图像处理经典图片Lena背后的故事

图像处理经典图片Lena背后的故事

下面这张图片估计很多人都非常熟悉，是的，图像处理领域的标准图Lena，记得之前看到过这张图的原图，突然有兴致，看看这张图片背后的故事。

原图如下：

最开始看到这张原图也是有点吃惊，原来司空见惯的Lenna头像图竟然是这张图的一小部分，那么这样经典的图片是怎么来的呢？

Lenna/Lena是谁？

从https://www.wendangku.net/doc/401684081.html,pression FAQ中，我们知道Lenna/Lena是一张数字化了的1972年12月份的《花花公子》折页。Lenna这个单词是在《花花公子》里的拼法，Lena 是她名字的瑞典语拼法。（在英语中，为了正确发音，Lena有时被拼做Lenna。）最后的关于Lena Soderberg (ne Sjooblom)的报道说她现在居住在她的本国瑞典，

有着幸福的婚姻并是三个孩子的妈妈，在liquor monopoly州有一份工作。1988年，她被某个瑞典计算机相关杂志采访，因为她的照片而发生的一切令她很高兴。这是她第一次得知她的照片在计算机领域被使用。

为何要使用Lenna图像？

David C. Munson. 在“A Note on Lena”中给出了两条理由：首先，Lenna图像包含了各种细节、平滑区域、阴影和纹理，这些对测试各种图像处理算法很有用。它是一副很好的测试图像！第二，Lena图像里是一个很迷人的女子。所以不必奇怪图像处理领域里的人（大部分为男性）被一副迷人的图像吸引。

谁制作了Lenna图像？

在1999年10月29日，我收到一封来自Chuck McNanis的email，里面告诉我们这个曾经扫描了Lenna图像的“不知名的科研人员”是William K. Pratt博士。下面是email：

我在图像处理研究所的图像处理实验室作为一个系统程序员工作了5年（'78-'83），这个实验室发布了Lenna图像和其他一些被人们经常引用做“The baboon image”的图像（包括Manril）。这个“不知名的科研人员”是William K. Pratt博士，现在在Sun Microsystems。他当时正在写一本关于图像处理的书，他需要几张标准图像。For a long time the folded up centerfold that had been the basis for that image was in the file cabinet at the lab. I went back in 1997 to visit and the lab has undergone many changes and the original image files were

nowhere to be found. The original distribution format was 1600BPI 9-track tape with each color plane stored separately.

--Chuck McManis (USC Class of '83)

你想看原始的Lenna图像么？

标准的数字Lena图像只是原始图像的脸和露肩特写。最近Chuck Rosenberg获得了原始的《花花公子》杂志的图像，并把它放在网上。下面是相关的一组图片。

据说1997年第五十届IS&T，邀請她参加，她的反应是“那么多年了，大家一定看的很腻吧”有人甚至把Lena 称为“The First Lady of Internet”。

图像处理中经常用的一幅图片Lena

在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。

(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）

然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena 对此就是一个有力的驳斥。lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间插页，在这期杂志中使用了“Lenna”的拼写，而实际莉娜在瑞典语中的拼写是“lena”。如今的Lena 生活在自己的祖国瑞典，从事于酿造业，婚后并生下3个孩子。

从1973年以来，Lena就开始出现在图像处理的科学论文中，直到1988年，她才得知自己原来已经被从事图像处理行业的工作者认识。 1997年，lena 被邀请参加了在波士顿举办的第50届图像科技技术年会。

1973年6，7月间，南加州大学信号图像处理研究所的副教授Alexander和学生一起，为了一个同事的学会论文正忙于寻找一副好的图片。他们想要一副具有良好动态范围的人的面部图片用于扫描。不知是谁拿着一本Playboy走进研究室。由于当时实验室里使用的扫描仪（Muirhead wirephoto scanner）分辨率是100行/英寸，试验也仅仅需要一副512X512的图片，所以他们只将图片顶端开始的5.12英寸扫描下来，切掉肩膀一下的部分。多年以来，由于图像Lena源于Playboy，将其引用于科技文章中饱受争议。Playboy杂志也将未授权的引用告上法庭。随着时间流失，人们渐渐淡忘Lena的来源，Playboy也放松了对此的关注。值得一提的是，Lena也是playboy发行的最畅销的海报，已经出售7，161，561份。

这个是原版的Lena照片，图像处理的初学者一定会大跌眼镜吧

PlayBoy杂志封面上的Lena.jpg;

