数字图像处理期末复习资料

1图像的特点:1)直观形象2)易懂3)信息量大

2 图像的分类：1）按灰度分类：二值图像，多灰度图像2）按色彩分类：单色图像，动态图像3）按运动分类：静态图像，动态图像4）按时空分布分类：二维图像，三维图像

3 数字图像处理的主要内容：1）图像获取2）图像变换3）图像增强4）图像复原5)图像编码6）图像分析7）图像识别8）图像理解

4数字图像处理方法：1）空域法2）变换域法

5什么是数字图像的采样和量化？

采样：将模拟图像在空间上连续的点按照一定的规则变换成离散点的操作。

量化：由于采样图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度是连续的，还不能用计算机进行处理，所以要对采样后的图像进行量化，即将连续的像素灰度值转换成离散的整数值的过程。6图像像素间的邻接、连接和连通的区别？

邻接：两个像素是否邻接就看它是否接触，一个像素和在它邻域中的像素是邻接的。邻接仅仅考虑了像素间的空间关系。

连接：对两个像素，要确定它们是否连接，要考虑两点：①空间上要邻接；②灰度值要满足某个特点的相似准则

第二章

1 试述图像采集系统的结构及其各部分的功能？

2 连续图像随机过程可以用哪些数字特征来描述？

概率密度，一阶矩或平均值，二阶矩或自相关函数，自协方差，方差

3 为什么说只要满足采样定理，就可以有离散图像无失真的重建元连续图像？

这是由图像的连续性决定的，由图像上某一点的值可以还原出该点的一个小邻域里的值，这个图像连续性越好，这个邻域就可以越大，抽样次数可以很少就可以无失真还原。而抽样定理对应这个邻域最小的情况即抽样次数最多的情况，大概是每周期两个样本

4与标量量化相比，向量量化有哪些优势？

合理地利用样本间的相关性,减少量化误差提高压缩率,

5 Matlab图像处理工具箱提供了哪几类类型的数字图像？它们之间能否转换？如果可以如何转换？

二进制图像，索引图像，灰度图像，多帧图像，RGB图像，它们之间可以相互转换，

转换函数（23页

6 数字图像的空间分辨率和采样间隔有什么联系？

采样间隔是决定图像分辨率的主要参数

1 FFT的基本思想是什么?？

利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项，把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少其运算量。

2快速离散余弦变换有几种实现方法？如何实现？

（1）利用FFT的快速算法（2）基于代数分解的快速算法

第四章

1图像空域增强和频域增强的基本原理是什么？

像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法

频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看作波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换取决于增强的目的

2简述空域平滑滤波器和锐化滤波器的相同点，不同点及它们的联系？

相同点：都能减弱或消除傅立叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其它分量，从而达到增强某些频率分量的效果。

不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分量、锐化图像中细节的效果。

两者联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果具有锐化的效果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则具有平滑的效果。

3 同态滤波的特点是什么？适用什么情况？

同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度增强的方法

同态滤波的原理：将灰度值看成是照度和反射率的产物，由于照度相对较小，可以看做图像的低频成分，而反射率是高频成分。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。

4为什么中值滤波对于脉冲噪声和椒盐噪声的抑制效果比较好？

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。实现方法：

通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序

用排序后的中值取代要处理的数据即可

中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，因为椒盐噪声的像素点值通常处于最大（或较大）或者最小（或较小）的范围内，采用取中间值的方法时，椒盐噪声可以比较好的过滤掉。

中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。

5用于空域增强处理中的平滑滤波器和锐化滤波器的相同点、不同点以及联系。

相同点：都能减弱或消除傅立叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其它分量，从而达到增强某些频率分量的效果。

不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分量、锐化图像中细节的效果。

两者联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果具有锐化的效果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则具有平滑的效果

1 试分析比较三种典型的滤波复原方法：逆滤波，维娜滤波与约束最小二乘方滤波？

2 数字图像处理有哪几种常用的噪声？

高斯噪声，瑞利噪声，伽马噪声，指数噪声，均匀噪声，椒盐噪声

3何谓图像复原？图像复原与图像增强有什么区别？

图像恢复（Image Restoration）(客观)当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。目的是消除退化的影响，从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。

图像增强（Image Enhancement）(主观)图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。其目的是得到一种特殊的艺术效果，增强动感和力度。

