數(shù)字圖像處理要點簡述

1、第一二章采樣，量化，數(shù)字圖像的表示基本的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)圖像處理的主要任務：圖像獲取與數(shù)字化圖像增強圖像恢復圖像重建圖像變換圖像編碼與壓縮圖像分割特點：（1）處理精度高。（2）重現(xiàn)性能好。（3）靈活性高1.圖像的數(shù)字化包括兩個主要步驟：離散和量化2.在數(shù)字圖像領(lǐng)域，將圖像看成是許多大小相同、形狀一致的像素組成3.為便于數(shù)字存儲和計算機處理可以通過數(shù)模轉(zhuǎn)換（A/D）將連續(xù)圖像變?yōu)閿?shù)字圖像 。4.數(shù)字化包括取樣和量化兩個過程 ：取樣 ：對空間連續(xù)坐標(x, y)的離散化 量化 ：幅值 f (x, y)的離散化（使連續(xù)信號的幅度用有限級的數(shù)碼表示的過程。）5.數(shù)字化圖像所需的主要硬件：

2、u 采樣孔、圖像掃描機構(gòu) 、光傳感器 、量化器 、輸出存儲體 6.取樣和量化的結(jié)果是一個矩陣7.其中矩陣中的每個元素代表一個像素 8.存儲一幅圖像的數(shù)據(jù)量又空間分辨率和幅度分辨率決定9.靈敏度、分辨率、信噪比是三大指標第三章，傅里葉變換，DCT變換，WHTl 余弦型變換：l 傅里葉變換（DFT）和余弦變換（DCT）。l 方波型變換：l 沃爾什-哈達瑪變換（DWT）1.二維連續(xù)傅里葉正反變換 ：二維離散傅里葉變換：。F(u, v)即為f (x, y)的頻譜。頻譜的直流成分說明在頻譜原點的傅里葉變換F(0, 0)等于圖像的平均灰度級卷積定理：2.二維離散余弦變換（DCT） 一維離散余弦變換：3.一

3、維沃爾什變換核g(x,u)：二維：4一維哈達瑪變換核為 ： 第四章：圖像增強：算術(shù)運算，灰度變換，直方圖均衡化，平滑，銳化1.圖像增強是一類對圖像降質(zhì)進行改善的方法2.圖像增強技術(shù)大致分為：空間域增強（直接對像素灰度值）和頻率域增強兩類。從頻率域看：低通濾波可以對圖像進行平滑去噪處理高通濾波可對圖像進行邊緣銳化處理3.區(qū)域增強算法包括：平滑算法和銳化算法。l 單點增強：灰度級校正（圖像失真，灰度不均）、灰度變換（線性變換、分段線性變換和非線性變換）、灰度直方圖變換：直方圖的橫坐標是圖像的各灰度級，縱坐標是各個灰度出現(xiàn)的像素個數(shù)灰度直方圖描述了圖像的概貌。直方圖變換后可使圖像的灰度間距拉開或使灰

4、度分布均勻，從而增大對比度，使圖像細節(jié)清晰，達到增強的目的直方圖變換有兩類：直方圖均衡化;直方圖規(guī)定化l 區(qū)域增強的平滑方法：鄰域平均法：在去噪的同時也使邊界變得模糊了中值濾波：非線性的處理方法，在去噪的同時可以兼顧到邊界信息的保留各種邊界保持類濾波方法l 區(qū)域增強的銳化方法：加強圖像中景物的邊緣和輪廓梯度銳化法：1.羅伯茨差分F=max(|f(i+1.j+1)-f(i,j)|.|f(i.j+1)-f(i+1,j)|)2.拉普拉斯算子:3.高通濾波:圖像模糊的本質(zhì)是圖像的高頻分量受到衰減，采用合適的高通濾波器提升高頻分量將會使模糊得到相應的補償及其他常用的銳化算子第五章：圖像編碼與壓縮：熵，H

5、uffman編碼及其變種，LZW編碼，F(xiàn)ano編碼，算術(shù)編碼，預測編碼（Deta調(diào)制），跳躍白色塊編碼，游程長編碼，JPEG壓縮的過程 編碼方法 統(tǒng)計編碼：1.Huffman編碼：在無失真的編碼方法中效率優(yōu)于其他編碼方法，是一種最佳變長碼，其平均碼長接近于熵值2.Shannon編碼與Pano編碼3算術(shù)編碼 預測編碼：在某種模型的指導下，根據(jù)過去的樣本序列推測當前的信號樣本值，然后用實際值與預測值之間的誤差值進行編碼差分脈沖編碼調(diào)制（DPCM）無損預測編碼:編碼器 + 解碼器（有相同的預測器）消除了像素間冗余） =信息保存型有損預測編碼:增加了1個量化器.量化減少了心理視覺冗余=信息損失型(德爾

6、塔調(diào)制（DM）) 變換編碼 混合編碼圖像壓縮方法的分類 ：信息保存型，信息損失型 無損壓縮有 Huffman編碼 Shannon編碼 游程編碼 算術(shù)編碼和輪廓編碼等。 有損壓縮有 預測編碼 變換編碼。一般圖像中存在著以下數(shù)據(jù)冗余因素: 編碼冗余 與灰度分布的概率特性有關(guān) 像素間的相關(guān)性形成的冗余 空間冗余，幾何冗余 視覺特性和顯示設備引起的冗余 與主觀感覺有關(guān)信息量：隨概率增加而減少熵（Entropy）：代表信源所含的平均信息量：二值圖像編碼只有“白”（用“0”表示）和“黑”（用“1”表示）兩個灰度級稱之為二值圖像跳躍白色塊編碼（WBS） （1）全是“0”像素。 這種線段稱為“空白塊（blan

