数字图像处理发展及现状

数字图像处理发展及现状
数字图像处理发展及现状

数字图像处理的发展及现状

网络092 张海波 0904681468

摘要:

简述了数字图像处理技术的发展及应用现状,系统分析了数字图像处理技术的主要优点,不足及制约其发展的因素,阐述了数字图像处理技术研究的主要内容和将来的研究重点,概述了数字图像处理技术未来的应用领域,并提出了该技术未来的研究方向。

关键词:数字图像;图像处理;现状与展望;计算机技术

1 前言:

图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digtal Image Processing)。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上,特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容:几何处理(Geometrical Processing)、算术处理(Arithmetic Processing)、图像增强(Image Enhancement)、图像复原(Image Restoration)、图像重建(Image Reconstruction)、图像编码(Image Encoding)、图像识别(Image Recognition)、图像理解(Image Understanding)。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2],因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来,数字图像处理技术日趋成熟,它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。

2 数字图像处理技术发展:

数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。

视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理,如几何校正、灰度变换、去除噪声等,并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。

数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT

(Computer Tomograph)。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,成为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年,这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖,以表彰它对人类做出的划时代贡献。

从20世纪70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理技术向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。

20世纪80年代末期,人们开始将其应用于地理信息系统,研究海图的自动读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应用领域不断拓展。

数字图像处理技术的大发展是从20世纪90年代初开始的。自1986年以来,小波理论与变换方法迅速发展,它克服了傅立叶分析不能用于局部分析等方面的不足之处,被认为是调和分析半个世纪以来工作之结晶。Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构。小波分析被认为是信号与图像分析在数学方法上的重大突破。随后数字图像处理技术迅猛发展,到目前为止,图像处理在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。

进入21世纪,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等。该技术成为一门引人注目、前景远大的新型学科。

3 数字图像处理的基本特点:

(1)目前,数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白图像,要求约64kbit的数据量;对高分辨率彩色512×512图像,则要求

768kbit数据量;如果要处理30帧/秒的电视图像序列,则每秒要求500kbit~22.5Mbit数据量。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。

(2)数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。如电视图像的带宽约5.6MHz,而语音带宽仅为4kHz左右。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本亦高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。

(3)数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。在图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度。就电视画面而言,同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素,其相关系数可达0.9以上,而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。

(4)由于图像是三维景物的二维投影,一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。因此,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量,例如双目图像或多视点图像。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。

(5)数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大。由于人的视觉系统很复杂,受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大,作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。另一方面,计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。例如,什么是感知的初始基元,基元是如何组成的,局部与全局感知的关系,优先敏感的结构、属性和时间特征等,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。

4 数字图像处理的应用前景展望:

图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展,数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面:

(1)航天航空技术方面:数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用,除JPL对月球、火星照片的处理之外,另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。图像在空中先处理(数字化编码)成数字信号存人磁带中,在卫星经过地面站上空时,再高速传送下来,然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中,还是在判读分析中,都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。在气象预报和对太空其它星球研究方面,数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。

(2)生物医学工程方面:数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛,且很有成效。除了CT技术之外,还有一类是对医用显微技术的处理分析,如染色体分析、癌细胞识别等。此外,在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都广泛地应用图像处理技术。

(3)通信工程方面:当前通信的主要发展方向是声音、文字、图像和数据结合的流媒体通信。其中以图像通信最为复杂和困难,因图像的数据量十分巨大,如传送彩色电视信号的速率达100M/s以上。要将这样高速率的数据实时传送出去,必须采用编码技术来压缩信息的比特量。在一定意义上讲,编码压缩是这些技术成败的关键[5]。

(4)工业工程方面:在工业工程领域中图像处理技术有着广泛的应用,它大大提高了工作效率,如自动装配线中质量检测,流体力学图片的阻力和升力分析,邮政信件的自动分拣,在一些恶性环境内识别工件及物体的形状和排列状态,先进设计和制造技术中采用工业视觉等等。其中值得一提的是研制具备视觉、听觉和触觉功能的智能机器人,将会给工农业生产带来新的面貌,目前已在工业生产中的喷漆、焊接、装配中得到有效的利用。

