简答计算名词.doc

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1、①图像中两像素之间的位置关系：4-邻域、8-邻域、D-邻域4-连接、8连接、m-连接2他②Gamma校正③图像直方图均衡化(HistogramEqualization)是一种图像增强技术，是使变换后图像中各灰度级出现的概率相当，变换后概率密度函数为均匀分布。直方图规定化(HistogramSpecification)又称直方图匹配):使处理后的直方图具有规定的形状，可通过直方图均衡来实现④低通滤波器：低频通过，高频衰减。高频衰减，图像细节减少，图像会变模糊。高通滤波器：高频通过，低频衰减。图像在平滑区内将减少一些灰度级的变化，并突

2、出过渡(边缘)灰度级的细节变化，图像得到锐化。⑤振铃效应（Ringingeffect）产生的根本原因是信号通过带宽有限的滤波器时（以理想低通为例），该滤波器在时域的冲激响应呈现sinc形式，类似水波纹的振荡形式。振铃效应对图像质量有严重影响，其典型表现是在图像灰度剧烈变化的邻域出现类吉布斯（Gibbs）分布的振荡⑥算术均值滤波器适于处理高斯噪声，平滑同时丢失细节几何均值滤波器平滑效果接近算术均值，更好的保留细节谐波均值滤波器能处理高斯噪声和“盐”噪声，不适用于“胡椒”噪声。逆谐波均值滤波器当Q>0，用于消除“胡椒”噪声当Q<0，用

3、于消除“盐”噪声但不能同时消除这两种噪声中值滤波器不适于处理高斯噪声，对单极性/双极性脉冲噪声有效，与算术均值相比，能更好地保护细节。最大值滤波器在寻找图像中最亮点时非常有用，适合消除“胡椒”噪声。最小值滤波器在寻找图像中最暗点时非常有用。适于处理“盐”噪声。⑦逆滤波：用退化函数除退化图像的傅里叶变换，得到原始图像的傅里叶变换的估计:即使知道退化函数H，也不能准确的复原原始图像F(u,v)，因为：1.N(u,v)是一个随机函数，傅里叶变换未知，所以不能准确的恢复原始图像。2.更糟的是若H(u,v)接近0值或者非常小时,N(u,v)

4、/H(u,v)会影响的估计值。3.解决退化H(u,v)为0或者很小值的途径：限制滤波频率使其接近原点值。⑧彩色图像处理：色光三原色：红、绿、蓝颜料三原色：品红、青色、黄色色光三原色用于彩色显示和表示颜料三原色用于照片打印、印刷和印染⑨色调（Hue）：描述纯色的属性，区分不同颜色的种类；饱和度（Saturation）：给出一种纯色光被白光稀释的程度的度量，描述颜色的纯度；强度（Intensity）：亮度体现无色光的强度概念，⑩彩色图像处理：强度分层P51⑪彩色图像处理：灰度级到彩色的变换P52⑫二值图像形态学处理：细化VS粗化借助结

5、构元组{B}={B1,B2,B3,…,Bn},进行细化通常需要一系列的结构元{B}={B1,B2,B3,…,Bn},进行细化:⑬二值图像形态学处理：骨架化A的骨架S(A)可用腐蚀和开操作表达:其中骨架化和细化的比较:1.细化通常需要一组结构元素；骨架化只需一个结构元素。2.无法由细化结果重构图像；可以根据骨架和结构算子，重构原图。3.骨架化结果比细化结果更能体现对象的结构信息，但更易受噪声干扰。⑭图像分割：大津法:基本思路:按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分，选择合适的阈值，使得背景和目标之间的类间方差取得最大值。⑮图像

6、分割：边缘检测基础结论：1.一阶微分处理通常产生较宽的边缘；2.二阶微分处理对细节有较强的响应，如细线和孤立点；3.一阶处理一般对灰度阶梯有较强的响应；4.二阶微分对处理灰度级阶梯变化产生双响应；注意：1.二阶微分在图像中灰度变化相似时，对点的响应比线强，对线的响应要比对阶梯强；（点>线>阶梯）2.对于边缘检测来说，二阶微分可检测到更多的边缘，但对噪声更敏感。⑯图像分割：LoG算子使用LoG算子检测边缘的步骤:1.选用高斯低通滤波器对输入图像进行平滑滤波；2.采用拉普拉斯算子对滤波结果进行处理；3.将结果中所得图像的零交叉点作为边

7、缘点。⑰图像分割：Canny算子1.高斯平滑去除噪声：用高斯滤波器平滑输入图像。2.计算梯度幅值图像和角度图像：使用一阶梯度模板检测水平和垂直方向的梯度值，进而计算边缘法线方向。3.参考梯度幅值图像结合梯度方向，借助非最大值模抑制技术细化边缘：4.利用双阈值处理去除伪边缘点，利用连接分析跟踪边缘：使用两个阈值—高阈值与低阈值。先使用高阈值检测强边缘点，再使用低阈值进行边缘跟踪。得到的边缘线具有良好的连通性。⑱图像分割：区域生长方法区域生长方法的三要素：种子点选取、相似性准则、终止规则。主要步骤:1.先对每个需要分割的区域找一个或多

8、个种子像素作为生长的起点;2.然后将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长准则或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中;3.将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程,直到再没有满足条件的像素可被包括进来