数字图像处理考试复习

1图像的数字化—采样概念采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行的。一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同。2.图像的数字化—采样间隔采样时的注意点是：采样间隔的选取。采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生信息的混叠，导致细节无法辨认。3.图像的数字化—采样指标分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）分辨率或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。单位：像素*像素（如：数码相机指标30万像素（640*480））4.图像的数字化——量化概念量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。一般的量化值为整数充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即采用0~255的整数来描述“从黑到白”。在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象5.量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小6.一般情况下，对灰度变化比较平缓的部分用比较多的量化级，在灰度变化比较剧烈的地方用比较高的分辨率7．数字图像的灰度直方图——定义灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度级分布的统计。有两种表示形式图形表示形式横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某灰度级所出现的像素个数。组表示形式数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表示该灰度级下的像素个数。8．数字图像的灰度直方图——性质所有的空间信息全部丢失；每一灰度级的像素个数可直接得到9．线性对比度展宽对比度展宽的目的是：通过将亮暗差异（即对比度）扩大，来把人所关心的部分强调出来。原理是，进行像素点对点的，灰度级的线性影射。该影射关系通过调整参数，来实现对亮暗差异的扩大。会写分段函数10.直方图均衡化——基本原理直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰图像的目的。因为灰度分布可在直方图中描述，所以该图像增强方法是基于图像的灰度直方图11.直方图均衡化方法实现1.求直方图设f、g分别为原图像和处理后的图像。求出原图f的灰度直方图，设为h。显然，在[0,255]范围内量化时，h是一个256维的向量。2.计算原图的灰度分布概率求出图像f的总体像素个数Nf=m*n(m,n分别为图像的长和宽）计算每个灰度级的分布概率，即每个像素在整个图像中所占的比例。hs(i)=h(i)/Nf(i=0,1,…,255)3.计算原图灰度的累计分布设图像各灰度级的累计分布hp。0()()ipskhihk0,1,2,...,255i4.计算原、新图灰度值的影射关系255()(,)0(,)0(,)0hpkfijgijfij():(,)((,)0)phkfijfij5.原、新图灰度直方图比较12．图像的几何变换图像的形状变换是指图像的放大、缩小与错切。图像的位置变换是指图像的平移、镜像与旋转图像的缩小：分为按比例缩小和不按比例缩小两种图像放大：图像放大从字面上看，是图像缩小的逆操作，但是，从信息处理的角度来看，则难易程度完全不一样图像缩小是从多个信息中选出所需要的信息，而图像放大则是需要对多出的空位填入适当的值，是信息的估计。图像错切：图像的错切变换实际上是平面景物在投影平面上的非垂直投影效果。因为绝大多数图像都是三维物体在二维平面上的投影得到的，所以需要研究图像的错切现象。图像的平移：平移变换公式：yyyxxx图像的镜像：所谓的镜像，通俗地讲，是指在镜子中所成的像。其特点是左右颠倒或者是上下颠倒。镜像分为水平镜像和垂直镜像。图像的水平镜图像的垂直镜像：图像的旋转：图像的旋转计算公式如下：yxyyxx13.图像噪声的抑制方法均值滤波器——原理在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。14.图像细节的灰度变化微分特性15.二直图像分析4连接和8连接下各自情况的连通域的划分按照4连接和8连接的概念各种划分16.腐蚀和膨胀：膨胀17.均值：18.中值