数字图像作业
数字图像处理作业 PPT
数字图像处理作业
作业
P30 2、3、5 2. 图像量化时，如果量化级比较小时会产生什么现象？为什么？
3. 为什么非均匀量化多用于量化级数少的场合，而在量化级数多 的场合不用？
5. 设某个图像为
100 67 34 100
f
67
67
34 100
67 56 211 67
100 100 211 100
1）采用高斯模板对其进行均值滤波处理； 2）采用3×3模板对其进行中值滤波处理。
第6章
图像的锐化处理
作业
• 1.设图像为：
1 5 15 8
f
1
7
14
9
3 7 10 11
• 分的L别ap采la用cRioabne算r1t子s算对0 子其、进4 行So锐b6e化l 算。子和常用
第7章 图像分割
作业
• 已知一幅图像为：
1 2 3 4 5
6
7
8
9
10
f 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20
21 22 23 24 25
• 1) 进行Δi=2，Δj=3平移后的图像矩阵。
• 2)对其进行缩小，其中k1=0.6，k2=0.75，写 出缩小后的图像矩阵。
• 已知一幅图像为：
1 2 3
f
4
5
6
7 8 9
• 1)对其旋转30度后的图像矩阵 • 2)对其旋转45度后的图像矩阵 • 3)对其旋转60度后的图像矩阵
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
第5章 图像的噪声抑制
作业
1. 已知图像为：
9 10 8 7
f 11 40 9 7 12 9 0 8
数字图像处理-作业汇总
1. 一幅8灰度级图像具有如下所示的直方图，求直方图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直方图的示意图。
（图中的8个不同灰度级对应的归一化直方图为[0.17 0.25 0.21 0.16 0.07 0.08 0.04 0.02]）解：由s k =∑Pr (r i )k i=0，可以求得原图像直方图的累进概率为： *s +=*0.17,0.42,0.63,0.79,0.86,0.94,0.98,1+其量化结果即：*s q +={17,37,47,67,67,1,1,1}对相应的原灰度级进行映射，即*k ′+=*1,3,4,6,7+相应地有:*s k ′+=*0.17,0.25,0.21,0.23,0.14+因而均衡后的直方图为:2.由题，p r (r )=−2r +2 p z (z )=2z由PDF 灰度变换的关系T (r )=∫p r (w )dw r=s =∫p z (t )dt z=G (z )可得{T (r )=−r 2+2r G (z )=z2⟹z =±√−r 2+2r 要求z 应当是非负的,因而z =√−r 2+2r3. 请计算如下两个向量与矩阵的卷积计算结果。
1) [ 1 2 3 4 5 4 3 2 1] *[ 2 0 -2]=[2,4,4,4,4,0,-4,-4,-4,-4,-2]2) [−101−202−101]∗[1320410323041052321431042]=[−1−3−13−204−3−6−44−4211−3−7−63−6415−3−11−48−10317−7−1125−10615−8−56−4−698−3−13−3−242]4. 高斯型低通滤波器在频域中的传递函数是H (u,v )=Ae −(u2+v 2)2σ2⁄ 根据二维傅里叶性质，证明空间域的相应滤波器形式为h (x,y )=A2πσ2e −2π2σ2(x 2+y 2)（这些闭合形式只适用于连续变量情况。
数字图像作业
一、简答1、简述图像数据冗余度概念及类型。
对于描述一幅图像所需要的最少信息之外的多余信息，称为冗余度。
a.数据冗余空间冗余：一帧图像上像素点与像素点的相关性；时间冗余：多帧图像间像素点与像素点的相关性；符号冗余：图像像素编码码流存在着可压缩性。
b.视觉冗余人眼对细节的分辨能力有限；人眼对颜色画面的分辨低于对黑白画面的分辨能力；人眼对高频信号变化的分辨低于对低频信号变化的分辨能力等。
2、简述帧内预测（DPCM）的过程。
1）预测器根据存储的前若干个样值对当前值进行预测，得到预测值；2）待编码值与预测值相减得到预测差值；3）对预测差值进行量化4）量化后的差值一方面进行熵编码并经信道传出去；另一方面与预测值相加，得到“有量化失真的复原值”，存储到预测器中，供对下一个样值预测之用5）接收端的预测值与解码后的差值相加形成复原值。
3、简述变换编码的过程，并说明变换编码实现压缩的原理。
通过变换去除一部分不重要的参数，达到压缩的目的。
其依据是图像数据经过变换后，出现能量集中的情况，则变换后可只选少量重要的系数进行编码，舍弃大部分不重要的系数，以达到压缩的目的4、什么是图像退化？引起图像退化的主要因素有哪些？。
数字图像在获取的过程中，由于各种原因会产生退化。
主演因素有：1、光学系统的像差与成像衍射2、A/D过程损失部分细节3、成像系统的非线性畸变4、环境随机噪声5、成像过程的相对运动6、射线辐射、大气湍流等造成的照片畸变7、遥感仪器的不稳定引起的照片几何失真5、简述图像退化模型。
1、原始图像g(x,y)经过一个退化过程H （退化算子或退化系统）的作用，再和噪声n(x,y)进行叠加，形成退化图像f(x,y)f(x,y)=H[g(x,y)]+n(x,y)2、连续退化模型在不考虑噪声影响时，系统输出由其输入和点扩展函数唯一确定。
