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数字图像处理图像压缩

实验报告

实验名称实验二图像压缩

课程名称数字图像处理A

姓名成绩

班级学号

日期地点

1.实验目的

（1）掌握离散余弦变换DCT的实现方法，了解DCT的幅度分布特性，从而加深对DCT

变换的认识；

（2）掌握图像DCT 变换编码的实现方法，从而加深对变换编码压缩图像原理的理解；（3）使用DCT 变换编码编写程序实现图像压缩；

2.实验环境（软件条件）

Windws2000/XP MATLAB 7.0 3.实验方法

根据如图2.1所示的典型变换编码系统，采用DCT 变换对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.bmp （如图2.2所示）进行如下处理：

（1）对图像进行8×8分块处理并作DCT 变换，观察图像8×8子块的DCT 系数的分布，并分析其特点；

（2）对DCT 系数进行量化及反量化处理，求反量化系数的逆DCT 变换，重新显示重建图像、误差图像和误差图像的直方图；

（3）将量化步长分别增大为初始值的2倍、4倍、8倍后再进行DCT 变换编码，显示不同量化步长条件下的重建图像、误差图像以及误差图像的直方图。分析重建图像质量和量化步长的关系。

4.实验分析

结果图

图2.1 典型变换编码系统

图2.2 实验图像

lena.bmp

对经DCT 变化后的图像进行量

化反量化的图像

100

150

200

250

02000

4000

6000

量化步长增加为2倍

对经DCT 变化后的图像进行量

化反量化的图像

100

150

200

250

02000

4000

量化步长增为4倍

原图

像

经dct 变化的图

像

对经DCT 变化后的图像进行量

化反量化的图像

100

150

200

250

02000

4000

量化步长增为8倍

原图

像经dct 变化的图

像

对经DCT 变化后的图像进行量

化反量化的图像

100

150

200

250

02000

4000

5.实验结论

结果图离散余弦变换的变换核为余弦函数。余弦变换除了具有一般的正交变换性质外，它的变换矩阵的基向量能较好的描述图像信号和人类语音信号的相关特征，因此被应用与图像压缩编码的语音信号处理等领域。此外，余弦变换也是一种可分离的变换。通过这次试验，也学到了用matlab实现在数字图像处理中的图像压缩方法，受益匪浅。

附件

clc;

clear all

I=imread('lena_256.bmp');

jpeg=[16 11 10 16 24 40 51 61

12 12 14 19 26 58 60 55

14 13 16 24 40 57 69 56

14 17 22 29 51 87 80 62

18 22 37 56 68 109 103 77

24 35 55 64 81 104 113 92

49 64 78 87 103 121 120 101

72 92 95 98 112 100 103 99];

for n=1:8:249

for m=1:8:249

J=I(m:m+7,n:n+7);

I1(m:m+7,n:n+7)=dct2(J);

I2(m:m+7,n:n+7)=round(I1(m:m+7,n:n+7)./jpeg);

I2(m:m+7,n:n+7)=I2(m:m+7,n:n+7).*jpeg;

I3(m:m+7,n:n+7)=idct2(I2(m:m+7,n:n+7));

end

I3=uint8(I3);

subplot(221);imshow(I);

title('原图像')

subplot(222);imshow(I1);

title('经dct变化的图像')

subplot(223);imshow(I2);

title('对经DCT变化后的图像进行量化')

subplot(224);imshow(I3);

title('反量化的图像')

I4=I-I3;

figure(2);subplot(211);imshow(I4);%误差图像

subplot(212);imhist(I4);%显示误差直方图

增加量化步长（N分别为2，4，8）

clc;

clear all

I=imread('lena_256.bmp');

jpeg=[16 11 10 16 24 40 51 61

12 12 14 19 26 58 60 55

14 13 16 24 40 57 69 56

14 17 22 29 51 87 80 62

18 22 37 56 68 109 103 77

24 35 55 64 81 104 113 92

49 64 78 87 103 121 120 101

72 92 95 98 112 100 103 99]*N;

for n=1:8:249

for m=1:8:249

J=I(m:m+7,n:n+7);

I1(m:m+7,n:n+7)=dct2(J);

I2(m:m+7,n:n+7)=round(I1(m:m+7,n:n+7)./jpeg);

I2(m:m+7,n:n+7)=I2(m:m+7,n:n+7).*jpeg;

