目录
1 引言 (4)
2 基于纹理特征的图像检索方案 (5)
2.1 双树复小波变换原理 (5)
2.2 灰度共生矩阵 (5)
3 图像检索的实验设计 (6)
3.1 图像检索算法的描述 (6)
3.2 双树复小波纹理特征的提取 (7)
3.3 灰度共生矩阵纹理特征的提取 (7)
3.4 相似性度量 (8)
4 实验思路及结果分析 (9)
参考文献 (9)
基于纹理的图像检索技术
摘要本文主要基于图像的纹理特征，在改进DWT小波变换和灰度共生矩阵的缺陷后，进行检索。传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为克服这些缺陷，本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解，提取6个方向上的纹理特征，为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷，又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征；最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。
关键字：图像检索；双树复小波；灰度共生矩阵；纹理特征。
ABSTRACT
This paper mainly based on image texture feature, the improvement of DWT wavelet transform and the defect of gray level co-occurrence matrix after the search. Traditional DWT wavelet transform in image texture feature extraction are concussion, translation, frequency mixing and lack of direction four kinds of defects. To overcome these defects, this paper adopts double tree after wavelet transform of image retrieval query image and target image decomposition, the texture feature extraction six direction, in order to make up for the double tree after wavelet transform of the spatial distribution of different texture features of the defects, and use of these two kinds of image gray level co-occurrence matrix extract four statistic characteristics; Finally in Canberra distance similarity measure and the results of the output image retrieval.
Key words: image retrieval; Double tree complex wavelet; Gray level co-occurrence matrix; Texture feature.
1 引言
以图片查询为基础的数字图像检索是一个令人感兴趣和富有挑战性的课题。近年来，随着数字化图书馆及多媒体数据库的出现，这些问题显得更加重要。传统的方法是用文字特征如电影片名、标题及关键词给每幅图像加上手工注释，通过检索这些文字来检索图像。然而，这种方法存在许多问题，因为图像的内容有时很难用一个标题或关键词来描述，如人的脸部图像或一个纹理模式等，用简单的文字描述就可能显得模棱两可，不足以进行充分的图像检索。在某些情况下，一幅图像内可能含有多个目标，而每个目标都有自己的特征，这就更增加了描述的难度。另外，随着图像数据库的增大，用关键词来描述图像，将变得十分复杂，不足以充分表达图像的内容，因此传统的图像检索方法已显得力不从心了。
20世纪70年代以来,图像检索技术已逐步为人们所关注。由于基于文本关键字的图像检索存在着文本标注主观性过强的问题从而影响了图像检索的精度,因此基于内容的图像检索方法成为了图像检索领域的研究热点。基于内容的图像检索使用同一种方法分别从查询图像和目标图像中提取特征,通过特征对比输出检索结果。这些特征主要分为低层特征和高层语义特征。低层特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等[1]。本文主要针对纹理特征的提取方法进行研究。
早期对纹理特征提取的研究是在模式识别的背景下展开的,所采用的方法多为统计学方法,典型的文性特征代表是Tamura概括的粗糙度、对比度、方向性、线相似性、规则性和粗略度六个与人的视觉相关的纹理特征[2]。另外还有基于二阶灰度统计特征的灰度共生矩阵法。由于这些典型的方法是对整幅图像进行分析处理,缺少局部细节的纹理信息,检索效果较差。现在较流行的基于纹理特征的图像检索是利用小波分析理论提取特征实现图像检索[3]。
2 基于纹理特征的图像检索方案
本文采用双树复小波变换结合灰度共生矩阵法提取纹理特征并用于纹理图像检索。此方法利用了早期灰度共生矩阵法和现在流行的小波提取纹理特征方法各自的优势来实现互补,能更全面表达纹理图像的内容,提高图像检索的精度。 2.1 双树复小波变换原理
