数字图像处理知识点

数字图像处理知识点

课程重点:图像数字化,图像变换,图像增强,图像的恢复与重建,图像的编码,图像的分割与特征提取,图像识别。

数字图像处理的基本内容:

1、图像获取。举例:摄像机+图像采集卡、数码相机等。

2、图像增强。显示图像中被模糊的细节,或就是突出图像中感兴趣的特征。

3、图像复原。以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量。

4、图像压缩。减小图像的存储量,或者在图像传输时降低带宽。

5、图像分割。将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。

6、图像的表达与描述。图像分割后,输出分割标记或目标特征参数。

7、目标识别。把目标进行分类的过程。

8、彩色图像处理。

9、形态学处理。

10、图像的重建。

第一章导论

图像按照描述模型可以分为:模拟图像与数字图像。

1)模拟图像,模拟图像可用连续函数来描述。其特点:光照位置与光照强度均为连续变化的。

2)数字图像,数字图像就是图像的数字表示,像素就是其最小的单位,用矩阵或数组来描述

图像处理:对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。内容:研究图像信息的获取、传输、存储,变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。三个层次:狭义图像处理,图像分析,图像理解。

?狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果,或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。

?图像分析主要就是对图像中感兴趣的目标进行检测与测量,从而建立对图像的描述。图像分析就是一个从图像到数值或符号的过程。

?图像理解则就是在图像分析的基础上,进一步研究图像中各目标的性质与它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译,从而指导与规划行动;

?图像分析主要就是以观察者为中心研究客观世界,图像理解在一定程度上就是以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界。

图像处理的三个层次:

低级图像处理

内容:主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息,并为自动识别打基础,或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。

特点:输入就是图像,输出也就是图像,即图像之间进行的变换。

中级图像处理

内容:主要对图像中感兴趣的目标进行检测(或分割)与测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。

特点:输入就是图像,输出就是数据。

高级图像处理

内容:在中级图像处理的基础上,进一步研究图像中各目标的性质与它们之间相互的联系,并得出对图像内容含义的理解(对像识别)及对原来客观场景的解释(计算机视觉),从而指导与规划行动。

特点:以客观世界为中心,借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入就是数据,输出就是理解”。一个图像处理与分析系统包括采集、显示、存储、通信、处理与分析五个模块。

数字图像处理特点:精度,再现性,通用性,灵活性。

第二章数字图像处理的基本概念

图像数字化:将模拟图像经过离散化之后,得到用数字表示的图像。图像数字化就是将一幅画面转化成计算机能处理的形式,包括采样与量化两个过程。

采样:就是将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作。即:空间坐标的离散化。采样间隔与采样孔径的大小就是两个重要的参数。

量化: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。即:灰度的离散化。连续灰度值量化为灰度级的方法有两种:

等间隔量化:简单地把采样值的灰度范围等间隔地分割并进行量化。

非等间隔量化:非均匀量化就是依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数,按总的量化误差最小的原则来进行量化。简单说来就就是对像素出现频度少的部分量化间隔取大,而对频度大的量化间隔取小。

数字化方式可分为均匀采样、量化与非均匀采样、量化。图像数字化一般采用均匀采样与均匀量化方式。量化参数与数字化图像之间的关系:

?采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;

采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。

?量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小。

当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可采用如下原则:

◆对缓变的图像,应该细量化,粗采样,以避免假轮廓。

◆对细节丰富的图像,应细采样,粗量化,以避免模糊(混叠)。

灰度图像:灰度图像就是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。它不包含彩色信息。分辨率:指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。

图像分辨率:指每英寸图像含有多少个点或像素, 分辨率的单位为dpi。

(1)空间分辨率:图像空间中可分辨的最小细节。一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。

(2)灰度分辨率:图像灰度级中可分辨的最小变化。一般用灰度级或比特数表示。

图像数字化:

采样与量化就是数字化一幅图像的两个基本过程。即把图像划分为若干图像元素(像素)并给出它们的地址(采样); 度量每一像素的灰度, 并把连续的度量结果量化为整数(量化);最后将这些整数结果写入存储设备。为完成这些功能, 图像数字化设备必须包含以下五个部分: 采样孔,图像扫描机构,光传感器,量化器,输出存储装置。

线性度:灰度正比于图像亮度的实际精确程度。

图像数字化器的评价项目:空间分辨率,灰度分辨率,图像大小,量测特性,扫描速度,噪声,其她(黑白、彩色、性能、价格等)。

灰度直方图:灰度直方图反映的就是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就就是灰度直方图。它就是图像的一个重要特征,反映了图像灰度分布的情况。

性质:所有的空间信息全部丢失,每一灰度级的像素个数可直接得到,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。

应用:用于判断图像量化就是否恰当,用于确定图像二值化的阈值,当物体部分的灰度值比其它部分灰度值大时,可利用直方图统计图像中物体的面积;计算图像信息熵。

图像处理的几种基本算法:

