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1、数字图像处理复习提纲第一章 图像采集与量化n取样、量化、数字化的概念n三基色原理n什么是奈奎斯特取样定理？其意义是什么？n量化的分类n常见的图像输入设备有哪些？第二章 图像变换n离散傅立叶变换频谱的特点n离散余弦变换频谱的特点n几种典型正交变换的比较（能量集中性能、运算量）第三章 图像增强n图像噪声的类型与特点n灰度直方图的概念n灰度变换的原理（对具体方法的分析）n直方图均衡和直方图指定化的概念，如何进行直方图的规格化（具体计算）n图像平滑代表算法及效果（均值、中值滤波的原理）n图像锐化代表算法及效果n图像平滑模板与锐化模板的应用（具体模板的计算）n低通、高通滤波及同态滤波实现图像增强的原理n
2、彩色增强的分类与原理第四章 图像分割n图像分割的概念n图像分割的理论基础与方法n边界搜索跟踪的原理n门限化分割的原理n差分、梯度、拉普拉斯边缘检测的原理n区域生长法的原理（具体分析）第五章 图像编码与压缩n图像数据冗余度概念，压缩编码的分类n帧内预测的原理与工作过程（对DPCM的原理和过程进行分析）n帧间预测的原理与应用n变换编码能实现压缩的原理及应用n行程编码的原理及应用n哈夫曼编码的原理及应用（具体计算，包括熵、编码平均长度、编码效率）nJPEG压缩标准的压缩步骤第六章 图像恢复与重建n图像退化因素n退化模型的框图及描述n三种最常见的有约束的图像恢复方法及其条件n什么是盲目去卷积恢复？n什
3、么是图像的几何畸变？第七章 图像特征与分析n图像分析的目的n图像特征的种类n图像的形态运算包括哪些？n什么是图像纹理？纹理分析的主要方法？n图像形状的体现形式有哪些？形状分析有哪些方法？综合应用n图像增强及图像识别的流程的设计n图像预处理：包括图像增强、平滑抑噪、边缘锐化、图像复原n图像分割及二值化n图像的修饰与细化n特征提取与识别图像的数字化 所谓的图像数字化是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。数字化包括采样和量化采样：连续图像空间坐标的离散化量化：连续图像幅值的离散化取样定理取样定理的意义：取样定理指出了要使取样信号能不失真地描述原信号，其采样频率必须大于或等于信号所含有最
4、高截止频率的2倍傅立叶频谱特点n从分布上看，频谱中心位于屏幕中心，呈辐射状分布：离中心点越近，频率越低，能量越大；反之。频率越高，能量越小。n频谱中心反映图像平均亮度，低频区域反映图像实体细节，高频区域反映图像边缘轮廓。主要变换方法及比较n正交变换能量集中性能从好到差KLT、DCT、SLT、DFT、WHT、HRTn正交变换运算量从小到大HRT、WHT、SLT、DCT、DFT、KLT灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。即：横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数。所有的空间信息全部丢失。每一灰度级的像素个数可直接得到直方图线性(尺度)变换P(r)ab
5、255255gf255255b ba a255255gbgaabgsP(s)255255gbga结果分析？直方图均衡化和指定化直方图均衡化是对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减，将直方图的分布变成均匀分布，从而达到清晰图像的目的。直方图指定化是把已知直方图的图像变为期望直方图的图像。直方图规格化例：已知：原图K01234567原图p(K)0.190.250.210.160.080.060.03 0.02目标L01234567目标p(L)0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125求K,L之间的转换关系（若（若F(
6、L-1)F(K)=F(L)，则，则K变换成变换成L）和规格化处理后的直方图直方图规格化（1）求原图灰度级分布函数F(K)原图K01234567p(K)0.190.250.210.160.080.060.03 0.02F(K)0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.981（2）求目标图灰度级分布函数F(L)目标L01234567p(L)0.125 0.125 0.125 0.125 0.1250.125 0.125 0.125F(L)0.125 0.25 0.375 0.5 0.625 0.75 0.875 1（3）K，L之间的转换关系（若（若F(L-1)F(K)=F(L
