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

第三章

1 FFT的基本思想是什么

利用DFT系数的特性，合并DFT运算中的某些项，把长序列DFT变成短序列DFT，从而减少其运算量。

2快速离散余弦变换有几种实现方法如何实现

（1）利用FFT的快速算法（2）基于代数分解的快速算法

第四章

1图像空域增强和频域增强的基本原理是什么

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的信息，它是一种将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处理方法

频域处理法的基础是卷积定理，它是将图像看作波，然后利用信号处理中的手段对图像波进行处理。空域处理法的基础是灰度映射变换，它是直接针对图像中的像素进行处理，所用到的映射变换取决于增强的目的

2简述空域平滑滤波器和锐化滤波器的相同点，不同点及它们的联系

相同点：都能减弱或消除傅立叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其它分量，从而达到增强某些频率分量的效果。

不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分量、锐化图像中细节的效果。

两者联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果具有锐化的效果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则具有平滑的效果。

3 同态滤波的特点是什么适用什么情况

同态滤波是一种在频域中同时将图像亮度范围进行压缩和将图像对比度增强的方法

同态滤波的原理：将灰度值看成是照度和反射率的产物，由于照度相对较小，可以看做图像的低频成分，而反射率是高频成分。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。

4为什么中值滤波对于脉冲噪声和椒盐噪声的抑制效果比较好

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值。实现方法：

通过从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序

用排序后的中值取代要处理的数据即可

中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效，因为椒盐噪声的像素点值通常处于最大（或较大）或者最小（或较小）的范围内，采用取中间值的方法时，椒盐噪声可以比较好的过滤掉。

中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法。

5用于空域增强处理中的平滑滤波器和锐化滤波器的相同点、不同点以及联系。

相同点：都能减弱或消除傅立叶空间的某些分量，而不影响或较少影响其它分量，从而达到增强某些频率分量的效果。

不同点：平滑滤波器减弱或消除了傅立叶空间的高频分量，所以达到了增强低频分量、平滑图像中细节的效果。锐化滤波器减弱或消除傅立叶空间的低频分量，所以达到了增强高频分量、锐化图像中细节的效果。

两者联系：两者效果相反，互为补充，从原始图像中减去平滑滤波器的结果具有锐化的效果，而从原始图像中减去锐化滤波器的结果则具有平滑的效果

第五章

1 试分析比较三种典型的滤波复原方法：逆滤波，维娜滤波与约束最小二乘方滤波

2 数字图像处理有哪几种常用的噪声

高斯噪声，瑞利噪声，伽马噪声，指数噪声，均匀噪声，椒盐噪声

3何谓图像复原图像复原与图像增强有什么区别

图像恢复（Image Restoration）(客观)当造成图像退化（图像品质下降）的原因已知时，复原技术可以对图像进行校正。最关键的是对每种退化都需要有一个合理的模型。目的是消除退化的影响，从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。

图像增强（Image Enhancement）(主观)图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善图像的质量。其目的是得到一种特殊的艺术效果，增强动感和力度。

第六章

1什么是三原色原理

1、自然界中的可见颜色都可以用这三基色按一定比例混合得到。

2、三基色彼此之间相互独立。任何一种都不能用另外两种混合得到。

3、三基色之间的混合比例直接决定混合色调的饱和度。

4、混合色的亮度等于各个基色的亮度之和。

所以，国际照明委员会（CIE）规定以700nm(红)、 (绿)、(蓝)三个色光为三基色。自然界的所有颜色都可以通过选用这三基色按不同比例混合而成。

2全彩色图像处理与伪彩色图像处理有什么差别

全彩色图像处理是对彩色图像进行彩色增强处理，其目的是突出图像中的用信息，

伪彩色图像处理是将黑白图像转化为彩色图像主要目的是提高人眼对图像的细节分辨能力一达到图像增强的目的

3 什么是伪彩色处理伪彩色处理有哪些方法

伪彩色增强是把灰度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。使原图像细节更易辨认，目标更容易识别。

