数字处理复习参考资料
地震资料数字处理
绪论+第一章
1、地震资料数字处理的目的是什么？其主要任务是什么？
目的：为解释人员提供高质量的地震剖面、有关岩性信息的地震参数和岩石物性参数。
根本目的:提高地震资料的信噪比、提高分辨率、提供岩性参数、提高保真度。
任务：利用数字计算机对野外地震勘探所获得的原始资料进行加工.改造,以期得到高质量的.可靠的地震信息,为下一步资料解释提供可靠的依据和有关的地质信息.
注：根据资料的用途不同，我们处理针对资料所注重的目的也分主次，有侧重点，比如岩性解释就不能一味的追求信噪比而使岩性信息损失。
2.常规资料处理的三个主要阶段、三种类型的处理模块
常规资料处理的三个阶段：预处理、处理分析、实质性处理
分析性处理
分析性处理目的：在所选的地震层位上进行试验，求取和确定最佳参数，分析性
处理包
含有：其中处理分析主要包括：动、静校正分析、速度分析、噪声压制效果分析、反褶积分析、偏移方法选择分析等
实质性处理(即基本处理)
目的：使地震记录中地震波的时间、波形、振幅均发生变化，最终得到能反映地下地层结构的地震剖面。
三种类型的处理模块：输入、输出模块；实质性模块；修饰性模块。
3、什么是预处理？它包括哪些主要部分？各部分的主要作用（功能）是什么？
预处理：把野外磁带的数据变成适合计算机处理的记录格式，重新记录在另外的磁带上。
预处理包括：1）数据解编2）建立观测系统3）数据剪辑4）增益恢复
各部分的主要作用（功能）：
a.数据解编和格式转化（demultiplex ) ：（1）时序转为道序
（2）野外记录格式转为处理系统内部格式
b.建立观测系统：使处理解释后的资料和实际地理位置相对应，实现其实用价值。
c.地震道剪辑：剔除废炮和废道；剔除反极性道和噪声异常道及野值；切除初至波。以
便下一步的处理数据更少。
d.增益恢复：消除仪器对地震波振幅的影响，把控制了的信号再恢复。
4、真振幅恢复的目的是什么？它包含哪些处理（补偿）？
真振幅恢复的目的：尽量对地震波能量的衰减和畸变进行补偿和校正，主要包括波前发
散能量补偿、地层吸收能量补偿和地表一致性能量调整。
包含：1）几何发散（波前扩散）补偿2）地层吸收补偿3）地表一致性振幅补偿
第二章
1、空间采样定理、二维抽样定理（用语言叙述）不满足会产生什么现象
空间抽样定理：要在空间域是离散信号唯一确定原来连续信号应当满足（1）波数有限；
（2）空间抽样间隔不超过信号最小波长的一半。这种条件成为空间抽样定理。
二维抽样定理：要在二维（时间空间域）唯一恢复连续信号应当在时间域满足抽样间隔不大于最小周期的一半；空间域满足（1）波数有限，（2）空间抽样间隔不超过
信号最小波长的一半。这种条件成为二维抽样定理。
不满足影响：空间采样定理不满足会产生假频现象；
二维抽样定理不满足假频和空间假频现象。
2、空间假频现象（space aliasing）定义、产生的影响因素、带来的影响、如何克服？
空间假频:：这是借助于时间域的假x选取不当所造成的一种虚假现象。
产生的影响因素：道间x；频率f；地层倾角；地震波的传播速度V。
带来的影响:二维滤波后的输出剖面上出现与实际不相符的深同相轴。对于偏移剖面,则可能使得在错误的方向上移动具有空间假频的频率分量,从而产生削弱剖面
质量的散射噪声。
（1）、在其它因素固定的前提下,频率越高,越容易产生空间假频;
（2）、倾角越陡,空间假频出现的频率越低;在其它条件固定的情况下,倾
角越大,越容易产生空间假频.
（3）、在其它因素固定的情况下,道间距越大越容易产生空间假频.
如何克服：现场生产中,往往通过（1）可以在资料处理前利用空间高截去假频滤波器（去空间假频滤波器）来消除折叠波数以外的虚假成分,从而避免空间假频的出
现。
（2）缩小道间距(势必增加道数)
（3）道内插(trace-interpolation)来解决空间假频问题(特别是三维勘探中非纵测线方向的道间距问题).
