数字图像处理09_形态学图像处理
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)。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
envi形态学的闭运算平滑处理
envi形态学的闭运算平滑处理Envi形态学的闭运算平滑处理概述：在数字图像处理中，图像平滑是一种常见的预处理方法，用于减少图像中的噪声、模糊图像边缘或者去除小的图像细节。
Envi形态学的闭运算是一种常用的图像平滑处理方法，通过结构元素的膨胀和腐蚀操作，可以有效地平滑图像并保留图像的整体形态。
一、形态学基础知识1. 结构元素：结构元素是形态学操作的基本单元，可以看作是一个特定形状的模板。
常见的结构元素包括点、线、方形、圆形等。
2. 膨胀操作：膨胀操作是形态学操作中的一种，它将结构元素与图像进行卷积运算，将结构元素的形状应用到图像上，扩大图像中的亮区域。
膨胀操作可以使图像中的亮部变大，连接相邻的亮部，并膨胀图像边缘。
3. 腐蚀操作：腐蚀操作是形态学操作中的另一种，它将结构元素与图像进行卷积运算，将结构元素的形状应用到图像上，缩小图像中的亮区域。
腐蚀操作可以使图像中的亮部变小，断开相邻的亮部，并腐蚀图像边缘。
二、闭运算的原理闭运算是形态学操作中的一种组合操作，它先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。
闭运算可以平滑图像并保留图像的整体形态。
闭运算的过程如下：1. 对原始图像进行膨胀操作，得到膨胀后的图像。
2. 对膨胀后的图像进行腐蚀操作，得到闭运算后的图像。
闭运算的效果如下图所示：(不显示图片链接)三、闭运算的应用闭运算在图像处理中有广泛的应用，主要用于平滑图像并去除图像中的噪声或细小的细节。
1. 去除图像中的噪声：闭运算可以通过膨胀和腐蚀的组合操作，将噪声区域扩大并与周围的背景区域连接起来，然后再将其腐蚀掉，从而去除图像中的噪声。
2. 平滑图像边缘：闭运算可以将图像中的边缘进行平滑处理，使得图像边缘更加连续，减少图像的锯齿状现象，提高图像的质量。
3. 去除图像中的细小细节：闭运算可以通过膨胀和腐蚀的组合操作，将图像中的细小细节进行腐蚀，从而实现去除细小细节的效果。
四、闭运算的优缺点闭运算作为一种图像平滑处理方法，具有以下优点和缺点：优点：1. 可以有效地平滑图像，去除噪声或细小细节。
matlab数字图像处理实验报告
《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。
从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。
此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。
常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。
假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。
频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。
数字图像处理的概念
二、数字图像处理的概念 1. 什么是图像“图”是物体投射或反射光的分布，“像” 是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。
是客观和主观的结合。
2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。
将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel ）。
–每个像素包括两个属性：位置和灰度。
对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。
物理图象及对应 的数字图象3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。
–通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。
4什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f （x ，y ）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x 方向，抽样M 行 y 方向，每行抽样N 点整个图像共抽样M ×N 个像素点一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示：f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bitNN N N f N f N f N f f f N f f f y x f ⨯⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)1,1( )1,1( )0,1( )1,1( )1,1( )0,1( )1,0( )1,0( )0,0( ),(7 数字图像处理的三个层次8 图像处理：9建立对图像的描述；以观察者为中心研究客观世界；图像分析是一个从图像到数据的过程。
10图像理解：研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系；得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作（符号运算）11图像处理是比较低层的操作，处理的数据量非常大。
数字图像处理考试试题
数字图像处理考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪个是数字图像处理的主要研究内容？（）A 图像增强B 图像压缩C 图像分割D 以上都是2、图像数字化的过程不包括（）A 采样B 量化C 编码D 滤波3、灰度直方图反映了图像中（）A 灰度级的分布情况B 像素的分布情况C 图像的清晰度D 图像的对比度4、中值滤波的主要作用是（）A 去除噪声B 增强边缘C 平滑图像D 锐化图像5、图像旋转后出现的空白区域通常采用（）方法进行填充。
A 最近邻插值B 双线性插值C 均值插值D 零值填充6、以下哪种图像压缩算法是无损压缩？（）A JPEGB MPEGC Huffman 编码D 小波变换7、在图像分割中，阈值分割法是基于图像的（）特征。
A 灰度B 纹理C 形状D 颜色8、边缘检测算子中，对噪声比较敏感的是（）A Roberts 算子B Sobel 算子C Prewitt 算子D Canny 算子9、图像的几何变换不包括（）A 平移B 旋转C 缩放D 傅里叶变换10、以下哪个指标用于评价图像增强的效果？（）A PSNRB MSEC SNRD 以上都是二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、数字图像可以用矩阵来表示，矩阵中的元素值对应图像的______。
2、图像的分辨率越高，包含的______越多。
3、图像锐化是为了增强图像的______。
4、常见的彩色模型有 RGB、HSV 和______。
5、图像平滑处理中，均值滤波的窗口越大，平滑效果越______，但同时也会导致图像细节丢失越多。
6、图像的傅里叶变换将图像从______域转换到______域。
7、基于区域的图像分割方法通常依据图像的______特性来划分区域。
8、图像压缩的目的是减少图像的______，以便于存储和传输。
9、形态学图像处理中的膨胀操作可以使图像中的目标______。
10、图像的对比度是指图像中______的差异程度。
