数字图像处理作业(第三次)直方图处理

数字图像处理作业(第三次)直方图处理
数字图像处理作业(第三次)直方图处理

数字图像处理作业(第三次)直方图处理

数字图像处理作业(第三次)直方图处理

第一题第二题(例3.6)

1. 问题:

1)编写函数Y=MyHisteq(X), 对灰度图象X进行直方图均衡化,得到均衡化后的图像Y,假设X的数据类型为uint8。

2)利用自己编写的直方图均衡化函数,重现例3.6中的实验,即对图3.16中的图像进行直方图均衡化。

2.程序:

(1) 函数程序:

function Y = MyHisteq(X)

%对灰度图象X进行直方图均衡化,得到均衡化后的图像Y

[m,n]=size(X);

A=zeros(1,256);

for k=0:255

A(k+1)=length(find(X==k))/(m*n);

end

S1=zeros(1,256);

for i=1:256

for j=1:i

S1(i)=A(j)+S1(i); %算Sk end

end

S2=round(S1*256);

for i=1:256

B(i)=sum(A(find(S2==i)));

end

figure,bar(0:255,B,'b');

title('均衡化后的直方图');

xlabel('灰度'),ylabel('出现概率')

Y=X;

for i=0:255

Y(find(X==i))=S2(i+1);

end

end

(2)主程序:

X=imread('Fig0316(1)(top_left).tif');

figure,imshow(X);

Y=MyHisteq(X); figure,imshow(Y);

3. 实验结果:

第三题(例3.12)

1. 问题:

编写程序,重现例3.12中的实验,产生图3.27。2.程序:

X=imread('Fig0327(a)(tungsten_original).tif');

figure,imshow(X);

Y=histeq(X);

figure,imshow(Y);

E=4.0;k0=0.4;k1=0.02;k2=0.4;

[m,n]=size(X);

X1=X;

Mg=sum(X1(:))/(m*n);

Vg=sum(sum((X1-Mg).^2))/(m*n);

for i=2:m-1

for j=2:n-1

X2=X1(i-1:i+1,j-1:j+1);

Ms=sum(X2(:))/9;

Vs=sum(sum((X2-Ms).^2))/9;

if(Ms<=k0*Mg&&k1*Vg<=Vs&&Vs<=k2*Vg)

X1(i,j)=E*X1(i,j);

end

end

end

figure,imshow(X1);

3. 实验结果:

放大了约130倍的钨丝的SME图像:全局直方图均衡的

结果:

使用局部直方图统

计增强后的图像:

1. 问题:

用自己编写编程实现中值滤波,用96页例3.14的图测试。

2.程序:

(1) 函数程序:

function Y=mid_filter(X,n)

%自编的中值滤波函数。X是需要滤波的图像,n是模板大小(即n×n)

[height, width]=size(X); %输入图像是p×q 的,且p>n,q>n

X1=double(X);

X2=X1;

for i=1:height-n+1

for j=1:height-n+1

C=X1(i:i+(n-1),j:j+(n-1)); %取出X1中从(i,j)开始的n行n列元素,即模板(n×n的)

E=C(1,:); %是C矩阵的第一行

for k=2:n

E=[E,C(k,:)]; %将C矩阵变为一个行矩阵

end

mm=median(E); %mm是中值

X2(i+(n-1)/2,j+(n-1)/2)=mm;%将模板各元素的中值赋给模板中心位置的元素

end

end

Y=uint8(X2);

end

(2) 主程序:

X=imread('Fig0335(a)(ckt_board_saltpep_prob_pt05).tif');

figure,imshow(X);

n=3;Y=mid_filter(X,n);

figure,imshow(Y);

3. 实验结果:

