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数字图像处理部分作业答案

数字图像处理部分作业答案
数字图像处理部分作业答案

3.数字化图像的数据量与哪些因素有关?

答:数字化前需要决定影像大小(行数M、列数N)和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量

6.什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图你能获得图像的哪些信息?

答:灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

应用:通过变换图像的灰度直方图可以,使图像更清晰,达到图像增强的目的。

获得的信息:灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。

2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。

答:将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式:

1,二维傅里叶变换有哪些性质?二维傅里叶变换的可分离性有何意义?

周期性,线性,可分离性,比例性质,位移性质,对称性质,共轭对称性,差分,积分,卷积,能量。

意义:分离性表明:二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。

8.何谓图像平滑?试述均值滤波的基本原理。

答:为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。

均值滤波是一种局部空间域处理的算法,就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S,计算S中所有像素的灰度级平均值,作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。

9.何谓中值滤波?有何特点?

答:中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法。

它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多

6图像几何校正的一般包括哪两步?像素灰度内插有哪三种方法?各有何特点?

答:1)建立失真图像和标准图像的函数关系式,根据函数关系进行几何校正。

2)最近邻插值,双线性插值,三次卷积法

3)最近邻插值:这种插值方法运算量小,但频域特性不好。

3、若f(1,1)=4,f(1,2)=7,f(2,1)=5,f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。

最近邻元法:点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法:f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1)

将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得:f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后,得该点其灰度值为6

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与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:就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、多光谱图像与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与方法。 1、8基本思路就是,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基本思路就是,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基本思路就是,,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,以满足图像存储与实时传输的应用需求。 1、11基本思路就是,通过数学方法与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基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。 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:就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,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。 (21)像素的8邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的8个像素称为该像素的8邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y-1)(x-1,y)(x-1,y+1)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y-1)(x+1,y)(x+1,y+1)。 (28)欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D e(p,q)=[(x-u)2+(y-v)2]1/2 (29)街区距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的街区距离定义为:D4(p,q)=|x-u|+|y-v|。 (30)棋盘距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D8(p,q)=max(|x-u|,|y-v|)。 (33)调色板:就是指在16色或者256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16种或者256种颜色组成的一个颜色表,并将她们分别编号为0~15或0~255,这样就使每一个4位或者8位的颜色编号或者颜色表中的24位颜色值相对应。这种4位或者8位的颜色编号称为颜色的索引号,由颜色索引号及对应的24位颜色值组成的表称为颜色查找表,即调色板。 2、7对图像进行描述的数据信息一般应至少包括: (1)图像的大小,也即图像的宽与高 (2)表示每个像素需要的位数,当其值为1时说明就是黑白图像,当其值为4时说明就是16色或16灰度级图像,当其值为8时说明就是256色或256灰度级图像,当其值为24就是说明就是真彩色图像。 同时,根据每个像素的位数与调色板的信息,可进一步指出就是16色彩色图像还就是16灰度级图像;就是256色彩色图像还就是256灰度级图像。 (3)图像的调色板信息。 (4)图像的位图数据信息。 对图像信息的描述一般用某种格式的图像文件描述,比如BMP等。在用图像文件描述图像信息时,相应的要

数字图像处理 作业1汇总

数字图像处理 报告标题:01 报告编号: 课程编号: 学生姓名: 截止日期: 上交日期:

摘要 (1)编写函数计算灰度图像的均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、平均绝对误差(MAE);(2)编写函数对灰度图像经行降采样,直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波;(3)编写函数对图像进行放大,分别使用像素直接复制和双线性插值的方法:(4)编写函数用题目给出的量化步骤Q去量化灰度图像,并给出相应的MSE和直方图;(5)编写函数对灰度图像执行直方图均衡化,显示均衡前后的直方图。同时,熟悉使用MATLAB,并且熟练操作对图像进行各种修改变换等。 KEY WORD :MATLAB MSE、PSNR 直方图量化