另外一件有趣的事情是，Lenna的那一期杂志是当时Playboy销量最好的一期，共卖出去了7161561份。

现在Lena.jpg

标准Lena.jpg

该图原本是刊于1972年11月号花花公子杂志上的一张裸体插图照片的一部分，这期花花公子也是历年来最畅销的一期，销量达7,161,561本。1973 年6月，美国南加州大学的信号图像处理研究所的一个助理教授和他的一个研究生打算为了一个学术会议找一张数字照片，而他们对于手头现有成堆"无聊"照片感到厌烦。事实上他们需要的是一个人脸照片，同时又能让人眼前一亮。这时正好有人走进实验室，手上带着一本当时的花花公子杂志，结果故事发生了……而限于当时实验室设备和测试图片的需要，lenna的图片只抠到了原图的肩膀部分。

图中人为瑞典模特儿 Lena Soderberg (Lena S?derberg)。现在被广泛使用的英文化名字"Lenna"最初是由花花公子杂志发表此照片时命名的，以方便英语读者近似正确地读出瑞典语中"Lena"的发音。Lena Soderberg 女士现在仍住在她的家乡瑞典，拥有一个有三个孩子的家庭，并且在国家酒类专卖局工作。在1988年的时候，她接受了瑞典一些计算机相关出版社的访问，她对于她的照片有这样的奇遇感到非常的惊奇与兴奋。这是她首次得知她的照片被应用在计算机行业。Lena Soderberg于1997年被邀请为嘉宾，参加了数字图像科学技术50周年学术会议。在该会议上，Lenna成了最受欢迎的人之一，她做了关于自己介绍的简要发言，并被无数的fans索取签名。

莱娜图在图像压缩算法是最广泛应用的标准测试图——她的脸部与裸露的肩部已经变成了事实上的工业准。然而，这张图像的使用也引起了一些争议。一些人担心它的色情内容；《花花公子》杂志曾经威胁要起诉对莱娜图未经授权的使用。不过这家杂志已经放弃了这种威胁，取而代之的是鼓励因为公众利益使用莱娜图。

戴维·C·蒙森（David C.Munson）,IEEE图像处理汇刊（IEEE Transactions on Image Processing）的主编, 在1996年1月引用了两个原因来说明莱娜图在科研领域流行的原因：1.该图适度的混合了细节、平滑区域、阴影和纹理，从而能很好的测试各种图像处理算法。2.Lenna是个美女，对于图象处理界的研究者来说，美女图可以有效的吸引他们来做研究。

数字图像处理技术在识别领域的应用

数字图像处理技术在识别领域的应用 1、定义 数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。 2、数字图像处理的优点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外界的信息经过处理，具有如下优点：①重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理从而用来服务于生活。 ②数字化处理精度高。 ③数字信号处理技术适用面宽。 ④数字图像处理的灵活性高。 3、主要研究内容 数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换；图像增强和复原；图像编码压缩；图像分割。 因为数字图像处理技术应用太过广泛，我在这里仅探究它在识别领域的应用，从这里认识数字图像处理技术的方方面面。 4、数字图像处理在识别领域的应用： （一）数字图像处理在指纹识别中的应用 传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。 为了弥补指纹图像的质量缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强是十分必要的，采用数字图像处理则可以实现图像的增强。指纹图像增强目的是为了消除噪声，增强脊线和谷线的对比度，将断裂的脊线和谷线连接起来，消除由于噪声、变形等带来的粘连及由于油污等产生的毛刺等，改善图像质量，保证特征信息提取的准确性和可靠性。指纹图像的增强由图像规格化、图像再处理、滤波几个部分组成。

数字图像处理_图片识别

研究生课程考核试卷 （适用于课程论文、提交报告） 科目：数字图像处理教师：黄鸿 姓名：潘世强学号：20110802096 专业：仪器科学与技术类别：（学术）上课时间：2011年10月至2012年01月 考生成绩： 阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制

CHONGQING UNIVERSITY 数字图像处理 ——基于内容的图像检索系统 学院：光电工程学院 姓名：潘世强 学号：20110802096 指导教师：黄鸿 时间： 2012年01月08日

