数字图像细节增强 (DDE)

数字图像细节增强 (DDE)
数字图像细节增强 (DDE)

什么是 DDE?

FLIR

Systems 研发出一种强大的算法,

帮助用户解决在高动态范围场景中定位

低对比度目标的难题。此算法称为数字

图像细节增强 (DDE)。DDE 是一种高级

非线性图像处理算法,可以保留高动态

范围图像中的细节。图像细节得到增

强,从而与原始图像背景的总动态范围

相匹配。这样即使在温度变化十分显著

的场景中,操作员也能够看清细节。

为什么高动态范围会成为问题?

答案在于人体视觉系统和典型视频接口

的局限性。人类只能识别图像中约 128

128 级灰阶(7 位)。对于红外热像仪

而言,挑战在于将隐藏在14 位信号

(>15000 级灰阶)中的信息映射为人

类可以识别的 7 位信号。此外,许多模

拟和数字视频接口都要求采用 8 位,因

此即使最终用户并非人类(例如,目标

跟踪器),也需要将动态范围有效地限

制为 256 级灰阶。

AGC、HE 和DDE 进行比较,起初五个

靶标均未显现。每个靶标温度都比背

景温度高约 200mK。

标准AGC 算法没有提高图像质量(图

1)。图2所示图像使用直方图均衡化

进行了增强。但不出所料,只能观测

到中心靶标,因为它恰好处于此场景

的主体动态范围内。

数字图像细节增强 (DDE)

使用FLIR Systems DDE 算法(图3),

就可以同时观测到全部五个靶标。而

且,五个靶标的对比度均匀,而与特

定动态范围内的像素数量无关。正是

这一点使得DDE 无论面对怎样变化的

场景,效果依然可期。

传统AGC 算法会去掉极值,并将动态

范围线性地映射到8 位域上,这对高

动态范围的视频效果几乎不起作用。

而直方图均衡化提高了主体温度/辐照

度范围中的对比度。但如果靶标不在

主体范围内呢?DDE 增强了预先设定

可用对比度的细节。因此,即使是低

对比度对象,也可以获得探测率 恒定

的图像效果。

实际例证:我们如何在高动态范围图

像中找到低对比度目标?

图 4 到 7 中所示的视频系列显示了具有

相当高对比度的场景。图 5 和 6 中的增

益*和级别**经过手动调节后,才找到

对比度特别低的目标。

图 1:标准 AGC – 靶标不可见

红外成像系统的性能通常以探测距离来衡量。这

对于安防监控系统来说,当然是合情合理的,因

为用户都想知道他能“看”到或是探测到多远

之外的人或车辆之类的目标。但实际情况是,即

使目标处于系统的理论探测距离内,也可能难以

探测。有一个常被忽视的因素是高动态范围场景

导致的问题。因为即使系统能够解析到目标,还

必须准确知道目标位于什么信号区间,才能将其

显示给用户。而这一过程无疑会大大增加探测时

间,更糟的是:系统可能因此漏测某些状况。

图 2:HE – 只有一个靶标可见

图 4:应用标准 AGC 算法的高对比度场景

图 8:线性 AGC– 试图寻找图像中五个低对比度的

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题:(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由()组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素,颜色数为16色的彩色图,每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示,则需要()字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图,R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示,则调色板需要()字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A .位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中,最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点,即噪声,则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,),则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ,则旋转变换矩阵为() A .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C .sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A .-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B .-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C .-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D .-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A .128128? B .256256256 ?? C .256 D .6059

