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数字图像处理知识点总结教学提纲

数字图像处理知识点总结

第一章导论

1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。

2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。

3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。

4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。

第二章数字图像处理的基本概念

6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。

9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分

辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图

像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

14.数字化器组成：

1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

3)光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。

4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。

5)输出存储体：将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器，或磁盘等。

15.灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标

为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

16.直方图的性质：

1)灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了

像素的位置信息。

2)一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图

3)一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。

17.直方图的应用：

1)用于判断图像量化是否恰当

2)用于确定图像二值化的阈值

3)计算图像中物体的面积

4)计算图像信息量：熵H

18.图像处理基本功能的形式：单幅图像→单幅图像，多幅图像→单幅图像，单（或多）

幅图像→数字或符号。

19.邻域：对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。

20.图像处理的几种具体算法：

1)局部处理：移动平均平滑、空间域锐化。

2)点处理：图像对比度增强、图像二值化。

3)大局处理：傅里叶变换。

4)迭代处理：细化。

5)跟踪处理

6)位置不变处理和位置可变处理：输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素的位置

(i，j)无关的处理称为位置不变处理或位移不变处理

7)窗口处理和模板处理。

21.图像的数据结构与特征：

1)组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式。它能起到节省内存的作用，但导

致计算量增加，使处理程序复杂。

2)比特面方式：按比特位存取像素，即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示，形成比特面。

3)分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，就能使数据表

示具有分层性，其代表有锥形(金字塔)结构。

4)树结构：对于一幅二值图像的行、列接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的

全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割

5)多重图像数据存储：逐波段存储，分波段处理时采用；逐行存储，行扫描记录设

备采用；逐像素存储，用于分类。

22.图像的特征：

1)自然特征：光谱特征、几何特征、时相特征；

2)人工特征：直方图特征，灰度边缘特征，线、角点、纹理特征；3)特征的范围：点特征、局部特征、区域特征、整体特征。

4)特征提取：获取图像特征信息的操作。把从图像提取的m个特征量y1，y2，…，ym，用m维的向量Y＝[y1y2…ym]t

表示称为特征向量。另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。

23.对比度：一幅图像中灰度反差的大小，对比度=最大亮度/最小亮度

第三章图像变换

24.图像变换通常是一种二维正交变换。

1)正交变换必须是可逆的；

2)正变换和反变换的算法不能太复杂；

3)正交变换的特点是在变换域中图像能量集中分布在低频率成分上，边缘、线状信

息反映在高频率成分上，有利于图象处理。

25.图像变换的目的在于：

1)使图像处理问题简化；2)有利于图像特征提取；

3)有助于从概念上增强对图像信息的理解。

第四章图像增强

26.图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或

机器进行分析和处理的形式。

27.空间域增强是直接对图像各像素进行处理；

28.频率域增强是先将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行某种处理，然后经逆傅立叶变换

获得所需的图像。

29.

30.灰度变换用来调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。

1)线性变换：对图像每一个像素灰度作线性拉伸，将有效改善图像视觉效果。

2)分段线性变换：为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰

度区间，可采用分段线性变换。

3)非线性灰度变换：对数变换（当希望对图像的低灰度区较大的拉伸而对高灰度区压

缩时，可采用这种变换，它能使图像灰度分布与人的视觉特性相匹配).指数变换（对图像的高灰度区给予较大的拉伸）

31.直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。

32.直方图均衡化：将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方

法。

33.直方图均衡化变换函数，满足下列条件：

1)在0≤r≤1内为单调递增函数，保证灰度级从黑到白的次序不变；

2)在0≤r≤1内，有0≤T(r)≤1，确保映射后的像素灰度在允许的范围内。

34.直方图均衡化原理：输出图像的概率密度函数可以通过变换函数T(r)控制原图像灰度级的概率密度函数得到,并改善原图像的灰度层次。

35.一幅图像的sk与rk之间的关系称为该图像的累积灰度直方图。

36.直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法。

37.利用直方图规定化方法进行图像增强的主要困难在于要构成有意义的直方图。图像经直

方图规定化，其增强效果要有利于人的视觉判读或便于机器识别。

38.为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。39.用邻域内各像素

的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑，又称邻域平

均法。

40.超限像素平滑法：将f(x,y)和邻域平均g(x,y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根据比较结果决定点（x,y）的最后灰度g′(x,y)。

41.灰度最相近的K个邻点平均法：可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。42.最大均匀性平滑：为避免消除噪声引起边缘模糊，该算法先找出环绕图像中每像素的最

