数字图像处理课程题目和要求教材

数字图像处理课程题目和要求教材
数字图像处理课程题目和要求教材

数字图像处理课程内容、要求

题目一:图像处理软件

1、设计内容及要求:

(1)、独立设计方案,实现对图像的十五种以上处理(比如:底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等)。

(2)、参考photoshop软件,设计软件界面,对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示;

(3)、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。

2、参考方案(所有参考方案若无特殊说明,均以matlab为例说明):

(1)实现图像处理的基本操作

学习使用matlab图像处理工具箱,利用imread()语句读入图像,例如

image=imread(flower.jpg),对图像进行显示(如imshow(image)),以及直方图计算和显示。

(2)图像处理算法的实现与显示

针对课程中学习的图像处理内容,实现至少十五种图像处理功能,例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。改变图像处理的参数,查看处理结果的变化。自己设计要解决的问题,例如引入噪声,去噪;引入运动模糊、聚焦模糊等,对图像进行复原。

(3)参照“photoshop”软件,设计图像处理软件界面

可设计菜单式界面,在功能较少的情况下,也可以设计按键式界面,视功能多少而定;参考matlab软件中GUI设计,学习软件界面的设计。

题目二:数字水印

1、设计内容及要求:

为保护数字图像作品的知识产权,采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中,同时尽可能不影响作品的可用性,在作品版权发生争执时,通过提取水印信息确认作品版权。通常情况下,水印图像大小要远小于载体图像,嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此,评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求,设计水印算法。

(1)、查阅文献、了解数字水印的基本概念。

(2)、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。

(3)、能够显示水印嵌入前后的载体图像。

(4)、能够显示嵌入与提取的水印。

(5)、选择一种以上的攻击方法,测试水印算法的鲁棒性等性能。

(6)、设计软件界面

2、参考方案

(1)对水印图像进行编码置乱(可采用伪随机码,提高水印图像的隐蔽性);

(2) 对图像进行子图像分解(如8*8),对子块分别进行DCT变换;

(3) 对DCT系数按照zig-zag排序进行排列,选择一种频系数,对该种频系数相邻

的系数进行水印嵌入

(4) 低通滤波检验水印算法的抗攻击性。

(5) 设计数字水印的软件界面。

题目三:车牌识别

1、设计内容及要求:

在交通管理过程中,通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。对违章车辆,需要自动检测车牌信息,提取车牌号码,以便查找车主信息和监督管理。国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字,长宽比3:1。

(1)对车牌图像进行预处理,然后进行车牌定位;

(2)进行字符分割;

(3)对车牌中的数字和字母进行提取和识别(对汉字不作要求);(提高部分)

(4)要求自行设计方案、编写代码实现上述功能。

2、参考方案

(1)对图像进行预处理,增加图像的对比度;

(2)根据图像的颜色对车牌区域定位

(3)对图像进行旋转、二值化操作,并进行水平投影操作,根据直方图峰值和谷值对字符进行分割;

(4)可采用模板匹配方法,对数字和字母进行识别,并输出识别后的结果。

(5)设计车牌识别的软件界面。

题目四:超分辨率重建

1、设计内容与要求

在视频监控、图像追踪等应用中,由于图像摄取系统的分辨率较低,图像较为模糊,使得目标识别等问题变得困难。现有一幅低分辨率图像,图像大小为500*500,试通过插值技术提高图像分辨率。由于常规的图像插值技术可能导致图像边缘模糊,试设计一种超分辨率重建技术,使得图像边缘尽可能保持较好的陡峭性。

(1)在空域中将图像放大2倍,4倍;

(2)在DCT域放大2倍,4倍;

(3)在DCT域增强图像高频信息,保持边缘陡峭度;

(4)若对图像子图像分解后使用DCT,观察增强后的图像是否存在块效应;

(5)设计软件界面。

2、参考方案

(1)采用插值技术对图像放大

(2)考虑到图像较大情况下DCT的计算量较大,将图像分解为若干子图像;

(3)在DCT域对图像进行插值放大;

(4)设计同态滤波器,对高频信号进行增强;

(5)反变换回空域图像。

题目五:织物密度检测(也可以是桌面等有纹理的表面的检测)

1、要求完成功能:

在织物单位长度中排列的经纬纱根数,称为织物的经纬纱密度。

织物密度的计算单位以公制计,是指10cm内经纬纱排列的根数。密度的大小,直接影响织物的外观,手感,厚度,强力,抗折性,透气性,耐磨性和保暖性能等物理机械指标,同时他也关系到产品的成本和生产效率的大小。经纬密度的测定方法可以采用直接测数法。

直接测数法是凭借照布镜或织物密度分析镜来完成。织物密度分析镜的刻度尺长度为5cm,在分析镜头下面,一块长条形玻璃片上刻有一条红线,在分析织物密度时,移动镜头,将玻璃片上红线和刻度尺上红线同时对准某两根纱线之间,以此为起点,边移动

