数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
Gonzalez和Woods数字图像处理(第三版)chapter03
直方图均衡化实例
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直方图均衡化实例
直方图均衡化实例
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直方图均衡化实例
3.3.2 直方图规定化
• 直方图匹配（规定化） histogram matching (specification): 使图像具有规定的直方图分布。 基本思想：原始直方图为 想 原 直方图为pr(r)，指定直方图 • 基本 为pz(z)，寻找一灰度级变换函数z = F(r)， 实现 pr(r) →pz(z)
开始叠加。
3.3.2 直方图规定化
• 直方图规定化的完整步骤：
1. 计算原图像直方图pr(r) 2. 利用 获得下表： r s r0 s0 r1 s1
r
3.3.2 直方图规定化
3. 根据规定的pz(z)，进一步利用
ˆ sk 0 G z
获得下表： r s z r0 s0 z0 r1 s1 z1 … … … rL-1 sL-1 zL-1
3.3.1 直方图均衡化
• 在MATLAB中，函数histeq提供此功能，其一般形式为： g = histeq(f, nlev) 其中f为输入图像，nlev为输出灰度级，
>> >> >> >> >> >> >> >> f = imread('pollen.tif'); imshow(f) fi figure, i imhist(f) hi t(f) ylim('auto') g = histeq(f, 256); figure, imshow(g) figure, imhist(g) ylim('auto')
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)
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。
•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。
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。
数字图像处理第二章课件 冈萨雷斯第三版
饱和度指 的是一个 最大值。 超过这个 值的灰度 级将被剪 切掉。
N和k取不同值时存储所需的比特数
空间和灰度分辨率
（1）空间分辨率：图像空间中可分辨的最小细节。一般 用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表 示。例如，举一个质量概念，报纸用75dpi的分辨率来印刷， 杂志是133dpi，光鲜的小册子是175dpi，您正在看的书是 以2044dpi印刷的。空间分辨率的度量必须针对空间单位来 规定才有意义。 （2）灰度分辨率：图像灰度级中可分辨的最小变化。一 般用灰度级或比特数表示。灰度级数通常是2的整数次幂。 最通用的是8比特。通常说一副被量化为256级的图像有8比 特的灰度分辨率。
的动 地 量 胶 一一 从 ， 片 行次 左 且 每 。， 到 传 旋 输右感转 出线器一 图性完个 像移整增
2.3.2 使用条带传感器获取图像
1.使用一个线性传 感器带获取图像 2.使用一个环形传 感器带获取图像
• 比单个传感器更常用的几何结构是由内嵌传感器 形式组成的传感器带。感知设备内嵌有4000个或 更多的传感器。内嵌传感器常用于航空成像应用 中，飞行器以恒定的高度和速度飞过被成像的地 区。成像传感器带一次给出一幅图像的一行，传 感器带的运动完成二维图像的另一个维度。 • 以圆环形方式安装的传感器带用于医学和工业成 像，以得到三维物体的剖面(切片)图像，传感器 的输出必须由重建算法处理，目的是把感知数据 转换为有意义的剖面图像。
2.3.4 简单的图像形成模型（数学模型）
f ( x, y ) i ( x , y ) r ( x , y ) 其中： f ( x, y )是图像幅度分布 i ( x, y )是入射场分布，取决于照射源特性 r ( x, y )是反射系数分布, 取决于成像物体的特性
gonzalez和woods数字图像处理（第三版）chapter01[整理版]
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y x1.2 数字图像成像技术的起源和发展1．数字图像处理的起源2．数字图像处理的发展1)依赖于计算机软硬件技术;2)从新闻媒介、空间探索到医学图像地球遥感监测天1.2 数字图像成像技术的起源和发展学图像、地球遥感监测、天文学等领域。
3)伦琴发现X 射线于1901获得诺贝尔物理奖;Godfrey N. Hounsfield 和Allan M. Cormack 发明CT 技术于1979年获得诺贝尔医学奖.1.3 数字图像处理实例•电磁波成像：151.3数字图像处理实例•伽马射线成像：16正电子放射断层成像（PET）1.3数字图像处理实例•X射线成像：17X射线胸透成像1.3数字图像处理实例•X射线成像：18 X射线血管照相术计算机轴向断层成像（CAT）1.3数字图像处理实例•紫外光成像：19荧光显微镜细胞结构成像效果1.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：应用最为丰富20微处理器显微照片音频CD 表面显微照片1.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：21NASA 的LANDSAT 卫星主要波段1.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：221.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：23安德鲁飓风的多光谱图像（由NOAA 提供）1.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：24世界之夜（热红外成像）1.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：25工业检测1.3数字图像处理实例•可见光及红外光成像：26自动识别1.3数字图像处理实例•微波成像：27航天雷达成像1.3数字图像处理实例•无线电波成像：28磁共振成像（MRI ）1.3数字图像处理实例•其他成像方式：声波、超声波、电子、计算机合成291.4 数字图像处理基本步骤301.5 通用图像处理系统组成31。
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 Discrete 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 has a particular lication and value,these elements 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 image processingAnswer: 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 sharp change in the gray area, which is often the edge of the object. So high pass filter can make the image get sharpening processingE. The result of Gaussian filter3.The original image, the ideal lowpass filter and Gaussian lowpass filter are shown below B nd C .D and E are the result of the eitherfilter B or CA. Draw lines to connect the filter with their resultB. Explain the difference of the two filtersDue to excessive characteristics of the ideal low-pass filter too fast Jun, it will produce a ringing phenomenon.Over characteristics of Gauss filter is very flat, so it is not ringing4.What is the result when applying an averaging mask with the size 1X1?5.State the concept of the Nyquist sampling theorem from the figure belovyThe law of sampling process should be followed, also called the sampling theorem and the sampling theorem. The sampling theorem showsthe 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 pixelvalues.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 tocenter the transform;(2) Compute the DFT of the image from (1) to get power spectrumF(u,v) of Fourier transform.(3) Multiply by a filter function h(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 as blew.Write a programwith MATLAB to tell which is brighterAn 8*8 image f(i,i) has gray levels given by the following equation:f(i,i)=|i-j|, i,j=0,1 (7)Write a program to find the output image obtained by applying a 3*3 median filter on the image f(i,j) ;note that the border 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)。
数字图像处理实验3冈萨雷斯.
