2022年数字图像处知识点总结.docx
名师整理优秀资源1、图像数字化的过程？ 答：图像的采样和量化2、数字图像在数学中如何表示？ 答：以矩阵的形式表示3、什么是灰度级、什么是层次？答：灰度级：表示像素明暗程度的整数量；层次：表示图像实际拥有的灰度级的数量；即对灰度级分段,每段对应一个层次,图像数据的实际层次越多,视觉成效就越好4、像素之间有什么样的关系？（1） 相邻像素：邻域4 邻域D 领域8 邻域N4 （ P）：点（ X,Y）的垂直和水平相邻（X+1, Y）,（ X-1,Y）,（ X,Y+1）,（X,Y-1） ND （ P）：点（ X,Y）的对角线（ X+1, Y+1）,（X-1, Y-1）,（ X-1,Y+1）,（ X+1,Y-1） N8 （ P）： D 领域与 4 领域一起（2） 邻接性、连通性、区域和边界5、两个像素连通的两个必要条件是：两个像素的位置是否相邻两个像素的灰度值是否满意特定的相像性准就（或者是否相等）6、连通 ：在二值图像中,假如把具有1 值的像素归属于邻接像素,就V=1；4 联通 ：对于具有值 V 的像素 p 和 q,假如 q 在集合 N4p 中,就称这两个像素是4 连通的；8 连通 ：对于具有值 V 的像素 p 和 q,假如 q 在集合 N8p 中,就称这两个像素是8 连通的；m 连通 ：对于具有值V 的像素 p 和 q,假如 :I. q 在集合 N4 P 中；II. q 在集合 N D P 中,并且 N4 P （ P）与 N4q 的交集为空（没有值V 的像素）7、距离：欧氏距离、 D4 距离（城市距离） 、 D8 距离（棋盘距离） 欧式距离 定义：像素 px,y和 qs,t间的欧式距离定义如下：D e x22s yt 具有与 x,y距离小于等于某个值r 的像素是：包含在以 x,y为圆心,以 r 为半径的 圆平面 ；D4 距离（城市距离） ：像素 px,y 和 qs,t之间的 D4 距离定义为：D4p,q = |x s| + |y t|具有与 x,y距离小于等于某个值r 的那些像素形成一个菱形；D8 距离（棋盘距离） ：像素 px,y 和 qs,t之间的 D8 距离定义为：D8p,q = max|x s| ,|y t|具有与 x,y距离小于等于某个值r 的那些像素形成一个 正方形 ；8、对比度的概念：对比度：是指一幅图像中灰度反差的大小；对比度= 最大亮度 /最小亮度一、简答题 :1、距离距离：欧氏距离定义、D4 距离（城市距离）定义、D8 距离（棋盘距离）定义像素之间距离的定义：对于像素p、q 和 z,分别具有坐标 x,y,s,t和u,v,假如 Dp,q 0 Dp,q=0 ,当且仅当 p =q, Dp,q=Dq,p ,Dp,z Dp,q + Dq,z像素 px,y和 qs,t间的欧式距离定义如下：De p, q =（ x -s2 + y -t 2） 1/2 D4 距离（城市距离） ： 像素 px,y和 qs,t之间的 D4 距离定义为：D4p,q = |xs| + |y t|D8 距离（棋盘距离）:像素 px,y 和 qs,t之间的 D8 距离定义为：D8p,q = max|x s| ,|yt|2、直方图的处理 有：直方图均衡化、直方图规定化直方图均衡化主要用于增强动态范畴偏小的图像的反差；基本思想是把原始图的直方图变换为匀称分布的形式,这样就增加了像素灰度值的动态范畴,从而达到增强图像整体对比度的成效；直方图规定化 : 指定期望处理的图像所具有的直方图外形用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化处理使直方图具有特定的外形,可以有挑选地增强某个灰度值范畴内的对比度；目的：实现对输入图像进行有目的地增强PDF：概率分布函数：PDF：各灰度显现的频率；Prknk / nkknjCDF：累计分布函数：PDF中的前 N 个值得累加 : s3、 基本灰度变换 ：灰度级变换函数s = Tr三种基本类型、 ：线性的 正比或反比 、对数的 对数和反对数的 、幂次的 n 次幂和 n 次方根变换 基本灰度变换 ：图像反转（反转变换） ： s=L-1-r适于处理增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节,特殊是当黑色面积占主导位置时.