数字图像处理期末复习资料考试要点老师整理.doc
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第一章数字图像处理概论
*图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。
*模拟图像
空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像
*数字图像
空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。
是图像的数字表示，像素是其最小的单位。
*数字图像处理（DigitalImageProcessing）
利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。
（计算机图像处理）
*数字图像处理的特点（优势）
（1）处理精度高，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞大。
（5）图像处理技术综合性强。
*数字图像处理的目的
（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的
a.去除图像中的噪声；
b.改变图像的亮度、颜色；
c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份；
d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。
a.模式识别、计算机视觉的预处理
（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
**数字图像处理的主要研究内容
（1）图像的数字化
a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理
b.主要包括的是图像的采样与量化
（2*）图像的增强
a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声
（3）图像的恢复
a.把退化、模糊了的图像复原。
模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等
（4*）图像的编码
a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。
（5）图像的重建
a.由二维图像重建三维图像（如CT）
（6）图像的分析
a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。
（7）图像分割与特征提取
a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。
b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。
（8）图像隐藏
a.是指媒体信息的相互隐藏。
b.数字水印。
c.图像的信息伪装。
（9）图像通信
**图像工程的三个层次
图像理解（从图像到解释）-图像分析（从图像到数据）-图像处理（从图像到图像）
抽象程度（高—低）
数据量（小—大）
语义（高层、中层、低层）
操作对象（符号、目标、像素）
*图像分析：
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。
*图像理解：
图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各个目标的性质和他们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。
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图像处理：
【图像输入——（图像处理<增强、复原、编码、压缩等>）——图像输出）
图像识别：
【图像输入——（图像预处理<增强、复原>）——（图像分割）——（特征提取）——（图像分类）——类别、识别结果】
图像理解：
【图像输入——（图像预处理）——（图像描述）——（图像分析和理解）——图像解释】
*数字图像处理的应用领域：
通信：
图象传输，电视电话等。
宇宙探测：
星体图片处理。
遥感：
地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。
生物医学：
CT，X射线成象，B超，红外图象，显微图象。
工业生产：
产品质量检测，生产过程控制，CAD，CAM。
军事：
军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制，反伪装等。
公安：
现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。
档案：
过期的文字、图片档案的修复和处理。
机器人视觉
娱乐：
电影特技，动画，广告，MTV等
*数字图像处理的发展动向
（1）提高精度，提高处理速度
（2）加强软件研究，开发新方法（3）加强边缘学科的研究工作（4）加强理论研究（5）图像处理领域的标准化问题
第二章数字图像处理基础
*电磁辐射波：
（1）在实际的图像处理应用中，最主要的图像来源于电磁辐射成像。
（2）电磁辐射波包括无线电波（1m-100km）、微波（1mm-1m）、红外线（700nm-1mm）、可见光（400nm-700nm）、紫外线（10nm-400nm）、X射线（1nm-10nm）、γ射线（0.001nm-1nm）。
（3）电磁辐射波的波谱范围很广，波长最长的是无线电波为3×102m，其波长是可见光波长的几十亿倍；波长最短的是γ射线，波长为3×10-17m，其波长比可见光小几百万倍。
*太阳的电磁辐射波
（1）太阳的电磁辐射波恰好主要占据整个可见光谱范围。
（2）可见光随波长的不同依次呈现出紫、蓝、绿、黄、橙（橘红）、红六种颜色，白光是由不同颜色的可见光线混合而成的。
（3）人从一个物体感受到的颜色是由物体反射的可见光的特性决定的，若一个物体反射的光在所有可见光波长范围内是平衡的，则对观察者来说显示的是白色；若一个物体只反射可见光谱中有限范围的光，则物体就呈现某种颜色。
*电磁波谱与可见光谱相关概念
（1）仅有单一波长成份的光称为单色光，含有两种以上波长成份的光称为复合光，单色光和复合光都是有色彩的光。
（2）没有色彩的光称为消色光。
消色光就是观察者看到的黑白电视的光，所以消色指白色、黑色和各种深浅程度不同的灰色。
（3）消色光的属性仅有亮度或强度，通常用灰度级描述这种光的强度。
*简单的图像成像模型
一幅图像可定义成一个二维函数f（x,y）。
由于幅值f实质上反映了图像源的辐射能量，所以f（x,y）一定是非零且有限的，也即有：
0图像是由于光照射在景物上，并经其反射或透射作用于人眼的结果。
所以：
f（x,y）可由两个分量来表征，一是照射到观察景物的光的总量，二是景物反射或透射的光的总量.
