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数字图像处理基本知识

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小白学视觉
发布于 2019-11-18 05:53:31
发布于 2019-11-18 05:53:31
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1、数字图像:

数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

2、数字图像处理包括内容:

图像数字化;图像变换;图像增强;图像恢复;图像压缩编码;图像分割图像分析与描述;图像的识别分类。

3、数字图像处理系统包括部分:

输入(采集);存储;输出(显示);通信;图像处理与分析。

4、从“模拟图像”到“数字图像”要经过的步骤有:

图像信息的获取;图像信息的存储;图像信息处理;图像信息的传输;图像信息的输出和显示。

5、数字图像1600x1200什么意思?灰度一般取值范围0~255,其含义是什么?

数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素;灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶,就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系,8bit的灰度分辨率。

6、图像的数字化包括哪两个过程?它们对数字化图像质量有何影响?

采样:采样是将空间上连续的图像变换成离散的点,采样频率越高,还原的图像越真实。

量化:量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值,一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级,级数越大,图像越是清晰。

7、数字化图像的数据量与哪些因素有关?

图像分辨率;采样率;采样值。

8、什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图中你可可以获得哪些信息?

灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系

它可以用于:判断图像量化是否恰当;确定图像二值化的阈值;计算图像中物体的面积;计算图像信息量。

从灰度直方图中你可可以获得:

- 暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧

- 明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧

- 对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部

- 对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀

9、什么是点处理?你所学算法中哪些属于点处理?

在局部处理中,输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。如:图像对比图增强,图像二值化。

10、什么是局部处理?你所学算法中哪些属于局部处理?

在对输入图像进行处理时,计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定,这种处理称为局部处理。如:图像的移动平均平滑法,空间域锐化法。

图像增强、空域、平滑去噪

11、图像增强的目的是什么?

图像增强的目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的的增强图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体的特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,将强图像判读和识别效果,满足某些特征分析的需求。

12、什么是灰度图像的直方图?简述用它可以简单判断图像质量?

灰度直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系,它能描述该图像的概貌,例如图像的灰度范围,每个灰度级出现的频率,灰度级的分布,整幅图像的平均明暗和对比度等

13、常用图像增强方法有哪些?

图像的线性变换;图像的非线性变化;图像的直方图均衡化和规定化。

14、“平均模板”对图像做哪种处理?写出 3x3和5x5“平均模板”?

抑制噪声,改善图像质量

15、“中值滤波”对图像做哪种处理?是如何运算的?

中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心像素的灰度值的滤波方法,它是一种非线性的平滑法,对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。

16、什么叫点处理、局部处理、全局处理?3x3平均模板、直方图修正、灰度反转各属于哪种处理?

- 点处理:输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。(直方图修正)

- 局部处理:计算某一输出像素值由输入图像像素的小领域中的像素值确定,这种处理称为局部处理。(灰度反转)

- 全局处理:图像某一像素灰度的变化与图像全部像素灰度值有关。(3x3平均模板)

图像变换、频域处理、频域

17、常用图像变换算法:

图像的几何变换(图像畸变校正、图像缩放:双线性插值、旋转、拼接)

图像变换(傅立叶、余弦、沃尔什-哈达玛、K-L变换、小波变换)

图像频域处理(增强算法:高频率提升、同态滤波;平滑去噪:低通滤波)

18、为什么要进行图像变换?各种变换应用在图像什么处理上?

图像变换在数字图像处理与分析中起着很重要的作用,是一种常用的、有效的分析手段。图像变换的目的在于:使图像处理问题化;有利于图像特征提取;有助于从概念上增强对图像信息的理解。

19、简述空域滤波跟频域滤波的不同

- 空域法:直接对图像的像素灰度进行操作。常用算法:图像的灰度变换;直方图修正(均衡化、规定化);平滑和锐化处理;彩色增强。

- 频域法:在图像的变换域中,对图像的变换值进行操作,然后经逆变换获得所需要的增强结果。常用算法:低通滤波;高频提升滤波;同态滤波。

20、频域进行图像增强、去噪、边缘检测分别用哪种滤波器?

增强------------同态滤波器

去噪------------低通滤波器

边缘检测------------高通滤波器

21、频域处理图像的步骤:

a. 清除噪声,改善图像的视觉效果

b. 突出边缘有利于识别和处理

......