镜头边数纱线根数,直到5cm刻度线为此。输出之纱线根数乘以2,即为10cm织物的密度值。

在点数纱线根数时,要以两根纱线之间的中央为起点,若数到终点时,超过0.5根,而不足一根时,应按0.75根算;若不足0.5根时,则按0.25根算。织物密度一般应测得3-4个数据,然后取其算术平均值为测定结果。

这种计数方式可以使用图像处理技术自动完成,设计应用程序完成织物密度检测。

(1)能够读取和存储图像,对图像进行去噪和对比度增强;

(2)对任意指定的距离范围内的织物进行自动经纬纱根数计数;

(3)设计软件界面。

2、参考方案

(1)、读取已获得的需要测量的织物的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像(提高部分);

(2)、对图像进行任意角度旋转,使织物纬线方向呈水平;

(3)、根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强;

(4)、对纵向织物线条个数,采用垂向一阶微分算子(如sobel、roberts)检测垂直向边缘;

(5)、对垂直向进行投影,做直方图统计,计算直方图峰值个数;

(6)、横向织物根数采用和纵向相同方法计数。

题目六:工件尺寸的图像测量

1、要求完成功能:

在加工制造领域,需要对很多零部件尺寸进行测量,以验证零件是否符合加工要求。一般这种测量可以通过千分尺或游标卡尺完成。但对于很多易碎或易变形的零件,

类似的测量几乎难以完成。在这种场合,一般要求采用非接触测量方法,图像测量就是其中的方法之一。试设计一应用软件,能够对标准形状的零件进行图像测量。

(1)能够读取和存储图像,对图像进行去噪和对比度增强;

(2)能够根据控制点对图像失真进行几何校正;

(3)根据控制点对图像进行定标,建立像素与实际尺寸之间的对应关系;

(4)对于非标准零件,利用人工鼠标操作,测量任意指定点间的距离;

(5)对圆形标准零件进行自动尺寸测量(提高部分);

(6)设计软件界面。

2、参考方案

(1)读取已获得的需要测量的零件的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像,测试图像中应包含至少四个已知控制点(提高部分);

(2)根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强;

(3)对控制点进行手工或自动设别定位,根据定位结果进行几何校正和定标;

(4)检测鼠标点击点的图像坐标,根据两点间的像素数来计算任意点间的距离。

(5)对于标准形状零件,可对图像进行边缘提取后,采用拟合的方法进行尺寸测量。也可以采用投影法进行测量。

题目七:低比特率图像压缩

1、要求完成功能:

在远程抄表系统中需要将采集的图像远距离传输以供抄表人观看,由于距离远,和控制成本的问题,不能采用较高速度的波特率进行传输。需要将采集到的图像进行压缩后传输,请你通过matlab仿真,给出一个合理的解决方案。

图像获取方法,用摄像头采集一幅图像,像素数控制在30万以内640*480,图像大的可以裁剪,图像中数据以某数字表盘为最好,或者是汽车牌照。或者从网上下载。

2、参考方案和步骤

(1)利用DCT进行jpg压缩,其中DCT可以调用函数,其它尽量自己编写代码,压缩过程可进行适当简化;

(2)对图像进行二值化,请利用二值图像压缩方法进行数据压缩,然后解压缩,看通过肉眼能否看清表盘数据,比较两种算法的压缩效果;

(4)设计软件界面。

(3)发挥部分:用matlab对压缩后的图像进行识别。

题目八:运动目标的检测

1、要求完成功能:

在视频监控领域,需要对监控画面进行存储。长时间的存储占用了大量的硬盘空间。为了节省存储磁盘空间,对于监视场景内没有活动目标出现时的视频画面一般不进行存储。只有在检测到画面中存在运动目标时才进行录像存储。设计一个视频监控软件,完成对运动目标的检测及视频存储功能。

(1)对连接在计算机上的视频获取设备进行控制;

(2)显示动态视频画面;

(3)对画面中内容进行运动目标检测;

(4)对有变化的画面进行存储,并按照系统时间命名文件名;

(5)设计软件界面。

2、参考方案

(1)从计算机上联接的图像获取设备中获得实际视频;

(2)对相邻帧(或者间隔固定帧)图像进行差值检测

(3)差值超过一定阈值则认为有运动目标,将视频画面保存在硬盘中,持续检测,直至连续5秒内检测不到运动目标,停止录像;

(提高部分):在画面中设置不同的关注区域,只有在关注区域内图像发生变化才进行录像

题目九:运动目标的跟踪

1、要求完成功能:

在很多应用中都要对运动目标进行跟踪。比如激光制导中,弹载摄像机不断检测指向目标的激光束,根据激光光点的位置来修正飞行方向。使用图像获取工具箱,从摄像机获取视频图像到matlab中,这些图像可以用来跟踪摄像机视场中的目标。建立一个图像跟踪的演示程序,用于跟踪的目标可由一个激光笔产生的激光点代替。设计一个软件,完成以下功能:

(1)对连接在计算机上的视频获取设备进行控制;

(2)显示动态视频画面;

(3)对画面中内容进行运动目标检测;

(4)输出检测到的激光点的位置信息;

