DIP3中科院大学数字图像处理课件第三章

中科院遥感所考博 遥感图像处理2000-2004.

2000年遥感图像处理 一、基础部分 1.简述傅立叶变换和小波变换的特点及其适用条件 2.分别从空域和频域上解释图像增强原理,并说明它们的关系 3.写出图像退化模型,并简述各个量的意义及其求法 4.简述局部自适应几何纠正的原理及优点. 5.试述SSDA(序贯相似性检测)图像配准算法的原理 6.如何抑制斑点噪声?如何去除不均匀光照的影响? 二、综合部分(40) 在已学过（或从事过）的遥感图像处理内容中，选择你最熟悉的一个方向并结合自己的理解进行论述（包括：1.该方向所要解决的主要的问题2.目前的发展状况与主要存在的问题.3.可能的解决途径等）。 2001年遥感图像处理 一、 基础部分 1.如何利用傅立叶变换计算卷积（图示）? 2.如何判定并消除斑点噪声? 3.简述几何精纠正的步骤 4.如何利用直方图进行色调调整? 5.设一幅图像大小为N=64*64,有8个灰度级,其灰度概率分布如下表: k r k n k n /n o r =0 790 0.19 7/11=r 1023 0.25 7/22=r 850 0.21 7/33=r 656 0.16 7/44=r 329 0.08 7/55=r 245 0.06 7/66=r 122 0.03 7如何对图像进行直方图均衡化处理。 6.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y) 其中， s(x,y)表示所成的象， r(x,y)表示地面景物的发射率，代表原始信号， t(x,y)表示云层的透射率，代表云层噪声，L 为太阳光强度。试问采用什么方法可以实现薄云覆盖下地面景物的恢复，简述恢复原理及过程。 二、综合部分：试分析为什么目前自动图像分类方法不能完全取代人工，并指出可能的突破点。 2002年遥感图像处理 一、考试内容包括 1.如何抑制斑点噪声? 2.说明什么情况下进行线形拉伸处理. 3.什么叫灰度共生矩阵? 4.计算二维离散傅立叶变换时,用到傅立叶变换的那些性质? 5.试述RS 图像的几何纠正过程. 二、考试内容包括 1.试述图像分类的方法及原理，并指出不同分类方法的区别与联系。 2.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y)

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。

数字图像处理技术及其应用_李红俊

·620· 计算机测量与控制.2002.10(9)　 Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研 究生,主要从事机械电子方向的研究。 文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用 李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原　030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。 关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1　序言 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(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。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改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2　边缘检测 所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不 同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。 图1　边缘和灰度值模型示意图 如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部 位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1～2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。 边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3　滤波 当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022

研究生数字图像处理作业

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 频域降噪。对图像而言，噪声一般分布在高频区域，而图像真是信息主要集中在低频区，所以，图像降噪一般是利用低通滤波的方法来降噪。边缘增强。图像的边缘信息属于细节信息，主要由图像的高频部分决定，所以，边缘增强一般采取高通滤波，分离出高频部分后，再和原频谱进行融合操作，达到边缘增强，改善视觉效果，或者为进一步处理奠定基础的目的。 1频域降噪，主程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%加入高斯白噪声 A=ilpf(J,0.4);%理想低通滤波 figure,subplot(222);imshow(J);title('加噪声后的图像'); subplot(222);imshow(A);title('理想低通滤波'); B=blpf(J,0.4,4);%巴特沃斯低通滤波 subplot(223);imshow(B);title('巴特沃斯低通滤波'); C=glpf(J,0.4);%高斯低通滤波 subplot(224);imshow(C);title('高斯低通滤波'); 用到的滤波器函数的程序代码如下： function O=ilpf(J,p) %理想低通滤波，p是截止频率 [f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); hd(r>p)=0; y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd; ya=ifftshift(ya); ia=ifft2(ya); O=uint8(real(ia)); function O=blpf(J,d,n) %巴特沃斯低通滤波器，d是截止频率，n是阶数[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=f1.^2+f2.^2; for i=1:size(J,1) for j=1:size(J,2) t=r(i,j)/(d*d); hd(i,j)=1/(t^n+1); end end y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd;

