數(shù)字圖像處理知識(shí)點(diǎn)總結(jié)

1、數(shù)字圖像處理知識(shí)點(diǎn)總結(jié)第一章 導(dǎo)論1. 圖像：對(duì)客觀對(duì)象的一種相似性的生動(dòng)性的描述或?qū)懻?2. 圖像分類:按可見性(可見圖像、不可見圖像)，按波段數(shù)（單波段、多波段、超波段),按空間坐標(biāo)和亮度的連續(xù)性（模擬和數(shù)字）.3. 圖像處理：對(duì)圖像進(jìn)行一系列操作，以到達(dá)預(yù)期目的的技術(shù).4. 圖像處理三個(gè)層次:狹義圖像處理、圖像分析和圖像理解。5. 圖像處理五個(gè)模塊：采集、顯示、存儲(chǔ)、通信、處理和分析。第二章 數(shù)字圖像處理的基本概念6. 模擬圖像的表示:f（x，y)i（x，y)×r(x,y),照度分量0< i(x，y） ，反射分量0 <r（x，y）1。7. 圖像數(shù)字化：將一幅畫面轉(zhuǎn)化

2、成計(jì)算機(jī)能處理的形式數(shù)字圖像的過程。它包括采樣和量化兩個(gè)過程。像素的位置和灰度就是像素的屬性。 8. 將空間上連續(xù)的圖像變換成離散點(diǎn)的操作稱為采樣。采樣間隔和采樣孔徑的大小是兩個(gè)很重要的參數(shù)。采樣方式：有縫、無縫和重疊。9. 將像素灰度轉(zhuǎn)換成離散的整數(shù)值的過程叫量化.10. 表示像素明暗程度的整數(shù)稱為像素的灰度級(jí)（或灰度值或灰度)。11. 數(shù)字圖像根據(jù)灰度級(jí)數(shù)的差異可分為：黑白圖像、灰度圖像和彩色圖像。12. 采樣間隔對(duì)圖像質(zhì)量的影響：一般來說，采樣間隔越大，所得圖像像素?cái)?shù)越少，空間分辨率低，質(zhì)量差，嚴(yán)重時(shí)出現(xiàn)像素呈塊狀的國(guó)際棋盤效應(yīng)；采樣間隔越小,所得圖像像素?cái)?shù)越多，空間分辨率高，圖像質(zhì)量好

3、，但數(shù)據(jù)量大。13. 量化等級(jí)對(duì)圖像質(zhì)量的影響：量化等級(jí)越多，所得圖像層次越豐富,灰度分辨率高，圖像質(zhì)量好,但數(shù)據(jù)量大；量化等級(jí)越少，圖像層次欠豐富，灰度分辨率低，會(huì)出現(xiàn)假輪廓現(xiàn)象,圖像質(zhì)量變差,但數(shù)據(jù)量小。但在極少數(shù)情況下對(duì)固定圖像大小時(shí)，減少灰度級(jí)能改善質(zhì)量，產(chǎn)生這種情況的最可能原因是減少灰度級(jí)一般會(huì)增加圖像的對(duì)比度。例如對(duì)細(xì)節(jié)比較豐富的圖像數(shù)字化。14. 數(shù)字化器組成:1) 采樣孔：保證單獨(dú)觀測(cè)特定的像素而不受其它部分的影響。2) 圖像掃描機(jī)構(gòu)：使采樣孔按預(yù)先確定的方式在圖像上移動(dòng)。3) 光傳感器:通過采樣孔測(cè)量圖像的每一個(gè)像素的亮度。4) 量化器:將傳感器輸出的連續(xù)量轉(zhuǎn)化為整數(shù)值。5)

4、 輸出存儲(chǔ)體：將像素灰度值存儲(chǔ)起來。它可以是固態(tài)存儲(chǔ)器,或磁盤等。15. 灰度直方圖反映的是一幅圖像中各灰度級(jí)像素出現(xiàn)的頻率。以灰度級(jí)為橫坐標(biāo)，縱坐標(biāo)為灰度級(jí)的頻率，繪制頻率同灰度級(jí)的關(guān)系圖就是灰度直方圖。16. 直方圖的性質(zhì):1) 灰度直方圖只能反映圖像的灰度分布情況，而不能反映圖像像素的位置,即丟失了像素的位置信息。2) 一幅圖像對(duì)應(yīng)唯一的灰度直方圖，反之不成立.不同的圖像可對(duì)應(yīng)相同的直方圖3) 一幅圖像分成多個(gè)區(qū)域，多個(gè)區(qū)域的直方圖之和即為原圖像的直方圖.17. 直方圖的應(yīng)用：1) 用于判斷圖像量化是否恰當(dāng)2) 用于確定圖像二值化的閾值3) 計(jì)算圖像中物體的面積4) 計(jì)算圖像信息量：熵H

