数图待整理笔记- = .

gistfile1.txt

1.图像是自然世界在人的视觉中的一个反映
2.数字图像由有限的元素组成
（每个特定的元素都有特定的位置和幅值，称为像素）
3.数字图像处理：
   借用数字计算机对数字图像进行处理
  （处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，
     有灵活的变通能力）
4.数字图像处理方法大致分为两大类：
   （1）.空间域法
    直接对图像的像素进行处理，包括
       邻域处理法，点处理法
   （2）.变换域法
    将图像通过正交变换（如傅里叶变换，DCT，小波变换等）变换到变换域中，
    然后对变换系数进行处理，再反变换到空间域
5.数字图像处理的主要内容
   图像信息的获取->（取样，量化，编码）
     图像信息的存储->（大小：bit和BYTE之间的转换）
       图像信息的传送->（分为系统内部传送（DMA技术解决速度问题）与远距离传送（占用带宽问题））
         数字图像处理->（几何变换、图像增强、图像压缩、图像的简单分割和描述等基础内容）
           图像的输出和显示
6.数字图像处理应用范围
 （ 
   太空技术（航天技术、空间防御、天文学）
   生物科学（生物学和医学）
   刑事/物证（指纹、人脸分析）
   国防（军事检测）、
  工业应用（产品检测）
   日常生活应用（照片编辑、影视制作）
）

   第2章.视觉系统
   1.  视网膜分为锥状体和杆状体
       锥状体有红、绿、蓝三种，分辨图像细节
       杆状体无彩色感觉，在低照明度下对图像较敏感
   2.  人眼色觉
       任何让人眼中这三种感光色素引起相同反映的色度感觉都是相同的
       Y=0.30R+0.59G+0.11B
   3.对任意自然图像f(x,y,z,s,t)的处理可以按以下方法进行：
       （1）先将时间t离散化处理，每秒取25帧 
       （2）用三种颜色（红、绿、蓝）的单色图像表示一帧彩色图像
            每幅单色图像用位置（x,y)的幅度函数表示：f(x,y)
     故对任意自然图像的处理，归结为对一幅单色或灰度图像的处理
     数字图像处理以灰度图像为主
       提供更易于理解和识别的图像

   第三章图像处理中的正交变换
     （2,3,4,5,6,7,10,13,16,18,19,30,32,34）
  图像变换是利用数学方法，将图像从空域变换到变换域（一般称频域）
  变换后，低频分量和高频分量将分隔开，故可分别作处理
  （在空域中需要作微分/积分的运算，
        在频域可以用代数方法解决）
   1.频域滤波（图像增强）
     （1）低通滤波
            采用低通滤波器，可以进行低通滤波，相当于对图像进行平滑、
            去噪声等处理
      （2）高通滤波
            采用高通滤波器，可以进行高通滤波，相当于
              对图像进行边缘检测等处理
   2图像压缩编码
    图像能量主要集中在低频分量，多保留低频分量，而对高频分量做比较粗的的处理，， 
   3图像恢复
    通过逆滤波复原图像及去除均匀直线运动引起的模糊
     F(u,v)=G(u,v)/H(u,v)
     H(u,v)是图像退化传递函数
     G（u,v)是退化图像的傅里叶变换
     F（u,v)是原图像
   (左上角低频，右下角高频）
  4.图像重建
    通过傅里叶反变换，得到重建后的物体
    （CT,核磁共振等医学断层成像设备）
   （离散余弦变换  F(S）=Fe(S)+jF0(S)


   若以-1/2为折点，形成-n至-1的序列，并与原序列合成2N长度的
   （相当于-1/2纵轴对称的）偶函数序列
   对长度为2N的序列，其离散傅里叶变换为：
     
  一级离散余弦变换(DCT)正变换
    ( 
      a(0)和a(n)是归一化系数，其值为：
           a(0)=sqrt(1/N),a(n)=sqrt(2/n)
    )
    Wr=0.707cos[pai/8*r](其中W0=0.5)
   正变换：[G(m,n)]=[A][g(i,k)][A]T;
   反变换：[g(i,k)]=[A]T[G(m,n)][A];


  

   第四章.图像增强
   （图像增强是使图像更适合于特定应用的图像处理技术  高度主观的过程）
  图像增强主要分两大类：
    空间域图像增强     和   频率域图像增强
   （空间域图像增强主要分两类：
        点运算：基本灰度变换，直方图处理
        邻域运算：平滑空间滤波器，锐化（边缘）空间滤波器
    (邻域：模板，滤波器，核，掩膜，窗口） 
      直方图（偏暗，偏亮，居中，合适）
     灰度变换：图像反转、对数变换、
              幂次变换（s=cr^y)(伽玛校正）
              （对图像偏亮和偏暗的图像都可以进行增强）
              分段线性变换函数（由多个折线组成 （对比（度）拉伸）
                                 二值化 
                               灰度切割（提高特定范围灰度的幅值，其余灰度保持不变
                              ）