第六章

1什么是三原色原理？

1、自然界中的可见颜色都可以用这三基色按一定比例混合得到。

2、三基色彼此之间相互独立。任何一种都不能用另外两种混合得到。

3、三基色之间的混合比例直接决定混合色调的饱和度。

4、混合色的亮度等于各个基色的亮度之和。

所以，国际照明委员会（CIE）规定以700nm(红)、546.1nm (绿)、435.8nm(蓝)三个色光为三基色。自然界的所有颜色都可以通过选用这三基色按不同比例混合而成。

2全彩色图像处理与伪彩色图像处理有什么差别？

全彩色图像处理是对彩色图像进行彩色增强处理，其目的是突出图像中的用信息，

伪彩色图像处理是将黑白图像转化为彩色图像主要目的是提高人眼对图像的细节分辨能力一达到图像增强的目的

3 什么是伪彩色处理？伪彩色处理有哪些方法？

伪彩色增强是把灰度图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同的彩色，得到一幅彩色图像的技术。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别。

伪彩色增强的方法主要有：1、密度分割法 2、灰度级一彩色变换法3、频率域伪彩色增强法

4简述对图像进行编码压缩的必要性和可行性。

必要性: 图像数据的特点之一是信息量大，图像在显示、传输过程中所需要传递的信息量非常大，不利于数字图像的传输和存储。

可行性：数字图像中存在着冗余。从信息论观点看，描述图像信源的数据由有用数据和冗余数据两部分组成。冗余数据主要有：空间冗余、时间冗余、结构冗余、信息熵冗余（编码冗余）、知识冗余、心理视觉冗余等等。

5有损压缩编码和无损压缩编码的区别在哪里？

无损压缩编码无信息损失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像（亦称无失真、无损、信息保持）编码。

有损压缩编码不能精确重建原始图像，存在一定程度的失真（有失真或有损）编码。

6造成图像质量退化的典型原因主要有哪些？

成像系统的像差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真；

由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真；

运动模糊：成像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；

灰度失真：光学系统或成像传感器本身特性不均匀，造成同样亮度景物成像灰度不同；

辐射失真：由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真；

图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等。

第四章图像增强

1.图象增强的目的和意义：对图像的某些特征进行强调或尖锐化，以便于显示、观察和进一步分析处理

【图象增强】是指对图像的某

些特征，如边缘、轮廓、对比

度进行强调或尖锐化，以便于

显示、观察或进一步地分析与

处理。

不以图像保真度为原则，

不增加图像数据中的相关信

息。有选择的突出某些对人或

机器分析感兴趣的信息，抑制

一些无用信息，以提高图像的

使用价值。针对图像退化的一

般性质加以修正，改进图像的

平均质量。

2.点运算的特点：针对孤立象元点的运算，人为地改善图像的灰度和对比度

【空间域】：图像平面所在的二维空间；

【空间域增强】：在图像平面上直接针对一个一个像元点进行处理（点运算），或者对一个像元周围的小区域进行处理（局部运算），处理后像元的亮度变化而位置不变

【点运算增强】：点运算是把图像中的每一像元值，按照特定的数学变换模式转换成输出图像的一个新的亮度值。

3.点运算的两个方法包括：灰度变换、直方图变换

点运算变换方法包括：灰度变换法、直方图调整法

【直方图】：直方图是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。

表示方法：

横坐标：表示灰度级，根据像元的灰度范围，以适当间隔作为单位长；

纵坐标：表示像素统计值，代表每一个灰度级像素数出现的数目，或者该像素占总像素的比例值。

【直方图特点与作用】：直方图代表了图像中亮度值（像元值）的分布情况，但是并不反映

像元的空间位置关系，不同的图像可能具有相同的直方图。可以从图像的直方图的形态大致判断出图像质量的好坏。

【积累直方图】：统计某一灰度值和这一灰度值以下的所有像元的数目

根据积累直方图也可以分析图像的质量：对于偏暗的图像，在灰度小的部分像元数增长快；对于偏亮的图像，在灰度大的部分像元数增长快

积累直方图更重要的利用是在图像增强时作为变换函数。

【灰度变换法】：通过变换函数使图像的灰度值发生变化，调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一

