数字图像处理第六章-图像矢量量化技术

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

智慧树知到数字图像处理章节测试答案

智慧树知到《数字图像处理》章节测试答案第一章 1、表示一幅灰度图像，一般用（）？ 一个常数 二维矩阵 三维矩阵 一个变量 答案: 二维矩阵 2、彩色图像中，每个像素点用（）表示色彩值？ 一个值 二个值 三个值 四个值 答案: 三个值 3、不可见光是可以形成图像的 对 错 答案: 对 4、数字图像的质量与量化等级有关 对 错 答案: 对

5、一幅模拟图像转化为数字图像，要经过（）？ 重拍 重拍 采样 量化 变换 答案: 采样,量化 6、某个像素的邻域，一般有（）？ 4-邻域 8-邻域 10-邻域 对角邻域 答案: 4-邻域,8-邻域,对角邻域 第二章 1、傅里叶变换得到的频谱中，低频系数对应于（）？物体边缘 噪音 变化平缓部分 变化剧烈部分 答案: 变化平缓部分 2、一幅二值图像的傅里叶变换频谱是（）？ 一幅二值图像

一幅灰度图像 一幅复数图像 一幅彩色图像 答案: 一幅灰度图像 3、傅里叶变换有下列哪些特点（）？ 有频域的概念 均方意义下最优 有关于复数的运算 从变换结果可以完全恢复原始数据 答案: 有频域的概念,有关于复数的运算,从变换结果可以完全恢复原始数据4、图像的几何变换改变图像的大小或形状，例如（）？ 平移 旋转 缩放 退化 答案: 平移,旋转,缩放 5、傅里叶变换得到的频谱中，高频系数对应于图像的边缘部分。 对 错 答案: 对 6、图像平移后，其傅里叶变换的幅度和相位均保持不变。 对

错 答案: 错 第三章 1、图像与其灰度直方图间的对应关系是（）？ 一一对应 多对一 一对多 都不对 答案: 2、下列算法中属于点处理的是（）？ 梯度锐化 直方图均衡化 傅里叶变换 中值滤波 答案: 3、为了去除图像中某一频率分量，除了用带阻滤波器还可以用（）？ 低通滤波器 高通滤波器 带通滤波器 低通滤波器加高通滤波器 答案: 4、要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波，不能达到效果的滤波器是（）？

数字图像处理技术练习

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01011 14010H ????=??????，邻域高通模板010141010H -????=--????-?? ，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11111018111H ????=??????，邻域高通模板111181111H ---????=--????---?? ，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 20.3= -1.737,log 20.2= -2.322,log 20.1=-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

幅 4．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ B ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 5．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ A ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 6．一个三段线性变换如下图所示,横轴表示原始灰度，纵轴表示变换后灰度。以下关于该变换的说法错误的是（ A ）。 A ．(0,80)区间的灰度对比度增强 B ．（80，130）区间的灰度对比度增强 C ．(130,255)区间的灰度对比度降低 D ．变换后的灰度的区间还是（0，255） 7．将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的彩色差异。这种处理方法称为（ C ）。 A ．真彩色增强 B ．假彩色增强 C ．伪彩色增强 D ．彩色图像灰度化 8．灰度图像的高帽变换的定义为THT()()f f f g =-，该变换的作用是0 320255

