w=[1111
1111
11-241
1111
1111
3）分别采用5D5, 9D9, 15
D 15和
1
1
1
1
1]
25大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif进
数字图像的空间域滤波和频域滤波
一、实验环境
二、实验内容与要求
1.平滑空间滤波：
1）
读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。
2）对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，
要求在同一窗口中显示。
3）进行低通滤波，显示处理后的图像。
4）显示均值处理后的图像。
5）对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
2.锐化空间滤波
1）读出blurry_moon.tif DODO,采用3D3的拉普拉斯算子w=[1,1,1;1—81;1,1,
1]对其进行滤波。
2）编写函数w=genlaplacian（n）,自动产生任一奇数尺寸n的拉普拉斯算子，如5D5
的拉普拉斯算子
行锐化滤波，并利用式g（x,y）€f（x,y）-,2f（x,y）完成图像的锐化增强，观察其有
何不同，要求在同一窗口中显示。
4）采用不同的梯度算子对blurry_moon.tif进行锐化滤波，并比较其效果。
3.傅立叶变换
1）读出woman.tif这幅图像,对其进行快速傅立叶变换，分别显示其幅度图像和相位图像。
仅对相位部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
2）仅对幅度部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
3）将图像的傅立叶变换F置为其共轭后进行反变换，比较新生成图像与原始图像的差
异。
三、实验过程
平滑空间滤波：
读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图
像窗口中。椒盐噪声:
def salt_pepperNoise(src):dst二src.copyOnum=1000#1000个噪声点
ndim=np.ndim(src)
row,col=np.shape(src)[0:2]for i inrange(num):
x=np.random.randint(0,row)#□□□□□□□□□y=np.random.randint(0,col)
indicator=np.random.randint(0,2)
#灰度图像
if ndim==2:
if indicator==0:
dst[x,y]=0else:
dst[x,y]=255
#彩色图像
elif ndim==3:
if indicator==0:
dst[x,y,:]=0else:
dst[x,y,:]=255
return dst0000：
def addGaussianNoise(image,sigma):
mean=0.0
row,col,ch=image.shape
gauss=np.random.normal(mean,sigma,(row,col,ch))
gauss=gauss.reshape(row,col,ch)
noisy=image+gauss
return noisy.astype(np.uint8)
Q saftPepper—口X■IGaussian—□X
对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算，对比不同模板所形成的效果,要求在同一窗口中显示。
加入椒盐噪声后图像的滤波：
imgl二cv2.imread(\,0)
img=img1[100:300]
src=salt_pepperNoise(img)cv2.imshow(,src)
dst=cv2.blur(src,(3,3))#□□□□□□
cv2.imshow(,dst)
dstl二cv2.medianBlur(src,5)#中值滤波
cv2.imshow(,dstl)
dst2=cv2.GaussianBlur(src,(3,3),0)#□□□□cv2.imshow(,dst2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
X □ X A
■origin !n^edlanBlur F Gau&sianBlLir sl=np.fft.ifftshift(st)x2=np.ff
t.ifft2(sl)x3=np.uint8(np.real(
x2))return newimg,x3
img 二cv2.imread('D:\mote.jpg',0)
进行低通滤波，显示处理后的图像。 import cv2
import numpy as np def function(img):
h,w=img.shape
newimg 二np.zeros((h,w),np.uint8)img2=np.fft.fft2(img)
fshift 二np.fft.fftshift(img2)
st 二fshift.copy()
h,w=fshift.shape
sh=h/2
sw=w/2
r=40
for i inrange (h):
for j inrange (w):
if ((sh-i)*(sh-i)+(sw-j)*(sw-j))<=r*r:newimg[i,j]=255
tmp=1
else :
tmp=0
st[i,j]二tmp*fshift[i,j]
imgl,img2二function(img)
cv2.imshow(,img)
cv2.imshow(,img2)
cv2.waitKey(O)
显示均值处理后的图像。
代码：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread('D:\mote.jpg',0)#□□□□□□□□
blur=cv2.blur(img,(3,5))#1模板大小3*5
plt.subplot(1,2,1),plt.imshow(img,'gray')#□□□□，□□□□□bgr plt.title('img')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,'gray')
plt.title('blur')
plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()
®Figure1—□X
代《今中回X-314JB5yx58.3329[175]
对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
代码：
import cv2
import matplotlib.pyplot as pit
img=cv2.imread('D:/img/salt.jpg',O)#□□□□□□□□
blur=cv2.blur(img,(3,5))#□□□□3*5
mid二cv2.medianBlur(img,5)
plt.subplot(l,2,1),plt.imshow(mid,'gray')plt.title('medianBlur')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.subplot(1,2,2),plt.imshow(blur,'gray')plt.title('blur')
plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()
选Figure1
medtanBlur
m Q:s]B]
锐化空间滤波
读出一幅图像，采用X的拉普拉斯算子-
对其进行滤波。
#□□□□,□□□□□□□□
def Laplace(src):
template=np.ones((3,3),dtype二np.float32)#模板
template[l,1]=-8.0
addBorder=cv2.copyMakeBorder(src,1,1,1,1,cv2.B0RDER_REFLECT_101)row,col=src .shape
dst二np.zeros((row,col),dtype=np.int16)
for i inrange(row):
for j inrange(col):
temp=addBorder[i:i+3,j:j+3]
dst[i,j]二np.sum(template*temp)
return dst
□ □ |r
I
I I!
irfl
>
ll[f
I:
0)
t 11 kI.-,
■1src 'iT
S
J!!
