第一章圖像處理基2大3空間坐標--->離散化--->空間采 采樣率--->決定--->空間分辨率|分辨率越大灰度--->離散化--->灰度量 量化--->決定--->幅度分辨率|視覺質量優4、格BMP:位圖文件GIF:公用的圖像文件格式標準，8位文件格式，最多256像，采用LZW壓縮，壓縮比在1:1~3:1TIFF:獨立于操作系統和文件系統的格式，便于在軟件之間進行圖支持任意大小的圖像，文件可分為：二值圖像、灰度圖像、調色板彩像全彩色RGBYcbCrJPEG:對靜止灰度或彩像的一種國際壓縮標準，適用于拍攝的自然5圖像處理：低層——像素層次，處理數據量圖像分析：中層——分割和特征提圖像理解：——操作對象為符號第二像圖像變換通常是一種二維正交變換正交變換的特點是在變換域中圖像能量集中分布在低頻率成分上，邊緣、線狀信息反映在高頻率成分上，有利于圖象處理。圖像變換的目的在于第三章圖像增強圖像增強是采用一系列技術去改善圖像的視覺效果,或將圖像轉換成一種更適合于人或機器進行分析和處理的形式。空間域增強是直接對圖像各像素進行處理灰度變換用來調整圖像的灰度動態范圍或圖像對比度，是圖像增強的重要之一線性變換：對圖像每一個像素灰度作線性拉伸，將有效改善圖像視覺效果分段線性變換：為了突出感目標所在的灰度區間，相對抑制那些不感的灰。指直方圖修整法包括直方圖均衡化及直方圖規定化兩類直方圖均衡化變換函數，滿足下列在0≤r≤1內，有0≤T(r)≤1，確保后的像素灰度在允許的范圍內直方圖均衡化原理：T(r)控制原圖像灰度級一幅圖像的sk與rk之間的關系稱為該圖像的累積灰度直方圖直方圖規定化利用直方圖規定化方法進行圖像增強的主要在于要構成有意義的直方圖。圖像經直為了抑制噪聲改善圖像質量所進行的處理稱圖像平滑或去噪用鄰域內各像素的灰度平均值代替該像素原來的灰度值，實現圖像的平滑，又稱鄰域平f(x,y)g(x,y比較結果決定點（x,y′(x,y)。的5個有的3*3鄰域，用梯度衡量它們灰度變化的大小。有選擇保邊緣平滑法：對圖像上任一像素(x,y)的5×5鄰域，采用9個掩模：一個3×3正方形、4個五邊形和4個六邊形。計算各個掩模的均值和方差，對方差進行排序，最小方差所對應的掩模的灰度均值就是像素（x,y)的輸出值。必須保證全部權系數之和為單位值這樣可保證輸出圖像灰度值在范圍內不會產生各種空間域平滑算法效K性。但對復雜形狀的邊界會過分平滑并使細節。有選擇保邊緣平滑法既能夠消除噪聲，又不破壞區域邊界的細節邊緣少受模糊。但它對點、線等細節較多的圖像卻不太合適。中值濾波法能有效削圖像空間域銳化增強圖像的邊緣或輪廓 梯度銳化法：梯度為grad(x，y)=Max(|f′|，|f′|)或grad（x，y）=|f 有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子計算梯度，來增強邊緣Laplaciang(x，y)=f(x，y)2f(x，y)=5f(x，yf(x+1，y)+f(x-1，y)+f(x，y+1)+f(x，y-1)]Laplacian增強算子特點為高通濾波法就是用高通濾波算子和圖像卷積來增強邊緣H(u,v)來抑制高頻成分，通過低頻成分，然后再進行逆傅立葉變換獲得濾波圖頻率域低濾H(u,v)有四種：理想低通濾波器、Butterworth指數低通濾波器、.梯形低通濾波器。各種濾波器Butterworth低通濾波器大減小，沒有振鈴效應產生。指數低通濾波器Butterworth濾波器。彩色增強技術是利用人眼的視覺特性，將灰度圖像變成彩像或改變彩像已有彩偽彩色增強是把黑白圖像的各個不同灰度級按照線性或非線性的函數變換成不同的彩色，得到一幅彩像的技術。偽彩色增強的方法主要有密度分割法、和頻率域偽彩色增強三種密度分割法0（黑）M0（白）NIi(i=1，2，…，N),給每個區間Ii指定一種彩色Ci，這樣，便可以把一幅灰度圖像變成一幅偽彩像灰度級一f(x,y)TRTG(?)和TIR(x,y)I(x,yI(x,y)彩像。密度分割法比較簡單、直觀。缺點是變換出的彩色數目有限假彩色增強是對一幅自然彩像或同一景物的多光譜圖像，通過函數變換成新的三基色分量，彩色合成使感目標呈現出與原圖像中不同的、奇異的彩色。假彩色增強使感的目標呈現奇異的彩色或置于奇特的彩色環境中，從而更引人注目使景物呈現出與人眼色覺相匹配的顏色，以提高對目標的分辨力代法.另外一種比較好的偽彩色處理方法是設定三個獨立的函數,給出一個灰度值,便由計算機估算出一個相應的RGB值.