数字图像处理知识点总结.docx

1、数字图像处理知识点总结图像分类：根据图像空间坐标和輛度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像.模拟图像定空间坐标和幅度都虚 续变化的图像，而数字图像是空何坐标和幅度均用离散的数字(一般出整赏表示的图像。图徐的数学表示* 一幅图像所包含的信息首先表现为光的強度(intensity) JIP一幅图像可看成足空间各个坐标点匕的光强度I的集合. 其普遍数学表达式为:l=f(x. y. z. A . t)式中(xw)於空间坐标.入於波长，t肚时间 I於光点(“Z)的强度(幅度人上式表示一幅 运动的(t)、彩色/多光谱的(入)、立体的W)图像。图像的特点，1 空间育界:人的视野右限.幅图像

2、的兴小也有限2幅度(强度)令限：即对丁所右的xy都有OWf(x,y) WBm其中 Bm为有限值。图像三大类：在毎一种惜况下.图像的表示可省略掉一维.即1挣止图像:I =f (x, y z.入)2灰度图像：I =f (x z. t ) 3平面图像:I =f (x. yA #t)而对于平面上的静I上灰度图像.其数学衣达式可简化为：l = f (x- y)数字图像处理的基本步骤:1图像信息的获収：2图像信息的存储：3图像倍息的处理：4图像信息的传綸：采用图像扫描仪等将图像数字化.对获収的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中 即数字图像处理它圧指用数字计算机或数字系统对数

3、字图像进行的各种处理要解决的主耍问題出传输信道和数据虽的矛仍问题.一方啲嬰改善传输信逍.提拓传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码.以减少描述图像信息的数据戢。5图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示.数字图仗处理系统五大模块：数字国像处理系统山图像输入、图像“储、图像通倍、图像处理和分析五个模块组成。1 图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它出利用图像采集设备(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。2图像存储模块：主要用来存储图像信息。戈图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将

4、处理结果永久保存。4图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。5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、实现软件和数字计篦机.以完成图像信息处理的所冇功能三基色原理：人眼的视网膜上存在有大虽能在适半亮度下分辨颜色的锥状细胞它们分别对应红、绿、蓝三种颜色，叩分别对红光、 绿光、蓝光敏感。由此.红(R)、绿(G)、蓝(B)这三种颜色被称为三基色。根据人眼的三基色吸收特性.人眼所感受到的颜色其实是三种基色按照不同比例的组合.则任一彩色C可表示为：C = R (R) +G (G) +B (B)颜色模型1.RGB模型(面向机器)：在三维直角坐标系中用相互垂直的三个坐标轴代农R、G、B三个分

5、量,并将R、G、B分别限定在0M 则 该单位正方体就代表颜色空间.其中的一个点就代表一种颜色。2.HSI模型(面向離色处理或人眼视觉)：HSI模型利用颜色的三个屈性色调H (hue).饱和度S (saturation)和亮度I (intensity)组成 一个表示颜色的圆柱体.人眼的机理：1 憧孔：透明的角膜后定不透明的虹膜，虹膜中间的圆孔称为瞳孔.I打I從可调节.控制进入人眼内Z址通讹照相机光圈作用)2品状体：憧孔后是一扁球形弹性透明体其曲率可调节.以改变焦距.使不同料离的图在视网膜上成彖(照相机透镜作用).3视细胞：视网膜上集中了大戢视细胞.分为两类：锥状细胞：明视细胞.在强光下检测亮度和

6、颜色：杆(柱)状细胞：暗视细胞.在弱光卜检测亮度.无色彩感觉。人的视觉模型：MH打仏3)人眼的亮度感觉1图像44黑白”(“亮S 暗”)对比参数对比度：c = Bmax/ Bmin-相对对比度:cr = (BB0)/B02 人眼壳度感觉范用1总范I制很宽(c = 10A8)2人眼适应某一环境亮度后.范闱限制适当平均亮度下：c = 10A3/很低亮度下：c = 103同时对比度：人服对亮喑程度所形成的“3T “白”感觉具有郴对性.即按对比度c感觉物体亮度对比。马赫带(Mach Band)效应：马赫带效应的出现.足因为人眼对丁图像中不同空间频率几冇不同的灵敏度.而在空间频率突变处就出 了 “欠閱“

7、mV “对谐”臺观亮企S与实际元度B之间的关系；S = K lnB+ ko人眼亮度感觉之应用：若一幅原图像经过处理恢复后得到貳现图像玳现图像的亮度不必等于原图像的亮度只要保证二者的对土 度及亮度层次(灰度级)柑同.就能给人以直实的感觉.续图像到数字图像的转化过程：迅歼忆停X () 数字|/(r，7) 采甘 锻化 /(!.)数字图像的特点：1 信息咸大2占用频带宽 3像盍间相关性大 4视觉效果的主观性大例：人观察如图所示两福形状相同的LI标图像时.会觉得哪一个U标更亮一些？ 与实际亮度有无不同？简述理由。黑色(鼓暗)灰度值定为0,白色(瑕亮)灰 度值定为255 解答：两个不同亮度的目标物处丁不同

