基礎概念
- 數字圖像：圖像可定義爲一個二維函數f(x,y),幅值f爲圖像的強度（灰度）。當x,y,f是有限的離散數值時，該圖像爲數字圖像。
- 數字圖像處理：藉助於數字計算機來處理數字圖像。
- 亮度函數、入射分量、反射分量：
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- 馬赫帶效應：
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- 同時對比度：
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- 亮度恆定：當物體對背景的亮度、對比度保持一致時，即使物體和背景的亮度在很大的範圍裏變化，人眼對亮度的感覺仍保持不變。
- 空間頻率特徵：空間頻率是指視像空間變化的快慢。清晰明快的畫面，意味這有大量的高頻成分。模糊圖像只有低頻空間成分。
- 圖像的取樣與量化：數字化座標軸稱爲取樣，數字化幅度值稱爲量化。
圖像屬性
- 動態範圍：有時灰度級取值範圍稱爲圖像的動態範圍。
- 灰度級：灰度級的典型的取值是2的整數次冪。通常假設離散灰度級是等間隔的並且是區間[0,L-1]內的整數 。
- kbit圖像：當一副圖像有2k灰度級時，通常稱該圖像是K比特圖像
- 圖像分辨率：實際上指對原始圖像的採樣分辨率。單位“象素點/單位長度”
- 採樣分辨率：單位長度上所包含的採樣數
- 灰度分辨率：灰度級中可分辨的最小變化（8比特的灰度分辨率圖像有256個灰度級）
- 圖像深度：在位圖圖像中，表示各象素點亮度或色彩信息的二進制位數。
- CMYK RGB HSI (HSV,HSB,HSL)
基礎計算
- 點運算：是點對點的對灰度值進行計算
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- 代數運算：圖像點對點的代數運算，不是矩陣的運算
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- 幾何運算：涉及圖像的轉動、扭曲、傾斜、拉伸，空間點位置的變化、灰度值的變化
- 最鄰近插值：最近的輸入像素的灰度值
- 雙線性插值、線性插值：令f（x,y）爲兩個變量的函數，其在單位正方形頂點的值已知。假設我們希望通過插值得到正方形內任意點的f(x,y)值。我們可由如下雙曲線方程：f(x,y)=ax+by+cxy+d
- 灰度變換：將一個灰度區間映射到另一個灰度區間的變換稱爲灰度變換。
- 直方圖 累積直方圖 連續圖像幅度的密度函數，幅度分佈函數
- 灰度直方圖：灰度直方圖是灰度級的函數，它表示圖像中具有某種灰度級的像素的個數，反映了圖像中某種灰度出現的頻率。
- 線性系統： 疊加性+齊次性 ay1+by2=T[ax1+bx2]
- 移不變系統：是指如果輸入序列進行移位，則輸出序列進行相應的移位。
- 線性移不變系統：同時具有線性性和移不變性。
- 卷積：
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傅立葉
- 傅立葉變換對(公式)：
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- 傅立葉振幅譜 傅立葉相位譜 傅立葉能量譜
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頻域濾波
低頻包含基本內容，高頻包含細節與噪音
低通平滑，高通銳化
- （理想）低通濾波：
具有振鈴現象
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- 巴特沃思低通濾波BLPF：
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模糊程度減少但尾部含有較多的高頻，對噪聲的平滑效果不如ILPF。 - 指數低通濾波器、梯形低通濾波器
- 高通濾波
- 同態濾波：
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取對數、傅立葉變換、乘上高/低通過濾器、傅立葉逆變換、求指數
圖像增強技術 圖像復原技術
- 退化：圖像的質量變壞叫做退化。退化的形式有圖像模糊、圖像有干擾等
- 均值濾波 中值濾波 最大值濾波 最小值濾波 中點濾波((最大+最小)/2)
- 自適應中值濾波：
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彩色圖像
- 安全色216種
- RGB/CMYK
- HSI：色調、飽和度、亮度
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- 僞彩色：僞彩色處理是指將黑白圖像轉化爲彩色圖像，或者是將單色圖像變換成給定彩色分佈的圖像。主要有密度分層法、灰度級-彩色變換法、頻域濾波法
形態學
- 腐蝕、膨脹
- 開操作：先腐蝕，再膨脹
- 閉操作：先膨脹，再腐蝕
- 邊緣提取、填充
圖像分割
- Roberts算子：
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- Prewitt算子：
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- Sobel算子：
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- 拉普拉斯算子：
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- 域值法：全局門限，局域門限，動態\自適應門限
- 全局域值自動分割：
對於有明顯雙峯得得直方圖可以通過程序,然計算機自動實現.算法:
1.選擇一個初始化得估計域值T.
2.用T分割圖像,生成兩組數據,G1,G2;
3.求兩組數據的平均灰度值u1,u2
4.計算新門限值:T=(u1+u2)/2
5.重複2到4,直到迭代所得到的T值之差小於指點的參數T0. - 區域分裂與合併
- 分水嶺算法
圖像表示與描述
- 鏈碼 多邊形近似 邊界分段 標記圖
- 一階差分碼 形狀數
- 傅立葉描述子
- 統計矩
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計算
- 直方圖均衡化 直方圖規定化
- 形態學 操作（腐蝕、膨脹、開、閉、填充……）
- 圖像表示：鏈碼 一階差分碼 形狀數 灰度共生矩