3.空间增强处理—卷积增强处理

本科学生实验报告

实验课程名称遥感导论

实验名称空间增强处理—卷积增强处理

开课学期2009 至2010 学年＿第二学期

云南师范大学旅游与地理科学学院编印

一、实验准备

实验名称：空间增强处理—卷积增强处理

实验时间：2010年6月5日

实验类型：设计性实验

1、实验目的和要求：

（1）掌握遥感图像空间增强处理的主要过程；

（2）学习增强处理中的卷积增强处理的基本方法；

（3）进一步熟悉erdas imagine 8.7软件的操作方法。

2、实验材料及相关设备：

计算机一台（装有erdas imagine 8.7软件）、《遥感导论》和《遥感实习教程》两课本、《Erdas imagine 中文教程》。

3、实验理论依据或知识背景：

一：卷积增强处理(Convolution)：

卷积增强是将整个图像按照像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强处理的关键是卷积算子——系数矩阵的选择，该系数矩阵又称为卷积核（Kernal)。ERDAS IMAGINE将常用的卷积算子放在一个名为defatilt.kfb的文件中，分为3×3，5×5，7×7三组，每组又包括“Edge Detect、Edge Enhance、Low Pass、High Pass、Horizontal、Vertical/Summary”等多种不同的处理方式。

二：ERDAS IMAGINE 是一款遥感图像处理系统软件。

ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。该软件功能强大，在该行业中是最好的一款软件。

二、实验内容、步骤和结果

实验步骤：

第一步：打开ERDAS软件；

第二步：ERDAS图标面板菜单条：Main一Image Interpreter一Spatial Enhancement一Convolution，Convolution对话框。

第三步：在Convolution对话框中，需要设置下列参数：

（1）确定输入文件（Input File）为lanier.img.

（2）定义输出文件(Output File)为convolution.img.

（3）选择卷积算子（Kernel Selection）。

（4）卷积算子文件（Kernel Library）为default.klb。

（5）卷积算子类型（Kernel）为5*5 Edge Detect。

（6）边缘处理方法（Handle Edges by）为Reflection

（7）卷积归一化处理，选中Normalize the Kernel复选框。

（8）文件坐标类型（Coordinate Type）为Map。

（9）输出数据类型（Output Data Type）为Unsigned 8 bit。

如图：

（10）单击OK按钮（关闭Convolution对话框，执行卷积增强处理）。

第四步：打开处理前与处理后的图像进行对比，如图：

处理后处理前

三、实验小结

1、实验中出现过的问题（或错误）、原因分析

（1）参数设置出现了问题，导致结果出不来；

（2）有些参数看不懂，不知道该怎么设置，原因是对erdas imagine 8.7软件不是很熟悉；

（3）对输出的结果不会很好的分析，原因是对卷积增强处理的本质了解不够。2、保证实验成功的关键问题

（1）要熟悉课本的基本内容，并要对所操作的内容了如指掌；

（2）操作时应当细心认真，将错误的次数降低到最少；

（3）要多了解遥感方面的知识，并对erdas imagine 8.7软件能够熟练操作。

指导教师评语和实验得分：

实验得分：签名：年月日

数字图像处理课后参考答案

数字图像处理第一章 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与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:就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、多光谱图像与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与方法。 1、8基本思路就是,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基本思路就是,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基本思路就是,,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,以满足图像存储与实时传输的应用需求。 1、11基本思路就是,通过数学方法与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基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。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:就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,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。 (21)像素的8邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的8个像素称为该像素的8邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y-1)(x-1,y)(x-1,y+1)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y-1)(x+1,y)(x+1,y+1)。 (28)欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D e(p,q)=[(x-u)2+(y-v)2]1/2 (29)街区距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的街区距离定义为:D4(p,q)=|x-u|+|y-v|。 (30)棋盘距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D8(p,q)=max(|x-u|,|y-v|)。 (33)调色板:就是指在16色或者256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16种或者256种颜色组成的一个颜色表,并将她们分别编号为0~15或0~255,这样就使每一个4位或者8位的颜色编号或者颜色表中的24位颜色值相对应。这种4位或者8位的颜色编号称为颜色的索引号,由颜色索引号及对应的24位颜色值组成的表称为颜色查找表,即调色板。 2、7对图像进行描述的数据信息一般应至少包括: (1)图像的大小,也即图像的宽与高 (2)表示每个像素需要的位数,当其值为1时说明就是黑白图像,当其值为4时说明就是16色或16灰度级图像,当其值为8时说明就是256色或256灰度级图像,当其值为24就是说明就是真彩色图像。同时,根据每个像素的位数与调色板的信息,可进一步指出就是16色彩色图像还就是16灰度级图像;就是256色彩色图像还就是256灰度级图像。 (3)图像的调色板信息。 (4)图像的位图数据信息。对图像信息的描述一般用某种格式的图像文件描述,比如BMP等。在用图像文件描述图像信息时,相应的要

