数字图像处理的概念
遥感数字图像处理题库
理论部分一、概念解释题1.数字图像：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2.数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果3.扫描：将一个数学虚拟网格覆盖在一幅图像上，图像的平面空间被离散化成一个个的有序的格子，然后按照格子的排列顺序依次读取图像的信息的过程4数字化：一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程4.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作5.量化：采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。
量变是将像素灰度值转化成整数灰度级的过程6.采样定理：说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据7.直方图：是灰度级的描述，描述的是图像中各个灰度级像素的个数8.邻域：中心像素的行列成为该像素的领域9.特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。
另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间10.几何纠正：将含有畸变的图像纳入到某种地图投影11.内方位元素：表示摄影中心与相片之间相关位置的参数12.外方位元素：确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数13.GCP点：多项式纠正法地面控制点14.灰度重采样：像元灰度值根据周围阵列像元的灰度确定15.正射校正：16.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程17.大气校正：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程18.地形校正：19.图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像20.辐射增强：通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法21.空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像22.频率域增强：将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像23.直方图均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像的灰度级均匀分布24.直方图规定化：为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法25.中值滤波：将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值26.同态滤波：减少低频增加高频，对照度进行低通滤波，对反射度进行高通滤波，从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法27.假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量28.HIS模型：色调H是描述纯色的颜色属性，而饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的亮度29.植被指数：是基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息状态的表达30.主成份变换：针对多波段图像进行的数学变换方法，常用于数据的压缩或噪声的去除31.缨帽变换：适用于LANDSAT图像的多波段经验性变换方法，变换结果可以较好的突出主体地物特征32.图像融合：采用一定的方法将不同类型的数据“融合”成一幅图像，可以同时达到高的光谱分辨率和空间分辨率33.计算机分类：对遥感图像上的地物进行属性的识别和分类34.模式识别：在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类35.监督分类：即先选择有代表性的验训练区，用已知地面的各种地物光谱特征来训练计算机，取得识别分类判别规则，并以此做标准对未知地区的遥感数据进行自动分类识别36.非监督分类：即按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别37.最大似然度：38.Mahalanobis距离：是一种加权的欧式距离，它通过协方差矩阵来考虑变量的相关性39.ISODATA法分类：迭代式自组织数据分析算法40.分类后处理：为了解决光谱类和地物类的关系以及其他一些专业及专业制图的技术问题，分类后还需进行的各种处理41.生产者精度：表示实际的任意一个随机样本与分类图上同一地点的分类结果相一致的条件概率，用于比较各分类方法的好坏42.用户精度：表示从分类结果图中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面的实际类型相同的条件概率，表示分类结果中各类别的可信度43.Kappa系数：测定两幅图之间吻合度或精度的指标二、简答题1.简述模拟图像处理和数字图像处理的区别。
