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《数字图像处理》期末考试重点总结.docx


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《数字图像处理》期末考试重点总结.docx《数字图像处理》期末考试重点总结
《数字图像处理》期末考试重点总结
《数字图像处理》期末考试重点总结
数字图像办理的主要内容及特色
图像获取、图像变换、图像加强、图像恢复、图像压缩 、图像剖析、图像辨非线
性的图像光滑法, 它对脉冲扰乱级椒盐噪声的克制成效好, 在克制随
机噪声的同时能有效保护边沿少受模糊。
图像加强的目的是什么
答:对图像进行加工,使其结果比原始图像更合用于特定应用。“特定”一词表示图像加强技术是面向问题的。
图像锐化与图像光滑有何差异与联系
答:差异:图像锐化是用于加强边沿,致使高频重量加强,会使图像清楚;图像光滑用于除去图像噪声,可是也简单惹起边沿的模糊。联系:都属于图像加强,改良图像成效。
图像还原和图像加强的主要差异是:
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《数字图像处理》期末考试重点总结
《数字图像处理》期末考试重点总结
图像加强主假如一个主观过程, 而图像还原主假如一个客观过程; 图
像加强不考虑图像是怎样退化的 ,而图像还原需知道图像退化的体制
和过程等先验知识
图像加强时,光滑和锐化有哪些实现方法
光滑的实现方法:邻域均匀法,中值滤波,多图像均匀法,频域低通滤波法。
锐化的实现方法:微分法,高通滤波法。
关于椒盐噪声,为何中值滤波成效比均值滤波成效好
椒盐噪声是复制近似相等但随机散布在不一样的地点上, 图像中又洁净点也有污染点。 中值滤波是选择适合的点来取代污染点的值, 所以办理成效好。由于噪声的均值不为 0,所以均值滤波不可以很好地去除噪声。
什么是地区什么是图像切割
地区能够以为是图像中拥有互相连通、 一致属性的像素会合。 图像切割时把图像分红互不重叠的地区并提拿出感兴趣目标的技术。
图像中微分算子的特色
,二阶微分产生的边沿则较细; , 在该点及其四周点上, 二阶微分比一阶微分的响应要强好多; ,即从正回到负,在图像中,表现为双线。
二维图像函数 f(x,y)的拉普拉斯变换定义为:
《数字图像处理》期末考试重点总结
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锐化图像 = 原图像 + 拉普拉斯图像
关于数字图像办理而言,失散傅里叶变换和其反变换必然存在。
用(-1)x+y乘以 f(x,y),能够将 F(u,v)原点变换到频次坐标的 (M/2,N/2)处。在决定形状特色时,相位信息特别重要。
理想滤波器 的在频域的剖面图近似于盒滤波器 (矩形窗口 ),所以相应的空间滤波拥有 sinc函数的形状。
sinc函数的中心波瓣 (主瓣 )是惹起模糊的主因,而外侧较小的波瓣 (旁
瓣)是造成振铃的主要原由。
巴特沃斯低通滤波器( BLPF)
《数字图像处理》期末考试重点总结
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《数字图像处理》期末考试重点总结
1阶的巴特沃斯滤波器没有振铃;
2阶的滤波器振铃往常很细小;
20阶的巴特沃斯滤波器就特别近似于理想低通滤波器了。
高斯低通滤波器( GLPF)
高斯低通滤波器没有振铃
在需要严格控制低频和高频之间截止频次过渡的状况下, 巴特沃斯滤
波器是个更适合的选择,但其代价是可能产生振铃现象。
图像变换: 将定义在图像空间的原图像,以某种形式变换到此外一些空间,并利用这些空间的特有性质方便进行必定的加工。
失散余弦变换主要用于图像的压缩, 压缩方法是给高频系数大间隔量化,低频部分小间隔量化。
图像还原技术 的主要目的是以早先确立的目标来改良图像,尽可能的减少或除去图像质量的降落,恢复被退化图像的原来面目。
图像退化的部分原由: ; ;。
图像退化 / 还原模型
图像还原办理的重点是成立退化模型, 原图像 f(x,y)是经过一个系统 H 及加入一来加性噪声 n(x,y)而

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  • 上传人可爱小月
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  • 时间2022-01-23