伪彩色增强的方法主要有：1、密度分割法 2、灰度级一彩色变换法3、频率域伪彩色增强法

4简述对图像进行编码压缩的必要性和可行性。

必要性: 图像数据的特点之一是信息量大，图像在显示、传输过程中所需要传递的信息量非常大，不利于数字图像的传输和存储。

可行性：数字图像中存在着冗余。从信息论观点看，描述图像信源的数据由有用数据和冗余数据两部分组成。冗余数据主要有：空间冗余、时间冗余、结构冗余、信息熵冗余（编码冗余）、知识冗余、心理视觉冗余等等。

5有损压缩编码和无损压缩编码的区别在哪里

无损压缩编码无信息损失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像（亦称无失真、无

损、信息保持）编码。

有损压缩编码不能精确重建原始图像，存在一定程度的失真（有失真或有损）编码。

6造成图像质量退化的典型原因主要有哪些

成像系统的像差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真；

由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真；

运动模糊：成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊；

灰度失真：光学系统或成像传感器本身特性不均匀，造成同样亮度景物成像灰度不同；

辐射失真：由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真；

图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等。

第四章图像增强

1.图象增强的目的和意义：对图像的某些特征进行强调或尖锐化，以便于显示、观察和进一步分析处理

【图象增强】是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度进行强调或尖锐化，以便于显示、观察或进一步地分析与处理。

不以图像保真度为原则，不增加图像数据中的相关信息。有选择的突出某些对人或机器分析感兴趣的信息，抑制一些无用信息，以提高图像的使用价值。针对图像退化的一般性质加以修正，改进图像的平均质量。

2.点运算的特点：针对孤立象元点的运算，人为地改善图像的灰度和对比度

【空间域】：图像平面所在的二维空间；

【空间域增强】：在图像平面上直接针对一个一个像元点进行处理（点运算），或者对一个像元周围的小区域进行处理（局部运算），处理后像元的亮度变化而位置不变

【点运算增强】：点运算是把图像中的每一像元值，按照特定的数学变换模式转换成输出图像的一个新的亮度值。

3.点运算的两个方法包括：灰度变换、直方图变换

点运算变换方法包括：灰度变换法、直方图调整法

【直方图】：直方图是灰度级的函数，描述的是图像中各个灰度级像素的个数。

表示方法：

横坐标：表示灰度级，根据像元的灰度范围，以适当间隔作为单位长；

纵坐标：表示像素统计值，代表每一个灰度级像素数出现的数目，或者该像素占总像素的比例值。

【直方图特点与作用】：直方图代表了图像中亮度值（像元值）的分布情况，但是并不反映像元的空间位置关系，不同的图像可能具有相同的直方图。可以从图像的直方图的形态大致判断出图像质量的好坏。

【积累直方图】：统计某一灰度值和这一灰度值以下的所有像元的数目

根据积累直方图也可以分析图像的质量：对于偏暗的图像，在灰度小的部分像元数增长快；对于偏亮的图像，在灰度大的部分像元数增长快

积累直方图更重要的利用是在图像增强时作为变换函数。

【灰度变换法】：通过变换函数使图像的灰度值发生变化，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

任一像素灰度为r → s=T(r)（线性变换、对数变换、指数变换）→同一像素灰度变为s

【线性变换】：将灰度范围线性扩展

原因：当图象成象时曝光不足或过度, 或由于成象设备的非线性和图象记录设备动态范围太窄等因素，都会产生对比度不足的弊病，使图象中的细节分辨不清。

将原始图像各像元亮度值按线性关系，在0-255的任意指定范围内进行扩大或者缩小，来改变像元值的分布。

当直线与横轴夹角大于45°，图像拉伸（像素值范围扩大）；

当直线与横轴夹角等于45°，图像不变（像素值范围不变）；

当直线与横轴夹角小于45°，图像压缩（像素值范围减小）。

【分段线性变换】：不同范围的像元值采用不同的比例进行扩大和缩小。

在进行变换的整个区间里，取n个间断点，每相邻两个间断点之间是一段线性变换的线段，每段的直线方程不同，可以拉伸，也可以压缩。

通过调整折线拐点的位置及分段直线的斜率可以对任一亮度区间进行扩展或者压缩。

【非线性变换】：当用某些非线性函数如对数函数、指数函数等，作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。

