数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案

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

2、存储一幅大小为10241024?,256个灰度级的图像,需要 8M bit 。

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: `

min max min ((,))*255/()g x y g g g --

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 、RG

B 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 C.垂直

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。( √ )

2、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。( × )

3、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。( × )

4、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。( √ )

5、图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。( × )

6、彩色图像增强时采用RGB 模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮

度进行对比度增强。( × ) 7、变换编码常用于有损压缩。( √ )

8、同态滤波器可以同时实现动态范围压缩和对比度增强。( √ ) 9、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。( × )

10、当计算机显示器显示的颜色偏蓝时,提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。( √ ) 四、简答题(每题5分,共20分)

1、逆滤波时,为什么在图像存在噪声时,不能采用全滤波试采用逆滤波原理说明,并给出正确

的处理方法。

复原由退化函数退化的图像最直接的方法是直接逆滤波。在该方法中,用退化函数除退化图像的傅立叶变换来计算原始图像的傅立叶变换。

()()()()()()

v u H v u N v u F v u H v u G v u F ,,,,,,^

+

==

由上式可以看到,即使我们知道退化函数,也可能无法准确复原未退化的图像。因为噪声是一个

随机函数,其傅氏变换未知。当退化为0或非常小的值,N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定()v u F ,

值。一种解决该问题的方法实现值滤波的频率时期接近原点值。

|

2、当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种现象的视觉原理。

答:人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要适应一段时间,亮度适应级才能被改变。

3、简述梯度法与Laplacian 算子检测边缘的异同点

答:梯度算子和Laplacian 检测边缘对应的模板分别为

(梯度算子) (2分)

-

梯度算子是利用阶跃边缘灰度变化的一阶导数特性,认为极大值点对应于边缘点;而Laplacian 算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化的二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点。(2分) 相同点都能用于检测边缘,且都对噪声敏感。(1分)

4、将高频加强和直方图均衡相结合是得到边缘锐化和对比度增强的有效方法。上述两个操作的

先后顺序对结果有影响吗为什么

答:有影响,应先进行高频加强,再进行直方图均衡化。

高频加强是针对通过高通滤波后的图像整体偏暗,因此通过提高平均灰度的亮度,使图像的视觉鉴别能力提高。再通过直方图均衡化将图像的窄带动态范围变为宽带动态范围,从而达到提高对比度的效果。若先进行直方图均衡化,再进行高频加强,对于图像亮度呈现较强的两极现象时,例如多数像素主要分布在极暗区域,而少数像素存在于极亮区域时,先直方图均衡化会导致图像被漂白,再进行高频加强,获得的图像边缘不突出,图像的对比度较差。

五、问答题(共35分)

1、设一幅图像有如图所示直方图,对该图像进行直方图均衡化,写出均衡化过程,并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为:0、1、

2、

3、

4、

5、

6、7,则均衡后,他们的灰度值为多少 (15分)

@

答:①0

()k

k i

i s p r ==

∑,k=0,1,…7,用累积分布函数(CDF )作为变换函数T[r]处理时,均衡化

r

6=6/7 4/7 s 3=4/7 ? r 7=1

1

1

s 4=1

②均衡化后的直方图:

③0、1、2、3、4、5、6、7均衡化后的灰度值依次为1、2、2、3、3、4、4、7 (10分) , 符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 概率

'

解:霍夫曼编码:

原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 a6 } a1

a4 a3

a5

霍夫曼化简后的信源编码:

从最小的信源开始一直到原始的信源

编码的平均长度:

(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

压缩率:1

3

1.364

2.2

R

avg

n

C

L

==

冗余度:

11

110.2669

1.364

D

R

R

C

=-=-≈

3、理想低通滤波器的截止频率选择不恰当时,会有很强的振铃效应。试从原理上解释振铃效应的产

生原因。(10分)

答:理想低通滤波器(频域)的传递函数为:

滤波器半径交叉部分(侧面图):

对应空间域(进行傅立叶反变换,为sinc函数):

用理想低通滤波器滤波时,频域:(,)(,)(,)

G u v F u v H u v

=,傅立叶反变换到时域有:(,)(,)*(,)

g x y f x y h x y

=,频域相乘相当于时域作卷积。因此,图像经过理想低通滤波器后,时域上相当于原始图像与sinc函数卷积,由于sinc函数振荡,则卷积后图像也会振荡;或者说由于sinc函数有两个负边带,卷积后图像信号两侧出现“过冲现象”,而且能量不集中,即产生振铃效应。

若截止频率越低,即D0越小,则sinc函数主瓣越大,表现为中心环越宽,相应周围环(旁瓣)越大。而中心环主要决定模糊,旁瓣主要决定振铃效应。因此当介质频率较低时,会产生很强的振铃效应。选择适当的截止频率,会减小振铃效应。

?