任一像素灰度为r →s=T(r)（线性变换、对数变换、指数变换）→同一像素灰度变为s 【线性变换】：将灰度范围线性扩展

原因：当图象成象时曝光不足或过度, 或由于成象设备的非线性和图象记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图象中的细节分辨不清。

将原始图像各像元亮度值按线性关系，在0-255的任意指定范围内进行扩大或者缩小，来改变像元值的分布。

当直线与横轴夹角大于45°，图像拉伸（像素值范围扩大）；

当直线与横轴夹角等于45°，图像不变（像素值范围不变）；

当直线与横轴夹角小于45°，图像压缩（像素值范围减小）。

【分段线性变换】：不同范围的像元值采用不同的比例进行扩大和缩小。

在进行变换的整个区间里，取n个间断点，每相邻两个间断点之间是一段线性变换的线段，每段的直线方程不同，可以拉伸，也可以压缩。

通过调整折线拐点的位置及分段直线的斜率可以对任一亮度区间进行扩展或者压缩。

【非线性变换】：当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等，作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。

对数变换：对数变换主要用于增强图象暗的部分，即拉伸灰度值低的部分。

指数变换：指数变换主要突出图像亮区的差异，即图像灰度值高的部分。

【直方图均衡化】：将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，即各种灰度出现的概率是近似均匀的直方图。自动调节图像对比质量，产生唯一结果

图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。

直方图均衡化变换函数：可以证明，这个特殊的变换函数就是原图象的积累直方图曲线——统计某一灰度值和这一灰度值以下的所有像元的数目或者占总像元数的比值做出的直方图。

在均衡过程中，原来直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。

在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方图的图像，有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。修改一幅图象的直方图，使得它与另一幅图象的直方图匹配或具有一种预先规定的函数形状。

目标：突出我们感兴趣的灰度范围，使图象质量改善。它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。直方图匹配也叫直方图规定化。

4.空域模板滤波增强的特点：强调与周围相邻像元点的关系，对图像进行平滑或锐化

平滑滤波器：钝化图像、去除噪音

锐化滤波器：边缘增强、边缘提取

【局部增强方法一】：

【平滑】——图象在传输过程中，由于传输信道、采样系统质量较差，或受各种干扰的影响，而造成图象毛糙，此时，就需对图象进行平滑处理。

平滑方法包括：均值滤波、中值滤波

1、均值平滑：

可见均值平滑就是将每个像元点为中心的邻域内各像元亮度的平均

值来代替该像元的亮度值，达到去除噪声平滑图像的目的。

平滑的目的是去除噪音，但是在去除噪音的同时，也钝化了图像的

边缘与尖锐的细节。

平滑的结果与模板的大小直接相关，模板越大，平滑效果越好，但是模板过大，会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需要合理的选择模板大小

2、中值滤波：

将像元点为中心的M×N邻域范围内的灰

度值按大小排序，取中间的值来代替中心像元的

值。它在抑制随机噪声的同时，有效保护边缘锐

度和图像细节。适合去除椒盐噪声。

当领域内的像元数为奇数时，取排序后的中间像元值；当领域内的像元数为偶数时，取排序后的中间两像元的平均值。

中值滤波强迫突出的亮点（暗点）更像它周围的值，以消除孤立的亮点（暗点）。

其突出优点是在消除噪声的同时，还能防止边缘模糊。

【局部增强方法二】：

【锐化】：在图像的识别中常需要突出边缘和轮廓信息。

图象锐化目的：加强图象轮廓，使图象看起来比较清晰。平滑通过积分使图像边缘模糊，锐化则通过微分使图像边缘突出、清晰。锐化处理可以用空间微分来完成.。

微分算子的响应强度与图像在该点的突变程度有关

图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)而消弱了灰度变化缓慢的区域。

一阶微分和二阶微分的区别:一阶微分处理通常会产生较宽的边缘、二阶微分处理对细节有较强的响应,如细线和孤立点、一阶微分处理一般对灰度阶梯有较强的响应、二阶微分处理对灰度级阶梯变化产生双响应。