2017数字信号处理模拟题a答案

1. 两个有限长序列x1(n)，0≤n ≤33和x2(n)，0≤n ≤36，做线性卷积后结果的长度是 70 ，若对这两个序列做64点循环卷积，则圆周卷积结果中n= 6 至 64 为线性卷积结果。 2. 一线性时不变系统，输入为 x （n ）时，输出为y （n ）；则输入为2x （n ）时，输出为；输入为x （n-3）时，输出为 3. 若正弦序列x(n)=sin(30n π/120)是周期的，则周期是N= 8 4. 如果一台计算机的速度为平均每次复乘5μS ，每次复加0.5μS ，用它来计算512 点的DFT[x(n)]，问直接计算需要多少时间，用FFT 运算需要多少时间。 1、直接计算复乘所需时间 62621510510512 1.31072T N s --=??=??= 复加所需时间()6610.51010.5105125110.130816T N N s --=???-=???= 所以12 1.441536T T T s =+= 2、用FFT 计算复乘所需时间 66122512510log 510log 5120.0115222 N T N s --=?? =??= 复加所需时间662220.510log 0.510512log 5120.002304T N N s --=??=??= 所以120.013824T T T s =+=

6.设系统差分方程 y(n)=ay(n-1)+x(n) 其中x(n)为输入，y(n)为输出。当边界条件选为y(-1)=0时，是判断系统是否线性的、移不变的

7.用级联型结构实现以下系统函数，试问一共能构成几种级联型网络，并画出其中一种的信号流图。 ()() ()() 22 41 1.41()0.50.90.8Z Z Z H z Z Z Z +-+= -++

智慧树知到数字图像处理章节测试答案

智慧树知到《数字图像处理》章节测试答案第一章 1、表示一幅灰度图像，一般用（）？一个常数二维矩阵三维矩阵一个变量答案: 二维矩阵 2、彩色图像中，每个像素点用（）表示色彩值？一个值二个值三个值四个值答案: 三个值 3、不可见光是可以形成图像的对错答案: 对 4、数字图像的质量与量化等级有关对错答案: 对

5、一幅模拟图像转化为数字图像，要经过（）？重拍重拍采样量化变换答案: 采样,量化 6、某个像素的邻域，一般有（）？ 4-邻域 8-邻域 10-邻域对角邻域答案: 4-邻域,8-邻域,对角邻域第二章 1、傅里叶变换得到的频谱中，低频系数对应于（）？物体边缘噪音变化平缓部分变化剧烈部分答案: 变化平缓部分 2、一幅二值图像的傅里叶变换频谱是（）？一幅二值图像

一幅灰度图像一幅复数图像一幅彩色图像答案: 一幅灰度图像 3、傅里叶变换有下列哪些特点（）？有频域的概念均方意义下最优有关于复数的运算从变换结果可以完全恢复原始数据答案: 有频域的概念,有关于复数的运算,从变换结果可以完全恢复原始数据4、图像的几何变换改变图像的大小或形状，例如（）？平移旋转缩放退化答案: 平移,旋转,缩放 5、傅里叶变换得到的频谱中，高频系数对应于图像的边缘部分。对错答案: 对 6、图像平移后，其傅里叶变换的幅度和相位均保持不变。对

错答案: 错第三章 1、图像与其灰度直方图间的对应关系是（）？一一对应多对一一对多都不对答案: 2、下列算法中属于点处理的是（）？梯度锐化直方图均衡化傅里叶变换中值滤波答案: 3、为了去除图像中某一频率分量，除了用带阻滤波器还可以用（）？低通滤波器高通滤波器带通滤波器低通滤波器加高通滤波器答案: 4、要对受孤立噪声点影响的图像进行平滑滤波，不能达到效果的滤波器是（）？

第二章数字图像处理的基本概念_数字图像处理.

