冈萨雷斯数字图像处理中文版课件
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件：揭示图像处理基础与技术
随着科技的快速发展，数字图像处理已经成为各个领域不可或缺的技术之一，涉及计算机视觉、医学影像、安全监控等多个方面。为了更好地理解和应用数字图像处理技术，冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件应运而生，为读者提供了全面而深入的图像处理知识。
冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件，涵盖了数字图像处理的基础知识和核心技术。通过对图像预处理、图像增强、图像变换、图像分析、图像理解等内容的讲解，读者可以系统地掌握数字图像处理的基本概念和方法。此外，课件还结合了大量的应用实例，帮助读者更好地理解并应用所学知识。
关键词一：数字图像处理
数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工和处理的科学技术，主要涉及图像预处理、图像增强、图像变换、图像分析、图像理解等方面。数字图像处理具有广泛的应用前景，包括计算机视觉、医学影像、安全监控、工业自动化等领域。
关键词二：图像预处理
图像预处理是数字图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和提高图像的对比度。常用的图像预处理技术包括灰度化、直方图均
衡化、滤波等。通过对图像进行预处理，可以改善图像的质量，为后续的图像处理提供更好的基础。
关键词三：图像增强
图像增强是为了突出图像中的某些特征，通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，提高图像的视觉效果。常用的图像增强技术包括对比度增强、锐化、色彩平衡等。图像增强技术在计算机视觉、医学影像等领域具有广泛应用。
关键词四：图像变换
图像变换是指对图像进行平移、旋转、缩放等操作，以便于对图像进行进一步的分析和处理。常用的图像变换技术包括仿射变换、透视变换、傅里叶变换等。图像变换技术在图像配准、三维重建、目标跟踪等领域具有广泛的应用。
关键词五：图像分析
图像分析是对图像中的目标进行识别、测量和描述的过程。常用的图像分析技术包括边缘检测、特征提取、目标识别等。图像分析技术在计算机视觉、医学影像、安全监控等领域具有广泛的应用。
关键词六：图像理解
图像理解是数字图像处理的最高层次，主要涉及对图像内容的分析和
理解。常用的图像理解技术包括场景解析、物体识别、语义分割等。图像理解技术在智能交通、智能安防、智能医疗等领域具有广泛的应用。
通过系统学习冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件，读者可以深入了解数字图像处理的基本概念和方法，掌握数字图像处理的核心技术，并能够在实际应用中灵活运用。对于从事计算机视觉、医学影像、安全监控等领域的专业人士来说，该课件具有很高的参考价值。冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件也是计算机科学、电子工程、应用数学等专业学生的重要学习资料。
《数字图像处理》课程教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲 课程代码：ABJD0619 课程中文名称：数字图像处理 课程英文名称：Dig让a1ImageProcessing 课程性质：选修 课程学分数：3学分 课程学时数：48学时(32理论课时+16实验学时) 授课对象：电子信息工程 本课程的前导课程：高等数学，概率论，线性代数，数字信号处理，信息论，程序设计等 一、课程简介 数字图像处理是一门新兴的跨学科的前沿高科技，在军事、工业、科研、医学等领域获得了广泛应用，是国内外高校和科研院所的研窕生教育中一个重要的研究方向。通过本课程的学习，同学们将掌握数字图像处理的基本理论与方法，包括图像变换、图像增强、图像分割、图像恢复、图像识别、图像压缩编码、数字图像处理系统及应用等内容。 二、教学基本内容和要求 (-)数字图像处理方法概述 教学内容： 数字图像处理的研究对象、基本应用、研究内容等，数字图像的基本概念、彩色图像的调色板等概念。 课程的重点、难点： 重点：CDIB类与程序框架结构介绍。 难点：调色板的基本概念和应用。 教学要求： D了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务； 2)了解数字图像处理的应用； 3)理解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(D1B)； 4)理解调色板的基本概念和应用； 5)了解CD1B类与程序框架结构介绍； 6)掌握位图图像处理技术。 (二)图像的几何变换 教学内容： 图像的几何变换种类以及概念，几何变换的实现原理和实施方法 课程的重点、难点：
重点：镜像变换。 难点：旋转。 教学要求： 1）理解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。 （三）图像灰度变换 教学内容： 直方图的概念、灰度的点运算（包含灰度信息的线性变化、指数变换等）、直方图的均匀化和规定化 课程的重点、难点： 重点：灰度直方图。 难点：灰度分布均衡化。 教学要求： 1）了解非O元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换； 2）掌握灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。 （四）图像的平滑处理 教学内容： 图像的空域平滑运算，图像均值滤波，图像中值滤波，图像的滤波器模板设计，各类滤波器的应用范围与选择 课程的重点、难点： 重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。 