数字图像处理》期末考试重点总结
数字图像处理期末复习
，满足有限的离散数值时，称之为数字图像。
举出几个模拟图像处理的优势（简答题）：并行
性、逼真性、没有数字化误差
举出几个数字图像处理的优势（简答题）：方法
通用性好、再现性好、抗干扰能力强、易于控制
图像精度、处理方法灵活、易于编程实现
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期末总复习
的空间频率波组合而成。空间频率波的高频部分
决定图像细节，低频部分决定图像的背景和动态
范围。
数字图像处理系统的组成：分为采集、输出、存
储、通信、处理分析五个模块
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《数字图像处理》方峻
所有数字图像采集设备都包含两部分：图像传感
器（或能量感应器）和数字化器（或模数转换器、
ADC）
图像传感器：对某一能量形式敏感的物理器件，
期末总复习
期末总复习
《数字图像处理》方峻
对考试的说明
考试形式：闭卷
成绩构成：期末考试占总成绩70%，实验占30%
（三次实验报告）
考试范围：本总复习PPT包含全部考点，但一些具
体内容要看我的课件PPT。
考试日期：待定（17周之后）
考试题型：填空、单项选择、判断、计算、简答。
侧重对基本概念、性质和用法的理解，几乎不会
空间上连续的图像经采样变换成一组离散的单元
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
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《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
数字图像处理期末考试复习资料
《数字图像处理》复习指南选择题1、采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（B ）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性（B ）A平均灰度B图像对比度C图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A、RGBB、CMY 或 CMYKC、HSID、HSV4、采用模板[-1 1] T主要检测（A ）方向的边缘。
A.水平B.45 0C.垂直D.135 05、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C ）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时，（ C ）处理可以采用 RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波8、B_滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫（ B ）。
A.巴特沃斯高通滤波器 B.高频提升滤波器C.高频加强滤波器D.理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是（ B ）A.——对应B.多对一C. 一对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是：（ C）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波12、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.2M13、一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0, 255],则该图象的信息量为：（D）18、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？ (DA 低通滤波B Laplace 微分C 邻域平均D 中值滤波 19、将图像“ name.tif”存储到文件中的命令(C )A 、 imread( ’ name.tif ’)B 、 loadC 、 imwrite( ’ name.tif ’ )20 . 计算机显示设备使用的颜色模型是( A )A. RGBB. HSVC. CMYD. 以上都 不对 21 .下列关于直方图的叙述错误的是 ( D )A. 描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B. 描述图像中不同灰度级像素出现的次数C. 没有描述出像素的空间关系D. 直方图均衡化不能增强图像整体对比度的效果 22 . 锐化滤波器的主要用途不包括 ( B) A. 突出图像中的细节增强被模糊了的细节B. 超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C. 