第二章数字图像处理的基本概念 2.3 图像数字化图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。模拟图像数字图像正方形点阵具体来说，就是把一幅图画分割成如上图所示的一个个小区域（像元或像素），并将各小区域灰度用整数来表示，形成一幅数字图像。它包括采样和量化两个过程。小区域的位置和灰度就是像素的属性。单波段、多波段和超波段图像 2.3.1 采样将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。 2.3.2 量化经采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数，用G表示。一般来说，G=2∧g,g就是表示图像像素灰度值所需的比特位数。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g（bit）

黑白图像:是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。二值图像的像素值为0或1。例如灰度图像:灰度图像是指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像。它不包含彩色信息。彩色图像:彩色图像是指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 2.3.3 量化参数与数字化图像间的关系数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化。所谓“均匀”,指的是采样、量化为等间隔。图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式。非均匀采样是根据图象细节的丰富程度改变采样间距。细节丰富的地方，采样间距小，否则间距大。非均匀量化是对像素出现频度少的间隔大，而频度大的间隔小。采用非均匀采样与量化，会使问题复杂化，因此很少采用。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，但数据量大。

数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第三章答案

（a ）由2 )(Kr Ae r T s -==，3/2 A Ae KL =-得：) 3/1ln(20=-KL ，20 /0986.1L K = 2 2 0986.1)(r L Ae r T s -== （b ）、由， 4/)1(2 0B e KL =--B 得： )4/3ln(2 0=-KL ,2 0/2877.0L K = )1()(2 2 2877.0r L e B r T s - -== （c ）、逐次查找像素值，如（x ，y ）=（0，0）点的f （x ，y ）值。若该灰度值的4比特的第0 位是1，则该位置的灰度值全部置1，变为15；否则全部置0，变为0。因此第7位平面[0,7]置0，[7,15]置1，第6位平面[0,3]，[4,7]置0，[8,11]，[12,15]置15。依次对图像的全部像素进行操作得到第0位平面，若是第i 位平面，则该位置的第i 位值是0还是1，若是1，则全置1，变为15，若是0，则全置0 设像素的总数为n ，是输入图像的强度值，由，rk 对应sk ，所以，由和得由此得知，第二次直方图均衡化处理的结果与第一次直方图均衡化处理的结果相同，这里我们假设忽略不计四舍五入的误差。

3.11题、由 dw w p z G v z z )()(0 ? = =, ?? ?=<<-5 .0041 5.044)( w w w w z w p { 5 .0021 5.02210 2 2 )()(<<<<+-= = =? z z z z z z z dw w p z G v 令v s =得所以?? ???=?? ?? ?==- <<+-±<<- -+-±±-±-5.010221 5.0121 )2(25.022 125.01 22 )(r r r r r r v v v G z 3.12题、第k 个点邻域内的局部增强直方图的值为： P r (r k )=n k /n (k=0,1,2,……K-1)。这里n k 是灰度级为r k 的像素个数，n 是邻域内像素的总个数，k 是图像中可能的灰度级总数。假设此邻域从左以一个像素为步长向右移动。这样最左面的列将被删除的同时在后面又产生一个新的列。变化后的直方图则变成： (k=0,1,2,……K-1) 这里n lk 是灰度级r k 在左面的列出现的次数，n rk 则为在右面出现的次数。上式也可以改写成： (k=0,1,2,……K-1) 同样的方法也适用于其他邻域的移动：这里a k 是灰度级r k 在邻域内在移动中被删除的像素数，b k 则是在移动中引入的像素数： (k=0,1,2,…… K-1) 上式等号右边的第一项为0（因为f 中的元素均为常数）。变量是噪声的简单抽样，它的方差是。因此并且我们可以得到。上述过

