安徽农业大学成教08电信《数字图像处理》课程复习纲要

数字图像处理第一章：1、数字图像的基本概念？图：反射光或透射光的分布，或自身发出的能量(客观)；像：人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识（主观）2、图像处理基本概念？是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的需求3、模拟图像基本概念？连续的，采用数字化（离散化）表示和数字技术出现之前，图像是连续的，这一类图像称为模拟图像或连续图像; 连续的：指从时间上和从数值上是不间断的4、数字图像基本概念？由连续的模拟图像采样和量化而得。

组成数字图像的基本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。

5、像素基本概念？像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。

7、数字图像处理的特点？①信息量大：512×512×8bit＝256KB 256KB×25帧/s＝6400KB=6.25MB②占用的频带较宽：电视图像的带宽5～6MHz，而语言带宽4KHz，频带越宽，技术实现难度越大③像素相关性大：压缩潜力大④评价受人的影响大8、数字图像处理的主要研究内容？9数字信号处理的研究对象：一维数字信号；研究内容：数字滤波器、数字正交变换、数字编码等。

图像处理的研究对象：二维数字信号；研究内容：图像滤波器、图像正交变换、图像编码等。

数字信号处理与图像处理是紧密相关学科。

10、数字图像处理和计算机图形学关系？计算机图形学的研究对象：图形；研究内容：图形生成、透视、消隐；过程：由数学公式生成仿真图形或图像。

图像处理的研究对象：图像；研究内容：图像处理、图像分割、图像分析；过程：由原始图像处理出分析结果。

计算机图形学与图像处理是逆过程。

11、数字图像处理和计算机视觉关系？计算机视觉的研究对象：图像或图像序列；研究内容：视觉感知、图像理解；过程：由图像特征感知、识别和理解三维场景。

图像处理的研究对象：图像；研究内容：图像处理、图像分割、图像分析；过程：由原始图像处理出分析结果12、数字图像处理的主要应用、系统结构图？①遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城市规划、环境保护等；②医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射线、染色体分析等；③工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智能机器人等④办公室自动化图像应用：邮政编码图像识别、OCR（字符识别系统）、自动判卷系统、各类图纸自动识别与录入系统等⑤军事公安图像应用：自动跟踪技术、指纹识别、不完整图片的复原、监控等⑥文化艺术图像应用：服装设计、照片的复制和修复、运动员动作分析等⑦图像数据传输应用：图像的存储、刻盘、互联网传输，以及其它卫星传输、无线传输等13、真彩色、假彩色、伪彩色、（简答）？真彩就是从各个角度看都能看到颜色；假彩就是有的角度看不清楚；伪彩色增强是将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。

《数字图像处理》复习大纲2014.06考试题型：选择、填空、判断、简答（理解+分析）、计算。

复习方法：（1）参照本大纲和教学课件中每章的教学目标进行复习；（2）掌握重点例题、课后作业和补充习题。

各章复习概要：第1章：1. 图像、数字图像、像素的概念和表示2. 了解有哪些不同波段、不同类型的图像？图像文件格式有哪些？3．图像工程包含哪三个层次？3-11章所学的内容分别属于哪个层次？第2章（基础）：1.基本概念：采样、量化、空间分辨率、灰度分辨率，及其联系。

2.会计算图像所占存储空间大小。

3.掌握像素邻接（邻域）、连接、4-通路和8-通路、像素间距离的概念，会计算4-通路和8通路及其长度。

第3章（重点）：1．空域增强技术有哪几种？其中，灰度映射方法的原理是什么？列举几种典型的灰度映射函数（会画函数曲线）。

2．图像运算（图像加、减法）的原理和作用。

3. 会计算直方图均衡化，理解其处理效果；理解直方图规定化原理和步骤。

4. 掌握空域滤波器的分类，平滑滤波器与锐化滤波器的异同点（简述），并掌握每一类代表性滤波器的原理、计算方法及其功能（包括均值、中值滤波器，Laplace、Roberts、Prewitt、Sobel算子，能给出模板算子）。

第4章：1．理解视觉感受颜色的原理，知道什么是三基色与三补色，会看色度图。

2．掌握两类彩色模型的典型代表及其特点、转换关系。

3. 理解彩色图像的处理策略。

第5章：重点掌握一维和二维离散/连续傅里叶正反变换的公式及其性质（平移定理、旋转定理、尺度定理的应用）。

第6章：1. 重点掌握理想低/高通滤波器、巴特沃斯低/高通滤波器的数学公式、其转移函数的剖面示意图及滤波效果。

2. 掌握空域技术与频域技术的关系（简述）。

第7章：1．基本概念：图像恢复、图像退化、噪声及其典型的三种概率密度函数。

2. 定性的掌握不同空域噪声滤波器对不同噪声的消除效果。

3．掌握逆滤波与维纳滤波的原理、异同点。

复习要点一、 基本概念数字图象:数字图象就是将连续的图象在坐标空间和性质空间都离散化后所得到的图象。

灰度直方图:指图像中各种不同灰度级像素出现的相对频率.1.直方图变换有：直方图均衡化及直方图规定化两类。

2.直方图均衡化：通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图变为均匀分布的直方图.3典型的点运算：对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。

