数字图像处理
数字图像处理学
数字图像处理学数字图像处理(digital image processing)是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。
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；二就是数学的发展（特别就是离散数学理论的创办和健全）;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。
一、实验内容：主要是图像的几何变换的编程实现，具体包括图像的读取、改写，图像平移，图像的镜像，图像的转置，比例缩放，旋转变换等，具体要求如下：1、编程同时实现图像位移，建议位移后的图像大小维持不变；2、编程实现图像的镜像；3、编程同时实现图像的单位矩阵；4、编程实现图像的比例缩放，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放效果；5、编程同时实现以任一角度对图像展开旋转变换，建议分别用双线性插值和最近邻插值两种方法去同时实现，并比较两种方法的转动效果。
二、实验目的和意义：本实验的目的就是并使学生熟识并掌控图像处理编程环境，掌控图像位移、镜像、单位矩阵和转动等几何变换的方法，并能够通过程序设计同时实现图像文件的读、写下操作方式，及图像位移、镜像、单位矩阵和转动等几何变换的程序实现。
三、实验原理与主要框架：3.1实验所用编程环境：visualc++(简称vc)是微软公司提供的基于c/c++的应用程序集成开发工具、vc拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创建高性能的windows应用程序和web应用程序。
vc除了提供更多高效率的c/c++编译器外，还提供更多了大量的可以器重类和组件，包含知名的谷歌基础类库(mfc)和活动模板类库(atl)，因此它就是软件开发人员不可多得的开发工具。
vc丰富的功能和大量的扩展库，类的重用特性以及它对函数库、dll库的支持能使程序更好的模块化，并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发，正由于vc具有明显的优势，因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具。
数字图像处理心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理心得体会数字图像处理是一种非常重要的技术，它能够帮助我们更好地理解、分析和处理图像信息。
在这个领域中，我深深认识到了数字图像处理的重要性和意义，同时也体会到了许多有趣和有益的思考方式和方法。
以下是我对数字图像处理的一些心得体会。
1.数字图像处理让我更好地理解图像数字图像处理让我更好地理解了图像这个概念。
在处理图像的过程中，我意识到图像并不是一张简单的图片，它还包含了非常丰富的信息和细节。
通过数字图像处理的技术，我学会了如何从一个低分辨率的图像中还原出高质量的图像，如何从一个低对比度的图像中提取出更多的细节信息，并且能够更好地理解背后的原理和工作机制。
2.数字图像处理让我更深入地思考问题数字图像处理是一门相当复杂的学科，它需要我们深入地思考和分析问题。
在处理图像的过程中，我学会了如何从不同的角度思考问题，如何更好地选择和优化算法，如何选择合适的参数进行调试。
这一切都需要我们有一定的学习和实践经验，同时也需要我们有耐心和恒心去思考和探索。
3.数字图像处理让我更好地与人沟通数字图像处理往往是一个协作的过程，它需要我们良好的团队合作和有效的沟通。
在处理图像的过程中，我学会了如何与人合作，如何更好地沟通和组织自己的思路，如何更好地理解和解释别人的想法。
这让我更好地学会了如何与人合作，并更好地融入到团队和社会中。
4.数字图像处理让我思考与创新应用数字图像处理是一个非常有意思和富有挑战性的领域，在实际应用中，我们需要不断地进行创新和改进。
在处理图像的过程中，我学会了如何思考和创新，如何针对具体的问题进行算法的改进和创新，并且能够将这些创新应用到实际的生产和实践工作中。
5.数字图像处理让我更好地看待现实数字图像处理让我更好地看待现实，它让我对于现实世界中存在的图像问题和图像信息有了更深刻的认识和理解。
通过学习数字图像处理的知识和技术，我相信我能够更好地理解和处理现实中的图像问题，更好地适应和应对未来的挑战。
(完整版)数字图像处理：部分课后习题参考答案
第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。
连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。
联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。
