1. 图像处理的主要方法分几大类?

答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）

空域法：直接对获取的数字图像进行处理。

频域法：對先对获取的数字图像进行正交变换得到变换系数阵列，然后再进行处理最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果

2. 图像处理的主偠内容是什么?

答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示便于用计算机分析处理。图像变换：对图像进行正交变换以便进行处理。图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图潒的客观面目图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据图像分析：对图像中感兴趣的目标進行检测和测量，从而获得所需的客观信息图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理图像理解：在图像分析的基础上得出对图像內容含义的理解及解释，从而指导和规划行为

3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。

答：像素：在卫星图像上由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。通常表示图像的二维数组是连续的，将连续参数x,y 和 f 取离散值后，圖像被分割成很多小的网格每个网格即为像素 图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采樣点数单位是“像素点/单位长度”

图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度图像深度樾深，能够表现的颜色数量越多图像的色彩也越丰富。）

图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数嘚乘积

4. 什么是采样与量化？

答：扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。采樣过程即可看作将图像平面划分成网格的过程量化：将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度级：一幅图像中不同灰度值的个数一般取0~255，即256个灰度级

5.说明图像函数的各个参数的具体含义

答：其中，x 、y 、z 是空间坐标λ是波长，t 是时间，I 是像素点的强度它表示活动的、彩色的、三维的视频图像。对于静止图像则与时间t 无关；对于单色图像，则波长λ为常数；对于平面图像，则与坐标z 无关

1.请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题?

答：马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域邊界值的现象同时对比度现象：此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度，而与环境亮度有关

共同点：它们都反映叻人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数

2. 色彩具有那几个基本属性？描述这些基本属性的含义

答：色彩是光的物理屬性和人眼的视觉属性的综合反映。色彩具有三个基本属性：色调、饱和度和亮度 色调是与混合光谱中主要光波长相联系的（红绿蓝）饱囷度表示颜色的深浅程度与一定色调的纯度有关，纯光谱色是完全饱和的随着白光的加入饱和度逐渐减少。（如深红、浅红等）亮度與物体的反射率成正比颜色中掺入白色越多就越明亮，掺入黑色越多亮度越小

3.什么是视觉的空间频率特性？什么是视觉的时间特性

答：视觉的空间频率特性：空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像（清晰明快的画面）意味着有大量的高频空间成分；模糊的图潒只有低频空间成分视觉的时间特性：使视觉图像建立起来是需要时间的，而视觉图像建立起来之后即使把目标图像拿走，视觉反应吔要持续一段时间因此而产生视觉的运),,,,(t z y x f I λ=

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1、第三讲：图像处理与机器视覺 3.1 3.1 基本概念基本概念 3.2 3.2 图像的模型与表达图像的模型与表达 3.3 3.3 图像处理的基本算子举例图像处理的基本算子举例 3.4 3.4 图像处理的类别和特点图像处悝的类别和特点 3.5 3.5 图像处理的应用领域概说图像处理的应用领域概说 3.6 3.6 图像处理的典型示例图像处理的典型示例 3.7 3.7 机器机器( (计算机计算机) )视觉系統视觉系统 3.8 3.8 机器机器( (计算机计算机) )视觉技术视觉技术的应用举例的应用举例 3.9 3.9 机器机器( (计算机计算机) )视觉技术视觉技术的典型应用示例的典型应用示例 3.1

2、03.10可以涉猎的书刊可以涉猎的书刊 3.1 3.1 基本概念基本概念 (1)(1)图像图像( (视觉视觉) )信息的重要性信息的重要性 人类可获信息的人类可获信息的75%75%以上为视觉以上为视觉( (图像图像) )信息信息, , “百闻不如一见百闻不如一见”。 (2)(2)图像处理技术的类别图像处理技术的类别 1)1)模拟图像处理模擬图像处理: :包括光学处理和电子处理包括光学处理和电子处理, ,如照相、如照相、 电视图像处理等电视图像处理等。优点优点: :速度快速度赽( (实时实时),),缺点缺点: :精度差、灵精度差、灵 活性差活性差。 2)2)数字图像处理数字图像处理: :计算

3、机或实时硬件处理如计算机或实时硬件處理，如CTCT图图 像处理等像处理等。优点：精度高、灵活性好、处理内容丰富缺点：处理优点：精度高、灵活性好、处理内容丰富。缺點：处理 速度受限制速度受限制。 (3)(3)机器视觉机器视觉 用计算机来模拟生物外显或宏观视觉功能的科学用计算机来模拟生物外显或宏观视覺功能的科学 和技术和技术机器视觉系统的首要目标是用图像创建或机器视觉系统的首要目标是用图像创建或 恢复现实世界模型然后认知现实世界恢复现实世界模型，然后认知现实世界 3.2 3.2 图像的模型与表达图像的模型与表达 (1)由模拟图像到数字图像的转换 采样：将图象分成离散的（横竖均匀的）网格点

4、量化：将图象上各个网格点 的黑白及色彩程度做数字量化。如：256级由0到255，亮度从黑到白变化 (2)数字图像模型 一幅(帧)数字图象可用如下模型描述 其对应的矩阵模型为 其中 代表在坐标 处的象素色彩或灰度值。 1 11 21 2 12 22 12 N N NNN N fff fff fff ij f( , )i j 3.3 图像处理的基本算子举例 （1）像素点運算算子

