33.直方图均衡化原理：
输出图像的概率密度函数可以通过变换函数T（r）控制原图像灰度
级的概率密度函数得到，并改善原图像的灰度层次。
34.一幅图像的sk与rk之间的关系称为该图像的累积灰度直方图。
35.直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。
36.利用直方图规定化方法进行图像增强的主要困难在于要构成有意义的直方图。
图像经直
方图规定化，其增强效果要有利于人的视觉判读或便于机器识别。
37.为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。
39.用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑，又称邻域平均法。
40.超限像素平滑法：
将f（x,y）和邻域平均g（x,y）差的绝对值与选定的阈值进行比较，根
据比较结果决定点（x,y）的最后灰度g'（x,y）。
41.灰度最相近的K个邻点平均法：
可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的
平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。
42.最大均匀性平滑：
为避免消除噪声引起边
缘模糊，该算法先找出环绕图像中每像素的最
均匀区域，然后用这区域的灰度均值代替该像素原来的灰度值。
具体可选任一像素（x,y）
的5个有重叠的3*3邻域，用梯度衡量它们灰度变化的大小。
43.有选择保边缘平滑法：
对图像上任一像素（x,y）的5X5邻域，采用9个掩模：
一个3
x
3正方形、4个五边形和4个六边形。
计算各个掩模的均值和方差，对方差进行排序，最小方差所对应的掩模的灰度均值就是像素（x,y）的输出值。
44.空间低通滤波法：
应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。
不管什么样的掩模，
必须保证全部权系数之和为单位值，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生“溢
出”现象。
45.中值滤波：
是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来
灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。
离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。
离散
三角信号的顶部则变平了。
对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半
时，将被抑制掉，否则将不受影响。
46.各种空间域平滑算法效果比较：
1）局部平滑法算法简单，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别在边缘和细节处。
而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
2）超限像素平滑法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也
有效。
并且随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大。
超限像元平滑法比局部平滑法
去椒盐噪声效果更好。
3）灰度最相近的K个邻点平均法：
较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效
果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。
4）最大均匀性平滑经多次迭代可增强平滑效果，在消除图像噪声的同时保持边缘清晰性。
但对复杂形状的边界会过分平滑并使细节消失。
5）有选择保边缘平滑法既能够消除噪声，又不破坏区域边界的细节。
6）中值滤波对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护
边缘少受模糊。
但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。
中值滤波法能有效削弱椒盐噪
声，且比邻域、超限像素平均法更有效。
47.图像空间域锐化增强图像的边缘或轮廓。
48.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清
晰。
49.梯度锐化法：
梯度为grad（x,y）=Max（|fx'|,|fy'|）或grad（x,y）=|fx'+|fy'
I。
有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子计算梯度，来增强边缘。
50.Laplacian增强算子：
g（x,y）=f（x,y）-▽2
f（x,y）=5f（x,y）-[f（x+1,y）+f（x-1,y）+f（x,y+1）+f（x,y-1）]51.Laplacian
增强算子特点：
1）在灰度均匀的区域或斜坡中间^2f（x,y）为0,增强图像上像元灰度不变；
2）在斜坡底或低灰度侧形成"下冲”；而在斜坡顶或高灰度侧形成"上冲”
52.高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。
53.频率域平滑：
由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低
通滤波器H（u,v）来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的：
54.频率域低滤波器H（u,v）有四种：
理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低
通滤波器、.梯形低通滤波器。
55.各种滤波器效果比较；
1）理想低通滤波器：
在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊，并产生
振铃效应。
2）Butterworth低通滤波器的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，
即明显的不连续性。
因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减
小，没有振铃效应产生。
3）指数低通滤波器：
图像边缘的模糊程度较用Butterworth
滤波产生的大些，无明显
的振铃效应。
4）梯形低通滤波器的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。
56.频率域锐化：
采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得
到边缘锐化的图像。
包括：
理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数滤波器、梯形滤波器。
57.彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩
色的分布，改善图像的可分辨性。
彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。
58.伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。
59.伪彩色增强的方法主要有密度分割法、和频率域伪彩色增强三种。
60.密度分割法是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii（i=1，2，,，
N）,给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图
像。
61.灰度级一彩色变换将原图像f（x,y）的灰度范围分段，经过红、绿、蓝三种不同
变换TR⑺、
TG（?