(5)设计软件界面。

2、参考方案

(1)、运行matlab的计算机放置在摄像机视场中,激光笔发出一个红点照射在Matlab的图形窗口中。

(2)、当激光笔的轨迹不断移动时,摄像机获取Matlab的图形窗口中的图像,跟踪激光点的移动,这可以使激光笔像鼠标一样使用。

(3)、首先要对数据进行定标,以建立获取的图像像素点与Matlab图形坐标轴之间的对应关系。一旦建立了这种关系,激光点在Matlab图形窗口中移动的时候,激光点就可以被跟踪。

题目十:饮料瓶形状检测和识别

1、要求完成功能:

由于废弃的饮料瓶不能随时随地分类回收,大多数饮料瓶处于用后即弃的状态.在铁路沿线、江河航线、旅游景点等地方大量的废弃饮料瓶让人触目惊心,并且对环境造成的污染和对能源造成的浪费日趋严重。目前,已出现的饮料瓶回收机大多是基于红外线扫描条形码来识别的其严格要求瓶罐的条形码保持完整,且瓶身上端必须先投入机器回收口内.如果投入瓶罐上的条形码破损,或者瓶子里面有残液,机器将拒绝回收.这些问题限制了对饮料瓶的回收。设计一个软件,完成以下功能:

(1)利用摄像头捕获视频;

(2)对画面中的饮料瓶进行检测;

(3)对画面中的饮料瓶进行识别,识别是否完整;

(4)识别饮料瓶类型,并给出价格;

(5)设计软件界面。

题目十一:静态手势识别

1、要求完成功能:

静态手势是手的一种特殊形状或姿势,对应着模型参数空间里一个点,静态手势识

别就是对从图像中检测出来的人手区域做分析,识别其中的形状和姿势信息。静态手势可以是动态手势的特殊转移状态,用来分割和帮助识别动态手势,性能优异的静态手势识别有助于更进一步的动态手势分析。

设计一个视频软件,完成以下功能:

(1)运行程序后可以显示出摄像头捕捉到的图像。

(2)通过对手势的识别,摄像头捕捉到手的动作后完成相应的功能:(以下至少2选1)

A、手在屏幕前方移动,对话框背景颜色变化(颜色自选,至少有三种手势代表三种颜色变化)。

B、手放在摄像头前,能识别手势代表的意思(比如1个手指头代表数字1,那么竖一根手指头在摄像头前,要有一个文本框用来显示读取的数字1)。

2、参考方案:

(1)学习掌握图像采集卡的操作使用;

(2)采集序列图像;

(3)图像增强、二值化、分割出手势图像;

(4)对手势图像进行几何矩的计算,在训练阶段用于建库,在分类阶段用于识别;

(5)用最近邻法准则进行分类。

4、提高功能:(1)动态手势的识别;(2)与计算机交互。

题目十二:图像配准

图像拼接就是将数幅(本软件实现两幅图像拼接)有重叠部分的图像(可能是在不同时间、在不同的角度拍摄的)拼接成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术,该技术经过计

算机视觉、计算机图形学、图像处理等领域的研究,已经广泛应用于遥感图像分析;虚拟现实技术;医学图像处理;军事夜视成像等领域中。在图像拼接过程中,最为关键的两个步骤是图像配准和图像融合。设计一个软件,完成对两幅图像的配准操作。

(1)图像的去噪等预处理

(2)图像特征点的寻找

(3)图像特征点的匹配

(4)图像配准的实现

参考方案:

(1)图像预处理;

(2)图像配准;

(3)建立变换模型;

(4)统一坐标变换以及图像融合。

题目十三:手写体数字的识别

1、要求完成功能:

1977年完成的手写体数字识别机,可以自动识别广大群众写在信封上的阿拉伯数字邮政编码,解决了手动分信的关键技术问题,是我国首次将模式识别技术应用于邮政自动化的一个成功例子。

OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像,然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。

OCR是模式识别的一个分支,按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类;按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。

要求完成功能:

1、能够读取和存储图像,对图像进行去噪和对比度增强;

2、对图像中的不同数字进行分割;

3、识别出图像中数字的真实值

4、设计软件界面。

参考方案

1、读取训练图像,预处理;

2、对训练图像做垂直投影,然后进行数字分割;

3、对分割出的数字进行特征提取和训练;

4、同样的步骤对预识别的图片进行操作,利用训练的特征进行数字识别;

题目十四:彩色图像分割方法研究

要求完成功能:

在许多情况下, 单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标, 还必须借助于色彩信息。由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富的信息,因此随着计算机处理能力的快速提高, 彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是指在一幅彩色图像中分离出主要的、色彩一致的区域。对彩色图像的分割现已提出了许多算法, 这些算法可分为四大类: 基于邻域的方法, 直方图阈值法, 颜色聚类的方法和结合特定理论工具的方法。其中, 基于直方图的方法最早被使用。现在, 颜色聚类被越来越多地使用。模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题, 因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景要求完成功能:

1、能够读取和存储图像,对图像进行去噪和对比度增强;

2、实现一种基于邻域方法的分割;

3、实现一种基于直方图阈值法的分割;

4、实现一种基于颜色聚类方法的分割;