数字图像处理课后参考答案

数字图像处理 第一章 1、1解释术语 (2) 数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置与每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。 (3)图像处理:就是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。 1、7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。彩色图像、多光谱图像与高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术与方法。 1、8基本思路就是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。 1、9基本思路就是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。 1、10基本思路就是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储与实时传输的应用需求。 1、11基本思路就是,通过数学方法与图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。 1、12基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。 第二章 2、1解释下列术语 (18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。 (19)灰度分辨率:就是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。 (20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。 (21)像素的8邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的8个像素称为该像素的8邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y-1)(x-1,y)(x-1,y+1)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y-1)(x+1,y)(x+1,y+1)。 (28)欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D e(p,q)=[(x-u)2+(y-v)2]1/2 (29)街区距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的街区距离定义为:D4(p,q)=|x-u|+|y-v|。 (30)棋盘距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D8(p,q)=max(|x-u|,|y-v|)。 (33)调色板:就是指在16色或者256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16种或者256种颜色组成的一个颜色表,并将她们分别编号为0~15或0~255,这样就使每一个4位或者8位的颜色编号或者颜色表中的24位颜色值相对应。这种4位或者8位的颜色编号称为颜色的索引号,由颜色索引号及对应的24位颜色值组成的表称为颜色查找表,即调色板。 2、7对图像进行描述的数据信息一般应至少包括: (1)图像的大小,也即图像的宽与高 (2)表示每个像素需要的位数,当其值为1时说明就是黑白图像,当其值为4时说明就是16色或16灰度级图像,当其值为8时说明就是256色或256灰度级图像,当其值为24就是说明就是真彩色图像。 同时,根据每个像素的位数与调色板的信息,可进一步指出就是16色彩色图像还就是16灰度级图像;就是256色彩色图像还就是256灰度级图像。 (3)图像的调色板信息。 (4)图像的位图数据信息。 对图像信息的描述一般用某种格式的图像文件描述,比如BMP等。在用图像文件描述图像信息时,相应的要

数字图像处理大作业

大作业指导书 题目:数字图像处理 院(系):物联网工程学院 专业: 计算机 班级:计算机1401-1406 指导老师: 学号: 姓名: 设计时间: 2016-2017学年 1学期

摘要 (3) 一、简介 (3) 二、斑点数据模型 .参数估计与解释 (4) 三、水平集框架 (5) 1.能量泛函映射 (5) 2.水平集传播模型 (6) 3.随机评估方法 (7) 四、实验结果 (8) 五、总结 (11)

基于水平集方法和G0模型的SAR图像分割 Abstract(摘要) 这篇文章提出了一种分割SAR图像的方法,探索利用SAR数据中的统计特性将图像分区域。我们假设为SAR图像分割分配参数,并与水平集模型相结合。分布属于G分布中的一种,处于数据建模的目的,它们已经成功的被用于振幅SAR图像中不同区域的建模。这种统计数据模型是驱动能量泛函执行区域映射的基础,被引用到水平集传播数值方案中,将SAR 图像分为均匀、异构和极其异构区域。此外,我们引入了一个基于随机距离和模型的评估过程,用于量化我们方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明,我们的算法对合成和真实SAR 数据都具有准确性。+ 简介 1、Induction(简介) 合成孔径雷达系统是一种成像装置,采用相干照明比如激光和超声波,并会受到斑点噪声的影响。在SAR图像处理过程中,返回的是斑点噪声和雷达切面建模在一起的结果。这个积性模型(文献[1])因包含大量的真实SAR数据,并且在获取过程中斑点噪声被建模为固有的一部分而被广泛应用。因此,SAR图像应用区域边界和目标检测变得更加困难,可能需要斑点去除。因此,斑点去除是必需的,有效的方法可以在文献[2][3][4][5][6][7][8][9][10]中找到。 对于SAR图像分割,水平集方法构成一类基于哈密顿-雅克比公式的重要算法。水平集方法允许有效的分割标准公式,从文献[12]中讨论的传播函数项可以得到。经典方法有着昂贵的计算成本,但现在的水平集的实现配置了有趣的低成本的替换。 水平集方法的一个重要方面,比如传播模型,可以用来设计SAR图像的分割算法。这个传播函数能够依据伽马和伽马平方根法则将斑点统计进行整合,函数已经被广泛地应用于SAR图像中的均质区域分割。Ayed等基于伽马分布任意建模,设计方案将SAR图像分成多个均质区域。尽管多区分割问题已经解决,该方案人需要一定数量的区域作为输入。Shuai 和Sun在文献[16]中提出对这个方法进行了改进,他们使用了一个有效的传播前收敛判断。Marques等引入了一个类似于含有斑点噪声图像中目标检测的框架,将基于本地区域的斑点噪声统计融合进去。这些作者采用伽马平方根对均质区域进行建模并用一个自适应窗口方案检测本地的同质性。 最近,新的SAR数据模型比如K,G,显示出了优势。经典法则受限于均质区域特性的描述,而最近的法则展现出了在数据建模中更有吸引力的特性。法则允许同构、异构和高度异构幅度SAR数据的建模。这个分布族提供了一组参数,可以描述SAR图像中的不同区域。分布的参数信息,可以被广泛的应用于设计SAR图像处理和分类技术。在文献[21]中,Mejail 等人介绍了SAR监督数据分类器,它基于其参数映射并实现了有趣的结果。Gambini等人在文献[22]中使用这个分布的一个参数来量化SAR数据的粗糙度,通过活动轮廓和B样条差值来检测边缘。然而,这种技术需要一个初始分割步骤,并受拓扑限制。一般来说,活动轮廓方法不能解决不连续区域分割的问题。 本文介绍了一种新的水平集算法来实现SAR图像中均质、异构和极其异构区域分割的目标。由于分布能够描述SAR图像的同质性和规模,我们的方法采用分布对斑点数据进行建模。这些分布参数基于每一个域点进行估计,通过这些信息,我们可以在水平集分割框架内得到一个能量泛函来驱动向前传播(front propagation)。该泛函以最大化不同区域平均能量间的差异作为结束。最终水平集阶段以能量带作为依据得到SAR图像的分割结果。