5、18. 圖像處理基本功能的形式:單幅圖像 單幅圖像 ，多幅圖像 單幅圖像，單(或多）幅圖像 數(shù)字或符號(hào)。19. 鄰域：對(duì)于任一像素(i,j）,該像素周圍的像素構(gòu)成的集合（i+p，j+q），p、q取合適的整數(shù)，叫做該像素的鄰域。20. 圖像處理的幾種具體算法：1) 局部處理：移動(dòng)平均平滑、空間域銳化。2) 點(diǎn)處理:圖像對(duì)比度增強(qiáng)、圖像二值化.3) 大局處理：傅里葉變換.4) 迭代處理:細(xì)化.5) 跟蹤處理6) 位置不變處理和位置可變處理：輸出像素JP(i，j）的值的計(jì)算方法與像素的位置(i，j）無關(guān)的處理稱為位置不變處理或位移不變處理7) 窗口處理和模板處理.21. 圖像的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與特征：1)

6、組合方式:一個(gè)字長(zhǎng)存放多個(gè)像素灰度值的方式。它能起到節(jié)省內(nèi)存的作用，但導(dǎo)致計(jì)算量增加，使處理程序復(fù)雜。2) 比特面方式：按比特位存取像素，即將所有像素的相同比特位用一個(gè)二維數(shù)組表示，形成比特面.3) 分層結(jié)構(gòu)：由原始圖像開始依次構(gòu)成像素?cái)?shù)愈來愈少的一幅幅圖像，就能使數(shù)據(jù)表示具有分層性,其代表有錐形（金字塔)結(jié)構(gòu)。4) 樹結(jié)構(gòu)：對(duì)于一幅二值圖像的行、列接連不斷地二等分，如果圖像被分割部分中的全體像素都變成具有相同的特征時(shí)，這一部分則不再分割5) 多重圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ):逐波段存儲(chǔ)，分波段處理時(shí)采用；逐行存儲(chǔ)，行掃描記錄設(shè)備采用;逐像素存儲(chǔ)，用于分類。22. 圖像的特征:1) 自然特征：光譜特征、 幾何

7、特征、時(shí)相特征;2) 人工特征：直方圖特征，灰度邊緣特征,線、角點(diǎn)、紋理特征；3) 特征的范圍：點(diǎn)特征、局部特征、區(qū)域特征、整體特征.4) 特征提?。韩@取圖像特征信息的操作。把從圖像提取的m個(gè)特征量y1，y 2,，ym，用m維的向量Yy1 y2ymt表示稱為特征向量。另外，對(duì)應(yīng)于各特征量的m維空間叫做特征空間。23. 對(duì)比度：一幅圖像中灰度反差的大小，對(duì)比度=最大亮度/最小亮度第三章 圖像變換24. 圖像變換通常是一種二維正交變換。1) 正交變換必須是可逆的；2) 正變換和反變換的算法不能太復(fù)雜; 3) 正交變換的特點(diǎn)是在變換域中圖像能量集中分布在低頻率成分上，邊緣、線狀信息反映在高頻率成分上

8、，有利于圖象處理。25. 圖像變換的目的在于：1) 使圖像處理問題簡(jiǎn)化;2) 有利于圖像特征提取;3) 有助于從概念上增強(qiáng)對(duì)圖像信息的理解.第四章 圖像增強(qiáng)26. 圖像增強(qiáng)是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺效果,或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人或機(jī)器進(jìn)行分析和處理的形式。27. 空間域增強(qiáng)是直接對(duì)圖像各像素進(jìn)行處理；28. 頻率域增強(qiáng)是先將圖像經(jīng)傅立葉變換后的頻譜成分進(jìn)行某種處理,然后經(jīng)逆傅立葉變換獲得所需的圖像。29.30. 灰度變換用來調(diào)整圖像的灰度動(dòng)態(tài)范圍或圖像對(duì)比度，是圖像增強(qiáng)的重要手段之一。1) 線性變換：對(duì)圖像每一個(gè)像素灰度作線性拉伸,將有效改善圖像視覺效果。2) 分段線性變換:為了突出

