数字图像处理(冈萨雷斯第三版)
(完整版)数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形）对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点：m .d .x 61011060-⨯<=，即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少？光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为：])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令K=255。
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)
1. 数字数据传输通常用波特率度量，其定义为每秒钟传输的比特数。
通常的传输是以一个开始比特，一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。
基于这个概念回答以下问题：(a) 用56K 波特的调制解调器传输一幅1024×1024、256 级灰度的图像需要用几分钟？(b) 以750K 波特[这是典型的电话DSL(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间？解：(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min(b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s2.两个图像子集S1和S2图下图所示。
对于V＝｛1｝，确定这两个子集是（a）4-邻接，（b）8-邻接，（c）m-邻接。
a) S1 和S2 不是4 连接，因为q 不在N4(p)集中。
(b) S1 和S2 是8 连接，因为q 在N8(p)集中。
(c) S1 和S2 是m 连接，因为q 在集合N D(p)中，且N4(p)∩ N4(q)没有V 值的像素3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令V={0,1}并计算p 和q 间的4，8，m 通路的最短长度。
如果在这两点间不存在特殊通路，试解释原因。
(b) 对于V={1,2}重复上题。
解：(a) 当V={0,1}时，p 和q 之间不存在4 邻接路径，因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备V 的值，如图(a)p 不能到达q。
8 邻接最短路径如图(b)，最短长度为4。
m邻接路径如图(b)虚线箭头所示，最短长度为5。
这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。
(b) 当V={1, 2}时，最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示，其长度为6，另一种情况，其长度也为6；8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示，其最短长度为4；m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示，其最短长度为6.或解: (1) 在V＝{0,1}时，p和q之间通路的D4距离为∞，D8距离为4，Dm距离为5。
数字图像处理(冈萨雷斯第三版)ppt课件
• 什么是图像工程？（广义的数字图像处理）
它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组 成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换，以改 善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。 图像分析是从图像中取出感兴趣的数据，以描述图像中目 标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的 性质和相互关系，以得出图像内容的理解和对原场景的解 释。图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三 个不同的抽象程度上的过程。本课程着重于图像处理和分 析系统。
.
图像数据文件主要是用光栅形式,即图像是一些图像点 的集合，比较适合变化复杂的图像。它的主要缺点是缺少 对象和像素点之间的联系,且在伸缩图像的过程中图像会 改变。例如，常见的图象文件类型有bmp,jpg等等。图象 处理的程序必须考虑图象文件的格式，否则无法正确地打 开和保存图象文件。
pgm格式
美国的许多大学用pgm格式，避免使用压缩文件格式，对 初学者来说是很方便的。下面是一幅该格式的图象。
0x36 0x34 0x30 0x20 0x34
0x38 0x30 0x0A 表示640(SP)480(LF);
0x32 0x35 0x35 0x0A ………………………………… 表示255(LF) ………………………………… 0x27 0x27 …
. 表示23, 23,…(像素灰度值)
.
这幅图象文件的解码:
P5 # Imported from SUN image: LEGGO_HOUSE_1.0.intensity 640 480 255 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x26 0x27 0x27 0x27 0x28 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x26 0x27 0x26 0x27 0x28 0x27 0x27 0x26 0x27 0x27 0x27 0x28 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x28 0x28 0x27 0x28 0x29 0x28 0x27 0x28 0x28 0x28 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x27 0x28 0x27 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x28 0x29 0x29 0x29 0x28 0x28 0x28 0x28 ………………………………………………………………...
