数字图像处理

考试点:

求图像直方图和均衡化后的新图像的像素值

图像的平移变换,旋转变换和镜像公式

根据区域之间不连续性策略的两种图像分割法

5*5的水平(垂直)方向检测模板

无损编码  哈夫曼编码

二维离散余弦正反变换公式

基于DCT变换的交换编码和解码流程

画出两种典型的二维行程编码的排列方式（即将二维数据排列成一维的方式）。

主要内容

图像增强

灰度变换

图像基本运算

动态范围调整

直方图均衡化

伪彩色与加彩色增强

图像的噪声抑制-空域滤波

图像的几何变换

图像的位置变换

图像的形状变换

图像增强

灰度变换是一种基于图像像素的点操作，利用映射函数可将原始图像中每个像素的灰度都映射到新的灰度

目的：将人所关心的部分强调出来。

 将人们关心的灰度区间,单拿出来,把区间拉长

直方图均衡化

图像的灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率。

直方图均衡方法是一种通过对图像的直方图进行修正来获得图像增强效果的自动方法。

主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。基本思想是把原始图的直方图变换为在整个灰度范围内均匀分布的形式，增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

 图像的灰度直方图的求法:

1.求出原图f的灰度直方图，设为h。 比如 h为一个256维的向量。将其转换为百分比

2.先计算累计分布 hp,

 

3.求出新图像g的灰度值

round(7*ri) 

滤波

旋转

变换公式－对图像绕原点顺时针θ角旋转变换 

 

 

 

图像分割

基于不连续性
– 边界分割法

– 边缘连接分割法

 

基于相似性
– 阈值分割法

 

– 面向区域的分割

图像压缩编码

无损

 

有损

 

 

 

 正交变换

离散傅里叶变换

离散余弦DCT变换

离散KL变换