1、局部处理

包括:点处理,局部处理与大局处理。

邻域:对于任一像素(i,j),集合{(i+p,j+q),p、q取合适的整数}叫做该像素的邻域。常用的有4邻域个8邻域。

2、迭代处理

反复对图像进行某种运算直至满足给定的条件,从而得到输出图像的处理形式称为迭代处理。如图像的细化处理过程。

3、跟踪处理

4、位置不变处理与位置可变处理

输出像素的值的计算方法与像素的位置无关的处理称为位置不变处理或位移可变处理;

反之,虽位置不同计算方法也不同的处理称为位置可变处理。

5、窗口处理与模板处理

单独对图像中选定的矩形区域内的像素进行处理的方式叫做窗口处理;希望单独处理任意形状的区域时,可采用模板处理。

若模板成矩形区域,则与窗口处理具有相同的效果,但窗口处理与模板处理不同之处就是后者必须设置一个模板平面。

6、串行处理与并行处理

后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果,并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式称为串行处理。

对图像内的各像素同时进行相同形式运算的一种处理形式称为并行处理。

图像的数据结构

1组合方式——组合方式就是一个字长存放多个像素灰度值的方式。它能起到节省内存的作用,但导致计算量增加,使处理程序复杂。

2比特面方式——按比特位存取像素,即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示,形成比特面。这种结构能充分利用内存空间,但对灰度图像处理耗时多。

3分层结构——由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像,就能使数据表示具有分层性,其代表有锥形(金字塔)结构。

4树结构——对于一幅二值图像的行、列都接连不断地二等分,如果图像被分割部分中的全体像素都变成具有相同的特征时,这一部分则不再分割。用这种方法,可以把图像用树结构(4叉树)表示。这可以用在特征提取与信息压缩等方面。

5多重图像数据存储:逐波段存储,逐行存储,逐像素存储。

图像的特征

自然特征:光谱,几何,时相;人工特征:直方图,灰度边缘,线、角、纹理特征。

特征范围划分:点特征、局部特征、区域特征、整体特征。

特征提取:获取图像特征信息的操作称作特征提取。通过特征提取,可以获得特征构成的图像(称作特征图像)与特征参数。

特征空间:把从图像提取的m个特征量y1,y 2,…,ym,用m维的向量Y＝[y1 y2…ym]t表示称为特征向量。另外,对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。特征向量Y就可作为这个特征空间的点来表示。

第三章图像变换

图像变换目的:

使图像处理问题简化;有利于图像特征提取;有助于从概念上增强图像信息的理解。

图像变换要求:正交变换必须就是可逆的;正交变换与反变换不能太复杂。

二维线性不变系统

二维离散傅里叶变换的若干性质:

1周期性与共轭对称性——对图像的频谱分析与显示带来很大益处。

2分离性——一个二维傅立叶变换可由连续两次一维傅立叶变换来实现。

3平移性质——对F(x,y)的平移不影响其傅立叶变换的幅值。

4旋转性质——对F(x,y)旋转θ0对应于将其傅立叶变换F(u,v)也旋转θ0 。

5分配率——傅立叶变换与反变换对加法满足分配律,但对乘法则不满足。

6尺度变换(缩放)

7平均值

8离散卷积定理

9离散相关定理

小波变换——“小波”就就是小的波形。所谓“小”就是指它具有衰减性;“波”则就是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。平移确定某个频率出现的位置,伸缩得到从低到高不同频率的基波。小波就是一个具有振荡性与迅速衰减的波。

原则上能用傅立叶分析的地方均可用小波分析,甚至能获得更好的结果。

其中a>0,b ∈R 。上式给出f (t)的一种多尺度表示,a 代表尺度因子,

称为小波。

若a >1,则小波函数具有伸展作用;a <1时,函数具有收缩作用。而傅立叶变换则恰好相反。

一维小波变换的基本性质:

1、线性——小波变换就是线性变换,它把一信号分解成不同尺度的分量。

2、平移与伸缩的共变性——连续小波变换在任何平移与伸缩下之下就是共变的

3、微分运算

4、其她——小波变换还有诸如局部正则性、能量守恒性、空间——尺度局部化等特性。

典型小波:Haar 小波,墨西哥草帽。

第四章 图像增强

图像增强:采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息,同时抑制一些不需要的信息,以提高图像的使用价值。

增强目的:采用一系列技术改善图像的视觉效果;将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。 增强方法:空间域增强与频率域增强。

空间域增强就是直接对图像像素进行处理;频率域增强就是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理,然后逆傅立叶变换获得所需的结果。

图像校正:辐射校正与几何校正。

原因:

辐射校正由于遥感检测系统、大气散射与吸收等原因引起的图像模糊失真、分辨率与对比度下降等辐射失真;