即退化图像f(x,y)是原图像g(x,y)和引起退化的图像系统之点扩展函数h(x,y)的卷积。
数字图像作业
数字图像试验报告1、根据实验程序一2幅灰度图像相加的程序，用MATLAB实现2幅3通道RGB图像的相加a=imread('a.jpg');b=imread('b.jpg');a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2);a3=a(:,:,3);b1=b(:,:,1);b2=b(:,:,2);b3=b(:,:,3);c(:,:,1)=imadd(a1,b1,'uint16');c(:,:,2)=imadd(a2,b2,'uint16');c(:,:,3)=imadd(a3,b3,'uint16');subplot(2,2,1);imshow(a,[]);subplot(2,2,2);imshow(b,[])subplot(2,2,3);imshow(uint8(c));2、针对程序十一，实现对彩色图像的均值滤波处理。
I=imread('a.jpg');%读入源图像a=I(:,:,1)b=I(:,:,2)c=I(:,:,3)figure;subplot(3,2,1);imshow(I);title('原图');aa=im2double(a);%将原图转换为double类型，值在0 1之间，imnoise要求bb=im2double(b)cc=im2double(c)J=imnoise(aa,'gaussian',0,0.005);%人为给图像添加高斯噪声，噪声均值为0，方差为0.005 K=imnoise(bb,'gaussian',0,0.005)L=imnoise(cc,'gaussian',0,0.005)e(:,:,1)=Je(:,:,2)=Ke(:,:,3)=Lsubplot(3,2,2);imshow(e);%显示噪声图像title('加入高斯噪声后的图像');%用filter2函数对加入高斯噪声后的图像进行均值滤波f1=filter2(fspecial('average',3),J);%对图像进行模板大小为3的均值滤波f2=filter2(fspecial('average',3),K)f3=filter2(fspecial('average',3),L)d(:,:,1)=f1d(:,:,2)=f2d(:,:,3)=f3subplot(3,2,3);imshow(d); %显示模板大小为3的均值滤波图像title('模板为3的均值滤波');f4=filter2(fspecial('average',5),J);%对图像进行模板大小为3的均值滤波f5=filter2(fspecial('average',5),K)f6=filter2(fspecial('average',5),L)g(:,:,1)=f4g(:,:,2)=f5g(:,:,3)=f6subplot(3,2,4);imshow(g); %显示模板大小为3的均值滤波图像title('模板为5的均值滤波');3、根据程序五的定位程序，换张图片（text_01.png）重新定位w=imread('D:\ccx\photo\text_01.png');%将字母a从图象中切割出来a= w(33:45,88:98);;figure; imshow(w);figure;imshow(a);%将字母a和图象text.tif进行快速傅立叶变换，然后计算字母a和图象的卷积C=real(ifft2(fft2(w).*fft2(rot90(a,2),220,220)));figure,imshow(C,[]);thresh=60;%显示象素值超过阈值的象素figure,imshow(C>thresh)4、图像空间域增强。
(完整版)数字图像处理大作业
数字图像处理1.图像工程的三个层次是指哪三个层次？各个层次对应的输入、输出对象分别是什么？①图像处理特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。
②图像分割特点：输入是图像，输出是数据。
③图像识别特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
“输入是数据，输出是理解。
2.常用的颜色模型有哪些（列举三种以上）？并分别说明颜色模型各分量代表的意义。
①RGB（红、绿、蓝）模型②CMY（青、品红、黄）模型③HSI（色调、饱和度、亮度）模型3.什么是图像的采样？什么是图像的量化？1．采样采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。
一副图像就被采样成有限个像素点构成的集合。
例如：一副640*480分辨率的图像，表示这幅图像是由640*480＝307200个像素点组成。
2．量化量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
针对数字图像而言：采样决定了图像的空间分辨率，换句话说，空间分辨率是图像中可分辨的最小细节。
量化决定了图像的灰度级，即指在灰度级别中可分辨的最小变化。
数字图像处理（第三次课）调用图像格式转换函数实现彩色图像、灰度图像、二值图像、索引图像之间的转换。
图像的类型转换：对于索引图像进行滤波时，必须把它转换为RGB图像，否则对图像的下标进行滤波，得到的结果是毫无意义的;2.用MATLAB完成灰度图像直方图统计代码设计。