■■H output import numpy as np import pandas as pd import cv2from scipy import ndimagekernel_5x5二np.array([[l ,1,1,1,1],
[1,1,1,1,1],[1,1,-24,1,1],[1,1,1,1,1,],[1,1,1,1,1]])
img=cv2.imread(\,0)
k5=ndimage.convolve(img,kernel_5x5)cv2.imshow(,k5)
cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
分别采用X ,X ,X 和X 大小的拉普拉斯算子对进
行锐化滤波，并利用式完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。代码：
import cv2
img 二blurred=cv2.imread(\
#5U5,9D9,15D15和25D25
编写函数，自动产生任一奇数尺寸的拉普拉斯算子，如X
的拉普拉斯算子
x二cv2.Sobel(src,cv2.CV_16S,l,0)
y二cv2.Sobel(src,cv2.CV_16S,0,1)
absX=cv2.convertScaleAbs(x)
absY=cv2.convertScaleAbs(y)
dst二cv2.addWeighted(absX,0.5,absY,0.5,0)cv2.imshow('Sobel',dst)
#□□□□□□
lap二https://www.doczj.com/doc/4219208409.html,placian(src,cv2.CV_16S,3)dst1二cv2.convertScaleAbs(lap)cv2.imshow(,dst1)
#Canny□子
can=cv2.Canny(src,30,120)
s=src-can
src1二cv2.GaussianBlur(s,(3,3),0)cv2.imshow(,src1)cv2.waitKey(0)
■J car.12laplacian I E Sobel-□
傅立叶变换
1）读出woman.tif这幅图像，对其进行快速傅立叶变换，分别显示其幅度图像和相位图像。
仅对相位部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
2）仅对幅度部分进行傅立叶反变换后查看结果图像。
3）将图像的傅立叶变换F置为其共轭后进行反变换，比较新生成图像与原始图像的差
异。
代码：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread('D:\mote.jpg',0)
f=np.fft.fft2(img)#□□□□□□□□□□□□□□□
fshift二np.fft.fftshift(f)
si=np.log(np.abs(f))s2=np.log(np.abs(fshift))ph_f=np.angle(f)ph_fshift二np.angle(fshift)
pit.subplot(221),plt.imshow(s1,'gray'),plt.title('originalmagnitude')pit.
subplot(222),plt.imshow(s2,'gray'),plt.title('centermagnitude')pit.subplo t(223),plt.imshow(ph_f,'gray'),plt.title('originalphase')plt.subplot(224) ,plt.imshow(ph_fshift,'gray'),plt.title('centerphase')plt.show()
空间域滤波和频率域处理的特点 1.引言 空间域滤波和频率域处理是数字图像处理中常用的两种图像增强技术。它们通过对图像进行数学变换和滤波操作来改善图像质量。本文将介绍空 间域滤波和频率域处理的特点，并比较它们之间的异同。 2.空间域滤波 空间域滤波是一种直接在空间域内对图像像素进行处理的方法。它基 于图像的局部像素值来进行滤波操作，常见的空间域滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。 2.1均值滤波器 均值滤波器是最简单的空间域滤波器之一。它通过计算像素周围邻域 的平均值来实现滤波操作。均值滤波器能够有效地去除图像中的噪声，但 对图像细节和边缘保留较差。 2.2中值滤波器 中值滤波器是一种非线性的空间域滤波器。它通过计算像素周围邻域 的中值来实现滤波操作。中值滤波器能够在去除噪声的同时保持图像细节 和边缘，对于椒盐噪声有较好的效果。 2.3高斯滤波器 高斯滤波器是一种线性的空间域滤波器。它通过对像素周围邻域进行 加权平均来实现滤波操作。高斯滤波器能够平滑图像并保留图像细节，它 的滤波核可以通过调整方差来控制滤波效果。 3.频率域处理 频率域处理是一种将图像从空间域转换到频率域进行处理的方法。它 通过对图像进行傅里叶变换或小波变换等操作，将图像表示为频率分量的 集合，然后对频率分量进行处理。
3.1傅里叶变换 傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换。在图像处理中，可以应用二维傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域。在频率域中，图像的低频分量对应于图像的整体结构，高频分量对应于图像的细节和边缘。 3.2小波变换 小波变换是一种基于小波函数的时频分析方法。它能够在频率和时间 上同时提供图像的信息，对于图像的边缘和纹理特征有较好的表达能力。小波变换在图像压缩和特征提取等方面具有广泛应用。 4.空间域滤波与频率域处理的对比 空间域滤波和频率域处理都可以用来改善图像质量，但它们有着不同 的特点和适用场景。 4.1处理方式 空间域滤波是直接对图像像素进行处理，操作简单直接，适用于小规 模图像的处理。频率域处理需要进行变换操作，涉及到频域图像的计算和逆变换，操作相对复杂。 4.2处理效果 空间域滤波器能够在保留图像结构的同时去除噪声，但对于图像细节 和边缘的保留不够好。频率域处理可以通过去除高频分量来实现去噪效果，同时保留图像细节和边缘。 4.3处理速度 空间域滤波操作简单，处理速度较快。频率域处理涉及到变换和逆变 换的计算，处理速度相对较慢。 5.总结 空间域滤波和频率域处理是数字图像处理中常用的两种增强技术。空 间域滤波通过对图像像素的直接处理来改善图像质量，而频率域处理则是将图像转换到频率域进行处理。两种方法各有特点，应根据具体的图像处理任务选择合适的方法。
