数字图像处理复习材料要点.docx

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1、考试题型一、填空题（10分，10空）二、判断题（5分，5题）三、名词解释（15分，5题）图像，数字图像，数字图像处理，彩色图像，灰度图像，色度，采样，量化灰度直方图，直方图均衡化，直方图规定化，图像增强，图像锐化，图像复原图像滤化，中值滤波，均值滤波，数据压缩，无失真编码，几何畸变四、简答题（20分，4题）1.RGB,HIS模型2.视觉效应（判断，填空）3.图像复原（5.35.45.5简答，名词解释）4.第六章5.7.2边缘检测五、计算题（50分，5题）1.平移镜像错切（作业题）2.放大缩小（作业题）3.平滑，中值滤波，均值滤波（PPT）4.

2、哈夫曼编码（参数计算，熵，效率，编码P148）5.均衡化（第四章P694.1）注意：看一下小波变换怎么用原理第一章绪论（.图像：对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。（.模拟图像：空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像（.数字图像：空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）是图像的数字表示，像素是其最小的单位。（数字图像处理（DigitalImageProcessing）：利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的

3、技术。（计算机图像处理）（.数字图像处理的特点（优势）：（1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。（.数字图像处理的主要研究内容：（1）图像的数字化：如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理；主要包括的是图像的采样与量化（2）图像的增强：加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复：把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4）图像的编码：简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。（5）图

4、像的重建：由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析：对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。（7）图像分割与特征提取：图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。（8）图像隐藏：是指媒体信息的相互隐藏、数字水印、图像的信息伪装。（9）图像通信7.数字图像处理的应用领域：通信：图象传输，电视电话等。宇宙探测：星体图片处理。遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的监测，气象云图。生物医学：CT，X射线成象，B超，红外图象，显

5、微图象。工业生产：产品质量检测，生产过程控制，CAD，CAM。军事：军事目标侦察，制导系统，警戒系统，自动火器控制等。公安：现场照片，指纹，手迹，印章，人像等处理和鉴别。档案：过期的文字、图片档案的修复和处理。机器人视觉:娱乐：电影特技，动画，广告，MTV等第二章数字图像处理基础7.三基色原理面向机器的RGB模型面向人眼视觉的HIS模型8.人的视觉特性同时对比度效应马赫带效应9.取样、量化、数字化的概念所谓的图像数字化是指将模拟图像经过离散化之后，得到用数字表示的图像。数字化包括采样和量化。取样（采样）：连续图像空间坐标的离散化是将在空间上连

6、续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。量化：连续图像幅值的离散化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示称为图像的量化，一般的量化值用整数来表示。10.什么是奈奎斯特取样定理？其意义是什么？采样需满足取样定理取样定理的意义：取样定理指出了要使取样信号能不失真地描述原信号，其采样频率必须大于或等于信号所含有最高截止频率的2倍。在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时（fs.max>=2fmax），采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高

7、频率的5〜10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。11.量化的分类量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是简单地在灰度范围内等间隔量化。非均匀量化是对像素出现频度少的部分量化间隔取大，而对频度大的量化间隔取小。量化采样点相互间的相关性分：无记忆量化和有记忆量化量化时处理的采样点数：标量量化和向量量化12.常见的图像输入设备有哪些？图像输入设备主要有：电视摄像机扫描仪数码照相机各种遥感图像获取设备（如红外摄影设备微波设备）13.数字图像的表示:为了描述上的方便，本书仍用f（x,y）

8、表示数字图像。设xC[0,M-1],yC[0,N-1],fC[0,L-1],则数字图像可表示成一个MXN的二维数字阵列。每个（x,y）对应数字图像中的一个基本单元，