9、感興趣目標(biāo)所在的灰度區(qū)間，相對(duì)抑制那些不感興趣的灰度區(qū)間，可采用分段線性變換。3) 非線性灰度變換：對(duì)數(shù)變換(當(dāng)希望對(duì)圖像的低灰度區(qū)較大的拉伸而對(duì)高灰度區(qū)壓縮時(shí)，可采用這種變換，它能使圖像灰度分布與人的視覺特性相匹配）。 指數(shù)變換(對(duì)圖像的高灰度區(qū)給予較大的拉伸）31. 直方圖修整法包括直方圖均衡化及直方圖規(guī)定化兩類。32. 直方圖均衡化:將原圖像通過某種變換,得到一幅灰度直方圖為均勻分布的新圖像的方法.33. 直方圖均衡化變換函數(shù)，滿足下列條件:1) 在0r1內(nèi)為單調(diào)遞增函數(shù)，保證灰度級(jí)從黑到白的次序不變；2) 在0r1內(nèi)，有0T(r）1,確保映射后的像素灰度在允許的范圍內(nèi)。34. 直方圖均

10、衡化原理:輸出圖像的概率密度函數(shù)可以通過變換函數(shù)T(r）控制原圖像灰度級(jí)的概率密度函數(shù)得到，并改善原圖像的灰度層次.35. 一幅圖像的sk與rk之間的關(guān)系稱為該圖像的累積灰度直方圖。36. 直方圖規(guī)定化是使原圖像灰度直方圖變成規(guī)定形狀的直方圖而對(duì)圖像作修正的增強(qiáng)方法。37. 利用直方圖規(guī)定化方法進(jìn)行圖像增強(qiáng)的主要困難在于要構(gòu)成有意義的直方圖。圖像經(jīng)直方圖規(guī)定化,其增強(qiáng)效果要有利于人的視覺判讀或便于機(jī)器識(shí)別.38. 為了抑制噪聲改善圖像質(zhì)量所進(jìn)行的處理稱圖像平滑或去噪.39. 用鄰域內(nèi)各像素的灰度平均值代替該像素原來的灰度值,實(shí)現(xiàn)圖像的平滑，又稱鄰域平均法。40. 超限像素平滑法:將f（x,y）

11、和鄰域平均g（x，y）差的絕對(duì)值與選定的閾值進(jìn)行比較,根據(jù)比較結(jié)果決定點(diǎn)（x,y）的最后灰度g´（x,y)。41. 灰度最相近的K個(gè)鄰點(diǎn)平均法:可用窗口內(nèi)與中心像素的灰度最接近的K個(gè)鄰像素的平均灰度來代替窗口中心像素的灰度值。42. 最大均勻性平滑：為避免消除噪聲引起邊緣模糊，該算法先找出環(huán)繞圖像中每像素的最均勻區(qū)域,然后用這區(qū)域的灰度均值代替該像素原來的灰度值。具體可選任一像素（x，y）的5個(gè)有重疊的33鄰域，用梯度衡量它們灰度變化的大小。43. 有選擇保邊緣平滑法：對(duì)圖像上任一像素（x,y）的5×5鄰域，采用9個(gè)掩模：一個(gè)3×3正方形、4個(gè)五邊形和4個(gè)六邊形。

12、計(jì)算各個(gè)掩模的均值和方差,對(duì)方差進(jìn)行排序，最小方差所對(duì)應(yīng)的掩模的灰度均值就是像素（x，y） 的輸出值。44. 空間低通濾波法：應(yīng)用模板卷積方法對(duì)圖像每一像素進(jìn)行局部處理.不管什么樣的掩模,必須保證全部權(quán)系數(shù)之和為單位值,這樣可保證輸出圖像灰度值在許可范圍內(nèi),不會(huì)產(chǎn)生“溢出”現(xiàn)象。45. 中值濾波：是對(duì)一個(gè)滑動(dòng)窗口內(nèi)的諸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原來灰度值，因此它是一種非線性的圖像平滑法。離散階躍信號(hào)、斜升信號(hào)沒有受到影響。離散三角信號(hào)的頂部則變平了。對(duì)于離散的脈沖信號(hào)，當(dāng)其連續(xù)出現(xiàn)的次數(shù)小于窗口尺寸的一半時(shí),將被抑制掉，否則將不受影響。46. 各種空間域平滑算法效果比較：1) 局

13、部平滑法算法簡(jiǎn)單，但它的主要缺點(diǎn)是在降低噪聲的同時(shí)使圖像產(chǎn)生模糊，特別在邊緣和細(xì)節(jié)處。而且鄰域越大,在去噪能力增強(qiáng)的同時(shí)模糊程度越嚴(yán)重。2) 超限像素平滑法對(duì)抑制椒鹽噪聲比較有效，對(duì)保護(hù)僅有微小灰度差的細(xì)節(jié)及紋理也有效。并且隨著鄰域增大，去噪能力增強(qiáng)，但模糊程度也大。超限像元平滑法比局部平滑法去椒鹽噪聲效果更好。3) 灰度最相近的K個(gè)鄰點(diǎn)平均法：較小的K值使噪聲方差下降較小，但保持細(xì)節(jié)效果較好;而較大的K值平滑噪聲較好，但會(huì)使圖像邊緣模糊。4) 最大均勻性平滑經(jīng)多次迭代可增強(qiáng)平滑效果,在消除圖像噪聲的同時(shí)保持邊緣清晰性。但對(duì)復(fù)雜形狀的邊界會(huì)過分平滑并使細(xì)節(jié)消失.5) 有選擇保邊緣平滑法既能夠消