数字图像处理 张量分解的概念、发展及其应用
数字图像处理张量分解的概念、发展及其应用数字图像处理是一项涉及计算机科学、数学和物理学等多个领域的交叉学科，涉及到许多复杂的算法和技术。
其中，张量分解作为一种重要的图像处理技术，已经被广泛应用于各个领域，如医学图像分析、视频处理、图像分类、模式识别等。
本文旨在介绍张量分解的概念、发展及其应用。
1. 张量分解的概念张量是一个多维数组，可以表示一个向量、矩阵及高维矩阵和数组。
在图像处理中，我们可以将图像看作一个三维张量，其中的每个元素对应于该图像上的一个像素。
为了提取图像中的有用信息，我们通常需要对张量进行分解，以获得更高层次的表达。
张量分解是一种用于将高维张量表示为低维张量乘积的数学方法。
通常情况下，我们会将一个张量分解成若干个较低秩的小张量或矩阵的乘积，这被称为张量分解。
2. 张量分解的发展在过去的几十年中，张量分解在图像处理和数据挖掘等领域中得到了广泛的研究和应用。
其中最著名的方法是主成分分析（PCA）和独立分量分析（ICA）等。
但由于这些方法主要针对矩阵，对于高维张量的处理效率和准确性较低。
近年来，随着机器学习和深度学习等技术的发展，张量分解也得到了更加广泛的应用。
相对于传统方法，新的张量分解算法可以更好地处理高维张量，提供更高的分解精度和可解释性。
在这些新的方法中，主要包括基于张量分解的矩阵分解（Tucker分解）、矩阵分解的张量分解（CP分解）和流形学习等。
3. 张量分解的应用在数字图像处理领域，张量分解广泛应用于医学图像的分析和诊断。
例如，使用张量分解对磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等医学图像数据进行处理，可以获得更准确和可解释的信息，提高疾病的诊断和治疗效果。
此外，张量分解还可以应用于视频处理和图像分类。
在视频处理领域，张量分解被广泛应用于视频的压缩、降噪和去震动等方面，已成为一种很成熟的方法。
在图像分类方面，张量分解可以用于特征提取和处理，识别各种复杂情况下的目标物体以及进行图像检索等。
数字图像处理文献综述
数字图像处理技术综述摘要：随着计算机的普及，数字图像处理技术也获得了迅速发展，逐渐走进社会生产生活的各个方面。
本文是对数字图像处理技术的一个总体概述，包括其内涵、优势、主要方法及应用，最后对其发展做了简单的总结。
关键词：数字图像、图像处理技术、处理方法、应用领域Overview of digital image processing technologyAbstract: With the popularization of computer, digital image processing technology also won the rapid development, and gradually go into all aspects of social life and production. This paper is a general overview of the digital image processing technology, including its connotation, advantage, main method and its application. And finally, I do a simple summary of the development.Keywords: digital image, image processing technology, processing method, application field前言：图像处理技术被分为模拟图像处理和数字图像处理两大类。
数字图像处理技术一般都用计算机处理或实时的硬件处理，因此也称之为计算机图像处理[1]。
而时至今日，随着计算机的迅速普及，数字图像处理技术也飞速发展着，因为其用途的多样性，可以被广泛运用于医学、交通、化学等各个领域。
一、数字图像处理技术的概念内涵数字图像处理技术是指将一种图像信号转变为二进制数字信号，经过计算机对而其进行的图像变换、编码压缩、增强和复原以及分割、特征提取等处理，而高精准的还原到显示器的过程[2]。
数字图像处理及分析基础-讲义
1.1.2图像信息的分类
三类
➢ 符号信息 ➢ 景物信息 ➢ 情绪信息
第一章 数字图像处理的基本概念
图像信息——(1)符号信息
一般是用文字、符号、图形等表示的具体的或 抽象的事物。
➢ 电路图、机械图、打印的文件等，一般用二值图像 表示。
➢ 地图中也包含大量符号，但需要关注颜色信息，因 为它们都有确定的物理含义，如蓝色一般表示湿地。
第一章 数字图像处理的基本概念
2、计算机图像处理技术
1946年第一台电子计算机 60年代，第三代计算机
➢ JPL ➢ 图像增强和图像复原
70年代
➢ 遥感和医学图片 ➢ Rosenfeld ，1976
80年代
➢ 3D图像获取设备以及分析系统
90年代
➢ 人类生活和社会发展的各个方面
第一章 数字图像处理的基本概念
基本方法
➢ 模拟图像处理 ➢ 数字图像处理
第一章 数字图像处理的基本概念
1、模拟图像处理
包括光学图像处理和电子图像处理（电子光学处理） 光学方法是图像处理发展的起源 光学处理具有处理速度快、信息量大、分辨率高、经