I3(m:m+7,n:n+7)=idct2(I2(m:m+7,n:n+7));

end

I3=uint8(I3);

subplot(221);imshow(I);

title('原图像')

subplot(222);imshow(I1);

title('经dct变化的图像')

subplot(223);imshow(I2);

title('对经DCT变化后的图像进行量化')

subplot(224);imshow(I3);

title('反量化的图像')

I4=I-I3;

figure(2);subplot(211);imshow(I4);%误差图像

subplot(212);imhist(I4);%显示误差直方图

数字图像处理技术的研究现状及其发展方向

目录绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14)

绪论图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库一、单项选择题：(本大题小题, 2分/每小题,共分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期浅谈数字图像处理中的图像分割技术郑洪涛朝阳广播电视大学（朝阳 122500 ）摘要数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。关键词数字图像处理图像分割阈值数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法： 2.1 灰度阈值法实现图像分割阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，

数字图像处理技术练习

1．图像中每个像素点的灰度值如下图所示：分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模板01011 14010H ????=??????，邻域高通模板010141010H -????=--????-?? ，中值滤波窗口取3×3矩阵，窗口中心为原点。 2．图像中每个像素点的灰度值如下图所示：分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模板11111018111H ????=??????，邻域高通模板111181111H ---????=--????---?? ，中值滤波窗口取3×3矩阵，窗口中心为原点。 3．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.3, P(w2)=0.2, P(w3)=0.2, P(w4)=0.2, P(w5)=0.1。请对此信源进行Huffman 编码，并计算熵，平均码长和编码效率。 (log 20.3= -1.737,log 20.2= -2.322,log 20.1=-3.322) 4．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.5, P(w2)=0.2, P(w3)=0.1, P(w4)=0.1, P(w5)=0.1, 请对此信源进行Huffman 编码，并计算熵，平均码

幅 4．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ B ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 5．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ A ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 6．一个三段线性变换如下图所示,横轴表示原始灰度，纵轴表示变换后灰度。以下关于该变换的说法错误的是（ A ）。 A ．(0,80)区间的灰度对比度增强 B ．（80，130）区间的灰度对比度增强 C ．(130,255)区间的灰度对比度降低 D ．变换后的灰度的区间还是（0，255） 7．将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的彩色差异。这种处理方法称为（ C ）。 A ．真彩色增强 B ．假彩色增强 C ．伪彩色增强 D ．彩色图像灰度化 8．灰度图像的高帽变换的定义为THT()()f f f g =-，该变换的作用是0 320255

数字图像处理考试

1. 对下列信源符号进行Huffman 编码，并计算其冗余度和压缩率。符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 概率 0.1 0.4 0.06 0.1 0.04 0.3 原始信源信源简化符号概率 1 2 3 4 a2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 a6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 a1 0.1 0.1 0.2 0.3 a4 0.1 0.1 0.1 a3 0.06 0.1 a5 0.04 从最小的信源开始一直到原始的信源编码的平均长度：压缩率：13 1.3642.2 R avg n C L ==≈ 冗余度：11110.26691.364D R R C =- =-≈ (0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg L bit =+++++=（）符号

1. 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量的关系。: 空间分辨率是看原图像转化为数字图像的像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点的灰度级数，灰度级越大，图像越清晰. 2. 简述采样和量化的一般原则: 空间坐标的离散化叫做空间采样，而灰度的离散化叫做灰度量化。图像的空间分辨率主要由采样所决定，而图像的幅度分辨率主要由量化所决定。 3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？: 图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。 4. 伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？: 伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。 1. 对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好？：均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么是区域？什么是图像分割？:图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 3.写出颜色RGB模型转换到HIS模型的变换公式；并说明HSI模型各分量的含义及取值围对应的颜色信息。书上 4.灰度图像：当点足够小，观察距离足够远时，人眼就不容易分开各个小点，从而得到比较连续，平滑的灰度图像。 5.GIF格式：GIF格式是一种公用的图像文件格式，它是8位文件格式，所以最多只能存储256色图像，不支持24位的真彩色图像。GIF文件中的图像数据均经过压缩，采用的压缩算法是改进的LZW算法，所提供的压缩率通常在1：1到1：3之间，当图像中有随机噪声时效果不好

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向一、数字图像处理历史发展数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。四、数字图像处理过程及其主要进展常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理

