数字图像处理作业
数字图像处理大作业
1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像，要求判读条纹的间距，请给出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。
解：步骤与思路：○1.进行模糊处理，消除噪声○2.边缘检测，进行图像增强处理○3．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。
○4.采用横向标号法，根据值为1像素在标号中的相邻位置可以确定间距I=imread('xz mjt.bmp');I1=medfilt2(I); %对图像中值滤波imshow(I1);[m,n]=size(I1);for i=1:mfor j=1:nif(I1(i,j)<100) %阈值为100I1(i,j)=255;elseI1(i,j)=0; %进行二值化endendendfigure;imshow(I1);Y1=zeros(1,25);y2=y1;c=y2;i=100;for j=1:1200if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0)Y1=j+1;endif (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255)Y2=j;endendfor i=1:25c=Y2(i)-Y1(i)endc %找出每两个条纹之间的距离2. 现有8个待编码的符号m0,……,m7,它们的概率分别为0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。
3. 请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。
各种算子对图像进行边缘检测效果的研究图像分割是根据需要将图像划分为有意义的若干区域或部分的图像处理技术。
通过边缘检测在Matlab 中实现方法，及用四叉数分解函数进行区域分割的方法，掌握了Matlab 区域操作函数的使用和图像分析和理解的基本方法,并学到了'roberts','sobel','prewitt','canny','log'算子对图像进行边缘检测的不同效果。
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
数字图像处理课程作业答案(课堂PPT)
Homework 2
• A4 为什么彩色图像的压缩比通常比灰度图像大 ？
• 答：因为人眼对彩色细节的分辨能力远比对亮 度细节的分辨能力低，故通常彩色图像压缩采 用YCbCr 4:2:2和4:2:0 ITU-R BT.601 色度子取 样格式。通过色度子取样，各分量信号压缩之 前分别达到1.5:1和2:1的压缩比
4
Homework 1
21. 何为RGB模型？ 答：图像的采集和电子显示使用RGB 模型。在
RGB 模型中，每种颜色的主要光谱中都有红、 绿、蓝的成分。这种模型基于Cartesian（笛卡 尔）坐标系统。RGB模型中的三基色是红（R）、 绿（G）、蓝（B）。RGB 模型是用相加混色原 理产生彩色图像的。
2
Homework 1
7. 数字图像处理有哪些应用？
答：数字图像处理的应用越来越广，已经渗透到 工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科 研、安全保卫、日常生活等各个方面，在国计 民生及国民经济中发挥越来越大的作用。具体 应用领域可粗略概括在下表中。
学科 物理、化学 生物、医学
环境保护 地质
应用内容
1
Homework 1
3. 数字图像处理的主要内容是什么？ 数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容： 1. 几何处理(Geometrical Processing) 2. 算术处理(Arithmatic Processing) 3. 图像增强(Image Enhancement) – Chapter 4 4. 图像复原(Image Restoration) – Chapter 6 5. 图像重建(Image Reconstruction) – Chapter 7 6. 图像编码(Image Encoding) – Chapter 5 7. 图像识别(Image Recognition) – Chapter 10 8. 图像理解 (Image Understanding)
(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。
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。
硕士研究生《数字图像处理》作业
研究生《数字图像处理》考试1. 编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。
● 图像频域降噪的实验原理与算法分析：图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频部分，而图像的边缘和噪声对应于高频部分，因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响，由卷积定理，在频域实现低通滤波的数学表达式：),(),(),(v u F v u H v u G =1. 理想低通滤波器（ILPF ）0),(),(01),(D v u D D v u D v u H >≤⎩⎨⎧=2. 巴特沃斯低通滤波器（BLPF ） nD v u D v u H 20),()12(11),(⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=3. 指数型低通滤波器（ELPF ） 2),(0),(nD v u D ev u H ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=● 图像频域降噪的实验过程： 1. 