大多数应用中,对图像增强来说，一阶微分处理主要用于提取边缘。二阶微分处理比一阶微分好,因为形成细节的能力更强。

基于一阶微分的图像增强：梯度法

【定向边缘检测】：有目的地检测某一方向的边、线或纹理特征时，可以选择特定的方向模板，做卷积运算。

所谓方向模板是一个元素的大小按一定规律取值因而对特定方向敏感的数学矩阵，当它与图象的线性地物匹配时，卷积结果具有较大的值，反之结果具有较小的值，从而能突出线性地物的信息

5.频域增强：傅立叶变换（空域-频域），保留高频或低频

【频率域增强】：高通滤波、低通滤波、同态滤波

【频率】：一幅图像上的亮度分布大致存在着亮度渐变和亮度突变两种情况；把图像中的这种亮度随位置变化的频繁程度表示为一种频率；

【对于亮度突变的地类】：边缘、线性地物及噪声：如沟壑、河溪、湖泊边界、海岸线等。集中在高频区，属于高频率特性

【对于亮度渐变的地类】：粗糙的结构、较大面积的同类作物区：如平原、沙漠、海面等。特征稳定，属于低频率特性

突出主要的大的地类：在频域中可以衰减高频分量而保存低频分量。这就是频域的平滑处理相反，当要突出边缘和线性地物：在频域中衰减低频分量而保存高频分量。这就是频域的锐化处理。

【傅立叶变化】：任何一条复杂的曲线，经傅立叶变换，可以分解成若干条简单曲线

频谱的图像显示：把振幅谱|F(u,v)|作为亮度显示在屏幕上

频谱的频域移中：常用的傅里叶正反变换公式其中心最亮点将分布在四角，这和我们正常的习惯不同，因此，需要把这个图像的零点移到显示的中心。

一般图像能量集中低频区域。变换之后的图像中间部分是低频，最亮，能量大。

【傅立叶变换的物理意义】：一幅图象在付氏变换以前的空间称为空域，而付氏变换后的空间叫频域。傅立叶变换是将图象转换到频率域灰度分布函数（图象的频率分布函数）

【低通滤波(平滑)】：

图像从空间域变换到频率域后，其低频分量对应图像中灰度值变化比较缓慢的区域，高频分量则表征图像中物体的边缘和随机噪声等信息。

低通滤波是指保留低频分量，而通过滤波器函数H(u，v)减弱或抑制高频分量的过程。

低通滤波与空域中的平滑滤波器一样可以消除图像中的随机噪声，减弱边缘效应，起到平滑图像的作用。

常用的频率域低通滤波器H(u,v)有四种:理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器

【理想低通滤波器的缺陷】：理想低通滤波器平滑处理的概念是清楚的，但它在处理中会产生较严重的模糊和振铃现象。由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像模糊，同时有振铃效应。正是由于理想低通滤波器存在振铃模糊现象，使其平滑效果下降。

【巴特沃思低通滤波器】又称为最大平坦滤波器：它的特性是连续性衰减，而不像理想滤波器那样陡峭变化。采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。Butterworth低通滤波器振铃现象随着阶数的增加而明显

【指数低通滤波器】：该滤波器在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显的振铃效应。指数低通滤波器从通过频率到截止频率之间没有明显的不连续性，而是存在一个平滑的过渡带。指数低通滤波器实用效果比Butterworth低通滤波器稍差，仍无明显的振铃现象。

【梯形低通滤波器】：梯形低通滤波器介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定的模糊和振铃效应。

【高通滤波】：图像中的边缘或线条与图像频谱中的高频成分相对应。采用高通滤波器让高频顺利通过，使图像的边缘或线条变得清楚，实现图像的锐化

常用的高通滤波器：理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、指数滤波器、梯形滤波器

仍为截止频率，当比D0大时全

【理想高通滤波器】：D

部通过，否则全部阻止。

【巴特沃思高通滤波器】：Butterworth高通滤波效果较好，

但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显

【指数高通滤波器】：指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显；

【提醒高通滤波器】：梯形高通会产生微振铃效应，但计算简单，较常用

四种高通滤波器的比较：

①理想高通有明显振铃，图像的边缘模糊不清。

②Butterworth高通效果较好，振铃不明显，但计算复杂。

③指数高通效果比Butterworth差些，但振铃也不明显。

④梯形高通的效果是微有振铃、但计算简单，故较常用。

【同台滤波】：同态滤波的目的：消除不均匀照度的影响而又不损失图象细节

依据:

反射分量反映图象内容，随图象细节不同在空间上作快速变化。反射分量的频谱落在空间高频区域；

入射分量在空间上通常均具有缓慢变化的性质。入射分量的频谱落在空间低频区域.

