四川大学数字图像处理.总复习
数字图像处理复习提纲 (1)
数字图像处理复习提纲一、题型1.选择题（20分）2.判断题（24分）3.简答题（24分）4.计算题（12+10+10 分）二、主要内容1.数字图像处理的概念、应用图像的分类物理图像抽象图像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。
作用(1)提高图像的视感质量(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息(3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
2.视觉感知、图像取样与量化为什么图像取样与量化大多数传感器的输出是连续电压波形为了产生一幅数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式这包括两种处理：采样和量化采样：图像空间坐标的数字化量化：图像函数值的数字化3.点变换、直方图处理、平滑滤波、锐化滤波对比度问题：对比度局部或全部偏低,影响图象视觉噪声干扰问题：使图象蒙受干扰和破坏清晰度下降问题,使图象模糊不清,甚至严重失真图象增强的目的：针对图象的退化和不足，改善图象的质量以较好地满足实际的需要平滑滤波作用模糊处理:去除图像中一些不重要的细节减小噪声平滑空间滤波器的分类：平滑线性滤波器：均值滤波器统计排序滤波器（非线性滤波器）：最大值滤波器，中值滤波器，最小值滤波器锐化滤波主要用途突出图像中的细节，增强被模糊了的细节印刷中的细微层次强调。
弥补扫描对图像的钝化超声探测成像，分辨率低，边缘模糊，通过锐化来改善图像识别中，分割前的边缘提取锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像尖端武器的目标识别、定位4.频域平滑滤波、频域锐化滤波频域平滑滤波思想：边缘和其它尖锐变化（如噪声）在图像的灰度级中主要处于傅立叶变换的高频部分，因此平滑可通过衰减指定图像傅立叶变换中高频成分的范围来实现频域锐化滤波5.图像退化/复原模型、噪声模型、顺序统计滤波图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中,由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法得不完善，导致图像质量下降产生原因：光学系统像差传感器非线性畸变光学系统中的衍射运动造成的模糊大气流动效应摄影胶片的非线性高斯噪声瑞利噪声伽马噪声指数分布噪声均匀分布噪声脉冲（椒盐）噪声6.颜色空间7.图像中存在的冗余、压缩模型、变换压缩编码解码系统为什么需要图像压缩图像的数据量通常很大，对存储、处理和传输带来许多问题图像压缩的目标消除冗余数据从数学角度看，将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集数据冗余数据是用来表示信息的。
数字图像处理复习题(超牛)
对于数字图像处理的复习第一章1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD）A、一幅2-D数字图像B、一个在3-D空间中的客观景物的投影；C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置；D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。
提示：注意3个符号各自的意义1.1.2、一幅数字图像是：(B)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。
提示：考虑图像和数字图像的定义1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C)A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短：B、2个像素p和q之间的D4距离为5；C、2个像素p和q之间的D8距离为5；D、2个像素p和q之间的De距离为5。
1.4.2、半调输出技术可以：(B)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用抖动技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率1.4.3、抖动技术可以(D)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用半输出技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数1.5.1、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A)A、256KB、512KC、1M C、2M提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。
1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃)A、图像的灰度级数不够多造成的；B、图像的空间分辨率不够高造成；C、图像的灰度级数过多造成的D、图像的空间分辨率过高造成。
提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。
1.5.3、数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A）A、图像的幅度分辨率过小；B、图像的幅度分辨率过大；C、图像的空间分辨率过小；D、图像的空间分辨率过大；提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少1.5.4、当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：(A)A、纹理区域（有许多重复单元的区域）；B、灰度平滑的区域；C、目标边界区域；D、灰度渐变区域。
