《网络多媒体 杜慧勤》复习 - 副本.pptxVIP

网络多媒体技术复习第1章 多媒体信息处理基础位图文件图像分辨率：分辨率越高，表示组成一幅图的像素就越多，图像文件就越大像素深度：像素深度越深，表达单个像素的颜色和亮度的位数越多，图像文件就越大 灰度图像:只有明暗不同的像素而没有彩色像素组成的图像。灰度值级数就等于256级，每个像素可以是0～255之间的任何一个值彩色图像：每个像素的R、G和B值用一个字节来表示1位：/wiki/Binary_image黑白；8位：/wiki/Grayscale灰阶；8位：/wiki/8-bit_color256/wiki/8-bit_color色；24位：真彩；30/36/48位：/wiki/Color_depth全彩音频数字化实际上就是对模拟信号进行采样、量化和编码色调反映彩色的类别，例如红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等不同颜色。发光物体的色调由光的波长决定，色饱和度反映彩色光的深浅程度在RGB模型中，颜色空间里所有的颜色都是由R、G、B (红、绿、蓝)三种光依不同的比例相加而成；相加混色。在CMY颜色模型中，颜色空间由青（Cyan）、品红（Magenta）和黄（Yellow）这三种基色按不同的比例混合而成，相减混色。声波可以用一条连续的曲线来表示，它可以分解成一系列正弦波的线性叠加。图1-3 电磁波谱波长在380～780nm范围内的电磁波能够使人眼产生颜色感觉，称为可见光。可见光在整个电磁波谱中只占极小的一段。图像采样就是对图像在水平方向和垂直方向上进行等间隔的采样，将二维空间上模拟的连续亮度（即灰度）或彩色信息，转化为一系列有限的离散数值来表示一幅图像在采样时，行、列的采样点与量化时每个像素量化的级数，既影响数字图像的质量，也影响到该数字图像数据量的大小。假定图像取M×N个采样点，每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是取为2的整数幂，即Q=2k, 则存储一幅数字图像所需的字节数B为 第2章 图像增强改善降质图像（退化图像）的方法:图像增强: 根据一定的要求将图像中感兴趣的部分加以处理或突出有用的图像特征（如边缘、轮廓、对比度等），抑制不需要的信息，以改善图像的主观视觉效果或便于后续的图像分析和识别。图像复原: 针对图像降质的具体原因，设法补偿降质因素，从而使改善后的图像尽可能地逼近原始图像。灰度变换点运算处理直方图修正邻域运算处理空域法(图像域)伪彩色增强图像增强彩色增强假彩色增强图像平滑真彩色增强图像锐化低通滤波频域法高通滤波(变换域)同态滤波灰度直方图灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度级出现的概率直方图均衡化的实现步骤1. 统计原始图像的直方图： 其中， 是归一化的输入图像灰度级。2. 计算直方图累积分布曲线3. 用累积分布函数作变换函数进行图像灰度变换：根据计算得到的累积分布函数，建立输入图像与输出图像灰度级之间的对应关系，即重新定位累计分布函数 （与归一化灰度等级 比较，寻找最接近的一个作为原灰度级k变换后的新灰度级）。 例题：直方图均衡（8个灰度级）2165353465235665P39 例【2-2】 假定有一幅图像，共有 个像素，灰度级数为8，试对其进行直方图均衡化。步骤先对原图进行直方图统计通过累积求和，找出变化函数对灰度值进行修正画出书2-15的图。I([20:23],[20:23])M=0,V=0.01M=0,V=0.4160157158161160159160161162160157160162161159158192159117180136149143176150118158161225102193137104215832550155255039892121472382110246Gaussian noise(随机噪声)d=0.01d=0.4160157158161160159160161162160157160162161159158160157158161160255160161162160157160162161159158160157255001592551610002551621610158Salt Pepper Noise(脉冲噪声)邻域平均法模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的运算结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的值有关。模板操作的数学含义是卷积（或互相关）运算。邻域平均法(均值滤波)是一种局部空间域处理的算法。 基本思想：用邻域像素灰度的平均值代替每个像素的灰度值。优点：算法简单，计算速度快。缺点：在降低噪声的同时容易模糊图像边沿和细节处。中值滤波 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。中值滤波的依据：噪声以孤立点的形