8、亮度的背最中.人会按对比度感觉n标物 的亮度对比.因此人感觉(“要壳一些.但事实上，目标(b)的实际亮度要奇 于(a)的实际亮度。例：在串行通信中.常用波特率描述传输的速率，它被定义为每杪传输的数裁比特数。串行通信中，数据传输的单位是帧，也称字符. 假如一帧数据由一个起始比持位、8个信息比特位和一个结束比特位构成根据以上概念.请问：1 如果要利用一个波特率为56kbps (lk=1000)的信道來传输一幅大小为1024X1024. 256级灰度的数字图像需要多长时间？2如果出用波特率为750kbps的信道來传输上述图像，所需时间又出多少？3如果要传输的图像是512X512的真彩色图像(颜色数目

9、是32 bit),则分别在上面两种信道F传输.各需要多长时间?解答：1传输的比特数为1024X1024X8X(1+8+1)/8=10485760.则在波特率为56kbps的信道上传输时所需时间为10485760/56000=187.25 秒。2.传输的比特数为1024 X 1024 X 8 X (1+8+1)/8=10485760 ,则在波特率为750kbps的信道上传输时，所需时间为 10485760/750000=13.98 秒。3传输的比特数为512X512X32X(1*8+1)/8=10485760在波特率为56kbps的信道上传输时，所需时间为10485760/56000=187.2

10、5抄: 在波特率为750kbps的信道上传输时.所需时间为10485760/750000=13.98秒。例：1 存储一幅1024X768, 256个灰度级的图像需娶等少bit?2幅512X512的32 bit真彩图像的容戢为多少bit?解答：_1一幅 1024X768. 256 个灰度级的图像的容量为:b=1024X768X8=6291456 bit2幅 512X512 的 32 位贞彩图像的容虽为：b二512X512X32二8388608 bit 像素间的基本关系：1像索的相邻与邻域：4邻域和4相邻：N4(p)8邻域和8相邻:N8(p)2像責间的邻接和连通：4邻接、8邻接4通路、8通路 4连

11、通、8连通3 区域和边界两个像素P和q邻接的条件，1相邻:p(m,n)和細位置上满足相邻;2灰度值相近,即称为灰度值相近(似)准则。常用的三种距离:D8(p,q) De(p,q) D4(p,q)(1) Dc(p,q) = -7(mrm2)2 + (nrn2)2n)对数变换的作用是扩展图像的低灰度范闱同时压缩高灰度范闱，使得图像灰度分布均匀.与人 的视觉特牲相匹配.2指数变换g(,n)=A (f(M,n) )指数变换使得高灰度范圉得到扩展.而压缩了低灰度范用灰度直方图定义:数字图像屮各灰度级与其出现的频数间的统计关系，可表示为P(k)=nk/nk=O,lL-1丄一灰度级数 灰度直方图性质:1方图

12、的位置缺失性2.rt方图与图像的一对多特性3.直方图的可叠加性直方图与图像清斷性的关系：直方图反映了图像的清晰程度当直方图均匀分布时.图像址清晰。山此，我们可以利用直方图來达到 使图像清晰的目的.亶方图均術化:通过原始图像的灰度非线性变换.使其11方图变成均匀分布.以增加图像灰度值的动态范由.从而达到增强图像整体对 比度.使图像变清晰的效果.例：设有-幅大小为，包會灰度値足的8个灰度级的数字图像，其乞灰度级的像索个数见衣47所示，耍求对其进行直方图均衡化，求 出灰度变换关系和变换后的直方图灰度级(i)0123456像素个数(ni)786102085265033324513080步计算方法或公敦

13、计算结果1穴出詔曲工(i*j12345672袋计 叫7H61920g65033324530Ml3计1MK始直方图：卩三OJ50.210.160.080.060.03ao24计算JR釈宜方丁 丈P30.44a “OJII0.W90,95O.9Xl.(M5计算雯换后的衣度值1 jivt (1135667776猶定惑交拱关糸 iTj1-32-S3.4-65.6,7-775计吏揍JB各次度级的僮个7142208529S34558计算受拱后HB的直方r (j). n | ffl52,3964, 5,6. 7978求麦换后的匹配直方图0000090.250.3709图像平滑播念，减弱、抑制或消除图像中噪声

14、和假轮饶而改善图像质呈的方法 方法，空域和频域1.空域平滑法邻域（局部）平均法定义：用某点邻域的灰度平均值来代替该点的灰度值公式：4-邻域平均/8-邻域平均 g（m.n） = fall=| f0J）皿阈值半均法g(m.n) =带來问题：使目标物轮那或细节（边缘）变模糊T else3加权平均法定义：用邻域内灰度值及木点灰度加权值来代替该点灰度值公式： 烈加，）=忙.二右 工 /（!；）+ /?）特点：既平滑了噪声.又保证边缘不至于模糊4模板平滑法：基模板的处理.相肖丁模板与原图像的卷枳ggn）=F（n,n）*V(片 1).处理过程:0 1 00 1 01 1 r 1 1 11 1 |1 2 11