14、除噪聲，又不破壞區(qū)域邊界的細(xì)節(jié)。6) 中值濾波對(duì)脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機(jī)噪聲的同時(shí)能有效保護(hù)邊緣少受模糊。但它對(duì)點(diǎn)、線等細(xì)節(jié)較多的圖像卻不太合適.中值濾波法能有效削弱椒鹽噪聲,且比鄰域、超限像素平均法更有效。47. 圖像空間域銳化增強(qiáng)圖像的邊緣或輪廓。48. 圖像平滑通過積分過程使得圖像邊緣模糊，圖像銳化則通過微分而使圖像邊緣突出、清晰.49. 梯度銳化法：梯度為grad（x,y)=Max（|fx,fy|） 或grad(x，y)=fx|+f y。有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子計(jì)算梯度，來增強(qiáng)邊緣。50. Laplacian增強(qiáng)算子:g（x，y）=f

15、(x,y)- 2f（x，y)=5f（x，y)- f（x+1，y）+ f（x1，y)+f（x，y+1）+ f(x，y-1)51. Laplacian增強(qiáng)算子特點(diǎn)：1) 在灰度均勻的區(qū)域或斜坡中間2f(x，y）為0，增強(qiáng)圖像上像元灰度不變;2) 在斜坡底或低灰度側(cè)形成“下沖”;而在斜坡頂或高灰度側(cè)形成“上沖”52. 高通濾波法就是用高通濾波算子和圖像卷積來增強(qiáng)邊緣。53. 頻率域平滑：由于噪聲主要集中在高頻部分，為去除噪聲改善圖像質(zhì)量，濾波器采用低通濾波器H（u,v)來抑制高頻成分，通過低頻成分，然后再進(jìn)行逆傅立葉變換獲得濾波圖像,就可達(dá)到平滑圖像的目的:54. 頻率域低濾波器H（u，v）有四種：

16、理想低通濾波器、Butterworth低通濾波器、指數(shù)低通濾波器、. 梯形低通濾波器。55. 各種濾波器效果比較；1) 理想低通濾波器：在去噪聲的同時(shí)將會(huì)導(dǎo)致邊緣信息損失而使圖像邊模糊,并產(chǎn)生振鈴效應(yīng).2) Butterworth低通濾波器的特性是連續(xù)性衰減,而不象理想濾波器那樣陡峭變化，即明顯的不連續(xù)性。因此采用該濾波器濾波在抑制噪聲的同時(shí)，圖像邊緣的模糊程度大大減小,沒有振鈴效應(yīng)產(chǎn)生。 3) 指數(shù)低通濾波器：圖像邊緣的模糊程度較用Butterworth濾波產(chǎn)生的大些，無明顯的振鈴效應(yīng)。4) 梯形低通濾波器的性能介于理想低通濾波器和指數(shù)濾波器之間，濾波的圖像有一定的模糊和振鈴效應(yīng)。56. 頻

17、率域銳化：采用高通濾波器讓高頻成分通過,使低頻成分削弱，再經(jīng)逆傅立葉變換得到邊緣銳化的圖像.包括：理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、指數(shù)濾波器、梯形濾波器 。57. 彩色增強(qiáng)技術(shù)是利用人眼的視覺特性，將灰度圖像變成彩色圖像或改變彩色圖像已有彩色的分布，改善圖像的可分辨性。彩色增強(qiáng)方法可分為偽彩色增強(qiáng)和假彩色增強(qiáng)兩類.58. 偽彩色增強(qiáng)是把黑白圖像的各個(gè)不同灰度級(jí)按照線性或非線性的映射函數(shù)變換成不同的彩色,得到一幅彩色圖像的技術(shù)。59. 偽彩色增強(qiáng)的方法主要有密度分割法、和頻率域偽彩色增強(qiáng)三種。60. 密度分割法是把黑白圖像的灰度級(jí)從0(黑）到M0(白）分成N個(gè)區(qū)間Ii(i=1,2,，N）,給

