眼对亮度的适应能力
人眼是具有视觉适应性的
亮适应性：人从黑暗处到明亮处的视觉行为过程 暗适应性：人从明亮处到黑暗处的视觉行为过程
感光灵敏度：杆状细胞与锥状细胞不同 锥状细胞：明视觉 杆状细胞：暗视觉
暗适应性：从亮光处到暗光处的 适应能力，一般20~30s 亮适应性：从暗处到亮处的适应 能力，一般1~2s
1 人眼的视觉原理
人类的视觉模型
锥状细胞：负责彩色视觉
有三种类型：红色、绿色、 蓝色感光细胞
可感受6~7百万种颜色 数量：约6~7百万
一根视神经连接一个锥状细 胞
人眼的最内层是视网膜，表面 分布有大量光敏细胞
杆状细胞广泛分布在视网膜上
一根视神经连接若干杆状细胞 数量：7500万~1.5亿 对低照度景物敏感 负责黑白视觉
不同形状的采样孔径
采样方式:有缝、无缝和重迭
有缝
无缝
重迭
Nyquist定理Байду номын сангаас
在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频 率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的 数字信号完整地保留了原始信号中的信息。
量化
采样后得到的空间上离散的像素，灰度是连续的，还 不能用计算机进行处理。需将像素灰度转换成离散的 整数值，即量化。量化后得到的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。