技术探讨 数字图像处理是基于Matlab来实现的,由于Matlab 独特的功能和对矩阵,图像,函数灵活的处理,因而用于图像的处理相当的方便。 task1 均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)。可以使用使用for循环语句,分别计算图像MSE/SNR/PSNR/MAE,具体的计算公式见附录代码,下面只附运算原理代码 均方误差(MSE): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比(SNR): sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比(PSNR): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差(MAE): sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)都会有所不同,因为它是原图像与加噪后的图像比较,而电脑的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 task3 按比例缩小灰度图像 (1)直接消除像素点: I1=g(1:m:end,1:m:end);I1 为缩小后的图像,g为原图。 (2)先平滑滤波再消除像素点: 滤波函数,g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); task4 对图像的放大运用了pixel repetition法以及双线性插值法: 它有三种插值法:即最近邻插值(pixel repetition)、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为0.5) ;缩放与放大由给定的参数来确定。 ;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用I1=g(1:m:end,1:m:end); 而放大的代码为“J=imresize(I,m,'nearest');%使用pixel repetition法”和“J=imresize(I,m,'bilinear');%使用双线性插值法” 放大倍数更改m值即可 task4 对图像的量化,使用“J=histeq(I,x); ”,x为可变的量化步长 task5 灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq(I)”“imhist(I,64)”

数字图像处理部分作业答案

3.数字化图像的数据量与哪些因素有关? 答:数字化前需要决定影像大小(行数M、列数N)和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图你能获得图像的哪些信息? 答:灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。以灰度级为横坐标,纵坐标为灰度级的频率,绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。 应用:通过变换图像的灰度直方图可以,使图像更清晰,达到图像增强的目的。 获得的信息:灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答:将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式: 得 1,二维傅里叶变换有哪些性质?二维傅里叶变换的可分离性有何意义? 周期性,线性,可分离性,比例性质,位移性质,对称性质,共轭对称性,差分,积分,卷积,能量。 意义:分离性表明:二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑?试述均值滤波的基本原理。 答:为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法,就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S,计算S中所有像素的灰度级平均值,作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波?有何特点? 答:中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用中值代替窗口中心像素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多 6图像几何校正的一般包括哪两步?像素灰度内插有哪三种方法?各有何特点? 答:1)建立失真图像和标准图像的函数关系式,根据函数关系进行几何校正。 2)最近邻插值,双线性插值,三次卷积法 3)最近邻插值:这种插值方法运算量小,但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4,f(1,2)=7,f(2,1)=5,f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法:点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法:f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得:f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后,得该点其灰度值为6

《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

数字图像处理第三版中文答案--冈萨雷斯

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 6 10318-?<

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

数字图像处理作业 1

数字图像处理作业 1 1.基本问题 a.什么是数字图像处理,英语全称是什么? 数字图像处理:对图像进行一些列的操作,以达到预期目的的技术,可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。英文全称:Image Processing b.数字图像处理与什么领域的发展密切相关? 数字图像处理与数字计算机的发展,医学,遥感,通信,文档处理和工业自动化等许多领域的发展密切相关。 c.人类主要通过什么来感知获取信息的? 主要通过人的视觉、味觉、嗅觉、触觉、听觉以及激光、量子通信、现代计算机网络、卫星通信、遥感技术、数码摄影、摄像等来获取信息。 d.数字图像处理技术与哪些学科领域密切相关? 与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关 e.数字图像处理在哪些领域得到广泛应用? 数字图像处理的应用越来越广泛,已渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域。 f.数字图像处理起源于什么年代? 20世纪20年代 g.现代大规模的图像处理需要具备哪些计算机能力? 需要具备图像处理、图像分析、图像理解计算机能力 h.根据人的视觉特点,图像可分为哪两种图像? 分为可见图像和不可见图像。 i.根据光的波段,图像可分为哪几种图像? 分为单波段、多波段和超波段图像。 j.图像数字与模拟图像的本质区别是什么? 区别: 模拟图像:空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理。 数字图像:空间的坐标和灰度都不连续、用离散的数字表示,能被计算机处理。 2.通过互联网,查下数字图像处理有哪些应用?选一个应用范例即可。具体描绘如何通过数字图像处理技术来实现其应用。要有图像范例说明。 数字图像处理主要应用领域有:生物医学,遥感领域,工业方面,军事公安领域,通信领域,交通领域等。我就生物医学领域做一个简单介绍。 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理,医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。 医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性。下面是关于人体微血管显微图像的采集实例。