济等优点。 模拟图像处理的缺点是精度差、灵活性差，器件具有
专用性，并且缺乏判断分析能力，不具备非线性处理 能力。 趋势：将光学处理和计算机相结合的方法，如利用光 学方法对图像进行傅立叶变换，再用计算机对频谱分 析。
将采样时测量的灰度值转化成整数表示。 模数转换器(ADC)
➢ 将电压值转化成一个整数。
一幅图像的数字表示，即数字图像f(x,y),
f(x,y)以及x、y都是整数。
第一章 数字图像处理的基本概念
几个重要概念
1、处理：让某个事物受到一个过程的作用 2、过程（ process ）：指能导致某个所期望目标的
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
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。
遥感数字图像处理：遥感数字图像处理(62页)
不同波谱分辨率对水铝 反射光谱的获取
时间分辨率
■ 时间分辨率指对同一地点进行遥感来样的时间间隔， 即采样的时间频率，也称重访周期。
■ 遥感的时间分辨率范围较大。以卫星遥感来说，静止 气象卫星（地球同步气象卫星）的时间分辨率为 1次 /0.5小时；太阳同步气象卫星的时间分辨率 2次／天； Landsat为1次／16天；中巴（西）合作的CBERS为1次 ／26天等。还有更长周期甚至不定周期的。
微波遥感与成像
在电磁波谱中，波长在1mm～
1m的波段范围称微波。该 范围内又可再分为毫米波、 厘米波和分米波。在微波 技术上，还可将厘米波分 成更窄的波段范围，并用 特定的字母表示
谱带名称
Ka K
Ku X
微波遥感是指通过微波传
C
感器获取从目标地物发射 或反射的微波辐射，经过 判读处理来识别地物的技
几种遥感图像处理系统简介
■ PCI ■ ERDAS ■ ENVI
PCI简介
■ PCI是加拿大PCI公司的产品，可进行遥感图像的处 理，也可应用于地球物理数据图像、医学图像、雷 达数据图像、光学图像的处理，并能够进行分 析 、制图等工作。它的应用领域非常广泛。
■ PCI拥有最齐全的功能模块：常规处理模块、几 何校正、大气校正、多光谱分析、高光谱分析、 摄影测量、雷达成像系统、雷达分析、极化雷达 分析、干涉雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、 神经网络分析、区域分析、GIS联接、正射影像 图生成及DEM提取（航片、光学卫星、雷达卫 星）、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用 的函数库、制图、数据输入/输出等四百多个软 件包。
多波段数字图像的数据格式
■BIP方式（band interleaved by pixel） 在一行中，每个像元按光谱波段次序进 行排列，然后对该行的全部像元进行这 种波段次序排列，最后对各行进行重复。
数字图像处理的内容和特点
• 常用硬盘、软盘、U盘、活动硬盘、光盘、磁带等 • 在海量图像存储备份系统中，采用磁盘阵列、磁带库、 光 盘塔等存储设备。
1.3.4 图像通信模块 图像通信就是把图像传送到远方终端。
按传输图像种类分为 • 静止图像通信，如电报、传真和图文电视等 • 活动图像通信，如电视、可视电话等。 1.3.5主机
如何由一幅模拟图 像获取一幅满足需求的 数字图像，使图像便于 计算机处理、分析。
• 图像变换 图像变换目的在于：处理问题简化、有利于特征
提取、加强对图像信息的理解。 图像变换算法很多，重点学习傅立叶变换的算法、
性质和应用。
• 图像增强
介绍各种增强方 法及其应用。增强图 像的有用信息，消弱 噪声的干扰。 • 图像的恢复与重建
检测或去掉小成分
骨架提取
边界提取
• 纹理分析 主要介绍影像纹理的概念、特征提取与分析的一些方
法与应用。
• 图像识别
对图像中的不同对象进பைடு நூலகம்分类、描述和解译。
1.2.2 与相关学科的关系
它与模式识别、计算机图形学、计算机视觉等学 科既相互联系又相互区别。
1.3 数字图像处理系统概述
数字图像处理系统由硬件和软件组成。
数字图像处理
1.2数字图像处理学的内容和与其它相关学科的关系
1.2.1 图像处理的内容
它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综 合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分 析和图像理解。如图1.2.1所示。
具体而言，数字图像处理的内容包括：
• 图像的数字化
• 采集 • 显示 • 存储 • 通信 • 主机 • 图像处理软件
数字图像处理