图像平滑和锐化变换处理一、实验内容和要求 1、灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。 2、空域平滑：box、gauss模板卷积。 3、频域平滑：低通滤波器平滑。 4、空域锐化：锐化模板锐化。 5、频域锐化：高通滤波器锐化。二、实验软硬件环境 PC机一台、MATLAB软件三实验编程及调试 1、灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。 ①灰度拉伸程序如下： I=imread(''); J=imadjust(I,[,],[]); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(J); subplot(2,2,3),imhist(I); subplot(2,2,4),imhist(J); ②直方图均衡程序如下： I=imread(''); J=histeq(I); Subplot(2,2,1); Imshow(I); Title('原图像'); Subplot(2,2,2);

Imshow(J); Title('直方图均衡化后的图像') ; Subplot(2,2,3) ; Imhist(I,64); Title('原图像直方图') ; Subplot(2,2,4); Imhist(J,64) ; Title('均衡变换后的直方图') ; ③伽马校正程序如下： A=imread(''); x=0:255; a=80,b=,c=; B=b.^(c.*(double(A)-a))-1; y=b.^(c.*(x-a))-1; subplot(3,2,1); imshow(A); subplot(3,2,2); imhist(A); subplot(3,2,3); imshow(B); subplot(3,2,4); imhist(B); subplot(3,2,6); plot(x,y); ④log变换程序如下： Image=imread('');

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向孔大力崔洋（山东水利职业学院，山东日照276826）摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索引言图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。（1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识摘要数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词数字图像、处理、应用引言经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

数字图像处理技术

数字图像处理技术一．数字图像处理概述数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。二．数字图象处理研究的内容一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。数字图像处理技术主要包括： ⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。其目的是改善视觉效

果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。 ⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。 ⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。 ⑷图像压缩数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进行有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。 ⑸图像分割图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。 ⑹边缘检测边缘检测技术用于检测图像中的线状局部结构。边缘是图像中具有不同平均

浅谈数字图像处理技术的基本原理[1]