(5)军事公安方面:在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确制导,各种侦察照片的判读,具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统和模拟训练系统等;公安方面主要用于指纹识别、人脸鉴别、不完整图片的复原以及交通监控、事故分析等。目前已投入运行的高速公路不停车自动收费系统中的车辆和车牌的自动识别就是图像处理技术成功应用的例子[6]。

(6)文化艺术方面的应用:目前这类应用有电视画面的数字编辑、动画的制作、电子图像游戏、纺织工艺品设计、服装设计与制作、发型设计、文物资料照片的复制和修复、运动员动作分析和评分等等。目前正在形成一门新的艺术——计算机美术。

(7)其它方面的应用:数字图像处理技术已经渗透到社会生活的各个领域,如地理信息系统中二维、三维电子地图的自动生成、修复等;教育领域各种辅助教学系统研究、制作中;流媒体技术领域等等。

参考文献:

[1] 李红俊,韩冀皖.数字图像处理技术及其应用.计算机测量与控制,2002.10(9):620~622

[2] W.K.Pratt.DIGITAL IMAGE PROCESSING.John wiley & Sons,inc.,1978 .

[3] 杨枝灵,王开.Visual C++ 数字图像获取、处理及实践应用.人民邮电出版社,2003 .

[4] 聂颖,刘榴娣.数字信号处理器在可视电话中的应用.光电工程,1997.24(3):67~70.

[5] 侯遵泽,杨文采.小波分析应用研究.物探化探计算技术,1995.17(3):1~9

[6] 李道远,常敏,袁春风.基于小波变换的数字水印综述.计算机应用与工程,2003.23(10):65~67.

数字图像处理课程心得

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

数字图像处理的发展现状及研究内容概述

数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的,俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”,都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前,图像处理技术发展迅速,其应用领域也愈来愈广,有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益,当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机数字图像处理,它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中,输入的是质量低的数字图像,输出的是改善质量后的数字图像,常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术

的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题,不外乎如下几个方面: (1)在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面,巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 (2)加强软件研究、开发新的处理方法,特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果,创造新的处理方法。 (3)加强边缘学科的研究工作,促进数字图像处理技术的发展。如:人的视觉特性、心理学特性等的研究,如果有所突破,讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题:(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由()组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素,颜色数为16色的彩色图,每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示,则需要()字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图,R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示,则调色板需要()字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A .位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中,最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点,即噪声,则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,),则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ,则旋转变换矩阵为() A .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C .sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A .-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B .-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C .-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D .-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A .128128? B .256256256 ?? C .256 D .6059

(完整版)数字图像处理题库

[题目] 数字图像 [参考答案] 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地划分成多个等级(层次),也即均匀量化,以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数(灰度值)的图像形式称为数字图像。 图像处理 [参考答案] 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。 题目] 数字图像处理 [参考答案] 是指利用计算机技术或其他数字技术,对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理,以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。 一、绪论(名词解释,易,3分) [题目] 图像 [参考答案] 是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。 一、绪论(简答题,难,6分) [题目] 什么是图像?如何区分数字图像和模拟图像? [参考答案] “图”是物体透射或反射光的分布,是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识,是人的感觉。图像是图和像的有机结合,既反映物体的客观存在,又体现人的心理因素;图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述,或者说图像是客观对象的一种可视表示,它包含了被描述对象的有关信息。 模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像;数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。

[题目] 简述研究图像恢复的基本思路。 [参考答案] 基本思路是,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日,从而获得与景物真实面貌相像的图像。 一、绪论(简答题,易,5分) [题目] 简述研究图像变换的基本思路。 [参考答案] 基本思路是通过数学方法和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的过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。 一、绪论(简答题,易,5分) [题目] 简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。 [参考答案] 比如,医学上用B超检测仪对人体器官病变的检查和诊断。 一、绪论(简答题,中,5分) [题目] 一般的数字图像处理要经过几个步骤?由哪经内容组成? [参考答案] 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。 数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复(复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。 一、绪论(简答题,中,5分) [题目] 图像处理的目的是什么?针对每个目的请举出实际生活中的一个例子。 [参考答案] 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析,以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用,就是图像处理这两个目的的实际例子。

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名: 学号: 班级: 设计题目:图像处理 教师:赵哲老师 提交日期: 12月29日