3、F-K滤波主要利用什么差异来压制什么波？
鉴于差异：主要考虑有效波和干扰波由于倾角和视速度上的差异引起的F-K平面上的不同表现,最大限度地压制干扰波、突出有效波。
压制波的类型：规则干扰（个人意见）
4、数字滤波的主要目的？
定义：数字频率滤波—利用数学手段,在计算机上对信号的频谱成分进行修正的过程.
其目的：压制干扰信号,突出有效信号,也即是提高信噪比(S/N Ratio).
第三章
1、反褶积的概念与滤波的关系
概念：由于大地滤波器的作用，子波的高频成分损失，脉冲频谱变窄，从而使激发时产生的尖脉冲经过大滤波后其延续时间加大了。这样一来，地震记录就变成了若干子波叠加的结果。如已知子波，利用数学的方法求出a(t),再让a(t)与地震记录x(t)做褶积,就可以求出反射系数序列ξ(t) 。这样一个消除大地滤波器作用滤波过程就叫做反褶积。
与滤波的关系：反滤波是滤波的逆过程所以就叫做反滤波，实质仍然是一个滤波过程。
只是其目的有所不同，.滤波是为了提高信噪比，反滤波主要为了提高
分辨率
2、反褶积目的，反褶积前后信号波形，频谱的变化
反褶积的目的：（1）、把地震子波压缩成尖脉冲，使地震记录变成反射系数序列ξ(t) ，
即:提高地震记录的纵向分辨率。
（2）、反褶积可以压制多次波，提高信噪比。
波形变化：把延续几十至一百毫秒的地震子波压缩成原来的尖脉冲形式，把地震记录变成反映反射系数序列的窄脉冲组合
频谱变化：反褶积后信号频带加宽
3、几种反褶积的定义：子波反褶积，预测反褶积，脉冲反褶积，并说出三者之间的关系，
其各关键假设条件
1）子波反褶积:：已知子波b(t)求反子波a(t),再用反子波a(t)和地震记录x(t)做褶积的过程。
关键假设条件：子波已知
2）预测反褶积：利用预测的方法,根据地震记录中一次波和干扰波(主要指多次波等规则干扰)的信息预测出纯干扰部分,再由原始记录中减去纯干扰部分,就得到
去除了干扰后的一次反射波信号,从而达到压制干扰、突出有效波的目的.
关键假设条件：反射系数序列是白噪序列
3) 脉冲反褶积：脉冲反褶积——一种把地震脉冲压缩为零延迟尖脉冲的反褶积方法
关键假设条件：反射系数序列是白噪序列，子波为最小相位
4）预测反褶积与脉冲反褶积的关系
（1）、α=1(单位预测步长)时的情况
预测反褶积等价于期望输出为零延迟的尖脉冲δ(t)时的最小平方反褶积-------脉
冲反褶积;其作用也是把地震子波压缩成一尖脉冲
（2）、α > 1的情况
预测反褶积可以把长度为n的地震子波压缩成为长度为α-1的短脉冲(n > α)
脉冲反褶积可以说是预测反褶积的特例(预测步长为1时的特例), 而预测反褶积
则是脉冲反褶积的推广(期望输出由尖脉冲向输入序列的预测值的推广).
4、预白化定义，预白化因子，预测步长的作用
预白化:为了避免反滤波因子的不稳定而人为地在子波振幅谱上加一小常数的过程
预白化因子：为了避免反滤波因子的不稳定而人为地在子波振幅谱上加的一小常数预测步长α具有调整分辨率的作用：
α=1时分辨率最高(输出记录的振幅谱接近于常数1),而随着α的增大,分辨率降低,
输出信号的振幅谱高频端受到抑制;当α=子波长度时,输出信号的振幅谱等于输入信
号的振幅谱(相当于没有进行预测反滤波).
