图形图像处理实例

图形图像处理实例
图形图像处理实例

图像的特效显示

在Windows处理图像的API函数中,Bitblt()函数是非常重要而且是常用的函数之一。运用这个函数,可以实现图像的旋转和动态显示等效果。如果想在图像处理上有所突破,也必须熟练掌握Bitblt()函数。本实例实现的功能是以门帘效果来显示一幅BMP图像。

界面设计

向窗体上添加一个TImage组件、一个OpenPictureDialog组件、一个TPaintBox组件和一个TButton组件,TImage组件充当原图片显示的载体,TPaintBox组件用来显示图像的特效。添加组件后的窗体如图所示。

添加组件后的窗体

编程要点

在显示图像的过程中,如果把原始图像分成几个部分,对每一个部分都逐步放大其显示范围以接近各部分图像的宽度,那么运行时可实现门帘式的显示效果。改变循环语句的步长或者改变Sleep()函数中的参数就可以改变程序运行的时间。

门帘效果的实现代码如下:

procedure TForm1.btnOpenClick(Sender:TObject);

var

i,j:Integer;

hDC1:HDC;

hDC2:HDC;

begin

if(self.OpenPictureDialog1.Execute())then

begin

Image1.Picture.Bitmap.LoadFromFile(OpenPictureDialog1.FileName);

Image1.Visible:=true;

hDC1:=Image1.Canvas.Handle;

hDC2:=PaintBox1.Canvas.Handle;

for i:=0to(Image1.Width div10)do

begin

for j:=0to10do

begin

BitBlt(hDC2,j*Image1.Width div10,0,i+2,Image1.Height,

hDC1,j*Image1.Width div10,0,SRCCOPY);

Sleep(10);

end;

end;

end;

end;

实例程序

程序代码如下:

unit Unit1;

interface

uses

Windows,Messages,SysUtils,Variants,Classes,Graphics,Controls,Forms, Dialogs,StdCtrls,ExtCtrls,ExtDlgs;

type

TForm1=class(TForm)

Image1:TImage;

btnOpen:TButton;

Image2:TImage;

OpenPictureDialog1:TOpenPictureDialog;

PaintBox1:TPaintBox;

procedure btnOpenClick(Sender:TObject);

procedure FormCreate(Sender:TObject);

private

{Private declarations}

public

{Public declarations}

end;

var

Form1:TForm1;

implementation

{$R*.dfm}

procedure TForm1.btnOpenClick(Sender:TObject);

var

i,j:Integer;

hDC1:HDC;

hDC2:HDC;

begin

if(self.OpenPictureDialog1.Execute())then

begin

Image1.Picture.Bitmap.LoadFromFile(OpenPictureDialog1.FileName);

Image1.Visible:=true;

hDC1:=Image1.Canvas.Handle;

hDC2:=PaintBox1.Canvas.Handle;

for i:=0to(Image1.Width div10)do

begin

for j:=0to10do

begin

BitBlt(hDC2,j*Image1.Width div10,0,i+2,Image1.Height,

hDC1,j*Image1.Width div10,0,SRCCOPY);

Sleep(10);

end;

end;

end;

end;

procedure TForm1.FormCreate(Sender:TObject);

begin

self.OpenPictureDialog1.Filter:='BMP files(*.bmp)|*.bmp';

end;

end.

运行效果

保存文件,然后按F9键运行程序。在程序运行的初始画面上单击“打开”按钮,弹出一个提示用户选择图像文件的“打开”对话框。确认选择后,在窗体的TPaintBox组件上就会显示图像的门帘效果,特效过程中间的显示如图2-2所示。

程序运行结果

在BitBlt()函数的参数中,特别值得一提的是参数dwRop,它提供了源图与目标图的15种组合方式。但是一般都采用SRCCOPY,即把源图复制给目标图。读者如果可以灵活运用这个参数,就可以制作出更加丰富多彩的图像特效。

数字图像处理技术从基础到实战

数字图像处理技术从基础到实战 本课程包含图像处理的基础知识以及案例应用,通过视频教程+在线交流的形式展现,力求为读者提供最便捷、直接的技术支持,解决学员在图像处理相关研发过程中遇到的最具体、实际的技术难点,争取与广大学员分享研发过程中所涉及的功能模块及某些成熟的系统框架,为读者进行科学实验、项目开发提供一定的技术支持。 课程大纲: 第1课数字图像处理概述 1、数字图像处理发发展史 2、数字图像处理是概述? 3、数字图像处理工具箱介绍? 4、数字图像处理常用技能 5、数字图像在计算机中怎么表示? 6、数字图像常用计算机表示类型 7、数字图像转换技巧 8、数字图像数组处理技巧 9、案例演示:常用图像处理技术GUI编程 第2课图像时域变换 1、时域空间概述 2、常见的灰度变换函数 3、直方图的概念 4、时域空间滤波基础 5、什么是平滑空间滤波器? 6、什么是锐化空间滤波器? 7、什么是混合空间增强? 8、案例演示:图像去雾 第3课图像频域变换 1、什么是频域空间? 2、常用的基本概念 3、什么是傅里叶变换? 4、离散傅里叶变换用法 5、多维傅里叶变换用法 6、案例演示:图像频域滤波可视化编程 第4课图像复原和重建技术 1、常见的图像噪声模型 2、空间滤波图像复原 3、频域滤波图像复原 4、逆滤波图像复原 5、维纳滤波图像复原