数字图像处理算法汇总

形态学运算:基本思想是具用一定结构形状的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。 腐蚀运算:将结构元素中心遍历整个图像,当图像完全包含结构元素时的中心点的轨迹即为腐蚀后的图像,图像变细。腐蚀运算可用于滤波,选择适当大小和形状的结构元素,可以滤除掉所有不能完全包含结构元素的噪声点。当然利用腐蚀滤除噪声有一个缺点,即在去除噪声的同时,对图像中前景物体形状也会有影响,但当我们只关心物体的位置或者个数时,则影响不大。 膨胀运算:将结构元素中心遍历整个图像边缘,中心点的轨迹即为腐蚀后的图像,图像整体变粗。通常用于将图像原本断裂开来的同一物体桥接起来,对图像进行二值化之后,很容易是一个连通的物体断裂为两个部分,而这会给后续的图像分析造成干扰,此时就可借助膨胀桥接断裂的缝隙。 开运算:先腐蚀后膨胀,可以使图像的轮廓变得光滑,还能使狭窄的连接断开和消除细毛刺;但与腐蚀运算不同的是,图像大的轮廓并没有发生整体的收缩,物体位置也没有发生任何变化。可以去除比结构元素更小的明亮细节,同时保持所有灰度级和较大亮区特性相对不变,可用于补偿不均匀的背景亮度。与腐蚀运算相比,开运算在过滤噪声的同时,并没有对物体的形状轮廓造成明显的影响,但是如果我们只关心物体的位置或者个数时,物体形状的改变不会给我们带来困扰,此时腐蚀滤波具有处理速度上的优势。 闭运算:先膨胀后腐蚀,可以去除比结构元素更小的暗色细节。开闭运算经常组合起来平滑图像并去除噪声。可使轮廓变的平滑,它通常能弥合狭窄的间断,填补小的孔洞。腐蚀运算刚好和开运算相反,膨胀运算刚好和闭运算相反,开闭运算也是对偶的,然而与腐蚀、膨胀不同的是,对于某图像多次应用开或闭运算的效果相同。 击中击不中运算:先由结构元素腐蚀原图像,再将结构元素取反去腐蚀原图像的取反图,最后将两幅处理后的图像取交。主要用于图像中某些特定形状的精确定位。 顶帽变换:原图像减去开运算以后的图像。当图像的背景颜色不均匀时,使用阈值二值化会造成目标轮廓的边缘缺失,此时可用开运算(结构元素小于目标轮廓)对整个图像背景进行合理估计,再用原图像减去开运算以后的图像就会是整个图像的灰度均匀,二值化后的图像不会有缺失。 Sobel算子: Prewitt算子: LOG算子: Canny算子:力图在抗噪声干扰和精确定位之间尊求折中方案,主要步骤如下所示: 1、用高斯滤波器平滑图像; 2、用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向; 3、对梯度幅值进行非极大值抑制; 4、用双阈值算法检测和连接边缘。 Hough变换: 边缘检测:

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现

基于matlab的数字图像增强算法研究与实现 摘要图像在获取和传输过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像退化质量下降,对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此,论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。 关键字:数字图像;图像增强;平滑处理

目录 第一章、概述 2 1.1 图像平滑意义 2 1.2图像平滑应用 2 1.3噪声模 型 (3) 第二章 、图像平滑方法 5 2.1 空域低通滤波 5 2.1.1 均值滤波器 6 2.1.2 中值滤波器 6 2.2 频域低通滤波 7 第三章、图像平滑处理与调试 9 3.1 模拟噪声图像 9 3.2均值滤波法 11 3.3 中值滤波法 14 3.4 频域低通滤波法 17 第四章、总结与体会 19 参考文献 20 第一章、概述 1.1图像平滑意义 图像平滑(S m o o t h i n g)的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面,有来自于系统外部的干扰(如电磁波或经

