數(shù)字圖像處理復(fù)習(xí)整理

1、《數(shù)字圖像處理》復(fù)習(xí)第一章緒論數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本內(nèi)容：圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖象恢復(fù)、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像特征提?。▓D像獲取、表示與描述）、彩色圖像處理和多光譜及高光譜圖像處理、形態(tài)學(xué)圖像處理第二章數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)21電磁波譜與可見光1.電磁波射波的成像方法及其應(yīng)用領(lǐng)域：無線電波（1m10km）可以產(chǎn)生磁共振成像，在醫(yī)學(xué)診斷中可以產(chǎn)生病人身體的橫截面圖像☆微波（1mm1m）用于雷達(dá)成像，在軍事和電子偵察領(lǐng)域十分重要紅外線（70

2、0nm1mm）具有全天候的特點(diǎn)，不受天氣和白天晚上的影響，在遙感、軍事情報(bào)偵察和精確制導(dǎo)中廣泛應(yīng)用可見光（400nm700nm）最便于人理解和應(yīng)用最廣泛的成像方式，衛(wèi)星遙感、航空攝影、天氣觀測和預(yù)報(bào)等國民經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域☆紫外線（10nm400nm）具有顯微鏡方法成像等多種成像方式，在印刷技術(shù)、工業(yè)檢測、激光、生物學(xué)圖像及天文觀測X射線（1nm10nm）應(yīng)用于獲取病人胸部圖像和血管造影照片等醫(yī)學(xué)診斷、電路板缺陷檢測等工業(yè)應(yīng)用和天文學(xué)星系成像等伽

3、馬射線（0.001nm1nm）主要應(yīng)用于天文觀測22人眼的亮度視覺特征2.亮度分辨力——韋伯比△II（I—光強(qiáng)△I—光照增量），韋伯比小意味著亮度值發(fā)生較小變化就能被人眼分辨出來，也就是說較小的韋伯比代表了較好的亮度分辨力23圖像的表示3.黑白圖像：是指圖像的每個(gè)像素只能是黑或白，沒有中間的過渡，一般又稱為二值圖像（黑白圖像一定是二值圖像，二值圖像不一定是黑白圖像）灰度圖像：是指圖像中每個(gè)像素的信息是一個(gè)量化了的灰度級的值，沒有彩色信息

4、。彩色圖像：彩色圖像一般是指每個(gè)像素的信息由R、G、B三原色構(gòu)成的圖像，其中的R、B、G是由不同的灰度級來描述的。4.灰度級L、位深度kL=2^k5.儲(chǔ)存一幅MN的數(shù)字圖像所需的比特b=MNk例如，對于一幅600800的256灰度級圖像，就需要480KB的儲(chǔ)存空間（1KB=1024Byte1Byte=8bit）24空間分辨率和灰度級分辨率6.空間分辨率是圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié)，主要由采樣間隔值決定，反映了數(shù)字化后圖像的實(shí)際分辨率。一種常

5、用的空間分辨率的定義是單位距離內(nèi)可分辨的最少黑白線對數(shù)目(單位是每毫米線對數(shù))，比如每毫米80線對。對于一個(gè)同樣大小的景物來說，對其進(jìn)行采樣的空間分辨率越高，采樣間隔就越小，圖片的質(zhì)量就越高。7.灰度級分辨率是指在灰度級別中可分辨的最小變化，通常把灰度級級數(shù)L稱為圖像的灰度級分辨率（灰度級通常是2的整數(shù)次冪）8.在圖像空間分辨率不變的情況下，采樣數(shù)越少，圖像越小。同時(shí)也證實(shí)了，在景物大小不變的情況下，圖像陣列MN越小，圖像的尺寸就越??；

6、隨著空間分辨率的降低，圖像大小尺寸不變，圖像中的細(xì)節(jié)信息在逐漸損失，棋盤格似的粗顆粒像素點(diǎn)變得越來越明顯。由此也說明，圖像的空間分辨率越低，圖像的視覺效果越差；35圖像的代數(shù)運(yùn)算6.圖像的加法：g(xy)=f1(xy)f2(xy)1)相加后做平均2)將所有像素值相加后做等比例縮小3)當(dāng)相加超過最大時(shí)取最大值圖像的減法：g(xy)=f1(xy)f2(xy)當(dāng)結(jié)果小于零時(shí)一般取零36圖像的幾何運(yùn)算7.圖像的放大：設(shè)原圖像大小為MN放大為k1

7、Mk2N（k11k21），算法步驟如下：（1）設(shè)舊圖像是F(Ij)i=12…Mj=12…N新圖像是G(xy)（2）G(xy)=F(c1Ic2j)c1=1k1c2=1k2例:設(shè)已知有一個(gè)33的灰度圖像，如下所示，請利用非整數(shù)倍放大圖像的最近鄰插值法將該圖像放大為44的圖像。解：hold=3hnew=4wold=3wnew=4xnew(holdhnew)=(0123)(34)=(0343294)=(0122)oldynew(woldwnew

8、)=(0123)(34)=(0343294)=(0122)old即：234382222674412128965636389656363第四章空間域圖像增強(qiáng)42基于直方圖的圖像增強(qiáng)方法1.直方圖均衡化：所謂直方圖均衡，就是把一已知灰度概率分布的圖像，變換成具有均勻概率分布的新圖像的過程設(shè)r為待增強(qiáng)的原圖像的歸一化灰度值0≤r≤1s為增強(qiáng)后的新圖像的歸一化灰度值且0≤s≤1n(r)為原圖像中灰度值為r的像素的個(gè)數(shù)，其概率分布密度為pr(r)