）和TB（?
），变成三基色分量IR（x,y）、IG（x,y）、IB（x,y），然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。
62.密
度分割法比较简单、直观。
缺点是变换出的彩色数目有限。
63.假彩色增强是对一幅自
然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的
三基色分量，彩色合成使感兴趣目标呈现出与原图像中不同的、奇异的彩色。
64.假彩
色增强目的：
1）使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更引人注目；
2）使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以提高对目标的分辨力。
65.伪彩色增强与假彩色增强有何区别：
伪彩色处理主要解决的是如何把灰度图变成伪彩色图的问题，最简单的办法是选择对应于某一灰度值设一彩色值来替代，可称之为调色板替
代法.另外一种比较好的伪彩色处理方法是设定三个独立的函数，给出一个灰度值，便由计
算机估算出一个相应的RGB直.假彩色（falsecolor）处理是把真实的自然彩色图像或遥
感多光谱图象处理成假彩色图像•假彩色处理的主要用途是：
（1）景物映射成奇异彩色，比
本色更引人注目•
（2）适应人眼对颜色的灵敏度，提高鉴别能力•可把细节丰富的物体映射成深浅与亮度不一的颜色•
（3）遥感多光谱图象处理成假彩色，可以获得更多信息•
66.像素级影像融合是采用某种算法将覆盖同一地区（或对象）的两幅或多幅空间配准的影
像生成满足某种要求的影像的技术。
67.颜色可以用R、GB三分量来表示，也可以用亮度（I）、色别（H）和饱和度（S）来表示，它们称为颜色的三要素。
把彩色的R、GB变换成I、H、S称为HIS正变换，而由I、HS变换成R、GB称为HIS反变换。
第五章图像复原与重建
68.图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不
完善，使图像的质量变坏。
69.图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。
70.图像复原过程如下：
找退化原因t建立退化模型t反向推演t恢复图像71.图像
复原和图像增强的区别：
1）图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。
因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。
2）而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。
3）如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。
4）二者的目的都是为了改善图像的质量。
72.点源的概念：
一幅图像可以看成由无穷多极小的像素所组成，每一个像素都可以看作为
一个点源成像，因此，一幅图像也可以看成由无穷多点源形成的。
73.当输入的单位脉冲函数延迟了a、B单位，即当输入为3（x-a,y-B）时，
如
果输出为h（x-a,y-3），则称此系统为位移不变系统。
74.线性位移不变系统的输出等于系统的输入和系统脉冲响应（点扩散函数）的卷积。
即:
g（x,y）=f（x,y）*h（x,y）。
75.图像退化的数学模型：
g（x,y）=f（x,y）*h（x,y）+n（x,y）76.采
用线性位移不变系统模型的原由：
1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似，这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。
2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算大为简化。
3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍地反映图像复原问题的本质，但在
数学上求解困难。
只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求解，其求解也常以位
移不变的解法为基础加以修改而成。
77.频率域恢复方法应注意：
若噪声存在，而且H（u,v）很小或为零时，则噪声被放大。
这
意味着退化图像中小噪声的干扰在H（u,v）较小时，会对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，
有可能使恢复的图像和f（x,y）相差很大，甚至面目全非。
78.图像在获取过程中，由于成像系统本身具有非线性、拍摄角度等因素的影响，会使获
得
的图像产生几何失真，可分为：
系统失真和非系统是真。
系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随机的。
79.对图像进行几何校正的必要性：
当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精
确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失真的图像），以免影响定量分析的
精度。
80.几何校正分两步：
1）图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列号）和物方（或参考图）对应
点坐标间的映射关系，解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图像各个像素坐标
进行校正；
2）确定各像素的灰度值（灰度内插）
81.图像空间坐标变换当n=1时，畸变关系为线性变换，式子中包含a00、a10、a01、
b00、b10、b016个未知数，至少需要3个已知点来建立方程式，解求未知数。
当n=2时，
畸变关系式包含12个未知数，至少需要6个已知点来建立关系式，解求未知数。
82.几何校正方法可分为直接法和间接法两种。
