数字图像处理知识点总结说课讲解

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< i(x，y)< ∞ ，反射分

量0

7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样

和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个

很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。

9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。

10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。

11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。

12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分

辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图

像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

14.数字化器组成：

1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

3)光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。

4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。

5)输出存储体：将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器，或磁盘等。

15.灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标

为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

16.直方图的性质：

1)灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了

像素的位置信息。

2)一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图

3)一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。

17.直方图的应用：

1)用于判断图像量化是否恰当

2)用于确定图像二值化的阈值

3)计算图像中物体的面积

4)计算图像信息量：熵H

18.图像处理基本功能的形式：单幅图像→单幅图像，多幅图像→单幅图像，单（或多）

幅图像→数字或符号。

19.邻域：对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合

适的整数}，叫做该像素的邻域。

20.图像处理的几种具体算法：

1)局部处理：移动平均平滑、空间域锐化。

2)点处理：图像对比度增强、图像二值化。

3)大局处理：傅里叶变换。

4)迭代处理：细化。

5)跟踪处理

6)位置不变处理和位置可变处理：输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素的位置

(i，j)无关的处理称为位置不变处理或位移不变处理

7)窗口处理和模板处理。

21.图像的数据结构与特征：

1)组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式。它能起到节省内存的作用，但导

致计算量增加，使处理程序复杂。

2)比特面方式：按比特位存取像素，即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示，

形成比特面。

3)分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，就能使数据表

示具有分层性，其代表有锥形(金字塔)结构。

4)树结构：对于一幅二值图像的行、列接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的

全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割

5)多重图像数据存储：逐波段存储，分波段处理时采用；逐行存储，行扫描记录设

备采用；逐像素存储，用于分类。

22.图像的特征：

1)自然特征：光谱特征、几何特征、时相特征；

2)人工特征：直方图特征，灰度边缘特征，线、角点、纹理特征；

3)特征的范围：点特征、局部特征、区域特征、整体特征。

4)特征提取：获取图像特征信息的操作。把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，

y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。另外，对应于各特征量的m

维空间叫做特征空间。

23.对比度：一幅图像中灰度反差的大小，对比度=最大亮度/最小亮度

第三章图像变换

24.图像变换通常是一种二维正交变换。

1)正交变换必须是可逆的；

2)正变换和反变换的算法不能太复杂；

3)正交变换的特点是在变换域中图像能量集中分布在低频率成分上，边缘、线状信

息反映在高频率成分上，有利于图象处理。

25.图像变换的目的在于：

1)使图像处理问题简化；

2)有利于图像特征提取；

3)有助于从概念上增强对图像信息的理解。

第四章图像增强

26.图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或

机器进行分析和处理的形式。

27.空间域增强是直接对图像各像素进行处理；

28.频率域增强是先将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行某种处理，然后经逆傅立叶变换

获得所需的图像。

29.

30.灰度变换用来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。

1)线性变换：对图像每一个像素灰度作线性拉伸，将有效改善图像视觉效果。

2)分段线性变换：为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰

度区间，可采用分段线性变换。

3)非线性灰度变换：对数变换（当希望对图像的低灰度区较大的拉伸而对高灰度区压

缩时，可采用这种变换，它能使图像灰度分布与人的视觉特性相匹配）。

指数变换（对图像的高灰度区给予较大的拉伸）

31.直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。

32.直方图均衡化：将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方

法。

33.直方图均衡化变换函数，满足下列条件：

1)在0≤r≤1内为单调递增函数，保证灰度级从黑到白的次序不变；

2)在0≤r≤1内，有0≤T(r)≤1，确保映射后的像素灰度在允许的范围内。

34.直方图均衡化原理：输出图像的概率密度函数可以通过变换函数T(r)控制原图像灰度

级的概率密度函数得到,并改善原图像的灰度层次。

35.一幅图像的s k与r k之间的关系称为该图像的累积灰度直方图。

36.直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方

法。

37.利用直方图规定化方法进行图像增强的主要困难在于要构成有意义的直方图。图像经直

方图规定化，其增强效果要有利于人的视觉判读或便于机器识别。

38.为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。

39.用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑，又称邻域平

均法。

40.超限像素平滑法：将f(x,y)和邻域平均g(x,y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根