数字图像处理 作业1汇总

数字图像处理 报告标题:01 报告编号: 课程编号: 学生姓名: 截止日期: 上交日期:

摘要 (1)编写函数计算灰度图像的均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、平均绝对误差(MAE);(2)编写函数对灰度图像经行降采样,直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波;(3)编写函数对图像进行放大,分别使用像素直接复制和双线性插值的方法:(4)编写函数用题目给出的量化步骤Q去量化灰度图像,并给出相应的MSE和直方图;(5)编写函数对灰度图像执行直方图均衡化,显示均衡前后的直方图。同时,熟悉使用MATLAB,并且熟练操作对图像进行各种修改变换等。 KEY WORD :MATLAB MSE、PSNR 直方图量化

技术探讨 数字图像处理是基于Matlab来实现的,由于Matlab 独特的功能和对矩阵,图像,函数灵活的处理,因而用于图像的处理相当的方便。 task1 均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)。可以使用使用for循环语句,分别计算图像MSE/SNR/PSNR/MAE,具体的计算公式见附录代码,下面只附运算原理代码 均方误差(MSE): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比(SNR): sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比(PSNR): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差(MAE): sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)都会有所不同,因为它是原图像与加噪后的图像比较,而电脑的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 task3 按比例缩小灰度图像 (1)直接消除像素点: I1=g(1:m:end,1:m:end);I1 为缩小后的图像,g为原图。 (2)先平滑滤波再消除像素点: 滤波函数,g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); task4 对图像的放大运用了pixel repetition法以及双线性插值法: 它有三种插值法:即最近邻插值(pixel repetition)、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为0.5) ;缩放与放大由给定的参数来确定。 ;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用I1=g(1:m:end,1:m:end); 而放大的代码为“J=imresize(I,m,'nearest');%使用pixel repetition法”和“J=imresize(I,m,'bilinear');%使用双线性插值法” 放大倍数更改m值即可 task4 对图像的量化,使用“J=histeq(I,x); ”,x为可变的量化步长 task5 灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq(I)”“imhist(I,64)”

《数字图像处理》结课小论文

2013-2014年第一学期《数字图像处理》科目考查卷 专业:通信工程班级:任课教师:王新新 姓名:学号:成绩: 一 Deblurring Images Using the Wiener Filter ——使用维纳滤波器进行图像去模糊简介 在人们的日常生活中,常常会接触很多的图像画面,而在景物成像的过程中有可能出现模糊,失真,混入噪声等现象,最终导致图像的质量下降,我们现在把它还原成本来的面目,这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多,举例来说有运动引起的,高斯噪声引起的,斑点噪声引起的,椒盐噪声引起的等等,而图像的复原也有很多,常见的例如逆滤波复原法,维纳滤波复原法,约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是,在一定的准则下,采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法,维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成,并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则,求得了最佳线性滤波器的的参数,这种滤波器被称为维纳滤波器。 维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器,它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理,以及应用此方法通过MATLAB 函数来完成图像的复原。关键词:维纳函数、图像复原。

