图像处理方面的参考文献

图像处理方面的参考文献：由https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,整理

[1]Pratt W K. Digital image processing：3rd edition [M]. New York：Wiley Inter-science，1991.

[2]HUANG Kai-qi，WANG Qiao，WU Zhen-yang，et al. Multi-Scale Color Image Enhancement Algorithm

Based on Human Visual System [J]. Journal of Image and Graphics，2003，8A(11)：1242-1247.

[3]赵春燕,郑永果,王向葵.基于直方图的图像模糊增强算法[J].计算机工程,2005,31(12):185-187.

[4]刘惠燕,何文章,马云飞. 基于数学形态学的雾天图像增强算法[J]. 天津工程师范学院学报, 2009.

[5]Pal S K, King R A. Image enhancement using fuzzy sets[J]. Electron Lett, 1980, 16(9): 376—378.

[6]Zhou S M, Gan J Q, Xu L D, et al. Interactive image enhancement by fuzzy relaxation [J]. International

Journal of Automation and Computing, 2007, 04(3): 229—235.

[7]Mir A.H. Fuzzy entropy based interactive enhancement of radiographic images [J]. Journal of Medical

Engineering and Technology, 2007, 31(3): 220—231.

[8]TAN K, OAKLEY J P. Enhancement of color images in poor visibility conditions[C] / / Proceedings of

IEEE International Conference on Image Processing. Vancouver, Canada: IEEE press, 2000, 788 - 791. [9]TAN R T, PETTERSSON N, PETERSSON L. Visibility enhancement for roads with foggy or hazy

scenes[C] / / IEEE intelligent Vehicles Symposium. Istanbul Turkey: IEEE Press, 2007: 19 - 24.

[10]祝培,朱虹,钱学明, 等. 一种有雾天气图像景物影像的清晰化方法[J ]. 中国图象图形学报, 2004, 9 (1) :

124 - 128. https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,

[11]王萍,张春,罗颖昕. 一种雾天图像低对比度增强的快速算法[J ]. 计算机应用, 2006, 26 (1) : 152 - 156.

[12]詹翔,周焰. 一种基于局部方差的雾天图像增强算法[J ]. 计算机应用, 2007, 27 (2) : 510 - 512.

[13]芮义斌,李鹏,孙锦涛. 一种图像去薄雾方法[ J ]. 计算机应用,2006, 26 (1) : 154 - 156.

[14]Coltuc D，Bolon P，Chassery J-M. Exact Histogram Specification [J]. IEEE TIP，2006，15(05)：1143-1152.

[15]Menotti D. Contrast Enhancement in Digital Imaging Using Histogram Equalization [D]. Brazil：

UFMGUniversidade Federal de Minas Gerais，2008.

[16]Alsuwailem A M. A Novel FPGA Based Real-time Histogram Equalization Circuit for Infrared Image

Enhancement [J]. Active and Passive Electronic Devices，2008(03)：311-321.

[17]杨必武，郭晓松，王克军，等.基于直方图的线性拉伸的红外图像增强新算法[J].红外与激光工程，2003，

32(1)：1-3,7https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,

[18]赵立兴，唐英干，刘冬,关新平.基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割[J].系统工程与电子技术，2005，

27(7):1182-1185

[19]李忠海.图像直方图局部极值算法及其在边界检测中的应用[J].吉林大学学报，2003，21（5）：89-91

[20]Dah-Chung Chang,Wen-Rong Wu.Image Contrast Enhancement Based on a Histogram Transformation of

Local Standard Deviation[J].IEEE Transactions on Medical Imageing,1998,17(4):518-530

[21]Andrea Polesel, Giovanni Ramponi, and V.John Mathews. Image Enhancement via Adaptive Unsharp

Masking[J].IEEE Transactions on Image Processing,2000,9（3）

[22]苏秀琴，张广华，李哲.一种陡峭边缘检测的改进Laplacian算子[J].科学技术与工程，

2006,6(13):1833-1835https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,

[23]张利平，何金其，黄廉卿.多尺度抗噪反锐化淹没的医学影像增强算法[J].光电工程，2004，31（10）：

53-56，68https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,

[24]CHENG H D, XU HU I2JUAN. A novel fuzzy logic app roach to mammogram contrast enhancement[J ].

Information Sciences, 2002,148: 167 - 184.

[25]Zhou S M, Gan J Q. A new fuzzy relaxation algorithm for image enhancement [J]. International Journal of

Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems, 2006, 10(3): 181—192.

[26]李水根,吴纪桃.分形与小波[M].北京:科学出版社,2002

[27]冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003.

