广东海洋大学数字图像处理复习要点.doc

l 第1讲 绪论n 什么是数字图像u 连续图像与数字图像的定义u 图像采集u 图像的表示u 空间分辨率与灰度级分辨率u 采样和量化与图像的质量n 视觉系统对光的感知特点n 什么是数字图像处理u 图像工程3个层次（图像处理、图像分析、图像理解）及其关系n 数字图像处理的发展历史n 数字图像处理的主要内容u 基本概念：图像采集、图像增强、图像复原、形态学处理、分割、对象识别、表示&描述、彩色图像处理、图像压缩u 数字图像处理的主要方法（空域法与变换域法）u 数字图像处理系统的组成及其功能（图像采集系统、计算机、图像输出设备）n 数字图像处理的应用示例n 数字图像的未来l 第2讲 像素空间关系n 像素的邻域u 4-邻域、对角邻域 、8-邻域n 像素间的邻接、连接和连通u 像素的邻接与连接的联系、区别u 4-连接、8-连接、m-连接u 4-连通、8-连通、通路n 像素间的距离u 欧氏距离、城区距离、棋盘距离l 第3讲 图像的几何变换n 几何变换基础u 基础概念u 齐次坐标n 图像的位置变换u 图像的平移u 图像的镜像u 图像的旋转n 图像的形状变换u 图像的比例变换（缩小、放大、插值）u 图像的偏移变换n 图像的几何失真校正u 空间变换与灰度插值l 第4讲 图像的空域增强技术n 空域增强技术的概述u 空域的概念u 空域增强的模型u 空域增强技术的分类（基于像素的空域增强、基于模板的空域增强）n 图像间运算u 算术运算u 逻辑运算n 直接灰度映射u 灰度映射原理u 各种典型灰度映射算法：图像求反、分段线性增强、动态范围压缩（对数变换）、灰度切割（灰度级分层）、阈值化处理、幂律变换、位图切割n 直方图修正直方图均衡化u 直方图和累积直方图、归一化直方图和归一化累积直方图u 直方图均衡化原理u 直方图均衡化的实现步骤n 空间滤波机理n 线性滤波u 技术分类（平滑滤波、锐化滤波）和实现原理（模板卷积）u 两种线性平滑滤波器（邻域平均、加权平均）n 非线性滤波u 非线性平滑滤波器（中值滤波器、最大值滤波器、最小值滤波器、中点滤波器）u 非线性锐化滤波器（基于一阶微分的锐化滤波器、基于二阶微分的锐化滤波器）l 第5讲 图像变换 傅里叶变换n 傅里叶变换及其反变换u 一维连续傅里叶变换及反变换u 二维连续傅里叶变换及反变换u 一维离散傅里叶变换及反变换u 二维离散傅里叶变换及反变换n 傅里叶变换的性质u 平移性质、分配律、线性性质、旋转性、周期性和共轭对称性、平均值、可分离性、卷积、相关性n 快速傅里叶变换（FFT）l 第6讲 频域图像增强n 频率域滤波基础u 傅里叶变换的频率分量和图像空间特征之间的联系u 频率域滤波的基本步骤u 频域滤波与空域滤波的关系（低通与平滑、高通与锐化）n 频率域低通滤波器u 三种经典低通滤波器（理想低通滤波器、巴特沃思低通滤波器、高斯低通滤波器）的定义与性能对比n 频率域高通滤波器u 三种经典高通滤波器（理想高通滤波器、巴特沃思高通滤波器、高斯高通滤波器）的定义与性能对比u 高频提升滤波、高频加强滤波的实现l 第7讲 图像复原n 图像退化/复原过程的模型u 图像退化、复原的概念及其关系u 图像复原与图像增强的比较u 图像退化/复原模型的定义n 噪声模型u 噪声的来源u 噪声的类型：均匀噪声、指数噪声、高斯噪声、瑞利噪声、伽马（爱尔兰）噪声、脉冲（椒盐）噪声n 空间域滤波复原（仅由噪声而引起的退化复原方法：去噪）n 退化函数的估计u 图像观察估计法、试验估计法、模型估计法（散焦模糊、运动模糊、大气湍流模糊）n 常见的图像复原方法u 逆滤波、维纳滤波的原理与实现，逆滤波与维纳滤波的比较l 第8讲 图像边缘检测n 概述u 图像边缘的产生u 图像边缘的定义u 图像的边缘模型u 图像的导数与边缘的关系u 边缘检测的基本步骤n 基本的边缘检测技术u 梯度（一阶微分）的定义及其性质u 各种经典梯度算子的实现（直接差分算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子）及其比较n 先进的边缘检测技术 u Marr-Hildreth边缘检测算法的原理与实现u 最优边缘检测算法的3条准则u Canny边缘检测算法的原理与实现l 第9讲 形态学图像处理n 概述u 形态学图像处理的基本思想n 集合论基础知识u 集合的并、交、补、差u 集合的反射与平移u 二值图像的逻辑运算n 膨胀和腐蚀(Dilation & Erosion)u 结构元素的定义u 膨胀运算的定义与实现u 腐蚀运算的