数字图像处理---总结1

1、数字图像基础：

1）成像方式：伽马射线成像、X射线成像、紫外线波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、无线电波成像、超声波成像

2）图像形成模型：0

3）空间分辨率（像素），灰度分辨率（灰度级）。

4）像素间的基本关系：相邻像素、邻接性（4、8、m邻接）、连通性（连通分量，连通集（只有一个连通分量））区域和边界。

5）距离度量：欧氏距离（平方和开方）、街区距离绝对值和、棋盘距离（绝对值的最大值）

6）图像算术操作：图像平均（天文学邻域克服传感器噪声）、图像相减（增强差别）、图像相乘和相除（矫正伪影）。

7）图像线性非线性、集合、逻辑、空间操作、几何变换和图像配准、向量和矩阵操作

2.灰度变换（空域操作）与空间滤波：

1）基本灰度变换：图像反转、对数变换、伽马变换、分线段变换（对比度拉伸、灰度级分层（突出图像中特定灰度范围）、比特平面分级）

2）直方图处理：

直方图均衡：针对图像偏较暗色调，对图像进行全局拉伸，增强图像质量。

步骤：

• 计算统计直方图（每个灰度级的像素个数）
• 计算频率直方图（灰度级像素个数/总得像素数）
• 计算均衡后的直方图的值（灰度级*频率直方图（四舍五入取整））
• 完成灰度级映射

直方图规定化：

步骤;

• 先完成均衡化
• 根据均衡化后的直方图的值，依据规定直方图的灰度级，按照最接近原则完成映射

3、空间滤波（卷积）

1）平滑（降低噪声，模糊高频的边界信息）

• 均值滤波器：模板邻域内像素的简单平均值。（去除图像中不相关的细节）
• 统计排序滤波器（非线性）：用排序结果决定的值替代中心像素值（中值滤波器，最大、最小值滤波器）

2）锐化（突出灰度过度部分）

• 拉普拉斯算子（二阶微分，突出细节）：g(x,y)=f(x,y)+c[*2f(x,y)]

• 非锐化掩模：

1. 模糊原图像
2. 原图减去模糊图像
3. 将差值图像加到原图像

• 梯度算子（一阶微分）：增强边缘

1. 罗伯特算子

1. Sobel算子

• 模糊集合：（空间滤波、灰度变化）

隶属度函数：三角形、梯形、形、S形、钟形、截尾高斯型

4、频域滤波

傅里叶级数：三角形式、指数形式

冲击与取样特性：

1）连续傅里叶变换：

                                                             

                                           

2）离散傅里叶变换：

• 取样定理：大于等于两倍的函数的最高频率取样（等于两倍频率---奈奎斯特取样）。反之低于，产生混淆
• 单变量的离散傅里叶变换（DFT）：

                                           

• 二维离散傅里叶变换（DFT）

                                                   

        性质：平移、旋转、周期、对称

         二维卷积定理：频域卷积->时域相乘，时域卷积->频域相乘

• 快速傅里叶变换（FFT）

3）频域滤波

• 理想低通（高通）滤波器
• 布特沃斯低通（高通）滤波器
• 高斯低通（高通）滤波器
• 同态滤波（改变图像照射和反射成分，增强图像）
• 带阻带通滤波器
• 陷波器

5、图像复原与重建：

退化模型：退化函数+噪声项

常见的噪声：高斯、伽马、指数、均匀、椒盐（脉冲）、周期噪声

1）只存在噪声的复原------空间滤波

• 算术、几何均值滤波器-------------高斯、均匀噪声
• 谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器------------椒盐
• 统计排序滤波器：中值（脉冲噪声、 图像模糊）
• 最大、最小值滤波器、中点滤波器（随机噪声-高斯/均匀）
• 修正的阿尔法均值滤波器（脉冲噪声、混合噪声）
• 自适应滤波器

2）频域滤波------周期噪声

• 逆滤波------退化函数H最初手段（消除图像模糊）
• 最小均方误差滤波（维纳滤波）
• 约束最小二乘方滤波
• 几何均值滤波

3）图像重建

• X射线图像重建：投影和雷登变换
• 平行射线束滤波反投影的重建
• 扇形射线束滤波反投影的重建

6、彩色图像处理：

1）色彩模型：相互转换

• RGB模型
• CMY或CMYK模型
• HSI模型

2）伪彩色图像处理：

• 灰度分层（灰度图像-伪彩色图像）
• 补色：色彩环相对位置颜色
• 色彩分层：突出重要部分

7、图像压缩：数据冗余R=1-1/C（C压缩率）

编码冗余、时间或空间冗余、不相干信息

保真度准则：客观保真度准则、主观保真度准则

1）压缩方法：

• 霍夫曼编码
• Golomb编码
• 算术编码
• LZW编码
• 行程编码
• 一维CCITT编码
• 二维CCITT编码

2）基于符号的编码：

• JBIG2编码
• 比特平面编码
• 快变换编码

3）预测编码：消除紧邻像素间的时间、空间冗余实现

4）小波编码

8、形态学处理：

1）腐蚀：

它是一种收缩、细化操作

可除去图像某些部分

可看作是形态学滤波操作，将小于结构元的图像细节从图像中滤除

2）膨胀：它是一种增长、粗化操作

3）开操作：

• 平滑物体轮廓
• 断开较窄的狭径
• 消除较细的突出物

4）比操作

• 平滑部分轮廓
• 弥合或者连接较窄的狭径和细长的鸿沟。
• 消除较小的孔洞
• 填补轮廓线中的断裂

5）击中变换、击不中变换

6）基本形态学算法

• 边界提取：对A使用结构元B进行腐蚀，然后执行A和腐蚀结果之间的差
• 孔洞填充
• 连通分量提取
• 凸壳
• 细化
• 粗化
• 骨架
• 裁剪