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文檔簡(jiǎn)介
數(shù)字圖像處理
第一早
解釋術(shù)語(yǔ)
(2)數(shù)字圖像:為了便于用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理,通過(guò)
將二維連續(xù)(模擬)圖像在空間上離散化,也即采樣,并同時(shí)將
二維連續(xù)圖像的幅值等間隔的劃分成多個(gè)等級(jí)(層次)也即均勻
量化,以此來(lái)用二維數(shù)字陣列并表示其中各個(gè)像素的空間位置和
每個(gè)像素的灰度級(jí)數(shù)的圖像形式稱為數(shù)字圖像。
(3)圖像處理:是指對(duì)圖像信息進(jìn)行加工以滿足人的視覺或
應(yīng)用需求的行為。
包括圖像變化、圖像增強(qiáng)、圖像恢復(fù)、圖像壓縮編碼、圖像
的特征提取、形態(tài)學(xué)圖像處理方法等。彩色圖像、多光譜圖像和
高光譜圖像的處理技術(shù)沿用了前述的基本圖像處理技術(shù),也發(fā)展
除了一些特有的圖像處理技術(shù)和方法。
基本思路是,或簡(jiǎn)單地突出圖像中感興趣的特征,或想方法
顯現(xiàn)圖像中那些模糊了的細(xì)節(jié),以使圖像更清晰地被顯示或更適
合于人或及其的處理與分析。
基本思路是,從圖像退化的數(shù)學(xué)或概率模型出發(fā),研究改進(jìn)
圖像的外觀,從而使恢復(fù)以后的圖像盡可能地反映原始圖像的本
來(lái)面目,從而獲得與景物真實(shí)面貌相像的圖像。
基本思路是,,在不損失圖像質(zhì)量或少損失圖像質(zhì)量的前提
下,盡可能的減少圖像的存儲(chǔ)量,以滿足圖像存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)傳輸?shù)?/p>
應(yīng)用需求。
基本思路是,通過(guò)數(shù)學(xué)方法和圖像變換算法對(duì)圖像的某種變
換,以便簡(jiǎn)化圖像進(jìn)一步處理過(guò)程,或在進(jìn)一步的圖像處理中獲
得更好的處理效果。
基本目的是,找出便于區(qū)分和描述一幅圖像中背景和目標(biāo)的
方法,以方便圖像中感興趣的目標(biāo)的提取和描述。
第二章
解釋下列術(shù)語(yǔ)
(18)空間分辨率:定義為單位距離內(nèi)可分辨的最少黑白線
對(duì)的數(shù)目,用于表示圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié),主要取決于采樣
間隔值的大小。
(19)灰度分辨率:是指在灰度級(jí)別中可分辨的最小變化,
通常把灰度級(jí)數(shù)L稱為圖像的灰度級(jí)分辨率。
(20)像素的4鄰域:對(duì)于圖像中位于(x,y)的像素p來(lái)
說(shuō),與其水平相鄰和垂直相鄰的4個(gè)像素稱為該像素的4鄰域像
素,他們的坐標(biāo)分別為(x-1,y)(x,y-1)(x,y1)(x
1,y)o
(21)像素的8鄰域:對(duì)于圖像中位于(x,y)的像素p來(lái)
說(shuō),與其水平相鄰和垂直相鄰的8個(gè)像素稱為該像素的8鄰域像
素,他們的坐標(biāo)分別為(X-1,y-1)(x-1,y)(X-1,y1)(x,y-
1)(x,y1)(x1,y-1)(x1,y)(x1,y1)。
(28)歐氏距離:坐標(biāo)分別位于(x,y)和(u,v)處的像素P
2
和像素q之間的歐氏距離定義為:De(p,q)=[(x-u)(y-v)
201/2
(29)街區(qū)距離:歐氏距離:坐標(biāo)分別位于(x,y)和
(u,v)處的像素P和像素q之間的街區(qū)距離定義為:Dt(p.q)
(30)棋盤距離:歐氏距離:坐標(biāo)分別位于(x,y)和
(u,v)處的像素P和像素q之間的歐氏距離定義為:D8(p.q)
=max(|x-u|,|y-v|)。
(33)調(diào)色板:是指在16色或者256色顯示系統(tǒng)中,將圖像
中出現(xiàn)最頻繁的16種或者256種顏色組成的一個(gè)顏色表,并將他
們分別編號(hào)為0~15或0?255,這樣就使每一個(gè)4位或者8位的顏
色編號(hào)或者顏色表中的24位顏色值相對(duì)應(yīng)。這種4位或者8位的
顏色編號(hào)稱為顏色的索引號(hào),由顏色索引號(hào)及對(duì)應(yīng)的24位顏色值
組成的表稱為顏色查找表,即調(diào)色板。
對(duì)圖像進(jìn)行描述的數(shù)據(jù)信息一般應(yīng)至少包括:
(1)圖像的大小,也即圖像的寬和高