理想低通滤波器程序I=imread('xpy.jpg'); f=double(I); g=fft2(f); g=fftshift(g); [M,N]=size(g); d0=100;m=fix(M/2);n=fix(N/2); for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2); if(d<=d0) h=1; else h=0; endresult(i,j)=h*g(i,j);endend>> result=ifftshift(result);>> J1=ifft2(result);>> J2=uint8(real(J1));>> imshow(J2)2.巴特沃斯低通滤波器程序I=imread('xpy.jpg');f=double(I);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);nn=2;d0=30;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));imshow(J2)3.高斯低通滤波器程序I=imread('xpy.jpg');f=double(I);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);d0=100;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=exp(-(d.^2)./(2*(d0^2)));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));imshow(J2)图像频域降噪的实验结果分析与讨论下面是理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器的滤波效果分析与讨论。
电大一网一《数字与图像处理》2023春季学期数字与图像处理第2次平时作业-100分
新疆开放大学直属《数字与图像处理》2023春季学期数字与图像处理第2
次平时作业-100分
题1：下列哪一个不是数字图像处理的目的。
A.存储和传输
B.显示和打印
C.增强和恢复
D.可视化
正确答案：D
题2：下列算法中属于图象锐化处理的是：（）
A.低通滤波
B.加权平均法
C.高通滤波
D.中值滤波
正确答案：C
题3：下列算法中属于局部处理的是：（）
A.灰度线性变换
B.二值化
C.傅立叶变换
D.中值滤波
正确答案：D
题4：下列哪一项不是伪彩色图像增强的方法。
A.过滤法
B.密度切割法
C.灰度级-彩色变换
D.滤波法。
《数字图像处理》作业题目
数字图像处理作业班级：Y100501姓名：**学号：*********一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。
频域降噪。
对图像而言，噪声一般分布在高频区域，而图像真是信息主要集中在低频区，所以，图像降噪一般是利用低通滤波的方法来降噪。
边缘增强。
图像的边缘信息属于细节信息，主要由图像的高频部分决定，所以，边缘增强一般采取高通滤波，分离出高频部分后，再和原频谱进行融合操作，达到边缘增强，改善视觉效果，或者为进一步处理奠定基础的目的。
1频域降噪，主程序如下：I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%加入高斯白噪声A=ilpf(J,0.4);%理想低通滤波figure,subplot(222);imshow(J);title('加噪声后的图像');subplot(222);imshow(A);title('理想低通滤波');B=blpf(J,0.4,4);%巴特沃斯低通滤波subplot(223);imshow(B);title('巴特沃斯低通滤波');C=glpf(J,0.4);%高斯低通滤波subplot(224);imshow(C);title('高斯低通滤波');用到的滤波器函数的程序代码如下：function O=ilpf(J,p) %理想低通滤波，p是截止频率[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid');hd=ones(size(J));r=sqrt(f1.^2+f2.^2);hd(r>p)=0;y=fft2(double(J));y=fftshift(y);ya=y.*hd;ya=ifftshift(ya);ia=ifft2(ya);O=uint8(real(ia));function O=blpf(J,d,n) %巴特沃斯低通滤波器，d是截止频率，n是阶数[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid');hd=ones(size(J));r=f1.^2+f2.^2;for i=1:size(J,1)for j=1:size(J,2)t=r(i,j)/(d*d);hd(i,j)=1/(t^n+1);endendy=fft2(double(J));y=fftshift(y);ya=y.*hd;ya=ifftshift(ya);ia=ifft2(ya);O=uint8(real(ia));function O=glpf(J,D) %高斯滤波器，D是截止频率[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid');r=f1.^2+f2.^2;Hd=ones(size(J));for i=1:size(J,1)for j=1:size(J,2)t=r(i,j)/(D*D);Hd(i,j)=exp(-t);endendY=fft2(double(J));Y=fftshift(Y);Ya=Y.*Hd;Ya=ifftshift(Ya);ia=ifft2(Ya);O=uint8(real(ia));运行结果如图1所示。
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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。
支持向量机
支持向量机是一种基于机器学习原理的特征提取方法，可以在不确定模型的情况下从数据中学习出最优分类器，具有较高的准确性和鲁棒性等优点。
结语
本文对数字图像处理的主要步骤和注意事项进行了简单介绍，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，但只有正确的处理步骤才能达到我们所期望的结果。
通过学习数字图像处理的基础知识和相关算法，我们可以更有效地处理和利用数字图像，满足不同需求的应用场景。