数字图像处理-复习

数字图像处理概念: 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。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 数字化坐标值称为取样，数字化幅度值称为量化。 数字图像低级中级高级处理概念：（1）低级图像处理：主要对图象进行各种加工以改善图象的视觉效果、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。特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。 （2）中级图像处理：主要对图像中感兴趣的目标进行检测（或分割）和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。特点：输入是图像，输出是数据。（3）高级图像处理：在中级图像处理的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间相互的联系，并得出对图像内容含义的理解（对象识别）及对原来客观场景的解释（计算机视觉），从而指导和规划行动。特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。 “输入是数据，输出是理解”。 电磁波谱包括哪些？高频到低频有哪些？：电磁辐射可以按照频率分类，从低频率到高频率，包括有无线电波、微波、红外线、可见光、紫外光、X-射线和伽马射线等等。 图像复原（客观）和图像增强（主观）的不同点。复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础，图像增强以怎么构成好的增强效果这种人的主观偏好为基础。 人眼接受光最重要的部分。眼角膜和巩膜外壳，脉络膜，视网膜。视网膜光接收器：锥状体和杆状体。 图像的动态范围概念：灰度值取值范围，把占有灰度级全部有效段的图像称为高效动态范围图像。 四领域：（x,y）像素的水平垂直相邻像素集称为4邻域n4(p)。 八领域：n4p+ndp=n8p 四邻接:如果q在n4p集中，则具有v中数值的俩个像素p和q是4邻接。 八邻接：如果q在n8p集中，则具有v中数值的俩个像素p和q是8邻接。 M邻接：如果q在n4p中，或者q在ndp中且集合n4p并n4q没有v值的像素，则具有v中数值的俩个像素p和q是m邻接。 线性算子基本概念:如果对于任何两个图象f和g及任何两个标量a和b有H(af+bg)=aH(f)+bH(g),则称H为线性算子。 8通路转换4通路： 增强方法:空间域方法和频域方法。 对数函数做图像增强的特点：图像的灰度扩散和压缩 伽马校正概念：用于修正幂次响应现象。 直方图定义：灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。 平滑空间滤波器优缺点：用于模糊处理和减小噪声。 锐化处理主要目的：突出图像中的细节或者增强被模糊的细节。 一阶微分处理通常会产生较宽的边缘，对灰度梯度有较强的响应；二阶微分处理对细节有较大的响应，对灰度级阶梯变化产生双响应。 将低比特设为0值，图像会丢失细节；将高比特设为0，图像会丢失轮廓。 伪彩色图像的基本概念：伪彩色图像处理是根据特定的准则对灰度值附以彩色的处理方式。 全彩色图像处理两大类：一.分别处理每一分量图像，然后合成彩色图像；2.直接处理彩色像素。 数据冗余是数字压缩问题，编码冗余，像素间冗余，心理视觉冗余。像素冗余编码灰度级出现概念不是等可能的； 量化基本概念：由于消除心理视觉冗余会导致一定量信息的丢失，这一过程通常称为量化。 编码器是由一个消除冗余的信源编码器和一个用于增强信源编码器输出的噪声抗扰性的信道编码器组成的。 信源编码器任务：减少或消除输入图像中的三种冗余。 无损压缩：是对文件的数据存储方式进行优化，采用某种算法表示重复的数据信息，文件可以完全还原，不会影响文件内容，对于数码图像而言，也就不会使图像细节有任何损失。 有损压缩：对图像本身的改变，在保存图像时保留了较多的亮度信息，而将色相和色纯度的信息和周围的像素进行合并，合并的比例不同，压缩的比例也不同，由于信息量减少了，所以压缩比可以很高，图像质量也会相应的下降。 编码器四种相对简单操作：子图分解，变换，量化，编码。 视频压缩标准：电视会议标准，多媒体标准。 简述空间分辨率、灰度级分辨率对图像质量的影响。 （1）空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，取样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数。在相同灰度级情况下，空间分辨率赿高图像赿清晰。 （2）灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化。在相同空间分辨率情况下，灰度分辨率赿高图像灰度层次感赿强。 什么叫空间域图像处理、频率域图像处理？各包括哪些处理方法？ 图像空间域是指图像平面自身，空间域图像处理方法是以对图像像素的直接处理为基础的。 空域图像处理包括：（1）基本灰度变换；（2）直方图处理；（3）平滑滤波；（4）锐化滤波。 图像频率域是指图像经傅里叶变换、小波变换及其它正交变换后的频域图像（频谱图），图像频域处理方法是对图像作频域变换再处理，通过频域变换的逆变换而得出新的图像。 图像频域处理包括：（1）平滑频域滤波；（4）锐化频域滤波。 简述频域滤波的基本步骤 （1）（—1）x+y乘以输入图像各像素值； （2）计算图像的DFT，得到F(u,v)； （3）用滤波函数H(u,v) 乘以F(u,v)，得到处理结果G(u,v)； （5）取IDFT变换后结果中的实部； （6）用（—1）x+y乘以IDFT变换后结果的实部，得到处理后的图像。

