1、期 末 总 复 习 期末总复习 数字图像处理 方峻 2 对考试的说明 考试形式：闭卷 成绩构成：期末考试占 总成绩 70%，实验占 30%（三次实验报告） 考试范围：本总复习 PPT包含全部考点，但一些具体内容要看我的课件 PPT。 考试日期：待定（ 17周之后） 考试题型：填空、单项选择、判断、计算、简答。 侧重对基本概念、性质和用法的理解， 几乎不会考公式。若计算题需要公式，我会在题干中给出。因此不要死记公式，重在理解。 第一讲 绪论 3 期末总复习 数字图像处理 方峻 4 图像按其来源可分为： 可见 图像、不可见的物理图像、数学函数图像 图像通用表达式 = (,)中， ,代表 空间平面坐
2、标 ， 称为图像在该点处的 灰度或 亮度 。当 ， 满足 有限的离散 数值 时，称之为数字图像。 举出几个模拟图像处理的优势（简答题）：并行性 、逼真 性、没有数字化误差 举出几个数字图像处理的优势（简答题）：方法通用性好、再现性好、抗干扰能力强、易于控制图像精度、处理方法灵活、易于编程实现 标出红色的地方要特别注意，易考填空、选择。但切勿只看红色部分。 本PPT中列出的所有内容都可能考 期末总复习 数字图像处理 方峻 5 数字图像处理 从低到高 分为 三个 层次： 图像处理、图像 分析 、图像理解 图像处理的输入输出： 从图像到 图像 图像 分析： 从图像到 数值或 符号 （ 或 统计信息）
3、 图像 理解 ： 从 图像到 语义、 推理 和 决 策 期末总复习 数字图像处理 方峻 6 与通信和信息论的联系：任何 一个平面图像都是由许多 频率 不同， 振幅 不同， 相位 不同的 X-Y方向的 空间频率波 组合而成 。空间频率波的高频部分决定 图像细节 ， 低频部分决定 图像的背景 和动态范围 。 数字图像处理 系统的组成： 分为 采集 、 输出 、 存储、通信、处理分析 五个 模块 期末总复习 数字图像处理 方峻 7 所有 数字图像采集设备都包含两部分： 图像传感器（或能量感应器） 和 数字化器（或模数转换器、ADC） 图像传感器：对某一能量形式敏感的物理器件，产生与所受 能量功率 成
4、正比的 模拟 电信号（或 连续电压 信号） 。 数字化器： 经过采样和量化过程，将模拟电信号转换成 数字形式（或离散表示） 。 判断：数字 图像精度比模拟图像精度 高（ ） 判断 ： 数字图像处理 只 是 在 通用计算机 设备 下进行。（ ） 判断：数字 图像处理从理论上可在所有具有编程能力的计算环境下 进行。 （ ） 第二讲 数字 图像处理基础 8 期末总复习 数字图像处理 方峻 9 图像 （ Image）与图形（ Graph）的 区别 图像： 位图、点阵图、栅 格 图 图形： 矢量图、向量图 位图，是由称作 像素 的单个点组成的 。代表软件是 Photoshop 。 矢量 图，由 一 组
5、数学函数（或数学表达式） 产生的一系列由线连接的 点。代表软件有 Adobe Illustrator、 CorelDraw、 AutoCAD 一般来说，图形的存储空间比图像 小 ，但显示速度比图像 慢 。 图像 与分辨率 有关 ，放大后会出现 失真 。图形与分辨率 无关 ， 可将 它缩放到任意 大小，不会 出现失真 。 期末总复习 数字图像处理 方峻 10 不发光物体的颜色取决于 光源 和 物质的光特性（或物质对光的吸收和反射特性） 。 判断：若照射到物体上的所有 可见光波段都 被反射，则物体呈现白色（ ） 判断：若照射 到物体上的 所有 可见光波段都被 等 比例地反射，则物体呈现 白色（ ）
6、 期末总复习 数字图像处理 方峻 11 采样和量化的作用（简答题） : 1. 采样（或叫取样）的作用：将物理上的连续图像进行行列划分，得到 像素 矩阵，即对 连续图像的空间坐标进行数字化。 2. 量化的作用：对连续电压信号的 幅值 进行数字化，将 连续的幅值转化成离散的整数 值。 对于数字图像的二维矩阵表示 (,)，坐标原点在 左上角 ，纵轴是 轴， 对应 行数； 横轴是 轴，对应 列数。 有可能考简答题和计算题的地方，都会标注出来。但出填空、选择、判断一般不标注 期末总复习 数字图像处理 方峻 12 像素的概念 空间上连续的图像经采样变换成一组离散的单元矩阵，称之为 像素。 数字图像由有限数
7、量的元素组成，每个元素都有一个特定的 位置 和 幅值 。这些元素称为 像素 。它的幅值（灰度）与落在这个狭小面积上的光强度的 平均值 呈正 比 期末总复习 数字图像处理 方峻 13 图像 分辨率 模拟 图像数字化时，划分图像的像素密度， 即每英寸的 像素数 ，单位 :PPI。 图像 分辨率由模拟 图像的 采样率 决定，衡量图像数字化的空间精细度。 采样间隔 越大，所得图像像素 越少 ，空间分辨率低 ，图像质量 差 ，但数据量 小 . 期末总复习 数字图像处理 方峻 14 注意图像分辨率与显示分辨率的区别 显示分辨率 ：输出设备上每英寸的 荧光点或打印墨点的数目 。屏幕 显示的 相邻 荧光点 之
