点阵图像的基本概念

点阵图像的基本概念
点阵图像的基本概念

项目1点阵图像的基本概念教学设计

讲授法演示法实践操作法

教学媒体

多媒体教程

三、课时安排

2课时

一、启动软件、新建文档

的起始页面

1从实际开始讲解,借助图片、课件等展示图像的相关概念,强化学生对图像的像素以及分辨率的理解。

2. 调动学生积极性,以学习的过程中或平时上网遇到的图片实例为准,弓I 导学生归纳图片的格式区别以及特点。

3. 给出几幅图片,让学生找出分辨率以及像素,归纳像素和分辨率与图片大小的关系。

4. 给出几幅图片,让学生总结各种颜色模式不同的图像的特点。

数字图像处理实验指导书-河北工业大学2014实验一

数字图像处理 实验指导书 河北工业大学 计算机科学与软件学院

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.图像类型转换。 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。将坐标值数字化称为采样;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) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。若图像是double类,则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0,1] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色,在这种模式下,颜色都是预先定义的,并且可供选用的一组颜色也很有限,索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义,当打开该文件时,构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里,然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组,其中每一个彩色相

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

图像处理基础概念

图像处理基础概念

2.2 图像基本概念 2.2.1 像素与灰度 像素和分辨率在计算机中,有两个大家都熟悉的概念:像素(pixel)和分辨率(resolution)。我们将图像进行采样的单位称为像素,像素是是组成图像的最基本元素,是数字图像显示的基本单位。像素是一个逻辑尺寸单位,比如一台计算机,其屏幕大小为17英寸,可以用800行*1280列个像素(格子)来显示桌面的图像,也可以用768行*1024列来显示桌面图像,不过显示的图像的清晰度会有差别。在计算机编程中,由像素组成的图像也通常叫“位图”或“光栅图像”。而分辨率狭义的是指显示器所能显示的像素的多少,当用户设置桌面分辨率为1280*800时,表示的意思就是在这个屏幕大小的物理尺寸上,显示器所显示的图像由800行*1280列个像素组成;可以看出,在同样大小的物理尺寸上,分辨率越高的图像,其像素所表示的物理尺寸越小,画面也就越精细,整个图像看起来也就越清晰。广义的分辨率是指对一个物体成像数字时化时进行采样的物理尺寸的大小,比如我们嫦娥一号卫星拍摄的月亮的照片,其分辨率是个很大的数(通常称分辨率很低),如几千平方公里,意思是说,在拍摄的月球的照片上,一个像素点相当于月球上几千公里见方。 2.2.2 采样量化 将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时,怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点,图像包含何种程度的细微的浓淡变化,取决于希望忠实反映图像的程度。 经采样图像被分割成空间上离散的像素,但其灰度是连续的,还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数,用G表示。灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。一般来说,G=2g,g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级,灰度取值范围一般是0~255的整数,由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值,因此常称8 bit 量化。从视觉效果来看,采用大于或等于6比特位量化的灰度图像,视觉上就能令人满意。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间,即图像的数据量,大小为M×N×g (bit)。 图2.4 分辨率与图像清晰度图2.5 量化等级与图像清晰度

数字图像处理实验指导书

实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法; 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法; 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示; Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件,在这个文件的程序中,将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出,用到imread,imfinfo等命令,观察一下图象数据,了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来(用imshow)。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换,并显示。 6、进行真彩色图像RGB(lenacolor.jpg)、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换,并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤; 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果; 六、实验所需图片

lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录(matlab),在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中,添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么,为什么可以实现相互的转换 九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室),一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件,从这一点上也可以看出,它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件,其一般的用法为 [X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中,X,MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据,fmt为图象的格式,filename为读取的图象文件(可以加上文件的路径)。 例:[X,MAP]=imread(’flowers.tif’,’tif’);

