数字编码图像1-100

01灵药 02 铃儿 03 领赏 04 零食 05 手套 06 领路 07 令旗

08 篱笆

09 菱角

10 棒球

11 筷子

12 婴儿

13 医生

14 钥匙

15 鹦鹉

16 玫瑰

17 仪器

18 腰包

19 药酒

20 恶灵

21 鳄鱼

22双胞胎

23 乔丹

24 闹钟

25 二胡

26 二流子

27 耳机

28 恶霸

29 鹅脚 30 三菱 31 三姨 32 扇儿 33 闪闪 34 绅士 35 珊瑚

36 山鹿

37 山鸡

38 妇女

39 三角尺

40 司令

41 司仪

42 柿儿

43 石山

44 石狮

45 师傅

46 石榴

47 司机

48 丝瓜

49 湿狗

50 武林大刀

51 武艺

52 斧儿

53 巫山

54 武士

55 火车

56 蜗牛

57 武器 58 尾巴 59 五角星

60 榴莲

61 儿童 62 牛儿 63 硫酸

64 柳丝

65 锣鼓

66 溜溜球

67 油漆

68 喇叭

69 太极

70 麒麟

71 机翼

72 企鹅

73 花旗参

74 骑士

75 起舞红绸

76 汽油

77 机器

78 西瓜

79 气球

80 巴黎铁塔

81 白蚁

82 靶儿

83 白鳝

84 巴士

85 白骨 86 八路 87 白棋 88 爸爸 89 白酒 90 精灵 91 球衣

92 球儿

93 救生圈

94 教师

95 酒壶

96 酒楼

97 香港

98 酒吧

99 舅舅

00 望远镜

0 鸡蛋

1 蜡烛

2 鸭子

3 耳朵

4 旗子

5 钩子

6 勺子

7 镰刀

8 葫芦

9 球拍

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计适用专业：自动化专业等一、课程性质、地位和任务数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。三、教学内容及安排第一章：绪论（2学时）教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成第二章：数字图像基础（4学时）教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

数字编码记忆_口诀表

数字编码记忆口诀表（110个编码） 0——铃，1——冬衣，2——栋梁，3——铃声，4——零食，5——动武6——斗牛，7——令旗，8——元宝，9——菱（羚羊）角，1——树2——鸭子；3——耳朵；4——帆船；5——钩子6——烟斗7——拐杖8——葫芦9——球拍；10——鸡蛋。11——筷子；12——婴儿；13——医生；14——钥匙；15——鹦鹉；16——杨柳；17——荔枝；18——篱笆；19——泥鳅；20——耳环；21——鳄鱼；22——鸳鸯；23——和尚；24——盒子；25——二胡26——河流；27——耳机；28——荷花；29——阿胶；30——三菱；31——鲨鱼32——仙鹤；33——仙丹；34——绅士；35——珊瑚；36——香炉；37——相机38——沙发；39——香蕉；40——司令；41——石椅；42——丝袜；43——纸扇；44——食物；45——饲料；46——石榴；47——司机；48——雪花；49——雪球；50——五环；51——巫医；52——孤儿；53——午餐；54——武士；55——木屋；56——蜗牛；57——武器；58——苦瓜；59——五角；60——榴莲61——轮椅；62——驴儿；63——留声机；64——螺丝；65——锣鼓；66——绿豆；67——油漆；68——喇叭；69——辣椒；70——麒麟；71——蜥蜴；72——企鹅；73——旗杆；74——骑士；75——积木；76——犀牛；77——蛐蛐；78——青蛙；79——气球；80——百灵；81——蚂蚁；82——白兔；83——花生；84——博士；85——宝物；86——八路；87——八旗；88——斑马；89——球拍；90——狗洞；91——球衣；92——球儿；93——救生圈；94——教师；95——酒壶；96——酒楼；97——酒席；98——舅妈；99——舅舅；00——眼镜；一个叫铃铃的女孩，穿上厚厚的冬衣，站在房子的栋梁上玩耍。忽然，听到学校的铃声，他忘了带零食，就跑到了学校，原来是一个武术队表演动武和斗牛，牛角上挂着一面令旗，令旗上画了一个大大的元宝和羚（羊），菱（羚羊）角上顶