电源窜进系统内部的外部噪声),也有来自于系统内部的干扰(如摄像机的热噪声,电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声)。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声,噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进行时,基本方法就是求像素的平均值或中值;在频域中则运用低通滤波技术。 图像中的噪声往往是和信号交织在一起的,尤其是乘性噪声,如果平滑不当,就会使图像本身的细节如边缘轮廓,线条等模糊不清,从而使图像降质。图像平滑总是要以一定的细节模糊为代价的,因此如何尽量平滑掉图像的噪声,又尽量保持图像的细节,是图像平滑研究的主要问题之一。 1.2图像平滑应用 图像平滑主要是为了消除被污染图像中的噪声,这是遥感图像处理研究的最基本内容之一,被广泛应用于图像显示、传 输、分析、动画制作、媒体合成等多个方面。该技术是出于人类视觉系统的生理接受特点而设计的一种改善图像质量的方法。处理对象是在图像生成、传输、处理、显示等过程中受到多种因素扰动形成的加噪图像。在图像处理体系中,图像平滑是图像复原技术针对“一幅图像中唯一存在的退化是噪声”时的特例。 1.3噪声模型 1.3.1噪声来源 一幅图像可能会受到各种噪声的干扰,而数字图像的实质就是光电信息,因此图像噪声主要可能来源于以下几个方面:光电传感器噪声、大气层电磁暴、闪电等引起的强脉冲干扰、

数字图像实验三图像增强

实验三、图像增强 一、实验目的 (1 )熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数。 (2)掌握图像灰度修正、平滑去噪、锐化加强边缘和轮廓的方法,并编程实现。 二、实验主要仪器设备 (1)台式机或笔记本电脑。 (2)MATLAB软件(含图像处理工具箱)。注意:由于软件版本的缘故,软件的界面可能有所差异,读者可以根据实际安装的软件选择相关的命令。 (3)典型的灰度、彩色图像文件。 三、实验原理 数码相机的曝光量指到达DC感光器件上的光线总量,用曝光值(EV)表示。图像的过度曝光、曝光不足时,用曝光补偿调节曝光量,这种功能可修正自动曝光设置值为上升或下降几级。例如,某些DC的EV调整范围为+3~0~-3。尝试对同一景象进行正确曝光、过度曝光和曝光不足三种情况成像情况。 (1)将一幅图像视为一个二维矩阵,用MATLAB进行图像增强。 (2)利用MATLAB图像处理工具箱中的函数imread (读入),imshow (显示),imnoise (加噪),filter2 (滤波)对图像进行去噪处理。 (3)图像灰度修正:灰度变换。对不满意的图像通过线性或非线性灰度映射关系进 行变换,其效果可以得到明显提高。通过分析,会发现变换前后图像的直方图 也发生相应的变化。 (4)图像平滑方法:领域平均、中值滤波。分析图像降质的性质,区分平稳性还是非平稳型、加性还是乘性等,采用合适的去噪方法,可以去除或降低噪声对图像的影响。从频

率域看,平均操作在降低噪声的同时衰减了图像的高频分量 会影响图像细节的重现。中值滤波对某些信号具有不变形,适用于消除图像中的突发干 扰,但如果图像含有丰富的细节,则不宜使用。 (5)图像锐化方法:人眼对目标的边缘和轮廓较为敏感,对图像进行锐化,有助于突出图像的这些特征。从频率域看,锐化提升了图像的高频分量。 四、实验内容 MATLAB图像增强:①图像灰度修正:②图像平滑方法:③图像锐化方法。 五、实验步骤 MATLAB图像增强。 (1)图像灰度修正。测试图像为pout.tif、tire.tif。读入一幅灰度级分布不协调的图像,分析其直方图。根据直方图,设计灰度变换表达式,或调用imadjuct函数。调整变 换表达式的参数,直到显示图像的灰度级分布均衡为止。 (2)不均匀光照的校正。测试图像为pout.tif 。采用分块处理函数blkproc和图像相减函数imsubtract校正图6.6存在的不均匀光照现象。 (3)三段线性变换增强。测试图像为eight.tif。选择合适的转折点,编程进行三段线性变换增强。 (4)图像平滑方法。测试图像为eight.tif。对有噪声图像或人为加入噪声的图像进 行平滑处理。根据噪声的类型,选择不同的去噪方法,如领域平均、中值滤波等方法, 调用filter2、medfilt2 函数,选择不同的滤波模板和参数,观测和分析各种去噪方法对 不同噪声图像处理的去噪或降噪效果。

