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  • 东大数字图像处理重点试题
  • 2018年中科大研究生数字图像处理复习重点,2018年试题回顾见博主的博客
  • 本文件为中国科学院大学王伟强老师开设的数字图像处理课的考试重点
  • 数字图像处理总结

    2021-01-07 10:21:03
    数字图像处理重点总结 入门篇 图像处理综述: 图像增强:为了某种目的而处理图像,是处理后的图像比原始数据更易于处理。该过程比较主观,所以没有通用的理论来处理此过程。 图像复原:倾向于用以某种图像退化的...

    数字图像处理重点总结

    入门篇

    图像处理综述:

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    图像增强:为了某种目的而处理图像,是处理后的图像比原始数据更易于处理。该过程比较主观,所以没有通用的理论来处理此过程。

    图像复原:倾向于用以某种图像退化的数学和概率模型为基础。

    小波:以不同分辨率来描述图像的基础

    形态学处理:提取图像分量;图像分量用于表示和描述的输入。从图像分析一些特征。

    分割:图像处理中最困难的步骤之一,将一副图像分割成不同的目标区域,成功的分割是识别的关键部分。

    表示和描述:分割之后的数据如何表示,通常用轮廓和区域两种方式描述;为了使分割后的数据在某些方面特别明显,涉及到特征选择和提取特征

    识别:基于目标的特征给目标以某种标签(车牌等)

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    chapter 1

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    chapter 2

    Those who wish to succeed must ask the right preliminary questions.
    –Aristotle

    2.2 灰度变换函数

    明暗反转、对比度拉伸变换、对数和对比度扩展变换是对灰度图像的最简单又实用的几种处理方式。

    2.3 直方图处理与函数绘图

    直方图均衡化技术和对比度拉伸变换其实有点儿像,就是把一幅灰度级在某一狭小区域内分布的图像,转换为灰度级在整个区域较为均匀地分布的图像。书上为展示原理写了不少函数,如果只是为了看图,inshow(f, [ ])能取得差不多的效果。

    直方图规定化和上一段的均衡化有些类似。均衡化是产生比较“均匀”的直方图,规定化是产生任意形状的直方图。它能处理均衡化搞不定的一些图片,也能让一张图片的色调变化与另一张指定的图片变得类似。

    2.4 空间滤波

    往下学习之前得先明白“卷积”的概念。学过信号处理的同学这一块没啥大问题,但许多计算机/软件工程专业的同学没有接触过这方面的内容,乍一看容易发蒙。看看以下几篇文章应该就懂了——

    如何通俗易懂地解释卷积?

    [穆文:CV] 通俗理解『卷积』——从傅里叶变换到滤波器

    另外滤波滤到图像边缘时,边缘的像素点周围是没有刚好8个邻域的。可以给它补上灰度级为0的邻域,也可以把图像循环、或者复制图像的边缘向外扩展,处理方式不少,看情况选择。详情可参看第73页的TABLE 2.4。

    2.5 图像处理工具箱的标准空间滤波器

    这一节出现了几个空间滤波器。这些滤波器的具体原理会在后面的边缘检测等章节提到,这儿先简单说一下。灰度图像可以看成一个二维离散函数,而在图像里寻找边缘大多数时候是求一阶导数(或者二阶导数出现零交叉的地方),因为边缘肯定有明暗变化;而进一步寻找某些尖锐和突兀的点就是求二阶导数,拉普拉斯算子就属于此类。

    重点习题

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    chapter3

    3 频域滤波

    3.1 二维离散傅里叶变换

    重要!和之前卷积的问题一样,学过信号处理的同学没啥大碍,没学过的同学可能只了解傅里叶级数而不了解傅里叶变换。以下几篇文章能帮助建立对傅里叶变换的初步理解——

    Heinrich:傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06

    傅里叶级数和傅里叶变换是什么关系?

    傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换的联系?为什么要进行这些变换。研究的都是什么?

    一首在时域上连续播放的音乐,在频域上就是一张静止的乐谱;如果我们将灰度图像的不同灰度看成不同的频率,空间上的图像同样可以看成静止的频谱图。我们要修改一首乐曲,可以从修改乐谱着手;要处理图片,也可以从处理频谱上想办法。

    3.2 在MATLAB中计算并观察二维DFT

    傅里叶频谱图很重要,要学会看。频谱图的具体意义可参考下文。

    对图像二维傅立叶变换到底是完成什么功能?得到的频谱图中坐标轴的物理意义是什么?