【数字图像处理】概念和原理题

概念和原理题 一、绪论部分 (一) 概念解释 1、 数字图像。 2、 数字图像处理。 (二) 简答题 1、 简述数字图像处理的三个层次。 2、 简述数字图像处理的基本内容。 3、 简述数字图像处理系统的基本组成。 二、数字图像基础部分 (一) 概念解释 1、图像数字化。 2、取样。 3、量化。 4、灰度分辨率。 5、空间分辨率。 (二)简答题 1、写出简单的图象形成模型的公式,并进行说明。 2、简述图像采样和量化的一般原则。 3、简述空间分辨率、灰度分辨率与图像质量的关系。 4、简述数字图像类型。 5、简述数字图像文件格式。 (三)分析题 1、写出“*”标记的像素的4邻域、对角邻域、8邻域像素的坐标。(坐标按常规方式 确定) 2 4、计算“*”标记的两点间的欧氏距离、城区距离和棋盘距离。 答: 图像处理 ,图像分割,模式识别

三、空间域图像增强部分 (一)概念解释 1、图像增强。 2、均值滤波器。 3、统计排序滤波器。 (二)简答题 1、简述空间域图像增强的三种增强方法。 2、简述图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换等增强方法的特点及其适用范围。 2、简述直方图均衡化的实现步骤。 3、简述均值滤波器的工作原理和优缺点。 4、简述中值滤波器的工作原理和优缺点。 5、与Laplacian 算子相比,LOG 算子有什么优点? (三)分析题 1、计算下图的归一化直方图。 5 577666654444444544333333333333332222222322111113211000021110000 2、对下图进行直方图均衡化处理,并画出均衡后的图像及其直方图。 5 577666654444444544333333333333332222222 32211111 3211000021110000 3、对下面两幅图像进行异或运算。 4、对下列图像分别进行3*3均值滤波和3*3中值滤波,并比较它们的结果。

图像处理基础知识

网络域名及其管理 【教材分析】 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有:像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念;“位图和矢量图,图形和图像”重在要求学生分清这两组概念;“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理,学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见,本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析,为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时,这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接,在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然,在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路,都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。 【学情分析】 本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习,他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现,对于具体的图像在计算机市如何表示的,学生还只是有一个大概的了解,知道是用二进制表示的。作为必修课的学习,学生对于信息技术不仅要“知其然”,更重要的是“知其所以然”,也即要理解相关技术原理,技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活,更好的的应用。基于上述分析,引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。 【课时安排】一课时 【教学目标】 (一)知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图,图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。 (二)过程与方法 通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践,掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式,进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。 (三)情感态度与价值观 结合ps图像的讲解训练,培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。 【教学重点】 分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用;。 【教学难点】 数字图像颜色的表示及存储方法 【教学策略】

(参考资料)数字图像的基本概念

数字图像的基本概念: 分辨率: 指单位区域内包含的像素数目。 常见的分辨率: 1.图像分辨率 2.显示分辨率 3.输出分辨率 4.位分辨率 分辨率单位: 1.像素/英寸(通用),简写为 ppi 2.像素/厘米 常接触到的分辨率: 网页图像分辨率:72 ppi 96 ppi 报纸图像分辨率:120 ppi 150 ppi 打印图像分辨率:150 ppi 彩板印刷分辨率:300 ppi 常用的显示器分辨率: 1024*768 (水平方向上1024个像素,垂直方向上分布了768个像素) 800*600,640*480 常用打印机分辨率: 24针针式打印机180 ppi 喷墨打印机:300ppi 激光打印机:600ppi 色彩学基础知识: 图形的动态显示: 指在显视器上的图像图形以不同位置,不同大小,不同灰度的动态显示,多幅不同的图形图像序列的连续显示。 色彩的产生 可见光的种类: (1)直射光:发光物体产生的光(照明光,日光,) (2)透射光:直射光到透明或半透明物体上,通过物体投射的光 (3)反射光:直射光射到别的物体上产生的光 色彩属性: (1) 色相:红,橙,黄,绿,靛,蓝,紫(色彩成分) (2) 亮度:色彩的纯度(彩色光越大,亮度越大)