基于卷积神经网络的图像识别研究

第14期 2018年7月No.14July，2018 1 算法原理卷积神经网络的卷积层最重要部分为卷积核[1-2]。卷积核不仅能够使各神经元间连接变少，还可以降低过拟合误差[3]。子采样过程就是池化过程。进行卷积过程是将卷积核与预测试图像进行卷积，子采样能够简化网络模型，降低网络模型复杂程度，从而缩减参数。在图像识别时，首先需要对输入图像初始化，然后将初始化后图像进行卷积和采样，前向反馈到全连接层，通过变换、即可计算进入输出层面，最终通过特征增强效果和逻辑之间的线性回归判断是否符合图像识别期望效果，往复循环，每循环一次就迭代一次，进而对图像进行识别。流程如图1所示。图1 卷积神经网络模型流程 2 卷积神经网络卷积神经网络主要包括3个层次[4]，它由输入层、隐藏层、输出层共同建立卷积神经网络模型结构。2.1 卷积层卷积层的作用是提取特征[2]。卷积层的神经元之间进行局部连接，为不完全连接[5]。卷积层计算方法公式如下。()r array M a λ+ 其中λ为激活函数，array 是灰度图像矩阵， M 表示卷积核，表示卷积， a 表示偏置值大小。G x 方向和G y 方向卷积核。本文卷积神经网络模型中设定的卷积核分为水平方向和竖直方向。卷积层中卷积核通过卷积可降低图像边缘模糊程度，使其更为清晰，效果更好、更为显著。经过S 型函数激活处理之后，进行归一化后图像灰度值具有层次感，易于突出目标区域，便于进一步处理。2.2 全连接层该层主要对信息进行整理与合并，全连接层的输入是卷积层和池化层的输出。在视觉特征中，距离最近点颜色等特征最为相似，像素同理。全连接如图2所示。图2 全连接 3 实验结果与分析本文采用数据集库是MSRA 数据集，该数据集共包含1 000张图片。实验环境为Matlab2015a 实验环境，Windows 7以上系统和无线局域网络。本文从MSRA 数据集中选取其中一张进行效果分析。卷积神经网络模型识别效果如图3所示。作者简介：谢慧芳（1994— ），女，河南郑州人，本科生；研究方向：通信工程。谢慧芳，刘艺航，王梓，王迎港（河南师范大学，河南新乡 453007）摘要：为降低图像识别误识率，文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先，对输入图像进行初始化；然后，初始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积，对图像进行特征提取，提取的图像特征经过池化层进行特征压缩，得到图像最主要、最具代表性的点；最后，通过全连接层对特征进行综合，多次迭代，层层压缩，进而对图像进行识别，输出所识别图像。与原始算法相比，该网络构造可以提高图像识别准确性，大大降低误识率。实验结果表明，利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。关键词：卷积神经网络；卷积核；特征提取；特征压缩无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于卷积神经网络的图像识别研究

数字图像处理第二章课后习题及中文版解答

数字图像处理(冈萨雷斯版，第二版)课后习题及解答(部分) Ch 2 2.1使用2.1节提供的背景信息，并采用纯几何方法，如果纸上的打印点离眼睛0.2m 远，估计眼睛能辨别的最小打印点的直径。为了简明起见，假定当在黄斑处的像点变得远比视网膜区域的接收器（锥状体）直径小的时候，视觉系统已经不能检测到该点。进一步假定黄斑可用1.5mm × 1.5mm 的方阵模型化，并且杆状体和锥状体间的空间在该阵列上的均匀分布。解：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 ()()220.20.014 d x = 解得x =0.07d 。根据2.1节内容，我们知道：如果把黄斑想象为一个有337000个成像单元的正方形传感器阵列，它转换成一个大小580×580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 的一条线上有580个成像单元和579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)/1159]=1.3×10-6 m 。如果在黄斑上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 =0.07d<1.3×10-6m ，即d <18.6×10-6 m 。下图附带解释：因为眼睛对近处的物体聚焦时，肌肉会使晶状体变得较厚，折射能力也相对提高，此时物体离眼睛距离0.2 m ，相对较近。而当晶状体的折射能力由最小变到最大时，晶状体的聚焦中心与视网膜的距离由17 mm 缩小到14 mm ，所以此图中选取14mm(原书图2.3选取的是17 mm)。图题2.1 2.2 当在白天进入一个黑暗的剧场时，在能看清并找到空座位时要用一段时间适应，2.1节(视觉感知要素)描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？解：根据人眼的亮度适应性，1）由于户外与剧场亮度差异很大，因此当人进入一个黑暗的剧场时，无法适应如此大的亮度差异，在剧场中什么也看不见；2）人眼不断调节亮度适应范围，逐渐的将视觉亮度中心调整到剧场的亮度范围，因此又可以看见、分清场景中的物体了。