二维离散小波变换(DWT)的二抽取过程引起了较大混叠,带来畸变,严重影响小波系数表征原信号特征的能力。混叠带来的缺陷主要表现在两个方面:第一,平移敏感性,输入信号一个很小的平移会使小波系数产生非常明显的变化；第二,缺乏方向选择性,弱化了其它方向的信息,这一缺陷同样会丢失一些重要信息[4]。为了克服这些缺陷,Kingsbury等人提出了二维双树复小波变换(Dual-Tree ComplexWaveletTrans-form,DT-CWT)[5]。二维双树复小波变换包含两个平行的小波树,即树A和树B两个分支。其中上部树A的叠加滤波器组表示复小波变换的实部,下部树B的叠加滤波器组表示复数小波变换的虚部。DT-CWT是冗余的,对于一维信号,产生了2:1的冗余度,对于n维信号,将产生2n:1的冗余度[6],但变换之后的系数同时具有近似平移不变性、系数对应性以及方向各异性的特点[7]。二维双树复小波变换产生了6个方向的高频子图像, 6个小波子带的主方向分别为:θ={+15°,+45°,+75°,-15°,-45°,-75°}，这样就可以提取输入的查询图像和目标图像在6个方向上的细节系数矩阵,实现纹理特征的分析。
2.2 灰度共生矩阵
灰度共生矩阵法建立在估计图像的二阶矩组合条件概率密度函数基础上。该方法是一种传统的统计学纹理分析方法,虽然不能对局部细节纹理和纹理方向性的特征进行有效描述,但可以弥补双树复小波提取纹理特征缺少不同尺度纹理空间分布的缺陷,其基本原理如下:假定待分析的纹理图像为一矩形图像,水平和垂直方向上各有Nc和Nr个像元,将每个像元上出现的灰度量化为Nq级。
∑∑===q N i Nq j dw ij
dw ij
ij p p P 11
灰度共生矩阵是描述在θ方向上,相隔d 像元距离的一对像元分别具有灰度层i 和j 的出现概率,其元素可记为P(i,j/d,θ)[8]。显然,灰度共生矩阵对角线上的元素是检测区域里相距(Δx,Δy)且具有相同灰度值档的像素点对出现的次数。因此对于粗纹理,对角线上的元素值较大；对于细纹理,远离对角线的元素值较大。纹理的方向性决定了共生矩阵中较大数值偏离对角线的程度与(Δx,Δy)(即d 和θ的取值)。灰度共生矩阵是对区域纹理性质的一种描述,所以灰度共生矩阵能有效提取不同尺度纹理的空间分布特征。
3 图像检索的实验设计
双树复小波变换结合灰度共生矩阵法进行图像检索,使用了双树复小波变换和灰度共生矩阵法分别提取查询图像和图像库中每一幅目标图像的纹理特征,然后对这两种方法提取的纹理特征进行归一化操作并组合成特征向量,最后求取查询图像和目标图像之间特征向量的距离,并按距离从小到大输出目标图像,完成图像检索。
3.1 图像检索算法的描述
(1)从图像库中读入一幅查询图,并转换成256色灰度图；
(2)对查询图进行双树复小波变换；
(3)计算变换后得到的细节系数矩阵的均值和方差,将得到的数据归一化再保存到查询图数据数组中；
(4)计算查询图的灰度共生矩阵并求其统计量特征,再对这些特征求取均值和方差,归一化并保存数据到查询图数据数组中；
(5)从图像库中读入每幅目标图像,并对每幅目标图重复进行与查询图同样的(1)-(4)步操作；
(6)求取每幅目标图的纹理特征数据与查询图的纹理特征数据的Canberra 距离,作为相似性度量；
(7)按距离值从小到大排列目标图,并按排列顺序显示检索到的目标图。
3.2 双树复小波纹理特征的提取
为了把查询图像与图像库中的目标图像进行纹理特征的对比,本文分别对这两类图像双树复小波变换三层分解得到的6个的细节系数矩阵进行统计,并求取细节系数矩阵的均值和方差。由这6个细节系数矩阵的均值和方差组成12维的特征向量,作为查询图像和目标图像的纹理特征。
()∑∑==+=M x N y i i y x I N
M u 11,1 ()∑∑==-+=M x N y i i
i u y x I N M q 11,1
其中,Ii(x,y)是图像的细节系数矩阵,M 和N 是图像的长度和宽度。
3.3 灰度共生矩阵纹理特征的提取
利用灰度共生矩阵提取纹理特征可分为如下三步:
(1)将查询图像和目标图像转化成灰度图像并输入,然后将每幅图像划分成H ×W 个大小为32×32窗口[9]。
(2)逐步计算每个窗口的特征向量Rij(i =1,2,…,H;j=1,2,…,W)。Rij 的计算方法是,取每幅图像位置为(i,j)的窗口的图像数据,然后对这些数据进行16级灰度的量化,再对量化后的图像数据计算0°、45°、90°、135°方向上步长为d 的灰度共生矩阵,再根据灰度共生矩阵4种统计量的公式分别计算出每幅图像4个方向的所有窗口的特征的均值作为各方向上的特征向量R ij 。
(3)对4个方向上特征向量R ij 求均值和方差,得到8维的纹理特征向量。在步骤
(2)中用于描述图像纹理特征所用的统计量有4个:二阶矩(ASM)、对比度(con)、相关度(cor)、熵(ent)。
计算公式如下：
2
11}
{∑∑===Nq i Nq j Pij ASM
n
j i Pij n con Nq i Nq j Nq n =-=∑∑∑===},}{{211
02 y
x Nq i Nq j y
x ij w w u u P
j i cor ∑∑==-??=11 []∑∑==-=Nq i Nq
j ij
ij P P ent 112log
其中,Nq 为(3)式中用到的量化的灰度级,Pij 是(3)式得到的灰度共生矩阵,μx 、wx 是Pij 中每一行数据的均值和方差,μy 、wy 是Pij 中每一行数据的均值和方差。
3.4 相似性度量
由于按上面方法提取的两种纹理特征之间的差距较大,使用常规的欧式距离容易将小特征的作用掩盖,达不到预期的效果。因此,先对以上两种特征除各自的最大值实现归一化操作,再选用Canerra 距离进行相似性计算。设fq 为查询图像的
特征向量,j d f 为图像库中第j 幅目标图像的特征向量,该距离定义为:
()∑=--=l i j d q j d q j d q c i f i f i f i f f f d 1)
()()()(, 式中:fq(i)为查询图像的第i 个特征值；)(i f j d 为图像库中第j 幅图像的第i
个特征值；l 为特征向量的长度。dc 越小越接近于0,两幅图像的相似度就越大。
4 实验思路及结果分析
通过实验我们发现,本文的检索方法对于有细纹理的图像有更好的检索效果。但本文检索算法在时间复杂度上比Gabor小波特征检索稍高。此方法只利用了均值和方差来统计图像的纹理特征,还需要选取其他统计特征进行实验分析。此外,还可通过调整灰度级大小、调整窗口大小、改进统计特征等方法来提高检索效果。实验结果如下：
参考文献：
