数字图像处理上机作业六
数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案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1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
《数字图像处理》习题参考答案
1《数字图像处理》 习题参考答案第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 （连续图像）信号，再由模拟 /数字转化器（ADC ）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1 •具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2•数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3•数字图像处理技术适用面宽。
4 •数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。
1.4讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机） 、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++ （面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像t+W<住《l 塁希碎«IUIMEH 鼻爭■图1.8数字图像处理系统结构图处理工具箱（Image Processing Tool box ）。
数字图像处理上机报告
数字图像处理上机报告时间：2020年08月02日编稿：作者四第一篇：数字图像处理上机报告练习一常用MATLAB图像处理命令一、练习目的1、熟悉并掌握MATLAB工具的使用；2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。
二、练习环境Windows操作系统Matlab 6.5或以上应用软件三、练习内容1、图像文件的读写（1）imread函数用来实现图像文件的读取。
输入以下程序： A=imread('文件名.扩展名');%用imread函数来读入图像注：设置路径 imshow(A);%用imshow函数来显示图像得到的结果如图：（2）imfinfo函数用来查询图像文件信息。
输入以下程序：info=imfinfo('文件名.扩展名');% 用imfinfo函数查询图像文件信息得到： info =Filename: '文件名.扩展名'（4）imshow函数用来显示图像。
刚才介绍imread函数时已使用此函数。
（5）colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中。
输入以下程序：RGB=imread('***');%图像读入I=rgb2gray(RGB);%把RGB图像转换成灰度图像imshow(I),colorbar('vert')% 将颜色条添加到坐标轴对象中得到如图：2、图像处理的基本操作一、图像代数运算（1）imadd函数实现两幅图像的相加或者给一幅图像加上一个常数。
给图像每个像素都增加亮度的程序如下： I=imread('***'); J=imadd(I,100);%给图像增加亮度 subplot(1,2,1),imshow(I) %填充 subplot(1,2,2),imshow(J) 结果如图5。
（2）imsubtract函数实现从一幅图像中减去一个常数。
输入以下程序实现从一幅图像中减去一个常数：（3）immultiply实现两幅图像的相乘或者一幅图像的亮度缩放（图像乘以小于1或大于1的参数，比较效果）。
(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。
数字图像处理上机实验(02091008)
数字图像处理上机作业数字图像处理上机作业1. 产生右图所示亮块图像 f1(x,y)（128×128大小，暗处=0，亮处=255），对其进行FFT：（1）同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图；图像：（2）若令f2(x,y)=（-1）x+y f1(x,y)，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；（3）若将f2(x,y)顺时针旋转45度得到f3(x,y)，试显示FFT(f3)的幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较。
结论：不同点：f2的频谱是对f1频谱的移位，它时f1的频谱从原点（0，0）移到了中心（64，64），而得到了一个完整的频谱。
相同点：频谱的实质没有改变，幅度等都没有发生变化。
（3）若将f2(x,y)顺时针旋转45度得到f3(x,y)，试显示FFT(f3)的幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较。
源程序：f1=zeros(128,128);for i=38:1:90for j=58:1:70f1(i,j)=255;endendfigure(1)subplot(1,2,1);imshow (f1);subplot(1,2,2);imshow (fft2(f1));% f2(x,y)=（-1）^(x+y)* f1(x,y)for i=1:1:128for j=1:1:128f2(i,j)=(-1)^(i+j)*f1(i,j);endendfigure(2);subplot(1,3,1);imshow (f2);f3=imrotate(f2,-45,'bilinear');%将f2顺时针旋转45度subplot(1,3,2);imshow(fft2(f2));%显示f2的频谱subplot(1,3,3);imshow(fft2(f3));%显示f3的频谱结论：均衡化后的直方图并非完全均匀分布的原因：因为图像的像素个数和灰度等级均为离散值，而且均衡化后使灰度级并归。