18、每個(gè)區(qū)間Ii指定一種彩色Ci，這樣，便可以把一幅灰度圖像變成一幅偽彩色圖像。61. 灰度級(jí)一彩色變換將原圖像f（x,y）的灰度范圍分段,經(jīng)過紅、綠、藍(lán)三種不同變換TR（)、TG（）和TB（），變成三基色分量IR（x，y）、IG(x，y)、IB（x,y)，然后用它們分別去控制彩色顯示器的紅、綠、藍(lán)電子槍,便可以在彩色顯示器的屏幕上合成一幅彩色圖像. 62. 密度分割法比較簡(jiǎn)單、直觀。缺點(diǎn)是變換出的彩色數(shù)目有限。63. 假彩色增強(qiáng)是對(duì)一幅自然彩色圖像或同一景物的多光譜圖像,通過映射函數(shù)變換成新的三基色分量，彩色合成使感興趣目標(biāo)呈現(xiàn)出與原圖像中不同的、奇異的彩色。64. 假彩色增強(qiáng)目的：1) 使感興

19、趣的目標(biāo)呈現(xiàn)奇異的彩色或置于奇特的彩色環(huán)境中，從而更引人注目；2) 使景物呈現(xiàn)出與人眼色覺相匹配的顏色，以提高對(duì)目標(biāo)的分辨力. 65. 偽彩色增強(qiáng)與假彩色增強(qiáng)有何區(qū)別：偽彩色處理主要解決的是如何把灰度圖變成偽彩色圖的問題,最簡(jiǎn)單的辦法是選擇對(duì)應(yīng)于某一灰度值設(shè)一彩色值來替代,可稱之為調(diào)色板替代法。另外一種比較好的偽彩色處理方法是設(shè)定三個(gè)獨(dú)立的函數(shù) ，給出一個(gè)灰度值，便由計(jì)算機(jī)估算出一個(gè)相應(yīng)的RGB值. 假彩色(false color)處理是把真實(shí)的自然彩色圖像或遙感多光譜圖象處理成假彩色圖像。假彩色處理的主要用途是:（1）景物映射成奇異彩色，比本色更引人注目。(2)適應(yīng)人眼對(duì)顏色的靈敏度,提高鑒

20、別能力.可把細(xì)節(jié)豐富的物體映射成深淺與亮度不一的顏色。（3)遙感多光譜圖象處理成假彩色，可以獲得更多信息。66. 像素級(jí)影像融合是采用某種算法將覆蓋同一地區(qū)（或?qū)ο螅┑膬煞蚨喾臻g配準(zhǔn)的影像生成滿足某種要求的影像的技術(shù)。 67. 顏色可以用R、G、B三分量來表示，也可以用亮度（I）、色別（H)和飽和度(S）來表示，它們稱為顏色的三要素。把彩色的R、G、B變換成I、H、S稱為HIS正變換，而由I、H、S變換成R、G、B稱為HIS反變換。第五章 圖像復(fù)原與重建68. 圖像的退化是指圖像在形成、傳輸和記錄過程中,由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和設(shè)備的不完善,使圖像的質(zhì)量變壞。69. 圖像復(fù)原就是要盡可能恢

21、復(fù)退化圖像的本來面目，它是沿圖像退化的逆過程進(jìn)行處理。70. 圖像復(fù)原過程如下： 找退化原因建立退化模型反向推演恢復(fù)圖像71. 圖像復(fù)原和圖像增強(qiáng)的區(qū)別：1) 圖像增強(qiáng)不考慮圖像是如何退化的,而是試圖采用各種技術(shù)來增強(qiáng)圖像的視覺效果.因此，圖像增強(qiáng)可以不顧增強(qiáng)后的圖像是否失真,只要看得舒服就行。2) 而圖像復(fù)原就完全不同，需知道圖像退化的機(jī)制和過程等先驗(yàn)知識(shí)，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆處理方法，從而得到復(fù)原的圖像。3) 如果圖像已退化,應(yīng)先作復(fù)原處理,再作增強(qiáng)處理。 4) 二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量. 72. 點(diǎn)源的概念：一幅圖像可以看成由無窮多極小的像素所組成，每一個(gè)像素都可以看作為一個(gè)點(diǎn)源

22、成像，因此，一幅圖像也可以看成由無窮多點(diǎn)源形成的.73. 當(dāng)輸入的單位脈沖函數(shù)延遲了、單位,即當(dāng)輸入為(x ， y ）時(shí)，如果輸出為h(x ， y ），則稱此系統(tǒng)為位移不變系統(tǒng)。74. 線性位移不變系統(tǒng)的輸出等于系統(tǒng)的輸入和系統(tǒng)脈沖響應(yīng)(點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù))的卷積。即:g（x，y）=f(x,y）h（x,y）。75. 圖像退化的數(shù)學(xué)模型： g（x，y)= f（x，y) h(x，y）+ n(x,y)76. 采用線性位移不變系統(tǒng)模型的原由：1）由于許多種退化都可以用線性位移不變模型來近似,這樣線性系統(tǒng)中的許多數(shù)學(xué)工具如線性代數(shù),能用于求解圖像復(fù)原問題,從而使運(yùn)算方法簡(jiǎn)捷和快速.2）當(dāng)退化不太嚴(yán)重時(shí),一般用線