对数变换：对数变换主要用于增强图象暗的部分，即拉伸灰度值低的部分。

指数变换：指数变换主要突出图像亮区的差异，即图像灰度值高的部分。

【直方图均衡化】：将原图象的直方图通过变换函数修正为均匀的直方图，即各种灰度出现的概率是近似均匀的直方图。自动调节图像对比质量，产生唯一结果

图象均衡化处理后，图象的直方图是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图象看起来就更清晰了。

直方图均衡化变换函数：可以证明，这个特殊的变换函数就是原图象的积累直方图曲线——统计某一灰度值和这一灰度值以下的所有像元的数目或者占总像元数的比值做出的直方图。

在均衡过程中，原来直方图上频数较小的灰度级被归入很少几个或一个灰度级内，故得不到增强。若这些灰度级所构成的图象细节比较重要，则需采用局部区域直方图均衡。

在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方图的图像，有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。修改一幅图象的直方图，使得它与另一幅图象的直方图匹配或具有一种预先规定的函数形状。

目标：突出我们感兴趣的灰度范围，使图象质量改善。它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例。直方图匹配也叫直方图规定化。

4.空域模板滤波增强的特点：强调与周围相邻像元点的关系，对图像进行平滑或锐化

平滑滤波器：钝化图像、去除噪音

锐化滤波器：边缘增强、边缘提取

【局部增强方法一】：

【平滑】——图象在传输过程中，由于传输信道、采样系统质量较差，或受各种干扰的影响，而造成图象毛糙，此时，就需对图象进行平滑处理。

平滑方法包括：均值滤波、中值滤波

1、均值平滑：

可见均值平滑就是将每个像元点为中心的邻域内各像元亮度的平均值来代替该像元的亮度值，达到去除噪声平滑图像的目的。

平滑的目的是去除噪音，但是在去除噪音的同时，也钝化了图像的边缘与尖锐的细节。

平滑的结果与模板的大小直接相关，模板越大，平滑效果越好，但是模板过大，会使边

缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此需要合理的选择模板大小

2、中值滤波：

将像元点为中心的M×N邻域范围内的灰度值按大小排序，取中间的值来代替中心像元的值。它在抑制随机噪声的同时，有效保护边缘锐度和图像细节。适合去除椒盐噪声。

当领域内的像元数为奇数时，取排序后的中间像元值；当领域内的像元数为偶数时，取排序后的中间两像元的平均值。

中值滤波强迫突出的亮点（暗点）更像它周围的值，以消除孤立的亮点（暗点）。

其突出优点是在消除噪声的同时，还能防止边缘模糊。

【局部增强方法二】：

【锐化】：在图像的识别中常需要突出边缘和轮廓信息。

图象锐化目的：加强图象轮廓，使图象看起来比较清晰。平滑通过积分使图像边缘模糊，锐化则通过微分使图像边缘突出、清晰。锐化处理可以用空间微分来完成.。

微分算子的响应强度与图像在该点的突变程度有关

图像微分增强了边缘和其他突变(如噪声)而消弱了灰度变化缓慢的区域。

一阶微分和二阶微分的区别:一阶微分处理通常会产生较宽的边缘、二阶微分处理对细节有较强的响应,如细线和孤立点、一阶微分处理一般对灰度阶梯有较强的响应、二阶微分处理对灰度级阶梯变化产生双响应。

