10(cvpr重要)A Content-Aware Image Prior

A Content-Aware Image Prior

Taeg Sang Cho?,Neel Joshi?,https://www.wendangku.net/doc/2a5212671.html,wrence Zitnick?,Sing Bing Kang?,Richard Szeliski?,William T.Freeman??Massachusetts Institute of Technology,?Microsoft Research

Abstract

In image restoration tasks,a heavy-tailed gradient distri-

bution of natural images has been extensively exploited as

an image prior.Most image restoration algorithms impose

a sparse gradient prior on the whole image,reconstructing

an image with piecewise smooth characteristics.While the

sparse gradient prior removes ringing and noise artifacts,

it also tends to remove mid-frequency textures,degrading

the visual quality.We can attribute such degradations to

imposing an incorrect image prior.The gradient pro?le in

fractal-like textures,such as trees,is close to a Gaussian dis-

tribution,and small gradients from such regions are severely

penalized by the sparse gradient prior.

To address this issue,we introduce an image restoration

algorithm that adapts the image prior to the underlying tex-

ture.We adapt the prior to both low-level local structures as

well as mid-level textural characteristics.Improvements in

visual quality is demonstrated on deconvolution and denois-

ing tasks.

1.Introduction

Image enhancement algorithms resort to image priors to

hallucinate information lost during the image capture.In

recent years,image priors based on image gradient statis-

tics have received much attention.Natural images often

consist of smooth regions with abrupt edges,leading to a

heavy-tailed gradient pro?le.We can parameterize heavy-

tailed gradient statistics with a generalized Gaussian distri-

bution or a mixture of Gaussians.Prior works hand-select

parameters for the model distribution,and?x them for the

entire image,imposing the same image prior everywhere

[10,17,23].Unfortunately,different textures have differ-

ent gradient statistics even within a single image,therefore

imposing a single image prior for the entire image is inap-

propriate(Figure1).

We introduce an algorithm that adapts the image prior to

both low-level local structures as well as mid-level texture

cues,thereby imposing the correct prior for each texture.1

Adapting the image prior to the image content improves the

quality of restored images.

but not across them.A similar idea appeared in a prob-abilistic framework called a Gaussian conditional random ?eld[26].A bilateral?lter[27]is also closely related to anisotropic operators.Elad[9]and Barash[2]discuss rela-tionships between edge-preserving operators.

Some image models adapt to edge orientations as well as magnitudes.Hammond et al.[13]present a Gaussian scale mixture model that captures the statistics of gradients adap-tively steered in the dominant orientation in image patches. Roth et al.[21]present a random?eld model that adapts to the oriented structures.Bennett et al.[3]and Joshi et al.[14] exploit a prior on colors:an observation that there are two dominant colors in a small window.

Adapting the image prior to textural characteristics was investigated for gray-scale images consisting of a single texture[23].Bishop et al.[4]present a variational im-age restoration framework that breaks an image into square blocks and adapts the image prior to each block indepen-dently(i.e.the image prior is?xed within the block).How-ever,Bishop et al.[4]do not address issues with estimating the image prior at texture boundaries.

3.Image characteristics

We analyze the statistics of gradients adaptively steered in the dominant local orientation of an image x.Roth et al.

[21]observe that the gradient pro?le of orthogonal gradi-ents?o x is typically of higher variance compared to that of aligned gradients?a x,and propose imposing different pri-ors on?o x and?a x.We show that different textures within the same image also have distinct gradient pro?les.

We parameterize the gradient pro?le using a generalized Gaussian distribution:

p(?x)=γλ(1 2Γ(1

required computation would be overwhelming.We intro-duce a regression-based method to estimate the image prior.

4.1.Image model

Let y be an observed degraded image,k be a blur kernel (a point-spread function or a PSF),and x be a latent image. Image degradation is modeled as a convolution process:

y=k?x+n(3) where?is a convolution operator,and n is an observation noise.The goal of a(non-blind)image restoration problem is to recover a clean image x from a degraded observation y given a blur kernel k and a standard deviation of noise η,both of which can be estimated through other techniques [10,18].

We introduce a conditional random?eld(CRF)model to incorporate texture variations within the image restoration framework.Typically,a CRF restoration model can be ex-pressed as follows:

p(x|y,k,η)=

1

2η2

)(5)φx(x)∝exp(?λ ?x γ)(6) To model the spatially variant gradient statistics,we in-troduce an additional hidden variable z,called texture,to the conventional CRF model.z controls the shape parameters of the image prior:

p(x,z|y,k,η)=1

λ2λ4

(a)

(b)

(c)

Figure4.We regularize the estimated shape parameters using a GCRF such that the texture transition mostly occurs at the texture boundary.We model the observation noise in the GCRF as the variance of the variance and fourth moments estimated from two Gaussian windows with different standard deviations–2-pixel and 4-pixel,as shown in(b).This reduces the shape parameter esti-mation error at texture boundaries,as shown in(c)(compare green and red curves).

use a kernel regressor that maps the log of the texture ln(?z) to shape parameters[

γ,ln(λ

)].

The regressor should learn the mapping from the tex-ture?z of the down-sampled deconvolved image to shape pa-rameters in order to account for any residual deconvolution noise in the estimated texture?z.Since the deconvolved im-age,thus?z,depends on the blur kernel and the noise level, we would have to train regressors discriminatively for each degradation scenario,which is intractable.However,we em-pirically observe in Figure3that the variance and fourth mo-

ment of the deconvolved,down-sampled image are similar to those of the down-sampled original image.Therefore,we learn a single regressor that maps the variance and fourth moment

of the down-sampled original image to the shape parameters,and use it to estimate the shape parameters from the down-sampled deconvolved image.