2．按bmp格式计算一幅128*128、每像素灰度深度为8的灰度图像存储大小。 （1）BMP文件头大小14字节； （2）BMP文件信息头大小40字节； （3）8级灰度调色板大小28*4=1024字节； （4）灰度图像位图数据128*128*8/8字节 总的大小：14+40+1024+128*128*8/8字节

3．简述空间分辨率、灰度级分辨率对图像质量的影响。 （1）空间分辨率是图像中可辨别的最小细节，取样值是决定一幅图像空间分辨率的主要参数。在相同灰度级情况下，空间分辨率赿高图像赿清晰。 （2）灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化。在相同空间分辨率情况下，灰度分辨率赿高图像灰度层次感赿强。

4．什么叫空间域图像处理、频率域图像处理？各包括哪些处理方法？ 图像空间域是指图像平面自身，空间域图像处理方法是以对图像像素的直接处理为基础的。 空域图像处理包括：（1）基本灰度变换；（2）直方图处理；（3）平滑滤波；（4）锐化滤波。 图像频率域是指图像经傅里叶变换、小波变换及其它正交变换后的频域图像（频谱图），图像频域处理方法是对图像作频域变换再处理，通过频域变换的逆变换而得出新的图像。 图像频域处理包括：（1）平滑频域滤波；（4）锐化频域滤波。

5．简述频域滤波的基本步骤 何东健《数字图像处理》（第二版）P152 （1）（—1）x+y乘以输入图像各像素值； （2）计算图像的DFT，得到F(u,v)； （3）用滤波函数H(u,v) 乘以F(u,v)，得到处理结果G(u,v)； （5）取IDFT变换后结果中的实部； （6）用（—1）x+y乘以IDFT变换后结果的实部，得到处理后的图像。 6．计算下图的归一化直方图 5544000066665542777776636655445354320222333221311232122100220132

各灰度级像素个数统计：01238,6,14,9ssss 45676,8,8,5ssss 因此，归一化直方图为：0123

1379,,,8323264pppp

45633115,,,328864pppp

7、对下列图像（灰度级范围为0~3）进行直方图均衡化。

（1）该图像共有4个灰度级：0、1、2、3。 （2）统计各灰度级像素的数目：n0=2, n1=4, n2=24, n3=6。 （3）计算原始图像各灰度级所占的频数： p(0)=2/36, p(1)=4/36, p(2)=24/36, p(3)=6/36。 （4）计算累计分布直方图： c(0)=2/36, c(1)=6/36, c(2)=30/36, c(3)=1。 （5）应用公式 进行灰度变换，得： g0=0, g1=1, g2=3, g3=3。

序号 运算 步骤和结果 1 列出原始灰度级 0 1 2 3 2 统计原始直方图各级灰度 2 4 24 6

1,,1]5.0)()[(minminmaxPigfCggINTgi3 计算原始直方图 1/18 1/9 2/3 1/6 4 计算累计直方图 1/18 1/6 5/6 1 5 累积直方图*3 取整 0 1 3 3 6 确定映射关系 0-0 1-1 2、3-3

7 统计新直方图各灰度级 2 4 30 8 计算新直方图 1/18 1/9 5/6

（6）直方图均衡化后的图像： 0 3 3 1 1 3 3 3 3 3 3 3 1 0 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

8、对下面图像进行3*3的均值滤波。（数值四舍五入；模板中心距离图像边缘不小于1个像素）

（1）3*3均值滤波器为： 1111111

9111



（2）原图像进行（1）中3*3的均值滤波（数值四舍五入）后成为： ３ ４ ５ ４ ２ ２ ４ ３ ３ ４ ４ ４ ３ ３ ４ ５

9．利用拉普拉斯算子对下图进行图像锐化。（采取在原始图像边缘以

外补充零灰度像素点的方式，使得处理后的图像与原图一样大）