    3.3~3.7

    空间卷积 = 频域相乘

    重点题

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    冈萨雷斯书 3.3的例题一定要过一遍

    chapter 5、6

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    6.2 彩色空间之间的转换

    彩色图像不仅仅可以用RGB的方式表达,还有许多表述方式。

    6.2.1 NTSC彩色空间

    这种空间常用于美国的彩色/黑白电视系统。它使用亮度(luminance,Y)、色彩(hue,I)、饱和度(saturation,Q)来表示颜色。这种方法的方便之处在于,如果用于黑白电视,把I和Q清零就行。它和RGB空间可以通过乘一个矩阵轻松转换。

    6.2.2 YCbCr彩色空间

    该空间常用于数码视频。Y还是表示亮度,Cb和Cr分别为蓝色与红色和参照值之差。和RGB的转换也很简单。

    6.2.3 HSV彩色空间

    H为色彩,S为饱和度,V为亮度。它的色彩空间是一个六棱锥。这种表示方法和人类对颜色的认知比较相符。

    6.2.4 CMY和CMYK彩色空间

    C,cyan,蓝绿色;M,magenta,品红(洋红);Y, yellow,黄色。蓝绿色就是白光里去掉红色,品红就是白光里去掉绿色,,黄色就是白光里去掉蓝色。所以和RGB的转换方式非常容易猜到。这也说明三原色不一定非要红、绿、蓝。

    用于打印机时,想要得到黑色,用以上三种颜色混合得到的黑不太纯正。所以通常会再加一个K来表示黑色。可能这也和黑色在打印中更为常用有关系?

    6.2.5 HSI彩色空间

    HSV和HSI的差别可参照以下文章。

    HSI HSV颜色模型有什么区别 - MATLAB中文论坛

    hsv与hsi区别 - Xia Qiaolin - CSDN - CSDN博客

    HSL (色相hue, 饱和度saturation, 亮度lightness/luminance), 也称HLS 或 HSI (I指intensity) 与 HSV非常相似,仅用亮度(lightness)替代了明度(brightness)。二者区别在于,一种纯色的明度等于白色的明度,而纯色的亮度等于中度灰的亮度。

    hsv里面的v指的是RGB里面的最大的值,v = max(max(r,g),b); 而HSI的I是平均值,I=(r+g+b) / 3

    6.2.6 独立于设备的彩色空间

    要找到一个独立于设备的彩色空间,得先考虑如何描述颜色。色相、饱和度、亮度是一种比较好的方式。色相是光波中占主要地位的波长,饱和度是光的纯度,亮度是的强度。色相和饱和度也可以合并为“彩色(chromaticity)”的概念。

    另一种描述颜色的方法是CIE色度图。参见296页。色度图呈舌状,X轴代表红色的百分比含量,Y轴代表绿色的百分比含量,蓝色的百分比含量通过1-R-G就可以得出。边界上的颜色都是纯色。中间的那条线上的都是白光。色度图上任选三点连成三角形,这三个点的颜色可以混合形成三角形区域内的任何颜色。任选两点连线,两种颜色可以混合形成线上的任何颜色。

    根据CIE色度图创造的彩色空间有Lab*等。

    当然,RGB色彩空间也诞生了设备独立的sRGB色彩空间。

    色彩管理还形成了对应的国际标准,ICC彩色剖面:

    打印色彩ICC的相关技术知识。。 - CPC中文印刷社区

    重点题

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    注:此处答案为8bit

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    参考文章:

    1. 《数字图像处理(MATLAB版)》学习笔记 https://zhuanlan.zhihu.com/p/54477434
    2. 数字图像处理入门学习笔记(综述)https://zhuanlan.zhihu.com/p/24908813
    3. 数字图像处理_第三版_中_冈萨雷斯
    4. 数字图像处理冈萨雷斯第二版英文课后答案
    5. 数字图像处理笔记 https://wenku.baidu.com/view/cea2e457366baf1ffc4ffe4733687e21af45ff8c.html (推荐,这个笔记总结的很好)
    展开全文
  • 图像处理:输入图像,输出图像/特征 重要性:1.改善图示信息以便人们进行解释 2.便于机器自动理解 图像处理的不同层次:低级(降噪、对比度增强,锐化,输入输出均为图像),中级(图像属性提取),高级(图像理解)...

    前言:

    本博客为中科院人工智能专业数字图像处理课程整理的复习重点(杨戈老师和彭思龙老师)

    划重点:

    一共8个大题
    图像获取与生成部分:
    图像获取过程、采样定理(重点)
    图像为什么可以离散化
    图像为什么可以用点阵表示

    图像处理基础理论:
    傅里叶变化 svd分解 DCT变化
    什么是滤波 常用的滤波器
    给你一个滤波器,解释为什么是低通/高通的

    深度学习部分是边缘部分,考试不做要求
    马尔可夫随机场不考

    图像增强:
    经典的算法
    空间域的、直方图上的、频域的

    形态学:
    基本的形态学运算
    基于运算的运用
    腐蚀膨胀
    应用有哪些 (这一章掌握基本的运算和基本功能)

    图像分割与边缘检测:
    基于直方图的
    阈值方法
    好好掌握方法 没有深入讲解的就不考 比如需要证明的不考
    canny一定要掌握

    小波:
    基本概念要知道,数学推导不需要
    小波的多尺度分析和阈值收缩需要知道
    小波域上的应用:去噪 阈值收缩的去噪(软阈值硬阈值) 各种改进需要了解

    图像复原:
    噪声模型,去噪方法
    几大类去噪方法
    中值滤波

    往年试卷

    国科大数字图像处理考试资料

    课程笔记

    当时整理的时候图方便把重点都放到一个文档里了,会有点乱,但是重点基本都涵盖了。
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  • 本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流! 专栏链接:数字图像处理学习笔记 数字图像处理学习笔记(一)——数字图像处理概述 一、什么是图像 Ⅰ、图像的定义:...