图像滤波 1图像滤波的基本概念 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）．与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声．研究滤波就是为了消除噪声干扰。 图像滤波总体上讲包括空域滤波和频域滤波。频率滤波需要先进行傅立叶变换至频域处理然后再反变换回空间域还原图像，空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，即输出图像中任何像素的值都是通过采用一定的算法，根据输入图像中对用像素周围一定邻域内像素的值得来的。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波（例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波（中值滤波、边缘保持滤波等）。 线性平滑滤波器去除高斯噪声的效果很好，且在大多数情况下，对其它类型的噪声也有很好的效果。线性滤波器使用连续窗函数内像素加权和来实现滤波。特别典型的是，同一模式的权重因子可以作用在每一个窗口内，也就意味着线性滤波器是空间不变的，这样就可以使用卷积模板来实现滤波。如果图像的不同部分使用不同的滤波权重因子，且仍然可以用滤波器完成加权运算，那么线性滤波器就是空间可变的。任何不是像素加权运算的滤波器都属于非线性滤波器．非线性滤波器也可以是空间不变的，也就是说，在图像的任何位置上可以进行相同的运算而不考虑图像位置或空间的变化。 2图像滤波的计算过程分析 滤波通常是用卷积或者相关来描述，而线性滤波一般是通过卷积来描述的。他们非常类似，但是还是会有不同。下面我们来根据相关和卷积计算过程来体会一下他们的具体区别： 卷积的计算步骤： （1）卷积核绕自己的核心元素顺时针旋转180度 （2）移动卷积核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方 （3）在旋转后的卷积核中，将输入图像的像素值作为权重相乘 （4）第三步各结果的和做为该输入像素对应的输出像素 相关的计算步骤： （1）移动相关核的中心元素，使它位于输入图像待处理像素的正上方 （2）将输入图像的像素值作为权重，乘以相关核 （3）将上面各步得到的结果相加做为输出 可以看出他们的主要区别在于计算卷积的时候，卷积核要先做旋转。而计算相关过程中不需要旋转相关核。
图像的频域变换处理 1 实验目的 1. 掌握Fourier ，DCT 和Radon 变换与反变换的原理及算法实现，并初步理解Fourier 、Radon 和DCT 变换的物理意义。 2、 利用傅里叶变换、离散余弦变换等处理图像，理解图像变换系数的特点。 3、 掌握图像的频谱分析方法。 4、 掌握图像频域压缩的方法。 5、 掌握二维数字滤波器处理图像的方法。 2 实验原理 1、傅里叶变换 fft2函数：F=fft2(A); fftshift 函数：F1=fftshift(F); ifft2函数：M=ifft2(F); 2、离散余弦变换： dct2函数 ：F=dct2(f2)； idct2函数：M=idct2(F)； 3、 小波变换 对静态二维数字图像，可先对其进行若干次二维DWT 变换， 将图像信息分解为高频成分H 、V 和D 和低频成分A 。对低频部分A ，由于它对压缩的结果影响很大，因此可采用无损编码方法， 如Huffman 、 DPCM 等；对H 、V 和D 部分，可对不同的层次采用不同策略的向量量化编码方法，这样便可大大减少数据量，而图像的解码过程刚好相反。 （1）dwt2 [CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,’wname’) [CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,LO_D,HI_D’) ()()???????-ψ=dt a b t t Rf a 1 b ,a W *()??? ??-ψ=ψa b t a 1t b ,a 112()00(,)[(,)](,)ux vy M N j M N x y f x y e F f x y F u v π---+==== ∑∑1100(21)(21)(,)(,)()()cos cos 22M N x y x u y v F u v f x y C u C v M N ππ--==++=∑∑
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常见的两种基本处理 方法，它们在处理图像时有着不同的特点和适用范围。下面将从原理、应用和效果等方面对两种处理方法进行简要介绍，并对它们的区别进 行分析。 一、空域处理方法 1. 原理：空域处理是直接对图像的像素进行操作，常见的空域处理包 括图像增强、平滑、锐化、边缘检测等。这些处理方法直接针对图像 的原始像素进行操作，通过像素之间的关系来改变图像的外观和质量。 2. 应用：空域处理方法广泛应用于图像的预处理和后期处理中，能够 有效改善图像的质量，增强图像的细节和对比度，以及减轻图像的噪声。 3. 效果：空域处理方法对图像的局部特征和细节有很好的保护和增强 作用，能够有效地改善图像的视觉效果，提升图像的清晰度和质量。 二、频域处理方法 1. 原理：频域处理是通过对图像的频率分量进行操作，常见的频域处 理包括傅立叶变换、滤波、频域增强等。这些处理方法将图像从空间 域转换到频率域进行处理，再通过逆变换得到处理后的图像。
2. 应用：频域处理方法常用于图像的信号处理、模糊去除、图像压缩 等方面，能够有效处理图像中的周期性信息和干扰信号。 3. 效果：频域处理方法能够在频率域对图像进行精细化处理，提高图 像的清晰度和对比度，对于一些特定的图像处理任务有着独特的优势。 三、空域处理方法和频域处理方法的区别 1. 原理不同：空域处理方法直接对图像像素进行操作，而频域处理方 法是通过对图像进行频率分析和变换来实现图像的处理。 2. 应用范围不同：空域处理方法适用于对图像的局部特征和细节进行 处理，而频域处理方法适用于信号处理和频率信息的分析。 3. 效果特点不同：空域处理方法能更好地保护和增强图像的细节和对 比度，频域处理方法能更好地处理图像中的周期性信息和干扰信号。 空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方法，它们在原理、应用和效果等方面有着不同的特点和适用范围。在实际 应用中，可以根据图像的特点和处理需求选择合适的方法，以获得更 好的处理效果。对于数字图像处理领域来说，空域处理方法和频域处 理方法都是不可或缺的重要技术手段。它们各自有着独特的优势和适