CDMA的语音编码与信道编码

CDMA的语音编码与信道编码 摘要：随着3G移动通信技术的逐步实现以及移动通信与互联网的融合，全球正迅速步 入移动信息时代。CDMA已被广泛接纳为第三代移动通信的核心技术之一，它具有优越的性能。本文主要介绍CDMA中常用的语音编码技术与信道技术。 关键词：语音编码信道编码受激励线性编码码激励线性预测编码编码器解码器一、CDMA中的语音编码技术 语音编码为信源编码，是将模拟信号转变为数字信号，然后在信道中传输。在数字移动通信中，语音编码技术具有相当关键的作用，高质量低速率的话音编码技术与高效率数字调制技术相结合，可以为数字移动网提供高于模拟移动网的系统容量。目前，国际上语音编码技术的研究方向有两个：降低话音编码速率和提高话音质。 语音编码技术的分类 语音编码技术有三种类型：波形编码、参量编码和混合编码。 波形编码：是在时域上对模拟话音的电压波形按一定的速率抽样，再将幅度量化，对每个量化点用代码表示。解码是相反过程，将接收的数字序列经解码和滤波后恢复成模拟信号。参量编码：又称声源编码，是以发音模型作基础，从模拟话音提取各个特征参量并进行量化编码，可实现低速率语音编码，达到2kbit/s－4.8kbit/s。但话音质量只能达到中等。 混合编码：是将波形编码和参量编码结合起来，既有波形编码的高质量优点又有参量编码的低速率优点。其压缩比达到4kbit/s－16kbit/s。泛欧GSM系统的规则脉冲激励――长期预测编码（RPE－LTP）就是混合编码方案。. CDMA的语音编码 CDMA系统如同其它数位式行动电话系统，它也采用语音编码技术来降低语音的资料速率。CDMA系统的语音编码主要有从线性预测编码技术发展而来的激励线性预测编码QCELP和增强型可变速率编码EVRC。 (1)QCELP 受激线性预测编码 QCELP，即QualComm Code Excited Linear Predictive（QualComm受激线性预测编码）。这种算法不仅可工作于4/4.8/8/9.6kbit／s等固定速率上，而且可变速率地工作于800bit／s～9600bit／s之间。Q4401、Q4413单片语音编码器就是基于这种编码算法。QCELP算法被认为是到目前为止效率效率最高的一种算法，它的主要特点之一，是使用适当的门限值来决定所需速率。I‘1限值懈景噪声电平变化而变化，这样就抑制了背景噪声，使得即使在喧闹的环境中，也能得到良好的话音质量，CDMA8Kbit/s的话音近似GSM 13Mbit/s的话音。CDMA采用QCELP编码等一系列技术，具有话音清晰、背景噪声小等优势，其性能明显优于其他无线移动通信系统，语音质量可以与有线电话媲美。 (2) CELP 码激励线性预测编码 CELP 码激励线性预测编码是Code Excited Linear Prediction的缩写。CELP是近10年来最成功的语音编码算法。CELP语音编码算法用线性预测提取声道参数，用一个包含许多典型的激励矢量的码本作为激励参数，每次编码时都在这个码本中搜索一个最佳的激励矢

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。

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、

数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第六章答案

第六章 6.1 给出用于产生图6.5中标为“日光”的点的红光、绿光、蓝光的百分比。 从图中可知，x=0.31，y=0.32，由x+y+z=1可得z=0.37，这是三色值系数。我们感兴趣的是三色值XYZ。由他们的变换公式：x = X/(X+Y+Z)，y=Y/(X/Y/Z)，z=Z/(X/Y/Z)，可知他们的比例是相同的，故可得：X=0.31，Y=0.32，Y=0.37 6.2 用c 表示给定的颜色，并且给出它的坐标，用（x0,y0）表示，c 和c1之间的距离以及c1和c2的距离分别为： c1占c的百分比表示为: c2的百分比用p2表示：p2=100-p1,由上面的等式我们知道，作为例子，当c=c1时，那么d(c,c1)=0,并且p1=100%,p2=0%,同样当d(c,c1)=d(c1,c2)时，p1=0%,p2=100%,从它们简单的关系中可以容易地得出它们的值。 6.5

在中心点有R/2+ B/2+G= R+G+B /2 + G /2=midgray+G/2，由于增加了灰色分量和强度使人们看起来像纯绿色。 6.7 在每幅12比特图像中有4096212=种可能值。对于灰度色彩，所有的RGB 分量必须相等，所以有4096种不同的灰度。 6.8 （a ）R 图像中的所有像素值都是255。在G 图像中，第一列全是0，第二列全是1，最后一列全由255组成。在B 图像中，第一行全为255，第二行全为254，直到最后一行全为0。 （b ）（令坐标轴编号同书中图6.7（RGB 彩色立方体示意图）相同。）则：（0,0,0）=白色，（1,1,1）=黑色，（1,0,0）=青色，（1,1,0）=蓝色，（1,0,1）=绿色，（0,1,1）=红色，（0,0,1）=黄色，（0,1,0）=深红色。 (c)不包括黑点和白点是饱和的。在包含黑点或者白点时，饱和度会下降。 6.10 从式（6.5-5）的RGB 亮度映射函数推导出式（6.5-6）的CMY 亮度映射函数。 i i ks s = （i=1,2,3） (6.5-5) )1(k ks s i i -+= (i=1,2,3) (6.5-6) 由公式???? ??????-=????????? ?B G R Y M C 1可知，CMY 图像中的每个分量都是响应RGB 图像单一分量的函数。C 是R 的函数，M 是G 的函数，Y 是B 的函数。为清楚起见，我们使用素数标示CMY 分量。有公式 （i=1,2,3）得，)3,2,1(==i ks s i i （对应RGB 分量），并且有公