设i（x,y）表示照射到观察景物表面（x,y）处的白光强度，r（x,y）表示观察景物表面（x,y）处的平均反射（或透射）系数，则有：
f（x,y）=i（x,y）r（x,y）
其中：
00≤r（x,y）≤1
对于消色光图像（有些文献称其为单色光图像），f（x,y）表示图像在坐标点（x,y）的灰度值l，且：
l=f（x,y）（2.5）
这种只有灰度属性没有彩色属性的图像称为灰度图像。
由式（2.4），显然有：
Lmin≤l≤Lmxa（2.6）
区间[Lmin，Lmax]称为灰度的取值范围。
在实际中，一般取Lmin的值为0，这样,灰度的取值范围就可表示成[0，Lmax]。
*数字图像的表示
当一幅图像的x和y坐标及幅值f都为连续量时，称该图像为连续图像*。
为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式，必须先对连续的图像进行空间和幅值的离散化处理。
（1）图像的采样：
对图像的连续空间坐标x和y的离散化。
（2）图像灰度级的量化：
对图像函数的幅值f的离散化。
*均匀采样：
对一幅二维连续图像f（x,y）的连续空间坐标x和y的均匀采样，实质上就是把二维图像平面在x方向和y方向分别进行等间距划分，从而把二维图像平面划分成M×N个网格，并使各网格中心点的位置与用一对实整数表示的笛卡尔坐标（I,j）相对应。
二维图像平面上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔坐标的全体就构成了该幅图像的采样结果。
*均匀量化：
对一幅二维连续图像f（x,y）的幅值f的均匀量化，实质上就是将图像的灰度取值范围[0，Lmax]划分成L个等级（L为正整数，Lmax=L-1），并将二维图像平面上M×N个网格的中心点的灰度值分别量化成与L个等级中最接近的那个等级的值。
*数字图像的表示:
为了描述上的方便,本书仍用f（x,y）表示数字图像。
设x∈[0，M-1]，y∈[0，N-1]，f∈[0，L-1]，则数字图像可表示成式（2.7）形式的一个M×N的二维数字阵列。
每个（x,y）对应数字图像中的一个基本单元，称其为图像元素（pictureelement），简称为像素（pixel）；且一般取M、N和的灰度级L为2的整次幂，即：
M=2~m（2.8）
N=2~n（2.9）
L=2~k（2.10）
这里，m、n和k为正整数。
存储一幅M×N的数字图像，需要的存储位数为：
b=M×N×k（2.11）
字节数为：
B=b/8
**空间分辨率
（1）空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定。
（2**）一种常用的空间分辨率的定义*是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目（单位是每毫米线对数），比如每毫米80线对。
另外，当简单地把矩形数字化仪的尺寸看作是“单位距离”时，就可把一幅数字图像的阵列大小M×N称为该幅数字图像的空间分辨率。
（3）对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，景物中的细节越能更好地在数字化后的图像中反映出来，也即反应该景物的图像的质量就越高。
（4）一幅数字图像的阵列大小（简称为图像大小）通常用M×N表示。
在景物大小不变的情况下，采样的空间分辨率越高，获得的图像阵列M×N就越大；反之，采样的空间分辨率越低，获得的图像阵列M×N就越小。
在空间分辨率不变的情况下，图像阵列M×N越大，图像的尺寸就越大；反之，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小。
**采样数（1、2）、空间分辨率（3）变化对图像视觉效果的影响：
（1）在图像的空间分辨率不变（这里指线对宽度不变）的情况下，采样越少，图像越小。
（2）在景物大小不变的情况下，图像阵列M*N越小，图像的尺寸越小。
（3）随着空间分辨率的降低，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。
由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差。
**灰度分辨率
灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率。
**灰度分辨率变化对图像视觉效果的影响：
随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。
图中由于伪轮廓信息的积累，图像已显现出了木刻画的效果。
由此也说明：
灰度分辨率越低，图像的视觉效果越差。
**灰度直方图
图像的灰度直方图，是一种表示数字图像中各级灰度值及其出现频数的关系的函数。
设一幅数字图像的灰度级范围为[0,L-1]，则该图像的灰度直方图可定义为：
h（rk）=nk（r=0,1,2,…,L-1）（2.19）
其中，rk表示第k级灰度值，h（rk）和nk表示图像中灰度值为rk的像素个数。
**灰度直方图具有如下一些特征：
（1）直方图仅能描述图像中每个灰度级具有的像素个数,不能表示图像中每个像素的位置（空间）信息；
（2）任一特定的图像都有惟一的直方图，不同的图像可以具有相同的直方图；
（3）对于空间分辨率为M×N，且灰度级范围为[0，L-1]的图像，有关系：
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