数字图像处理滤波器

--------------------数字滤波器--------------------数字滤波器和模拟滤波器对应。在数字信号处理当中，如果一个离散时间系统是用来对输入信号作滤波处理的，那么该系统可以称之为数字滤波器。因此数字滤波器实际上就是离散时间系统。

按照离散时间系统的单位抽样响应h(n)的长度，数字滤波器又可以分为无限冲激响应IIR数字滤波器，和有限冲激响应滤波器FIR。IIR滤波器的单位抽样响应h(n)为无限长，而FIR滤波器单位抽样响应h(n)有限长。

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% 滤波器分析

% 1. 频率间隔

% 1) [f1,f2] = freqspace(n):返回假设的单位圆上均匀间隔点数n的频率向量f，f为[0:2/n:1];

% 2) [f1,f2] = freqspace([m n])：返回二维频率向量f1,f2，f1和f2的矩阵大小为 m * n;

% 3) f = freqspace(N,'whole'):返回整个单位圆上平均间隔的点。

% 例：创建一个圆形的低通滤波器，其频率是0.5Hz.

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% 2. 模拟滤波器的频率响应

% freqs()函数

% 1) H = freqs(B,A,W):计算由向量W(rad/s)指定的频率点上模拟滤波器系统函数的频率响应。

% 2) [H,w] = freqs(B,A,M)：计算出M个频率点上的频率响应存放在向量H中，M个频率存放在向量w中。

% 3) freqs:自动绘制频率响应的幅度和相频特性曲线。

% notice: B是分子系数，A是分母系数。

% 例：给定模拟滤波器的转换函数为H(s) = (0.2*s^2 + 0.3*s + 1)/(s^2 + 0.4*s + 1),

% 试着绘制其频率响应。

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% 3. 数字滤波器的频率响应

% freqz()函数

% 1) H = freqz(B,A,w)：计算由向量w(rad)指定的数字频率点上的数字滤波器H(z)的频率响应。

% 2) [H,w] = freqz(B,A,N):计算N频率点上的响应存放在向量H中。‘

% 3) [H,w] = freqz(B,A,N,'whole')：计算出N个频率点上的频率响应存在向量H中。% 4) [H,f] = freqz(B,A,N,fs) 或者是 [H,f] = freqz(B,A,N,'whole',fs)返回频率向量

% 5) H = freqz(B,A,f,fs):计算指定频率向量f和抽样频率fs的频率响应

% 6) [H,w,s] = freqz(...)：返回相关的信息。

% 7) freqz(...)；自动画出幅频响应和相频响应

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% 4. 单位冲激响应

% impz(b,a)

% 1)[h,t] = impz(b,a):b是分子系数，a是分母系数

% 2)[h,t] = impz(b,a,n)：指定长度n的冲激响应的长度

% 3)[h,t] = impz(b,a,m,fs): 参数fs为抽象频率

% 4)impz(b,a)：绘制单位冲激响应的波形

% 例：对于转移函数 H(z) = (1 - 3*z^(-1) + 4*z^(-2))/(5 - z^(-1) - 2*z^(-2)),

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% 5. 零点极点

% zplane()函数

% 1) zplane(b,a);

% 例：绘制转移函数H(z) = (1 - 3*z^(-1) + 4*z^(-2))/(5 - z^(-1) - 2*z^(-2))的

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% 6. filter函数

% MATLAB提供了filter函数用于实现直接II型滤波器

% y = filter(B,A,x)

% 参数说明：

% B，A分别是分子，分母系数，x是待滤波处理的序列

% 例：绘制H(z^(-1)) = (b(z^(-1)))/(a(z^(-1))) = (2+3*z^(-1))/(1+0.2*z^(-1))

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% 7.filtic函数，filtfilt函数

% 1.filtic函数用于求直接II型滤波器的初始条件，调用格式如下：z =

filtic(b,a,y,x);

% 参数说明：b,a分子分母系数，y，x滤波器的输入，输出信号。求对应的滤波器的初始条件z。

% 2.filtfilt函数用来对给定的信号进行零相位滤波，调用格式如下：y =

filtfilt(b,a,x);