数字图像处理考试

1. 对下列信源符号进行Huffman 编码，并计算其冗余度和压缩率。符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 概率 0.1 0.4 0.06 0.1 0.04 0.3 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 a6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 a1 0.1 0.1 0.2 0.3 a4 0.1 0.1 0.1 a3 0.06 0.1 a5 0.04 从最小的信源开始一直到原始的信源编码的平均长度：压缩率：13 1.3642.2 R avg n C L ==≈ 冗余度：11110.26691.364D R R C =- =-≈ (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

1. 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量的关系。: 空间分辨率是看原图像转化为数字图像的像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点的灰度级数，灰度级越大，图像越清晰. 2. 简述采样和量化的一般原则: 空间坐标的离散化叫做空间采样，而灰度的离散化叫做灰度量化。图像的空间分辨率主要由采样所决定，而图像的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；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；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？：均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么是区域？什么是图像分割？:图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 3.写出颜色RGB模型转换到HIS模型的变换公式；并说明HSI模型各分量的含义及取值围对应的颜色信息。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，平滑的灰度图像。 5.GIF格式：GIF格式是一种公用的图像文件格式，它是8位文件格式，所以最多只能存储256色图像，不支持24位的真彩色图像。GIF文件中的图像数据均经过压缩，采用的压缩算法是改进的LZW算法，所提供的压缩率通常在1：1到1：3之间，当图像中有随机噪声时效果不好

数字图像压缩技术的研究现状与展望

图像压缩技术的现状和展望一.前言介绍随着多媒体技术和通讯技术的不断发展,多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求,具有庞大数据量的数字图像通信对现有的有限带宽以严峻的考验,更难以传输和存储,极大地制约了图像通信的发展,因此图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输,并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩,可以减轻图像存储和传输的负担,使图像在网络上实现快速传输和实时处理。本文通过介绍其发展历程及其基本原理和其现阶段的应用，对图像压缩编码技术进行了系统性概述，最后对其前景作了总体上的展望。二．图像压缩编码技术的发展历程图像压缩编码技术可以追溯到1948年提出的电视信号数字化，到今天已经有60多年的历史了。在此期间出现了很多种图像压缩编码方法，特别是到了80年代后期以后，由于小波变换理论，分形理论，人工神经网络理论，视觉仿真理论的建立，图像压缩技术得到了前所未有的发展，其中分形图像压缩和小波图像压缩是当前研究的热点。三．JPEG压缩负责开发静止图像压缩标准的“联合图片专家组”(Joint Photographic Expert Group,简称JPEG),于1989年1月形成了基于自适应DCT的JPEG技术规范的第一个草案,其后多次修改,至1991年形成ISO10918国际标准草案,并在一年后成为国际标准,简称JPEG标准。 1.JPEG 压缩原理 JPEG 算法中首先对图像进行分块处理，一般分成互不重叠的大小的块，再对每一块进行二维离散余弦变换（DCT）。变换后的系数基本不相关，且系数矩阵的能量集中在低频区，根据量化表进行量化，量化的结果保留了低频部分的系

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识摘要数字图像处理技术是一门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技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词数字图像、处理、应用引言经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。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，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

数字图像处理代码大全

1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1);

数字图像处理图像编码要点

数字图像处理上机实习报告（DIP4----DIP7）学生姓名：杜坤班级：071123 学号：20121003699 指导老师：傅华明

DIP-4 图像编码一．题目要求对图实施费诺-香农编码和解码，计算图像熵，平均码长和冗余度。二．算法设计 1.测试脚本的程序框图开始读入图像的数据为a 统计各个灰度值的概率将码字初始化编码根据编码的码字对图像数据进行输出解码将解码后的数据 data变行为8*8 计算图像的熵计算图像的平均码长编码的编码效率计算冗余度校对编码前后的数据结束 2.编码程序框图读入图像的直方图，将图像的灰度值按照概率大小排序，按照香农编码的规则编码。香农编码将概率由大到小，由上到下排成一排，然后分为两组。是将大的一组概率赋值为0，概率小的一组赋值为1，这是赋值的原则。然后依次的重复，直到每组只有一种输入元素为止。