难点：有选择的局部平均化。 教学要求： 1）掌握二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。 （五）图像锐化处理及边缘检测 教学内容： 图像空间域锐化的概念，图像的梯度锐化法，图像的边缘检测算子（其中包含Roberts.Prewitt,Sobe1,Canny,高斯-拉普拉斯算子等） 课程的重点、难点： 重点：RobertS边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。 难点：梯度锐化。 教学要求： 1）理解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、RobertS 边缘检测算子、Sobe1边缘检测算子、KriSCh边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。 （六）图像分割及测量 教学内容： 图像的阈值分割算法，图像的阈值选择，图像的区域分割算法（包含区域生长算法和分水岭算法），目标物件的轮廓提取、模板的匹配、图像特征分析与测量（包含图像的面积、
数字图像(图像去雾)
目录 一. 课程设计任务 (2) 二. 课程设计原理及设计方案......................... 错误!未定义书签。 三. 课程设计的步骤和结果 (5) 四. 课程设计总结 (7) 五. 设计体会 (8) 六. 参考文献....................................... 错误!未定义书签。
一. 课程设计任务 由于大气的散射作用，雾天的大气退化图像具有对比度低、景物不清晰的特点，给交通系统及户外视觉系统的应用带来严重的影响。但由于成像系统聚焦模糊、拍摄场景存在相对运动以及雾天等不利环境，使得最终获取的图像往往无法使用。为了解决这一问题，设计图像复原处理软件。 要求完成功能： 1、采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直 方图； 2、查阅文献，分析雾天图像退化因素，设计一种图像复原方法，对比该复 原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像； 3、设计软件界面
二. 课程设计原理及设计方案 2.1 设计原理 在雾、霾等天气条件下, 大气中悬浮的大量微小水滴、气溶胶的散射作用导致捕获的图像严重降质,随着物体到成像设备的距离增大, 大气粒子的散射作用对成像的影响逐渐增加. 这种影响主要由两个散射过程造成: 1) 物体表面的反射光在到达成像设备的过程中, 由于大气粒子的散射而发生衰减;2) 自然光因大气粒子散射而进入成像设备参与成像. 它们的共同作用造成捕获的图像对比度、饱和度降低, 以及色调偏移, 不仅影响图像的视觉效果, 而且影响图像分析和理解的性能. 在计算机视觉领域中, 常用大气散射模型来描述雾、霾天气条件下场景的成像过程.Narasimhan 等给出雾、霾天气条件下单色大气散射模型(Monochrome atmospheric scat-tering model), 即窄波段摄像机所拍摄的图像灰度值可表示为 （1） 式中, x 为空间坐标, A 表示天空亮度(Skylight), ρ为场景反照率, d 为场景的景深, β为大气反射系数。图像去雾的过程就是根据获得的有降质的图像，即 I （x ）来推算出ρ的过程。 但由于该物理模型包含3 个未知参数, 从本质上讲, 这是一个病态反问题. 在只有单幅图像的条件下，我们可以考虑用假设以及推算的方式使其中的几个量固定，然后求解。 2.2 设计方案 2.2.1 白平衡 WP (White point) 算法, 也称为Max-RGB 算法, 利用R 、G 、B 颜色分量的最大值来估计光照的颜色。我们用天空亮度A 来取代最大值。对于A ，如果直接用图像中最亮的灰度估计的话会受到高亮噪声或白色物体的干扰，因此我们首先对图像颜色分量进行最小滤波，然后选择阀值为0.99，大于此值的认定为天空区域，然后取平均值为我们估计的天空亮度A 。然后方程（1）变为 （2） 2.2.2 估计大气耗散函数 )1()(d e A d e A x I ββρ--+-=d e d e A I ββρ--+-=1/
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料
(1) 名词解释 RGB Red Green Blue，红绿蓝三原色 CMYK Cyan Magenta yellow blacK , 用于印刷的四分色 HIS Horizontal Situation Indicator 水平位置指示器 FFT Fast Fourier Transform Algorithm (method) 快速傅氏变换算法 CWT continuous wavelet transform 连续小波变换 DCT Discrete Cosine Transform 离散余弦变换 DWT DiscreteWaveletTransform 离散小波变换 CCD Charge Coupled Device 电荷耦合装置 Pixel: a digital image is composed of a finite number of elements,each of which has a particular lication and value,these elements are called pixel 像素 DC component in frequency domain 频域直流分量 GLH Gray Level Histogram 灰度直方图 Mather(basic)wavelet：a function (wave) used to generate a set of wavelets, 母小波，用于产生小波变换所需的一序列子小波 Basis functions basis image 基函数基图像 Multi-scale analysis 多尺度分析
