数字图像处理知识点与考点(经典)

数字图像处理知识点与考点（经典）第1111章导论（知识引导）1.图像、数字图像和数字图像处理：答：“图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素。数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.2.数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理的输出仍是图像。图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场景的解释。3.数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5个模块组成，如下图所示。各个模块的作用分别为：图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。图像存储模块：主要用来存储图像信息。图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图像信息处理的所有功能。5.数字图像的2种处理方法：空域处理法（领域处理和点处理）、变换域处理法。6.图像分辨率：图像中每单位长度所包含的像素或点的数目。分辨率越高，像素越多，图像越清晰。7.数字图像通常用矩阵来描述。8.像素的属性是像素的位置和灰度。9.彩色图像不能用一个矩阵来描述，一般是用三个矩阵同时描述。10.数字图像处理的优点：精度高、再现性好、通用性和灵活性好强。第2222章数字图像处理的基本概念1.图像数字化：指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像（计算机能处理的形式）。包括采样和量化两个过程。其中采样间隔和采样孔径是两个重要参数（决定分辨率）。2.采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作。（但是灰度是连续）3.量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。4.灰度级数（考）一般用来表示（g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数，通常就说gbit量化）。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量为M×N×g（bit）或M×N×g/8（byte），若用彩色描述，该图像对应的空间为：M×N×g×3（bit）该图像的灰度取值范围：（0，2g-1）。例题：（1）存储一幅1024×768，256（8bit量化）个灰度级的图像需要多少位？（2）一幅512×512的32bit真彩图像的容量为多少位？解：（1）一幅1024×768，256=28（8bit量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8=6291456bit（2）一幅512×512的32位真彩图像的容量为：b=512×512×32=8388608bit5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。（3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。9.灰度直方图的应用：（1）判断图像量化是否恰当。（2）用于确定图像二值化的阈值。第3333章图像变换1.图像变换的目的：①使图像处理问题简化；②有利于图像特征提取；③有助于从概念上增强对图像信息的理解。2.一维连续函数的傅立叶正反变换：，3.一维离散函数的傅里叶正反变换（考）：，（u=0,1,2,…,N－1）gG2=∑−=−=102logLiiiPPH∫+∞∞−−==dxexfuFxfFuxjπ2)()()}({∫∞+∞−−==duexFuFFxfuxjπ21)()}({)(NuxjNxexfNuF/210)(1)(π−−=∑=NuxjNueuFxf/210)()(π∑−==第4444章图像增强1.图像增强的方法与类型2.线性变换：3.分段线性变换（考）：说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。5.直方图的均衡化（考）（习题第四章6题，如下示例）与规定化图像增强空间域增强频率域增强灰度变换空域滤波直接灰度变换直方图修正线性变换非线性变换比例线性拉伸分段线性拉伸指数拉伸对数拉伸其他拉伸直方图均衡化直方图规定化图像平滑（低通）图像锐化（高通）领域平均法中值滤波（非线性的图像平滑）梯度算子拉式算子高通滤波低通滤波带通、带阻滤波⎪⎩⎪⎨⎧≤≤+−−−≤+−−−≤=ffgMyxfbdbyxfbMdMbyxfacayxfabcdayxfyxfacyxg),(]),()][/()[(),(]),()][/()[(),(0),()/(),()51.4()),((),(−−−′−′+′=ajifababajig6.空间域滤波是基于领域处理的增强方法，应用模板。有两种：平滑和锐化。（1）图像空间域的平滑：抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。有两种：领域平均法（空间低通滤波法）和中值滤波法。�邻域平均法（空间低通滤波法）：做卷积运算。注意：模板很多，必须保证全部权系数和为1。（P81）����中值滤波（考）：对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。（2）图像锐化：增强图像的边缘或轮廓。�梯度锐化法：是图像锐化法最常用的锐化方法。梯度算子有：Prewitt算子、Sobel算子。����Laplacian算子与Laplacian增强算子（考）�Laplacian算子是线性二阶微分算子▽2f(x，y)。(不去模糊)�Laplacian增强算子g（x,y）=f(x，y)-▽2f(x，y).（去模糊）�高通滤波法：高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。(3)梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点�梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性，认为极大值点对应于边缘点；�Laplacian算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，认为边缘点是零交叉点。相同点都能用于检测边缘，且都对噪声敏感。（4）LaplacianLaplacianLaplacianLaplacian算子和LaplacianLaplacianLaplacianLaplacian增强算子的区别答：Laplacian算子进行检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性，根据边缘点是零交叉点来检测图像边缘位置。它对应的模板为-1-1-4-11Laplacian增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为-1-15-1-1相同点：它们作用的对象相同，都是图像边缘检测方法，0101-41010Laplace算子0-10-15-10-10增强算子7.图像锐化与图像平滑的区别与联系：区别：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。联系：都属于图象增强中的空域滤波，改善图象效果。8.图像增强的目的主要包括：①消除噪声，改善图像的视觉效果；②突出边缘，有利于识别和处理。9.频域空间的增强方法的三个步骤：假定原图像为f(x,y)，经傅立叶变换为F(u,v)，输出图像为g(x,y)，则频率域锐化过程描述为：傅立叶变换滤波器傅立叶反变换),(vuH),(vuF),(vuG),(yxg),(yxf(1)将图像f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到F(u,v)；(2)在频域空间中通过不同的滤波函数H(u,v)对图像进行不同的增强,得到G(u,v)(3)将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。说明：（也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器）9.频率域平滑：由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低通滤波器H(u,v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种：(1)理想低通滤波器:由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。(2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。(说明：振铃效应越不明显效果越好)(3)指数低通滤波器：采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。(4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的。频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。14.常用的高通滤波器有四种：(1)理想高通滤波器(2)巴特沃斯高通滤波器(3)指数高通滤波器(4)梯形高通滤波器说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。（2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。（3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显。(4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显.(5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。(6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也使噪声增强。因此不能随意地使用。(7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身，故没有振铃效应。15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。16.彩色增强技术（1）人眼的视觉特性：分辨的灰度级介于十几到二十几级之间；彩色分辨能力可达到灰度分辨能力的百倍以上。（2）彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩色的分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。（3）伪彩色增强�把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的