To learn the regression function,we sample125,000 patches of size17×17pixels from500high quality natural images.We?t the gradient pro?le of each patch to a gen-eralized Gaussian distribution,and associate each?t with the variance and fourth moment of gradients in the down-sampled version of each patch(9×9pixels).We use the collected data to learn the mapping from[ln(v),ln(f)]to [γ,ln(λ)]using LibSVM[7].We use a10-fold cross valida-tion technique to avoid over-?tting.

ln(λ)

Υ

E

s

t

i

m

a

t

e

d

f

r

o

m

o

r

i

g

i

n

a

l

i

m

a

g

e

E

s

t

i

m

a

t

e

d

f

r

o

m

d

e

c

o

n

v

o

l

v

e

d

i

m

a

g

e

0.5

1

1.5

2

2.5

3

?2

?1

1

2

3

4

5

6

7

Figure5.The shape parameters for orthogonal gradients,estimated from the down-sampled deconvolved image of Figure1(recon-structed from an image degraded with5%noise and the blur in Figure7)and the down-sampled original image.The shape param-eters estimated from the deconvolved image are similar to those of the original image.

4.4.Handling texture boundaries

If multiple textures appear within a single window,the estimated shape prior can be inaccurate.Suppose we want to estimate the image prior for a1-dimensional slice of an image(Figure4(a)).Ideally,we should recover two regions with distinct shape parameters that abut each other via a thin band of shape parameters corresponding to an edge.How-ever,the estimated image prior becomes“sparse”(i.e.small γ)near the texture boundary even if pixels do not correspond to an edge(the green curve in Figure4(c)).The use of a ?nite-size window for computing v and f causes this issue.

To recover shape parameters near texture boundaries,we regularize the estimated shape parameters using a Gaussian conditional random?eld(GCRF)[26].Essentially,we want to smooth shape parameters only near texture boundaries.A notable characteristic at texture boundaries is that?z’s esti-mated from two different window sizes tend to be different from each other:while a small window spans a homogenous texture,a larger window could span two different textures, generating different?z’s.We leverage this characteristic to smooth only near texture boundaries by de?ning the obser-vation noise level in GCRF as a mean variance of the vari-ance v and of the fourth moment f estimated from windows of two different sizes(Gaussian windows with2-pixel and 4-pixel standard deviations.)If the variance of these esti-mates is large,the central pixel is likely to be near a texture boundary,thus we smooth the shape parameter at the central pixel.Appendix A discusses the GCRF model in detail.Fig-ure4(c)shows the estimated shape parameters before and after regularization along with the estimated GCRF observa-tion noise.After regularization,two textures are separated by a small band of sparse image prior corresponding to an edge.

Figure5shows the estimated shape parameters for or-

thogonal gradients of Figure 1.In the top row of Figure 5,the parameters are estimated from the image reconstructed from 5%noise and the blur in Figure 7.We observe that the estimated prior in the tree region is close to Gaussian (i.e.γ=2～3),whereas the estimated prior in the building re-gion is sparse (i.e.γ<1).The estimated shape parameters are similar to parameters estimated from the down-sampled,original image (the bottom row of Figure 5).This supports the claim that shape parameters estimated from a degraded input image reasonably accurate.

4.5.Implementation details

We minimize the negative log-posterior to reconstruct a clean image ?x :?x =argmin x

{

(y ?k ?x )2

PSNR: 25.59dB, SSIM: 0.960PSNR: 25.48dB, SSIM: 0.962

PSNR: 26.45dB, SSIM: 0.970 Figure7.Adapting the image prior to textures leads to better reconstructions.The red box denotes the cropped region.

(

d

B

)

0.97

0.98

0.99

1

–

–

–

to

We

PSNR : 30.74dB, SSIM: 0.995PSNR : 30.85dB, SSIM: 0.995PSNR : 29.27dB, SSIM: 0.995

5

%

n

o

i

s

e

1

%

n

o

i

s

e

PSNR : 29.49dB, SSIM: 0.957PSNR : 29.33dB, SSIM: 0.960

PSNR : 29.41dB, SSIM: 0.965

Figure9.The visual comparisons of denoised images.The red box denotes the cropped region.At5%noise level,while the PSNR of our result is lower than those of competing algorithms,visually the difference is imperceptible.At10%noise level,content-aware prior outperforms others in terms of both the PSNR and the SSIM,and is more visually

pleasing.

Sparse unsteered gradient prior

Sparse steered gradient prior

Content-aware prior Blurry input image

Figure10.The deconvolution of a blurred image taken with a hand-held camera.We estimate the blur kernel using Fergus et al.[10].The red box denotes the cropped region.The textured region is better reconstructed using the content-aware image prior.

5.2.Discussions

A limitation of our algorithm,which is shared with algo-

rithms using a conditional random?eld model with hidden

variables[14,21,26],is that hidden variables,such as the

magnitude and/or orientation of an edge,or textureness of a

region,are estimated from the degraded input image or the

image restored through other means.Any error from this

preprocessing step induces error in the?nal result.

Another way to estimate a spatially variant prior is to seg-

ment the image into regions and assume a single prior within

each segment.Unless we segment the image into many

pieces,the estimated prior can be inaccurate.Also,the seg-

mentation may inadvertently generate arti?cial boundaries

in reconstructed images.Therefore,we estimate a distinct

image prior for each pixel in the image.

