数字图像处理知识点总结
数字图像处理基本知识

数字图像处理基本知识1、数字图像: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。
2、数字图像处理包括内容: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部分: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”要经过的步骤有: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、数字图像1600x1200什么意思?灰度一般取值范围0~255,其含义是什么?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。
6、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?采样: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: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。
7、数字化图像的数据量与哪些因素有关?图像分辨率;采样率;采样值。
8、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?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。
从灰度直方图中你可可以获得:- 暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧- 明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧- 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部- 对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀9、什么是点处理?你所学算法中哪些属于点处理?在局部处理中,输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。
数字图像处理_第三版_(冈萨雷斯_整理的知识点)

1.1 图像与图像处理的概念图像(Image):使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。
包括:·各类图片,如普通照片、X光片、遥感图片;·各类光学图像,如电影、电视画面;·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述,如绘画、绘图等。
数字图像:为了能用计算机对图像进行加工,需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化,这种离散化了的图像是数字图像。
图像中每个基本单元叫做图像的元素,简称像素(Pixel)。
数字图像处理(Digital Image Processing):是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像,从而产生一种新的效果,并把加工处理后的图像重新输出,这个过程称为数字图像处理。
也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing)。
1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的,即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。
在这些信息中,视觉信息占70%。
·视觉信息的特点是信息量大,传播速度快,作用距离远,有心理和生理作用,加上大脑的思维和联想,具有很强的判断能力。
·人的视觉十分完善,人眼灵敏度高,鉴别能力强,不仅可以辨别景物,还能辨别人的情绪。
2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。
如:γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。
利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像,可对非人类习惯的那些图像源进行加工。
3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天,许多技术已日益趋于成熟,应用也越来越广泛。
它渗透到许多领域,如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。
1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit(单色图像)来表示,一般采用8bit(彩色图像),高精度的可用12bit 或16bit。
(完整版)数字图像处理知识点总结

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)×r(x,y),照度分量0<i(x,y)<∞,反射分量0<r(x,y)<1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
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。
8.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。
采样方式:有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.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)。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响: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,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响: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;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。
但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化。
14.数字化器组成:1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
数字图像处理-知识点总结