6、约束的最小二乘滤波图像复原 7、Lucy-Richardson图像复原 8、案例演示:盲卷积图像复原 第5章彩色图像处理 1、彩色图像概述 2、常见的彩色模型 3、伪彩色图像处理 4、全彩色图像处理 5、彩色变换 6、平滑和锐化 7、基于彩色的图像分割 8、彩色图像中的噪声处理 9、彩色图像压缩 10、案例演示:彩色图像处理 第6课小波和多分辨率处理 1、图像中的小波 2、多分辨率处理 3、一维小波变换 4、快速小波变换 5、二维小波变换 6、案例演示:基于小波分解的图像融合案例 第7课图像压缩处理技术 1、压缩处理原理 2、图像压缩处理常用方法 3、案例演示:数字图像水印嵌入及提取案例 第8课形态学图像处理 1、图像形态学概述? 2、腐蚀和膨胀 3、开操作与闭操作 4、击中或击不中变换 5、常见形态学算法 6、灰度级形态学 7、案例演示:图像形态学去噪 第9课图像分割处理技术 1、图像分割注意事项 2、点、线和边缘检测 3、阈值处理 4、基于区域的分割 5、使用形态学分水岭的分割

数字图像处理实验1

实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据,步骤如下: (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像,注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);

RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000

(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中,观察对比它们的特点,体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍,插值方法使用三种不同方法,在figure(3)中显示放大后的图像,比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数,重复实验;A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B

(完整版)数字图像处理题库

[题目] 数字图像 [参考答案] 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地划分成多个等级(层次),也即均匀量化,以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数(灰度值)的图像形式称为数字图像。 图像处理 [参考答案] 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。 题目] 数字图像处理 [参考答案] 是指利用计算机技术或其他数字技术,对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理,以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。 一、绪论(名词解释,易,3分) [题目] 图像 [参考答案] 是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。 一、绪论(简答题,难,6分) [题目] 什么是图像?如何区分数字图像和模拟图像? [参考答案] “图”是物体透射或反射光的分布,是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识,是人的感觉。图像是图和像的有机结合,既反映物体的客观存在,又体现人的心理因素;图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述,或者说图像是客观对象的一种可视表示,它包含了被描述对象的有关信息。 模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像;数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。

[题目] 简述研究图像恢复的基本思路。 [参考答案] 基本思路是,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日,从而获得与景物真实面貌相像的图像。 一、绪论(简答题,易,5分) [题目] 简述研究图像变换的基本思路。 [参考答案] 基本思路是通过数学方法和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的过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。 一、绪论(简答题,易,5分) [题目] 简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。 [参考答案] 比如,医学上用B超检测仪对人体器官病变的检查和诊断。 一、绪论(简答题,中,5分) [题目] 一般的数字图像处理要经过几个步骤?由哪经内容组成? [参考答案] 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。 数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复(复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。 一、绪论(简答题,中,5分) [题目] 图像处理的目的是什么?针对每个目的请举出实际生活中的一个例子。 [参考答案] 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析,以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用,就是图像处理这两个目的的实际例子。

数字图像处理实验报告

实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法,了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力,巩固所学知识。 二、实验内容和要求 (1)用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息; (2)用MatLab读取和显示一幅灰度图像; (3)用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图: 1)点击文件→打开,打开一幅图像; 2)对图像做增强处理,例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸,观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3)利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图,观察其前后的直方图变化。 2.用MatLab读取和显示一幅灰度图像; 3. 绘制图像的灰度直方图; function Display_Histogram()

Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。

数字图像处理试题集(终版)

第一章引言 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_像素_。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是从图像到图像的处理,如图像增强等;二是_从图像到非图像的一种表示_,如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作:一是_从图像到图像的处理_,如图像增强等;二是从图像到非图像的一种表示,如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中,采用数学的方法,将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像_。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中,_图像重建_的目的是根据二维平 面图像数据构造出三维物体的图像。 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的5种。 ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。 ④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 ⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解? 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望 获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。 4. 简述数字图像处理的至少5种应用。 ①在遥感中,比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中,比如B超、CT机等方面。 ③在通信中,比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中,比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面,比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。

