复习大纲.docx
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l图像获取
1、图像获取方式
1)使用单个传感器获取图像:
光二极管,它由硅材料构成,并且输出电压波形与入射光正正比。
2)使用条带传感器获得图像
3)使用传感器阵列获取图像
2、图像可以离散化的原因?
?
?
对坐标值进行数字化称为取样,对幅值进行数字化称为量化。
3、为什么可以表示成点阵
二维连续图像取样为一个二维阵列。
点阵图也叫位图,最小单元由像素构成的图。
可以对每个像素进行操作
l采样与量化
1、简述采样定理。
以超过函数最高频率的两倍取样率来获得样本,连续带限的函数可以完全地从它的样本集来恢复。
l图像变换
1、SVD分解
2、正交变换
3、DCT变换
l图像增强
1、空间域
直方图均衡化
直方图规定化
2、频率域
3、计算空间分辨率与灰度分辨率?
空间分辨率:
图像中可辨别的最小细节的度量。
灰度分辨率:
灰度级中可分辨的最小变化。
4、像素间的集中基本关系?
5、线性算子满足什么条件?
6、HSI模型各表示什么?
H:
色调(纯度)S:
饱和度(白色的稀释度)I:
强度
7、计算艾里斑半径?
,ru是波长,NA是数字孔
l图像处理基本功能
1、改善图像信息便于人们理解,滤波,图像增强
2、为存储、传输和表示,便于机器自动理解
l图像处理的不同功能层次
1、低级处理:
降噪,对比度增强,图像锐化-输入图像,输出图像
2、中级处理:
图像属性提取-输入为图像,输出为图像属性
3、高级处理:
图像理解
l彩色图像和图像处理
l图像生成模型
l图像滤波
1、几种常用的滤波器
理想滤波器、高斯滤波器、布特沃斯滤波器
2、为什么是低通滤波器、高通滤波器
3、
4、低通滤波器:
1)均值滤波
2)高斯滤波器
1、函数:
2、为什么是低通滤波器?
怎么体现是可分式滤波器?
这个式子能说明什么?
二维滤波器可以分成两个一维滤波器
3、根据高斯函数确定滤波器尺寸?
3*sigma*2+1
3)第
5、高通滤波器:
6、这算卷积操作?
l
l傅里叶变换
1、傅里叶级数
2、傅里叶变换
3、卷积基本属性
时域上的卷积,频域上的乘积
4、一维离散傅里叶变换
F(m),f(n)
5、二维离散傅里叶变换
——逆变换
6、二维连续傅里叶变换(连续的逆变换不用除MN)
7、二维傅里叶变换的逆向运算的步骤(不需要求逆运算了)
8、中心化傅里叶变换
9、采样信号的数学表示和其傅里叶变换
1)采样定理:
2)采样信号的数学表示
3)采样信号的傅里叶变换
证明:
10、采样定理
l图像增强
,滤波增强算是处理噪声吧
图像增强的目的:
1,消除噪声,改善图像的视觉效果2.突出边缘,有利于识别和处理
3、非线性灰度变换
取log变换的目的是,对图像低灰度区较大的拉伸而对高灰度区压缩。
指数变换、log变换是对图像进行点操作,横坐标表示变换之前的灰度值,纵坐标表示变换之后的灰度值
4、直方图均衡化
对于离散的数字图像,用频率来代替概率,则变换函数T(rk)的离散形式可表示为:
上式表明,均衡后各像素的灰度值sk可直接由原图像的直方图算出。
5、直方图规定化
能够增强图像中某些灰度级的。
6、中值滤波
对脉冲干扰及椒盐噪声抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能够有效保护边缘少受模糊。
但对点、线等细节较多的图像不太合适。
中值滤波:
窗口有不同形状,方形和圆形窗口适合外轮廓线较长的图像,十字窗口于对有尖顶角状的图像效果好。
7、图像锐化
1)梯度法
2)Laplacian增强算子
3)高通滤波法:
高通滤波算子+图像卷积
4)图像的频率域增强
8、彩色图像增强
1)伪彩色增强:
使感兴趣区域目标呈现突出色彩,使景物呈现出于人眼色觉相匹配的颜色,提高对目标的分辨力。
a)空间域上彩色变换合成法
b)频率域上伪彩色增强
2)彩色图像增强
9、哈
l图像复原与重建
1、噪声模型
2、去噪方法
3、中值滤波
l图像形态学处理
1、腐蚀、膨胀的运算、功能,基本组合
2、开运算、闭运算的运算、功能、基本组合
l图像多尺度处理
1、小波多尺度变换概念
2、小波去噪,阈值方法
l图像分割与边缘检测
l关键性结论
1、采样脉冲序列的傅里叶变换也是一个脉冲序列
2、相关函数和卷积函数的区别
相关函数:
卷积函数:
相关函数应用例子?
3、奇异值的理解
A的奇异值分解,A作用在单位圆上,V是正交基,相当于不同基下的表示,然后特征值作用改变了半径,等于最大特征值和最小特征值,U又是不同基下的表示
4、像素间的基本空间关系
邻接性:
4邻接:
8邻接:
联通性:
4联通:
8连通:
5、HIS:
Hue-Saturation-Intensity色度、饱和度、亮度
6、比值运算怎么降低传感器灵敏度随空间变化造成的影响的?
l疑似会考
1、canny边缘检测步骤
利用8连通的方法将弱边缘像素与强边缘像素连接起来,补充边缘信息
2、找到像素的中值,其他类似,中值(图像像素中)和中点值(可能不在图像像素中)不一样
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