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数字图像处理复习 第一章 基本原理 1、什么是数字图像？ 由被称作像素的有限小块区域组成的二维矩阵。将物理图象行列划分 后，每个小块区域称为像素。每个像素包括两个属性：位置和灰度。 2、数字图像的分类 二值图像：只有黑白两种颜色，像素取值只有0 或者1 灰度图像：像素取值[0,255]，表示黑到白的过渡色 索引图像：包括数据矩阵(I)和一个颜色影像表矩阵(Map) RGB 图像：三维数据矩阵，像素的颜色值分别由RGB 三原色的组合来表示 3、数字图像处理系统的构成 4、图像数字化的方法 扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历 采样：将空间上连续的图像变成离散点。即将图像平面划分成网格的过程。 量化：将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。 5、图像处理的3 个层次 图像处理输入图像，输出图像。改善视觉效果，突出有效信息。 图像分析输入图像，输出数据。对感兴趣目标提取获得客观信息，建立描述。 图像理解输入数据，输出认知。研究图像目标性质和联系，得出图像理解。 第二章 matlab 相关操作 1、matlab 界面构成 命令窗口、命令历史窗口、工作间管理窗口、当前路径窗口 +图形窗口（figure） 2、基础语法 常用运算符：四则运算，求幂(.^)，转置(.’)和共轭转置(’) (注：共轭转置除了交换行列外，复数部分会变号) 函数定义：function [ output_args ] = Untitled( input_args ) 函数使用：Untitled( input_args ) m 文件：包括执行命令的脚本文件和具有某功能的函数文件 语句（循环和分支） 3、图像的基本操作 打开：A=imread(FILENAME,FMT) 显示：imshow(I,[low high]) default：imshow(I,[]) 保存：imwrite （F,’filename.fmt’） imwrite （F,’filename.jpg’,’quality’,q） q 值越小，退化越严重 相关函数： 4、类型转换函数 数值转换：B = data_class_name(A) 图像转换： mat2gray(im,[min max])：任意矩阵转为[0,1]之间的double 矩阵(归一化) im2double(im)：非double 转为归一化double，原double 不变 im2bw(im,T)：任意矩阵转二值图，T (默认0.5)为分界点，小于则0 大于则1 G=rgb2gray(I)：将彩色图像数组I 转换为灰度图像G 5、索引： 向量索引 矩阵索引 6、常见矩阵 （重点）第三章 亮度变换与空间滤波 1、图像增强和图像复原的区别 图像增强是人们主观意识作用，改善视觉效果或降低机器处理难度，适于特定应用 图像复原更为客观，考虑降质原因，力求重建或恢复原有图像，忠实于原图像 2、亮度变换的3 种方式 （要求会用函数及参数，理解原理） （1）亮度映射函数imadjust： g = imadjust(f,[low_in high_in], [low_out high_out],gamma) [low_in high_in]指明输入图像f 中的亮度映射范围 [low_out high_out]指明输出图像g 中的亮度映射范围 小于等于low_in 的值映射为low_out 大于等于high_in 的值映射为high_out gamma1，扩展低端压缩高端，更亮 gamma1,压缩低端拓展高端，更暗 gamma 默认为1，线性映射 （2 ）对数变换：压缩动态范围，扩展低灰度，压缩高灰度。同gamma1 的情况。 g = c * log(1 + double(f)) （3 ）对比度拉伸变换：输出高对比度图像 M 控制灰度级压缩范围，E 控制函数斜率 注：函数intrans ()可以完成以上三种变换的任意一种 3、直方图（原理、功能、绘制方式、绘制程序） 重点！ 原理：p(r )= n /n k k