数字图像处理(冈萨雷斯)课件9-形态学

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

数字图像处理研研究生课程教学大纲

《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 （课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12） 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。 讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应 用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里 叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介 实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6） 三、上机实验要求 实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。

《数字图像处理》课程学习心得

《数字图像处理》课程学习心得 导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得（一） 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

研究生数字图像处理作业

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 频域降噪。对图像而言，噪声一般分布在高频区域，而图像真是信息主要集中在低频区，所以，图像降噪一般是利用低通滤波的方法来降噪。边缘增强。图像的边缘信息属于细节信息，主要由图像的高频部分决定，所以，边缘增强一般采取高通滤波，分离出高频部分后，再和原频谱进行融合操作，达到边缘增强，改善视觉效果，或者为进一步处理奠定基础的目的。 1频域降噪，主程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%加入高斯白噪声 A=ilpf(J,0.4);%理想低通滤波 figure,subplot(222);imshow(J);title('加噪声后的图像'); subplot(222);imshow(A);title('理想低通滤波'); B=blpf(J,0.4,4);%巴特沃斯低通滤波 subplot(223);imshow(B);title('巴特沃斯低通滤波'); C=glpf(J,0.4);%高斯低通滤波 subplot(224);imshow(C);title('高斯低通滤波'); 用到的滤波器函数的程序代码如下： function O=ilpf(J,p) %理想低通滤波，p是截止频率 [f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); hd(r>p)=0; y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd; ya=ifftshift(ya); ia=ifft2(ya); O=uint8(real(ia)); function O=blpf(J,d,n) %巴特沃斯低通滤波器，d是截止频率，n是阶数[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=f1.^2+f2.^2; for i=1:size(J,1) for j=1:size(J,2) t=r(i,j)/(d*d); hd(i,j)=1/(t^n+1); end end y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd;

数字图像处理复习重点整理

《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：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内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； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮

2013年云南昆明理工大学数字图像处理考研真题A卷

2013年云南昆明理工大学数字图像处理考研真题A 卷 一、单选题（每题3分，共30分） 1、令集合R 代表整个图像区域，则子集R1,R2,…,Rn 是将区域划分为若干个子区域。分割必要条件不包括：（ ） A ．每个Ri 都是一个连通区域 B ．n 21R R R ??? C ．对于任意i ≠j ，Ri ∩Rj= Ф D ．一致性谓词P （Ri ）= TRU E ，i = 1,2,…,n 2、先腐蚀后膨胀的过程称为（ ）运算。 A 、闭 B 、开 C 、边界提取 D 、去噪 3、下图为一灰度图像，中心0点为一孤立噪声点，可用模板进行平滑滤波，去除该噪声点，在以下滤波器中不能达到效果的是：( ) A ．3*3中值滤波器 B ．5*5领域平均滤波器 C ．3*3最大值滤波器 D ．3*3最小值滤波器 4、区分颜色常用三种基本特征量是（ ）。 A 、亮度、基色和饱和度 B 、亮度、色调和饱和度 C 、亮度、色调和色相 D 、亮度、彩度和饱和度 5、以下特征描述符中哪一个对旋转敏感？（ ） A 、轮廓矩 B 、p+q 阶区域矩 C 、形状参数 D 、形状数 6、利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（ ） 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。 7、采用4方向链码，则链码010*********表示下列哪个图形？（ ） A 、 B 、 C 、 D 、

8、已知用复数u＋jv的形式表示一个图形边界上的每个点（x，y）得到的复数序列为：s(0)=0, s(1)=1, s(2)=2, s(3)=2+j, s(4)=2+2j, s(5)=1+2j, s(6)=2j, s(7)=j,该图形为：（） A、正方形 B、三角形 C、长方形 D、圆形 9、下列数据冗余方式中，由于象素相关性而产生的冗余方式为：（） A、编码冗余； B、象素间冗余； C、心理视觉冗余； D、计算冗余。 10、根据( )，视觉系统总是趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值。（） A、马赫带效应 B、亮度适应级 C、同时对比度 D、人眼错觉 二、判断题（每题3分，共30分） 1、BMP图像文件的结构分为如下三个部分：文件头、位图信息数据块以及图像数据。（） 2、对同一场景的多幅图像求平均，能有效地降低加性随机噪声。（） 3、用理想低通滤波器钝化图像会产生一种非常严重的振铃效果。（） 4、有1种常用的图象增强技术是将高频增强和直方图均衡化结合起来以达到使边缘锐化的反差增强效果，以上2个操作的先后次序对增强效果有影响。（） 5、f（x，y）空间域的移动对它的傅立叶谱有影响。（） 6、分水岭算法中最初和最终的阈值灰度级都必须很好地选取才能准确分割目标。（） 7、CIE色度图中三基色（单波长）能混合得到所有的颜色。（） 8、有损压缩和无损压缩都具有量化模块。（） 9、图像边缘检测中，噪声对一阶和二阶微分都有影响，尤其对二阶导数影响较大，因此，在检测边缘前应该考虑平滑处理。（） 10、伪彩色处理中的灰度分层法产生的伪彩色是渐变的。（） 三、简答题（每题5分，共45分） 1、数字图像处理系统由哪几部分构成？ 2、简述灰度图像、伪彩色图像、假彩色图像以及真彩色图像的区别？ 3、一幅图像背景部分的均值为25，方差为625，在背景上分布着一些互不重叠的均值为150，方差为400的小目标。设所有目标合起来约占图像总面积的20%，提出1个基于区域生长的分割算法将这些目标分割出来。 4、请举例说明图像无损压缩编码和有损压缩编码各包括哪些具体的编码方法（各举三例以