图像处理上机实验
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3． 产生教材 104 页题图 4.16 所示的灰度图像(白为 255，黑为 0),分别加入高斯 白噪声和椒盐噪声，再分别进行 3*3 的平均滤波和中值滤波，显示原图像、加噪 图像和滤波结果图像，并比较四种滤波结果。 解答： 确定白色区域和黑色区域的坐标产生 256*256 图像，分别加入高斯白噪声 和椒盐噪声， 再分别进行 3*3 的平均滤波和中值滤波。 得到下图， 程序在附录。 对于高斯白噪声，使用平均滤波和中值滤波效果都不太好。平均滤波稍强。对于 椒盐噪声，中值滤波有很好的效果，而均值滤波效果较差。
数字图像处理上机实验题
1.产生右图所示图像 f1 (m, n)， 其中图像大小为 256×256， 中间亮条为 128×32， 暗处=0，亮处=100。对其进行FFT： ① 同屏显示原图f1 (m, n)和 FFT(f1 )的幅度谱图； ② 若令f 2 (m, n) = (−1)m+n f1 (m, n)，重复以上过程， 比较二者幅度谱的异同，简述理由； ③ 若将 f2 (m, n)顺时针旋转 90 度得到 f3 (m, n)， 试显示 FFT(f3 )的幅度谱，并与 FFT(f2 )的幅度谱进行比较； ④ 若将f1 (m, n)顺时针旋转 90 度得到f4 (m, n)，令f5 (m, n) = f1 (m, n) + f4 (m, n)，试显示FFT(f5 )的幅度谱，并指出其与 FFT(f1 )和FFT(f4 )的关系； ⑤ 若令f6 (m, n) = f2 (m, n) + f3 (m, n)，试显示FFT(f6 )的幅度谱， 并指出其 与 FFT(f2 )和FFT(f3 )的关系，比较FFT(f6 )和 FFT(f5 )的幅度谱。
4. 对某一灰度图像，进行如下处理： （1）分别利用 Roberts、Prewitt 和 Sobel 边缘检测算子进行边缘检测； （2）将 Roberts、Prewitt 和 Sobel 边缘检测算子修改为锐化算子，对原图 像进行锐化，同屏显示原图像、边缘检测结果和锐化后图像，说明三者 之间的关系。
数字图像处理上机指导书
数字图像处理上机指导书（matlab）指导教师：桂进斌适用专业：电子科学及电子信息2010年3月实验一、图像文件的读取与显示实验目的：掌握windows BMP格式位图文件的基本格式。
学会使用matlab对图像文件进行读取与显示。
实验内容：1.使用imread函数的不同形式读取图像文件，理解函数不同形式的操作。
2.练习不同形式的imwrite函数的操作。
3.查询给定图像文件的基本信息。
4.使用图像浏览器显示图像，并学会使用浏览器中工具集对图像进行定制显示。
5.使用imshow函数对图像进行显示，并练习同时显示多幅图像的方法。
6.在已生成的应用程序中，加BMP位图读取与显示的代码，从已有文件中读取bmp格式文件并在视图中显示。
基本知识：BMP位图文件格式BMP位图文件中主要由4部分内容组成：1.文件头BITMAPFILEHEADER为一STRUCTURE：typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {e;//文件类型，必须为“BM”或0x424dDWORD bfSize;//文件大小WORD bfReserved1;//保留WORD bfReserved2;//保留ts;//从文件头到实际位图数据的偏移字节数} BITMAPFILEHEADER, FAR *LPBITMAPFILEHEADER,*PBITMAPFILEHEADER;2.位图信息头BITMAPINFOHEADER，定义如下：typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{DWORD biSize;//structure sizeLONG biWidth;//image widthLONG biHeight;//image heightWORD biPlanes;//value is 1WORD biBitCount;//color bitsDWORD biCompression;//compression or notmage;//Image size=width*height( 其中width必须为4的倍数。
最新数字图像处理第二版上机作业答案
1.创建命令文件creatmatrix.m，实现以下功能：（1）建立一个A矩阵，大小为8×10，该矩阵为符合正态分布的随机矩阵；建立一个B矩阵，大小和A矩阵一样，是一个全1矩阵。
（2）将（1）中生成的A、B矩阵存储在junzhen.mat中。
A=randn(8,10) eye 生成单位矩阵ones全1阵zeros 全零阵B=ones(8,10）rand 均匀随机阵randn 正态随机阵2.创建命令文件imagep.m，实现以下功能：（1）读入cameraman.tif图像文件，查询其文件信息；（2）将该图像数据保存在矩阵I中；（3）显示原始图像，保存为cameraman1.jpg；（4）新建图形窗口，显示16个灰度等级下的图像，保存为cameraman2.bmp；（5）新建图形窗口，显示灰度范围在20到100之间的图像，保存为cameraman3.jpg；I=imread('cameraman.tif');imshow (I);figure,imshow(I,16);figure,imshow(I,[20, 100]);3创建命令文件process.m，实现以下功能：(1)读入football.jpg彩色图像文件，将该图像转换为灰度图像I；(2)设置阈值0.6，将灰度图像I转换为二值图像J1；(3)将图形窗口划分为一行三列，第一个子窗口显示I，第二个子窗口显示J1。