数字图像处理的理论基础及发展方向一、数字图像处理的起源及发展数字图像处理Digital Image Processing 将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理,起源于20 世纪20年代,目前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用; 数字图像处理作为一门学科形成于20 世纪60 年代初期,早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对象,以改善人的视觉效果为目的,首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室J PL并对航天探测器徘徊者7 号在1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行了更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生; 数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果,1972 年英国EMI 公司工程师Ho usfield 发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CTComputer Tomograph ; 1975 年EMI 公司又成功研制出全身用的CT 装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像; 1979 年这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类作出了划时代的贡献; 随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展; 人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界; 很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果; 其中代表性的成果是70 年代末MIT 的Ma rr 提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后多年的主导思想;图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域; 正因为如此,图像处理理论和技术受到各界的广泛重视,当前图像处理面临的主要任务是研究新的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广泛的应用领域;二、数字图像处理的研究内容数字图象处理,就是采用计算机对图象进行信息加工;图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解;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;不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出;三、数字图像处理和分析模块的基本构成一个基本的图像可由五部分表示：这五部分分别是：采集、显示、存储、通信、处理和分析;1图像采集模块为采集数字图像,需要两种装置;一种是对某个电磁能量谱段如X 射线、可见光、红外线等敏感的物理器件,它能产生与所接受到的电磁能量成正比的模拟电信号;另一种称为数字化器,他能将上述电信号转化为数字形式,所有采集数字图像的设备都需要这两种装置;2图像显示模块对于图像处理来说,最终的目的是要显示给人看的;对于图像分析来说,分析的结果也可以借助计算机图形学技术转换为图像形式直观的显示;所以图像的显示对其处理和分析系统是非常重要的;常用的图像处理和分析系统主要显示设备是显示器,输入显示图像也可拷贝到照片或透明胶片上,除了显示器,还有投影仪和各种打印设备可以用于图像输出显示;3图像存储模块图像包含有大量的信息因而存储图像也需要大量空间;用于数字处理和图像分析的数字存储器可分为三类：a,处理和分析过程中使用的快速存储器;计算机内存就是一种提供快速存储功能的存储器,在图像处理中大量的运算所产生的缓存数据可以存储在里面,方便随时调用数据进行图像处理运算;b,用于比较快速的重新调用的在线或联机存储器;c,不经常使用的数据库存储器;这种存储器的特点是要求非常大的容量,但对数据读取不太频繁,常用于对数字图像的保存;4图像通信模块随着网络发展的进步,图像的通信传输也得到极大关注;图像传输可使不同的系统共享图像数据资源,极大地推动了图像在各个领域的应用;5图像处理和分析模块对图像的处理和分析一般可用算法来描述,而大多数算法可通过软件来实现,在为了提高速度和克服通用计算机的缺陷时才应用专用的硬件实现;90年代后,各种工业标准的订立也促进了图像处理分析软件的发展,使图像处理变得更加方便快捷;四、图像处理的常用方法1图像变换由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大;因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理;目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用;2图像的增强图像的增强用于调整图像的对比度,突出图像中的重要细节,改善视觉质量;通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强;图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表,与对比度紧密相连;如果获得一幅图像的直方图效果不理想,可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改,即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