数字图像处理期末复习资料.doc

第一章 1图像的特点:1)直观形象2)易懂3)信息量大 2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像 3）按运动分类：静态图像，动态图像 4）按时空分布分类：二维图像，三维图像 3 数字图像处理的主要内容：1）图像获取 2）图像变换3）图像增强 4）图像复原 5)图像编码 6）图像分析 7）图像识别 8）图像理解 4数字图像处理方法：1）空域法 2）变换域法 5什么是数字图像的采样和量化？ 采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作。 量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化，即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。 6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？ 邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触，一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。 连接：对两个像素，要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则 第二章 1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？ 2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述？ 概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差，方差 3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？ 这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项， 把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少其运算量。? 利用FFT的快速算法（2）基于代数分解的快速算法 第四章 1图像空域增强和频域增强的基本原理是什么？ 像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的 信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特 征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法频域处理法的基础是卷 积定理，它是将图像看作波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。空域处理法的 基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换取决于增强 的目的 不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分量、锐化图像中细节的效果。 两者联系： 两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果具有锐化的效果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则具有平滑的效果。 3 同态滤波的特点是什么？适用什么情况？ 同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度增强的方法 同态滤波的原理：将灰度值看成是照度和反射率的产物，由于照度相对较小，可以看做图像的低频成分，而反射率是高频成分。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。实现方法： 通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序 用排序后的中值取代要处理的数据即可 中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，因为椒盐噪声的像素点值通常处于最大（或较大）或者最小（或较小）的范围内，采用取中间值的方法时，椒盐噪声可以比较好的过滤掉。 中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。 5用于空域增强处理中的平滑滤波器和锐化滤波器的相同点、不同点以及联系。 相同点：都能减弱或消除傅立叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其它分量，从而达到增强某些频率分量的效果。 不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分量、锐化图像中细节的效果。 两者联系： 两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果具有锐化的效果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则具有平滑的效果 第五章 1 试分析比较三种典型的滤波复原方法：逆滤波，维娜滤波与约束最小二乘方滤波？ 2 数字图像处理有哪几种常用的噪声？ 高斯噪声，瑞利噪声，伽马噪声，指数噪声，均匀噪声，椒盐噪声 3何谓图像复原？图像复原与图像增强有什么区别？ 图像恢复（Image Restoration）(客观)当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。目的是消除退化的影响，从