数字图像处理-复习提纲.docVIP

第一章 1.什么是数字图像处理？ 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等的理论、方法和技术称为数字图像处理。 2.数字图像处理的特点？ ◇处理精度高，再现性好。 ◇处理的多样性。由于图像处理是通过运行程序进行的，因此，设计不同的图像处理程序，可以实现各种不同的处理目的。 ◇图像数据量庞大。图像中包含有丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用的信息，但是，数字图像的数据量巨大。 ◇处理费时。由于图像数据量大，因此处理比较费时。 ◇图像处理技术综合性强。数字图像处理涉及的技术领域相当广泛，如通信技术、计算机技术、电子技术、电视技术等， 当然，数学、物理学等领域更是数字图像处理的基础。 第二章 1.常见的颜色模型 1). RGB颜色模型 国际照明委员会选择红色（波长(=700.00nm)、绿色（波长(=546.1nm)、蓝色（波长(=435.8nm)三种单色光作为表色系统的三基色，这就是CIE的RGB(Red,Green,Blue)颜色表示系统。彩色光栅显示器采用的就是RGB颜色模型系统。 RGB颜色模型是相加混色，称为加色系统。白光可以由RGB三种基本色相加得到。 2). CMY颜色模型 以品红、青、黄(Cyan,Magenta,Yellow)作为三基色所构成的颜色模型也是一种常用的颜色表示系统。它是一种减色系统。CMY减色系统和RGB加色系统颜色互为补色。所谓某颜色的补色是从白色中减去这种颜色后所得的颜色。品红是绿色的补色，青色是红色的补色，黄色是蓝色的补色。即相加系统的补色就是相减系统的基色(R+G=黄，G+B=青，R+B=品红）。 2.图像的数字化过程 采样：就是把在时间上和空间上连续的图像转换成为离散的采样点（即象素pixel）集的一种操作。（确定空间分辨率） 一维采样定理：若一维信号g(t)最大频率为ω，若用T≤1/（2ω）为间隔进行抽样后，则根据抽样结果g(iT）i=…-1，0，1…能完全恢复g(t)。 量化：抽样后所得的这些连续量表示的象素值离散化为整激值。（确定幅度分辨率） 编码： 图像的空间幅度分辨率同时变化时，形成的图像效果最好。 第三章 1.常用的数学变换 空域变换有如加法、减法等的代数变换，也有如旋转、拉伸等的几何变换； 频域变换除了傅立叶变换外，常用的非空域的变换还有离散余弦变换、PCA变换等。 二维傅立叶（正、逆）变换公式（MATLAB7里将傅立叶变换后的频谱图进行四周到中心移动的函数要掌握） 离散余弦变换 低频能量高，较亮 高………低，…暗 P50 2.1题目 第四章 线性变换 设图像f(i,j)的灰度范围为[a,b]，线性变换后的图像g(i,j)的灰度范围为[a’,b’]，g(i,j)与f(i,j)之间关系式为： 在曝光不足或过度的情况下，看到的将是一个模糊不清、似乎没有灰度层次的图像。 采用线性变换对图像每一个像素灰度作线性拉伸。可有效地改善图像视觉效果。 P96 3.1题 非线性变换 γ＞１　　加暗减亮 　γ＝１　　线性变换 γ＞１　　减暗加亮 灰度级范围[0,L-1]的图像反转：s=L-1-r 直方图均衡化 步骤 (1) 列出原始图像灰度级rk, k=0,1,…,k,…,L-1; (2) 统计各灰度级的象素数目，nk, k=0,1,,…,k,…,L-1; (3) 计算原始图像直方图Pr(rk)=nk/n，n为原始图像总的象素数目； (4) 计算累积分布函数SK=T(rk); (5) 应用转移函数，计算映射后的灰度级, SK=INT[(l-1)*Sk+0.5] (6) 统计映射后各灰度级的象素数目nsk, k=0,1,…,p-1; (7) 计算输出图像直方图Ps(sk)= nsk/n，k=0,1,…,p-1; (8) 用rk和sk的映射关系，修改原始图像灰度级，获得直方图近似均匀分布 的输出图像。 P97 3.7题 例 假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表中。对其均衡化计算过程如下： 4.滤波增强（实验要记得去看，各种算子） 图像平滑的主要作用: 对大图像处理前,删除一些无用的小细节 连接中断的线断和曲线 降低噪声 钝化处理,处理过分锐化的图像 增强图像创艺 图像锐化的主要作用: 增强图像中的细节 使模糊图像变得锐利 可以提取边缘 图像创艺 中值滤波 中值滤波算法的实现: 将模板区域内的象素排序，求出中值。用于钝化图像、去除噪声。 例如：3x3的模板，第5大的是中值， 5x5的模板，第13大的是中值， 7x7的模板，第25大的是中值， 9x9的模板，第41大的是中值。 5.低通滤波器：起到图像平缓作用 6.高通滤波器：图像边缘地方得到增强 第