[28]Silvano Di Zenzo,Luigi Cinque.Image Thresholding Using FuzzyEntrops.IEEE TRANSACTIONSON

SYSTEM,MAN,ANDCYBERNETICS-PARTB:CYBERNETICS,1998,28(1):23

[29]王保平,刘升虎,范九伦,谢维信.基于模糊熵的自适应图像多层次模糊增强算法[J].电子学

报,2005,33(4):730-734

[30]Zhang D,Wang Z.Impulse noise detection and removal using fuzzy techniques[J].IEEE Electronics

Letters.1997,33(5):378-379

[31]Jun Wang,Jian Xiao, Dan Hu.Fuzzy wavelet network modeling with B-spline wavelet[J].Machine Learning

and Cybernetics,2005:4144-4148

[32]刘国军,唐降龙,黄剑华,刘家峰.基于模糊小波的图像对比度增强算[J].电子学报，2005，33(4):643-646

[33]陈佳娟，陈晓光，纪寿文.基于遗传算法的图像模糊增强处理方法[J].计算机工程与应用，2001，21：

109-111

[34]汪亚明，吴国忠，赵匀.基于模糊上级遗传算法的图象增强技术[J].农业机械学报，2003，34(3):96-98

[35]赵春燕，郑永果，王向葵.基于直方图的图像模糊增强算法[J].计算机工程，2005，31(12):185-186,222

[36]Tobias,O.J,Seara.Image segmentation by histogram thresholding using fuzzy sets[J].IEEE Transactions on

Image Processing,2002 11(12):1457-1465

[37]王玉平，蔡元龙.多尺度B样条小波边缘算子［J］.中国科学，A辑，1995，25(4):426－437.

[38]李玉，于凤琴，杨慧中等.基于新的阈值函数的小波阈值去噪方法[J].江南大学学报，2006，5(4):476-479

[39]M.K.Mihcak,I.Kozintsev,K.R.Subramanian.Low-Complexity Image Denoiseing based on Statistical

Modeling of Wavelet Cofficients[J].IEEE Signal Process,1999,6(12):300-303

[40]朱云芳，戴朝华，陈维荣.小波信号消噪及阈值函数的一种改进方法[J].中国测试技术，2006，32(7):28-30

[41]凌毓涛,姚远,曾竞.基于小波的医学图像自适应增强[J].华中师范大学学报(自然科学

版),2004,38(1):47-51

[42]何锦平.基于小波多分辨分析的图像增强及其应用研究[D].西北工业大学硕士学位论文，2003，4

[43]Hayit Grernspan,Charles H,Anderson.Image Enhancement by Nonlinear Extrapolation[J].IEEE Transactions

on Image Processing,2000,9(6):

[44]李旭超，朱善安.基于小波模极大值和Neyman Pearson准则阈值的图像去噪.中国图象图形学报，10（8）：

964-969

[45]Tai-Chiu Hsung,Daniel Pak-Kong Lun,Wan-Chi Siu.Denoising by Singularity Detection[J].IEEE

Transactions on Signal Processing，1999，47(11)

[46]Lei Zhang,Paul Bao.Denoising by Spatial Correlation Thresholding[J]. IEEE Transactions on Circuts and

Systems for Video Technology,2003,13(6):535-538

[47]Shih-Chung B.Lo,Huai Li,Matthew T.Freedman Optimization of Wavelet Decomposition for Image

Compression and Feature Preservation.IEEE Transactions on Medical Imaging,2003,22(9):1141-1151 [48]Junmei Zhong,Ruola Ning.Image Denoising Based on Wavelets and Multifractals for Singularity

Detection[J].IEEE Transactions on Image Processing,2005,14（10）：1435-1447

[49]Z Cai,T H Cheng,C Lu,K R Subramanian. Efficient wavelet based image demising algorithm.Electron.Lett,

2001,37(11):683-685

[50]Ahmed,J,Jafri,Ahmad.Target Tracking in an Image Sequence Using Wavelet Features and a Neural

Network[J].TENCON 2005,10(11):1-6

[51]Yunyi Yan,Baolong Guo,Wei Ni.Image Denoising:An Approach Based on Wavelet Neural Network and

Improved Median Filtering[J].WCICA 2006:10063-10067

[52]Changjiang Zhang，Jinshan Wang，Xiaodong Wang，Huajun Feng.Contrast Enhancement for Image with

Incomplete Beta Transform and Wavelet Neural Network[J].Neural Networks and Brain,2005,10:1236-1241 [53]Cao Wanpeng,Che Rensheng,Ye Dong An illumination independent edge detection and fuzzy enhancement

algorithm based on wavelet transform for non-uniform weak illumination images[J]Pattern Recognition Letters 29(2008)192-199

[54]金炜，潘英俊，魏彪.基于改进遗传算法的图象小波阈值去噪研究[M].