《数字图像处理》习题参考答案

《数字图像处理》习题参考答案

《数字图像处理》习题参考答案 第1章概述 1.1 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。 1.2 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。 1.3 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。 1.4 讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉 的图像处理系统并分析它们的组成和功能。答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字(一般整数)表示的图像(计算机能处理)。是图像的数字表示,像素是其最小的单位。 *数字图像处理(Digital Image Processing) 利用计算机对数字图像进行(去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等)系列操作,从而获得某种预期的结果的技术。(计算机图像处理) *数字图像处理的特点(优势) (1)处理精度高,再现性好。(2)易于控制处理效果。(3)处理的多样性。(4)图像数据量庞大。(5)图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声; b.改变图像的亮度、颜色; c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份; d.对图像进行几何变换等,达到艺术效果; (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 (1)图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字,既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 (2*)图像的增强 a.加强图像的有用信息,消弱干扰和噪声 (3)图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种,最常见的有运动模糊,散焦模糊等(4*)图像的编码 a.简化图像的表示,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。 (5)图像的重建 a.由二维图像重建三维图像(如CT) (6)图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 (7)图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 (8)图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 (9)图像通信

数字图像处理大作业

大作业指导书 题目:数字图像处理 院(系):物联网工程学院 专业: 计算机 班级:计算机1401-1406 指导老师: 学号: 姓名: 设计时间: 2016-2017学年 1学期

摘要 (3) 一、简介 (3) 二、斑点数据模型 .参数估计与解释 (4) 三、水平集框架 (5) 1.能量泛函映射 (5) 2.水平集传播模型 (6) 3.随机评估方法 (7) 四、实验结果 (8) 五、总结 (11)

基于水平集方法和G0模型的SAR图像分割 Abstract(摘要) 这篇文章提出了一种分割SAR图像的方法,探索利用SAR数据中的统计特性将图像分区域。我们假设为SAR图像分割分配参数,并与水平集模型相结合。分布属于G分布中的一种,处于数据建模的目的,它们已经成功的被用于振幅SAR图像中不同区域的建模。这种统计数据模型是驱动能量泛函执行区域映射的基础,被引用到水平集传播数值方案中,将SAR 图像分为均匀、异构和极其异构区域。此外,我们引入了一个基于随机距离和模型的评估过程,用于量化我们方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明,我们的算法对合成和真实SAR 数据都具有准确性。+ 简介 1、Induction(简介) 合成孔径雷达系统是一种成像装置,采用相干照明比如激光和超声波,并会受到斑点噪声的影响。在SAR图像处理过程中,返回的是斑点噪声和雷达切面建模在一起的结果。这个积性模型(文献[1])因包含大量的真实SAR数据,并且在获取过程中斑点噪声被建模为固有的一部分而被广泛应用。因此,SAR图像应用区域边界和目标检测变得更加困难,可能需要斑点去除。因此,斑点去除是必需的,有效的方法可以在文献[2][3][4][5][6][7][8][9][10]中找到。 对于SAR图像分割,水平集方法构成一类基于哈密顿-雅克比公式的重要算法。水平集方法允许有效的分割标准公式,从文献[12]中讨论的传播函数项可以得到。经典方法有着昂贵的计算成本,但现在的水平集的实现配置了有趣的低成本的替换。 水平集方法的一个重要方面,比如传播模型,可以用来设计SAR图像的分割算法。这个传播函数能够依据伽马和伽马平方根法则将斑点统计进行整合,函数已经被广泛地应用于SAR图像中的均质区域分割。Ayed等基于伽马分布任意建模,设计方案将SAR图像分成多个均质区域。尽管多区分割问题已经解决,该方案人需要一定数量的区域作为输入。Shuai 和Sun在文献[16]中提出对这个方法进行了改进,他们使用了一个有效的传播前收敛判断。Marques等引入了一个类似于含有斑点噪声图像中目标检测的框架,将基于本地区域的斑点噪声统计融合进去。这些作者采用伽马平方根对均质区域进行建模并用一个自适应窗口方案检测本地的同质性。 最近,新的SAR数据模型比如K,G,显示出了优势。经典法则受限于均质区域特性的描述,而最近的法则展现出了在数据建模中更有吸引力的特性。法则允许同构、异构和高度异构幅度SAR数据的建模。这个分布族提供了一组参数,可以描述SAR图像中的不同区域。分布的参数信息,可以被广泛的应用于设计SAR图像处理和分类技术。在文献[21]中,Mejail 等人介绍了SAR监督数据分类器,它基于其参数映射并实现了有趣的结果。Gambini等人在文献[22]中使用这个分布的一个参数来量化SAR数据的粗糙度,通过活动轮廓和B样条差值来检测边缘。然而,这种技术需要一个初始分割步骤,并受拓扑限制。一般来说,活动轮廓方法不能解决不连续区域分割的问题。 本文介绍了一种新的水平集算法来实现SAR图像中均质、异构和极其异构区域分割的目标。由于分布能够描述SAR图像的同质性和规模,我们的方法采用分布对斑点数据进行建模。这些分布参数基于每一个域点进行估计,通过这些信息,我们可以在水平集分割框架内得到一个能量泛函来驱动向前传播(front propagation)。该泛函以最大化不同区域平均能量间的差异作为结束。最终水平集阶段以能量带作为依据得到SAR图像的分割结果。