其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 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。
如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么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(包括没有直接观察到的事物)的。
联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。
图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。
数字图像处理的原理与方法
数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
数字图像处理技术的应用前景
数字图像处理技术的应用前景数字图像处理技术是一种以数字信号处理为基础的技术领域，它利用计算机和数学方法对数字图像进行分析、处理、传输和存储。
这种技术在医学、工业、安检、娱乐、科学研究等领域有着广泛的应用。
随着信息技术的不断发展和成熟，数字图像处理技术的应用前景也愈加广阔。
一、医学领域数字图像处理技术在医学领域有着广泛的应用前景。
例如，数字图像处理技术可以用来对医学影像进行分析和处理，帮助病人更准确的诊断和治疗疾病。
数字图像处理技术也可以用来提高医生的诊断效率和准确度。
比如，医学影像智能诊断系统基于数字图像处理技术，能够快速准确的判定患者的病情，帮助医生更快地做出治疗方案。
二、安检领域近年来，随着恐怖袭击事件的频繁发生，安检工作显得尤为重要。
数字图像处理技术的应用则可以让安检更加准确和高效。
例如，数字图像处理技术可以通过对人体成像进行分析从而识别出可疑物品或危险品，并且对图像中的异常情况进行自动报警。
数码相机在安检中也有着重要的应用。
利用数码相机拍摄视频图像，并通过数字图像处理技术对图像进行分析和识别，能够更加准确、更靠谱地判断通过安检通道的人员是否带有危险品。
三、科学研究领域数字图像处理技术在科学研究领域的应用领域也很广泛。
例如，地震中使用的地震波记录、天文观测中使用的星像以及气象预报中使用的卫星图像等，都需要大量的数字图像处理技术来进行分析和处理。
此外，数字图像处理技术还可以用来分析和处理生物医学数据，如基因图像和脑电图等。
四、娱乐领域数字图像处理技术在娱乐领域有着广泛的应用前景。
例如，许多娱乐产业如游戏、电影、电视等需求各种形式的数字图像处理技术。
数字动漫、虚拟现实等娱乐产业也离不开数字图像处理技术。
在现在的电竞行业中，数字化技术的应用，基本都离不开数字图像处理技术，手游设计、游戏美工、视频图像等都需要数字图像处理技术的技术支撑。
五、工业在工业生产领域，数字图像处理技术可以用来进行产品质量监督、缺陷检测和尺寸测量等。
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案：B. 模糊2. 在数字图像处理中，下列哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种方法可以用于图像的对比度增强？A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案：D. 所有选项都正确4. 在图像处理中，使用中值滤波的主要目的是什么？A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案：C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像，YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么？A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案：B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。
答案：图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域，常用于分析图像的频率成分。
答案：傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。
答案：动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度，使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。