3.解码程序框图三．实现代码 1.脚本文件 clear all load mat p = impr(a); %统计概率 code = FanoCodeInit(p); %Fano编码初始化

code = FanoEncoder(code);%Fano编码 outstream = FanoCodeStream(a,code); %输出 data = FanoDecoder(outstream,code);%解码 data = reshape(data,8,8); %恢复8*8的形状 data = data'; %转置 I = abs(p.*log2(p)); disp('图像的熵为：'); H = sum(I(:)) %计算熵 disp('图像的平局码长为：') B = FanoCodeLength(code); %求平均长度 disp('编码冗余度为：'); r = B/H - 1 %求冗余 disp('编码效率为：') e = H/B %求编码效率 if isequal(a,data) msgbox('解码后的数据和输入的数据完全吻合'); end 2.统计灰度的概率 function [p]= impr(f) %概率统计 [m,n] = size(f); graymax = max(f(:)); %找出灰度最大值，划定统计范围p = zeros(1,graymax + 1); for i = 1:m for j = 1:n x = f(i,j) + 1; p(x) = p(x) + 1; end end p = p/(m*n); End 3.码字的初始化 function [code] = FanoCodeInit(p) %FanoShano码字初始化 [m,n] = size(p); for i = 1:n code(i).gray = i - 1; code(i).p = p(i); code(i).str = ''; end

110个数字编码表(附编码特征)

110个数字编码表（附编码特征）数字资料的图像展现* \ ^' x0 W. ~$ W, ^- r: [+ h! G+ \! M0 t% |- F. d# b/ N g- R 中国记忆力训练网110个数字编码表（V 9.0）: n+ F5 c% ^ b0 p数字编码1 A7 J, s H( E" |. Y备选; {! J0 A4 ^) k数字2 |" H5 d( y2 p# }编码备选数字编码备选( O5 U" Y6 u3 u' |) _! y01鱼配鱼缸：碎了，鱼在地上跳7 E+ D! w! G% i. z# p02鹅1 C; h2 W- d7 @* e. v* {6 g- {% a: C啄、会咬人' F. b5 l0 t: t$ b- j) q) [+ S03, J& q- h* z: n/ e! u+ U; [龙虾, N( z9 ~0 {. t$ t( b拿虾喂动物、弹出来、一群人扮虾04蟹3 T6 @2 p3 ^- m横着走、钳断05! w2 p5 }. A7 w: v* B1 f6 w+ i( [猪：会闻东西、用鼻子推猪八戒：钉耙打出几个窟窿、揪耳朵% G3 \) f0 i J! O06 \8 }. W; L0 H" s0 y牛拖着曲辕梨来拉M3 I9 S! r% m4 W070 V3 K1 q: s: C- m& N! I小鸡, l# u/ L# W; n {. E& T# K* T4 @一群吱吱咋咋散开、被踩扁，毛茸茸地' a4 Q" v$ h# _8 P" b6 T2 T08马跑、堕马的时候被踩死3 F) l$ V$ `+ F09$ ^ a9 r C) n3 N4 k# D' l狗摇尾巴，吼吼扑过去咬。103 G; b( C1 ~: J% g7 b1 j蛇会缠会咬会吞& P2 F, w! C$ M( ~) X11- d% {% c4 ?$ s( b: B( Q0 O筷子8 o8 X3 X( F& V2 n+ S w: J, l插眼睛、夹断、挑、可以放大放小地夹任何东西12婴儿爱哭/ _! d9 W: q, C8 }) H/ H138

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、

数字图像处理练习题

1、考虑如下所示图像子集：（1）令V={0,1}，计算p和q之间的4，8，m通路的最短长度；（2）令V={1，2}，仍计算上述3个长度。 2、对于离散的数字图像，则变换函数T(rk)的离散形式可表示为: ∑ ∑ = = - = - = = k j j k j j r k k n MN L r p L r T s 1 ) ( ) 1 ( ) ( 上式表明，均衡后各像素的灰度值sk可直接由原图像的直方图算出。例假定有一幅总像素为n=64×64的图像，灰度级数为8，各灰度级分布列于表中。对其均衡化计算过程如下。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 3、