均匀区域，然后用这区域的灰度均值代替该像素原来的灰度值。具体可选任一像素（x,y）的5个有重叠的3*3邻域，用梯度衡量它们灰度变化的大小。

43.有选择保边缘平滑法：对图像上任一像素(x,y)的5×5邻域，采用9个掩模：一个3×

3正方形、4个五边形和4个六边形。计算各个掩模的均值和方差，对方差进行排序，最小方差所对应的掩模的灰度均值就是像素（x,y)的输出值。

44.空间低通滤波法：应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。不管什么样的掩模，

必须保证全部权系数之和为单位值，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生“溢出”现象。

45.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。离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。离散三角信号的顶部则变平了。对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉，否则将不受影响。

46.各种空间域平滑算法效果比较：

1)局部平滑法算法简单，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别

在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

2)超限像素平滑法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也

有效。并且随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大。超限像元平滑法比局部平滑法去椒盐噪声效果更好。

3)灰度最相近的K个邻点平均法：较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效

果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。

4)最大均匀性平滑经多次迭代可增强平滑效果，在消除图像噪声的同时保持边缘清晰性。但对复杂形状的边界会过分平滑并使细节消失。

5)有选择保边缘平滑法既能够消除噪声，又不破坏区域边界的细节。

6)中值滤波对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护

边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。中值滤波法能有效削弱椒盐噪声，且比邻域、超限像素平均法更有效。

47.图像空间域锐化增强图像的边缘或轮廓。

48.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清

晰。

49.梯度锐化法：梯度为grad(x，y)=Max(|fx′|，|fy′|)或grad（x，y）=|fx’|+|f y′|。

有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子计算梯度，来增强边缘。

https://www.docsj.com/doc/9a16219207.html,placian增强算子：g(x，y)=f(x，y)-▽2

f(x，y)=5f(x，y)-[f(x+1，y)+f(x-1，y)+f(x，y+1)+f(x，y-1)]https://www.docsj.com/doc/9a16219207.html,placian 增强算子特点：

1)在灰度均匀的区域或斜坡中间▽2f(x，y)为0，增强图像上像元灰度不变；

2)在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”；而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”

52.高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。

53.频率域平滑：由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低

通滤波器H(u,v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的：

54.频率域低滤波器H(u,v)有四种：理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器、.梯形低通滤波器。55.各种滤波器效果比较;

1)理想低通滤波器:在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊,并产生

振铃效应。

2)Butterworth低通滤波器的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，

即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。3)指数低通滤波器：图像边缘的模糊程度较用Butterworth 滤波产生的大些，无明显

的振铃效应。

4)梯形低通滤波器的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定

的模糊和振铃效应。

56.频率域锐化：采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得

到边缘锐化的图像。包括：理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数滤波器、梯形滤波器。

57.彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩

色的分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。58.伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。

59.伪彩色增强的方法主要有密度分割法、和频率域伪彩色增强三种。

60.密度分割法是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间Ii(i=1，2，…，N),给每个区间Ii指定一种彩色Ci，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。61.灰度级一彩色变换将原图像f(x,y)的灰度范围分段，经过红、绿、蓝三种不同变换TR(?)、

TG(?)和TB(?)，变成三基色分量IR(x,y)、IG(x,y)、IB(x,y)，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。62.密度分割法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限。63.假彩色增强是对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的

三基色分量，彩色合成使感兴趣目标呈现出与原图像中不同的、奇异的彩色。64.假彩色增强目的：

1)使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更引人注目；

2)使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以提高对目标的分辨力。

65.伪彩色增强与假彩色增强有何区别：伪彩色处理主要解决的是如何把灰度图变成伪彩色图的问题,最简单的办法是选择对应于某一灰度值设一彩色值来替代,可称之为调色板替

代法.另外一种比较好的伪彩色处理方法是设定三个独立的函数,给出一个灰度值,便由计算机估算出一个相应的RGB值.假彩色(false color)处理是把真实的自然彩色图像或遥感多光谱图象处理成假彩色图像.假彩色处理的主要用途是:(1)景物映射成奇异彩色,比本色更引人注目.

(2)适应人眼对颜色的灵敏度,提高鉴别能力.可把细节丰富的物体映射成深浅与亮度不一的颜色.

(3)遥感多光谱图象处理成假彩色,可以获得更多信息.