6789101112131415161718192021222324252627282930title('lady-lenna');if isrgb(a);b=rgb2gray(a);%RGB转换为灰度图像endsubplot(2,2,2);imshow(b);%显示图像title('ladygaga-lenna');[m,n]=size(a);%返回图像大小e=zeros(1,256);for k=0:255for i=1:mfor j=1:nif a(i,j)==ke(k+1)=e(k+1)+1;%灰度值相同的进行累加endendendendsubplot(2,2,4);bar(e);%画图像的灰度直方图title('灰度直方图');c=imrotate(a,20);%图像的旋转subplot(2,2,3);imshow(c);数字图像处理（第四次课）编写matlab函数，实现在医学图像中数字减影血管造影。
数字图像处理作业
数字图像处理作业数字图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理、分析、识别等的学科，而数字图像的处理就是利用计算机对图像进行数字化处理。
这门学科对日常生活中各行各业有着广泛的应用，比如医学图像处理、遥感图像处理、安防监控、虚拟现实等。
数字图像处理是一个复杂的过程，需要多个步骤的协同完成。
本篇文档就是一次关于数字图像处理的作业，下面将对数字图像处理的主要步骤和注意事项进行详细介绍。
图像数字化图像数字化是指将样本图像点的亮度值和位置坐标转换为数字信号，从而对图像进行处理和传输。
在数字图像处理中，数字图像通常表示为二维矩阵，其中矩阵中的每个元素对应图像中的每个像素。
每个像素的值表示亮度或颜色信息。
前置处理图像的前置处理是指对图像进行预处理，以清除噪声、增强对比度等操作。
前置处理的主要流程包括滤波、分割、边缘检测、形态学处理等。
滤波滤波是对图像进行平滑或锐化处理的过程。
平滑滤波的作用是去除噪声，提高图像的质量；锐化滤波的作用是增强图像的轮廓特征。
分割图像分割是指将图像划分为多个有意义的区域，以便于后续的处理。
最常见的分割方法有基于阈值的方法、边缘检测方法和区域增长法等。
边缘检测边缘检测是指在图像中找到亮度或颜色变化的位置，以便于提取图像的特征。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
形态学处理形态学处理是一种基于图像形状的图像处理方法，其主要作用是对图像进行形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。
特征提取特征提取是指从处理过后的数字图像中提取有用的信息或特征。
常用的特征提取方法有局部二值模式、霍夫变换、支持向量机(SVM)等。
局部二值模式局部二值模式是一种基于像素点周围局部邻域像素值的特征提取方法，可以有效地提取图像的纹理特征和形状特征等。
霍夫变换霍夫变换是一种基于数学原理的特征提取方法，主要应用于直线、圆弧等图形的识别和提取。
其原理是将特征空间转化为参数空间，通过在参数空间中的投票来找到与特定模型最适配的特征。
完整版数字图像处理作业题及部分答案
1.数字图像与连续图像相比具有哪些优点?连续图像f(x,y)与数字图像I(c,r)中各量的含义是什么?它们有何联系和区别? (To be compared with an analog image, what are the advantagesof a digital image? Let f(x,y) be an analog image, I(r, c) be a digital image, please giveexplanation and comparison for defined variables: f/I, x/r, and y/c)2.图像处理可分为哪三个阶段? 它们是如何划分的？各有什么特点? (We can divide image processing into 3 stages, what are they? how they are divided? What are their features?)答：低级处理---低层操作,强调图像之间的变换,是一个从图像到图像的过程;中级处理---中层操作,主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像的描述,是一个从图像到数值或符号的过程;高级处理---高层操作,研究图像中各目标的性质和相互联系,得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释;3.试从结构和功能等角度分析人类视觉中最基本的几个要素是什么?什么是马赫带效应? 什么是同时对比度?它们反映了什么共同问题? (According to the structure and function of theeyes, what are the basic elements in human vision? What is the Mach Band Effect? What is Simultaneous Contrast? What common facts can we infer from both Mach Band Effect and Simultaneous Contrast?)答：人的视觉系统趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界的现象称为“马赫带”效应;同时对比度指的是人的视觉系统对某个区域感觉到的亮度除了依赖于它本身的强度,还与背景有关. 马赫带效应和同时对比度现象表明人所感觉到的亮度并不是强度的简单函数.4.比较说明像素邻域、连接、通路以及连通基本概念的联系与区别。
