数字图像处理复习大纲new

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1、数字图像处理复习大纲一、作业占一定量二、题型1.名词解释20分2.简答题30分3.运算题50分三、内容1.名词解释①二值图像、灰度图像、直方图P18二值图像：图像上每一像元只有两种可能的数值或灰度等级状态的图像。灰度图像：每个像素的信息由一个量化的灰度来描述的图像。灰度直方图：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。反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系。②并行处理、串行处理P30串行处理：后一像素输出结果一来于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。并行处理：对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种

2、处理形式。③低通滤波、高通滤波低通滤波：用低通滤波算子和图像卷积来平滑图像。高通滤波：用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。④图像的冗余度(r冗余度，平均码长，H熵)⑤图像的有损压缩、无损压缩。有损压缩：解码重建的图像与原图像相比有失真，不能精确地复原，但视觉效果上基本相同。无损压缩：删除图像数据中的冗余数据，经解码重建的图像和原始图像没有任何失真。⑥图像的平滑、锐化图像的平滑：为抑制噪声、改善图像质量所进行的处理。中值滤波、均值滤波、低通滤波。图像的锐化：增强图像的边缘或轮廓。梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、高通滤波。⑦4-邻域、8-邻域、4-邻接、

3、8-邻接4-邻域：像素p上下左右四个像素称为像素p的4-邻域5（如左图）。4-邻接：互为4-邻域的两像素叫4-邻接（或4-连通）。8-邻域：像素p上下左右四个像素和四个对角线像素称为p的8-领域（如右图），8-邻接：互为8-邻域的两像素叫8-邻接（或8-连通）。⑧二值图像的欧拉数E=C-HE：欧拉数C：成分数H：孔数⑨结构元素的平移、反射结构元的平移：结构元的反射：3x3的数据关于原点作对称。1.简述题①直方图的性质i.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；ii.一副图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。②图像的熵与直方图有何关系。图像的熵即图像的平均信息量，它反映了图像

4、信息丰富程度。假设一副数字图像的灰度范围为[0,L-1]，各灰度像素出现的概率为P0，P1，……，PL-1③边缘检测    （1）滤波。边缘检测主要基于导数计算，但受噪声影响。但滤波器在降低噪声的同时也导致边缘强度的损失。    （2）增强。增强算法将邻域中灰度有显著变化的点突出显示。一般通过计算梯度幅值完成。    （3）检测。但在有些图象中梯度幅值较大的并不是边缘点。最简单的边缘检测是梯度幅值阈值判定。    （4）定位。精确确定边缘的位置。④小波变换并简述其性质给定基本小波函数，信号f(t)的连续小波变换定义为5i.线性性设和分别为f1(t)、f2(t)的小波变换，若则有ii.平移

5、和伸缩共变形若是一对小波变换关系，则也是一对小波变换。对于任何伸缩也是公变的，若，则。iii.微分运算⑤图像压缩的意义、目的目的：减少存储数据所需的空间和传输所用的时间。意义：在信道带宽、通信链路容量一定的前提下，采用图像压缩技术，减少数据量是提高通信速度的重要手段。⑥图像复原的双线性插值⑦图像分割的区域生长法区域生长法即把图像分割成若干小区域，比较相邻小区域特征的相似性，若他们足够相似，则作为统一区域合并，以此方式将特征相似的小区域不断合并，直到不能被合并为止，最后形成不同的各区域。根据所用的邻域方式和相似性准则的不同，产生各种不同的区域生长法，可分为：单一型（像素与像素）；质心型（像

6、素与区域）；混合型（区域与区域）。⑧Laplacian增强算子Laplacian算子是线性二阶微分算子。即5对离散的数字图像而言，二姐偏导数可用二阶差分近似表示，由此可推导出Laplacian算子表达式为：Laplacian增强算子为：⑨试述频率域增强的步骤。频率域平滑和锐化的主要区别。频率域增强步骤：频率域平滑和锐化的主要区别：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部分保留高频部分即频率平滑主要是去除噪声，而锐化是消除模糊，突出边缘，有利图像识别与处理。1.计算题①均值、中值滤波均值滤波：3x3模板，加起来除以9，结果四舍五入。中值滤波：3x3模板，取排行第五个的值。边

7、缘上为双数的模板可将中间两个值平均作为中值。②直方图的均衡化rknkpr(rk)sk计sk并sknskpr(sk)原图的灰度级像素点个数像素点频率sk计xn————nSj=四舍五入(sk计xn)sk对应的像素点个数sk对应的像素点频率③边缘检测（Sobel、Prewitt算子）Prewitt算子Sobel算子x-方向y-方向x-方向y-方向④行程编码例：aaabbbbccccdddedddaa可表示为3a4b4c3d1e3d2a⑤H