《数字图象处理》2016复习宝典
数字图像处理总复习
模板操作是一种空域卷积操作! 对图像中各点处理一遍,所生成 的图像相当于原图像通过了一个 线性位置不变系统(模板图像)产 生的响应. 为什么操作对 应的是中心点
h(x,y) g (0,0)
周期扩展 其值=0
f(x,y)
29
六,频域增强法
1,低通滤波器 理想圆形低通滤波器(ILPF) 象模糊现象——振铃现象.
18
2D离散FT:
1 F (u , v ) = N2
∑∑
N 1 N 1 x=0 y=0
f ( x , y ) exp [ j 2π ( ux + vy ) / N ]
f ( x, y) =
∑∑
N 1 N 1
u=0 v=0
F (u , v ) e x p [ j 2π (u x + v y ) / N
28
各类模板运算的本质
对g(0,0)而言,是一个1×1的图像和一个3×3的图像做卷积(M,N=3+1-1). 依此类推,模板操作的本质是图像各像素通过h(x,y)的响应的叠加(线性系 统的叠加原理,h(x,y)是一位置不变系统).
1 31 31 g ( x, y ) = f e ( x, y ) * he ( x, y ) = ∑∑ f e (m, n)he ( x m, y n) x = 0,1,2; y = 0,1,2 3 × 3 m =0 n =0
f '(i,j) b'
a' a b f(i,j)
f '(i,j) b' b'
f '(i,j) b'
f '(i,j)
a' a b f(i,j)
a' a b f(i,j)
数字图像处理复习题总结
1 一幅256*256的图像，若灰度级为16，则存储它所需的比特数是（262144bit ）x x㏒=32kb2 当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：AA纹理区域（有许多重复单元的区域）B 灰度平滑区域C 目标边界区域D 灰度渐变区域提示：空间分辨率的减少将会使原来空间位置相邻的像素合并起来3 当改变图像的幅度分辨率时，受影响最大的是图像中的：BDA纹理区域B 灰度平滑区域C 目标边界区域D 灰度渐变区域4 如果将图像中对应直方图中偶数项灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的图像将BCA亮度减小 B 亮度增加 C 对比度减小D对比度增加5 利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。
以下哪项措施不能减小图像的模糊程度CA增加对平滑滤波器输出的阈值处理（仅保留大于阈值的输出）B 采用中值滤波的方法C 采用邻域平均处理D 适当减小平滑滤波器的邻域操作模板提示：平滑滤波器分为线性滤波器与非线性滤波器，处理效果与模板大小以及用模板对像素的处理方式有关。
6 中值滤波器可以ACA消除孤立噪声 B 检测出边缘 C 平滑孤立噪声D 模糊图像细节7 运用下列哪个滤波器的效果与图像进行直方图均衡化的效果类似BDA线性平滑滤波器 B 线性锐化滤波器 C 非线性平滑滤波器D 非线性锐化滤波器8 要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波，不能达到效果的滤波器是CDA中值滤波器 B 邻域平均滤波器 C 高频增强滤波器D 线性锐化滤波器9 设f(x,y)为一幅灰度图像，给定以下4种变换A g(x,y)=|f(x,y)-f(x+1,y)|+|f(x+1,y+1)-f(x,y+1)|B g(x,y)=|f(x,y)-f(x+1,y+1)|+|f(x+1,y)-f(x,y+1)|C g(x,y)=|f∂x+∂∂∂|f|/|y/D g(x,y)=|}f∂∂∂x∂||,//max{|yf上述变换中属于锐化滤波的有：ABCD10 图像退化的原因可以是：ABDA透镜色差 B 噪声叠加 C 光照变化D 场景中目标的快速运动11 噪声：CA只含有高频分量 B 气频率总覆盖整个频谱 C 等宽的频率间隔内有相同的能量D 总有一定的随机性12 设有一幅二值图像，其中黑色的背景上有一条宽为5个像素的白线。
数字图像处理复习材料
图像处理复习材料一、选择填空题1、采样是指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。
2、量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
一般的量化值为整数。
3、采样间隔越大，图像质量越差，图像所占空间越小。
4、数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.5、数字图像的描述（三种图像的颜色数目的比较）二值图像：指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间过渡，故称为2值图像，2值图像的像素值为0、1。
灰度图像：是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
彩色图像：指每个像素的信息由RGB 三原色构成的图像，其中RGB 由不同的灰度级来描述。
彩色图像不能用一个矩阵来描述，一般是用三个矩阵同时描述。
6、图像输出设备：显示器、打印机、投影仪等7、一幅图像对应唯一的灰度直方图，但是多幅图像可以对应同一个直方图。
（直方图与图像之间的关系） 8、直方图均衡化后，图像亮度、对比度发生变化，颜色数目不变。
9、图像平滑使用的是低通滤波器；图像锐化使用的是高通滤波器。
10、图像平滑使用的算子（或模板）：均值滤波器模板、中值滤波器模板。
图像锐化使用的算子（或模板）：Laplacian 算子、Sobel 算子。
11、梯度算子是一阶微分方程，其他（Laplac ian 、Sobel 等）是二阶微分方程。
12、图像压缩算法的好坏的评价（几个等级对应的图像质量） 等级0→差；等级5→好二、填空题：1、假设图像的灰度级概率密度如图所示。
其中p 1 (z )对应于目标， p 2 (z )对应于背景。
如果P 1 = P 2 ，试求分割目标与背景的最佳门限。