数字图像处理课程复习大纲——————上大（11春季） 已扩展 第1章绪论 要求：掌握《数字图像处理》理论及技术的基础性概念；掌握数字图像处理这门学科的基本理论及技术架构；熟悉其应用领域，硬件系统及设备 1.1.数字图像及应用 数字图像，各种电磁波谱及各种图像成像技术，以及图像处理在各种行业当中的应用，不同波段的图像，图像类型，图像应用领域 1.信息是事物存在的一种形式，数据是信息的“符号”载体； 2.图像：用各种观测系统①以不同的形式和手段观测世界②而获得的，可 以直接或间接作用于人眼③并进而产生视知觉的实体④ 3.图像在计算机里的表示形式就是所谓的“数字图像”。 4.数字图像处理的应用主要有三方面的因素需要考虑：存储器的容量，计 算速度，传输带宽。 5.图像的分类：按灰度分：二值图像和多灰度图像；按色彩分：单色图像 和彩色图像；按运动分类：静态图像和动态图像；按时空分布分类：二维 图像，三维图像和多维图像。 6.图像处理的基本内容：图像信息的获取，图像的存储，图像的传输，图 像处理。 1.2.图像工程概述 图像处理3层次，数字图像处理于其他学科的关系 1.图像工程的三个层次：图像理解，图像分析，图像处理； 2.图像：主要特点为由一系列的具有不同灰度值的像素所组成；图形：主 要特点为由一组数学公式描述。 1.3.图像表示和显示 图像与函数，像素，图像的矩阵表示，图像的解析表示，图像输出设备 1.一幅图像一般可以用一个2-D函数f(x, y)来表示（计算机中为一个2-D 数组）。 2.一幅图像可分解为许多个单元。每个基本单元叫做图像元素，简称像素。 3.将一个区域分成3*3个单元以输出10种不同的灰度。用“区域”来代 替“像素”。 4.抖动技术：通过调节或变动图像的幅度值来改善量化过粗图像的显示质 量。 1.4.数字图像存储格式 存储器件，图像文件格式 主题词：不同波段的图像，数字图像，数字图像处理系统，图像成像技 术；3-D图像，彩色图像，多光谱图像，立体图像，序列图像，深度图 像，纹理图像，投影重建图像，合成图像；图像处理，图像分析，图像 理解；图像的矩阵表示，半调输出，抖动技术，BMP，GIF，TIFF，JPEG 1.图像文件格式：一种是矢量形式，另一种是光栅形式。BMP格式，GIF
MATLAB技术频域滤波实例 概述： 数字图像处理中的滤波处理是非常重要的一步，它能够去除图像中的噪声，增 强图像特征以及实现图像的复原。频域滤波是一种常用的图像滤波方法，通过将图像转换到频域进行滤波处理，可以更好地保留图像的一些特定频率的信息。本文将介绍如何使用MATLAB实现频域滤波，通过实例来详细讲解频域滤波的原理和实 现方法。 一、图像的频域表示 在进行频域滤波之前，我们首先需要将图像转换到频域表示。图像的频域表示 可以通过傅里叶变换来实现，傅里叶变换能够将图像从空间域转换到频率域，表示了图像中各个频率分量的大小和相位信息。 MATLAB提供了fft2函数来实现二维离散傅里叶变换。通过对图像进行傅里 叶变换，我们可以得到图像的频域表示，即幅度谱和相位谱。 二、频域滤波的原理 频域滤波通过对图像的频域表示进行滤波处理，去除或者增强特定频率的信息。一般来说，我们可以通过设计一个滤波器的频率响应函数，将其与图像的频域表示相乘，从而得到滤波后的频域图像。最后，再将滤波后的频域图像进行反傅里叶变换，就可以得到滤波后的图像。 常见的频域滤波方法有低通滤波、高通滤波、带通滤波等。低通滤波器可以通 过去除高频分量，保留图像中的低频信息，从而实现图像的模糊化；高通滤波器则相反，通过去除低频分量，保留图像中的高频信息，实现图像的锐化。 三、频域滤波的实例
下面我们通过一个实例来具体讲解频域滤波的实现方法。我们选取了一张包含椒盐噪声的图像，并通过频域滤波的方法来去噪。 1. 加载图像并转换到灰度图像 ```matlab I = imread('image.jpg'); I_gray = rgb2gray(I); ``` 2. 对图像进行频域变换 ```matlab I_fft = fft2(double(I_gray)); I_shift = fftshift(I_fft); ``` 3. 设计一个理想低通滤波器 ```matlab [M, N] = size(I_gray); D0 = 20; H = zeros(M, N); for i = 1:M for j = 1:N D = sqrt((i - M/2)^2 + (j - N/2)^2); if D <= D0
频域滤波概述 假定原图像f(x,y)，经傅立叶变换为F(u,v)，频域增强就是选择合适的滤波器函数H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行调整，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像g(x,y)。该过程可以通过下面流程描述： 频域滤波原理： 可以通过选择合适的频率传递函数H(u,v)来突出f(x,y)的某一方面的特征，从而得到需要的图像g(x,y)。 频域滤波技术中的关键时要设计一个适当的滤波系统传递函数H(u,v)。凡要保留的频率分量对应的H(u,v)=1或K，凡要抑制或衰减的频率分量对应的H(u,v)=0. 频域增强的处理方法：
（1）用（-1）x+y ×f(x,y)进行中心变换 （2）计算出它的傅立叶变换F(u,v) （3）选择一个变换函数H(u,v)，大小通常和F(u,v)一样都是M*N 的，计算H(u,v) F(u,v) 计算过程为H 的第一个元素乘以F 的第一个元素，H 的第二个元素乘以F 的第二个元素。F 通常为复数，H 的每个分量乘以F 中的实部和虚部。 （4）计算出它的反傅立叶变换 （5）用（-1）x+y 乘以上面结果的实部，得目标图像 H(u,v)被称为滤波器，也叫做传递函数 空间滤波与频域滤波关系： 空间滤波器与频域滤波器的尺寸问题 前述的所有函数均具有相同的尺寸M ×N 。在实际中，指定一个频域滤波器，进行反变换会得到一个相同尺寸的空域滤波器。 如果两个域中滤波器尺寸相同，那么通常频域中进行滤波计算更为有效，更为直观，但空域中更适用更小尺寸的滤波器，更为高效。 几种常见的频域滤波器： 1 理想的低通滤波器：定义：以D0为半径的圆内所有频率分量无损的通过，圆外的所有频率分量完全衰减。D0又称为截止频率。 ),(),(),(*),(v u H v u F y x h y x f