5、会利用最小平方反滤波方程计算反滤波因子，实际输出误差能量和
参看作业题及书上例题
6、地表一致性反褶积的目的与定义
地表一致性(surface consistent)反褶积定义：
利用地震道的炮点分量、检波点分量、炮检距分量的自相关计算其各自的预测反
褶积算子，然后将这些预测反褶积算子串连应用到地震道上。
目的：消除激发、接收和近地表的差异对地震子波的影响，增强CDP道集中地震道之间子波波形的一致性，增强CDP叠加的效果，改善CDP叠加的质量——提高
保真度
第四章
1.动校正（NMO）：正常时差校正，把非零炮检距的反射时间t都校正成零炮检距的反射时间
t。的过程。
2.动校正目的：消除由炮检距不同而引起的正常时差，使各道的反射波到达时间均为接收点
处的自激自收时间t0，进而使反射波时距曲线能真实反映地下界面的形态。
提高分辨率。
3. 动校正量t?的变化：（1）、深度不深时，动校正量随炮检距增大而变大；
（2）、炮检距不变时，浅层动校正量大于深层动校正量。
v对t?的影响：动校正量t?=x2/2v2t。，v增大，t?减小。如果动校正运用的速度过大，双曲线就不会被完全拉平，称之为校正不足。反之，会导致校正过量。
4.动校正的实现：把炮检距不等于零（Xi≠0）地震道某时刻的振幅值向t减小的方向移动，移动的时间间隔等于该时刻的动校正量。实际过程中，采用“成组搬家法”把一道地震记录中有相同动校正量的离散振幅值作为一组，将其依次向k减小的单元“搬家”。而搬动的单元个数等于该组所对应的动校正量。逐组“搬家”，直到把组搬完，此道动校正完成。
5.常规动校正存在的问题：“成组搬家”会出现空白单元，对其进行“插值补空”后出现动
校拉伸现象，相当于低通滤波。
处理方法：①“切除”，即把拉伸严重部分的就全部充零。
②利用“波形整体搬家法”，即对一个波形采用一个动校正量。
6.静校正（statics）：研究由于激发和接受条件以及地下低、降速带对反射波旅行时的影
响，对其进行校正，使反射波时距曲线恢复成一条光滑的双曲线。
7.静校正目的：消除表层因素（激发和接受条件以及地下低、降速带）对反射波旅行时的影
响，使其恢复为光滑的双曲线。提高地震的性噪比和分辨率。
8.静校正与动校正的区别：
①原理和基本思路：动校正：消除炮检距不同而引起的正常时差。
静校正：消除表层因素而引起的时差。
②“动”与“静”：动校正量t?NMO为关于时间t。的函数，故称为动校正。
对于相同道的不同采样点静校正量t?静都是相同的，故称为静校正。
③t?NMO≥0,而t?静有正有负。决定了动校正向时间减小的方向“搬家”，而静校正“搬
家”有两个顺序。
9.静校正的假设条件：地表一致性假设。
①时间一致性。对于某道记录的所有反射波，地表因素的影响是不变的。
②地表一致性。地表因素对某一特定位置的影响保持恒定，即与地震波的传播路径无关。
③剩余静校正量是随机的。各炮点，检波点剩余静校正量是随时的，即他们的均值为零。
④要作剩余静校正的地震道都已经进行了野外静校正和滤波处理，球面扩散补偿动校正和
常相位校正是准确的。
当不满足地表一致性假设时，将导“静校不静”。
10.野外静校正包括：
①井深校正。作用：把爆炸点从井下校正到井口或直接校正到基准面。
②地形校正。作用：将地面炮点和检波点沿垂直方向校正到基准面上。
③低速带校正。作用：将基准面以下低速岩层用基岩代替，消除其速度变化对反射时间
的影响。
11.剩余静校正（自动统计剩余静校正）：当由于测量等因素导致静校正速度和厚度信息不
够精确时，一次静校正消除了一些较大的静校正量，但仍存在静校正剩余量，对这一部分静校正剩余量校正的方法就称为剩余静校正。自动剩余静校正是通过相关，再进行统计分离求出剩余静校正量并校正的方法。
12.短波长剩余静校正量：小于一个排列长度的剩余静校正量。
影响：它严重影响CMP叠加效果。
解决方法：采用自动统计剩余静校正可消除短波长分量影响。
长波长剩余静校正量：大于一个排列长度的剩余静校正量。
影响：它对CMP叠加效果一般来说影响不十分明显，但影响小幅度构造
勘探，产生构造假象或构造要素畸变。
解决方法：采用折射静校正可消除长波长分量影响。
注：长波长（低频）、短波长剩余静校正量（高频）是剩余静校正量的两种类型，或者说是两种分量，一般剩余静校正量都包括该两种类型。前者属于区域性的，后者为局域的。
（个人观点，仅供参考）
第五、六章
1、速度分析，基本思想，基本做法。
速度分析:利用多次覆盖记录中反射波到达时间与传播速度的关系从记录中提取速度参数的数值分析方法。其目的是:为动静校正、水平叠加、偏移等数字处理方法提
供速度参数。
基本思想：根据正常时差中包含速度信息这一事实,如能从记录中准确地拾取反射信号,得到正常时差,就能求出速度参数。
基本做法：由于准确拾取反射信号是一件很困难的事,目前无法办到，因此我们只能利用多次覆盖资料信息量大的特点从统计的角度出发，由计算机利用多道统计平均
的思想来估计一个最佳反射信号，（即最佳估计,就是设有一个估计信号，让它
与多道记录上的真实反射信号之间的误差平方和为最小。这样得到的估计信号
就称作在最小平方意义下的最佳估计信号。）由于正常时差中包含速度信息,
而最佳估计信号又和正常时差有关,在地震资料数字处理中，就是用这个最佳
估计信号代替真信号来提取速度参数的。
2、速度谱的定义，制作原理，主要用途，影响因素。
速度谱的定义：我们把地震波的能量(或平均振幅、道间相关系数、相似系数等)相对于波的传播速度的变化规律（曲线）称为速度谱。
速度谱制作原理（以叠加速度谱为例）：
当炮点和接收点都位于同一水平面上,且反射界面为平面,界面以上介质为均匀时,共反射点记录的时距曲线近似为一条双曲线。这条双曲线的速度就是反射波的均方根速度,速度谱就是以沿着反射同相轴方向的叠加能量(或平均振幅)为最大，作为制作依据的。
速度谱的主要用途：(1）.确定最佳叠加速度,为动静校正、水平叠加提供最佳参数；
