基礎知識

1、數(shù)字圖像：

數(shù)字圖像，又稱為數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像，是二維圖像用有限數(shù)字數(shù)值像素的表示。數(shù)字圖像是由模擬圖像數(shù)字化得到的、以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計算機或數(shù)字電路存儲和處理的圖像。

2、數(shù)字圖像處理包括內容：

圖像數(shù)字化；圖像變換；圖像增強；圖像恢復；圖像壓縮編碼；圖像分割；圖像分析與描述；圖像的識別分類。

3、數(shù)字圖像處理系統(tǒng)包括部分：

輸入（采集）；存儲；輸出（顯示）；通信；圖像處理與分析。

4、從“模擬圖像”到“數(shù)字圖像”要經過的步驟有：

圖像信息的獲取；圖像信息的存儲；圖像信息處理；圖像信息的傳輸；圖像信息的輸出和顯示。

5、數(shù)字圖像1600x1200什么意思？灰度一般取值范圍0~255，其含義是什么？

數(shù)字圖像1600x1200表示空間分辨率為1600x1200像素；灰度范圍0~255指示圖像的256階灰階，就是通過不同程度的灰色來來表示圖像的明暗關系，8bit的灰度分辨率。

6、圖像的數(shù)字化包括哪兩個過程？它們對數(shù)字化圖像質量有何影響？

采樣；量化

采樣是將空間上連續(xù)的圖像變換成離散的點，采樣頻率越高，還原的圖像越真實。量化是將采樣出來的像素點轉換成離散的數(shù)量值，一幅數(shù)字圖像中不同灰度值的個數(shù)稱為灰度等級，級數(shù)越大，圖像越是清晰。

7、數(shù)字化圖像的數(shù)據(jù)量與哪些因素有關？

圖像分辨率；采樣率；采樣值

8、什么是灰度直方圖？它有哪些應用？從灰度直方圖中你可可以獲得哪些信息？

灰度直方圖反映的是一幅圖像中各灰度級像素出現(xiàn)的頻率之間的關系

它可以用于：判斷圖像量化是否恰當；確定圖像二值化的閾值；計算圖像中物體的面積；計算圖像信息量。

從灰度直方圖中你可可以獲得：

暗圖像對應的直方圖組成成分幾種在灰度值較小的左邊一側

明亮的圖像的直方圖則傾向于灰度值較大的右邊一側

對比度較低的圖像對應的直方圖窄而集中于灰度級的中部

對比度高的圖像對應的直方圖分布范圍很寬而且分布均勻

9、什么是點處理？你所學算法中哪些屬于點處理？

在局部處理中，輸出值僅與像素灰度有關的處理稱為點處理。如：圖像對比圖增強，圖像二值化。

10、什么是局部處理？你所學算法中哪些屬于局部處理？

在對輸入圖像進行處理時，計算某一輸出像素值由輸入圖像像素的小領域中的像素值確定，這種處理稱為局部處理。如：圖像的移動平均平滑法，空間域銳化法。

圖像增強/空域

11、圖像增強的目的是什么？

圖像增強的目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應用場合，有目的的增強圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或增強某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體的特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質量、豐富信息量，將強圖像判讀和識別效果，滿足某些特征分析的需求。

12、什么是灰度圖像的直方圖？簡述用它可以簡單判斷圖像質量？

灰度直方圖定義為數(shù)字圖像中各灰度級與其出現(xiàn)的頻數(shù)間的統(tǒng)計關系，它能描述該圖像的概貌，例如圖像的灰度范圍，每個灰度級出現(xiàn)的頻率，灰度級的分布，整幅圖像的平均明暗和對比度等

13、常用圖像增強方法有哪些？

圖像的線性變換；圖像的非線性變化；圖像的直方圖均衡化和規(guī)定化。

14、“平均模板”對圖像做哪種處理？寫出 3x3和5x5“平均模板”？

抑制噪聲，改善圖像質量

15、“中值濾波”對圖像做哪種處理？是如何運算的？

中值濾波是對一個滑動窗口內的諸像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的灰度值的濾波方法，它是一種非線性的平滑法，對脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果好，在抑制隨機噪聲的同時能有效保護邊緣少受模糊。

