数字图像处理复习整理

Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-date数字图像处理复习整理数字图像处理复习整理数字图像处理复习整理第一章1，什么是图像，模拟图像处理和数字图像处理主要区别。图像是对客观对象的一种相似性的，生动性的描述或写真。模拟图像：空间坐标和亮度（或色彩）都是连续性变化的图像；数字图像：空间坐标和灰度均不连续的，用离散数字（一般用整数）表示的图像。利用光学，照相机方法对模拟图像的处理称为模拟图像处理，精度不高，稳定性差，设备笨重，操作不方便和工艺水平不高；利用计算机对数字图像进行系列操作称为数字图像处理，或计算机图像处理。2，数字图像处理由哪些模块组成。狭义图像处理 图像分析 图像理解3，数字图像处理的应用生物医学 航空遥感 工业应用 军事公安 其他第二章1，什么事图像对比度图像中最大亮度与最小亮度之比 2，数字图像处理包括哪两个过程？对质量有何影响？数字图像的数据量和哪些因素有关？采样 量化采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现棋盘格效应。采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量越好，但数据量大；量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大。量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差。会出现伪轮廓现象。采样间隔 量化等级3， 连续图像f(x,y)与数字图像I(r,c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？答：f(x,y)表示二维图像在空间（x,y）上的幅值，数字图像I(r,c)表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。I(r,c)是通过对f(x,y)抽样和量化得来的。f(x,y)各量是连续的，I(r,c)各量是离散的。4，什么事灰度直方图？它有哪些应用？能从中获得图像的哪些信息？灰度直方图反应的是一幅图像中各灰度级像素出现的概率之间的关系。应用：判断图像量化知否恰当；确定图像二值化阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量H（熵）灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。5，熵的计算公式，灰度范围0,L-16，什么是点处理？举例说明。灰度变换 集合变换 二值化7，什么事局部处理？举例说明。移动 平均 平滑 空间域锐化第三章1，二维傅里叶变换有哪些性质？二维傅里叶变换的可分离性有何意义？周期性，线性，可分离性，比例性质，位移性质，对称性质，共轭对称性，差分，积分，卷积，能量。意义：分离性表明：二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。2，求一维离散傅里叶变换第四章1. 图像增强的目的是什么? 它包含哪些内容？答：图像增强目的是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。 包含：灰度变换，直方图修正，图像锐化，图像平滑等。2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。答：将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式：3. 直方图修正有哪两种方法？二者有何主要区别与联系？答：直方图均衡化和直方图规定化。 区别：直方图均衡化是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。 联系：若对原始图像和通过直方图规定化修正的像都作了均衡化处理，则二者均衡化都为均匀分布的密度函数。6. 直方图规定化处理的技术难点是什么？如何解决？答：利用直方图规定化方法进行图像增强的主要困难在于如何构成有意义的直方图。 针对这种情况可以用高斯函数、指数型函数、瑞利函数等作为规定的概率密度函数。8.何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。答：为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法，就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S，计算S中所有像素的灰度级平均值，作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。9.何谓中值滤波？有何特点？答：中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多12. 低通滤波法中常有几种滤波器?它们的特点是什么?答：理想低通滤波器(ILPF)，巴特沃斯低通滤波器(BLPF)，指数型低通滤波器(ELPF)， 梯形低通滤波器(TLPF)。特点：理想低通滤波器，虽然有陡峭的截止频率，却不能产生良好的效果，图像由于高频分量的滤除而变得模糊，同时还产生振铃效应。 巴沃特斯滤波器转移特性曲线较平滑，没有振铃效应，故图像模糊减少，但它的尾部保留较多的高频，所以对噪声的平滑效果不如ILPE。 指数型低通滤波器具有较平滑的过滤带，经此平滑后的图像没有“振铃”现象，而与巴沃特斯滤波相比，它具有更快的衰减特性，处理图像稍微模糊一些。 梯形低通滤波器的性能介于巴沃特斯与完全平滑滤波器之间，对图像具有一定的模糊和振铃效应。13. 多图像平均法为何能去掉噪声，它的主要难点是什么? 答：如果一幅图像包含有噪音可以假定这些噪音相对于每一个坐标点(x,y)是不相关的,随机的，其数学期望为零，均值为零。多图像平均法就是把一系列有噪声的图像叠加起来,然后再取平均值以达到平滑的目的。主要难点在于在求平均时，如何选择参加平均的点数以及领域各点的权重系数等。