答案：色彩调整5. 在图像压缩中，__________是一种无损压缩技术，可以减少文件大小而不丢失图像信息。
答案：行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。
答：数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。
在医学成像中，数字图像处理技术用于增强图像质量，以便更准确地诊断疾病。
在卫星遥感中，它用于分析地表特征和环境变化。
在工业检测中，图像处理技术用于自动化检测和质量控制。
安防监控中，图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。
图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。
图像增强-数字图像处理
图像增强
2.图像噪声的特点 (1)噪声在图像中的分布和大小不规则,即具有随机性。 (2)噪声与图像之间一般具有相关性。 (3)噪声具有叠加性。
图像增强
3.3.2 模板卷积 模板操作是数字图像处理中常用的一种邻域运算方式,
灰度变换就是把原图像的像素灰度经过某个函数变换成 新图像的灰度。常见的灰度变换法有直接灰度变换法和直方 图修正法。直接灰度变换法可以分为线性变换、分段线性变 换以及非线性变换。直方图修正法可以分为直方图均衡化和 直方图规定化。
图像增强
3.1.1 线性变换 假定原图像f(x,y)的灰度范围为[a ,b],希望变换后图像
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
图像增强
例如,假定一幅大小为64×64、灰度级为8个的图像,其灰 度分布及均衡化结果如表3-1 所示,均衡化前后的直方图及变 换用的累积直方图如图3-10所示,则其直方图均衡化的处理 过程如下。
图像增强
图像增强 由式(3-12)可得到一组变换函数:
依此类推:s3=0.81,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.0。变换函 数如图3-10(b)所示。
图像增强
１
图像增强
图3-1 灰度线性变换
图像增强
图3-2 灰度线性变换示例
图像增强
3.1.2 分段线性变换 为了突出感兴趣的灰度区间,相对抑制那些不感兴趣的
灰度区间,可采用分段线性变换。常用的3段线性变换如图33所示,L 表示图像总的灰度级数,其数学表达式为
图像增强
图3-3-分段线性变换
图像增强
设r 为灰度变换前的归一化灰度级(0≤r≤1),T(r)为变换函 数,s=T(r)为变换后的归一化灰度级(0≤s≤1),变换函数T(r)满足 下列条件:
数字图像处理
第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、编码和压缩。
三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。
细节越多，采样间隔应越小。
把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。
一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。
六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。
数字图像处理技术的应用
数字图像处理技术的应用随着数字化时代的到来，数字图像处理技术已经成为了一种非常重要、十分常用的技术手段。
数字图像处理技术可以通过对图像进行不同的图像算法操作，使得图像及其特征得到快速、准确、全面的提取和实现。
数字图像处理技术广泛应用于多个领域，比如医学、工业制造、机器人、军事等等，下面将具体介绍数字图像处理技术应用于以下几个领域。
I. 医学影像图像处理技术医学领域是数字图像处理技术应用最为广泛的一个领域。
医学影像图像处理技术可以通过对医学影像进行处理和分析，提高对人体的分析和诊断能力。
例如，数字图像处理技术通过制定影像分析和测量算法，可以对X射线、MRI和CT等医学成像图像进行分析和处理，从而提供准确的内部结构信息，进一步推进人类医学研究的发展。
II. 工业制造图像处理技术工业制造领域是数字图像处理技术另一个广泛应用的领域，它的主要应用包括： 1) 质量控制；2) 生产线分析；3) 错误检测等等。
数字图像处理技术可以通过对工业成像进行处理和分析，提高对生产线和零件的识别和检测。
例如，数字图像处理技术可以采用特定的算法对LED芯片进行质量检测，检测出芯片表面的问题或损坏等问题，在保证生产质量的同时，提高制造企业的经济效益。
III. 机器人视觉图像处理技术机器人视觉技术是指让机器人具备“看”和“识别”的能力，这一技术需要机器获取周围环境的信息，并在获取的信息上进行特征提取、识别、分类等操作，从而使得机器人能够在不同的环境中自主地完成指定任务。
