研究生数字图像处理
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。
在本实验中，我们将探索几种常见的数字图像处理方法，并使用Python编程语言和相关库来实现。
2. 实验目的本实验的主要目的是：1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理；2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用；3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。
3. 实验方法在本实验中，我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法：•OpenCV：用于图像读取、显示和保存等基本操作；•Numpy：用于图像数据的处理和算术运算；•Matplotlib：用于图像的可视化和结果展示。
以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤：1.图像读取和显示：使用OpenCV库读取图像，使用Matplotlib库显示图像；2.图像的灰度化：将彩色图像转换为灰度图像；3.图像的二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像；4.图像的平滑处理：使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，如均值滤波和高斯滤波；5.图像的边缘检测：使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，如Sobel算子和Canny算子；6.图像的直方图均衡化：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度。
4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先，我们使用OpenCV库读取一张图像，并使用Matplotlib库显示该图像：import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来，我们将彩色图像转换为灰度图像：# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后，我们将灰度图像转换为黑白二值图像：# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来，我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器：# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后，我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，例如使用Sobel算子和Canny算子：# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后，我们对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度：# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验，我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤，并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。
武汉工程大学考研《数字图像处理》考试大纲
武汉工程大学《数字图像处理》研究生入学考试大纲一、命题原则：1、考察学生对数字图像处理的基础知识（包括基本概念、基本内容、基本结论、基本计算）的掌握程度以及运用已掌握的知识分析和解决问题的能力。
2、考试对象为报考我校2007年模式识别与智能系统专业各方向的研究生入学考试考生。
3、难易适度，难中易比例：容易：30%，中等：40%，偏难15%，难：15%。
4、考试知识点覆盖率达85%以上。
二、题型、分值及考试时间：1、题型包括：填空题、计算题、选择题、简答题、论述题2、考试时间：180分钟3、满分：150分三、考试内容与要求（一）数字图像基础1、掌握图像感知和获取、图像的采样和量化，熟练掌握数字图像的表示、空间和灰度分辨率。
2、熟练掌握像素，以及其连通性、区域、边界、距离等概念。
（二）空间域图像增强1、掌握基本灰度变换，包括图像反转、对数变换、分段线性变换。
2、熟练掌握直方图的概念，掌握直方图处理的基本方法。
3、熟练掌握平滑空间滤波方法，重点掌握平滑线性滤波器、统计排序滤波器、中值滤波器的概念和方法。
4、熟练掌握锐化空间滤波方法，以及拉普拉斯算子和梯度法增强的概念和方法。
（三）频率域图像增强1、掌握二维傅立叶变换及反变换的概念，掌握频率域滤波的概念和原理，以及与空间域滤波的关系。
2、掌握平滑的频率域滤波器的概念，重点掌握理想低通滤波器、高斯低通滤波器。
3、掌握频率域锐化滤波器，重点掌握理想高通滤波器、高斯高通滤波器、频率域拉普拉斯算子。
（四）图像复原1、掌握图像退化/复原过程的模型，掌握图像噪声以及噪声类型的概念，掌握噪声的添加方法。
2、掌握空间滤波复原的概念，重点掌握均值滤波器、顺序统计滤波器、中值滤波器。
3、掌握最小均方误差滤波、逆滤波等概念。
（五）彩色图像处理1、掌握彩色图像的表示方法，掌握RGB彩色模型和HIS彩色模型，及其相互转换方式。
2、掌握图像伪彩色处理的概念和方法。
3、掌握灰度图像与彩色图像的转换。
研究生 数字图像处理 习题解答参考
习题 第 第 第 第 5 6 7 8 章 章 章 章 章 4 2 3 1 2 第 12 第 14 第 16 第 18 第 21 章 章 章 章 章
习题 10 补充题 7 3 1