66.像素级影像融合是采用某种算法将覆盖同一地区（或对象）的两幅或多幅空间配准的影

像生成满足某种要求的影像的技术。

67.颜色可以用R、G、B三分量来表示，也可以用亮度（I）、色别（H）和饱和度（S）来表示，它们称为颜色的三要素。把彩色的R、G、B变换成I、H、S称为HIS正变换，而由I、H、S变换成R、G、B称为HIS反变换。

第五章图像复原与重建

68.图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不

完善，使图像的质量变坏。

69.图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。

70.图像复原过程如下：找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像71.图像复原和图像增强的区别：

1)图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。

2)而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。

3)如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。

4)二者的目的都是为了改善图像的质量。

72.点源的概念:一幅图像可以看成由无穷多极小的像素所组成，每一个像素都可以看作为一个点源成像，因此，一幅图像也可以看成由无穷多点源形成的。

73.当输入的单位脉冲函数延迟了α、β单位，即当输入为δ（x–α，y–β）时，如

果输出为h（x–α，y–β），则称此系统为位移不变系统。

74.线性位移不变系统的输出等于系统的输入和系统脉冲响应（点扩散函数）的卷积。即：g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)。

75.图像退化的数学模型：g（x，y）=f（x，y）*h（x，y）+n(x，y)76.采用线性位移不变系统模型的原由：

1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似，这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。

2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算大为简化。

3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而成。

77.频率域恢复方法应注意：若噪声存在，而且H(u,v）很小或为零时，则噪声被放大。

这

意味着退化图像中小噪声的干扰在H(u,v)较小时，会对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，有可能使恢复的图像和f(x,y)相差很大，甚至面目全非。

78.图像在获取过程中，由于成像系统本身具有非线性、拍摄角度等因素的影响，会使获得

的图像产生几何失真，可分为：系统失真和非系统是真。系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随机的。

79.对图像进行几何校正的必要性：当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失真的图像），以免影响定量分析的精度。

80.几何校正分两步：

1)图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列号）和物方（或参考图）对应

点坐标间的映射关系，解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正；

2)确定各像素的灰度值（灰度内插）

81.图像空间坐标变换当n=1时，畸变关系为线性变换，式子中包含a00、a10、a01、b00、b10、b016个未知数，至少需要3个已知点来建立方程式，解求未知数。当n=2时，畸变关系式包含12个未知数，至少需要6个已知点来建立关系式，解求未知数。82.几何校正方法可分为直接法和间接法两种。

83.常用的像素灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法三种。84.像素灰度内插法效果比较：

1)最近邻内插：最简单，效果尚佳，但校正后的图像边缘有明显锯齿状，即存在灰度

不连续性。

2)双线性内插法：较复杂，计算量较大，没有灰度不连续性的缺点，结果令人满意。

但它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓有一定模糊。3)三次内插：计算量最大，但内插效果最好，精度最高。85.图像重建有三种模型：透射模型、发射模型和反射模型。

86.透射模型建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收的基础之上，透射模型经常用于

X射线、电子射线及光线和热辐射的情况下，它们都遵从一定的吸收规则。

87.发射模型可用来确定物体的位置。这种方法已经广泛用于正电子检测,通过在相反的方向分解散射的两束伽马射线,则这两束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。

88.反射模型可以用来测定物体的表面特征，例如光线、电子束、激光或超声波等都可以用

来进行这种测定。

89.从多个断面恢复三维形状的方法有Voxel法（体素法）、分块的平面近似法。

第六章图像编码与压缩

90.数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输、变换和编码方法，目的是减少存储数据所

需的空间和传输所用的时间。

91.图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，达到以尽可能少的代码

（符号）来表示尽可能多的图像信息。

92.冗余数据有：编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余3种。

93.根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，图像编码压缩分为无误差（亦称

无失真、无损、信息保持）编码和有误差（有失真或有损）编码两大类。

94.根据编码作用域划分，图像编码为空间域编码和变换域编码两大类。

95.描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为保真度，可分为两大类：客观保真

度准则和主观保真度准则。

96.最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的均方根误差和均方根信噪比两种。

97.理论上最佳信息保持编码的平均码长可以无限接近图像信息熵H。但总是大于或等于图

像的熵H。

98.霍夫曼编码：在信源数据中出现概率越大的符号，编码以后相应的码长越短；出现概率

越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符表示信源数据。它在无损变长编码方法中是最佳的。

99.行程编码的基本原理：将一行中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值来代替。

100.一维行程编码只考虑了消除行内像素间的相关性.没有考虑其它方向的相关性. 101.二维行程编码就是利用图像二维信息的强相关性，按照一定的扫描路径遍历所有的像素形成一维的序列，然后对序列进行一维行程编码的方法。102.混合编码：既具有行程编码的性质又是变长编码。

第七章图像分割

103.图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述.

