数字图像复习2014.1.1.doc

第1章 绪论 1.图像特点 直观形象、易懂、信息量大 什么是数字图像处理 从计算机处理的角度可以由高到低将数字图像分为三个层次。这三个层次覆盖了图像处理的所有应用领域 3.任意三个应用方向 数学和计算 算法开发 数据获取 建模、模拟和原型设计 数据分析、研究和可视化 科学和工程图形 应用开发 4. 图像的增强和复原 图像增强和复原的目的是为了改善图像的视觉效果，如去除图像噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中感兴趣的部分。图像复原要求对图像降质的原因有所了解，根据图像降质过程建立“退化模型”，然后采用滤波的方法重建或恢复原来的图像。 主要方法：灰度修正、平滑、几何校正、图像锐化、滤波增强、维纳滤波…… 5.视觉现象 客观存在是不变的，而人的感觉是与周围环境有关的 ，人感觉是会变的。 1.人眼对亮度的适应能力： 人眼的适应亮度范围很宽1010(最大与最小之差) 光强度量用勒克斯：Lux 0.02Lux CCD黑白 太阳光度:白天10000Lux 同时识别亮度范围很有限的：（适应的范围宽，同时识别范围窄）。如从亮屋到黑屋什么都看不见（需适应20～30秒），从黑屋到白屋适应较快（仅需1～2秒）。 光强客观是存在的，主观感觉是以光强的对数成线性关系（正比）的。 2.同时对比度： 人眼对亮度有适应能力，因此很难判别亮度绝对值。即使相同亮度，但若背景亮度不同，人眼的主观感觉的亮度亦不一致。 3. 空间错觉： 人带有主观经验性错觉、主观轮廓 、视觉残留现象 人眼对亮度的感觉不会随着光刺激的减小而立即消失，而是随着指数规律逐渐减小。 错视现象 人眼对物体形状和大小的感觉因物体的布置、背景的条件不同而不同。 6.图像处理： 数字图像处理的三个层次 1. 图像处理： 对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图 像之间进行的变换； 图像处理是一个从图像到图像的过程。 2. 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述；以观察者为中心研究客观世界；图像分析是一个从图像到数据的过程。 3. 图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）。 可见，图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。图像处理是比较低层的操作， 它主要在图像像素级上进行处理， 处理的数据量非常大。图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图像形式的描述。图像理解主要是高层操作， 基本上是对从描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。 根据本课程的任务和目标，本书重点放在图像处理上，并学习图像分析的基本理论和方法。 第2章 基本原理 图像获取 图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。 2.4 保存图像 在MATLAB中，保存图像用imwrite可将图像写到磁盘上，基本语法为 imwrite（f, ‘filename’） 2.5 数据类 MATLAB中所有的数值计算都可用double类来进行，所以它也是图像处理应用中最常见的数据类。Uint8数据类也是一种频繁使用的数据类，尤其是在从存储设备中读取数据时，因为8比特图像是实际中最常用的图像。 2.6 图像类型 图像的分类 图像有许多种分类方法， 按照图像的动态特性：静止图像和运动图像； 按照图像的色彩：灰度图像和彩色图像； 按照图像的维数：二维图像，三维图像和多维图像。 位图 位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。 位图分成如下四种： 二值图像 (binary images) 亮度图像 (intensity images) 索引图像(indexed images) RGB图像(RGB images)。 1. 二值图像 (binary images) 二值图像只有黑白两种颜色，一个像素仅占1，0表示黑，1表示白，或相反。 2. 亮度图像(intensity images) 在亮度图像中，像素灰度级用8 表示，所以每个像素都是介于黑色和白色之间的256（=256）种灰度中的一种。 3. 索引图像(indexed images) 颜色是