南昌大学-数字图像处理实验报告1-8(全)

NANCHANG UNIVERSITY 数字图象处理实验报告 专业:通信工程 班级:121班 学号:6100212024 学生姓名:徐万然 2015年4月20日

目录 实验1:图像信号的数字化 实验2:图像灰度级修正 实验3:图像的平滑滤波 实验4:图像的锐化处理 实验5:图像的伪彩色处理 实验6:图像的几何变化 实验7:图像的复原处理 实验8:图像的正交变换

实验一:图像信号的数字化 一、实验目的 通过本实验了解图像的数字化参数取样频率(象素个数)、量化层数与图像质量的关系。 二、实验内容 编写并调试图像数字化程序,要求参数k,n 可调。其中k为亚抽样比例;n 为量化比特数;选择任意图像进行处理,在显示器上观察各种数字化参数组合下的图像效果。 三、实验程序 f=imread('Water lilies.jpg'); %读入一张图片 f1=rgb2gray(f); %将rgb值转换为灰度图 subplot(3,3,1),imshow(f),title('灰度图'); %显示这幅图像 f2=im2bw(f1); %将图像转换为二值图 subplot(3,3,2),imshow(f2),title('二值图'); %显示这幅图像 f3=~f2; %对图像进行取反操作 subplot(3,3,3),imshow(f3),title('取反图'); %显示这幅图像 f4=imnoise(f,'gaussian');% subplot(3,3,4),imshow(f4),title('加高斯噪声图'); %对象进行预操作,加入高斯噪声 h=ones(5,5)/25; %设计一个5*5的均值滤波器 f5=imfilter(f4,h); %对图像进行均值滤波 subplot(3,3,5),imshow(f5),title('平滑滤波图'); %显示这幅图像 f6=imadjust(f,[0,1],[0,1]); %对图像灰度值进行归一化处理 subplot(3,3,6),imshow(f6),title('灰度级修正图1'); %显示这幅图像 f7=imadjust(f,[0,0.8],[0,1]); %降低输入的灰度值 subplot(3,3,7),imshow(f7),title('灰度级修正图2'); %显示这幅图像

数字图像处理期末复习题2教学总结

第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 2. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 3. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 4. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 5. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 6. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 7. 在图像的锐化处理中,通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。(填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”) 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。(填“增强”或“削弱”) 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。(填“增强”或“削弱”) 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。(填“能”或“不能”) 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些?一般细节反映在图像中的什么地方? 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时,有什么异同? 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为:,请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况,包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点,画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界,反映的边界信息较少,但是所反映的边界 比较清晰;二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息,但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为:,Sobel算子的作用模板为: 。 设图像为:

数字图像处理开卷整理后

1. 半调输出技术可以:(B) A、改善图像的空间分辨率; B、改善图像的幅度分辨率; C、利用抖动技术实现; D、消除虚假轮廓现象。 2. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的:(A) A、图像的幅度分辨率过小; B、图像的幅度分辨率过大; C、图像的空间分辨率过小; D、图像的空间分辨率过大; 1. 对应于不同的场景内容,一般数字图像可以分_二值图像__、灰度图像和彩色图像三类。 4.下列算法中属于局部处理的是:(D ) A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 1. 图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 1. 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采 样点集合,是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化 就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化。 经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 2. 图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 2. 如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级 别中,必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时,图像灰度分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间 过度就会变得突然,可能会导致伪轮廓现象。 3. 简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。 3. 二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称 为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据 量小的特点。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基 色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不包含 彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的___________________________ ,该处理会是的图 像中的图形产生扭变。 1. 简述直角坐标系中图像旋转的过程。 1. (1)计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。 (2)根据最大值和最小值,进行画布扩大,原则是以最小的面积承载全部的图像信息。 (3)计算行、列坐标的平移量。 (4)利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。 (5)对于空穴问题,进行填充。 2. 如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题? 2. (1)对于空穴问题,需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。 (2)阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。(该点参见简答题3和 3. 举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 3. 邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行(或列)的像素值来填充。 例如对于下图中的空穴点f23进行填充时,使用相邻行的像素值来填充。即:f23=f22. 4. 举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 4. 均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。

数字图像处理实验 实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1.了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2.体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1.图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有: g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为: g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中,α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果,也可以用于两张图像的衔接。说明:两个示例图像保存在默认路径下,文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif',要求实现下图所示结果。 代码: I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图:

2.图像的减法运算-imsubtract 说明: 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));,要求实现下图所示结果。 示例代码如下: I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图: 3.图像的乘法运算-immultiply

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种,除GIF格式外,还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。(不考) 5、图像中每个基本单元叫做图像元素;在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。(不要) 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。(不要) 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。(不要) 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0,255],则该图象的信息量为: a. 0 .255 c ( c )2.采用模板[-1 1]主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象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 ( a )5.对一幅图像采样后,512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为: .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象,若每像元用8bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit,则图象的压缩比为: :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.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 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是: a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