16、什么叫點處理、局部處理、全局處理？3x3平均模板、直方圖修正、灰度反轉各屬于哪種處理？

點處理：輸出值僅與像素灰度有關的處理稱為點處理。（直方圖修正）

局部處理：計算某一輸出像素值由輸入圖像像素的小領域中的像素值確定，這種處理稱為局部處理。（灰度反轉）

全局處理：圖像某一像素灰度的變化與圖像全部像素灰度值有關。（3x3平均模板）

圖像變換/頻域處理

17、常用圖像變換算法：

圖像的幾何變換（圖像畸變校正、圖像縮放：雙線性插值、旋轉、拼接）

圖像變換（傅立葉、余弦、沃爾什－哈達瑪、K-L變換、小波變換）

圖像頻域處理（增強算法：高頻率提升、同態(tài)濾波；平滑去噪：低通濾波）

18、為什么要進行圖像變換？各種變換應用在圖像什么處理上？

圖像變換在數(shù)字圖像處理與分析中起著很重要的作用，是一種常用的、有效的分析手段。圖像變換的目的在于：使圖像處理問題化；有利于圖像特征提取；有助于從概念上增強對圖像信息的理解。

19、簡述空域濾波跟頻域濾波的不同

空域法：直接對圖像的像素灰度進行操作。常用算法：圖像的灰度變換；直方圖修正（均衡化、規(guī)定化）；平滑和銳化處理；彩色增強。

頻域法：在圖像的變換域中，對圖像的變換值進行操作，然后經逆變換獲得所需要的增強結果。常用算法：低通濾波；高頻提升濾波；同態(tài)濾波。

20、頻域進行圖像增強、去噪、邊緣檢測分別用哪種濾波器？

增強————同態(tài)濾波器

去噪————低通濾波器

邊緣檢測——高通濾波器

21、頻域處理圖像的步驟：

a.清除噪聲，改善圖像的視覺效果

b.突出邊緣有利于識別和處理

圖像復原

常用圖像變換算法：

（1） 逆濾波； （2）維納濾波（Wiener Filter）；（3）盲卷積

22、什么叫圖像復原？與圖像增強有什么區(qū)別？

圖像在形成、傳輸和記錄中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質和設備的不完善，導致圖像質量下降，這一現(xiàn)象稱為圖像退化。

圖像復原和圖像增強是有區(qū)別的，雖然二者的目的都是為了改善圖像的質量，但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只通過試探各種技術來來增強圖像的視覺效果。因此，圖像增強可以不顧增強后的圖像是否失真，只要看著舒服就行。而圖像復原則完全不同，需知道圖像退化的機制和過程等先驗知識，據(jù)此找出一種相應的逆過程解算方法，從而得到復原的圖像。如果圖像已退化，應先做復原處理，再做增強處理。

23、說出幾種圖像退化：

圖像模糊、失真、有噪聲等

24、什么是維納濾波器？

是一種以最小平方為最優(yōu)準則的線性濾波器，在一定的約束條件下，其輸出與給定函數(shù)的差的平方達到最小，通過數(shù)學運算最終可變?yōu)榭勺優(yōu)橐粋€拖布列茲方程的求解問題，是利用平穩(wěn)隨機過程的相關特性和頻譜特性混有噪聲的信號進行濾波。

25、說出幾種常用的圖像復原方法？

代數(shù)恢復方法：無約束復原；約束最小二乘法

頻域恢復方法：逆濾波恢復法；去除由均勻運動引起的模糊；維納濾波復原法

圖像壓縮編碼

常用圖像變換算法：

（1）哈夫曼編碼；（2）算術編碼；（3）預測編碼；（4）變換編碼

26、圖像為什么可以壓縮？（即數(shù)字圖像中存在哪幾種冗余？）

圖像數(shù)據(jù)之所以可以被壓縮，是因為數(shù)據(jù)中存在著冗余。 在圖像壓縮中，有三種基本的數(shù)據(jù)冗余：編碼冗余；像素間冗余；視覺冗余。

27、什么是有損和無損壓縮？

無損壓縮：是對文件本身的壓縮，和其它數(shù)據(jù)文件的壓縮一樣，是對文件的數(shù)據(jù)存儲方式進行優(yōu)化，采用某種算法表示重復的數(shù)據(jù)信息，文件可以完全還原，不影響文件內容，對于數(shù)字圖像而言，也不會使圖像細節(jié)有任何損失。