二维纳滤波器结构 维纳滤波自身为一个FIR或IIR滤波器,对于一个线性系统,如果其冲击响应为h(n),则当输入某个随机信号x (n)时, 式(1) 这里的输入 式(2) 式中s(n)代表信号,v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计,并用s^(n)表示,即 式(3) 因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值 x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计,是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信号的真值与其估计值分别为s(n)和) s^(n),而它们之间的误差 式(4) 则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量,用它的均方值描述误差的大小显然更为合理。而均方误差最小,也就是 式(5) 最小。利用最小均方误差作为最佳过滤准则比较方便,它不涉及概率的描述,而且以它导出的最佳线性系统对其它很广泛的一类准则而言是属最佳。 图1 维纳滤波器一般结构

数字图像处理大作业

1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像,要求判读条纹的间距,请给 出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解:步骤与思路: ○1.进行模糊处理,消除噪声 ○2.边缘检测,进行图像增强处理 ○3.二值化图像,再进行边缘检测,能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法,根据值为1像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I); %对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100) %阈值为100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0; %进行二值化 end end end figure; imshow(I1);

Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c %找出每两个条纹之间的距离

2. 现有8个待编码的符号m0,……,m7,它们的概率分别为0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3. 请以图像分割方法为主题,结合具体处理实例,采用期刊论文格式,撰写一篇小论文。

数字图像处理部分作业答案

3.数字化图像的数据量与哪些因素有关? 答:数字化前需要决定影像大小(行数M、列数N)和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图你能获得图像的哪些信息? 答:灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。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是灰度直方图。 应用:通过变换图像的灰度直方图可以,使图像更清晰,达到图像增强的目的。 获得的信息:灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答:将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式: 得 1,二维傅里叶变换有哪些性质?二维傅里叶变换的可分离性有何意义? 周期性,线性,可分离性,比例性质,位移性质,对称性质,共轭对称性,差分,积分,卷积,能量。 意义:分离性表明:二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑?试述均值滤波的基本原理。 答:为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法,就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S,计算S中所有像素的灰度级平均值,作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波?有何特点? 答:中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多 6图像几何校正的一般包括哪两步?像素灰度内插有哪三种方法?各有何特点? 答:1)建立失真图像和标准图像的函数关系式,根据函数关系进行几何校正。 2)最近邻插值,双线性插值,三次卷积法 3)最近邻插值:这种插值方法运算量小,但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4,f(1,2)=7,f(2,1)=5,f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法:点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法:f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得:f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后,得该点其灰度值为6

数字图像处理结课论文...docx

利用拉普拉斯算法对模糊图像进行 锐化处理 学院:电气信息工程学院 专业:通信工程 姓名:田鸿龙 学号:20110107 摘要:本文描述了拉普拉斯高 斯边缘检测算法结合算法在DelphiG编程环境下对BMP格式 的灰度图像进行了边缘检测处理,从而体现其优越性。彩色图

像增强过程中,对图像进行锐化处理是一个重要环节。介绍了 图像锐化处理的槪念和拉普拉斯算子的算法原理。 关键词:边缘检测,图像处理,拉普拉斯高斯算法,Sobel算子。 图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得淸晰,亦分空域处理和频域处理两类。 数字图像的边缘检测是图像分割、区域识别和特征提取等图像分析领域的重要基础。图像的边缘是图像的最基本的特征,是指图像局部亮度变化最显著的地方,通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。对于数字图像灰度值的显著变化可以用梯度来表示,边缘检测很大程度上来说就是求梯度。边缘检测的好坏直接影响到图像理解和识别的质虽,选择什么样的边缘检测算法就很关键。本文引入拉普拉斯高斯算法,讨论其工作原理,利用Delphi结合拉普拉斯髙斯算法对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理并对比其它算法给出了拉普拉斯高斯算子的优越性。 一、图像锐化 图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分,它对图像量的影响体现在两个不同灰度区域的边界部分。图像锐化处理的目的是加强图像中景物的边缘和轮廓,使模糊的图像变得更淸晰。它是一种使图像原有信息变换为有利于人眼观察的质蚩:、消除模糊、好的视觉效果、图像边缘轮解分明。图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的,因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。从频谱角度来分析,图像模糊的实质是其高频分量被衰减,因而可以通过高通滤波操作来淸晰图像。但要注意,能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比,否则锐化后图像性噪比反而更低,从而使得噪声增加的比信号还要多,因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。 图像的锐化一般有两种方法一种是微分法,另外一种是高通滤波法拉普拉斯锐化法是属于常用的微分锐化法。 1.1图像锐化的權念 在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致