一、设计内容: 主题:《图像处理》 详细说明:对图像进行处理(简单滤镜,模糊,锐化,高斯模糊等),对图像进行处理(上下对称,左右对称,单双色显示,亮暗程度调整等),对图像进行特效处理(反色,实色混合,色彩平衡,浮雕效果,素描效果,雾化效果等), 二、涉及知识内容: 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果: 运行效果截图: 第一步:读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一,图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数,I图经过H滤波处理,replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二,图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子,unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三,图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四,图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理技术现状及发展趋势

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

数字图像处理技术练习

数字图像处理技术练习

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

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

数字图像处理试题集(终版)

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_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. 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。 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虚拟图像_。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。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。 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5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。 2. 什么是图像识别与理解? 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。 4. 简述数字图像处理的至少5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。

数字图像处理的发展概况

数字图像处理的发展概况 数字图像处理就是用计算机对图像进行分析和处理,它是一门跨学科的技术。数字图像处理始于20世纪50年代。特别是在1964年,美国喷射推进实验室使用计算机对太空船送回地面的大批月球照片进行处理后,得到了清晰逼真的图像,使这门技术受到了广泛的关注,它成为这门技术发展的重要里程碑,此后数字图像处理技术在空间研究方面得到了广泛的应用。20世纪70年代初,由于大量的研究和应用,数字图像处理已具备了自己的技术特色,并形成了较完善的学科体系,从而成为一门独立的新学科,目前,数字图像处理在生物医学、通信、流通领域,产业界、文件处理领域,军事、公女、遥感,宇宙探险及日常生活中被广泛应用,已经成为当代不可缺少的一门技术。 (1)生物医学。生物医学数字图像处理技术大约是20世纪80年代初在生物医学上得到广泛应用的,随着现代医学特别是数字化医疗技术的不断发展,数字图像处理技术显得更为重要。如X光对人体组织有损害,在临床上为了减少这种生物副效应,同时又能得到比较理想的病人的X光片,可以用强度较低的X光对病人进行照相,然后通过图像处理技术得到清晰的图像,这就是X光图像的处理。此外,数字图像处理技术还应用到对超声图像的处理、激光显微图像的处理、CT 图像的处理、磁共振图像的处理、PET图像的处理等。目前,数字图像处理技术在现代医学中不仅用于图像的加工和处理,同时还用于信息的存储和传输。 (2)通信。在多媒体网络通讯中,对电视和电话等传输的图像进行数据压缩和处理等。 (3)流通领域、产业界、文件处理领域。数字图像处理技术在文件处理、机器人视觉、地质、海洋、气象、农业、灾害治理、货物检测、邮政编码、金融、银行、工矿企业、冶金、渔业、机械、交通、电子商务等领域被广泛应用。 (4)军事和公安。对现场照片、指纹和手迹等图像进行分析和处理。 数字图像处理主要应用于下面的几个领域。 (5)遥感,遥感是用不同光源和技术获得大量的遥感图像,这些图像需要用数字图像处理技术加工处理并提取有用的信息。

数字图像处理开卷整理后

1. 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。 2. 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; 1. 对应于不同的场景内容,一般数字图像可以分_二值图像__、灰度图像和彩色图像三类。 4.下列算法中属于局部处理的是:(D ) A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 1. 图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 1. 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。 2. 图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 2. 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。 3. 简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。 3. 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。 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的___________________________ ,该处理会是的图 像中的图形产生扭变。 1. 简述直角坐标系中图像旋转的过程。 1. (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。 2. 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? 2. (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。 (2)阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。(该点参见简答题3和 3. 举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 3. 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. 4. 举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 4. 均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。

上数字图像处理技术的心得

上数字图像处理技术的心得我一直对PS挺感兴趣的,虽然我去图书馆借了许多书,可是有很多地方解释不清楚也没有素材,我都快崩溃了。单我发现这门课立即就报了它。我的最初目的不是要去学数字图像处理技术,而是冲着学photoshop去的。 刚开始上第一节课时,老师您并没有讲PS,而是讲一些关于数字图像处理技术的原理知识。我本以为我可能不会喜欢这种类型的课。但是出于一个理科生的本能反应,我挺喜欢这些内容。我发觉我的几个选修都正好符合我的兴趣爱好。我第一次接触数字图像处理技术,才知道图像的原理竟然一些数字矩阵。不愧叫数字图像处理技术。 但老师开始讲PS的时候,我自然是更加高兴了。因为这是我主要的学习目的。图像处理技术只是碰巧撞上。说实话,我对PS上的一些工具及使用方法还不是很了解。老师能从基本知识讲起正和我心意。虽然有很多我以前都会了。 我现在来讲讲我从在这门选修课中学到最主要的两项知识。 其一就是老师最希望我们了解的数字图像处理技术。我们现在都知道一张像数码相机照出来的照片(数字图像)是由一大堆数字矩阵组成。黑白与彩色图像的矩阵又有一些不同。老师用北京邮电大学的那个软件给我们演示一下PS里面的图像处理原理是怎样形成的。比如模糊,锐化等等。还有很多的图像处理通过PS来说明解释。后面主要就是介绍压缩技术。当然也涉及到一些视频音频的压缩。图像