15、 1 11 2 165 96 100 1 00 1 01 1 11 1 1 (Mto=l) t(MMM=2) t5藝图像平均法：多图像平均乐 图像信号基木不变，而各点噪声的方基降为单幅图像中该点噪声方基的1/1L从而就抑制了噪 声，相当于提高了信噪比。2频域低通濾波法：空域模板平滑法等效于频域低通滤波法理想低通滤波器（ILPF）(g)Butterworth 低通迪波器(BLPF)指数低通波波為（ELPF）梯形低通滤波器（TLPF）3中值滤波法（非线性平滑滤波法原理：对一个商口（记为）内的所冇像素灰度值进行排序，取排序结果的中间伉作为中心点处像責的灰度伉作用：对十扰脉冲和点噪声有良好抑制作用而对

16、图象边缘能较好世保持的非线性图仪增强技术平滑模板特点：1 模板内系数全为正表示求和：所乘的小于1的系数表示取平均：2模板系数之和为1,表示对常数图像（常数）处理前后不变.而对-般国像而言.处理前后平均亮度基木保持不变使用中值滤波时的注意事项：1.中值濾波适合滤除椒盐噪声和于扰脉冲.尤其适I- U标物形状足块状时的图像滤波。2具有丰富尖角几何结构的图像.一般采用十字形滤波窗 I丄謝口大小燄好不要趙过图像中报小目标物的尺寸.否则会丢失目标物的 细小几何特征.3.需要保持细线状及尖顶角目标物细节时.最好不要釆用中值滤波。图俅锐化 播念，使图像I标物轮那和细肖更突出的方法方法：空域微（羞）分法一模制图

17、像实质是受到半均或积分运算.故对其进行逆运算（微分），使图像淸晰：频域高频提升滤波法一从频域角度考虔图像模糊的实质於高频分戢被衰减.故可用高频提升滤波法加玳高频.使1.空域锐化法图像淸晰.-f；=f(n + l)f(n)=f(n + l) + f(n-1)-2f(n) (lx u拉普拉斯锐化法：像f(x, y)Laplacian 宀若界 八慕+悦化公式： g(x)=/(x) + a-W/(x,y)致字IB* f(mn)二析傲分Ts /- = / )+/( w - U /I) - 2 / (m , /I) a 2 f-ZT- - / = /(/n ,n + 1) + /(/n - 1) - 2

18、/ (m ,n)悦化公或：的山)=/(如)+辺广=/(以川)一 a(/(加+)+/(加一 S)+/Sm+1)+/(M-1)-4/(s)0-e0-al + 4a-a0-a0-a-a-a-a1+8a-a-a-a-!/!-!)Laplacian(1)W1(2)8YMIMBI W4a-锐化强度系数.越大锐化程度越强2.高频提升滤波法：空域模板锐化法等效于频域高频提升滤波法处理过程:对应水平及乖ri方向的梯度模板0 0 00-10叽=-1 1 0I0 1 00 0 00 0 0(加/)=/(,)-/(加山-1)Gv(m,n)=f 伽 “)-/(刃-1)锐化模板特点*1 模板内系数冇正冇负.表示总分运算：

19、2模板内系数Z和1 （对常数图像f（B,n）=c,处理前后不变：对一般国像，处理前后平均亮度不变九钱化实质：锐化图像g（B,n）=原图像心n）+加重的边缘（a*微分图象平滑锐化时的注意事项：1平滑及锐化时图象四周边界不考虑（不处理入2般处理时，仅用原图象进行处理（即前而处理结果不影响后而处理：3平滑及锐化的顺序也：先平滑肓锐化。图像分割定义很令集合R代表整个图像区域.对R的分割可看作将R分成N个满足以下五个条件的非空子集（子区域）R1R2,. RN.（完备性、锁立性、单一性、互斥性、连通性）依据，基丁像素灰度值的2个基本特性不连续性一区域之间：相似性区域内部.方法，1 边缘检测法：利用区域间Z

20、灰度不连续性.确定区域的边界或边缘的位置.2区域生成法:利用区域内灰度的相似性.将像素（点）分成若十相似的区域边缴 定义：边缘定义为图像局部特性的不连续性（相邻区域之交界）种类，大致分为阶跃式.脉冲式和屋顶式特点:1JJ部特性不连续性：2 边缘位址的微分特性：3.垂直方向夹变）。幅度和方向性（沿边缘方向灰度缓（不）变.检测的基本思想，计舁局部微分克子1 正交梯度算子法：利用-阶9数检测边缘点的方法正交梯度法（正交模板法）：正丸4弟度法檢测边媒点：过程一（2）Roberts梯度算子法（4点至分法）对应的水平和垂ri方向的模板-1000-10010100000Q00q,（加，）=/（加，刀）一/（加-皿-1）Gv（myn）=特点：用4点进行益分.以求得梯度.方法简单其缺点足对噪声较敏感. 平淸梯度克子法（平均址分法） Prewitt梯度算了法（平均星分法人常用于不倉噪声的图像边缘点检测求平均，再求蟄分來求梯度水平和晅梯度模板分别为:-1 0 f1-11-f-1 0 1wv =-0001