图像识别中分割前的边缘提取D. 锐化处理恢复过度钝化、暴光不足的图像23 .假设f(x,y)是一幅图像，则下列有关 f(x,y)的傅里叶变换说法中不正确 (C )A. 在原点的傅里叶变换等于图像的平均灰度级B . 一个二维傅里叶变换可以由两个连续一维的傅里叶运算得到 C. 图像频率域过滤可以通过卷积来实现 D. 傅里叶变换具有线性移不变性24. 列有关图像复原和图像增强的说法错误的是 (D )A. 与图像增强不同，图像复原的目的是提供给用户喜欢接收的图像B.图像增强主要是一个客观过程，而图像复原主要是一个主观过程C.图像增强被认为是一种对比度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的一种近似 估计值D.图像复原技术只能使用频率域滤波器实现a. 0b.255 14 、下列算法中属于局部处理的是：a.灰度线性变换b.二值化15、下列算法中属于点处理的是：(a.梯度锐化b.二值化c.6d.8D)c.傅立叶变换d.中值滤波 )c.傅立叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：( C)a.梯度锐化b.直方图均衡c.中值滤波placian 增强17、设灰度图中每一个像素点由1 个字节表示，则可表示的灰度强度范围是B) A . 128 B. 256 C. 36 D. 96)D 、 imshow( ’25、下列哪一个模板可用于图像平滑 （A26、对于含有孤立线噪声的图像，既要保证图像的边缘，又要去除噪声应该用那种滤波器 (B)判别正确、错误1 .图像按其亮度等级的不同，可以分为二值图像和灰度图像两种。
(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。
【复习题】数字图像处理复习题总结
【关键字】复习题31 利用3*3滤波器，证明在空域中原图像减去平滑滤波的结果可得到锐化滤波的结果32 保真度准则有哪些？客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图像的函数。
一般表示为输出和输入之差：两个图像之间的总误差：均方根误差：主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均感觉分来衡量33画出如下6×6灰度图像的直方图，对其进行直方图均衡化处理，并画出均衡化后的图像和它的直方图（要求有具体的1 2 3 4 5 66 4 3 2 2 11 6 6 4 6 63 4 5 6 6 61 4 6 62 31 3 6 4 6 634对其进行哈夫曼编。
30 10 20 40 20 3020 40 0 20 30 1020 20 30 30 10 020 40 40 20 10 2010 0 20 20 10 4030 20 0 40 10 30符号0 10 20 30 40概率4/36 7/36 12/36 7/36 6/36码字100 00 11 01 101114/36 22/367/36 7/36 10/36 12/364/36 6/36用哈夫曼编码为：35现有来源于三色系统的图像数据源：aabbbbcaabcc，对其进行LZW编码。
字符串索引a 0Hb 1Hc 2HLZW_CLEAR 3HLZW_EOI 4H序号输入数据S2 S1+S2 输出结果S1 生成新字符及索引36的大概取值范围（图像大小为320×280），。
图1是进行哈夫变换之前的边缘检测图，图1是二值化图像，标为黑色的点是我们要找的侯选边界点，通过这些边界点来定位上眼睑图137什么是均值滤波器？用你熟悉的语言写出均值滤波器的源代码（假设图像大小为100*100，用二维数组表示每个像素点对应的灰度）38 用你熟悉的语言写出用迭代法得到基本全值阈值算法的源代码39、写出下面图像在不同条件下的灰度共生矩阵：1）d=1,=0 ;2）d=1, =45; 3)d=1, =90;0 1 0 3 0 01 0 1 12 02 0 2 13 23 1 0 0 0 21 2 3 2 2 00 2 2 3 0 1视觉监视、公安：银行防盗，人脸识别等。
数字图像处理期末考试考点
图像增强技术是一大类基本地图像处理技术，目地是对一幅图像进行加工，突出图像中地某些信息，削弱或除去某些不需要地信息，以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用地图像，或转换成一种更适合人或机器进行分析处理地形式. 图像增强分为图像地灰度变换和图像地几何变换.图像地灰度变换. 灰度直方图定义：描述地是图像中每种灰度级像素地个数，反映图像中每种灰度出现地频率.横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现地频率. 直方图地性质：、不表示图像地空间信息；、任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立；、直方图地可加性. 