第 11
习题解答参考
1． 有一幅在灰色背景下的黑白足球的图像，直方图如下所示。足球的直径为 230mm，其像素间距 为多少？（第 5 章 习题 4） [0 520 920 490 30 40 5910 240 40 60 50 80 20 80 440 960 420 0 ]
255 DB
0 = a ⋅ 32 + b 255 = a ⋅ 200 + b
解得：a=1.52 b=-48.57
0 32 -48.57 200 DA
GST 函数为： DB = 1.52DA − 48.57
DB ∈[0,255]
3． 下面是两幅大小为 100×100，灰度极为 16 的图像的直方图。求它们相加后所得图像的直方图? [0 [600 0 1000 0 10000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] 0] 1800 2500 1900 1100 800 200 0
t
可验证：
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ∗ 1 1 1 = 1 1 1 1 1 1 1 0 0
1 1 1 0 0
1 1 1 0 0
0 0 0 0 0
0 1 0 1 0 ∗ 1 0 0 0 0
⇒ ⇒ ⇒
a r = +1.23 br = −61.84 a g = +1.03 bg = −15.85 ab = +1 bb = +4
考研数字图像处理知识点剖析
考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。
本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。
一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。
数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。
2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。
常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。
而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。
2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。
3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。
常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。
4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。
常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。
三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。
2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。
3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。
结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。
面向电气工程研究生的“数字图像处理”课程改革
面向电气工程研究生的“数字图像处理”课程改革作者：郭斯羽温和凌志刚刘敏来源：《教育教学论坛》2023年第40期［摘要］人工智能技术在电气工程领域的应用日益广泛。
图像处理与机器视觉作为人工智能的重要分支，在电气工程专业研究生的知识体系中的重要性在不断提高。
针对这一需求，对“数字图像处理”课程进行了改革。
根据电气工程专业研究生的培养目标，设计了课程的教学目标，进而根据电气工程领域对图像处理的实际需求调整了教学内容；根据电气工程领域的实际工程应用设计了具有较高复杂度的实践教学内容；改革了课程的考核方式与内容，以有效评估学生在课程中的能力达成情况。
改革后的课程教学，有效提高了学生在课程和实践中的参与度，强化了实践效果，使学生在课程结束时基本具备了在电气工程领域复杂工程问题中应用和评价基于图像的解决方案能力。
［关键词］电气工程；人工智能；图像处理；研究生教学［基金项目］ 2020年度湖南省学位与研究生教育改革研究项目“电气信息类研究生人工智能核心知识与能力培养体系与模式探索”（2020JGYB058）［作者简介］郭斯羽（1975—），男，湖南长沙人，博士，湖南大学电气与信息工程学院副教授，主要从事图像处理与机器视觉研究；温和（1982—），男，湖南益阳人，博士，湖南大学电气与信息工程学院教授，主要从事智能电气量测研究；凌志刚（1978—），男，湖南平江人，博士，湖南大学电气与信息工程学院副教授，主要从事图像处理与机器视觉研究。
［中图分类号］ G643.2 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2023）40-0180-05 ［收稿日期］ 2022-08-09引言近年来，以深度学习、强化学习和迁移学习等高级机器学习理论的迅猛发展为代表，人工智能领域迎来了新的高速发展［1］，也带动了电力人工智能的进一步发展，成为能源数字化变革的一个关键的驱动技术［2］。
为响应技术发展的趋势与需求，众多高校的电气工程相关本科与研究生专业均加强了有关人工智能的课程教学。
研究生数字图像处理教学大纲(新)
课程编号：0722202数字图像处理Digital Image Processing开课单位：计算机系教学大纲撰写人：吕建平课程学分数：3 课时数：48课程类别：研究生课课程性质：任选课授课方式：讲授、实验、讨论考试方式：笔试（半开卷）适用专业：计算机应用技术、信号与信息处理教学目标：通过本课程的学习，掌握数字图像处理的基本理论，各种处理方法的基本原理、特点和实施途径，为今后在该领域中深入学习和研究奠定基础。