数字图像处理技术的应用与发展

郑州航空工业管理学院 2013 - 2014 学年第2 学期 《信息管理前沿讲座》（双语I） 课程论文 题目数字图像处理技术的应用与发展 专业信息管理与信息系统班级1304972 姓名学号 任课教师职称副教授 二О一四年五月三十日

数字图像处理技术的应用与发展 130497227王琼菲 摘要数字图像处理是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。文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容，并根据最新进展，阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点，最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。 关键词数字图像处理，采集，识别，应用 Application and Development of the Digital Image Processing Technology 130497227 Wang Qiongfei A bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。Key words Digital image processing, Collection, Identification, Application

中科院地理科学与资源研究所硕士研究生入学考试

中科院地理科学与资源研究所硕士研究生入学考试 《遥感概论》考试大纲 本《遥感概论》考试大纲适用于中国科学院研究生院地理信息系统等专业的硕士研究生入学考试。《遥感概论》是地球科学的重要分支，主要内容包括地物电磁波谱理论、遥感成像原理与遥感图像特征、遥感数字图像处理和遥感专题信息提取与应用等方面。要求考生对其基本概念有较深入的了解，能够系统地掌握地物电磁波谱和数字图像处理的基本内容，掌握遥感对地观测技术和方法，并具有综合应用遥感信息分析地理现象和特征的能力。 一、考试内容 （一）地物电磁波谱理论 1．地磁波谱与电磁辐射 2．太阳辐射与大气对辐射的影响 3．地球辐射与地物波谱 （二）遥感成像原理与遥感图像特征 1．遥感平台 2．摄影成像与扫描成像 3．微波遥感与合成孔径雷达遥感 4．遥感图像分辨率与图像特征 （三）遥感图像目视解译与数字图像处理 1．遥感图像目视解译原理与影像合成 2．遥感影像分类与特征提取 3．多源遥感信息融和 4．遥感与相关技术集成 （四）遥感应用 1．遥感应用的一般原理与技术 2．遥感在资源与环境调查中的应用 3．遥感在灾害调查和评价中的应用 二、考试要求 （一）基本概念与基础理论

基本了解遥感发展的历程，理解并掌握遥感地磁波的基础理论，对光学遥感和微波遥感的成像机理和图像特征有较直觉的理解和认识，对遥感平台和相关的遥感仪器指标与性能有较深刻的了解。 （二）遥感图像处理、分析和应用的技术与方法 比较深刻地认识地物遥感影像特征，基本掌握遥感影像合成和信息融和原理与方法，熟悉遥感目视解译的流程和方法，掌握数字遥感影像的分类和特征提取，并对遥感应用有一定的认识和实际经验。 三、主要参考书目 1 陈述彭、赵英时．遥感地学分析．北京：测绘出版社，1990 2 梅安新、彭望录等．遥感概论．北京：高等教育出版社，2001 3周成虎、骆剑承等．遥感影像地学理解与分析．北京：科学出版社，1999 中国科学院地理科学与资源研究所 2004年7月13日

2013年云南昆明理工大学数字图像处理考研真题A卷

2013年云南昆明理工大学数字图像处理考研真题A 卷 一、单选题（每题3分，共30分） 1、令集合R 代表整个图像区域，则子集R1,R2,…,Rn 是将区域划分为若干个子区域。分割必要条件不包括：（ ） A ．每个Ri 都是一个连通区域 B ．n 21R R R ??? C ．对于任意i ≠j ，Ri ∩Rj= Ф D ．一致性谓词P （Ri ）= TRU E ，i = 1,2,…,n 2、先腐蚀后膨胀的过程称为（ ）运算。 A 、闭 B 、开 C 、边界提取 D 、去噪 3、下图为一灰度图像，中心0点为一孤立噪声点，可用模板进行平滑滤波，去除该噪声点，在以下滤波器中不能达到效果的是：( ) A ．3*3中值滤波器 B ．5*5领域平均滤波器 C ．3*3最大值滤波器 D ．3*3最小值滤波器 4、区分颜色常用三种基本特征量是（ ）。 A 、亮度、基色和饱和度 B 、亮度、色调和饱和度 C 、亮度、色调和色相 D 、亮度、彩度和饱和度 5、以下特征描述符中哪一个对旋转敏感？（ ） A 、轮廓矩 B 、p+q 阶区域矩 C 、形状参数 D 、形状数 6、利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（ ） 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。 7、采用4方向链码，则链码010*********表示下列哪个图形？（ ） A 、 B 、 C 、 D 、