ＩＳＳＮ１００９－３０４４ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识。ｉ技术Ｖ０１．６，Ｎｏ．６，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１０，ＰＰ．１４５２—１４５３，１４６０浅谈数字图像处理技术的基本原理潘振赣ｕ。龚声蓉１（１．苏州大学计算机科学与技术学院，汀苏苏州２１５００６；２．苏州科技学院网络中心，江苏苏州２１５００９）Ｅ—ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ｃｃｃｃ．ｎｅｔ．ｃｎｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｉｉｚｓ．ｎｅｔ．ｃｒｌＴｅｌ：＋８６—５５ｌ一５６９０９６３５６９０９６４摘要：原始资料因为时间原因变得模糊不清．人眼无法识别相关内容．把这些原始资料变为数字图象输入计算机，运用数字图象处理技术对这些数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割等处理，将其还原达到人眼可以看清的效果，可以保存资料和进行历史研究。关键词：识别；图象处理；去噪；增强：复原；分割中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２０１０）０６一１４５２—０２ＡＳｕｒｖｅｙｏｆｔｈｅＢａｓｉｃＰｒｉｎｃｉｐｌｅｓｉｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰＡＮＺｈｅｎ—ｇａｎ”．ＧＯＮＧＳｈｅｎｇ—ｒｏｎ９１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｏｃｈｏｗＵＭｖｅｒｓｉＷ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｅｒｔｅｒｏｆＮｅｔｗｏｒｋ，ＳｕｚｈｏｕＵｍｖｅｍｉｔｙｏｆＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｂｌｕａ－ｙ，ＫＯＵＴＣＣｍａｔｅｒｉａｌｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｎａｋｅｄｅｙｅｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ．ｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅｔＯｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｍａｔｅｒｉ—ａｌｓａｎｄｃａｒｒｙＯＵｔｈｉｓｔｏｒｙｒｅｓｅａｒｃｈｂｙｉｎｐｕｔｔｉｎｇｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｏｆｓｏｕｒｃｅｍａｔｅｒｉａｌｓｉｎｔｏａｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｄｉｓｐｏｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｈｅｔｅｃｈｎｏｔ—ｏｇｙｏｆｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ，ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｖｅｒｔｉｎｇｔｈｅｍｔＯｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｄｅｎｔｉｆｆ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ；ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ一些历史档案和资料具有很高的研究价值，对于研究该地区当时的经济和文化背景有很大的作用，但是因为年代久远．其纸质或布质的材质冈为时间原因，使得写在上面的图案和义字资料都模糊不清，有砦肉眼已经很难分辨出具体内容，对于历史和研究都是很大的损失，用数码相机将这些纸质或布质材质的资料拍摄下来输入计算机，将原始的资料变为数字图象，再用数字图象处理的方法将其处理还原，以达到人眼可以看清内容，进行研究的效果。用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储到计算机中，以数字格式存放的图像称为数字图像（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅ）。数字图像处理（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），就足利用计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取等理论、方法和技术，将原始资料清晰化，改善图象的质量，使人的肉眼可以看清这些图象，从而得以保存和研究的目的。由于图像处理是利用计算机硬件和软件实现的．因此也被称为计算机罔像处理（ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）。数字图象处理一般有两种基本的方法：一种方法是在图象的空间域中处理．即红罔象空间中对图象本身直接进行各种处理优化，达到改善图象质量的目的；另一种疗法是把空间网象进行某些转化，从空间域转到频率域巾。再在频率域中进行各种处理，然后再变叫到图象的空间域，形成处理后的图象，从而达到改善图象质量的目的。１去除噪声原始实体资料变为数字图象在计算机中进行处理的时候，可能会产生各种各样的噪声，这些噪声可能是在进行数字转换过程中，因为输入设备的原因产生，也可能在对数字图象的处理中产生，噪声不一定是真实的声音，可以理解为影响人的视觉器官或系统传感器对所接收图象源信息进行理解或分析的各种因素。不同原因产生的噪声，其分布特性也不完全相同，根据噪声和信号的关系可将其分为两种形式：１）加性噪声，此类噪声与输入图象信号无关，含噪图象表示为ｑｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）；２）乘性噪声，此类噪声与图象信号有关，含噪图象表示为ｆ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）ｇ（ｘ，ｙ）。噪声对罔象处理卜分重要，如果图象伴有较大噪声，它会直接影响到图象处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程甚至输出结果，因此。在进行数字图象处理的时候，首先需要对目标图象进行去除噪声的工作。１．１均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。邻域平均法是空间域平滑技术。对于给定的图象ｆ（ｘ，ｙ）中的每个像点（ｘ，ｙ），取其邻域Ｓｘｙ，设Ｓｘｙ含有Ｍ个像素，取其平均值作为处理后所得图像像点（ｘ，ｙ）处的灰度。１－２自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像ｆ＾（ｘ，ｙ）与原始图像ｆ（ｘ，ｙ）的均方误差ｅ２＝Ｅ［（ｆｆｘ，ｙ）一ｆ＾（ｘ，ｙ））２１最小。１．３中值滤波器基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的ｒＩｉ值代换。其主要功能是让周嗣象索灰度值的差收稿日期：２００９—１２—２７作者简介：潘振赣ｆ１９７６一），男，江苏兴化人，苏州科技学院工程师，苏州大学在职研究生，研究方向为模式识别，数字图象处理，龚声蓉（１９６６一）苏州大学计算机科学与技术学院教授，研究生导师。１４５２－－人工■■夏识勇怕Ｅ术本栏目责任编辑：唐一东

数字图像处理技术的现状及其发展方向

数字图像处理技术的现状及其发展方向人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane 电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪5O年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代初，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系。成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。 1．数字图像处理主要技术概述不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原：以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。 2.数字图像处理设备研究通常，要把模拟图像转化为数字图像，需要用到相应的一些图像数字化设备。常见的数字化设备有数字相机、扫描仪、数字化仪等。一般来说，图像的数字化包括采样和量化两个过程。图像在空间上的离散化称为采样。用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。模拟图像经过采样后，离散化为像素。但像素值(即灰度值)仍是连续量。把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。通常来说，采样点数越多，图像质量越好，但占空间大。当图像的采样点数一定时，量化级数越多，图像质量越好。数字图像处理系统由图像数字化设备、图像处理计算机和图像输出设备组成。为完成上述功能，图像数字处理系统应当包含以下五个组成部分：1)采样孔；2)图像扫描机构；3)光传感器；4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值；5)输出存储装置。 3.数字图像处理的应用领域研究目前，数字图像处理主要被应用在以下几个方面：通信：图象传输，电视电话，HDTV 等；生物特征识别：基于生理特征的身份识别：指纹、人脸、虹膜等，基于行为特征的身份识别：步态、语音等，可以用于安保、视频监控等；光学字符识别：印刷体识别(例如：扫描识别软件)，手写体识别(例如：手机手写字符识别)；宇宙探测：星体图片处理；遥感：地形、地质、矿藏探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，自然灾害预测，环境污染的

数字图像处理课程心得讲课讲稿

数字图像处理课程心得本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增

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