1、数字图像的概念
1数字图像是模拟图像经数字化后在空间上离散采样得到像素，各像素灰度值经量化用离散的整数值来表示，以便于计算机处理的一种形式。
2.每个小块区域称作一个像素（Pixel）；
3.像素包含两种属性：位置和灰度/亮度；
4.存在空间/位置和灰度/幅值的离散性。
2、数字图像处理的特点
1.精度高、再现性好；
2.处理效果可控；
3.处理数据量大；
4.处理算法时间复杂度高；
5.需要多种学科技术的融合。
4、数字图像处理的应用
1.宇宙探测方面
2.通信方面
3.遥感方面
4.生物医学领域
5.工业生产中
6.军事
公安方面7.天气预报方面8.考古与文物保护方面9.新的应用领域
第二章
1、图像的两个基本属性、分辨率
●数字化图像主要由采样点数与灰度级来决定。
●图像分辨率包括空间分辨率和幅度分辨率，分别由图像采样和量化决定。
2、区分颜色通常用3种基本特性：
1.辉度（又常用亮度、明度）
2.色调
3.饱和度。色调和饱和度合起来
称为色度。颜色可以用辉度和色度共同表示
4、像素间关系：4邻域、8邻域
6、模拟图像的数字化过程
●采样：将在空间上连续的图像转换为离散采样点集的操作
●量化：将采样所得像素的灰度信息离散化，用数值来表示的过程，
通常采样8位256级灰度来表示。
●采样与量化参数选择原则：
1.缓慢变化图像：粗采样，细量化
2.细节丰富图像：细采样，粗量化
●数字图像的几种文件格式：BMP、TIFF、GIF、JPEG、PSD、PNG
1、图像的几何变换分类
●方法：比例缩放、空间平移、镜像、旋转、复合变换、透视变换、
图像插值、仿射变换等；
●实质：改变像素的空间位置或估算新空间位置上的像素值
2、常用灰度插值方法
●最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值、不规则碎片形(分形)插值、
卷积插值法等。
3、图像频率处理的概念
●图像阵列一般都很大，如果没有有效的算法，计算上比较复杂、费时。
图像的频域处理最突出的特点是其运算速度高，并可采用已有的二维数
字滤波技术进行所需要的各种图像处理，因此得到了广泛的应用。
4、DFT、DCT、WHT、DWT变换的核心思想
●图像变换可以将图像从空间域转换到频率域，然后在频率域对图像进行
各种处理，再将所得到的结果进行反变换，即从频率域变换到空间域，
从而达到图像处理的目的。
●对图像进行变换处理，得到图像的变换域表示，然后在变换域对图像进
行相关处理。
第四章
1、相关概念
●图像增强是指不考虑图像降质的原因，将图像中感兴趣的特征有选
择性地突出同时衰减不需要的特征，以达到改善视感质量的过程
●灰度直方图表示图像中各灰度级像素的个数，反映图像中各灰度级
出现的频度。
●中值滤波是将当前像素的邻域(窗口)像素(奇数个)按灰度值进行排
序，取中间灰度值为当前像素的灰度输出值。
●图像锐化是使模糊图像增晰，突出图像中的轮廓边缘、细节以及灰
度跳变部分，从而形成完整的物体边界；
●图像平滑是通过削弱高频成分突出低频成分来达到滤除噪声、模糊
图像的目的。锐化与平滑相反，主要是加强高频或减弱低频，图像
锐化加强了细节和边缘，对图像有去模糊的作用。
2、直方图修正法的种类及作用
●直方图均衡(Histogram Equalization)
?对原始图像的像素灰度进行某种映射变换，以使变换后图像的像素灰度概
率分布尽可能均匀；扩展图像灰度的动态范围，从而增强图像的对比度。
●直方图规定化：(Histogram Normalization)
●作用：对一幅图像的直方图进行适当修改，从而达到图像增晰的目的。
3、低通滤波法与高通滤波法的作用
●图像噪声特点：处于图像信号频率成分的高频段，对应信号迅速变
化的部分。可以用空间域低通滤波达到消噪功能！
●图像中的边缘和线条与图像频谱中的高频分量相对应，采用高通滤波器
让高频顺利通过，得到高通图像，然后按前面锐化公式进行处理，可以
使图像高频加强，边缘或线条变得更清楚，从而实现图像的锐化。
4、常用梯度算子模板(Sobel、Prewitt、LOG等)及其作用
●采用梯度微分锐化图像，同时会使噪声、条纹等得到增强，Sobel
算子则在一定程度上克服了这个问题。
●采用Prewitt 算子不仅能检测边缘点，而且能抑制噪声的影响
5、直方图均衡化进行图像增强的步骤
6、频率图像锐化的步骤
设F(u，v)和△F（u，v）分别代表f（m，n）和高通滤波结果△f（m，n）的频域表示，H（u，v）为高通滤波器，g（m，n）为锐化结果.