图像平滑:一种区域增强的算法 ，平滑算法有：邻域平均法，中值滤波和边界保持类滤波等图像锐化:加强图像中景物的边缘和轮廓。

梯度锐化法、拉普拉斯算子（Laplacian ）、高通滤波、Sobel 算子、Prewitt 算子、 Isotropic 算子图像编码:信息，信息量，信息熵：代表信源所含的平均信息量冗余度: 因为图像的平均码长R(x)以熵H(x)作为极限,因此可以定义冗余度r 为一般图像中存在着以下数据冗余因素:编码冗余；像素间的相关性形成的冗余；视觉特性和显示设备引起的冗余；●统计编码●预测编码●变换编码()1()H x r R x =-●混合编码 图像的压缩比是衡量压缩程度的一个指标,反映了压缩效率。

定义为图象压缩前的平均码长与压缩后的平均码长之比，边缘检测:边缘：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合。

它存在于目标与背景、目标与目标之间。

分类：边缘分为阶跃状和屋顶状两种。

阶跃状边缘：位于两边的像素灰度值明显不同。

屋顶状边缘：位于灰度值从增加到减少的转折处。

二、基本算法空间域单点增强:1.灰度级校正：在图像采集系统中对图像像素进行逐点修正，使得整幅图像能够均匀成像。

2.设理想真实的图像为 ，实际获得的含噪声的图像为 ，则有是使理想图像发生畸变的比例因子。

知道了 , 就可以求出不失真图像。

标定系统失真系数的方法：采用一幅灰度级为常数C 的图像成像，若经成像系统的实际输出为 ，则有可得比例因子：可得实际图像g(i,j)经校正后所恢复的原始图像灰度变换： ),(j i f ),(j i g ),(),(),(j i f j i e j i g =),(j i e ),(j i e ),(j i g c C j i e j i g c ),(),(=()()1,,c e i j g i j C -=()()(),,,c g i j f i j C g i j =线性变换方法：令原图像f (i, j)的灰度范围为[a ，b]，线性变换后图像g(i, j)的范围为[a ’, b ’]。

《数字图像处理》课程教学大纲Digital Image Processing一、课程说明课程编码：课程总学时（理论总学时/实践总学时）：51（42/9），周学时：3，学分：3，开课学期：第6学期。

1．课程性质：专业选修课2．适用专业：电子信息与技术专业3．课程教学目的和要求《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课，通过本课程的学习，应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型，掌握数字图像处理的基本原理和基本方法：图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。

并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。

4．本门课程与其他课程关系本课程的先修课程为：数字信号处理和应用5．推荐教材及参考书推荐教材：阮秋琦，《数字图像处理学》（第二版），电子工业出版社，2007年参考书（1）姚敏等，《数字图像处理》，机械工业出版社，2006年（2）何东健，《数字图像处理》（第二版），西安电子工业出版社，2008年（3）阮秋琦，《数字图像处理基础》，清华大学出版社，2009年（4）(美)Rafael C. Gonzalez著，阮秋琦译，《数字图像处理》（第二版），电子工业出版社，2007年6．课程教学方法与手段主要采用课堂教学的方式，通过多媒体课件进行讲解，课外作业，答疑辅导。

并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。

7．课程考核方法与要求本课程为考查课课程的实验成绩占学期总成绩的50%，期末理论考查占50%；考查方式为笔试。

8．实践教学内容安排实验一：图像处理中的正交变换实验二：图像增强实验三：图像复原详见实验大纲。

二、教学内容纲要与学时分配（一）数字图像处理基础(3课时)1．主要内容：图像处理技术的分类，数字图像处理的特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，数字图像处理的硬件设备，数字图像处理的应用，数字图像处理领域的发展动向2．基本要求：了解图像处理技术的分类和特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，熟悉数字图像处理的硬件设备。

《数字图像处理》课程教学大纲课程编码：ZX0240089课程类别：专业选修课适用专业及层次：信息与计算科学本科学分：4理论学时：32 实验学时：32先修课程：线性代数、高等数学、概率统计、高级程序设计一、课程的性质、目的和任务《数字图像处理》是信息与计算科学专业的一门专业方向限定选修课程，属于电气工程的课程。