(3) 彩度:色彩的饱和度(饱和度越高,颜色越深) 色光三原色(色光三原色,三基色):红,绿,蓝 色料三原色:黄,品红,青 颜色模式 Rgb模式:红,绿,蓝,组成,显示器采用 Cmyk模式:青,洋红,黄,黑组成,彩色印刷利用 Hsb模式:色相,饱和度,亮度组成 索引颜色模式:像素8位,256颜色 位图模式:黑白组成 Lab模式:ps标准模式, 双色调模式:八位的灰度模式 彩色与位数 彩色及其基本参数: (1)亮度:彩色光引起的视觉强度(明暗程度) (2)色相:光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现(颜色类别) (3)饱和度:同色的饱和度越高,颜色越深(颜色深浅)彩色显示器分类: (1)crt显示器 (2)液晶显示器 彩色的位数 色彩深度:一幅图像的颜色数量 常用色彩深度:1位(2种颜色),8位(256种颜色)16位(65536种颜色)还有24位和32位

数字图像处理实验指导书

实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MATLAB图像处理工具箱; 2. 掌握MATLAB的基本应用方法; 3. 掌握MATLAB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、实验原理 略。 三、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。 四、分析思考 归纳总结Matlab各个基本指令。 Dither 采用“抖动”方法从RGB 图像创建索引图像 grayslice 从灰度图像通过阈值处理创建索引图像 gray2ind 从灰度图像创建索引图像 ind2gray 从索引图像创建灰度图像 rgb2ind 从RGB 图像创建索引图像 ind2rgb 从索引图像创建RGB 图像 rgb2gray 从RGB 图像创建灰度图像

实验二 图像几何变换实验 一、实验目的 1.学习几种常见的图像几何变换,并通过实验体会几何变换的效果; 2.掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现; 3.掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。 二、实验原理 1. 初始坐标为(,)x y 的点经过平移00(,)x y ,坐标变为(',')x y ,两点之间的关系为:00 ''x x x y y y =+??=+?,以矩阵形式表示为: 00'10'01100 11x x x y y y ????????????=?????????????????? 2. 图像的镜像变换是以图象垂直中轴线或水平中轴线交换图像的变换,分为垂直镜像变换和水平镜像变换,两者的矩阵形式分别为: '100'01010011x x y y -????????????=?????????????????? '100'01010011x x y y ????????????=-?????????????????? 3. 图像缩小和放大变换矩阵相同: '00'0010011X y x S x y S y ????????????=?????????????????? 当1x S ≤,1y S ≤时,图像缩小;当1x S ≥,1y S ≥时,图像放大。 4. 图像旋转定义为以图像中某一点为原点以逆时针或顺时针方

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理 实验指导书

目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3

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)

数字图像处理实验教学大纲

《数字图像处理》课程实验教学大纲 电子信息工程教研室编 信息与电子工程学院 2013 年 8 月

课程名称:数字图像处理课程编号:056123 英文名称: Digital Image Processing 课程负责人:马加庆 课程性质:非独立设课 课程属性:专业 应开实验学期:第6学期 学时学分:课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0 实验者类别:本科生 适用专业:电子信息工程、电子信息科学与技术 先修课程:线性代数,信号与系统,数字信号处理,计算机仿真及应用 一、课程简介 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科,本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法,并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术,了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习,具备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扎实的理论基础。 二、课程实验教学的目的、任务与要求 通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识,通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。 三、实验方式与基本要求 实验方式:学生一人一机,独立实验,注意记录实验数据与结果分析。 基本要求:实验前,学生要认真预习实验任务,了解实验目的和实验内容;实验时,要认真上机,做好观察分析和记录;实验后,按要求编写实验报告。 四、实验项目设置 注:实验类型:1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他;实验类别:1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它;实验要求:1.必修/2.选修/3.其它