解：由图可以看出p 1 (z ) = (z −1)/2，p 2 (z )=1−z /2 将其代入式P 1 = P 2， 有p 1 (z ) = p 2 (z ) ∴2121z z -=-⇒ 23=z解得最优阈值为T = 3/ 2 。
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
数字图像处理复习资料
一、填空题（每空1分，共10分）填空题主要是一些常见知识。
三、论述题（每小题8分，共40分）下面的内容包括简答和论述题的部分1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。
答：设退化图象为g(x,y)，其傅立叶变换为G(u,v),若已知逆滤波器为1/H(u,v)则对G(u,v)作逆滤波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v) （2分）对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]以上就是逆滤波恢复图象的原理。
（2分）若存在噪声，为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。
（0.5分）①在H(u,v)=0时,人为设置1/H(u,v)的值；②使1/H(u,v)具有低同性质。
即H-1(u,v)=1/H(u,v) 当D≤DH-1(u,v)=0 当D>D(0.5分)2.直方图均衡化。
如果对一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理，那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化，处理结果会不会更好？答：1. 直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度图做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度是均匀分布的，即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像，这意味着图像灰度的动态范围得到了增加，从而可提高图像的对比度。
2.处理结果与处理前结果大致相同,没有太大的变化,只是平均值稍有所变。
3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：区别：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；（2分）图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。
（2分）联系：都属于图象增强，改善图象效果。
（1分）4.什么是中值滤波，有何特点？答：中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波是非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。
(完整版)数字图像处理复习题(选择题及相应答案)解析
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。
数字图像处理复习资料
第五章 图像增强
图像增强的技术方法
主要有空域处理法和频域处理法
（1）空域处理法：直接在图像所在的二维空 间进行处理，即直接对每一像元的灰度值进 行处理。 （2）频域处理法：将图像从空间域变换到频 率域对图像进行处理
使低频通过而使高频衰减的滤波器称为“低通滤波器”， 具有相反特性的滤波器称为“高通滤波器”。在图像中， 低频分量主要决定图像在平滑区域中总体灰度级的显示， 即慢变化分量；而高频决定图像细节部分，如边缘和噪声 ，即快变化分量。被低通滤波的图像比原始图像少一些尖 锐的细节部分，因为高频分量已被衰减；同样，被高频滤 波的图像在平滑区域中将减少一些灰度级的变化，并突出 过渡（如边缘）灰度级的细节部分，这样图像将更加锐化
4、如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标 的灰度值分别标注于图中，请问哪一个目标人眼感 觉更亮一些？为什么 。 B目标人眼感觉更亮一些。
两个不同亮度的目标物处于不同亮度的背景中，人 会按对比度感觉目标物的亮度对比，所以 越大， 感觉越暗，因此人感觉B要亮一些，但事实上，目 标A的实际亮度要高于B的实际亮度。
5、什么是灰度直方图,说明一幅灰度图像的 直方图分布与对比度之间的关系 答：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级 像元出现的频率。 直方图的峰值集中在低端，则图象较暗，反 之，图象较亮。直方图的峰值集中在某个区 域，图象对比度小，而图象中物体和背景差 别很大的图象，其直方图具有双峰特性，总 之直方图分布越均匀，图像对比度越好。
00000707070707070707xxyyxy????第三章图像处理基本运算线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述即线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述即sarb线性点运算线性点运算黑线
数字图像处理复习课程