大多数应用中,对图像增强来说，一阶微分处理主要用于提取边缘。二阶微分处理比一阶微分好,因为形成细节的能力更强。

基于一阶微分的图像增强：梯度法

【定向边缘检测】：有目的地检测某一方向的边、线或纹理特征时，可以选择特定的方向模板，做卷积运算。

所谓方向模板是一个元素的大小按一定规律取值因而对特定方向敏感的数学矩阵，当它与图象的线性地物匹配时，卷积结果具有较大的值，反之结果具有较小的值，从而能突出线性地物的信息

5.频域增强：傅立叶变换（空域-频域），保留高频或低频

【频率域增强】：高通滤波、低通滤波、同态滤波

【频率】：一幅图像上的亮度分布大致存在着亮度渐变和亮度突变两种情况；把图像中的这种亮度随位置变化的频繁程度表示为一种频率；

【对于亮度突变的地类】：边缘、线性地物及噪声：如沟壑、河溪、湖泊边界、海岸线等。集中在高频区，属于高频率特性

【对于亮度渐变的地类】：粗糙的结构、较大面积的同类作物区：如平原、沙漠、海面等。特征稳定，属于低频率特性

突出主要的大的地类：在频域中可以衰减高频分量而保存低频分量。这就是频域的平滑处理相反，当要突出边缘和线性地物：在频域中衰减低频分量而保存高频分量。这就是频域的锐化处理。

【傅立叶变化】：任何一条复杂的曲线，经傅立叶变换，可以分解成若干条简单曲线

频谱的图像显示：把振幅谱|F(u,v)|作为亮度显示在屏幕上

频谱的频域移中：常用的傅里叶正反变换公式其中心最亮点将分布在四角，这和我们正常的习惯不同，因此，需要把这个图像的零点移到显示的中心。

一般图像能量集中低频区域。变换之后的图像中间部分是低频，最亮，能量大。

【傅立叶变换的物理意义】：一幅图象在付氏变换以前的空间称为空域，而付氏变换后的空间叫频域。傅立叶变换是将图象转换到频率域灰度分布函数（图象的频率分布函数）

【低通滤波(平滑)】：

图像从空间域变换到频率域后，其低频分量对应图像中灰度值变化比较缓慢的区域，高频分量则表征图像中物体的边缘和随机噪声等信息。

低通滤波是指保留低频分量，而通过滤波器函数H(u，v)减弱或抑制高频分量的过程。

低通滤波与空域中的平滑滤波器一样可以消除图像中的随机噪声，减弱边缘效应，起到平滑图像的作用。

常用的频率域低通滤波器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

【理想低通滤波器的缺陷】：理想低通滤波器平滑处理的概念是清楚的，但它在处理中会产生较严重的模糊和振铃现象。由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像模糊，同时有振铃效应。正是由于理想低通滤波器存在振铃模糊现象，使其平滑效果下降。

【巴特沃思低通滤波器】又称为最大平坦滤波器：它的特性是连续性衰减，而不像理想滤波器那样陡峭变化。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。Butterworth低通滤波器振铃现象随着阶数的增加而明显

【指数低通滤波器】：该滤波器在抑制噪声的同时，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。指数低通滤波器从通过频率到截止频率之间没有明显的不连续性，而是存在一个平滑的过渡带。指数低通滤波器实用效果比Butterworth低通滤波器稍差，仍无明显的振铃现象。

【梯形低通滤波器】：梯形低通滤波器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。

【高通滤波】：图像中的边缘或线条与图像频谱中的高频成分相对应。采用高通滤波器让高频顺利通过，使图像的边缘或线条变得清楚，实现图像的锐化

常用的高通滤波器：理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器、指数滤波器、梯形滤波器【理想高通滤波器】：D0仍为截止频率，当比D0大时全部通过，否则全部阻止。

【巴特沃思高通滤波器】：Butterworth高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的，振铃现象不明显

【指数高通滤波器】：指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显；

【提醒高通滤波器】：梯形高通会产生微振铃效应，但计算简单，较常用

四种高通滤波器的比较：

①理想高通有明显振铃，图像的边缘模糊不清。

②Butterworth高通效果较好，振铃不明显，但计算复杂。

③指数高通效果比Butterworth差些，但振铃也不明显。

④梯形高通的效果是微有振铃、但计算简单，故较常用。

【同台滤波】：同态滤波的目的：消除不均匀照度的影响而又不损失图象细节

依据:

反射分量反映图象内容，随图象细节不同在空间上作快速变化。反射分量的频谱落在空间高频区域；

入射分量在空间上通常均具有缓慢变化的性质。入射分量的频谱落在空间低频区域.