104.图像分割：把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术。

105.记忆图像分割所需满足的五个条件。

106.分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性

107.检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度）。

108.检测图像像素的灰度值的相似性，通过选择阈值，找到灰度值相似的区域，区域的外轮廓就是对象的边。

109.图像分割的方法：

1)基于边缘的分割方法：先提取区域边界，再确定边界限定的区域。2)区域分割：确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。3)区域生长：将属性接近的连通像素聚集成区域

4)分裂－合并分割：综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图像的合并。110.边缘：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。

111.边缘检测算子：梯度算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子（方向算子）、Laplacian算子、Marr算子。112.边缘检测算子比较：

1)梯度算子：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响2)Roberts算子：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度算子略好

3)Prewitt算子：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响

4)Sobel算子：对4邻域采用带权方法计算差分；能进一步抑止噪声；但检测的边缘

较宽

5)方向算子：在计算边缘强度的同时可以得到边缘的方向；各方向间的夹角为45o6)拉普拉斯算子：优点，各向同性、线性和位移不变的；对细线和孤立点检测效果较

好。缺点，对噪音的敏感，对噪声有双倍加强作用；不能检测出边的方向；常产生

双像素的边缘。

7)Marr算子：σ的选择很重要，σ小时边缘位置精度高，但边缘细节变化多；σ

大时平滑作用大，但细节损失大，边缘点定位精度低。应根据噪声水平和边缘点定位精度要求适当选取σ。

8)曲面拟合法：其过程是求平均后再求差分，因而对噪声有抑制作用。

113.由于梯度算子和Laplace算子都对噪声敏感，因此一般在用它们检测边缘前要先对图像进行平滑。

114.曲面拟合法：用平面或高阶曲面来拟合图像中某一小区域的灰度表面，求这个拟合平面

微分或二阶微分检测边缘，可减少噪声影响。其过程是求平均后再求差分，因而对噪声有抑制作用。

115.边缘跟踪：将检测的边缘点连接成线就是边缘跟踪。

116.直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点，这种线到点的变换就是Hough变换117.Hough变换特点：

1)对ρ、θ量化过粗，直线参数就不精确，过细则计算量增加。因此，对ρ、θ量

化要兼顾参数量化精度和计算量。

2)Hough变换检测直线的抗噪性能强，能将断开的边缘连接起来。3)此外Hough变换也可用来检测曲线。118.区域生长：单一型、质心型、混合型。

119.单一型：缺点是区域增长的结果与起始像素有关，起始位置不同则分割结果有差异。120.区域分裂合并法无需预先指定种子点,它按某种一致性准则分裂或者合并区域.可以先

进行分裂运算,然后再进行合并运算;也可以分裂和合并运算同时进行,经过连续的分裂和合并,最后得到图像的精确分割效果.

121.分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有效.

第八章二值图像处理与形状分析

122.在二值图像中，把互相连接的像素的集合汇集为一组，于是具有若干个0值的像素(0 像素)和具有若干个1值的像素(1像素)的组就产生了。把这些组叫做连接成分。

123.二值图像上改变一个像素的值后，整个图像的连接性并不改变（各连接成分既不分离、不结合，孔也不产生、不消失），则这个像素是可删除的。

124.孤立点：B（p）=1的像素p，在4/8邻接的情况下，当其4/8邻接的像素全是0时，像素p称作孤立点。其连接数Nc(p)=0。

125.内部点：B（p）=1的像素p，在4/8邻接的情况下，当其4/8邻接的像素全是1时，称作内部点。内部点的连接数Nc(p)=0。126.边界点:在B（p）=1的像素中，把除了孤立点和内部点以外的点叫做边界点。边界点

的连接数属于[1，4]。1)删除点或端点；2)连接点；3)分支点；4)交叉点。127.为区分二值图像中的连接成分，求得连接成分个数，对属于同一个１像素连接成分的所有像素分配相同的编号，对不同的连接成分分配不同的编号的操作，叫做连接成分的标记。128.膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。

129.收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。

130.距离变换是求二值图像中各1像素到0像素的最短距离的处理。

131.在经过距离变换得到的图像中，最大值点的集合就形成骨架，即位于图像中心部分的线像素的集合，也可以看作是图形各内接圆中心的集合。反映了原图形的形状。给定距离和骨架就能恢复该图形，但恢复的图形不能保证原始图形的连接性。常用于图形压缩、提取图形幅宽和形状特征等。

