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数字图像处理知识点总结
第一章?导论?
1.?图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。
2.?图像分类:按可见性(可见图像、不可见图像),按波段数(单波段、多波段、超波段),
按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字)。?
3.?图像处理:对图像进行一系列操作,以到达预期目的的技术。
4.?图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.?图像处理五个模块:采集、显示、存储、通信、处理和分析。?
第二章?数字图像处理的基本概念?
6.?模拟图像的表示:f(x,y)=i(x,y)×r(x,y),照度分量0i(x,y)?∞?,反射分量
0?r(x,y)1.?
7.?图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样
和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。??
8.?将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个
很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。
9.?将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。?
10.?表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。?
11.?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。?
12.?采样间隔对图像质量的影响:一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分
辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。?
13.?量化等级对图像质量的影响:量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图
像质量好,但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。?
14.?数字化器组成:?
1)?采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)?图像扫描机构:使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
3)?光传感器:通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。?
4)?量化器:将传感器输出的连续量转化为整数值。?
5)?输出存储体:将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器,或磁盘等。
15.?灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标,纵坐标
为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。?
16.?直方图的性质:?
1)?灰度直方图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。
17.?直方图的应用:?
1)?用于判断图像量化是否恰当?
2)?用于确定图像二值化的阈值
3)?计算图像中物体的面积
4)?计算图像信息量:熵H?
18.?图像处理基本功能的形式:单幅图像?→?单幅图像?,多幅图像?→单幅图像,单(或多)
幅图像→?数字或符号。?
19.?邻域:对于任一像素(i,j),该像素周围的像素构成的集合{(i+p,j+q),p、q取合
适的整数},叫做该像素的邻域。?
20.?图像处理的几种具体算法:?
1)?局部处理:移动平均平滑、空间域锐化。
2)?点处理:图像对比度增强、图像二值化。
3)?大局处理:傅里叶变换。
4)?迭代处理:细化。
5)?跟踪处理?
6)?位置不变处理和位置可变处理:输出像素JP(i,j)的值的计算方法与像素的位置
(i,j)无关的处理称为位置不变处理或位移不变处理
7)?窗口处理和模板处理。
21.?图像的数据结构与特征:?
1)?组合方式:一个字长存放多个像素灰度值的方式。它能起到节省内存的作用,但导
致计算量增加,使处理程序复杂。
?2)?比特面方式:按比特位存取像素,即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示,
形成比特面。?
3)?分层结构:由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像,就能使数据表
示具有分层性,其代表有锥形(金字塔)结构。?
4)?树结构:对于一幅二值图像的行、列接连不断地二等分,如果图像被分割部分中的
全体像素都变成具有相同的特征时,这一部分则不再分割?
5)?多重图像数据存储:逐波段存储,分波段处理时采用;逐行存储,行扫描记录设
备采用;逐像素存储,用于分类。?
22.?图像的特征:?
1)?自然特征:光谱特征、?几何特征、时相特征;?
2)?人工特征:直方图特征,灰度边缘特征,线、角点、纹理特征;?3)?特征的范围:点特征、局部特征、区域特征、整体特征。?
4)?特征提取:获取图像特征信息的操作。把从图像提取的m个特征量y1,
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