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数字图像处理学习笔记（转载）.doc

发布时间：2022-06-08 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.13M 资料格式：doc 举报 版权申诉
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    ★图像：图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。 ★数字图像：空间坐标和亮度（或）色彩都不是连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像， 可用矩阵或数组描述 ★模拟图像：空间坐标和亮度（或）色彩都是连续变化的图像，可用连续函数表示 ·图像处理：对图像进行一系列的操作，以达到预期目的的技术 ★数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术。它是研 究图像的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科 ★消色物体：指黑、白、灰色物体，它对照明光线具有非选择吸收的特性，即光线照射到消色物 体上时，被吸收的各种波长的入射光是等量的 ·两种以上有色光同时照在消色物体上时，物体颜色呈加色法效应 ★有色物体：对照明光线具有选择吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，各种波长的入射光 不等量的被吸收 ·当有色光照射到有色物体上时，物体的颜色呈减色法效应 ★图像对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。 对比度通常表现了图像画质的清晰程度。 对比度 = 最大亮度 / 最小亮度 相对对比度 = （最大亮度 – 最小亮度）/ 最小亮度 ·图像噪声：妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素。 一般是不可预测的随机信号 ·特征空间：把从图像提取的 m 个特征量 y1，y 2，…，ym，用 m 维的向量 Y＝[y1 y2…ym]t 表示称 为特征向量。另外，对应于各特征量的 m 维空间叫做特征空间。 ★图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样和量化 两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。 ★采样：将空间上连续的图形变成离散点的操作称作采样，采样间隔和采样孔径的大小是两个很 重要的参数 ·采样孔径：圆形、正方形、长方形、椭圆 ·采样间隔：有缝、无缝、重叠 ★量化：将想素灰度转化成离散的整数值的过程叫量化 ·灰度级：表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级 ·灰度级数 G：一幅数字图像中不同灰度级的个数； ·数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像（像素值为 0 或 1）、灰度图像（灰度级 数大于 2）和彩色图像（RGB 图像）。 ·一幅 M*N 大小的图像的数据量 = M * N * g(bit) 其中 G=2g ·灰度直方图：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。横坐标为灰度级，纵 坐标为灰度级的频率，反映图像灰度分布的情况。
    ★直方图均衡化：将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 ★直方图规定化：使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。 ·图像平滑：为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪 ·图像锐化：增强图像的边缘和轮廓，便于判读和识别 ·中值滤波：对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值， 因此它是一种非线性的图像平滑法。 ★伪彩色增强：把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色 ★假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色 分量，彩色合成使感兴趣目标呈现出与原图像中不同的、奇异的彩色。 ·同态滤波：一种将图像亮度范围压缩和对比度增强的频率域增强方法 ·图像编码与压缩：对图像数据按一定的规则进行变换和组合，达到以尽可能少的代码（符号） 来表示尽可能多的图像信息 ·无损编码：无损编码删除的仅仅是图像数据中冗余的数据，经解码重建的图像和原始图像比并 没有任何失真 ·有损编码：指解码重建的图像与原图像相比有失真，不能精确地复原，但视觉效果上基本相同， 是实现高压缩比编码的方法 ·图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像 的描述 ·图像分析系统的基本构成：预处理 --- 图像分割 --- 特征提取 ---对象识别 ★图像分割：把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术 ★边缘：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合 ·边缘的分类：阶跃状、屋顶状 ★邻域：对于任意像素（i，j），（p，q）是一对适当的整数，则把像素的集合{（i+p，j+q）}叫做 像素（i,j）的邻域. ·邻接： 互为 4-邻域的两像素叫 4-邻接； 互为 8-邻域的两像素叫 8-邻接 ·连接成分：在图像中，把互相连接的像素的集合汇集为一组，产生若干个 0 值的像素和若干个 1 值的像素的组。把这些组叫做连接成分，也称作连通成分 ·孔：在 0-像素的连接成分中，如果存在和图像外围的 1 行或 1 列的 0-像素不相连接的成分， 则称之为孔。 ·多重连接成分：不包含有孔的 1 像素连接成分叫做单连接成分。含有孔的 l 像素连接成分叫做 多重连接成分 ·欧拉数 = 连接成分数 – 孔数