(2)表示每個(gè)像素需要的位數(shù),當(dāng)其值為1時(shí)說(shuō)明是黑白圖
像,當(dāng)其值為4時(shí)說(shuō)明是16色或16灰度級(jí)圖像,當(dāng)其值為8時(shí)
說(shuō)明是256色或256灰度級(jí)圖像,當(dāng)其值為24是說(shuō)明是真彩色圖
像。
同時(shí),根據(jù)每個(gè)像素的位數(shù)和調(diào)色板的信息,可進(jìn)一步指出
是16色彩色圖像還是16灰度級(jí)圖像;是256色彩色圖像還是256
灰度級(jí)圖像。
(3)圖像的調(diào)色板信息。
(4)圖像的位圖數(shù)據(jù)信息。
對(duì)圖像信息的描述一般用某種格式的圖像文件描述,比如BMP
等。在用圖像文件描述圖像信息時(shí),相應(yīng)的要給出圖像文件的格
式信息、圖像文件是否壓縮及其壓縮格式信息等。不同格式的圖
像文件有各自的約定。
由于存儲(chǔ)一副M*N的灰度級(jí)為1的數(shù)字圖像所需的位數(shù)為:
M*N*k,其中1=2%二值圖像、16級(jí)灰度級(jí)圖像和256灰度級(jí)圖像
的k值分別為1、4、8,也即存儲(chǔ)一個(gè)像素需要的位數(shù)分別為1
位、4位、8位。所以,一副200*300的二值圖像所需的存儲(chǔ)空間
為200*300*1/8=;衣服200*300的16灰度級(jí)圖像所需的存儲(chǔ)空間
為200*300*4/8=30KB;
一副200*300的256灰度級(jí)圖像所需的存儲(chǔ)空間為
200*300*8/8=60KBo
第二早
功率譜表示的意義是什么
答:功率譜的定義為頻譜的平方,反應(yīng)了離散信號(hào)的能量在
頻率域上的分布情況。
對(duì)于二維數(shù)組數(shù)字圖像來(lái)說(shuō),由于傅里葉頻譜的低頻主要集
中在二維頻譜圖的中心,所以圖像的功率譜反應(yīng)了該圖像中低頻
能量到高頻能量的分布情況,以及低頻能量聚集于頻譜圖的中心
的程度。后者反應(yīng)了該圖像中低頻信號(hào)的圖像功率與圖像總功率
的比率關(guān)系。
進(jìn)行圖像傅里葉變換的目的何在
答:總體上說(shuō)來(lái),其目的有以下3方面:
(1)簡(jiǎn)化計(jì)算,也即傅里葉變換可將空間域中復(fù)雜的卷積
運(yùn)算轉(zhuǎn)化為頻率域中簡(jiǎn)單的乘積運(yùn)算;
(2)對(duì)于某些在空間域中難以處理或處理起來(lái)比較復(fù)雜的
問(wèn)題,利用傅里葉變換把用空間域表示的圖像映射到頻率域,在
利用頻率域?yàn)V波或頻域分析方法對(duì)其進(jìn)行處理和分析,然后再把
頻域中處理和分析的結(jié)果變換回空間域,從而可達(dá)到簡(jiǎn)化處理和
簡(jiǎn)化的目的
(3)特殊目的的應(yīng)用需求,比如通過(guò)某些頻率域的處理方
法,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng),特征提取,數(shù)據(jù)壓縮,紋理分析,水印
嵌入等,從而實(shí)現(xiàn)在空間域難以達(dá)到的效果。
對(duì)于M*N的圖像f(x,y),其基函數(shù)大小是多少基圖像大小是
多少
答:對(duì)于M*N的圖像f(x,y),其二維離散傅里葉反變換式子
為:
f(x,y)=doE'Tv=oF(u,v)exp[j2n(ux/Muy/N)]
(x,y=0,1…NT)
分析上式可知,對(duì)于每個(gè)特定的x和y,u有M個(gè)可能的取
值,v有N個(gè)可能的取值,也即(u,v)共有M*N個(gè)特定的取值,
所以其基矩陣的大小為M*N,也即及圖像由M*N塊組成。當(dāng)(x,
y)取遍所有可能的值(x=0,1,mT;y=0,1…nT)時(shí),就可
得到由(M*N)*(M*N)塊組成的基圖像,所以其基圖像大小為M
平方*N平方。
簡(jiǎn)述二維離散傅里葉變換可分離性的意義
答:根據(jù)二維離散傅里葉變換的可分離性,在計(jì)算二維離散
傅里葉變換時(shí),可先對(duì)圖像像素矩陣的所有列分別進(jìn)行列變換,
然后再對(duì)變換結(jié)果的所有行分別進(jìn)行行變換,這樣就可以利用一
維離散傅里葉變換算法串行計(jì)算二維離散傅里葉變換,這在某種
程度上就簡(jiǎn)化了計(jì)算的過(guò)程
答:因?yàn)橐桓盡*N的圖像的灰度平均值可表示為:f-l/N2Zv
(x,y)
由二維離散傅里葉變換公式又有:F(0,0)=1/N
1y=of(x,y)
比較這兩個(gè)公式可知,一副圖像的灰度平均值與該圖像的傅
里葉變換之間的聯(lián)系可表示為:
F=1/NF(0,0).