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。 第二章@ 第三章数字图像表示及其处理 什么是量化噪声,它是什么引起的 语言信号采样量化过程中导致的噪声。如:A/D转换(模拟到数字)。在语言编码通信中,解调后信号和原传递信号的差异是因幅度和时间的量化而产生的,这种失真称为量化失真。因为这种失真和杂乱的干扰一样,听起来和元件产生的热噪声相似,所以叫做量化噪声。 1.当在白天进入一个黑暗剧场时,在能看清并找到空座位时需要适应一段时间,试述发生这种现象的视觉原理。 答:人的视觉绝对不能同时在整个亮度适应范围工作,它是利用改变其亮度适应级来完成亮度适应的。即所谓的亮度适应范围。同整个亮度适应范围相比,能同时鉴别的光强度级的总范围很小。因此,白天进入黑暗剧场时,人的视觉系统需要改变亮度适应级,因此,需要适应一段时间,亮度适

(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案

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

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-------------精选文档 ----------------- 1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像,要求判读条纹的间距,请 给出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解:步骤与思路: ○1.进行模糊处理,消除噪声 ○2.边缘检测,进行图像增强处理 ○3.二值化图像,再进行边缘检测,能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法,根据值为1 像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I);%对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100)% 阈值为 100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0;%进行二值化

-------------精选文档 ----------------- end end end figure; imshow(I1); Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c%找出每两个条纹之间的距离

2.现有 8 个待编码的符号 m0,,m7, 它们的概率分别为 0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3.请以图像分割方法为主题,结合具体处理实例,采用期刊论文格式,撰写一篇小论文。

数字图像处理练习题答案解析

一、选择题 1B 、2C 、3A 、4D 、5C 、 6A 、7D 、8A 、9D 、10A 二、判断题( 正确的打√,错误的打×。 1、√ 2、√ 3、× 4、× 5、√ 6、√ 7、× 8、× 9、× 10、√ 三、 (1策略可以分为两种。一种是将一幅彩色图像看作三幅分量图像的组合体,在处理过程中先对每幅图像单独处理,再将处理结果合成为彩色图像。另一种是将一幅彩色图像中的每个象素看作具有三个属性值,即属性现在为一个矢量,需利用对矢量的表达方法进行处理。 (2一副真彩色图像既可以分解为R 、G 、B 三个分量也可以分解为H 、S 、I 三个分量图。人眼对H 、S 、I 三个分量图的感受是比较独立的。一种简便常用的真彩色增强方法步骤为:

①将RGB 分量图转化为HIS 分量图;②利用对灰度图增强的方法增强其中的一个分量图;③再将结果转换为用RGB 分量图来显示。 亮度增强,改变I 分量图,它不改变原图的彩色内容。饱和度增强,改变S 分量图,通过对S 分量图中每个象素乘以一个大于1的常数可使图像的彩色更鲜明,而如果乘以一个小于1的常数则会使图像的彩色感减少。色调增强,改变H 分量图,若对该图的每个象素加一个常数,将会使每个目标的颜色在色谱上移动。 四、 (1 算术编码为0.23355 图略 (2 发送时,要发送A 、B 、C 、D 、E 、F 的概率,并送0.23355。 (3 算术解码如下 图略 五、 (1图像混合 设图象,(y x f 为载体图像,,(y x s 为隐藏图像。对于实数a ,称 ,(1(,(,(y x s a y x af y x b -+= 为图像,(y x f 和,(y x s 的a 混合。 (2单幅迭代 对图像,(y x f 和,(y x s 进行1α混合得,(1(,(,(111y x s a y x f a y x b -+= ,对图像,(y x f 和,(1y x b 进行2α混合得,(1(,(,(1222y x b a y x f a y x b -+=,依次进行N 次混合得到,(1(,(,(1y x b a y x f a y x b N N N N --+=。可以证明,