实验三图像的傅里叶变换一、实验目的1、掌握二维 DFT 变换及其物理意义2、掌握二维 DFT 变换的 MATLAB 程序3、空间滤波及频域滤波二、实验内容1、利用 MATLAB 实现数字图像的傅里叶变换读入并显示图 Fig0316(3(third_from_top.tif，作该图的二维 FFT 变换 F ，将其直流分量移到频谱中心 F1，计算其实部 RR 、虚部 II ，用两种方法计算及幅值A1=abs(F1和 A2=sqrt(RR.^2+II.^2，分别显示 A1 和 A2，并加以比较。
2、近似冲击函数二维傅里叶变换A=zeros(99,99; A(49:51,49:51=1;作 A 的二维傅里叶变换 B ，将 B 直流分量移到频谱中心 B1，分别用函数imshow 和 mesh 显示 A 和 B1 模的对数（log(1+abs(B1）频域图像空域图像10.81086 4 20.60.4 0.2 0 50 40 30 20 10 10 20 30 40 50 0 50 40 30 20 10 20 3040500 00 0103、空间滤波与频域滤波将图 Fig0504(a(gaussian-noise.tif（f ）分别进行空间与频域滤波。
空间滤波：用 fspecial 产生 9*9，标准差为 2 的高斯滤波器 w ，用函数 imfilter 对 f 进行空间滤波，得到滤波后的图像 fi1。
频域滤波将上述高斯滤波器 w 用函数 freqz2 获得其 256*256 频域形式 W ，用 W 在频域滤波图像 f （注意 W 的直流分量在频谱中心），得到 Ff ，求其傅里叶逆变换（ifft2），得到滤波后的图像 fi2。
用函数 imshow 显示 w ，用函数 mesh 显示 W ，用 imshow 显示 f ，fi1，Ff 的模的对数，fi2。
比较 fi1 与 fi2。
1 0.80.60.40.2 0 60三、实验要求在屏幕上显示出各个图像。
数字图像处理课件冈萨雷斯第三版
形状分析
介绍形状分析的方法和技术，如周长、面积、轮廓等，以量化和比较图像中的不同形状。
图像压缩基础
讲解图像压缩的基本原理和方法，如有损压缩、无损压缩等，以降低图像文件的大小。
离散傅立叶变换及其应用
探索离散傅立叶变换（DFT）的概念和应用，如频域滤波、图像复原等。
频域滤波
讨论频域滤波的方法和技巧，如低通滤波、高通滤波等，以增强或去除特定频率的图像信息。
灰度变换
介绍灰度变换的概念和方法，如对比度调整、亮度调整等，以改善图像的可视化效果。
直方图均衡化
讲解直方图均衡化的原理和应用，以增强图像的对比度和细节。
灰度变换的应用
探讨灰度变换在图像增强、图像分割和特征提取等方面的应用，以及潜在的 挑战。
线性滤波
介绍线性滤波的基本原理和常用滤波器，如平滑滤波器、锐化滤波器等。
数字图像处理课件冈萨雷 斯第三版
数字图像处理课件冈萨雷斯第三版PPT大纲：
数字图像基础知识
介绍数字图像的基本概念和背景，包括像素、色彩空间、图像分辨率等。
采样和量化
解释图像采样和量化的概念和方法，探讨图像质量和文件大小之间的平衡。
像素与分辨率
讨论像素和分辨率的关系，以及它们对图像质量和打印输出的影响。
非线性滤波
讲解非线性滤波的概念和应用，如中值滤波、自适应滤波等，以处理图像中 的噪声和模糊。
图像增强
探索图像增强的技术和方法，如直方图匹配、空域增强等，以提高图像的质 量和可视化效果。
边缘检测
讨论边缘检测的原理和常用算法，如Sobel算子、Canny边缘检测等。
霍夫变换
介绍霍夫变换的概念和应用，如直线检测、圆检测等，以在图像中检测特定的形状。
数字图像处理冈萨雷斯
数字图像处理冈萨雷斯引言数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法的总称。
冈萨雷斯是指冈萨雷斯的数字图像处理体系结构，该体系结构包含了图像增强、图像滤波、图像变换等多个模块，可以对数字图像进行全方位的处理和分析。
本文将详细介绍数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术。
图像增强图像增强是数字图像处理中的重要环节，旨在提高图像的质量和观感。
冈萨雷斯提供了多种图像增强方法，包括直方图均衡化、灰度变换、空域滤波等。
直方图均衡化直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值来增强图像对比度的方法。