8、已知用复数u＋jv的形式表示一个图形边界上的每个点（x，y）得到的复数序列为：s(0)=0, s(1)=1, s(2)=2, s(3)=2+j, s(4)=2+2j, s(5)=1+2j, s(6)=2j, s(7)=j,该图形为：（） A、正方形 B、三角形 C、长方形 D、圆形 9、下列数据冗余方式中，由于象素相关性而产生的冗余方式为：（） A、编码冗余； B、象素间冗余； C、心理视觉冗余； D、计算冗余。 10、根据( )，视觉系统总是趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值。（） A、马赫带效应 B、亮度适应级 C、同时对比度 D、人眼错觉 二、判断题（每题3分，共30分） 1、BMP图像文件的结构分为如下三个部分：文件头、位图信息数据块以及图像数据。（） 2、对同一场景的多幅图像求平均，能有效地降低加性随机噪声。（） 3、用理想低通滤波器钝化图像会产生一种非常严重的振铃效果。（） 4、有1种常用的图象增强技术是将高频增强和直方图均衡化结合起来以达到使边缘锐化的反差增强效果，以上2个操作的先后次序对增强效果有影响。（） 5、f（x，y）空间域的移动对它的傅立叶谱有影响。（） 6、分水岭算法中最初和最终的阈值灰度级都必须很好地选取才能准确分割目标。（） 7、CIE色度图中三基色（单波长）能混合得到所有的颜色。（） 8、有损压缩和无损压缩都具有量化模块。（） 9、图像边缘检测中，噪声对一阶和二阶微分都有影响，尤其对二阶导数影响较大，因此，在检测边缘前应该考虑平滑处理。（） 10、伪彩色处理中的灰度分层法产生的伪彩色是渐变的。（） 三、简答题（每题5分，共45分） 1、数字图像处理系统由哪几部分构成？ 2、简述灰度图像、伪彩色图像、假彩色图像以及真彩色图像的区别？ 3、一幅图像背景部分的均值为25，方差为625，在背景上分布着一些互不重叠的均值为150，方差为400的小目标。设所有目标合起来约占图像总面积的20%，提出1个基于区域生长的分割算法将这些目标分割出来。 4、请举例说明图像无损压缩编码和有损压缩编码各包括哪些具体的编码方法（各举三例以

数字图像处理试卷及答案-百度文库

1、列举数字图像处理的三个应用领域 2、存储一幅大小为10241024，256个灰度级的图像，需要 8M bit。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是、亮度。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：(g(x,y)mgin)*255gm/(g ax 二、选择题（每题2分，共20分） 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 T4、采用模板［-1 1］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，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

数字图像处理学习报告

数字图像处理学习报告 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。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.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1. 数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要 求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易 分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的 退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