6.Conclusion

We have explored the problem of estimating spatially

variant gradient statistics in natural images,and exploited

the estimated gradient statistics to adaptively restore differ-

ent textural characteristics in image restoration tasks.We

show that the content-aware image prior can restore piece-

wise smooth regions without over-smoothing textured re-

gions,improving the visual quality of reconstructed images

as veri?ed through user studies.Adapting to textural charac-

teristics is especially important when the image degradation

is signi?cant.

Appendix A

Gaussian CRF model for[γ,λ]regularization

We regularize the regressor outputs[?γ,?λ]using a Gaus-

sian Conditional Random Fields(GCRF).We maximize the

following probability to estimate regularizedγ:

P(γ;?γ)∝ i,j∈N(i)ψ(?γi|γi)Ψ(γi,γj)(12)

where N(i)denotes the neighborhood of i,ψis the obser-

vation model andΨis the neighborhood potential:

ψ(?γi|γi)∝exp ?(?γi?γi)2

2σ2n(i,j) (13)

We setσl andσn adaptively.We set the varianceσ2n(i,j) of the neighboringγestimatesγi,γj asσ2n(i,j)=α(x(i)?x(j))2,where x is the image andα=0.01controls how smooth the neighboring estimates should be.σn encourages the discontinuity at strong edges of the image x[26].The

observation noiseσ2

l is the average variance of the variance

and fourth moment estimates(for two Gaussian windows with standard deviation=2pixels,4pixels).We use the same GCRF model to regularize ln(λ)withα=0.001. Acknowledgment

This work was done while the?rst author was an intern at MSR.This research is partially funded by NGA NEGI-1582-04-0004,by ONR-MURI Grant N00014-06-1-0734, and by gift from Microsoft,Google,Adobe.The?rst au-thor is also supported by Samsung Scholarship Foundation. References

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《图形图像处理》试题

蒙阴县职教中心2011年度上学期期中考试 《图形图像处理》试题 A卷 （说明：本卷不交，所有答案书写着B卷规定位置） 一、填空题（每空1分，共16分） 1、RGB分别表示三种颜色（）（）（）。 2、做一幅杂志封页广告设计稿，在输出时，应使用（）颜色模式，以便于印刷处理。 3、Photoshop是一个图形图像处理软件，是（）公司出品。 4、为了方便对图像做随时的修改处理，通常我们将Photoshop图稿先存储为（）格式，然后再输出。 ) 5、在Photoshop中使用图层蒙板，黑色默认表示（）；白色默认表示（）。 6、在Photoshop中，增加需区范围可使用（）键；减少选区范围则使用（）键；取消选区的快捷键是（）+（）键。 7、Photoshop中图像通道通常有（）通道、（）通道、（）通道和RGB通道组成。 8、Photoshop中修补一个老相片，通常使用（）工具，配合校色处理。 二、单选题（每小题分，共75分） 1．photoshop（）软件 A 图形处理软件 B 素统 C 图象处理软件 D 软件处理2．PHOTOSHOP生成的文件默认的文件格式是以（）为扩展名 A Bmp B Dpg C EPS D PSD @ 3．以下几种颜色格式（）颜色格式适合分色输出 A RG B B多通道 C LAB D CMYK 4．应用前景色填充图层的快捷键是（） A CTL+SHIFT B CTL+DEL C ALT+DEL D SHIFT+DEL 5．应用选框工具的正常格式建立矩形，正方形选区要加按（） A shift B CTRL C ALT D 空格 ６．HSB中的H是指（） A 饱和度 B 亮度 C 色相 D 色域 7．如果想在现有选择区域的基础上增加选择区域，应按住下列哪个键 A. Shift B. Ctrl C. Alt D. Tab / 8．图象的分辩率为300象素每英寸则每平方英寸上公布的象素总数为（） A 300 B 600 C 90000 D 900000

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（）？

《数字图像处理》习题解答

胡学龙编著 《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案 目录 第 1 章概

述 (1) 第 2 章图像处理基本知识 (4) 第 3 章图像的数字化与显示 (7) 第 4 章图像变换与二维数字滤波 (10) 第 5 章图像编码与压缩 (16) 第 6 章图像增强 (20) 第 7 章图像复原 (25) 第 8 章图像分割 (27) 第 9 章数学形态学及其应用 (31) 第 10 章彩色图像处理 (32)

第1章概述 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。 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。 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。 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。 答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可

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。

Labview中的图像处理案例介绍

Labview中的图像处理案例介绍 发布时间：2016-01-07 之前我们介绍了MV-EM130M工业相机的实时图像获取方法，本文再结合labview的图像处理函数给出一种简单的图像处理VI。此处的图像处理包括对图像进行采样，找出与采样点相同的图像。为了找出各种角度放置的采样点，在查找的同时对图像进行了360°的翻转，这样可以找出图像上所有相同点。 由于软件的运行比较复杂，数据的采集又是实时的，要求处理速度比较快，所以要对其进行整体设计，合理安排控件的调用和执行顺序。本程序中采用了一个大循环，保持程序的持续运行。在内部再调用一个顺序结构来控制程序的执行顺序，这样可以保证程序按编程者的思路进行。 图像采集&整个程序流程图 读取了图像数据后，还要设置查找的像素。这里通过一个光标选择函数来实现。先用函数IMAQ Setup Learn Pattern 2来设置需要记录的各项，然后再用IMAQ Extract函数进行光标设置。这样就记录了此光标区域的图像数据。

