数字图像处理期末考试知识点.docxVIP

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

7、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。

4.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

2.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

3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

4.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

5.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

6.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

7.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HH公式

8.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。

10.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

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。

8.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。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。

9.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。

10.图像数字化包括采样和量化两个过程

8.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

9.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

11．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。

12.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。

13.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。

14.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。

15.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

16.图像复原与图像增强区别：二者的目的都是为了改善图像的质量，但图像增强不考虑图像是如何退化的，只通过试探各种技术来增强图像的视觉效果。而图像复原需要知道图像退化的机制和过程等先验条件，据此找