基于内容的图像检索系统 摘要：随着多媒体技术的迅速发展，图像数据库也急剧膨胀起来，如何高效、快速地从像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。 本文主要针对基于内容的图像检索技术（CBIR）做了相关的介绍，对基于图像检索技术中的特征提取技术进行了较为详细的阐述，研究了图像颜色的提取方法，以及图像间相似性度量方法。本文运用的特征值提取方法为颜色直方图的方法，对图像提取颜色特征，并根据这些特征对目标图片与图片库中的图片进行了相似度排序，最后运用Matlab软件对上述方法进行验证，得到图像检索结果，从而实现基于内容的图像检索。 关键词：直方图HIS彩色空间基于内容图像检索 1．引言 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。俗话说“百闻不如一见”，“一目了然”，都反映了图像在信息传递中的独特效果。所谓基于图像内容检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。它区别于传统的图像检索手段，融合了图像理解技术，从而可以提供更有效的检索手段。 本文主要针对基于内容的图像检索技术中的特征提取方法展开论述，简要地介绍了近年来基于内容的图像检索中颜色、纹理、形状及语义特征的描述方法，并对颜色特征的描述方法以及特征相似性做了详细的论述。

树叶分类数字图像处理在树叶识别中的应用

树叶分类数字图像处理 在树叶识别中的应用 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

数字图像处理研究报告 数字图像处理在树叶识别中的应用 侯杰：土木系 侯晓鹏：林科院 苏东川：航院 张伟：精仪 指导教师：马慧敏教授 日期：数字图像处理在树叶识别中的应用 一、课题意义及背景 1 课题背景 植物的识别与分类对于区分植物种类，探索植物间的亲缘关系，阐明植物 系统的进化规律具有重要意义。因此植物分类学是植物科学乃至整个生命科学 的基础学科。然而，由于学科发展和社会等原因，全世界范围内目前从事经典 分类（即传统的形态分类）的人数急剧下降，且呈现出明显的老龄化趋势，后 继乏人，分类学已经成为一个“濒危学科”(Buyck,1999)。这不仅对于植物分类学 本身，而且对整个植物科学和国民经济的发展带来重大的不利影响。目前植物 识别和分类主要由人工完成。然而地球上仅为人所知的有花植物就有大约25万 种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和 名称，这就给进一步的研究带来了困难。在信息化的今天，我们提出的一种解

决方案是：建立计算机化的植物识别系统，即利用计算机及相关技术对植物进行识别和管理[1]。 2 课题意义[2-3] （1）人工进行植物叶形的分类难度很大。这种传统的判别方法要求操作者具有丰富的分类学知识和长期的实践经验,才能开展工作。要做到准确和快速地识别手中的植物是非常困难。并且相应人才极为短缺。 （2）仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称。建立植物识别系统和数据库十分必要。 （3）植物学研究人员在野外考察时, 时常需要获取植物叶片面积等参数。（4）叶子面积大小对植物的生长发育、作物产量以及栽培管理都具有十分重要的意义。 因此，基于计算机图像处理识别技术的树叶图像识别技术对于植物学，农业科学等都具有重大意义。 二、相关理论综述 1 图像预处理 （1）边缘检测[4] 图像的边缘是指图像局部亮度变化最显着的部分，即在灰度级上发生急剧变化的区域。从空域角度看，二维图像上的边缘相邻像素灰度从某一个值跳变

基于数字图像处理技术的答题卡识别方法(图像处理课程练习)

××大学2013-2014学年第二学期课程考核 《图像处理》综合设计报告 基于数字图像处理技术的答题卡识别方法 学号 姓名 班级 日期 本人郑重声明：本人认真、独立完成了查找资料、编写程序、撰写报告等考核任务。 签字： 日期：

摘要 背景： 随着科技的发展，电子与计算机技术的进步，答题卡的出现大大减轻教学工作者们批改试卷的工作量。答题卡是光标阅读机输入信息的载体，是配套光标阅读机的各种信息录入表格的总称。答题卡将用户需要的信息转化为可选择的选项，供用户涂写。OMR是用光学扫描的方法来识别按一定格式印刷或书写的标记，并将其转换为计算机能接受的电信号的设备，并根据信息点的涂与未涂和格式文件设置将信息还原。因此，如何将答题卡填涂的黑色区域识别出来并使用计算机进行处理是极为关键的。本论文探索了有效识别答题卡的方法，以matlab为工具，基于数字图像处理技术对答题卡填涂区域进行了识别，并对识别的结果进行了处理，得到了结果。本论文利用Hough 变换的直线检测技术检测图像的倾斜度，判断图像是否倾斜，对存在倾斜的图像进行旋转校正。最终实现答题卡答案的定位和检测。论文使用像素统计方法进行识别，利用黑白颜色灰度值的巨大差异对二值图像的灰度值进行累加并进行阈值判定，识别错误效率极低，能够准确的识别答题卡的涂卡标记。 关键词：Hough变换，答题卡识别，matlab，