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大作业指导书 题目：数字图像处理 院（系）：物联网工程学院 专业: 计算机 班级：计算机1401-1406 指导老师： 学号： 姓名： 设计时间： 2016-2017学年 1学期
摘要 (3) 一、简介 (3) 二、斑点数据模型 .参数估计与解释 (4) 三、水平集框架 (5) 1.能量泛函映射 (5) 2.水平集传播模型 (6) 3.随机评估方法 (7) 四、实验结果 (8) 五、总结 (11)
基于水平集方法和G0模型的SAR图像分割 Abstract（摘要） 这篇文章提出了一种分割SAR图像的方法，探索利用SAR数据中的统计特性将图像分区域。我们假设为SAR图像分割分配参数，并与水平集模型相结合。分布属于G分布中的一种，处于数据建模的目的，它们已经成功的被用于振幅SAR图像中不同区域的建模。这种统计数据模型是驱动能量泛函执行区域映射的基础，被引用到水平集传播数值方案中，将SAR 图像分为均匀、异构和极其异构区域。此外，我们引入了一个基于随机距离和模型的评估过程，用于量化我们方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，我们的算法对合成和真实SAR 数据都具有准确性。+ 简介 1、Induction（简介） 合成孔径雷达系统是一种成像装置，采用相干照明比如激光和超声波，并会受到斑点噪声的影响。在SAR图像处理过程中，返回的是斑点噪声和雷达切面建模在一起的结果。这个积性模型（文献[1]）因包含大量的真实SAR数据，并且在获取过程中斑点噪声被建模为固有的一部分而被广泛应用。因此，SAR图像应用区域边界和目标检测变得更加困难，可能需要斑点去除。因此，斑点去除是必需的，有效的方法可以在文献[2][3][4][5][6][7][8][9][10]中找到。 对于SAR图像分割，水平集方法构成一类基于哈密顿-雅克比公式的重要算法。水平集方法允许有效的分割标准公式，从文献[12]中讨论的传播函数项可以得到。经典方法有着昂贵的计算成本，但现在的水平集的实现配置了有趣的低成本的替换。 水平集方法的一个重要方面，比如传播模型，可以用来设计SAR图像的分割算法。这个传播函数能够依据伽马和伽马平方根法则将斑点统计进行整合，函数已经被广泛地应用于SAR图像中的均质区域分割。Ayed等基于伽马分布任意建模，设计方案将SAR图像分成多个均质区域。尽管多区分割问题已经解决，该方案人需要一定数量的区域作为输入。Shuai 和Sun在文献[16]中提出对这个方法进行了改进，他们使用了一个有效的传播前收敛判断。Marques等引入了一个类似于含有斑点噪声图像中目标检测的框架，将基于本地区域的斑点噪声统计融合进去。这些作者采用伽马平方根对均质区域进行建模并用一个自适应窗口方案检测本地的同质性。 最近，新的SAR数据模型比如K，G，显示出了优势。经典法则受限于均质区域特性的描述，而最近的法则展现出了在数据建模中更有吸引力的特性。法则允许同构、异构和高度异构幅度SAR数据的建模。这个分布族提供了一组参数，可以描述SAR图像中的不同区域。分布的参数信息，可以被广泛的应用于设计SAR图像处理和分类技术。在文献[21]中，Mejail 等人介绍了SAR监督数据分类器，它基于其参数映射并实现了有趣的结果。Gambini等人在文献[22]中使用这个分布的一个参数来量化SAR数据的粗糙度，通过活动轮廓和B样条差值来检测边缘。然而，这种技术需要一个初始分割步骤，并受拓扑限制。一般来说，活动轮廓方法不能解决不连续区域分割的问题。 本文介绍了一种新的水平集算法来实现SAR图像中均质、异构和极其异构区域分割的目标。由于分布能够描述SAR图像的同质性和规模，我们的方法采用分布对斑点数据进行建模。这些分布参数基于每一个域点进行估计，通过这些信息，我们可以在水平集分割框架内得到一个能量泛函来驱动向前传播(front propagation)。该泛函以最大化不同区域平均能量间的差异作为结束。最终水平集阶段以能量带作为依据得到SAR图像的分割结果。
数字图像处理 第一章 1、1解释术语 (2) 数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置与每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。 (3)图像处理:就是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。 1、7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。彩色图像、多光谱图像与高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术与方法。 1、8基本思路就是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。 1、9基本思路就是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。 1、10基本思路就是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储与实时传输的应用需求。 1、11基本思路就是,通过数学方法与图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。 1、12基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。 第二章 2、1解释下列术语 (18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。 (19)灰度分辨率:就是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。 (20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。 (21)像素的8邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的8个像素称为该像素的8邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y-1)(x-1,y)(x-1,y+1)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y-1)(x+1,y)(x+1,y+1)。 (28)欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D e(p,q)=[(x-u)2+(y-v)2]1/2 (29)街区距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的街区距离定义为:D4(p,q)=|x-u|+|y-v|。 (30)棋盘距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D8(p,q)=max(|x-u|,|y-v|)。 (33)调色板:就是指在16色或者256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16种或者256种颜色组成的一个颜色表,并将她们分别编号为0~15或0~255,这样就使每一个4位或者8位的颜色编号或者颜色表中的24位颜色值相对应。这种4位或者8位的颜色编号称为颜色的索引号,由颜色索引号及对应的24位颜色值组成的表称为颜色查找表,即调色板。 2、7对图像进行描述的数据信息一般应至少包括: (1)图像的大小,也即图像的宽与高 (2)表示每个像素需要的位数,当其值为1时说明就是黑白图像,当其值为4时说明就是16色或16灰度级图像,当其值为8时说明就是256色或256灰度级图像,当其值为24就是说明就是真彩色图像。 同时,根据每个像素的位数与调色板的信息,可进一步指出就是16色彩色图像还就是16灰度级图像;就是256色彩色图像还就是256灰度级图像。 (3)图像的调色板信息。 (4)图像的位图数据信息。 对图像信息的描述一般用某种格式的图像文件描述,比如BMP等。在用图像文件描述图像信息时,相应的要
-------------精选文档 ----------------- 1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像，要求判读条纹的间距，请 给出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解：步骤与思路： ○1.进行模糊处理，消除噪声 ○2.边缘检测，进行图像增强处理 ○3．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法，根据值为1 像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I);%对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100)% 阈值为 100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0;%进行二值化
-------------精选文档 ----------------- end end end figure; imshow(I1); Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c%找出每两个条纹之间的距离
2.现有 8 个待编码的符号 m0,,m7, 它们的概率分别为 0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3.请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。
1、下图是一用于干涉原理进行测试的干涉场图像，要求判读条纹的间距，请给 出图像处理的方案并说明每一步的作用及其对其它处理步骤可能产生的影响。 解：步骤与思路： ○1.进行模糊处理，消除噪声 ○2.边缘检测，进行图像增强处理 ○3．二值化图像，再进行边缘检测，能够得到很清晰的边界。 ○4.采用横向标号法，根据值为1像素在标号中的相邻位置可以确定间距 I=imread('xz mjt.bmp'); I1=medfilt2(I); %对图像中值滤波 imshow(I1); [m,n]=size(I1); for i=1:m for j=1:n if(I1(i,j)<100) %阈值为100 I1(i,j)=255; else I1(i,j)=0; %进行二值化 end end end figure; imshow(I1);
Y1=zeros(1,25); y2=y1; c=y2; i=100; for j=1:1200 if (I1(i,j)==255&&I1(i,j+1)==0) Y1=j+1; end if (I1(i,j)==0&&I1(i,j+1)==255) Y2=j; end end for i=1:25 c=Y2(i)-Y1(i) end c %找出每两个条纹之间的距离
2. 现有8个待编码的符号m0,……,m7,它们的概率分别为0.11,0.02,0.08,0.04,0.39,0.05,0.06,0.25,利用哈夫曼编码求出这一组符号的编码并画出哈夫曼树。 3. 请以图像分割方法为主题，结合具体处理实例，采用期刊论文格式，撰写一篇小论文。
胡学龙编著 《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案 目录 第 1 章概
述 (1) 第 2 章图像处理基本知识 (4) 第 3 章图像的数字化与显示 (7) 第 4 章图像变换与二维数字滤波 (10) 第 5 章图像编码与压缩 (16) 第 6 章图像增强 (20) 第 7 章图像复原 (25) 第 8 章图像分割 (27) 第 9 章数学形态学及其应用 (31) 第 10 章彩色图像处理 (32)