5、实现一种基于小波分析的彩色图像分割方法;

6:设计软件界面。

参考方案(以直方图阈值法为例)

1、对于彩色图像, 首先选取 FRG, FRB, FGB 为频谱子集;

2、计算 3个频谱子集的二维直方图后;

3、再进行多阈值化处理;

4、然后利用融合算法对根据3个子集的二维直方图分割的图像进行合成。

5、对于频谱数较多的图像, 可以利用主分量变换将频谱数减少到3。

题目十五:验证码识别

验证码的作用是有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试,实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式(比如招商银行的网上个人银行,腾讯的QQ社区)。

要求和参考方案:

比如要从一副图片中,识别出验证码。

1、图像采集:通过HTTP抓HTML,分析图片的url,下载保存。

2、预处理:检测是正确的图像格式,转换到合适的格式,压缩,剪切出ROI,去除噪音,

灰度化,转换色彩空间。

3、检测:找出文字所在的主要区域。

4、前处理:要做文字的切割。

5、训练:通过各种模式识别,机器学习算法,来挑选和训练合适数量的训练集。这一步不

是必须的,有些识别算法是不需要训练的。

6、识别:输入待识别的处理后的图片,转换成分类器需要的输入格式,然后通过输出的类

和置信度,来判断大概可能是哪个字母。

题目十六:图像融合

1、要求完成功能

对象与场景融合是图像融合的一个应用方向,它是指把感兴趣的目标对象从它原来所在的场景中分割出来后,通过叠加、组合和加工处理合成到另一个场景中去,所形成的新的对象场景图像看起来必须是真实自然的,从而创造出新的图像效果。对象场景融合在图像编辑领域有非常广泛的应用,特别是在影视制作过程中,很多镜头无法通过实地拍摄获得,这些镜头就可以借助对象场景融合技术来实现。对象与场景融合技术的关键是如何使融合得到的效果逼真,也就是说使得目标对象在新的场景里看起来光照一致、过渡自然,而不会出现明显的人工拼接痕迹。

2、参考方案:

(1)读入包含对象的图像;

(2)对分图像中的对象

(3)将已经分割好的对象进行颜色空间转换,比如转换到IHS色彩空间,

(4)读入背景图像,也转换到HIS空间,

(5)将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置,并且进行光照和颜色的处理,让效果看起来真实可信。

(6)设计界面,完成软件。

1.基于最大类间方差法的图像分割程序设计(2)

a)最大类间方差法 1

b)迭代阈值法 2

2.图像空域增强算法设计(3)

a)灰度变换增强 3

b)直方图变换增强 4

c)空间平滑滤波 5

3.图像频域增强算法设计(3)

a)低通滤波 6

b)高通滤波7

c)同态增强8

4.图像锐化程序设计(2)

a)一阶微分的图像增强9

b)二阶微分的图像增强10

5.基于熵的图像二值化算法设计(2)

a)一维最大熵分割法11

b)二维最大熵分割法12

6.图像匹配程序设计(2)

a)模板匹配15

b)特征匹配16

7.数字图像的基本变换程序设计(2)

a)几何变换17

b)颜色变换18

8.图像的无损压缩程序设计(2)

a)霍夫曼编码19

b)香农-费诺编码20

9.数字图像边缘检测算法设计(2)

a)Prewitt算子与Kirsch算子21

b)LOG算子与Canny算子22

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

数字图像处理研研究生课程教学大纲

《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 (课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12) 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课,包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习,学生除了掌握必须的专业技术知识外,还需要了解该方向的研究前沿,提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中,讲课环节以综述为主,重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估;自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验,得出结论;讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流,加深理解,并由此了解研究前沿。 讲课课时安排(24课时): 1.数字图像处理概述(3):数字图像处理技术的发展历史,包含的主要内容,应 用,相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换(3):复习线性系统基本知识,复习一维傅里 叶变换,掌握二维傅氏变换及性质,线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值(3):图像几何变换应用,重点插值方法 4.图像增强综述(6):图像增强的目的,算法分类,各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述(6):图像分割的目的,算法分类,各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述(3):图像压缩的目的,算法分类,各类算法的基本原理及性能, JPEG标准简介 实验及讨论课时安排(30课时): 1.图像插值(实验3 +讨论3) 2.图像增强(实验3 +讨论3) 3.图像分割(实验3 +讨论3) 4.图像压缩(实验3+讨论3) 5.课程论文(讨论6) 三、上机实验要求 实现选择算法,并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养:提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养:要求学生能够实现文献提供的算法,并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养:培养独立思考、深入钻研问题的习惯,提高学术交流能力。

遥感数字图像处理教程实习报告

遥感数字图像处理教程实习报告

《数字图像处理》 课程实习报告 ( 2011 - 2012学年第 1 学期) 专业班级:地信09-1班 姓名:梁二鹏 学号:310905030114 指导老师:刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩: 教师评语: 教 师

签 名 : 年月日 实习一:图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上,应用所学知识,基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成:利用TM图像can_tmr.img,实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤: 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单,在下拉菜单中选择open image file 选 项,然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件,单击打开。 2、在可用波段列表对话框中,选中某一波段图像,选中gray scale单选按 钮,单击LOAD BAND按钮,显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中,选择其他某一波段图像,进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮,同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示:红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。