7、)，则，则K变换成变换成L）K01234567L13567777（4）求实际得到的直方图Q(L)L01234567Q(L)00.1900.2500.210.16 0.19中值滤波器与均值滤波器的比较噪声特点方法处理后图像椒盐分布随机幅值一定均值抑制噪声，边缘明显模糊中值滤除噪声，边缘仅有少许模糊高斯分布固定幅值不定均值滤除噪声，边缘明显模糊中值噪声无法去除，边缘也无模糊中值滤波的原理、作用n利用中值滤波模板对图像进行扫描，把模板利用中值滤波模板对图像进行扫描，把模板中的像素进行由小到大的重新排列，取排列中的像素进行由小到大的重新排列，取排列中间位置上的像素的灰度值替代模板中心待中间位置上的像素
8、的灰度值替代模板中心待处理像素灰度值。这种方法称为中值滤波。处理像素灰度值。这种方法称为中值滤波。n中值滤波的优点是在消除噪声的同时，还能中值滤波的优点是在消除噪声的同时，还能保护边界不被模糊保护边界不被模糊。锐化算法及效果比较锐化算法及效果比较微分类型微分类型代表算法代表算法边界边界细节细节一阶微分Sobel算法Roberts算法Priwitt算法边界粗略但清晰边界细节较少二阶微分Laplacian算法Wallis算法边界细致但不清晰边界细节丰富平滑与锐化模板示例：已知图像子块如下（A为噪声点），应用H模板对A、B、C、D四点进行运算，通过结果分析出该模板的功能和类型。图像分割n根据某种均匀
9、性的原则将图像分成若干个有意义的部分，使每部分都符合某种一致性的要求。而任意两个相邻部分的合并都会破坏这种一致性 n理论基础与方法：n像素点的跳变性-基于边界的分割;n像素点的相似性-基于区域的分割区域生长法n从生长点开始，搜索其邻域，把符合接收规则的点或子区归并进来，形成新的生长点，直到当前区域不能再合并为止种子算法种子算法种子的选取种子的选取生长的准则生长的准则生长过程终止的条件或规则生长过程终止的条件或规则区域生长法示例n 初始生长点为初始生长点为9，接收准则为可并入的点的灰度，接收准则为可并入的点的灰度与区域灰度均值之差与区域灰度均值之差 ；n生长过程如下：生长过程如下：冗余度的概念对
10、于描述一幅图像所需要的最少信息之外的多余信息，称为冗余度。一般图像中都含有冗余度，去除图像里的冗余度便完成了数据压缩帧内预测对预测差值编码以消除空间冗余度即差分脉冲编码调制DPCM，原理框图如下：变换编码通过变换去除一部分不重要的参数，达到压缩的目的其依据是图像数据经过变换后，出现能量集中的情况，则变换后可只选少量重要的系数进行编码，以达到压缩的目的Huffman编码过程f=11 e=01 a=00 b=101 c=1001 d=1000cbedaf1010101010已知灰度级已知灰度级a,b,c,d,e,fa,b,c,d,e,f概率分别为概率分别为4/22,3/22,2/22,1/22,5
11、/22,7/22,4/22,3/22,2/22,1/22,5/22,7/22,对其编码并求编码效率对其编码并求编码效率图像退化因素图像退化因素 n光学系统的像差与成像衍射n成像系统的非线性畸变n环境随机噪声n成像过程的相对运动图像退化模型图像退化模型原始图像g(x,y)经过一个退化过程H（退化算子或退化系统）的作用，再和噪声n(x,y)进行叠加，形成退化图像f(x,y)f(x,y)=Hg(x,y)+n(x,y)H(x,y)+g(x,y)n(x,y)f(x,y)有约束恢复有约束恢复q能量约束恢复当Q为线性运算时，即Q=Iq平滑约束恢复当Q取平滑运算，Q=Cq均方误差最小滤波（维纳滤波）当盲目解卷
12、积图像恢复盲目解卷积图像恢复n盲目解卷积算法主要针对失真（包括模糊和噪声）毫无所知的情况下进行的复原操作n一般处理方法是把图像分为若干块，假设点扩展函数H(u,v)的值为某常数，逐块求得原图像的傅立叶变换，从而复原图像。因为H(u,v)未知，故称为盲目解卷积几何畸变几何畸变由于成像系统的非线性，成像后的图像由于成像系统的非线性，成像后的图像与原景物相比，产生比例失调，被描述与原景物相比，产生比例失调，被描述的景物间产生扭曲的景物间产生扭曲图像分析图像分析图像分析的目的是给出某一具体的图像图像分析的目的是给出某一具体的图像中与其他图像相区别的特征。其特征包中与其他图像相区别的特征。其特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征及时括纹理特征、形状特征、颜色特征及时间序列特征间序列特征形态运算膨胀(扩张)腐蚀(侵蚀)开启闭合数学形态学的基本运算：纹理分析纹理分析图像纹理是指图像中灰度和颜色的变化，图像纹理是指图像中灰度和颜色的变化，反复出现的纹理基元和客观存在的排列反复出现的纹理基元和客观存在的排列规则规则纹理分析的主要方法是灰度共生矩阵纹理分析的主要方法是灰度共生矩阵图像形状图像形状图像的形状可由三种方式给出图像的形状可由三种方式给出图像经过分割处理后的区域图像经过分割处理后的区域图像经过边缘抽取后的边界图像经过边缘抽取后的边界图像区域的骨架图像区域的骨架