[55]刘轩,刘佳宾.基于对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像增强[J].计算机工程与应

用,2008,44(10):173-175

[56]Pal S k,King R A.Image enhancement using smoothing with fuzzy sets[J].IEEE Trans,Syst,Man,Cybern,

1981,11(7):494-501

[57]徐朝伦.基于子波变换和模糊数学的图像分割研究[D]：[博士学位论文].北京：北京理工大学电子工程

系，1998

[58]Philippe Saint-Marc,Jer-Sen Chen. Adaptive Smoothing: A General Tool for Early Vision[J].IEEE

Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.2003，13（6）：514-528

[59]翟艺书,柳晓鸣,涂雅瑗. 基于模糊逻辑的雾天降质图像对比度增强算法[J].计算机工程与应用,2008,3

[60]艾明晶,戴隆忠,曹庆华. 雾天环境下自适应图像增强去雾方法研究[J].计算机仿真,2009,7

[61]Joung - YounKim,Lee - SupKim, Seung - HoHwang. An Advanced Contrast Enhancement Using Partially

Overlapped Sub - Block Histogram Equalization [J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems of Video Technology, 2001, 11 (4) : 475 - 484.

[62]Srinivasa G Narasimhan, Shree K. Nayar. Contrast Restoration of weather Degraded Images[ J ]. IEEE

Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence, 2003, 25 (6) : 713 – 724

[63]陈武凡,鲁贤庆. 彩色图像边缘检测的新算法——广义模糊算子法[ J ]. 中国科学(A) , 2000, 15 ( 2) :

219 -224.

[64]刘博,胡正平,王成儒. 基于模糊松弛迭代的分层图像增强算法[ J ]. 光学技术，2009,1

[65]黄凯奇，王桥，吴镇扬，等. 基于视觉特性和彩色空间的多尺度彩色图像增强算法[J]. 电子学报，2004，

32(4)：673-676.

[66]吴颖谦，方涛，李聪亮，等. 一种基于小波分析和人眼视觉特性的图像增强方法[J]. 数据采集与处理，

2003，18：17-21.

[67]陈少卿，吴朝霞，程敬之.骨肿瘤X光片的多分辨特征增强.西安:西安交通大学校报，2003.

[68]周旋,周树道,黄峰. 基于小波变换的图像增强新算法[J ] . 计算机应用:2005 ,25 (3) :606 - 608.

[69]何锦平. 基于小波多分辨分析的图像增强及其应用研究[D] .西安:西北工业大学,2003.

[70]张德干.小波变换在数字图像处理中的应用研究[J].沈阳：东北大学，2000.

[71]方勇.基于软阈值的小波图像增强方法〔J〕.计算机工程与应用，2002，23:16一19.

[72]谢杰成，张大力，徐文立.小波图像去噪综述.中国图象图形学报，2002，3(7)，209一217.

[73]欧阳诚梓、李勇等，基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理[J].中原工学院学报,2006.1

[74]王云松、林德杰，基于小波包分析的图像去噪处理[J].计算技术与自动

[75]李晓漫, 雷英杰等，小波变换和粗糙集的图像增强方法[J]. 电光与控制,2007.12

[76]刘晨,候德文等.基于多小波变换与图像融合的图像增强方法[J]. 计算机技术及应用,2009.5

[77]徐凌,刘薇,杨光等.结合小波域变换和空间域变换的图像增强方法[J]. 波谱学杂志,2007.12

[78]Peli E. Cont rast in complex images [J ] . J Opt Soc Am A , 1990 , 7 (10) : 2 032 - 2 040.

[79]Huang K Q , Wu Z Y, Wang Q. Image enhancement based on t he statistics of visual representation [J ] .

Image Vision Comput , 2005 , 23 (1) : 51 - 57.

[80]高彦平.图像增强方法的研究与实现[D].山东科技大学硕士学位论文，2005，4

[81]XIANG Q S, LI A. Water-fat imaging with direct phase encoding [J]. Magnetic Resonance

Imaging,1997,7(6):1002-1015.

[82]MA J, SINGH S K, KUMAR A J, et al. Method for efficient fast spin echo Dixon imaging [J]. Magnetic

Resonance in Medicine, 2002, 48(6):1021-1027.

