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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图像复原和图像增强的区别:图像复原和图像增强一样都是为了改善图像的视觉效果，以及便于后续处理，只是图像增强更偏向主观判断，而图像复原原则是根据图像畸变或进化原因进行模型化处理。 采样和量化的关系:两个不同的概念：（1）量化是在每个采样点上进行，所以必须是先采样后量化。（2）采样和量化是图像数字化不可或缺的两个操作，二者紧密相关，同时完成。 Hough变化的基本原理：在于利用点—线的对偶性，直角坐标系（x，y）的一条直线，对应了参数坐标系（ρ，θ）下的一个点，直角坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在参数坐标下对应于同一点，这样在将直角坐标系下的各个点投影到参数坐标系下，看参数坐标系下有没有聚焦点，这样的聚焦点就对应了原始坐标系下的直线。 为什么对图像进行梯度运算可以获得增强的图像边缘？ 由梯度的计算可知在图像灰度变化较大的边缘区域其梯度值大 在梯度变化平缓的区域其梯度值较小 而在灰度均匀的区域其梯度值为0 图像经过梯度运算后只留下灰度值急剧变化的边缘处的点 能获得增强的图像边缘 图像：广义地讲，凡是记录在纸介质上的，拍摄在底片和照片的，显示在电视、投影仪和计算机屏幕上的所有具有视觉效果的画面都可以称为图像。 模拟图像:通过某种物理(光、电等)的强弱变化来记录图像上各点的亮度信息。 数字图像：完全是用数字来记录图像各点的亮度信息。是由模拟图像数字化或离散化得到的，组成数字图像的基本单位是像素。 数字化：由模拟图像得到数字图像的过程，是将空间上连续和亮度上连续的模拟图像进行离散化处理，也就是数字化。 像素:是数字图像的基本元素 是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的 灰度： 表示像素所在位置的亮度。 分辨率：指图像单位长度上像素的多少，单位长度上像素越多，图像就越清晰。 空间分辨率：描述图像数字化过程中对空间坐标离散化处理的精度。 图像数字化的基本特点：1图像是人类信息获取的重要手段2数字图像的分辨率逐步提高3数字图像可以充分利用现代化的数字通信和信息传输技术4数字图像可以长期保存 数字图像处理：指用数字计算机及其他相关的数字技术，对数字图像施加某种或某些运算和处理，从而达到某种预期的处理目的。 数字图像处理的主要研究内容： （1） 图像增强 目的是增强图像中的有用信息 削弱于干扰和噪声 以便于观察、识别和进一步分析处理 （2） 图像几何处理 对图像进行几何处理 使其几何坐标几何位置和几何形状发生改变用来实现图像的几何变形 产生各种变形效果 也可以用来实现几何校正 纠正图像因各种原因产生的变形 平移 缩放 旋转 （3） 图像复原 将退化和模糊的图像尽量恢复原样 （4） 图像编码压缩 在满足图像质量不损失的前提要求下 对图像进行编码 从而有效地压缩数字图像的数据量 以便于存输和传输 （5） 图像分割 对图像进行分析和理解的第一步 通常是从图像中提取对象或对象组成部分的图像特征 目的是对图像中的不同对象和对象不同部分进行分割和划分 以便于对对象进行后续的分类 识别和解释 （6） 图像数字化与重建 研究如何把一幅连续的模拟图像离散化为数字图像 以及如何从数字图像重建原始图像 或从多角度拍摄的二维数字图像重建二维图像 图像几何处理：对图像进行几何处理，使其几何坐标、几何位置和几何形状发生变化 图像复原：将退化和模糊的图像尽量恢复原样，复原图像要尽可能的与原图保持一致。 图像编码压缩：在满足图像质量基本不损失的前提要求下，对图像进行编码，从而有效的压缩数字图像的数据量，以便于存储和传输。 图像分割：从图像中提取对象或对象组成部分的图像特征，目的：对图像中的不同对象和对象的不同部分进行分割和划分，以便于对对象进行后续的分类、识别和解释。 图像的数字化过程通常包括采样和量化两个步骤。 图像数字化与图像空间分辨率的关系:数字图像的分辨率是图像是图像数字化精度的衡量标准之一 图像的空间分辨率是在图像采样过程中选择和产生的 图像的亮度分辨率是在图像量化过程中选择和产生的 空间分辨率用来衡量数字化对模拟图像空间坐标数字化的精度 亮度分辨率是指对应同一模拟图像的亮度分布进行量化操作所采用的不同量化级数 就就是说可以用不同的灰度级数来表示同一图像的亮度分布 采样定理对模拟图像数字化过程的基本要求： 实际采样时至少应保证采样间隔不大于采样定理规定的采样间隔 反过来说当实际采样时的采样间隔确定以后 采样定理规定了图像中具有哪些空间频率的图像信号是可以完全重建的 也就是说采样后的图像将达到何种程度的空间分辨率。 采样:是把位置空间上连续的模拟图像变换成离散点的集合的一种操作. 量化:把各个采样点上在亮度空间上连续的亮度变换成离散值或整数值的一种操作. 图像质量评价方法分为客观定量指标和主观评价 图像质量的主观评价是指采用目视观察和主观感觉评价图像的质量. 图像增强的主要目的有两个：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度。二是将图像转换成一种更适合于人类或机器进行分析处理的形式 ，以便从图像中获取更有用的信息。 图像增强技术包括：扩展对比度，增强图像中对象的边缘，消除或抑制噪声或保留图像中感兴趣的某些特性而抑制另一些特性等。 