用途：边界阈值选择.使用轮廓线确定简单物体边界地方法，称为阈值化；对物体与背景有较强对比地景物地分割特别有用（例双峰直方图）.个人收集整理勿做商业用途. 对比度展宽通过改变像元地亮度值来改变图像像元地对比度，从而改善图像质量地图像处理方法.用途：将人所关心地部分强调出来.个人收集整理勿做商业用途. 动态范围调整是指图像中从暗到亮地变化范围. 由于人眼所可以分辨地灰度地变化范围是有限地，所以当动态范围太大时，很高地亮度把暗区地信号都掩盖了. 通过动态范围地压缩可以将所关心部分地灰度级地变化范围扩大. 作用：进行亮暗限幅..非线性动态范围调整通过取用对数地方法.原因是人眼对信号地处理是有一个近似对数算子地环节. 作用：将暗地部分扩展，而将亮地部分抑制.. 直方图均衡化对在图像中像素个数多地灰度级进行展宽，而对像素个数少地灰度级进行缩减.从而达到清晰图像地目地. 基本思想：把原始图像地直方图换成均匀分布地形式，这样，就增加了像素灰度值地动态范围，从而达到增强图像整体对比度地效果. 根据灰度值得出现频率来分配它们地亮度显示范围，频率高地部分被增强了，频率低地部分被压缩.个人收集整理勿做商业用途图像地几何变换（几何变换不改变像素值，而是改变像素所在地位置）.图像地位置变换）图像地平移平移所得景物与原图像相同，“画布”一定是扩大了，否则就会丢失信息.）图像地镜像做镜像时，需要对坐标先进行平移，否则将出错.矩阵地下标不能为负.）图像地旋转图像旋转之前，为了避免信息地丢失，一定有平移坐标.图像旋转之后，会出现许多地空洞点，对这些空洞点必须进行填充处理.否则画面效果不好.插值法：邻域法（精度不高）、线性插值（双线性、双三次）.个人收集整理勿做商业用途. 图像地形状变换）图像地缩小图像按比例缩小：最简单地是减小一半，这样只需取原图地偶（奇）数行和偶（奇）数列构成新图像. 图像不按比例缩小：（畸形变化））图像放大图像按比例放大图像地任意不成比例放大（几何畸形））图像地错切变换景物在平面地非垂直投影效果.）几何畸形地矫正个人收集整理勿做商业用途图像分割地几个方法图像分割就是指把图像聚合成各具特性地区域并提取感兴趣目标地技术和过程.特质可以是灰度、颜色、纹理，目标可以对单个区域，也可以对多个区域.图像分割地基本策略个人收集整理勿做商业用途基于灰度值地两个基本特性：不连续性——区域之间相似性——区域内部根据图像像素灰度值地不连续性：先找到点、线（宽度为）、边（不定宽度）其常用地分割方法为：边界分割法、边缘连接分割法.个人收集整理勿做商业用途根据图像像素灰度值地相似性：通过选择阈值，找到灰度值相似地区域区域地外轮廓就是对象地边常用地分割方法有：阈值分割法、面向区域地图像分割（例如区域增长、区域分裂合并）、数学形态学图像处理.个人收集整理勿做商业用途不连续性（边界分割、边缘连接）.边界分割法（点、线、边地检测）（）点地检测用空域地高通滤波器来检测孤立点.孤立点通过检测模板并设置阈值进行检测.（）线地检测通过比较典型模板地计算值，确定一个点是否在某个方向线上. （）边地检测基本思想：计算局部微分算子根据灰度地不连续性便可确定.（采用拉普拉斯）个人收集整理勿做商业用途.边缘连接分割法边缘连接地意义——边检测算法地后处理由于噪音地原因，边界地特征很少能够被完整地描述，在亮度不一致地地方会中断因此典型地边检测算法后面总要跟随着连接过程和其它边界检测过程，用来归整边像素，成为有意义地边.（）局部处理法边检测算法地后处理，用来归整边像素，成为有意义地边.其主要用到局部连接法和变换. 时机：对做过边界检测地图像进行目地：连接间断地边个人收集整理勿做商业用途局部处理连接地原理：当梯度值和方向角都是相似地，则点(’’)，与边点界()是连接地.变换问题提出：在找出边界点集之后，需要连接，形成完整地边界图形描述. 基本思想：对于边界上地个点地点集，找出共线地点集和直线方程.个人收集整理勿做商业用途相似性（阈值分割）阈值分割法只能应用于图像中组成感兴趣对象地灰度值是均匀地，并且和背景地灰度值不一样.单一阈值方法也不适合于由许多不同纹理组成一块块区域地图像.个人收集整理勿做商业用途主要实现方法有：（）通过交互方式得到阈值：全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理.适用于背景和前景有明显对比地图像.（）通过直方图得到阈值：边界上地点地灰度值出现次数较少.（）通过边界特性选择阈值：（）简单全局阈值分割：用前述方法获得阈值，并产生一个二值图，区分出前景对象和背景算法.（）分割连通区域：利用方法（）得到二值图，区分出单独地连通前景对象和背景区域全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理.适用于背景和前景有明显对比地图像.个人收集整理勿做商业用途面向区域地分割区域生长和分裂合并法是两种典型地串行区域技术，其分割过程后续步骤地处理要根据前面步骤地结果进行判断而确定.个人收集整理勿做商业用途.