彩色图像处理

1种颜色 颜色定义：颜色是对象的一种属性，它取决于三个因素。 （1）光源-照射光的光谱特性或光谱能量分布 （2）物体-被照射物体的反射特性 （3）成像接收器（眼睛或成像传感器）-光谱能量吸收特性 2色模型 颜色模型，也称为颜色空间或颜色系统，是用于精确校准和生成各种颜色的一组规则和定义。其目的是在某些标准下以通常可接受的方式简化颜色规格。可以通过坐标系描述颜色模型，并且系统中的每种颜色都可以由坐标空间中的单个点表示。 RGB模型：此模型是行业中的颜色标准。通过更改红色和绿色蓝色三种颜色的亮度及其叠加，可以获得各种颜色。该标准几乎涵盖了人类视觉可以感知的所有颜色，并且是目前使用最广泛的颜色模型之一。

CMY模型：颜色合成方法由绿色，品红色和黄色三种基本原色组成。因为彩色显示不是直接来自光的颜色，而是光被对象吸收并被产生的残留光反射，所以CMY模型也称为减法混合模型。 CMYK模型：将黑色添加到CMY模型。 RGB和CMY之间的转换：在MATLAB中，可以通过imcompliance（）函数轻松实现RGB和CMY之间的转换 cmy = imcomplement（rgb）; rgb = imcomplement（cmy）; HSI模型：HSI模型基于人类视觉系统，并通过使用色相，饱和度和强度三个元素直接描述颜色 @亮度是指人们感到光亮的阴影。光的能量越大，亮度越大。 @Hue是颜色的最重要属性，它决定颜色的本质，颜色的本质由反射光的主波长确定。不同的波长产生不同的色彩感觉。

@饱和度是指颜色的深度和强度，饱和度越高，颜色越深。饱和深度与白色的比率有关，白色比率越大，饱和度越低。 从RGB到HSI的颜色转换及其实现 数字; 子图（1,2,1）; rgb = imread（'plane.bmp）。 imshow（rgb）; title（'rgb'）; 子图（1,2,2）; hsi = rgb2hsi（rgb）; imshow（hsi）; title（'hsi'）; 从HSI到RGB的颜色转换及其实现 数字 子图（1,2,1）;

图像处理方面的期刊

图像处理方面的期刊 Computer Vision and Image Processing IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) IEEE International Journal of Computer Vision (IJCV) Springer Vision Research Elsevier IEEE Transactions on Image Processing (IEEE-T-IP) IEEE ACM Transactions on Applied Perception ACM Computer Vision and Image Understanding (CVIU) Elsevier Image and Vision Computing Elsevier Journal of Vision JV Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCIR) Elsevier Journal of Mathematical Imaging and Vision Springer Journal of Electronic Imaging SPIE ICGST International Journal on Graphics, Vision and Image Processing (GVIP) ICGST MGV: Machine GRAPHICS & VISION Institute of Computer Science International Journal of Imaging Systems and Technology Wiley InterScience Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis Elcvia The Visual Computer Springer IET Image Processing IET IET Computer Vision IET International Journal of Image and Graphics (IJIG) World Scientific International Journal of Remote Sensing Taylor & Francis SIAM Journal on Imaging Sciences SIAM Signal, Image and Video Processing Springer Pattern Recognition Pattern Recognition Elsevier Pattern Recognition Letters (PRL) Elsevier International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence World Scientific Pattern Analysis & Applications Springer Journal of Pattern Recognition Research (JPRR) JPRR Signal Processing IEEE Signal Processing Letters IEEE IEEE Signal Processing Magazine IEEE Signal Processing Elsevier EURASIP Journal on Applied Signal Processing EURASIP Signal Processing : Image Communication Elsevier IET Signal Processing IET Neurophysical Journals in Computer Vision Nature Neuroscience. Nature Visual Neuroscience. Cambridge IEEE Transactions on Neural Networks. IEEE Neural Networks Elsevier Perception and Psychophysics. Psychonomic Society Perception. Pion Ltd.

影像处理基本技术

照片编辑“高棉的微笑”

使用“镜头矫正”滤镜对画面进行矫正，操作步骤如下： （1）在Photoshop中，打开文件“吴哥少女.jpg”。双击工具箱中的“抓手工具”，令窗口缩放至合适显示比例。 （2）在图层面板上右键单击“背景”图层，从弹出的快捷菜单中选择“复制图层…”命令，在“复制图层”对话框中，命名新图层为“镜头矫正”，如图4所示，单击“确定”按钮。 （3）单击“背景”图层的“指示图层可见性图标”，隐藏该图层。 图4 “复制图层”对话框 （4）为了防止在镜头矫正过程中图像转到画布之外，要向四周扩展画布。可在菜单栏中选择“图像”→“画布大小…”命令，选中“相对”复选框，输入需要扩展的相对尺寸。如图5所示，单击“确定”按钮。 图5 “画布大小”对话框 （5）在菜单栏中选择“滤镜”→“扭曲”→“镜头矫正…”命令，出现扩展至全屏幕的“镜头矫正”对话框，矫正由于仰拍造成的镜头成像变形。 ○1为了便于观察，取消对话框下方的“显示网格”复选框；使用对话框左侧工具属性栏的“拉直工具”沿着窗格清晰的雕刻纹理，绘制一条水平矫正线将图像拉直到新的横轴，画面自动旋转相应的角度，如图6所示。