4、在位图切割中，就8比特图像的位平面抽取而言（1）通常，如果将低阶比特面设为零值，对一幅图像的直方图有何影响（2）如果将高阶比特面设为零值将对直方图有何影响答：（1）如果将低阶比特面设为零，图像的不同灰度级的个数会减少，即某些灰度级的像素数会丢失，而像素总数是不变的，丢失的像素转移到其它未丢失的灰度级上，从而图像的直方图密度变低；（2）当图像高阶比特面设为零，高灰度级的像素会丢失，丢失的像素都转移到低灰度级上，从而导致图象直方图只有低灰度区，高灰度区直方图均为零。

5、有一数字序列为：（106，114，109，145，177，186，188，182，187） 1）利用一维三点平滑模板(1/3,1/3,1/3)对数据进行平滑。 2）利用一维拉普拉斯算子（1,-2,1）对数据进行锐化。（边缘处理方式自定义，写出如何定义）答：边缘处理方式为边缘灰度由相邻灰度（处理过的）替代。 1）平滑后的序列为（110，110，123，144，170，184，186，186） 2）锐化算子（-13，-13，41，-4，-23，-7，-8，11，11）锐化后的序列为（119，127，68，149，180，193，196，171，176） 6、近似一个离散导数的基本方法是对f(x+1,y)-f(x,y)取差分。试找到空域一阶微分滤波器传递函数在频域中进行等价的操作H(u,v) 。

第二章数字图像处理的基本概念

第二章数字图像处理的基本概念 1.什么是图像对比度？人眼感受的亮度与哪些因素有关？图像对比度是图像中最大亮度B max与最小亮度B min之比。即C1=B max/B min 2.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样和量化。采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量大。量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。 3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。 4.连续图像f(x,y)与数字图像I(r.c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？ 5.图像处理按功能分有哪几种形式？按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。 (1)单幅图像→单幅图像； (2)多福图像→单幅图像； (3)单(或多)幅图像→单幅图像。 6.什么是点处理？你所学算法中有哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。在局部处理中，当输出值JP(i,j)值仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理。图像对比度增强、图像二值化、灰度的线性变换、线性拉伸等属于点处理。 7.什么是局部处理？你所学算法中有哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。在对输入图像进行处理时，计算某一像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这种处理称为局部处理。图像的移动平均平滑法、空间域锐化属于局部处理。 8.图像特性包括哪些类型？自然特征：亮度、对比度；人工特征：直方图、频率。 9.什么是窗口处理和模板处理？二者有何区别与联系？对图像中选定矩形区域内的像素进行处理叫做窗口处理；预先准备一个和输入图像IP相同大小的二维数组，存储该区域的信息，然后参照二维数组对输入图像处理，叫做模板处理。模板处理中若模板为矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处

浅谈数字图像编码技术(一)

浅谈数字图像编码技术(一) 【关键词】浅谈 1引言数字图像处理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。早期图像处理的目的是改善图像的质量，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。常见的图像处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割与图像分析等。图像编码是对图像信息进行编码，可以压缩图像的信息量，以便满足传输与存储的要求。本研究主要介绍了图像编码的基本原理和技术方法。一幅二维数字图像可以由一个二维亮度函数通过采样和量化后而得到的一个二维数组表示。这样一个二维数组的数据量通常很大，从而对存储、处理和传输都带来了许多问题，提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量，这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据，从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行，然后将压缩了的图像解压缩以重建原始图像，即通常所称的图像编码和图像解码。图1给出了一个通用的图像编码系统模型，这个模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块：编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后，编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号，这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器，解码器重建输入的图像。一般来说，输出图是输入图的精确复制，那么系统是无失真的或者信息保持型的；否则，称系统是信息损失的。信源编码器的作用是减少或消除输入图像中的编码冗余、像素间冗余及心理视觉冗余。尽管信源编码器的结构与具体应用和对保真度的要求有关，但一般情况下信源编码器包括顺序的3个独立操作，而对应的信源解码器包含反序的2个独立操作(图2)。在信源编码器中，映射器将输入数据变换以减少表达图像的数据，这与具体编码技术有关。量化器根据给定的保真度准则减少映射器输出的精确度。这个操作可以减少心理冗余，但不可翻转。符号编码器产生表达量化器输出的码本，并根据码本输出。符号编码器编码为了减少冗余，这个操作是可以反转的。当信道是有噪声的或者容易产生误差时，信道编码器和信道解码器对这个编解码过程是非常重要的。由于信源编码器的输出数据一般只有很少的冗余，所以他们对传输噪声很敏感。信道编码器通过把可控制的冗余加入信源编码器后的码字以减少信道噪声的影响。 2传统编码方法传统的编码方法可以分成两大类，预测编码方法(对应空域方法)和变换编码方法(对应频域编码方法)。预测编码方法的优点是：算法一般较简单，易于用硬件实现；缺点是：压缩比不够大，承受误码的能力较差。由于它采用的最小均方误差准则不能反映人眼的视觉心理特性，近年来已较少单独采用，而是与其他方法混合使用。另外，由于DPCM编码系统会引起斜率过载、界线繁忙、颗粒噪声和轮廓噪声，在使用中应加以考虑。变换编码方法的优点是：压缩比高、承受误码能力强；缺点是：算法较复杂。 3现代编码方法 31第二代图像编码方法第二代图像编码方法〔2〕是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础，出发点是消除图像数据的统计冗余信息，包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限，压缩比难以提高。第二代图像编码方法充分利用人