（2）.识别多次波及其它异常波(即速度谱的解释)；
（3）.验证叠加剖面的质量；
（4）.求取地层的层速度。
影响因素：（1）.时窗长度N?；
（2）.时间间隔（时窗移动步长）?t0；
（3）.速度扫描参数(VB,VE, ?V)。
3、常规水平叠加的实质，目的，假设条件，输入输出记录。
常规水平叠加的实质：利用有效波和干扰波在经动校正后剩余时差上的差异来压制干扰
波突出有效波，提高地震记录信噪比的一种处理方法。
目的：压制干扰波，突出有效波，从而提高地震记录的信噪比。
假设条件：地下介质为水平层状介质。
输入记录：是经过了动静校正后的共深度点道集记录。
输出记录：零炮检距的垂直反射时间剖面(对剖面中每一道而言，就是对应地下一个共深度点的叠加道记录)。
4、振幅保真的目的，引起振幅失真（拉伸）的原因。
振幅保真的目的(课堂上老师一共介绍了两种振幅保真叠加，各有侧重，目的也不尽相同) （1）相对振幅保持叠加的目的：使叠加道各样点振幅值的相对关系基本保持原始数据道
的振幅值的相对关系。
（2）振幅保真无拉伸叠加的目的：克服水平叠加道不是真正的零炮检距叠加道带来的平
均效应。
引起振幅失真（拉伸）的原因：由动校正过程中的“成组搬家”和“插值补空”引起振
幅失真。
5、自适应加权水平叠加定义，权系数的含义和作用，四种叠加的区别。
自适应加权水平叠加定义：我们把根据CDP道集内波形本身的相似性自动调节加权系数
大小的加权水平叠加方法称为自适应加权水平叠加。
权系数的含义和作用：权系数是表示CDP道集内的各道与首先形成一标准道(或参考道)相似程度的相干系数。CDP道集内有效波彼此相关,干扰波彼此不相关，根据地震记录中有效信号和干扰信号的某些特征自动识别出有效信号和干扰信号来，通过给有效信号乘上一个大的权系数，干扰信号乘上一个小的权系数，然后进行叠加，使有效波更加突出，干
扰波相对更加削弱，从而提高信噪比。——自适应权系数公式
四种叠加（常规水平叠加、自适应加权叠加、相对振幅保持叠加、振幅保真无拉伸叠加）的区别：(1)、实现方式不同：常规水平叠加属于等权叠加；而自适应加权叠加、相对振幅保持叠加、振幅保真无拉伸叠加均属于加权叠加。
（2）、权系数求取方式不同：常规水平叠加权系数由各道记录确定，均相同；
自适应加权叠加则根据CDP道集内波形本身相似性自动调节加权系数的大
小；
相对振幅保持叠加权系数求取的关键在于原始振幅补偿因子；
振幅保真无拉伸叠加权系数求取则通过多项式拟合实现。
（3）、叠加处理效果不同：如果剩余时差过小，使用常规水平叠加效果不好；
自适应加权水平叠加对低信噪比资料不适合；
相对振幅保持叠加需要进行一系列前端处理才能取得较好效果；
振幅保真无拉伸叠加对随机噪声的衰减能力要差些，但对信号的高频成分，
信噪比高于常规水平叠加，且不同的处理目的，设计不同的加权系数，进行
加权叠加，可以得到不同的剖面处理效果。（以上区别均由自己总结，可能
有所不足，仅供大家参考）
6、振幅均衡模块的作用，可能存在的问题。
振幅均衡模块的作用：由于所获得的野外地震记录或水平叠加剖面上，往往出现一道内浅、中、深层的反射能量或是道与道之间的反射能量差异过大，会影响叠加效果或显示效果(能量弱的显示不出来)。振幅均衡模块正是为了解决这些问题，对此进行一些能量均衡处理，提高资料质量。
可能存在的问题：对于岩性勘探而言,这类处理的选择一定要慎重。
7、水平叠加存在的问题。
(1).由于剩余NMO而造成的地震信号分辨率下降；
(2).地层倾斜使CMP道集不再是CRP道集；
(3).复杂构造情况下反射波时距曲线不再是双曲线；
（4）.叠加剖面的振幅是不同入射角反射振幅的平均，不等于零炮检距反射振幅。
第七章反射地震资料的便宜处理
1、偏移现象的定义、表现、危害；便宜处理的定义、表现、目的。
偏移现象的定义：是水平叠加剖面上的倾斜反射层偏离其真实位置的现象。
表现：（1）、水平叠加剖面中倾斜界面的反射波向下倾方向移动；
（2）、水平叠加剖面中倾斜界面的反射波的长度加长；
（3）、水平叠加剖面中倾斜界面的反射波的倾角变缓。
危害：使地震资料的构造解释发生偏差，给油气勘探带来巨大损失。
偏移处理的定义：使反射波同相轴回到其真实位置的处理。
表现：偏移后的倾斜反射层向上倾方向移动、倾角变陡、位置变浅、反射段变短，最终使剖面上同相轴回归到真实位置。
目的：提高空间分辨率、
2、波动方程偏移的数学实质，基本步骤。
数学实质：已知边界条件，求波动方程的定解、
基本步骤：延拓；成像。
3、偏移脉冲响应的概念、对应图形。
输入剖面的脉冲响应：自激自收剖面中仅有一个脉冲，其余全为0时，她所对应的地质
空间。
输出剖面的脉冲响应：设目标空间有一脉冲（或绕射点），在一定观测系统条件下，地
面上得到的观测数据（像空间、时间剖面）。
对应图形见书P205-206 图7-14、15、16
4、积分法与绕射扫描叠加发的比较。
同：（1）、都以惠更斯-菲涅尔原理为基础进行叠加偏移；
（2）、目的都是为了解决反射层的空间归位；
（3）都存在“画弧现象”，因此只适应于信噪比较高的水平叠加记录。
异：（1）、扫描叠加的权系数不同：绕射法各道的振幅在叠加中是等权的，积分法是不等
权的；其权值根据地下位置的距离不同而不同，考虑
了传播方向的影响。
（2）、积分法考虑了频率补偿问题，而绕射法没有，即使积分法的偏移结果在动力学性质上更可靠。
（3）、积分法是建立在波动方程kirchhoff积分解的基础上的，保持了波的动力学特征；绕射法是建立在射线理论基础上的，从而前者更精确。
5、F-K偏移中变速问题的解决思路
（1）、变坐标法：①在进行F-K偏移前对变速地层的水平叠加记录进行改造（对它拉伸或压缩），使之与常速记录等价；②对常速记录做常速F-K偏移；③对
偏移后的记录做第二次改造（压缩或拉伸），其作用正好与第一次改造
作用相反，使其恢复成变速情况。这个记录就是我们所要求的变速偏移
结果。
