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    数字图像处理绪论、基础、图像增强简答
    2021-03-19 / 0 评论 / 109 阅读 / 3 点赞

    数字图像处理绪论、基础、图像增强简答

    刘航宇
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    绪论

    1. 什么是图像?
    2. 模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面?
    3. 图像处理学包括哪几个层次?各层次间有何区别和联系?
    4. 图像处理学主要与哪些学科有关?
    5. 数字图像处理主要应用有哪些?
      答:
      1.图像:是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。数字图像:一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字(一般用整数)表示的图像。灰度图像:在计算机领域中,灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。在数字图像领域之外,“黑白图像”也表示“灰度图像”,例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。
      2.主要区别:模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。优点: 速度快,一般为实时处理,理论上讲可达到光的速度,并可同时并行处理。缺点:精度较差,灵活性差,很难有判断能力和非线性处理能力
      数字图像处理,简称计算机图像处理,指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对数据进行处理的过程)是利用计算机对数字图像进行系列操作,从而达到某种预期目的的技术.优点: 精度高,内容丰富,可进行复杂的非线性处理,灵活的变通能力,一只要改变软件就可以改变处理内容
      3.数字图像处理可分为三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
      狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像,是一种图像到图像的过程。
      图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像目标的描述,图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
      图像理解则是在图像分析的基础上,基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译,从而指导和规划行动。
      区别和联系:狭义图像处理是低层操作,它主要在图像像素级上进行处理,处理的数据量非常大;图像分析则进入了中层,经分割和特征提取,把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述;图像理解是高层操作,它是对描述中抽象出来的符号进行推理,其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
      4.高数、信号处理、计算机开发语言(vc、matlab)、线性代数
      5.1)、文化艺术方面
      电视画面的数字编辑;动画的制作,电子图像游戏;纺织工艺品设计,服装设计与制作,发型设计;文物资料照片的复制和修复;运动员动作分析和评分
      2)、机器人视觉
      机器人三维景物理解和识别;自主机器人军事侦察、危险环境;邮政、医院和家庭服务的智能机器人;装配线工件识别、定位智能机器人;太空机器人
      3)、视频和多媒体系统
      电视制作系统广泛使用的图像处理、变换、合成;多媒体系统中静止图像和动态图像的采集、压缩、处理、存贮和传输
      4)、科学可视化
      图像处理和图形学紧密结合,形成了科学研究各个领域新型的研究工具
      5)、电子商务
      身份认证;产品防伪;水印技术

      基础

    6. 图像数字化包括哪两个过程?每个过程对数字化图像质量有何影响?
    7. 数字化图像的数据量与哪些因素有关?
    8. 数字化设备由哪几部分组成?数字化设备包括哪些主要特征?
      答:
      1.图像数字化主要包括取样和量化这两个过程,其中取样过程是使图像空间坐标数字化,而量化过程是使图像函数值(灰度值)数字化。 取样(数字化空间坐标)过程影响着数字化图像的空间分辨率(图像中可辨别的最小细节);而量化(数字化灰度值)过程影响着数字化图像的灰度级分辨率(灰度级别中可辨别的最小变化)
      采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小,所得图像像素越多,空间分辨率高,质量好,但数据量大。
      量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率越高,质量越好,但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,质量变差,会出现假轮廓现象,但数据量小。
      2.1)图像的大小有关,图像大数据量也就大。2)采样间隔越大,量化等级越小,数据量越小;采样间隔越小,量化等级越多,数据量越大。3)与一个像素在计算机中表示的方式有关,一个像素占用的字节数多,数据量大。
      3.1)采样孔:是数字化设备能够单独地观测特定的图像元素二不受图像其他部分的影响。(2)图像扫描机构:使采样孔按照预先确定的方式在图像上移动,从而按顺序观测没一个像素。(3)光传感器:通过采样检测图像的每一个像素,通常采用CCD阵列。(4)量化器:将传感器输出的连续量转化整数值,如A/D转换电路。(5)输出存储装置:将量化器产生的灰度值按适当的格式存储起来。

      图像增强

      1.什么是灰度直方图?有哪些应用?
      2.从灰度直方图你能获得图像的哪些信息?
      3.图像增强的目的是什么? 它包含哪些内容?
      4.在直方图修改技术中采用的变换函数的基本要求是什么?
      5.直方图均衡化处理采用何种变换函数?
      答:
      1.灰度直方图是灰度级的函数,它反映了一副图像中具有某种灰度级的像素的个数、各灰度级像素出现的频率。应用:用于判断图像量化是否恰当;用于确定图像二值化的阈值;当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时,可利用直方图统计图像中物体的面积;计算图像信息量H(熵);通过变换图像的灰度直方图,可使图像更清晰,达道图像增强的目的。
      2.灰度范围,灰度级分布,整幅图像的平均亮度等
      3.采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。有选择地突出某些感兴趣的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用价值。

      4.T(r)为变换函数,应满足
      ①在0 ≤ r ≤ 1内为单调递增函数,保证灰度级从黑到白的次序不变;
      ②在0 ≤ r ≤ 1内,有0 ≤ T(r) ≤ 1,确保映射后的像素灰度在允许的范围内。
      累积分布函数
      在原始图像灰度分布在较窄区间,引起图像细节不够清晰。直方图均衡化减少图像灰度级,对比度扩大

      答:统计0(5/64),1(12/64),2(16/64),3(8/64),4(1/64),5(7/64),6(10/64),7(5/64)出现频率用matlb做图
      定义数组 v=[5/64 12/64 16/64 8/64 1/64 7/64 10/64 5/64]
      绘图如图所示:


      2.原始图像概率分布及新灰度计算结果为:

    3

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