通过本课程的学习，使学生掌握数字图像处理的基本理论，使学生学会数字图像处理的基本方法，培养学生对数字图像处理技术有基本理解，为扩大专业知识面，为以后的研究生学习奠定一定的基础，或者为毕业后的工作做一定的铺垫．掌握计算机处理数字图像的基本算法，并学会用这些算法解决实际图像相关的问题。

二、课程教学的基本要求了解基本的数字图像的概念、术语；掌握数字图像表示法，分别在空间域和频域中对数字图像进行处理的方法、使用数学形态学方法对数字图像进行简单的处理，在彩色空间对图像进行处理，掌握基本的图像分割的方法、图像特征的表示方法和模式识别的基本理论。

三、课程教学内容第一章绪论【授课学时】2【教学内容】1、数字图像的概念2、数字图像的起源3、数字图像的获取4、数字图像的处理步骤5、图像处理系统的部件6、图像处理的应用【教学要求】使学生了解数字图像技术就随时发生在我们的日常生活中，而且处理的算法不是很难，引导学生进入数字图像处理的领域。

导入一些活生生的实例，进行数字图像处理的入门教育。

熟悉Matlab工具对数字图像的基本操作。

【教学重难点】重点：掌握数字图像获取的常见方法难点：成像原理第二章数字图像基础【授课学时】4【教学内容】1、视觉感知要素2、光和电磁波普3、简单图像的形成模型4、取样和量化5、像素间的一些基本关系6、线性和非线性操作【教学要求】理解眼睛成像的基本原理，以及一些常见的视觉误差，简单图像的模型；理解生成数字图像的原理和步骤；掌握数字图像中像素间的关系；了解线性操作和非线性操作的概念。

【教学重难点】重点：取样和量化、像素间的关系以及运算难点：取样和量化第三章空间域图像增强【授课学时】6【教学内容】1、背景知识2、某些基本灰度变换3、直方图处理4、用算术/逻辑操作增强5、空间滤波基础6、平滑空间滤波7、锐化空间滤波8、混合空间增强法【教学要求】理解某些基本灰度变换、直方图处理、算术/逻辑操作增强、空间滤波基础、平滑空间滤波、锐化空间滤波、混合空间增强法等基本的空间域增强图像的方法。

数字图像处理复习资料第1章绪论第2章数字图像处理基本概念1. 解答题（1）什么叫数字图像？答：数字图像，又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的表示。

数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

（2）数字图像处理包括哪些内容？答：图像数字化；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；图像的识别分类。

（3）数字图像处理系统包括哪些部分？答：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。

（4）从“模拟图像”到“数字图像”要经过哪些步骤？答：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。

（5）什么叫数字图像的“空间分辨率”和“幅度分辨率”？各由数字化哪个过程决定？答：空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限；幅度分辨率是指幅度离散，每个像素都有一个强度值，称该像素的灰度，一般量化采用8。

（6）数字图像1600´1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？答：数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8的灰度分辨率。

（7）P42：2，3，6（直方图概念），10，112.图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？答：采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。

量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。

3数字化图像的数据量与哪些因素有关？答：图像分辨率；采样率；采样值。

6．什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系；它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。

数字图像处理复习大纲成绩比例:1)平时出席、实验报告、作业：50%2)笔试50%笔试时间：19周星期三9:45~11:15本教室开卷题型:简答题（包括:概念、编程、计算和分析）范围：第1，2，3，4，5，7章第1讲数字图像处理基础（第1,2章）1、概念：数字图像，数字图像处理，数字图像处理包含的内容，数字图像的分类，基本的图像文件格式。

2、编程或读程题图像的读入、显示、信息显示、保存、格式转换。

可参考实验1模板。

如：I=imread(‘Lena.jpg’)；%读入图像g=rbg2gray(I);%[M,N]=size(g);%subplot(221);imshow(I)%subplot(222);imshow(g)%subplot(223);imhist(g)%imwrite(g,’LenaG.tif’)%写出各程序语句的含义。

clearclcf=imread('Lena.jpg');%读入图像[M,N]=size(f)%显示f的尺寸imfinfo('Lena.jpg')%显示该图像的信息[c,T]=imhist(f);%记录f的直方图figure;stem(T,c,'.');%显示f的直方图title('图像Lena的直方图');第2讲图像的空域增强1、概念：(1)线性灰度变换(2)gamma校正g(x,y)=255*[I(x,y)/255]r(3)空域滤波（二维卷积）2、计算(1)直方图均衡化典型例题：p54)[例3-1]P86)习题2(2)空域滤波(均值、中值、各种梯度算子：Roberts,Sobel,Laplacian 算子)典型例题：p86)习题3(修改)第2讲习题P86)2、解：3.(修改)f(x,y)如图:求：1)均值滤波图像g1(x,y)中的g1(0,0)。