7、k）”，常表示二值圖像的背景成分。 編碼時“空白塊”用碼字“0”表示。“空白塊” （2）全是“1”像素或由“0”、“1”像素混合而成。 編碼時，這種線段用“1”加直接編碼表示。1-D游程編碼: 一種簡單的無損編碼技術(shù)，它改變連續(xù)出現(xiàn)相同字符的表達方式，以降低碼長（1）指出每行的第一個游程值（2）設每行都由白色游程開始（其長度可以是0）第六章：圖像復原：圖像退化的原因，雙線性插值1.圖像在獲取過程中，由于成像系統(tǒng)的非線性、飛行器的姿態(tài)變化等原因，成像后的圖像與原景物圖像相比，會產(chǎn)生比例失調(diào)，甚至扭曲稱之為幾何失真2.內(nèi)插法來求得這些像素點的灰度值： 最近鄰點法 雙線性插值法 三次卷積法：精度最高

8、，但計算量也較大。第七章：圖像分割:鄰域與連通，閾值分割（原理，最小誤差方法），邊緣檢測算子，霍夫變換（原理），區(qū)域生長1.像素間的關(guān)系： 鄰域和連通性。1. 4鄰域L4 = bwlabel(BW,4) 2.8鄰域L8 = bwlabel(BW,8) 2.閾值分割技術(shù)：若目標和背景具有不同的灰度集合，且兩個灰度集合可用一個灰度級閾值T進行分割。這樣就可以用閾值分割灰度級的方法在圖像中分割出目標區(qū)域與背景區(qū)域。 灰度閾值分割方法這樣得到的是一幅二值圖像。 全局閾值分割：是最簡單的圖像分割方法。根據(jù)不同的目標，選用最佳的閾值實驗法需要知道圖像的某些特征直方圖法適用于目標和背景的灰度差較大，直方圖有

9、明顯谷底的情況。最小誤差的方法背景P1(Z) 目標P2(Z) 自適應閾值分割技術(shù): 局部閾值分割。3.邊緣檢測法：用差分、梯度、拉普拉斯算子及各種高通濾波處理方法對圖像邊緣進行增強，只要再進行一次門限化的處理，便可以將邊緣增強的方法用于邊緣檢測a) 梯度算子: Roberts算子 , Prewitt算子. Sobel算子Sobel算子的檢測效果最好 、拉普拉斯算子、拉普拉斯-高斯算子、方向算子、坎尼算子和邊緣跟蹤。4.區(qū)域檢測法。 初始點的選取 生長準則 終止條件5.霍夫變換:空間上的各個點對應參數(shù)空間的各條直線，各條直線相交的點就是圖像空間直線的參數(shù)。 霍夫（Hough）變換方法是利用圖像全

10、局特性而直接檢測目標輪廓，將圖像的邊緣像素連接起來的常用方法基本原理：點線的對偶性。當給定圖像空間的一些邊緣點，就可以通過霍夫變換確定連接這些點的直線方程。第八章：色調(diào)、飽和度和亮度，RGB顏色模型與HSI顏色模型及其互相轉(zhuǎn)換，NTSC和PAL所采用的顏色模型 顏色的三種主觀感覺：色調(diào)H是由顏色種類來辨別的、色飽和度S指顏色的深淺和亮度顏色的明暗程度實際應用中常用的顏色空間有 RGB、彩色顯示器、打印機模型： HSV【色度（H），飽和度（S），亮度（V）三個分量組成】、HIS【色調(diào)（H）和飽和度（S）的含義與HSV系統(tǒng)一致，而強度（I）對應與顏色的亮度或灰度】以彩色處理為目的 YUV、YIQ等

11、NTSC模型廣泛應用于美國等國家的電視信號弧度=角度*/180第九章：數(shù)學形態(tài)學的特點，膨脹、腐蝕數(shù)學形態(tài)學原理：利用結(jié)構(gòu)元素作為“探針”在圖像中不斷移動，在此過程中收集圖像的信息、分析圖像各部分間的相互關(guān)系，從而了解圖像的結(jié)構(gòu)特征。背誦： 數(shù)學形態(tài)學進行圖像處理有其獨有的特性： （1）反映的是一幅圖像中像素點間的邏輯關(guān)系，而不是簡單的數(shù)值關(guān)系。 （2）是一種非線性的圖像處理方法，并且具有不可逆性。 （3）可以并行實現(xiàn)。 （4）可以用來描述和定義圖像的各種集合參數(shù)和特征。背誦：JPEG基本系統(tǒng): 適用于靜止圖像。 它將圖像分解為8×8的樣值子塊 用DCT進行變換、量化、Z字形重排 用霍夫曼碼對量化系數(shù)進行編碼，進一步壓縮數(shù)據(jù)量。6.1圖像質(zhì)量的退化（degradation）。 （1）射線輻射、大氣湍流等造成的照片畸變。