图像分类:根据图像空间坐标和幅度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像。
模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像,而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字(一般是整数)表示的图像。
图像的数学表示:一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度(intensity),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合,其普遍数学表达式为:I = f (x,y,z,λ,t) 式中(x,y,z)是空间坐标,λ是波长,t是时间,I是光点(x,y,z)的强度(幅度)。
上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。
图像的特点:1.空间有界:人的视野有限,一幅图像的大小也有限。
2.幅度(强度)有限:即对于所有的x,y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。
图像三大类:在每一种情况下,图像的表示可省略掉一维,即1.静止图像:I = f(x,y,z, λ)2.灰度图像:I = f(x,y,z,t )3.平面图像:I = f(x,y,λ,t)而对于平面上的静止灰度图像,其数学表达式可简化为:I = f(x,y)数字图像处理的基本步骤:1.图像信息的获取:采用图像扫描仪等将图像数字化。
2.图像信息的存储:对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。
3.图像信息的处理:即数字图像处理,它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。
4.图像信息的传输:要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题,一方面要改善传输信道,提高传输速率,另外要对传输的图像信息进行压缩编码,以减少描述图像信息的数据量。
5.图像信息的输出和显示:用可视的方法进行输出和显示。
数字图像处理系统五大模块:数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。
1.图像输入模块:图像输入也称图像采集或图像数字化,它是利用图像采集设备(如数码照相机、数码摄像机等)来获取数字图像,或通过数字化设备(如图像扫描仪)将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
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。
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。
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。
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定小于任何其他排列形式.
矢量量化原理
第7章
矢量量化的编码就是根据一定的失真测度 在码书搜索出与输入矢量失真最小的码字的索引。
用Canny算子进行边缘检测的主要步骤
① 用高斯滤波器平滑图像 第9章
② 计算滤波后图像梯度的幅值和方向
③ 对梯度幅值应用非极大值抑制,其过程为找处图像梯度中的局 部极大值点,把其它非局部极大值点置零以得到得到细化的边 缘 ④ 用双阈值算法检测和连接边缘,使用两个阈值T1和T2(T1>T2), T1用来找到每条线段,T2用来在这些线段的两个方向上延伸寻 找边缘的断裂处,并连接这些边缘。
背景差分法 如何利用多幅运动图像构造一个 第9章 基准图像
• 找出多幅对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分为基准图像,可通过检测图像序列相邻两帧之间的变 化,保留对应像素点灰度值变化在一定阈值范围内的部 分,再与下一帧的图像对比,重复上述过程,最终取得 基准图像。
• I=imread(‘原图像名.tif’); % 读入原图像,tif格式 • whos I • imshow(I) % 显示图像I的基本信息 % 显示图像
自动阈值 迭代式阈值选择算法的基本思想
第9章
• 开始时选择一个阈值作为初始估计值,然后按某种策略 不断地改进这一估计值,直到满足给定的准则为止。在 迭代过程中,关键之处在于选择什么样的阈值改进策略, 好的阈值的改进策略应该具备两个特征,一是能够快速 收敛,二是在每一个迭代过程中,新产生阈值优于上一 次的阈值。
• title(‘原图像’);
• %对原图像进行屏幕控制;显示直方图均衡化后 的图像 • figure;imshow(J); • %给直方图均衡化后的图像加标题名 • title(‘直方图均衡化后的图像’) ;
figure; subplot(1,2,1) ; imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64 级灰度 title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图 加标题名 subplot(1,2,2); %作第2幅子图 imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图 显示为64级灰度 title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图 像直方图加标题名
一维快速傅变换FFT的基本思想
第3章
• FFT即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离 散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法 进行改进获得的。它利用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,从而减少运算量。
图像增强的目的是什么?
第2章
• 1)采样和量化 • 2)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,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量 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,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小。
•数字图像处理备考总结
第一章
数字图像处理: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。 一般来讲,对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三 个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、 抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特 征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程 是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面, 如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、 形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
第2章
向量量化的主要特点
• 1、压缩能力强。由于码书长度J一般远小于总的输入信号样本数, 适当选取码书长度和码字维数,可获得很大的压缩比。 • 2、码书控制着量化失真量的太小。向量量化中码书的码字越多, 失真就越小。只要适当选取码字数量,就能将失真量控制在容许 的范围内。因此,码书设计是向量量化的关键环节之一。 • 3、计算量大。向量量化每输入一个向量f,都要和j个码字逐一比 较,搜索出最接近的yi,所以工作量很大。因此,寻求一种合适 的快速码书搜索算法是实现向量量化的第二个关键。 • 4、向量量化是定长码,容易处理.
• I=imread(‘picname.jpg’);%读入灰度图片 • Imshow(I);%显示读入图片 • figure,imhist(I);%显示图片直方图
第4章
下面给出直方图均衡化增强图像对比度的 MATLAB程序len.jpg); • J=histeq(I); 理 • imshow(I); % 读入原图像 %对原图像进行直方图均衡化处 %显示原图像 %给原图像加标题名
4/8连接的特点
• V是用于定义连接性的灰度值集合
第2章
• 4连接:2个像素p和r在V中取值,且r在N4(p)中,则它们为4连接;
• 8连接:2个像素p和r在V中取值,且r在N8(p)中,则它们为8连接;
• m连接(混合连接):2个像素p和r在V中取值,且满足下列条件之一,则它们为m连接:r在N4(p)中 ; r在ND(p)中且N4(p)∩N4(r)是空集,该集合是由p和r的在V中取值的4近邻像素组成。
下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序 (%后面的语句属于标记语句,编程时可不用 输入)
• imfinfo(‘原图像名.tif’) % 显示图像‘原图像名.tif’的详细信息 • imwrite(I,'filename.jpg','quality',q); % 这种格式只用于jpg格式,压缩存储图像,q是0-100之间 的整数 • imwrite(I,'filename.bmp'); % 以位图(BMP)的格式存储图像 • % 显示多幅图像,其中n为图形窗口的号数 • figure(n), imshow('filename'); • gg=im2bw('filename'); • figure, imshow(gg) % 将图像转为二值图像 % 显示二值图像
第2章
简述图像几何变换与图像变换的区别
• 答: ①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平 移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。 • ②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。比如傅里叶变换、小波变换 等。
第2章
当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找 到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种 现象的视觉原理
第4章
答:图像增强目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图 像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将 原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩 大图像中不同物体特征之间的差别抑制不感兴趣的特征, 使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效 果,满足某些特殊分析的需要
设计显示数字图像直方图的程序
设计语句,实现一幅图像的傅里叶变换
• %对直方图均衡化后图像进行屏幕控制;作一幅 子图,并排两幅图的第1幅
直方图修正有哪两种方法?二者有何主要区别 与联系?
第4章 • 直方图均衡化和直方图规定化。
• 区别:直方图均衡化是将原图像通过某种变换,得到一幅灰度直 方图为均匀分布的新图像的方法。 • 直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方 图而对图像作修正的增强方法。 • 联系:若对原始图像和通过直方图规定化修正的像都作了均衡化 处理,则二者均衡化都为均匀分布的密度函数。
直方图均衡化的基本思想
第4章
• 把原始图像不均衡的直方图变换为均匀分布的形式,这 样就增加了灰度值的动态范围,从而达到增强图像整体 对比的效果。
图像间运算的作用
• 图像加法主要用于图像平均以减少噪声。 • 图像减法用来去除固定的背景信息。
第4章
• 图像乘法(或除法)的主要用途是校正由于照明或传感器的非均 匀性造成的图像灰度阴影。
• 与操作和或操作通常用做模板,从一幅图像中提取子图像,更加 突出子图像的内容。 • 非操作是对像素值的每一位求反。
中值滤波器的滤波原理及对椒盐噪声的滤波效 第4章 果如何?
• 答: 中值滤波器的滤波原理是:在图像上,对待处理的像素给定 一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。取模板中排在中间 位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值,就可以达到滤除噪 声的目的。 • 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好。
退化模型
第5章
• 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) • 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。
退化函数估计
图像观察估计法
第5章
试验估计法
模型估计法
图像准配复原
第5章
原始图像
几何失真图像
复原图像
图像编码基本原理、图像冗余
第7章
变长最佳编码定理
第7章
在变长编码中,对出现概率大的信息符号赋予短码字,而对于
出现概率小的信息符号赋予长码字。如果码字长度严格按照所
对应符号出现概率大小逆序排列,则编码结果平均码字长度一
• 答:人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作, 它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。即所谓 的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴 别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场 时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要适 应一段时间,亮度适应级才能被改变。