% 参数说明：b，a分子分母系数，x是输入信号。对其进行零相位滤波得到y。

零相位滤波就是在原始波形上进行滤波，没有相移。传统滤波存在相移。绿色为传统滤波，蓝色为零相位滤波。

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% 9. fftfilt函数

% fftfilt函数用于进行基于FFT的FIR滤波

% 1）调用格式： y = fftfilt(b,x);通过叠加的方法对信号x进行基于FFT的FIR滤波。

% 参数说明： b是FIR滤波器的分子多项是系数，x为准备滤波的信号。

% notice：此方法经常用于求长序列的卷积。

% 2）y = fftfilt(b,x,n):通过参数n指定作FFT时数据的长度。

% 例：信号x(n)为余弦信号加上均值为0，功率为0.15的白噪声，其长度为

MATLAB:

fir1 function

B = fir1(N,Wn) designs an N'th order lowpass FIR digital filter and returns the filter coefficients in length N+1 vector B. The cut-off frequency Wn must be between 0 < Wn < 1.0, with 1.0 corresponding to half the sample rate. The filter B is real and has linear phase. The normalized gain of the filter at Wn is -6 dB.

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% 模拟滤波器的实现

对特定的频点或者该频点以外的频率进行有效的滤除的系统，就是滤波器。换言之，滤波器可以被用来区分不同信号的频率，实现各种模拟信号的处理过程。

【图片在中诶里】

% Butterworth Filter

随着阶数的增加，巴特沃斯的幅度特性越接近于矩形。

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% 切比雪夫滤波器

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% 切比雪夫II型滤波器

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% 频域变换

如果用户想设计其他类型的频率选择性的滤波器，如高通，带通，带阻滤波器，可将一个低通滤波器的频带进行变换，使其能够表现其他频率选择性的滤波器特性，在MATLAB中提供了相应的函数实现频域的变换。

% 1) lp2lp函数:低通转低通，对你没有看错，就是低通转低通。

% a)[bt,at] = lp2lp(b,a,Wo):Wo为低通滤波器所要实现的截至频率

% b)[At,Bt,Ct,Dt] = lp2lp(A,B,C,D,Wo):空间状态表述。

% 2) lp2hp函数：低通转高通

% 调用格式与上面同样

% 3) lp2bp函数：低通转带阻

% [ba,at] = lp2bp(b,a,Wo,Bw)：Bw转换后带阻滤波器的带宽。

% 例：设计一个10阶的Chebyshev I型低通滤波器，Rp = 6dB，截至频率Wo = 45*piHz，然后将其

% 转换为中心频率Wo = 300*piHz，带宽为Bw = 10000Hz的带通滤波器，并切分别绘制对应的

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南京邮电大学数字图像处理与图像通信复习资料

2016年上学期《数字图像处理与图像通信》资料 ===================================================== 一、选择题（共20题） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增 强。（ B） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以 便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 11、下列算法中属于图象锐化处理的是： C A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤 D. 中值滤波 12、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( A ) A、256K B、512K C、1M C、2M 13、噪声有以下某一种特性（ D ） A、只含有高频分量 B、其频率总覆盖整个频谱 C、等宽的频率间隔内有相同的能量 D、总有一定的随机性 14. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（B） a.图像中应仅有一个目标 b.图像直方图应有两个峰 c.图像中目标和背景应一样大 d. 图像中目标灰度应比背景大 15. 在单变量变换增强中，最容易让人感到图像内容发生变化的是（ C ）

数字图像处理点运算和直方图处理

实验1 点运算和直方图处理 一、实验目的 1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 7 应用软件：MATLAB 三、实验内容及步骤 1. 了解Matlab图像工具箱的使用。 2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列3个题目中 的至少2个。 ⑴图1灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。 ⑵图2暗处细节分辨不清，使其能看清楚。 ⑶图3亮处细节分辨不清，使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作，观察结果。 四、思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能？ 2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？ 五、实验报告要求

1．对点操作的原理进行说明。 2．给出程序清单和注释。 3．对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。 实验代码以及解读 点操作： I = imread('POINT1.BMP')。 %读入图像 j=rgb2gray(I)。%将图像转为灰度图像 INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j)。%图片大小 figure。%建立一个图形框 subplot(221) imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片j title('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMP for m=1:l for n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素p1(m,n)=j(m,n)*1.2。%把各点乘上1.2得到p1图 end end for m=1:l for n=1:r p2(m,n)=j(m,n)*2。%%把各点乘上2得到p2图 end end for m=1:l for n=1:r p3(m,n)=j(m,n)*2+50。%把各点乘上2再加50得到p2图 end end subplot(222) imshow(p1) title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2 subplot(223) imshow(p2) title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2 subplot(224) imshow(p3) title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50 figure。%建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图

