数字图像处理及其应用教材何东健西安电子科技
精品文档-数字图像处理(第二版)何东建-第11章
第11章 图像编码
11.2 哈夫曼编码 11.2.1 哈夫曼编码的理论基础
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像 熵H时，总可设计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像 熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近 于(但不大于)图像熵时，称此编码方法为最佳编码，此时不会 引起图像失真； 而当平均码长大于图像熵时，压缩比较高， 但会引起图像失真。在变长编码中，如果码字长度严格按照对 应符号出现的概率大小逆序排列，则其平均码字长度为最小， 这就是变长最佳编码定理。变长最佳编码定理是哈夫曼编码的 理论基础。
第11章 图像编码
(2) 小波编码。1989年，S.G.Mallat首次将小波变换用 于图像编码。经过小波变换后的图像具有良好的空间方向选择 性，而且是多分辨率的，能够保持原图像在各种分辨率下的精 细结构，与人的视觉特性十分吻合。
(3) 模型编码。模型编码是近年发展起来的一种很有前 途的低比特率编码方法，其基本出发点是在编、解码两端分别 建立起相同的模型，编码时利用先验模型抽取图像中的主要信 息并用模型参数的形式表示，解码时则利用所接收的模型参数 重建图像。
(2) 保真度编码, 主要利用人眼的视觉特性，在允许的 失真(Lossy)条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩 图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电视 技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高的空 间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且人眼也 接收不到。因此，在编码过程中可以丢掉一些人眼不敏感的信 息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
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数字图像处理参考书籍
数字图像处理参考书籍-其它
《计算机视觉与模式识别》 郑南宁 国防工
业出版社 《Visual C++面向对象程序设计》王育坚 清华大学出版社 《计算机图像处理》 贾永红 武汉大学出版 数 社
字 图 像 处 理
数字图像处理参考书籍-1
数 字 图 像 处 理
书名：《数字图像处理》第二版 作者：Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods 翻译：阮秋琦 阮宇智 出版：电子工业出版社 介质：书本 内容： 国外优秀信息科学与技术系列教学用书。 本书是数字图 像处理领域的一本新著，是1977年问世的《数字图像处理 （第一版）》的重要修订与扩充。 较上一版，增加了关 于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增 了500多幅图像、200多幅图表。该书是近20年来此领域最 权威的教材之一。全 书共分12章，首先介绍了数字图像 基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、 彩色图像处理、小波变换及多分辨
数字图像处理参考书籍-2
书名：《数字图像处理》第二版
作者：何东健 出版：西安电子科技大学出版社 介质：书本 内容：
数 字 图 像 处 理
本书为“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”， 是在第一版的基础上精心修订而成的。 本书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、基本算法以及在Visual C++6．O平台下进行图像处理编程的方法。全书共13章，首先介绍了 数字图像处理的特点与发展、数字图像基础知识，简要介绍了在 Visual C++6．O环境下进行图像编程的方法与步骤；在此基础上，详 细论述了图像增强、图像分割与边缘检测、图像的几何变换、频域处 理、数学形态学及其应用、彩 色图像处理、图像特征与理解、图像 编码、图像复原等内容，最后通过3个工程实例阐述了数字图像处理 技术的应用。附录中给出了图像处理的数学基础以及用 OpenCV设计 图像处理程序的方法。 本书内容系统，重点突出，理论与实践并重，实例分析循序渐进，可 作为高等学校计算机科学与技术专业和其他信息类专业数字图像处理 课程的教材，也可作为数字图像处理技术开发人员的参考书
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章
第1章 概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析， 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示， 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中， 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中， 不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在， 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说， 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步， 因此， 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的， 必须按照一定的 规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体 （或部分）。
第1章 概论