数字图像处理第三版中文答案冈萨雷斯(供参考)
第二章（第二版是和*的矩形，第三版是和圆形）对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题所示的相似三角形几何关系得到，即()()01702302.x .d =解得x=。
根据 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点：m .d .x 61011060-⨯<=，即m .d 610318-⨯<当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？亮度适应。
虽然图中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少？光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。
因此λ=c/v= * 108(m/s)/77(1/s) = *106m = 3894 Km.根据图得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为：])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于，令K=255。
如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由：()()()()()[]()()[]20202020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=⨯==一个截面图像见图（a ）。
数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形）对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点：m .d .x 61011060-⨯<=，即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少？光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为：])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令K=255。
(完整版)数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形）对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点：m .d .x 61011060-⨯<=，即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少？光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为：])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令K=255。
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料(1) 名词解释RGB Red Green Blue，红绿蓝三原色CMYK Cyan Magenta yellow blacK , 用于印刷的四分色HIS Horizontal Situation Indicator 水平位置指示器FFT Fast Fourier Transform Algorithm (method) 快速傅氏变换算法CWT continuous wavelet transform 连续小波变换DCT D iscrete Cosine Transform 离散余弦变换DWT DiscreteWaveletTransform 离散小波变换CCD Charge Coupled Device 电荷耦合装置Pixel: a digital image is composed of a finite number of elements,each of which hasa particular lication and value,theseelements are called pixel 像素DC component in frequency domain 频域直流分量GLH Gray Level Histogram 灰度直方图Mather(basic)wavelet：a function (wave) used to generate a set of wavelets, 母小波，用于产生小波变换所需的一序列子小波Basis functions basis image 基函数基图像Multi-scale analysis 多尺度分析Gaussian function 高斯函数sharpening filter 锐化滤波器Smoothing filter/convolution 平滑滤波器/卷积Image enhancement /image restoration 图像增强和图像恢复（2）问答题1. Cite one example of digital imageprocessingAnswer: In the domain of medical image processing we may need to inspect a certain class of images generated by an electron microscope to eliminate bright, isolated dots that are no interest.2.Cite one example of frequency domain operation from the following processing result, make a general comment about ideal highpass filter (figure B) and Gaussian highpass filter(figure D)A.Original imageB.ideal highpass filterIn contrast to the ideal low pass filter, it is to let all the signals above the cutoff frequency fc without loss, and to make all the signals below the cutoff frequency of FC without loss of.C.the result of ideal highpass filterD.Gaussian highpass filterHigh pass filter, also known as "low resistance filter", it is an inhibitory spectrum of the low frequency signal and retain high frequency signal model (or device). High pass filter can make the high frequency components, while the high-frequency part of the frequency in the image of the sharpThe law of sampling process should be followed, also called the sampling theorem and the sampling theorem. The sampling theorem shows the relationship between the sampling frequency and the signal spectrum, and it is the basic basis of the continuous signal discretization. In analog / digital signal conversion process, when the sampling frequency fs.max greater than 2 times the highest frequency present in the signal Fmax fs.max>2fmax, sampling digital signal completely retained the information in the original signal, the general practical application assurance sampling frequency is 5 ~ 10 times higher than that of the signal of the high frequency; sampling theorem, also known as the Nyquist theorem6.A mean filter is a linear filter but a median filter is not, why?Mean filter is a