(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。
数字图像处理期末复习总结
第一节 数字图像处理概述/第二节 数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。
图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。
①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。
（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。
（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径）③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。
2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。
（24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。
①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。
在 0 到 360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。
在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。
②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。
饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从 0%（灰色）到 100%（完全饱和）的百分比来度量。
在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。
③亮度：是颜色的相对明暗程度。
通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。
第三节 灰度直方图1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。
2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值）3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）；③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF 和累积分布函数CDF ；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直方图相匹配或与特定函数形式的直方图相匹配。
数字图像处理期末复习试题及其答案
遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像：数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。
空间域图像：由图像像元组成的空间频率域图像：以空间频率（即波数）为自变量描述图像的特征图像采样：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：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元，每个像素具有特定的空间位置和属性特征二、填空题：1、光学图像是一个_____二维的连续的光密度______ 函数。
2、数字图像是一个_____二维的离散的光密度______ 函数。
3、光学图像转换成数字影像的过程包括________采样和量化_______ 等步骤。
4、一般来说，采样间距越大，图像数据量___越少_____，质量_____越差_____；反之亦然。
5、遥感分类中按遥感平台可分为＿＿航天遥感＿＿、＿＿航空遥感＿＿和＿＿地面遥感＿＿。
按传感器的探测波段可分为：＿＿可见光遥感＿＿＿、＿＿红外遥感＿＿＿和＿＿微波遥感＿＿。
按工作方式可分为：＿＿主动遥感＿＿＿和＿＿被动遥感＿＿。
6、遥感机理是通过利用＿＿传感器＿＿主动或被动地接受地面目标＿＿太阳辐射的反射＿＿或＿＿自身反射＿＿的＿＿电磁波＿＿，通过＿＿非接触传感器＿＿所传递的信息来识别目标，从而达到＿＿遥测目标地物的几何与物理特性＿＿的目的。
7、黑体的性质是吸收率为＿1＿＿，反射率为＿0＿＿。
8、水体的反射主要集中在＿＿蓝绿＿＿波段，其它波段吸收都很强，近红外吸收更强。
9、常见的遥感平台有＿＿地面平台＿＿、＿＿航天平台＿＿、＿＿航空平台＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿宇航平台＿＿等。
10、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为＿大气窗口＿＿。
11、ETM的全称是＿＿（Enhanced Thematic Mapper）增强型专题制图仪＿＿。
数字图像处理期末复习
矩阵，称之为像素。
数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有
一个特定的位置和幅值。这些元素称为像素。它
的幅值（灰度）与落在这个狭小面积上的光强度
的平均值呈正比
12
期末总复习
《数字图像处理》方峻
图像分辨率
模拟图像数字化时，划分图像的像素密度，即每
产生与所受能量功率成正比的模拟电信号（或连
续电压信号）。
数字化器：经过采样和量化过程，将模拟电信号
转换成数字形式（或离散表示）。
判断：数字图像精度比模拟图像精度高（×）
判断：数字图像处理只是在通用计算机设备下进
行。（×）
判断：数字图像处理从理论上可在所有具有编程