研究生数字图像处理

1.图象和图形的区别 答：①图象是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知觉的实体。②图形是利用计算机技术编程来产生图形。③两者区别：图象是客观的，图形是主观的。 2.连续图象和数字图象的区别 答：①连续图象用f(x,y)表示，其中x,y 是实数且取值范围无穷大（表示象素位置），f 的值也是实数且范围无穷大（表示灰度值）。②数字图象是从连续图象抽样得到，x,y 是整数且有一定范围，f 也是整数且有一定范围。③计算机只能对数字图象进行 处理。 3.m 连接 4.距离度量函数 欧氏距离（Euclidean distance ） De(p , q) = [(m - s)2 + (n - t)2]1/2 D4距离（城区距离） D4 (citn-block distance) D4(p , q) = |m - s| + |n - t ｜ D8距离（棋盘距离）D8 (checkboard distance) D8(p , q) = max(|m - s| , |n - t|) 5.图象处理三个层次：图象处理、图象分析、图象理解。①图象处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，强调图像之间进行的变换，图像处理是一种以图像到图像的过程。②图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点、性质），建立对图像的描述，以观察者为中心研究客观世界，图像分析是一个从图像到数据的过程。③研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释，以客观世界为中心，借助知识、经验来推理，认识客观世界，属于高层次操作（符号运算）。 6.傅里叶变换 ①一维离散傅里叶变换(DFT) 1 (2)/0 1(u)()N j u x N x F f x e N π--==∑ ，u=0,1,2..N-1，例：f(x) 中f(0)=0,f(1)=2, f(2)=3,f(3)=3, 解：N=4,u={0,1,2,3} 分别计算F(0), F(1), F(2), F(3)。 ②二维傅里叶 11 2()/00 1(u,v)(,)N N j u x v y N x y F f x y e N π---+===∑∑ 例：f(0,0)=1, f(0,1)=2, f(1,0)=3, f(1,1)=4, N=2 分别计算F(0,0), F(0,1), F(1,0), F(1,1)。 7.沃尔什变换 蝶形运算 8.霍特林变换 答：①已知采样点坐标构成一组矢量x;②求平均向量m x ；③求协方差矩阵Cx ；④ 计算Cx 的特征值 ||0I Cx λ-=；⑤计算 Cx 的特征向量 ||0I Cx x λ-=；⑥由特征向量组成矩阵（变换矩阵）A ；⑦正变 换y=A(x-m x )；⑧x=A T y+m x 。 9.图像增强(滤波锐化等) 均值适合高斯噪声,中值适合椒盐噪声。 图像加完要平均，减法取绝对值，乘法开方，除数为0变为1。

数字图像处理的应用

数字图像处理技术的应用研究 图像处理也就是按照人们视觉、心理或实际应用的需要，对 图像信息进行加工修改的过程，在不同的时期、不同的领域往往 会采用不同的图像处理技巧。数字图像处理技术是伴随着计算机 信息功能的日益强大以及人们对高精度图像的需求而产生的，随 着社会的发展，尤其是计算机信息技术的进步，数字图像处理技 术被广泛应用于各个领域，其重要性变得日益突出。 一、数字图像处理技术的概念内涵 当前，我国通常采用的图像处理技术主要有两种，即光学处 理法和数字（电子）处理法。前者产生的时间较早，从最开始的 光学滤波技术到现在的激光全息技术，无论是理论研究，还是应 用技巧，光学图像处理法已日臻完善。但其图像处理精度低、稳 定性差以及操作不便的特点极大地限制了其应用领域拓展，在这 种情况下，数字图像处理技术便应运而生。 数字图像处理，也即是Digital Image Processing，产生于 20世纪50年代，是指人们采用计算机及其它数字硬件设备，对图 像信息转换而来的电信号根据数学运算的方式，进行增强、提取、复原、分割以及去除噪音等处理的方法和技术，以此提高图像的实用性，因此，该技术的产生与发展建立在计算机运用、离算数学理论的产生与完善以及社会诸多领域的需求之上的。其最大特点是不仅图像处理精度高，而且可以通过改进硬件系统配置和优化软件系统功能的方式来提高图像处理效果，一切以计算机运行为基础，操作极为方便。最初，由于数字图像处理技术的数据需求量大，处理速度慢，极大地限制了其应用领域，但随着计算机技术的快速发展，尤其是运算速度的提升，这一瓶颈早已被突破。 二、数字图像处理技术的功能内容分析 （一）增强图像的视觉效果。在某些特殊领域，图像在传输与 转换的过程中容易造成信息的丢失，从而形成失真现象，比如航天拍摄的图片在传回地球的过程中，由于光学系统、大气流、空气介质等原因造成图像模糊；在图像扫描、采样、量化的过程中，所形成的噪音污染等等。我们可以采用数字图像处理技术，一方面突出重要信息而衰减次要信息；另一方面根据失真原因，补偿丢失的信息因素，从而使改善后的图像效果尽可能的接近原始图像。 （二）图像的重建功能。随着电子计算机体层摄影技术的发 展，图像的重建成为一种新兴的数字图像处理技术，它主要是对 目标对象进行观察和测量，重新构建出图像中的大量信息的直观 显示，从而在计算机模拟系统中进行二维或者三维的图像处理， 这也是对特殊实体进行图像回归的过程。 （三）模式识别功能。模式识别也是数字图像处理技术的一

研究生数字图像处理实验内容及要求(新)

