数字图像处理Word格式.docx
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(1)人眼的构造
(2)图像的形成原理
(3)视觉范围及分辨力
(4)视觉适应性和对比灵敏度
(5)亮度的感觉
(6)人眼的色觉
(7)马赫带
领会:
(1)主观亮度感觉与亮度的关系曲线
2.连续图像的描述
(1)亮度图像的数学描述
(2)彩色图像的数学描述
3.图像数字化
(1)采样的定义
(2)量化的定义
(1)空间分辨率和幅度分辨率对图像质量的影响。
(2)量化的灰度级数与量化位数的关系
应用:
(1)根据空间分辨率和幅度分辨率计算图像存储量。
4.图像灰度直方图
(1)直方图的定义
(1)直方图的性质
(1)计算图像的直方图
(2)利用直方图检查图像灰度级范围是否合理
(3)利用直方图选择边界阈值
(4)利用直方图计算图像信息量
5.数字图像处理算法的形式
(1)邻域的概念
(1)局部处理的形式
(2)迭代处理的形式
(3)跟踪处理的形式
(4)图像处理和模板处理的形式
(5)串行处理和并行处理的形式
6.图像的数据结构与图像文件格式
(1)BMP文件格式
(1)利用C/C++读取BMP格式数字图像文件
7.图像的特征与噪声
(1)图像的自然特征与人工特征的分类
(2)图像系统的常见噪声
(1)图像的噪声种类
(2)图像的噪声种类特征
(3)图像的噪声种类模型
图像数字化、直方图的定义与性质、BMP文件格式、图像的噪声特征。
第三章图像变换
通过本章的学习,了解图像变换的作用、重点掌握傅立叶变换。
本章介绍了数字变换的原理及常用的变换。
1.预备知识
(1)点源与δ函数的关系
(2)δ函数的定义及性质
(3)二维线性位移不变系统的定义
(4)二维线性位移不变系统的输入、输出和运算关系
2.傅立叶变换
(1)傅立叶变换的定义
(1)傅立叶变换的性质
(1)给出一幅图像,对图像进行二维傅立叶变换
3.其他可分离图像变换
不作要求
4.小波变换简介
傅立叶变换
难点:
第四章图像增强
通过本章的学习,掌握图像增强的原理及常用方法。
本章介绍了图像增强的原理、空间域平滑、空间域锐化、频率域增强、假彩色增强等图像增强的方法。
1.图像增强的点运算
(1)图像增强的目的
(2)图像增强的分类
(1)灰度级校正的原理
(2)灰度变换的原理
(3)直方图均衡化原理
(4)直方图规定化原理
(5)局部统计法原理
(1)根据已知灰度变换关系式对图像进行灰度变换
(2)对图像进行直方图均衡化修正
(3)对图像进行直方图规定化修正
2.图像的空间域平滑
(1)图像平滑的意义
(2)超限像素法的原理
(3)灰度最相近的K个邻点平均法的原理
(4)梯度倒数加权平滑法的原理
(5)最大均匀性平滑的原理
(6)有选择保边缘平滑法的原理
(7)多幅图像平均法的原理
(1)使用局部平滑法对图像进行平滑操作
(2)使用超限像素平滑法对图像进行平滑操作
(3)使用梯度倒数加权平滑法对图像进行平滑操作
(4)给定模板下,使用空间低通滤波法对图像进行平滑操作
(5)使用中值滤波法对图像进行平滑操作
3.空间域锐化
(1)梯度的定义
(1)对图像使用梯度锐化法
(2)对图像使用拉普拉斯算子进行锐化
(3)使用高通滤波法对图像进行锐化
4.频率域增强
(1)频率域增强的一般过程
(1)理想低通滤波器的原理
(2)Butterworth低通滤波器的原理及特点
(3)指数低通滤波器的原理及特点
(4)梯形低通滤波器的原理
(5)理想高通滤波器的原理
(6)Butterworth高通滤波器的原理及特点
(7)指数高通滤波器的原理
(8)梯形高通滤波器的原理
(9)同态滤波增强原理
5.彩色增强技术
(1)彩色增强的定义及目的
(1)伪彩色增强的原理及方法
(2)假彩色增强的原理及方法
(3)伪彩色增强与假彩色增强的区别
(4)彩色变换的原理及作用
6.图像代数运算
(1)各种代数运算的定义及作用
(1)根据不同的目的对图像进行代数运算
直方图修正、微分法。
直方图均衡化。
第五章图像复原与重建
通过本章的学习,掌握图像复原的原理及常用的复用方法。
本章介绍了图像退化模型、代数恢复方法、频率域恢复方法、几何校正以及图像重建的基本思想。
1.图像退化
(1)图像退化的定义
(2)图像退化的典型原因
(1)图像复原与图像增强的区别