《数字图像处理》习题解答

胡学龙编著 《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案 目录 第 1 章概

述 (1) 第 2 章图像处理基本知识 (4) 第 3 章图像的数字化与显示 (7) 第 4 章图像变换与二维数字滤波 (10) 第 5 章图像编码与压缩 (16) 第 6 章图像增强 (20) 第 7 章图像复原 (25) 第 8 章图像分割 (27) 第 9 章数学形态学及其应用 (31) 第 10 章彩色图像处理 (32)

第1章概述 连续图像和数字图像如何相互转换 答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样,数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 (连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。图像的数字 化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅 度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。 采用数字图像处理有何优点 答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点: 1.具有数字信号处理技术共有的特点。(1)处理精度高。(2)重现性能好。(3)灵活性高。 2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。 3.数字图像处理技术适用面宽。 4.数字图像处理技术综合性强。 数字图像处理主要包括哪些研究内容 答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。 答:图像是用成像技术形成的静态画面;视频用摄像技术获取动态连续画面,每一帧可

数字图像处理大作业

大作业要求 1.数字图像处理中的图像增强、图像分割、数学形态学、图像编码这几个章节中,围绕你所感兴趣的题目写一篇综述。 2.要求: (1)在中国知网上下载5篇以上相关文章,结合上课所学内容,确定综述的内容。(2)文字3000字以上,包含 a. 课题背景和概述 b. 国内外研究现状 c. 技术应用(可以实现哪些功能,实 现的方法及结果 d. 结论 e. 学习体会 f.参考文献 (3)综述的排版: 正文层次格式如下: 1(空两格)×××××(居中,三号宋体,加粗,占4行) 1.1×××(左顶格,四号宋体,加粗,占 2.5行,不接排) 1.1.1×××(左顶格,小四号宋体,加粗,占2行,不接排) a.(左空两格,a.后空一格)×××(小4号宋体,加粗) (正文)×××××(小4 号宋体,接排)

(1)(左空两格,(1)后空一格)×××(小4号宋体,加粗) (正文)×××××(小4号宋体,接排) 1)(左空两格,1)后空一格)(小4号宋体,加粗) (正文)×××××(小4号宋体,接排) 正文中段落一律段前、段后0磅,行距为20磅,对齐方式:两端对齐。小4号字体。 论文中的图和表居中,并且有图题和表题。 例如: 图 1 主站工作过程(5号字体,加粗) 表1 不同总线速率下从站的延迟时间(5号字体,加粗) 速率(Kbit/s ) 9.6 19.2 93.75 187.5 500 1500 1200SDR minT (bit T ) 11 11 11 11 11 11 11 SDR maxT (bit T ) 60 60 60 60 100 150 800 参考文献按照下面形式给出: 参考文献 (居中,三号,宋体,加粗,占4行)

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。

《数字图像处理》复习大作业及答案

2014年上学期《数字图像处理》复习大作业及参考答案 ===================================================== 一、选择题(共20题) 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 11、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 D. 中值滤波 12、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 13、噪声有以下某一种特性( D ) A、只含有高频分量 B、其频率总覆盖整个频谱 C、等宽的频率间隔内有相同的能量 D、总有一定的随机性 14. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时:(B) a.图像中应仅有一个目标 b.图像直方图应有两个峰 c.图像中目标和背景应一样大 d. 图像中目标灰度应比背景大 15. 在单变量变换增强中,最容易让人感到图像内容发生变化的是( C )