typical linear filtering algorithm, it is to point to in the target pixels in the image to a template, this template including its surrounding adjacent pixels and the pixels in itself.To use in the template to replace all the pixels of average pixel values.Linear filter, median filter, also known as the main method used in the bounded domain average method.Median filter is a kind of commonly used nonlinear smoothing filter and its basic principle is to put the little value in a digital image or sequence to use value at various points in the field of a point at which the value to replace, its main function is to let the surrounding pixel gray value differences between larger pixel change with the surrounding pixels value close to the values, which can eliminate the noise of the isolated points, so median filter to filter out the salt and pepper noise image is very effective.（3）算法题1.The following matrix A is a 3*3 image and B is 3*3 Laplacian mask, what will be the resulting image? (Note that the elements beyond the border remain unchanged)2.Develop an algorithm to obtain the processing result B from original image A3.Develop an algorithm which computes the pseudocolor image processing by means of fourier tramsformAnswer：The steps of the process are as follow:(1) Multiply the input image f(x,y) by （-1）x+y to center the transform;(2) Compute the DFT of the image from (1) to get power spectrum F(u,v) of Fourier transform.(3) Multiply by a filter functionh(u,v) .(4) Compute the inverse DFT of the result in (3).(5) Obtain the real part of the result in (4).(6) Multiply the result in (5) by（-1）x+y4.Develop an algorithm to generate approximation image series shown in the following figure b** means of down sampling.（4）编程题There are two satellite photos of night asblew.Write a program with MATLAB totell which is brighterAn 8*8 image f(i,i) has gray levels givenby the following equation:f(i,i)=|i-j|, i,j=0,1 (7)Write a program to find the outputimage obtained by applying a 3*3 medianfilter on the image f(i,j) ;note that theborder pixels remain unchanged.Answer:1．Design an adaptive local noise reduction filter and apply it to an image with Gaussian noise. Compare the performance of the adaptive local noise reduction filter with arithmetic mean and geometric mean filter.Answer:clearclose all;rt=imread('E:\数字图像处理\yy.bmp');gray=rgb2gray(rt);subplot(2,3,1);imshow(rt);title('原图像') ;subplot(2,3,2);imshow(gray);title('原灰度图像') ;rtg=im2double(gray);rtg=imnoise(rtg,'gaussian',0,0.005)%加入均值为0，方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,3);imshow(rtg);title('高噪点处理后的图像');[a,b]=size(rtg);n=3;smax=7;nrt=zeros(a+(smax-1),b+(smax-1));for i=((smax-1)/2+1):(a+(smax-1)/2)for j=((smax-1)/2+1):(b+(smax-1)/2)nrt(i,j)=rtg(i-(smax-1)/2,j-(smax-1)/2);endendfigure;imshow(nrt);title('扩充后的图像');nrt2=zeros(a,b);for i=n+1:a+nfor j=n+1:b+nfor m1=3:2m2=(m1-1)/2;c=nrt2(i-m2:i+m2,j-m2:j+m2);%使用7*7的滤波器Zmed=median(median(c));Zmin=min(min(c));Zmax=max(max(c));A1=Zmed-Zmin;A2=Zmed-Zmax;if(A1>0&&A2<0)B1=nrt2(i,j)-Zmin;B2=nrt2(i,j)-Zmax;if(B1>0&&B2<0)nrt2(i,j)= nrt2(i,j);elsenrt2(i,j)=Zmed;endcontinue;endendendendnrt3=im2uint8(nrt2);figure;imshow(nrt3);title('自适应中值滤波图');2.Implement Wiener filter with “wiener2” function of MatLab to an image with Gaussian noise and compare the performance with adaptive local noise reduction filter.代码如下：>> I=imread('E:\数字图像处理\yy.bmp');>>J=rgb2gray(I);>>K = imnoise(J,'gaussian',0,0.005);>>L=wiener2(K,[5 5]);>>subplot(1,2,1);imshow(K);title('高噪点处理后的图像');>>subplot(1,2,2);imshow(L);title('维纳滤波器处理后的图像');3. Image smoothing with arithmetic averaging filter (spatial convolution).图像平滑与算术平均滤波(空间卷积)。
数字图像处理第三版中文答案冈萨雷斯.doc
第二章（第二版是和* 的矩形，第三版是和圆形）对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题所示的相似三角形几何关系得到，即d 2 x 20.30.017解得x=。
根据节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小327.52 成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为 1.5 mm（直径）的一条线上有655 个成像单元和654 个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=× 10-6 m。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说，眼睛不能检测到以下直径的点：x 0.06d 1.1 10 6 m ，即 d 18.3 10 6 m当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用亮度适应。