设置查找像素 这里用一个条件结构来控制是否进入记录像素的程序，也就是当选择了要记录的像素后，才进入此分支程序。在这一分支程序中，又利用了一个顺序结构，这样提高了程序运行的效率。 复位记录按钮 当设置完以上要查找的像素后，就可以在需要的图片中查找此像素。为了查找有用的像素，在选择了“开始查找”后，要先读取上面标记的像素，再进行查找。此处程序的设计中，也是先运行一个条件结构，再运行顺序结构，按顺序执行程序。 读取选择的像素 当读取像素后，利用顺序结构在第二帧的图像中继续查找。在这一帧中放置了一个循环，并限制循环次数为4。此时先用一个IMAQ Rotate对图像进行翻转，每次翻转90°。这样就可以在循环4次时翻转一周，对图像上各个角度的像素进行查找。再把图像送到IMAQ Match Pattern 2函数，对其进行查找。通过此函数直接输出找到的像素信息的数组。为了对找到的信息进行处理，又用一个For循环对此数据和簇进行拆分。 程序编写完成后，要对系统进行软硬件的联机调试。这里把维视图像的MV-EM130M工业相机用网线和计算机连接，并在计算机上安装驱动程序。具体操作如下：

《图形图像处理》试题

学校 班级 考号 姓名__________________________ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆装◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ 2011年春季学期期考试题 《图形图像处理》 考试成绩： 一、填空题（每空2分，共30分） 1、退出时，可以选择“文件”菜单下的 命令实现。 2、选择“文件”菜单下的 命令，可以保存图像文件；选择“文件”菜单下的 命令，可以打开图像文件。 3、位图又称 ，它由若干 组成。 4、对于 图像，无论将其放大和缩小多少倍，图形都有一样平滑的边缘和清晰的视觉细节。 5、分辨率是指 ，单位长度上像素越 ，图像就越清晰。 6、全选一幅图像的操作方法是单击[选择]菜单中的 命令。 7、使用画笔工具绘制的线条比较 ，而使用铅笔工具绘制的线条比较 。 8、修复画笔工具和 工具都可以用于修复图像中的杂点、蒙尘、划痕及褶皱等。 9、选取图像后，按 键可以复制图像，按 键可以剪切图像，按 键可以粘贴图像。 二、选择题（每小题2分，共60分） 1、下面模式中，不属于图像常用的颜色模式的是（ ）。 A 、RGB B 、灰度 C 、HSB D 、双色调 2、构成位图图像的最基本单位是（ ）。 A 、颜色 B 、通道 C 、图层 D 、像素 3、在中，生成的图像文件默认格式为（ ）。 A 、JPG B 、PDF C 、PSD D 、GIF 4、选取连续的相似的颜色的区域的工具是（ ）。 A 、矩形工具 B 、椭圆工具 C 、魔棒工具 D 、磁性套索工具 5、下面的工具不属于擦除工具的是（ ）。 A 、魔术橡皮擦工具 B 、模糊工具 C 、橡皮擦工具 D 、背景擦除工具 6、钢笔工具可以绘制最简单的线条是（ ）。 A 、像素 B 、曲线 C 、锚点 D 、直线 7、钢笔工具的作用是（ ）。 A 、绘制路径 B 、绘制曲线 C 、旋转图片 D 、绘画 8、主要用于绘制直线的工具是（ ）。 A 、自由钢笔工具 B 、钢笔工具 C 、路径选择工具 D 、直接选择工具 9、选区只能转换为（ ）。 A 、任意路径 B 、辅助路径 C 、工作路径 D 、平滑曲线 10、当使用魔棒工具时，绘制出的是一个像素点，容差值可能是（ ）。 A 、255 B 、256 C 、0 D 、1 11、以下工具可以编辑路径的是（ ）。 A 、钢笔工具 B 、铅笔工具 C 、直接选择工具 D 、转换点工具 12、是用来处理（ ）的软件。 A 、图形 B 、图像 C 、文字 D 、动画 13、按住（ ）键，可以确保用椭圆工具绘制出的是正圆。 A 、Shift B 、Ctrl C 、Alt D 、Capslock 14、选择“编辑”菜单下的（ ）命令可以将剪贴板上的图像粘贴 到选区。

图形图像处理试卷

图形图像处理试卷 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

图形图像处理试卷 姓名成绩 （注意：请将试题答案写在答题纸上） 一、单选题（共30分，每小题2分） 1.要使某图层与其下面的图层合并可按什么快捷键（） A.Ctrl＋K B.Ctrl＋D C.Ctrl＋E D.Ctrl＋J？ 2. 如果想在现有选择区域的基础上增加选择区域，应按住下列哪个键（） A.Shift B.Ctrl C.Alt D.Tab 3. 在Photoshop工具箱中的工具，只要按下相应的快捷键即可选中该工具，如果要选中移动工具应该按哪个键：（） A.M键 B.V键 C.B键 D.W键？ 4. 使用矩形选框工具和椭圆选框工具时，如何做出正形选区（） A.按住Alt键并拖拉鼠标 B.按住Ctrl键并拖拉鼠标？ C.按住Shift键并拖拉鼠标 D.按住Shift+Ctrl键并拖拉鼠标？ 5. 当你要对文字图层执行滤镜效果，那么首先应当做什么（） A.将文字图层和背景层合并 B.将文字图层栅格化？ C.确认文字层和其它图层没有链接 D.用文字工具将文字变成选取状态，然后在滤镜菜单下选择一个滤镜命令？ 6. 下面对多边形套索工具的描述，正确的是：（） A.多边形套索工具属于绘图工具 B.可以形成直线型的多边形选择区域？ C.多边形套索工具属于规则选框工具 D.按住鼠标键进行拖拉，就可以形成选择区域？