这样同态滤波函数就可以分别作用在这两个分量上。

同态滤波方法就是利用上式的形式将图像中的照明分量和反射分量分开。这样同态滤波函数就可以分别作用在这两个分量上。

6.假彩色合成方法对于分量图像的要求：信息量最大，相关性最小

【彩色增强技术的定义】：利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像，或着改变彩色图像已有的彩色分布，改善图像的可分辨性。

【彩色增强相关方法】：伪彩色增强Pseudo-color（单波段）、假彩色增强False-color（多波段）、彩色变换

【彩色合成相关原理】：三基色原理：红、绿、蓝，其中任何一色都不能由三基色中另外两种基色合成。以三基色中两种以上色光按一定比例混合，产生其它色彩。

彩色合成方法：加色法

【伪彩色增强】：将一个波段或者单一的黑白图像变换成彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异。

常用方法：方法1：密度分割法；方法2：灰度变换法

方法1：密度分割法(Intensity Slicing)：将单一波段或经过处理的单一分量图象，针对其象元灰度值的大小进行分割，并给每个灰度区间赋予不同颜色（红、绿、蓝）的方法。密度分割中的彩色是人为赋予的，与地物的真实色彩毫无关系，因此称为伪彩色。

密度分割法相关处理技术：

①线性分割：对所研究的亮度范围进行均匀分割

②非线性分割：对所研究范围进行非均匀分割，感兴趣的亮度范围细分，不感兴趣的亮度范围粗分

③根据实际情况确定分割级数和分割点：根据研究区域直方图峰点和谷点的数目及具体值来确定分割级数和分割点

方法2：灰度变换法（color transformation）：将原图像f(x,y)中每一个像元的灰度值分别经过红、绿、蓝三种独立变换，变成三基色分量图像IR(x,y) 、 IG(x,y)、IB(x,y) ，然后用它们分别去合成一幅彩色图像。

【伪彩色增强对于遥感图像处理的意义】：区分出地物的类别

【真彩色合成】：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，对应分别赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。

【假彩色合成】：各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成。

【假彩色增强】：对多个波段的遥感图像，根据加色法原理，选择某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，合成彩色图像

由于三原色的选择与原波段所代表的真实颜色不同，生成的合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成

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)

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

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

院系：计算机科学学院 专业：计算机科学与技术 年级： 09级 课程名称：数字图像处理 组号： 25组 指导教师：孙阳光 学号： 姓名： 2012 年 6 月 13 日

年 级 班号学号 专 业 姓名实 验名称MATLAB图像处理编程基础 实验 类型 设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解，进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像，叠加椒盐噪声，分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波，显示滤波后的图像，比较和分析各滤波器的效果。 选择一副图像，叠加零均值高斯噪声，设计一种处理方法，既能去噪声，又能保持边缘清晰。

实验原理（算法流程图或者含注释的源代码）二、算法原理 平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值，这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也引起了模糊，模糊程度与邻域半径成正比。 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。 三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');

数字图像处理期末复习题2教学总结

第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为：

《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

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。

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( 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 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 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. 中值滤波增强 ( b )4.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 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.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 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100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： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.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 )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

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

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释： 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。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。 图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。 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 二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 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、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。 数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。 像素的邻域 邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。 像素的四邻域 像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。 直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。 直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子 假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。 根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。 可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。 因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？ 答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。 ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。3、Canny边缘检测器 答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1

