数字图像处理复习资料汇总.pdf

【数字图像处理基础】 数字图像处理是一门涉及广泛领域的技术，主要关注将模拟图像转换为数字形式，并对其进行分析、操作和解释。以下是该主题的一些关键知识点： 1. **数字图像的定义**： 数字图像是由一系列有限的数值像素构成的，用来表示二维图像。这些像素代表了图像中的颜色和亮度信息，且可以通过数字计算机或电路进行存储和处理。 2. **处理内容**： - **图像数字化**：将模拟图像转化为数字图像，涉及采样和量化两个步骤。 - **图像变换**：改变图像的空间或颜色表示，如旋转、缩放、傅立叶变换等。 - **图像增强**：改善图像的视觉效果，例如对比度增强、锐化。 - **图像恢复**：尝试修复图像失真，如去除噪声。 - **图像压缩**：减少图像数据量，便于存储和传输。 - **图像分割**：将图像划分为不同的区域或对象。 - **图像分析与描述**：提取图像特征，用于识别和理解。 - **图像识别分类**：根据图像内容进行分类或识别。 3. **数字图像处理系统**： 包括图像输入（采集）、存储、输出（显示）、通信以及图像处理和分析等组成部分。 4. **图像数字化步骤**： - 图像获取：捕捉图像信号。 - 存储：将图像数据保存。 - 处理：执行各种图像操作。 - 传输：通过通信手段传递图像数据。 - 输出与显示：将处理后的图像呈现出来。 5. **图像分辨率**： - **空间分辨率**：决定图像可识别细节的最小尺寸，取决于像素数量。 - **幅度分辨率**：表示每个像素的灰度级别，通常由量化位数决定，如8位表示256个灰度级。 6. **图像尺寸和灰度范围**： 1600x1200表示图像有1600列和1200行像素，而0~255的灰度范围指示了256级灰度，用于表达图像的亮度层次。 7. **采样和量化**： - **采样**：将连续图像转换为离散点，采样率高则图像还原更准确。 - **量化**：将采样点的灰度值转换为有限的离散值，量化等级越高，图像细节保留越丰富。 8. **数据量与因素**： 数据量取决于图像分辨率、采样率和采样值。 9. **灰度直方图**： 直方图反映了图像中各灰度级像素出现的频率，可用于判断量化效果、设定二值化阈值、计算面积和信息量。 10. **图像增强目的**： 增强图像的整体或局部特性，提高视觉效果，增强对比度，降低噪声，提升识别和判读效果。 11. **图像增强方法**： 包括线性变换（如伽马校正）、非线性变换（如对数变换）和直方图均衡化。 12. **处理类型**： - **点处理**：如图像增强，只依赖像素自身灰度值，如对比度增强和二值化。 - **局部处理**：考虑像素邻域，如平滑滤波（3x3或5x5平均模板）。 - **全局处理**：所有像素都参与，如直方图修正和灰度反转。 13. **滤波技术**： - **平均模板**：用于平滑图像，降低噪声，例如3x3和5x5模板。 - **中值滤波**：对滑动窗口内像素排序，用中值替换中心像素，对椒盐噪声特别有效。 14. **直方图处理**： - **直方图规定化**：调整图像灰度分布，使其符合特定分布。 - **直方图均衡化**：使图像的灰度分布更加均匀，增强对比度。 以上内容概述了数字图像处理的基本概念、流程和技术，实际应用中还包括更多的高级技术，如小波分析、机器学习方法等，用于解决更复杂的图像处理问题。