一、设计任务、目的和要求 本设计以matlab为工具利用数字图像处理技术对答题卡进行了识别，并对识别结果进行了处理。注意到答题卡在采集图像的过程中由于各种原因可能会产生图像倾斜、水平或垂直错位，要进行正确识别首先必须对其进行校正，再依据像素检索技术进行识别。 二、总体方案设计 说明系统运行环境，编程软件平台，编码算法原理，算法流程图设计 本系统运行在当今主流的Windows7系统，使用较新的MATLAB2012b进行设计。在进行旋转校正时，先使用Hough变换检测出答题卡边缘直线，调用lines函数的参数得到倾斜角度并进行旋转变换从而消除答题卡倾斜状态。将扫描部分分为7个扫描区域，分别使用像素检索技术，对各个检索区域内的灰度值进行累加，并对累加和进行阈值判定，从而得出检索区域颜色，完成判定。最后再与标准答案进行比对，得出成绩。 流程图：

基于matlab数字图像处理与识别系统含程序

目录 第一章绪论 (2) 1.1 研究背景 (2) 1.2 人脸图像识别的应用前景 (3) 1.3 本文研究的问题 (4) 1.4 识别系统构成 (4) 1.5 论文的内容及组织 (5) 第二章图像处理的Matlab实现 (6) 2.1 Matlab简介 (6) 2.2 数字图像处理及过程 (6) 2.2.1图像处理的基本操作 (6) 2.2.2图像类型的转换 (7) 2.2.3图像增强 (7) 2.2.4边缘检测 (8) 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 (8) 2.4 本章小结 (11) 第三章人脸图像识别计算机系统 (11) 3.1 引言 (11) 3.2系统基本机构 (12) 3.3 人脸检测定位算法 (13) 3.4 人脸图像的预处理 (18) 3.4.1 仿真系统中实现的人脸图像预处理方法 (19) 第四章基于直方图的人脸识别实现 (21) 4.1识别理论 (21) 4.2 人脸识别的matlab实现 (21) 4.3 本章小结 (22) 第五章总结 (22) 致谢 (23) 参考文献 (24) 附录 (25)

第一章绪论 本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景 自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。 在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。 3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

外文翻译----数字图像处理与边缘检测

附录1 译文 数字图像处理与边缘检测 数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域：其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进：其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x和y是空间坐标，而在任何一对空间坐标（x,y）上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每一个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。 视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波、电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。 图像处理涉及的范畴或其他相关领域（例如，图像分析和计算机视觉）的界定在初创人之间并没有一致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这一特点来界定图像处理的范围。我们认为这一定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算一幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另一方面，有些领域（如计算机视觉）研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。这一领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析（也称为图像理解）领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而，在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理（即低级、中级和高级处理）来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖

基于MATLAB数字图像处理杂草识别

基于MATLAB数字图像处理杂草识别

基于数字图像处理的杂草识别 班级：信息5班 组员：李辉李少杰李港深胡欣阳 学号：04141394 04141395 04141393 0414139 指导教师：蔡利梅 组员分工： 李辉：部分程序，查找资料 李少杰：实验报告，PPT，演讲 李港深：部分程序，实验报告 胡欣阳：部分程序，实验报告

摘要 杂草同农田作物争夺阳光和养分，严重影响了农作物的生长。为了达到除草的目的，人们开始喷洒大量的除草剂来进行除草。可是却忽略了除草剂的不当使用给人、畜以及环境造成的危害。本文从实际应用出发，设计了一个基于数字图像处理的杂草图像特征提取及识别设计方案。运行在参考了前人研究成果的基础上，不断将算法改进，找出适合于MATLAB杂草识别的可行性方法。本文对杂草图像的处理和识别方法进行研究。采集来的图像经常会有模糊现象的发生，对模糊图像的恢复处理做了大量的研究试验，得出维纳滤波具有较好的恢复效果；绿色植物和土壤背景的分割试验中，提出了一种基于彩色图像的二值化方法，可以不经过彩色图像灰度化就能够直接把绿色植物与土壤背景分割开，和以往的分割方法相比处理速度快，分割效果好，更加满足实时性；杂草和作物的分割主要研究了行间杂草和作物的分割，参考国内外资料，并进行研究试验，表明运用位置特征识别法有很好的分割效果，寻找作物中心行采用了简单快速的像素位置直方图法，采用了区域生长，和其他方法相比减少了重复操作，节省了时间，满足实时处理的要求；分割后的图像为只含有杂草的二值图像，通常会有一些残余的叶片和颗粒的噪声，通过形态学滤波或中值滤波去除噪声。 1、研究目的及意义 杂草是生态系统中的一员,农田杂草是农业生态系统中的