数字图像处理图像增强实验报告

实验报告 班级:08108班 姓名:王胤鑫 09号 学号:08210224 一、实验内容 给出噪声图像,请选择合适的图像增强算法,给出你认为最优的增强后的图像。 可以使用Matlab - Image Processing Toolbox 中的处理函数。 原始图像如下: 二、算法分析 对于给出的图像中有灰色的噪声,因此首先处理灰色的线条,根据其方差的大小来判断其所在行。对于两条白色的噪声,根据与前后两行的对比来判断其所在位置。程序中设定灰色线条处理的均方差门限为,白线处理的标准为与前后两行的差值超过(转换为double型)。滤除噪声之后再通过中值滤波、拉普拉斯图像增强等方式对图像进行处理。

三、matlab 源程序 clear all;clc; f=imread(''); figure,imshow(f),title('原始图像'); [m,n]=size(f); f0= im2double(f); % 整型转换为 double 类 f1=f0; std_i=zeros(1,m-2); %灰线处理 for i=2:m-1 %灰线处理 std_i(i-1)=std(f0(i,:)); if(std_i(i-1)< for j=1:m f0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2; end end end figure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像'); fz=f0-f1; [r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置 f2=f0; change=0; count=0; for i=3:m-2 %白线处理 for j=1:m if(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))> count=count+1; end if(count>n* count=0; change=1; break; end end if(change==1) for k=1:m f0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2; end change=0; count=0; end end

数字图像增强算法分析

数字图像增强算法分析 马 琳,于 宁 (哈尔滨市勘察测绘研究院,黑龙江哈尔滨150000) 摘 要:在阐明图像增强处理基本方法基础上,对几种有代表性的图像增强算法(基于直方图均衡化图像增强算法,基于模糊集理论的图像增强算法,基于小波变换的图像增强算法,基于人眼视觉特性的彩色图像增强算法及基于神经网络的图像增强算法)做简单介绍,对现有直方图的均衡化算法进行分析、对比,综合多种算法对现有直方图均衡化算法做改进,得出一种新的直方图均衡化方法。关键词:图像增强;直方图均衡化;M AT LA B;对比度增强 中图分类号:P 211 文献标识码:A 文章编号:1008 5696(2011)01 0122 04 Analysis of Digital Image Enhancement Algorithm M A Lin,YU Ning (H arbin City P ro specting and M apping Resear ch I nstit ute,Har bin 150000,China) Abstract:Based on the ex po sitio n for the fundam ental methods o f im ag e enhancem ent pr ocessing ,it sim ply introduces sever al kinds of representative image enhancement alg orithm (im ag e enhancement algo rithm based on histo gram equalization,image enhancement algorithm based on fuzzy set theor y,im ag e enhance m ent alg orithm based on w avelet transform ,image enhancem ent algor ithm based on hum an visual property and image enhancement algo rithm based on artificial neural netw o rk).Carries o n the analysis and contr ast to the ex isting histog ram equalization algo rithm.Finally,w e synthesize m any kinds of algor ithms to make som e improvements to the ex isting histog ram equalization alg orithm and o btain one new histog ram equali zing method. Key words:im age enhancement;histog ram equalizatio n;M AT LAB;contr ast enhancem 收稿日期:2010 09 10 作者简介:马 琳(1982-),女,助工,研究方向:测绘工程. 1 研究目的和意义 图像增强的目的是改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,扩大图像中不同物体特征之间的差别,满足某些特殊分析的需要。其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同,分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,基于频域的算法是在图像的某 种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强算法 [1] 。 2 直方图与直方图均衡化 2.1 直方图 1)直方图又称质量分布图,是一种几何形图表,它是根据从生产过程中收集来的质量数据分布情况,画成以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。 2)图像的直方图。以灰度图为例,假设图中一共只有0、1、2、3、4、5、6、78种灰度,0代表黑色,7代表白色,其它数字代表0~7之间不同深浅的灰度,见图1。 统计的结果如下,横轴标示灰度级别(0~7),纵轴标示每种灰度的数量,见图2。 Photoshop(PS)中的显示,见图3。