数字图像处理课后题答案

1. 图像处理的主要方法分几大类答：图字图像处理方法分为大两类：空间域处理（空域法）和变换域处理（频域法）。空域法：直接对获取的数字图像进行处理。频域法：对先对获取的数字图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行处理，最后再逆变换到空间域，得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么答：图形数字化（图像获取）：把连续图像用一组数字表示，便于用计算机分析处理。图像变换：对图像进行正交变换，以便进行处理。图像增强：对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图像复原：去除图像中的噪声干扰和模糊，恢复图像的客观面目。图像编码：在满足一定的图形质量要求下对图像进行编码，可以压缩表示图像的数据。图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而获得所需的客观信息。图像识别：找到图像的特征，以便进一步处理。图像理解：在图像分析的基础上得出对图像内容含义的理解及解释，从而指导和规划行为。 3. 名词解释：灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。答：像素：在卫星图像上，由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。通常，表示图像的二维数组是连续的，将连续参数 x,y ，和 f 取离散值后，图像被分割成很多小的网格，每个网格即为像素图像分辨率：指对原始图像的采样分辨率，即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点数。单位是“像素点/单位长度” 图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级（图像深度：位图图像中，各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表示，这一数据位的位数即为像素深度，也叫图像深度。图像深度越深，能够表现的颜色数量越多，图像的色彩也越丰富。）图像数据量：图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。 4. , 5. 什么是采样与量化答：扫描：按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化：将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度级：一幅图像中不同灰度值的个数。一般取0~255，即256个灰度级 5.说明图像函数的各个参数的具体含义。答：其中，x 、y 、z 是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是像素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维的视频图像。对于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像，则波长λ为常数；对于平面图像，则与坐标z 无关。 1.请解释马赫带效应，马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题答：马赫带效应：基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象。同时对比度现象：此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度，而与环境亮度有关共同点：它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数。 2. 色彩具有那几个基本属性描述这些基本属性的含义。答：色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综合反映。色彩具有三个基本属性：色调、饱和度和亮度色调是与混合光谱中主要光波长相联系的（红绿蓝）饱和度表示颜色的深浅程度，与一定色调的纯度有关，纯光谱色是完全饱和的，随着白光的加入饱和度逐渐减少。（如深红、浅红等）亮度与物体的反射率成正比。颜色中掺入白色越多就越明亮，掺入黑色越多亮度越小。 { 3.什么是视觉的空间频率特性什么是视觉的时间特性答：视觉的空间频率特性：空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像（清晰明快的画面）意味着有 ),,,,(t z y x f I λ=

数字信号处理课程设计-用FFT实现快速卷积

洛阳理工学院课程设计报告课程名称数字信号处理课程设计设计题目用FFT实现快速卷积专业通信工程班级学号姓名完成日期2015.06.15

课程设计任务书设计题目：用FFT实现快速卷积设计内容与要求： FFT的出现，使DFT在数字通信、语音信号处理、图像处理、功率谱估计、系统分析与仿真、雷达信号处理、光学、地震及数值分析等各个领域都得到广泛应用。然而，各种应用一般都以卷积和相关运算为依据。在实际应用中，为了分析时域离散LTI系统或者序列滤波时，需要计算两个序列的线性卷积。为了提高运算速度，可以利用FFT来实现。要求：参考课本上第90页的内容（3.4.1 用DFT计算线性卷积），设计并编写程序来实现重叠相加法计算线性卷积。课程设计评语成绩：指导教师：_______________ 年月日

目录第1章概述 (1) 1.1Matlab简介 (1) 1.2设计目的 (2) 1.3设计原理 (2) 1.3.1算法产生背景 (2) 1.3.2算法基本思想 (2) 第2章程序设计 (5) 第3章分析与测试 (7) 3.1循环卷积设计 (7) 3.2 线性卷积设计 (9) 3.3 设计结果 (11) 第4章心得体会 (12) 参考文献 (13)

第1章概述随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为当今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理在通信、语音、图像、自动控制、医疗和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。任意一个信号都具有时域与频域特性，信号的频谱完全代表了信号，因而研究信号的频谱就等于研究信号本身。通常从频域角度对信号进行分析与处理，容易从信号的特性获得更加深入的了解。因此，信号的频谱分析是数字信号处理技术中一种较为重要的工具。 1.1 Matlab简介 Matlab语言是当今国际上科学界最具影响力、也是最有活力的软件。它起源于矩阵运算，并已经发展成一种高度集成的计算机语言。它是由美国Math Works 公司于1982年推出的软件产品，取名来源于Matrix Laboratory,简称“Matlab”。Matlab是一个完整的、可扩展的、高性能数值计算的可视化软件，是一种进行科学工程计算的交互式程序设计语言。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、便捷的与其他程序和语言接口的功能。 Matlab 语言在各国高校与研究单位起着重大的作用，MatLab控制系统仿真软件是当今国际控制界公认的标准计算软件，1999年春MatLab 5.3版问世，使MATLAB拥有更丰富的数据类型和结构、更友善的面向对象、更加快速精良的图形可视、更广博的数学和数据分析资源、更多的应用开发工具。特别是Simulink这一个交互式操作的动态系统建模、仿真、分析集成环境的出现，使人们有可能考虑许多以前不得不做简化假设的非线性因素、随机因素，从而即使学生没有对非线性动态系统进行分析研究的数学基础，仍可通过仿真来认知非线性对系统动态的影响。它的信号处理工具箱包含了各种经典的和现代数字信号处理技术，是一个非常优秀的算法研究与辅助设计工具。

