江南大学数字图像处理期末整合

1、图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。Vpq,q,q.上图中的中值滤波公式g（X,Y）=Medianx1,x2,x35.计算存储一幅800*600的24位彩色图像所需的字节数答：800*600=480000像素480000*24=11520000bit11520000/8=1440000字节（Byte）四、1、逆滤波时，为什么在图像存在噪声时，不能采用全滤波？试采用逆滤波原理说明，并给出正确的处理方法。复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波。在该方法中，用退化函数除退化图像的傅立叶变换来计算原

2、始图像的傅立叶变换。,F,N,由上式可以看到，即使我们知道退化函数，也可能无法准确复原未退化的图像。因0或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定F,点值。4、将高频加强和直方图均衡相结合是得到边缘锐化和对比度增强的有效方法。上述两个操作的先后顺序对结果有影响吗？为什么？答：有影响，应先进行高频加强，再进行直方图均衡化。从而达到提高对比度的效果。若先进行直方图均衡化，再进行高频加强，对于图像亮度域时，先直方图均衡化会导致图像被漂白，再进行高频加强，获得的图像边缘不突出，图像的对比度较差。五、1、设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并0128个像素的

3、灰度值分别为：、0124、5、6、7，则均衡后，他们的灰度值为多少？（15分）答：答：pr，0，1，7，用累积分布函数（CDF）作为变换函数Tr处理ii时，均衡化的结果使动态范围增大。rip(r)rip()rr=0r=1/7r=2/7r=3/7r=4/7r=5/7r=6/7r=10.1740.0880.0860.080.0680.0580.0620.3840.1740.2620.3480.4280.4960.5540.61611/72/72/73/73/74/74/71s=1/7s=2/7s=3/7s=4/7s=10.1740.1740.1480.1200.384均衡化后的直方图：0、1、2、

4、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、7OTSU算法（大津法或最大类间方差法）一、最大类间方差法原理利用阈值将原图像分成前景，背景两个图象。前景：用来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度后景：用来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准，而在算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称，这也就是这个算法名字的来源），在本程序中类间方差用表示，最大类间方差用关于最大类间方差法（）的性能:分割效果。果不好，但是类间方差法是用时最少的。最大类间方差法（）的公式推导：记为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为，平均灰度为；背景点数占图像比例为，平均灰度为。则图像的总平均灰度为：。前景和背景图象的方差：此公式为方差公式。可参照概率论课本上面的的公式也就是下面程序中的的表达式。当方差最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，此时的灰度是最佳阈值=算法实现1：算法实现2：算法步骤如下：设图象包含L个灰度级(0,1,L，灰度值为的的象素点数为，图象总的象素点数为。灰度值为的点的概率为：P(i)=门限将整幅图象分为暗区和亮区两类，则类间方差是的函数：=a1*a2(