《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲 (Digital Image Processing) 课程编号:1223523 课程性质:专业课 适用专业:计算机科学与技术 先修课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构、程序设计 后续课程:模式识别 总学分:2.5学分(其中实验学分0.5) 一、教学目的与要求 1.教学目的 数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础,是一门涉及多领域的交叉学科。通过对本课程的学习,使学生能够较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法,掌握基本的处理技术,了解与各个处理技术相关的应用领域。 2.教学要求 根据我院计算机专业的实际情况和教学条件采用讲授实验与学生自学相结合的方法进行教学。教学过程中力求做到重点突出、概念明确、线索清晰,注意适当介绍本学科前沿及当前应用领域中有关的热门问题。 实验是本课程中重要的教学内容,要求学生自己完成规定的实验并认真观察教师的实验演示。 二、课时安排 三、教学内容 1 概论(2学时) (1)教学基本要求

了解:数字图像处理的研究内容,图像处理的发展历史、现状。 掌握:图像处理系统的基本概念、特点和主要内容;数字图像处理系统的硬件组成及其相关应用 (2)教学内容 ①数字图像处理及其特点。(重点) ②数字图像处理的目的和主要内容。 ③数字图像处理系统 ④数字图像处理的应用 2数字图像处理基础(4学时) (1)教学基本要求 了解:图像数字化设备,色度学基础 掌握:图像数字化技术(采样、量化);数字图像的类型和文件格式;数字图像的颜色模型(RGB模型和HIS模型) (2)教学内容 ①图像数字化技术。 ②数字图像类型和文件格式。 ③色度学基础与颜色模型。(重点、难点) 3Matlab图像编程基础(3学时) (1)教学的基本要求 了解:数字图像程序设计的各种方法。 掌握:Matlab中各种图像处理的函数。 (2)教学内容 ①Matlab 概述。 ②Matlab图像的代数运算函数。 ③Matlab 图像处理工具箱函数。(重点) ④Matlab图像程序设计。(难点、重点)

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 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。图像处理能做什么?(简答) 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。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

数字图像处理期末复习题2教学总结

第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 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________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 2. 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。Roberts交叉微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 3. 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。Sobel 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 4. 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。Priwitt微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 5. 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。Laplacian微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 6. 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。Wallis 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 7. 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。水平方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。(填“增强”或“削弱”) 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。(填“增强”或“削弱”) 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。(填“能”或“不能”) 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些?一般细节反映在图像中的什么地方? 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时,有什么异同? 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为:,请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况,包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点,画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界,反映的边界信息较少,但是所反映的边界 比较清晰;二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息,但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为:,Sobel算子的作用模板为: 。 设图像为:

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___和__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。

数字图像处理课程设计(实验报告)

数字图像处理课程设计报告 姓名:x x 学号:xxxxxxx 班级: xxxxxxxxxxxxxxx 设计题目:红细胞数目检测 教师:xxxxxx老师 提交日期: xx月xx日

一、设计内容: 主题:《红细胞数目检测》 详细说明:读入红细胞图片,通过中值滤波,开运算,闭运算,以及贴标签等方法获得细胞个数。 二、现实意义: 细胞数目检测在现实生活中的意义主要体现在医学上的作用,可通过细胞数目的检测来查看并估计病人或动物的血液中细胞数,如估测血液中红细胞、白细胞、血小板、淋巴细胞等细胞的数目,同时也可检测癌细胞的数目来查看医疗效果,根据这一系列的指标来对病人或动物进行治疗,是具有极其重要的现实作用的。 三、涉及知识内容: 1、中值滤波 2、开运算 3、闭运算 4、二值化 5、贴标签 四、实例分析及截图效果: (1)代码显示: 1、程序中定义图像变量说明 (1)Image--------------------------------------------------------------原图变量;

(2)Image_BW-------------------------------------------------------值化图象; (3)Image_BW_medfilt-------------------------中值滤波后的二值化图像; (4)Optimized_Image_BW---通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果; (5)Reverse_Image_BW--------------------------优化后二值化图象取反;(6)Filled_Image_BW----------------------已填充背景色的二进制图像;(7)Open_Image_BW--------------------------------------开运算后的图像; 2、实现代码: Image = imread('红细胞5.jpg'); figure,imshow(Image); title('【原图】'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); figure,imshow(Image_BW); title('【初次二值化图像】'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]); figure,imshow(Image_BW_medfilt); title('【中值滤波后的二值化图像】'); Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW; figure,imshow(Optimized_Image_BW); title('【进行“或”运算优化图像效果】'); Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW;