    ★腐蚀：一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理。 ★膨胀：将与目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理。 ·开运算：原图先进行腐蚀处理，后再进行膨胀的处理。 ·作用：开运算可以在分离粘连目标物的同时，基本保持原目标物的大小。 ·闭运算：对原图先进行膨胀处理，后再进行腐蚀的处理。 ·作用：闭运算可以在合并断裂目标物的同时，基本保持原目标物的大小。 ★图形线化：图形线性化是找到图像中轴线的过程 1、多源遥感影像融合 2、串行处理 3、并行处理 1、什么是窗口处理、模板处理，如何实现（27） 2、理想低通滤波器中的 D(u,v)的意义是什么？如何确定 D0 的值（84） 3、简述同态滤波的原理和步骤（88） 4、简述主分量变换融合法的主要步骤（图 11.1.3） 5、用什么方法可以去除遥感影像中的云影山阴的影响，说明原因 6、一个数字化成像设备的感光元器件发生老化，用什么办法对其获取的图像进行校正，简述步 骤 7、简述用 HIS 变换进行图像融合的主要步骤（P 93）： （1）首先将空间分辨率低的 3 波段多光谱影响变换到 HIS 空间，得到色别 H、明度 I、饱和度 S 三分量 （2）然后高空间分辨率影像进行直方图匹配（直方图规定划）或对比度拉伸，使之与 I 分量有 相同的均值和方差 （3）最后用拉伸后的高空间分辨率影像代替 I 分量，同 H、S 进行 HIS 逆变换得到空间分辨率 提高的融合影像 论述 1、梯度倒数滤波法和临近点滤波法哪个处理椒盐噪声的效果好？为什么？如何进行改进？ 2、论述直方图规定化在图像融合中的作用，并写出直方图规定划的主要步骤（68），图像融合的 主要步骤（93）
    第一章：数字图像处理基础概念 ★1、数字图像处理的内容： （1）图像获取、表示和表现（图像的数字化和图像变换） （2）图像增强 （3）图像复原 （4）图像重建 （5）图像压缩编码 （6）图像分割 （7）图像分析 （8）模式识别 （9）图像理解 ★2、数字图像处理的层次关系（P 3）： 狭义图像处理-------图像分析-----------图像理解。 抽象程度 数据量 语义 -------------------------------- 低 -------------------------------- 大 低层 -------------------------------- 高 小 高层 ★3、数字图像处理的特点： （1）处理精度高，再现性好 （2）处理通用性强、灵活性高、多样性广 （3）图像数据量庞大 （4）处理费时 （5）图像处理技术综合性强 ★4、数字图像处理的目的： （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。 （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析 （3）对图像数据进行变换、 编码和压缩， 以便于图像的存储和传输。 5、数字图像处理的发展方向 （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。 （2）移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作 （4）加强理论研究 （5） 图像处理领域的标准化 6、论述数字图像处理技术在生产生活中的应用 （1）在生物医学中的应用：利用电磁波谱成像分析系统诊断病情：如显微镜图像分析，DNA 成 像分析，CT 及核磁共振、超声波、 X 射线成像分析等 （2）遥感航天中的应用：检测土地变化；农林资源的调查；自然灾害监测、预报；地势、地貌 测绘；地质构造解译、找矿；环境污染检测等等 （3）工业应用：无损探伤，石油勘探，生产过程自动化，工业机器人研制等 （4）军事公安领域运用：卫星侦察照片的测绘、判读，雷达图像处理，导弹制导，军事仿真等 （5）其他应用：图像远距离通信、电视会议、天气预报、现场视频管理等
    第二章：图像数字化与灰度直方图 ★1、直方图的性质（P 23）： （1）灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置 （2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 ★2、直方图的应用（P 24）： （1）用于判断图像量化是否恰当 （2）用于确定图像二值化的阈值 （3）当影像上目标的灰度值比其它部分灰度值大或者灰度区间已知时，可利用直方图统计 图像中物体的面积 （4）计算图像信息量 H（熵） 3、决定图像质量的因素： （1）平均亮度 （2）对比度 （3）清晰度：由图像边缘灰度变化的速度来描述 （4）分解力或分辨率 （5）采样间隔 （6）量化等级 ★4、采样和量化与数字图像之间的关系（P 19）： 采样间隔： 采样间隔大——所得像素数少——空间分辨率低——数据量小——国际棋盘效应 采样间隔小——所得像素数多——空间分辨率高——数据量大——质量好 量化等级： 量化等级多——图像层次丰富——灰度分辨率高——数据量大——图像质量好 量化等级少——图像层次欠丰富——灰度分辨率低——数据量小——假轮廓现象 5、数字图像处理算法形式（P 26 27）： （1）局部处理：对输入图像 IP（i,j）处理时，某一输出像素 JP（i,j）值）由输入图像像素及其邻 域中的像素值确定。这种处理称为局部处理。 例：空间域平滑和锐化 （2）点处理：在局部处理中，当输出值 JP(i,j)仅与 IP(i,j)有关，则称为点处理 例：增强对比度、图像二值化 （3）大局处理：在局部处理中，输出像素 JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这 种处理称为大局处理 例：图像傅里叶变换 （4）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 称为迭代处理 例：图像的细化处理过程 （5）跟踪处理：选择满足适当条件的像素作为起始像素，检查输入图像和已得到的输出结果， 求出下一步应该处理的像素，进行规定的处理，然后决定是继续处理下面的像素， 还是终止处理。这种处理形式称为跟踪处理。 例：边界线、等高线的跟踪