（2）、相移法：根据在F-K域中波场向下延拓一延拓步长只需乘以一个纯相移因子，该因子与速度有关。因此可以将记录划分为一定步长的多个区域，只需保
证每区域内速度为常速即可运用上述相移延拓和F-K偏移做偏移。由
于该法的每个区域速度可不同，因此可实现纵向上的变速偏移。（3）、相移加插值法偏移（简称PSPI）
基本思路：在波场向下延拓的每个深度Zi处，用L个参考速度V1、V2、…、VL ，分别将P(kx,Zi ,ω) P(kx,Zi+ Z? ,ω)，得到L个参考波场，然
后按这L个速度彼此之间的关系对这L个参考波场做内插，算出该深度
的随速度横向变化的波场；再按照同样的步骤，将P(kx,Zi+ Z? ,ω)延拓
至Zi+2 深度的P(kx,Zi+1+ Z?,ω)，依次进行，直到延拓至最大深度
Zmax。
6、频散现象的定义、表现。
定义：高频成分和低频成分偏移不在同一位置上，使高频成分变成易中天该干扰背景的现象。
表现：偏移处理中，频散即不同频率的波被偏移了不同的量；表现在剖面上，就是同相轴形状发生变化（变胖），而且逐渐散开，一根同相轴变成多根（重影）。
7、三种常规波动方程叠后时间偏移的优缺点、适应范围、选择偏移方法的原则。
（1）、三种常规偏移方法的优缺点
积分法：①不受反射界面倾角的限制（即具有准确偏移陡反射同相轴的能力）；②可纵向变速；③不适应横向变速；④不适应低信噪比情况；⑤计算效率中等。
差分法：①对输入资料信噪比要求不高，且输出的偏移剖面具有噪声小、背景干净；
②可垂向变速；③可适当横向变速；④只适应倾角不大的地层；⑤计算效率低。
傅里叶变换法：①适应各种倾角；②适应低信噪比情况；
③计算效率高；④⑤纵、横向变速困难。
（2）适应范围：优缺点中已经说明，此处略。
（3）、选择原则：1.准确偏移陡反射同相轴的能力;
2.纵、横向速度变化的适应能力；
3.低信噪比叠加剖面的偏移效果;
4.计算效率(计算速度、所占内存量）。
根据这几条准则，我们可以对所介绍的三种常规时间偏移方法的相对优劣作一个判
别比较。
补（4）三种常规波动偏移方法的数学实质：
波动方程偏移的数学实质：已知边界条件求波动方程的定解
积分法的数学实质：已知边界条件求波动方程的定解
差分法的数学实质：差分代替微分,再利用边界条件和初始条件求微分方程的数值
解。
F-K偏移的数学实质：通过傅里叶变换求波动方程的通解，然后利用边界条件由
插值映射找到方程的定解。
8、为何要引入叠前偏移？部分叠前偏移是如何实现的？DMO校正（定义、作用、可能存
在的问题）。
引入原因：叠加剖面等价于零炮检距剖面的假设不再有效，由于所求取的叠加速度只对其中一种同相轴有利，动校、叠加后也只可能一种倾角的反射得到加强，另
一同相轴则会因为速度不合适而造成叠加后能量削弱。从而建立在零炮检距
剖面基础上的叠后偏移也就不再正确了。所以要引入叠前偏移。
实现步骤：部分叠前偏移是将记录想做动校正，再将校正后的数据偏移到零炮检距记录的位置上，即完成了叠前部分偏移。
DMO校正的定义：对根据NMO做过动校正数据，再根据倾角时差（DMO）做校正处
理，最终消除NMO的倾角滤波作用的校正。
作用：将非零炮检距记录转换为自激自收记录，满足偏移处理的要求。
①能部分解决冲突倾角同相轴的问题
②对相干线性噪声有压制作用;
存在的问题：①对多次波，可能会增强；
②DMO的具体实现中存在的某些假设与实际不相吻合，会产生一
些新的问题。
9、为何引入深度偏移？什么是深度偏移？其关键是什么？
引入原因：时间偏移存在一个假设:认为波在地下介质中的传播速度在横向上是局部均匀不变的（这种假设通常称为局部水平层状介质假设），因此在处理横向变速的
地震资料时，就存在着理论缺陷，以致造成偏移归位错误。所以需要引入深度
偏移。
深度偏移：同时考虑波动方程的绕射项和薄透镜项（也即同时考虑绕射效应和折射效应）的偏移。
深度偏移的关键：准确的速度场资料。
本复习参考资料由肖琳，廖小清，许菲菲，邓海东，汪杰同学根据上课老师所讲的和书本上的资料，结合老师的复习提纲所整理，所以资料难免有很多遗漏不足甚至是错误，希望大家见谅。大家由于考研或其他原因没有时间复习的，仅想应付考试，可以根据此资料复习。如果大家想全面掌握，请全面学习，重点把握，以书本为主，此资料仅供参考。
祝大家考个好成绩！
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 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) 遥感与数字图像处理复习题 一、名词解释： 数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列 图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化 像素：将地面信息离散化而形成的格网单元 辐射误差：传感器接受到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的 辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程 灰度直方图: 以每个像元为单位，表示 线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度 平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理 锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状目标突出 滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施 高通滤波：保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理 低通滤波：保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理 植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数 伪彩色合成：将一个波段或单一的黑白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色彩差异，更便于解译和提取有用信息。 