7、中值滤波器对不同噪声的滤波效果如何，分析原因
●对离散阶跃信号和斜升（或斜降）信号不产生影响；
●连续个数小于窗口宽度一半的离散脉冲将被滤除；否则将不受影响
●三角形信号的顶部被削平。
●若C为常数，则无论加上C还是乘以C都不改变取值的大小排序。
●原因：窗口形状和大小的选择。
8、假彩色增强与伪彩色增强的区别
●伪彩色增强就是将灰度图像的各灰度级按照线性或非线性的映射方
法变换成不同的颜色，得到一幅彩色图像的增强技术。
●与伪彩色增强不同，假彩色增强所处理的是真实的自然彩色图像或
者是多光谱图像。
第五章
1、图像恢复的概念、目的
● 对退化的图像进行处理，尽可能的恢复到原始图像的本来面目。关
键在于建立退化模型。
● 目的：在某种客观准则下，得到对原未退化图像的最优估计。
1.利用图像的退化过程来恢复图像
2.改善图像的整体质量
2、常用图像恢复算法思想
1.找退化原因
2.建立退化模型
3.反向推演
4.恢复图像
5.图像恢复处理的关键问题在于建立退化模型。
3、种类：
1.有约束的最小二乘方图像恢复
2.维纳滤波方法
3.有约束的最小平方滤波恢复
第六章
1、图像压缩编码的概念、目的、种类
●图像数据的压缩和编码表示。
● 图像压缩编码系统：
?图像编码: 对图像信息进行压缩和编码，在存储、处理和传输前进行，
也称图像压缩；
? 图像解码：对压缩图像进行解压以重建原图像或其近似图像。
● 按照压缩前及解压后的信息保持程度分成三类：
? (1) 信息保持（存）型
压缩、解压中无信息损失，主要用于图像存档，其特点是信息
无失真，但压缩比有限，也称无失真/无损/可逆型编码。
? (2) 信息损失型
牺牲部分信息，来获取高压缩比，数字电视、图像传输和多媒
体等应用场合常用这类压缩，其特点是通过忽略人的视觉不敏感的
次要信息来提高压缩比，也称有损压缩。
? (3) 特征抽取型
仅对于实际需要的（提取）特征信息进行编码，而丢掉其它非
特征信息，属于信息损失型。这里的第三类是针对特殊的应用场合 ，
因此，一般就将图像压缩编码分成无损和有损两大类。
● 根据编码作用域划分，图像编码为空间域编码和变换域编码两大类。 ● 目的：解决由于通信方式和通信对象的改变带来的最大问题：传输带宽、速度、存储器容量的限制。
2、图像的信息量、信息熵
● 信息论中关于信息量是按该信息所传达的事件的随机性来度量的。
● 概率为P(E)的随机事件 E 的信息量
I (E )称为E 的自信息（随概率增加而减少）
特例：P (E ) = 1（即事件总发生），那么I (E ) = 0
● 平均信息（信源熵）
)(log )
(1log )(E P E P E I -==
● 产生信源符号的信息量：
I(aj) = –log2P(aj)
● 信源平均信息（又称为信源熵）
● 定义了观察到信源符号输出时所获得的平均信息量
第七章
1、图像分割技术的几种方法
● 利用区域间灰度的突变性，确定区域的边界或边缘的位置，称为边缘检测法
● 利用区域内灰度的相似性，将图像像素点分成若干相似的区域，称为区域生长法
2、区域生长法及其进行图像边界跟踪的步骤
● 方法：假定区域中单个点的位置已知，设定一种相似性准则，邻域像素中与已知点满足相似性准则的点并入区域；然后，对并入的新像素点重复上述过程，直至没有满足相似性准则的邻域像素为止。
● (1)、对图像进行光栅扫描，求出不属于任何区域的像素（根据图像的不同应用
选择一个或一组种子，它或者是最亮或最暗的点，或者是位于点簇中心的点。）； ● (2)、将该点与其4邻域或8邻域中不属于任何一个区域的像素进行相似性测度，将满足相似性测度的邻域像素并入区域；
● (3)、对新并入区域的像素重复(2)操作；
● (4)、重复(2)和(3)，直到区域不再增长为止；
● (5)、返回(1)，重新搜索新区域的起点。
3、Hough 变换进行直线检测的原理
∑=-=J j j j a P a P H 1)(log )()(z
计算题
例：假定一幅20×20像素的图像共有5个灰度级s1,s2, s3,s4,s5,在图像中出现的概率分别为0.4,0.175,0.15, 0.15,0.125，试对各灰度级进行Huffman编码。
数字图像处理 实验指导书 河北工业大学 计算机科学与软件学院
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．图像类型转换。 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。将坐标值数字化称为采样；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) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相
（注：以下两套模拟题仅供题型参考，请重点关注选择填空以及判断题、名词解释，蓝色下划线内容肯定不考） 《数字图像处理》模拟试卷（A 卷） 一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分） ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/5515664414.html,placian增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c)8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题（每空1分，共15分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为和。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。 三、名词解释（每小题3分，共15分） 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3.从图象灰度为i的像元出发，沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率
