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网络多媒体技术复习第一页，共五十六页。第1章 多媒体信息处理基础第二页，共五十六页。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全彩第三页，共五十六页。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。第四页，共五十六页。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 第五页，共五十六页。第2章 图像增强第六页，共五十六页。灰度直方图第七页，共五十六页。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）。 第八页，共五十六页。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。第九页，共五十六页。中值滤波第十页，共五十六页。 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：噪声以孤立点的形式出现，这些点对应的像素数很少，而图像则是由像素数较多、面积较大的块构成。中值滤波的目的就是要把这些孤立的点去除掉。中值滤波方法：选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上移动，把该窗口中所含的像素点按灰度值进行升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。将原图像中所有的像素点都执行上述操作后就得到中值滤波的结果图像。中值滤波例：有一个序列为{0, 3, 4, 0, 7}，当窗口m＝5时试求出采用中值滤波的结果。解：该序列重新排列后为{0, 0, 3, 4, 7}则中值滤波的结果 M{0,0,3,4,7}=3第十一页，共五十六页。低通滤波器理想低通滤波器以D0为半径的圆内所有频率分量无损的通过，圆外的所有频率分量完全衰减。 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此，采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊。Butterworth低通滤波器特性是连续性衰减在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生高斯低通滤波器高斯低通滤波器的傅立叶反变换也是高斯的，这意味着反变换后高斯滤波器将没有振铃现象产生第十二页，共五十六页。 图像锐化图像变模糊原因：成像系统聚焦不好或者信道过窄平均或积分运算使目标物轮廓变模糊，细节轮廓不清楚目的：加重目标物轮廓，使图像变清楚单方向的一阶锐化是指对某个特定方向上的边缘信息进行增强。第十三页，共五十六页。水平方向的一阶锐化1*1+2*2+1*3-1*3-2*0-1*8=-30 0 0 000-3-13-2000-6-13-1300 1 12 500 0 0 001232121262308761278623269第十四页，共五十六页。垂直方向的一阶锐化