    数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!
     专栏链接:数字图像处理学习笔记

    一、什么是图像

    Ⅰ、图像的定义: 二维函数f(x,y)
           :①x,y是空间坐标;②f(x,y)中f是点(x,y)的幅值。

    Ⅱ、灰度图像是一个二维灰度(或亮度)函数f(x,y)
           :把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级,称为灰度。
                  灰度分为256阶(灰度值为0—255),用灰度表示的图像称作灰度图;
                  灰度图像与黑白图像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。

    Ⅲ、彩色图像由三个(如RGB,HSV)二维灰度(或亮度)函数f(x,y)组成
           注:①RGB:RGB即是代表红(R)绿(G)蓝(B)三个通道的颜色
                                 其余各式各样的颜色均是通过对红绿蓝三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到的;
                  ②HSV:这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)
                                 具体而言,色调(H)用角度度量,取值范围为0°~360°。
                                                   饱和度(S)表示颜色接近光谱色的程度。饱和度值愈高,颜色越深而艳。
                                                   明度(V)表示颜色明亮的程度,此值和物体的透射比或反射比有关。
                                                                    通常取值范围为0%(黑)到100%(白)。



    二、什么是数字图像

    Ⅰ、数字图像的定义:像素组成的二维排列,可以用矩阵表示。

    Ⅱ 、对于单色(灰度)图像而言,每个像素的亮度用一个数值来表示
            通常数值范围在0到255之间,0表示黑、255表示白
            
    其它值表示处于黑白之间的灰度。

    Ⅲ、彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
           通常,三元组的每个数值也是在0到255之间
                      0表示相应的基色在该像素中没有
                      255代表相应的基色在该像素中取得最大值

    事实上,视频的处理也属于数字图像处理的一部分,只是视频处理总像素点的数量级是非常大的。
    这里给一个概念:1s的视频可分成25张图像,通常来讲每张图像大小256*256,那么25张是多少、1分钟的视频呢?1小时的视频呢?这就可想而知它的大小了,于是做数字图像处理,对设备的要求还是比较高的。


    三、数字图像处理的起源

    最早应用的行业——媒体(报纸业)

    最早应用的时间——20世纪20年代(1921年)

    最早“数字图像处理”系统的用途——通过海底电缆,将图像从伦敦传输至纽约。客观的讲,当时的应用并不涉及“数字图像处理”,而是“数字图像传输”。

    最早“数字图像处理”系统的特性——系统名称:“巴特兰”(Bartlane),早期的“巴特兰”系统使用5个不同的灰度级来编码图像, 到了1929年这一能力已经扩展到15级。

                                 

    1921年由电报打印机采用特殊字体在编码纸带上产生的数字图片
    1921年由电报打印机采用特殊字体在编码纸带上产生的数字图片
    1929年美国将军潘兴和法国元帅福熙的数字图片

     

                                

    计算机图像处理技术的历史可以追溯到1946年第一台电子计算机的诞生。

    在上世纪70年代,数字图像处理技术有了长足发展

    到上世纪80年代,出现了3D图像和分析处理3D图像的系统

    进入上世纪90年代,图像处理技术已逐步涉及人类生活和社会发展的各个方面

    进入21世纪,数字图像处理技术必将得到进一步发展


    四、数字图像处理领域的实例


    ★传统领域
    ☆医学、空间应用、地理学、生物学、军事……
    ★最新领域
    ☆数码相机(DC)、数码摄像机(DV)
    ☆指纹识别、人脸识别
    ☆互联网、视频、多媒体等
    ☆基于内容的图像检索、视频检索、多媒体检索
    ☆水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等

    数字图像处理的应用无处不在



    五、数字图像处理的基本步骤


    六、图像处理系统的基本组成结构


    主要由三大部分组成
    ①图像数字化设备:包括数码相机、数码摄像机、带照相和/或摄像功能的手机等。
    ②图像处理设备:包括计算机和存储系统。
    ③图像输出设备:包括打印机,也可以输出到Internet上的其它设备。


    七、图像存储系统

    ★图像文件格式体系
    ☆互联网用:GIF、JPG
    ☆印 刷 用:TIF、JPG、TAG 、PCX(国际标准:TIF、JPG、BMP)
    ☆图像存储体系:分级存储 
    ☆内存存储:处理时使用 
    ☆硬盘存储:处理、备份时用(在线) 
    ☆备份存储:光盘、磁带(离线、近线)
    ☆网络存储:SAN、 NAS


    欢迎留言,一起学习交流~~~

    感谢阅读

    END

    展开全文
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