实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法； 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示； Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来（用imshow）。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。 6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤； 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果； 六、实验所需图片
lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录（matlab），在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中，添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换 九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可以加上文件的路径）。 例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;
中南大学考试试卷 2015-- 2016 学年1学期 时间100分钟 2015 年11月4日 数字图像处理 课程32学时2学分考试形式：也卷 专业年级： 电子信息2013级 总分100分，占总评成绩 70% 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、填空题（本题20分，每小题1分） 1. 图像中像素具有两个属性： _空间位置 ______ 和—灰度 ______ 。 2. _红（R ）_、_绿（G ）_、 _____________ 蓝（B ）_这三种颜色被称为图像的三基色。 3. 对于一个6位的灰度图像，其灰度值范围是 __0-63 _________ 。 4. RGB 模型中黑色表示为 _____ （0，0，0） _____ 。 5. 直方图修正法包括 —直方图均衡 ___________ 和 _直方图规定化_ 两种方法。 6. 常用的灰度内插法有最近邻内插法、 _双线性内插法_和 三次内插法。 7. 依据图像的保真度，图像压缩可分为一无损压缩_和一有损压缩。 8. 图像压缩是建立在图像存在 _编码冗余，空间和时间冗余（像素间冗余） ， 视觉心理冗余三种冗余基础上。 9. 根据分割时所依据的图像特性的不同，图像分割方法大致可以分为阈值分割法、边缘检 ________ 测法和一区域分割法一三大类。 10. 傅立叶频谱中，与图像的平均灰度值对应的系数是 F （0 ， 0） _________ 。 二、选择题（本题20分，每小题2分） 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是： （b ） a. ------- 对应 b. 多对一 c. 一对多 d. 都不对 2. 下列算法中属于图像平滑处理的是： （c ） a.梯度锐化 b. 直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/5515664414.html,placian 增强 3. 下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是： （b ） a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 6. 维纳滤波器通常用于：（c ） a.去噪 b. 减小图像动态范围 7. 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次 4. 5. 采用模板］-1 1 ］主要检测__ a.水平 b.45 0 c. 一幅256*256的图像，若灰度级为 a. 256Kb b.512Kb c.1Mb 方向的边缘。（c ） 垂直 d.135 16,则存储它所需的总比特数是 d. 2M c.复原图像 d.平滑图像
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
实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MATLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MATLAB的基本应用方法； 3. 掌握MATLAB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、实验原理 略。 三、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。 四、分析思考 归纳总结Matlab各个基本指令。 Dither 采用“抖动”方法从RGB 图像创建索引图像 grayslice 从灰度图像通过阈值处理创建索引图像 gray2ind 从灰度图像创建索引图像 ind2gray 从索引图像创建灰度图像 rgb2ind 从RGB 图像创建索引图像 ind2rgb 从索引图像创建RGB 图像 rgb2gray 从RGB 图像创建灰度图像
实验二 图像几何变换实验 一、实验目的 1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果； 2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现； 3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。 二、实验原理 1. 初始坐标为(,)x y 的点经过平移00(,)x y ，坐标变为(',')x y ，两点之间的关系为：00 ''x x x y y y =+??=+?，以矩阵形式表示为： 00'10'01100 11x x x y y y ????????????=?????????????????? 2. 图像的镜像变换是以图象垂直中轴线或水平中轴线交换图像的变换，分为垂直镜像变换和水平镜像变换，两者的矩阵形式分别为： '100'01010011x x y y -????????????=?????????????????? '100'01010011x x y y ????????????=-?????????????????? 3. 图像缩小和放大变换矩阵相同： '00'0010011X y x S x y S y ????????????=?????????????????? 当1x S ≤，1y S ≤时，图像缩小；当1x S ≥，1y S ≥时，图像放大。 4. 图像旋转定义为以图像中某一点为原点以逆时针或顺时针方