一种改进的2_4kb_s混合激励线性预测声码器方案

2007 年 6 月 JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS June 2007 文章编号：1007-0249 (2007) 03-0117-04 一种改进的2.4kb/s 混合激励线性预测声码器方案* 马欣， 刘常澍， 李文元， 张毓忠 （天津大学 电子信息工程学院，天津 300072 ） 摘要：本文针对标准的2.4kb/s MELP 声码器的不足之处提出了两项改进措施，一是提出了一种新的参数“能量—微分过零率比”，用来对语音的过渡段和弱能量浊音段的清浊音判决进行调整；二是对线谱对的多级矢量量化（MSVQ ）提出了一种多径搜索算法。实验和主观听觉测试表明，在同样2.4kb/s 的码率下，改进MELP 声码器的合成语音在可懂度和自然度方面都有一定的提高。 关键词：清浊音判决；MELP ；声码器；多级矢量量化（MSVQ ） 中图分类号：TN912.3 文献标识码：A 1 引言 在美国联邦政府选择新一代 2.4kb/s 语音编码标准以代替原来的LPC-10e 模型的过程中，A.V. MaCree 等提出了一种混合激励线性预测（MELP ，Mixed Exitation Linear Prediction ）声码器方案[1]。该方案以传统的LPC 线性预测声码器为内核，加入了混合激励、准周期脉冲、自适应频谱增强技术、脉冲波形发散和表示残差基音谐波的傅立叶幅度等五项改进技术。这些改进使得MELP 在2.4kb/s 的低码率下保证了良好的合成语音质量。 但是，经过大量的听觉测试，发现用MELP 方案合成的语音还是存在一些问题。特别是在语音的过渡区段，人工合成音的迹象比较明显，语音听起来显得有些生硬。为了使合成语音听起来更加自然，本文对MELP 算法模型提出了以下两项改进措施：（1）提出了一种新的表征语音特征的参数——短时能量—微分过零率比，以解决语音过渡期和弱能量浊音帧的清浊音误判问题；（2）提出了一种线谱频率多级矢量量化的多径搜索算法，解决了有些情况下编码矢量与输入矢量之间总体失真度偏大的问题。 实验和主观听觉测试结果表明，这两项措施是有效的。改进后的MELP 模型在同样的2.4kb/s 码率下，合成语音在可懂度和自然度上都有一定的提高。 2 改进的模型 2.1 能量—微分过零率比（edzc R ）参数 实验表明，不自然合成音多发生在元音语音段的开始、结束或 两个元音发音之间的结合部分，也就是人的发音状态处于过渡态的 时期。在元音段的开始或结束时期，语音能量通常比较低。两个元 音之间，有一段基音周期不是很规则的时期。不规则的基音成分或 弱能量段使得基音相关性弱，难以准确判定其清浊音性质。标准 MELP 模型对这个问题的解决方法，是采用自相关系数检测法对5 个子带进行清浊音初判后，再计算残差信号的峰度（peakiness ），对 相应子带的清浊音判决进行调整。因为峰度是和语音段的能量相关的，通常浊音段的能量要比清音段或无声段高，所以通过残差信号峰度可以减少部分情况下的清浊音误判。但是峰度调整对于有些情况处理得还是不够理想。这是因为元音（浊音）开始段和结束段的能量水平通常也比较低，与清音段的能量水平差别并不显著。所以有时候能量较弱的浊音段还是会被误 * 收稿日期：2004-09-22 修订日期：2004-11-24 图 1 原始声音信号、采用标准MELP 算法的合成语音和采用能量—微分过零率比R edzc 改进的MELP 合成语音