数字图像处理第三章答案

3.1 a 为正常数的指数式 e ar -2 对于构造灰度平滑变换函数是非常有用的。由这个基本函数开始，构造具有下图形状的变换函数。所示的常数是输入参数，并且提出的变换必须包含这些参数的特定形式（为了答案曲线中的L 0不是所要求的参数）。解：由（a ）图所示，设e ar A r T -=2 )(,则在r=0时，T(r)=A 在r=L 0时，T(r)=A/2 联立，解得L L a 0 693 .00 2 ln 2 2 ≈ = 则C r L C D r T s e K +--==-)1)(()(2 2 由（b ）图所示，可以由(a)图翻转得到，所以（b ）图的表达式 s=)1()(2 20 693 .0r L B r T e --= （c ）图是（b ）图沿y 轴平移得到，所以（c ）图的表达式 C r L C D r T s e K +--==-)1)(()(2 3.19 (a)在3.6.2节中谈到，分布在图像背景上的孤立的亮和暗的像素团块，当它们小于中值滤波器区域的一半时，经过中值滤波器处理后会被滤除（被其邻值同化）。假定滤波器尺寸为n n ?,n 为奇数，解释这种现象的原因？

（b ）考虑一副有不同像素团块的图像，假设在一个团块的所有点都比背景凉或者暗（但不是同时既比背景亮又比背景暗），并且每个团块的尺寸不大于22 n 。试求当n 符合什么条件时，有一个或多个这样的团块像（a ）中所说的那样被分离出来？答：在A 的结论下，我们考虑的团块的像素个数不可能超过2 )1(2 -n ，两个相近的或亮或暗的团块不可能同时出现在相邻的位置。在这个 n n ?的网格里，两个团块的最小距离至少大于)1(2-n ，也就是说至少在对角线的区域分开跨越（n-1）个像素在对角线上。 3.29 CCD 电视摄像机用于每天24小时，每月30天对同一区域进行长期观测研究。5分钟拍一次数字图像并传送到中心场所。场景的照明，白天为自然光，晚上为人造光，没有无照明的时间，因此摄像机本身并不需要使用任何补偿装置。另外，使用数字技术对图像进行后处理并归一化，这样就使图像与恒定照明是等效的。对此，设计一种方法。可以在实验室内使用希望的任何方法，但要在设计中明确列出所做的所有假设。答：本题是考虑到范围的照明停留在线性部分的相机的反应范围,

(完整word版)数字图像处理试题集2(精减版)

第一章概述一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。解答:1. 像素5. 图像重建第二章数字图像处理的基础一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 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 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（）解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√）第三章图像几何变换一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”

数字信号处理实验三卷积

3-1 x = [1,1,2,3,5,8]; nx=length(x) h = [5,7,8,3,3,6,4,2]; nh=length(h) L = nx+nh-1 n = 0:(L-1); y = conv(x,h) stem(n,y,'*'); title('x 与h 的卷积结果') xlabel('n');ylabel('y(n)');grid; 0246 81012020 40 60 80 100 120 140 x 与h 的卷积结果 n y (n ) 3-2 function [y,ny] = convwthn(x,nx,h,nh) ny1 = nx(1)+nh(1); ny2 = nx(end)+nh(end); y = conv(x,h);ny = [ny1:ny2];

3-3 x = [3,11,7,0,-1,4,2]; nx = -3:3 h = [2,3,0,-5,2,1]; nh = -1:4 [y,ny] = convwthn(x,nx,h,nh); stem(y,ny,'*');title('y 的波形'); xlabel('n');ylabel('y(n)');grid; -60-40-200 204060-4-2 2 4 6 8 y 的波形 n y (n )