图6 用拉直工具进行倾斜矫正 ○2调整右侧“变换”栏目中的“垂直透视”数值，矫正由于仰角拍摄令镜头产生近大远小畸变，设置参考如图7所示，单击“确定”按钮。 图7 用垂直透视矫正参考数值 镜头矫正前、后对比效果如图8所示。 图8 矫正前、后对比效果 说明 （1）“镜头矫正”滤镜可用来旋转图像，或修复由于相机垂直或水平倾斜而导致的图像透视现象。相对于使用“变换”命令，此滤镜的图像网格使得这些调整可以更为轻松精确地进行。 （2）“垂直透视”校正由于相机向上或向下倾斜而导致的图像透视，使图像中的垂直

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

图像处理在航天航空中的应用-结业论文

论文题目：图像处理在航天和航空技术方面的运用 学院：机械电气工程学院 班级： 2012级机制3班 姓名：张娜 学号： 20125009077

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越受到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术的特点、优势，列举了数字图像处理技术的应用领域并详细介绍了其在航天航空领域中的发展。 关键字：图像处理简介技术的优点发展技术应用 一、引言 数字图像处理是通过计算机采用一定的算法对图像图形进行处理的技术，它已经在各个领域上都有了较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度要求也很高。本文就简单的介绍图像处理技术及其在各个领域的应用，详细说明图像处理在航天航空技术方面的应用。 二、数字图像处理简介 （一）图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 （二）数字图像处理技术 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。图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的

信号处理方面比较好的英文期刊

信号处理方面比较好的英文期刊 1．IEEE Signal Processing Magazine (IF：2.655) 一年6期。在信号处理领域杂志影响因子普遍不高的情况下，能够拥有这样的影响因子足见这份杂志的威信。言外之意也就是说现阶段这份杂志似乎不是象我这样的普通人能够“灌水”的地方啦，呵呵，够直白吧，不过仰望仰望还是可以的啦。这份杂志是双月刊，版面是彩色的，看起来比较爽，所发表的文章就我个人感觉来说都是一些很新的并且很热门的东西，其中有一部分似乎是邀稿专区，当然接受邀稿的都是信号处理领域的一些大牛啦，呵呵，写写他们怎么样做研究，怎么样写论文啊什么的。比如提出MLT变换（也就是MDCT，主要应用在音频里面）的H.S. Malvar就在这个杂志上发过两篇文章：Effective Communication: Tips on Technical Writing（https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,/iel5/ ... mp;isnumber=4490183） Leading Research and Innovation （https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,/iel5/ ... &isnumber=36051） 另外一部分似乎是最近比较流行的一些新的研究方向，这个太广泛了我就不多说了，其实我想说也说不过来，呵呵，有好多东西我听都没听说过呢。 对于这份杂志，我还想再说两点比较有意思的东西： （1）我对这份杂志印象最深刻的一篇文章（题目非常的吓人） Signal Processing: is the future bright? https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,/iel5/ ... &isnumber=31384 这个名字够响亮吧，所以我就记下来了，呵呵，所以说写文章标题还是很重要啊。 （2）前两天浏览这份杂志时发现同我们实验室紧密合作的法国LTSI实验室，在2008年在上面灌了一篇（当然我不知道以前是不是还发过），这个应该好好祝贺一下的。题目是 ICA: A Potential Tool for BCI Systems https://www.wendangku.net/doc/dd2693901.html,/iel5/ ... mp;isnumber=4404853 2．IEEE Transactions on Signal Processing (TSP)-- (IF：1.57)

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题：(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨

