数字图像复习整理版

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1、名词解释（每小题2分，共20分）判断题，对的打√，错的打×（每空２分，共10分）简答题（每小题7分，共42分）综合题（每小题9分，共18分）编程题（10分）第一章：1.数字图像：一幅图像f(x,y)，当x,y和幅值f为有限的离散数值时，称该图像为数字图像。2.像素：数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。3.简述数字图像处理的基本步骤。图像获取->图像增强、复原->图像分割->表示与描述->目标识别第二章：1.取样：是数字化坐标值；量化：是数字化

2、幅度值2.空间分辨率：是图像中可辨别的最小细节；灰度级分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化。3.线性算子、非线性算子：令H是一种算子，其输出和输入都是图像。如果对于任何两幅图像f和g及任何两个标量a和b有如下关系，则称H为线性算子：H(af+bg)=aH(f)+bH(g)。不能通过这个式子检验的算子定义为非线性算子。4.数字图像的储存计算bitstostoretheimage=MxNxkgraylevel=2k5.4邻接、8邻接、m邻接(混合邻接)、欧式距离的概念①4邻接:如果q在N4(p)集中，则具有

3、V中数值的两个像素p和q是4邻接的。②8邻接:如果q在N8(p)集中，则具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的。③m邻接(混合邻接):如果(1)q在N4(p)中，或者(2)q在ND(p)中且集合N4(p)∩N4(q)没有V值的像素，则具有V值的像素p和q是m邻接的。④像素p和q的坐标分别为(x,y),(s,t)，p和q的欧式距离：De(p,q)=[(x-s)2+(y-t)2]1/2第三章：1.点操作、邻域操作的概念点操作是T的最简单的操作形式，T称灰度级变换函数（也称强度映射），这种处理在图像任一点的增强仅

4、仅依赖于该点的灰度。图像反转、幂次变换是点操作；邻域操作记T（f(x,y)），是定义在（x，y）的领域对图像f的操作。对比拉伸是邻域操作；2.图像反转、幂次变换、对比拉伸函数图像反转特点：实现反白。表达式：s=L-1-r（P61图3.3）1.直方图均衡化的整个计算处理过程连续函数：离散函数：c假定有一幅像素数为64×64，灰度级为8级的图像，其灰度级分布如下表所示，对其进行均衡化处理r0=07900.19r1=1/710230.25r2=2/78500.21r3=3/76560.16r4=4/73290.0

5、8r5=5/72450.06r6=6/71220.03r7=1810.02灰度级直方图DAnkPr(rk)f取成整数倍均衡后直方图07900.190.191/7(0.14)0.191/710230.250.443/7(0.428)0.252/78500.210.655/7(0.714)0.213/76560.160.816/7(0.857)0.16+0.08=0.244/73290.080.896/7(0.857)5/72450.060.957/7(1.00)0.06+0.03+0.02=0.116/712

6、20.030.987/7(1.00)7/7810.021.007/7(1.00)直方图均衡化实现方法采用如下几步：1、统计原始图像的直方图，求出pr(rk)；2、用累积分布函数作变换3、求变换后的新灰度；修正数字，变换后的值只能选择最靠近的一个灰度级的值。4、用新灰度代替旧灰度，求出ps(sk)，这一步是近似的，同时把灰度相等的或相近的合在一起1.灰度直方图：表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，直观地显示了图像灰度分布的情况。2.图像减法处理两幅图像f(x,y)与h(x,y)的差异表示为g(x,y)=f(

7、x,y)-h(x,y)。减法处理最主要的作用是增强两幅图像的差异。3.标度差值图像可采用的两种方法。①对每个像素值再加255然后除以2。②先提取最小差值，并且把它的负值加到所有差值图像的像素中（创作出一幅最小像素值为0的改进的差值图像），然后用255/Max值去乘每个像素（其中Max为改进的差值图像中的最大像素取值），将图像中的所有像素标定到0到255的范围内。4.平滑线性滤波器的使用①平滑线性空间滤波器的输出（响应）是包含在滤波掩模邻域内像素的简单平均值。因此，这些滤波器也称为均值滤波器。②均值滤波器的主

8、要应用是去除图像中的不相干细节，其中“不相干”是指与滤波掩模尺寸相比较小的像素区域。③它用滤波掩模确定的邻域内像素的平均灰度值代替图像中每个像素点的值。5.统计滤波器的使用统计滤波器是将邻域内像素灰度的中值代替该像素的值。常见的统计滤波器是中值滤波器，是一种非线性的滤波器。对椒盐噪声处理非常有效。6.中值滤波器的概念：如果在某个模板中，对像素进行由小到大排列的重新排列，那么最亮的或者是最暗的点一定被排在两侧，取排