數(shù)字圖像處理期末復(fù)習(xí)資料

1、【精品文檔】如有侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系網(wǎng)站刪除，僅供學(xué)習(xí)與交流數(shù)字圖像處理期末復(fù)習(xí)資料.精品文檔.第一章1圖像的特點(diǎn):1)直觀(guān)形象2)易懂3)信息量大2 圖像的分類(lèi)：1）按灰度分類(lèi)：二值圖像，多灰度圖像2）按色彩分類(lèi)：?jiǎn)紊珗D像，動(dòng)態(tài)圖像 3）按運(yùn)動(dòng)分類(lèi)：靜態(tài)圖像，動(dòng)態(tài)圖像 4）按時(shí)空分布分類(lèi)：二維圖像，三維圖像3 數(shù)字圖像處理的主要內(nèi)容：1）圖像獲取 2）圖像變換3）圖像增強(qiáng) 4）圖像復(fù)原 5)圖像編碼 6）圖像分析 7）圖像識(shí)別 8）圖像理解4數(shù)字圖像處理方法：1）空域法 2）變換域法5什么是數(shù)字圖像的采樣和量化？ 采樣：將模擬圖像在空間上連續(xù)的點(diǎn)按照一定的規(guī)則變換成離散點(diǎn)的操作。量化：由于采樣圖像被

2、分割成空間上離散的像素，但其灰度是連續(xù)的，還不能用計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，所以要對(duì)采樣后的圖像進(jìn)行量化，即將連續(xù)的像素灰度值轉(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過(guò)程。6圖像像素間的鄰接、連接和連通的區(qū)別？鄰接：兩個(gè)像素是否鄰接就看它是否接觸，一個(gè)像素和在它鄰域中的像素是鄰接的。鄰接僅僅考慮了像素間的空間關(guān)系。連接：對(duì)兩個(gè)像素，要確定它們是否連接，要考慮兩點(diǎn)：空間上要鄰接；灰度值要滿(mǎn)足某個(gè)特點(diǎn)的相似準(zhǔn)則第二章1 試述圖像采集系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及其各部分的功能？2 連續(xù)圖像隨機(jī)過(guò)程可以用哪些數(shù)字特征來(lái)描述？概率密度，一階矩或平均值，二階矩或自相關(guān)函數(shù)，自協(xié)方差，方差3 為什么說(shuō)只要滿(mǎn)足采樣定理，就可以有離散圖像無(wú)失真的重建元連續(xù)

3、圖像？這是由圖像的連續(xù)性決定的，由圖像上某一點(diǎn)的值可以還原出該點(diǎn)的一個(gè)小鄰域里的值，這個(gè)圖像連續(xù)性越好，這個(gè)鄰域就可以越大，抽樣次數(shù)可以很少就可以無(wú)失真還原。而抽樣定理對(duì)應(yīng)這個(gè)鄰域最小的情況即抽樣次數(shù)最多的情況，大概是每周期兩個(gè)樣本4與標(biāo)量量化相比，向量量化有哪些優(yōu)勢(shì)？合理地利用樣本間的相關(guān)性,減少量化誤差提高壓縮率,5 Matlab圖像處理工具箱提供了哪幾類(lèi)類(lèi)型的數(shù)字圖像？它們之間能否轉(zhuǎn)換？如果可以如何轉(zhuǎn)換？二進(jìn)制圖像，索引圖像，灰度圖像，多幀圖像，RGB圖像，它們之間可以相互轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換函數(shù)（23頁(yè)6 數(shù)字圖像的空間分辨率和采樣間隔有什么聯(lián)系？采樣間隔是決定圖像分辨率的主要參數(shù)第三章1 FF