数字图像处理实验 数学形态学其应用

实验四：数学形态学及其应用 1．实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 2．实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀：[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀：[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学 T(i,j)可取10以外的值 腐蚀： []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀： []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层（皮） 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:＝ 1B 补两边

2B 补左下 图5-2 添上一层（漆） 3.开运算open ：B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close ：∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T ：物体，2T ：背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质： （1）φ=2T 时，1T X T X Θ=? （2）)()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化（Thin ） C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=， i B 是1 -i B 旋转的结果（90?，180?，270?） 共8种情况 适于细化的结构元素 1 1110 00d d I = d d d L 1011 00= (2)粗化（Thick ） X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕

(完整版)学习数字图像处理心得

学习数字图像处理心得 姓名：黄冬芬学号：070212051 班级：12级通信工程1班数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关的术语有了明确的认识，比如，常见的像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡

量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口但都很模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常见的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。 当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual c++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。 在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这

研究生数字图像处理

1.图象和图形的区别 答：①图象是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。②图形是利用计算机技术编程来产生图形。③两者区别：图象是客观的，图形是主观的。 2.连续图象和数字图象的区别 答：①连续图象用f(x,y)表示，其中x,y 是实数且取值范围无穷大（表示象素位置），f 的值也是实数且范围无穷大（表示灰度值）。②数字图象是从连续图象抽样得到，x,y 是整数且有一定范围，f 也是整数且有一定范围。③计算机只能对数字图象进行 处理。 3.m 连接 4.距离度量函数 欧氏距离（Euclidean distance ） De(p , q) = [(m - s)2 + (n - t)2]1/2 D4距离（城区距离） D4 (citn-block distance) D4(p , q) = |m - s| + |n - t ｜ D8距离（棋盘距离）D8 (checkboard distance) D8(p , q) = max(|m - s| , |n - t|) 5.图象处理三个层次：图象处理、图象分析、图象理解。①图象处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，强调图像之间进行的变换，图像处理是一种以图像到图像的过程。②图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点、性质），建立对图像的描述，以观察者为中心研究客观世界，图像分析是一个从图像到数据的过程。③研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释，以客观世界为中心，借助知识、经验来推理，认识客观世界，属于高层次操作（符号运算）。 6.傅里叶变换 ①一维离散傅里叶变换(DFT) 1 (2)/0 1(u)()N j u x N x F f x e N π--==∑ ，u=0,1,2..N-1，例：f(x) 中f(0)=0,f(1)=2, f(2)=3,f(3)=3, 解：N=4,u={0,1,2,3} 分别计算F(0), F(1), F(2), F(3)。 ②二维傅里叶 11 2()/00 1(u,v)(,)N N j u x v y N x y F f x y e N π---+===∑∑ 例：f(0,0)=1, f(0,1)=2, f(1,0)=3, f(1,1)=4, N=2 分别计算F(0,0), F(0,1), F(1,0), F(1,1)。 7.沃尔什变换 蝶形运算 8.霍特林变换 答：①已知采样点坐标构成一组矢量x;②求平均向量m x ；③求协方差矩阵Cx ；④ 计算Cx 的特征值 ||0I Cx λ-=；⑤计算 Cx 的特征向量 ||0I Cx x λ-=；⑥由特征向量组成矩阵（变换矩阵）A ；⑦正变 换y=A(x-m x )；⑧x=A T y+m x 。 9.图像增强(滤波锐化等) 均值适合高斯噪声,中值适合椒盐噪声。 图像加完要平均，减法取绝对值，乘法开方，除数为0变为1。

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。

研究生数字图像处理实验内容及要求(新)

