1、数字图像处理及应用复习提纲第一章 数字图像处理基本概念基础1. 图像数字化过程：扫描、采样和量化。P4-5,82. 图像的表示（1）数字图像分类及其特点（2）bmp 图像文件结构（3）计算 bmp 文件大小（包括 RGB 图像、索引图像、灰度图像、二值图像）3. 图像的基本统计分析量（1）信息熵正常图像经过像素值扩散加密后，其信息熵的变化（ ）？256 级灰度图像和二值图像的最大信息熵分别是（ ）？（2）图像直方图（灰度图像、二值图像直方图）（3）相邻像素的相关性（系数）正常图像相邻像素高度相关（一般相关系数 0.51） ；置乱加密或像素值加密后的图像，相邻像素几乎不相关（相关系数0） 。第二
2、章 图像处理相关运算基础1. 线性点运算与非线性点运算（1）线性变换的斜率、非线性变换的曲率与对比度的关系（增强或降低对比度，反转图像） ；（2）掌握利用线性点运算与非线性点运算调整不同灰度值区域的像素对比度的编程与试验方法；（3）直方图修正（直方图均衡化、直方图与相貌） 。2. 代数运算（1）各种代数运算在图像处理中应用（2）两图像经代数运算后的结果有可能越界（像素值255） ，要注意作像素值越界处理。第三章 图像几何变换（1）图像平移、缩放和旋转变换（2）什么变换需要进行像素值插值运算？插值运算方法有哪些？( 邻 近 nearest， 双 线 性 bilinear， 双 三 次 bicub
3、ic)第四章 图像频域变换1. 余弦变换（1）余弦变换特点（系数特征） 、其光谱图像特点；（2）图像分块的余弦变换特点；（3）图像余弦变换的直流系数与图像分块的余弦变换的直流系数比较。2. 小波变换（1）实数小波变换分解后四部分的系数特点，不同分解层的近似部分的系数大小关系。不同小波类型，变换后的系数是不一样的。（2）整数小波变换（提升小波）与实数小波相比的不同点：一是分解系数为整数，二是近似系数比较小。第五章 图像编码1. 图像编码基础（压缩的可能性）2. jpeg 编码jpeg 编码是在 YUV 颜色空间进行的。（1）编码基础：余弦变换，88 分块变换与编码（2）通过量化保留主要系数，使次
4、要系数为零；（3）直流系数间采用差分编码，交流系数采用行程编码（zigzag 变换后编码，为什么？） ，要求掌握行程编码；（3）接着对差分编码和行程编码进行基于统计特性的熵编码（entropy coding）霍夫曼编码 Huffman，要求掌握 Huffman。3. jpeg2000 编码编码基础：小波变换第六章 图像增强1. 噪声（1）噪声的三个特点（2）改善噪声污染图像方法：图像增强技术；去噪声。2. 图像增强（1）图像增强分类（2）灰度值变换增强图像（P224-229）（3）直方图修正（直方图均衡化、直方图与相貌）第七章 图像边缘检测1. 边缘提取（1）边缘提取算法（算子）有哪些？（2）
5、不同算法（算子）的特点第八章 图像特征提取1. 图像特征（1）提取图像特征的目的（2）分类2. 图像特征提取（1）图像提取特征选择原则（2）提取区域的周长、面积的概念第九章 图像加密与图像信息隐藏要求掌握基本概念。1. 位平面概念及特征2. 图像加密（1）图像加密按像素操作可分：空域加密和频域加密，频域加密一般不能完全还原。（2）图像加密从加密形式分：像素位置置乱、像素值加密（像素值扩散） 、置乱与像素值扩散。（3）衡量加密效果的性能指标：相邻像素相关性、反映像素值扩散均匀程度的信息熵、密钥空间、密钥敏感性。3. 信息隐藏（1）最经典算法 LSB，其理论依据是什么？（2）衡量算法的性能指标：嵌入率、不可见性（峰值信噪比 psnr）（3）其他安全问题：直方图是否异常4. 数字水印（1）水印类型（2）性能指标：不可见性（峰值信噪比 psnr） ，鲁棒性。