(2)退化的数字模型
2.代数恢复方法
(1)无约束复原的原理
(2)约束最小二乘复原的原理
3.频率域恢复方法
(1)逆滤波恢复法的原理
(2)维纳滤波复原法的原理
(3)去除由匀速运动引起的模糊的原理
4.几何校正
(1)几何校正的目的
(2)几何校正的步骤
(1)空间坐标变换中直接法与间接法的原理及区别
(2)灰度校正的原理
(1)使用最近邻元法求对几何校正图像的像素灰度
(2)使用双线性内插法求对几何校正图像的像素灰度
(3)使用三次内插法求对几何校正图像的像素灰度
5.图像重建
(1)图像重建的定义及应用场合
约束最小二乘复原、像素灰度内插法。
维纳滤波复原。
第六章图像编码与压缩
通过本章的学习,掌握统计压缩编码的常用方法以及JPEG编码标准。
本章介绍了图像压缩编码的原理、常用的统计压缩编码方法、预测编码思想以及正交编码的原理,其中详细介绍了JPEG编码。
1.概述
(1)图像数据压缩的必要性与可能性
(2)图像编码压缩技术的分类
2.图像保真度准则
(1)常用的客观保真度准则
(2)主观保真度准则
3.统计编码方法
(1)信息量和熵的定义
(2)图像冗余度的定义
(3)编码效率的定义
(1)行程编码的特点
(2)霍夫曼编码的特点
(3)算术编码的特点
(1)行程编码
(2)霍夫曼编码
(3)费诺-香农编码
(4)算术编码
4.预测编码
(1)DPCM的原理及特点
5.正交变换编码
(1)变换编码的原理
(2)变换编码的性质
6.图像编码的国际标准简介
本章不作要求
霍夫曼编码、算术编码。
第七章图像分割
通过本章的学习,掌握图像分割的原理及常用方法。
本章介绍了图像分割的意义、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于阈值的分割等常用的分割方法。
(1)图像分割的定义
(2)图像分割的分类
(1)图像分割的作用
2.边缘检测算子
(1)基于边缘分割的原理
(2)各种边缘检测算子(如梯度算子、Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、方向算子、Laplacian算子、马尔算子、Canny算子)的原理及特
(3)曲面拟合法的原理及特点
(1)使用各种边缘检测算子对图像进行分割
3.边缘跟踪
(1)全向跟踪的原理
(1)采用光栅扫描跟踪法连接边缘
4.线检测
(1)Hough变换检测直线的原理
(2)广义Hough变换检测曲线的原理
(1)利用Hough变换法进行线检测
5.区域分割
(1)判断分析法的原理及特点
(2)最佳熵自动阈值法的原理及特点
(3)最小误差分割的原理及特点
(1)状态法(峰谷法)对图像进行分割
6.区域增长
(1)区域生长法原理
(2)质心型增长法的原理及特点
(3)混合型增长法的原理及特点
(1)简单区域生长法
7.分裂合并法
(1)分裂合并法法原理
(1)使用分裂合并法进行区域分割
霍夫变换、区域生长、灰度阈值法、边缘跟踪、分裂合并法。
第八章二值图像处理与形状分析
通过本章的学习,掌握一些常用的图像描述的特征参数。
本章介绍了图像描述的常用的特征参数,如目标边界、连接成分、形状等参数,通过这些参数,为图像分类识别打下基础。
1.二值图像的连接性和距离
(1)邻域、邻接的定义
(2)像素连接的定义,4-路径、8-路径的定义。
(3)连接成分的定义
(4)欧拉数的定义
(5)像素的可删除性的定义,及与连接数的关系
(6)区域邻接图的定义
(7)包含、击中与不击中的定义
(8)距离的定义以及几种常用距离的定义
2.连接成分的变形处理
(1)对连接成分进行标记的作用
(2)膨胀和腐蚀的原理及作用
(3)距离变换的原理
(4)细化的原理
(5)边界跟踪的原理
(6)区域填充的原理
(1)对连接成分进行标记
(2)对图像进行膨胀及腐蚀操作
3.形状特征提取与分析
(1)拓扑描述子的定义
(2)凹凸性的定义
(3)面积的定义
(4)周长的定义
(5)圆形度的定义
(6)原点矩的定义
(7)中心矩的定义
(8)投影和截口的定义
(1)方向码链的表示法及可提取几何特征
(1)对目标边界用方向链码表示并计算其几何特征
膨胀和腐蚀、边界的方向码链表示。
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