数字图像处理实验指导书(2014)

《数字图像处理》 实 验 指 导 书 信息工程学院电子信息工程系 上课地点:704 2014.5

目录 实验一图像基本操作 (1) 实验二图像运算 (3) 实验三图像增强——空域滤波 (5) 实验四图像的傅立叶变换 (7) 实验五图像增强——频域滤波 (9) 实验六图像分割 (12) 综合实验 (15)

实验一图像基本操作 一、实验目的 了解MatLab软件/语言,学会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox),使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力,并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 熟悉常用的图像文件格式与格式转换; 熟悉图像矩阵的显示方法(灰度、索引、黑白、彩色); 熟悉图像矩阵的格式转换 二、实验要求 在MATLAB环境下完成下列操作: 1、读入图像; 2、保存图像; 3、图像的显示方法 三、实验方法 使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境,imread的语法为: imread( ‘filename’ ) imread所支持的文件格式包括: TIFF---------- .tif .tiff JPEG-------- .jpg .jpeg GIF----------- .gif BMP--------- .bmp PNG--------- .png XWD--------- .xwd 使用函数imwrite可以将图像保存在磁盘上,imwrite的语法为 imwrite( f, ‘filename’ ) 使用函数size可以察看图像大小,size的语法为 size( ) 使用函数imfinfo可以察看图像信息,imfinfo的语法为 imfinfo filename 使用函数imshow 可以显示图像缩略图,imshow 的语法为 imshow ( ) 使用函数imview 可以显示图像原图,imview 的语法为 imview ( ) 使用函数figure可以开辟一个新的窗口,figure的语法为 figure, imshow ( ) figure, imview ( ) figure, plot ( ) ………………… 使用数据类型转换函数可以转换图像数据类型,如 im2uint8 ( ) ------------------ convert image to uint8

数字图像处理实验指导书(2014版)

齐鲁工业大学 数字图像处理上机实验指导书 电气工程与自动化学院 电子信息工程系 2014年3月10日

实验一Matlab图像处理工具箱的初步练习实验目的: 熟悉常用的图像文件格式与格式转换;熟悉图像矩阵的显示方法(灰度、索引、黑白、彩色);熟悉图像矩阵的格式转换。 实验内容: 1.熟悉图像文件的读取、显示和保存; 2.熟悉常用的图像文件格式,以及各种格式的转换; 3.了解图像数据的存储形式,掌握在Matlab中获取图像数据的方法。 4.编写一个简单的图像处理程序(求反色图像)。 实验步骤: 1.熟悉图像文件的读取、显示、保存以及格式转换 1)读图像:分别读取不同格式的图像(灰度图像和索引图像和真彩色 图像),观察工作空间,把得到的信息记录下来,理解其中的含义。 需要用到的主要函数:imread、load 2)将1)中读入的图像显示出来。 需要用到的主要函数:imshow 3)将1)中读入的图像分别转换成灰度图像、真彩色图像、二值图像, 显示并保存成分别保存成数据文件(.mat)和图像文件 (.jpg/.tif/.png)到你的文件夹中,观察工作空间,学会如何将图像 数据显示在命令窗口。 需要用到的主要函数:ind2gray、ind2rgb、im2bw、save、imwrite 4)从matlab的images文件夹中读取一幅真彩色图像(green.jpg)将 其转换到HSV空间和YCrCb空间,并将这些图像保存成图像文件, 到你的文件夹中。 需要用到的主要函数:imread、rgb2hsv、rgb2Ycbcr、imwrite 注意:load函数和imread函数、save函数和imwrite函数的区别。 2.学习使用help功能。打开image processing工具箱,看demo 3.编写程序求一幅灰度图像的反色图像;