浅谈数字图像压缩技术

数字图像处理结课论文姓名：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈数字图像压缩技术摘要：随着五千历史文明的发展，如今的我们正处于数字时代的浪潮中。自从1946 年2月14 日，世界上第一台通用电子数字计算机“埃尼阿克”(ENIAC宣告研制成功。现在的我们无时无刻不在被各种各样的数字信息所包围着。数字时代的到来，丰富了我们的日常生活，让我们的生活与众不同，绚烂多彩。数字时代最伟大的两大发明就是：移动电话和因特网。而且，如今的移动电话和因特网都是利用数字信息进行信息传输。其中包括图像，语音，视频信息等等。本文主要讲有关于图像的压缩技术。因为，原始的图像一般都很大，只有经过压缩处理之后，才能更好的存储，传输，和利用。 Abstract : With 5,000 history of civilization development, nowwe are in the wave of the digital age. Since February 14, 1946, the world's first gen eral-purpose electro nic digital computer "ENIAC" (ENIAC) was developed. All the time now we are surrounded by all kinds of digital information. The arrival of the digital age, enriches our daily lives, make our lives unique and colorful. Greatest two inventions are in the digital age: mobile phones and the Internet. Moreover, today's mobile phones and the In ternet is the use of digital in formatio n tran sfer information. Includes images, voice, video, and so on. This article talk about image compressi on tech no logy. Because the origi nal image is very large, only after the compressi on process, in order to better storage, tran smissi on, and utilizati on. 关键词：图像，压缩引言随着数字时代的发展，计算机的普及率也是越来越广泛，智能手机等移动电话网的覆盖也是远来越宽。多媒体娱乐、信息高速公路等不断对信息数据的存储和传输提出了更高的要求，也给现有的有限带宽以严峻的考验，特别是具有庞大数据量的数字图像通信。无独有偶，随之而来的即是数字图像处理技术的突飞猛进。想要实现实时消息的传递，信息的传输便成了关键，而信息传输的核心便是数据压缩技术。可以这么说：数字图像处理技术的核心就是数字图像的压缩。只有有效滴解决了数据的压缩问题，信息才会更快更可靠地传输，才会有我们现在这样方便而又舒适的生活。数字图像压缩技术是数字图像处理技术的一个重要的分支学科，所谓的数字图像压缩就是减少表示数字图像时需要的数据量，以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的一门综合技术。现在图像压缩技术受到了越来越多的关注。图像压缩的目的就是把原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并且要求复原图像有较好的质量。利用图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，使图像在网络上实现快速传输和实时处理。本文主要从图像O1压缩技术概述、②图像压缩技术必要性、③数字图像压缩原

个数字编码表

FORSUNRISE的110个数字编码表数字编码图像数字编码图像数字编码图像 01 鱼02 鹅03 虾04 蟹05 猪06 牛 07 邦德 08 马09 狗 10 蛇11 筷子12 婴儿 13 医生14 L O V E 15 艺谋

16 杨柳17 荔枝 18 财神爷 19 一休20 维尼 21 鳄鱼 22 鸳鸯23 和尚 24 闹钟 25 二胡26 二流子 27 耳机 28 奥巴马29 阿娇 30 三菱