数字图像处理复习课程一、图像处理的基本概念与术语1．数字图像2．数字图像处理3．亮度函数入射分量反射分量4．图像分辨率图像深度灰度级，动态范围5．色彩的基本属性RGB HSI 6．主观颜色安全色7．采样采样定理8．图像信号的量化9．灰度直方图累积直方图连续图像幅度的密度函数，幅度分布函数10.点运算代数运算几何运算11.双线性插值12.线性系统移不变系统线性移不变系统13.单位冲击单位冲击响应14.卷积相关15.图像幅值信息量信息熵16.积分变换17.傅立叶变换对傅立叶振幅谱傅立叶相位谱傅立叶能量谱18.快速傅立叶变换19.图像增强技术图像复原技术20.动态范围灰度级21. 直方图均衡化直方图规定化图像平滑图像锐化22.空域增强（滤波）频域增强（滤波）同态增强（滤波）23.数字压缩图像的均方信噪比24.香农信息保持定理图像冗余度编码效率25.有损压缩无损压缩26.率失真理论27.假色彩与伪色彩28.影像融合29.图像腐蚀、膨胀、闭操作、开操作二．典型图像处理的基本过程及相关硬件设备、主要内容三．数字图像处理的基本运算（点运算、代数运算、几何运算）四．数字图像处理所涉及的主要数学工具1．直方图幅度密度函数概率分布2．卷积3．积分变换（傅立叶变换、DCT等）4. 形态学图像处理五．图像增强的基本方法1．直方图增强（均衡，规定），包括基本原理2．平滑：均值滤波中值滤波低通滤波多图像平均法自适应滤波器3．锐化：微分锐化高通锐化4．同态滤波六．图像退化的数学模型及复原中的主要问题。
运动模糊图像复原方法。
七．图像压缩与编码1．无损编码: Huffman编码算术编码双字长编码行程编码2．有损预测编码3．JPEG利用DCT编码与解码的基本过程。
八．形态学图像处理膨胀、腐蚀、闭操作、开操作、填充、边缘提取九．图像分割点检测与线检测：边缘检测：梯度算子拉普拉斯算子高斯拉普拉斯算子轮廓提取方法门限值分割：全局门限局部门限自适应门限自动确定门槛值的方法彩色图像分割方法（RGB与HSI空间分割）区域生长，区域分裂与合并形态学的边缘提取与分水岭算法十．图像表示链码形状数纹理描述子灰度共生矩阵十一. 实验点评十二.成绩评定规则：考试成绩60%，实验30%,考勤课堂作业：10%。
数字图像处理复习
数字图像处理复习第一章概述1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
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。
2. 数字图像处理的概念。
数字图像处理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，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
精度高、再现性好、通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造P14 图2.1人眼横截面简图2. 亮度的适应和鉴别人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3.光强度与主观亮度曲线。
P15 图2.4光强度与主观亮度的关系曲线4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作 量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
采样间隔、采样孔径6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系量化等级越多，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.7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
设为位于坐标处的一个像素（x+1,y ），（x-1,y ），（x,y+1），（x,y-1） 组成的4邻域，用)(4p N 表示。
（x+1,y+1），（x+1,y-1），（x-1,y+1），（x-1,y-1） 像素集用)p (N D 表示)(4p N 和)p (N D 合起来称为p 的8邻域，用)(8p N 表示。
8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离） p 和q 之间的欧式距离定义为： 22)()(),(t y s x q p D e -+-=p 和q 之间的4D 距离（也叫城市街区距离）定义为： t y s x q p D -+-=),(4p 和q 之间的8D 距离（也叫棋盘距离）定义为： ),max(),(8t y s x q p D --=第三章 图像的基本运算（书后练习3.2，3.9 ） 1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k ，b ）。
数字图像处理复习提纲
A=zeros（12，12）；
b = ~A；
figure, imshow(b);
b(:,4:1:6)=0;
b(:,10:1:12)=0;
figure,imshow(b);
c=b’;
figure,imshow(c);
4 设下面图像的灰度矩阵如下，请用 直方图均衡化方法修正该图像灰度 矩阵。详细写出直方图均衡化的实 现步骤和最后修正后的图像矩阵B， 并画出修正矩阵的直方图。
数字图像处理复习内容概括
第一章 数字图像处理概念与基础
1、图像的定义 2、数字图像处理的定义 3、产生图像的类别 4、数字图像处理的特点与主要方法 5、图像的类型 6、图像简单Matlab处理（读取、显示和存储、抽取、旋转, 提 取、翻转）与应用 7、图像矩阵的基本运算（算术、关系和逻辑） 8、简单函数的M文件编程
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 x8
11、分别用中值滤波、四邻域法、八邻域法、sobel算子和prewitt算子编程实现对具有 10%的‘gaussian’噪声图像（image.tif） 的增强处理。
12、用低通滤波和高通滤波的方法编程实现图像（image.tif） 的增强处理。
13、应用Matlab实现的Huffman编码函数和Huffman译码函数编程实现图像（image.tif)压 缩处理。
4、主要掌握的内容
(1) 灰度变换中的线形、指数、对数增强方法分别具有什么增强特点？
(2)为什么对比度拉伸能够实现图像对比度增强? (3) 什么是图像灰度直方图？图像直方图反映了图像的什么特征？ (4) 直方图均衡化图像处理主要实现思想什么？他的实现过程与matlab实现程序。 (5) 直方图规定化图像处理的主要实现思想什么？掌握处理步骤与matlab实现程序。