冈萨雷斯-数字图像处理第3版第4章习题-4.16-4.43
4.16 证明连续和离散二维傅里叶变换都是平移和旋转不变的。 首先列出平移和旋转性质： 002(//)00(,)(,)j u x M v y N f x y e F u u v v π+?-- (4.6-3) 002(//)00(,)(,)j x r M y v N f x x y y F u v e π-+--? (4.6-4) 旋转性质： cos ,sin ,cos ,sin x r y r u v θθω?ω?==== 00(,)(,)f r F θθω??+?+ (4.6-5) 证明：由式(4.5-15)得： 由式(4.5-16)得： 依次类推证明其它项。 4.17 由习题4.3可以推出1(,)u v δ?和(,)1t z δ?。使用前一个性质和表4.3中的平移性质证明连续函数00(,)cos(22)f t z A u t v z ππ=+的傅里叶变换是 0000(,)[(,)(,)]2 A F u v u u v v u u v v δδ=+++-- 证明：
000000002()2()002()2()2() 2()2()2()2((,)(,)cos(22)[]222j ut vz j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u F u v f t z e dtdz A u t v z e dtdz A e e e dtdz A A e e dtdz e e πππππππππππ∞∞ -+-∞-∞ ∞ ∞ -+-∞-∞ ∞∞+-+-+-∞-∞ ∞∞+-+-+--∞-∞==+= +=+? ??? ????) 00000000(,)(,)22[(,)(,)]2t vz dtdz A A u u v v u u v v A u u v v u u v v δδδδ∞∞+-∞-∞=--+++=--+++?? 4.18 证明离散函数(,)1f x y =的DFT 是 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==??==? ?其它 证明：离散傅里叶变换 11 2(//)00(,)(,)M N j ux M vy N x y F u v f x y e π---+===∑∑ 11 2(//) 00 11 2(//) 00 {1}M N j ux M vy N x y M N j ux M vy N x y e e ππ---+==---+==?==∑∑∑∑ 如果0u v ==，{1}1?=，否则： 11 00{1}{cos[2(//)]sin[2(//)]}M N x y ux M vy N j ux M vy N ππ--==?=+-+∑∑ 考虑实部，11 00 {1}cos[2(//)]M N x y ux M vy N π--==?=+∑∑，cos[2(//)]ux M vy N π+的值介 于[-1, 1]，可以想象，11 00 {1}cos[2(//)]0M N x y ux M vy N π--==?=+=∑∑，虚部相同，所以 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==??==?? 其它 4.19 证明离散函数00cos(22)u x v y ππ+的DFT 是 00001 (,)[(,)(,)]2 F u v u Mu v Nv u Mu v Nv δδ=+++--
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件 冈萨雷斯数字图像处理中文版课件：揭示图像处理基础与技术 随着科技的快速发展，数字图像处理已经成为各个领域不可或缺的技术之一，涉及计算机视觉、医学影像、安全监控等多个方面。为了更好地理解和应用数字图像处理技术，冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件应运而生，为读者提供了全面而深入的图像处理知识。 冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件，涵盖了数字图像处理的基础知识和核心技术。通过对图像预处理、图像增强、图像变换、图像分析、图像理解等内容的讲解，读者可以系统地掌握数字图像处理的基本概念和方法。此外，课件还结合了大量的应用实例，帮助读者更好地理解并应用所学知识。 关键词一：数字图像处理 数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工和处理的科学技术，主要涉及图像预处理、图像增强、图像变换、图像分析、图像理解等方面。数字图像处理具有广泛的应用前景，包括计算机视觉、医学影像、安全监控、工业自动化等领域。 关键词二：图像预处理 图像预处理是数字图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和提高图像的对比度。常用的图像预处理技术包括灰度化、直方图均
衡化、滤波等。通过对图像进行预处理，可以改善图像的质量，为后续的图像处理提供更好的基础。 关键词三：图像增强 图像增强是为了突出图像中的某些特征，通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，提高图像的视觉效果。常用的图像增强技术包括对比度增强、锐化、色彩平衡等。图像增强技术在计算机视觉、医学影像等领域具有广泛应用。 关键词四：图像变换 图像变换是指对图像进行平移、旋转、缩放等操作，以便于对图像进行进一步的分析和处理。常用的图像变换技术包括仿射变换、透视变换、傅里叶变换等。图像变换技术在图像配准、三维重建、目标跟踪等领域具有广泛的应用。 关键词五：图像分析 图像分析是对图像中的目标进行识别、测量和描述的过程。常用的图像分析技术包括边缘检测、特征提取、目标识别等。图像分析技术在计算机视觉、医学影像、安全监控等领域具有广泛的应用。 关键词六：图像理解 图像理解是数字图像处理的最高层次，主要涉及对图像内容的分析和