数字图像处理习题解答

第二章 (2.1、2.2略) 2.4 图像逼真度就是描述被评价图像与标准图像的偏离程度。 图像的可懂度就是表示它能向人或机器提供信息的能力。 2.5 所以第一副图像中的目标人眼观察时会觉得更亮些。 第三章 3.1 解:(a )??+-= y x dxdy vy ux j y x f v u F ,)](2exp[),(),(π (b ) 由(a )的结果可得: 根据旋转不变性可得: (注:本题由不同方法得到的最终表达式可能有所不同,但通过变形可以互换) 3.2 证:作以下代换: ?? ?==θθ s i n c o s r y r x ,a r ≤≤0,πθ20≤≤ 利用Jacobi 变换式,有: 3.3 二维离散傅立叶变换对的矩阵表达式为 当4N =时 3.4 以3.3 题的DFT 矩阵表达式求下列数字图像的 DFT: 解:(1) 当N=4 时 (2) 3.5解: 3.6 解: 3.11 求下列离散图像信号的二维 DFT , DWT,DHT 解: (1) (2) 第四章 4.1阐述哈夫曼编码和香农编码方法的理论依据,并扼要证明之。 答:哈夫曼编码依据的是可变长度最佳编码定理:在变长编码中,对出现概率大的信息符号赋予短码字,而对出现概率小的信息符号赋予长码字。如果码字长度严格按照所对应符号出现概率大小逆序排列,则编码结果平均码字长度一定小于其它排列方式。 香农编码依据是:可变长度最佳编码的平均码字长度。 证明:变长最佳编码定理 课本88页,第1行到第12行 变长最佳编码的平均码字长度 课本88页,第14行到第22行 4.2设某一幅图像共有8个灰度级,各灰度级出现的概率分别为

数字图像处理大作业

1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像,要求判读条纹的间距,请给 出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解:步骤与思路: ○1.进行模糊处理,消除噪声 ○2.边缘检测,进行图像增强处理 ○3.二值化图像,再进行边缘检测,能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法,根据值为1像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I); %对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100) %阈值为100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0; %进行二值化 end end end figure; imshow(I1);

Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c %找出每两个条纹之间的距离

2. 现有8个待编码的符号m0,……,m7,它们的概率分别为0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3. 请以图像分割方法为主题,结合具体处理实例,采用期刊论文格式,撰写一篇小论文。

