数字图像处理复习资料汇总.docx

【数字图像处理复习知识点】 1. **数字图像的定义**：数字图像，也称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素表示的形式。它是通过将模拟图像进行数字化处理得到的，以像素为基本元素，并能在数字计算机或数字电路中存储和处理。 2. **数字图像处理的主要内容**：包括图像的数字化、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述以及图像的识别分类。 3. **数字图像处理系统组成部分**：包括图像输入（采集）、存储、输出（显示）、通信以及图像处理与分析。 4. **模拟图像到数字图像的转换步骤**：图像信息的获取、存储、处理、传输和输出显示。这些步骤确保了图像从连续形式转化为离散形式。 5. **空间分辨率与幅度分辨率**：空间分辨率是指图像可识别的临界物体空间几何长度的最小极限，由图像的像素数量决定；幅度分辨率是指每个像素的灰度级别，通常使用8位表示，提供256个灰度级别。 6. **数字图像尺寸与灰度值**：例如1600x1200表示图像的空间分辨率，表示有1600行乘以1200列的像素；0到255的灰度值表示256阶灰阶，用于表示图像的明暗层次。 7. **图像数字化过程**：包括采样和量化。采样决定图像的空间分辨率，量化则影响图像的幅度分辨率。采样频率越高，图像复原越真实；灰度级越多，图像细节表现越丰富。 8. **数字化图像数据量的影响因素**：图像分辨率（像素数量）、采样率（每单位时间或空间的采样次数）以及采样值（每个像素的位深度）。 9. **灰度直方图**：是图像中各灰度级像素出现频率的统计图形。它可以用来判断图像量化是否合理、确定二值化阈值、计算物体面积以及估计图像信息量。直方图的形状能够反映图像的亮度分布、对比度和均匀性。 10. **图像处理类型**： - 点处理：只依赖于像素本身灰度值，如图像对比度增强和二值化。 - 局部处理：根据像素邻域内像素值计算输出，如移动平均平滑和空间域锐化。 - 全局处理：涉及图像所有像素，如3x3平均模板。 11. **图像增强的目的**：改善视觉效果，增强图像的特定特性，扩大特征差异，抑制不感兴趣的信息，提升图像质量和识别效果。 12. **常用图像增强方法**：线性变换（如灰度拉伸）、非线性变换以及直方图均衡化和规定化。 13. **平均模板**：用于图像平滑，通过一个小的3x3或5x5窗口内像素的平均值替换中心像素的值，减少噪声。 14. **中值滤波**：是一种非线性平滑技术，通过在窗口内对像素灰度值进行排序并用中值替换中心像素值，特别适用于去除椒盐噪声，保护图像边缘。 15. **点处理、局部处理、全局处理的区别**： - 点处理：如直方图修正和灰度反转，仅根据单个像素值进行操作。 - 局部处理：如3x3平均模板，依赖于像素邻域。 - 全局处理：如直方图均衡化，整个图像的像素值都会受到影响。 以上是数字图像处理的基础知识，涵盖了图像的定义、处理步骤、系统构成、图像质量参数、处理方法等多个方面。深入理解这些概念对于理解和实践数字图像处理至关重要。