《数字图像处理》实验内容及要求 实验内容 一、灰度图像的快速傅立叶变换 1、 实验任务 对一幅灰度图像实现快速傅立叶变换（DFT ），得到并显示出其频谱图，观察图像傅立叶变换的一些重要性质。 2、 实验条件 微机一台、vc++6.0集成开发环境。 3、实验原理 傅立叶变换是一种常见的图像正交变换，通过变换可以减少图像数据的相关性，获取图像的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始图像。 二维离散傅立叶变换的定义如下： 11 2( )00 (,)(,)ux vy M N j M N x y F u v f x y e π---+=== ∑∑ 傅立叶反变换为： 112( )00 1 (,)(,)ux vy M N j M N u v f x y F u v e MN π--+=== ∑∑ 式中变量u 、v 称为傅立叶变换的空间频率。图像大小为M ×N 。随着计算机技术和数字电路的迅速发展，离散傅立叶变换已经成为数字信号处理和

图像处理的一种重要手段。但是，离散傅立叶变换需要的计算量太大，运算时间长。库里和图基提出的快速傅立叶变换大大减少了计算量和存储空间，因此本实验利用快速傅立叶变换来得到一幅灰度图像的频谱图。 快速傅立叶变换的基本思路是把序列分解成若干短序列，并与系数矩阵元素巧妙结合起来计算离散傅立叶变换。若按照奇偶序列将X(n)进行划分，设： ()(2) ()(21)g n x n h n x n =??=+? （n=0,1,2,…,12N -） 则一维傅立叶变换可以改写成下面的形式： 1 0()()N mn N n X m x n W -==∑ 11220 ()()N N mn mn N N n n g n W h n W --===+∑∑ 1122(2)(21) (2)(21)N N m n m n N N n n x n W x n W --+===++∑∑

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

数字图像处理学习笔记

1. 图片的打开 2. 图片的显示 3. 图片的大小 4. 图片的保存 5. 数据类间的转换 6. 灰度变换函数 6.1 imadjust 6.2 对数和对比度拉伸变换 7. 生成并绘制图像的直方图 8.直方图均衡化 9. 直方图匹配法（规定化） 10. 加法运算--给图像加高斯噪声后用求平均的方法除噪 11. 减法运算 12. 乘法运算 13. 除法运算 14. 逻辑运算 15. 线性空间滤波 16. 非线性空间滤波 17. 可视化二位DFT 18. 填充滤波 19. 从空间滤波器获得频域滤波器 20. 低通频域滤波器 21. 线框图与表面图 22. 基本高通滤波器 23. 高通滤波器的使用 24. 高频强调滤波 25. 选择感兴趣的部分 26. 空间噪声滤波器（椒盐噪声） 27. 自适应中值滤波 28. 模糊噪声图像的建模 29. Lucy-Richardson非线性复原 30. 计算一阶熵估计 31. 计算两幅图像的比率imratio() 32. 霍夫曼编码及解码 33. 计算均方误差的平均值的平方根compare() 34. 使用函数vistformfwd()的直观仿射变换 35. 对图像应用空间变换 36. 彩色图像处理（一） 37. 小波变换wave2gray()显示变换系数 38. 小波的方向性和边缘检测 39. 基于小波的图像平滑或模糊 40. 渐进重构

41. 像素间的冗余--无损编码预测 42. 心理视觉冗余--利用无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化 43. JPEG压缩 44. JPEG2000压缩 45. 膨胀的简单应用 46. 腐蚀的简单应用 47. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose() 48. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose()----2 49. 击中或击不中运算 50. endpoints()函数的使用 51. 图像的细化处理--bwmorph()函数 52. 图像的骨骼化 53. 计算和显示连接分量的质心--bwlabel()函数 54. 由重构做开运算imreconstruct()函数 55. 填充孔洞imfill()函数 56. 清除边界对象--imclearborder()函数 57. 膨胀和腐蚀 58. 使用开运算和闭运算做形态平滑 59. 使用顶帽变换 60. 颗粒分析 61. 使用重构删除复杂图像的背景 62. 检测点 63. 检测指定方向的线 64. 使用Sobel检测器提取边缘 65. sobel,canny,log边缘检测器的比较 66. Hough变换的简单说明 67. Hough变换做线检测和连接 68. 计算全局阈值 69. 标记符控制的分水岭分割 70. 使用梯度和分水岭变换分割灰度图像 1.图片的读取 I=imread('Lena512.bmp');%读取图像，如果图像位于工作空间内，可以直接写5.jpg 2.图片的显示 imshow(I);%显示图像

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

数字图像处理实验-形态学

西安邮电学院 实验报告 实验名称形态学图像处理 课程名称数字图像处理A 姓名方健成绩 班级电子0802 学号05081038（01）日期2011-05-31 地点3#531