数字图像处理冈萨雷斯
数字图像处理冈萨雷斯 引言 数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法的总称。冈萨雷斯是指冈萨雷斯的数字图像处理体系结构，该体系结构包含了图像增强、图像滤波、图像变换等多个模块，可以对数字图像进行全方位的处理和分析。本文将详细介绍数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术。 图像增强 图像增强是数字图像处理中的重要环节，旨在提高图像的质量和观感。冈萨雷斯提供了多种图像增强方法，包括直方图均衡化、灰度变换、空域滤波等。 直方图均衡化 直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值来增强图像对比度的方法。它可以增强图像的细节和边缘，并提高图像的视觉效果。冈萨雷斯提供了直方图均衡化的算法和实现，用户可以通过简单的调用来对图像进行直方图均衡化处理。
灰度变换 灰度变换是一种通过对图像的灰度级进行调整来改变图像 对比度和亮度的方法。冈萨雷斯提供了多种灰度变换函数，包括线性变换、非线性变换等。用户可以根据自己的需求选择适合的灰度变换函数，并通过简单的调用来实现图像的灰度变换。 空域滤波 空域滤波是一种通过对图像进行局部像素操作来增强图像 的方法。冈萨雷斯提供了多种空域滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的空域滤波。 图像滤波 图像滤波是指对数字图像进行平滑或增强处理的方法。冈 萨雷斯提供了多种图像滤波算法，包括线性滤波和非线性滤波。 线性滤波 线性滤波是一种通过对图像进行卷积运算来实现的滤波方法。冈萨雷斯提供了多种线性滤波算法，包括均值滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的线性滤波。
冈萨雷斯_数字图像处理第3版第4章习题
首先列出平移和旋转性质： 002(//)00(,)(,)j u x M v y N f x y e F u u v v π+?-- 002(//)00(,)(,)j x r M y v N f x x y y F u v e π-+--? 旋转性质： cos ,sin ,cos ,sin x r y r u v θθω?ω?==== 00(,)(,)f r F θθω??+?+ 证明：由式得： 由式得： 依次类推证明其它项。 由习题可以推出1(,)u v δ?和(,)1t z δ?。使用前一个性质和表中的平移性质证明连续函数00(,)cos(22)f t z A u t v z ππ=+的傅里叶变换是 0000(,)[(,)(,)]2 A F u v u u v v u u v v δδ=+++-- 证明： 000000002()2()002()2()2() 2()2()2()2((,)(,)cos(22)[]2 22j ut vz j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u F u v f t z e dtdz A u t v z e dtdz A e e e dtdz A A e e dtdz e e πππππππππππ∞ ∞ -+-∞-∞ ∞ ∞ -+-∞-∞ ∞∞+-+-+-∞-∞∞∞+-+-+--∞-∞==+= +=+? ??? ????) 00000000(,)(,)22[(,)(,)]2t vz dtdz A A u u v v u u v v A u u v v u u v v δδδδ∞∞+-∞-∞=--+++=--+++?? 证明离散函数(,)1f x y =的DFT 是 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==??==??其它 证明：离散傅里叶变换
数字图像处理 图像去噪方法
图像去噪方法 一、引言 图像信号在产生、传输和记录的过程中，经常会受到各种噪声的干扰，噪声可以理解为妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收图像源信 息进行理解或分析的各种元素。噪声对图像的输入、采集、处理的各个环节以及最终输出结果都会产生一定影响。图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等。我们平常使用的滤波方法一般有均值滤波、中值滤波和小波滤波，他们分别对某种噪声的滤除有较好的效果。对图像进行去噪已成为图像处理中极其重要的内容。 二、常见的噪声 1、高斯噪声：主要有阻性元器件内部产生。 2、椒盐噪声：主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生泊松噪声。 3、量化噪声：此类噪声与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差，再反映到接收端而产生，其大小显示出数字图像和原始图像差异。 一般数字图像系统中的常见噪声主要有高斯噪声和椒盐噪声等，减少噪声的方法可以在图像空间域或在图像频率域完成。在空间域对图像处理主要有均值滤波算法和中值滤波算法．图像频率域去噪方法