真彩色合成：根据彩色合成原理，可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像，当合成图像的红绿蓝三色与三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩色原理，就称为真彩色合成。 假彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像 直方图均衡化：将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图，然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值，从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。 监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法 非监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似 度大的像元归为一类）的方法 特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间 训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于 进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数（即感兴趣区）。 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。 1.在程控交换机工程设计中ＢＨＣＡ值的计算方法赵睿＊在程控交换机工程设计中，呼叫处理能力的确定是很重要的，而呼叫处理能力是以忙时最大试呼次数值（ＢＨＣＡ）来表征的。因此可用下列换算公 6）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。 4.按照量化级的划分方式分，数字图像的量化有均匀量化和非均匀量化。 均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。 非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。 非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。 常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。 4. 如何用MATLAB让图像进行对数变换。要源代码，比如图像名字为ST.JPG >>x=imread('sar.bmp'); >>x1=double(x)+1; >>x2=log(x1); >>y=uint8(x2)-1; >>t=im2uint8(mat2gray(y)); >>imshow(t); 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。 它是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能够有效用于图像增强；提供有用的图像统计资料，其在软件中易于计算，适用于商用硬件设备。 灰度直方图性质：1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。2）与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图。3）子图直方图之和为整图的直方图 二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日 实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图'); 原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4); 《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。 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________。 集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.360docs.net/doc/679875769.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.360docs.net/doc/679875769.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.360docs.net/doc/679875769.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像，通过给定的字典，退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而，由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率)，正如许多现有的稀疏表示模型一样，如果只考虑局部的稀疏图像，稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确，通过利用非局部图像统计，引入一个集中的稀疏性约束。