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数字图像处理知识点
第一章 概述
1.1 数字图像处理相关概念
专有名词 解释
数字图像
图:物体透射或反射光的分布,是客观存在的
像:人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映
图像:是图和像的有机结合,是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影
数字图像:物体的一个数字表示,是以数字格式存放的图像
数字图像
处理
又称为计算机图像处理,将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过
程,以提高图像的实用性,从而达到人们所要求的预期结果。
数字图像
处理目的
提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的
提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,便于计算机分析
对图像数据进行变换、编码和压缩,便于图像的存储和传输。
数字图像
处理特点
处理信息量很大
数字图像处理占用的频带较宽
数字图像中各个像素相关性大
(处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大)
1.2 数字图像处理系统流程图:

1.2 数字图像处理主要研究内容:
第二章 数字图像处理基础
2.1 图像的数字化及表达
图像有单色与彩色、平面与立体、静止与动态、自发光与反射(透射)等区别,任一幅
图像,根据它的光强度(亮度、密度或灰度)的空间分布,均可以用下面的函数形式来表
数字图像
处理
图像增强
改善图像视感质量,突出图像中人感兴
趣的部分,如增强高频分量(使物体轮
廓清晰,细节明显)
图像压缩
(图像编码)保证图像质量的情况下压
缩数据,便于存储和传输。
图像复原
尽可能回复图像本来面貌。需要追究图像降
质或退化的原因,建立复原模型,需要同时
使用模型和数据,消除退化的影响。
图像分割
按照图像的灰度值或集合特性分割成若
干区域的过程
图像分类
将图像经过预处理(压缩,复原,增强)
后,将图像中有用物体的特征进行分割,特
征提取,把不同类别的目标区分开来
图像重建
增强复原输入输出都是图像,重建是输
入某种数据,经过处理后结果是图像

达:
I=f (x , y , z , λ ,t )
(x,y,z 为空间坐标,t,为时间,
λ
为波长)
对静态图像,t 为常数,对于单色图像
λ
为常数,对于平面图像,z 为常数。
则对于静态平面单色图像数学表达式为
I=f (x , y )
2.2 图像的采样和量化
1. 采样
将空间中连续的图像变换成离散点的操作成为采样。若横向的像素数(列数)为 M ,纵
向的像素数(行数)为 N,则图像总像素数为 M*N 个像素。
采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现马赛克效
应;
采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。
2. 量化
图像采样后分割成离散的像素,但是其灰度值是连续的,计算机不能处理,将像素灰度
转换成离散的数值的过程称为量化。
量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大;
量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差 ,
但数据量小 .
3. 像素间的基本关系
邻域

连通性
为了确定两个像素是否连通,必须确定它们是否相邻及它们的灰度是否满足特定的相似
性准则(或者说,它们的灰度值是否相等)例如:当两个像素是四邻接的,但是仅当他
们的灰度值相同时才能说是连通的。
令
V
是用于定义邻接性的灰度值集合,( V
是一个规则,例如
V={|A-B<=2|} )如果
q
在
p
的四邻域 集中,且
p
和
q
满足
V ,则成
p,q
是
4
邻接,邻接性就是连通性。
4 邻接必然是 8 邻接,反之不然;m 邻接必然是 8 邻接,反之不然。
m 邻接是介于 4 邻接和 8 邻接之间的。
距离
像素在空间的接近程度可以用像素之间的距离来度量。为测量距离需要定义距离度量函
数。给定 三个像素,其坐标分别为

2.3 图像的分类
位图:位图是静止图像的一种。位图是通过许多像素点表示一幅图像,每个像素具有颜
色属性和位置属性。
图 像 的 分 类
按照动态特
性
静止图像
运动图像
按照图像的色
彩
灰度图像
彩色图像
按照图像的维
数
二维图像
三维图像
多维图像
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