數(shù)字圖像處理復(fù)習(xí)(1)-預(yù)覽頁
【正文】 ? 圖像特征的種類 ? 圖像的 形態(tài)運(yùn)算 包括哪些？ ? 什么是 圖像紋理 ？紋理分析的主要方法？ ? 圖像 形狀 的體現(xiàn)形式有哪些？形狀分析有哪些方法？ 綜合應(yīng)用 ? 圖像增強(qiáng)及圖像識(shí)別的流程的設(shè)計(jì) ? 圖像預(yù)處理：包括圖像增強(qiáng)、平滑抑噪、邊緣銳化、圖像復(fù)原 ? 圖像分割及二值化 ? 圖像的修飾與細(xì)化 ? 特征提取與識(shí)別 圖像的數(shù)字化 所謂的圖像數(shù)字化是指將模擬圖像經(jīng)過離散化之后，得到用數(shù)字表示的圖像。 ? 頻譜中心反映圖像平均亮度，低頻區(qū)域反映圖像實(shí)體細(xì)節(jié)，高頻區(qū)域反映圖像邊緣輪廓。 ２．每一灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)可直接得到 直方圖線性 (尺度 )變換 P(r) a b 255 g f 255 b a 255 g b g a a b g s P(s) 255 g b g a 結(jié)果分析？ 直方圖均衡化和指定化 直方圖均衡化是對(duì)在圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度級(jí)進(jìn)行展寬，而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度級(jí)進(jìn)行縮減，將直方圖的分布變成均勻分布，從而達(dá)到清晰圖像的目的。 ? 中值濾波的優(yōu)點(diǎn)是在消除噪聲的同時(shí)，還能保護(hù)邊界不被模糊 。 ? 像素點(diǎn)的相似性 基于區(qū)域的分割 區(qū)域生長法 ? 從生長點(diǎn)開始，搜索其鄰域，把符合接收規(guī)則的點(diǎn)或子區(qū)歸并進(jìn)來，形成新的生長點(diǎn)，直到當(dāng)前區(qū)域不能再合并為止 種子算法 種子的選取 生長的準(zhǔn)則 生長過程終止的條件或規(guī)則 區(qū)域生長法示例 2),( ???? FjiFF? 初始生長點(diǎn)為 9，接收準(zhǔn)則為可并入的點(diǎn)的灰度與區(qū)域灰度均值之差 ； ?生長過程如下： 934424447334682247984458551?F 34424447334682247984458552?F 34424447334682247984458553?F 34424447334682247984458554?F冗余度 的概念 對(duì)于描述一幅圖像所需要的最少信息之外的多余信息，稱為冗余度
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