数字图像处理与图像通信

实验名称：图像的锐化处理 一、实验目的： 学习用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节。对图像进行梯度算子、Roberts 算子、Sobel算子边缘检测处理和Laplace算子边缘增强处理，是图像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。 二、实验内容： (1) 编写梯度算子和Roberts算子滤波函数。 (2) 编写Sobel算子滤波函数。 (3) 编写拉普拉斯边缘增强滤波函数。 三、实验方法及编程： function new buf=RobF ilter(o ldbuf,M,N); % ************************************************************************ % 函数名称： % RobFilter() % 说明： % ‘Robert梯度’滤波算法。 % ************************************************************************ for i=1:M-1 for j=1:N-1 newbuf(i,j)=abs(o ldbuf(i,j)-oldb uf(i+1,j+1))+a bs(oldb uf(i+1,j)- oldbuf(i,j+1)); end end %------------------------------------------------------------------------- function new buf=SobF ilter(o ldbuf,M,N); % ************************************************************************ % 函数名称： % SobFilter() % 说明： % ‘Sobel’滤波算法。 % ************************************************************************ for i=2:M-1 for j=2:N-1 sx=oldbuf(i+1,j-1)+2*old buf(i+1,j)+oldb uf(i+1,j+1)- oldbuf(i-1,j-1)-2*oldbuf(i-1,j)-oldbuf(i-1,j+1); sy=oldbuf(i-1,j+1)+2*old buf(i,j+1)+old buf(i+1,j+1)- oldbuf(i-1,j-1)-2*oldbuf(i,j-1)-oldbuf(i+1,j-1); newbuf(i,j)=abs(s x)+abs(sy); end end %-------------------------------------------------------------------------function new buf=LapF ilter(o ldbuf,M,N);

数字图像处理技术及其应用_李红俊

·620· 计算机测量与控制.2002.10(9)　 Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研 究生,主要从事机械电子方向的研究。 文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用 李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原　030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。 关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1　序言 图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处 理(Analog Image Processing )和数字图像处理(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2　边缘检测 所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不 同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。 图1　边缘和灰度值模型示意图 如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部 位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1～2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。 边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3　滤波 当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？ 点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？ 非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成：采样孔，扫描机构，光传感器，量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现马赛克效应 6.采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大 7.量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大 8.量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的： 采用某种技术手段，改善图像的视觉效果，或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类： 1）局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样，都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因，进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真； (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真； (3)运动模糊，成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；

数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第三章答案

（a ）由2 )(Kr Ae r T s -==，3/2 A Ae KL =-得：) 3/1ln(20=-KL ，20 /0986.1L K = 2 2 0986.1)(r L Ae r T s -== （b ）、由 ， 4/)1(2 0B e KL =--B 得： )4/3ln(2 0=-KL ,2 0/2877.0L K = )1()(2 2 2877.0r L e B r T s - -== （c ）、 逐次查找像素值，如（x ，y ）=（0，0）点的f （x ，y ）值。若该灰度值的4比特的第0 位是1，则该位置的灰度值全部置1，变为15；否则全部置0，变为0。因此第7位平面[0,7]置0，[7,15]置1，第6位平面[0,3]，[4,7]置0，[8,11]，[12,15]置15。依次对图像的全部像素进行操作得到第0位平面，若是第i 位平面，则该位置的第i 位值是0还是1，若是1，则全置1，变为15，若是0，则全置0 设像素的总数为n ，是输入图像的强度值，由，rk 对 应sk ，所以，由 和得 由此得知，第二次直方图均衡化处理的结果与第一次直 方图均衡化处理的结果相同，这里我们假设忽略不计四舍五入的误差。