第1章概述 连续图像和数字图像如何相互转换 答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 （连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字 化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅 度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。 采用数字图像处理有何优点 答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点： 1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。 2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。 3．数字图像处理技术适用面宽。 4．数字图像处理技术综合性强。 数字图像处理主要包括哪些研究内容 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。 答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可
大作业要求 1.数字图像处理中的图像增强、图像分割、数学形态学、图像编码这几个章节中，围绕你所感兴趣的题目写一篇综述。 2.要求： （1）在中国知网上下载5篇以上相关文章，结合上课所学内容，确定综述的内容。（2）文字3000字以上，包含 a. 课题背景和概述 b. 国内外研究现状 c. 技术应用（可以实现哪些功能，实 现的方法及结果 d. 结论 e. 学习体会 f．参考文献 （3）综述的排版： 正文层次格式如下： 1（空两格）×××××（居中，三号宋体，加粗，占4行） 1.1×××（左顶格，四号宋体，加粗，占 2.5行，不接排） 1.1.1×××（左顶格，小四号宋体，加粗，占2行，不接排） a.（左空两格，a.后空一格）×××(小4号宋体，加粗) （正文）×××××(小4 号宋体，接排)
(1)（左空两格，(1)后空一格）×××(小4号宋体，加粗) （正文）×××××(小4号宋体，接排) 1)（左空两格，1）后空一格）(小4号宋体，加粗) （正文）×××××(小4号宋体，接排) 正文中段落一律段前、段后0磅，行距为20磅，对齐方式：两端对齐。小4号字体。 论文中的图和表居中，并且有图题和表题。 例如： 图 1 主站工作过程（5号字体，加粗） 表1 不同总线速率下从站的延迟时间（5号字体，加粗） 速率（Kbit/s ） 9.6 19.2 93.75 187.5 500 1500 1200SDR minT (bit T ) 11 11 11 11 11 11 11 SDR maxT (bit T ) 60 60 60 60 100 150 800 参考文献按照下面形式给出： 参考文献 （居中，三号，宋体，加粗，占4行）
数字图像处理 1.图像工程的三个层次是指哪三个层次？各个层次对应的输入、输出对象分别是什么？ ①图像处理 特点：输入是图像，输出也是图像，即图像之间进行的变换。 ②图像分割 特点：输入是图像，输出是数据。 ③图像识别 特点：以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。“输入是数据，输出是理解。 2.常用的颜色模型有哪些（列举三种以上）？并分别说明颜色模型各分量代表的意义。 ①RGB（红、绿、蓝）模型 ②CMY（青、品红、黄）模型 ③HSI（色调、饱和度、亮度）模型 3.什么是图像的采样？什么是图像的量化？ 1．采样 采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。一副图像就被采样成有限个像素点构成的集合。例如：一副640*480分辨率的图像，表示这幅图像是由640*480＝307200个像素点组成。 2．量化 量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。 针对数字图像而言： 采样决定了图像的空间分辨率，换句话说，空间分辨率是图像中可分辨的最小细节。 量化决定了图像的灰度级，即指在灰度级别中可分辨的最小变化。 数字图像处理（第三次课）
调用图像格式转换函数实现彩色图像、灰度图像、二值图像、索引图像之间的转换。 图像的类型转换： 对于索引图像进行滤波时，必须把它转换为RGB图像，否则对图像的下标进行滤波，得到的结果是毫无意义的; 2.用MATLAB完成灰度图像直方图统计代码设计。
3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？ 答：数字化前需要决定影像大小（行数M、列数N）和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N，灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图？它有哪些应用？从灰度直方图你能获得图像的哪些信息？ 答：灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。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。 应用：通过变换图像的灰度直方图可以，使图像更清晰，达到图像增强的目的。 获得的信息：灰度范围，灰度级的分布，整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答：将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式： 得 1，二维傅里叶变换有哪些性质？二维傅里叶变换的可分离性有何意义？ 周期性，线性，可分离性，比例性质，位移性质，对称性质，共轭对称性，差分，积分，卷积，能量。 意义：分离性表明：二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑？试述均值滤波的基本原理。 答：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。