       第四节.算术/逻辑操作
         逻辑操作
           与运算（AND)（显示黑色）
           或运算(OR)（显示白色）
           求最大值运算(MAX)
           异或运算(XOR)
           求模元算(MOD)
         算术运算（加减乘除）
              图像减运算
               （1）减去背景噪声
               （2）减去背景
               （3）运动检测
               （4）求差值图像
              图像加运算
               （1）求平均值降噪
               （2）图像叠加
              图像乘运算
               （1）图像标定
               （2）图像掩膜  （掩膜图像*原图像） 
    5.空间滤波器（直接对图像像素进行处理的滤波器）
      （滤波器的响应通过事先定义的关系来计算）
        （1）非线性空间滤波
           （只在取值时，不用线性公式直接求出，而是采用其他的方法，
              如：对整个掩膜覆盖下图像的所有 像素取中值、最大值、最小值等）
            统计排序滤波器（由统计排序结果决定的值代替中心像素的值）
               中值滤波 （用于处理脉冲（盐椒）噪声最为有效，多次进行更好）
               最大值滤波  (用于处理暗脉冲（胡椒）噪声最为有效）
               最小值滤波器 （处理亮脉冲（盐）噪声最为有效）
               中点滤波（取最大值和最小值的平均值）
        （2）线性空间滤波（滤波器也称卷积模板）
              平滑线性空间滤波器主要用于：
                    模糊处理  和  减少噪声
             （均值滤波器） （加权平均滤波器）
            

      （1）锐化空间滤波器主要用于：
          1.边缘检测
          2.突出细节（增强）
         一阶导数
         二阶导数
       (2) 拉普拉斯算子
         关于x:f(x+1,y)+(x-1,y)-2f(x,y)
         关于y:f(x,y+1)+f(x,y-1)-2f(x,y)
         求x值，变换x值
         求y值，变换y值
       (3)梯度法（采用一阶微分来实现）
          （Sobel算子）
  
   五图像压缩基础
     时空冗余（像素间编码）  编码冗余  心理视觉冗余
     1.对高频敏感  对低频不敏感
     2.水平方向和垂直方向敏感度基本相同（斜方向敏感度最差）
        （客观保真度准则 ，主观保真度准则）
         客观保真度准则（信噪比SNR)  
         峰值信噪比（PSNR)
      图像压缩属于信源编码，由以下两部分组成：
       （1）信源编码器                           （商编码
           （图像转换器（DCT,小波变换等）,量化器，符号编码器组成）减128
       （2）信源解码器
            （符号解码器 ，反量化器，图像反向转换器（IDCT,反向小波）） 加128

    块编码的优点是：提高图像变换效率
    缺点是在压缩比大时，可能会出现方块效应
  

   图像压缩标准
    二值图像（黑白图像）压缩标准（G3)
    静止灰度
    动态灰度





   图像复原目的
   图像复原的目的是改善给定的图像
   （图像复原是一个客观的过程，即一个退换的图像复原成原图像）
    
  图像几何运算是通过改变图像中像素之间空间关系的运算。
  （如变换图像大小，旋转图像，纠正图像几何失真 变形）
    空间变化    灰度插值算法
   （最近邻插值：输出图像像素的灰度级等于离它所映射到的位置最近的
                输入像素的灰度值）
   （最近邻插值法
       双线性插值：
          f(x,y)=[f(1,0)-f(0,0)]x+f[(0,1)-f(0,0)]y
                 +f(1,1)+f(0,0)-f(0,1)-f(1,0)]xy+f(0,0)
       ）
    简单变换：采用图像中心作原点
              (1 0 x.)(0,1,y.)(x,y,1)
               (1/c,0,0) (0,1/d,0)  
              (c,d大于1，放大）
              （c,d=-1，图像镜像）
              cos0 -sin0
              sin0 cos0
              &>0将产生一个绕原点顺时针旋转&角的图像
              &<0将产生一个绕原点逆时针旋转&角的图像
              一般变换
             （控制栅格插值 4个顶点变换前后决定）
              x'=ax+by+cxy+d
              y'=ex+fy+gxy+h


    图像分割
    1.不连续性（边缘）
    2.相似性（相近的亮度）
     间断检测：
       点检测;|R|>T,
       线检测；
        -1 -1 2
        -1 2 -1
        2 -1 -1（45线模板）
       边缘检测   
       门限处理 
        （目的是将图像按物体和背景进行二值化处理）
         （门限值一般取直方图谷底的灰度值）
       区域生长
        （边界链码）
     物体周长：P=N+sqrt(2)
      物理面积：A=N0-(N1/2)-1
     N0包含的所有像数
     N1指边界像素 
      物体圆形度： C=P*P/A(4PAI最小值）   
      物体矩形度：R=A0/Amax；
      （矩形物体，R=1（最大）；圆形物体（R=PAI/4)