为了优化，局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复（IR）目的是为了从，比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本（例如噪声、模糊和/或者低采样率），来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y，IR问题可以表示成： y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵，x是原始图像的矢量，v是噪声矢量。由于IR的病态特性，尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术，已经被广泛地研究。对于正则方法，对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一，因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来，对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中，已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上，一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合，例如，X ≈Φα,用|0 最小化： 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) — 一、选择题 1、两幅图像进行相减，可以（ ） 。 A 、获得图像的轮廓 B 、突出两幅图像的差异 C 、使得图像更清晰 D 、消除噪声 2、在变换编码中，比较理想的变换是（ ） 》 (A) DFT （B ）WHT （C ）DCT （D ）KLT 3、对灰度值为127进行灰度码分解，结果用二进制表示为（ ） （A ）01000000 （B ）01111111 （C ） （D ） 4、关于邻接和连接说法正确的是（ ） （A ）连接不一定邻接。 （B ）在二值图像中，任意相邻的两个象素都是连接的。 （C ）在灰度图像中，相邻的两个象素的灰度值为80、83，则它们是连接的。 ￥ （D ）邻接不一定连接。 5、下面图像中，象素P 、Q 之间的距离，描述正确的是（ ） （A ）棋盘距离为3 （B ）城区距离为5 （C ）欧氏距离为5 （D ）棋盘距离为7 6、平移变换矩阵为（ ） [ （A ）?? ??????? ???10 00 100010001000Z Y X （B ）????? ? ??????10 000000000z y x S S S （C） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - 1 cos sin sin cos 1 α α α α （D） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?- 1 cos sin 1 sin cos β β β β 7、下列哪种变换可以保持角度不变（） （A）仿射变换（B）欧氏变换（C）刚体变换（D）相似变换 8、以下哪种灰度映射可以使图像黑白反色（） （A）（B）（C）（D） 9、频域的低通滤波相当于空域的（） ! （A）对比度增强（B）锐化滤波（C）模板卷积（D）平滑滤波10、图像中，两个之间的Minkowski距离[]w w w w t y s x q p D/1 ) , (- + - = 当w取何值时，P和Q点到O的Minkowski距离相等。（） A、w=1 B、w=2 C、w=5 D、w = ∞ < 二、判断题（正确的打√，错误的打×。） 1、信源编码的平均长度大于或等于信号的熵。（） 2、算术编码结果为小数。（） 3、在变换编码中，子图像尺寸的选择一般为3×3，4×4。（） 4、对于1024×1024图像，若分割成8×8的图像块，对每个图像块进行DCT变换，并取4个系数用于隐藏信息，则这个图像可以隐藏信息的比特数为16384（） 5、逻辑运算一般只用于二值图像。（） 《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮 数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日 目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14) 哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （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）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 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），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 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 - 1 - 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 辐射校正 一、名词解释： 1、辐射误差 2、辐射定标 3、相对定标 4、绝对定标 5、辐射校正 6、大气校正 二、填空题： 1、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为＿＿＿。 