数字图像处理习题教程文件

数字图像处理习题

一、判断题(10分)(正确√,错误×) 1.图像处理就是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的要求 (√) 2.在MA TLAB中,uint8是无符号8位整数(√) 3.在MA TLAB中,uint16是无符号16位整数(√) 4.图像的点运算与代数运算不相同(√) 5.点运算也叫灰度级变换(√) 6.线性点运算可以改变数字图像的对比度(√) 7.图像的几何变换也叫图像的点运算(×) 8.图像的平滑操作实际上是邻域操作(√) 9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上(√) 10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上(×) 11.傅立叶变换,人们可以在空域和频域中同时思考问题(√) 12.像素深度是指存储每个像素所用的位数(√) 13.图像经过变换后,图像的大部分能量都集中在中、高频段(×) 14.图像经过变换后,图像的大部分能量都集中在低频段(√) 15.直方图均衡化也是一种非线性点运算(√) 16.仿射变换是空间变换(√) 17.空间变换是频域变换(×) 18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术(√) 19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比(√) 20.直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算(×) 21.双边滤波法可用于边缘增强(×) 22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘(×) 23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理(×) 24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度(√) 25.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 (√) 26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行(√) 27.图像增强有空域和变换域两类(√) 28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮,暗处更暗的直观变化(√) 29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮,暗处更暗的直观变化(×) 30.二值图像就是只有黑白两个灰度级(√) 31.一般来说,图像采样间距越大,图像数据量越大,质量越好;反之亦然(×) 32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow(×) 33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米,高为300毫米(×) 34.一般而言,对于椒盐噪声,均值滤波的效果好于中值滤波(×) 35.与高斯低通滤波器相比,理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃 (rings)(√)

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种,除GIF格式外,还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。(不考) 5、图像中每个基本单元叫做图像元素;在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。(不要) 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。(不要) 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。(不要) 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a. 0 .255 c ( c )2.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象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 ( a )5.对一幅图像采样后,512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为: .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为: :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.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 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

数字图像处理期末复习

数字图像处理期末复习 zf·w 2013/12/19 一.单项选择题+填空题+判断题 1.图像与灰度直方图间的对应关系是【多对一】 2.属于图像锐化处理的有【高通滤波】 3.属于点处理/运算的有【二值化】【直方图均衡】 4.计算机显示器主要采用的彩色模型是【RGB】 5.属于图像平滑处理的有【中值滤波】【低通滤波】 6.维纳滤波器通常用于【复原图像】 7.图像方差说明了图像的【对比度】 8.属于局部处理的有【中值滤波】 9.图像锐化除了在空间域进行外,也可以在【频率域】进行 10.对于彩色图像,通常用于区别颜色的特性是【色调】【饱和度】【亮度】 11.依据图像的保真度,图像压缩可以分为【有损压缩】和【无损压缩】 12.低通滤波法是使【高频成分】受到抑制而让【低频成分】顺利通过,从而实现图像平滑(此处的“高频成分”和“低频成分”分别对应于空间域的像素灰度值/灰度分布有什么特点) 13.一般来说,采样间距越大,图像数据量【少】,质量【差】;反之亦然 14.直方图修正法包括【直方图均衡】和【直方图规定化(匹配)】 15.图像压缩系统是由【编码器】和【解码器】两个截然不同的结构块组成 16.数字图像处理即用【计算机】对图像进行处理 17.若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用对应直方图中奇数项的像素灰度代替,所得到的的图像将亮度【增加】,对比度【减少】(图像亮度和对比度与图像像素灰度值分布之间的关系) 18.图像数字化包括三个步骤【采样】【量化】和【扫描】 19.在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有【亮度】,即原点为【黑色】,三基色都达到最高亮度时则表现为【白色】(色调,饱和度和亮度在图像上的具体表现是什么) 20.灰度直方图的横坐标是【灰度级】,纵坐标是【该灰度级出现的频率】 21.数字图像是【图像】的数字表示,【像素】是其最小的单位 22.【灰度图像】是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像,没有彩色信息 23.【彩色图像】是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像,其中RGB是由不同的灰度级来描述 24.【直方图均衡化】方法的基本思想是对图像中像素个数多灰度级进行【展宽】,对像素个数少的灰度级进行【缩减】,从而达到清晰图像的目的 25.图像锐化的目的是加强图像中景物的【细节边缘和轮廓】 26.因为图像分割的结果图像是二值图像,所以通常又称图像分割为图像的【二值化处理】 27.【腐蚀】是一种消除连通域的边界点,使边界向内收缩的处理 28.【膨胀】是将目标区域的背景点合并到该目标物中,使目标物边界向外部扩张的处理 29.对于【椒盐噪声】,中值滤波的效果比均值滤波效果好 30.图像增强按增强处理所在空间不同分为【空域】和【频域】 31.常用的彩色增强方法有【真彩色增强】【假彩色增强】和【伪彩色增强】三种 32.【灰度直方图可以反映一幅图像各灰度级像元占图形的面积比】 33.【直方图均衡和图像的二值化都是点运算】 34.【边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术】 二.名词解释 1.数字图像:用一个二维函数f(x,y)表示一幅图像,其中x和y是空间坐标,幅值f是在该空间坐标处的强度或灰度。当x,y和f都是有限的离散值时,我们称该图像是数字图像。 2.数字图像处理:指用计算机处理数字图像,以获得所需的数字图像。 3.图像压缩: 4.无损压缩:可精确无误地从压缩数据中恢复出原始数据。 5.中值滤波:将当前像元的窗口中所有像元灰度由小到大排序,中间值作为当前像元的输出值。 三.简答题 1.图像压缩的基本原理是什么。数字图像的冗余有哪几种表现形式? 答:虽然表示图像需要大量的数据,但图像数据是高度相关的,或者说存在冗余信息。图像压缩就是去掉这些冗余信息而不损

