【图像处理】图形图像中术语

1、阈值

阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。

2、二值化

图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果。

3、灰度值

指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像

4、灰度图像

灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色，灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。

5、光流

光流是一种简单实用的图像运动的表达方式，通常定义为一个图像序列中的图像亮度模式的表观运动，即空间物体表面上的点的运动速度在视觉传感器的成像平面上的表达。

6、光流法

光流(optical flow)法是目前运动图像分析的重要方法，它的概念是由Gibso。于1950年首先提出的，是指时变图像中模式运动速度。因为当物体在运动时，它在图像上对应点的亮度模式也在运动。

7、概率

指事件随机发生的机率

8、概率密度

指事件发生的概率分布

9、概率分布

用以表述随机变量取值的概率规律。

10、图像掩膜

用选定的图像、图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中,掩模可以是胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。数字图像处理中,图像掩模主要用于：①提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。②屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。③结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。④特殊形状图像的制作。掩膜是一种图像滤镜的模板，实用掩膜经常处理的是遥感图像。当提取道路或者河流，或者房屋时，通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤，然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩膜。

11、图像噪声

图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声

12、时域（时间域）

自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数。

13、频域（频率域）

自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。

14、图像的高低频

图像的高低频是对图像各个位置之间强度变化的一种度量方法。低频分量:主要对整副图像的强度的综合度量。高频分量:主要是对图像边缘和轮廓的度量.

变化越尖锐的地方高频频谱越多，图像细节就是变化尖锐的地方。

15、平滑滤波

一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段

16、图像处理的基本概念——卷积、滤波、平滑

http://blog.csdn.net/zhiganglet/article/details/33730785

17、鲁棒

也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。

18、中值

中值[median] （又称中位数）是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来，形成一个数列，处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数，用Me表示。当变量值的项数N为奇数时，处于中间位置的变量值即为中位数；当N为偶数时，中位数则为处于中间位置的2个变量值的平均数。

19、窗函数

为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截断，截断函数称为窗函数，简称为窗。

20、二值图像

二值图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像，但是也可以用来表示每个像素只有一个采样值的任何图像，例如灰度图像等。

21、光滑函数

光滑函数（smooth function）在数学中特指无穷可导的函数，也就是说，存在所有有限阶导数。若一函数是连续的，则称其为函数；若函数存在连续导函数，即连续可导，则被称为函数；若一函数阶可导，并且其阶导函数连续，则为函数（）。而光滑函数是对所有都属于函数，特称其为函数。

22、归一化

http://baike.baidu.com/view/4154516.htm

23、图像的量化

http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/8043967

http://zhidao.baidu.com/question/24254584.html

24、图像的采样

http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/8043967

25、图像的直方图

http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/8043967

26、图像边缘与轮廓的区别

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。

轮廓提取是提取出想要得到的轮廓轮廓可能是边缘的一部分。

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