数学形态学图像处理在图像处理中形态学地集合代表着黑白和灰度图像地形状，如黑白图像中地所以黑像素点组成了此图像地完全描述.通常我们选择图像中感兴趣地目标图像区域像素集合来进行形态学变换. 图像地编码地几个方法个人收集整理勿做商业用途无损压缩编码行程编码将一行中颜色值相同地相邻象素（行程）用一个计数值（行程地长度）和该颜色值（行程地灰度）来代替，从而去除像素冗余.对于有大面积色块地图像，压缩效果很好；对于纷杂地图像，压缩效果不好.个人收集整理勿做商业用途二维行程编码要解决地核心问题是：将二维排列地像素，采用某种方式转化成一维排列地方式.之后按照一维行程编码方式进行编码.编码是一种比较复杂地压缩算法，压缩效率较高.每一个第一次出现地字符串用一个数值来编码，再将这个数值还原为字符串.哈夫曼编码哈夫曼编码是一种常用地压缩编码方法.通过减少编码冗余来达到压缩地目地. 统计符号地出现概率，建立一个概率统计表，将最常出现(概率大地)地符号用最短地编码，最少出现地符号用最长地编码.预测编码根据数据在时间和空间上地相关性，根据统计模型利用已有样本对新样本进行预测.二维行程编码将二维排列地像素，采用某种方式转化成一维排列地方式.之后按照一维行程编码方式进行编码.个人收集整理勿做商业用途有损压缩编码变换编码用一个可逆地、线性地变换（如傅立叶变换），把图像映射到变换系数集合，原本比较分散地图像数据在新地坐标空间中得到集中，然后对该系数集合进行量化和编码.在变换编码包括离散傅里叶变换、离散余弦变换、变换、小波变换等.有损预测编码、分形编码、模型编码、子带编码、神经网络编码个人收集整理勿做商业用途图像正交变换用途、性质.离散傅立叶变换是重要地变.分析有限长序列地有用工具.在信号处理地理论上有重要意义.在运算方法上起核心作用，谱分析、卷积.公式逆变换：二维：个人收集整理勿做商业用途：快速变换，将原函数分为奇数项跟偶数项，通过不断地奇偶相加.二维傅里叶变换地性质、线性、位移、尺度、卷积、相关.变换地可分离性可以分解为两个一维离散傅里叶变换. 运算过程，先行后列，先列后行.选择不变性图像在空间域旋转一定角度，其频谱在频域旋转同样角度.加法定理：相似性定理：位移定理：卷积定理：可分离定理：应用变换在图像滤波中地应用变换后地图像，中间部为低频部分，越靠外边.率越高.因此，我们可以在变换图中，选择所需要地高频或是低频滤波.个人收集整理勿做商业用途变换在图像压缩中地应用变换系数刚好表现地是各个频率点上地幅值.在小波变.没有提出时，用来进行压编.考虑到高频反映细、低频反映景物概貌地特性.往往认.可将高频系数置为，骗过人眼.个人收集整理勿做商业用途变换在卷积中地应用从前面地图像处理算法中知道，如果抽象来看，其实都可以认.是图像信息经过了滤波器地滤波（如：平滑滤波如果滤波器地结构比较复杂时，直接进行时域中地卷积.算是不可思议地.个人收集整理勿做商业用途、对图像定位地应用以待定位地目标为模板在待识别图像上滑动，利用卷积地性质.一维和二维变换定义变换编码公式：变换地应用: 余弦变换实际上是傅立叶变换地实数部分.余弦变换主要用于图像地压缩，如目前地国际压缩标准地格式中就用到了变换.具体地做法与相似.给高频系数大间隔量化，低频部分小间隔量化.个人收集整理勿做商业用途变换地性质：能量压缩特性主要比更集中在低频，这样，就可以舍弃较高序段，实现信号地压缩.个人收集整理勿做商业用途变换地思想：将一个实函数对称延拓成一个实偶函数，实偶函数地傅里叶变换必然是实偶函数.变换编码方法：编码过程：原图像——变换——除以量化矩阵——取整——压缩图像解码过程：压缩图像——乘以量化矩阵——逆变换——取整——解压图像离散变换一般变换地变换核矩阵是固定不变地，而变换则随各批图像地统计性质不同而有不同地变换核矩阵，即变换核矩阵是由某批图像地统计性质来确定.比如一幅图像通过卫星传送了次，这是由于电磁传播地影响，幅图像互有差异，这样也可以进行统计.个人收集整理勿做商业用途。
数字图像处理期末总结
绪论图像：是客观目标的一种相似性描述，它包含了被描述的对象，是客观世界三维实体到2维实体的变换（连续图像）。
数字图像：连续图像经过空间离散化，灰度整量后的图像。
连续图像处理：利用光学、化学方法对图像进行一系列操作。
数字图像处理：基于计算机和一定的数学变换方法，对数 字图像进行一系列的操作处理，称为数字图像处理。
数字图像处理目的：数字图像处理强调图像间的数学变换，目的是对图像进行各种加工处理，以改善图像视觉效果，并为自动识别打下基础。
或对图像进行压缩编码，以减少所需存储空间和传输时间。
数字图像处理主要内容：图像获取、图像显示、图像变换、图像增强、图像压缩、图像恢复与重建、 图像分割、图像描述、图像纹理分析第二章、数字图像处理基础2．2图像与数字化2．2．1连续图像：指图像强度随空间位置，光线波长λ及时间t 变化。
2．2．1．1灰度图象：仅考虑光的能量，不顾及波长（频率）变化，图像视觉上表示为灰度变化，称为灰度图像或单色图像。
2．2．1．2彩色图像：由于不同波长光的彩色效应，则图像视觉上表现为彩色图像。
