數字圖像處理知識總結

一:基本概念

  1. 數字圖像:指由被稱作像素的小塊區域組成的二維矩陣。將物理圖像行列劃分后,每個小塊區域稱為像素(pixel)。每個像素包括兩個屬性:位置和灰度。
  2. 圖像數字化一般分為采樣、量化與編碼三個步驟。
  3. 數字圖像處理:是利用計算機系統對數字圖像進行各種目的的處理,包括圖像變換、圖像編碼、圖像增強、圖像恢復、圖像分割、圖像的識別。
  4. 圖像基本格式有二值圖,灰度圖,彩色圖,區別和各自的特點參考ppt。
  5. 常見色彩模型:
    RGB:通過對紅?、綠(G)、藍(B)三個顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色,是目前運用最廣的顏色系統之一。
    HSV:基于人類對顏色的感覺,H:色相在0到360度的標準色輪上,色相是按位置度量的。在通常的使用中,色相是由顏色名稱標識的,比如紅、橙或綠色。S:飽和度,有時也稱彩度,是指顏色的強度或純度。飽和度表示色相中灰成分所占的比例,用從 0%(灰色)到 100%(完全飽和)的百分比來度量。I:亮度是顏色的相對明暗程度,通常用從 0%(黑)到 100%(白)的百分比來度量。
    在圖像顏色特征描述描述中,常用HSV色彩模型,因為其H和S對光照具有較好的魯棒性。
    CMYK:顏色空間應用于印刷工業,通過青(C)、品(M)、黃(Y)三原色油墨的疊印來表現顏色,實際印刷中,一般采用青(C)、品(M)、黃(Y)、黑(BK)四色印刷,在印刷的中間調至暗調增加黑版。
  6. 圖像特征:點特征,局部特征,區域特征。
  7. 像素領域:通常分為兩種,4鄰接和8鄰接
  8. 常用圖像文件格式:GIF,JPEG,PNG,BMP
  9. 圖像增強:增強圖像中的有用信息,其目的是要改善圖像的視覺效果,針對給定圖像的應用場合,有目的地強調圖像的整體或局部特性,將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征,擴大圖像中不同物體特征之間的差別,抑制不感興趣的特征,使之改善圖像質量、豐富信息量,加強圖像判斷和識別效果,滿足某些特殊分析的需要。、
  10. 圖像增強的基本方法有圖像銳化,直方圖均衡化,動態范圍擴展。具體內容參考ppt。
    11.圖像降噪可通過平滑卷積實現,也可以通過頻率域 實現。
    二:基本運算
  11. 灰度直方圖和灰度直方圖的構建方法:灰度直方圖反映的是一幅圖像中各灰度級像素出現的頻率。以灰度級為橫坐標,縱坐標為灰度級的頻率,繪制頻率同灰度級的關系圖就是灰度直方圖。它是圖像的一個重要特征,反映了圖像灰度分布的情況。
    掌握直方圖的計算方法。
    掌握直方圖線性變化及gamma矯正的計算方法,能夠根據變換曲線計算變換后的像素值。
    掌握直方圖均衡的計算方法,步驟參考ppt。
  12. 圖像的卷積運算
    圖像的邊緣檢測
    Prewitt算子,Sobel算子,拉普拉斯(Laplace)算子
    圖像的平滑:用于突出圖像的寬大區域,低頻成分,主干部分或抑制圖像噪聲和干擾高頻成分的圖像處理方法,目的是使圖像亮度平緩漸變,減小突變梯度,改變圖像質量。
    圖像的銳化:補償圖像的輪廓,增強圖像的邊緣及灰度跳變的部分,使圖像變得清晰,分為空域處理和頻域處理兩類。
    圖像的中值濾波
    是對一個奇數點滑動窗口內的像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的原來灰度值。因此它是一種非線性的圖像平滑法。
    3:圖像二值化
    直接閾值法
    最小誤判概率法估算閾值
    大津法
    4、canny算子的算法流程
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/104262111
    【1】消除噪聲:用高斯平滑濾波器卷積降噪
    【2】計算梯度幅值與方向,一般選sobel為模板
    【3】非極大值抑制:排除非邊緣像素,僅僅保留了一些細線條(候選邊緣)
    【4】滯后閾值:需要兩個閾值(高閾值和低閾值)
    (1、若某像素位置的幅值高于高閾值,該像素被保留為邊緣像素
    2、若某一像素位置的幅值小于地獄之,該像素被排除
    3、若某一像素位置的幅值在兩個閾值之間,該像素僅僅在連接到一個高于高閾值的像素時被保留。)
    6、圖像形態學
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/104815801
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/104885444
    腐蝕與膨脹為基本的。
    閉運算:先膨脹后腐蝕
    開運算:先腐蝕后膨脹。
    7、圖像幾何變換
    https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/105190636
    包括了圖像的形狀變換和圖像的位置變換。
    圖像的形狀變換是指圖像的放大,縮小與錯切
    圖像的位置變換是指圖像的平移、鏡像與旋轉
    圖像的仿射變換:
    圖像的變形和集合畸變校正
    齊次坐標就是將一個原本n維度的向量用一個n+1維度的向量來表示,引入齊次坐標是為了使仿射變換的運算同一位矩陣的乘法以及表示無窮遠的點。

平移變換:
在這里插入圖片描述
比例縮放:
在這里插入圖片描述
旋轉變換:(逆時針旋轉theta)
在這里插入圖片描述
錯切變換:
在這里插入圖片描述
8、圖像的插值
最近鄰插值法
線性插值
三次內插法
7、圖像編碼
JPG壓縮步驟:顏色模型轉換至YCbCr模式,DCT轉換至頻率域,使用不同的系數表對亮度通道和色差通道的頻譜系數分別量化,量化結果zigzagscan一維展開,然后霍夫曼編碼。
https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/105850727
8、動態圖像處理
背景差分:某一時刻t的輸入圖像和預先儲存的背景圖像做差分運算,從而將該時刻進入畫面的物體分離出來,對畫面中所有像素做差分運算,并且預設一個閾值Th,當差分值大于閾值時,該像素被判定為進入畫面的物體。
高斯建模:
陽光和日光燈等光照的閃爍、噪聲可以通過高斯分布模擬。對每一個像素進行高斯分布的建模,計算每個像素的平均值和方差,統計一定數量幀數的背景圖像來估算,得到均值和方差后,對每一個像素使用不同的閾值,對應背景光照的變換如中午到晚上逐漸變暗,可使用IIR濾波進行背景的更新。
在這里插入圖片描述
光流法:
光流是空間物體在觀測成像面上的像素運動的瞬時速度。
有Horn Schunck法、Lukas-Kanade法、Block matching法
9、霍夫變換
檢測圖像中的直線以及圓形。
Hough變換主要優點是能容忍特征邊界描述中的間隙,并且相對不受圖像噪聲的影響。
https://blog.csdn.net/qq_42604176/article/details/105230725

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