数字图像处理作业 1

数字图像处理作业 1 1.基本问题 a.什么是数字图像处理,英语全称是什么? 数字图像处理:对图像进行一些列的操作,以达到预期目的的技术,可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。英文全称:Image Processing b.数字图像处理与什么领域的发展密切相关? 数字图像处理与数字计算机的发展,医学,遥感,通信,文档处理和工业自动化等许多领域的发展密切相关。 c.人类主要通过什么来感知获取信息的? 主要通过人的视觉、味觉、嗅觉、触觉、听觉以及激光、量子通信、现代计算机网络、卫星通信、遥感技术、数码摄影、摄像等来获取信息。 d.数字图像处理技术与哪些学科领域密切相关? 与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关 e.数字图像处理在哪些领域得到广泛应用? 数字图像处理的应用越来越广泛,已渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域。 f.数字图像处理起源于什么年代? 20世纪20年代 g.现代大规模的图像处理需要具备哪些计算机能力? 需要具备图像处理、图像分析、图像理解计算机能力 h.根据人的视觉特点,图像可分为哪两种图像? 分为可见图像和不可见图像。 i.根据光的波段,图像可分为哪几种图像? 分为单波段、多波段和超波段图像。 j.图像数字与模拟图像的本质区别是什么? 区别: 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。 数字图像:空间的坐标和灰度都不连续、用离散的数字表示,能被计算机处理。 2.通过互联网,查下数字图像处理有哪些应用?选一个应用范例即可。具体描绘如何通过数字图像处理技术来实现其应用。要有图像范例说明。 数字图像处理主要应用领域有:生物医学,遥感领域,工业方面,军事公安领域,通信领域,交通领域等。我就生物医学领域做一个简单介绍。 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理,医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。 医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性。下面是关于人体微血管显微图像的采集实例。

数字图像处理论文

华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日

摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提起有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用(点运算是图象处理的一个重要运算)。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算;代数运算;几何运算;图像缩放;图像旋转

目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献

绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面,难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展,计算机、内存及外围设备的价格急剧下降,而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源,数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比,它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来,随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展,科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起,数字图像处理从1个专门领域的学科,变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术,它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域,它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中,并进行滤波、增强、删除等处理,包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善,其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中,电脑人像艺术,电视中的特殊效果,自动售货机钞票的识别,邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理,针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算,有效地改变了图像的直方图分布。

西安交通大学大学数字图像处理大作业

数字图像处理

目录 作业一 (1) 一作业要求 (1) 二源代码 (1) 三运行结果 (3) 作业二 (5) 一作业要求 (5) 二算法描述 (5) 三源代码 (7) 四运行结果 (10)

作业一 一作业要求 在图像的空间域滤波操作中,会出现有部分掩膜矩阵在图像外面的情况,所以需要给图像先加入一个边界,执行完操作之后,再去掉这个边界,保证图像中所有的像素都参与矩阵运算。 二源代码 byte[,] filter(byte[,]f,float[,]mask) { int w = f.GetLength(0); int h = f.GetLength(1); byte[,] g = new byte[w,h]; int M = mask.GetLength(0)/2; int N = mask.GetLength(1)/2; for (int y=N;y255) return 255; if (v<0) return 0; return (byte)v;

} float[,] averagingMask(intM,int N) { float[,] mask = new float[2*M+1,2*N+1]; for (int m=-M;m<=M;m++) for (int n=-N;n<=N;n++) mask[M+m,N+n] = 1.0f/((2*M+1)*(2*N+1)); return mask; } byte[,] addboard(byte[,] f,intM,int N) { int w=f.GetLength(0); int h=f.GetLength(1); intgw=w+2*M; intgh=h+2*N; byte[,] g=new byte[gw,gh]; //add top board and bottom board for(inti=0;i

数字图像处理期末课程论文.

1 选题 课程论文选题如下,每人任选一题,题目自拟,本学期6月3日前交至计算机学院411办公室。 1.图像XX增强方法综述与MATLAB实现(至少3种) 2.图像增强方法的深入研究(学习一种或两种课本上没有的图像平 滑/锐化方法与课本上介绍的进行对比研究)(需实验) 3.图像XX特征分析方法综述与MATLAB实现(至少3种) 4.结合人脸图像讨论各种图像特征分析方法的适用性(需实验) 5..灰度共生矩阵与灰度差分直方图在图像处理中实际应用(需实验) 6.不同图像分割方法的分析与比较(需实验) 7.基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究 基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视,同时将摄得的图像,利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析,通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。 测试要求:首先从彩色摄像机获取视频流图像,并转换成BMP格式图像,先判断图像中有红色区域存在。 l)火灾图像预处理,包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理; 2)研究火焰目标的特征提取方法 (l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。在火焰轮廓特征图中,从下至上从左至右逐点扫描,将火焰的边缘编成链码。当链码在一定步数内,出现一次有效上升和一次有效下降时,我们就得到一个尖角。 (2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红 色移动,在图像中表现为像素值的变化不明显,可以用图像像素方差值来反映这种变化。 8.基于数字图像处理的答题卡识别方法 9.车牌识别方法研究(要求本地苏L车牌照)