据比较结果决定点（x,y）的最后灰度g′(x,y)。

41.灰度最相近的K个邻点平均法：可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的

平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。

42.最大均匀性平滑：为避免消除噪声引起边缘模糊，该算法先找出环绕图像中每像素的最

均匀区域，然后用这区域的灰度均值代替该像素原来的灰度值。具体可选任一像素（x,y）的5个有重叠的3*3邻域，用梯度衡量它们灰度变化的大小。

43.有选择保边缘平滑法：对图像上任一像素(x,y)的5×5邻域，采用9个掩模：一个3×

3正方形、4个五边形和4个六边形。计算各个掩模的均值和方差，对方差进行排序，最小方差所对应的掩模的灰度均值就是像素（x,y) 的输出值。

44.空间低通滤波法：应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。不管什么样的掩模，

必须保证全部权系数之和为单位值，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生“溢出”现象。

45.中值滤波：是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来

灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。

离散三角信号的顶部则变平了。对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉，否则将不受影响。

46.各种空间域平滑算法效果比较：

1)局部平滑法算法简单，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别

在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

2)超限像素平滑法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也

有效。并且随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大。超限像元平滑法比局

部平滑法去椒盐噪声效果更好。

3)灰度最相近的K个邻点平均法：较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效

果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。

4)最大均匀性平滑经多次迭代可增强平滑效果，在消除图像噪声的同时保持边缘清晰

性。但对复杂形状的边界会过分平滑并使细节消失。

5)有选择保边缘平滑法既能够消除噪声，又不破坏区域边界的细节。

6)中值滤波对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护

边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。中值滤波法能有效削

弱椒盐噪声，且比邻域、超限像素平均法更有效。

47.图像空间域锐化增强图像的边缘或轮廓。

48.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清

晰。

49.梯度锐化法：梯度为grad(x，y)=Max(|f x′|，|f y′|) 或grad（x，y）=|f x’|+|f y′|。

有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel 算子计算梯度，来增强边缘。

https://www.doczj.com/doc/e71612006.html,placian增强算子：g(x，y)=f(x，y)- ▽2f(x，y)=5f(x，y)-[ f(x+1，y)+ f(x-1，

y)+f(x，y+1)+ f(x，y-1)]

https://www.doczj.com/doc/e71612006.html,placian增强算子特点：

1)在灰度均匀的区域或斜坡中间▽2f(x，y)为0，增强图像上像元灰度不变；

2)在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”；而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”

52.高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。

53.频率域平滑：由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低

通滤波器H(u,v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的：

54.频率域低滤波器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。

55.各种滤波器效果比较;

1)理想低通滤波器:在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊,并产生

振铃效应。

2)Butterworth低通滤波器的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，

即明显的不连续性。因此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。

3)指数低通滤波器：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。

4)梯形低通滤波器的性能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。

56.频率域锐化：采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得

到边缘锐化的图像。包括：理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数滤波器、梯形滤波器。

57.彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩

色的分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。

58.伪彩色增强是把黑白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。

59.伪彩色增强的方法主要有密度分割法、和频率域伪彩色增强三种。

60.密度分割法是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间I i(i=1，2，…，

N),给每个区间I i指定一种彩色C i，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。

61.灰度级一彩色变换将原图像f(x,y)的灰度范围分段，经过红、绿、蓝三种不同变换T R(?)、

T G(?)和T B(?)，变成三基色分量I R(x,y)、I G(x,y)、I B(x,y)，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。

62.密度分割法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限。

63.假彩色增强是对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的

三基色分量，彩色合成使感兴趣目标呈现出与原图像中不同的、奇异的彩色。

64.假彩色增强目的：

1)使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更引人注目；

2)使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以提高对目标的分辨力。

65.伪彩色增强与假彩色增强有何区别：伪彩色处理主要解决的是如何把灰度图变成伪彩

色图的问题,最简单的办法是选择对应于某一灰度值设一彩色值来替代,可称之为调色板替代法.另外一种比较好的伪彩色处理方法是设定三个独立的函数 ,给出一个灰度值,便由计算机估算出一个相应的RGB值. 假彩色(false color)处理是把真实的自然彩色图像或遥感多光谱图象处理成假彩色图像.假彩色处理的主要用途是:

(1)景物映射成奇异彩色,比本色更引人注目.

(2)适应人眼对颜色的灵敏度,提高鉴别能力.可把细节丰富的物体映射成深浅与亮度不

一的颜色.

(3)遥感多光谱图象处理成假彩色,可以获得更多信息.