23、性位移不變系統(tǒng)模型來復(fù)原圖像，在很多應(yīng)用中有較好的復(fù)原結(jié)果，且計(jì)算大為簡(jiǎn)化.3)盡管實(shí)際非線性和位移可變的情況能更加準(zhǔn)確而普遍地反映圖像復(fù)原問題的本質(zhì)，但在數(shù)學(xué)上求解困難.只有在要求很精確的情況下才用位移可變的模型去求解，其求解也常以位移不變的解法為基礎(chǔ)加以修改而成.77. 頻率域恢復(fù)方法應(yīng)注意：若噪聲存在,而且H（u,v）很小或?yàn)榱銜r(shí)，則噪聲被放大。這意味著退化圖像中小噪聲的干擾在H（u，v)較小時(shí)，會(huì)對(duì)逆濾波恢復(fù)的圖像產(chǎn)生很大的影響,有可能使恢復(fù)的圖像和f（x，y)相差很大，甚至面目全非.78. 圖像在獲取過程中，由于成像系統(tǒng)本身具有非線性、拍攝角度等因素的影響,會(huì)使獲得的圖像產(chǎn)生幾何失真

24、,可分為：系統(tǒng)失真和非系統(tǒng)是真。系統(tǒng)失真是有規(guī)律的、能預(yù)測(cè)的；非系統(tǒng)失真則是隨機(jī)的。79. 對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正的必要性:當(dāng)對(duì)圖像作定量分析時(shí),就要對(duì)失真的圖像先進(jìn)行精確的幾何校正（即將存在幾何失真的圖像校正成無幾何失真的圖像），以免影響定量分析的精度。80. 幾何校正分兩步：1) 圖像空間坐標(biāo)變換；首先建立圖像像點(diǎn)坐標(biāo)（行、列號(hào)）和物方(或參考圖）對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)間的映射關(guān)系，解求映射關(guān)系中的未知參數(shù)，然后根據(jù)映射關(guān)系對(duì)圖像各個(gè)像素坐標(biāo)進(jìn)行校正;2) 確定各像素的灰度值（灰度內(nèi)插）81. 圖像空間坐標(biāo)變換當(dāng)n=1時(shí)，畸變關(guān)系為線性變換,式子中包含a00、a10、a01 、b00、b10、b016個(gè)未

25、知數(shù),至少需要3個(gè)已知點(diǎn)來建立方程式，解求未知數(shù)。當(dāng)n=2時(shí)，畸變關(guān)系式包含12個(gè)未知數(shù)，至少需要6個(gè)已知點(diǎn)來建立關(guān)系式，解求未知數(shù)。82. 幾何校正方法可分為直接法和間接法兩種。83. 常用的像素灰度內(nèi)插法有最近鄰元法、雙線性內(nèi)插法和三次內(nèi)插法三種。84. 像素灰度內(nèi)插法效果比較:1) 最近鄰內(nèi)插:最簡(jiǎn)單，效果尚佳,但校正后的圖像邊緣有明顯鋸齒狀，即存在灰度不連續(xù)性.2) 雙線性內(nèi)插法:較復(fù)雜，計(jì)算量較大，沒有灰度不連續(xù)性的缺點(diǎn),結(jié)果令人滿意.但它具有低通濾波性質(zhì)，使高頻分量受損，圖像輪廓有一定模糊。3) 三次內(nèi)插：計(jì)算量最大，但內(nèi)插效果最好,精度最高。85. 圖像重建有三種模型：透射模型、

26、發(fā)射模型和反射模型.86. 透射模型建立于能量通過物體后有一部分能量會(huì)被吸收的基礎(chǔ)之上，透射模型經(jīng)常用于X射線、電子射線及光線和熱輻射的情況下，它們都遵從一定的吸收規(guī)則.87. 發(fā)射模型可用來確定物體的位置.這種方法已經(jīng)廣泛用于正電子檢測(cè)，通過在相反的方向分解散射的兩束伽馬射線,則這兩束射線的渡越時(shí)間可用來確定物體的位置。88. 反射模型可以用來測(cè)定物體的表面特征,例如光線、電子束、激光或超聲波等都可以用來進(jìn)行這種測(cè)定.89. 從多個(gè)斷面恢復(fù)三維形狀的方法有Voxel 法（體素法）、分塊的平面近似法。第六章 圖像編碼與壓縮90. 數(shù)據(jù)壓縮的研究?jī)?nèi)容包括數(shù)據(jù)的表示、傳輸、變換和編碼方法，目的是減