是对图像进行某种变换，将图像从空间域转换到频率域，对频率域中的变换系数进行处理，再进行反变换将图像从频率域转换到空间域来达到去除图像噪声的目的。将图像从空间转换到变换域的变换方法很多，常用的有傅立叶变换、小波变换等。 三、去噪常用的方法 1、均值滤波 均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点（x,y）,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点(x,y),作为处理后图像 f?sf(x,y),其中,s为模板,M 在该点上的灰度g(x,y),即g x,y=1 M 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。这种算法简单，处理速度快，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别是在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。
数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
数字图像处理第三版中文答案解析 引言 《数字图像处理》是一本经典的图像处理教材，目前已经出版了第三版。本文是对该书答案解析的总结，将分析和解释书中的问题和答案。 目录 •第一章：绪论 •第二章：数字图像基础 •第三章：灰度变换 •第四章：空间滤波 •第五章：频域滤波 •第六章：图像复原 •第七章：几何校正
•第八章：彩色图像处理 •第九章：小波与多分辨率处理 第一章：绪论 本章主要介绍了数字图像处理的概念和基本步骤。答案解 析中包括对一些基本概念和术语的解释，以及相关的数学公式和图像处理方法的应用。 第二章：数字图像基础 本章介绍了数字图像的表示和存储方法，以及图像的采样 和量化过程。答案解析中详细解释了图像的像素值和灰度级之间的关系，以及采样频率和量化步长对图像质量的影响。 第三章：灰度变换 本章讲述了图像的灰度变换方法，包括线性和非线性变换。答案解析中对不同灰度变换函数的作用和效果进行了解释，并给出了一些实例和应用。
第四章：空间滤波 本章介绍了图像的空间滤波方法，包括平滑和锐化滤波。答案解析中解释了不同滤波器的原理和效果，并给出了滤波器设计的步骤和实例。 第五章：频域滤波 本章讲述了图像的频域滤波方法，包括傅里叶变换和滤波器设计。答案解析中详细解释了傅里叶变换的原理和应用，以及频域滤波器的设计方法和实例。 第六章：图像复原 本章介绍了图像的复原方法，包括退化模型和复原滤波。答案解析中详细解释了退化模型的建立和复原滤波器的设计方法，以及如何根据退化模型进行图像复原的实例。 第七章：几何校正 本章讲述了图像的几何校正方法，包括图像的旋转、缩放和平移等操作。答案解析中给出了不同几何变换的矩阵表示和变换规则，以及几何校正的应用实例。
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的1)
1.1 图像与图像处理的概念 图像(Image)：使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眼并进而产生视觉的实体。包括： ·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面； ·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。 数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。 图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。 数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。 1.2 图像处理科学的意义 1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 ·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。在这些信息中，视觉信息占70％。 ·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。 ·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。 2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段 非可见光成像。如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。 3.图像处理技术对国计民生有重大意义 图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。 1.3 数字图像处理的特点 1. 图像信息量大 每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。一般分辨率的图像像素为256×256、512×512 256×256×8=64kB 512×512×8=256kB 高分辨率图像像素可达1024×1024、2048×2048 1024×1024×8＝1MB 2048×2048×8＝4MB 如：X射线照片一般用64到256kB的数据量一幅遥感图像3240×2340×4≈30Mb 2. 图像处理技术综合性强 一般来说涉及通信技术、计算机技术、电视技术、电子技术，至于涉及到的数学、物理学等方面的基础知识就更多。 3.图像信息理论与通信理论密切相关 图像理论是把通信中的一维问题推广到二维空间上来研究的。 通信研究的是一维时间信息，时间域和频率域的问题。任何一个随时间变化的波形都是由许多频率不同、振幅不同的正弦波组合而成的。 图像研究的是二维空间信息，研究的是空间域和空间频率域（或变换域）之间的关系。任何一幅平面图像是由许多频率、振幅不同的X-Y方向的空间频率波相叠加而成。 1.4 数字图像处理的主要方法 1.空域法 把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。