7. Photoshop是用来处理（）的软件； A、声音 B、图像 C、文字 D、动画 8. 下面关于分辨率说法中正确的是（） A、缩放图像可以改变图像的分辨率 B、只降低分辨率不改变像素总数 C、同一图像中不同图层分辨率一定相同 D、同一图像中不同图层分辨率一定不同 9．不能创建选区的工具是（）； A、单行选框 B、磁性套索工具 C、文字工具 D、文字蒙版工具 10 下面哪些选择工具的选区可以被用来定义画笔的形状（） A矩形工具 B椭圆工具 C套索工具 D魔棒 11. 使用钢笔工具可以绘制最简单的线条是什么（） A直线 B曲线 C锚点 D像素 12.下列哪个是photoshop图象最基本的组成单元：（） A 节点 B．色彩空间 C．象素 D．路径 13. 在photoshop中允许一个图象的显示的最大比例范围是多少：（）A． 100％ B． 200％ C． 600％ D． 1600％ 14. 如何移动一条参考线：（） A．选择移动工具拖拉 B 无论当前使用何种工具，按住Alt键的同时单击鼠标C．在工具箱中选择任何工具进行拖拉 D．无论当前使用何种工具，按住shift键的同时单击鼠标 15. 自动抹除选项是哪个工具栏中的功能：（） A．画笔工具 B．喷笔工具 C．铅笔工具 D．直线工具

数字图像处理第一章

数字图像处理
苗启广 西安电子科技大学 计算机学院 QGMiao@https://www.wendangku.net/doc/2a5212671.html, 2011.9.2

本课程主要内容包括：
第1章. 第2章. 第3章. 第4章. 第5章. 第6章. 第7章. 第8章. 第9章. 概述 彩色数字图像基础 图像变换 图像增强 图像复原 图像重建 图像数据压缩 图像分割与特征提取 图像的形态学运算

第一章 概述 本章主要内容：
1.什么是数字图像 2.数字图像处理的主要研究内容 3.数字图像处理系统的基本组成结构 4.数字图像处理的应用 5.数字图像处理中的数据结构 6.图像获取、显示与存储

1.什么是数字图像？
一幅数字图像可以看成由许许多多的点组 成的

1.什么是数字图像？
数字图像是指由被称作象素的小块区域 组成的二维矩阵。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0-255，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。
125,153,158,157,127, 70,103,120,129,144,144,150,150,147, 133,154,158,100,116,120, 97, 74, 54, 74,118,146,148,150, 155,163, 95,112,123,101,137,108, 81, 71, 63, 81,137,142, 167, 69, 85, 59, 65, 43, 85, 34, 69, 78,104,101,117,132, 54, 46, 38, 44, 38, 36, 44, 36, 25, 48,115,113,114,124, 58, 30, 44, 35, 28, 69,144,147, 57, 60, 93,106,119,124,

数字图像处理复习整理

《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像 ☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 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，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小；

PHOTOSHOP图形图像处理课程标准

《PHOTOSHOP图形图像处理》课程标准 第一部分前言 一、课程概述 （一）课程性质 图形图像处理作为平面设计领域的重要组成部分，在各行各业中有着广泛的应用。Photoshop 是Adobe公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用，Photoshop发挥了越来越大的作用。Photoshop是当今使用最为广泛的的图像处理软件，广泛应用于平面设计等领域。Photoshop图像处理就是借助Photoshop软件来实现图形图像的绘制、图像的编辑、修饰、合成、特效制作、创意设计等。 《Photoshop图形图像处理》课程是计算机类专业一门专业技术必修课程，是培养学生专业能力的核心课程之一。本课程采用理实一体化教学，具有很强的实践性和应用性，它是利用计算机进行平面设计、网页设计、美术设计、多媒体应用软件开发制作的重要基础课程，是从事平面广告设计、包装设计、装饰设计、排版编辑、网页制作、图文印刷、动漫、游戏制作等工作的必备基础课，也是提高学生审美能力、创新能力、设计能力的计算机应用软件的典型课程。 （二）课程目的 该课程针对平面设计师、插画设计师、网络美工、动画美术设计师等工作岗位要求，培养学生图形图像绘制、图像合成、特效制作、产品效果图处理、网页图像处理、VI设计等技能，达到“会、熟、快、美”的岗位要求。通过对Photoshop软件的讲授与学习，让学生达到熟练处理图像与灵活创作设计的要求。学生应掌握平面绘图的方法；掌握图层、通路径等在图像处理中的应用；掌握常用的滤镜效果并在创作中应用；掌握Adobe ImageReady制作动画；掌握图形图像的输出等知识点。使学生掌握图形图像处理的基本理论和基本操作，并具有一定的广告设计和综合创作能力，同时培养学生创新思维能力和健康的审美意识以及团结协作能力，为其成长为一名合格的平面设计与制作人员奠定良好的基础，帮助学生在学习制作图像的过程中，培养审美能力，形成创新意识。 （三）课程定位 《Photoshop图形图像处理》属于一门专业必修课，它前续课程为《计算机应用基础》、《三大构成》等课程；后续课程为《Dreamweaver网页设计》、《Flash二维动画制作》、《3D MAX三维设计》等专业核心课程。在数字媒体制作、动漫设计、游戏软件专业中起承上启下、连贯前后课程，围绕专业核心技能设置的。鉴于计算机图形图像处理的重要意义和在设计中的重要左右，本课程作为平面设计的岗位职业能力培养，可以充分发挥学生的特长，拓展就业渠道。 本课程是数字媒体专业学生专业技能鉴定制定的专业考核技能，是学生必须掌握的职业核心技能，学完本课程后学生完全能够胜任数码照片处理、广告图像处理、VI图形绘制和网页图像处理等职业岗位。 二、课程设计理念 本课程针对高职高专教育教学的特点，以岗位需求为导向，以学生图形图像处理以及平面设计的职业能力培养为目标，以工作过程的系统化和可持续发展为出发点，与企业行业合作共同进行基于工作过程的课程设计开发。根据对学生所从事工作岗位职业能力、工作任务、工作过程的分析，以图形图像处理和平面设计领域的典型工作任务构建教学内容；以真实设计项目和典型案例为载体，采用理实一体化教学模式，基于平面设计实际工作流程设计教学实施过程，创作最佳的基于工作过程的学习环境；以学生为中心，采用项目导向、任务驱动、案例教学等行动导向教学法实施教学，充分调动学生的学习积极性；合理利用网络资源，多渠道拓展职业能力；充分体