数字图像处理 实验指导书
目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3
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)
电子科技大学网络教育考卷（A 卷）答案 一、名词解释（每题2分，共10分） 1. 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法，其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数，并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型，常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄，等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上，为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此，为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色，提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目，当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子，其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系，称H 为线性算子： 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分，共10分) 1. 什么是直接逆滤波？这种方法有何缺点？如何改进？ 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计：? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响，我们即使知道退化函数，也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数，而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度，而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点
《数字图像处理》课程实验教学大纲 电子信息工程教研室编 信息与电子工程学院 2013 年 8 月
课程名称：数字图像处理课程编号：056123 英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：马加庆 课程性质：非独立设课 课程属性：专业 应开实验学期：第6学期 学时学分：课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0 实验者类别：本科生 适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术 先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用 一、课程简介 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备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扎实的理论基础。 二、课程实验教学的目的、任务与要求 通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。 三、实验方式与基本要求 实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。 基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。 四、实验项目设置 注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它
符号 ａ1 a2 a3 a4 a5 ａ6 概率 0、１ 0、4 0、０6 0、１ 0、04 0、3 解：霍夫曼编码: 原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 ０、4 0、4 ０、4 0、4 0、6 a ６ 0、３ ０、3 0、３ ０、３ ０、4 a １ ０、1 0、1 ０、2 0、3 a4 0、1 0、1 0、1 a ３ 0、06 ０、１ a5 0、04 霍夫曼化简后得信源编码： 从最小得信源开始一直到原始得信源 编码得平均长度： 压缩率： 冗余度: 1、 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量得关系。： 空间分辨率就是瞧原图像转化为数字图像得像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点得灰度级数，灰度级越大，图像越清晰、 (0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg L bit =+++++=（）符号