3-4 nx = -10:10; nh = -10:10; x = 5+3*cos(0.2*pi*nx); ay = [1,-0.5,0.25,0]; ax = [1,2,0,1]; m = impseq(0,-10,10); %输入一个单位冲激函数 h = filter(ax,ay,m); %用filter 函数求系统的系统函数 [y,ny] = convwthn(x,nx,h,nh) %利用卷积的方法求系统的输出 stem(ny,y,'*');title('系统输出y(n)'); xlabel('n');ylabel('y(n)');grid; -20-15-10-50 5101520-50 5 10 15 20 25 30 35 40 45 系统输出y(n) n y (n )

数字信号处理简答题

1.举例说明什么是因果序列和逆因果序列，并分别说明它们z 变换的收敛域。答：因果序列定义为x （n ）＝0，n<0，例如x （n ）＝)(n u a n ?，其z 变换收敛域：∞≤<-z R x 。逆因果序列的定义为x (n)=0,n>0。例如x （n ）＝()1--n u a n ，其z 变换收敛域：+<≤x R z 0 2.用差分方程说明什么是IIR 和FIR 数字滤波器，它们各有什么特性？答： 1）冲激响应h （n ）无限长的系统称为IIR 数字滤波器，例如 ()()()1)(21)(1021-++-+-=n x b n x b n y a n y a n y 。 IIR DF 的主要特性：①冲激响应h （n ）无限长；②具有反馈支路，存在稳定性问题；③系统函数是一个有理分式，具有极点和零点；④一般为非线性相位。（2）冲激响应有限长的系统称为 FIR DF 。例如 ()2)1()()(21-+-+=n x b n x b n x n y 。其主要特性：①冲激响应有限长；②无反馈支路，不存在稳定性问题；③系统函数为一个多项式，只存在零点；④具有线性相位。 3.用数学式子说明有限长序列x （n ）的z 变换X （z ）与其傅里叶变换X )(ωj e 的关系，其DFT 系数X （k ）与X （z ）的关系。答：（1）x （n ）的z 变与傅里叶变换的关系为()() ωωj e Z e X z X j == （2）x （n ）的DFT 与其z 变换的关系为() ()K X z X k N j K N e w Z ===- 2 π 4.设x （n ）为有限长实序列，其DFT 系数X （k ）的模)(k X 和幅角arg[X （k ）]各有什么特点？答：有限长实序列x （n ）的DFT 之模()k x 和幅角[])(arg k X 具有如下的性质：（1）)(k X 在0-2π之间具有偶对称性质，即)()(k N X k X -= （2）[])(arg k x 具有奇对称性质，即[]()[]k N X k X --=arg )(arg 5.欲使一个FIR 数字滤波器具有线性相位，其单位取样响应)(n h 应具有什么特性？具有线性相位的FIR 数字滤器系统函数的零点在复平面的分布具有什么特点？答：要使用FIR 具有线性相位，其h （n ）应具有偶对称或奇对称性质，即 h(n)=h(N-n-1)或h(n)=-h(N-n-1)。具有线性相位的FIR DF 的零点分布的特点：①互为倒数出现；②若h （n ）为实序列，则零点互共轭出现。

数字图像处理每章课后题参考答案范文

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。 2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？ 3.列举并简述常用表色系。 1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向： 1.图像数字化， 2.图像增强， 3.图像几何变换， 4.图像恢复， 5.图像重建， 6.图像隐藏， 7.图像变换， 8.图像编码， 9.图像识别与理解。 2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。图像处理着重强调在图像之间进行的变换。比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。第三章图像基本概念

