數(shù)字圖像處理-復習整理

1數(shù)字圖像處理的概念1.數(shù)字圖像的表示：f(x,y)表示一幅圖像，x,y,f為有限、離散值,稱為灰度或亮度.數(shù)字圖像是一種空間坐標和灰度均不連續(xù)，用離散數(shù)字表示的圖像。2.圖像處理涉及的相關領域：〔圖像分析、計算機視覺〕低級處理：輸入輸出均為圖像〔如圖像縮放、圖像平滑〕中級處理：輸入圖像，輸出提取的特征〔如區(qū)域分割、邊界檢測〕高級處理：理解識別的圖像(如無人駕駛，自動機器人)3.數(shù)字圖像處理包括輸入和輸出均是圖像的處理，同時也包括從圖像中提取特征及識別特定物體的處理。數(shù)字圖像處理的主要內容圖像信息的獲?。喊岩环鶊D像轉換成適合計算機或數(shù)字設備處理的數(shù)字信號；包括獲取圖像、光電轉換及數(shù)字化等幾個步驟。圖像信息的存儲：磁帶、磁盤或光盤，需解決的問題是數(shù)據(jù)壓縮、圖像格式及數(shù)據(jù)庫技術。圖像信息的傳送：系統(tǒng)內部傳送和外部遠距離傳送〔圖像通信，帶寬〕。圖像信息的處理：幾何處理、算術處理、圖像增強、圖像復原、圖像重建、圖像編碼、圖像識別和圖像理解。圖像信息的輸出和顯示

2圖象獲?。簡蝹€傳感器，帶狀傳感器，傳感器陣列數(shù)字圖像處理的一個先決條件就是將連續(xù)圖像離散化，轉換為數(shù)字圖像。1.數(shù)字化的概念不妨設所考慮的圖象是長方形的。為了討論方便起見，在圖象“象場”里取一個直角坐標原點O,建立直角坐標系xOy,那么圖象可以用一個二元函數(shù)來表示：z=f(x,y)。z表示象場里(x,y)點的“圖象屬性值”。2、采樣與量化圖像的數(shù)字化包括采樣和量化兩個過程。采樣是圖像在空間上的離散化過程，量化是灰度值離散化過程，也就是用空間上局部點的灰度值代表圖像，這些點稱為采樣點。采樣點獲取由于圖像是一種二維分布的信息，為了對它進行采樣操作，需要先將二維信號變?yōu)橐痪S信號，再對一維信號完成采樣。具體做法是，先沿垂直方向按一定間隔從上到下順序地沿水平方向直線掃描，取出各水平線上灰度值的一維掃描。而后再對一維掃描線信號按一定間隔采樣得到離散信號，即先沿垂直方向采樣，再沿水平方向采樣這兩個步驟完成采樣操作。對于運動圖像〔即時間域上的連續(xù)圖像〕，需先在時間軸上采樣，再沿垂直方向采樣，最后沿水平方向采樣由這三個步驟完成。對一幅圖像采樣時，假設每行〔即橫向〕像素為M個，每列〔即縱向〕像素為N個，那么圖像大小為M×N個像素。在進行采樣時，采樣點間隔的選取是一個非常重要的問題，它決定了采樣后圖像的質量，即忠實于原圖像的程度。采樣間隔的大小選取要依據(jù)原圖像中包含的細微濃淡變化來決定。一般，圖像中細節(jié)越多，采樣間隔應越小。根據(jù)一維采樣定理，假設一維信號g(t)的最大頻率為ω，以T≤1/2ω為間隔進行采樣，那么能夠根據(jù)采樣結果g(iT)(i=…,-1,0,1，…)完全恢復g(t)，采樣：量化：為方便起見，不妨令稱f(i,j)是圖象f(x,y)的數(shù)字(化)圖象分辨率1〕圖像分辨率：指組成一幅圖像的像素密度，也就是圖幅參數(shù)。對同樣大小的一幅圖，如果組成該圖的圖像像素數(shù)目越多，那么說明圖像的分辨率越高，看起來就越逼真。相反，圖像顯得越粗糙。圖像分辨率是指每英寸圖像含有多少個點或像素，分辨率的單位為dpi(dotperinch)線對——由一條線與它緊鄰的空間組成的空間分辨率——每單位距離可分辨的最大線對數(shù)目灰度級分辨率——在灰度級別中可分辨的最小變化數(shù)字圖象種類黑白圖象：圖像只有明暗程度的變化而沒有色彩的變化，最簡單的是二值圖象，只有兩種灰度；偽彩色圖象：是指經(jīng)過偽彩色處理而形成的彩色圖象。其像素值是所謂的索引值，是按照灰度值進行彩色指定的結果，其色彩并不一定忠實于外界景物的真實色彩；假彩色圖象：是指遙感多波段圖象合成的彩色圖象；真彩色圖象：是忠實于外界景色的色彩的圖象，其像素一般是顏色的真實值。靜止圖象：圖象的內容不隨時間變化?；顒訄D象：前一幀和后一幀的圖象內容隨時間發(fā)生變化。矢量圖象：由描述像素點陣的一組數(shù)據(jù)刻畫的圖象。點陣圖象〔位圖〕：由像素點陣所組成的圖象。