132.细化是从二值图像中提取线宽为1像素的中心线的操作。

133.为了求得区域间的连接关系，必须沿区域的边界点跟踪像素，称之为边界（或边缘）跟踪。

134.形状分析是指用计算机图像处理与分析系统对图像中的诸目标提取形状特征，对图像进行识别和理解。

135.区域形状特征的提取有三类方法：

1)区域内部（包括空间域和变换域）形状特征提取；2)区域外部（包括空间域和变换域）形状特征提取；3)利用图像层次型数据结构，提取形状特征。

136.拓扑描绘子：欧拉数；凹凸性；区域的测量；区域的大小及形状描述量（面积、周长、圆形度）。

137.区域的拓扑性质对区域的全局描述是很有用的，欧拉数是区域一个较好的描述子。

第九章影像纹理分析

138.局部不规则而宏观有规律的特性称之为纹理；以纹理特性为主导的图像，常称为纹理图像；以纹理特性为主导特性的区域，常称为纹理区域。

139.纹理作为一种区域特性，在图像的一定区域上才能反映或测量出来。

140.纹理分析方法：统计分析法和结构分析法。前者从图像有关属性的统计分析出发；后者则着力找出纹理基元，然后从结构组成上探索纹理的规律。也有直接去探求纹理构成的结构规律的。

https://www.docsj.com/doc/9a16219207.html,ws的纹理能量测量法：

f(x,y)微窗口滤波F(x,y)能量转换E(x,y)分量旋转C(x,y)分类M(x,y) 142.自相关函数：

1)当纹理较粗时，ρ(d)随d的增加下降速度较慢；2)当纹理较细时，ρ(d)随着d 的增加下降速度较快。

143.灰度共生矩阵就是从图像(x,y)灰度为i的像素出发，统计与距离为δ=(Δx2+Δy2)1/2

、灰度为j的像素同时出现的概率P(i,j,δ,θ)。144.灰度共生矩阵必然是对称阵，且对角线上均为偶数。

第十章模板匹配

145.当对象物的图案以图像的形式表现时，根据该图案与一幅图像的各部分的相似度判断其是否存在，并求得对象物在图像中位置的操作叫做模板匹配。

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

体育教学论复习总结

体育教学设计：是根据教学目的和教学条件，对某个过程的教学进行的诸多方面的最优化研究工作和计划工作。体育课堂教学：是指在法定的一节课中，按照教学计划规定的内容，由较适合学生在规定的教学地点进行体育教授和学习活动的过程。教学方法：在体育教学过程中，教师与学生为实现体育教学目标和完成体育教学任务而有计划地采用的、可以产生教与学相互作用的、具有技术性的教学活动的总称。体育教学原则：是实施体育教学最基本的要求，是保持体育教学性质最基本因素，是判断体育教学质量最基本标准。体育教学内容：依据体育教学目标被选出来，根据学生发展需要和教学条件加工的，在体育教学环境下传授学生的身体练习、运动技术学习和教学比赛体验等内容。体育教学论：体育教学论是分科教学论的组成部分，是研究和说明体育教学现象、要素、本质以及内在规律的科学和学科。体育教学目标：是依据体育教学目的而提出的预期成果。体育教学基本要素：学生、教师、教学目标、教学内容、教学过程、教学环境、教学方法、教学评价。体育教学目标的结构：“外部特征”：“内部要素” “外部特征”：目标的层次：超学段体育教学目标、学段体育教学目标、学年体育教学目标、学期体育教学目标、单元体育教学目标、可是体育教学目标。各层次目标的功能与工作：功能、工作和搭载文件。 “内部要素”：课题、条件、标准发挥体育教师主导条件：三个要素：目标、路线、被导的主体。教师熟知体育教学观念、体育教材、自己的学生。发挥学生主体条件：1）教师把教授的目标转化成为学生的学习目标、2）教师和学生共同拥有体育教材、3）教师要将教学过程设计成学生的学习过程、4）教师要创设和谐、民主的教学情境、5）重视学生的学习方法。体育教学内容的特性：运动实践性、娱乐性、健身性、人际交流开放性、空间的约定性。一.体育教学内容与教育内容的共性：教育性、科学性、系统性、体育教学内容的分类：精教类、简教类、介绍类、锻炼类。体育教学过程：体育教学规律：1）运动技能形成规律：不会到会、不熟练到熟练、不巩固到巩固。影响因素：运动技能难度、学习技能的总时间和联系密度、体育教师教学经验与教学能力、学生前期经验积累、学生体育基础与身体素质。 2）运动负荷变化与控制的规律：热身和逐渐加强运动负荷的阶段、根据教学的需要调整和控制运动负荷的阶段、恢复和逐渐降低运动负荷的阶段。 3）体育知识学习和运动认知的规律:广泛进行感性认知形成感性基础阶段、进行理性的概括形成理性认知的阶段、将理性的认知演绎到各种运动情境的应用阶段。 4）体育学习集体形成与变化的规律： 5）体验运动乐趣的规律：体育教学原则： 1)合理安排身体活动量原则：指在体育教学中必须要体现体育教学的本质特点——身体活动性，还要使学生身体所承受的运动负荷有效、合理，以满足学生锻炼身体和掌握运动技能的需要。 2)注重体验运动乐趣原则：指在体育教学中让学生掌握运动技能和进行身体锻炼的同时，体验运动乐趣，使学生喜爱运动并养成参与运动的习惯。 3)促进运动技能不断提高原则：指在体育教学中要不断提高学生的运动技能，提高学生的运