2)中值滤波图像g2(x,y)中的g2(0,0)。

3)采用Sobel算子对图像锐化，得g3(x,y)，求：g3(0,0)。

数字图像处理重点内容提要第一章概述1 什么是图像？图像--是人类认识世界最主要的信息源。

人类所获得信息的约70% 以上是以图像的形式通过人的视觉系统得到的。

粗略地讲，图像是某一个二维或三维景物呈现在人们心目中的影像；确切地讲，图像是光辐射能量照在物体上，经过物体的反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。

2 数字图像：最小单位，两个特征（空间位置特征、属性特征）数字图像的最小单位是像素（像元）。

像素（像元）具有空间位置特征和属性特征3 采样和量化的定义模拟图像数字化包括采样和量化两个过程采样--将空间上连续的图像变换成离散点的操作，即位置的离散化将模拟图像按纵横两方向分割为若干个形状、大小相同的像元，各像元的位置由其所在的行和列表示量化--将像素灰度转换成离散的数值的过程,即灰度的离散化量化参数--灰度级数一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用K表示。

4 数字图像处理过程的几个特点：信息量大、数据量大、重复性运算大、处理技术综合性强5 什么是遥感？根据遥感平台，可以分为哪几类？遥感--遥远的感知在远离地面的不同运载工具上（高塔、气球、飞机、火箭、人造卫星、宇宙飞船、航天飞机等）,运用探测仪器（传感器），对地表各种物体的电磁波信息进行探测成像，并且经过信息数据的传输、处理、分析, 对地球资源与环境进行探测和监控的综合性技术。

根据遥感平台分类航天遥感--通过卫星、载人飞船、航天飞机等在太空中进行；航空遥感--通过飞机、气球等在空中进行；地面遥感--通过遥感车、铁塔等在地面进行。

第二章遥感图像数据基础1 遥感图像的基本原理：反映地物的平均电磁波辐射水平、数值大小变化由于地物类型变化引起。

遥感的基本原理就是通过分析遥感图像数据数值的大小与变化规律，来有效地识别不同的地物。

2 电磁波谱的定义电磁波谱--不同的电磁波其波长各不相同，将各种电磁波按照波长的大小范围，依次排列成图谱，这个图谱就是所谓的电磁波谱。

《数字图像处理》复习纲要第1章引论1.数字图像、图像处理、图像分析/理解2,数字图像处理发展的基本历程和应用领域3,请列出图像处理与模式识别的10个具体应用例子4.请给出图像处理与模式识别系统结构框图第2章图像与成像系统1.图像获取(数字化)2.数字图像的描述()3.理解灰度图像和彩色图像的关系4.理解RGB空间和YUV、HSI空间的关系。

以及YUV、HIS的优点是什么？第3章图像处理中的正交变换1.离散傅里叶变换，DCT变换基本公式(2维)2.请写出下面变换的数学表达式：ID CFT, 2D CFT, ID DFT, 2D DFT, ID DCT3.计算：x(0)=l,x(l)=2,x(2)=3 三点的DFT (多项式表达)x(0,0)=l,x(0, 1)=2, x(l,0)=3, x(l, 1)=4 四点的DFT (多项式表达)4.理解傅里叶变换，DCT变换，小波变换的可分离性。

5.说明图像小波变换的优点。

6.Gabor变换与傅立叶变换的关系。

第4章图像增强1.什么是直方图，直方图修改(灰度变换)的作用是什么？2.什么是直方图均衡，直方图规定，它们的作用是什么？3.图像平滑与图像锐化的区别(它们都是图像增强的方式，平滑主要是去除噪声，而锐化是增强边缘）4.什么是邻域平均、什么是中值滤波。

（会计算）5.图像平滑的方法有哪些？邻域平均、中值滤波（空域），低通滤波器（频域）6.了解图像的锐化包括一阶、二阶微分。

了解哪些算子是一阶，那些是二阶一阶导数/梯度算子（Roberts, Sobel, Prewitt）、二阶导数Laplacian算子：各自主要特征、优缺点、主要作用、怎么运用。

以及这些算子（Prewitt, Roberts, Laplacian）的形式是什么？7.图像锐化包括使用算子（空域），以及高通滤波器（频域）。

8.理解高、低通滤波器的特点。

9.掌握什么是同态滤波，要求画出框图。

10.什么是伪彩色图像处理。