3.11题、由 dw w p z G v z z )()(0 ? = =, ?? ?=<<-5 .0041 5.044)( w w w w z w p { 5 .0021 5.02210 2 2 )()(<<<<+-= = =? z z z z z z z dw w p z G v 令v s =得 所以?? ???=?? ?? ?==- <<+-±<<- -+-±±-±-5.010221 5.0121 )2(25.022 125.01 22 )(r r r r r r v v v G z 3.12题、第k 个点邻域内的局部增强直方图的值为： P r (r k )=n k /n (k=0,1,2,……K-1)。这里n k 是灰度级为r k 的像素个数，n 是邻域内像素的总个数，k 是图像中可能的灰度级总数。假设此邻域从左以一个像素为步长向右移动。这样最左面的列将被删除的同时在后面又产生一个新的列。变化后的直方图则变成 ： (k=0,1,2,……K-1) 这里n lk 是灰度级r k 在左面的列出现的次数，n rk 则为在右面出现的次数。 上式也可以改写成： (k=0,1,2,……K-1) 同样的方法也适用于其他邻域的移动： 这里a k 是灰度级r k 在邻域内在移动中被删除的像素数，b k 则是在移动中引入的像素数： (k=0,1,2,…… K-1) 上式等号右边的第一项为0（因为f 中的元素均为常数）。变量 是噪声的简单抽样，它 的方差是。因此 并且我们可以得到。上述过

数字图像处理技术的应用与发展

郑州航空工业管理学院 2013 - 2014 学年第2 学期 《信息管理前沿讲座》（双语I） 课程论文 题目数字图像处理技术的应用与发展 专业信息管理与信息系统班级1304972 姓名学号 任课教师职称副教授 二О一四年五月三十日

数字图像处理技术的应用与发展 130497227王琼菲 摘要数字图像处理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的过程。文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容，并根据最新进展，阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点，最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。 关键词数字图像处理，采集，识别，应用 Application and Development of the Digital Image Processing Technology 130497227 Wang Qiongfei A bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。Key words Digital image processing, Collection, Identification, Application

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

数字图像处理

实验一、图像的输入、输出和显示 一、实验目的： 熟悉由图像输入设备、图像处理设备及图像输出设备组成的数字图像处理系统。熟悉MATLAB软件开发环境。学习MATLAB编程环境下对图像的输入输出操作、颜色分量的理解、格式转换操作以及对图像的像素级运算操作。 二、实验设备： 计算机、matlab 7.0软件 三、实验原理 利用MATLAB图像处理工具箱中的函数，在MATLAB编程环境下，1）实现对彩色图像的颜色分量的操作；2）实现将彩色图像转换为灰度图像；3）实现对灰度图像的象素级运算，改变指定象素的灰度级。 四、实验内容： 1．将自己在课前准备好的真彩色图像文件输入计算机，运行MATLAB集成开发环境。 2．在MATLAB编程环境下，读取和显示该真彩色图像，通过对其颜色分量进行操作而显示仅保留G颜色分量的图像，并存入另一个文件； 3．将该真彩色图像转换为灰度图像，并显示； 4．对灰度图像进行象素级运算，使位于101-200行，101-200列的矩形区域内的像素的灰度值减半，显示运算结果； 5．将以上4种图像在同一窗口显示。 1 clc clear A=imread('C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\greens.jpg') subplot(2,2,1); imshow(A);title('原始图像'); A(:,:,1)=0; A(:,:,3)=0; subplot(2,2,2); imshow(A);title('保留G颜色图像');

imwrite(A,'C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\1.jpg'); B=rgb2gray(A); subplot(2,2,3); imshow(B);title('灰度图象'); imwrite(B,'C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\2.jpg') for i=101:200 for j=101:200 B(i,j)=uint8(0.5*double(B(i,j))); end end subplot(2,2,4); imshow(B);title('灰度值减半的图像'); imwrite(B,'C:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\3.jpg'); 原始图像保留G颜色图像 灰色图像灰度值减半的图像

数字图像处理试卷及答案-百度文库

1、列举数字图像处理的三个应用领域 2、存储一幅大小为10241024，256个灰度级的图像，需要 8M bit。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是、亮度。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：(g(x,y)mgin)*255gm/(g ax 二、选择题（每题2分，共20分） 1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（ B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV T4、采用模板［-1 1］主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45 C.垂直 D.135 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ C ） A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时，RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器

