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图像处理基本知识总结(二)

时间:2018-08-03 22:37:41      阅读:177      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:知识   常用   高斯分布   byte   style   处理   高斯   分析   需要   

笔试题知识点

1、存储一副大小为1024×1024,256个灰度的图像,需要(8M)byte。

256是2的8次方,即8位,8个bit,1个字节;等于1024*1024*8 (bit)=8M(bit)。

2、对于彩色图像,通常用以区分颜色的特征是:(色调)(饱和度)(亮度)。

3、多年来建立了许多纹理分析方法,这些方法主要分为(统计分析法)和(结构分析法)。

4、双边滤波是常用的图像滤波方法,它同时考虑了相邻像素的(空间域)权值和(值域)权值。

  双边滤波原理:滤波算法中,目标点上的像素值通常是由其所在位置上的周围的一个小局部邻居像素的值所决定。在2D高斯滤波中的具体实现就是对周围的一定范围内的像素值分别赋以不同的高斯权重值,并在加权平均后得到当前点的最终结果。而这里的高斯权重因子是利用两个像素之间的空间距离(在图像中为2D)关系来生成。通过高斯分布的曲线可以发现,离目标像素越近的点对最终结果的贡献越大,反之则越小。

  也就是说,当远离边界时,即颜色十分相近,颜色权基本一样时,类似于高斯滤波,这样变可平滑处理图像。当处在边界时(所谓边界,就是颜色反差极大的地方),边界上的点互相颜色相近,会取极大的权值,而边界外的的点,颜色距离很远,权值取的很小(甚重可以忽略不计),这样就保护了边缘。

5、图像处理提取的特征:颜色、纹理、形状、空间。

图像处理基本知识总结(二)

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