4、T的基本思想是什么?？利用DFT系數(shù)的特性，合并DFT運(yùn)算中的某些項(xiàng)， 把長(zhǎng)序列DFT變成短序列DFT，從而減少其運(yùn)算量。2快速離散余弦變換有幾種實(shí)現(xiàn)方法？如何實(shí)現(xiàn)？ （1） 利用FFT的快速算法（2）基于代數(shù)分解的快速算法第四章1圖像空域增強(qiáng)和頻域增強(qiáng)的基本原理是什么？像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時(shí)削弱或去除某些不需要的 信息，它是一種將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，抑制不感興趣的特 征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果的圖像處理方法頻域處理法的基礎(chǔ)是卷 積定理，它是將圖像看作波，然后利用信號(hào)處理中的手段對(duì)圖像波進(jìn)行處理。

5、空域處理法的 基礎(chǔ)是灰度映射變換，它是直接針對(duì)圖像中的像素進(jìn)行處理，所用到的映射變換取決于增強(qiáng) 的目的2簡(jiǎn)述空域平滑濾波器和銳化濾波器的相同點(diǎn)，不同點(diǎn)及它們的聯(lián)系？相同點(diǎn)：都能減弱或消除傅立葉空間的某些分量，而不影響或較少影響其它分量，從而達(dá)到增強(qiáng)某些頻率分量的效果。不同點(diǎn)：平滑濾波器減弱或消除了傅立葉空間的高頻分量，所以達(dá)到了增強(qiáng)低頻分量、平滑圖像中細(xì)節(jié)的效果。銳化濾波器減弱或消除傅立葉空間的低頻分量，所以達(dá)到了增強(qiáng)高頻分量、銳化圖像中細(xì)節(jié)的效果。兩者聯(lián)系： 兩者效果相反，互為補(bǔ)充，從原始圖像中減去平滑濾波器的結(jié)果具有銳化的效果，而從原始圖像中減去銳化濾波器的結(jié)果則具有平滑的效果。3 同態(tài)濾

6、波的特點(diǎn)是什么？適用什么情況？同態(tài)濾波是一種在頻域中同時(shí)將圖像亮度范圍進(jìn)行壓縮和將圖像對(duì)比度增強(qiáng)的方法同態(tài)濾波的原理：將灰度值看成是照度和反射率的產(chǎn)物，由于照度相對(duì)較小，可以看做圖像的低頻成分，而反射率是高頻成分。通過(guò)分別處理照度和反射率對(duì)像元灰度值的影響，達(dá)到揭示陰影區(qū)細(xì)節(jié)特征的目的。4為什么中值濾波對(duì)于脈沖噪聲和椒鹽噪聲的抑制效果比較好？中值濾波法是一種非線(xiàn)性平滑技術(shù)，它將每一象素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為該點(diǎn)某鄰域窗口內(nèi)的所有象素點(diǎn)灰度值的中值。實(shí)現(xiàn)方法：通過(guò)從圖像中的某個(gè)采樣窗口取出奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序用排序后的中值取代要處理的數(shù)據(jù)即可中值濾波法對(duì)消除椒鹽噪音非常有效，因?yàn)榻符}噪聲的像素點(diǎn)值通常處

7、于最大（或較大）或者最?。ɑ蜉^小）的范圍內(nèi)，采用取中間值的方法時(shí)，椒鹽噪聲可以比較好的過(guò)濾掉。中值濾波在圖像處理中,常用于用來(lái)保護(hù)邊緣信息,是經(jīng)典的平滑噪聲的方法。5用于空域增強(qiáng)處理中的平滑濾波器和銳化濾波器的相同點(diǎn)、不同點(diǎn)以及聯(lián)系。相同點(diǎn)：都能減弱或消除傅立葉空間的某些分量，而不影響或較少影響其它分量，從而達(dá)到增強(qiáng)某些頻率分量的效果。不同點(diǎn)：平滑濾波器減弱或消除了傅立葉空間的高頻分量，所以達(dá)到了增強(qiáng)低頻分量、平滑圖像中細(xì)節(jié)的效果。銳化濾波器減弱或消除傅立葉空間的低頻分量，所以達(dá)到了增強(qiáng)高頻分量、銳化圖像中細(xì)節(jié)的效果。兩者聯(lián)系： 兩者效果相反，互為補(bǔ)充，從原始圖像中減去平滑濾波器的結(jié)果具有銳化