它可以增强图像的细节和边缘，并提高图像的视觉效果。
冈萨雷斯提供了直方图均衡化的算法和实现，用户可以通过简单的调用来对图像进行直方图均衡化处理。
灰度变换灰度变换是一种通过对图像的灰度级进行调整来改变图像对比度和亮度的方法。
冈萨雷斯提供了多种灰度变换函数，包括线性变换、非线性变换等。
用户可以根据自己的需求选择适合的灰度变换函数，并通过简单的调用来实现图像的灰度变换。
空域滤波空域滤波是一种通过对图像进行局部像素操作来增强图像的方法。
冈萨雷斯提供了多种空域滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
用户可以根据图像的特点选择适合的滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的空域滤波。
图像滤波图像滤波是指对数字图像进行平滑或增强处理的方法。
冈萨雷斯提供了多种图像滤波算法，包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波线性滤波是一种通过对图像进行卷积运算来实现的滤波方法。
冈萨雷斯提供了多种线性滤波算法，包括均值滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。
用户可以根据图像的特点选择适合的线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的线性滤波。
非线性滤波非线性滤波是一种通过对图像进行非线性操作来实现的滤波方法。
冈萨雷斯提供了多种非线性滤波算法，包括中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。
用户可以根据图像的特点选择适合的非线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的非线性滤波。
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数字图像处理第三版中文答案解析
引言
《数字图像处理》是一本经典的图像处理教材，目前已经出版了第三版。
本文是对该书答案解析的总结，将分析和解释书中的问题和答案。
目录
•第一章：绪论
•第二章：数字图像基础
•第三章：灰度变换
•第四章：空间滤波
•第五章：频域滤波
•第六章：图像复原
•第七章：几何校正
•第八章：彩色图像处理
•第九章：小波与多分辨率处理
第一章：绪论
本章主要介绍了数字图像处理的概念和基本步骤。
答案解
析中包括对一些基本概念和术语的解释，以及相关的数学公式和图像处理方法的应用。
第二章：数字图像基础
本章介绍了数字图像的表示和存储方法，以及图像的采样
和量化过程。
答案解析中详细解释了图像的像素值和灰度级之间的关系，以及采样频率和量化步长对图像质量的影响。
第三章：灰度变换
本章讲述了图像的灰度变换方法，包括线性和非线性变换。
答案解析中对不同灰度变换函数的作用和效果进行了解释，并给出了一些实例和应用。
第四章：空间滤波
本章介绍了图像的空间滤波方法，包括平滑和锐化滤波。
答案解析中解释了不同滤波器的原理和效果，并给出了滤波器设计的步骤和实例。
第五章：频域滤波
本章讲述了图像的频域滤波方法，包括傅里叶变换和滤波器设计。
答案解析中详细解释了傅里叶变换的原理和应用，以及频域滤波器的设计方法和实例。
第六章：图像复原
本章介绍了图像的复原方法，包括退化模型和复原滤波。
答案解析中详细解释了退化模型的建立和复原滤波器的设计方法，以及如何根据退化模型进行图像复原的实例。
第七章：几何校正
本章讲述了图像的几何校正方法，包括图像的旋转、缩放和平移等操作。
答案解析中给出了不同几何变换的矩阵表示和变换规则，以及几何校正的应用实例。
第八章：彩色图像处理
本章介绍了彩色图像的表示和处理方法，包括RGB和HSV 等颜色模型的转换和处理。
答案解析中详细解释了不同颜色模型的表示和转换方法，以及彩色图像处理的实例和应用。
第九章：小波与多分辨率处理
本章讲述了小波和多分辨率处理的方法和应用。
答案解析中详细解释了小波变换和多分辨率分析的原理和算法，以及在图像处理中的应用和实例。
结论
本文对《数字图像处理》第三版的答案解析进行了总结，对每一章的重点内容和答案进行了详细解释。
这些解析可以帮助读者更好地理解和应用数字图像处理的理论和方法。
注:本文是虚拟助手生成的摘要，所给内容仅供参考。