31 小沈阳32 扇儿 33 沙僧 34 绅士35 55 5 香烟 36 顺溜 37 山鳮38 牛鲜花 39 香蕉 40 志玲41 子怡 42 佛儿 43 时尚44 狮子 45 师傅 46 石榴47 舒淇 48 石板

49 19 49 50 悟空 51 狐狸 52 武二53 吴宇森 54 巫师 55 火车56 蜗牛 57 吴奇隆 58 古巴59 五角 60 六小龄童 61 轮椅62 驴儿 63 刘翔 64 老鼠65 老虎 66 溜溜球

67 刘谦68 蜡笔小新 69 柳金 70 冰淇淋71 机翼 72 企鹅 . 73 鸡蛋74 星驰 75 蜘蛛 76 犀牛77 七喜 78 西瓜 79 气球80 巴黎 81 蚂蚁 82 白兔83 本山 84 柏芝

85 白骨精86 菠萝 87 白棋 88 斑马89 白酒 90 精灵 91 91 1 9 2 球儿 93 鸠山 94 教师95 救护车 96 长颈鹿 97 香港98 酒吧 99 香水百合 00 望远镜0 铃铛 1 树

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 010 1 1 01 4 010 H ?? ?? =?? ?? ?? ，邻域高通模板 010 141 010 H - ?? ?? =-- ?? ?? - ?? ，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 111 1 101 8 111 H ?? ?? =?? ?? ?? ，邻域高通模板 111 181 111 H --- ?? ?? =-- ?? ?? --- ?? ，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 2 0.3= -1.737,log 2 0.2= -2.322,log 2 0.1=-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，平均码长和编码效率。(log 2 0.5= -1, log 2 0.2= -2.322, log 2 0.1=-3.322)

数字图像处理复习资料

数字图像处理复习资料第1章绪论第2章数字图像处理基本概念 1. 解答题（1）什么叫数字图像？答：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。（2）数字图像处理包括哪些内容？答：图像数字化；图像变换；图像增强；图像恢复；图像压缩编码；图像分割；图像分析与描述；图像的识别分类。（3）数字图像处理系统包括哪些部分？答：输入（采集）；存储；输出（显示）；通信；图像处理与分析。（4）从“模拟图像”到“数字图像”要经过哪些步骤？答：图像信息的获取；图像信息的存储；图像信息处理；图像信息的传输；图像信息的输出和显示。（5）什么叫数字图像的“空间分辨率”和“幅度分辨率”？各由数字化哪个过程决定？答：空间分辨率是指图像可辨认的临界物体空间几何长度的最小极限；幅度分辨率是指幅度离散，每个像素都有一个强度值，称该像素的灰度，一般量化采用8bit。（6）数字图像1600?1200什么意思？灰度一般取值范围0~255，其含义是什么？答：数字图像1600x1200表示空间分辨率为1600x1200像素；灰度范围0~255指示图像的256阶灰阶，就是通过不同程度的灰色来来表示图像的明暗关系，8bit的灰度分辨率。（7）P42：2，3，6（直方图概念），10，11 2.图像的数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？答：采样；量化采样是将空间上连续的图像变换成离散的点，采样频率越高，还原的图像越真实。量化是将采样出来的像素点转换成离散的数量值，一幅数字图像中不同灰度值得个数称为灰度等级，级数越大，图像越是清晰。 3数字化图像的数据量与哪些因素有关？答：图像分辨率；采样率；采样值。 6．什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图中你可可以获得哪些信息？答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系；它可以用于：判断图像量化是否恰当；确定图像二值化的阈值；计算图像中物体的面积；计算图像信息量。从灰度直方图中你可可以获得：暗图像对应的直方图组成成分几种在灰度值较小的左边一侧明亮的图像的直方图则倾向于灰度值较大的右边一侧对比度较低的图像对应的直方图窄而集中于灰度级的中部对比度高的图像对应的直方图分布范围很宽而且分布均匀 10.什么是点处理？你所学算法中哪些属于点处理？答：在局部处理中，输出值仅与像素灰度有关的处理称为点处理。如：图像对比图增强，图像二值化。