图像处理技术原理及其在生活中的应用探讨 摘要在社会生活实践中，图像处理技术获得了广泛的应用。这种技术之所以可以得到广泛应用，与其极强的功能所分不开的。在计算机算法不断改善的过程中，图像处理技术的发展前景是非常广阔的。笔者对图像处理技术的原理进行了分析，并其对在生活中的应用进行了探究[1]。 关键词图像处理技术原理；生活；应用 1 图像处理技术的原理分析 所谓的图像处理技术，就是通过计算机技术以及相关的技术来对图像进行处理，从而使图像更好地为我们所利用的一种技术。在这个过程中，需要运用到几个技术要点。第一个就是使图像进行转换，从而得到计算机容易识别的矩阵，这种矩阵被称为是“数字矩阵”。这样得到的矩阵更容易被计算机所存储。第二就是通过多种算法来实现对计算机所存储的图像进行有关处理，其中用到的常用算法就有基于人眼视觉特性的阈值算法、具有去噪功能的图像增强算法等。第三就是在进行了一些技术性的处理，然后获取图像信息。通过中国知网、万方数据库等平台所查阅到的图像类型相关资料可知，图像的类型主要可以分为两大类，一类是数字化图像，另一类是模拟图像。前者不仅处理便捷，而且精度较高，能够适应现代社会的发展要求，后者在现实生活中的应用更为常见，比如在相机图片中的应用。模拟图像输出较为简单，灵活性和精度不太高，因此其使用的限制性较大[2]。 2 图像处理技术原理在生活中的应用探讨 2.1 图像处理技术原理在安全防范中的应用 在安全防范监控系统不断发展的过程中，系统从模拟向数字的方向发展，这跟人们要求图像的精准度越来越高有关。在安防领域，图像处理技术如果能够得到很好的利用，那么就可以实现对图像的去噪声处理，对失真的图像进行矫正处理。在公安部门破案的过程中，有时会根据犯罪现场的指纹特征来对视频采集参数进行调节，比如色彩补偿就是一种很好的调節方法，这样方便公安部门更快地破案。尽管现在的监控系统越来越完善，但是如果遇到暴风暴雨和雾霾或者光线较弱的天气，那么监控得到的视频图像往往还是比较模糊的，对于这些模糊的图像，可以通过图像增强技术进行一些处理，从而为后续的公安部门调查和取证提供便利，模糊图像处理技术这时就排上了用场[3]。 2.2 图像处理技术原理在娱乐休闲领域的应用 在娱乐休闲领域，图像处理技术原理主要的应用场合就是平时我们利用手机或数码相机摄影以及电影特效制作等场合。在数码相机出现以前，图像只能使用传统相机通过胶片的形式保存。在数码相机出现之后，人们就可以短时间内对相

国家开放大学Photoshop图像处理期末考试答案

Photoshop图像处理 一、单项选择题 1、下列四个图像颜色类型中,（）只能存储成为人们常说的“黑白图片”？ Ａ．RGB颜色 B ．索引颜色Ｃ．灰度Ｄ．Lab颜色 2、下列（）是photoshop图象最基本的组成单元？ A．节点B．色彩空间C．像素D．路径 3、以下可以减少图像的饱和度的工具是（）。 A．加深工具 B．减淡工具 C．海绵工具 D．任何一个在选项调板中有饱和度滑块的绘图工具 4、我们在网页中可以看到许多精美的图片，那么这些图片不可能是（）格式。 A．JPG B．TIF C．GIF D．PNG 5、图像1到图像2是使用（）滤镜进行处理的效果。 图像1 图像2 A．动感模糊B．径向模糊C．特殊模糊D．镜头模糊 6、图像1中有一个“心”形路径，使用横排文字工具当光标变成（）时，可以在路径内部输入文字，如图像2所示。 图像1 图像2 A．B．C．D． 7、在Photoshop中，（）是由许多不同颜色的小方块组成的，每一个小方块称为像素。A．位 图 B．矢量图 C．向量 图 D ．平面图 8、如何使用仿制图章工具在图象中取样？（） A．在取样的位置单击鼠标并拖拉 B．按住Shift键的同时单击取样位置来选择多个取样象素 C．按住Alt键的同时单击取样位置 D．按住Ctrl键的同时单击取样位置 9、在Photoshop中，使用（），可以将如图所示左边的路径调整成右边的效果。 A．添加锚点工 具B．删除锚点工具 C．钢笔工 具 D．转换点工具 10、在Photoshop中，使用（）工具，可以将如图所示左边的图像制作成右边的效果。