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1. 图像概念: 是对客观对象的一种相似性的,生动性的描述或写真。是对客观对象的表示, 包含了被描述对象的有关信息,是人类最主要的信息源,一个人 75%的信息获取来自视觉。 2. 图像处理的三个层次: 狭义图像:处理从图像到图像的过程(像素级); 图像分析:从 图像到数值或符号的过程(符号级); 图像理解:以客观世界分析客观世界(人工智能级) 3. 图像处理系统包括 采集,显示,存储,通信,处理和分析 五个模块 4. 数字图像处理 是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程 5.数据图像采样: 将空间上连续的图像变换成离散点的操作 6.数字图像的过程: 图像数字化是将一幅画面转化为计算机能处理的形式。 7. 数字图像处理的应用: 在生物医学中的应用,遥感航天,工业,军事公安领域,其他 8. 采样: 将空间上连续的图像变换成离散点的操作。 参数:采样间隔,采样孔径 9.采样孔径形状和大小与采样方式有关。 通常有 圆形,正方形,长方形,椭圆形 10. 采样方式 指采样间隔确定后,相邻像素间的位置关系:分开、相连、重叠 11. 量化: 将像素灰度转换成离散的整数值的过程。 5. 图像的数据量与采样间隔和量化等级有关 12. 灰度直方图: 反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系 频率 vi=ni/n 13. 直方图的应用: 1 判断图像量化是否正确 2 确定图像二值化的阈值 3 计算图像中物体 的面积 4 计算图像信息量 H H 公式 14. 图像增强目的: 1.采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度; 2.将图像 转换成一种更适合与人或机器进行分析处理的形式。 15. 卷积定理: 空间域;频率域。 空间域增强:直接对图像像素灰度进行操作 频率域增强:对图像经傅立叶变换后频谱成分进行操作,然后经傅立叶逆变换获得所需结果 16. 图像处理具体形式: 局部处理;迭代处理;跟踪处理;窗口处理和模板处理;串行处理和并 行处理。 局部处理: 在对输入图像进行处理时,计算某一输出像素 JP(i,j)值由输入图像 IP(i,j) 像素的小邻域 N[IP(i,j)]中的像素值确定。 17.图像的移动平均平滑法和空间域锐化 局部运算-图像锐化:图像锐化就是增强图像的边缘或轮廓 局部运算-图像平滑法:(邻域平均法或移动平均法)是一种直接在空间域进行平滑处理的 技术。假设图像由很多灰度恒定的小块组成,相邻像素间存在很高的空间相关性,噪声则是 统计独立的,可用像素邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值,实现图像的平 滑。 18. 点处理: 在局部处理中,当输出值 JP(I,j)仅与 IP(I,j)像素灰度有关的处理。 对比度 增强,图像二值化,局部统计法 点运算-灰度变换: 灰度变换可使图像动态范围增大,图像对比度扩展,图像变清晰,特征 明显,是图像增强的重要手段之一 迭代处理: 反复对图像进行某种运算直至满足给定的条件,从而得到输出图像的处理形式。 邻域处理: 在对输入图像进行处理时,计算某一输出像素 JP(i,j)值由输入图像 IP(i,j) 像素的小领域 N[IP(i,j)]中的像素值确定的处理形式。 1 19. 图像数字化包括采样和量化两个过程 20. 图像变换的目的: 1 使图像处理问题简化 2 有利于图像特征提取 3 有助于从概念上增强 对图像信息的理解 21. 离散傅立叶性质:周期性和共轭对称性;分离性;平均值;离散卷积定理;分配律 22.直方图修正法:大多数自然图像由于其灰度分布集中在较窄的区间,引起图像细节不够 清晰。采用直方图修整后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀,从而增大反差,使图 像细节清晰,达到增强图像目的。直方图修正法通常有直方图均衡化及直方图规定化两类。 23. 直方图均衡化:通过对原图像进行某种变换使原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图 的一种方法。 作用:能够自动增强图像的对比度;得到了全局均衡化的直方图,即均匀分 布;但效果不易控制。 24. 图像平滑: 任何一幅原始图像,在获取和传输等过程中,会受到各种噪声的干扰,使图 像质量下降,图像模糊,特征消失,对图像分析不利。为抑制噪声改善图像质量所进行的处 理叫做图像平滑或去噪。图像平滑是通过积分过程使图像边缘模糊。 25. 图像退化:图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备不完善, 导致图像质量下降。该现象称为图像退化。图像退化典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。 26. 图像复原:图像的复原就是要尽可能的回复退化图像的本来面目,它是沿图像退化的逆 过程恢复图像。 过程:弄清退化原因-建立退化模型-反向推演-恢复图像。 准则:最小均方 准则、加权均方准则、最大熵准则 27. 图像复原与图像增强区别:二者
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