图像增强方法按其处理所进行的空间不同，可分为空间域法和频域法两大类 对比度：一般的成像系统仅具有一定的亮度范围，亮度的最大值与最小值之差称为对比度。 灰度变换可使图像动态范围加大，图像对比度扩展，图像清晰，特征明显，大大改善人眼的视觉效果。 灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计表 直方图的用途：1数字化参数2边界阈值的选取 直方图均衡化：对原始图像中的像素灰度作某种映射变换 使变换后的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 从而提高图像的对比度 图像平滑的目的是为了消除噪声。图像平滑可以在空间域进行也可以在频率域进行。 空间域常用的方法有邻域平均法，中值滤波和多图像平均法等。 在频率域，因为噪声频谱多在高频段 因此可以采用各种形式的低通滤波方法进行平滑处理 中值滤波的原理：中值滤波实际上就是用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将窗口正中点的灰度值用窗口内各点的中值代替 目的：保护图像边缘的同时去除噪声 中值滤波的主要特性：1）对于某些输入信号中值滤波有不变性2)中值滤波有去除噪声性能 中值滤波与邻域平均法区别：中值滤波求局部中值 用中值直接取自某个像素的灰度值 所以能较好的保持图像景物原状 邻域平均法求局部平均值 多图像平均法是利用对同一景物的多幅图像取平均来消除噪声产生的高频成分，在图像采集中常用这种方法去除噪声 频率低通滤波法原理：图像的边缘以及噪声干扰在图像的频域上对应于图像傅立叶变换中的高频部分，而图像的背景区则对应于低频部分偶，因此可以用频率低通滤波法去除图像的高频部分，以去除噪声使图像平滑 频域低通滤波法：图像的边缘以及噪声干扰在图像的频域上对应于图像傅立叶变换中的高频部分 而图像的背景区则应于低频部分 因此可以用频域低通滤波法取出图像的高频部分 以去掉噪声使图像平滑 G（u,v）=H(u,v)F(u,v)式中F（u,v）式中F（u,v）是含噪图像的傅立叶变换G（u,v）是平滑后图像的傅立叶变换H（u.,v）是传递函数。 图像锐化处理主要是用于增强图像中的轮廓边缘、细节以及灰度跳变部分，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。 灰度阈值法是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或欲分割物体的边界，该方法中最简单的就是二值化的阈值分割。 图像边缘：图像中灰度有显著变化的像素点 区域生长的原理和步骤：区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体是先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来，这样，一个新的区域就长成了。 分裂合并 分裂合并法是先从整幅图像开始通过不断分裂得到各个区域。实际中常先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足分割的要求 水域分割的基本思想是基于局部极小值和积水盆的概念 图像压缩：在满足一定图像质量的前提下 通过降低图像中的信息冗余度能获得减少数据量的图像编码方式 空域冗余 也称为空间冗余或几何冗余 空域冗余是一种与像素间相关性直接联系的数据冗余 时域冗余 又称时间冗余 它是针对视频图像而言的 频域冗余 是针对目前普遍使用的变换编码而言的 一般来讲 压缩比大 则说明被压缩掉的数据量大 一个编码系统要研究的问题是设法减小编码平均长度R 使编码效率η尽量趋于1; 而冗余度尽量趋于0 保真度准则:对信息损失进行测度 以描述解码图像相对于原始图像的偏离程度 这种测度成为保真度准则。保真度准则分为客观保真度准则和主观保真度准则。 预测编码就是根据数据在时间和空间上的相关性，利用已有样本对新样本进行预测 将样本的实际值与其预测值相减得到误差值，再对误差值进行编码。 统计编码是指建立在图像统计特征基础之上的一类压缩编码方法 根据信源的概率分布特性，分配不同长度的码字 降低平均码字长度 以提高传输速度 节省存储空间 游程长度编码又叫行程编码 其原理很简单 就是将一行中灰度值相同的相邻像素用一个计数值和该灰度值来代替 霍夫曼编码是一种非等长最佳编码 。所谓最佳编码 即在具有相同输入概论集合的前提下，其平均码长比其他任何一种唯一可译码都短。 生长准则（1）基于区域灰度差 基于区域灰度差的方法主要有以下步骤： 1） 对像素进行扫描 找出尚没有归属的像素 2） 以该像素为中心检查它的邻域像素，即将邻域中的像素逐个与它比较，如果灰度差小于预先确定的阈值将它们合并 3） 以新合并的像素为中心 返回到步骤2）检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张 4） 返回到步骤1）继续扫描直到所有像素都有归属 则结束整个生长过程 （2）基于区域内灰度分布统计性质 这里考虑以灰度分布相似性作为生长准则来决定区域的合并 具体步骤为： 1）把像素分成互不重叠的小区域 2）比较邻接区域的累计灰度直方图 根据灰度分布的相似性进行区域合并 3）设定终止准则 通过反复进行步骤2）中的操作将各个区域一次合并直到满足终止准则 低通滤波中常有几种滤波器？它们的特点是什么？ 类别 振铃程度 图像模糊程度 噪声平滑效果 理想低通滤波器 严重 严重 最好
梯形低通滤波器 较轻 轻 好 指数低通滤波器 无 较轻 一般 巴特沃斯低通滤波器 无 很轻 一般