最新数字图像课后习题答案作业
后为零。图像使用于图像传输，而锐化用于医疗图片的边缘检测和图像分割技术。
4 探讨空域增强处理与频域增强处理的特点，比较其性能。 答，空域增强处理是对图像的像素直接处理，利用变换函数
T(r) 直接进行变换，获得处理后的图像。频域增强处
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理的修改图像的傅氏变换为基础的，在滤波器处理后变换获得处理后图像。频域性能较好。
2、试述轮廓追踪的基本原理和操作步骤。 答，基本原理是通过顺序找出边缘点来跟踪边界，
从而找出图像中区域的边界轮廓。 操作步骤是首先按从上到下，
从左到右的顺序扫描图像， 寻找没有标记跟踪结束记号的第一个边界起始点
A ，A 是具有最小行和列值的边界
点。定义一个扫描方向变量 dir ， 该变量用于记录上一步中沿着前一个边界点到当前边界点的移动方向，
直方图均衡化的目的 ,对于数字图像，用频率代替概率 .
2 试述规定化直方图增强原理； 答。r, z 分别表示原始图像的灰度和希望得到的结果图像的灰度
（归一化）；对原始图像作直方图均衡化处理；
对结果图像作直方图均衡化处理；都为均匀的直方图。按照希望得到的图像的灰度概率密度函数
pz(z) ，作均衡，
求得变换函数 G(z) ；用得到的灰度级 s 作逆变换 z= G-1(s) 。
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数字图像课后习题答案
第一章 1、 说明图象数字化与图象空间分辨率之间的关系 答。数字图像的分辨率是数字图像数字化精度的衡量指标之一。图像的空间分辨率是在图像采样过程中选择 和产生的，图像的空间分辨率用来衡量数字图像对模拟图像空间坐标数字化的精度。一般来说，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， 所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据大。
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数字图像处理课程
实验报告
实验一图像的基本操作
学生姓名：冉江涛学号：20090511441 学院：美术学院
专业：环境艺术设计
完成时间：2011年11月8日
目录
一、实验目的 (1)
二、实验步骤（程序流程） (1)
三、实验步骤（程序流程）...............................2--4
四、实验结果.......................................................5--8
五、结果分析 (9)
六、实验总结 (9)
实验名称：图像运算
一、实验目的
1.熟悉图像点运算和代数运算的实现方法
2.了解图像几何运算的简单应用
3.了解图像的邻域操作
二、实验步骤
1、打开MATLAB软件，设置工作路径，新建M文件。
2、将图片放到当前工作路径下
3、写入图像运算（包括点运算、代数运算、几何运算和图像剪切）程序保存并调试运行。
程序具体要求：
（1）图像点运算：读入图像，通过图像点运算改变对比度。
（2）图像的代数运算：图像加法运算、减法运算、乘法运算。
（3）图像的几何运算：A)改变图像的大小：读入图像，改变图像大小，分别将原图像放大1.5倍和缩小0.5倍。
B)旋转一幅图像将上述图像顺时针和逆时针旋转任意角度，观察显示效果。
C)图像剪切:通过交互式操作，从一幅图像中剪切一个矩形区域。
4、保存实验结果并完善实验报告。
实验程序（流程）
1. 图像点运算
%读入图像‘rice.jpg’，通过图像点运算改变对比度
rice=imread('rice.jpg');
subplot(131),imshow(rice)
I=double(rice); %转换为双精度类型
J=I*0.43+60;
rice2=uint8(J); %转换为uint8
subplot(132),imshow(rice2)
J=I*1.5-60;
rice3=uint8(J); %转换为uint8
subplot(133),imshow(rice3)
2.图像的代数运算
a)图像加法运算
I=imread('rice.jpg ');
imshow(I)
J=imread('cameraman.jpg');
figure,imshow(J)
K=imadd(I,J);
figure,imshow(K)
K2=imadd(I,J,'uint16');
figure,imshow(K2,[])
RGB=imread('flowers.jpg');
RGB2=imadd(RGB,50);
imshow(RGB)
figure,imshow(RGB2)
RGB3=imadd(RGB,100);
figure,imshow(RGB3)
b)图像减法运算