A．油漆桶工具B．加深工具C．海绵工 具D．涂抹工具 二、填空题 1．在Photoshop中，____ ____命令可以对图像的对比度进行自动调整。 2．_______________不透明度影响在图层中绘制的像素或图层上绘制的形状，但不影响已应用于图层的任何效果的不透明度。 3．在“颜色”调板中，将R、G、B的值设置为_________时，颜色为纯黑色，设置为__________时为纯白色。 4．使用形状工具绘制图像后，要对图像的形状进行编辑，选择__________工具可通过改变节点或控制句柄的角度改变形状的外形。 5．取消选区的快捷键是__________。 6．若要保存“工作路径”可以选择单击“路径”调板中的小三角按钮，在弹出的菜单中选择 ____________命令将其保存。 7．自由变换的快捷键是__________。 8．使用油漆桶可以填充_________和图案。 三、判断题 1．图像分辨率的单位是dpi。（） 2．CMYK模式下的【通道】面板中原色通道有4个。（） 3．图层蒙版是可以不依附其它图层单独出现在图层面板上的。（） 4．双击【图层】面板中的“背景层”，并在弹出的对话框中输入图层名称，可把背景层转换为普通的图像图层。（） 5．【锐化工具】会使图更加清晰。（） 6．将彩色图像转换为灰度模式时，Photoshop 会扔掉原图像中所有的彩色颜色信息，而只保留像素的灰度级。（） 7．PSD文件可以保存图像文件中的通道和颜色信息，但是不能保存路径信息。（） 8．使用工具箱中的【选择工具】可以选择图像中创建的切片。（） 9．利用通道可以进行选择区域的保存。（） 10．JEPG 格式是一种合并图层且压缩比率非常好的文件存储格式。（） 四、问答题 1、请根据所学知识分析为什么缩放矢量图形时不会影响显示效果，而缩放位图图像时却会影响显示效果？ 2、列举常见的图像文件格式，并说明其各自的特点。 3、简述Photoshop中的图像模式分类及其特点。 试卷代号：5012 山东广播电视大学2014-2015学年第二学期期末考试 开放教育Photoshop图像处理评分细则 2015年7月 一、单项选择题（每小题2分，共20分） DDABB BACDD 二、填空题（每空2分，共20分） 1.PSD 2.ＲＧＢ 3.(0,0,0)

彩色图像处理存在的问题及应对策略(附图)

彩色图像处理存在的问题及应对策略（附图）相对于黑白图像处理，彩色图像处理有明显的优势，但是应考虑以下关键问题： 一、色彩准确性 色彩准确性即彩色图像处理需要考虑的颜色精度和差异程度。 许多图像处理中，处理算法必须区分检测到的颜色和目标值之间的差异。因此颜色的准确性非常重要，决定里一个算法的成败。 决定色彩准确性的的是插值算法，插值可能导致颜色检测的细微差异，因为它需要周围像素来确定每个像素的颜色值。 二、色彩串扰性 色彩串扰也是影响色彩准确性的关键因素。色彩串扰是由于红、蓝、绿通道的光谱响应之间相当大的重叠造成的。 当通道之间有大量重叠时，某些颜色系列，尤其是黄或蓝绿色系列，会有很大的不确定性。 色彩串扰会导致色彩伪像和色彩混淆。色彩处理时需要注意提取目标与背景色彩串扰的大小，可通过偏光镜等尽量避免色彩串扰。 ▲棱镜相机中使用的二向色涂层比拜耳滤光片产生更陡的光谱曲线，以最大限度地减少由色彩串扰引起的不确定性。

三、莫尔图案 当图像中包含重复阵列图像时，图像会出现摩尔条纹。 大规模混叠可导致莫尔图案的出现。虽然任何需要捕获更高空间频率的相机都会出现这种效果，但拜耳相机 - 再次因为插值技术 - 更容易出现这种情况。 ▲具有重复颜色混叠的区域中的人造颜色图案可以出现在拜耳图像中。 四、色彩对分辨率的影响 与单色系统相比，彩色相机大大降低了相机的有效分辨率。 虽然拜耳相机可能有500万像素（5百万像素），但插值过程会“平均”许多小细节，使有效分辨率达到整个像素数的三分之一左右。 彩色图像处理存在以上四个问题，因此进行彩色图像处理时需要采取以下四种措施： 一、光照水平和灵敏度 根据系统的亮度级别和可容忍的增益/噪声级别，选择合适的关照说以及相机色彩灵敏度。

图像处理技术及其应用

图像处理技术及其应用 姓名： （班级：学号：） 【摘要】图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 【关键字】图像处理；发展；技术应用 1 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 2 图像处理技术发展现况 进入21世纪，随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善，数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就。随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。 从图像变换方面来讲，目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用；而图像增强和复原图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等，目前主要在指纹图像增强处理技术，医学影像学方面有显著的成果。这项技术使得各自图像的空间分辨率和对比度有了更大的提高，而最新的医学图像融合则是指对医学影像信息如CT、MRI、SPECT和PET所得的图像,利用计算机技术将它们综合在一起,实现多信息的同步可视化,对多种医学影像起到互补的作用。图像分割图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。 图像描述图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法；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。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。 3 图像处理技术应用现状 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 3.1航天和航空技术方面的应用 数字图像处理技术在航天和航空技术方面的应用，许多国家每天派出很多侦察飞

