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數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識

QQ475400555 ? 來源:機器視覺沙龍 ? 2023-08-01 16:18 ? 次閱讀

基礎(chǔ)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(nèi)容:

圖像數(shù)字化;圖像變換;圖像增強;圖像恢復(fù);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(jīng)過的步驟有:

圖像信息的獲??;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(guān)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(zhì)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(zhuǎn)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(guān)?

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(yīng)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(guān)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(yīng)的直方圖組成成分幾種在灰度值較小的左邊一側(cè)

明亮的圖像的直方圖則傾向于灰度值較大的右邊一側(cè)

對比度較低的圖像對應(yīng)的直方圖窄而集中于灰度級的中部

對比度高的圖像對應(yīng)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(xué)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(guān)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(xué)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(lǐng)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(yīng)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(zhì)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(zhì)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(guān)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(zhì)量

wKgaomTIv-WAHQcuAAAKiEw0uMo196.png

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(nèi)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(zhuǎn)各屬于哪種處理?

點處理:輸出值僅與像素灰度有關(guān)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(lǐng)域中的像素值確定,這種處理稱為局部處理。(灰度反轉(zhuǎn))

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(guān)。(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(zhuǎn)、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(yīng)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??;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(jīng)逆變換獲得所需要的增強結(jié)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(fù)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(fù)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(zhì)和設(shè)備的不完善,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,這一現(xiàn)象稱為圖像退化。

圖像復(fù)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(zhì)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(shù)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(fù)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(yīng)的逆過程解算方法,從而得到復(fù)原的圖像。如果圖像已退化,應(yīng)先做復(fù)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(xué)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(guān)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(fù)原方法?

代數(shù)恢復(fù)方法:無約束復(fù)原;約束最小二乘法

頻域恢復(fù)方法:逆濾波恢復(fù)法;去除由均勻運動引起的模糊;維納濾波復(fù)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(shù)編碼;(3)預(yù)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(fù)的數(shù)據(jù)信息,文件可以完全還原,不影響文件內(nèi)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(zhì)量也會相應(yīng)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(yù)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(jīng)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(fù)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(shù)編碼、預(yù)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(yù)測編碼:不是直接對信號編碼,而是對圖像預(yù)測誤差編碼。實質(zhì)上是對新的信息進行編碼,以消除相鄰像素之間的相關(guān)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(zhuǎn)化為能量比較集中的變換域系數(shù),然后對變換系數(shù)經(jīng)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?

wKgaomTIv-WAGiqrAAAS732H3aI521.png

wKgZomTIv-WAfgU5AAAVc40dL6M709.png

wKgaomTIv-WAA2rYAAAKeQrHTUQ624.png

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(jīng)過加工的另一圖像

一個決策:將一幅圖像轉(zhuǎn)化為一種非圖像的表示

3、相鄰像素:

四鄰域:

wKgZomTIv-WACtsSAABxJFhbAnw560.png

對角領(lǐng)域:

wKgaomTIv-WAIwJTAACM9HFuzdY174.png

八領(lǐng)域:

wKgZomTIv-aAIU6GAABJDDpvWhQ067.png

wKgaomTIv-aAJX1AAAAgkhpheJ4029.png

4、像素的連接、鄰接、與連通

鄰接adjacency:僅考慮像素間的空間關(guān)系

由像素間的度量關(guān)系知:

四領(lǐng)域也可以定義為:wKgZomTIv-aAXo58AAAIzNEAIdE455.png

八領(lǐng)域也可以定義為:wKgaomTIv-aADZg4AAAIzcWwNj4561.png

連接connectivity:

空間關(guān)系:滿足鄰接

灰度關(guān)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。

wKgZomTIv-aARs1eAAAFHD8jM-w895.png?wKgZomTIv-aAImFaAAAFqXdHVXQ476.png?wKgaomTIv-aAJc0KAAAFp8PfNC8400.png

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(lǐng)域中。

2、r在p的對角領(lǐng)域中且p的4領(lǐng)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。

wKgaomTIv-aAaLjBAAAFvDYcT_w835.png

wKgZomTIv-aAFsnMAAAqLPdqw5Y145.png

wKgaomTIv-aAFEToAAAsZuKFjbA596.png

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(zhì):

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(guān)

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

wKgZomTIv-aAfD_5AAAGkjRf_ms542.png

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

wKgaomTIv-aAB6AIAAAERmu01FA259.png

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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wKgZomTIv-aARvNzAAANqkOupk0557.png?wKgaomTIv-aAO1XbAAAn2Z8BTbA165.png

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審核編輯:湯梓紅

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原文標題:數(shù)字圖像處理必備基本知識

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