将该图形保存为process.jpgRGB=imread('football.jpg');I=rgb2gray(RGB);J1=im2bw(I,0.6);subplot(1,2,1); imshow(I);subplot(1,2,2); imshow(J1);4创建命令文件process1.m，实现以下功能：读入图像fabric.png彩色图像文件，转换为灰度图像A；将A图像的灰度缩小0.6倍，存入图像矩阵B中；将A图像的灰度放大 1.2倍，存入图像矩阵C中；将图形窗口划分为三行一列，第一个子窗口显示A，第二个子窗口显示B，第三个子窗口显示C。
数字图像处理上机报告
实验1 傅里叶变换的实现及应用一、 实验目的1．掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波2．掌握频域滤波的概念及方法3．熟练掌握频域空间的各类滤波器4．利用MATLAB 程序进行频域滤波二、 实验原理及知识点频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。
频域低通过滤的基本思想：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。
理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数：001(,)(,)0(,)ifD u v D H u v ifD u v D ≤⎧=⎨>⎩ 其中，0D 为指定的非负数，(,)D u v 为(u,v)到滤波器的中心的距离。
0(,)D u v D =的点的轨迹为一个圆。
n 阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点0D 处出现截至频率)的传递函数为201(,)1[(,)]n H u v D u v D =+与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在0D 处突然不连续。
高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为222),(),(σv u D ev u H =其中，σ为标准差。
相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n 阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。
给定一个低通滤波器的传递函数(,)lp H u v ，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的传递函数：1(,)hp lp H H u v =-利用MATLAB 实现频域滤波的程序图像的图像进行二维DFT 使用函数fft2()实现，fft2()的语法为F=fft2(x);I=fft2(x,m,n);x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。
当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
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数字图像第六讲作业
1. 针对图像水平平移a 后与原图像叠加形成的重影图像所引起的图像退化，给出连续函数退化模型的系统传递函数H （u,v ）。
分析：图像水平平移a 后与原图像叠加形成的重影图像可表示为：
(,)(,)(,)g x y f x a y f x y =-+
取二维傅里叶变换得：
2()(,)(,)j ux vy G u v g x y e dxdy π-+=⎰⎰
2()((,)(,))j ux vy f x a y f x y e dxdy π-+=-+⎰⎰
(,)G u v 2(1)(,)j ua e F u v π-=+
退化模型的系统函数为：
2(,)(,)(1)(,)
j ua G u v H u v e F u v π-==+
2. 编程用维纳滤波实现对一个重影图像的复原。
由于该退化模型的系统传递函
数H （u,v ）零点数量较多，复原图像效果不佳。
分析：由于图像是数字的其退化模型函数为1+exp(-2*j*pi*u*a/n)，其中n 为图像矩阵的列数，先将一张图像进行退化处理，得到重叠的图像，再对退化后的图像进行维纳滤波，复原图像。
令维纳滤波的传递函数为H2 ，则：H2=(1./H).*(H1.^2./(H1.^2+k))。
代码及注释如下：
clear,close all;
clc;
k=0.1;a=100;
I=imread('Lenna.bmp');
[m,n]=size(I);
H=ones(m,n);
for u=1:n
H(:,u)=1+exp(-2*j*pi*u*a/n); %离散函数的退化模型传递函数end
F=fft2(single(I));
G=F.*H; %对原图进行退化处理
I1=ifft2(G); %退化后的图像
imshow(uint8(I1));title('重叠的图像');figure;
H1=abs(H);
H2=(1./H).*(H1.^2./(H1.^2+k)); %维纳滤波
F1=G.*H2;
P=abs(ifft2(F1));
imshow(uint8(P));title('复原的图')
运行结果如下：。