数字图像处理技术是机器人视觉图像处理技术的重要支持技术。
例如，许多机器人在执行不同任务时，往往需要对环境中的情况进行实时拍摄和分析，从而保证机器人任务的完成。
IV. 建筑监控图像处理技术现代城市中的监控摄像头等安防设备的使用越来越广泛，数字图像处理技术也在这一领域得到了广泛应用。
数字图像处理技术可以对建筑监控系统中采集的数据进行处理和分析，从而实现事件检测、目标识别、物体跟踪等操作。
数字图像处理期末试卷及答案
XXXX 学院2020-2021学年学期期末考试卷课程《数字图像处理》考试时间: 120 分钟班级姓名学号一. 填空题（每空1分, 共20分）1.________是指由外部轮廓线条构成的矢量图, 即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等。
2.图像根据色彩分为: 彩色图像、___________和___________。
3.对一幅连续图像f(x,y)在二维空间上的离散化过程称为___________，离散化后的采样点称为___________。
4.图像分辨率包括___________和___________两部分, 它们分别由采样点数和灰度级来控制。
5.普通彩色图像中, 一个像素需要24比特构成, R、G、B各占______个比特, 可能的颜色数有______种。
6.RGB模型, 也叫______、______、______模型, 广泛用于彩色显示器, 高质量彩色摄像机中。
7.在HSI空间中, 彩色图像包含色调、___________和___________三个分量。
8.______________是一种线性的积分变换, 常在将信号在时域（或空域）和频域之间变换时使用, 在物理学和工程学中有许多应用。
9.灰度变换是数字图像增强技术的一个重要的手段, 目的是使图像的__________动态范围扩大, 图像的__________扩大, 图像更加清晰, 特征越发明显。
10.图像的退化由系统特性和__________两部分引起。
11._____________是利用图像数据的冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真，压缩率受冗余度的理论限制。
1. ________目的是改善图像质量, 使图像更加符合人类的视觉效果, 从而提高图像判读和识别效果的处理方法。
A.图像增强B.图像变换C.图像分割D.图像复原2. ________是指当观察目标和背景时, 会感到背景较暗的目标物较亮, 而背景较亮的目标物则较暗。
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1.数字图像处理的方法
（1）图像信息获取（2）图像信息存储（3）图像信息处理（4）图像描述（5）图像识别（6）图像理解
2.数字图像处理的特点
（1）再现性好（2）处理精度高（3）适用领域广泛（4）灵活性强（5）图像数据量庞大（6）占用频带较宽（7）图像质量评价受主观与因素的影响（8）数字图像处理涉及技术领域广泛
3.图像在空间上的离散化称为采样，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。
4.假定图像取M×N个采样点，每个像素量化后的二进制灰度值位数为Q（Q为2的整数幂），则存储一幅数字图像所需的二进制位数为b=M×N×Q字节数为B=M×N×Q/8（Byte）
5.为了得到质量良好的图像可以采用如下原则：
（1）对边缘逐渐变化的图像，应该增加量化等级，减少采样点数，以避免图像的假轮廓。
（2）对细节丰富的图像，应该增加采样点数，减少量化等级，以避免图像模糊（即混叠）。
6.图像的显示特性
最重要的显示特性是图像的大小，光度分辨率，空间分辨率，低频响应和噪声特性。
7.颜色的三个属性：色调（H），饱和度（S），亮度（I ）。
8.在印刷工业上，通常用CMYK颜色模型，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，称为颜色合成法.
9.在ＣＭＹＫ模型中，当所有四种分量的值都是０﹪时，就会产生纯白色。
10.由于RGB色彩模型的图像直接采用CMYK色彩模型打印会产生分色，所以要将使用的图像素材的RGB色彩模型转换为CMYK色彩模型
11.Y=0.299R+0.587G+0.114B
12.灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的概率，即等于该会读的像素的个数与总像素之比。
13.一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积，称为阈值面积函数表示为A（D）。
直方图可定义为H（D）=-dA（D）/d（D）
14.直方图的性质
