第二章

圖像采集

1、圖像數(shù)字化采樣和量化；空間分辨率和幅度分辨率；圖像數(shù)據(jù)量2、像素間的關(guān)系

4鄰域和8鄰域；4連接和8連接；連通；像素間距離（歐氏、城區(qū)、棋盤(pán)）3、雙線性插值公式的推導(dǎo)4、直方圖直方圖的定義和性質(zhì)。

第三章

空域圖像增強(qiáng)

1、圖像增強(qiáng)的分類(lèi)圖像增強(qiáng)分為空域增強(qiáng)和變換域增強(qiáng)方法，空域增強(qiáng)又可分為點(diǎn)運(yùn)算和空間濾波；點(diǎn)運(yùn)算又可分為灰度映射、直方圖增強(qiáng)。

2、分段線性變換公式公式表達(dá)。僅將某一范圍的灰度值進(jìn)行拉伸，而其余范圍的灰度值實(shí)際上被壓縮了。3、噪聲按其產(chǎn)生的原因可分為外部噪聲和內(nèi)部噪聲。按噪聲和信號(hào)之間的關(guān)系可分為加性噪聲和乘性噪聲4、直方圖均衡化直方圖均衡化的基本思想是：對(duì)圖像中像素個(gè)數(shù)多的灰度值進(jìn)行展寬而對(duì)像素個(gè)數(shù)少的灰度值進(jìn)行歸并，從而達(dá)到清晰圖像的目的。

計(jì)算。5、直方圖規(guī)定化計(jì)算。（SML、GML）6、空間平滑濾波器均值濾波、中值濾波的定義和計(jì)算，以及各自的特點(diǎn)（濾波窗口大小和形狀可變）。7、圖像銳化濾波器銳化的目的。一階微分銳化算子，如sobel、roberts、prewitt算子的模板，各個(gè)模板對(duì)哪個(gè)方向的邊緣響應(yīng)最大。二階微分銳化算子，如Laplacian算子模板。一階微分銳化算子與二階微分銳化算子的特點(diǎn)。第四章

彩色圖像增強(qiáng)

1、度量色彩的三要素色調(diào)、飽和度、亮度。了解各自的涵義。

2、色度圖利用色度圖求某一種顏色的主波長(zhǎng)、補(bǔ)色、色純度。RGB顏色模型不能表示所有可見(jiàn)的顏色。3、彩色增強(qiáng)一般彩色增強(qiáng)可分為偽彩色增強(qiáng)和真彩色增強(qiáng)方法，各自基本的定義。第五章

圖像變換

1、數(shù)字圖像傅里葉變換的頻譜分布經(jīng)平移，頻譜圖像的零點(diǎn)移到顯示的中心，從而圍繞坐標(biāo)中心的是低頻，向外是高頻。圖像變化平緩的部分為低頻，圖像中的邊、噪音、變化陡峻的部分等灰度變化突變區(qū)域?yàn)楦哳l。2、傅里葉變換性質(zhì)空域中的卷積等價(jià)于頻域中的相乘；平移性；旋轉(zhuǎn)不變性；尺度定理3、二維離散傅里葉變換的公式書(shū)上P85，公式(5.1.11)。第六章

圖像變換

1、低通濾波、高通濾波低通濾波器削弱高頻信號(hào)，實(shí)現(xiàn)圖像平滑效果，圖像容易模糊。高通濾波消除對(duì)應(yīng)圖像中灰度值緩慢變換區(qū)域的低頻分量，實(shí)現(xiàn)圖像銳化，噪聲容易增強(qiáng)。理想濾波器有明顯的振鈴現(xiàn)象；Butterworth濾波效果較好，指數(shù)濾波振鈴現(xiàn)象不明顯；梯形濾波會(huì)產(chǎn)生微振鈴效果，但計(jì)算簡(jiǎn)單，較常用。2、高頻增強(qiáng)濾波器、高頻提升濾波器3、同態(tài)濾波在頻域中同時(shí)將圖像亮度范圍進(jìn)行壓縮和將圖像對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)，也可用于消除圖像中的乘性噪聲。同態(tài)濾波的基本原理描述。第七章

圖像編碼基礎(chǔ)

1、數(shù)據(jù)冗余類(lèi)型像素相關(guān)冗余、編碼冗余、心理視覺(jué)冗余2、圖像編碼的的方法信息保持型編碼（無(wú)損編碼）和信息損失型編碼（有損編碼）3、平均碼字長(zhǎng)度、熵、編碼效率4、即時(shí)碼一定是唯一可解碼，反之不成立。5、哈夫曼編碼、解碼的方法6、算術(shù)編碼的方法第八章

基本圖像分割技術(shù)

1、圖像分割的定義和分類(lèi)圖像分割分為非連續(xù)性分割、相似性分割2、robers、sobel、prewitt、Laplacian四大邊緣檢測(cè)算子的特點(diǎn)。Roberts算子邊緣定位精度較高，但容易丟失一部分邊緣信息，不能抑制噪聲；

Sobel算子和Prewitt算子對(duì)噪聲具有一定的抑制能力，邊緣定位比較準(zhǔn)確和完整；拉普拉斯算子造成一些不連續(xù)的檢測(cè)邊緣，同時(shí)抗噪聲能力比較差。3、閾值分割基本的公式描述4、區(qū)域生長(zhǎng)法的分割計(jì)算上課例題5、用圖解法分裂合并法分割的步驟第九章

典型圖像分割算法

1、最佳閾值法最佳分割閾值就是目標(biāo)物和背景象素灰度級(jí)兩個(gè)均值的平均。（目標(biāo)、背景區(qū)域灰度級(jí)概率呈正態(tài)分布，且偏差相等，像素?cái)?shù)相等）2、二維最大熵閾值分割基本原理離散二維熵的定義第十章

目標(biāo)表達(dá)和描述

1、目標(biāo)的表達(dá)和描述目標(biāo)的表達(dá)和描述可分為基于邊界的表達(dá)和描述和基于區(qū)域的表達(dá)和描述2、基于邊界的表達(dá)4方向鏈碼、8方向鏈碼表示方法；歸一化鏈碼；一階差分鏈碼；3、基于區(qū)域的表達(dá)外接盒；圍盒；凸包的定義骨架骨架的定義。常見(jiàn)區(qū)域的骨架表述，如正方形，矩形和圓。4、基于邊界的描述如果區(qū)域R的內(nèi)部點(diǎn)用8-方向連通來(lái)判斷，則得到的邊界為4-方向連通的，如果用4-方向連通來(lái)判斷，則得到的邊界為8-方向連通的形狀數(shù)及階。第十一章

特征提取和測(cè)量誤差

1、區(qū)域形狀特征及測(cè)量形狀參數(shù)的定義。邊界周長(zhǎng)的3種計(jì)算方法；區(qū)域面積的3種計(jì)算方法。2、區(qū)域紋理特征及測(cè)量紋理的定義。計(jì)算共生矩陣。3、特征測(cè)量的準(zhǔn)確度準(zhǔn)確度或準(zhǔn)確性也稱(chēng)無(wú)偏性，指實(shí)際測(cè)量值和作為（參考）真值的客觀標(biāo)準(zhǔn)值的接近程度 精確度或精確性也稱(chēng)效能、一致性，指測(cè)量過(guò)程能重復(fù)進(jìn)行并得到相同測(cè)量結(jié)果的能力準(zhǔn)確度和精確度的關(guān)系。第十二章

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法

1、二值形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算的定義。給出原圖像和結(jié)構(gòu)元素，能給出腐蝕、膨脹的結(jié)果。2