数字图像处理重点汇总

第一章：数字图像处理研究的内容主要有：（1）图像获取，表示和表现（2）图像增强（3）图像复原（4）图像分割（5）图像分析（6）图像重建（7）图像压缩编码数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。一般情况下，图像处理是用计算机和实时硬件实现的，因此，也称之为计算机图像的实现。数字图像处理的特点：（1）处理精度高，再现性好（2）易于控制处理效果（3）处理的多样性（4）图像数据量庞大（5）处理费时（6）图像处理技术综合性强图像：就是三维场景在二维平面上的影像数字图像：是用配置在二维平面（画面）上的灰度值或彩色值来表示信息的，信息扩展在二维平面上。数字图像以数字格式存储图像数据，数字图像常用矩阵来描述。图像处理的研究目的：（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，只要用于计算机分析，经常用作模式识别，计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输图像工程三层示意图：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、图像分析、图像理解各有什么特点？它们之间有何联系和区别？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。图像理解主要是高层操作，基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。数字图像处理系统的组成：（1）数字图像处理系统的硬件【图像输入设置、图像输入卡、显示卡、计算机、图像存储装置】（2）高速图像处理卡【GPB-K】（3）图像处理系统软件试述连续图像f(x,y)和数字图像g(i.j)中变量的含义，它们有何联系和区别？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=j【f(x,y)表示二维图像在空间（x,y）上的幅值，数字图像I(r,c)表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。I(r,c)是通过对f(x,y)抽样和量化得来的。f(x,y)各量是连续的，I(r,c)各量是离散的】●第二章图像的数字化包括采样和量化两个过程。采样：【概念：】图像在空间上的离散化称为采样。用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。【方法：】先沿垂直方向采样，再沿水平方向采样，用两个步骤完成采样操作。对于运动图像，需先在时间轴上采样，再沿垂直，最后沿水平方向采样。模拟图像经采样后，在空间上离散化为像素，但采样所得的像素值仍是连续量。量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。像素值量化后用一个字节8bit来表示。总结：采样点数越多，图像质量越好；采样点数减少时，图像的块状效应就逐渐明显；量化级数越多，图像质量越好，量化级数最小的极端情况就是二值图像，图像出现假轮廓。采用如下原则可以得到质量较好的图像：（1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊数字图像类型：静态图像可分为：（1）矢量图：（用数学公式描述一幅图像）优点[①文件数据量很小②图像质量与分辨率无关（2）位图：（用许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性，也叫栅格图像）位图分为：线画稿、灰度图像、索引颜色图像、真彩色图像（其中灰度图像和索引颜色图像有调色板，真彩色图像不需要调色板）调色板的作用：索引颜色24色：真彩色●图像文件格式：（1）BMP格式:windows系统交换图形、图像数据的一种标准格式（2）DIB（3）TIF（4）PBM、PGM、PPM（5）PCX（6）JPEG●BMP图像的数据由四部分组成：（1）位图文件头（2）位图信息头（3）调色板（4）位图数据●常见的文件格式有哪些？它们各有何特点？jpg(jpeg)JPEG：联合摄影专家组JPEG图片以24位颜色存储单个光栅图像。JPEG是与平台无关的格式，支持最高级别的压缩，不过，这种压缩是有损耗的。渐近式JPEG文件支持交错。可以提高或降低JPEG文件压缩的级别。但是，文件大小是以图像质量为代价的。压缩比率可以高达100:1。（JPEG格式可在10:1到20:1的比率下轻松地压缩文件，而图片质量不会下降。）JPEG压缩可以很好地处理写实摄影作品。但是，对于颜色较少、对比级别强烈、实心边框或纯色区域大的较简单的作品，JPEG压缩无法提供理想的结果。有时，压缩比率会低到5:1，严重损失了图片完整性。这一损失产生的原因是，JPEG压缩方案可以很好地压缩类似的色调，但是JPEG压缩方案不能很好地处理亮度的强烈差异或处理纯色区域。优点：摄影作品或写实作品支持高级压缩，利用可变的压缩比可以控制文件大小。支持交错（对于渐近式JPEG文件）。JPEG广泛支持Internet标准。缺点：有损耗压缩会使原始图片数据质量下降。当您编辑和重新保存JPEG文件时，JPEG会混合原始图片数据的质量下降。这种下降是累积性的。不适用于所含颜色很少、具有大块颜色相近的区域或亮度差异十分明显的较简单的图片。