数字图像处理及MATLAB实现 第二版 复习概要.pdf

《数字图像处理及MATLAB实现》第二版涵盖了数字图像处理的基础知识、基本操作以及相关算法。以下是该书主要内容的详细阐述： **第一章 概述** 本章介绍了图像和数字图像的基本概念。图像作为客观世界能量或状态的可视化投影，而数字图像则是图像的数字表示，以数字格式存储。数字图像处理是将图像信号转化为数字信号，然后通过计算机进行处理，以提高图像的实用性和质量。 **第二章 数字图像处理基础** 这一章涉及到人眼视觉系统的构造，包括亮度适应和鉴别能力。图像的数字化过程包括采样和量化。采样决定了图像的空间分辨率，量化则涉及灰度值的离散化。像素的相邻领域（4领域和8领域）是处理中的基本单元，而距离计算（欧式、街区和棋盘距离）是理解像素间关系的关键。 **第三章 图像的基本运算** 本章讨论了线性和非线性点运算，包括参数k和b的含义。点运算不改变像素间的位置关系。灰度拉伸分为线性、非线性和分段线性，用于改善图像对比度。代数和几何运算分别针对图像的灰度值和空间结构进行变换。灰度重采样中，最邻近插值法是常用方法之一。 **第四章 图像变换** 本章深入探讨了二维傅里叶变换的性质，如可分性、平移性等，以及图像频率的概念。傅里叶变换的频谱图中心的能量尖峰代表图像的低频成分。图像重构是根据频谱信息恢复原始图像的过程。 **第五章 图像增强** 图像增强通过空间域和频率域的方法提升图像质量。直方图均衡化是一种常见的方法，通过MATLAB可以实现。空间域滤波涉及模板操作，包括各种边缘检测滤波器，如低通滤波器和高通滤波器。 **第六章 图像复原** 图像退化可能由多种原因引起，如噪声、模糊等。线性模型描述了退化过程。常见的噪声模型包括高斯噪声、均匀噪声和椒盐噪声。中值滤波、均值滤波和最大最小值滤波是处理这些噪声的有效手段。 学习这些内容对于理解和应用MATLAB实现数字图像处理至关重要，不仅能够深入理解图像的本质，还能掌握提高图像质量和分析图像特征的技术。在实践中，结合MATLAB工具箱，可以实现各种图像处理算法，如直方图均衡化、滤波和傅里叶变换，从而对图像进行有效的分析和处理。