广东海洋大学数字图像处理复习要点.doc

《广东海洋大学数字图像处理复习要点.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、.l第1讲绪论n什么是数字图像u连续图像与数字图像的定义u图像采集u图像的表示u空间分辨率与灰度级分辨率u采样和量化与图像的质量n视觉系统对光的感知特点n什么是数字图像处理u图像工程3个层次（图像处理、图像分析、图像理解）及其关系n数字图像处理的发展历史n数字图像处理的主要内容u基本概念：图像采集、图像增强、图像复原、形态学处理、分割、对象识别、表示&描述、彩色图像处理、图像压缩u数字图像处理的主要方法（空域法与变换域法）u数字图像处理系统的组成及其功能（图像采集系统、计算机、图像输出设备）n数字图像处理的应用示例n数字图像的未来l第2讲像素空间关系n像素的邻域u4-

2、邻域、对角邻域、8-邻域word范文.n像素间的邻接、连接和连通u像素的邻接与连接的联系、区别u4-连接、8-连接、m-连接u4-连通、8-连通、通路n像素间的距离u欧氏距离、城区距离、棋盘距离l第3讲图像的几何变换n几何变换基础u基础概念u齐次坐标n图像的位置变换u图像的平移u图像的镜像u图像的旋转n图像的形状变换u图像的比例变换（缩小、放大、插值）u图像的偏移变换n图像的几何失真校正u空间变换与灰度插值l第4讲图像的空域增强技术word范文.n空域增强技术的概述u空域的概念u空域增强的模型u空域增强技术的分类（基于像素的空域增强、基于模板的空域增强）n图像间运算u

3、算术运算u逻辑运算n直接灰度映射u灰度映射原理u各种典型灰度映射算法：图像求反、分段线性增强、动态范围压缩（对数变换）、灰度切割（灰度级分层）、阈值化处理、幂律变换、位图切割n直方图修正——直方图均衡化u直方图和累积直方图、归一化直方图和归一化累积直方图u直方图均衡化原理u直方图均衡化的实现步骤n空间滤波机理n线性滤波u技术分类（平滑滤波、锐化滤波）和实现原理（模板卷积）u两种线性平滑滤波器（邻域平均、加权平均）n非线性滤波u非线性平滑滤波器（中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器、中点滤波器）uword范文.非线性锐化滤波器（基于一阶微分的锐化滤波器、基于二阶微分的

4、锐化滤波器）l第5讲图像变换——傅里叶变换n傅里叶变换及其反变换u一维连续傅里叶变换及反变换u二维连续傅里叶变换及反变换u一维离散傅里叶变换及反变换u二维离散傅里叶变换及反变换n傅里叶变换的性质u平移性质、分配律、线性性质、旋转性、周期性和共轭对称性、平均值、可分离性、卷积、相关性n快速傅里叶变换（FFT）l第6讲频域图像增强n频率域滤波基础u傅里叶变换的频率分量和图像空间特征之间的联系u频率域滤波的基本步骤u频域滤波与空域滤波的关系（低通与平滑、高通与锐化）n频率域低通滤波器u三种经典低通滤波器（理想低通滤波器、巴特沃思低通滤波器、高斯低通滤波器）的定义与性能对比n

5、频率域高通滤波器word范文.u三种经典高通滤波器（理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器）的定义与性能对比u高频提升滤波、高频加强滤波的实现l第7讲图像复原n图像退化/复原过程的模型u图像退化、复原的概念及其关系u图像复原与图像增强的比较u图像退化/复原模型的定义n噪声模型u噪声的来源u噪声的类型：均匀噪声、指数噪声、高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、脉冲（椒盐）噪声n空间域滤波复原（仅由噪声而引起的退化复原方法：去噪）n退化函数的估计u图像观察估计法、试验估计法、模型估计法（散焦模糊、运动模糊、大气湍流模糊）n常见的图像复原方法u逆滤波、维纳滤波

6、的原理与实现，逆滤波与维纳滤波的比较l第8讲图像边缘检测n概述u图像边缘的产生word范文.u图像边缘的定义u图像的边缘模型u图像的导数与边缘的关系u边缘检测的基本步骤n基本的边缘检测技术u梯度（一阶微分）的定义及其性质u各种经典梯度算子的实现（直接差分算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子）及其比较n先进的边缘检测技术uMarr-Hildreth边缘检测算法的原理与实现u最优边缘检测算法的3条准则uCanny边缘检测算法的原理与实现l第9讲形态学图像处理n概述u形态学图像处理的基本思想n集合论基础知识u集合的并、交、补、差u集合的反射与平移u二

7、值图像的逻辑运算n膨胀和腐蚀(Dilation&Erosion)u结构元素的定义word范文.u膨胀运算的定义与实现u腐蚀运算的定义与实现n开启和闭合(Opening&Closing)u开启运算的定义与实现u闭合运算的定义与实现n形态学的主要应用u边界提取、孔洞填充、连通分量的提取、骨架抽取等算法的设计与实现欢迎您的光临，word文档下载后可以修改编辑。双击可以删除页眉页脚。谢谢！单纯的课本内容，并不能满足学生的需要，通过补充，达到内容的完善教育之通病是教用脑的人不用手，不教用手的人用脑，所以一无所能。教育革命的对策是手脑联盟，结果是手与脑的力量都可