有損壓縮：是對圖像本身的改變，在保存圖像時保留了較多的亮度信息，而將色相和色純度的信息和周圍的像素進行合并，合并的比例不同，壓縮的比例也不同，由于信息量減少了，所以壓縮比可以很高，圖像質量也會相應的下降。

28、霍夫曼編碼算法的基本思想是什么？

是根據(jù)源數(shù)據(jù)符號發(fā)生的概率進行編碼的。在源數(shù)據(jù)中出現(xiàn)概率越大的符號，分配的碼字越短；出現(xiàn)概率越小的信號，其碼長越長，從而達到用盡可能少的碼表示源數(shù)據(jù)。

29、損和有損預測編碼算法不同之處？各在哪個環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)了壓縮？

無損（亦稱無失真、無誤差、信息保持）編碼中刪除的僅僅是圖像數(shù)據(jù)中冗余的數(shù)據(jù)，經解碼重建的圖像和原始圖像沒有任何失真。

有損（亦稱有誤差、有失真）編碼是指解碼重建的圖像與原圖像相比有失真，不能精確的復原，但視覺效果上基本相同，是實現(xiàn)高壓縮比的編碼方式。

30、簡述統(tǒng)計編碼、算術編碼、預測編碼、變換編碼算法的基本原理

統(tǒng)計編碼：根據(jù)信源的概率分布可變長碼，使平均碼長非常接近于熵。

算數(shù)編碼：利用編碼符號的聯(lián)合概率，用一個單獨的浮點數(shù)來代替一串輸入符號。

預測編碼：不是直接對信號編碼，而是對圖像預測誤差編碼。實質上是對新的信息進行編碼，以消除相鄰像素之間的相關性和冗余性。

變換編碼算法：是通過正交變換把圖像從空間域轉化為能量比較集中的變換域系數(shù)，然后對變換系數(shù)經行編碼，從而達到壓縮數(shù)據(jù)的目的。

圖像邊緣檢測、分割

圖像處理常用算法：

（1）邊緣檢測：Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子

（2）Hough變換檢測直線和圓算法

（3）圖像分割：閾值分割算（也叫二值化）、區(qū)域分割算法 ：區(qū)域生長法、分裂合并法、空間聚類法。

31、說出幾個常用的邊緣檢測算子：

Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子

32、分別說出下面四種模板分別實現(xiàn)平滑去噪（低通濾波器）、圖像銳化（梯度法）、邊緣檢測（高通濾波器）哪種處理？

附加：

1、灰度圖像跟彩色圖像：

灰度圖像：是一個二維的灰度（亮度）函數(shù)f(x,y)

彩色圖像：由三個二維灰度函數(shù)f(x,y)組成。三個是RGB或者HSV

2、圖像處理：

從圖像到圖像：從圖像到經過加工的另一圖像

一個決策：將一幅圖像轉化為一種非圖像的表示

3、相鄰像素：

四鄰域：

對角領域：

八領域：

4、像素的連接、鄰接、與連通

鄰接adjacency：僅考慮像素間的空間關系

由像素間的度量關系知：

四領域也可以定義為：

八領域也可以定義為：

連接connectivity：

空間關系：滿足鄰接

灰度關系：灰度值是否滿足某個特定的相似準則，用V來表示這個準則。

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4-連接：2個像素p和r在V中取值且r在p的4鄰域中

8-連接：2個像素p和r在V中取值且r在p的8鄰域中

m-連接（混合連接）：2個像素 p 和 r 在V 中取值，且滿足下面條件之一即可

1、r在p的4領域中。

2、r在p的對角領域中且p的4領域與r的4鄰域的交集是空集。如下圖所示：eg:彩色圖像中左邊是m-連接，右邊不是。

5、像素間的距離

3個像素p，q，r，分別具有坐標(x, y)，(s, t)，(u, v)，度量函數(shù)記為D。

像素間距離的性質：

1>D(p,q)>=0 兩個像素之間的距離總是正的

2>D(p,q)=D(q,p) 距離與起終點的選擇無關

3>D(p,R)<=D(p,q)+D(q,r) 最短距離是沿直線的

距離度量函數(shù)：

1>歐氏距離：距離p小于或者等于某一值是：以p為原點的圓

2>城市街區(qū)距離：距離小于或者等于某一值是以p為中心的菱形

3>棋盤距離：距離p小于或者等于某一值是以p為中心的正方形

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審核編輯：湯梓紅