数字图像复习.doc

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1、一、数字的图像化与显示1.对连续图像进行数字化，主要包括采样和量化两个过程，即要把连续图像函数进行空间和幅值的离散化处理。2.图像的采样：对空间连续坐标（x,y)的离散化图像的量化：对幅值f(x,y)的离散化3.图像数字化处理所需的主要硬件：采样孔，图像扫描机构，光传感器，量化器，输出存储体4.在成像过程中把一副图像分割成一个个称为像素的小区域，这时连续图像就变成了离散图像，而各个小区域的灰度用整数型的灰度级来表示，这样离散图像就进一步转换成了数字图像。5.图像经采样和量化后的结果是一个整数矩阵6.当采样点减少时，图上的块状效应（马赛克效应）就逐渐明显。另一方面，当图像的采样点数一定时，

2、量化级数越少，图像质量越差。7.为了得到质量较好的图片，可采用如下原则：对缓变的图像，应该细量化，粗采样，避免出现假轮廓对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，避免模糊8.二维（奈奎斯特）采样定理表明，为了正确判断信号频率，信号在一个信号周期内至少被采样两次9.图像的量化分类（1）按量化及步长的均匀性，分为均匀量化和非均匀量化。（2）按量化对称性可分为对称量化和非对称量化（3）按量化时采样点相互间的相关性，可分为无记忆量化和有记忆量化（4）按量化时处理的采样点数，可以分为标量量化和向量量化10.标量量化：将数值逐个量化特点：每次只量化一个采样11.向量量化：把一个以上的数值分成一组，组成一个

3、向量，然后按组进行量化编码。12.图像输入设备：数码电视摄像机，数码照相机，扫描仪13.图像输出设备：暂时显示设备（液晶显示器，等离子显示器）永久显示设备（各种打印机）二．图像变换1.二维傅里叶变换的基本性质：线性，变换可分离性，比例性质，空间位移，频移，对称性，共轭对称性，频率域卷积，空间域卷积，平均值，旋转，周期性2.二维离散余弦变换，二维离散沃尔什-哈达玛变换，卡胡南-列夫变换，二维离散小波变换三、图像增强1.图像增强是指对图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度等进行强调，以便于显示、观察或进一步分析与处理。2.图像增强技术大致分为空间域增强和频率域增强两类1.点运算是指原始图像的像素

4、灰度值通过运算后产生新图像的对应的灰度值2.灰度修正一般有三种方法:(1)灰度级较正解决成像不均匀问题（2）对比度增强解决图像曝光不正确问题（3）直方图修正以突出所需要的图像特征3.灰度变换为了将图像灰度级的整个范围或一段范围扩展或压缩到记录或显示设备的动态范围内，从而使图像变得更加清晰、图像上的特征更加明显灰度变换可以分为线性变换、分段线性变换、和非线性变换几种方法。4.灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的统计关系。5.直方图的修正是图像灰度级变换的最常用方法。6.采用直方图变换后，可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀，从而增大对比度，使图像清晰，达到增强的目的。7.

5、直方图变换通常有直方图均衡化及直方图规定化两类。8.直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图变为均匀分布的直方图，从而达到增强的效果。9.图像同态增晰系统采用合适的滤波特性函数，可以既使图像灰度动态范围压缩，又能让感兴趣的物体图像灰度级扩展，从而使图像清晰。10.区域增强算法包括平滑算法和锐化算法。从频率域看，低通滤波可以对图像进行平滑去噪处理，而高通滤波可以对图像进行边缘锐化处理。11.中值滤波是一种在滤除噪声的同时还能保留边缘信息的方法。特点：对消除孤立点和线段脉冲等干扰及图像扫描噪声最为有效，但对于消高斯噪声的影响效果不佳。12.图像锐化处理的目的是加强图像中景物的

6、边缘和轮廓，使模糊图像变得更清晰。13.梯度锐化法，常用的梯度算子①Roberts：定位准确，但对噪声敏感。②Prewitt:用像素点上、下、左、右邻点的灰度差，在边缘处达到极大值检侧边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。③Sobel:对于像素的位置的影响做了加权，因此效果更好，提取的图像轮廓有时并不能令人满意④IsotropicSoble:又称为各向同性Soble算子，和Soble算子相比，它的位置加权系数更加准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。⑤Krisch:共有8个方向算子，水平和垂直两个方向的算子，有较好的抑制噪声的作用。16.拉普拉斯算子是具有各项同性的二阶微分算子

7、三、图像编码与压缩1、统计编码是根据信源的概率分布特征，分配具有唯一可译性的可变长码字，降低平均码字长度，以提高信息的传输速度，节省存储空间。2、统计编码原理:在信号概率分布情况已知的基础上，概率大的信号对应的字节短，概率小的信号对应的码字长，这样就降低了平均码字长度。3、哈夫曼编码的基础是统计源数据集中各信号的概率分布。哈夫曼编码在无失真的编码方法中效率优于其它编码方法，是一种最佳变长码，其平均码长接近于熵值。4、Shannon编