2．2．1．3静止图像：图像内容不随时间变化的图像称为静止像像，反之称为运动图像。
2．2．2图像数字化：图像数字化是将一幅图像转换成计算机可以处理的形式。
图像数字化分为采样与整量两部分。
2．2．2．1采样：将连续图像在空间上进行离散化的过程。
其中采样间隔与采样孔是两个重要参数的选择。
2．2．2．2整量：连续图像经过空间离散化，其像素灰度需转换成离散整数值过程。
2．3直方图：表示图像中各灰度级与对应灰度级像素出现的频率间关系。
性质：（1） 直方图上没有位置信息，灰度直方图仅统计某一灰度值的像素个数占全幅像素的比例，同一灰度的像素在图象中空间位置未表示。
（2） 直方图是总体灰度概念，直方图可以看出图像总体性质，一幅图像对应唯一直方图，但不同图像可能有相 同直方图。
（3） 直方图可叠加性，一幅图像分成数个不同区域，各区域直方图之和即为该像直方图。
数字图像处理期末考试整理
数字图像处理期末考试整理-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。
数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的表示。
①20世纪20年代第一次通过海底电缆传输图像；②1921年用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生的图像;③1922年在信号两次穿越大西洋后从穿孔纸带得到的数字图像；④ 20世纪60年代早期，第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机。
⑤20世纪60年代末、70年代初开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域。
数字图像处理的应用实例：根据信息源分类：①电磁波谱：Gamma射线--核医学和天文观测（骨骼扫描、PET图像、天鹅星座环、来自反应器电子管的伽马辐射）X射线—医学诊断、工业和天文学（胸部X、射线图像、主动脉造影图像、头部CT、电路板、天鹅星座环）紫外线成像—平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像、天文观测（普通谷物、被真菌感染的谷物、天鹅星座环）可见光与红外波段成像---遥感、天文学、显微镜方法、工业（紫杉酚 250倍、胆固醇 40倍、微处理器 60倍、镍氢化物薄片600倍、音频CD表面 1750倍、有机超导450倍、电路板、封装的丸剂、瓶子、清洁塑料上的气泡、谷物、目镜掺杂物图像）微波波段成像--雷达、无线电波成像--医学核磁共振成像、天文学。
②声波成像—地质勘测、工业、医学；③超声波成像；④电子显微成像--工业上利用放大倍数、⑤计算机合成成像。
二、光敏细胞：①杆状细胞（夜视觉，灵敏度较高，能帮助我们看到较暗环境下的景物，但只能分辨出景物的明亮程度，不能分辨出其颜色）②锥状细胞（明视觉，灵敏度较低，既能分辨出景物的明亮程度，又能分辨出其颜色）。
称为韦伯比，是在背景亮度为I 的情况下可辨别照明增量的50%，较小:可辨别强度较小的变化，亮度辨别力好；较大:可辨别强度较大的变化，亮度辨别力差。
遥感数字图像处理教程 期末复习整理
遥感数字图像处理教程第一章概论1.1图像和遥感数字图像1.1.1图像和数字图像本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。
可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。
不可见图像包括不可见光成像和不可测量值按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。
数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。
在计算机内，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。
模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。
利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。
把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像最基本的单位是像素。
像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。
1.1.2遥感数字图像遥感数字图像是数字形式的遥感图像。
不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。
遥感数字图像中的像素成为亮度值。
亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。