数字图像处理论文——各种题目

长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容：

基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化

数字图像处理与分析习题及答案

1. 数字图像处理的主要研究容包含很多方面，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。 4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？ 答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成 5.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

1.初识数字图像处理与识别

初识数字图像处理 –1–第1章初识数字图像处理与识别 图像是指能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象，包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形等等。图像的要素有几何要素（刻画对象的轮廓、形状等）和非几何要素（刻画对象的颜色、材质等）。 本章中，我们主要讲解数字图像和数字图像处理的实质内容和一般步骤，以及一些后面会经常使用到的基本概念。 1.1 数字图像 自然界中的图像都是模拟量，在计算机普遍应用之前，电视、电影、照相机等图像记录与传输设备都是使用模拟信号对图像进行处理。但是，计算机只能处理数字量，而不能直接处理模拟图像。所以我们要在使用计算机处理图像之前进行图像数字化。 1.1.1 什么是数字图像 简单地说，数字图像就是能够在计算机上显示和处理的图像，可根据其特性分为两大类——位图和矢量图。位图通常使用数字阵列来表示，常见格式有BMP、JPG、GIF等；矢量图由矢量数据库表示，我们接触最多的就是PNG图形。 提示：本书只涉及数字图像中位图图像的处理与识别，如无特别说明，后文提到的“图像”和“数字图像”都仅仅是指位图图像。一般而言，使用数字摄像机或数字照相机得到的图像都是位图图像。 我们可以将一幅图像视为一个二维函数f(x, y)，其中x和y是空间坐标，而在x–y平面中的任意一对空间坐标(x, y)上的幅值f称为该点图像的灰度、亮度或强度。此时，如果f、x、y均为非负有限离散，则称该图像为数字图像（位图）。 一个大小为M×N数字图像是由M行N列的有限元素组成的，每个元素都有特定的位置和幅值，代表了其所在行列位置上的图像物理信息，如灰度和色彩等。这些元素称为图像元素或像素。 1.1.2 数字图像的显示

数字图像处理和分析习题及答案解析

第一章绪论 课后4. 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。

4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？ 答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成 5.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。 6.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。 7.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。 8.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 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库ImageLoad.dll 支持B MP、JPG、TIF 等常用6种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱MATLAB 是由MathWorks 公司推出的用于数值计算的有