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和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：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、多光谱图像和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和方法。 1.8基本思路是，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，以满足图像存储和实时传输的应用需求。1.11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基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。 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：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，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。

数字图像处理第三版中文答案--冈萨雷斯

第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 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 ()()017 02302.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小25327.?π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 （直径） 的一条线上有655个成像单元和654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)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处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： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 610318-?< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ] )0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射 是恒定的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由： ()()()()()[]()()[]2 02 02 02 025501255y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=?==

图形图像处理教学大纲

《图形图像处理》理论教学大纲 开课院(部)：工程技术学院 撰写时间：2012年3月 课程名称：图形图像处理 英文名称：Graphic image processing 课程所属层面:①公共基础②学科基础③专业知识④工作技能 课程性质：①必修②限选③任选 课堂讲授学时：32 实践学时：32 总学时：64 总学分：4 周学时：4 开课学期：第 2 学期 一、课程目的与要求 1、基础知识目标：本课程全面细致地介绍了Adobe Photoshop CS 的各项功能，包括工具箱以及各工具选项栏的详细使用方法，选区的创建，蒙板、通道和图层的应用，如何扫描图像、打印图像以及图像

的色彩调节，滤镜特殊效果的使用。 2、能力目标：具有熟练使用Photoshop CS软件的能力；具有对平面图像进行熟练处理的能力以及使用图像输入、输出及打印的能力。 3、素质目标：通过实践环节的训练，树立理论联系实际的观点，培养实践能力、创新意识和创新能力、培养高技能人才奠定必要的基础。 二、与其它相关学科的衔接 《Photoshop CS图形图像处理》属于一门专业必修课，在后继的《Dreamever网页设计》，《Flash MX设计》等课程中，都有图形图像，动画的制作和处理，因此，本课程在大纲的编写和今后的教学实施过程中，都应该格外重视它的应用性。 三、教学内容与要求 第一章开始Photoshop CS之旅 本章教学目标与要求：掌握Photoshop CS基本术语及相关概念；了解Photoshop CS界面；了解Photoshop CS的各种功能；了解历史面板的作用和使用方法，掌握Photoshop CS基本操作。 本章重点：矢量图与位图解、图像的分辨率和尺寸Photoshop CS的新增功能。

图像处理技术的简介

H ar bi n I nstit ut e of Technol ogy 创新研修课程报告 论文题目：图像处理的简介、现状和前景姓名：唐默 院系：理学院 学号：1131200106 哈尔滨工业大学

图像处理技术的简介、现状和前景 摘要：数字图像处理（Digital Image Processing）是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。起源于20世纪20年代，20世纪60年—70年随着计算机技术与数字电视技术的普及和发展而 迅速发展。在80年代——90年代才形成独立的科学体系。早期数字 图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前该技术已广泛用于科学研究、工农业生产、生物医 学工程、航空航天、军事、工业、机器人产业、政府职能机关文化文 艺等多领域。并在其中发挥着越来越大的作用，已成为一门引人注目、前景广阔的新型学科。 关键词：数字图像处理;研究现状;发展趋势 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的 行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行 各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面: (1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分 析图像提供便利。提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预 处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处 理系统对图像数据进行输入、加工和输出。 一、数字图像处理过程 1、图像的数字化 通过取样和量化将一个以自然形态存在的图像变换为适于计算机 处理的数字形式。用矩阵的形式来表示图像的各种信息。 2、图像的编码

图形图像处理基础知识.