图像处理技术的一些基本概念期末考试

什么是图像:“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(image)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;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。 图像分类:根据图像空间坐标和幅度(亮度或色彩)的连续性可分为模拟(连续)图像和数字图像。 模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像,而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字(一般是整数)表示的图像。 图像处理(image processing)就是对图像信息进行加工处理和分析,以满足人的视觉心理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。图像处理可分为以下3类:▓模拟图像处理(analogue image processing); ▓数字图像处理(digital image processing); ▓光电结合处理(optoelectronic processing)。 模拟图像处理:也称光学图像处理,它是利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行的处理,其实时性强、速度快、处理信息量法对模拟图像进行的处理,其实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高,但是处理精度低,灵活度差,难有判断功能。 数字图像处理:即利用计算机对数字图像进行处理,它具有精度高、处理内容丰富、方法易变、灵活度高等优点。但是它的处理速度受到计算机和数字器件的限制,一般也是串行处理,因此处理速度较慢。 光电结合处理:用光学方法完成运算量巨大的处理(如频谱变换等),而用计算机对光学处理结果(如频谱)进行分析判断等处理。该方法是前两种方法的有机结合,它集结了二者的优点。光电结合处理是今后图像处理的发展方向,也是一个值得关注的研究方向。 图像的数学表示:一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度(intensity ),即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合,其普遍数学表达式为:I = f (x ,y,z,λ,t) 式中(x,y,z )是空间坐标,λ是波长,t 是时间,I是光点( x,y,z ) 的强度(幅度)。上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ) 、立体的( x,y,z )图像。 图像的特点: (1)空间有界:人的视野有限,一幅图像的大小也有限。 (2)幅度(强度)有限:即对于所有的x,y都有0≤f(x,y) ≤Bm 其中B m 为有限值。 数字图像处理的基本步骤 ▓图像信息的获取:采用图像扫描仪等将图像数字化。 ▓图像信息的存储:对获取的数字图像、处理过程中的图像 信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。 ▓图像信息的处理:即数字图像处理,它是指用数字计算机 或数字系统对数字图像进行的各种处理。 ▓图像信息的传输:要解决的主要问题是传输信道和数据量 的矛盾问题,一方面要改善传输信道,提高传输速率,另外要 对传输的图像信息进行压缩编码,以减少描述图像信息的数据 量。 ▓图像信息的输出和显示:用可视的方法进行输出和显示。

数字图像处理实验指导书

《课程名称》实验指导书 适用专业:自动化 课程代码: 84018091 学时: 6 学分: 0.5 编写单位:机械工程及自动化学院编写人:蒋代君 审核人: 审批人:

目录 实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 .............................................................................................. - 2 - 实验二图像的空域处理方法 ....................................................................................................................... - 5 - 实验三图像的空域处理方法 ....................................................................................................................... - 8 - 实验四图像分割和目标识别 ..................................................................................................................... - 13 -

实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MATLAB语言的基本用法; 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法; 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示; Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件,在这个文件的程序中,将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出,用到imread,imfinfo等命令,观察一下图象数据,了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来(用imshow)。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换,并显示。 6、进行真彩色图像RGB(lenacolor.jpg)、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换,并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤; 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果; 六、实验所需图片

数字图像处理实验指导书-matlab实验其他

数字图像处理实验报告 一、 实验目的 1熟悉MATLAB 基本图像操作; 2结合实例学习如何在程序中增加图像处理算法; 3理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用; 4了解平滑处理的算法和用途,学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法; 5了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。 二、 实验原理 1 灰度线性变换就是将图像中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。 )],([),(y x f T y x g = ?? ? ??<≤+-<≤+-≤≤=255),(]),([),( ]),([),(0 ) ,(),(y x f b g b y x f b y x f a g a y x f a y x f y x f y x g b a γβα n y m x ,2,1 ,,,2,1== 2 直方图均衡化通过点运算将输入图像转换为在每一级上都有相等像素点数的输出图 像。按照图像概率密度函数PDF 的定义: 1,...,2,1,0 )(-== L k n n r p k k r 通过转换公式获得: 1,...,2,1,0 )()(0 -====∑∑ ==L k n n r p r T s k j k j j j r k k 3 均值(中值)滤波是指在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的临近像素。将模板中的全体像素的均值(中值)来代替原来像素值的方法。 4 拉普拉斯算子如下: ???? ??????--------111181111 拉普拉斯算子首先将自身与周围的8个像素相减,表示自身与周围像素的差异,再将 这个差异加上自身作为新像素的灰度。 三、 实验步骤 1 启动MA TLAB 程序,对图像文件分别进行灰度线性变换、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化操作;添加噪声,重复上述过程观察处理结果。 2 记录和整理实验报告

