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计算图像大小：长×宽×每个像素占用的二进制位数
- 量化级别是4位：一个像素点占用4个二进制位
- 量化级别有16个：一个像素点占用4个二进制位
- 真彩色图像：一个像素点占用24个二进制位
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缓变图像：细量化，粗采样；
突变图像：粗量化，细采样，处理细节丰富的图像；
虚假轮廓和马赛克的原因
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常见图像格式和应用方向：
- HSI：动画，视觉相关
- CMYK：印刷
- YUV：电视机信号传输
- RGB：计算机图像处理
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沃尔什变换公式：
[W(u) = frac{1}{N} sum_{x=0}^{N-1}f(x)prod_{i=0}^{n-1}(-1)^{b_i(x)b_{n-1-i}(u)} \其中，n为序号，N=2^n\(u,x)=0,1,2,...,N-1\b_i(x) 等于 x 的二进制表示的第 i 位。 ] -
图像熵：(考试不用计算结果)
[H=-sum_{k=1}^{M}P_klog_2P_k ] -
平均码字长度和编码效率公式
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什么是非续长编码
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跳过白色块编码
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哈夫曼编码
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计算压缩比：
[C=frac{图像直接编码所需用的码元个数}{用某种方法编码所需的码元个数}
]
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对比度：成比例变化
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图像增强（也叫锐化），微分计算，突出感兴趣部分
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图像平滑（也叫滤波），积分运算，去除噪声
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卷积核，即权重组合的矩阵。卷积运算中的卷积核就是模板运算中的模板
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卷积：加权求和
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互相关：相乘求和
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最小二乘法：误差平方和最小
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常见的去除噪声的方法：
- 时域：邻域平均、中值滤波、多幅图像求平均
- 频域：低通滤波
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区域生长：判断邻域的差值
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边缘检测：sobel算子和prewitt算子
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相邻像素差最大的地方就是梯度
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轮廓跟踪：查找连通域
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图像的代数运算和实际应用：
- (C(x, y)＝A(x, y)＋B(x, y))：去噪
- (C(x, y)＝A(x, y)－B(x, y))：测速
- (C(x, y)＝A(x, y)×B(x, y))：掩膜处理或卷积
- (C(x, y)＝A(x, y)÷B(x, y)) ：校正成像仪器或CT