图像处理1-4章总结[推荐五篇].docx

图像处理1-4章总结[推荐五篇]

第一篇：图像处理1-4章总结第一章：绪论第一章主要是对整本书的内容要点及布局结构进行了概括性的介绍。图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体，它包含了它所表达的物体的描述信息。而数字图像是指物理图像的连续信号值被离散化后，由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（Pixel）。每个像素包括两个属性：位置和亮度。图像工程可分为三个层次，其中图像处理着重强调在图像之间进行变换。图形处理表达的是底层语义，抽象层度低，其操作对象是像素，处理的数据量很大。上图是图像处理系统，为在设备上输出灰度图像并保持其原有的灰度级，常采用半调输出技术。半调输出技术可看作一种将灰度图像转化为二值图像的技术，主要分为幅度调制技术和频率调制技术。半调输出技术是通过牺牲图像的空间点数来增加图像的灰度级数的，若要保持一定的空间分辨率，那么输出灰度级数就会减少，图像的质量会比较差。为改善图像质量，尝试用抖动技术，它通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质量，它可以减少虚假轮廓。但抖动值的增加也会给图像带来噪声，抖动值越大噪声的影响也越大。第二章：图像采集图像采集是获取客观世界信息的重要手段，是图像处理的基础工作。图像采集成像的过程中有几种空间关系。投影变换将3—D客观场景投影到2-D图像平面，而将这个过程反过来进行便是逆投影变换。一幅图像必须在空间和灰度上都离散化才能被计算机处理。空间坐标的离散()化叫作空间采样，它确定了图像的空间分辨率；而灰度值的离散化叫作灰度量化，它确定了图像的幅度分辨率。若一幅图像的空间分辨率为M*N，其共有G=个灰度级，那么存储这幅图像所需的位数（单位为bit）为：b=M*N*k理论上，M，N，G越大，图像的质量越好，但在实际中受到数据存储的限制，采样量和灰度级数也不能太大。第三章：像素空间关系像素的邻域可分为4-邻域（p）、对角邻域和8-邻域，对应产生了4-连接、8-连接和m-连接（混合连接）。若两个具有相同性质的像素能够找到两两连接的一条通路－－则称它们是连通的，像素连接可以看作是像素连通的一个特例。像素间的距离计量方法包括欧氏距离、城区距离和棋盘距离：欧氏距离：城区距离：棋盘距离：常见的图像坐标变换有图像的平移、旋转和放缩变换。其中平移变换矩阵为10T0001000X00Y01Z001旋转变换矩阵和放缩变换矩阵与平移变换矩阵的形式类似。连续多个变换矩阵相乘最后用一个单独的4*4变换矩阵来表示，且矩阵的运算次序一般不可互换。对图像几何失真校正主要包括两个步骤：(x,y)(x,y)（1）空间变换：对图像平面上的像素进行重新排列以恢复原空间关系：（2）灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值：gf灰度插值在实现时有两种方案：（1）前向映射：把从实际采集的失真图像的像素灰度赋给原始的不失真图的像素。（2）后向映射：把灰度从原始的不失真图中映射到实际采集的失真图像素上。灰度插值的计算方法有很多种，包括零阶插值、双线性插值等。零阶插值：将离点(x,y)最近的像素的灰度值作为(x,y)点的灰度值赋给原图(x,y)处像素。这种方法计算量小，但不够精确。双线性插值：由四个最近邻像素的灰度值来计算(x,y)处像素。这种方法精确度较高。第四章：空域增强技术空域增强技术是直接在图像所在空间进行处理，空域增强方法是直接作用在像素的增强方法。表示方法为：g（x,y）=[（x,y）]空域技术可分为基于像素的处理和基于模板的处理。其中点操作还可分为灰度操作和几何操作，灰度操作和几何操作都改变一个像素的特性。基于点操作的增强方法也叫灰度映射或灰度变换。直接灰度映射是根据原始图像中每个像素的灰度值，按照某种映射规则，将其转化为另一灰度值。典型灰度映射的方法可分为图像求反、增强对比度、动态范围压缩、灰度切分等方法。图像求反增强对比度灰度压缩灰度切分常用的直方图变换方法有直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。直方图均衡化虽然能自动地增强整个图像的对比度，但却无法控制具体的增强效果，而直方图规定化则可以变换直方图使之成为某个需要的形状。直方图规定化主要有三个步骤：（1）灰度均衡化；（2）规定需要的直方图，并计算能使规定的直方图均衡化的变换；（3）将原始直方图对应映射到规定的直方图。直方图规定化的映射规则可分为单映射规则（SML）和组映射规则（GML）。而用GML映射规则得到的直方图效果要比SML映射规则得到的直方图效果好一些。空域滤波技术