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)

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.doczj.com/doc/e71612006.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.doczj.com/doc/e71612006.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.doczj.com/doc/e71612006.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：

数字图像处理实验报告

实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()

Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。

数字图像处理的概念教学总结

数字图像处理的概念

二、数字图像处理的概念 1.什么是图像 “图”是物体投射或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。 是客观和主观的结合。 2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 –每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0到255之间，即可用一个字节来表示， 0表示黑、255表示白，而其它表示灰度级别。 物理图象及对应 的数字图象 3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 –通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表示相应的基色在该象素中没有，而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值，这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 4什么是数字图像处理 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f（x，y）进行数字化:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点

整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示： f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理： 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；图像处理是一个从图像到图像的过程。 9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 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。 10图像理解：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 以客观世界为中心，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于高层操作 （符号运算） N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 符号 目标 像素 高层 中层 低层 高 低 抽 象 程 度 数 据 量 操 作 对 象 小 大语 义

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 -

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

《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

数字图像处理课程设计(实验报告)

上海理工大学 计算机工程学院 实验报告 实验名称红细胞数目统计课程名称数字图像处理 姓名王磊学号0916020226 日期2012-11-27 地点图文信息中心成绩教师韩彦芳

一、设计内容： 主题：《红细胞数目检测》 详细说明：读入红细胞图片，通过中值滤波，开运算，闭运算，以及贴标签等方法获得细胞个数。 二、现实意义： 细胞数目检测在现实生活中的意义主要体现在医学上的作用，可通过细胞数目的检测来查看并估计病人或动物的血液中细胞数，如估测血液中红细胞、白细胞、血小板、淋巴细胞等细胞的数目，同时也可检测癌细胞的数目来查看医疗效果，根据这一系列的指标来对病人或动物进行治疗，是具有极其重要的现实作用的。 三、涉及知识内容： 1、中值滤波 2、开运算 3、闭运算 4、二值化 5、贴标签 四、实例分析及截图效果： （1）代码如下： 1、程序中定义图像变量说明 （1）Image--------------------------------------------------------------原图变量;

（2）Image_BW-------------------------------------------------------值化图象; （3）Image_BW_medfilt-------------------------中值滤波后的二值化图像; （4）Optimized_Image_BW---通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果； （5）Reverse_Image_BW--------------------------优化后二值化图象取反；（6）Filled_Image_BW----------------------已填充背景色的二进制图像；（7）Open_Image_BW--------------------------------------开运算后的图像； 2、实现代码： %-------图片前期处理------------------- %第一步：读取原图,并显示 A = imread('E:\红细胞3.png'); Image=rgb2gray(A); %RGB转化成灰度图 figure,imshow(Image); title('【原图】'); %第二步：进行二值化 Theshold = graythresh(Image); %取得图象的全局域值 Image_BW = im2bw(Image,Theshold); %二值化图象 figure,imshow(Image_BW); title('【初次二值化图像】'); %第三步二值化图像进行中值滤波 Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]); figure,imshow(Image_BW_medfilt); title('【中值滤波后的二值化图像】'); %第四步：通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果 Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW; figure,imshow(Optimized_Image_BW); title('【进行“或”运算优化图像效果】'); %第五步：优化后二值化图象取反，保证：‘1’-〉‘白色’，‘0’-〉‘黑色’ %方便下面的操作 Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW; figure,imshow(Reverse_Image_BW); title('【优化后二值化图象取反】');

数字图像处理总结

数字图像处理总结 ——浅谈我对图像增强的认识理解 1图像增强，拟人说法是给图像“化妆”，是按照特定的需要有选择的突出图像中的某些信息，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。图像增强技术的主要目的是为了改善图像的视觉效果，以便于人和计算机的分析处理，使处理后的图像比原始图像更加有效。主要技术包括直方图修改、灰度变换、图像平滑、图像锐化、图像滤波、色彩处理等，目前尚未统一的衡量图像增强质量的通用标准，在实际应用中，常常综合运用几种技术，以达到预期的增强效果。 图像增强按处理方法分类，可分为空域图像处理和频域图像处理两大类。空域是根据增强的目的，以灰度变换为基础 ．．．．．进行处理； ．．．．．．．．，直接 ．．对图像中的各个像素点 频域法是以卷积定理为基础 ．．．．，并修改．．．．．．．．，在图像的某个变换域对图像进行间接操作 傅里叶变换、DCT变换等变换 ．．后的系数，然后再进行反变换，得到处理后的图像。 图像空域增强： 具体来说，图像空域增强技术又有两类：空域变换——一种点操作，分为灰度点操作和几何操作，基于点操作的增强方法也就灰度变换或灰度映射；空域滤波——包括图像平滑（邻域平均、中值滤波）和锐化（线性和非线性，边缘检测）。 下面分别介绍空域增强技术的各类变换。 灰度变换：分为直接灰度变换（包括线性变换、分段线性变换、非线性变换三种）、直方图灰度变换、直方图均衡化等。 图2-1/2是对lena直方图均衡化的效果及与原始图像直方图的对比 图 2-1图2-2 空域滤波增强也是一种重要的图像增强手段。它是在图像空间中借助模板1参考《实用数字图像处理与分析》陈兵旗主编