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法，就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S，计算S中所有像素的灰度级平均值，作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波？有何特点？ 答：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，它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。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 6图像几何校正的一般包括哪两步？像素灰度内插有哪三种方法？各有何特点？ 答：1）建立失真图像和标准图像的函数关系式，根据函数关系进行几何校正。 2）最近邻插值，双线性插值，三次卷积法 3）最近邻插值：这种插值方法运算量小，但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4，f(1,2)=7，f(2,1)=5，f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法：点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法：f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得：f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后，得该点其灰度值为6
2014年上学期《数字图像处理》复习大作业及参考答案 ===================================================== 一、选择题（共20题） 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、RGB B、CMY或CMYK C、HSI 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. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以 便引入一些低频分量。这样的滤波器叫B。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 11、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 D. 中值滤波 12、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：( A ) A、256K B、512K C、1M C、2M 13、噪声有以下某一种特性（ D ） A、只含有高频分量 B、其频率总覆盖整个频谱 C、等宽的频率间隔内有相同的能量 D、总有一定的随机性 14. 利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（B） a.图像中应仅有一个目标 b.图像直方图应有两个峰 c.图像中目标和背景应一样大 d. 图像中目标灰度应比背景大 15. 在单变量变换增强中，最容易让人感到图像内容发生变化的是（ C ）
数字图像处理实验报告 学院：信息学院 专业：电科1004班 姓名： 学号： 辅导老师： 完成日期： 2013年6月29日 空域图像增强 实验要求:
(1)选择若干图像（两幅以上），完成直方图均衡化。 (2)选择若干图像（两幅以上），对图像文件分别进行均值滤波、中值滤波和拉 普拉斯锐化滤波操作。 (3)添加噪声，重复上述过程观察处理结果。 实验原理： (1)图像增强是图像处理的基本内容之一，图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信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用，比原始图像更合适。处理的结果使图像更适应于人的视觉特性或机器的识别系统。图像增强主要可分为三类:频域图像增强方法、小波域图像增强方法、空域图像增强方法。 (2)空域图像增强主要包括:直方图均衡化、平滑滤波和锐化滤波等方法。 (3)直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。 这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。 (4)平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另 一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。 (5)均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板， 该模板包括了其周围的临近像素（以目标象素为中心的周围8个象素，构成一个滤波模板，即去掉目标象素本身）。再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。 线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度个g（x，y），即个g（x，y）=1/m ∑f（x，y） m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。 (6)中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技 术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中,f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为2*2，3*3区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。 (7)拉式算子是一个刻画图像灰度的二阶商算子，它是点、线、边界提取算子， 亦称为边界提取算子。通常图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型。 拉普拉斯算子也是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维