（1）直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数的统计结果它只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而不能反映某一灰度值像素所在位置。
（2）任一幅图像，都能唯一的确定出一幅与他相对应的直方图，但是不同的图像可能有相同的直方图。
（3）如果一幅图像有两个不连续的区域组成，并且每个区域的直方图已知，则整幅图像的直方图是该两个区域的直方图之和
15.用轮廓线作为边界的技术称为阈值化
16.选择谷底作为灰度阈值将得到合理的物体边界
17.BMP图像文件的特点
（1）只能存放一幅图像（2）只存储单色、16色、256色和真彩色四种图像数据。
（3）图像数据可以选择压缩或不压缩处理（4）图像文件排列顺序与一般图像文件不同（5）调色板的数据结构特殊
18.调色板的意义
除真彩色图像（24位彩色）之外，其余的位图图像都需要调色板数据。
现实世界的颜色种类是无限的，但是计算机显示系统所能表现的颜色数量是有限的。
因此，为了是计算机能更好的重现图像，就必须采用一定的技术来管理和取舍颜色。
19.边缘是指其周围像素灰度有阶跃状变化或屋顶状变化的那些像素的集合。
20.当目标和背景的边缘清晰时，称为阶跃状边缘；当目标和背景的边缘是渐变的时，称为屋顶状边缘。
21.人眼不能感知的或不敏感的那部分图像信息造成视觉冗余。
结构冗余指图像中存在很强的纹理结构或自相似性所造成的冗余。
22.压缩文件和原文件的大小之比即为压缩比。
23.行程编码对有单一颜色背景下物体的图像可以达到很高的压缩比。
LZW编码是对字符串编码从而实现数据压缩。
24.Huffman编码算法步骤
（1）统计出每个符号出现的概率，s0—s7出现的概率分别为4/14,3/14,2/14,1/14,1/14,1/14,1/14,1/14
（2）从左到右将上述频率按从小到大的顺序排列。
（3）每次选出最小的两个值，作为二叉树的两个叶子结点，将他们的和作为其根节点。
之后，这两个叶子结点不再参与比较，新的根结点参与比较。
（4）重复步骤3，直到最后得到和为1的根结点。
（5）将形成二叉树的左节点标0，右结点标1，把从最上面的根节点到最下面的叶子结点途中遇到的0,1序列串起来，就得到了s0-s7的编码。
产生Huffman编码需要对原始数据扫描两遍。
第一遍扫描要精确的统计出原始数据中每个值出现的概率，第二遍是建立Huffman树并进行编码！
25.DCT变换编码的优点：
（1）DCT变换的变换核不随输入变化，但是对于大多数图像而言，其去相关性接近于最佳的K-L变换。
DCT变换后能够有效地降低原始数据间的相关性。
（2）DCT变换所得系数的值大部分在附近，并且用特定的扫描方法获得游程。
这使得离散余弦变换编码压缩倍数较高，质量较好。
（3）DCT变换利用快速算法，而且仅在实数域内计算，没有复数运算，计算简单，有利于处理的实时性。
DCT编码的主要缺点：
DCT变换编码是分块进行的，当压缩倍数较高时，会出现明显的方块效应，造成图像质量的下降。
26.图像增强的方法为空间域增强和频率域增强。
27.灰度变换可以使得图像动态范围增大，图像的对比度扩展，图像变得清晰。
28.采用线性变换对原始图像的每一个像素进行灰度拉伸，可以有效地改善图像视觉效果。
29.为了突出感兴趣的目标或灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，以采用分段线性变换。
30.图像的灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现像素频率间的关系。
31．直方图均衡化是一种借助直方图变换实现灰度映射从而达到图像增强目的的方法。
32.图像的空间域平滑
一幅图像在获取和传输过程中会受到噪声的干扰，使图像质量下降。
为了抑制噪声而改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。
33.由于图像的噪声主要集中在高频部分，因此为了去除噪声，改善图像质量，通常采用低通滤波器来抑制高频噪声。
34.图像的边缘、细节主要在高频部分得到反映。
而图像的模糊是高频部分较弱造成的。
为了消除模糊，突出图像的边缘信息，则采用高通滤波器让高频部分通过，削弱图像的低频部分。
35.位彩色增强技术的作用是使图像细节更容易辨认，目标更容易识别。
36.腐蚀具有使目标缩小、目标内孔增大以及外部孤立噪声点消除的效果。
37.膨胀是将图像中与目标物体所接触的所有背景点合并到物体中的过程，结果是使目标增大、孔洞缩小，可填补目标中的空洞，使其形成连通域。
38.开运算一般能平滑图像的轮廓，削弱狭窄的部分；闭运算也是平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填填补轮廓上的缝隙。