8、的效果，而從原始圖像中減去銳化濾波器的結(jié)果則具有平滑的效果第五章1 試分析比較三種典型的濾波復(fù)原方法：逆濾波，維娜濾波與約束最小二乘方濾波？2 數(shù)字圖像處理有哪幾種常用的噪聲？高斯噪聲，瑞利噪聲，伽馬噪聲，指數(shù)噪聲，均勻噪聲，椒鹽噪聲 3何謂圖像復(fù)原？圖像復(fù)原與圖像增強(qiáng)有什么區(qū)別？ 圖像恢復(fù)（Image Restoration）(客觀(guān))當(dāng)造成圖像退化（圖像品質(zhì)下降）的原因已知時(shí)，復(fù)原技術(shù)可以對(duì)圖像進(jìn)行校正。最關(guān)鍵的是對(duì)每種退化都需要有一個(gè)合理的模型。目的是消除退化的影響，從而產(chǎn)生一個(gè)等價(jià)于理想成像系統(tǒng)所獲得的圖像。圖像增強(qiáng)（Image Enhancement）(主觀(guān))圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像質(zhì)量在一般

9、意義上的改善。當(dāng)無(wú)法知道圖像退化有關(guān)的定量信息時(shí)，可以使用圖像增強(qiáng)技術(shù)較為主觀(guān)地改善圖像的質(zhì)量。其目的是得到一種特殊的藝術(shù)效果，增強(qiáng)動(dòng)感和力度。 第六章1什么是三原色原理？1、自然界中的可見(jiàn)顏色都可以用這三基色按一定比例混合得到。2、三基色彼此之間相互獨(dú)立。任何一種都不能用另外兩種混合得到。3、三基色之間的混合比例直接決定混合色調(diào)的飽和度。4、混合色的亮度等于各個(gè)基色的亮度之和。所以，國(guó)際照明委員會(huì)（CIE） 規(guī)定以700nm(紅)、546.1nm (綠)、435.8nm(藍(lán))三個(gè)色光為三基色。自然界的所有顏色都可以通過(guò)選用這三基色按不同比例混合而成。 2全彩色圖像處理與偽彩色圖像處理有什么差

10、別？全彩色圖像處理是對(duì)彩色圖像進(jìn)行彩色增強(qiáng)處理，其目的是突出圖像中的用信息，偽彩色圖像處理是將黑白圖像轉(zhuǎn)化為彩色圖像主要目的是提高人眼對(duì)圖像的細(xì)節(jié)分辨能力一達(dá)到圖像增強(qiáng)的目的3 什么是偽彩色處理？偽彩色處理有哪些方法？ 偽彩色增強(qiáng)是把灰度圖像的各個(gè)不同灰度級(jí)按照線(xiàn)性或非線(xiàn)性的映射函數(shù)變換成不同的彩色，得到一幅彩色圖像的技術(shù)。使原圖像細(xì)節(jié)更易辨認(rèn)，目標(biāo)更容易識(shí)別。偽彩色增強(qiáng)的方法主要有：1、密度分割法 2、灰度級(jí)一彩色變換法3、頻率域偽彩色增強(qiáng)法4簡(jiǎn)述對(duì)圖像進(jìn)行編碼壓縮的必要性和可行性。 必要性: 圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)之一是信息量大，圖像在顯示、傳輸過(guò)程中所需要傳遞的信息量非常大，不利于數(shù)字圖像的傳輸