最新数字图像处理考试简答题经典30道题

1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。 ④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 ⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解? 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。 ④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 4. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等,这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 5. 图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合,是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 6. 图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中,必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时,图像灰度分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间过度就会变得突然,可能会导致伪轮廓现象。 7 . 简述二值图像与彩色图像的区别。 二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 8. 简述二值图像与灰度图像的区别。 二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 9. 简述灰度图像与彩色图像的区别。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不 包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 10. 均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何?试分析其中的原因。 均值滤波器的滤波原理是:在图像上,对待处理的像素给定一个模板,该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。 原因:高斯噪声是幅值近似正态分布,但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0,所以均值滤波可以消除噪声。

数字图像处理实验一

数字图像处理—实验一 一.实验内容: 图像灰度变换 二.实验目的: 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换;感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三.实验步骤: 1.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序: clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2.产生灰度变换函数T1,使得: 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65

1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序: subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3.产生灰度变换函数T2,使得: 用T2对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___和__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

数字图像处理简答题及答案

1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将检测出来的人脸区域进行分析,确定其是否是该犯罪分子。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 ①在遥感中,比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。②在医学中,比如B超、CT机等方面。③在通信中,比如可视电话、会议电视、传真等方面。④在工业生产的质量检测中,比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面,比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换:改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等, 这些方法在图像配准中使用较多。②图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 6、图像的数字化包含哪些步骤?简述这些步骤。 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合,是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后,用数值表示出来,是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后,数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 7、图像量化时,如果量化级比较小会出现什么现象?为什么? 如果量化级数过小,会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级 别中,必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时,人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时,图像灰度分辨率就会降低,颜色层次就会欠丰富,不同的颜色之间过度就会变得突然,可能会导致伪轮廓现象。 8、二值图像是指每个像素不是黑,就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单,每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。 彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示,三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像,灰度图像中不 包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值,灰度级数为256级。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。 (1)计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。(2)根据最大值和最小值,进行画布扩大,原则是以最小的面积承载全部的图像信息。(3)计算行、列坐标的平移量。(4)利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。(5)对于空穴问题,进行填充。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题? (1)对于空穴问题,需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行(或列)的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点f23进行填充时,使用相邻行的像素值来填充。即:f23=f22.

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名:学号: 专业年级: 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果');Subplot (3,2,4);z=imsubtract(x,y);imshow(z);title('相减结果') Subplot (3,2,5);z=immultiply(x,y);imshow(z);title('相乘结果') Subplot (3,2,6);z=imdivide(x,y);imshow(z);title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答:图像减运算与图像加运算的原理和用法类似,同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同,但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数,此时系统将负数统一置为零,即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y),将结果输出到矩阵Z中,若乘以一个常数,将改变图像的亮度:若常数值大于1,则乘运算后的图像将会变亮;叵常数值小于是,则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级,实现灰度级变换,也可以用来遮住图像的某些部分,其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算,就是对两幅图像的对应像素点进行点(X./Y), imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度,可用来改变图像的灰度级,其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体,图像相减运算又称为图像差分运算,差分运算还可以用于消除图像背景,用于混合图像的分离。

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像:指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 数字图像处理:指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义:对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图:指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波:指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 ): 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数,它将输入图象Ii(x,y)转换为输出图象Io(x,y),输入图象的直方图为Hi(r),输出图象的直方图为Ho(s),则根据直方图的含义,经过灰度变换后对应的小面积元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像,共有6 4(6 4个象素,8个灰度级,进行直方图均衡化处理。 根据公式可得:s2=0.19+0.25+0.2l=0.65,s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l,s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.00 由于这里只取8个等间距的灰度级,变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此,根据上述计算值可近似地选取: S0≈1/7,s 1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7,s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。 可见,新图像将只有5个不同的灰度等级,于是我们可以重新定义其符号: S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s3’=6/7,s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1/7,所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推,有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值,所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理,有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余? 答:分块->颜色空间转换->零偏置转换->DCT变换->量化->符号编码。颜色空间转换,减少了心理视觉冗余;零偏置转换,减少了编码冗余;量化减少了心理视觉冗余;符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码,因此即减少了编码冗余(霍夫曼编码)又减少了像素冗余(行程编码)。 JPEG2000的过程:图像分片、直流电平(DC)位移,分量变换,离散小波变换、量化,熵编码。3、Canny边缘检测器 答:Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下:1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑,从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g(x,y)=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α(x,y)=arctan(Gy/Gx)。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后,算法追踪所有脊的顶部,并将所有不在脊的顶部的像素设为零,以便在输出中给出一条细线,这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理,其中T1

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