教育教学知识与能力知识点归纳

一、简答题：（3X10） 1.教师专业发展的内容 2.教师专业发展的阶段 3.教师专业发展的途径 4.教育研究的基本步骤 5.简述教育与政治经济发展的关系 6.简述全面发展的内容 7.如何运用记忆规律，促进知识保持 8.简述影响问题解决的因素 9.简述马斯洛需要层次理论 10.简述四种不同气质类型的特征，并针对不同气质类型如何指导 11.影响课程开发的主要因素 12.简述新课改下教师教学观的改变 13.简述新课改结构的主要内容 14.人的身心发展规律及其对教育的影响 15.小学生心理发展的特点 16.简述学生学习的特点 17.建构主义学习观 18.简述德育过程的基本规律 19.说服教育法的含义和要求 20.简述美育的任务 21.班集体的基本特征 22.班主任如何组织和培养班集体 23.小学班主任应该具备的基本素养 24.先进生、中等生和后进生各有什么样的心理特点班主任应该如何进行个别教育 25.小学教学的基本任务 26.简述教学课程的基本规律 27.讲授法的基本要求 28.教学实施的环节 29.简述上好一堂课的标准

30.如何培养学生的学习动机历年来考察过的简答题：【2014年下半年】： 1.简述皮亚杰7-12岁小学生思维发展的特征 2.简述学校联系的基本方式 3.简述教学研究中文检索的基本要求【2014年上半年】 1.简述我国教肓目的的基本特征 2.简述小学生学习兴趣的特点 3.简述建立良好班风的基本措施。【2013年上半年】 1.简述影响个体发展的主要因素。 2.简述教育报告的-般结构 3.我国第八次基础教育课程改革倡导自主学习，合作学习和探究学习，简述你对这三种学习方法的理解。【2013年下半年】 1.简述当前我国基础教育课程改革所倡导的学生观 2.简述班主任工作的主要内容 3.中学生在安全用电方面犯了哪些常识性错误你认为小学教师应从哪些方面进行安全教育二、材料分析题（2X20）（一）材料分析题答题结构 1..总起：①这位老师（材料中）遵循了（违背了）体现了、指出……，这种做法有利于、不利于、促使、可以取得良好的教育效果……；②或者直接用知识原理进行阐释。 2..分析：结合材料分点解析（知识点+材料解析，如材料体现几个知识点则分点作答） 3.（总结）对于整个分析进行一两句话的总结。（不做硬性要求）（二）材料分析题知识点积累 1.新课改内容师生：教师主导与学生主体学生观：学生是发展、独特、独立意义的人；学习方式：自主合作探究

高一数学必修一各章知识点总结

高一数学必修1各章知识点总结第一章集合与函数概念一、集合有关概念 1.元素的三个特性： (1)元素的确定性如：世界上最高的山 (2)元素的互异性如：由HAPPY的字母组成的集合{H,A,P,Y} (3)元素的无序性: 如：{a,b,c}和{a,c,b}是表示同一个集合 2. 3.集合的表示：{ …集合的含义集合的中} 如：{我校的篮球队员}，{太平洋,大西洋,印度洋,北冰洋} (1)用拉丁字母表示集合：A={我校的篮球队员},B={1,2,3,4,5} (2)集合的表示方法：列举法与描述法。 ◆注意：常用数集及其记法：非负整数集（即自然数集）记作：N 正整数集 N*或 N+ 整数集Z 有理数集Q 实数集R 1）列举法：{a,b,c……} 2）描述法：将集合中的元素的公共属性描述出来，写在大括号内表示集合的方法。{x∈R| x-3>2} ,{x| x-3>2} 3）语言描述法：例：{不是直角三角形的三角形} 4）Venn图: 4、集合的分类： (1)有限集含有有限个元素的集合 (2)无限集含有无限个元素的集合 (3)空集不含任何元素的集合例：{x|x2=－5｝二、集合间的基本关系 1.“包含”关系—子集 A?有两种可能（1）A是B的一部分，；（2）A与B是注意：B 同一集合。 ?/B 反之: 集合A不包含于集合B,或集合B不包含集合A,记作A ?/A 或B 2．“相等”关系：A=B (5≥5，且5≤5，则5=5) 实例：设 A={x|x2-1=0} B={-1,1} “元素相同则两集合相等”即：①任何一个集合是它本身的子集。A?A ②真子集:如果A?B,且A≠B那就说集合A是集合B的真子集，记作A B(或B A) ③如果 A?B, B?C ,那么 A?C ④如果A?B 同时 B?A 那么A=B 3. 不含任何元素的集合叫做空集，记为Φ 规定: 空集是任何集合的子集，空集是任何非空集合的真子集。 ◆有n个元素的集合，含有2n个子集，2n-1个真子集三、集合的运算

