圖像復(fù)原

常用圖像變換算法：

（1）逆濾波；

（2）維納濾波（WienerFilter）；

（3）盲卷積

22、什么叫圖像復(fù)原？與圖像增強有什么區(qū)別？

圖像在形成、傳輸和記錄中，由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和設(shè)備的不完善，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，這一現(xiàn)象稱為圖像退化。

圖像復(fù)原和圖像增強是有區(qū)別的，雖然二者的目的都是為了改善圖像的質(zhì)量，但圖像增強不考慮圖像是如何退化的，只通過試探各種技術(shù)來來增強圖像的視覺效果。因此，圖像增強可以不顧增強后的圖像是否失真，只要看著舒服就行。而圖像復(fù)原則完全不同，需知道圖像退化的機制和過程等先驗知識，據(jù)此找出一種相應(yīng)的逆過程解算方法，從而得到復(fù)原的圖像。如果圖像已退化，應(yīng)先做復(fù)原處理，再做增強處理。

23、說出幾種圖像退化：

圖像模糊、失真、有噪聲等

24、什么是維納濾波器？

是一種以最小平方為最優(yōu)準(zhǔn)則的線性濾波器，在一定的約束條件下，其輸出與給定函數(shù)的差的平方達(dá)到最小，通過數(shù)學(xué)運算最終可變?yōu)榭勺優(yōu)橐粋€拖布列茲方程的求解問題，是利用平穩(wěn)隨機過程的相關(guān)特性和頻譜特性混有噪聲的信號進行濾波。

25、說出幾種常用的圖像復(fù)原方法？

代數(shù)恢復(fù)方法：無約束復(fù)原；約束最小二乘法

頻域恢復(fù)方法：逆濾波恢復(fù)法；去除由均勻運動引起的模糊；維納濾波復(fù)原法

圖像壓縮編碼

常用圖像變換算法：

（1）哈夫曼編碼；（2）算術(shù)編碼；（3）預(yù)測編碼；（4）變換編碼

26、圖像為什么可以壓縮？（即數(shù)字圖像中存在哪幾種冗余？）

圖像數(shù)據(jù)之所以可以被壓縮，是因為數(shù)據(jù)中存在著冗余。在圖像壓縮中，有三種基本的數(shù)據(jù)冗余：編碼冗余；像素間冗余；視覺冗余。

27、什么是有損和無損壓縮？

無損壓縮：是對文件本身的壓縮，和其它數(shù)據(jù)文件的壓縮一樣，是對文件的數(shù)據(jù)存儲方式進行優(yōu)化，采用某種算法表示重復(fù)的數(shù)據(jù)信息，文件可以完全還原，不影響文件內(nèi)容，對于數(shù)字圖像而言，也不會使圖像細(xì)節(jié)有任何損失。

有損壓縮：是對圖像本身的改變，在保存圖像時保留了較多的亮度信息，而將色相和色純度的信息和周圍的像素進行合并，合并的比例不同，壓縮的比例也不同，由于信息量減少了，所以壓縮比可以很高，圖像質(zhì)量也會相應(yīng)的下降。

28、霍夫曼編碼算法的基本思想是什么？

是根據(jù)源數(shù)據(jù)符號發(fā)生的概率進行編碼的。在源數(shù)據(jù)中出現(xiàn)概率越大的符號，分配的碼字越短；出現(xiàn)概率越小的信號，其碼長越長，從而達(dá)到用盡可能少的碼表示源數(shù)據(jù)。

29、損和有損預(yù)測編碼算法不同之處？各在哪個環(huán)節(jié)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)了壓縮？

無損（亦稱無失真、無誤差、信息保持）編碼中刪除的僅僅是圖像數(shù)據(jù)中冗余的數(shù)據(jù)，經(jīng)解碼重建的圖像和原始圖像沒有任何失真。

有損（亦稱有誤差、有失真）編碼是指解碼重建的圖像與原圖像相比有失真，不能精確的復(fù)原，但視覺效果上基本相同，是實現(xiàn)高壓縮比的編碼方式。

30、簡述統(tǒng)計編碼、算術(shù)編碼、預(yù)測編碼、變換編碼算法的基本原理

統(tǒng)計編碼：根據(jù)信源的概率分布可變長碼，使平均碼長非常接近于熵。

算數(shù)編碼：利用編碼符號的聯(lián)合概率，用一個單獨的浮點數(shù)來代替一串輸入符號。

預(yù)測編碼：不是直接對信號編碼，而是對圖像預(yù)測誤差編碼。實質(zhì)上是對新的信息進行編碼，以消除相鄰像素之間的相關(guān)性和冗余性。

變換編碼算法：是通過正交變換把圖像從空間域轉(zhuǎn)化為能量比較集中的變換域系數(shù)，然后對變換系數(shù)經(jīng)行編碼，從而達(dá)到壓縮數(shù)據(jù)的目的。

圖像邊緣檢測、分割

圖像處理常用算法：

邊緣檢測：Canny算子、Laplacian算子、Sobel算子

Hough變換檢測直線和圓算法

圖像分割：閾值分割算（也叫二值化）、區(qū)域分割算法：區(qū)域生長法、分裂合并法、空間聚類法。

31、說出幾個常用的邊緣檢測算子：

Canny 算子、Laplacian算子、Sobel 算子

32、分別說出下面四種模板分別實現(xiàn)平滑去噪（低通濾波器）、圖像銳化（梯度法）、邊緣檢測（高通濾波器）哪種處理？

附加：

1、灰度圖像跟彩色圖像：

灰度圖像：是一個二維的灰度（亮度）函數(shù)f(x,y)

彩色圖像：由三個二維灰度函數(shù)f(x,y)組成。三個是RGB或者HSV

2、圖像處理：

從圖像到圖像：從圖像到經(jīng)過加工的另一圖像

一個決策：將一幅圖像轉(zhuǎn)化為一種非圖像的表示

3、相鄰像素：

四鄰域：

對角領(lǐng)域：

八領(lǐng)域：

4、像素的連接、鄰接、與連通

鄰接adjacency：僅考慮像素間的空間關(guān)系

由像素間的度量關(guān)系知：

四領(lǐng)域也可以定義為：

八領(lǐng)域也可以定義為：

連接connectivity：

空間關(guān)系：滿足鄰接

灰度關(guān)系：灰度值是否滿足某個特定的相似準(zhǔn)則，用V來表示這個準(zhǔn)則。

4-連接：2個像素p和r在V中取值且r在p的4鄰域中

8-連接：2個像素p和r在V中取值且r在p的8鄰域中

m-連接（混合連接）：2個像素p和r在V中取值，且滿足下面條件之一即可

1、r在p的4領(lǐng)域中。

2、r在p的對角領(lǐng)域中且p的4領(lǐng)域與r的4鄰域的交集是空集。如下圖所示：eg:彩色圖像中左邊是m-連接，右邊不是。

5、像素間的距離

3個像素p，q，r，分別具有坐標(biāo)(x,y)，(s,t)，(u,v)，度量函數(shù)記為D。

像素間距離的性質(zhì)：

1>D(p,q)>=0 兩個像素之間的距離總是正的

2>D(p,q)=D(q,p) 距離與起終點的選擇無關(guān)

3>D(p,R)<=D(p,q)+D(q,r) 最短距離是沿直線的

距離度量函數(shù)：

1>歐氏距離：距離p小于或者等于某一值是：以p為原點的圓

2>城市街區(qū)距離：距離小于或者等于某一值是以p為中心的菱形

3>棋盤距離：距離p小于或者等于某一值是以p為中心的正方形

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