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

数字图像处理基础知识总结

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

数字图像处理大纲总结

第一章：数字图像处理基础概念 ★1、数字图像处理的内容： （1）图像获取、表示和表现（图像的数字化和图像变换） （2）图像增强 （3）图像复原 （4）图像重建 （5）图像压缩编码 （6）图像分割 （7）图像分析 （8）模式识别 （9）图像理解 ★2、数字图像处理的层次关系（P 3）： 狭义图像处理-------图像分析-----------图像理解。 抽象程度低-------------------------------- 高 数据量大-------------------------------- 小 语义低层-------------------------------- 高层 ★3、数字图像处理的特点： （1）处理精度高，再现性好 （2）处理通用性强、灵活性高、多样性广 （3）图像数据量庞大 （4）处理费时 （5）图像处理技术综合性强 ★4、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。 （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析 （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。 5、数字图像处理的发展方向 （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。 （2）移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作 （4）加强理论研究 （5）图像处理领域的标准化 6、论述数字图像处理技术在生产生活中的应用 （1）在生物医学中的应用：利用电磁波谱成像分析系统诊断病情：如显微镜图像分析，DNA成像分析，CT及核磁共振、超声波、X射线成像分析等 （2）遥感航天中的应用：检测土地变化；农林资源的调查；自然灾害监测、预报；地势、地貌测绘；地质构造解译、找矿；环境污染检测等等 （3）工业应用：无损探伤，石油勘探，生产过程自动化，工业机器人研制等 （4）军事公安领域运用：卫星侦察照片的测绘、判读，雷达图像处理，导弹制导，军事仿真等（5）其他应用：图像远距离通信、电视会议、天气预报、现场视频管理等

数字图像处理期末考试卷

复习题 一、填空题 1、存储一幅大小为1024 1024 ，256个灰度级的图像，需要8M bit。 2、依据图像的保真度，图像压缩可分为有损和无损。 3、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是亮度、色调、 饱和度。 4、模拟图像转变为数字图像需要经过采样、量化两个过程。 5、直方图修正法包括直方图的均衡化和规定化。 6、图像像素的两个基本属性是空间位置和像素值； 7、一般来说，模拟图像的数字化过程中采样间隔越大，图像数据量小， 质量差； 8、图像处理中常用的两种邻域是四领域和八领域； 9、在频域滤波器中，Butter-worth滤波器与理想滤波器相比，可以避免或 减弱振铃现象。 10、高通滤波法是使低频受到抑制而让高频顺利通过，从而实 现图像锐化。 二、判断题 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间灰度交界处，亮侧亮度上冲， 暗侧亮度下冲的现象。（Y ） 2、均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘。（N ） 3、变换编码常用于有损压缩。（Y ） 4、同时对比效应是指同一刺激因背景不同而产生的感觉差异的现象. （Y ） 5、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（N ） 三、选择题 6、图像与图像灰度直方图的对应关系是（B ） A 一对多 B 多对一 C 一一对应 D 都不对 7、下列图像处理算法中属于点处理的是（B ）

A 图像锐化 B 二值化 C 均值滤波 D 中值滤波 8、下列图像处理中属于图像平滑处理的是（C） A Hough变换 B 直方图均衡 C 中值滤波 D Roberts算子 9、下列图像处理方法中，不能用于图像压缩的是（A ） A 直方图均衡 B DCT变换 C FFT变换 D 小波变换 四、名词解释 1、数字图像p1 2、灰度直方图 2、图像锐化4、图像复原 五、简答题 1、简述数当在白天进入一个黑暗剧场时，在能看清并找到空座位时需要适 应一段时间，试述发生这种现象的视觉原理。（书p21 第三点） 2、你所知道的数字图像处理在实际中哪些领域有应用？结合所学知识，就 其中一种应用，简单叙述原理。（书p8） 3、简述数字图像处理的特点。（书p ） 4、简述图像增强的目的及常用手段。( 书p ) 六、计算题 1.试求N＝4的哈达玛变换矩阵（变换核）和N＝4的沃尔什变换矩阵 （变换核）( 书p48 ) 2.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。