课程主要内容：一、引言了解图像处理的任务、图像处理系统的构成及特点、图像数字化的原理及步骤等。
二、图像变换理论熟练掌握图像的付氏变换，掌握Walsh变换、基于特征向量的变换，了解小波变换理论。
三、图像的增强理解图像的灰度直方图，掌握图像的点运算、代数运算、几何运算，掌握图像的对比度拉伸增强、时域掩膜增强法、频域滤波法、中值滤波法、同态滤波法、伪彩色增强法等。
四、图像的复原理解图像的退化模型，了解其简化算法的基本思想；掌握逆滤波法、非约束的最小二乘方滤波、有约束的最小二乘方滤波等。
五、图像的编码掌握图像的无损压缩技术及有损编码技术；了解几种常用的图像变换编码及图像压缩标准。
六、图像的分割与描述理解图像分割处理的思想，掌握阈值分割法、基于梯度的图像分割方法、自适应阈值边缘检测及区域生长法。
教材名称：建议教材：国外计算机科学教材系列［美］Kenneth R. Castleman 著，朱志刚等译《数字图像处理》电子工业出版社 2004年12月参考书：1)期刊 Computer Vision，Graphics and Image ProcessingPattern Recognition图像识别与自动化2）书籍阮秋琦著《数字图像处理》电子工业出版社 2001年1月章毓晋编《图像工程》清华大学出版社 2002年1月霍红涛编著《数字图像处理》机械工业出版社 2003年6月朱虹编著《数字图像处理基础》科学出版社 2005年4月胡学龙编著《数字图像处理》电子工业出版社 2007年10月备注：1、授课方式包括讲授、讨论、实验、辅导、自学等；2、课程性质包括学位课、限选课、任选课；3、考试方式包括笔试（闭卷、半开卷、开卷）、上机作业、大作业、实验与报告等。
2023研究生数字图像处理第3讲数字图像变换
特点：DCT具有较 好的能量压缩能力 和空间局部性
应用：在图像压缩 、图像增强等方面 有广泛应用
与其他变换比较：DCT 相对于傅里叶变换和小 波变换具有更高的压缩 效率和更好的视觉效果
小波变换的基本概念：小波变换是一种 在频率和时间上变化的函数，能够将信 号分解成不同频率和时间尺度的成分。
小波变换的原理：通过将信号与小波函数 进行内积运算，可以得到信号在不同频率 和时间尺度上的分解结果。
图像加密：通过数字图像变换技术，对图像进行加密处理，保护图像的安全性和隐私 性。
图像压缩：利用数字图像变换技术，对图像进行压缩编码，以减少图像存储和传输所 需的存储空间和带宽。
图像增强：通过数字图像变换技术，对图像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比 度，改善图像的质量。
图像恢复：利用数字图像变换技术，对受到损坏或降质的图像进行恢复处理，以恢复 其原始质量和清晰度。
数字图像变换在图像处理中的应用 数字图像变换在不同场景下的优缺点 数字图像变换在不同领域的应用案例 数字图像变换在不同场景下的选择与优化建议
数字图像变换的基本原理
实践应用案例展示
添加标题
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基于DFT的图像去噪算法
添加标题
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效果评估与比较
DCT（离散余弦变换）的基本原理 基于DCT的图像压缩算法 实验结果及分析 与其他图像压缩方法的比较
小波变换的特点：小波变换具有多分辨率 分析的特点，能够同时获得信号在时间和 频率上的信息。
小波变换的应用：小波变换在数字图像处 理中广泛应用于图像压缩、图像增强、图 像去噪等方面。
傅里叶变换 小波变换 离散余弦变换 哈达玛变换
小波变换的基本原理 小波变换在数字图像处理中的应用 基于小波的变换方法实现过程 小波变换的优势与局限性
以科研为导向的研究生《数字图像处理》课程教学
理学科的更新更是 日新月异 。为相关科学研究服务 ， 必须 时时关注 最新的科研热点 ， 使学生随时了解最新 的科研动 向， 为他们在将来 进行科研方 向选择时 ， 提供更多 的指 引和选择 。 参考文献 ：
［ １ ］ Ｇｏ ｎ ｚ ｌ ａ ｅ ｚ Ｒ． Ｃ． ，Ｒｉ ｃ ｈ ａ ｒ ｄ Ｅ ．Ｗ ．Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ［ ＭＩ ．
堕 墼
ＮＯ ． ３ Ｔ Ｉ ＭＥ Ｅ Ｄ Ｕ Ｃ Ａ Ｔ １ ０ Ｎ Ｍａ ｒ ｃ ｈ
以科研为导向的研究生《 数字图像处理》 课程教学
李 月龙
摘要 ： 本文首先介绍 了数 字图像 处理 的学科 特点和知识 内涵 ， 强调 了该 学科的研 究重点； 随后针对性地指 出了在进行研 究生阶段 《 数 字图像 处理》 课程授 课时 ， 必须 以科 学研 究为导 向和灵魂 ； 最后 列举 了以科研 为 中心进行相 关学科教 学的具体措施 。 关键词 ： 图像 处理 教 学改革 研 究生教 学
工欲善其事必先利器 ， 数字图像处理是计算机学科中的上层次 内容 ， 必须依托在相关专业工具基础上才能开展研究 。如若缺乏对 相关工具的了解 ， 往往会事倍功半 。以读取图像为例 ， 依托相关工 具可能只需要编写一行代码 ， 而如果 自行编写代码 ， 可能需要数百 行之多。因此， 我们认为 ， 必须在《 数字 图像处理》 课程中 ， 对Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 、 ｒ ｃ ｎ ｃ ｖ 等专业工具进行专 门介绍。从而节省学生在进行 相关研究
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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。