数字图像处理第三章答案

3.1 a 为正常数的指数式 e ar -2 对于构造灰度平滑变换函数是非常有 用的。由这个基本函数开始，构造具有下图形状的变换函数。所示的常数是输入参数，并且提出的变换必须包含这些参数的特定形式（为了答案曲线中的L 0不是所要求的参数）。 解：由（a ）图所示，设e ar A r T -=2 )(,则 在r=0时，T(r)=A 在r=L 0时，T(r)=A/2 联立，解得L L a 0 693 .00 2 ln 2 2 ≈ = 则C r L C D r T s e K +--==-)1)(()(2 2 由（b ）图所示，可以由(a)图翻转得到，所以（b ）图的表达式 s=)1()(2 20 693 .0r L B r T e --= （c ）图是（b ）图沿y 轴平移得到，所以（c ）图的表达式 C r L C D r T s e K +--==-)1)(()(2 3.19 (a)在3.6.2节中谈到，分布在图像背景上的孤立的亮和暗的像素团块，当它们小于中值滤波器区域的一半时，经过中值滤波器处理后会被滤除（被其邻值同化）。假定滤波器尺寸为n n ?,n 为奇数，解释这种现象的原因？

（b ）考虑一副有不同像素团块的图像，假设在一个团块的所有点都比背景凉或者暗（但不是同时既比背景亮又比背景暗），并且每个团块的尺寸不大于22 n 。试求当n 符合什么条件时，有一个或多个这样的团块像（a ）中所说的那样被分离出来？ 答：在A 的结论下，我们考虑的团块的像素个数不可能超过2 )1(2 -n ， 两个相近的或亮或暗的团块不可能同时出现在相邻的位置。在这个 n n ?的网格里，两个团块的最小距离至少大于)1(2-n ，也就是说至 少在对角线的区域分开跨越（n-1）个像素在对角线上。 3.29 CCD 电视摄像机用于每天24小时，每月30天对同一区域进行长期观测研究。5分钟拍一次数字图像并传送到中心场所。场景的照明，白天为自然光，晚上为人造光，没有无照明的时间，因此摄像机本身并不需要使用任何补偿装置。另外，使用数字技术对图像进行后处理并归一化，这样就使图像与恒定照明是等效的。对此，设计一种方法。可以在实验室内使用希望的任何方法，但要在设计中明确列出所做的所有假设。 答：本题是考虑到范围的照明停留在线性部分的相机的反应范围,

数字图像处理 第五讲(老师的课件)

3.4.3图像几何运算 在处理图像的过程中，需要对图像的大小和几何关系进行调整：缩放 旋转 图像中的每个像素值都发生变化 数字坐标是整数，经过变换之后不一定是整数 因此要对变换之后的整数坐标值位置的像素进行估计 (1)图像的插值 插值是常用的数学运算，通常利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立连续函数逼近真实曲线，用这个重建的函数求出任意的函数值 设已知函数值为12,,...,w w 则未知点x 的函数值通过插值可以表示为 1()()L l l l f x w h x x ==?∑ ()h ?是插值核心函数，l w 为权系数。插值算法的数值精度及计算量与插值核函数有关。

MATLAB 的imresize 函数和imrotate 函数用于二维图像插值。 MATLAB 影像处理工具箱提供了三种插值方法： 1)最近邻插值(Nearest neighbor interpolation) 最简单的插值，每个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最邻近的采样点的值 ()()k f x f x = 1111 ()()22 k k k k x x x x x ?++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。 对于索引图像来说是唯一可行的方法。 频域特性不好，当图像含有精细的内容，也就是含有高频分量时，用这种方法实现倍数放大处理，可以看出有明显的块状效应。 2)双线性插值(Bilinear interpolation) 该方法输出像素值在它的输入图像中22×领域采样点的平均值，根据周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值 1,1,,,,m i m n j n a i m b j n i j ′′′′′′<<+<<+=?=?是要插值点的坐标，则双 线性插值的公式为： (,)(1)(1)(,)(1)(1,)+ (1)(,1)(1,1) g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n ′′=??+?+?++++ 按上市计算出来的值赋予图像的几何变换对应于(,)i j ′′的值，即可实现双线性插值 3)双立方插值(Bicubic interpolation) 插值核为三次函数，其插值领域的大小为44×，插值效果较好，但相应的计算量比较大。 三种插值方式比较类似，为了确定插值像素点的数值，必须在输入图像中查找到与出处像素相对应的点。 三种插值方式的区别： 近邻插值输出图像的复制为当前点的像素点； 双线性插值为像素22×矩阵包含的有效点的加权平均； 双立方插值为44×矩阵包含有效点的加权平均值； method 用户指定内插的方法，可选值为 (2) 图像大小调整 利用imresize 函数通过一种特定的插值方法实现图像的调整。函数的语法如下： B=imresize(A,m,method)