MATLAB数字图像处理技术

MATLAB 数字图像处理技术 4 MATLAB 图像增强 4.1 原理、方法及体系结构 三个阶段:图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。 目的:改善图像的视觉效果,提高图像成分的清晰度;是图像变得有利于计算机处理。 方法:空间域增强方法、频域增强方法。 体系: 图像增强:空间域、频率域、彩色增强 空间域:像素点处理(图像灰度变换、直方图修正(中值滤波、均值滤波))、领域处理(图像平滑滤波、图像锐化滤波) 频率域:低通滤波、高通滤波、同态滤波 彩色处理:真彩色处理、伪彩色处理(灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色) 4.2 对比度增强 线性变换:(,)[(,)]N n g x y f x y m n M m -= -+-。其中功能是把函数的灰度值(,)f x y 从 范围[m,M]变为[n,N]。 非线性变换:分为对数变换和Gamma 变换。前者表达式为(,)log[(,)1]g x y c f x y =+, 其中c 为常数。后者表达式为r f cr =,r 为CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度,为 常数,灰度与光强成正比,则有1 ()r f g kr k c ==,k 为常数通常为1,1/r 取0.4~0.8。 我们可以用一个函数imadjust 函数来实现: J=imadjust(I); J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]); J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。 其中灰度范围用归一化灰度值,范围[0,1]。整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch 函数来获得。 MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板,调用函数imconstrast 。 4.3 空域变换增强 分为基于像素点和基于模板的两类方法。 像素选择:pixval 和impixel 。用法如下: Pixval(‘on/off ’);pixval ;pixval(fig,option); [C,R,P]=impixel(X,MAP)。 说明:MAP 仅仅当是索引图的时候采用此参数。C 为像素的颜色,R,P 为像素的坐标。Pixval 可以得到更多的像素信息,impixel 可以返回指定像素的颜色值。 强度描述图:improfile ,用以描述图像一条线段或多条线段的强度值。格式:

数字图像处理实验报告 空域图像增强技术

课程名称: 实验项目: 实验地点: 专业班级:学号:学生姓名: 指导教师: 2012年月日

实验一 空域图像增强技术 一、 实验目的 1结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法; 2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; 3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; 4 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 )()(00-====∑∑==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MATLAB 程序,对图像文件分别进行灰度线性变换(参考教材57页,例4.1)、直方图均衡化、均值滤波、中值滤波和梯度锐化操作。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

数字图像处理简答题及答案..

数字图像处理简答题及答案 简答题 1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。 2、什么是图像识别与理解? 3、简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 6、图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 7、图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 8、简述二值图像与彩色图像的区别。 9、简述二值图像与灰度图像的区别。 10、简述灰度图像与彩色图像的区别。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题? 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 14、举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 15、均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。 16、简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理,并进行效果分析。 17、中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。 18、使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗?为什么会出现这种现象?