?

?

>

=

)

,

(

)

,

(

1

)

,

(

D

v

u

D

D

v

u

D

v

u

H

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

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理 实验指导书 学院:通信与电子工程学院 专业:电子信息工程 班级: 学号: 姓名: XX理工大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步 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.图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 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。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同,MA TLAB把其处理为4类: 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

大学数字图像处理模拟试卷及答案 (1)

(注:以下两套模拟题仅供题型参考,请重点关注选择填空以及判断题、名词解释,蓝色下划线内容肯定不考) 《数字图像处理》模拟试卷(A 卷) 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案,并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者,该题不得分。每小题1分,共10分) ( 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 b.255 c.6 d.8 ( b )2.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 ( d )3.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 )4.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 ( ) 5.一曲线的方向链码为12345,则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 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 https://www.360docs.net/doc/1518976680.html,placian增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c)8.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为: a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100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: a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题(每空1分,共15分) 1.图像锐化除了在空间域进行外,也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 5.多年来建立了许多纹理分析法,这些方法大体可分为和结构分析法两大类。 6.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。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为和。 8.一般来说,采样间距越大,图象数据量少,质量差;反之亦然。 三、名词解释(每小题3分,共15分) 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点(或像元),各点(或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3.从图象灰度为i的像元出发,沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率

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:

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月

目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

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

数字图像处理程序

数字图像处理程序

数字图像处理实验 图像处理实验(一)直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 (1)计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一(1)直方图'); (2)对灰度图像进行简单的灰度线形变换, figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); (3)看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式:g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一(3)用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化(选取一个域值,(5) 将图像变为黑白图像) figure subplot(2,2,1)

数字图像处理试卷及答案2015年

中南大学考试试卷 2015-- 2016 学年1学期 时间100分钟 2015 年11月4日 数字图像处理 课程32学时2学分考试形式:也卷 专业年级: 电子信息2013级 总分100分,占总评成绩 70% 注:此页不作答题纸,请将答案写在答题纸上 一、填空题(本题20分,每小题1分) 1. 图像中像素具有两个属性: _空间位置 ______ 和—灰度 ______ 。 2. _红(R )_、_绿(G )_、 _____________ 蓝(B )_这三种颜色被称为图像的三基色。 3. 对于一个6位的灰度图像,其灰度值范围是 __0-63 _________ 。 4. RGB 模型中黑色表示为 _____ (0,0,0) _____ 。 5. 直方图修正法包括 —直方图均衡 ___________ 和 _直方图规定化_ 两种方法。 6. 常用的灰度内插法有最近邻内插法、 _双线性内插法_和 三次内插法。 7. 依据图像的保真度,图像压缩可分为一无损压缩_和一有损压缩。 8. 图像压缩是建立在图像存在 _编码冗余,空间和时间冗余(像素间冗余) , 视觉心理冗余三种冗余基础上。 9. 根据分割时所依据的图像特性的不同,图像分割方法大致可以分为阈值分割法、边缘检 ________ 测法和一区域分割法一三大类。 10. 傅立叶频谱中,与图像的平均灰度值对应的系数是 F (0 , 0) _________ 。 二、选择题(本题20分,每小题2分) 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是: (b ) a. ------- 对应 b. 多对一 c. 一对多 d. 都不对 2. 下列算法中属于图像平滑处理的是: (c ) a.梯度锐化 b. 直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.360docs.net/doc/1518976680.html,placian 增强 3. 下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是: (b ) a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 6. 维纳滤波器通常用于:(c ) a.去噪 b. 减小图像动态范围 7. 采用幕次变换进行灰度变换时,当幕次 4. 5. 采用模板]-1 1 ]主要检测__ a.水平 b.45 0 c. 一幅256*256的图像,若灰度级为 a. 256Kb b.512Kb c.1Mb 方向的边缘。(c ) 垂直 d.135 16,则存储它所需的总比特数是 d. 2M c.复原图像 d.平滑图像

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

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字(一般整数)表示的图像(计算机能处理)。是图像的数字表示,像素是其最小的单位。 *数字图像处理(Digital Image Processing) 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、识别等)系列操作,从而获得某种预期的结果的技术。(计算机图像处理) *数字图像处理的特点(优势) (1)处理精度高,再现性好。(2)易于控制处理效果。(3)处理的多样性。(4)图像数据量庞大。(5)图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声; b.改变图像的亮度、颜色; c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份; d.对图像进行几何变换等,达到艺术效果; (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 (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。 **数字图像处理的主要研究内容 (1)图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字,既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 (2*)图像的增强 a.加强图像的有用信息,消弱干扰和噪声 (3)图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种,最常见的有运动模糊,散焦模糊等(4*)图像的编码 a.简化图像的表示,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。 (5)图像的重建 a.由二维图像重建三维图像(如CT) (6)图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 (7)图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 (8)图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 (9)图像通信