数字图像处理学习报告

数字图像处理学习报告 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1. 数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要 求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易 分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的 退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

数字图像处理与通信复习题(前面几个题的复习资料+实验程序)

数字图像处理与通信复习题 这次考试包含中英文题目，还有实验题。注意：实验题如果没做好，实验报告的成绩就会不及格！ 实验用到的MA TLAB语句的含义。 MATLAB中的命令：图像读取命令：imread、图像显示命令：imshow 图像运算：点运算：对图像的每个像素点的灰度值按一定的映射关系进行运算，得到一幅新图像的过程。模板运算： 图像增强、复原的异同：都是为了改善图像视觉效果，以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断，而图像复原则是根据图像畸变或退化原因，进行模块化处理。 直方图原理，作用：灰度级直方图是图像的一种统计表达，它反映了该图中不同灰度级出现的统计概率。由于图像的视觉效果与直方图有对应关系，即直方图的形状和改变对视觉的感知影响很大，因此采用直方图变换的方法可以增强图像。直方图均衡化：使得图像的灰度分布趋向均匀，图像所占有的像素灰度间距拉开，加大了图像反差，改善视觉效果，达到增强的目的。 图像变换方法特点：离散傅里叶变换：1.可分离性2.平移性质3.旋转不变性。离散余弦变换：能量主要集中在频率平面的左上角。沃尔什-哈达玛变换：变换矩阵只由＋1和－1组成，与数值逻辑的两个状态相对应，故更适用于计算机实现，同时占用空间少，且计算简单。 DCT的特点和意义：能量主要集中在频率平面的左上角。DCT用于图像数据压缩。 分割的含义：图像分割是将数字图像划分成互不相交（不重叠）区域的过程，区域是像素的连通集，是所有像素都有相邻或相接触像素的集合。 图像压缩方法的分类：从信息论角度分，无失真压缩编码和有限失真编码。按照压缩原理分，预测编码、变换编码、标量量化编码和矢量量化编码、信息熵编码、子带编码、结构编码和模型编码。JPEG实现框图，为什么要把RGB转化为YUV；直流交流量化不同，无损压缩的实现。 图像按其亮度等级的不同，可以分成二值图像和灰度图像两种。按其内容的变化性质不同，有静态图像和活动图像之分。 图像质量的含义包括两方面，一个是图像的逼真度，另一个是图像的可懂度。图像质量的评价方法主要有主观评价方法和客观评价方法。 面向硬件设备最常用的颜色空间是RGB三基色模型，而在彩色电视系统中采用的是YUV颜色空间，它包含亮度信号和色度信号。另一类是面向以彩色处理为目的的应用，常用的有HSI，构成该彩色空间的三个分量分别是色调、饱和度和强度。 数据压缩的目的是节省存储空间、传输时间、信号带宽或发送能量等。根据压缩前后能否完全恢复被压缩信源信息，数据压缩分为无损压缩和有损压缩。著名的静态图像压缩标准有JPEG等。 著名的动态图像压缩标准有MPEG等。 从信息交流的角度来看图像通信的应用大致上可以分为两类：交互式应用和广播式应用。 从网络结构的角度来看，图像通信方式可以分为两类：点对点的通信方式和多点之间的通信方式。基于IP网络的H.323是典型的视频会议标准，其视频编码标准为H.261/H.263。 基于PSTN的H.324是典型的可视电话标准，传输码率低于64kbit/s 。 采用数字图像处理有何优点？优点：具有数字信号处理技术共有的优点：处理精度高、重现性好、灵活性好。