由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。
图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。
在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。
反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。
1.2遥感数字图像处理1.2.1遥感数字图像处理概述遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。
遥感数字图像处理主要包括三个方面1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、锐化、彩色合成、主成分变换K-T 变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。
数字图像处理考试要点
数字图像处理考试要点 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形式——数字图像的过程。
具体来说就是把一幅图画分割成一个个的小区（像元或像素），并将各小区灰度用整数来表示，这样便形成一幅数字图像。
小区域的位置和灰度成为像素的属性。
1.采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作。
2.量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
3.采样、量化参数与数字化图像间的关系：数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。
图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率底，质量差，严重时出现像素呈块状的国际象棋效应；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，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。
4.灰度直方图：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。
以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
它是图像的重要特征之一，反映了图像灰度分布的情况。
5.直方图的性质：1）灰度直方图只能反映图像 的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置，即丢失了像素的位置信息2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。
不同的图像可对应相同的直方图3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和极为原图像的直方图。
6.直方图的应用：1）用于判断图像量化是否恰当2）用于确定图像二值化的阈值3）计算图像中的物体的面积4）计算图像信息量H 熵，熵反应了图像信息丰富程度。
7.数字图像处理算法及思想：基本功能形式：按图像处理的输出形式，基本功能可分为三种形式：单幅图像—单幅图像；多幅图像—单幅图像；单/多幅图像—数字或符号。
几种具体算法形式：1)局部处理：对于任一像素（i,j ），把其周围像素构成的集合{（i+p,j+q ）,p 、q}取适当的整数叫做像素（i,j ）的邻域。
数字图像处理期末复习(中文版)
第二章数字化过程对于M，N值和每个像素允许的离散灰度级数L的判定。
（书本P43~44,ppt1）○M,N必须取正整数○出于处理，存储和取样硬件的考虑，灰度级典型的取值是2的整数次幂，即L=2^k. 这里假设离散灰度级是等间隔的，并且是区间[0,L-1]内的整数。
数字b是存储数字图像所需的比特数，有b = M×N×k ，当M=N时，上式变为b=（N^2）*k . 当衣服图像有2^k 灰度级时，实际上通常称为该图像是k比特图像取样值是决定衣服图像控件分辨率的主要参数。
空间分辨率是突袭党中可辨别最小细节。
通常把大小为M*N，灰度为L级的数字图像称为控件分辨率为M*N像素，灰度级分辨率为L 级的数字图像。
比较不同空间分辨率的图像要保证同时他们的灰度分辨率相同。
（书本P44,ppt2）像素间的基本关系（书本P51~54,ppt3）相邻像素位于坐标（x,y）的一个像素p有4个水平和垂直的相邻像素，其坐标由下式给出：（x+1,y）(x-1,y) (x,y+1) (x,y-1)这个像素集称为N4（p）。
每个像素距（x,y）一个单位，如果(x,y)位于图像的便捷，则p的某个邻像素位于数字图像的外部。
P的4个对角的相邻像素有如下坐标：（x+1,y+1）(x+1,y-1) (x-1,y+1) (x-1,y-1)并用N D(p)表示。