《数字图像处理》实验内容及要求 实验内容 一、灰度图像的快速傅立叶变换 1、 实验任务 对一幅灰度图像实现快速傅立叶变换（DFT ），得到并显示出其频谱图，观察图像傅立叶变换的一些重要性质。 2、 实验条件 微机一台、vc++6.0集成开发环境。 3、实验原理 傅立叶变换是一种常见的图像正交变换，通过变换可以减少图像数据的相关性，获取图像的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始图像。 二维离散傅立叶变换的定义如下： 11 2( )00 (,)(,)ux vy M N j M N x y F u v f x y e π---+=== ∑∑ 傅立叶反变换为： 112( )00 1 (,)(,)ux vy M N j M N u v f x y F u v e MN π--+=== ∑∑ 式中变量u 、v 称为傅立叶变换的空间频率。图像大小为M ×N 。随着计算机技术和数字电路的迅速发展，离散傅立叶变换已经成为数字信号处理和

图像处理的一种重要手段。但是，离散傅立叶变换需要的计算量太大，运算时间长。库里和图基提出的快速傅立叶变换大大减少了计算量和存储空间，因此本实验利用快速傅立叶变换来得到一幅灰度图像的频谱图。 快速傅立叶变换的基本思路是把序列分解成若干短序列，并与系数矩阵元素巧妙结合起来计算离散傅立叶变换。若按照奇偶序列将X(n)进行划分，设： ()(2) ()(21)g n x n h n x n =??=+? （n=0,1,2,…,12N -） 则一维傅立叶变换可以改写成下面的形式： 1 0()()N mn N n X m x n W -==∑ 11220 ()()N N mn mn N N n n g n W h n W --===+∑∑ 1122(2)(21) (2)(21)N N m n m n N N n n x n W x n W --+===++∑∑

数字图像处理课后第一次作业

1、 完成课本习题3.2(a)(b), 课本中文版《处理》第二版的113页。可以通过matlab 帮助你 分析理解。 解：(a) s =T(r)=11+(m r ?)E 其中，r 为输入图像亮度，s 为输出图像的相应亮度，E 控制该函数的斜率。 (b) L 是图像中灰度的级数，使m=L/2；若假定L=500，则m=250。使用matlab 对 E 分别为10,15,20,100时的情况进行分析，最后可得到如下结果： 图1 matlab 分析结果 2、一幅8灰度级图像具有如下所示的直方图，求直方图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直方图的示意图。（计算中取整采用四舍五入方法，图中的8个不同灰度级对应的归一化直方图为[0.17 0.25 0.21 0.16 0.07 0.08 0.04 0.02]） 解：直方图均衡化的变换函数为s k =T (r k )=∑p r (r i )k i=0 0≤r k ≤1;k =0,1,…7 故可算得变化函数s 0计：

s0计= T(r0)=0.17 s1计=0.17+0.25=0.42 s2计=0.63 s3计=0.79 s4计=0.86 s5计=0.94 s6计=0.98 s7计=1.00 但考虑到输出图像灰度是等间隔的，且与原图像灰度范围一样取8个等级，即要求s k=i/7(i=0,1,2,3…7)。因此需要对s k计进行修正，采用四舍五入法可得s0并=1/7 s1并=3/7 s2并=4/7 s3并=6/7 s4并=6/7 s5并=1 s6并=1 s7并=1 根据s k 并计算结果可知，直方图均衡化后的输出图像的灰度级仅为5个级别，即为 s0=1/7 s1=3/7 s2=4/7 s3=6/7 s4=1 且根据r k与s k的关联性，可计算得s k对应概率为： P s(s0=1/7)=0.17 P s(s1=3/7)=0.25 P s(s2=4/7)=0.21 P s(s3=6/7)=0.23 P s(s5=1)=0.14 根据s k取值和对应概率，画出的均衡化后的直方图如下图所示： 图2 均衡化后的直方图 3. (选做题)课本习题3.6。对于离散的情况，用matlab进行一下实验。 解：(1) 设变量r代表待增强图像的灰度级，且r被归一化到区间[0,1]，r=0代表黑色及r=1代表白色。则设第一次直方图均衡化处理后的输出图像灰度值s为： s=T1(r)=∫p r(ω)dω r 0≤r≤1 其概率密度为p s(s)=p r(r)|dr ds |=p r(r)|1 p r(r) |=1 0≤s≤1