能力的计算环境下进行。（√）
考公式。若计算题需要公式，我会在题干中给出。
因此不要死记公式，重在理解。
2
第一讲 绪论
3
期末总复习
《数字图像处理》方峻
标出红色的地方要特别注意，易考填
空、选择。但切勿只看红色部分。本
PPT中列出的所有内容都可能考
图像按其来源可分为：可见图像、不可见的物理
图像、数学函数图像
图像通用表达式 = (, )中， , 代表空间平面
判断：若照射到物体上的所有可见光波段都被反射，则
物体呈现白色（ × ）
判断：若照射到物体上的所有可见光波段都被等比例地
反射，则物体呈现白色（√）
10
期末总复习
《数字图像处理》方峻
有可能考简答题和计算
题的地方，都会标注出
采样和量化的作用（简答题）: 来。但出填空、选择、
判断一般不标注
1. 采样（或叫取样）的作用：将物理上的连续图像
（完整版）数字图像处理复习整理
（完整版）数字图像处理复习整理《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^k5.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。
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）
《数字图像处理》期末考试重点总结（5篇材料）第一篇：《数字图像处理》期末考试重点总结*数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解。
（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。
*图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
图像增强不存在通用理论。
图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。
*图像反转：S=L-1-r 1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。
*对数变换 S=C*log（1+r）c为常数，r>=0 作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。
对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；*幂律（伽马）变换 s=c*(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。
*灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。
*直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。
直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。
直方图均衡化的特点：1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制*直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法*空间滤波即直接对图像像素进行处理。
获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。
*平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。
平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。
优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。
负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。
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19
图像平滑滤波
• 均值滤波、中值滤波
高斯 噪声
椒盐 噪声
5x5均值滤波
3x3中值滤波
20
均值滤波vs.中值滤波
• 均值滤波和中值滤波是两种常用的平滑滤 波方法，用于去除图像中的噪声
主要计算 适合应用 图像模糊 细线损害
均值滤波
平均
去除高斯 噪声
严重
轻微
中值滤波
排序
去除脉冲、 基本不存
椒盐噪声
在
– 常用的方法如亮度分割法和变换法
• 真彩色增强
– 针对真实的彩色图像 – 真彩色增强中常用HSI模型，将亮度分量I和色
度分量（色度H和饱和度S）进行分离，并对 亮度分量进行变换（按灰度图象增强方法）
25
图像压缩
• 凡是涉及到图像数据的传输、交换与存储的领域 均要求进行图像数据的压缩编码
• 图像压缩的可能性来自于图像数据中的冗余，包 括编码冗余、空间时间冗余、和心理视觉冗余等
严重
21
图像锐化滤波
• 锐化滤波的目的是突出图像中的细节或增 强被模糊了的细节
图像细节
边缘
灰度变化
微分/梯度
22
锐化算子
• 锐化算子是基于图像微分/梯度定义的模板，通过 与图像的模板卷积运算实现对图像边缘的增强或提 取（因此也称为边缘检测算子）
• 不同的锐化算子使用了不同的近似梯度计算方法
Prewitt算子
我们学了什么？
基本知识
数字图像处理绪论 图像知识和运算
图像增强处理
图像处理 与分析基 本技术
图像压缩编码 图像分割基本方法
图像分析
4
图像的基本概念
“像”是人的视觉 系统对图的接收在 大脑中形成的印象 或认识
“像”是人的感觉
“图”是物体 投射光或反射 图像是两者的结合 光的分布
“图”是客观存在的
• 灰度分辨率
– 灰度值的单位幅度上包含的灰度级数，即在灰 度级数中可分辨的最小变化
– 若用8比特来存储一幅数字图像，其灰度级为 256
• 物理分辨率
– 映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺 寸，单位为每英寸像素数（dpi或ppi）