视频图像处理技术研究 随着数字化时代的到来，视频和图像已经成为人们生活中重要 的一部分。在电影、电视、广告等各个领域，视频和图像技术的 应用越来越广泛。为了满足这些领域的需求，视频和图像处理技 术得到了越来越广泛的应用。本文将介绍视频图像处理技术的研 究进展。 一、数字图像处理技术 数字图像处理技术的发展为数字媒体技术的发展做出了重大贡献。数字图像处理技术在多种领域应用广泛，如图像增强、噪声 过滤、图像分割、图像识别等。数字图像处理的步骤一般包含预 处理、分割、特征提取和分类等四步。 常用的数字图像处理技术包括直方图均衡化、空间域滤波、频 域滤波、边缘检测和形态学操作等。在这其中，直方图均衡化是 一种应用广泛的图像增强技术，可以明显提高图像的明暗对比度。边缘检测可以有效地提取图像中的边缘信息，是很多形态学算法 的基础。 二、数字视频技术 数字视频技术主要是包括视频压缩和视频通信两个方面。视频 压缩是为了克服视频传输和存储中数据量过大的问题，通过对视
频信号进行压缩来减少数据量，视频压缩的常见方法有基于空间 域的压缩和基于变换域的压缩。 视频通信是指通过无线、有线等通信手段将数字视频信号传输 到远程。视频通信技术需要实现对视频信号的压缩、传输和解压 缩等功能，包括视频编码技术和视频传输技术。 三、计算机视觉技术 计算机视觉技术是一种将图像处理、计算机图形学以及模式识 别等多种学科结合起来的综合技术。在计算机视觉领域，最具代 表性的算法是基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法。目前，深度学习算法已经被广泛应用于人脸识别、自然语言处理、语音 识别等多个领域。 计算机视觉技术也逐渐成为了很多智能设备的重要组成部分， 如自动驾驶汽车、智能家居等。这些设备中，摄像头可以感知环 境中的信息，并通过计算机视觉技术进行分析处理。 四、虚拟现实技术 虚拟现实技术是利用计算机生成的三维虚拟场景，通过显示器、头戴式显示器等设备将用户的视网膜和坐标系对齐并模拟真实的 视觉感受。虚拟现实技术在娱乐、游戏、教育、商业等领域应用 广泛。
一、理论课程主要内容及学时安排（32学时） 第一章绪论（2学时） 1、数字图像处理的发展 2、数字图像处理的主要研究内容 3、数字图像处理的基本步骤 4、图像处理系统的组成 第二章数字图像基础（4学时） 1、视觉感知要素 2、图像的取样和量化 3、像素间的基本关系 4、数字图像处理中的基本数学运算 第三章灰度变换和空间滤波（8学时） 1、基本灰度变换函数 2、直方图处理 3、空间滤波基础 4、平滑空间滤波器 5、锐化空间滤波器 第四章频域滤波（8学时） 1、二维傅立叶变换及其性质 2、频域滤波基础 3、频域平滑滤波器 4、频域锐化滤波器 5、选择性滤波器 第五章图像复原与重建（4学时） 1、图像退化复原模型 2、噪声模型 3、空间滤波去噪 4、频域滤波消除周期噪声 5、逆滤波 第六章彩色图像处理（6学时） 1、彩色基础和模型 2、伪彩色处理 3、彩色变换 4、平滑和锐化 二、实验课程主要内容及学时安排（16学时） 1、图像信号的数字化（2学时） 实验目的通过本实验了解图像的数字化参数取样频率（象素个数）、量化层数与图像质量的关系。实验内容编写并调试图像数字化程序，要求参数k，n 可调。其中k为亚抽样比例；n为量化比特数；选择任意图像进行处理，在显示器上观察各种数字化参数组合下的图像效果。 2、图像灰度级修正（2学时） 实验目的掌握常用的图像灰度级修正方法，即图象的灰度变换法和直方图均衡化法，加深对灰度直方图的理解。
观察图象的增强效果，对灰度级修正前后的图像加以比较。实验内容编程实现图像的灰度变换。改变图像输入、输出映射的灰度参数范围(拉伸和反比)，观看图像处理结果。对图像直方图均衡化处理，显示均衡前后的直方图和图像。 3、图像的平滑滤波（2学时） 实验目的学习如何对已被噪声污染的图像进行“净化”。通过平滑处理，对结果图像加以比较，得出自己的实验结论。实验内容编写并调试窗口尺寸为m×m的平滑滤波函数。编写并调试窗口尺寸为m×m的中值滤波函数。 4、图像的锐化处理（2学时） 实验目的学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节，对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子设计，使图像的某些特征（如边缘、轮廓等）得以进一步的增强及突出。锐化处理技术可以在空间域中进行，也可以在频域中运用高通滤波技术进行处理。实验内容编写Robert梯度滤波函数。编写Sobel算子滤波函数。编写拉普拉斯边缘增强滤波函数。观察频域中用高低通滤波技术对图像进行的平滑和锐化处理。 5、图像的伪彩色处理（2学时） 实验目的学习和掌握伪彩色处理基本方法，将灰度图像转换为多种颜色的彩色图像。根据图像特点，了解伪彩色处理技术在实际中的应用。实验内容编写密度分割函数，实现灰度图像的伪彩色显示。编写灰度级彩色变换函数，实现灰度图像的伪彩色显示 6、图像的几何变化（2学时） 实验目的学习和掌握图像几何空间变换和灰度插值的基本方法，对图像进行相应的几何变换操作。实验内容编程实现图像的比例缩放。编程实现图像任意角度的旋转变换。分别用MATLAB函数提供的三种插值方法实现图像的缩放和旋转。 7、图像的复原处理（2学时） 实验目的熟悉几种在实际应用中比较重要的图像复原技术，学会用MATLAB复原函数对退化图像进行复原处理。实验内容针对不同的噪声模型，选择合适的滤波器消除噪声的影响。 8、图像的正交变换（2学时） 实验目的掌握离散傅立叶变换和离散余弦变换的实现方法，了解DFT、DCT的幅度分布特性，从而加深对频域变换的认识。实验内容编程实现图像傅立叶变换（DFT）。编程实现图像离散余弦变换（DCT）。