中国科学院上海技术物理研究所博士研究生招生简章上课讲义

中国科学院上海技术物理研究所2015年博士研究生招生简章 中国科学院上海技术物理研究所创建于一九五八年，主要从事红外物理与红外光电技术研究，先后为风云系列气象卫星、载人航天工程、探月工程、海洋卫星、环境卫星、多种试验卫星等研制了红外、光电应用系统有效载荷和航天单机，取得了较好的应用效果和效益，是本领域学科门类齐全，研究实力雄厚的国际知名、国内著名优秀研究所。现有职工880余名，其中中国科学院院士6名，中国工程院院士3名，国际欧亚科学院院士1人（兼）；科技人员700余名，高级科技人员330余名。设有红外探测器材料及器件、光学薄膜及材料、航空航天遥感技术、红外成像及跟踪技术、光电工程与光电信息处理技术、微型制冷技术和光电技术开发应用等14个研究室，并有向国内外开放的红外物理国家重点实验室。同时设有中国科学院红外探测与成像技术重点实验室、中科院空间主动光电技术重点实验室以及省部共建现场物证光学探测技术联合实验室。本所编辑出版《红外与毫米波学报》和《红外》学术刊物。 建所以来，共获得重大科研成果800多项，省部级以上科技成果奖380项，其中国家级科技成果奖53项，获得国家专利授权737项（有效专利263项）。在国际合作方面，已与美、日、英、法等10多个国家、地区的研究机构建立了合作关系。此外，本所还创办了一批高科技企业，年产值约4亿元，并以长三角地区为辐射点，分别在上海浦东、常州、无锡、嘉兴和太仓等地建立了太阳能电池研究与发展中心、常州光电技术研究所、中科院无锡物联网中心、嘉兴光电工程中心以及太仓先进技术研究中心。 本所是首批进入中科院知识创新工程的研究所、是中国科学院知识创新工程全面推进阶段评估A类研究所，是我国全面覆盖红外科技领域及相关学科的科学研究与研究生培养单位，是国务院学位委员会批准的首批博士、硕士学位授予单位之一、中科院博士生重点培养基地。具有“电子科学与技术”一级学科硕士、博士学位授予权。现有3个博士点、10个硕士点以及1个博士后（电子科学与技术）流动站，目前在学研究生350余名。2015年招收博士研究生75名（其中17名为与上海科技大学联合培养的硕博连读研究生）。热忱欢迎广大考生报考我所研究生，并祝考出水平、考出理想成绩！ 一、博士生招生专业和研究方向简介 （一）080901 物理电子学 指导教师：匡定波院士、龚惠兴院士、薛永祺院士，陈桂林院士、潘德炉院士、王建宇、汤心溢、胡以华、董德平、吴亦农、丁雷、殷德奎、孙胜利、刘定权等研究员。【详见《考试科目表》，下同】 研究方向 1.红外光电技术及系统工程 2.航空、航天遥感技术 3.光谱技术与成像光谱技术 4.热成像技术 5.信息与图像处理技术 6.光电混合信息处理技术 7.光电跟踪技术 8.主动式遥感技术 9.微型低温制冷技术 10.薄膜光学技术 （二）080902 电路与系统 指导教师：龚惠兴院士、薛永祺院士、陈桂林院士、王建宇、汤心溢、张建国、舒嵘、张涛、华建文、傅雨田、王淦泉、刘银年、李范鸣等研究员。 研究方向 1.航空航天遥感系统 2.光电系统工程及自动化 3.多维信息获取与处理技术 4.微弱信号检测与处理技术 5.卫星姿态敏感技术

天津大学研究生数字图像处理作业-Snake模型..