19、使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗?为什么会出现这种现象? 20、写出腐蚀运算的处理过程。 21、写出膨胀运算的处理过程。 22、为什么YUV表色系适用于彩色电视的颜色表示? 23、简述白平衡方法的主要原理。 24、YUV表色系的优点是什么? 25、请简述快速傅里叶变换的原理。 26、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用,请简述其在图像的高通滤波中的应用原理。 27、傅里叶变换在图像处理中有着广泛的应用,请简述其在图像的低通滤波中的应用原理。 28、小波变换在图像处理中有着广泛的应用,请简述其在图像的压缩中的应用原理。 29、什么是图像的无损压缩?给出2种无损压缩算法。 2、对于扫描结果:aaaabbbccdeeeeefffffff,若对其进行霍夫曼编码之后的结果是:f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码,压缩率是否能够比单纯使用霍夫曼编码有所提高? 31、DCT变换编码的主要思想是什么? 32、简述DCT变换编码的主要过程。 33、什么是一维行程编码?简述其与二维行程编码的主要区别。 34、什么是二维行程编码?简述其与一维行程编码的主要区别。 35、简述一维行程编码和二维行程编码的异同。 36、压缩编码算法很多,为什么还要采用混合压缩编码?请举例说明。 37、对于扫描结果:aaaabbbccdeeeeefffffff,若对其进行霍夫曼编码之后的结果是:f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000。若使用行程编码和霍夫曼编码的混合编码,压缩率是否能够比单纯使用行程编码有所提高? 38、连续图像和数字图像如何相互转换?

图像增强技术要点

数字图像处理期中论文 图像增强技术综述 学院信息工程学院 专业电子信息工程 方向信息处理方向 姓名何娜娜 学号200710113081 中国传媒大学 2010 年11 月27 日

图像增强技术综述 内容摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 关键词:图像增强直方图增强对比度增强平滑锐化彩色图像增强 Abstract Digital image processing is the procedures of converting image signal into digital format, then using the computer to process it. Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality, it plays an important role. This article first introduces the principle of image enhancement and classification,and then focus on several methods to study such as and histogram enhancement, contrast enhancement, smoothing and sharpening, and other commonly used in learning the basic digital image With the approach, through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm. The application of occasions, and its image enhancement method of performance evaluation. Keywords:Image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement smoothing sharpening 1 图像增强概述 1.1 图像增强背景及意义 在一般情况下,经过图像的传送和转换,如成像、复制、扫描、传输和显示等,经常会造成图像质量的下降,即图像失真。在摄影时由于光照条件不足或过度,会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊,传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题,这类问题不妨统称为质量问题。图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像,通过进行适当的增强处理,可以将原本模糊不清甚

《数字图像处理》复习大作业及答案

2014年上学期《数字图像处理》复习大作业及参考答案 ===================================================== 一、选择题(共20题) 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 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、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 11、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 12、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 13、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 14. 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 15. 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 )

数字图像处理之图像增强处理

图像增强的主要目的是提高图像的质量和可辨识度,使图像更有利于观察或者进一步分析处理 边缘信息、轮廓信息和对比度进行突出或者增强, 空间域图像增强技术主要有灰度变换和直方图方法 图像质量评价 主观评价法主观质量评分法人类视觉感受缺乏稳定性 客观评价法误差分析法 均方误差(MSE) 峰值信噪比(PSN) 图像灰度操作函数 imadjust() 可以进行灰度调整,改变图像的亮暗度,对彩色图像进行增强处理 stretchlim()获取灰度图像的最佳区间 直方图增强法 imhist(); [counts,x]=imhist(); stem(x,counts); 直方图均衡化 histeq(I,m) 直方图规定化 histeq(I,hgram); 图像的统计特性 mean2()计算灰度图像和彩色图像的灰度或颜色均值 std()计算向量的标准差

std2()计算矩阵的标准差 图像的相关系数 corr2()计算两个图像之间的相关系数或者相似度 图像的等高线 imcontour(I,n) 空间域滤波总结(邻域就是空间域)空间域滤波和邻域处理边界处理 什么是噪声?