数字图像处理之频率滤波 频率滤波是数字图像处理中一种重要的技术，用于改变图像的频域特征，从而实现图像的增强、去噪、边缘检测等目的。本文将详细介绍频率滤波的基本原理、常用方法以及实际应用。 一、频率滤波的基本原理 频率滤波是基于图像的频域特征进行处理的，其基本原理是将图像从空域转换到频域，利用频域上的滤波操作来改变图像的频谱分布，再将处理后的图像从频域转换回空域。频率滤波可以通过傅里叶变换来实现，将图像从空域转换到频域的过程称为傅里叶变换，将图像从频域转换回空域的过程称为傅里叶逆变换。 二、频率滤波的常用方法 1. 低通滤波器 低通滤波器用于去除图像中的高频成分，保留低频成分。常见的低通滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器。理想低通滤波器具有截止频率和陡峭的截止边缘，但会引入振铃效应；巴特沃斯低通滤波器具有平滑的截止边缘，但无法实现理想的截止特性；高斯低通滤波器具有平滑的截止特性，但没有明确的截止频率。 2. 高通滤波器 高通滤波器用于强调图像中的高频成分，抑制低频成分。常见的高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器和高斯高通滤波器。它们的特点与低通滤波器相反，理想高通滤波器具有截止频率和陡峭的截止边缘，巴特沃斯高通滤波器具有平滑的截止边缘，高斯高通滤波器具有平滑的截止特性。 3. 带通滤波器
带通滤波器用于选择图像中特定频率范围内的成分，抑制其他频率范围内的成分。常见的带通滤波器有理想带通滤波器、巴特沃斯带通滤波器和高斯带通滤波器。它们的特点与低通滤波器和高通滤波器相似，只是在频率响应上有所不同。 三、频率滤波的实际应用 1. 图像增强 频率滤波可以用于增强图像的细节和对比度。通过选择合适的滤波器和参数， 可以增强图像中的边缘和纹理等细节，使图像更加清晰和锐利。同时，频率滤波也可以调整图像的亮度和对比度，使图像更加鲜明和饱满。 2. 图像去噪 频率滤波可以用于去除图像中的噪声。通过选择合适的滤波器和参数，可以抑 制图像中的高频噪声，保留图像中的低频信号。常用的去噪滤波器有中值滤波器、均值滤波器和小波阈值滤波器等。 3. 边缘检测 频率滤波可以用于检测图像中的边缘。通过选择合适的高通滤波器，可以强调 图像中的高频成分，从而使边缘更加明显。常用的边缘检测滤波器有Sobel滤波器、Prewitt滤波器和Laplacian滤波器等。 四、总结 频率滤波是数字图像处理中一种重要的技术，通过改变图像的频域特征，可以 实现图像的增强、去噪、边缘检测等目的。常用的频率滤波方法包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。频率滤波在图像增强、图像去噪和边缘检测等方面具有广泛的应用。在实际应用中，选择合适的滤波器和参数是关键，需要根据具体的需求和图像特点进行选择。频率滤波技术的不断发展和改进，将为数字图像处理提供更多的可能性和应用场景。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】 实训报告总结：图形图像处理实训 图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。下面是对本次实训的九篇报告总结： 1. 实验一：图像读取与显示 本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。 2. 实验二：图像的灰度变换 实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。 3. 实验三：图像的空间域滤波 本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。 4. 实验四：图像的频域滤波 实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并
学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。 5. 实验五：图像的形态学处理 本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。 6. 实验六：图像的边缘检测 实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。通过实验，我了解了不同边 缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。 7. 实验七：图像的分割与聚类 本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。通过实验，我掌握了不同分割与 聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。 8. 实验八：图像的特征提取与描述子 实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。通过实验，我了解了不同特征提取和描述子方法的原理和应用，并学会了如何使用这些方法来表示和匹配图像特征。 9. 实验九：图像的图像识别与分类 本次实验主要是学习图像的图像识别和分类技术，包括支持向
图像处理中的滤波算法 近年来，随着图像处理技术的日益成熟，滤波算法也逐渐变得 越来越重要。滤波算法是一种利用滤波器来处理数字图像的技术，其主要目的是去除图像中的噪声或增强图像的细节，进而提高图 像质量。本文将介绍图像处理中的滤波算法及其应用。 一、滤波算法的分类 在图像处理领域中，滤波算法可以分为频域滤波和时域滤波两种。频域滤波是利用图像在频域上的特性进行处理，常见的算法 有傅里叶变换、小波变换等；时域滤波则是利用图像在时域上的 特性进行处理，常见的算法有均值滤波、中值滤波等。 二、均值滤波 均值滤波是一种简单而常用的滤波算法。其基本思路是将待处 理的图像分成若干个小区域（例如3x3、5x5等），计算每个小区 域内像素的平均值，并用该平均值替代该小区域内的所有像素值，从而达到平滑图像的目的。均值滤波存在的主要问题是会丢失图 像中的细节信息，对于边缘部分也会产生模糊效果。
三、中值滤波 中值滤波是一种去除噪声的有效算法。其基本思路是将待处理 的图像按照一定窗口大小进行分割，然后对每个小区域内的像素 进行排序，选择其中位数作为该区域的像素值，达到去除噪声的 目的。与均值滤波不同，中值滤波能够有效地保留图像的细节信息，但是对于边缘部分仍然会产生模糊效果。 四、高斯滤波 高斯滤波是一种利用高斯函数进行图像平滑的算法。其基本思 路是将待处理的图像与一个高斯核进行卷积，从而使图像中每个 像素值变为其周围像素值的加权平均，进一步达到去除噪声的效果。高斯滤波不只能去除噪声，还能有效地保留图像的细节信息，因此常常被应用到计算机视觉以及模式识别等领域。 五、总结
以上介绍了图像处理中的几种常见滤波算法。不同的滤波算法有不同的优劣性，因此在实际应用中需根据具体的场景选择最适合的算法。值得注意的是，滤波算法虽然可以有效地去除噪声，但是却可能产生一些副作用，如引入毛刺、变形等问题。因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果。