11、和存儲(chǔ)?？尚行裕簲?shù)字圖像中存在著冗余。從信息論觀(guān)點(diǎn)看，描述圖像信源的數(shù)據(jù)由有用數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)兩部分組成。冗余數(shù)據(jù)主要有：空間冗余、時(shí)間冗余、結(jié)構(gòu)冗余、信息熵冗余（編碼冗余）、知識(shí)冗余、心理視覺(jué)冗余等等。5有損壓縮編碼和無(wú)損壓縮編碼的區(qū)別在哪里？ 無(wú)損壓縮編碼無(wú)信息損失，解壓縮時(shí)能夠從壓縮數(shù)據(jù)精確地恢復(fù)原始圖像（亦稱(chēng)無(wú)失真、無(wú)損、信息保持）編碼。有損壓縮編碼不能精確重建原始圖像，存在一定程度的失真（有失真或有損）編碼。6造成圖像質(zhì)量退化的典型原因主要有哪些？ 成像系統(tǒng)的像差、畸變、帶寬有限等造成圖像圖像失真；由于成像器件拍攝姿態(tài)和掃描非線(xiàn)性引起的圖像幾何失真；運(yùn)動(dòng)模糊：成像傳感器與被拍攝景物之間

12、的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，引起所成圖像的運(yùn)動(dòng)模糊；灰度失真：光學(xué)系統(tǒng)或成像傳感器本身特性不均勻，造成同樣亮度景物成像灰度不同；輻射失真：由于場(chǎng)景能量傳輸通道中的介質(zhì)特性如大氣湍流效應(yīng)、大氣成分變化引起圖像失真；圖像在成像、數(shù)字化、采集和處理過(guò)程中引入的噪聲等。第四章 圖像增強(qiáng)1.圖象增強(qiáng)的目的和意義：對(duì)圖像的某些特征進(jìn)行強(qiáng)調(diào)或尖銳化，以便于顯示、觀(guān)察和進(jìn)一步分析處理【圖象增強(qiáng)】是指對(duì)圖像的某些特征，如邊緣、輪廓、對(duì)比度進(jìn)行強(qiáng)調(diào)或尖銳化，以便于顯示、觀(guān)察或進(jìn)一步地分析與處理。不以圖像保真度為原則，不增加圖像數(shù)據(jù)中的相關(guān)信息。有選擇的突出某些對(duì)人或機(jī)器分析感興趣的信息，抑制一些無(wú)用信息，以提高圖像的使用價(jià)值。針

13、對(duì)圖像退化的一般性質(zhì)加以修正，改進(jìn)圖像的平均質(zhì)量。2.點(diǎn)運(yùn)算的特點(diǎn)：針對(duì)孤立象元點(diǎn)的運(yùn)算，人為地改善圖像的灰度和對(duì)比度【空間域】：圖像平面所在的二維空間；【空間域增強(qiáng)】：在圖像平面上直接針對(duì)一個(gè)一個(gè)像元點(diǎn)進(jìn)行處理（點(diǎn)運(yùn)算），或者對(duì)一個(gè)像元周?chē)男^(qū)域進(jìn)行處理（局部運(yùn)算），處理后像元的亮度變化而位置不變【點(diǎn)運(yùn)算增強(qiáng)】：點(diǎn)運(yùn)算是把圖像中的每一像元值，按照特定的數(shù)學(xué)變換模式轉(zhuǎn)換成輸出圖像的一個(gè)新的亮度值。3.點(diǎn)運(yùn)算的兩個(gè)方法包括：灰度變換、直方圖變換點(diǎn)運(yùn)算變換方法包括：灰度變換法、直方圖調(diào)整法【直方圖】：直方圖是灰度級(jí)的函數(shù)，描述的是圖像中各個(gè)灰度級(jí)像素的個(gè)數(shù)。表示方法：橫坐標(biāo)：表示灰度級(jí)，根據(jù)像元

14、的灰度范圍，以適當(dāng)間隔作為單位長(zhǎng)；縱坐標(biāo)：表示像素統(tǒng)計(jì)值，代表每一個(gè)灰度級(jí)像素?cái)?shù)出現(xiàn)的數(shù)目，或者該像素占總像素的比例值。【直方圖特點(diǎn)與作用】：直方圖代表了圖像中亮度值（像元值）的分布情況，但是并不反映像元的空間位置關(guān)系，不同的圖像可能具有相同的直方圖。可以從圖像的直方圖的形態(tài)大致判斷出圖像質(zhì)量的好壞。【積累直方圖】：統(tǒng)計(jì)某一灰度值和這一灰度值以下的所有像元的數(shù)目根據(jù)積累直方圖也可以分析圖像的質(zhì)量：對(duì)于偏暗的圖像，在灰度小的部分像元數(shù)增長(zhǎng)快；對(duì)于偏亮的圖像，在灰度大的部分像元數(shù)增長(zhǎng)快積累直方圖更重要的利用是在圖像增強(qiáng)時(shí)作為變換函數(shù)?！净叶茸儞Q法】：通過(guò)變換函數(shù)使圖像的灰度值發(fā)生變化，調(diào)整圖像的灰