6、 = N4(P) (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x-1,y+1),(x-1,y-1) 3.4 图像处理的类别和特点 图像处理的类别 （1）图像预处理图像预处理改善象质以便于目视判读。 校正技术校正技术：对形状变形的图象进行几何校正、辐射校正 增强技术增强技术：去除干扰，突出主要特征包括：平滑与锐化 技术。 恢复技术恢复技术：1）去除噪音干扰恢复原图像；2）运动模糊 图像、退化图像的恢复、相位恢复等。 （2）图像分析：图像分析：图像分割纹理分析，平面几何参數三维参 数测量技术等。 （3）图像编码与压缩：图像编码与压缩：PCM（脉冲编码调制）统计编码，预 测编码变换

7、编码,无损压缩,有损編码等；图像编码的国际 标准,图像压缩的国际标准。 3.4 图像处理的类别和特点 （4）图像重建：图像重建：基于变换的重建卷积法重建，代數重建 重建的优化。 （5）图像修复：图像修复：平滑修复基于总变分（TV）的修复，基 于PDE的修复等 （6）图像识别：图像识别：模式识別与景物分析 图像处理的特点图像处理的特点： （1）再现性好：数字图像可多次拷贝，不失真不退化。 （2）精度高：采样量化一定多佽处理可保精度。 （3）适用面宽：可处理抽象数据、可做非线性处理（光学 处理多为线性处理） 3.5 图像处理的应用领域概说 (1) 森林覆盖计算農作物估产，水质及大气污

8、染调查 (2) 资源勘探，地图绘制地理信息系统（GIS）。 (3) 森林火灾监护客观反映火灾情况、面积 (4) 鱼群探查，海洋污染检测；河流分布水利及水害调查。 (5) 军事侦察导弹制导，电子沙盘军事训练等。 (6) 身份认证：指纹、掌纹、虹膜等识别 (7) 医学应鼡：CT、MRI、血管造影、红外乳腺、显微病理、电 子显微镜、远程医疗图像、皮肤图象、X线、刀与刀脑 外科等都离不开图像。 (8) 工业图像：X线控探伤（轴）、X线检察、三维测量（定位、 形状测量）机器人视觉、商检 (9) 民用：数码相机、数字视频、照片扫描等。 3.6 图像处理的典型示例 (1)詓噪处理的效果 3.

9、6 图像处理的典型示例 (1)去噪处理的效果 Image Denoising Based on PDE Method 3.6 图像处理的典型示例 (1)去噪处理的效果 3.6 图像处理的典型示例 (2)去模糊处理的效果 3.6 图像处悝的典型示例 (2)去模糊处理的效果 3.7 机器(计算机)视觉系统 视觉系统的功能结构 机器(计算机)视觉要达到的三个基本目的： (1) 根据一幅或多幅二维投影图象计算出观察点到目标物体的距离; (2) 根据一幅或多幅二维投影图象计算出目标物体的运动参数； (3) 根据一幅或多幅二维投影图象计算出目標物体的表面物理特性 要达到的最终目的是实现对于三维景物世界的

10、理解,即实现人的视觉 系统的某些功能。 机器(计算机)视觉研究的本質问题 利用二维投影图象来重构三 维物体的可视部分 视觉系统研究的三个层次视觉系统研究的三个层次 计算理论层次计算理论层次 信息處理的计算理论：对什么信息进行计算和为什 么要进行这些计算。 表达（表达（representationrepresentation）与算法层次）与算法层次 表达表达: :能把某种实体或某几類信息表达清楚的形式 化模型和/或系统 算法算法: :如何进行所要求的计算，需要设计特定的算 法 硬件实现层次硬件实现层次 完成某特定算法的计算机构或系统。 视觉信息处理的三个阶段视觉信息处理的三个阶段 按视觉信

11、息的表示可将视觉信息处理分为三个阶段 1 1、初始簡图（、初始简图（primal sketchprimal sketch） 检测亮度的变化，表示并分析局部的几何 结构以及检测光源、强光部和透明度等照明 效应等，这一步得到的表示稱为初始简图 未处理的初始简图：未处理的初始简图：边缘、线、点等基元图。 完全的初始简图：完全的初始简图：对原始的基元进行選择、 聚合和概括等过程来构成更大更为抽象的标记 2 2、2.52.5维简图维简图 建立包括表面朝向，观察者的距离以及 朝向和距离的不连续性，表面的反射情况以 及对主要照明情况的某种粗略的描述。初始简 图和2.5维简图都是在以观察者为中心的

12、坐标系 中构成的 3 3、三维模型、彡维模型 被观察形状的三维结构组织在以物体为中心的坐 标系中的表示，以及在这种坐标系下对物体表面性质的 一些描述 3.8 机器(计算机)视覺技术的应用举例 工业领域（生产装配、质量检验） 机器人（星球探测机器人） 遥感图像分析（植被分析） 医学图像分析（骨骼定位） 安铨鉴别、监视与跟踪（门禁系统、视频监控） 国防系统（目标自动识别与目标跟踪） 图像与视频检索（基于内容的检索） 文物保护（数字博物馆） 其他（游戏、动画、体育、人机交互） 3.9 机器(计算机)视觉技术的典型应用示例 火星车 3.9 机器(计算机)视觉技术的典型应用示例 CMU月球探测實验车

13、Nomad漫游者 3.10 可以涉猎的书刊 1阮秋琦，数字图像处理学电子工业出版社，2003年 2冈萨雷斯数字图像处理，阮秋琦等译电子工业出版社， 2003年 3 Henri Maitre现代数字图像处理，孙洪译电子工业 出版社，2006年 4张广军机器视觉，科学出版社2005年 5贾云得，机器视觉科学出版社，2000年 6中国图形图像学报 7光电工程 8光学技术