27、少存儲(chǔ)數(shù)據(jù)所需的空間和傳輸所用的時(shí)間.91. 圖像編碼與壓縮就是對(duì)圖像數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則進(jìn)行變換和組合，達(dá)到以盡可能少的代碼（符號(hào)）來表示盡可能多的圖像信息。 92. 冗余數(shù)據(jù)有：編碼冗余、像素間冗余、心理視覺冗余3種.93. 根據(jù)解壓重建后的圖像和原始圖像之間是否具有誤差，圖像編碼壓縮分為無誤差(亦稱無失真、無損、信息保持）編碼和有誤差（有失真或有損）編碼兩大類。94. 根據(jù)編碼作用域劃分，圖像編碼為空間域編碼和變換域編碼兩大類. 95. 描述解碼圖像相對(duì)原始圖像偏離程度的測(cè)度一般稱為保真度，可分為兩大類：客觀保真度準(zhǔn)則和主觀保真度準(zhǔn)則。 96. 最常用的客觀保真度準(zhǔn)則是原圖像和解碼圖像之間的

28、均方根誤差和均方根信噪比兩種。97. 理論上最佳信息保持編碼的平均碼長(zhǎng)可以無限接近圖像信息熵H。但總是大于或等于圖像的熵H。98. 霍夫曼編碼：在信源數(shù)據(jù)中出現(xiàn)概率越大的符號(hào)，編碼以后相應(yīng)的碼長(zhǎng)越短；出現(xiàn)概率越小的符號(hào)，其碼長(zhǎng)越長(zhǎng)，從而達(dá)到用盡可能少的碼符表示信源數(shù)據(jù).它在無損變長(zhǎng)編碼方法中是最佳的。99. 行程編碼的基本原理：將一行中顏色值相同的相鄰像素用一個(gè)計(jì)數(shù)值和該顏色值來代替。100. 一維行程編碼只考慮了消除行內(nèi)像素間的相關(guān)性。沒有考慮其它方向的相關(guān)性.101. 二維行程編碼就是利用圖像二維信息的強(qiáng)相關(guān)性，按照一定的掃描路徑遍歷所有的像素形成一維的序列,然后對(duì)序列進(jìn)行一維行程編碼的方

29、法。102. 混合編碼：既具有行程編碼的性質(zhì)又是變長(zhǎng)編碼。第七章 圖像分割103. 圖像分析：對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量，以獲得它們的客觀信息，從而建立對(duì)圖像的描述。104. 圖像分割：把圖像分成互不重疊的區(qū)域并提取感興趣目標(biāo)的技術(shù)。105. 記憶圖像分割所需滿足的五個(gè)條件。106. 分割算法基于灰度值的兩個(gè)基本特性：不連續(xù)性和相似性107. 檢測(cè)圖像像素灰度級(jí)的不連續(xù)性,找到點(diǎn)、線(寬度為1）、邊(不定寬度）.108. 檢測(cè)圖像像素的灰度值的相似性,通過選擇閾值，找到灰度值相似的區(qū)域，區(qū)域的外輪廓就是對(duì)象的邊.109. 圖像分割的方法：1) 基于邊緣的分割方法：先提取區(qū)域邊界，再確定

30、邊界限定的區(qū)域。2) 區(qū)域分割：確定每個(gè)像素的歸屬區(qū)域，從而形成一個(gè)區(qū)域圖。3) 區(qū)域生長(zhǎng)：將屬性接近的連通像素聚集成區(qū)域4) 分裂合并分割：綜合利用前兩種方法，既存在圖像的劃分，又有圖像的合并.110. 邊緣：圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合.111. 邊緣檢測(cè)算子：梯度算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子（方向算子）、Laplacian算子、Marr算子。112. 邊緣檢測(cè)算子比較：1) 梯度算子:僅計(jì)算相鄰像素的灰度差,對(duì)噪聲比較敏感，無法抑止噪聲的影響2) Roberts算子：與梯度算子檢測(cè)邊緣的方法類似，對(duì)噪聲敏感,但效果較