15、度動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度，是圖像增強(qiáng)的重要手段之一任一像素灰度為r s=T(r)（線(xiàn)性變換、對(duì)數(shù)變換、指數(shù)變換） 同一像素灰度變?yōu)閟【線(xiàn)性變換】：將灰度范圍線(xiàn)性擴(kuò)展原因：當(dāng)圖象成象時(shí)曝光不足或過(guò)度, 或由于成象設(shè)備的非線(xiàn)性和圖象記錄設(shè)備動(dòng)態(tài)范圍太窄等因素，都會(huì)產(chǎn)生對(duì)比度不足的弊病，使圖象中的細(xì)節(jié)分辨不清。將原始圖像各像元亮度值按線(xiàn)性關(guān)系，在0-255的任意指定范圍內(nèi)進(jìn)行擴(kuò)大或者縮小，來(lái)改變像元值的分布。當(dāng)直線(xiàn)與橫軸夾角大于45°，圖像拉伸（像素值范圍擴(kuò)大）；當(dāng)直線(xiàn)與橫軸夾角等于45°，圖像不變（像素值范圍不變）；當(dāng)直線(xiàn)與橫軸夾角小于45°，圖像壓縮（像素值范圍減?。?/p>

16、?！痉侄尉€(xiàn)性變換】：不同范圍的像元值采用不同的比例進(jìn)行擴(kuò)大和縮小。在進(jìn)行變換的整個(gè)區(qū)間里，取n個(gè)間斷點(diǎn)，每相鄰兩個(gè)間斷點(diǎn)之間是一段線(xiàn)性變換的線(xiàn)段，每段的直線(xiàn)方程不同，可以拉伸，也可以壓縮。通過(guò)調(diào)整折線(xiàn)拐點(diǎn)的位置及分段直線(xiàn)的斜率可以對(duì)任一亮度區(qū)間進(jìn)行擴(kuò)展或者壓縮?！痉蔷€(xiàn)性變換】：當(dāng)用某些非線(xiàn)性函數(shù)如對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等，作為映射函數(shù)時(shí)，可實(shí)現(xiàn)圖像灰度的非線(xiàn)性變換。對(duì)數(shù)變換：對(duì)數(shù)變換主要用于增強(qiáng)圖象暗的部分，即拉伸灰度值低的部分。指數(shù)變換：指數(shù)變換主要突出圖像亮區(qū)的差異，即圖像灰度值高的部分。【直方圖均衡化】：將原圖象的直方圖通過(guò)變換函數(shù)修正為均勻的直方圖，即各種灰度出現(xiàn)的概率是近似均勻的直方圖。

17、自動(dòng)調(diào)節(jié)圖像對(duì)比質(zhì)量，產(chǎn)生唯一結(jié)果圖象均衡化處理后，圖象的直方圖是平直的，即各灰度級(jí)具有相同的出現(xiàn)頻數(shù)，那么由于灰度級(jí)具有均勻的概率分布，圖象看起來(lái)就更清晰了。直方圖均衡化變換函數(shù)：可以證明，這個(gè)特殊的變換函數(shù)就是原圖象的積累直方圖曲線(xiàn)統(tǒng)計(jì)某一灰度值和這一灰度值以下的所有像元的數(shù)目或者占總像元數(shù)的比值做出的直方圖。在均衡過(guò)程中，原來(lái)直方圖上頻數(shù)較小的灰度級(jí)被歸入很少幾個(gè)或一個(gè)灰度級(jí)內(nèi)，故得不到增強(qiáng)。若這些灰度級(jí)所構(gòu)成的圖象細(xì)節(jié)比較重要，則需采用局部區(qū)域直方圖均衡。在某些情況下，并不一定需要具有均勻直方圖的圖像，有時(shí)需要具有特定的直方圖的圖像，以便能夠增強(qiáng)圖像中某些灰度級(jí)。修改一幅圖象的直方圖，