答:傅里葉頻譜的低頻主要取決于圖像在平坦的區(qū)域中灰度
的總體分布,而高頻主要取決于圖像的邊緣和噪聲等細(xì)節(jié)。
按照?qǐng)D像空間域和頻率域的對(duì)應(yīng)關(guān)系,空域中的強(qiáng)相關(guān)性,
即由于圖像中存在大量的平坦區(qū)域,使得圖像中的相鄰或相近像
素一般趨向于取相同的灰度值,反映在頻率域中,就是圖像的能
量主要集中于低頻部分。
根據(jù)傅里葉頻譜的周期性和平移性,當(dāng)把傅里葉頻譜圖的原
點(diǎn)從(0,0)平移至(M/2,N/2)時(shí),圖像的低頻分量就主要集中
在以(M/2,N/2)為坐標(biāo)原點(diǎn)的中心區(qū)域。具有這種特點(diǎn)的圖像
二維頻譜圖,就比較清楚的展現(xiàn)了圖像中低頻信號(hào)在圖像總能量
中所占的比率,以及低頻信號(hào)向高頻信號(hào)過(guò)渡的變化情況,既具
有可視化的特點(diǎn),又便于頻率域低通濾波和高頻濾波實(shí)現(xiàn)。
直接對(duì)f(x,y)進(jìn)行傅立葉變換所得的傅立葉頻譜即為F
(u,v),其坐標(biāo)原點(diǎn)位于(0,0),圖像的低頻分量主要集中
在頻譜圖的四個(gè)角區(qū)域。對(duì)(-1)(xy)f(x,y)進(jìn)行傅立葉變換
所得的頻譜圖即為F(u-M/2,v-N/2),其坐標(biāo)原點(diǎn)位于
(M/2,N/2),圖像的低頻分量主要集中頻譜圖的中心區(qū)域。
因?yàn)楫?dāng)u0=M/2和v°=N/2時(shí),有
<xy,
f(x,y)exp[j2n(uox/Mvoy/N)]=(-1)f(x,y)
根據(jù)二維離散傅立葉變換的平移性
f(x,y)exp[j2n(uox/Mvoy/N)]F(u-u0,v-v0)
所以,對(duì)(-1)(xy)f(x,y)進(jìn)行傅立葉變換后所得頻譜圖
的坐標(biāo)原點(diǎn)位于(M/2,N/2),圖像的低頻分量就集中在頻譜圖
的中心區(qū)域。
第四章
解釋下列術(shù)語(yǔ)
(1)空間域圖像增強(qiáng):是指在平面中對(duì)圖像的像素灰度值直
接進(jìn)行處理的圖像增強(qiáng)方法。
(2)頻率域圖像增強(qiáng):是指利用傅立葉變換等先將圖像從空
間域變換到頻率域,然后利用圖像的幅頻特性在頻率域?qū)D像再
進(jìn)行某種濾波處理,處理后再利用傅立葉反變換等將圖像變換回
空間域來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的方法。
(6)歸一化直方圖:設(shè)圖像f(x,y)的第k級(jí)歸一化灰度值
為“,圖像f(x,y)中具有詭異會(huì)灰度值n的像素個(gè)數(shù)為nk,圖
像f(x,y)中的總像素個(gè)數(shù)為n,則圖像f(x,y)的歸一化直方
圖由p(rk)=rik/n給出。其中,0<rk<l(k=0,…LT)。
(7)圖像銳化:是一種突出和加強(qiáng)圖像中景物的邊緣和輪廓
的技術(shù)。
(9)圖像的噪聲:在圖像上出現(xiàn)的一些隨機(jī)的、離散的和鼓
勵(lì)的不惜條的像素點(diǎn)稱為圖像的噪聲。圖像的噪聲在視覺上通常
與它們相鄰的像素明顯不同,表現(xiàn)形式為在較黑區(qū)域上的隨機(jī)白
點(diǎn)或較白區(qū)域上的隨機(jī)黑點(diǎn),明顯會(huì)影響圖像的視覺效果。
直方圖均衡的基本思想就是把一幅具有任意灰度概率分布的
圖像,變換成一幅接近俊宇的概率分布的新圖像。
步驟如下:
1、計(jì)算原圖的歸一化灰度級(jí)別及其分布概率。
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