数字图像处理课程心得讲课讲稿

数字图像处理课程心得 本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增

计算机三级网络知识点总结分章节

第一章计算机基础知识 1.1计算机概述 一、计算机的四特点：1．有信息处理的特性2．有程序控制的特性3．有灵活选择的特性4．有正确应用的特性 二、计算机发展经历5个重要阶段,它们是并行关系：1．大型机阶段40-50年代2．小型机阶段60-70年代3．微型机阶段70-80年代4．客户机/服务器阶段5．Internet阶段（Arpanet 是在1983年第一个使用TCP/IP协议的；在1991年6月我国第一条与国际互联网连接的专线建成，它从中国科学院高能物理研究所接到美国斯坦福大学的直线加速器中心；在1994年实现4大主干网互连(中国公用计算机互联网Chinanet、中国科学技术网Cstnet、中国教育和科研计算机网Cernet、中国金桥信息网ChinaGBN)，即全功能连接或正式连接） 三、计算机应用领域：1．科学计算2．事务处理3．过程控制4．辅助工程(CAE，CAI，CA T) 5．人工智能6．网络应用7．多媒体应用 1．2计算机硬件系统 1．一个完整的计算机系统由软件和硬件两部分组成。 2．硬件具有原子的特性，成本低速度快；软件具有比特的特性，成本高速度慢。二者在功能上具有等价性、且具有同步性。 3．计算机硬件组成四个层次：①芯片②板卡③整机④网络 一、计算机硬件的种类：计算机传统分类：巨型机、大型计算机，中型计算机，小型计算机、微型计算机。 IEEE1989年分类：大型主机、小型计算机、个人计算机、工作站、巨型计算机、小巨型计算机。 计算机现实分类：服务器（按处理器体系结构分CISC\RISC\VLIW三种，按结构分刀片式），工作站（基于RISC和UNIX操作系统的份额专业工作站和基于Interl和Windows的PC工作站），台式机，笔记本，手持设备。 二、计算机指标： 1．字长（位数）。8位是一个字节，16位是一个字，32位是一个双字长，64位是两个双字长。指CPU一次能处理寄、存器能储存32位数据 2．速度。MIPS是表示单字长定点指令的平均执行速度，MFLOPS是考察单字长浮点指令的平均执行速度。3．容量。Byte用B表示。4．数据传输率（带宽）。Bps用b。5．可靠性。平均无故障时间MTBF和平均故障修复时间MTTR来表示。6．产品名称和版本。越高越好。 3. 微处理器简史：Intel8080（8位）→Intel8088（16位）→奔腾（32位）→安腾（64位）三．奔腾芯片的技术特点：奔腾32位芯片，主要用于台式机和笔记本，奔腾采用了精简指令RISC技术。 ⑴超标量技术。通过内置2条U、V（仅精简指令）整数指令流水线和1条浮点指令流水线，同时执行多个处理，其实质是用空间换取时间。 ⑵超流水线技术。通过细化流水，提高主频，使得机器在一个周期内完成一个甚至多个操作，其实质是用时间换取空间。经典奔腾每条整数流水线分为四级流水：指令预取，译码，执行和写回结果。浮点流水线分8级流水，前4点同，后4点：二级浮点操作、一级4舍5入及写回浮点运算、一级为出错报告 ⑶分支预测。为提高流水线吞吐率，内置分支目标缓存器，动态的预测程序分支的转移情况。 ⑷双CACHE哈佛结构：指令与数据分开。⑸固化常用指令。⑹增强的64位数据总线。内部总线是32位，外部总线增为64位。

数字图像处理第四章作业

第四章图像增强 1.简述直方图均衡化处理的原理和目的。拍摄一幅较暗的图像，用直方图均衡化方 法处理，分析结果。 原理：直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。也就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布 目的：直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。它通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过直方图均衡化，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 Matlab程序如下： clc; RGB=imread('wxf.jpg'); %输入彩色图像，得到三维数组 R=RGB(:,:,1); %分别取三维数组的一维，得到红绿蓝三个分量 G=RGB(:,:,2); %为R G B。 B=RGB(:,:,3); figure(1) imshow(RGB); %绘制各分量的图像及其直方图 title('原始真彩色图像'); figure(2) subplot(3,2,1),imshow(R); title('真彩色图像的红色分量'); subplot(3,2,2), imhist(R); title('真彩色图像的红色分量直方图'); subplot(3,2,3),imshow(G); title('真彩色图像的绿色分量'); subplot(3,2,4), imhist(G); title(' 的绿色分量直方图'); subplot(3,2,5),imshow(B); title('真彩色图像的蓝色分量'); subplot(3,2,6), imhist(B); title('真彩色图像的蓝色分量直方图'); r=histeq(R); %对个分量直方图均衡化，得到个分量均衡化图像 g=histeq(G); b=histeq(B); figure(3), subplot(3,2,1),imshow(r); title('红色分量均衡化后图像');

数字图像处理技术的研究现状与发展方向

数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技

冈萨雷斯_数字图像处理第3版第4章的习题.doc

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=+++--

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。

数字图像处理技术

数字图像处理技术 一．数字图像处理概述 数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。 二．数字图象处理研究的容 一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。数字图像处理技术主要包括： ⑴图像增强 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。其目的是改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。 ⑵图像恢复 图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取

过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。 ⑶图像变换 图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。 ⑷图像压缩 数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进行有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。 ⑸图像分割 图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。 ⑹边缘检测 边缘检测技术用于检测图像中的线状局部结构。边缘是图像中具有不同平均灰度等级的两个区域间的边界，因此，大多数的检测技术应用某种形式的梯度算子。图像边缘是图像的基本特征之一，蕴含了图像丰富的在信息，它广泛应用于图像分割、图像分类、图像配准和模式识别中。在大多数的实际应用中，边缘检测是当做一个局部滤波运算完成的。 三．数字图像处理系统 不论是对什么图像进行数字处理，它的基本思想和操作方法都是一样的。数字图像处理系统主要由三个基本部件构成，分别是计算机（用于处理图像程序的