18、使得它與另一幅圖象的直方圖匹配或具有一種預(yù)先規(guī)定的函數(shù)形狀。目標(biāo)：突出我們感興趣的灰度范圍，使圖象質(zhì)量改善。它是對(duì)直方圖均衡化處理的一種有效的擴(kuò)展。直方圖均衡化處理是直方圖規(guī)定化的一個(gè)特例。直方圖匹配也叫直方圖規(guī)定化。4.空域模板濾波增強(qiáng)的特點(diǎn)：強(qiáng)調(diào)與周?chē)噜徬裨c(diǎn)的關(guān)系，對(duì)圖像進(jìn)行平滑或銳化平滑濾波器：鈍化圖像、去除噪音銳化濾波器：邊緣增強(qiáng)、邊緣提取【局部增強(qiáng)方法一】：【平滑】圖象在傳輸過(guò)程中，由于傳輸信道、采樣系統(tǒng)質(zhì)量較差，或受各種干擾的影響，而造成圖象毛糙，此時(shí)，就需對(duì)圖象進(jìn)行平滑處理。平滑方法包括：均值濾波、中值濾波1、均值平滑：可見(jiàn)均值平滑就是將每個(gè)像元點(diǎn)為中心的鄰域內(nèi)各像元亮度的平

19、均值來(lái)代替該像元的亮度值，達(dá)到去除噪聲平滑圖像的目的。平滑的目的是去除噪音，但是在去除噪音的同時(shí)，也鈍化了圖像的邊緣與尖銳的細(xì)節(jié)。平滑的結(jié)果與模板的大小直接相關(guān)，模板越大，平滑效果越好，但是模板過(guò)大，會(huì)使邊緣信息損失的越大，從而使輸出的圖像變得模糊，因此需要合理的選擇模板大小2、中值濾波：將像元點(diǎn)為中心的M×N鄰域范圍內(nèi)的灰度值按大小排序，取中間的值來(lái)代替中心像元的值。它在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)，有效保護(hù)邊緣銳度和圖像細(xì)節(jié)。適合去除椒鹽噪聲。當(dāng)領(lǐng)域內(nèi)的像元數(shù)為奇數(shù)時(shí)，取排序后的中間像元值；當(dāng)領(lǐng)域內(nèi)的像元數(shù)為偶數(shù)時(shí)，取排序后的中間兩像元的平均值。中值濾波強(qiáng)迫突出的亮點(diǎn)（暗點(diǎn)）更像它周?chē)闹?/p>

20、，以消除孤立的亮點(diǎn)（暗點(diǎn)）。其突出優(yōu)點(diǎn)是在消除噪聲的同時(shí)，還能防止邊緣模糊?！揪植吭鰪?qiáng)方法二】：【銳化】：在圖像的識(shí)別中常需要突出邊緣和輪廓信息。圖象銳化目的：加強(qiáng)圖象輪廓，使圖象看起來(lái)比較清晰。平滑通過(guò)積分使圖像邊緣模糊，銳化則通過(guò)微分使圖像邊緣突出、清晰。銳化處理可以用空間微分來(lái)完成.。微分算子的響應(yīng)強(qiáng)度與圖像在該點(diǎn)的突變程度有關(guān)圖像微分增強(qiáng)了邊緣和其他突變(如噪聲)而消弱了灰度變化緩慢的區(qū)域。一階微分和二階微分的區(qū)別:一階微分處理通常會(huì)產(chǎn)生較寬的邊緣、二階微分處理對(duì)細(xì)節(jié)有較強(qiáng)的響應(yīng),如細(xì)線(xiàn)和孤立點(diǎn)、一階微分處理一般對(duì)灰度階梯有較強(qiáng)的響應(yīng)、二階微分處理對(duì)灰度級(jí)階梯變化產(chǎn)生雙響應(yīng)。大多數(shù)應(yīng)用

