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数字图像处理MATLAB实现知识点——个人笔记.docx

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：2.04M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    数字图像处理知识点
    第一章 概述
    1.1数字图像处理相关概念
    1.2数字图像处理系统流程图：
    1.2数字图像处理主要研究内容：
    第二章 数字图像处理基础
    2.1图像的数字化及表达
    2.2图像的采样和量化
    2.3图像的分类
    第三章 图像的基本运算
    3.1点运算
    3.2代数运算
    3.3逻辑运算
    3.4几何运算
    第四章 图像变换
    4.1连续傅里叶变换
    4.2快速傅里叶变换
    4.3傅里叶变换的性质
    4.4卷积定理
    第五章 图像增强
    5.1图像增强总述
    图像增强的目的
    5.2空间域图像增强
    5.2.1点处理
    图像灰度变换：
    直方图处理
    5.2.2模板处理
    （1）空间域的平滑处理
    （2）空间域锐化处理
    5.3频率域图像增强
    5.3.1频率域平滑滤波器
    5.3.2频率域锐化滤波器
    第六章 图像恢复
    6.1图像恢复的相关定义
    6.2常见的噪声类型
    6.3空间域滤波恢复的方法
    6.4频率域滤波器恢复的方法
    第七章 图像分割
    7.1全局阈值
    7.2分水岭算法
    第八章 彩色基础
    8.1彩色基础概念
    8.2彩色模型
    8.3伪彩色处理
    数字图像处理知识点 第一章 概述 1.1 数字图像处理相关概念 专有名词 数字图像 解释 图：物体透射或反射光的分布，是客观存在的 像：人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映 图像：是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影 数字图像：物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像 数字图像 又称为计算机图像处理，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， 处理 以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期结果。 数字图像 处理目的  提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的  提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，便于计算机分析  对图像数据进行变换、编码和压缩，便于图像的存储和传输。  处理信息量很大 数字图像  数字图像处理占用的频带较宽 处理特点  数字图像中各个像素相关性大 （处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大） 1.2 数字图像处理系统流程图：
    1.2 数字图像处理主要研究内容： 第二章 数字图像处理基础 2.1 图像的数字化及表达 图像有单色与彩色、平面与立体、静止与动态、自发光与反射（透射）等区别，任一幅图 像，根据它的光强度(亮度、密度或灰度)的空间分布，均可以用下面的函数形式来表达： tzyxfI ),,,,(   （x,y,z 为空间坐标，t,为时间，为波长）
    对静态图像，t 为常数，对于单色图像为常数，对于平面图像，z 为常数。 则对于静态平面单色图像数学表达式为 ）,( yxfI  2.2 图像的采样和量化 1. 采样 将空间中连续的图像变换成离散点的操作成为采样。若横向的像素数（列数）为 M ，纵 向的像素数（行数）为 N，则图像总像素数为 M*N 个像素。  采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效 应；  采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。 2. 量化 图像采样后分割成离散的像素，但是其灰度值是连续的，计算机不能处理，将像素灰度转 换成离散的数值的过程称为量化。  量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；  量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 但数据量小. 3. 像素间的基本关系 邻域
    连通性 为了确定两个像素是否连通，必须确定它们是否相邻及它们的灰度是否满足特定的相似性 准则（或者说，它们的灰度值是否相等）例如：当两个像素是四邻接的，但是仅当他们的 灰度值相同时才能说是连通的。 令 V 是用于定义邻接性的灰度值集合，（V 是一个规则，例如 V={|A-B<=2|}）如果 q 在 p 的四邻域 集中，且 p 和 q 满足 V，则成 p,q 是 4 邻接，邻接性就是连通性。 4 邻接必然是 8 邻接，反之不然；m 邻接必然是 8 邻接，反之不然。 m 邻接是介于 4 邻接和 8 邻接之间的。 距离 像素在空间的接近程度可以用像素之间的距离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。 给定 三个像素，其坐标分别为
    2.3 图像的分类 位图：位图是静止图像的一种。位图是通过许多像素点表示一幅图像，每个像素具有颜色 属性和位置属性。 二值图像 亮度图像 索引图像 RGB 图像
    第三章 图像的基本运算 3.1 点运算 点运算：是指对一幅图像中每个像素点的灰度值进行计算 点运算的效果：点运算可以改变图像数据所占据的灰度值范围，从而改善图像显示效果。 点运算的分类：线性点运算，非线性点运算。 线性点运算：灰度变换函数形式可以采用线性方程描述。 非线性点运算：非线性点运算的输出灰度级与输入灰度级呈非线性关系，常见的非线性灰 度变换为对数变换和幂次变换。
    3.2 代数运算 代数运算：将两幅或多幅图像通过对应像素之间的加、减、乘、除运算得到输出图像 加法运算：通常用于平均值降噪的场合。 减法运算（差影法）：检测同一场景两幅图像之间的变化；混合图像的分离；消除背景影 响。
    乘法运算：图像的局部显示；改变图像的灰度级 除法运算：可用于改变图像的灰度级 3.3 逻辑运算 逻辑运算：将两幅或多幅图像通过对应像素之间的逻辑与、或、非运算得到输出图像 “与”、“或”逻辑运算可以从一幅图像中提取子图像。 3.4 几何运算 几何运算：改变图像中物体对象（像素）之间的空间关系。几何变换可以分为图像的位置 变换（平移、镜像、旋转）、形状变换（放大、缩小）以及图像的复合变换等。 图像的平移 图像的镜像：水平镜像和垂直镜像
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