一般来说,图像具有局部连续性质,即相邻像素的数值相近,而噪声的存在使得在噪声点处产生灰度跳跃 边界处理 执行滤波操作时,要注意当模版位于图像边缘时,模版的某些元素很可能会位于图像之外的情况,这时要对边缘附近执行滤波操作单独处理 以避免引用到本不属于图像的无意义的值,有三种策略1.收缩处理范围,处理时忽略位于图像f边界附近会引起问题的那些点 2.使用常数填充图像。自动添加虚拟边界,保证模版在移动过程中时钟不会时钟超出边界 3.使用复制像素的方法填充图像,复制图像f本身边界的模式 什么是卷积滤波? 普通的滤波是相关滤波。 卷积和普通空间域滤波在本质有不同,卷积时模版是相对其中心点做镜像后再对f位于模版下的子图像做加权和的,或者说在做加权和之前,模板先要以其中心点为原点旋转180度。 注意,只有当模板本身是关于中心点对称时相关和卷积的结果才会相同。 模版矩阵注意点 每个模板矩阵都必须满足其矩阵元素之和为1,这样就能让新图像同原始图像保持在一个灰度范围 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

数字图像处理论文——各种题目

长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容: 在获取星图像的过程中,由于某些因素的影响,获得的星图像存在噪声,而且星图像的背景经常是不均匀的,为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理,补偿不均匀的星图像背景,然后进行星图像的阈值分割。 要求: 1> 图像预处理:对原始星空图像进行滤波去噪处理; 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理; 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化; 4> 显示每步处理后的图像; 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容: 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别,从而提高电子元件的贴片质量,有效提高电路板的印刷效率。 要求: 1> 图像预处理:将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像,对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪; 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理,增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取(至少两种以上的边缘提取算法); 4> 显示每步处理后的图像(原始电路板图像可自行查找); 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取,边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容:

基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合,如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别,来提醒监测人员有目标出现。 要求: 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理; 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算,找出目标所在位置,提取目标,并将背景置黑; 3> 判断目标大小,若目标超过整幅图像的一定比例时,说明目标进入摄像保护区域,系统对监测人员进行提示(提示方式自选)。 4>显示每步处理后的图像; 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容: 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术,如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用,实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求: 1>对原始车牌图像做增强处理; 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换; 3>对灰度图像进行直方图均衡处理; 4>选取自适应的阈值,对图像做二值化处理; 5>显示每步处理后的图像; 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施,简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容: 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理,以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求: 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度,突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理,消除图像数字化和传输时所混入的噪声,提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息,加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像,分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测,即:进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测,如液面超过瓶颈的位置,则装满,否则不满,如果不满则灌装液体不合格,需重新进行灌装。 具体要求: 1)将原进行二值化 2)二值化后的图像若不好,将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化

基于MATLAB的数字图像课程设计图像频域增强高通滤波器算法设计

基于MATLAB的数字图像课程设计图像频域增强高通滤波器算法设计

摘要 图像增强是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改进。经过对频域域图像增强理论的理解,分析了频率域的高通滤波。在此基础上,利用MATLAB对理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器、以及高斯高通滤波器进行编程与仿真,并对其结果进行了分析与比较,表明这五种高通滤波器都能较好地对图像进行锐化处理。 关键词:图像增强;频率域;高通滤波;MATLAB

目录 1 设计任务及目的 (2) 1.1 设计任务 (2) 1.2 设计目的 (3) 2 课程设计相关知识 (3) 2.1 数字图像处理简介 (3) 2.1.1 数字图像发展概述 (4) 2.1.2 数字图像处理内容 (4) 2.1.3 数字图像处理技术 (5) 2.2 MATLAB简介 (7) 2.2.1 MATLAB基本功能 (7) 2.2.2 MATLAB产品应用 (8) 2.2.3 MATLAB特点 (8) 2.2.4 MATLAB系列工具优势 (8) 3 图像频域高通滤波原理 (10) 3.1 频域滤波增强步骤及流程框图 (10) 3.2 傅立叶变换原理 (11) 3.3 高通滤波器原理 (12) 3.3.1 理想高通滤波 (13) 3.3.2 巴特沃斯高通滤波 (13) 3.3.3 指数高通滤波 (13) 3.3.4 梯形高通滤波 (14)