《数字图像处理技术基础》课程教学大纲

《数字图像处理技术基础》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教学目标 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。具体包括: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、教学学时分配 《数字图像处理技术基础》课程理论教学学时分配表

*理论学时包括讨论、习题课等学时。 《数字图像处理技术基础》课程实验内容设置与教学要求一览表

四、教学内容和教学要求 以“章节”为单位说明本章节的主要内容,重点、难点,各节相应习题要点,有关实验和实践环节的主要内容。并按“了解”、“理解”、“掌握”三个层次写明本章节的教学要求。具体格式如下: 第一章绪论(2学时) (一)教学要求 通过本章内容的学习,了解数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状;理解数字图像处理相关的学科和领域,掌握图像处理的概念。 (二)教学重点与难点

教学重点:数字图像处理的研究目的与研究内容。 教学难点:图像处理与计算机图像学的区别和联系。 (三)教学内容 第一节数字图像处理的发展及应用 1.数字图像处理的发展概况 2.数字图像处理的主要应用 第二节数字图像处理 1.数字图像处理的基本特点 2.数字图像处理的研究目的与研究内容 第三节相关学科和领域 1.图形处理的几个术语 2.计算机图形学 3.图像处理与计算机图形学的区别和联系 本章习题要点:熟悉图像处理的相关概念及方向。 第二章图像的基本知识(6学时) (一)教学要求 了解图像的基本格式,理解计算机图像数据处理的方式;掌握数字图像获取及数字化的方法;掌握彩色空间的两种模型。 (二)教学重点与难点 教学重点:图像的获取及数字化的方法及彩色空间的两种模型 教学难点::图像数字化的方法 (三)教学内容 第一节图像获取、图像数字化、数字图像的描述 1.图像获取 2.图像函数 3.图像数字化 4.数字图像的描述 第二节计算机图像数据处理 1.数字图像的矩阵表示 2.二维数组和数字图像的关系

遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等,以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机内,数字图像表现为二维阵列,属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像,属于可见图像。 利用计算机技术,可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换,记作A/D转换; 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点,是计算机图像处理的最小单位;每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波,利用这种特性,遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同,相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下,一些电磁波被这个实体反射,一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来,成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强,使用多种方法,如:灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息,是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征,在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正:图像校正也成图像回复、图像复原,主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取:根据地物光谱特征和几何特征,确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1)计算机 是图像处理核心,大的内存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2)数字化设备

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲 Digital Image Processing 一、课程说明 课程编码:045236001 课程总学时(理论总学时/实践总学时):51(42/9),周学时:3,学分:3,开课学期:第6学期。 1.课程性质:专业选修课 2.适用专业:电子信息与技术专业 3.课程教学目的和要求 《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课,通过本课程的学习,应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型,掌握数字图像处理的基本原理和基本方法:图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。 4.本门课程与其他课程关系 本课程的先修课程为:数字信号处理和应用 5.推荐教材及参考书 推荐教材: 阮秋琦,《数字图像处理学》(第二版),电子工业出版社,2007年 参考书 (1)姚敏等,《数字图像处理》,机械工业出版社,2006年 (2)何东健,《数字图像处理》(第二版),西安电子工业出版社,2008年 (3)阮秋琦,《数字图像处理基础》,清华大学出版社,2009年 (4)(美)Rafael C. Gonzalez著,阮秋琦译,《数字图像处理》(第二版),电子工业出版社,2007年 6.课程教学方法与手段 主要采用课堂教学的方式,通过多媒体课件进行讲解,课外作业,答疑辅导。并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。 7.课程考核方法与要求 本课程为考查课 课程的实验成绩占学期总成绩的50%,期末理论考查占50%; 考查方式为笔试。 8.实践教学内容安排 实验一:图像处理中的正交变换 实验二:图像增强 实验三:图像复原

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像:指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 数字图像处理:指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义:对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图:指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波:指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 ): 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数,它将输入图象Ii(x,y)转换为输出图象Io(x,y),输入图象的直方图为Hi(r),输出图象的直方图为Ho(s),则根据直方图的含义,经过灰度变换后对应的小面积元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像,共有6 4(6 4个象素,8个灰度级,进行直方图均衡化处理。 根据公式可得:s2=0.19+0.25+0.2l=0.65,s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.00 由于这里只取8个等间距的灰度级,变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此,根据上述计算值可近似地选取: S0≈1/7,s 1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7,s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。 可见,新图像将只有5个不同的灰度等级,于是我们可以重新定义其符号: S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s3’=6/7,s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1/7,所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推,有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值,所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理,有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余? 答:分块->颜色空间转换->零偏置转换->DCT变换->量化->符号编码。颜色空间转换,减少了心理视觉冗余;零偏置转换,减少了编码冗余;量化减少了心理视觉冗余;符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码,因此即减少了编码冗余(霍夫曼编码)又减少了像素冗余(行程编码)。 JPEG2000的过程:图像分片、直流电平(DC)位移,分量变换,离散小波变换、量化,熵编码。3、Canny边缘检测器 答:Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下:1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑,从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g(x,y)=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α(x,y)=arctan(Gy/Gx)。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后,算法追踪所有脊的顶部,并将所有不在脊的顶部的像素设为零,以便在输出中给出一条细线,这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理,其中T1