换,使它变成具有均匀灰度概率分布的新图像,使图像清晰;3图像的平滑图像的平滑处理即图像的去噪声处理,主要是为了去除实际成像过程中,因成像设备和环境所造成的图像失真,提取有用信息;实际获得的图像在形成、传输、接收和处理过程中,不可避免地存在外部干扰和内部干扰,如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等,均会使图像变质;因此,去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容;4边缘锐化图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节,形成完整的物体边界,达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的;锐化的作用是要使灰度反差增强,因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方;所以锐化算法的实现是基于微分作用;它是早期视觉理论和算法中的基本问题;5图像的分割图像分割是将图像分成若干部分,每一部分对应于某一物体表面,在进行分割时,每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量;其本质是将像素进行分类;分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等;图像分割是图像处理技术的基本方法之一,应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面;五、数字图像处理现今存在的问题和未来的方向图像提取技术得到了越来越多学者的关注,产生了很多的研究成果,但是仍存在以下点不足和有待解决的问题：1缺乏统一的评价标准；2缺乏先验知识来支持系统；3最终提取边界很大程度上依赖于T；4图像提取系统的计算量都比较大;图像提取技术研究作为图像处理中一个重要研究分支,引人大量概率统计理论,目前图像提取技术领域的研究依然非常活跃; 如华盛顿大学专门成立了图形图像实验室 GRAIL,由SONY等企业联合一些大学也进行了相关的研究,Microsoft 在其亚洲微软研究院MRA专门设有图形图像处理技术研究所和交互可视媒体研究组,北京大学、浙江大学等都相继成立了从事数字图像处理技术研究的国家重点实验室;天津大学从研制数字电视及电影制作设备如切换台等的角度,也对图像提取技术进行了较深人的研究; 笔者认为：前景与背景间交界区域估计模型仍是该领域研究的一个重点;小波变换图像压缩编码有待解决的主要问题：尽管小波变换图像压缩编码算法具有结构简单、无需任何训练、支持多码率、压缩比较大、图象复原质量较理想等特点,但在不同程度上存在压缩/ 解压缩速度慢、图像复原质量不理想等问题,为了进一步改善此算法的工作效率,需要解决以下2 个主要问题：正交小波基的选择问题；数据向量量化编码算法的选择问题; 纹理的理论和应用研究取得了丰富的成果,但也有一些与之相关的概念和理论尚未取得一致的看法,纹理研究方法多从信号处理、模式识别理论发展而来,并且处在不断的发展之中;经过近90 年的发展,特别是第3 代数字计算机问世后,数字图像处理技术出现了空前的发展,但存在一定的问题,具体体现在以下5 个方面：1在提高精度的同时着重解决处理速度的问题,巨大的信息量和数据量和处理速度仍然是一对主要矛盾；2加强软件的研究和开发新的处理方法,重点是移植其他学科的技术和研究成果；3边缘学科的研究如人的视觉特性、心理学特性的研究的突破促进图像处理技术的发展；4理论研究已逐步形成图像处理科学自身的理论体系；5建立图像信息库和标准子程序,统一存放格式和检索;图像信息量和数据量大,若没有图像处理领域的标准化,图像信息的建立、检索和交流将是一个极严重的问题,交流和使用极不便,造成资源共享的严重障碍;图像处理技术未来发展大致体现在在以下4个方面：1朝高速、高分辨率、立体化、多媒体、智能化和标准化方向发展; 具体表现：1提高硬件速度;这不仅仅要提高计算机的速度,而且A/ D 和D/ A 的速度要实时化；2提高分辨率;主要是提高采集分辨率和显示分辨率,其主要困难是显像管的制造和图像图形刷新存取速度；3立体化;图像是二维信息,信息量更大的三维图像将随意计算图形学及虚拟现实技术的发展将得到广泛应用;4多媒体化;20世纪90 年代出现的多媒体技术,其关键技术就是图像数据的压缩,目前数据压缩的国际标准有多个,而且还在发展,它将朝着人类接收和处理信息最自然的方式发展;5智能化;力争使计算机识别和理解能够按照人的认识和思维方式工作,能够考虑到主观概率和非逻辑思维;6标准化; 从整体上看,图像处理技术目前还没有国际标准;2图像和图形相结合朝着三维成像或多维成像的方向发展;3硬件芯片的开发研究;目前结合多媒体的研究,硬件芯片越来越多,如Thomson 公司ST13220 采用Systolic结构设计了运动预测器,把图像处理的众多功能固化在芯片上,为实践服务;4新理论和新算法的研究;图像处理科学经过初创造期、发展期、普及期和广泛应用期,近年来引入了一些新的理论并提出了一些新的算法,如：Wavele t、Fr ac tal、Mor2phology、遗传算法和神经网络等,其中Fractal 广泛应用图像处理、图形处理、纹理分析,同时还用于物理、数学、生物、神经和音乐等方面;。