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
数字图像处理
目录 作业一 (1) 一作业要求 (1) 二源代码 (1) 三运行结果 (3) 作业二 (5) 一作业要求 (5) 二算法描述 (5) 三源代码 (7) 四运行结果 (10)
作业一 一作业要求 在图像的空间域滤波操作中，会出现有部分掩膜矩阵在图像外面的情况，所以需要给图像先加入一个边界，执行完操作之后，再去掉这个边界，保证图像中所有的像素都参与矩阵运算。 二源代码 byte[,] filter(byte[,]f,float[,]mask) { int w = f.GetLength(0); int h = f.GetLength(1); byte[,] g = new byte[w,h]; int M = mask.GetLength(0)/2; int N = mask.GetLength(1)/2; for (int y=N;y
} float[,] averagingMask(intM,int N) { float[,] mask = new float[2*M+1,2*N+1]; for (int m=-M;m<=M;m++) for (int n=-N;n<=N;n++) mask[M+m,N+n] = 1.0f/((2*M+1)*(2*N+1)); return mask; } byte[,] addboard(byte[,] f,intM,int N) { int w=f.GetLength(0); int h=f.GetLength(1); intgw=w+2*M; intgh=h+2*N; byte[,] g=new byte[gw,gh]; //add top board and bottom board for(inti=0;i [HW5][24]SA11009045_张海滨 大作业 1、行模糊、锐化、和直方图均衡化。 程序： I=imread('E:\研一\数字图像处理\作业\HW5\DSC00003.JPG'); figure,imshow(I),title('原始图像'); I1=rgb2gray(I); I1=imresize(I1,0.5); figure,imshow(I1),title('灰度图像'); h=ones(5,5)/25; I2=imfilter(I1,h); figure,imshow(I2),title('模糊处理'); J=double(I1); h1=fspecial('laplacian'); I3=filter2(h1,J); figure,imshow(I3),title('锐化处理'); I4 = histeq(I1,256); figure,imhist(I1),title('原图像直方图'); figure,imshow(I4),title('均衡化处理'); figure,imhist(I4),title('均衡化后直方图'); 进行运算的结果为： 原始图像 此为进行处理的原始图像。进行图像灰度化并把图像的大小进行调整为原来的一半，得到图像： 对图像分别进行均值滤波器模糊、拉普拉斯算子锐化处理，得到的结果如下图： 方图如下所示。 2、边缘检测，程序： I=imread('F:\研一\数字图像处理\作业\HW5\DSC00003.JPG'); I1=rgb2gray(I); I1=imresize(I1,0.5); J=double(I1); H=[0 1 0;1 -4 1;0 1 0]; J=conv2(J,H,'same'); J=I1-J; subplot(1,2,1); imshow(I1),title('灰度图像'); subplot(1,2,2); imshow(J),title('Laplace算子边缘检测'); G1 = [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1]; G2 = G1'; Iedge=I1; I2x = filter2(G1,Iedge); I2y = filter2(G2,Iedge); I2=abs(I2x+I2y); I22 = mat2gray(I2); 数字图像处理每章课后题参考答案 第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。 2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？ 3.列举并简述常用表色系。 1.简述数字图像处理的研究内容？ 答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面， 将这几个方面展开，具体有以下的研究方向： 1.图像数字化， 2.图像增强， 3.图像几何变换， 4.图像恢复， 5.图像重建， 6.图像隐藏， 7.图像变换， 8.图像编码， 9.图像识别与理解。 2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？ 答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。 根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。 图像处理着重强调在图像之间进行的变换。比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。 图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。 第三章图像基本概念 数字图像处理 实验报告 实验选题：选题二 组员： 学号： 班级： 指导老师： 实验日期：2019年5月22日 一、实验目的及原理 1.