主要有两大类： ·域处理法：包括梯度运算，拉普拉斯算子运算，平滑算子运算和卷积运算。 ·点处理法：包括灰度处理，面积、周长、体积、重心运算等等。 2.变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，然后在施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。包括滤波、数据压缩、特征提取等处理。 1.5 数字图像处理的主要内容 完整的数字图像处理系统大体上可分为如下几个方面： 1.图像的信息的获取（Image information acquisition）把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号。需要两个部件以获取数字图像： (1)物理设备，该设备对我们希望成像的物体发射的能量很敏感。 (2)数字化器，是一种把物理感知装置的输出转化为数字形式的设备。
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)
1. 数字数据传输通常用波特率度量，其定义为每秒钟传输的比特数。通常的传输是以一个开始比特，一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。基于这个概念回答以下问题： (a) 用56K 波特的调制解调器传输一幅1024×1024、256 级灰度的图像需要用几分钟？ (b) 以750K 波特[这是典型的电话DSL(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间？ 解：(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min (b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s 2.两个图像子集S1和S2图下图所示。对于V＝｛1｝，确定这两个子集是（a）4-邻接，（b）8-邻接，（c）m-邻接。 a) S1 和S2 不是4 连接，因为q 不在N4(p)集中。 (b) S1 和S2 是8 连接，因为q 在N8(p)集中。 (c) S1 和S2 是m 连接，因为q 在集合N D(p)中，且N4(p)∩ N4(q)没有V 值的像素 3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令V={0,1}并计算p 和q 间的4，8，m 通路的最短长度。如果在这两点间不存在特殊通路，试解释原因。(b) 对于V={1,2}重复上题。 解：(a) 当V={0,1}时，p 和q 之间不存在4 邻接路径，因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备V 的值，如图(a)p 不能到达q。8 邻接最短路径如图(b)，
最短长度为4。m邻接路径如图(b)虚线箭头所示，最短长度为5。这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。 (b) 当V={1, 2}时，最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示，其长度为6，另一种情况，其长度也为6；8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示，其最短长度为4；m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示，其最短长度为6. 或解: (1) 在V＝{0,1}时，p和q之间通路的D4距离为∞，D8距离为4，Dm距离为5。 (2) 在V＝{1,2}时，p和q之间通路的D4距离为6，D8距离为4，Dm距离为6。 4为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？【因为同一个灰度值的各个象素没有理由变换到不同灰度级，所以数字图像的直方图均衡化的结果一般不能得到完全均匀分布的直方图，只是近似均匀的直方图。】 5 设已用直方图均衡化技术对一幅数字图像进行了增强，如再用这一方法对所得结果增强会不会改变其结果？【从原理上分析，直方图均衡化所用的变换函数为原始直方图的累积直方图，均衡化后得到的增强图像的累积直方图除有些项合并外，其余项与原始图像的累积直方图相同。如果再次均衡化，所用的变换函数即为均衡化后得到的增强图像的累积直方图（并且不会有新的合并项），所以不会
数字图像处理课程设计报告(冈萨雷斯版)
1. 课程设计目的 1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方 法。 2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。 2．课程设计内容及实现 2.1、网页安全色（Web-Safe Colors） 为了完成这项工作，必须找到一个合适的程序，这个程序可以把指定的JPG图像生成RGB元素的图像。例如，MATLAB的图像处理工具箱可以实现这一点，但你也可以使用图像编辑程序像Adobe的Photo-Shop或Corel的Photo-Paint。为了实现把图像转换为RGB 这一目标，也可以手动修改。 （a）编写计算机程序，把任意的RGB彩色图像转换到Web安全的RGB图像（Web安全颜色定义见图6.10）。 （b）下载图像图6.8，转换为网络安全色的RGB彩色图像。图6.8是JPG格式，所以结果返回也为JPG（请看本项目的开始注释）。解释你的结果和图6.8之间的差异。 2.1.1程序清单： I=imread('Fig6.08.jpg'); subplot(121); imshow(I); title('原图'); I1=fix((I/51)*51); subplot(122); imshow(I1); title('web-safe colors'); 2.1.2运行结果 如图1 图1 网页安全色
