数字图像处理知识总结

一:基本概念

  1. 数字图像:指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。每个像素包括两个属性:位置和灰度。
  2. 图像数字化一般分为采样、量化与编码三个步骤。
  3. 数字图像处理:是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理,包括图像变换、图像编码、图像增强、图像恢复、图像分割、图像的识别。
  4. 图像基本格式有二值图,灰度图,彩色图,区别和各自的特点参考ppt。
  5. 常见色彩模型:
    RGB:通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色,是目前运用最广的颜色系统之一。
    HSV:基于人类对颜色的感觉,H:色相在0到360度的标准色轮上,色相是按位置度量的。在通常的使用中,色相是由颜色名称标识的,比如红、橙或绿色。S:饱和度,有时也称彩度,是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例,用从 0%(灰色)到 100%(完全饱和)的百分比来度量。I:亮度是颜色的相对明暗程度,通常用从 0%(黑)到 100%(白)的百分比来度量。
    在图像颜色特征描述描述中,常用HSV色彩模型,因为其H和S对光照具有较好的鲁棒性。
    CMYK:颜色空间应用于印刷工业,通过青(C)、品(M)、黄(Y)三原色油墨的叠印来表现颜色,实际印刷中,一般采用青(C)、品(M)、黄(Y)、黑(BK)四色印刷,在印刷的中间调至暗调增加黑版。
  6. 图像特征:点特征,局部特征,区域特征。
  7. 像素领域:通常分为两种,4邻接和8邻接
  8. 常用图像文件格式:GIF,JPEG,PNG,BMP
  9. 图像增强:增强图像中的有用信息,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判断和识别效果,满足某些特殊分析的需要。、
  10. 图像增强的基本方法有图像锐化,直方图均衡化,动态范围扩展。具体内容参考ppt。
    11.图像降噪可通过平滑卷积实现,也可以通过频率域 实现。
    二:基本运算
  11. 灰度直方图和灰度直方图的构建方法:灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。它是图像的一个重要特征,反映了图像灰度分布的情况。
    掌握直方图的计算方法。
    掌握直方图线性变化及gamma矫正的计算方法,能够根据变换曲线计算变换后的像素值。
    掌握直方图均衡的计算方法,步骤参考ppt。
  12. 图像的卷积运算
    图像的边缘检测
    Prewitt算子,Sobel算子,拉普拉斯(Laplace)算子
    图像的平滑:用于突出图像的宽大区域,低频成分,主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法,目的是使图像亮度平缓渐变,减小突变梯度,改变图像质量。
    图像的锐化:补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空域处理和频域处理两类。
    图像的中值滤波
    是对一个奇数点滑动窗口内的像素灰度值排序,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。
    3:图像二值化
    直接阈值法
    最小误判概率法估算阈值
    大津法
    4、canny算子的算法流程
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/104262111
    【1】消除噪声:用高斯平滑滤波器卷积降噪
    【2】计算梯度幅值与方向,一般选sobel为模板
    【3】非极大值抑制:排除非边缘像素,仅仅保留了一些细线条(候选边缘)
    【4】滞后阈值:需要两个阈值(高阈值和低阈值)
    (1、若某像素位置的幅值高于高阈值,该像素被保留为边缘像素
    2、若某一像素位置的幅值小于地狱之,该像素被排除
    3、若某一像素位置的幅值在两个阈值之间,该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。)
    6、图像形态学
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/104815801
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/104885444
    腐蚀与膨胀为基本的。
    闭运算:先膨胀后腐蚀
    开运算:先腐蚀后膨胀。
    7、图像几何变换
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/105190636
    包括了图像的形状变换和图像的位置变换。
    图像的形状变换是指图像的放大,缩小与错切
    图像的位置变换是指图像的平移、镜像与旋转
    图像的仿射变换:
    图像的变形和集合畸变校正
    齐次坐标就是将一个原本n维度的向量用一个n+1维度的向量来表示,引入齐次坐标是为了使仿射变换的运算同一位矩阵的乘法以及表示无穷远的点。

平移变换:
在这里插入图片描述
比例缩放:
在这里插入图片描述
旋转变换:(逆时针旋转theta)
在这里插入图片描述
错切变换:
在这里插入图片描述
8、图像的插值
最近邻插值法
线性插值
三次内插法
7、图像编码
JPG压缩步骤:颜色模型转换至YCbCr模式,DCT转换至频率域,使用不同的系数表对亮度通道和色差通道的频谱系数分别量化,量化结果zigzagscan一维展开,然后霍夫曼编码。
https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/105850727
8、动态图像处理
背景差分:某一时刻t的输入图像和预先储存的背景图像做差分运算,从而将该时刻进入画面的物体分离出来,对画面中所有像素做差分运算,并且预设一个阈值Th,当差分值大于阈值时,该像素被判定为进入画面的物体。
高斯建模:
阳光和日光灯等光照的闪烁、噪声可以通过高斯分布模拟。对每一个像素进行高斯分布的建模,计算每个像素的平均值和方差,统计一定数量帧数的背景图像来估算,得到均值和方差后,对每一个像素使用不同的阈值,对应背景光照的变换如中午到晚上逐渐变暗,可使用IIR滤波进行背景的更新。
在这里插入图片描述
光流法:
光流是空间物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。
有Horn Schunck法、Lukas-Kanade法、Block matching法
9、霍夫变换
检测图像中的直线以及圆形。
Hough变换主要优点是能容忍特征边界描述中的间隙,并且相对不受图像噪声的影响。
https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/105230725

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