数字图像处理知识点与考点(经典)
第 1 章 导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理： 答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的 印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是 客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。 数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小 块区域称为像素。 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. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。 图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理 的输出仍是图像。 图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。 图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场 景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、 重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。 答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。 4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化
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数字图像处理的概念
数字图像处理是指利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。
数字图
像处理广泛应用于医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域。
本文将详细介绍数字图像处理的概念、原理、方法和应用。
一、概念
数字图像处理是指对数字图像进行各种算法和技术处理的过程。
数字图像是由
离散的像素点组成的，每个像素点都有自己的亮度值或颜色值。
数字图像处理通过对这些像素点进行操作，改变图像的亮度、对比度、颜色、清晰度等特征，从而达到图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。
二、原理
数字图像处理的原理基于图像的数字化表示和计算机的处理能力。
首先，将模
拟图像通过采样和量化的方式转换为数字图像。
然后，利用计算机的算法和技术对数字图像进行处理。
常用的处理方法包括滤波、变换、编码、分割、识别等。
最后，将处理后的数字图像重新转换为模拟图像，以便显示和输出。
三、方法
1. 图像增强
图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征，使图像更加清晰、鲜明和易于观察。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、灰度拉伸、滤波、锐化等。
2. 图像复原
图像复原是指通过消除图像受到的噪声和失真，恢复图像的原始信息。
常用的
图像复原方法有空域滤波、频域滤波、最小二乘法、反卷积等。
3. 图像分割
图像分割是将图像分成若干个区域，每个区域具有相似的特征。
常用的图像分割方法有阈值分割、边缘检测、区域生长等。
4. 图像压缩
图像压缩是通过减少图像的数据量，以达到减小存储空间和传输带宽的目的。
常用的图像压缩方法有无损压缩和有损压缩。
5. 图像识别
图像识别是指通过计算机对图像中的目标进行自动识别和分类。
常用的图像识别方法有模板匹配、特征提取、机器学习等。
四、应用
数字图像处理在各个领域都有广泛的应用。
1. 医学影像
数字图像处理在医学影像领域中起到了重要的作用。
它可以帮助医生对病人进行诊断和治疗，如CT扫描、MRI、X光等。
2. 遥感图像
数字图像处理在遥感图像领域中用于地理信息系统、农业、林业、环境保护等方面。
它可以提取地表特征、监测环境变化、进行资源调查等。
3. 工业检测
数字图像处理在工业检测中用于产品质量控制、缺陷检测、表面检测等。
它可以提高生产效率和产品质量，减少人力成本和错误率。
4. 安防监控
数字图像处理在安防监控中用于视频分析、人脸识别、行为检测等。
它可以提供更加智能和高效的安防解决方案。
5. 图像识别
数字图像处理在图像识别领域中用于人脸识别、车牌识别、物体识别等。
它可以实现自动化的目标检测和识别。
总结：
数字图像处理是利用计算机对数字图像进行各种操作和处理的技术。
它通过调整图像的亮度、对比度、清晰度等特征，实现图像增强、图像复原、图像分割、图像压缩等目的。
数字图像处理在医学影像、遥感图像、工业检测、安防监控、图像识别等领域都有广泛的应用。
通过数字图像处理，可以提高图像质量、提取图像特征、实现自动化的目标检测和识别，为各个领域带来更多的便利和效益。