对数变换 ： s=c*log（ r+1）对数变换使一窄带低灰度度输入图像映射为一宽带输出值.可以用于扩展被压缩的高值图像中的暗像素.幂次变换 ： s=crr幂次变换 幂次曲线中的部分值把输入窄带暗值映射到宽带输出值.相反 ,输入高值时也成立.Trk rkpr rj j 0j 0 n对比度拉伸 a变换函数的形式 b 低对比度图像 c对比度拉伸的结果d门限化的结果；位图切割（灰度切割） ：把数字图像分解成为位平面,对于分析每一位在图像中的相对重要性有用 ,用于帮助打算量化一个像素的位数是否充分,图像压缩 .4、图像分类 : 有黑白图像 也称为二值图像其灰度值为 0 或 255,灰度图像 每个象素的亮度用一个数值来表示, 通常数值范畴在 0 到 255 之间,即可用一个字节来表示, 0 表示黑、 255 表示白,而其它表示灰度级别； 彩色图像 ,其中彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示,三元组的每个数值也是在 0 到 255之间, 0 表示相应的基色在该象素中没有,而 255 就代表相应的基色在该象素中取得最大值,这种情形下每个象素可用三个字节来表示；名师整理优秀资源5、什么是 空间辨论率 、灰度辨论率 ,它们各自对图像的质量有何影响？答：空间辨论率： 图像空间中可辨论的最小细节；一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示；空间辨论率越高,图像质量越好；空间辨论率越低,图像质量越差,会显现棋盘模式（2）灰度辨论率：图像灰度级中可辨论的最小变化；一般用灰度级或比特数表示；灰度分辨率越高,图像质量越好；灰度辨论率越低,图像质量越差,会显现虚假轮廓二、名词说明 :直方图 :直方图是多种空间域处理技术的基础,指出了图像灰度值以及图像中该灰度显现的次数, 直方图操作可用于图像增强,除了供应有用的图像统计资料外,直方图的固有信息在其他图像处理应用中也特别有用；平滑滤波器 ：平滑滤波器是使用滤波器模板确定的邻域内像素的平均灰度值代替图像中每个像素的值,这种处理的结果可以减小灰度值的差；平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声；锐化滤波器 ：锐化处理可以用空间微分来完成,微分算子的响应强度与图像在该点的突变程 度有关, 图像微分增强了边缘和其他突变而消弱了灰度变化缓慢的区域,可以增大灰度值的差；锐化处理的主要目的是突出灰度的过滤部分；滤波 ： 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施；三、程序分析g=imadjustf,0 1,1 0; % 将原图反转g=imcomplement f ; % 获得原图负片g2=imadjustf,0.5 0.75,0 1; % 将部分灰度区域扩展g3=imadjustf, , ,2; % 使用 ,默认参数 0 1g =intransf, stretch ,mean2im2doublef,0.9;% 对比度拉伸方法K1=imaddI, J;%两幅图像加K2=imsubtractrice,50;%图像减一个常数K3=immultiplyI, 2;%图像乘一个常数K4=imdivideI,2;%图像除一个常数background=imopenrice,strel disk ,15; %开运算function my_fftfilename pathname=uigetfile'*.*''*.jpg''*.bmp''*.pgm''*.tiff''*.gif','读入图片 ' str=pathname filename;I=imreadstr;if lengthsizeI>2 I=rgb2grayI;endimshowI%显示原图像f1=fft2doubleI;%离散傅立叶变换f2=fftshiftf1;%直流重量移到频谱中心r=realf2;i=imagf2;a=sqrtr.2+i.2;%运算频谱endb=255*a-minmina/maxmaxa-minmina; %归一化figure;imshowb; % 显示频谱
