数字图像类型

1.数字图像类型：二值图像（每个像素用1bit描述，0或1）,256级灰度图像（每个像素用8bits描述，0~255）,24位彩色图像（每个像素用共24bits描述，三个数值）2.视网膜表面的光接收器（光敏细胞）分为两种：锥状细胞和杆状细胞锥状细胞数目约600~700万，主要位于中央凹附近既感光，又感色，对颜色敏感度很高，每个锥体对连接到自身的一个神经末端。锥状视觉叫做白昼视觉或者明视觉。杆状细胞数目约7500~15000万，视野内一般的总体图像没有色彩感觉，在低照明度下对图像较敏感几个杆状细胞连接到一个神经末端杆状视觉叫做夜视觉或者暗视觉3.像素间的距离：欧式距离、城区距离、棋盘距离------------------------图像增强------------------------高斯噪声脉冲噪声4图像增强基于频域的方法：Fourier域:低通高通带通带阻陷波5.图像增强：点操作：Gamma校正6.图像增强：基于直方图的方法：图像直方图均衡化；直方图规定化7.图像增强：基于空间滤波的方法----处理效果分类:平滑滤波器;锐化滤波器8.空域滤波:边界填充-零值填充9.空域线性平滑滤波器:盒滤波器（Boxfilter）,加权平均滤波器10.统计排序滤波器---中值滤波器,R=mid{zk}最大值滤波器R=max{zk},最小值滤波器--R=min{zk}11.空域锐化滤波器----一阶微分处理通常产生较宽的边缘；二阶微分处理对细节有较强的响应对图像增强来说，二阶微分增强细节处理的能力比一阶微分好，但更易受噪声影响12.拉普拉斯算子拉普拉斯算子的图像锐化13.频域滤波与空域滤波间的关系：实现思路：在频率域设计滤波器；做反变换，得到对应空域形式；对空域形式形式进行采样，构建更小空间滤波模板近似实现具体的任务；14.基于频域的方法低通滤波器：低频通过，高频衰减。高通滤波器：高频通过，低频衰减。15.图像锐化能够在频域用高通滤波器实现。16.同态滤波---照度i(x,y)：即以空间域的慢变化为特征;反射r(x,y)：引起突变，特别在不同物体的连接部分，-----------------------图像复原------------------------------17.图像增强主要是一个主观过程。图像复原的大部分过程是一个客观过程。18图像复原则利用退化现象。复原技术就是退化模型化，使用相反的过程进行处理，涉及到最佳准则，以便产生最佳估计。19．空域退化模型频域退化模型20.噪声类型:高斯噪声、脉冲噪声。双极性脉冲噪声又称椒盐噪声。21.两类基于空间域处理的噪声减少滤波器：均值滤波器MeanFilters1.算术均值滤波器ArithmeticMeanFilter：适于处理高斯噪声，平滑同时丢失细节2.几何均值滤波器GeometricMeanFilter：平滑效果接近算术均值，更好的保留细节3.谐波均值滤波器HarmonicMeanFilter：能处理高斯噪声和“盐”噪声，不适用于“胡椒”噪声。4.逆谐波均值滤波ContrahamonicMeanFilter：当Q0，用于消除“胡椒”噪声，当Q0，用于消除“盐”噪声，但不能同时消除这两种噪声统计排序滤波器Order-statisticsFilters1.中值滤波器MedianFilter：不适于处理高斯噪声，对单极性/双极性脉冲噪声有效，与算术均值相比，能更好地保护细节。2.最大值滤波器MaxFilter：在寻找图像中最亮点时非常有用，适合消除“胡椒”噪声。3最小值滤波器MinFilter：在寻找图像中最暗点时非常有用。适于处理“盐”噪声22.估计退化函数h(x,y)或H(u,v)的方法：–数学建模法2/122E])()[(),(tysxqpD),(4tysxqpD),(max),(8tysxqpD23.逆滤波24维纳滤波：综合考虑退化函数H和噪声统计特征维纳滤波又称为最小均方误差滤波器，或最小二乘方误差滤波器；---------------------------彩色图像处理---------------------25.光混合(原色相加)：红、绿、蓝颜料混合(原色相减)：品红、青色、黄色26.RGB:计算机显示器CMY(K):印刷,打印机HSI/HSV/HSB/HSL:计算机软件YUV:PAL/SECAM制式电视YIQ:NTSC制式彩色电视YCbCr:数字电视,图像/视频编码(JPEG/MPEG)CIELAB:颜色测量,非自照明CIELUV:颜色测量,自照明27.全彩色图像常定义为24比特的彩色图像，俗称24位真彩图像。28.HSI模型:色调（Hue）、饱和度（Saturation）强度（Intensity）：亮度体现无色光的强度概念，29.伪彩色处理主要是把单幅灰度图像或者多波段灰度图像转换为彩色图像的技术过程。----------------------二值图像形态学处理----------------30.Fit(适合)是指结构元中的所有像素都和图像区域重合Hit(击中)结构元中的任一像素与图像区域有重叠31.两类基本的形态学操作：腐蚀和膨胀组合形态学操作：开、闭、击中击不中在图像处理中的应用：边界提取、连通域提取、孔洞填充、粗化、细化、骨架化32.腐蚀运算和膨胀运算不是互逆运算33.A被B开运算就是A被B腐蚀后的结果再被B膨胀“先腐蚀后膨胀”。34.A被B开运算就是A被B膨胀后的结果再被B腐蚀,“先膨胀后腐蚀”35.形态学中击中击不中变换(Hit-MissTransform，HMT)是形状检测的基本工具。36.使用击中击不中变换(HMT)可以获得集合A的凸壳。37.借助结构元组{B}={B1,B2,B3,…,Bn},进行细化,8方向对称结构元:38二值图像形态学处理：骨架化--------------------图像分割--------------------------39.分割算法分为基于边缘(Edge-based)的方法(根据不连续性)和基于区域(Region-based)的方法(根据相似性)40.大津法：Otsu法(又称最大类间方差法)41.一阶微分产生较宽的边缘二阶微分有较强的响应42.对于边缘检测来说，二阶微分可检测到更多的边缘，但对噪声更敏感。43.使用LoG算子将结果中所得图像的零交叉点作为边缘点。44.Canny算子：高斯平滑去除噪声：用高斯滤波器平滑输入图像。计算梯度幅值图像和角度图像：使用一阶梯度模板检测水平和垂直方向的梯度值，进而计算边缘法线方向。参考梯度幅值图像结合梯度方向，借助非最大值模抑制技术细化边缘：利用双阈值处理去除伪边缘点，利用连接分析跟踪边缘：使用两个阈值—高阈值与低阈值。45.两类最基本的区域分割方法:区域生长和区域分裂合并.46.区域生长方法的三要素：种子点选取、相似性准则、终止规则。47.（1）找一个或多个种子像素作为生长的起点;（2）根据某种事先确定的生长准则或相似准则来判定相同或相似性质的像素（3）直到再没有满足条件的像素可被包括进来.12{}nABABBB