图形图像处理技能培训和鉴定标准 1定义 使用计算机及图形图像输入输出设备和图形图像处理软件处理静态或动态图形图像的工作技能。 2适用对象 从事工艺美术、室内装璜、广告艺术、建筑外观、产品模型、影视图像、图文排版、图文印刷、计算机多媒体技术工作人员以及其他需要掌握图形图像处理软件操作技能的社会劳动者。 3相应等级 图像制作员:专项技能水平达到相当于于中华人民共和国职业资格技能等级四级。能独立、熟练地应用图形图像制作软件基本功能完成静态或动态图形图像处理工作。 高级图像制作员:专项技能水平达到相当于于中华人民共和国职业资格技能等级三级。能独立、熟练地结合应用图形图像软件基本功能完成静态和动态图形图像处理工作。图像制作师:专项技能水平达到相当于于中华人民共和国职业资格技能等级二级。能独立、熟练地结合应用图形图像软件的功能完成静态和动态图形图像创意和设计工作。 4培训期限 图像制作员:短期强化培训 100~120学时。 高级图像制作员:短期强化培训 150~170学时。 图像制作师:短期强化培训 150~170学时。 5技能标准

5.1图像制作员 5.1.1一般知识要求 了解平面及立体构图基本知识和计算机彩色模式及基本配色原理; 掌握微机及常用图形图像处理设备 (如鼠标器、扫描仪、打印机等基本连接和简单使用的相关知识; 掌握计算机 DOS 和 Windows 两种操作系统的基本知识和基本命令的使用, 特别是文件管理、图形图像文件格式及不同格式的特点和相互间转换的基本知识; 掌握点阵图像和矢量图形的特点; 了解动画的基本概念。 5.1.2技能要求 具有图形图像制作软件基本的使用能力; 具有基本的图像扫描设备和输出设备的使用能力; 实际能力要求达到:能使用图形图像处理相关软件和图像扫描、输出设备独立完成三维静态图像和动画制作工作。 5.2高级图像制作员 5.2.1一般知识要求 了解平面和立体构图基本知识和计算机彩色模式及基本配色原理; 掌握微机及常用图形图像处理设备 (如鼠标器、扫描仪、打印机等基本连接和简单使用的相关知识;

数字图像处理 第一章 第三节.

3、图像显示和打印 图像显示设备:每个点的电压和该点所对应的灰度值成正比 随机存储的阴极射线管 CRT ,电视显示器,液晶显示器 LCD 打印设备:各种打印机,一般用于输出较低分辨率的图像 输出图像上任一点的灰度值可由该点打印的字符数量和密度来控制 1 半调输出 主要分为幅度调制技术和频率调制技术 多数打印设备只能直接显示输出二值图像,即打印机输出的灰度只有两级半调输出技术----使得输出灰度图像保持其原有的灰度级 半调输出技术:将灰度或彩色图像转化为二值图像的技术

将灰度(彩色图像各种灰度转化为二值点的模式 ,可由打印设备输出,同时利用人眼集成特性 (人眼感知的亮度是某单元的平均灰度, 正比于其中的黑象素个数 ,通过控制输出二值点的形式 (包括数 量,尺寸,形状来让任获得视觉上多个灰度的感觉 2 幅度调制 通过调整输出黑点的尺寸来显示不同的灰度----幅度调制 AM 半调技术在每个象素位置打印一个尺寸反比于该象素灰度的黑圆点 ,即在亮的图像区域打印的点小,在暗的图像区域打印的点大。 在一定距离观察时,一个小点的集合可产生亮灰度的视觉效果,一个大点的集合可产生暗灰度的视觉效果 当点足够小,观察距离足够远时,人眼就不容易分开各个小点(人眼的集成特性,而得 3 频率调制 频率调制半调技术:输出黑点的尺寸是固定的 ,但在空间的分布 (点间的间隔,在一定区域内点出现的频率取决于所需表示的灰度 如果分布较密,就得到较暗的灰度,如果分布较稀,就得到较亮的灰度表示一个较暗的灰度:需要排列很近的许多个点,他们合成一个打印单元, 也称打印点,对应图像中一个象素 4 调制模板 (参考图 1.3.2---图 1.3.4 半调技术具体实现方法:调制模板

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

图像处理技术介绍.

灰度变换法和直方图修正法解决曝光不 足问题中的应用 本文运用数字图像处理技术,针对曝光不足问题,提出了灰度变换法和直方图修正法,通过软件编程进行了验证。结果表明,经过处理的图片亮度和对比度有了明显增强。 人类传递信息的主要媒介是语音和图像,而在接收的信息中,视觉信息占到百分之六十以上,所以作为传递信息的重要媒体和手段,图像信息是至关重要的。随着CMOS传感器技术的发展,低成本的CMOS成像系统,如实时监控系统、车载摄像头、电脑摄像头、MP4和手机上的数码相机已成为人们生活和工作中不可或缺的 部分。在现实生活中,想要拍下精彩瞬间时,高清晰的数码相机不在身边,只能用拍摄能力较差的手机抓拍。而由于应用的时间不分早晚、场合随意性很大,拍摄的时候,没有充分的时间准备调整手中拍摄设备的曝光度,常常会出现曝光不足的问题。随着人类步入信息时代,图像处理技术迅速发展起来,尤其是计算机技术的迅猛发展,使得图像处理技术得以广泛应用于众多的科学和工程领域。本文针对彩色图像的曝光不足的问题展开研究。通过数字图像处理技术进行处理,提高了图像的可视性。 当观察一个彩色物体时,往往用色调、色饱和度和亮度描述它。而大多拍摄的图片,彩色模式都是RGB模式。RGB是按照三基色理论来产生图像的。如果直接 对RGB图像处理,则往往难以保证RGB三色的比例。为了不影响图像的色调,可以先将RGB图像模式转换为HSI图像模式,再从图像中提取出灰度信息,对灰度图像 运用现有的或改进的图像处理方法以求达到预期效果。然后,综合处理过的灰度、色饱和度和色调信息,将其结合为HSI图像,再转换为真彩RGB图像,查看处理效果,如果符合要求,则从设备输出端显示或保存。否则,改变算法对灰度图像进行处理,直到符合要求为止。 灰度变换处理的关键在于设计一个合适的映射函数(曲线。映射函数的设计有两类方法,一类是根据图像特点和处理工作需求,人为设计映射函数,试探其处理效果;