（空域滤波器）对图像进行邻域操作，输出图像中每一个像素的取值都是通过模板对输入像素相应邻域内的像素值进行计算得到的。其特点是抑制图像某个范围内的分量，同时保持其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到图像增强的目的。2根据其功能主要分为平滑滤波和锐化滤波。前者减弱或消除图像中的高频分量，但不影响低频分量，可以通过低通滤波器实现。后者与之相反，减弱或消除图像中的低频分量，但不影响高频分量，可以通过高通滤波器实现。又因为空域滤波还可以根据其特点分为线性和非线性，所以共有线性平滑滤波、线性锐化滤波、非线性平滑滤波和非线性锐化滤波四类。可以对比学习，观察不同方法产生的效果差异。 在本课程的学习中，已经做过中值滤波实验（也是一种典型的低通滤波），就不再赘述相关知识，因而我们只介绍一下锐化滤波的效果。 由于图像的传输对高频成分的衰减作用，图像在转换过程中质量会降低，细节轮廓都变得模糊，而锐化滤波的目的就是补偿图像的轮廓，使图像变得清晰。在学习平滑滤波时我们知道，邻域加权平均可以到达相应效果（应注意：该方法虽然对去除噪声有效，但是随着模板n*n的n的增加，图像会越来越模糊，细节不清晰），反过来，利用微分法（利用梯度，基于一阶微分；利用laplacian算子，二阶微分），则可以锐化图像。 现在我们用laplacian算子处理一下lena图，可以看到一个优点，即原图模糊的部分得到了锐化，边界变得明显，但是也有一个缺点，就是原来显示清楚的地方经滤波后发生了失真。 以上即为对空域增强的总结，下面我们来介绍频域增强： 与空域增强相似，图像在频域内处理也可以实现滤波和边缘检测的功能，其基本原理是通过改变图像中的不同频率分量来实现图像增强，即利用不同的滤波器滤除和保留不同的频率，如低通滤波、高通滤波、带通和带阻滤波，同态滤波等。它不像空域那么直接，但是原理比较直观，主要是基于傅里叶变换。3频域增强方法有三个步骤： 一，将图像从图像空间转换到频域空间； 二，在频域空间内对图像进行增强； 三，将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。 表现在频域增强的操作上即是： 一，计算需要增强图像的傅里叶变换； 二，将其与一个（根据需要设计的，如理想型、巴特沃斯型、提升型、其他）2参考《图像工程——图像处理》和老师课件 3《图像工程——图像处理》

数字图像处理课程设计报告

本科综合课程设计报告 题 目 ____________________________ 指导教师__________________________ 辅导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号__________________________ _______________________________ 院（部）____________________________专业________________班 ___2008___年 _12__月 _30__日 数字图像处理演示系统 信息科学与技术学院 通信工程 052

1 主要内容 1.1数字图像处理背景及应用 数字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。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 1.2 图像处理演示系统设计要求 能加载和显示原始图像，显示和输出处理后的图像； 系统要便于维护和具备可扩展性； 界面友好便于操作； 1.3 图像处理演示系统设计任务 数字图像处理演示系统应该具备图像的几何变换（平移、缩放、旋转、翻转）、图像增强（空间域的平滑滤波与锐化滤波）的简单处理功能。 1.3.1几何变换 几何变换又称为几何运算，它是图像处理和图像分析的重要内容之一。通过几何运算，可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状、和位置等各方面的变化。简单的说，几何变换可以改变像素点所在的几何位置，以及图像中各物体之间的空间位置关系，这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动，特别是图像具有一定的规律性时，一个图像可以由另外一个图像通过几何变换来产生。实际上，一个不受约束的几何变换，可将输入图像的一个点变换到输出图像中的任意位置。几何变换不仅提供了产生某些特殊图像的可能，甚至还可以使图像处理程序设计简单化。从变换性质来分可以分为图像的位置变换、形状变换等 1.3.2图像增强 图像增强是数字图像处理的基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”的信息，削弱或去除不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使处理后的图像对于特定应用而言，比原始图像更合适，或者为图像的信息提取以及其他图像分析技术奠定了基础。一般情况下，经过增强处理后，图像的视觉效果会发生改变，这种变化意味着图像的视觉效果得到了改善，某些特定信息得到了增强。

数字图像处理知识点总结(20200608132636)

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) x r(x , y)，照度分量0