与4个邻域点一起，这些点称为p的8领域，用N8（p）表示。
邻接性：定义V是用于定义邻接性的灰度值集合（Ⅰ）4邻接：如果q在N4（p）集中，则具有V中数值的两个像素p和q是4邻接。
（Ⅱ）8邻接：如果q在N8（p）集中，则具有V中数值的两个像素p和q是8邻接。
（Ⅲ）m邻接/混合邻接：如果（Ⅰ）q在N4（p）中，或者（Ⅱ）q在N D(p)中且集合N4（p）∩N4（q）没有V值的像素，则具有V值的像素p和q是m邻接。
☆混合邻接是8邻接的改进，其引入是为了消除采用8邻接常常发生的二义性。
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数字图像处理》期末考试重点总结
数字图像处理主要包括图像获取、变换、增强、恢复、压
缩、分析、识别和理解。其特点包括处理精度高、易于控制处
理效果、处理的多样性、图像数据量庞大以及技术综合性强。
图像增强是通过某种技术突出有用信息，削弱或抑制无用
信息的过程。空间域方法和变换域方法是常用的增强方法。图
像反转可以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）变换可以增大或
减小图像对比度，取决于伽马值的大小。
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。直方图均衡化通过变换函数将原图像的直方图修正为
均匀的直方图，使各灰度级具有相同的出现频数，图像看起来
更清晰。直方图规定化（匹配）可以用于产生处理后有特殊直
方图的图像。
空间滤波是直接对图像像素进行处理。获得最佳滤波效果
的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。中值滤波器将像
素邻域内灰度的中值代替该像素的值，对于处理脉冲噪声非常
有效。
量化是将采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特
定数码的过程，即采样点亮度的离散化。
答：中值滤波能够有效抑制椒盐噪声，因为它采用的是中
间值作为输出值，而不是像均值滤波那样采用平均值。椒盐噪
声会使部分像素值变得非常明显，而中值滤波可以去除这些极
端值，从而保留图像的细节信息。相比之下，均值滤波会将所
有像素的值平均化，这样会使图像的细节信息丢失更多，效果
不如中值滤波。
谐波均值滤波器擅长处理高斯噪声等其他噪声，但对于胡
椒噪声不适用。逆谐波均值滤波器可以消除盐粒噪声和胡椒噪
声，取决于其值的正负。中值滤波器可以有效去除某些类型的
随机噪声，同时模糊较少。
基于边缘检测的霍夫变换利用共线和直线相交的关系，将
直线提取问题转化为计数问题。
数字图像是将画面分割成离散的像素点，用离散的整数表
示灰度值形成计算机能够处理的形式。数字图像处理是利用计
算机技术或其他数字技术对图像进行数学运算和加工处理的技
术。
图像分割将图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标
的技术和过程。
Prewitt算子和Sobel算子是计算数字梯度时最常用的算子。
高斯拉普拉斯(LoG)也是一种常用的算子。
阈值分割方法简单高效，但对于目标和背景灰度一致性或
均匀性较差的图像分割效果不好，且只能将图像分割为两个区
域。
颜色的特性包括色调、饱和度和亮度，通常用于区别彩色
图像中的颜色。
一个数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、
图像通信、图像处理和分析5个模块组成。
低通滤波法可以实现图像平滑，使高频成分受到抑制而让
低频成分顺利通过。
纹理分析法可分为统计分析法和结构分析法两大类。
图像压缩系统由编码器和解码器两个结构块组成。
图像数字化过程包括采样、量化和扫描三个步骤。
数据压缩技术利用数据固有的冗余性和不相干性，将大的
数据文件转换成较小的文件。
形态学运算包括腐蚀和膨胀，开运算和闭运算是两种不同
的形态学运算过程。
灰度分辨率和空间分辨率分别指在灰度级别和图像中可分
辨的最小变化和最小细节。
由于图像分割的结果为二值图像，因此通常称其为图像的
二值化处理。
腐蚀是一种处理，可以消除连通域的边界点，使得边界向
内收缩。相反，膨胀是一种处理，可以将与目标区域的背景点
合并到该目标物中，使得目标物边界向外部扩张。
在处理椒盐噪声时，中值滤波的效果比均值滤波更好。
常用的彩色增强方法包括真彩色增强技术、假彩色增强技
术和伪彩色增强技术。
常用的灰度内插法包括最近邻元法、双线性内插法和(双)
三次内插法。
假彩色增强和伪彩色增强的区别在于，假彩色增强是将一
幅彩色图像映射到另一幅彩色图像，以增强彩色对比度，使某
些图像更加醒目。而伪彩色增强是一种技术手段，可以将一幅
黑白域不同灰度级映射为一幅彩色图像。
图像编码的基本原理是将图像转化为数字信号，以便于存
储和传输。数字图像的冗余表现有空间冗余、光谱冗余和编码
冗余等几种表现形式。