这样同态滤波函数就可以分别作用在这两个分量上。

同态滤波方法就是利用上式的形式将图像中的照明分量和反射分量分开。这样同态滤波函数就可以分别作用在这两个分量上。

6.假彩色合成方法对于分量图像的要求：信息量最大，相关性最小

【彩色增强技术的定义】：利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像，或着改变彩色图像已有的彩色分布，改善图像的可分辨性。

【彩色增强相关方法】：伪彩色增强Pseudo-color（单波段）、假彩色增强False-color（多波段）、彩色变换

【彩色合成相关原理】：三基色原理：红、绿、蓝，其中任何一色都不能由三基色中另外两种基色合成。以三基色中两种以上色光按一定比例混合，产生其它色彩。

彩色合成方法：加色法

【伪彩色增强】：将一个波段或者单一的黑白图像变换成彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异。

常用方法：方法1：密度分割法；方法2：灰度变换法

方法1：密度分割法(Intensity Slicing)：将单一波段或经过处理的单一分量图象，针对其象元灰度值的大小进行分割，并给每个灰度区间赋予不同颜色（红、绿、蓝）的方法。

密度分割中的彩色是人为赋予的，与地物的真实色彩毫无关系，因此称为伪彩色。

密度分割法相关处理技术：

①线性分割：对所研究的亮度范围进行均匀分割

②非线性分割：对所研究范围进行非均匀分割，感兴趣的亮度范围细分，不感兴趣的亮度范围粗分

③根据实际情况确定分割级数和分割点：根据研究区域直方图峰点和谷点的数目及具体值来确定分割级数和分割点

方法2：灰度变换法（color transformation）：将原图像f(x,y)中每一个像元的灰度值分别经过红、绿、蓝三种独立变换，变成三基色分量图像IR(x,y) 、IG(x,y)、IB(x,y) ，然后用它们分别去合成一幅彩色图像。

【伪彩色增强对于遥感图像处理的意义】：区分出地物的类别

【真彩色合成】：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，对应分别赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。

【假彩色合成】：各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成。

【假彩色增强】：对多个波段的遥感图像，根据加色法原理，选择某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，合成彩色图像

由于三原色的选择与原波段所代表的真实颜色不同，生成的合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得 本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，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）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。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，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，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。对常提的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

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日

一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

数字图像处理复习资料

1.在程控交换机工程设计中ＢＨＣＡ值的计算方法赵睿＊在程控交换机工程设计中，呼叫处理能力的确定是很重要的，而呼叫处理能力是以忙时最大试呼次数值（ＢＨＣＡ）来表征的。因此可用下列换算公 6）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。 由于被处理图像的数据量非常大且许多运算在本质上是并行的，所以图像并行处理结构和图像并行处理算法也是图像处理中的主要研究方向。

4.按照量化级的划分方式分，数字图像的量化有均匀量化和非均匀量化。 均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。 非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。 非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。 常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。 4.

如何用MATLAB让图像进行对数变换。要源代码，比如图像名字为ST.JPG >>x=imread('sar.bmp'); >>x1=double(x)+1; >>x2=log(x1); >>y=uint8(x2)-1; >>t=im2uint8(mat2gray(y)); >>imshow(t); 灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数，反映图象中每种灰度出现的频率。 它是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能够有效用于图像增强；提供有用的图像统计资料，其在软件中易于计算，适用于商用硬件设备。 灰度直方图性质：1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。2）与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图。3）子图直方图之和为整图的直方图

武汉科技大学 数字图像处理实验报告

二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月

目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。

数字图像处理技术应用课程报告

集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.wendangku.net/doc/c9317872.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.wendangku.net/doc/c9317872.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.wendangku.net/doc/c9317872.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像，通过给定的字典，退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而，由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率)，正如许多现有的稀疏表示模型一样，如果只考虑局部的稀疏图像，稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确，通过利用非局部图像统计，引入一个集中的稀疏性约束。为了优化，局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复（IR）目的是为了从，比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本（例如噪声、模糊和/或者低采样率），来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y，IR问题可以表示成： y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵，x是原始图像的矢量，v是噪声矢量。由于IR的病态特性，尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术，已经被广泛地研究。对于正则方法，对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一，因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来，对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中，已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上，一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合，例如，X ≈Φα,用|0 最小化：