8、间 的距离被称为 点距 ，单位是 DPI 判断：显示分辨率越高，相同图像的显示面积就越小 。（ ） 判断：如图像分辨率比显示分辨率高，则显示出的图像比实际图像大（ ） 期末总复习 数字图像处理 方峻 15 灰度：重要概念 灰度分辨率：灰度量化 等级越多，灰度分辨率 越高 ，图像层次越丰富，图象质量越好，但数据量大 ；反之则图像质量变差，会出现 伪轮廓现象 。 注意区别 灰度图像 与 黑白图像 判断：黑白图像就是灰度图像（ ） 黑白图像通常称作“ 二值图像 ”，是一种灰度级数 只有 2的 简单特殊的灰度图像 。 黑白图像只有纯黑和纯白两个灰度级 ，因此 每个像素只需要 1bit就能表示，即 0表
9、示 黑 ， 1表示白 。 期末总复习 数字图像处理 方峻 16 对比度： 指一幅图象中实际拥有的灰度的反差大小 。 对比度 = 最大灰度值最小灰度值 除了对比度， 方差 或 标准差 也能反映灰度的动态范围 。 期末总复习 数字图像处理 方峻 17 灰度直方图：重要概念 直方图以 灰度级 为横坐标，纵坐标 为每 种灰度级像素的个数 。 归一化 的直方图以 灰度级 为横坐标，纵坐标为该灰度级发生 的 频率。 直方图 中某灰度 的频率 是该灰度的 发生概率（或概率密度函数、概率分布） 的近似 任何一幅图像，具有 唯一对应 的直方图；但任何一个直方图，可能对应 多幅 图像。即图像与灰度直方图之间的对应
10、关系是 多 对 一 的关系。 期末总复习 数字图像处理 方峻 18 同学们要能够通过直方图的形状判断哪幅图像具有较高 /较低的亮度或对比度 亮度效果与直方图 18 期末总复习 数字图像处理 方峻 对比度 效果与直方图 19 期末总复习 数字图像处理 方峻 利用 灰度信息计算图像的信息量（熵） 假设一幅数字图像各灰度像素出现 的频率为0,1,2, ;1，则 该幅图像的平均信息量（称之为 熵或信息熵 ） 为： = 2;10= 2 1;10（公式不要求记，只求理解） 平均信息量反映了 图像 信息的丰富 程度 。 设一幅图像的灰度级共有 级，则当所有灰度的概率等于 1/时，信息熵最大，这是 直方图均衡
11、 的理论基础。 期末总复习 数字图像处理 方峻 21 常用的颜色模型： RGB、 CMY、 CMYK、 HSI及其用途 RGB：用于 主动发光 的光源，如显示器 等；图像在计算机中存储和显示常采用 RGB颜色 空间 。 CMY和 CMYK： 用于 印刷、绘画 等；打印输出 时要转换成 CMY空间 ； 如果 要制作彩色印刷品，则要转换成 CMYK四色空间 。 HSI： 适合借助 人的视觉系统 来 感知颜色 特性的图像处理 算法； 对 图像的编辑处理常采用 RGB或 HSI空间 ； 期末总复习 数字图像处理 方峻 22 RGB模型 在 RGB模型中 ，混合色的光亮度是 RGB各分量光亮度的 总和
12、RGB各颜色分量的灰度级都为 256时（ 8bit），可产生 224 = 16777216种颜色 所谓的 1600万色 ，在 RGB颜色模型中对应 24位 色 存储一副 大小的 256级灰度的 RGB图像，需要的空间数为 83Bit 期末总复习 数字图像处理 方峻 23 HSI模型 HSI含义： 色调 ，色饱和度， 亮度 适合借助人的视觉系统来感知彩色特性的图像处理算法； 判断 ： HSI色彩空间比 RGB色彩空间更符合人的视觉特性（ ） 第三讲 几何变换 24 期末总复习 数字图像处理 方峻 25 线性算子 需要满足的两个条件是： 可加性和齐次性 线性变换 的 重要 性质 ：总是把图像中的直
13、线变换为直线。 期末总复习 数字图像处理 方峻 26 仿射变换的矩阵表示形式 仿射变换的坐标变换函数为（给出方程组写出矩阵形式，后反之） = + + = + + 仿射 矩阵右 乘形式 ,1 = ,1 = ,1- 0 0 1 仿射 矩阵左乘形式 1= 1= 0 0 11注意矩阵转置 要 能根据代数表达式写出矩阵表达式 期末总复习 数字图像处理 方峻 27 常用仿射变换的仿射矩阵和坐标 公式 （ 公式不需记忆，但要能辨识 ） 注意是采用仿 射矩阵右乘形式,1 = ,1- 0 0 1期末总复习 数字图像处理 方峻 28 常用仿射变换的仿射矩阵和坐标公式 对调 对调 期末总复习 数字图像处理 方峻 2
14、9 仿射变换中像素 值的变化 像素值不发生变化：位置改变（ 平移 、 镜像 ） 部分像素值发生变化：变形变换（ 旋转、缩放、错切 ） 几何变换导致像素值发生变化，归因于图像空间数字化或离散化中存在 小数坐标取整的 问题，可通过 插值算法 弥补。 判断：由于 能方便地与插值方法结合， 向后映射 比向前映射使用更普遍 。（ ） 当 按一定的顺序对图像进行多种变换时，宜将多级变换从数学上合并为一级变换，在一步进行，而不宜分步进行 。（ ）目的是为了减少复合变换中的 误差累积。 期末总复习 数字图像处理 方峻 30 灰度 插值 最近邻插值 简单 快速，灰度保真性好 误差较大 ，直边缘失真， 产生马赛克效应 在一些对 灰度值敏感的应用 中（ 医学影像、工业探伤 ）仍然 采用。 双线性插值 目标 图像中像素的新灰度值 ，采用 它的 4个邻近像素 的值通过 加权平均 计算得到 。 具有 灰度平滑过渡的 特点