2、简述采样与量化得一般原则：空间坐标得离散化叫做空间采样, 而灰度得离散化叫做灰度量化。图像得空间分辨率主要由采样所决定，而图像得幅度分辨率主要由量化所决定。 3、图像锐化与图像平滑有何区别与联系?：图象锐化就是用于增强边缘，导致高频分量增强,会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。 ４、伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？: 伪彩色增强就是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象,进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则就是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同得彩色图像;主要差异在于处理对象不同。 1、对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?：均值滤波器就是一种最常用得线性低通平滑滤波器,可抑制图像中得加性噪声，但同时也使图像变得模糊;中值滤波器就是一种最常用得非线性平滑滤波器,可消除图像中孤立得噪声点,又可产生较少得模糊。一般情况下中值滤波得效果要比邻域平均处理得低通滤波效果好,主要特点就是滤波后图像中得轮廓比较清晰.因此,滤除图像中得椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么就是区域？什么就是图像分割?:图像分割就就是把图像分成若干 个特定得、具有独特性质得区域并提出感兴趣目标得技术与过程。它就是由图像处理到图像分析得关键步骤. 3.写出颜色RGB模型转换到ＨIS模型得变换公式;并说明HSI模型各分 量得含义及取值范围对应得颜色信息。书上 4.灰度图像：当点足够小,观察距离足够远时,人眼就不容易分开各个小点， 从而得到比较连续，平滑得灰度图像. 5.GIF格式：GIＦ格式就是一种公用得图像文件格式，它就是8位文件格 式,所以最多只能存储25６色图像，不支持24位得真彩色图像.GＩF文件中得图像数据均经过压缩,采用得压缩算法就是改进得LZW算法，所提供得压缩率通常在1：1到1：3之间,当图像中有随机噪声时效果不好 6.图像直方图:一幅图得灰度统计直方图就是一个1-D得离散函数,即Ｐｆ (fk)=nk/ｎ，ｋ＝０、1、、、，L—１。可以设置一个有L个元素得数组，通过对不同灰度值像素个数得统计来获得图像得直方图。 7.中值滤波：它实现一种非线性得平滑滤波、１、将模板在图像中漫游， 并将模板中心与图像中某个像素位置重合.2、读取模板下各对应像素得
《数字图像处理》 实 验 指 导 书 信息工程学院电子信息工程系 上课地点：704 2014.5
目录 实验一图像基本操作 (1) 实验二图像运算 (3) 实验三图像增强——空域滤波 (5) 实验四图像的傅立叶变换 (7) 实验五图像增强——频域滤波 (9) 实验六图像分割 (12) 综合实验 (15)
实验一图像基本操作 一、实验目的 了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)，使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 熟悉常用的图像文件格式与格式转换； 熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）； 熟悉图像矩阵的格式转换 二、实验要求 在MATLAB环境下完成下列操作： 1、读入图像； 2、保存图像； 3、图像的显示方法 三、实验方法 使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，imread的语法为： imread( ‘filename’ ) imread所支持的文件格式包括： TIFF---------- .tif .tiff JPEG-------- .jpg .jpeg GIF----------- .gif BMP--------- .bmp PNG--------- .png XWD--------- .xwd 使用函数imwrite可以将图像保存在磁盘上，imwrite的语法为 imwrite( f, ‘filename’ ) 使用函数size可以察看图像大小，size的语法为 size( ) 使用函数imfinfo可以察看图像信息，imfinfo的语法为 imfinfo filename 使用函数imshow 可以显示图像缩略图，imshow 的语法为 imshow ( ) 使用函数imview 可以显示图像原图，imview 的语法为 imview ( ) 使用函数figure可以开辟一个新的窗口，figure的语法为 figure, imshow ( ) figure, imview ( ) figure, plot ( ) ………………… 使用数据类型转换函数可以转换图像数据类型，如 im2uint8 ( ) ------------------ convert image to uint8
数字图像处理习题集 1.图像的概念及分类； 2.决定图像质量的主要因素有哪些？ 3.图像可用数学函数I= f (x, y, z, λ, t)表示，请解释函数中各 参量的含义。 4.说明图像技术的层次，并叙述各层次的主要研究内容； 5.简述图像处理的主要目的及主要处理技术； 6.什么是彩色三要素，解释各要素的含义； 7.简述三基色原理； 8.简述RGB彩色模型及HIS彩色模型的概念及定义； 9.叙述数字图像采样及量化的概念，什么是图像的空间分辨率及灰度 分辨率，并说明空间分辨率及灰度分辨率的大小对图像质量的影响； 10.叙述灰度、颜色、色度、亮度、饱和度、层次、对比度、清晰度等 基本概念。 11.叙述像素、邻域等基本概念。 12.叙述BMP格式图像的文件存储结构。 13.说明数字图像每行所占字节数与图像宽度的关系； 14.叙述将一副数字图像缩小一半的图像处理运算方法； 15.叙述将一副数字图像放大k倍的图像处理运算方法，如果采用k×k 子块填充的放大运算方法，其缺点是什么，采用何种算法可以改善； 16.说明双线性插值法进行图像放大的基本算法； 17.说明有哪几种图像镜像的方式，并叙述各自的算法； 18.以据，请将该图像缩小为原图的2/3。 19.以据，请采用双线性差值法将该图像放大为 20.以的图像数据，请分别给出该图像的水平、垂直、对 。 21.图式如下，