数字图像处理的认识

数字图像处理是一门交叉学科.是未来技术向智能化发展地最富有前景，也最富有挑战地领域. 其研究地领域博大精深，应用领域十分广泛，每个领域都可以让人安身立命一辈子. 数字图像处理地起源与发展 数字图像处理最早地应用之一是在报纸业，当时，图像第一次通过海底电缆从伦敦.早在世纪年代曾引入电缆图片传输系统，把横跨大西洋传送一幅图片所需地时间从一个多星期减少到小时.不过这种传输方式没有考虑数字图像处理地结果，主要是因为没有涉及到计算机，数字图像处理要求非常大地存储和计算能力，因此必须依靠数字计算机及数据存储、显示和传输等相关技术地发展.个人收集整理勿做商业用途 第一台可以执行有意义地图像处理任务地大型计算机出现在世纪年代早期.数字图像处理技术地诞生可追溯至这一时期这些机器人地使用和空间项目地开发，这两大发展大人们地注意力集中到数字图像处理地潜能上.利用计算机技术改善空间探测器发回地图像地工作.始于年美国加利福尼亚地喷气推进实验室.当时由“旅行者七号”卫星传送地月球图像由一台计算机进行了处理，以校正航天器上电视摄像机中各种类型地图象畸变进行空间应用地同时，数字图像处理技术在世纪年代末和世纪年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学等领域.早在世纪年代发明地计算机轴向断层术()是图像处理在医学诊断领域最重要地应用之一.个人收集整理勿做商业用途 今天几乎不存在数字图像处理无关地技术领域，通常使用地典型问题是自动字符识别、用于生产线及检测地工业机器视觉、军事识别、指纹地自动处理、射线和血样分类处理、用于天气预报和环境鉴定地航空与卫星图像地机器处理.个人收集整理勿做商业用途 数字处理技术地应用 图像是人类获取和交换信息地主要来源，因此，图像处理地应用领域必然涉及到人类生活和工作地方方面面.随着人类活动范围地不断扩大，图像处理地应用领域也将随之不断扩大.个人收集整理勿做商业用途 ）航天和航空技术方面地应用数字图像处理技术在航天和航空技术方面地应用，除了上面介绍地对月球、火星照片地处理之外，另一方面地应用是在飞机遥感和卫星遥感技术中.许多国家每天派出很多侦察飞机对地球上有兴趣地地区进行大量地空中摄影.对由此得来地照片进行处理分析，以前需要雇用几千人，而现在改用配备有高级计算机地图像处理系统来判读分析，既节省人力，又加快了速度，还可以从照片中提取人工所不能发现地大量有用情报.从年代末以来，美国及一些国际组织发射了资源遥感卫星（如系列）和天空实验室（如），由于成像条件受飞行器位置、姿态、环境条件等影响，图像质量总不是很高.因此，以如此昂贵地代价进行简单直观地判读来获取图像是不合算地，而必须采用数字图像处理技术.如系列陆地卫星，采用多波段扫描器（），在900km高空对地球每一个地区以天为一周期进行扫描成像，其图像分辨率大致相当于地面上十几米或米左右（如年发射地，分辨率为30m）.这些图像在空中先处理（数字化，编码）成数字信号存入磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读.这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法.现在世界各国都在利用陆地卫星所获取地图像进行资源调查（如森林调查、海洋泥沙和渔业调查、水资源调查等），灾害检测（如病虫害检测、水火检测、环境污染检测等），资源勘察（如石油勘查、矿产量探测、大型工程地理位置勘探分析等），农业规划（如土壤营养、水份和农作物生长、产量地估算等），城市规划（如地质结构、水源及环境分析等）.我国也陆续开展了以上诸方面地一些实际应用，并获得了良好地效果.在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大地作用.个人收集整理勿做商业用途

数字图像处理与分析习题及答案31925

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。 4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？ 答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成 5.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

数字图像处理与识别实验报告

数字图像处理与识别实验报告 实验题目：手写数字识别 实验目的：使用神经网络图像识别方法对鼠标滑动输入的手写数字进行训练和识别，使计算机能够识别0~9十个数字。了解机器学习和神经网络原理并且将其应用在图像处理识别中。实验方法：基于反向传播（BP）神经网络方法 BP拓扑网络结构： BP网络包含输入层、隐含层和输出层，每层包含了许多并行运算的神经元，层与层之间的神经元采用全互连方式，当样本输入网络后，各神经元的激励值由输入层经各隐含层向输出层传播。然后计算目标输出与实际输出的误差，并按照误差减小的方向，从输出层逐层修正各连接权值，最后回到输入层，如此反复直到达到期望的输出。 这种信息的正向传递和误差的反向传播过程，就是BP网络每一层权值不断调整过程，也就相当于网络的学习过程。它的实质是计算误差信号的最小值，采用的是梯度下降算法，按误差函数的负梯度方向修改权值。本实验中可以将训练与测试同步结合起来，测试的过程中也在不断的学习。 本次实验采用的是神经网络中的监督式学习，也就是说外部环境有一个监督元。它能为一组输入提供期望得到的输出，系统可以根据实际输出与目标输出的差值反馈给权重来调节权重的值，这一差值也就是误差信号。在试验中，系统每次做出一个预测，会提问你预测的是否正确，若正确则不用对参数进行重新训练，若错误，则需要输入正确的值，系统对参数进行训练，这就是一个监督学习的方式。

基于BP神经网络的数字识别算法步骤为： a.初始化神经单元参数。包括输入层、隐藏层和输出层节点数量，本次实验的输入 层是400（20×20的灰度值），隐藏层是26，输出层是10，设置最大迭代次数为 50. b.加载训练数据集。将已经训练过的数字图像数据导入进来。我输入的是一个20× 20像素的手写数字图像，将其转化为灰度图，取400个像素值作为输入层的值。 实验中需要大量的训练数据，对神经网络中的参数进行训练。本实验，下图为输 入的黑白手写数字图像。 c.初始化训练参数。这里是采取的随机生成两组权重参数。 d.迭代找误差最小值对应的训练参数。梯度下降算法找误差最小值，再反馈回参数。实验结果： （1）识别阿拉伯数字“3”