是最常见的格式之一。BMP：Windows位图Windows位图可以用任何颜色深度（从黑白到24位颜色）存储单个光栅图像。Windows位图文件格式与其他MicrosoftWindows程序兼容。它不支持文件压缩，也不适用于Web页。从总体上看，Windows位图文件格式的缺点超过了它的优点。为了保证照片图像的质量，请使用PNG文件、JPEG文件或TIFF文件。BMP文件适用于Windows中的墙纸。优点：BMP支持1位到24位颜色深度。BMP格式与现有Windows程序（尤其是较旧的程序）广泛兼容。缺点：BMP不支持压缩，这会造成文件非常大，BMP文件不受Web浏览器支持。GIF：图形交换格式;GIF图片以8位颜色或256色存储单个光栅图像数据或多个光栅图像数据。GIF图片支持透明度、压缩、交错和多图像图片（动画GIF）。PGIF透明度不是alpha通道透明度，不能支持半透明效果。GIF压缩是LZW压缩，压缩比大概为3:1。GIF文件规范的GIF89a版本中支持动画GIF。优点：GIF广泛支持Internet标准。支持无损耗压缩和透明度。动画GIF很流行，易于使用许多GIF动画程序创建。很多QQ表情都是GIF的～缺点：GIF只支持256色调色板，因此，详细的图片和写实摄影图像会丢失颜色信息●图像数字化设备的组成：（1）采样孔（2）图像扫描机构（3）光传感器（4）量化器（5）输出存储装置●第四章●直方图是灰度级的函数，它反映了图像中的每一灰度级出现的次数（该灰度级的像素数）或频率(该灰度级像素于图像总像素质比)。●直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，从而增加图像灰度的动态范围，达到增强图像对比度的效果。●直方图均衡化步骤：1。计算直方图2。计算累积直方图3。舍入与合并灰度级4。确定映射关系5。计算像素数●直方图规定化就是把直方图变换为某个特定的形状，从而有选择地增强某个灰度范围内的对比度。●直方图规定化步骤：1。对原直方图进行均衡化处理，得到映射关系rk→sk2.对规定直方图进行均衡化处理，得到映射关系zl→vl3.对于每个sk迭代计算出vl-sk=0的最小vl,得到映射关系rk→zl●模板卷积是数字图像处理中常用的一种淋雨运算方式，它是指模板与图像进行类似于卷积或相关的运算。模板卷积可实现图像平滑、图像锐化、边缘检测等功能。●模板卷积的基本步骤：1.模板在输入图像上移动，让模板原点依次与输入图像中的每个像素重合2.模板系数与跟模板重合的输入图像的对应像素相乘，再将乘机相加3.把结果赋予输出图像，其像素位置与模板原点在输入图像的位置一致。●邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。●3*3高斯模版1/16[12124∗2121]●中值滤波把以某像素为中心的小窗口内的所有像素的灰度按从小到大排序，取排序结果的中间值作为该像素的灰度值。●比较均值滤波和中值滤波的优缺点：均值滤波：优点：算法简单，对高斯噪声平滑效果好缺点：在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。中值滤波：优点：在滤除噪声的同时很好地保存图像边缘，对椒盐噪声平滑效果好缺点：对处理高斯噪声效果不如均值滤波●图像锐化的目的是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。用途：轮廓的抽取，图像的分割方法：空间域法（微分运算）和频率域法（高通滤波）梯度算子（一阶微分）算子名称GXGy特点Roberts[0∗−110][−1∗001]各向同行；对噪声敏感；模板尺寸为偶数，中心位置不明显Prewitt[−101−10∗1−101][−1−1−100∗0111]引入了平均因素，对噪声有抑制作用；操作简便Sobel[−101−20∗1−101][−1−2−100∗0121]引入了平均因素，增强了最近像素的影响，噪声抑制效果比Prewitt要好●平滑模板和微分模板的区别：（1.）微分模板的权系数之和为0，使得灰度平坦区的响应为0。平滑模板的权系数都为正，其和为1，这使得灰度平坦区的输出与输入相同（2）一阶微分模板在对比度大的点产生较高的响应，二阶微分模板在对比度大得点产生零交叉。一阶微分一般产生更粗的边缘，二阶微分则产生更细的边缘。相对一阶微分而言，二阶微分对细线、孤立点等小细节有更强的响应。（3）平滑模板的平滑或去噪程度与模板的大小成正比，跳变边缘的模糊程度与模板的大小成正比。●伪彩色处理是指对不同的灰度级赋予不同的颜色，从而将会对图像变成彩色图像。（原来是黑白图片）假彩色原来是彩色图像●空间域的平滑滤波器和锐化滤波器的区别和联系联系：模板结构相同，运算形式相同（加权求和）区别：①模板权值不同，平滑模板权系数之和为1，锐化模板权系数为0②平滑滤波器是积分运算，锐化滤波器为差分运算③含义不同：平滑是消除噪声，模糊图像，去除小的细节或弥合目标间缝隙锐化是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。●第五章．图像分割与边缘检测●图像分割就是指把图像分成一系列有意义的、各具特色的目标或区域的技术或过程。图像分割算法可分为两类：利用灰度不连续的基于边界的分割和利用灰度相似性的基于区域的分割●简述全局阈值、局部阈值和