三、简答题（每题 10 分，共 20 分）1、简述图像增强的目的和常用方法。
数字图像处理
第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。
二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。
2、提取图像中的特征信息。
3、对图像数据进行变换、编码和压缩。
三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。
细节越多，采样间隔应越小。
把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。
一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。
为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。
对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。
三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。
彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。
一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。
五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。
六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。
数字图像处理教案
3．图像文件格式及类型（图像文件格式、数字图像类型）
4．图像的视觉原理（视觉模型及特性、色度学基础、图像质量评价）（1学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
一、重点内容
1.数字图像处理的目的和主要内容
2.图像数字化技术
二、难点内容
1．自适应预测编码
2．JPEG图像压缩标准
备注
思考题：课本习题（1，3，4，6）
授课内容：第六章数学形态学及其应用
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：4学时
教学目的：
1.了解数学形态学概述
2.掌握二值形态学
3.掌握灰度形态学
主要内容及学时分配：
数学形态学概述、二值形态学（2学时）
灰度形态学（2学时）
《数字图像处理》课程教案
河北工业大学信息工程学院
授课内容：第1章图像处理的基础知识
授课方式：多媒体+板书
理论授课学时：2学时
教学目的：
1．了解数字图像处理概述
2．掌握图像数字化技术
3．掌握图像文件格式及类型
4．了解图像的视觉原理
主要内容及学时分配：
1．数字图像处理概述（数字图像处理及特点、数字图像处理的目的和主要内容、数字图像处理的发展与应用）
6.了解图像退化与复原
7.了解图像的几何校正
主要内容及学时分配：
1.图像增强与复原概述、灰度变换、直方图修正（2学时）
2.图像平滑（2学时）
3.图像锐化、伪彩色增强（2学时）
4．图像退化与复原、图像的几何校正（2学时）
重点、难点及对学生要求（包括掌握、熟悉、了解、自学）
Matlab基于形态学的数字图像处理
【 中图分类号 】Ｔ Ｐ ３ ９ １
【 文献标识码 】Ａ
【 文章编号 】１ ０ ０ ８ ． １ １ ５ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ － ０ ０ ０ ４ － ０ ２
Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍＯ ｒ ｐｈ０ ｌ ０ ｇ ｉ ｃ ａ ｌ
（ １ ）数学形态学 的基本概念 数学形态学的基本运算有腐蚀、膨胀 、 开启和 闭合运算 。 用 Ｂ来腐蚀 Ａ定义为 ：Ａ ￣ Ｂ＝｛ Ｘ ｌ （ Ｂ ） ） 。其方法是 ， 拿 Ｂ的原点与 Ａ上 的点一一作对 比，若 Ｂ上的每一点都在 Ａ 的范围 内， 那 么 Ｂ的原点所对应 的点保 留， 否者就将其去除 。 腐蚀 是一种用来消除边界点 ，使边界 向内收缩的过程， 用它可 以来去除小而无意义的物体 ，图像的腐蚀运算可 以通
总第 １ ５卷 １ ６ ９期 ２ ０ １ ３年 ９月
大 众 科 技
Ｐｏ ｐ ｕ ｌ ａｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ＆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ＶＯ Ｉ ． １ ５ Ｎｏ． ９ Ｓｅｐ ｔ ｅ ｍｂ ｅｒ ２ ０１ ３
Ｍ ａ ｔ ． Ｉ ａ ｂ基 于 形 态 学 的 数字 图像处理
首先做 出 Ｂ关于原点的对称点 Ｂ，再将其映像平移 ｘ ，也就
ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｎ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｌ ｌｔ ｉ ｆ ｅ ｒ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ； Ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ； ｍｏ ｐｈ ｒ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ 以矩 阵运算 为基础 的交互式、 高效工程计 算语言，
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第6章
第6章 数学形态学处理 图6-5 S+x的3种可能状态
第6章 数学形态学处理
例6-1 腐蚀运算图解。图6-6给出腐蚀运算的1个简单示例。 其中图6-6(a)中的黑点部分为集合X， 图6-6(b)中的黑点部 分为结构元素S， 而图6-6(c)中黑点部分给出X S (白点部分为原属于X现腐蚀掉的部分)。 由图可见腐蚀将图 像(区域)缩小了。
第6章 数学形态学处理 图6-9 用5×5矩形结构元素进行膨胀
第6章 数学形态学处理
6.2.3 1. 如果结构元素为圆形， 则膨胀操作可填充图像中比结构
元素小的孔洞以及图像边缘处小的凹陷部分。 而腐蚀可以消 除图像中的毛刺及细小连接成分， 并将图像缩小， 从而使其 补集扩大。 但是， 膨胀和腐蚀并非互为逆运算， 所以它们 可以结合使用。 在腐蚀和膨胀两个基本运算的基础上， 可以 构造出形态学运算簇， 它由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集 合操作(并、 交、 补等)组合成的所有运算构成。 例如， 可使用同一结构元素， 先对图像进行腐蚀然后膨胀其结果， 该运算称为开运算； 或先对图像进行膨胀然后腐蚀其结果， 称其为闭运算。 开运算和闭运算是形态学运算族中两种最为 重要的运算。
第6章 数学形态学处理 数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量 度和提取图像中的对应形状， 以达到图像分析和识别的 目的。 数学形态学由一组形态学的代数运算子组成， 其基本 运算有： 膨胀、 腐蚀、 开和闭运算。 基于这些基本运算 还可推导和组合成各种数学形态学实用算法， 用它们可进行 各种复杂的图像分析及处理， 包括图像分割、 特征抽取、 边界检测、 图像滤波、 图像增强和恢复等。
第6章 数学形态学处理
6.2.2
腐蚀可以看作是将图像X中每一个与结构元素S全等的子集