    6、图像的数据结构（P 29）： （1）组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式 （2）比特面方式：将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示，形成比特面 （3）分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，如锥形结构 （4）树结构 （5）★多重图像数据存储：有下列三种存储方式： ①逐波段存储，分波段处理时采用； ②逐行存储，行扫描记录设备采用； ③逐像素存储，用于分类。 7、常见的图像文件格式（P 31）： 按扩展名分为：RAW 格式、BMP 格式、TGA 格式、PCX 格式、GIF 格式、TIFF 格式等。 8、图像的特征（P 37）： （1）自然特征： ①光谱特征 ②几何特征 ③时相特征 （2）人工特征： ①直方图特征 ②灰度边缘特征 ③线、角点、纹理特征 （3）按提取特征范围大小分类：①点特征 ②局部特征 ③区域特征 ④整体特征 ★9、图像的噪声来源及其类型（P 39）： 外部噪声：图像处理系统外部产生的噪声 如：天体放电干扰、电磁波从电源线窜入系统等 内部噪声：系统内部产生的噪声，来源有： （1）由光和电的基本性质引起的 （2）由机械运动产生的噪声 （3）元器件噪声 （4）系统内部电路噪声 从统计理论观点分类： 平稳噪声：统计特征不随时间变化的特征 非平稳特征：统计特征随时间变化的特征 从噪声幅度分布形态分类：高斯型、瑞利形 按过程分类：量化噪声、椒盐噪声 ★10、几种颜色模型： 1、RGB 颜色模型： 特点：色彩空间采用物理三基色表示，适合彩色显象管工作 2、HIS（HSB）颜色模型： （1） 色调 Hue：光线所呈现的颜色，如红、绿、黄… （2） 饱和度 Saturation：指色彩的浓淡程度 （3） 亮度 Brightness：指由于彩色刺激而使人眼感觉到的明暗程度 特点：（1）它比 RGB 色彩空间更符合人的视觉特性。 （2）在 HSB 色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量 3、CMYK 颜色模型：由青色（Cyan）、品红（Magenta）、黄色（Yellow）和黑色组成 特点：用于彩色打印机、印刷彩色图片 4、YUV 模型：用于彩色电视信号传输，其中 Y 信号表示亮度，U、V 信号是色差信号
    第三章：图像变换 1、图像变换的目的（P 41）： （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。 2、图像变换的要求： 图像变换通常是一种二维正交变换。一般要求： （1）正交变换必须是可逆的； （2）正变换和反变换的算法不能太复杂； （3）正交变换的特点是在变换域中图像能量将集中分布在低频率成分上，边缘、线状信息反映 在高频率成分上，有利于图像处理。 3、图像变换的应用： （1）图像增强 （2）图像恢复 （3）特征提取 （4）图像压缩编码 （5）形状分析 4、傅里叶变换的物理意义： 将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），即将图像从 空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。 换句话说，傅里叶变换将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变 换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数 这样通过观察傅立叶变换后的频谱图，也叫功率图，了解图像特征。 图像能量集中低频区域；变化信息（噪声）在高频区域。
    第四章：图像增强 ★1、图像增强的目的（P 62）： （1）改善图像视觉效果，提高图像清晰度（消除噪声） （2）将图像转化为一种更适合与人或机器进行分析处理的形式（突出边缘） ★2、图像增强的方法（P 62）： 从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。 空间域增强：直接对图像各像素进行处理； 频率域增强：对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像 3、直方图均衡化的步骤： （1）统计各灰度级的像元个数 （2）计算累计直方图 （3）【（L-1）/N】乘以累计直方图，结果取整 （4）计算新图像灰度值 4、直方图规定化的步骤： （1）求原始图像和参考图像的归一化累计直方图； （2）计算参考图像归一化累计直方图的相邻灰阶平均值； （3）用平均值对原始图像归一化累计直方图进行分段，得到结果图像灰度值 （4）根据新灰度值计算输出图像 ★5、中值滤波的特征（P 77）： （1）对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好 （2）在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊 （3）对点、线等细节较多的图像却不太合适 （4）一维中值滤波对离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。离散三角信号的顶部则变平 了。对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉， 否则将不受影响。 ★6、伪彩色增强和假彩色增强： 伪彩色增强：把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色 伪彩色增强的方法：主要有密度分割法、灰度级一彩色变换和频率域伪彩色增强三种。 大致可以分为以下三类：（1）基于灰度变换的伪彩色方法 （2）基于灰度调色板的伪彩色方法 （3）基于区域分割的伪彩色方法 假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基 色分量，彩色合成使感兴趣目标呈现出与原图像中不同的、奇异的彩色。 假彩色增强目的： （1）使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更引人注目； （2）一是使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以提高对目标的分辨力。
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