结果分析：结果图出现明显的方格，每个方格就是一个网页安全色，方格内的颜色一致。原图则是普通的RGB，假使在原图的相同区域划分出和结果图相对应的方格，则此方格里的颜色是一个渐变的颜色，并非同一种颜色。 2.2、伪彩色图像处理（Pseudo-Color Image Processing ） （a）实现图6.23的特性，你可以为输入图像指定两个范围的灰度值，然后你的程序将输出的RGB图像，它的像素有一个指定的颜色，对应于输入图像的一个范围的灰度级，RGB 图像中剩余的像素具有和输入图像相同的灰度。您可以从图6.4中所有的色彩中选定输入色彩（a）。 （b）下载图像图1.10（4），用你的程序处理它使河流出现黄色，然后图像剩余部分的灰度和原始图像相同。图像中无关的地方允许出现少量黄色，但是这些地方应该尽可能的少，因此你的程序需要选择合适的两个灰度带。 2.2.1程序清单 clear; I=imread('Fig1.10(4).jpg'); subplot(121); imshow(I); title('原图'); [m n]=size(I); I1=cat(3,I,I,I);%生成RGB图像 L=255 %灰度级 for i=1:m for j=1:n %对原图I进行灰度判断，黑色河流部分标记为黄色 if I(i,j)>=0 &I(i,j)<=40 I1(i,j,1)=L;%黄色的RGB为（255，255，0） I1(i,j,2)=L; I1(i,j,3)=0; end end end subplot(122); imshow(I1); title('伪彩色图'); 2.2.2运行结果
图像恢复(数字图像处理实验报告)
数字图像处理作业 ——图像恢复 摘要 数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，然后用不同的图像恢复方法，如维纳滤波恢复、约束最小二乘滤波进行图像恢复，并比较它们的处理效果。发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。
实验原理： 图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为： g ( x , y ) = H [ f ( x , y )] + n ( x , y ) = f ( x , y ) *h ( x , y ) + n ( x , y ) （1） 图1 图像退化模型 (1)在测试图像上产生高斯噪声lena 图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像； 实验原理： 噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。 ①高斯噪声的产生： 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。一个高斯随机变量z 的PDF 可表示为： P （z ） （2） 其中z 代表灰度，u 是z 的均值，是z 的标准差。高斯噪声的灰度值多集中 在均值附近。 图2 高斯函数 可以通过不同的算法用matlab 来产生高斯噪声。 ②高斯噪声对信号的影响 噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点，使图像变得不清晰。 ()2 2 z u 2σ-⎡⎤-⎢⎥⎣⎦
数字图像处理教学大纲
课程编号： 课程名称：数字图像处理 《数字图像处理》课程教学大纲 一．课程说明 本课程主要是为电子信息工程专业的本科生开设的一门必修课。该课程着重从数字图像处理的实际应用角度出发，阐明数字图像处理方法的数学和物理基础、具体算法、应用条件，阐明数字图像处理的增强、复原、压缩和分割等技术的应用效果，以及数字图像处理技术的发展方向和应用前景。 课程的先修课程：《高等数学》、《信号与系统》、《数字信号处理》 本课程的教学时间安排是：每周3学时，计划教学16周，计48学时 本课程总学分数： 二、学时分配表
三、教学内容、目的与要求 通过本课程的学习，使学习者系统的了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法，为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。 本课程各章的教学要求和知识考核点如下： 第一章绪论（3学时） 1、教学目的要求：了解数字图像采集、处理的概念以及数字图像处理的应用。 重点是：数字图像处理的基本步骤 2、教学说明：讲授。 3、教学内容： 1．1数字图像处理的概念 1．2数字图像处理的起源 1．3数字图像处理的应用实例 1．4数字图像处理的基本步骤
1．5图像处理系统的部件 第二章数学预备知识(3学时) 1. 教学目的要求：了解数字图像处理的数学基础知识。 重点是：二维卷积与相关运算 2、教学方法：讲授。 3 教学内容： 2．1几个常用函数 2．2卷积与相关运算 2．3狄拉克函数的性质 2．4傅里叶变换 第三章 matlab图像显示( 3学时) 1、教学要求：掌握使用Matlab进行图像处理，读取，写入，等基本操作。难点是：图像类别和数据格式 2、教学方法：讲授和实践。 3、教学内容： 3．1图像文件格式 3．2读图像和图像信息