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

《数字图像处理》实验教案

数字图像处理实验指导书 信息科学与工程学院电子系 二○○六年

前言 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科,是电子信息类本科专业的专业课。 本课程侧重于数字图像的基本处理,并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍;目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法,学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术,具备解决通信领域的图像相关问题的初步能力,为今后的研究与开发打下扎实的基础。

目录 实验一常用的图像文件格式与格式转换和图像矩阵的显示方法 (2) 实验二傅立叶变换 (4) 实验三图像增强及编程处理 (5)

实验一常用的图像文件格式与格式转换和 图像矩阵的显示方法 1.实验目的 熟悉Matlab语言的初步使用; 熟悉常用的图像文件格式与格式转换; 熟悉图像矩阵的显示方法(灰度、索引、黑白、彩色); 熟悉图像矩阵的格式转换 2.实验内容 练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式间的转换。特别是索引图像与1,4,8,16比特图像的存储与转换。 熟悉下列模块函数 Image file I/O. imread - Read image file. imwrite - Write image file. Image display. colorbar - Display colorbar. getimage - Get image data from axes. image - Create and display image object. imagesc - Scale data and display as image. immovie - Make movie from multiframe indexed image. imshow - Display image. subimage - Display multiple images in single figure. truesize - Adjust display size of image. warp - Display image as texture-mapped surface. zoom - Zoom in and out of image or 2-D plot. 3.实验步骤 a. Load cameraman.tif image from your hard disk (using function imread). b. Show the image in a figure window (using function image or imshow). c. Draw a brightness bar on the right side of the image(using function colorbar). d. Get image data from the current figure(axes) (using function getimage). e. Show the gray level of the image between 64 to 128 (using function imagesc). f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).

图像基本概念

一、图像和像素点 一幅图像由若干个像素点组成。每个像素点的明暗程度/亮度信息都可以用灰度级(0~255)来表示。不同的明暗程度的若干个像素点就组成了一幅完整的图像。一张320*240的灰度图像,表示该图像有320行,每行有240个像素点。 (a)原始图像(b)图a局部放大(c)图b局部放大 在c语言中,用一个数组才保存一张图像,如unsigned int dbimage[80*80]表示‘一张6400个像素点(即:80*80)的灰度图像’。而数组元素dbimage[1]表示‘第二个像素点的灰度级’。 在.bmp文件中,开始1078个字节是用来设置‘bmp格式’,1078个字节之后的数据才是图像像素点的‘灰度级’信息,并且先存图片的最后一行,最后存图片的第一行。 二、直方图 实验原理

直方图是图像的一种统计表达,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况。灰度直方图是灰度级的函数,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。 灰度直方图描述了图像中各种灰度(对于像素深度为8 位的图像,共为0-255 共256 种取值)在整个图像中占有的比例。 如下图所示,灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频率,是图象的最基本的统计特征。 图:MATLAB中的直方图

图:直方图表示 在c 语言中,也用一个数组来存储直方图。如:float fhistogram[256];数组中的元素fhistogram[1]表示‘灰度级为1的像素点的频数’即[1](n ) k k k n fhistogram n n k n 表示‘该图片中有个像素点的灰度级为’,表示‘该图片中像素点的总个数’

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