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱; 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法; 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型; 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询; 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法; 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询,图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序,并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

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;

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算 一、实验目的: 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容: 1、(1)选择一幅图像lena8.jpg,设置输入/输出变换的灰度级范围,a=0.2,b=0.6,c=0.1,d=0.9. (2)设置非线性扩展函数的参数c=2. (3)采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 (4)设置二值化图像的阈值,分别为level=0.4,level=0.7 解:参考程序如下: I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化,阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化,阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');

数字图像处理试卷A答案

电子科技大学网络教育考卷(A 卷)答案 一、名词解释(每题2分,共10分) 1. 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y),这里x 和y 是空间坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时,称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法,其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数,并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型,常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄,等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上,为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此,为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色,提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目,当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子,其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系,称H 为线性算子: 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分,共10分) 1. 什么是直接逆滤波?这种方法有何缺点?如何改进? 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计:? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响,我们即使知道退化函数,也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数,而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值,N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度,而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点

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];

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名:学号: 专业年级: 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果');Subplot (3,2,4);z=imsubtract(x,y);imshow(z);title('相减结果') Subplot (3,2,5);z=immultiply(x,y);imshow(z);title('相乘结果') Subplot (3,2,6);z=imdivide(x,y);imshow(z);title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答:图像减运算与图像加运算的原理和用法类似,同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同,但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数,此时系统将负数统一置为零,即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y),将结果输出到矩阵Z中,若乘以一个常数,将改变图像的亮度:若常数值大于1,则乘运算后的图像将会变亮;叵常数值小于是,则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级,实现灰度级变换,也可以用来遮住图像的某些部分,其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算,就是对两幅图像的对应像素点进行点(X./Y), imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度,可用来改变图像的灰度级,其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体,图像相减运算又称为图像差分运算,差分运算还可以用于消除图像背景,用于混合图像的分离。

数字图像处理考试

符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 概率 0、1 0、4 0、06 0、1 0、04 0、3 解:霍夫曼编码: 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 a 6 0、3 0、3 0、3 0、3 0、4 a 1 0、1 0、1 0、2 0、3 a4 0、1 0、1 0、1 a 3 0、06 0、1 a5 0、04 霍夫曼化简后得信源编码: 从最小得信源开始一直到原始得信源 编码得平均长度: 压缩率: 冗余度: 1、 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量得关系。: 空间分辨率就是瞧原图像转化为数字图像得像素点数,越多图像质量越高;灰度分辨率,即每一个像素点得灰度级数,灰度级越大,图像越清晰、 (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

2、简述采样与量化得一般原则:空间坐标得离散化叫做空间采样, 而灰度得离散化叫做灰度量化。图像得空间分辨率主要由采样所决定,而图像得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?:图象锐化就是用于增强边缘,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?: 伪彩色增强就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;假彩色增强则就是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同得彩色图像;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?:均值滤波器就是一种最常用得线性低通平滑滤波器,可抑制图像中得加性噪声,但同时也使图像变得模糊;中值滤波器就是一种最常用得非线性平滑滤波器,可消除图像中孤立得噪声点,又可产生较少得模糊。一般情况下中值滤波得效果要比邻域平均处理得低通滤波效果好,主要特点就是滤波后图像中得轮廓比较清晰.因此,滤除图像中得椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么就是区域?什么就是图像分割?:图像分割就就是把图像分成若干 个特定得、具有独特性质得区域并提出感兴趣目标得技术与过程。它就是由图像处理到图像分析得关键步骤. 3.写出颜色RGB模型转换到HIS模型得变换公式;并说明HSI模型各分 量得含义及取值范围对应得颜色信息。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,平滑得灰度图像. 5.GIF格式:GIF格式就是一种公用得图像文件格式,它就是8位文件格 式,所以最多只能存储256色图像,不支持24位得真彩色图像.GIF文件中得图像数据均经过压缩,采用得压缩算法就是改进得LZW算法,所提供得压缩率通常在1:1到1:3之间,当图像中有随机噪声时效果不好 6.图像直方图:一幅图得灰度统计直方图就是一个1-D得离散函数,即Pf (fk)=nk/n,k=0、1、、、,L—1。可以设置一个有L个元素得数组,通过对不同灰度值像素个数得统计来获得图像得直方图。 7.中值滤波:它实现一种非线性得平滑滤波、1、将模板在图像中漫游, 并将模板中心与图像中某个像素位置重合.2、读取模板下各对应像素得

相关文档
最新文档