（4） 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息， 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是， 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素（Pixel ）组成的， 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示， 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像， 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)， 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率， 数据量 将大幅度增加。
医学图象处理习题集
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10．直方图及其性质 有一幅图像，在背景明亮的天空衬托下，有一间亮色屋顶的深色谷仓。假设 0 为暗，255 为亮，在下述各种情况下， 试指出直方图看起来将是什么样子。 （1）正确数字化 （2）数字化时增益调整过低 （3）增益调整过高 （4）数字化时偏置过大 （5）数字化时偏置过小 （6）数字化时增益和偏置均过大 分析解答：数字化过程是将模拟灰度值按要求转化为数字灰度级。一般来说，正常情况下，数字化之前对应的模 拟（电压）值范围为 0～5V。对应的数字灰度级为 0、1、2、…、255，即 0～255。
3．利用像素点(x，y)的4-近邻像素组成一个空间域低通滤波器，滤波过程可以表示为
g ( x, y ) =
1 { f (x + 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x − 1, y ) + f (x, y − 1)} 4
（1）求它在频域的等价滤波器H(u，v)。 （2）说明该滤波器是一个低通滤波器。 4．简述图像的同态滤波过程。图像的同态滤波主要应用于哪些需要增强的情形？ 5．求下列图像的二维傅立叶变换： 图（a）是长方形图像 f ( x, y ) = ⎨
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11．直方图的计算及直方图均衡 已知一幅图像的像素数为 64×64，灰度级为 8 级的图像，其灰度级分布如表所示，要求原来在统一灰度级中的象 素点在均衡化处理后仍在同一灰度级中，对其进行均衡化处理。试给出均衡化处理后的灰度级分布——完成下表。 三、频率域图象增强、图像的正交变换 1．高斯型低通滤波器在频率域中的传递函数是：
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第9章
第9章 图像编码
它将标量数据组织成一系列k维矢量， 根据一定的失真测 度（如均方误差、 lp范数、 极大范数等）在码书中搜索出 与输入矢量失真最小的码字的索引， 传输时仅传输相应码字 的索引，接收方根据码字索引在码书中查找对应码字， 再现 输入矢量。 矢量量化编码的核心是码书设计， 经典的码书设 计算法有LBG（Linde, Buzo和Gray三人的首字母） 算法（又称为K-means算法）。 码书设计过程就是寻求把M 个训练矢量分成N类（N<M）的一种最佳方案（如均方误差最 小）， 并把各类的中心矢量作为码书中的码字。
第9章 图像编码 9.1.2
人们不断提出新的图像编码方法， 如基于人工神经网络 的编码、 子带编码（Sub band Coding）、 分形编码 （Fractal Coding）、 小波编码（Wavelet Coding）、 基 于模型的编码（Model based Coding）、 基于对象的编码 （Object based Coding）和基于语义的编码（Semantic Based Coding）等。
（2） 预测编码。 预测编码是基于图像数据的空间或时 间冗余特性， 它用相邻的已知像素（或像素块）来预测当 前像素（或像素块）的取值， 然后再对预测误差进行量化和 编码。 预测编码可分为帧内预测和帧间预测， 常用的预测编 码有差分脉码调制（DPCM， Differential Pulse Code Modulation）和运动补偿法。 图9-1和图9-2分别给出了无损 预测编码和有损预测编码系统的原理图，均包括编码器和解码 器， 其中符号编码器通常采用变长编码。
第9章 图像编码 信息熵是无损编码的理论极限， 当平均码长大于等于信 息熵时， 总可设计出一种无失真编码， 这是熵编码的理论基 础。 若使用相同长度的码字表示信源符号， 则称该编码方法 为等长编码， 否则称为变长编码。 变长编码的基本原理是给 出现概率较大的符号赋予短码字， 而给出现概率较小的符号 赋予长码字， 从而使得最终的平均码长很小。 哈夫曼编码和 香农-范诺编码就是两种变长编码方法。
何东健数字图像处理课后答案
何东健数字图像处理课后答案【篇一：数字图像处理课后参考答案】>1.1解释术语（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。
（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数l称为图像的灰度级分辨率。
（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。
数字图像处理教学大纲（范文模版）
数字图像处理教学大纲（范文模版）第一篇：数字图像处理教学大纲（范文模版）《数字图像处理》课程教学大纲课程英文名Digital Image Processing执笔人：周山编写日期：2010.7.9一、课程基本信息1.课程编号：070101162.课程性质/类别：选修课 /专业课 3.学时/学分： 32+16学时 / 2学分 4.适用专业：信息与计算科学专业二、课程教学目标及学生应达到的能力数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。
由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
