数字图像处理知识点总结
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2022-10-24
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数字图像处理考点分析
数字图像的基本概念
数字图像处理考点分析
数字图像的基本概念
数字图像处理基础
图像的采样和量化
数字图像的格式
数字图像的质量
像素间的基本关系
彩色基础
图像增强
空间域图像增强
灰度变换
直方图
直方图均衡化
直方图规定化（匹配）
空间滤波
平滑空间滤波器
锐化空间滤波器
频域图像增强
频率域滤波
频率域滤波器
选择性滤波
低通滤波器（频率域平滑滤波器）
高通滤波器（频率域锐化滤波器）
图像复原与重建
一、图像退化与复原
1.1 概念
1.2 退化/复原过程的模型
1.3 小结
二、噪声模型
2.1 噪声的空间和频率特性
2.2 一些重要的噪声概率密度函数（PDF）
2.2.1 高斯噪声（电路噪声，由低照明度或高温带来的传感器噪声）
2.2.2 瑞利噪声（距离成像噪声）
2.2.3 爱尔兰噪声（又称为伽马噪声，是激光成像噪声）
2.2.4 指数噪声（激光成像噪声）
2.2.5 均匀噪声（仿真中产生随机数）
2.2.6 脉冲（椒盐）噪声（成像中的暂态，如错误开关操作）
2.3 周期噪声
2.4 噪声参数估计
三、只存在噪声的复原——空间滤波（去噪复原）
3.1 均值滤波器
3.1.1 算术均值滤波器
3.1.2 几何均值滤波器(（适合高斯噪声去除）)
3.1.3 谐波均值滤波器（特别适合“盐”噪声）
3.1.4 逆谐波均值滤波器
3.2 统计排序滤波器
3.2.1 中值滤波器
3.2.2 最大值和最小值滤波器
3.2.3 中点滤波器
3.2.4 修正的阿尔法均值滤波器（类似体操打分规则）
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