(完整版)数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 023 02.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小2 5327.⨯π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-⨯<=，即m .d 610318-⨯< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106 m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(2 2),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定 的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由： ()()()()()[ ]()()[]2 02 02 020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=⨯== 一个截面图像见图（a ）。如果图像使用k 比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b ），其中()k G 21255+=∆。因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，k G 22564==∆，K= 6。
《数字图像处理：Matlab算法设计与解译》-教学大纲、授课计划
《数字图像处理》课程教学大纲 Digital image processing 一、教学目标及教学要求 数字图像处理课程是智能科学与技术、数字媒体技术、通信工程、光电信息科学与工程、遥感科学与技术、探测制导与控制技术等专业的专业必修课。主要目标及要求是通过该课程的学习，使学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法，了解数字图像的获取、存储、传输、显示等方面的方法、技术及应用，为学习相关的数字媒体、视频媒体和机器视觉等课程，以及今后从事数字媒体、视频媒体、图像传输、图像识别、图像感知和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。 二、本课程的重点和难点 （一）课程教学重点 教学重点内容包括：图像的表示，图像基本运算方法，图像直方图和直方图均衡，基于均值与中值滤波的图像平滑方法，基于空间锐化滤波的图像增强方法，图像的傅里叶频谱及其特性分析，图像编码模型、霍夫曼编码和变换编码，基于图像边缘及阈值的图像分割方法，图像的边缘特征及其检测方法，彩色模型与彩色图像变换，二值形态学图像腐蚀运算和膨胀运算。 （二）课程教学难点 教学难点包括：直方图均衡，二维离散傅里叶变换的若干重要性质、图像的傅里叶频谱及其特性分析，变换编码，图像的纹理特征及其描述和提取方法，图像目标描述，Matlab图像处理算法编程。 三、主要实践性教学环节及要求 本课程的实验及实践性环节要求使用Matlab软件平台，编写程序实现相关的数字图像处理算法及功能，并进行实验验证。课程实验与实践共10学时，分别为： 实验一：图像基本运算实验（2学时）。 实验二：图像均值滤波去噪实验（2学时）。 实验三：图像中值滤波去噪实验（2学时）。
【精品】冈萨雷斯数字图像处理第3版第4章习题
【关键字】精品 4.16 证明连续和离散二维傅里叶变换都是平移和旋转不变的。 首先列出平移和旋转性质： (4.6-3) (4.6-4) 旋转性质： (4.6-5) 证明：由式(4.5-15)得： 由式(4.5-16)得： 依次类推证明其它项。 4.17 由习题4.3可以推出和。使用前一个性质和表4.3中的平移性质证明连续函数的傅里叶变换是 证明： 4.18 证明离散函数的DFT是 证明：离散傅里叶变换 如果，，否则： 考虑实部，，的值介于[-1, 1]，可以想象，，虚部相同，所以 4.19 证明离散函数的DFT是 证明： 4.20 下列问题与表4.1中的性质有关。 ★(a) 证明性质1的正确性。 ★(b) 证明性质3的正确性。 (c) 证明性质6的正确性。 ★(d) 证明性质7的正确性。 (e) 证明性质9的正确性。 (f) 证明性质10的正确性。 ★(g) 证明性质11的正确性。 (h) 证明性质12的正确性。 (i) 证明性质13的正确性。 (a)当为实函数，则
(b)当为实函数，则和并且。而且，所以可以得到： ，便是为偶函数和 为奇函数。 (c)当为复函数，由下式得： 所以得证； (d)当为复函数，由下式得： 所以得证； (e)当为实函数、奇函数，则的实部为0，即为虚数，且也是奇数。 由式可知，为虚数。 (f)当为虚函数、偶函数，由下式得： 所以F(u，v)为一虚数。 (g)当为虚函数、奇函数，由下式得： 可知，结果为一实数。 (h)当为复函数、偶函数，由下式得： 由式子可知，前项为实数，而后项为一纯虚偶数。 (i)当为复函数、奇函数，由下式得： 由式子可知，前项为一偶实函数，后项为一纯虚奇数。 ★ 4.21 4.6.6节中在讨论频率域滤波时需要对图像进行填充。在该节中给出的图像填充方法是，在图像中行和列的末尾填充0值(见上面的左图)。如果我们把图像放在中心，四周填充0值(见上面的右图)，而不改变所用0值的总数，会有区别吗？试解释原因。 答：如下图所示 观察上图，左图是正确的结果，右图是“缠绕错误”引起的卷积错误。这个缠绕错误出现的原因在于没有对图像进行填充，只有通过填充之后获得适当的间距才能得到正确的卷积结果。 关键在于得到“适当的间距”，左右两种填充可以得到相同的结果。 ★ 4.22 同一幅图像的两个傅里叶频谱如右图所示。左边的频谱对应于原图像，右边的频谱图像使用0值填充后得到的。解释右图所示的谱沿笔直轴和水平轴方向的信号强度显著增加的原因。 答：除非原图像中所有的边界都是黑色的，用0值填充图像的边界将不可避免地在图像的一条或多条边界上引入灰度值变化的不连续性，即新增了水平“边界”和笔直“边界”，“边界”意味着高频分量，所以，对应到频域中，我们看到了沿笔直轴和水平轴方向的信号强度显著增加的现象。 4.23 由表4.2可知DFT的直流项与其对应的空间图像的平均值成正比。假定图像尺寸是。假如对图像进行0填充后，图像的尺寸为，其中P和Q分别由式(4.6-31)和式(4.6-32)给出。令代表填充后的函数的DFT的直流项。