21、中,對(duì)圖像增強(qiáng)來(lái)說(shuō)，一階微分處理主要用于提取邊緣。二階微分處理比一階微分好,因?yàn)樾纬杉?xì)節(jié)的能力更強(qiáng)。基于一階微分的圖像增強(qiáng)：梯度法【定向邊緣檢測(cè)】：有目的地檢測(cè)某一方向的邊、線(xiàn)或紋理特征時(shí)，可以選擇特定的方向模板，做卷積運(yùn)算。所謂方向模板是一個(gè)元素的大小按一定規(guī)律取值因而對(duì)特定方向敏感的數(shù)學(xué)矩陣，當(dāng)它與圖象的線(xiàn)性地物匹配時(shí)，卷積結(jié)果具有較大的值，反之結(jié)果具有較小的值，從而能突出線(xiàn)性地物的信息5.頻域增強(qiáng)：傅立葉變換（空域-頻域），保留高頻或低頻【頻率域增強(qiáng)】：高通濾波、低通濾波、同態(tài)濾波【頻率】：一幅圖像上的亮度分布大致存在著亮度漸變和亮度突變兩種情況；把圖像中的這種亮度隨位置變化的頻繁程度表

22、示為一種頻率；【對(duì)于亮度突變的地類(lèi)】：邊緣、線(xiàn)性地物及噪聲：如溝壑、河溪、湖泊邊界、海岸線(xiàn)等。集中在高頻區(qū)，屬于高頻率特性【對(duì)于亮度漸變的地類(lèi)】：粗糙的結(jié)構(gòu)、較大面積的同類(lèi)作物區(qū)：如平原、沙漠、海面等。特征穩(wěn)定，屬于低頻率特性突出主要的大的地類(lèi)：在頻域中可以衰減高頻分量而保存低頻分量。這就是頻域的平滑處理相反，當(dāng)要突出邊緣和線(xiàn)性地物：在頻域中衰減低頻分量而保存高頻分量。這就是頻域的銳化處理?！靖盗⑷~變化】：任何一條復(fù)雜的曲線(xiàn)，經(jīng)傅立葉變換，可以分解成若干條簡(jiǎn)單曲線(xiàn)頻譜的圖像顯示：把振幅譜|F(u,v)|作為亮度顯示在屏幕上頻譜的頻域移中：常用的傅里葉正反變換公式其中心最亮點(diǎn)將分布在四角，這和我

23、們正常的習(xí)慣不同，因此，需要把這個(gè)圖像的零點(diǎn)移到顯示的中心。一般圖像能量集中低頻區(qū)域。變換之后的圖像中間部分是低頻，最亮，能量大。【傅立葉變換的物理意義】：一幅圖象在付氏變換以前的空間稱(chēng)為空域，而付氏變換后的空間叫頻域。傅立葉變換是將圖象轉(zhuǎn)換到頻率域灰度分布函數(shù)（圖象的頻率分布函數(shù)）【低通濾波(平滑)】：圖像從空間域變換到頻率域后，其低頻分量對(duì)應(yīng)圖像中灰度值變化比較緩慢的區(qū)域，高頻分量則表征圖像中物體的邊緣和隨機(jī)噪聲等信息。低通濾波是指保留低頻分量，而通過(guò)濾波器函數(shù)H(u，v)減弱或抑制高頻分量的過(guò)程。低通濾波與空域中的平滑濾波器一樣可以消除圖像中的隨機(jī)噪聲，減弱邊緣效應(yīng)，起到平滑圖像的作用。