数字图像处理程序

数字图像处理程序

数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)

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

上数字图像处理技术的心得

上数字图像处理技术的心得我一直对PS挺感兴趣的，虽然我去图书馆借了许多书，可是有很多地方解释不清楚也没有素材，我都快崩溃了。单我发现这门课立即就报了它。我的最初目的不是要去学数字图像处理技术，而是冲着学photoshop去的。 刚开始上第一节课时，老师您并没有讲PS，而是讲一些关于数字图像处理技术的原理知识。我本以为我可能不会喜欢这种类型的课。但是出于一个理科生的本能反应，我挺喜欢这些内容。我发觉我的几个选修都正好符合我的兴趣爱好。我第一次接触数字图像处理技术，才知道图像的原理竟然一些数字矩阵。不愧叫数字图像处理技术。 但老师开始讲PS的时候，我自然是更加高兴了。因为这是我主要的学习目的。图像处理技术只是碰巧撞上。说实话，我对PS上的一些工具及使用方法还不是很了解。老师能从基本知识讲起正和我心意。虽然有很多我以前都会了。 我现在来讲讲我从在这门选修课中学到最主要的两项知识。 其一就是老师最希望我们了解的数字图像处理技术。我们现在都知道一张像数码相机照出来的照片（数字图像）是由一大堆数字矩阵组成。黑白与彩色图像的矩阵又有一些不同。老师用北京邮电大学的那个软件给我们演示一下PS里面的图像处理原理是怎样形成的。比如模糊，锐化等等。还有很多的图像处理通过PS来说明解释。后面主要就是介绍压缩技术。当然也涉及到一些视频音频的压缩。图像

压缩老师您也介绍了很多不同的方法。可我想不起来了，但是起码我们知道了它的压缩原理。知道原图像与压缩后所占存储量的巨大差异。我在这里也和老师一样用画图做一个。有一点失真，这就是有损压缩。 另外那个无损压缩从视觉上是抗不出来的，就不用做了。 其二，就是在photosop的操作上。老师您举了许许多多的操作例子来提高我们对数字图像处理技术的兴趣，尤其是在图层和滤镜的学习，我都学到很多在书上看不懂的方法技能。下面我也简简单单做一张，就当做是作业来完成吧！ 如下三张图：通过第一张图中草地，山与第二张的天空合成第三张图。

2013数字图像处理课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日

目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14)

哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视 功能多少而定；参考matlab 软件中GUI 设计，学习软件界面的设计 - 1 -

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

数字图像处理复习资料补充的答案

遥感与数字图像处理复习题 一、名词解释： 数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列 图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化 像素：将地面信息离散化而形成的格网单元 辐射误差：传感器接受到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的 辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程 灰度直方图: 以每个像元为单位，表示 线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度 平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理 锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状目标突出 滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施 高通滤波：保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理 低通滤波：保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理 植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数 伪彩色合成：将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。 真彩色合成：根据彩色合成原理，可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像，当合成图像的红绿蓝三色与三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩色原理，就称为真彩色合成。 假彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。 密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像 直方图均衡化：将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图，然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值，从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。 监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法 非监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相 似度大的像元归为一类）的方法 特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间 训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于 进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数（即感兴趣区）。 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个离散的光密度函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是 通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，

武汉大学数字图像处理课程综合实习实习报告

数字图像处理课程综合实习 实习报告 学院 班级 学号 姓名 日期 指导教师

一、实习目的和意义 本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。 二、实习原理和方法 实习一实现RAW->BMP格式的转换 RAW格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。但这种文件读取和保存简单。 RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。 实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。 实习二灰度线性变换 点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图象的显示效果。这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。 灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下： D0=f(Di)=a*Di+b 该方程为线性方程。式中参数Di为输入图像的像素的灰度值，参数D0为输出图像的灰度，a和b由给定条件确定。 实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital Image Processing）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。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算 一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 （4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');

数字图像处理心得体会

《数字图像处理》心得体会 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。 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。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：? 1）?数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。? 2）?数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。? 3）?数字图像中各个像素不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1）?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2）?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于