数字图像处理简答题总结_数字图像处理简答题

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Weber定律：主观上，刚好能鉴别出的最小亮度值是背景亮度的2%，同时对比效应：人眼对目标亮度的主观感受不是由目标亮度决定，而是由目标与背景的亮度差异决定。

KLT：理论上的最佳变换。

优点：完全去相关，能量最聚集。

缺点：无固定变换矩阵，无有效快速算法。

直方图均衡本质：减少图像的灰度等级以换取对比度的扩大。

空间域线性平滑——低通掩膜法（系数为正）：

优点：算法简单，交互性好，噪声适应性强。

缺点：会造成轮廓的模糊。

空间域非线性平滑———中值滤波（统计排序滤波器）

优点：在平滑的同时适当保护轮廓。

缺点：对噪声有选择性，对随机噪声不理想，对高斯噪声效果不好，对椒盐噪声效果好，但不适于点，线，尖顶细节较多的图像。

锐化比较：

梯度算子：对小细节不敏感，抗干扰强。

SOBEL算子：由于引入了平均因素，对图像中的随机噪声有一定的平滑作用。由于它是相隔两行或两列之差分，边缘两侧元素得到了增强，故边缘显得粗而亮。

拉普拉斯运算：各向同性，所以对点的检测有较强的响应。

优点：对细线和孤立点的检测较好，可以突出细节

缺点：抗干扰能力差。

无约束恢复：去卷积。方法：逆滤波。

特点：噪声越大，误差越大，只适合信噪比很高的情况下。存在病态解。

有约束恢复：去卷积，抑制噪声，克服状态解。

映射器是去相关的过程，决定压缩的效果。

恢复质量取决于量化器，失真来自于量化误差。

预测编码：利用图像中相信像素的相关性，对预测差值编码

特点：缺点：误差传递，抗干扰能力弱。

优点：算法简单，易于硬件实现。

最佳预测是预测差值在均方意义上的最小值。

变换编码：利用图像内所有像素的相关性，对变换系数进行编码

特点：优点：抗干扰能力强。

缺点：计算复杂，不易于硬件实现。

变换的比较：

KLT：完全去相关，最佳变换。

DFT：压缩时接近KLT，但存在大量复杂计算，计算成本高，且有吉布斯效应。

WHT：计算简单，压缩速度快，但去相关较弱，压缩效果差。

DCT：去相关接近KLT，只有实数运算，吉布斯现象较弱，为准最佳变换。