三、课程教学内容与基本要求（一）绪论（4学时）1．主要内容：图像处理的概述，基本物理假设硬件设备，处理软件,光度学及色度学原理 2．基本要求1、了解数字图像处理概述;2、了解图像输入输出设备;3、掌握图像的亮度函数等;4、了解色彩的基本属性;3．自学内容：数学实验 4．课外实践：无（二）信号分析基础（8学时）1．主要内容：图像的数学信号表示,图像的取样和量化、像素间的一些基本关系、线性和非线性操作2．基本要求1、掌握信号的采样及量化2、理解图像的点运算,代数运算及几何运算；3、理解线性系统的性质及线性移不变系统的频率响应；4、掌握图像的卷积运算 3．自学内容：信号与系统4．课外实践：无（三）图像变换（8学时）1．主要内容：积分变换,连续及离散傅立叶变换,快速傅立叶变换,正交变换的一般表现形式 2．基本要求1、了解积分变换；2、掌握离散傅里叶变换、连续傅里叶变换、快速傅里叶变换；3、理解沃尔什变换,哈达吗变换等 3．自学内容：数字信号处理4．课外实践：无（四）图像的增强与复原（10学时）1．主要内容：图像增强原理、直方图处理、图像平滑化,图像的锐化,图像的复原2．基本要求1、掌握灰度级变换增强及频域增强原理;2、深刻理解直方图均衡化；3、了解邻域平均法;；4、掌握低通滤波法,高通滤波法；5、掌握图像复原的一般方法；3．自学内容：数字信号处理概率论4．课外实践：无（五）图像的分析与识别基础（10学时）1．主要内容：视觉再认模式,间断检测、边缘连接和边界检测、门限处理及基于区域的分割 , 2．基本要求1、了解模式匹配模式,傅立叶模式；2、掌握阈值分割法；3、掌握边缘检测法；1、了解区域增长法；2、掌握二值图像分割法；3、了解图像分割质量的评价;3．自学内容：概率论 4．课外实践：无（六）图像的压缩与编码（10学时）1．主要内容：图像压缩理论及模型，无损压缩、有损压缩，图像编码常用方法，图像编码评价方法，图像编码的国际标准 2．基本要求1、了解哈夫曼编码；2、掌握离散余弦变换；3、理解dct编码与解码；4、了解压缩编码的新进展； 3．自学内容：数据编码 4．课外实践：无四、教学安排建议1.作业练习每章课后布置2-3题作业。
何东健-数字图像处理-第4章
4.1 直方图4.2 灰度变换4.3 图像噪声4.4 去除噪声4.5 图像锐化4.6 图像的伪彩色处理4.7 编程实例第四章图像增强与平滑4.1 直方图4.1.1直方图的基本概念如果将图像中像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用Probability Density Function(PDF)来刻画和描述，表现为灰度直方图（Histogram）。
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率，如图4-1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度，它是图像最基本的统计特征。
图4-1 图像灰度直方图6646313266416665436646611223466543211426545654321设r代表图像中像素灰度级，作归一化处理后，r将被限定在［0,1］之内。
在灰度级中，r=0代表黑，r=1代表白。
对于一幅给定的图像来说，每一个像素取得［0,1］区间内的灰度级是随机的，也就是说r是一个随机变量。
假定对每一瞬间，它们是连(r)来表示原始图像续的随机变量，那么就可以用概率密度函数pr的灰度分布。
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r，用纵轴代(r)，这样就可以针对一幅图像在这个表灰度级的概率密度函数pr坐标系中作出一条曲线来。
这条曲线在概率论中就是概率密度曲线，如图4-2所示。
图4-2 图像灰度分布概率密度函数Pr(r)r1Pr(r)10r(a)(b)从图像灰度级的分布可以看出一幅图像的灰度分布特性。
例如，从图4-2中的(a)和(b)两个灰度分布概率密度函数中可以看出：(a)的大多数像素灰度值取在较暗的区域，所以这幅图像肯定较暗，一般在摄影过程中曝光过强就会造成这种结果；(b)图像的像素灰度值集中在亮区，因此，图像(b)将偏亮，一般在摄影中曝光太弱将导致这种结果。
当然，从两幅图像的灰度分布来看图像的质量均不理想。
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课程答疑：
每周五下午3点-4点 教十八224 （Tel.:87952233-8224）
成绩考核：
期末考试 作业 出勤及测验 60% 20% 20%
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授课章节
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 彩色图像处理 第十章 图像特征与理解 第十一章 图像编码 第十二章 图像复原 第十三章 应用系统
第一章 概 论 第二章 图像传感器 第三章 数字图像处理基础 (OpenCV) 第四章 图象处理中的色彩 第五章 图像增强与平滑 第六章 图像分割与边缘检测 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像复原 第十二章 三维重建
开课学院： 控制学院
数字图像处理及其应用
教材 何东健
西安电子科技大学出版社
主讲教师 姜伟 控制科学与工程学院
时间: 周一 3-5 节 (1-2节上机实习) 共7周课 地点: 曹光彪二期-204 参考书:
Castleman K.R. Digital Image Processing, 2nd Edition Gonzalez R.C. and Woods R.E. Digital Image Processing Prince, J. L. and Links, J. M． Medical Imaging: Signals and Systems Morgan Kaufmann． Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities
参考国际会议:
ICCV、CVPR 、 ICIP 、 ICPR等
参考学术刊物:
IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Medical Imaging IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics Pattern Recognition Computer Vision, Graphics, and Image Processing