数字图像处理研研究生课程教学大纲

《数字图像处理》研研究生课程教学大纲（课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12）东南大学计算机科学与工程学院一、课程的性质与目的本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。二、课程内容的教学要求本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6）三、上机实验要求实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。

《中学生物教学论-期末总结》(刘恩山版)

《中学生物教学论-期末总结》（刘恩山版）绪论 1.要胜任当代中学生物学教师的工作，一个人不仅要有坚实的生物学专业知识和实验技能为基础，同时还要具有哪些专业知识及技能？答：（1）理解中学生物学课程的性质和价值（2）理解生物科学和技术的本质和特征（3）掌握学生的学习规律和学习特点（4）能够使用多样化的教学方法（5）能够利用多种评价方式来反映学生的进步（6）专业素养的持续发展 2.怎样做一名合格的中学生物学教师？ 3.课程改革的焦点聚集在“面向全体学生”和“倡导探究性学习”。 4.“面向全体学生”带来的变化是课程内容加大了灵活性和选择性，使不同地区、不同学校的学生能学到更适合他们的需求和条件的内容 5.“倡导探究性学习”则大大增加了课程中对于过程技能的要求和探究活动（或解决问题）的内容，并对教师指导学生进行生物学研究的能力和引导发现的教学技能提出了新的要求第一章 1.中学生物学课程的性质和地位答：性质：学科课程；科学课程；技术课程。地位：必修课程 2.生物学课程的价值答：（1）培养学生的生物科学素养（2）为学生终生的学习和发展打下基础（3）为学生步入社会、择业和确定进一步学习的专业方向提供帮助； 3.具有生物科学素养的人应具有正确的科学态度、价值观和世界观；有一定的科学探究能力，理解生物学的核心概念和原理；具有良好的思维习惯和理解力，能够应用生物学的知识和方法去面对现实生活中与生物学相关的问题。 4.课程标准课程标准是由教育部颁布的带有指令性的、重要的国家课程文件，是国家对基础教育课程的基本规范和要求。《基础课程改革纲要（试行）》指出：课程标准是教材编写、教学、评估和考试命题的依据，是国家管理和评价课程的基础。国家课程标准体现了国家对不同阶段的学生在知识与技能、过程与方法、态度情感与价值观等方面的要求。生物课程标准则是具体规定了中学生物学课程的性质、目标和内容标准，并提出了教学评价及编写教材等方面的建议。它是我国基础教育阶段生物学课程的基本规范和质量要求，是每个中学生物学教材编写人员、生物教师和教育管理者开展工作的依据和准绳。 5.标准和大纲的异同是什么？标准和大纲的共同之处是它们都是教育部颁布的指令性的课程文件“编教材、教学、评估、命题”的依据，也就是常说的“4个依据”的作用。课程标准有一些与大纲不同的特点：（1）课程标准主要描述了学生在某一阶段学习后的学习成果，而大纲则强调的是具体的学习内容（2）生物课程标准是国家制定的初中、高中阶段共同的、统一的基本要求，不是最高要求，

初一数学知识点归纳教学文案

初一数学知识点归纳

初一数学知识点总结（初一上学期）代数初步知识 1、代数式：用运算符号“＋－ × ÷ …… ”连接数及表示数的字母的式子称为代数式。注意：用字母表示数有一定的限制，首先字母所取得数应保证它所在的式子有意义，其次字母所取得数还应使实际生活或生产有意义；单独一个数或一个字母也是代数式。 2、列代数式的几个注意事项：（1）数与字母相乘，或字母与字母相乘通常使用“· ” 乘，或省略不写。（2）数与数相乘，仍应使用“×”乘，不用“· ”乘，也不能省略乘号。（3）数与字母相乘时，一般在结果中把数写在字母前面，如a×5应写成5a 。（4）在代数式中出现除法运算时，一般用分数线将被除式和除式联系，如3÷a 写成a 3的形式；（5）a 与b 的差写作a-b ，要注意字母顺序；若只说两数的差，当分别设两数为a 、b 时，则应分类，写做a-b 和b-a . 3、几个重要的代数式：（1）a 与b 的平方差是：a 2 -b 2 ； a 与b 差的平方是：（a-b ）2 。（2）若a 、b 、c 是正整数，则两位整数是：10a+b ；则三位整数是：100a+10b+c 。（3）若m 、n 是整数，则被5除商m 余n 的数是：5m+n ；偶数是：2n ，奇数是：2n+1；三个连续整数是：n-1、n 、n+1。（4）若b ＞0，则正数是:a 2 +b ，负数是：-a 2 -b ，非负数是：b 2 ，非正数是：-b 2 。有理数 1、有理数： (1)凡能写成 a b （a 、b 都是整数且a≠0）形式的数，都是有理数。正整数、0、负整数统称整数；正分数、负分数统称分数；整数和分数统称有理数。（注意：0即不是正数，也不是负数；-a 不一定是负数，+a 也不一定是正数；p 不是有理数） (2)有理数中，1、0、-1是三个特殊的数，它们有自己的特性；这三个数把数轴上的数分成四个区域，这四个区域的数也有自己的特性。