压缩老师您也介绍了很多不同的方法。可我想不起来了,但是起码我们知道了它的压缩原理。知道原图像与压缩后所占存储量的巨大差异。我在这里也和老师一样用画图做一个。有一点失真,这就是有损压缩。 另外那个无损压缩从视觉上是抗不出来的,就不用做了。 其二,就是在photosop的操作上。老师您举了许许多多的操作例子来提高我们对数字图像处理技术的兴趣,尤其是在图层和滤镜的学习,我都学到很多在书上看不懂的方法技能。下面我也简简单单做一张,就当做是作业来完成吧! 如下三张图:通过第一张图中草地,山与第二张的天空合成第三张图。

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期,美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph),1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展,人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1.目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5.一方面,数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大,作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究;另一方面,计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好;图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高;可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽;图像可以来自多种信息源,图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高;数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

最新数字图像处理考试简答题经典30道题

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。 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. 什么是图像识别与理解? 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. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 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. 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。 5. 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。 6. 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。 7 . 简述二值图像与彩色图像的区别。 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。 8. 简述二值图像与灰度图像的区别。 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。 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。 9. 简述灰度图像与彩色图像的区别。 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。 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。 10. 均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。 均值滤波器的滤波原理是:在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。 原因:高斯噪声是幅值近似正态分布,但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0,所以均值滤波可以消除噪声。

武汉大学数字图像处理课程综合实习实习报告

数字图像处理课程综合实习 实习报告 学院 班级 学号 姓名 日期 指导教师

一、实习目的和意义 本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序,来巩固和掌握图像处理技术的基本技能,提高实际动手能力,并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。 二、实习原理和方法 实习一实现RAW->BMP格式的转换 RAW格式:文件按照数字图像组成的二维矩阵,将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据,不含有信息头,因此,在读图像时,需要根据文件大小,计算图像所包含的行列号,或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。但这种文件读取和保存简单。 RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储,而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。 实现RAW文件到BMP文件的转换,需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区,将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。 实习二灰度线性变换 点运算是指像素值(即像素点上的灰度值)通过运算改变之后,可以改善图象的显示效果。这是一种像素的逐点运算,是旧图象与新图象之间的映射关系,是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。 灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下: D0=f(Di)=a*Di+b 该方程为线性方程。式中参数Di为输入图像的像素的灰度值,参数D0为输出图像的灰度,a和b由给定条件确定。 实习三图像局部处理:高通滤波和低通滤波

数字图像处理发展及现状

数字图像处理的发展及现状 网络092 张海波 0904681468 摘要: 简述了数字图像处理技术的发展及应用现状,系统分析了数字图像处理技术的主要优点,不足及制约其发展的因素,阐述了数字图像处理技术研究的主要内容和将来的研究重点,概述了数字图像处理技术未来的应用领域,并提出了该技术未来的研究方向。 关键词:数字图像;图像处理;现状与展望;计算机技术 1 前言: 图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处理(Analog Image Processing)和数字图像处理(Digtal Image Processing)。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上,特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容:几何处理(Geometrical Processing)、算术处理(Arithmetic Processing)、图像增强(Image Enhancement)、图像复原(Image Restoration)、图像重建(Image Reconstruction)、图像编码(Image Encoding)、图像识别(Image Recognition)、图像理解(Image Understanding)。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2],因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来,数字图像处理技术日趋成熟,它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域,并促使这些学科产生了新的发展。 2 数字图像处理技术发展: 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域,它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段,图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理,如几何校正、灰度变换、去除噪声等,并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,为人类登月创举奠定了基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT

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.

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