数字图像处理的应用

数字图像处理技术的应用研究 图像处理也就是按照人们视觉、心理或实际应用的需要，对 图像信息进行加工修改的过程，在不同的时期、不同的领域往往 会采用不同的图像处理技巧。数字图像处理技术是伴随着计算机 信息功能的日益强大以及人们对高精度图像的需求而产生的，随 着社会的发展，尤其是计算机信息技术的进步，数字图像处理技 术被广泛应用于各个领域，其重要性变得日益突出。 一、数字图像处理技术的概念内涵 当前，我国通常采用的图像处理技术主要有两种，即光学处 理法和数字（电子）处理法。前者产生的时间较早，从最开始的 光学滤波技术到现在的激光全息技术，无论是理论研究，还是应 用技巧，光学图像处理法已日臻完善。但其图像处理精度低、稳 定性差以及操作不便的特点极大地限制了其应用领域拓展，在这 种情况下，数字图像处理技术便应运而生。 数字图像处理，也即是Digital Image Processing，产生于 20世纪50年代，是指人们采用计算机及其它数字硬件设备，对图 像信息转换而来的电信号根据数学运算的方式，进行增强、提取、复原、分割以及去除噪音等处理的方法和技术，以此提高图像的实用性，因此，该技术的产生与发展建立在计算机运用、离算数学理论的产生与完善以及社会诸多领域的需求之上的。其最大特点是不仅图像处理精度高，而且可以通过改进硬件系统配置和优化软件系统功能的方式来提高图像处理效果，一切以计算机运行为基础，操作极为方便。最初，由于数字图像处理技术的数据需求量大，处理速度慢，极大地限制了其应用领域，但随着计算机技术的快速发展，尤其是运算速度的提升，这一瓶颈早已被突破。 二、数字图像处理技术的功能内容分析 （一）增强图像的视觉效果。在某些特殊领域，图像在传输与 转换的过程中容易造成信息的丢失，从而形成失真现象，比如航天拍摄的图片在传回地球的过程中，由于光学系统、大气流、空气介质等原因造成图像模糊；在图像扫描、采样、量化的过程中，所形成的噪音污染等等。我们可以采用数字图像处理技术，一方面突出重要信息而衰减次要信息；另一方面根据失真原因，补偿丢失的信息因素，从而使改善后的图像效果尽可能的接近原始图像。 （二）图像的重建功能。随着电子计算机体层摄影技术的发 展，图像的重建成为一种新兴的数字图像处理技术，它主要是对 目标对象进行观察和测量，重新构建出图像中的大量信息的直观 显示，从而在计算机模拟系统中进行二维或者三维的图像处理， 这也是对特殊实体进行图像回归的过程。 （三）模式识别功能。模式识别也是数字图像处理技术的一

数字图像处理的研究与应用

数字图像处理的研究与应用 机器视觉依赖于摄像头的信息采集与对获得的图像信息的处理，本文对数字图像信息处理的优点与方法进行了简单的介绍，对其应用领域中的作用进行了描述。 标签：数字图像处理；图像重现；特征提取 1 图像处理目的 利用采集装置采集的数字图像需要经过处理以达到提高图像的视觉质量以供人眼主观满意的效果。而且利于提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。既能实现信息的可视化，也实现了信息安全的需要[1]。在大量的图像采集过程中为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常需要对这类数据进行有效的压缩。 2 数字图像处理的优点 2.1 重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理中不会失真，从而能良好的保持原稿，由此可以实现良好的实现数字图像的再现。 2.2 数字化处理精度高，数据处理技术高速发展的今天，运用高能力的处理设备与技术，几乎可以把一副模拟图像处理为任意的二维数组。从原理上讲，只要在处理时改变程序中的数组参数，那么不论图像的精度有多高，处理总是能够实现。 2.3 数字信号处理技术适用面宽，无论来自来何种信息源的图像，他小可以到电子显微镜的图像，大到遥感卫星图像，在进行数字处理时，需先转换为二维数组编码表示的灰度图像，因而均可用计算机来处理。 2.4 数字图像处理的灵活性高，出于不同的需求，所以对同一图像往往需求不同的处理方法，所以所要运用到的图像处理技术也不一样。数字图像处理技术也衍生了许多不同的分支技术方法，可以充分满足需求者的要求。 2.5 信息压缩的潜力大，在图像处理过程中，同一幅图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度，且数字图像中各个像素是不独立的，具有很大的相关性。特别是在相邻的帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此，在压缩处理时的压缩潜力是很巨大的。 3 数字图像处理的主要研究内容 3.1 图像变换，由于数字图像的数字阵列很庞大，计算机在处理过程中需求的计算量也很大，所以在计算时需要很多的图像变换方法，如离散余弦变换、如