3空間變換種類平移變換：只改變圖形位置，不改變圖形大小和形狀。旋轉變換：保持圖像形狀和大小，改變角度?？s放變換：改變圖形的大小和形狀。錯切變換：改變圖形角度關系和相對長度關系。鏡象變換：改變圖形角度關系，不改變形狀和大小。為什么要進行插值？灰度級插值算法：由于輸入圖像的位置坐標為整數(shù)，輸出圖像的位置坐標為非整數(shù)，因此，需要內插整數(shù)坐標處的灰度值。幾何變換算法假設輸入像素被映射到四個輸出像素之間，那么四個輸出像素按照某插值算法分配該像素的灰度值，這種幾何變換算法叫做向前映射法〔像素移交〕。假設輸出像素被映射回輸入圖像，位于到四個輸入像素之間，那么其灰度值按照某插值算法確定，這種幾何變換算法叫做向后映射法〔像素填充〕。該算法更常用雙線性內插：雙線性方程

4圖像增強的定義圖像增強是一類根本的圖像處理技術，其目的是對圖像進行加工，以得到對視覺解釋來說視覺效果“更好”、或對機器感知效果來說“更有用”的圖像圖像增強的內容圖像增強的目的：1、提高圖像比照度，改變圖像灰度等級2、平滑圖像，消除或削弱噪聲影響3、銳化圖像，突出邊緣或特征4、壓縮圖像數(shù)據(jù)量，突出主要信息

5直方圖〔1〕概念與作用如果將圖像中像素亮度〔灰度級別〕看成是一個隨機變量，那么其分布情況就反映了圖像的統(tǒng)計特性，這可用ProbabilityDensityFunction(PDF)來刻畫和描述，表現(xiàn)為灰度直方圖〔Histogram〕?；叶戎狈綀D是灰度級的函數(shù)，它表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數(shù)，反映了圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率，如下圖?；叶戎狈綀D的橫坐標是灰度級，縱坐標是該灰度級出現(xiàn)的頻度，它是圖像最根本的統(tǒng)計特征。直方圖均衡化圖像噪聲分類圖像噪聲按其產(chǎn)生的原因可分為外部噪聲和內部噪聲。外部噪聲是指系統(tǒng)外部干擾，從電磁波或經(jīng)電源傳進系統(tǒng)內部而引起的噪聲，如電器設備、天體放電現(xiàn)象等引起的噪聲。圖像噪聲從統(tǒng)計特性可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲兩種。統(tǒng)計特性不隨時間變化的噪聲稱為平穩(wěn)噪聲；統(tǒng)計特性隨時間變化的噪聲稱為非平穩(wěn)噪聲。按噪聲和信號之間的關系可分為加性噪聲和乘性噪聲。圖像噪聲特點：1.噪聲在圖像中的分布和大小不規(guī)那么2.噪聲與圖像之間具有相關性3.噪聲具有疊加性平滑濾波中值濾波與平滑濾波區(qū)別：有一序列{0,3,4,0,7}，重新排序后為{0,0,3,4,7}，那么Med{0,0,3,4,7}=3。此列假設用平滑濾波，窗口也是取5，那么平滑濾波輸出為〔0+3+4+0+7〕／5=2.8。

中值濾波器不影響階躍函數(shù)和斜坡函數(shù)。周期小于m/2〔窗口之半〕的脈沖受到抑制，另外三角函數(shù)的頂部變平。1、與平滑濾波器相比，中值濾波在去除噪聲的同時，能更好地保持圖像的邊緣。2、中值濾波器適用于椒鹽噪聲污染的圖像，平滑濾波適用于高斯噪聲污染的噪聲。銳化空間濾波器銳化空間濾波其的性能：〔1〕突出圖像中的細節(jié)或增強被模糊的細節(jié)；〔這種模糊是由錯誤操作造成的或特殊圖像獲取方法固有的〕〔2〕加大了圖像中的噪聲。一階微分和二階微分的差分定義：基于二姐微分的圖像增強：拉普拉斯算子：拉普拉斯銳化的特點：〔1〕對噪聲敏感；〔2〕產(chǎn)生雙邊緣；基于一階微分的圖像增強：梯度算子：第一種〔a〕可簡化成為：G［f(x,y)］=|f(i,j)-f(i+1,j)|+f(i,j)-f(i,j+1)|該梯度法又稱為水平垂直差分法。第二種梯度法〔b〕叫做羅伯特梯度法〔RobertGradient〕，它是一種交叉差分計算法。其數(shù)學表達式為G［f(x,y)］=|［f(i,j)-f(i+1,j+1)|+|f(i+1,j)-f(i,j+1)|當梯度計算完之后，可以根據(jù)需要生成不同的梯度增強圖像。第一種是使各點的灰度g(x,y)等于該點的梯度幅度，即：g(x,y)=G［f(x,y)］〔僅顯示灰度變化較陡的邊緣，而平緩的區(qū)域那么呈黑色〕平滑濾波器：系數(shù)都為正，一