识别出芯片的引脚 2.熟悉并掌握opencv的某些函数的功能和使用方法 原理：通过滤波、形态学操作得到二值图，再在二值图中设置条件识别引脚部分。 二、实现方案 对图片滤波、调节阈值做边缘检测过滤掉一部分图片中干扰元素；然后通过膨胀、腐蚀操作来减少引脚的空心部分；再通过findContours()函数找到引脚的边缘并得到轮廓的点集，设置特定的长宽比和矩形面积识别引脚部分。 三、实验结果 四、源码 #include 第二章 （2.1、2.2略） 2.4 图像逼真度就是描述被评价图像与标准图像的偏离程度。 图像的可懂度就是表示它能向人或机器提供信息的能力。 2.5 所以第一副图像中的目标人眼观察时会觉得更亮些。 第三章 3.1 解：（a ）??+-= y x dxdy vy ux j y x f v u F ,)](2exp[),(),(π （b ） 由（a ）的结果可得： 根据旋转不变性可得： （注：本题由不同方法得到的最终表达式可能有所不同，但通过变形可以互换） 3.2 证：作以下代换： ?? ?==θθ s i n c o s r y r x ，a r ≤≤0，πθ20≤≤ 利用Jacobi 变换式，有： 3.3 二维离散傅立叶变换对的矩阵表达式为 当4N =时 3.4 以3.3 题的DFT 矩阵表达式求下列数字图像的 DFT: 解：(1) 当N=4 时 (2) 3.5解： 3.6 解： 3.11 求下列离散图像信号的二维 DFT , DWT,DHT 解： （1） (2) 第四章 4.1阐述哈夫曼编码和香农编码方法的理论依据，并扼要证明之。 答：哈夫曼编码依据的是可变长度最佳编码定理：在变长编码中，对出现概率大的信息符号赋予短码字，而对出现概率小的信息符号赋予长码字。如果码字长度严格按照所对应符号出现概率大小逆序排列，则编码结果平均码字长度一定小于其它排列方式。 香农编码依据是：可变长度最佳编码的平均码字长度。 证明：变长最佳编码定理 课本88页，第1行到第12行 变长最佳编码的平均码字长度 课本88页，第14行到第22行 4.2设某一幅图像共有8个灰度级，各灰度级出现的概率分别为 数字图像基础 课程名称：数字图像基础 学院：信息工程与自动化学院 专业年级： 2010级计算机系班 学号： 2010104052 学生姓名： 指导教师：尚振宏 日期： 2013-6-11 目录 目录 (1) 1前言 (2) 2图像分割的方法简介 (3) 2.1迭代法 (3) 2.2类间最大距离法 (3) 2.3最大熵法 (4) 2.4最大类内类间方差比法 (4) 2.5局部阈值法 (5) 2.6均匀性度量法 (6) 3简单算法及其实现 (6) 3.1最优阈值算法 (6) 3.2 Canny算法 (8) 4、试验对比 (10) 4.1迭代法试验对比 (10) 4.2类间最大距离法试验对比 (10) 4.3最大熵法试验对比 (11) 4.4最大类内类间方差比法试验对比 (11) 4.5局部阈值法试验对比 (12) 4.6均匀性度量法试验对比 (12) 5、总结体会 (13) 6、参考文献 (13) 7、附录 (14) 7.1迭代法代码 (14) 7.2类间最大距离法代码 (14) 7.3最大熵法代码 (15) 7.4最大类内类间方差比法代码 (16) 7.5局部阈值法代码 (18) 7.6均匀性度量法代码 (18) 1、前言 图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今已提出上千种分割算法，但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法。总的来说，图像分割是图像识别和图像分析的基本前提步骤，图像分割的质量好坏直接影响后续图像处理的效果，甚至决定成败。因此，图像分割在数字图像处理技术中占有非常重要的地位。图像分割时指将一副图像分解为若干互不交叠的、有意义的、具有相同性质的区域。好的图像分割应具备以下特征：⑴分割出来的各个区域对某种特性（例如灰度和纹理）而言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小孔。⑵相似区域对分割所依据的性质有明显的差异。⑶区域边界是明确的。图像分割是一个很关键的图像分析技术，是由图像处理进到图像分析的关键步骤.它的目的就是把图像中感兴趣的那部分分割出来供大家研究、处理和分析，一直都是图像技术研究中的热点。但是由于地域的差别，图像分割一直都没有一个比较通用的算法。 在实际图像处理中，一般情况下我们只是注意到图像中那些我们感兴趣的目标，因为只有这部分也就是我们注意到的有用的目标物才能为我们提供高效、有用的信息。而这些目标一般又都对应着图像中某些特定的、具有独特性质的区域。为了把这些有用的区域提取出来供我们人类使用，图像分割这门技术也就应运而生了。我们通常情况下所说的图像分割就是指把图像划分成若干个有意义的区域的过程，每个区域都是具有相近特性的像素的连通集合，一般情况下我们所关注到的那些有用的目标物就存在与这些区域中。研究者们为了识别和分析图像中的那部分我们感兴趣的目标，例如进行特征提取或者测量，就需要将这些相关的区域从图像背景中提取出来。图像分割就能够把图像中的这些有用的区域分割出来，从而把一幅图像分成一系列的有意义的、各具特征的目标或者区域。 图像分割技术主要分为四大类：区域分割，阈值分割，边缘检测和差分法运动分割（主要针对运动图像的分割）。阈值分割是近年来国际领域上的一个新的研究热点，它是一种最简单的图像分割技术，其基本原理就是：通过设定不同的特征阈值点，从而把图像的象素点分为若干类，然后通过阈值点来分割图像，最终把图像中的有用的部分提取出来。本文将对matlab用于图像分割的基本理论进行简要研究，并对当前matlab用于图像分割的最新研数字图像处理大作业
(完整版)数字图像处理每章课后题参考答案
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数字图像处理大作业-昆明理工大学-尚振宏
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