1、數字圖像：

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

2、數字圖像處理包括內容：

圖像數字化；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、數字圖像處理系統包括部分：

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、圖像的數字化包括哪兩個過程？它們對數字化圖像質量有何影響？

采樣；量化

采樣是將空間上連續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量值，一幅數字圖像中不同灰度值的個數稱為灰度等級，級數越大，圖像越是清晰。

7、數字化圖像的數據量與哪些因素有關？

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字圖像中各灰度級與其出現的頻數間的統計關系，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別？

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

圖像復原和圖像增強是有區別的，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，其輸出與給定函數的差的平方達到最小，通過數學運算最終可變為可變為一個拖布列茲方程的求解問題，是利用平穩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？（即數字圖像中存在哪幾種冗余？）

圖像數據之所以可以被壓縮，是因為數據中存在著冗余。在圖像壓縮中，有三種基本的數據冗余：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，和其它數據文件的壓縮一樣，是對文件的數據存儲方式進行優化，采用某種算法表示重復的數據信息，文件可以完全還原，不影響文件內容，對于數字圖像而言，也不會使圖像細節有任何損失。

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？

是根據源數據符號發生的概率進行編碼的。在源數據中出現概率越大的符號，分配的碼字越短；出現概率越小的信號，其碼長越長，從而達到用盡可能少的碼表示源數據。

29、損和有損預測編碼算法不同之處？各在哪個環節對數據實現了壓縮？

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據中冗余的數據，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，是實現高壓縮比的編碼方式。

30、簡述統計編碼、算術編碼、預測編碼、變換編碼算法的基本原理

統計編碼：根據信源的概率分布可變長碼，使平均碼長非常接近于熵。

算數編碼：利用編碼符號的聯合概率，用一個單獨的浮點數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，然后對變換系數經行編碼，從而達到壓縮數據的目的。

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）、區域分割算法 ：區域生長法、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f(x,y)

彩色圖像：由三個二維灰度函數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。

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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：

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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來源：機器視覺沙龍

審核編輯：劉清