2、辐射校正包括三部分的内容：＿＿＿、＿＿＿和＿＿＿。 3、传感器所能接收的太阳光包括＿＿＿、被大气散射辐射的太阳光在地表的反射辐射、＿＿＿三部分。 4、大气散射校正主要有三种方法：（1）＿＿＿（2）＿＿＿（3）＿＿＿。 5、在可见光波段，大气的影响主要表现为＿＿＿；在近红外，大气的影响主要表现为＿＿＿。 6、大气的散射与辐射光波长有密切的关系，对短波长的散射比长波长的散射要＿＿＿得多。 7、为了尽量减少＿＿＿和＿＿＿引起的辐射误差，遥感卫星大多设计在同一个地方时间通过当地上空，但由于季节的变化和地理经纬度的变化，两者的变化是不可避免的。 8、在使用透镜的光学系统中，由于镜头光学特性的非均匀性，在其成像平面上存在着边缘部分比中间部分暗的现象，称为＿＿＿。 9、图像融合 三、问答题： 1、辐射误差产生的主要原因有哪些? 2、因大气辐射引起的辐射误差，其相应的校正方法有哪些? 3、太阳高度角和日地距离校正的目的是什么？ 4、地形辐射校正的目的是什么？ 四、计算题 1、给出一组大气校正时地面实测值与遥感图像上的灰度值，能够利用回归分析的方法计算 得到大气干扰值 2、对于多光谱图像能够利用给出的红外波段，采用直方图或者回归分析法估算可见光波段 的大气干扰值。 图像增强 一、名词解释： 灰度直方图对比度增强平滑锐化滤波高通滤波低通滤波直方图均衡化直方图匹配密度分割影像融合线性拉伸 课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日 数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将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。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。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理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。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。 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'); 练习题 1、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为（ B ） A 32个 B 64个 C128个 D 256个 2.下面说法正确的是：（ B ） A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换； B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种； C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像 域的方法计算复杂较高； D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。 3、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 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、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 11、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 12、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 13. 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 14. 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 ） A亮度增强觉B饱和度增强 C色调增强D不一定哪种增强 15、利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。一下哪项措施不能减小图像的模糊程度：（ C ） A、增加对平滑滤波器输出的或值处理（即仅保留大于或值的输出）： B、采用中值滤波的方法； C、采用邻域平均处理； D、适当减小平滑滤波器的领域操作模板。 16. 无损图像压缩去掉的是图像中的（ C ）信息。 A 高频B低频 C冗余D不相干 17. 下列算法中属于图象平滑处理的是（ C ） A.梯度锐化 B.直方图均衡 C. 中值滤波 https://www.360docs.net/doc/679875769.html,placian增强 18. 数字图像处理研究的内容不包括（ D ） A、图像数字化 B、图像增强 C、图像分割 D、数字图像存储 19. 中值滤波器可以：（ A ） A、消除孤立噪声； B、检测出边缘； C、进行模糊图像恢复； D、模糊图像细节。 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坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践与复习。 数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动数字图像处理四个实验报告,带有源程序
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