14. 图像锐化处理有几种方法?答：微分法和高通滤波。其中微分法包含：梯度法和拉普拉斯算子法；高通滤波包含：空域高通滤波法和频域高通滤波法。16. Laplace算子为何能增强图像边缘？答：灰度均匀的区域或斜坡中间 为0；在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”，而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”。17. 试述频域增强步骤。频域平滑与锐化的主要区别在哪里？答：步骤： 1）对源图像进行二维傅立叶变换 2）频谱中心转移 3) 通过相应的滤波器处理 4）对处理后的图像进行频谱中心还原 5）对图像进行傅立叶反变换 6）结束处理 频域平滑与锐化的区别： 频域平滑主要是滤除高频部分保留低频，而锐化则是滤除低频保留高频。即频率平滑主要是去除噪声改善图像质量；而锐化主要是消除模糊，突出边缘，有利于图像识别和处理。4-17什么是伪彩色增强？有哪些方法？伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别 方法：1、密度分割法 2、空间域灰度级-彩色变换合成法 3、频率域伪彩色增强4-18什么是假彩色增强？它与伪彩色增强有什么区别？假彩色增强是通过映射函数讲彩色图像或多光谱图像变换成心的三基色分量，经彩色合成在图像增强中各个目标现出与原图像中不同的彩色图像。伪彩色增强的对象是灰度图像，假彩色图像增强所处理的对象是一幅自然彩色图像或多光谱图像。第五章1试述图像退化的模型？写出离散退化模型。答：假定成像系统是线性位移不变系统 ,则获取的图像g(x,y)表示为g(x, y)=f(x, y)*h(x, y)若受加性噪声n(x, y)的干扰，则退化图像可表示为 g(x, y) = f(x, y)*h(x, y) + n(x, y)这就是线性位移不变系统的退化模型。2何谓图像复原？图像复原与增强有何区别？答：图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，得到质量改善的图像。 区别如下1)图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。2)而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。4试述逆滤波复原的基本原理。它的主要难点是什么?如何克服?答：对于线性移不变系统而言对上式两边进行傅立叶变换得H(u,v)称为系统的传递函数。从频率域角度看，它使图像退化，因而反映了成像系统的性能。则对F(u,v)进行反傅立叶变换可得到f(x,y) 。以上就是逆滤波复原的基本原理。1/H(u,v)称为逆滤波器。 难点：根据 可知若噪声存在，而且H(u,v)很小或为零时，则噪声被放大。这意味着退化图像中小噪声的干扰在H(u,v)较小时，会对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，有可能使恢复的图像和f (x,y)相差很大，甚至面目全非。克服：1）在H(u,v)=0及其附近，人为的仔细设置H-1(u,v)的值，使N(u,v)*H-1(u,v)不会对F(u,v)产生太大影响。 2）使H-1(u,v)具有低通滤波性质。6图像几何校正的一般包括哪两步？像素灰度内插有哪三种方法？各有何特点？（填空）答：1）建立失真图像和标准图像的函数关系式，根据函数关系进行几何校正。2）最近邻插值，双线性插值，三次卷积法3）最近邻插值：这种插值方法运算量小，但频域特性不好。 双线性插值：这种插值方法运算量大，效果较好；这种插值方法具有低通滤波特性，是高频分量受损，图像轮廓模糊。 三次卷积法：这种方法的计算量大，但是克服前面两种方法的缺点，而且精度高。第六章1，图像数据压缩的目的是什么？目的是减少存储数据所需的空间和传输所用的时间。2，最常用保真度准则包括哪两种，各有什么特点？客观保真度 主观保真度客观保真度：包括原图像和解码图像之间的均方根误差和均方根信噪比，是一种简单方便的评估信息损失的方法主观保真度：很多解压图最终是供人观看的，一种常用的方法是让一组（不少于20人）观察者观察图像并给该图像评分，将他们对该图像的评分取平均，作为这幅图像的质量。 （大题）霍夫曼编码a,把输入符号按出现的概率从大到小排列起来,接着把概率最小的两个符号的概率求和;b,把它（概率之和）同其余符号概率由大到小排序,然后把两个最小概率求和;c,重复2,直到最后只剩下两个概率为止。在上述工作完毕之后，从最后两个概率开始逐步向前进行编码。对于概率大的消息赋予0，小的赋予1。在反向进行的过程中，若概率不变，保留原码字；若概率分裂为两个，前几位保留原码字，最后一位一个赋“0”，另一个赋“1”码。算术编码按照符号序列的出现概率区间分割，用一个实数代表一个数据流的输入符号，再将这个实数转化为一定位数的二进制代码。对于较长的消息，二进制代码的位数也会增加。它们是通过算术运算逐步形成码字的，因而得名。 第七章7-1什么是区域，什么是图像分割，图像分割的方法有哪些？区域指的是相互连通的、有一致属性的像素的集合。（3分）图像分割是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。（3分）方法：状态法（峰谷法） 判断分析法 最佳熵自动阈值法 最小误差分割7-4什么是Hough变换？Hough变换检测直线时，为什么不采用y=kx+b的形式？试述采用Hough变换检测直线的原理。直角坐标系中的一条直线对应极坐标中的一点，这种线到点的变换就是Hough变换。用y=kx+b的形式来检测直线时，由于直线的斜率为零或则是无穷大时，x、y的数据量可以到达无穷大，在计算机数据处理时不好表示，所以采用Hough变换。7-5常用的三种最简单图像分割法特点1、状态法（峰谷法）：统计简单图像的灰度直方图，若其双峰有明显的谷，则将谷所对应的灰度值t作为阈值，进行二值化。适用于目标和背景灰度差较大、有明显谷的情况。2、判断分析法3、最小误差法：第八章（大题）膨胀和收缩（或腐蚀）（注:“开”是指先腐蚀后膨胀） -