3.3.5 高斯高通滤波 (14) 4 MATLAB程序代码 (14) 5 仿真结果与分析 (21) 5.1 仿真结果 (21) 5.2 结果分析 (25) 结论 (26) 参考文献 (27) 图像频域增强算法设计——高通滤波 1设计任务及目的 1.1设计任务 利用所学的数字图像处理技术,建立实现某一个主题处理的系统,利用MATLAB软件系统来实现图像的频域滤波技术,要求: (1)学习和熟悉MATLAB软件的使用方法; (2)熟悉和掌握MATLAB 程序设计过程; (3)利用所学数字图像处理技术知识和MATLAB软件对图像进行高通滤波处理; (4)能对图.jpg、.bmp、.png格式进行打开、保存、另存、退出等一系列功能操作; (5)在程序开发时,必须清楚主要实现函数目的和作用,需要在程序书写时做适当注释说明,理解每一句函数的具体意义和

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)

数字图像处理实验_阈值分割算法

《数字图像处理》实验 9.编写程序,实现阈值分割算法. %9.编写程序,实现阈值分割算法. %这段代码的想法是通过相邻两个像素的平均值的比较来确定阈值的选取。 %通过f(i-1,j-1),f(i,j),f(x,+1,j+1)这三个两两相邻的像素的平均值来比较。 %若两个平均值的差值小于某一个指定的值,这取这个平均值作为新的阈值。 %这样可以把图像中像素比较平缓的部分和像素差别比较大的部分分割开来。 clear; f = imread('text.jpg'); f=rgb2gray(f); f = im2double(f); g=f; [m,n] = size(f); x=0.1; %x作为判断的值,两个平均值的差不小于x; d = false; while ~d for i=2:m-1 %为确保f(i,j)的取值在原图的范围内需要保证的范围。 for j=2:n-1 t = (f(i-1,j-1)+f(i,j))/2; %求三个两两相邻的像素点的像素的平均值 t1 = (f(i,j)+f(i+1,j+1))/2; d = abs(t1-t)

%图像放大,比如600*600的图像放大到800*800,那么就比原来多了200*200行, %那么这200*200行如果没有进行插值填充,那么就会出现黑白点,以下的代码操作结果就是%这样的。 %以下代码的大概想法是:新建一个矩阵,大小与原图像相同,然后对原图像的每个像素进行放%大 %放大的倍数为X。为了确保图像像素为整数,故使用round函数取整 a=imread('text.jpg'); imshow(a); b=size(a); %生成一个大小与a相同的矩阵原图大小为199*243; x=2; %放大倍数但这个倍数的大小不能<2,因为大于二之后round %(i/x)的值就会为0. for i=1:1:round(x*199); %round取整,取最近的整数;i的取值从1开始,以x*199 %为终点,以1为步长增长。 for j=1:1:round(x*243); %则i的取值范围为1到199*x中的整数值,j的取值 %为 1到243*x的整数值 b(i,j)=a(round(i/x),round(j/x)); %将a中i n/x行,j/x的整数列的值 %赋给b的i行j列。 end end figure,imshow(b); 3.编写程序,对图象进行中值滤波,并与实现相同功能的Matlab函数进行运算速度比较. %%自编的中值滤波函数。 %以下代码的主要思想及步骤是:设置一个滤波模版大小为[7,7]。然后从f的(i,j)开始取出一个大小为[7,7]模版; %计算模版中值并将模版各元素的中值赋给模版中心位置的元素。 %实验中我用了3*3、5*5、7*7三个大小的模版去做测试,我发现3*3的模版中值滤波后的效%果没有5*5、7*7的模版的滤波效果那么好。 %但7*7的模版效果有点过了。在边界的地方会出现斑点。 %而且这个程序运行的时间明显感觉到比直接用中值滤波函数medifilt2的时间要长。 f=imread('Blue hills.jpg'); f = f(:,:,1); g = imnoise(f,'salt & pepper',0.08); % %这部分是自编的中值滤波函数。首先取出一个模板,将该模板转换成一个行矩阵,利用median 函数取矩阵的中值。

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