83.常用的像素灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法三种。
84.像素
灰度内插法效果比较：
1）最近邻内插：
最简单，效果尚佳，但校正后的图像边缘有明显锯齿状，即存在灰度不连续性。
2）双线性内插法：
较复杂，计算量较大，没有灰度不连续性的缺点，结果令人满意。
但它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓有一定模糊。
3）三次内插：
计算量
最大，但内插效果最好，精度最高。
85.图像重建有三种模型：
透射模型、发射模型和
反射模型。
86.透射模型建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收的基础之上，透射模型经常用于
X射线、电子射线及光线和热辐射的情况下，它们都遵从一定的吸收规则。
87.发射模型可用来确定物体的位置。
这种方法已经广泛用于正电子检测，通过在相反的方向分解散射的两束伽马射线,则这两束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。
88.反射模型可以用来测定物体的表面特征，例如光线、电子束、激光或超声波等都可以用
来进行这种测定。
89.从多个断面恢复三维形状的方法有Voxel法（体素法）、分块的平面近似法。
第六章图像编码与压缩
90.数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输、变换和编码方法，目的是减少存储数据所
需的空间和传输所用的时间。
91.图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，达到以尽可能少的代码
（符号）来表示尽可能多的图像信息。
92.冗余数据有：
编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余3种。
93.根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，图像编码压缩分为无误差（亦称
无失真、无损、信息保持）编码和有误差（有失真或有损）编码两大类。
94.根据编码作用域划分，图像编码为空间域编码和变换域编码两大类。
95.描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为保真度，可分为两大类：
客观保真度准则和主观保真度准则。
96.最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的均方根误差和均方根信噪比两种。
97.理论上最佳信息保持编码的平均码长可以无限接近图像信息熵Ho但总是大于或等于
图
像的熵H。
98.霍夫曼编码：
在信源数据中出现概率越大的符号，编码以后相应的码长越短；出现概
率
越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符表示信源数据。
它在无损变长编码方
法中是最佳的。
99.行程编码的基本原理：
将一行中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值来
代替。
100.
.没有考虑其它方向的相关性.
按照一定的扫描路径遍历所有的像素
102.混合编码：
既具有行程编码
以获得它们的客观信息，从而建立
一维行程编码只考虑了消除行内像素间的相关性
101.二维行程编码就是利用图像二维信息的强相关性，形成一维的序列，然后对序列进行一维行程编码的方法。
的性质又是变长编码。
第七章图像分割
103.图像分析：
对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,对图像的描述.
104.图像分割：
把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术。
105.记忆图像分割所需满足的五个条件。
106.分割算法基于灰度值的两个基本特性：
不连续性和相似性
107.检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度）。
108.检测图像像素的灰度值的相似性，通过选择阈值，找到灰度值相似的区域，区域的外轮
廓就是对象的边。
109.图像分割的方法：
1）基于边缘的分割方法：
先提取区域边界，再确定边界限定的区域。
2）区域分割：
确
定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。
3）区域生长：
将属性接近的连通像素聚
集成区域
4）分裂一合并分割：
综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图像的合并。
110.
边缘：
图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。
111.边缘检测算子：
梯度算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子（方向算子）、Laplacian算子、Marr算子。
112.边缘检测算子比较：
1）梯度算子：
仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响2）Roberts算子：
与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度算子略好
3）Prewitt算子：
在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响
4）Sobel算子：
对4邻域采用带权方法计算差分；能进一步抑止噪声；但检测的边缘
较宽
5）方向算子：
在计算边缘强度的同时可以得到边缘的方向；各方向间的夹角为45
o6）拉普拉斯算子：
优点，各向同性、线性和位移不变的；对细线和孤立点检测效果较
好。
缺点，对噪音的敏感，对噪声有双倍加强作用；不能检测出边的方向；常产生
双像素的边缘。
7）Marr算子的
升级会员 