24、常用的頻率域低通濾波器H(u,v)有四種:理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器、指數(shù)低通濾波器、梯形低通濾波器【理想低通濾波器的缺陷】：理想低通濾波器平滑處理的概念是清楚的，但它在處理中會(huì)產(chǎn)生較嚴(yán)重的模糊和振鈴現(xiàn)象。由于高頻成分包含有大量的邊緣信息，因此采用該濾波器在去噪聲的同時(shí)將會(huì)導(dǎo)致邊緣信息損失而使圖像模糊，同時(shí)有振鈴效應(yīng)。正是由于理想低通濾波器存在振鈴模糊現(xiàn)象，使其平滑效果下降。【巴特沃思低通濾波器】又稱(chēng)為最大平坦濾波器：它的特性是連續(xù)性衰減，而不像理想濾波器那樣陡峭變化。采用該濾波器濾波在抑制噪聲的同時(shí)，圖像邊緣的模糊程度大大減小，沒(méi)有振鈴效應(yīng)產(chǎn)生。Butterworth低

25、通濾波器振鈴現(xiàn)象隨著階數(shù)的增加而明顯【指數(shù)低通濾波器】：該濾波器在抑制噪聲的同時(shí)，圖像邊緣的模糊程度較用Butterworth濾波產(chǎn)生的大些，無(wú)明顯的振鈴效應(yīng)。指數(shù)低通濾波器從通過(guò)頻率到截止頻率之間沒(méi)有明顯的不連續(xù)性，而是存在一個(gè)平滑的過(guò)渡帶。指數(shù)低通濾波器實(shí)用效果比Butterworth低通濾波器稍差，仍無(wú)明顯的振鈴現(xiàn)象。【梯形低通濾波器】：梯形低通濾波器介于理想低通濾波器和指數(shù)濾波器之間，濾波的圖像有一定的模糊和振鈴效應(yīng)。【高通濾波】：圖像中的邊緣或線(xiàn)條與圖像頻譜中的高頻成分相對(duì)應(yīng)。采用高通濾波器讓高頻順利通過(guò)，使圖像的邊緣或線(xiàn)條變得清楚，實(shí)現(xiàn)圖像的銳化常用的高通濾波器：理想高通濾波器、B

26、utterworth高通濾波器、指數(shù)濾波器、梯形濾波器【理想高通濾波器】：D0仍為截止頻率，當(dāng)比D0大時(shí)全部通過(guò)，否則全部阻止。【巴特沃思高通濾波器】：Butterworth高通濾波效果較好，但計(jì)算復(fù)雜，其優(yōu)點(diǎn)是有少量低頻通過(guò)，H(u，v)是漸變的，振鈴現(xiàn)象不明顯【指數(shù)高通濾波器】：指數(shù)高通效果比Butterworth差些，振鈴現(xiàn)象不明顯；【提醒高通濾波器】：梯形高通會(huì)產(chǎn)生微振鈴效應(yīng)，但計(jì)算簡(jiǎn)單，較常用四種高通濾波器的比較：理想高通有明顯振鈴，圖像的邊緣模糊不清。Butterworth高通效果較好，振鈴不明顯，但計(jì)算復(fù)雜。 指數(shù)高通效果比Butterworth差些，但振鈴也不明顯。梯形高通的效果是微有振鈴、但計(jì)算簡(jiǎn)單，故較常用?！就_(tái)濾波】：同態(tài)濾波的目的：消除不均勻照度的影響而又不損失圖象細(xì)節(jié)依據(jù):反射分量反映圖象內(nèi)容，隨圖象細(xì)節(jié)不同在空間上作快速變化。反射分量的頻譜落在空間高頻區(qū)域；入射分量在空間上通常均具有緩慢變化的性質(zhì)。入射分量的頻譜落在空間低頻區(qū)域.這樣同態(tài)濾波函數(shù)就可以分別作用在這兩個(gè)分量上。同態(tài)濾波方法就是利用上式的形式將圖像中的照明分量和反射分量分開(kāi)。這樣同態(tài)濾波函數(shù)就可以分別作用在這兩個(gè)分量上。6.假彩色合成方法對(duì)于分量圖像的要求：信息量最大，相關(guān)性最小【彩色增強(qiáng)技術(shù)的定義】：利用人眼的視覺(jué)