《高等数学》各章知识点总结——第9章

第9章多元函数微分学及其应用总结一、多元函数的极限与连续 1、n 维空间 2R 为二元数组),(y x 的全体，称为二维空间。3R 为三元数组),,(z y x 的全体，称为三维空间。 n R 为n 元数组),,,(21n x x x 的全体，称为n 维空间。 n 维空间中两点1212(,,,),(,,,)n n P x x x Q y y y 间的距离： ||PQ = 邻域: 设0P 是n R 的一个点，δ是某一正数，与点0P 距离小于 δ的点P 的全体称为点0P 的δ 邻域，记为),(0δP U ，即00(,){R |||}n U P P PP δδ=∈< 空心邻域: 0P 的 δ 邻域去掉中心点0P 就成为0P 的δ 空心邻域,记为 0(,)U P δ =0{0||}P PP δ<<。内点与边界点：设E 为n 维空间中的点集，n P ∈R 是一个点。如果存在点P 的某个邻域 ),(δP U ，使得E P U ?),(δ，则称点P 为集合E 的内点。如果点P 的任何邻域内都既有属于E 的点又有不属于E 的点，则称P 为集合E 的边界点, E 的边界点的全体称为E 的边界．聚点：设E 为n 维空间中的点集，n P ∈R 是一个点。如果点P 的任何空心邻域内都包含E 中的无穷多个点，则称P 为集合E 的聚点。开集与闭集: 若点集E 的点都是内点，则称E 是开集。设点集n E ?R , 如果E 的补集 n E -R 是开集，则称E 为闭集。区域与闭区域：设D 为开集，如果对于D 内任意两点，都可以用D 内的折线（其上的点都属于D ）连接起来, 则称开集D 是连通的．连通的开集称为区域或开区域．开区域与其边界的并集称为闭区域．有界集与无界集: 对于点集E ，若存在0>M ，使得(,)E U O M ?，即E 中所有点到原点的距离都不超过M ，则称点集E 为有界集，否则称为无界集．如果D 是区域而且有界，则称D 为有界区域．

《数字图像处理》实验教学大纲

《数字图像处理》实验教学大纲实验类别：专业教育课程实验课程名称：数字图像处理实验室名称：动态信息获取与处理实验室课程编号：总学时：8 学分： 0.5 适用专业：信息与计算先修课程：复变函数、线性代数、电路分析、电子技术、信号与系统、数字信号处理一、实验在教学培养方案中地位、作用《数字图像处理》课程是大学本科四年级信息与计算专业本科生选修的专业课程。随着科学技术的飞速发展，数字图像处理的应用已渗透到了通信、雷达、航空航天、医疗等各个科学技术领域。《数字图像处理》是一门理论与实践并重的技术，在成功掌握了理论知识的同时再配合做一些相关的实验，更能加深对课程中的基本概念、算法、分析方法等的理解与掌握，为课程的学习起到促进和巩固作用，也为今后从事独立的开发打下扎实的基础。因此本实验在整个专业中与《数字图像处理》课程具有同等重要的地位和作用。二、实验内容、基本要求：实验一图像变换内容： 1．对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维傅里叶变换的常用性质。 2．对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维余弦变换的常用性质，了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。 3．对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。 4．对标准图像进行Walsh 变换并在计算机屏幕观测其频谱。基本要求： 1．加深理解DFT 、DCT 、Walsh 变换的原理和基本性质。 2．掌握DFT 、DCT 变换的算法流程，并能根据流程编程实现。 3．分析变换域内频谱的特征。实验二灰度图的线性变换内容：灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数)(x f 是一个一维线性函数： B A f x f x f +?=)( 灰度变换方程为： B A A A B f D f D f D +*==)( 式中参数A f 为纯属函数的斜率，B f 为纯属函数在y 轴上的截距，A D 表示输入图像的灰度，B D 表示输出图像的灰度。当1>A f 时，输出图像的对比度将增大；当1