几何校正就是由于搭载传感器的遥感平台飞行姿态变化、地球自传、地球曲率等原因引起的图像几何益畸变。

图像辐射校正:

1系统辐射校正

光学摄影机内部辐射误差校正:g ’=g*cos(a)、

光电扫描仪内部辐射误差的校正:光电转换误差;探测器增益变化引起的误差。

2大气校正:指消除主要由大气散射引起的辐射误差的处理过程。

公式法 回归分析法(用长波数据来校正短波数)

直方图校正法:通过灰度直方图对比找出校正量

几何畸变:遥感图像在获取过程中由于多种原因导致景物中目标物相对位置的坐标关系图像中发生变化。 传感器成像几何形态影响:全景投影变形,斜距投影变形,

传感器外方位元素变化畸变

地球自转的影响

地球曲率影响 =)(,t b a ?i

Ai bR a L +=

数字图像处理实验1

实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);

RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000

(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B

数字图像处理试题及参考答案

一、填空题（每题1分，共15分） 1、列举数字图像处理的三个应用领域医学、天文学、军事 1024?，256个灰度级的图像，需要8M bit。 2、存储一幅大小为1024 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度 亮度。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法： 二、选择题（每题2分，共20分） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度D图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入 一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题1分，共10分） 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象。（√）

数字图像处理试题集29435

第一章引言 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为___________________ 。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等； 二是____________________ ，如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是 ______________________ ，如图像增强等； 二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是__________________________ 。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中， ____________________ 的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答: 1. 像素 2. 从图像到非图像的一种表示 3. 从图像到图像的处理 4. 虚拟图像 5. 图像重建 四.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4 种。 2. 什么是图像识别与理解？ 3. 简述数字图像处理的至少3 种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4 种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 4. ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中，比如B超、CT机等方面。 ③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：

数字图像处理复习题

第一章绪论 一.选择题 1.一幅数字图像是：(B) A、一个观测系统； B、一个有许多像素排列而成的实体； C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示：考虑图像和数字图像的定义 2.半调输出技术可以：(B) A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用抖动技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3.一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4.图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A) A、图像的灰度级数不够多造成的； B、图像的空间分辨率不够高造成； C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示：平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃，图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5.数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A） A、图像的幅度分辨率过小； B、图像的幅度分辨率过大； C、图像的空间分辨率过小； D、图像的空间分辨率过大； 提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6.以下图像技术中属于图像处理技术的是：（AC）（图像合成输入是数据，图像分类输出 是类别数据） A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。 二.简答题 1.数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 2.什么是图像识别与理解？ 3.简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4.简述数字图像处理的至少4种应用。 5.简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

数字图像处理实验 实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。 代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图：

2．图像的减法运算-imsubtract 说明： 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。 示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply

数字图像处理习题解答

第二章 （2.1、2.2略） 2.4 图像逼真度就是描述被评价图像与标准图像的偏离程度。 图像的可懂度就是表示它能向人或机器提供信息的能力。 2.5 所以第一副图像中的目标人眼观察时会觉得更亮些。 第三章 3.1 解：（a ）??+-= y x dxdy vy ux j y x f v u F ,)](2exp[),(),(π （b ） 由（a ）的结果可得： 根据旋转不变性可得： （注：本题由不同方法得到的最终表达式可能有所不同，但通过变形可以互换） 3.2 证：作以下代换： ?? ?==θθ s i n c o s r y r x ，a r ≤≤0，πθ20≤≤ 利用Jacobi 变换式，有： 3.3 二维离散傅立叶变换对的矩阵表达式为 当4N =时 3.4 以3.3 题的DFT 矩阵表达式求下列数字图像的 DFT: 解：(1) 当N=4 时 (2) 3.5解： 3.6 解： 3.11 求下列离散图像信号的二维 DFT , DWT,DHT 解： （1） (2) 第四章 4.1阐述哈夫曼编码和香农编码方法的理论依据，并扼要证明之。 答：哈夫曼编码依据的是可变长度最佳编码定理：在变长编码中，对出现概率大的信息符号赋予短码字，而对出现概率小的信息符号赋予长码字。如果码字长度严格按照所对应符号出现概率大小逆序排列，则编码结果平均码字长度一定小于其它排列方式。 香农编码依据是：可变长度最佳编码的平均码字长度。 证明：变长最佳编码定理 课本88页，第1行到第12行 变长最佳编码的平均码字长度 课本88页，第14行到第22行 4.2设某一幅图像共有8个灰度级，各灰度级出现的概率分别为