1.（1）了解并掌握膨胀、腐蚀及开运算、闭运算的基本原理； （2）编写程序使用开运算、闭运算处理图像，进一步理解开运算、闭运算的实质； （3）编写程序使用开运算、闭运算进行图像去噪处理，根据实验结果分析效果； （4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。 2.实验环境（软件条件） Windows XP MATLAB 7.x 3.实验方法 对两幅受噪声干扰的数字图像curve_128.bmp （如图3.1所示）和enoise.bmp （如图3.2所示）进行如下处理： （1）对两幅图像进行腐蚀、膨胀处理，显示处理前、后图像： 可以用不同尺度及形状的结构元素进行腐蚀、膨胀处理，分析结构元素对处理效果的影响； （2）分别对两幅图像设计相应的开、闭运算进行降低噪声的处理，显示处理前、后图像； （3）分析两幅图像为了降低噪声所设计的运算有无不同？如果有请分析为什么会有这种不同？ 4.实验分析 A 基本概念： A. 膨胀 已知二值图像A ，如果A b1,A b2,…，A bn 是由二值图像B={b 1,b 2,b 3,…，b n }中像素值为1的点平移得到，则A 由B 平移的并称为A 被B 膨胀。 B. 腐蚀 腐蚀是膨胀的逆运算。二值图像A 经二值图像B 腐蚀后在p 点仍为1的充分必要条件1是：B 平移到B 后，B 中的1像素也是A 中的1像素。 C. 开运算 用同一结构元腐蚀后在膨胀可去除比结构元小的所有区域像素点，而留下其余部分， 这一顺序称为“开”运算。 1 电子0802-01 图3.1 实验图像mili.bmp 图3.2 实验图像enoise.bmp

数字图像处理学习心得

经过这几周地学习，我从一个什么都不了解地小白，变成了一个明白这门课程地意义地初学者，觉得学到了不少有用同时又很有趣地知识，也对数字图象处理有了新地理解.老师从数字图像处理地意义讲起，中间介绍了许多目前仍在应用地相关技术，让我明白了图像处理在我们生活中地重要性，下面我来谈谈我自己地学习成果和感受. 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类地心理、视觉或者应用地需求地一种行为.图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法地优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术地发展,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地过程.数字图像处理是从世纪年代以来随着计算机技术和地发展而产生、发展和不断成熟起来地一个新兴技术领域.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地电信号进行相应地数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像地实用性.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地数据量一般很大，因此处理速度有待提高.目前，随着计算机技术地不断发展，计算机地运算速度得到了很大程度地提高.在短短地历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关地领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大地成就.个人收集整理勿做商业用途 从定义上来说，图像处理是指按照一定地目标，用一系列地操作，来“改造”图像地方法. 我觉得字面上地意思就是，对图像进行处理，得到自己想要地效果.图象处理地内容有很多种：几何处理，算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像识别、图像压缩.而目前进行图像处理就是指用计算机对图像进行空域法和变换域法.资料上介绍说，数字图象处理起源于世纪年代，那时第一次通过海底电缆传输图像；年人们用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生图像；年在信号两次穿越大西洋后，从穿孔纸带得到数字图像；年从伦敦到纽约用级色调设备传送照片.到了世纪年代早期，计算机发展，有了第一台可执行有意义地图像处理任务地大型计算机，美国利用航天器传送了第一张月球照片.从世纪年代末到年代初，开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域，如图像和射线图像.至今，数字图象处理仍旧广泛应用于工业、医学、地理学、考古学、物理学、天文学等多个领域.比如，太空技术中地航天技术、空间防御、天文学；生物科学地生物学和医学；刑事（物证）上地指纹、人脸分析；国防方面地军事探测，导弹目标识别；工业应用中地产品检测还有日常生活中地照片编辑、影视制作.个人收集整理勿做商业用途 从概念上来说，数字图像用（，）表示一幅图像，，，为有限、离散值.图像处理涉及到图像地分析和计算机视觉，其中分为低级处理、中级处理、高级处理.低级处理是指输入输出均为图像（如图像缩放、图像平滑）；中级处理是输入图像，然后输出提取地特征（如区域分割、边界检测）；高级处理则是理解识别地图像（如无人机驾驶，自动机器人）.个人收集整理勿做商业用途 数字图像处理地几个基本目地是： 图像输入>图像处理（增强、复原、编码和压缩）>图像输出.以人为最终地信息接收者，其主要目地是改善图像地质量.个人收集整理勿做商业用途 图像输入>图像预处理（增强、复原）>图像分割>特征提取>图像分类>图像输出.另一类图像处理以机器为对象，目地是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别.个人收集整理勿做商业用途 图像输入>图像预处理>图像描述>图像分析和理解>图像解释.利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部知识，被称为图像理解或计算机视觉.其正确地理解要有知识地引导，与人工智能等学科有密切联系.当前理论上有不小进展，但仍是一个有待进一步探索地领域.个人收集整理勿做商业用途