假彩色(falsecolor)處理是把真實的自然彩像或遙感多光譜圖象處理成假彩像.假彩色處理的主要用途是景物成奇異彩色,比本色更引人注目適應人眼對顏色的靈敏度,提高鑒別能力.可把細節豐富的物體成深淺與亮度不一遙感多光譜圖象處理成假彩色,可以獲得信息（I它們稱為顏色的三要素。把彩色的R、G、BI、H、SHIS，而由I、H、S變換成R、G、BHIS。第四章圖像恢復——復原與重圖像的是指圖像在形成、傳輸和記錄過程中，由于成像系統、傳輸介質和設備的不圖像復原就是要盡可能恢復圖像的本來面目，它是沿圖像的逆過程進行處理圖像復原過程如下：找原因→建立模型→反向推演→恢復圖圖像復原和圖像增強的圖像增強不考慮圖像是如何的，而是試圖采用各種技術來增強圖像的視覺效果。而圖像復原就完全不同需知道圖像的機制和過程等先驗知識據此找出一種相如果圖像已，應先作復原處理，再作增強處理當輸入的單位脈沖函數延遲了α、β單位，即當輸入為δ（x–αy–β）時，如果h（x–α，y–β，則稱此系統為位移不變系統。線性位移不變系統的輸出等于系統的輸入和系統脈沖響應（點擴散函數）g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)圖像的數學模型：g（x，y）=f（x，y）*h（x，y）+采用線性位移不變系統模型的原由由于許多種都可以用線性位移不變模型來近似，這樣線性系統中的許多數學工具當不太嚴重時，一般用線性位移不變系統模型來復原圖像，在很多應用中有較好在數學上求解只有在要求很精確的情況下才用位移可變的模型去求解其求解也常頻率域恢復方法應注意：H(u,v）很小或為零時，則噪聲被放大。這意味著圖像中小噪聲的干擾在H(u,v)較小時會對逆濾波恢復的圖像產生很大的影響，f(x,y)相差很大，甚至面目全非。幾何校正分兩步坐標間的關系解求關系中的未知參數然后根據關系對圖像各個像素確定各像素的灰度值（灰度內插n=1a00、a10、a01b00、b10、b016個未知數，至少需要3個已知點來建立方程式，解求未知數。當n=2時，畸變關系式126幾何校正方法可分為直接法和間接法兩種常用的像素灰度內插法有最近鄰元法、雙線性內插法和三次內插法三種像素灰度內插法效果比三次內插：計算量最大，但內插效果最好，精度最高圖像重建有三種模型：透射模型、發射模型和反射模型透射模型建立于能量通過物體后有一部分能量會被吸收的基礎之上透射模型經常用于反射模型可以用來測定物體的表面特征，例如光線、、激光或超聲波等都可以用Voxel（體素法、分塊的平面近似法。第六章圖像編碼與壓縮數據壓縮的研究內容包括數據的表示、傳輸、變換和編碼方法，目的是減少數據所圖像編碼與壓縮（符號）冗余數據有：編碼冗余、像素間冗余、心理視覺冗余3種根據解壓重建后的圖像和原始圖像之間是否具有誤差，圖像編碼壓縮分為無誤差（亦稱根據編碼作用域劃分，圖像編碼為空間域編碼和變換域編碼兩大類描述圖像相對原始圖像偏離程度的測度一般稱為保真度，可分為兩大類：客觀保真最常用的客觀保真度準則是原圖像和圖像之間的均方根誤差和均方根信噪比兩種理論上最佳信息保持編碼的平均碼長可以無限接近圖像信息熵HH。行程編碼的基本原理：將一行中顏色值相同的相鄰像素用一個計數值和該顏色值來代替一維行程編碼只考慮了消除行內像素間的相關性.沒有考慮其它方向的相關性第七章圖像分割圖像分析：對圖像中感的目標進行檢測和測量，以獲得它們的客觀信息，從而建立圖像分割：把圖像分成互不的區域并提取感目標的技術分割算法基于灰度值的兩個基本特性：不連續性和相似檢測圖像像素灰度級的不連續性，找到點、線（寬度為1、邊（不定寬度圖像分割的基于邊緣的分割方法：先提取區域邊界，再確定邊界限定的區域區域分割：確定每個像素的歸屬區域，從而形成一個區域圖區域生長：將屬性接近的連通像素成區－合并分割：綜合利用前兩種方法，既存在圖像的劃分，又有圖像的合并邊緣：圖像中像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合向算子、LaplacianMarr邊緣檢測算梯度算子：Roberts：與梯度算子檢測邊緣的方法類似，對噪聲敏感，但效果較梯度算子略Prewitt算子：方向算子：拉斯算子：優點，各向同性、線性和位移不變的；對細線和孤立點檢測效果較像素的邊緣。Marr：σσσ大曲面擬合法：其過程是求平均后再求差分，因而對噪聲有抑制作用由于梯度算子Laplace子都對噪聲敏感，因此一般在用它們檢測邊緣前要先對圖像曲面擬合法：邊緣：將檢測