数字图像处理试题集2(精减版)剖析

第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要

数字图像处理复习重点整理

《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮

数字图像处理——彩色图像实验报告

6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果：

彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像

(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间

数字图像处理复习题1

《数字图像处理》复习题1 一、填空题 1、在人类接受的信息中，图像等视觉信息所占的比重约达到%。 2、数字图像处理，即用对图像进行处理。 3、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。 4、在计算机中，按颜色和灰度的多少可以将图像分为、、、 四种类型。 5、在计算机中，数字图像处理的实质是对的处理。 6、图像数字化过程包括三个步骤：、和。 7、在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有，即原点为色。 8、图像所有灰度级中处于中间的值叫做。 9、模式识别包括和两方面的内容。 10、线性系统应该满足性和性。 二、判断题 1、图像编码后对数据量进行了有效压缩，因此，图像编码是“有损压缩”。（） 2、数学图像可以定义为由连续函数或离散函数生成的抽象图像。（） 3、线性移不变系统的传递函数是一个与频率无关的函数。（） 4、应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换。（） 5、模式识别的目的是对图像中的物体进行分类；分类的依据是从原始图像中提取的不同物体的特征。（） 三、叙述题 1、试叙述获取数字图像的三种途径，并各举一个简单的例子。 2、简要叙述“图像”和“数字图像”的定义。 3、根据图像处理运算的输入信息和输出信息的类型，图像处理算法可分为哪三大类？并各 举一个例子。 4、图像处理的研究内容可以分为哪几方面？具体操作需要那些设备？

四、分析题 图像的直方图基本上可以描述图像的概貌。就下面所给的a、b、c、d四个直方图，试分析和比较四幅图像的明暗状况和对比度高低等特征。 五、综合题 对下表中的图像信源数据进行哈夫曼（Huffman）编码。写出编码过程，并将编码结果填在下表的最后一列。

数字图像处理实验

《数字图像处理》 实验报告 学院：信息工程学院 专业：电子信息工程 学号： 姓名： 2015年6月18日

目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。 7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；

数字图像处理简答题及答案

1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。②在医学中，比如B超、CT机等方面。③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等， 这些方法在图像配准中使用较多。②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级 别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。 8、二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1，要么是0，具有数据量小的特点。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不 包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值，灰度级数为256级。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 （1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ （1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点f23进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22.

数字图像处理试题集复习试题

一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 3. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像。 4. 数字图像处理包含很多方面的研究容。其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 5、量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。 6. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和数字离散图像两大类。 5. 对应于不同的场景容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。8. 采样频率是指一秒钟的采样次数。 10. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。 11. 所谓动态围调整，就是利用动态围对人类视觉的影响的特性，将动态围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化围扩大，由此达到改善画面效果的目的。 12 动态围调整分为线性动态围调整和非线性动态围调整两种。 13. 直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。 14. 数字图像处理包含很多方面的研究容。其中，图像增强的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。 15. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化围称为动态围。 16. 灰级窗，是只将灰度值落在一定围的目标进行对比度增强，就好像开窗观察只落在视野的目标容一样。 17. 图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。 18. 最基本的图像形状变换包括了图像的放大、缩小和错切。 19. 图像经过平移处理后，图像的容不发生变化。（填“发生”或“不发生”） 20. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，需要对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 21. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，不需要对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 22. 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的错切，该处理会是的图像中的图形产生扭变。 23. 两种典型的图像噪声是：椒盐噪声和高斯噪声。 24. 椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。 25. 图像上每一点都存在噪声，但是噪声的幅值是随机分布的，这类噪声称为高斯噪声。 26. 均值滤波方法对高斯噪声的抑制效果较好。（填“高斯”或“椒盐”） 27. 中值滤波方法对椒盐噪声的抑制效果较好。（填“高斯”或“椒盐”） 28. 频谱均匀分布的噪声被称为白噪声。 29. 图像噪声可以理解为妨碍人的视觉感知，或妨碍系统传感器对所接收图像源信息进行理解或分析的各种因素，也可以理解为真实信号与理想信号之间存在的偏差。 30. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于一阶微分算子。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”）

数字图像处理实验 数学形态学其应用

实验四：数学形态学及其应用 1．实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 2．实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀：[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀：[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学 T(i,j)可取10以外的值 腐蚀： []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀： []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层（皮） 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:＝ 1B 补两边

2B 补左下 图5-2 添上一层（漆） 3.开运算open ：B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close ：∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T ：物体，2T ：背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质： （1）φ=2T 时，1T X T X Θ=? （2）)()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化（Thin ） C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=， i B 是1 -i B 旋转的结果（90?，180?，270?） 共8种情况 适于细化的结构元素 1 1110 00d d I = d d d L 1011 00= (2)粗化（Thick ） X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕

数字图像处理实验一

数字图像处理—实验一 一．实验内容： 图像灰度变换 二．实验目的： 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换；感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三．实验步骤： 1．获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序： clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2．产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65

1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序： subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3．产生灰度变换函数T2，使得： 用T2对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];