图像去噪的发展历程与方法简介 1 图像去噪的概念 2 图像去噪的发展历程与现状 2.1图像去噪传统方法 2.2全变分去噪的提出 1 图像去噪的概念 图像去噪指的是利用各种滤波模型，通过传统滤波、小波、偏微分方程等多种方法从已知的含有噪声的图像中去掉噪声部分。图像去噪从整个图像分析的流程上来讲属于图像的预处理阶段，从数字图像处理的技术角度来说属于图像恢复的技术范畴，它的存在有着非常重要的意义。 图像恢复问题是图像处理中最基本的问题，图像恢复以图像退化的数学模型为基础，通过退化现象的某种先验知识来重建、恢复原来的图像。其中图像退化的原因主要是源于图像的获取和传输的过程中受到各种因素的干扰。 对图像进行去噪是对图像作进一步处理的可靠保证，如果对含有噪声的图像进行特征提取、图像融合等处理后的结果，显然不能令人满意。另外，由于不同的成像机理，得到的初始图像中都含有大量不同性质的噪声，这些噪声的存在影响着人们对图像的观察，干扰人们对图像信息的理解。噪声严重的时候，图像几乎变形，更使得图像失去了存储信息的本质意义。显然，对图像进行去噪处理，是正确识别图像信息的必要特征。 在对有噪声图像和模糊图像恢复时，除了去除噪声外，一个很重要的目标是保护图像的重要细节(包括几何形状细节如纹理、细线、边缘和对比度变化细节)。但是噪声的去除和细节的保护是一对矛盾关系，因为噪声和细节都属于图像信号中的高频部分，很难区分出它们，所以在滤除图像噪声的同时，也会对图像的特征造成破坏，致使图像模糊。为了抑制图像中的噪声，更好地复原因噪声污染引起的图像质量退化，有必要寻找更好的去噪方法，保证在去除噪声的同时，还能保持边缘和纹理信息。近年来，为了解决这一问题，研究者们提出了很多模型和方法。 图像是人类视觉的基础，而视觉是人类最重要的感知手段，图像恰恰又客观的反映了自然景物，成为了人类认识世界和人类本身的重要源泉。随着科技的日新月异，数字图像也于20世纪50年代诞生。而所谓的数字图像，可以将其看成是一个矩阵或是一个二维数组，在计算机上表示的方式。每个像素取值为0~255的整数。取值越大，表明这个格子越亮;反之，这个格子越暗。而数字图像所载有的信息就是每个像素的取值。
数字图像处理基本知识 数字图像处理基木知识 图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机己经发展到一定水平，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。 数字图像处理常用方法： 1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。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。 2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储 器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。 3）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。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
医学影像处理中的图像增强技术研究 导言： 随着医学科学的发展，图像增强技术在医学影像处理中扮演着越来越重 要的角色。图像增强技术通过提高医学图像的质量和清晰度，帮助医生更准 确地诊断和治疗疾病。本文将探讨医学影像处理中的图像增强技术，并介绍 一些主要的研究方法和应用。 一、医学图像处理的意义 医学图像处理是通过数字化方法对医学图像进行处理和分析，以提高图 像质量、增强图像的特征、减少噪声和伪影，进而提高医生对疾病的诊断和 治疗能力。医学图像处理的意义主要体现在以下几个方面： 1. 提高诊断准确性：图像增强技术能够提高医学图像的对比度和清晰度，使医生能够更准确地观察和分析图像中的异常情况，从而提高疾病的诊断准 确性。 2. 辅助疾病治疗：医学图像处理技术可以提供更准确的病灶定位和辅助 手术规划，使医生能够更好地制定治疗方案和操作方法，提高手术的成功率 和患者的康复速度。 3. 减少辐射剂量：图像增强技术可以改善原始图像的质量，减少辐射剂量，保护患者的身体健康。 二、常见的医学图像增强技术 1. 空间域滤波器
空间域滤波器是一种最简单且常用的医学图像增强技术。它通过修改图像的像素值来改善图像的质量和清晰度。常见的空间域滤波器包括均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。 2. 频域滤波器 频域滤波器是一种基于傅里叶变换的医学图像增强技术。它将图像从空间域转换为频域，利用滤波器对频域图像进行处理，然后再将图像从频域转换回空间域。常见的频域滤波器包括带通滤波器、带阻滤波器和高通滤波器等。 3. 直方图均衡化 直方图均衡化是一种常用的医学图像增强技术。它通过调整图像的像素灰度分布，使得图像的对比度得到改善。直方图均衡化能够增强图像的局部细节，并且不会改变图像的总体亮度。 4. 去噪技术 医学图像中常常存在噪声，噪声会降低图像的质量和清晰度。去噪技术是一种重要的医学图像增强技术，通过降低图像中的噪声水平，提高图像的信噪比和清晰度。常见的去噪技术包括中值滤波器、小波变换和总变差正则化等。 三、图像增强技术的应用 1. CT扫描图像增强 CT扫描是一种广泛应用于医学检查的无创诊断方法。为了提高CT图像的质量和对比度，研究人员提出了许多图像增强技术。例如，通过应用直方
图像处理中的数字信号处理 数字信号处理是现代信号处理领域的核心技术，它不仅在通信、电子、自动控制等领域有着广泛的应用，而在图像处理中也扮演 着重要角色。图像信号的数字化和处理，主要涉及到一些数字信 号处理的基本概念和方法。因此，本文将从数字信号的采样与量化、数字滤波、离散傅里叶变换和小波变换等几个方面对图像处 理中的数字信号处理做一个简单的介绍。 1. 数字信号的采样与量化 在图像处理中，由于图像是一种二维信号，需要将其转化为数 字信号进行处理。信号数字化的第一步是采样。采样可以理解为 在时间或空间上取样，从而将连续的信号转化为离散的信号。由 于图像是由像素组成，因此在图像处理中，通常是直接对像素进 行采样。 采样后，就需要进行量化。量化是将采样得到的模拟信号转换 为离散信号的过程。它是用有限个离散值来近似表示一个连续信 号的过程。用数字信号来近似表示真实的信号，一定会有误差。 量化误差通常表现为噪声，对图像处理会产生影响。对于图像的