???? ???????????????????=??????????11001''y x y d c x b a y x 请分别用该公式的形式表示出图像平移、镜像、旋转等的运算公式。 22. 列举代数运算的种类及各种代数运算的主要应用。 23. 说明图像加、减运算有哪些应用； 24. 简述直方图的概念； 25. 以下为一幅3位灰度图像的图像数据，请绘制出该图像的灰度直方 26. 叙作用。 27. 请编写一段C 语言程序，用于计算数字图像的直方图； 28. 请说明有那些常用的图像点运算算法。 29. 请说明对图像进行阈值变换有何应用； 30. 常用的线性变换有哪些种类； 31. 叙述常用的图像对比度增强方法，以及他们的优缺点。 32. 以下为一幅4位灰度图像的图像数据，请分别采用基本线性增强及 强运算。 33. 以数据，请对该幅图像进行直方图均 及计算结果。 34. 叙； 35. 简述图像噪声的概念； 36. 分别按照噪声产生原因、噪声频谱、噪声与信号的关系、概率密度 函数等方式对图像噪声进行分类；
齐鲁工业大学 数字图像处理上机实验指导书 电气工程与自动化学院 电子信息工程系 2014年3月10日
实验一Matlab图像处理工具箱的初步练习实验目的： 熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换。 实验内容： 1.熟悉图像文件的读取、显示和保存； 2.熟悉常用的图像文件格式，以及各种格式的转换； 3.了解图像数据的存储形式，掌握在Matlab中获取图像数据的方法。 4.编写一个简单的图像处理程序（求反色图像）。 实验步骤： 1.熟悉图像文件的读取、显示、保存以及格式转换 1)读图像：分别读取不同格式的图像（灰度图像和索引图像和真彩色 图像），观察工作空间，把得到的信息记录下来，理解其中的含义。 需要用到的主要函数：imread、load 2)将1）中读入的图像显示出来。 需要用到的主要函数：imshow 3)将1）中读入的图像分别转换成灰度图像、真彩色图像、二值图像， 显示并保存成分别保存成数据文件（.mat）和图像文件 （.jpg/.tif/.png）到你的文件夹中，观察工作空间，学会如何将图像 数据显示在命令窗口。 需要用到的主要函数：ind2gray、ind2rgb、im2bw、save、imwrite 4)从matlab的images文件夹中读取一幅真彩色图像（green.jpg）将 其转换到HSV空间和YCrCb空间，并将这些图像保存成图像文件， 到你的文件夹中。 需要用到的主要函数：imread、rgb2hsv、rgb2Ycbcr、imwrite 注意：load函数和imread函数、save函数和imwrite函数的区别。 2.学习使用help功能。打开image processing工具箱，看demo 3.编写程序求一幅灰度图像的反色图像；
关于数字图像处理的理论基础及常用处理方法 数字图像处理(DigitalImageProcessing)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。 摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。最后展望了数字图像处理的发展前景。 Abstract: This paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. Also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. Finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing. 关键词：数字图像处理（Digital Image Processing）；理论基础；处理方法 一、数字图像处理的起源及发展 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。 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。但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。 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。伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。 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。在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-D图像而且能处理3-D图像，许多能获取3-D图像的设备和处理分析3-D图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。 二、数字图像处理的研究内容 数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。 对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：
《课程名称》实验指导书 适用专业:自动化 课程代码: 84018091 学时: 6 学分: 0.5 编写单位:机械工程及自动化学院编写人:蒋代君 审核人: 审批人:
目录 实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 .............................................................................................. - 2 - 实验二图像的空域处理方法 ....................................................................................................................... - 5 - 实验三图像的空域处理方法 ....................................................................................................................... - 8 - 实验四图像分割和目标识别 ..................................................................................................................... - 13 -
实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MATLAB语言的基本用法； 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示； Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来（用imshow）。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。 6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤； 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果； 六、实验所需图片
数字图像处理 一、填空题（每题1分，共15分) 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 ２、存储一幅大小为10241024?,２５６个灰度级的图像,需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法: min max min ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题(每题2分，共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于１时,该变换是针对如下哪一类 图像进行增强。（ B ） Ａ 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（ B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ Ａ ） A 、RG B B 、CMY 或 C ＭＹK Ｃ、H ＳI D 、HSV 4、采用模板［-1 １]Ｔ主要检测( A ）方向的边缘。 A.水平 B ．45? C ．垂直 D.135? ５、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ） Ａ.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D ． 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（ Ｃ ） A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 ８、_＿B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 Ｄ. 同态滤
一、图像的预处理技术 图像处理按输入结果可以分为两类，即输入输出都是一副图像和输入一张图像输出不再是图像的数据。图像处理是个很广泛的概念，有时候我们仅仅需要对一幅图像做一些简单的处理，即按照我们的需求将它加工称我们想要得效果的图像，比如图像的降噪和增强、灰度变换等等。更多时候我们想要从一幅图像中获取更高级的结果，比如图像中的目标检测与识别。如果我们将输出图像中更高级的结果视为目的的话，那么我们可以把输入输出都是一幅图像看作是整个处理流程中的预处理。下面我们将谈到一些重要的预处理技术。 （一）图像增强与去噪 图像的增强是一个主观的结果，原来的图像按照我们的需求被处理成我们想要的效果，比如说模糊、锐化、灰度变换等等。图像的去噪则是尽可能让图像恢复到被噪声污染前的样子。衡量标准是可以度量的。不管是图像的增强与去噪，都是基于滤波操作的。 1．滤波器的设计方法 滤波操作是图像处理的一个基本操作，滤波又可分为空间滤波和频域滤波。空间滤波是用一个空间模板在图像每个像素点处进行卷积，卷积的结果就是滤波后的图像。频域滤波则是在频率域看待一幅图像，使用快速傅里叶变换将图像变换到频域，得到图像的频谱。我们可以在频域用函数来保留或减弱/去除相应频率分量，再变换回空间域，得到频域滤波的结果。而空间滤波和频域滤波有着一定的联系。频域滤波也可以指导空间模板的设计，卷积定理是二者连接的桥梁。 （1）频域滤波 使用二维离散傅里叶变换（DFT ）变换到频域： ∑∑-=+--==10)//(210),(),(N y N vy M ux i M x e y x f v u F π 使用二维离散傅里叶反变换（IDFT ）变换到空间域： ∑∑-=-=+=1010)//(2),(1),(M u N v N vy M ux i e v u F MN y x f π 在实际应用中，由于该过程时间复杂度过高，会使用快速傅里叶变换（FFT ）来加速这个过程。现在我们可以在频域的角度看待这些图像了。必须了解的是，图像中的细节即灰度变化剧烈的地方对应着高频分量，图像中平坦变化较少的地方对应着低频分量。图像中的周期性图案/噪声对应着某一个频率区域，那么在频域使用合适的滤波器就能去除相应的频率分量，再使用傅里叶反变换就能看到实际想要的结果。 不同的是，在频域的滤波器不再是做卷积，而是做乘积，因为做乘法的目的在于控制频率分量。比较有代表性的有如下几个滤波器： 高斯低通滤波器 222/),(),(σv u D e v u H -= D 是距离频率矩形中心的距离。该滤波器能保留低频分量，逐渐减小高频分量，对原图像具有模糊作用。