I=imread('rice.jpg');
imshow(I)
background = imopen(I,strel('disk',15)); %估计背景图像figure, imshow(background);
I2=imsubtract(I,background); %从原始图像中减去背景图像
figure, imshow(I2)
c)图像乘法运算
I=imread('flowers.jpg');
J=immultiply(I,1.2);
K=immultiply(I,0.5);
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(K)
d)*图像除法运算
I=imread('rice.jpg');
J=imdivide(I,1.2);
K=imdivide(I,0.8);
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(K)
3.图像的几何运算
a)改变图像的大小
读入图像‘cameraman.jpg’，改变图像大小，分别将原图像放大1.5倍和缩小0.5倍。
I=imread('cameraman.jpg');
J=imresize(I,1.25);
K=imresize(I,0.8);
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(K)
Y=imresize(I,[100,150]);
figure,imshow(Y)
b)旋转一幅图像
将上述图像顺时针和逆时针旋转任意角度，观察显示效果。
I=imread('moon.jpg');
J=imrotate(I,30,'bilinear');
J1=imrotate(I,30,'bilinear','crop');
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(J1)
J2=imrotate(I,-15,'bilinear');
figure,imshow(J2)
c)图像剪切
通过交互式操作，从一幅图像中剪切一个矩形区域。
I=imread('new.jpg');
imshow(I);
I1=imcrop(I,[10 30 70 100]);
figure,imshow(I1)
I2=imcrop(I,[30 60 120 160]);
figure,imshow(I2)
4. *图像的邻域操作
读入图像‘tire.tif’，分别使用函数nlfilter和blkproc对图像进行滑动邻域操作和分离邻域操作。
I=imread('tire.tif');
f=inline('max(x(:))'); %构造复合函数
I2=nlfilter(I,[3 3],f); %滑动邻域操作
imshow(I)
figure,imshow(I2)
I=imread('tire.tif');
f=inline('uint8(round(mean2(x)*ones(size(x))))'); %构造复合函数
I2=blkproc(I,[8 8],f); %滑动邻域操作
imshow(I)
figure,imshow(I2)
三、实验结果
1. 图像点运算
原图像
图1图像点运算实验结果
2. 图像的代数运算
a) 图像加法运算
图2 图像加法运算的实验结果
b) 图像减法运算
图3 图像减法运算的实验结果
c) 图像乘法运算
图4 图像乘法运算的实验结果
d) *图像除法运算
图5 图像除法运算的实验结果
3. 图像的几何运算
a) 改变图像的大小
图6 改变图像大小的实验结果
b) 旋转一幅图像
图7 旋转一幅图像的实验结果c) 图像剪切
图8 图像剪切的实验结果
4. *图像的邻域操作
图9 图像的邻域操作的实验结果
四、结果分析
1、图像点运算
图像点运算是对每个像素点进行运算，通过图像点运算改变对比度。
通过图1可以看出，经点运算后图像对比度分别减弱和增强了。
2、图像的代数运算
图像加法运算：经rice.jpg和cameraman.jpg相加后图像叠加在一起。
由图2知flowers.jpg加50后图像变亮。
flowers.jpg加100图像变得更亮了。
图像减法运算：从原始图像中减去背景图像，图像轮廓没有发生变化，颜色变深（见图3）。
图像乘法运算：原图像乘上大于1的数后图像变亮，乘上小于1的数后图像变暗。
（见图4）
图像除法运算：原图像除以大于1的数后图像变暗，除以小于1的数后图像变亮。
（见图4）
3、图像的几何运算
改变图像的大小：将原图像放大和缩小后图像只有大小的改变。
而将原图像改变为规定大小后图像发生了变形，主要是因为图像横纵比例不同。
（见图5）旋转一幅图像：旋转后图像区域扩大，角度改变（角度为正值时是逆时针旋转，为负顺时针旋转。
）若在imrotate函数中增加'crop'参数，可以将图像剪切成原图像大小。
（见图6）
图像剪切：通过交互式或直接编程，从一幅图像中剪切一个矩形区域。
五、实验总结
通过本次实验，我学会了用MATLAB处理图像的一些方法，尽管还不是很熟练。
以后会多练习，更好地掌握处理图像的一些常用方法。
熟悉了图像点运算和代数运算的实现方法，了解图像几何运算的简单应用，多图像的邻域操作有了进一步的了解。
学习了图像的数据存储类型，及图形图像文件的读取、显示、加减乘、改变大小、旋转、剪切操作。
对数字图像处理的方法有了基础的认识，也培养了对这门课的兴趣。