2 格式要求 (1)页面设置: A4纸,页边距正常(上、下各2cm,左3cm、右2.0cm), 页码(页面底端居中,小五号,Times New Roman字体), 装订线:0.5厘米,装订位置:左侧3、7两颗钉(2)题目: 不多于30字,黑体、小三号、不加粗、居中排列,1.25倍 行距,段前断后各空0.5行。 (3)内容: 不少于5000字,宋体,小四,不加粗,1.25倍行距,段前 空2字符。 (4)标题要求: 一级标题:小三号、宋体、加粗,段前断后各空0.5行 二级标题:四号、宋体、加粗,段前断后各空0.5行 三级标题:小四号、宋体、加粗,段前断后各空0.5行 四级标题:小四号、宋体、不加粗,段前断后各空0.5行 图片要求:图片嵌入到文字中,文字不环绕,图片居中,图 标题为宋体五号字,不加粗 表格要求:三线表,表标题及表中文字为宋体五号字,不加 粗 (5)参考文献: 不少于3篇,宋体五号字,不加粗,1.0倍行距,段前不空

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案 第一章和第二章作业:1.简述数字图像处理的研究内容。 2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容? 3.列举并简述常用表色系。 1.简述数字图像处理的研究内容? 答:数字图像处理的主要研究内容,根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面, 将这几个方面展开,具体有以下的研究方向: 1.图像数字化, 2.图像增强, 3.图像几何变换, 4.图像恢复, 5.图像重建, 6.图像隐藏, 7.图像变换, 8.图像编码, 9.图像识别与理解。 2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容? 答:图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。 根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同,图像工程可分为三个层次:图像处理、图像分析、图像理解。 图像处理着重强调在图像之间进行的变换。比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。图像处理主要在图像的像素级上进行处理,处理的数据量非常大。图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。图像分析处于中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。 图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和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释,从而指导和规划行为。图像理解主要描述高层的操作,基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策,其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。 第三章图像基本概念

数字图像处理大作业报告

数字图像处理 实验报告 实验选题:选题二 组员: 学号: 班级: 指导老师: 实验日期:2019年5月22日

一、实验目的及原理 1.识别出芯片的引脚 2.熟悉并掌握opencv的某些函数的功能和使用方法 原理:通过滤波、形态学操作得到二值图,再在二值图中设置条件识别引脚部分。 二、实现方案 对图片滤波、调节阈值做边缘检测过滤掉一部分图片中干扰元素;然后通过膨胀、腐蚀操作来减少引脚的空心部分;再通过findContours()函数找到引脚的边缘并得到轮廓的点集,设置特定的长宽比和矩形面积识别引脚部分。 三、实验结果

四、源码 #include #include #include"opencv2/highgui/highgui.hpp" #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" using namespace std; using namespace cv; int main(int argv, char **argc) { //载入图片 Mat srtImag = imread("2.jpg"); Mat G_blur = srtImag.clone(); //降噪 blur(G_blur, G_blur, Size(5, 5)); //imshow("降噪", G_blur); //Canny边缘检测 Mat Canny_Imag = G_blur; Canny_Imag = Canny_Imag > 176; Canny(G_blur, Canny_Imag, 300, 50, 3); //imshow("边缘检测", Canny_Imag); //膨胀 Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10)); dilate(Canny_Imag, Canny_Imag, element); //imshow("膨胀", Canny_Imag); //腐蚀 Mat element_1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11)); erode(Canny_Imag, Canny_Imag, element_1); //imshow("腐蚀", Canny_Imag); //查找轮廓 vector>contours; vectorhierarchy; findContours(Canny_Imag, contours, hierarchy, RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE); vector> contour_s(contours.size());//该数组共有contours.size()个轮廓的点集 vector Rec_s(contours.size());//逼近多边形的点集数组

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