量化，我们通常使用灰度级进行量化，将颜色信息分成256个等 级来表示。 2. 数字滤波 在图像处理中，滤波是最常用的技术之一。数字滤波通常分为 时域滤波和频域滤波。时域滤波是指直接在时域上对信号进行滤波，常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带 阻滤波器等。它可以很好的处理平滑、增强和去噪等问题。但是，时域滤波涉及到的运算比较复杂，因此，在图像处理中，频域滤 波得到了广泛的应用。 频域滤波是将信号从时域转换到频域，利用频域的变化，对信 号进行处理。常用的频域处理方法主要有快速傅里叶变换（FFT）和小波变换（Wavelet Transform）。 3. 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是傅里叶 变换的一种离散形式，它将离散信号变换到频域，常用于图像的
一、名词解释： 数字影像图象采样灰度量化像素 数字影像又称数字图象，即数字化的影像。 .根本上是一个二维矩阵， 每一个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。 指将在空间上连续的图象转换成离散的采样点集的操作。 . 将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 . 像素是 A/D 转换中的取样点，是计算机图象处理的最小单元 二、填空题： 1、光学图象是一个连续的光密度函数。 2、数字图象是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方法获取的图象是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图象是 通过摄影方法获取的，保存在胶片上。惟独对这些获取的图象〔或者摹拟图象〕进行数字化后，才干产生数字图象。数字化包含两个过程：___采样___和__量化___。 4 、普通来说，采样间距越大，图象数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图象为8 位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字 图象为600 行600 列，则图象所需要的存储空间为________字节。 6、设有图象文件为200 行，200 列，8 位量化，共7 个波段，则该图象文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或者多项选择) 1、数字图象的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图象________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图象________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图象灰度量化用6 比特编码时，量化等级为________。 ①32 个②64 个③128 个④256 个 5、数字图象的优点包含________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图象信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的 6 、BSQ 是数字图象的________。
遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像：数字图像指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像。 空间域图像：由图像像元组成的空间 频率域图像：以空间频率（即波数）为自变量描述图像的特征 图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化：将像素灰度值转换为整数灰度级的过程 像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元，每个像素具有特定的空间位置和属性特征 二、填空题： 1、光学图像是一个_____二维的连续的光密度______ 函数。 2、数字图像是一个_____二维的离散的光密度______ 函数。 3、光学图像转换成数字影像的过程包括________采样和量化_______ 等步骤。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量___越少_____，质量_____越差_____；反之亦然。 5、遥感分类中按遥感平台可分为＿＿航天遥感＿＿、＿＿航空遥感＿＿和＿＿地面遥感＿＿。按传感器的探测波段可分为：＿＿可见光遥感＿＿＿、＿＿红外遥感＿＿＿和＿＿微波遥感＿＿。按工作方式可分为：＿＿主动遥感＿＿＿和＿＿被动遥感＿＿。 6、遥感机理是通过利用＿＿传感器＿＿主动或被动地接受地面目标＿＿太阳辐射的反射＿＿或＿＿自身反射＿＿的＿＿电磁波＿＿，通过＿＿非接触传感器＿＿所传递的信息来识别目标，从而达到＿＿遥测目标地物的几何与物理特性＿＿的目的。 7、黑体的性质是吸收率为＿1＿＿，反射率为＿0＿＿。 8、水体的反射主要集中在＿＿蓝绿＿＿波段，其它波段吸收都很强，近红外吸收更强。 9、常见的遥感平台有＿＿地面平台＿＿、＿＿航天平台＿＿、＿＿航空平台＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿宇航平台＿＿等。 10、通常把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，通过率较高的波段称为＿大气窗口＿＿。 11、ETM的全称是＿＿（Enhanced Thematic Mapper）增强型专题制图仪＿＿。 12、数字图像处理的主要内容有＿＿图像增强＿＿、＿＿图像校正＿＿、＿＿信息提取＿＿等。 13、电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，便构成了电磁波谱，电磁波谱以频率从高到低排列，可以划分为射线、X射线、＿＿紫外线＿＿＿＿、＿＿可见光＿＿＿＿、＿＿＿红外线＿＿＿、＿＿＿微波＿＿＿、无线电波。