Snake模型简介及其编程实现 Snake模型也称为主动轮廓线模型，最初由Kass等人在1987年第一届计算机国际视觉会议上提出，一经提出就成为计算机视觉领域研究的热点。Snake的基本思想是通过人的识别能力，在图像中目标边界附近确定初始轮廓线，然后对曲线进行能量最小化变形，使其锁定在待分割目标的边界上。Snake模型之所以能得到如此重视，是因为它将图像目标的先验知识（如大小、位置、形状等）与图像特征（灰度、梯度、纹理等）结合起来，克服了传统图像分割方法将二者分离的缺陷。近年来，许多文章从传统Snake模型的能量函数构造和求解算法方面进行改进，在其基础上衍生出了许多新的Snake模型。 1、Snake模型的基本原理 其基本思想是依据图像信息进行曲线（曲面）演化，使其最终找到目标物体的边界。这种方法将分割问题转化为最优化问题，利用闭合曲线（或曲面）形变的特定规律，定义度量闭合曲线（曲面）形变的能量函数，通过最小化能量函数使曲线（曲面）逐渐逼近图像中目标物体的边缘。先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。 Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。 Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector Flow, GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。 2. 基本的Snake模型 数学上，将活动轮廓表示成一条参数曲线V(s,t)=(x(s,t),y(s,t))，其中，V是曲线点的二维坐标，t是时间参数，s是弧长参数。轮廓的总弧长归一化到1。改曲线的能量可以用能量泛函表示为E(V)=E int(V)+E ext(V)，E int(V)是内部能量泛函，E ext(V)是外部能量泛函。曲线V在图像的空间域运行使得E(V)最小。 其中内部能量泛函定义为：

数字图像处理课件整理

第一章 ?课程性质和任务 通过本课程的学习，系统地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。 数字图像处理的概念 1. 什么是图像 ?图像可定义为一个二维函数f (x, y) ?(x,y)——空间坐标 ?幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度) ?数字图像：坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值 ?数字图像中每个由坐标(x,y)指定的点称为像素(pixel)。 ?数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。 灰度图像 ?对于单色即灰度图像而言，每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间。 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。

2.什么是数字图像处理 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 3. 数字图像的表示方法 空间上：图像抽样 对连续图像f（x，y）进行数字化 幅度上：灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点 整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048…… 四、数字图像处理的三个层次 ?从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。这三个层次覆盖了图像处理的 所有应用领域 1. 图像处理： 对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进行的变换； 图像处理是一个从图像到图像的过程。 2. 图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点或性质），建立对图像的描述； ?以观察者为中心研究客观世界； ?图像分析是一个从图像到数据的过程。 3. 图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释； ?以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）。 五、数字图像处理的主要研究内容 1.图像变换 2.图像压缩编码 3.图像的增强和复原 4.图像分割 5.图像描述 6.图像识别

大学物理下课件Review

Review 1. What have we studied? 1.1. Electrics, Magnetics and Electromagnetism 1. 2. Optics 2. Important knowledge 2.1. Electromagnetism 2.1.1. Fields 2.1.1.1. Electric field: 0 q F E = 2.1.1.2. Magnetic field: B → 2.1.2. Forces 2.1.2.1. Electrostatic force: r r q q F E ?412 210 πε=, Permittivity constant: 2 12120m N C 1085.8---???=ε 2.1.2.2. Magnetic force: B v q F B ?= Permeability constant: m/A T 10 26.1m/A T 104 670??≈??=--πμ 2.1. 3. Potential energy: app i f W W U U U =-=-=?

2.1. 3.1. C q U E 22 = :time any at capacitor the of field electric the in stored energy The 2.1. 3.2. 2 2 Li U B =:time any at ind uctor the of field magnetic the in stored energy The 2.1.4. Electric potential: q U V = 2.1.5. ??-=-=-=?f i i f s d E q W V V V 0 :difference potential E lectric 2.1.6. Laws 2.1.6.1. Coulomb’s Law: r r q q F E ?412 210 πε= 2.1.6.2. flux electric the creates :y electricit for law Gauss ,0 enc enc q q A d E →= ??ε 2.1.6. 3. 0 =??A d B :magnetism for law Gauss know) we as far (as exist not do monopoles Magnetic → 2.1.6.4. dt d s d E B Φ-=?? : law s Faraday'field electric induced create will flux magnetic Changing → 2.1.6.5. enc E i dt d s d B 00 0 μεμ+Φ=?? :induction of law s Maxwell'- Ampere field magnetic induced create will current enclosed and flux electric Changing → 2.1.7. Concepts in electric circuits 2.1.7.1. Current: dt dq i = 2.1.7.2. dA di J = :density Current