数字图像分析

1、什么是直方图？

答：直方图表达的信息是每种亮度的像素点的个数，用少量的数据表达图像的灰度统计特征。

        一个灰度级别在范围[0,L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数p(rk)=nk/n,式中，n是图像的像素总数，nk是图像中第k个灰度级的像素总数，rk是第k个灰度级，k=0,1,2,...,L-1.

有如下性质：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灰度直方图反映了数字图像中每一灰度级与其出现频率间的关系，它能描述该图像的概貌。

2、直方图均衡化的作用

答：①直方图均衡化是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，这样增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。

        ②直方图均衡化不改变灰度出现的次数，改变的是出现次数所对应的灰度级，以避免改变图像的信息结构。直方图均衡化力图使等长区间内出现的像素数接近相等。

        ③将原图像直方图调整为均匀分布的直方图，修正后的图像能满足人眼视觉要求。

3、图像的信噪比（SNR）概念

答：图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算。可以近似估计图像信噪比，即信号与噪声的方差之比。首先计算图像所有像素的局部方差，dB数，最后用经验公式修正。s/n叫做信噪比，由于在实际使用中s与n的比值太大，故常取其分贝数（db）。分贝与信噪比的关系为：db=101gs/n。