数字图像处理期末考试试题

2007级“数字图像处理”试题与答案 [原创 2008-07-02 17:49:06] 一、填空题( 每小题2分,本题共20 分) 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一; 2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波,属于点处理的是b二值化; 3. 在彩色图像处理中,常使用模型,它适于做图像处理的原因有:1、在模型中亮度分量与色度分量是分开的;2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。; 4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替(设灰度级为256),所得到的图像将亮度增加,对比度减少; 5. 函数()常用类型有、、、、、; 6. 检测边缘的算子对应的模板形式为: -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133; 8. 源数据编码与解码的模型中量化器()的作用是减少心里视觉

9. 4标准主要编码技术有变换、小波变换等; 10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是一个客观过程; 第10题:图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识 二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 1、数字图像 数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素()。 数字图像处理 指用数字计算机与其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义 -对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图 灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波 中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲 课程名称及代码:数字图像处理/10011301 课程学分与学时:4分/64学时(课堂讲授32,实验实践32,自主学习0) 先修课程:高等数学、程序设计 适用专业:计算机科学与技术专业 一、课程性质、目的与任务 1、课程性质 数字图像处理是计算机科学与技术专业学生选修的一门前沿性、专业拓展课。 2、课程目的 本课程侧重于数字图像的基本处理方法和理论。通过本课程的学习,使学生了解数字图像的获取、显示、存储等基本技术,深刻理解图像的运算、增强、去噪、边缘检测等基本原理和技术,通过MATLAB图像处理工具箱,编程解决实际中的图像处理的相关问题。要求学生通过该课程的学习,学生应该具备基础的图像处理能力,为今后从事计算机视觉、模式识别等图像信息处理和研究工作奠定坚实的理论基础,并为深入研究图像处理做好必要的理论准备。 3、课程任务 本课程的主要任务是培养学生 ①了解图像处理的基本概念和图像处理系统组成,了解数字图像处理的最新 发展方向 ②掌握数字图像处理的基础知识,包括图像的数字化技术、数字图像像素间 的关系。了解数字图像的存储文件格式、数字图像的颜色模型。 ③掌握数字图像的基本运算,包括各种灰度变换处理、几何运算、代数运算 和其它运算。 ④掌握图像增强的基本原理,掌握基于灰度变换的图像增强处理技术、掌握 图像的空域滤波技术和图像的频域增强技术。 ⑤理解和掌握图像的傅里叶变换的基本性质,掌握图像频域滤波的基本步骤 和处理函数,掌握图像的低通滤波处理、高通滤波处理和带通滤波处理的

原理和方法。 ⑥理解彩色图像模型,掌握不同色彩空间的相互转换技术和方法,实现对伪 彩色图像、全彩色图像的处理,并能将灰度图像处理的理论和方法应用到彩色图像的处理中。 ⑦了解图像特征提取的基本概念,掌握图像边缘检测的基本算子,并能使用 这些算子和门限法等进行边缘检测。 ⑧能熟练综合使用图像处理的基本原理和方法解决现实中的图像处理问题。 二、教学内容与学时分配 教学模块教学内容教学要求讲授 学时 实验实 践学时 自主 学时 绪论1、数字图像处理及其特点 2、数字图像处理的目的和 主要内容 3、图像工程与相关学科 3、数字图像处理系统 4、数字图像处理的应用 5、数字图像处理发展方向 理解图像、数字图像等基本概念、 了解数字图像处理系统组成、了解 数字图像的基本应用,了解图像的 最新发展方向 2 0 0 数字图像处理基础1、图像数字化技术 2、数字图像类型 3、图像文件格式 4、色度学基础与颜色模型 掌握图像数字化技术、了解图像的 类型和图像存储文件格式,了解彩 色图像的颜色模型 2 0 0 Matlab处理 基础1、Matlab简介 2、Matlab数据类型 3、Matlab程序设计基础 4、Matlab变量和函数设计 5、Matlab矩阵运算 6、Matlab数学运算 7、Matlab绘图基础 8、Matlab图像处理函数 了解Matlab软件的基本知识,重 点掌握Matlab的数据的矩阵表 示、处理、了解Matlab的基本运 算函数,掌握图像在Matlab中的 存储和提取。 3 4 0 数字图像的基本运算1、灰度反转 2、对数变换 3、灰度直方图 4、图像的平移、旋转、镜 像运算 5、图像的代数运算 6、图像的几何运算 7、图像的其它运算 掌握图像的整体处理的各种运算 公式,并能通过程序实现各种图像 处理运算 3 6 0

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