数字信号处理

第一章数字信号处理概述简答题： 1．在A/D 变换之前和D/A 变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，它们分别起什么作用？答：在A/D 变化之前让信号通过一个低通滤波器，是为了限制信号的最高频率，使其满足当采样频率一定时，采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。在D/A 变换之后都要让信号通过一个低通滤波器，是为了滤除高频延拓谱，以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化，故友称之为“平滑”滤波器。判断说明题： 2．模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理，自己要增加一道采样的工序就可以了。（）答：错。需要增加采样和量化两道工序。第二章离散时间信号与系统分析基础填空题： 1．设)(z H 是线性相位FIR 系统，已知)(z H 中的3个零点分别为1，0.8，1+j ，该系统阶数至少为（）。解：由线性相位系统零点的特性可知，1=z 的零点可单独出现，8.0=z 的零点需成对出现，j z +=1的零点需4个1组，所以系统至少为7阶。简答题： 3．何谓全通系统？全通系统的系统函数 ) (Z H ap 有何特点？解：一个稳定的因果全通系统，其系统函数)(Z H ap 对应的傅里叶变换幅值1)(=jw e H ，该单位幅值的约束条件要求一个有理系统函数方程式的零极点必须呈共轭倒数对出现，即 ∏∑∑=-* -=-=---= - = = N k k k N k k k M r r r ap Z Z Z a Z b Z Q Z P Z H 1 1 1 1 11) ()()(α α。因而，如果在k Z α=处有一个极点，则在其共轭倒数点 * =k Z α1 处必须有一个零点。 4．有一线性时不变系统，如下图所示，试写出该系统的频率响应、系统（转移）函数、差分方程和卷积关系表达式。 () n h () n x () n y 解：频率响应：∑∞ ∞ --= n j j e n h e H ωω )()( 系统函数：∑∞ ∞ --= n Z n h Z H )()( 差分方程：?? ????-)()(1 Z X Z Y Z 卷积关系：∑∞ ∞ -*= )()()(n x n h n y

第二章数字图像处理的基本概念

第二章数字图像处理的基本概念 1.什么是图像对比度？人眼感受的亮度与哪些因素有关？图像对比度是图像中最大亮度B max与最小亮度B min之比。即C1=B max/B min 2.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？采样和量化。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，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量大。量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。 3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。 4.连续图像f(x,y)与数字图像I(r.c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？ 5.图像处理按功能分有哪几种形式？按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。 (1)单幅图像→单幅图像； (2)多福图像→单幅图像； (3)单(或多)幅图像→单幅图像。 6.什么是点处理？你所学算法中有哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。在局部处理中，当输出值JP(i,j)值仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理。图像对比度增强、图像二值化、灰度的线性变换、线性拉伸等属于点处理。 7.什么是局部处理？你所学算法中有哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。在对输入图像进行处理时，计算某一像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这种处理称为局部处理。图像的移动平均平滑法、空间域锐化属于局部处理。 8.图像特性包括哪些类型？自然特征：亮度、对比度；人工特征：直方图、频率。 9.什么是窗口处理和模板处理？二者有何区别与联系？对图像中选定矩形区域内的像素进行处理叫做窗口处理；预先准备一个和输入图像IP相同大小的二维数组，存储该区域的信息，然后参照二维数组对输入图像处理，叫做模板处理。模板处理中若模板为矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处

数字图像处理第九章至11章内容整理.

第九章 1、设原图像f(x,y在[0,Mf],感兴趣目标的灰度范围在[a,b],欲使其灰度范围拉伸到[c,d],则对应的分段线性变换表达式为 2、梯度锐化法图像锐化法最常用的是梯度法。对于图像f(x ,y,在(x ,y处的梯度定义为梯度是一个矢量,其大小和方向为伪彩色增强: 密度分割法是把黑白图像的灰度级从0(黑到M0(白分成N 个区间Ii(i=1,2,…,N,给每个区间Ii 指定一种彩色Ci ,这样,便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。该方法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限。第十章 1、图像退化模型假定成像系统是线性位移不变系统(退化性质与图像的位置无关,它的点扩散函数用h(x,y表示,则获取的图像g(x,y表示为g(x,y=f(x,y*h(x,y 式中f(x,y表示理想的、没有退化的图像,g(x,y是劣化(被观察到的图像。若受加性噪声n(x,y的干扰,则退化图像可表示为g(x,y=f(x,y*h(x,y+n(x,y

这就是线性位移不变系统的退化模型。 2、图像的几何校正几何失真:图像在获取过程中,由于成像系统本身具有非线性、拍摄角度等因素的影响,会使获得的图像产生几何失真。几何失真:系统失真和非系统失真。系统失真是有规律的、能预测的;非系统失真则是随机的。当对图像作定量分析时,就要对失真的图像先进行精确的几何校正(即将存在几何失真的图像校正成无几何失真的图像,以免影响定量分析的精度。几何校正方法图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型;其次利用已知条件确定模型参数;最后根据模型对图像进行几何校正。几何校正通常分两步: ①图像空间坐标变换;首先建立图像像点坐标(行、列号和物方(或参考图对应点坐标间的映射关系,解求映射关系中的未知参数,然后根据映射关系对图像各个像素坐标进行校正; ②确定各像素的灰度值(灰度内插。 ??? ??≤≤+---<≤+---<≤=f f g M