数字图像处理课后题答案

1. 图像处理的主要方法分几大类 答:图字图像处理方法分为大两类:空间域处理(空域法)和变换域处理(频域法)。 空域法:直接对获取的数字图像进行处理。 频域法:对先对获取的数字图像进行正交变换,得到变换系数阵列,然后再进行处理,最后再逆变换到空 间域,得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么 答:图形数字化(图像获取):把连续图像用一组数字表示,便于用计算机分析处理。图像变换:对图像进 行正交变换,以便进行处理。图像增强:对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图 像复原:去除图像中的噪声干扰和模糊,恢复图像的客观面目。图像编码:在满足一定的图形质量要求下 对图像进行编码,可以压缩表示图像的数据。图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而获 得所需的客观信息。图像识别:找到图像的特征,以便进一步处理。图像理解:在图像分析的基础上得出 对图像内容含义的理解及解释,从而指导和规划行为。 3. 名词解释:灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。 答:像素:在卫星图像上,由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。通常,表 示图像的二维数组是连续的,将连续参数 x,y ,和 f 取离散值后,图像被分割成很多小的网格,每个网格 即为像素 图像分辨率:指对原始图像的采样分辨率,即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点 数。单位是“像素点/单位长度” 图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素 可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色 数,或灰度图像中的最大灰度等级(图像深度:位图图像中,各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表 示,这一数据位的位数即为像素深度,也叫图像深度。图像深度越深,能够表现的颜色数量越多,图像的 色彩也越丰富。) 图像数据量:图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。 4. , 5. 什么是采样与量化 答:扫描:按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样:将空间上连续的图像变成离散点的操作。 采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化:将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度 级:一幅图像中不同灰度值的个数。一般取0~255,即256个灰度级 5.说明图像函数 的各个参数的具体含义。 答:其中,x 、y 、z 是空间坐标,λ是波长,t 是时间,I 是像素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维 的视频图像。对于静止图像,则与时间t 无关;对于单色图像,则波长λ为常数;对于平面图像,则与坐 标z 无关。 1.请解释马赫带效应,马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题 答:马赫带效应:基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象。同时对比度现象: 此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度,而与环境亮度有关 共同点: 它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数。 2. 色彩具有那几个基本属性描述这些基本属性的含义。 答:色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综合反映。色彩具有三个基本属性:色调、饱和度和亮度 色调是与混合光谱中主要光波长相联系的(红绿蓝)饱和度表示颜色的深浅程度,与一定色调的纯度有关, 纯光谱色是完全饱和的,随着白光的加入饱和度逐渐减少。(如深红、浅红等)亮度与物体的反射率成正比。 颜色中掺入白色越多就越明亮,掺入黑色越多亮度越小。 { 3.什么是视觉的空间频率特性什么是视觉的时间特性 答:视觉的空间频率特性:空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像(清晰明快的画面)意味着有 ),,,,(t z y x f I λ=

《数字图像处理》课后作业2015

《数字图像处理》课后作业(2015) 第2章 2.5 一个14mm?14mm的CCD摄像机成像芯片有2048?2048个像素,将它聚焦到相距0.5m远的一个方形平坦区域。该摄像机每毫米能分辨多少线对?摄像机配备了一个35mm镜头。(提示:成像处理模型见教材图2.3,但使用摄像机镜头的焦距替代眼睛的焦距。) 2.10 高清电视(HDTV, High Definition TV )使用1080条水平电视线(TV Line)隔行扫描来产生图像(每隔一行在显像管表面画出一条水平线,每两场形成一帧,每场用时1/60秒,此种扫描方式称为1080i,即1080 interlace scan;对应的有1080p,即1080 progressive scan,逐行扫描)。图像的宽高比是16:9。水平电视线数(水平行数)决定了图像的垂直分辨率,即一幅图像从上到下由多少条水平线组成;相应的水平分辨率则定义为一幅图像从左到右由多少条垂直线组成,水平分辨率通常正比于图像的宽高比。一家公司已经设计了一种图像获取系统,该系统由HDTV图像生成数字图像,彩色图像的每个像素都有24比特的灰度分辨率(红、绿、蓝分量各8比特)。请计算不压缩时存储90分钟的一部HDTV电影所需要的存储容量。 2.22 图像相减常用于在产品装配线上检测缺失的元件。方法是事先存储一幅对应于正确装配的产品图像,称为“金”图像(“golden” image),即模板图像。然后,在同类型产品的装配过程中,采集每一装配后的产品图像,从中减去上述模板图像。理想情况下,如果产品装配正确,则两幅图像的差值应为零。而对于缺失元件的产品,其图像与模板图像在缺失元件区域不同,两幅图像的差值在这些区域就不为零。在实际应用中,您认为需要满足哪些条件这种方法才可行? 第3章 3.5 在位平面分层中, (a)如果将低阶位平面的一半设为零值,对一幅图像的直方图大体上有何影响? (b)如果将高阶位平面的一半设为零值,对一幅图像的直方图又有何影响? 3.6 试解释为什么离散直方图均衡化技术一般不能得到平坦的输出直方图。 3.14 右图所示的两幅图像差异很大,但它们的直方图却相同。假设每幅图像都用一个3×3的均值滤波模板进行模糊处理,那么: (a)模糊后的两幅图像的直方图还相同吗?试解释原因。 (b)如果您认为模糊后的两幅图像的直方图不相同,请画出这两幅 图像的直方图。

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