9
彩色数字图像
• 每个像素点的幅值包含三个成份（如红色、绿色 和蓝色分量），分别进行量化
采样：空间离 散化
数字图像
X
像素
量化：幅值 离散化
Y
(x, y)
I
7
数字图像的表示
• 灰度图像用MxN的矩阵表示
(M、N为正整数)
高度
• 灰度等级数：L=2k
M行
• 存储灰度图像所需比特数
b=MxNxk
• 彩色图像用MxNx3的矩阵表示
宽度 N列
8
数字图像的分辨率
• 空间分辨率
– 图像中可辨别的最小细节 – 一般用图像大小表示
11
数字图像的运算和变换
数字图 像变换
灰度变换
-- 代数运算、在灰度域进行 -- 如加、减、乘、除等 -- 改变图像的对比度、目标与背景分离等
几何变换
-- 几何运算、在空间域进行 -- 如平移、缩放、旋转等 -- 改变图像中物体的位置、形状等
频域变换
-- 将图像从灰度空间变换到其它空间
-- 如通过Fourier变换到频率域
• 二阶导数过0点附近的 符号反映了图像边缘附近 的像素在明区还是暗区
• 利用图像的一阶和二阶 导数可以检测图像中的边 缘
35
图像分割结果的后处理
• 分割结果经常以二值图像的形式给出，即前 景目标像素用1表示，而背景像素用0表示
• 对这类二值图像可以通过数学形态学的方法 进行后处理
• 基本形态学操作：膨胀、腐蚀
• 区分颜色的三种基本特性：亮度、色度和饱和度 • 常用的色彩空间：RGB、HSV（HSI）、YUV、
YCbCr
fc(316,254) = (204, 110, 85)
fg(316,254) = 135
10
数字图像像素间关系
• 像素的邻域、邻接关系（4或8邻接）、 像素间路径、连通、距离（欧氏距离、 街区距离D4、棋盘距离D8）
– 特性：灰度、颜色、纹理等 – 目标：对应单个或者多个区域，反映了感兴趣
对象在图像中的位置和范围
32
图像分割方法
• 图像分割的基本策略是利用像素的两个特性
‒ 相似性
‒ 不连续性
• 图像分割的主要方法
基于阈值的分割 直方图阈值分割、类间方差阈值分割
基于边缘的分割
点检测、线检测（Hough变换直线检测）、 边缘检测
-- 可以用于特征提取、压缩编码、提高计算效率
等
12
灰度变换（代数运算）
• 一元加减、乘除运算
– 整体或者按比例改变图像亮度
• 二元加减法运算、二元逻辑运算、取反运算
h(x,y) = g(x,y)*2.5
灰度值超出了灰度范围怎么办？ 线性变换到[0，2L]灰度范围内！
‒
13
几何变换
• 图像的几何变换在空间域上进行运算
–可看成将物体在图像内进行移动、变形 –可改变图像中各物体之间的空间关系
• 代数运算不可以
• 图像的几何变换包括两部分：
–空间变换
• 平移、旋转、缩放、镜像等
–灰度插值
• 最近邻插值、双线性插值等
14
空间域
频域变换
正变换
g(u, v) T f (x, y)
频率域/ 变换域
f (x, y)
f (x, y) T 1g(u, v)
基于DCT编码器
DCT变换 量化器 熵编码器
压缩后的 图像数据
压缩后的 图像数据
表说明
表说明
基于DCT解码器
熵编码器 量化器
IDCT变换
表说明
表说明
还原的图 像数据
JPEG压缩基本步骤：分块;DCT;量化;Z型扫描;行程编码;哈夫曼编码 31
图像分割
• 将图像分成各具特性的区域，并提取出感 兴趣目标的技术和过程
2013-2014秋学期
第十四讲
数字图像处理
总复习
赵启军 qjzhao@
四川大学计算机学院
让我们从一段视频开始今天的总复习……
你觉得哪些图像处理技术在“智慧城市 ”的建设中会发挥重要作用？
2
本课程的内容
预处理
问题
图像获取
低级处理
分割
分析与描述
中级处理
识别
知识库
与
解释
高级处理
数字图像处理系统的基本结构 3
排列 3.每一次从中选择出两个概率为最小的节点相加，形成一
个新的节点，重复这一步骤，直到只有一个节点，构造 一个称为“Huffman树”的二叉树 4.对这个二叉树进行编码，就获得了Huffman编码码字
29
行程编码
• 基本思想：将图像中灰度值相同的相邻像素，用一 个计数值（行程长度）和该灰度值来代替
基于区域的分割 区域生长、区域分裂-合并
基于运动的分割 差图像法 33
Hough变换直线检测
• 直线的数学模型：点线对偶性
y
y
v
0
v
Pn
v
0
Pn
x
x
u
0
Pi
u
0
Pi
0
y
P2 P1
0
y
原y始的P1x一图Pu2条像0 x直空线间v中v0x0
0
v
v
x i
u
y
i
v0
0
u0
参数空间中的一 条直线
v
v
x
i
u
y
• 对于二维图像，可以通过某种扫描方法转化成一维 数据，再进行行程编码
Z型扫描
98
98
98 98
98
98
98 98
98
98
98 98
98
98
98 98
行程编码
计数 取值
16 98
30
图像压缩标准
• 静止图像压缩标准
– JPEG、JPEG2000
• 序列图像（视频）压缩标准
– H.26X、MPEG-X、VAS
累积直方图（即累积分布函数）的18
模板滤波图像增强
• 图像噪声：椒盐噪声、高斯噪声
• 模板卷积和滤波
R k0s0 k1s1 k8s8
Y
Y
s4 s3 s2
y
s5 s0 s1
s6 s7 s8
k4 k3 k2
k5 k0 k1
y
k6 k7 k8
X
0
x
0
R
X x
原图
3x3模板
模板卷积结果
• 平滑滤波、锐化滤波
原图
结构元素
开运算
先腐蚀、后膨胀
闭运算
先膨胀、后腐蚀 36
图像分析
• 图像分析的主要任务是根据分割结果进一步 从图像中获得目标特征的量值
• 图像分析的两个关键问题
–选用什么特征来描述目标？ –如何精确地测量这些特征？
• 图像目标的表达和描述
–表达是直接具体地表示目标 –描述是较抽象地表示目标
电
车牌识别结果
• 图像压缩效率的评价指标包括信息量、熵、平均 码字长度和压缩比等
输入图
编码器
图像编解码系统模型
解码器
信源 编码器
信道 编码器
信道
信道 解码器
信源 解码器
输出图
26
图像压缩方法分类（1）
• 根据解压缩后图像和原始图像是否有偏差进行分类
无损压缩 图像压缩技术