《数字图像处理》期末考试报告

《数字图象处理》期末考试报告 页脚内容1

《数字图象处理》期末考试报告 图像在人类接受和互通信息中扮演着重要角色，人们在日常生活与生产实践中依赖图像信息的状况比比皆是，图像信息具有如下特点。 （1）直观形象 图像可以将客观的事物的原型真实的展现在眼前，供不同目的、不同能力、不同水平的人去观察、理解，这是声音和文字信息所不能的。声音和文字信息只能够通过描述来表达事物。既然是描述，就会收到描述者诸如主观、专业、情绪、心情等因素的显示，甚至描述可能偏离客观事物。 （2）易懂 人的视觉系统有着瞬间获取图像、分享图像、识别图像与理解图像的能力。只要将一幅图像呈现在认的眼前，其视觉系统就会立即得到这幅图像所描述的鑫鑫，从而具有一目了然的效果。 （3）信息量大 图像信息量大有两层含义：其一是“一图胜千言”，图像本身所携带的信息远比文字、声音信息丰富；其二是图像数据量大，需要占据较大的存储空间与传输时间。 视觉是人类最重要的感知手段之一。视觉信息人类从自然界活的信息的主要来源，约占人类由外界获得的信息总量的80%。“眼见为实”，是视觉信息所提供的只管作用是文字和声音无法比拟的。 图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反应，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。“图”是物体反射或投射光的分布，“像”是认的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识。照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉字、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。 页脚内容2

近几年来，随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及，数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视，出现了许多新的应用领域。最显著的是数字图像技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域以及办公室，甚至走进了人们的日常生活。目前数字图象处理技术已经广泛用于办公自动化、工业机器人、地理数据处理、地球资源监视、遥感、交互式计算机辅助设计领域。 数字图像处理技术涉及数学、计算机科学、模式识别、人工智能、信息论、生物医学等多种学科，是一门多学科交叉应用技术。图像技术内容十分丰富，例如图像获取、图像编码压缩、图像存储与传输、图像变换、图像合成、图像增强、图像复原与重建、图像分割、目标检测、图像表示与描述、图相配准、图像分类与识别、图像理解、场景分析与理解、图像数据库建立、索隐于检索以及综合利用等。 数字图像处理系统主要由图像采集系统、计算机和图像输出设备组成。 1、图像采集系统 图像采集系统的功能是将模拟图像转换成适合数字计算机处理的数字图像。因此，图像采集系统又称为图像数字化器。常用的图像数字化器一般有三种：一种是数码摄像机，它通过接口电路与计算机连接，在有关软件的控制下将图像输入计算机；二是数码照像机，它同数码摄像机的区别就是没有连续获取图像的能力；三是扫描仪，它可以将胶片上的摄影图像或纸质载体上的问题、图形、表格扫描成数字信息直接输入计算机。 2、计算机 执行数字图像处理的计算机上安装有各种图像处理软件，如Adobe公司的Photoshop，MathWorks 公司的Matlab中的图像处理工具箱。图像处理软件接受来自图像采集系统的数字图像，并执行所需要的操作，如图像增强、图像复原、图像压缩编码、图像分析、图像识别、图像理解等任务，最后输出 页脚内容3

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理 一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。 二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考： 将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all

图像处理领域的SCI期刊

图像处理领域的SCI期刊 International Journals ACM Transactions on Applied Perception ACM Transactions on Graphics ACM SIGGRAPH Computer Graphics ACM Transactions on Information Systems Journal of Vision Journal of Visual Communication and Image Representation

Journal of Mathematical Imaging and Vision Journal of Electronic Imaging Journal of Pattern Recognition Research Journal of Soft Computing IEEE Computer Graphics and Applications IEEE Signal Processing Letters IEEE Signal Processing Magazine IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology IEEE Transactions on Information Forensics and Security IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics International Journal of Image and Graphics International Journal of Remote Sensing International Journal of Computer Vision International Journal of Imaging Systems and Technology International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence Computer Vision and Image Understanding Computer Graphics Forum Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis EURASIP Journal on Applied Signal Graphics Interface Graphics Interface Image and Vision Computing ICGST International Journal on Graphics, Vision and Image Processing IET Signal Processing IET Information Security IET Image Processing IET Computer Vision IETE Technical Review IETE Journal of Research Neurophysical Journals in Computer Vision Numerical Functional Analysis and Optimization MGV: Machine GRAPHICS & VISION Pattern Recognition Pattern Recognition Letters Real-Time Imaging

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 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。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向

图像处理技术的应用论文

图像处理技术的应用先展示一下自己用Photoshop处理的图片（做的不好望见谅）

摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 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。 2．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。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.应用领域 2.1图像技术应用领域

(完整word版)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