冈萨雷斯第三版数字图像处理笔记.docx

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.98M 资料格式：docx 举报版权申诉

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数字图像定义：一幅图像可以定义为一个二维函数 ,(f yx ) ，x,y 为平面坐标，而任何一组（x,y）处的幅值 ,(f yx ) 为图像在该点的强度或灰度。当 x,y,f(x,y)都为离散值时，称之为数字图像。数字图像由有限数量的元素组成。每个元素都有一个特定的位置和振幅。这些称之为像素。 1 体温情况 2 返京同住家属 3 返工同事是或否有发热情况 4 填人员情况时填 2 和 4 5 部门级问题日报台账 6 是否复工？分级保护测评是否已进行？伽马射线成像主要用于医学和天文观测。感知由两个设备来完成，第一个为物理感知设备，传感器，第二个为数字化器，将物理感知装置的输出转化为数字形式的设备。 l 亮度：光感知的主要描绘子，不能度量，体现了强度的无色概念。是描绘彩色感觉参数之一。将照射能量转化为数字图像的三种传感器：通过输入电能和对特殊类型检测能源敏感的传感器材料组合，把输入能源转变为电压。输出波形是传感器的响应，通过把传感器响应数字化，从每一个输出电压得到一个数字量。最熟悉的传感器是光二极管 F(x,y)可以用两个分量表示，

分别率：每单位距离的线对数或每单位距离的点数（像素数）是最通用的度量前景：一幅图像包含 K 个不连接的区域。且他们都不接触图像的边界。R 代表所有区域的并集，则 R 为前景，它的补集为背景。空间域指图像平面本身，这类图像处理的方法是以图像像素为基础。是相对于变换域中的处理而言的。变换域处理是首先将一幅图像变换到变换域，然后进行处理，再反变换到空间域。控件滤波器：邻域和预定义的操作一起成为空间滤波器，或掩模，核，模板或窗口。在邻域执行的操作决定了滤波处理的特性。增强处理是指对图像进行加工，使图像对于特定的应用比原始图像更适合。所以增强图像是面向问题的。图像增强常用的三种函数：线性函数、对数函数、幂律变换。对数变换：将输入较低的灰度值，映射程输出较高的灰度值，同时将输入较高的灰度值，映射成输出较低的灰度值。公式 s=clog（1+r），c 为常数，r 为灰度级图像反转：s=L-1-r 直方图：

直方图均衡作为自适应对比度增强的强大工具。直方图匹配或直方图规划：滤波：指接受或拒绝一定的频率分量。低频滤波能够模糊一幅图像，高频滤波能够卷积：滤波器模板通过每个位置的像素乘机之和，首先要旋转模板 180 度。相关：卷积：平滑滤波：用于模糊处理和降噪。一般用于图像预处理。其输出为：滤波器模板邻域内的像素简单平均。也成为均值滤波。属于低通滤波器典型的随机噪声是由于灰度的锐化产生的，平滑滤波降低了灰度的尖锐，所以对随机噪声具有抑制作用。均值滤波主要是去除图像中不相关细节，所谓不相关是指与滤波器尺寸相比较小的像素。非线性滤波器：（统计排序）其响应是以滤波器包围的图像区域内包含的所有像素的排序为基础，然后使用统计排序结果决定的值代替中心像素值。其中最知名的是中值滤波。中值滤波对脉冲噪声（椒盐噪声）抑制效果很好，这种噪声是以黑白点形式叠加到图像上的。图像锐化可以用微分来处理。一阶微分和二阶微分锐化滤波器：

一阶微分对图像锐化（梯度）：突出边缘拉普拉斯：突出微小细节，二阶微分算子，在图像细节增强方面具有很好的效果。第四章空间两个函数卷积的傅立叶变换等于两个函数在频域中的乘积。第五章图像复原是按照预先确定的目标来改善图像。图像增强是一个主管过程，图像复原是一个客观过程。退化过程被简化为：一个退化函数和一个加性噪声项噪声主要来源于图像的获取和传输过程。在使用 ccd 相机获取图像的过程中，光照水平和传感器温度是决定噪声多少的主要因素，在传输图像中，图像污染主要是传输信道中的干扰。高斯噪声：也称为正态噪声。双极噪声也成椒盐噪声。散粒噪声或尖峰噪声均值滤波器：算数均值：平滑一幅图像的局部变化，模糊了图像，降低了噪声几何均值滤波器：

算数均值滤波和几何均值滤波更适用于高斯或均匀随机噪声，逆谐波均值滤波器更适合处理脉冲噪声第七章傅立叶变换一直是图像变换的基础。

小波变换的变换使得图像变换和压缩变得更加容易。与以正弦函数为基函数的傅立叶变换相比，小波变换基于一些小型波，故称为小型波。傅立叶变换没有时间信息图像金字塔：以多个分辨率来表示图像的一种简单的结构是图像金字塔。最早应用于图像压缩和机器视觉。 336 411

一阶导数会产生粗边缘，二阶导数会产生细边缘边缘模型是基于灰度突变来进行分割的。第十一章表示一个区域涉及到两种选择，1 根据外部特征（边界）来表述区域或根据内部特征（该区域的组成像素）来表述区域链码：表示由顺次连接的具有指定长度和方向的直线段组成的边界。这中表示是基于线段的 4 连接或 8 连接。每个线段方向使用一种数字编号方案编码。多边形近似：最小周长多边形第十二章目标识别目标识别分为两类：决策理论方法和结构方法第一种使用定量描述子描述各种模式，如长度面积纹理等。第二种方法是由各种

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