虽然图中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是 77HZ。
问这一波谱分量的波长是多少光速 c=300000km/s ，频率为 77Hz。
因此λ =c/v= * 10 8(m/s)/77(1/s) = *10 6m = 3894 Km.根据图得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有 :500/x=35/14; 解得： x=200 ，所以相机的分辨率为： 2048/200=10; 所以能解析的线对为：10/2=5 线对 /mm.假设中心在（ x0,y0 ）的平坦区域被一个强度分布为：i (x, y) Ke [( x x 0) 2 ( y y 0) 2 ] 的光源照射。
为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于，令 K=255。
如果图像用 k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间 8 种灰度的突变，那么 k 取什么值将导致可见的伪轮廓解：题中的图像是由：f x, y i x, y r x, y 255e x x02 y y0 2255ex x0 2 y y0 21.0一个截面图像见图（a）。
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左边的图象是图象处理技术 中常用来检验计算机算法的 实际效果的标准图象。 这幅图象的名称是lenna。它 是由一组数字组成的。原图象 的宽和高都是256个象素，每 象素有八位。它在BMP格式下 有约66K字节的大小。
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1.1.2 图象技术和图象工程
• 数字图象处理的简史 数字图象的产生远在计算机出现之前。最早有电报传输的 数字图象。六、七十年代，随着计算机硬件的发展和快速 傅立叶变换算法的发现使得用计算机能够处理图象。八十 年代开始处理三维图象，九十年代以来，随着计算机性能 的大幅提高和广泛使用，图象处理技术已经涉及社会的各 个角落。图象逐渐在传播媒体中占据了主导地位，产生的 许多的新行业新商机。未来图象处理的发展是不可限量的。 数字图象处理属于计算机科学，但是它的90%依赖于数学。 从这个特点来看，对于本专业的学生来说，数字图象处理 技术是一个十分理想的发展方向。
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图象文件的数据结构
一个完整的图象处理程序的基本功能有:打开图象文件、 显示图象、对图象文件进行指定的处理、存储图象文件。 由于图象文件比较大，通常需要在储存前进行压缩。所以 打开和存储图象文件涉及到文件的格式。
• 图象文件的格式 图像文件指包含图像数据的文件。文件内除图像数据本身 以外，一般还有图像的描述信息，以便图像的读取和显示。 表示图像常用矢量形式或光栅形式。 矢量形式中图像用一系列线段或线段的组合体来表示， 线段的灰度可以不同，组合体的各部分可用不同的灰度来 填充。矢量形式文件中有一系列的命令和数据，执行的结 果是画出图像来。
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• 什么是图像工程？（广义的数字图像处理）
它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组 成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换，以改 善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。 图像分析是从图像中取出感兴趣的数据，以描述图像中目 标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的 性质和相互关系，以得出图像内容的理解和对原场景的解 释。图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三 个不同的抽象程度上的过程。本课程着重于图像处理和分 析系统。
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1.2 图象处理和分析
1.2.1 图象处理和分析系统 图像处理和分析系统包括如下模块：图像采集模块、图像 显示模块、图像存储模块、图像通讯模块和图像处理和分 析模块。
1.2.2 模块 • 图象采集模块 CCD • 图象显示模块 CRT，LCD • 图象存储模块 内存、帧缓存、硬盘 • 图象通讯模块 LAN、WAN • 图象处理和分析模块
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第1章 绪论
1.1 从图象到图像工程
– 图象和数字图象
图象理解
– 图象技术和图象工程
– 相关学科和领域
1.2 图象处理和分析
– 图象处理和分析系统
抽 象
图象分析
数 据
程
量
– 图象采集、显示、存储、 度
通讯、处理和分析模块
图象处理
图象基础
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1.1 从图象到图像工程
1.1.1 图象和数字图象
• 什么是图象？ 图象(image)是泛指照片、动画等等形成视觉景象的事物。 图象与计算机图形学中的图形的区别是：计算机图形学是 从建立数学模型到生成图形，而图象通常是指从外界产生 的图形。 客观世界是三维空间，但一般图象是二维的。二维图 象在反映三维世界的过程中必然丢失了部分信息。即使是 记录下来的信息也可能有失真，甚至于难以识别物体。因 此，需要从图象中恢复和重建信息，分析和提取图象的数 学模型，以至于形成人们对于图象记录下的事物有正确和 深刻的认识。这个过程就成为图象处理过程。
数字图像处理
Digital Image Processing
合肥工业大学理学院 信息与计算科学系
二零零九年
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内容提要
八周教学内容依次如下： 第1、2章 绪论、图象处理的基本概念。 第3、4章 空域和频域变换 第5、8章 图象增强和图象复原。 第6章 图象编码 第7、9章 图象分割和形态学。 第10章 其他
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• 为什么需要数字图象(digital image )？
普通图象包含的信息量巨大，需要使用计算机对图象进行 处理。因此，需要把普通图象转变成计算机能处理的数字 图象。现在的数码相机可以直接地把视觉图象变成数字图 象。数字图象类似于光栅图形，由有限行和有限列组成。 每个基本单元叫做一个象素(pixel)。三维图象的象素又叫 做体素(voxel)。通常的二维数字图像是一个矩型，可以用 一个二维数组 I(x,y) 来表示，其中 x,y是二维空间中的某坐 标系的坐标，I(x,y)表示图像在该点处的灰度值等性质。彩 色可以是红绿蓝三个单色的一定灰度值的合成。一般来说， 这些坐标和灰度值是实数，不仅依赖于坐标系的选取，而 且依赖于灰度值的度量单位。但是，数字计算机只可能表 示有限字长的有限个数字。所以必须把灰度值离散化。简 单地说，数字图象等同于一个整数值的有限矩阵。数字图 像是数字图像处理和分析的对象。
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图像数据文件主要是用光栅形式,即图像是一些图像点 的集合，比较适合变化复杂的图像。它的主要缺点是缺少 对象和像素点之间的联系,且在伸缩图像的过程中图像会 改变。例如，常见的图象文件类型有bmp,jpg等等。图象 处理的程序必须考虑图象文件的格式，否则无法正确地打 开和保存图象文件。
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• 哪些属于图象技术？ 图象技术是与图象有关部门的技术的总称。它是一类综合 技术工程。它包括图象的采集、获取、编码、存储和传输、 图象的生成、显示和输出、图象的变换、增强、恢复和重 建、图象的分割、目标的检测、表达和描述、特征的提取、 图象的分类、识别、图象模型的建立和匹配、图象和场景 的理解。 狭义的数字图象处理是指图象的增强、恢复和重建， 操作的对象是图象的象素，输出的是图象。
图像理解 符号
抽 象 程 度
数
图像分析 数据
据
量图像Biblioteka 理 图像.1.1.3 相关学科和领域
• 图象工程是一门系统地研究各种图象理论、技术和应用的 交叉学科。 从它的研究方法看，它与数学、物理学、生物学、心 理学、电子学、计算机科学可以互相借鉴，从它的研究范 围看，它与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等学科 交叉。