绪论 常见的图像输入设备 相机 扫描仪 摄像头 图像质量是由什么决定的 比如 显示分辨率 图片像素 空间 图像空域处理 考试大头 1.图像映射方法有哪些 比如：图像求反（适合增强黑色区域中的白色 细节） 对数变换（适合动态范围过大，超出显示范围的情况） 幂变换（伽马变换）（伽马值小于1扩展低灰度范围整体图像变亮，伽马值大于1扩展高灰度范围整体图像变暗） 分段线性变换 2.滤波器 什么样的滤波器是线性的，非线性的 中值滤波是不是线性的滤波器 拉普拉斯算子是不是线性的滤波器 均值平滑滤波器 加权均值（高斯）滤波器是线性滤波器 空间滤波器用途：图像增强 特征提取 图像检测 滤波器分类：线性滤波器 非线性滤波器 拉普拉斯算子是线性滤波算子 3.哪些方法可以用来做图像的锐化（高通滤波） 锐化空间滤波器：突出图像中灰度变化部分（边缘和轮廓） 可以增加图像的细节 便于提取目标的边界，服务于图像分割、特征提取 4.哪些方法可以用来做平滑 均值平滑滤波器 加权平均（高斯）滤波器 中值平滑滤波器（非线性滤波器） 低通滤波器：去掉高频分量，保留低频分量 低频对应于图像中灰度缓慢变化的部分 可以平滑图像（常见低通滤波器：理想滤波器，巴特沃思滤波器，高斯滤波器） 5.图像的直方图代表的是什么含义 有什么意义有什么用表示的是什么 图像中像素的亮度（灰度级）可以看做一个变量，其分布反映了图像的统计特性 灰度直方图是灰度级的统计函数，反映了图中每个灰度级出现的频率 6.中值滤波和均值滤波的区别 以及各自的作用 均值平滑滤波器：输出掩膜所覆盖邻域的像素平均值 作用：去噪，用邻域均值来替换像素值，逼近真实值 可去除图像中不相干（尺寸小于掩膜）的细节 中值平滑滤波器（非线性滤波器）：输出一个邻域的中间值 作用：对脉冲型噪声非常有效 模糊较少，保留边缘 7.直方图均衡化的用途 增强图像对比度 8.高通滤波器的作用是什么： 去掉低频分量，保留高频分量 高频对应于图像中灰度快速变化的区域 图像的边缘、纹理等细节 可以用来边缘提取（理想型，巴特沃斯型，高斯型） 9.图像锐化的含义是什么（图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。） 10.拉普拉斯算子的特点 线性滤波算子 灰度突变处响应大 离散化表示 频域图像处理 图像当中的内容和频率之间有什么关系 低频成分对应于图像的主体特征，高频成分对应于图像中的细节 把图像划归到频率空间里面去 不同的图像内容对应不同的频段 彩色图像增强 直方图均衡化： 对HSI中的I分量进行直方 图均衡化， 再和HS分量合成 适当调节饱和度（S) 彩色图像平滑： 单独对HSI中的I分量平滑即可 和人的心理视觉相关的颜色空间 哪三个要素 以及每个要素的含义是 什么（HSI，色调H，饱和度S，亮度I)色调：感受到的纯色类别，与主波长有关；饱和度：颜色的纯度，饱和度下降，感觉褪色。色调和饱和度并成为色度；亮度：明亮程度，与强度相关。 打印机所用的颜色模型是什么 对模型要有一定的理解 CMY彩色模型 CMYK模型（CMY合成的黑色纯度不够，添加黑色墨K） 彩色图像增强的技术分为哪两大类 图像压缩 考得比较多 一定要重视 出发点： 图像的数据量大，占用较多的存储资源 图像的传输，需要占用较大的网络宽带 图像无损压缩的极限是由什么决定的 熵决定了描述该信源的所需的平均最小码长 图像的三种数据冗余分别是什么 编码冗余 像素相关冗余 心理视觉冗余 评估一个图像有损压缩的过程总信息损失程度的准则有哪两个 客观保真度准则 主观保真度准则 三大类的编码方法各有哪些有代表性的具体算法 变长编码(无损压缩)：哈弗曼编码、算术编码 预测编码： 变换编码（有损压缩）：傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换 预测编码有什么特点 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/0cf1ce43647d27284b7351e3.html