《图形图像处理Photoshop》教学大纲

Photoshop 教学大纲 一、课程概述 1.课程性质、任务与目的 课程主要任务是介绍PHOTOSHOP CS3版工作界面，图像设计基本操作，选区的创建、编辑与应用，图像的填充、绘制与修饰，路径、形状的绘制与应用，色彩艺术，文字魅力，图层的应用，蒙版与通道的应用，神奇滤镜，动作和输入、输出等，最后通过综合实战演练的方式进行案例实训。学习Photoshop的目的在于使学生熟练掌握现代化的设计工具的使用技巧，进行各种公益广告设计、商业广告设计、商业包装设计、网页设计，提高设计效率，适应社会要求，能够顺利的走上社会，并为以后独立的设计打下坚实的基础。 2.教学基本要求 (1)能够了解数字图像的基本理论、有关色彩理论和颜色模式的理论知识。 (2)熟练掌握PHOTOSHOP CS3的工作界面以及一些基础操作，例如：对图像 文件的新建、打开和保存操作，以及使用PHOTOSHOP CS中的各种辅助工 具等。 (3)能够熟练利用PHOTOSHOP CS3中的工具和命令创建、编辑和保存选区； 熟练掌握创建、编辑路径的方法与技巧。 (4)熟练掌握图层的一些概念、基本操作。 (5)对通道与蒙版的概念有一个清晰的认识，轻松掌握通道与蒙版的操作方 法与技巧。 (6)掌握滤镜的一些基础的操作。 3.课程特点 《计算机图形图像处理Photoshop CS3实用教程》是一门实践性很强的课程,必须通过大量的上机实例操作才能熟练掌握所学的知识，在上课的全过程必须保证大部分的时间来上机。 二、教学内容和要求 1、教学内容 项目一 Photoshop CS3快速入门 项目二制作滑稽小狗 项目三制作圣诞电子卡片 项目四制作完美婚纱照 项目五制作时尚皮包宣传页 项目六制作舞会门票 项目七制作时尚照片 项目八制作室内装饰效果图 项目九制作学院网站首页 项目十综合实训

《图形图像处理》课程标准

深圳市携创技工学校 《图形图像处理》课程标准 第一部分前言 电子商务的摄影工作在电子商务企业工作流程中的多集中在商品摄影。由于产品生命周期缩短，摄影器材价格的下降，加之图像处理软件对图片的后期数字化处理能力，使得电子商务的商品摄影对作品的规格要求以及对从业人员的能力和素质要求都与传统商品摄影有很大不同，同时也对电子商务专业职业教育中的商品摄影的课程组织和实训提出新的要求。我校电子商务专业教师在对多家电子商务企业进行走访调查后，对我校电子商务专业《图形图像处理》制作如下标准。 一、课程性质与任务 《图形图像处理》是我校电子商务专业开设的一门必修课。商品拍摄是一项商品表现形式，商品在电子商务展示的虚拟化性质，使得网站上的商品主要以图片和文字两种元素体现出来。课程开设的目的是为了培养和提高学生对商品摄影造型的艺术修养和创作能力，要求学生掌握商品拍摄的基本技能，掌握数码照片的后期加工处理技能，培养学生的创新能力，培养学生适应岗位工作的能力，培养学生的职业素养。 《图形图像处理》是一门技术与艺术相结合，理论与实践相促进，综合性应用型的课程，仅仅掌握理论知识是远远不够的，学生拍摄技术和技巧需要通过大量的实践训练才能完美的结合，只有把理论和技

巧在实践中进行使用与总结，才能培养学生的动手操作能力，才能养成精益求精的工作态度和敬业精神。 二、课程基本理念 本课程针对中等职业技术学校教学的特点，以岗位需求为导向，以学生图形图像处理以及电子商务的职业能力培养为目标，以工作过程的系统化和可持续发展为出发点，与企业行业合作共同进行基于工作过程的课程设计开发。根据对学生所从事工作岗位职业能力、工作任务、工作过程的分析，以电子商务美工、网站产品美工和网店美工、采编领域的典型工作任务构建教学内容；以真实设计项目和典型案例为载体，采用理实一体化教学模式，基于美工实际工作流程设计教学实施过程，创造最佳的基于工作过程的学习环境；以学生为中心，采用项目导向、任务驱动、案例教学等行动导向教学法实施教学，充分调动学生的学习积极性；合理利用网络资源，多渠道拓展职业能力；充分体现课程职业性、实践性和开放性的特点。 三、课程设计思路 本课程根据学生专业和电子商务美工类职业岗位能力要求，注重吸纳当今世界摄影发展的新技术和商品摄影的新理念，培养学生静物写真的能力和敏锐捕捉影像瞬间的新思维。 1、突破常规教学顺序，采取数码摄影先行。从数码切入，学生可以直观快捷的看到拍摄效果，产生强烈的学习欲望，变“要我学”为“我要学”。数码摄影先行也与职业岗位、与摄影技术对接起来。 2、突出创新思维在商品摄影中的运用。传统摄影教学涉及思维