31、梯度算子略好3) Prewitt算子：在檢測(cè)邊緣的同時(shí),能抑止噪聲的影響4) Sobel算子：對(duì)4鄰域采用帶權(quán)方法計(jì)算差分；能進(jìn)一步抑止噪聲；但檢測(cè)的邊緣較寬5) 方向算子:在計(jì)算邊緣強(qiáng)度的同時(shí)可以得到邊緣的方向；各方向間的夾角為45º 6) 拉普拉斯算子：優(yōu)點(diǎn),各向同性、線性和位移不變的；對(duì)細(xì)線和孤立點(diǎn)檢測(cè)效果較好。缺點(diǎn)，對(duì)噪音的敏感，對(duì)噪聲有雙倍加強(qiáng)作用；不能檢測(cè)出邊的方向;常產(chǎn)生雙像素的邊緣。7) Marr算子：的選擇很重要， 小時(shí)邊緣位置精度高,但邊緣細(xì)節(jié)變化多; 大時(shí)平滑作用大，但細(xì)節(jié)損失大，邊緣點(diǎn)定位精度低.應(yīng)根據(jù)噪聲水平和邊緣點(diǎn)定位精度要求適當(dāng)選取。8) 曲面擬合法:其

32、過程是求平均后再求差分，因而對(duì)噪聲有抑制作用。113. 由于梯度算子和Laplace算子都對(duì)噪聲敏感，因此一般在用它們檢測(cè)邊緣前要先對(duì)圖像進(jìn)行平滑。114. 曲面擬合法:用平面或高階曲面來擬合圖像中某一小區(qū)域的灰度表面，求這個(gè)擬合平面微分或二階微分檢測(cè)邊緣，可減少噪聲影響.其過程是求平均后再求差分，因而對(duì)噪聲有抑制作用。115. 邊緣跟蹤：將檢測(cè)的邊緣點(diǎn)連接成線就是邊緣跟蹤。116. 直角坐標(biāo)系中的一條直線對(duì)應(yīng)極坐標(biāo)系中的一點(diǎn)，這種線到點(diǎn)的變換就是Hough變換117. Hough變換特點(diǎn)：1) 對(duì)、量化過粗,直線參數(shù)就不精確，過細(xì)則計(jì)算量增加。因此,對(duì)、量化要兼顧參數(shù)量化精度和計(jì)算量。2)

33、Hough變換檢測(cè)直線的抗噪性能強(qiáng)，能將斷開的邊緣連接起來。3) 此外Hough變換也可用來檢測(cè)曲線。118. 區(qū)域生長(zhǎng)：?jiǎn)我恍?、質(zhì)心型、混合型。119. 單一型：缺點(diǎn)是區(qū)域增長(zhǎng)的結(jié)果與起始像素有關(guān)，起始位置不同則分割結(jié)果有差異.120. 區(qū)域分裂合并法無需預(yù)先指定種子點(diǎn)，它按某種一致性準(zhǔn)則分裂或者合并區(qū)域.可以先進(jìn)行分裂運(yùn)算，然后再進(jìn)行合并運(yùn)算;也可以分裂和合并運(yùn)算同時(shí)進(jìn)行，經(jīng)過連續(xù)的分裂和合并，最后得到圖像的精確分割效果.121. 分裂合并法對(duì)分割復(fù)雜的場(chǎng)景圖像比較有效。第八章 二值圖像處理與形狀分析122. 在二值圖像中，把互相連接的像素的集合匯集為一組,于是具有若干個(gè)0值的像素（0像素

34、）和具有若干個(gè)1值的像素（1像素）的組就產(chǎn)生了。把這些組叫做連接成分。123. 二值圖像上改變一個(gè)像素的值后，整個(gè)圖像的連接性并不改變（各連接成分既不分離、不結(jié)合，孔也不產(chǎn)生、不消失）,則這個(gè)像素是可刪除的。124. 孤立點(diǎn):B(p)= 1的像素p,在4/8鄰接的情況下，當(dāng)其4/8鄰接的像素全是0時(shí)，像素p稱作孤立點(diǎn).其連接數(shù)Nc（p）=0。125. 內(nèi)部點(diǎn)：B(p)= 1的像素p,在4/8鄰接的情況下，當(dāng)其4/8鄰接的像素全是1時(shí)，稱作內(nèi)部點(diǎn)。內(nèi)部點(diǎn)的連接數(shù)Nc（p）=0。126. 邊界點(diǎn)：在B（p)= 1的像素中，把除了孤立點(diǎn)和內(nèi)部點(diǎn)以外的點(diǎn)叫做邊界點(diǎn)。邊界點(diǎn)的連接數(shù)屬于1，4。1) 刪除點(diǎn)或端點(diǎn);2) 連接點(diǎn);3) 分支點(diǎn)；4) 交叉點(diǎn)。127. 為區(qū)分二值圖像中的連接成分，求得連