数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
数字图像处理 实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、显示图像 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 实验结果如下图： 源代码： >>I=imread('lily.tif') >> whos I >> imshow(I) 二、压缩图像 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小； 9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。 其中9的实验结果如下图：
源代码： 4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif') >> imfinfo 'lily.tif'； >> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20); >> imwrite(I,'lily.bmp'); 7~9 >>I=imread('Sunset.jpg'); >>J=imread('Winter.jpg') >>imfinfo 'Sunset.jpg' >> imfinfo 'Winter.jpg' >>figure(1),imshow('Sunset.jpg') >>figure(2),imshow('Winter.jpg') 三、二值化图像 10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。实验结果如下图： 源代码： >> I=imread('lily.tif') >>gg=im2bw(I,0.4); F>>igure, imshow(gg)
图像处理基础概念
2.2 图像基本概念 2.2.1 像素与灰度 像素和分辨率在计算机中，有两个大家都熟悉的概念：像素（pixel）和分辨率（resolution）。我们将图像进行采样的单位称为像素，像素是是组成图像的最基本元素，是数字图像显示的基本单位。像素是一个逻辑尺寸单位，比如一台计算机，其屏幕大小为17英寸，可以用800行*1280列个像素（格子）来显示桌面的图像，也可以用768行*1024列来显示桌面图像，不过显示的图像的清晰度会有差别。在计算机编程中，由像素组成的图像也通常叫“位图”或“光栅图像”。而分辨率狭义的是指显示器所能显示的像素的多少，当用户设置桌面分辨率为1280*800时，表示的意思就是在这个屏幕大小的物理尺寸上，显示器所显示的图像由800行*1280列个像素组成；可以看出，在同样大小的物理尺寸上，分辨率越高的图像，其像素所表示的物理尺寸越小，画面也就越精细，整个图像看起来也就越清晰。广义的分辨率是指对一个物体成像数字时化时进行采样的物理尺寸的大小，比如我们嫦娥一号卫星拍摄的月亮的照片，其分辨率是个很大的数（通常称分辨率很低），如几千平方公里，意思是说，在拍摄的月球的照片上，一个像素点相当于月球上几千公里见方。 2.2.2 采样量化 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。当对图像进行实际的抽样时，怎样选择各抽样点的间隔是个非常重要的问题。关于这一点，图像包含何种程度的细微的浓淡变化，取决于希望忠实反映图像的程度。 经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。将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。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）。一幅数字图像中不同灰度级的个数称为灰度级数，用G表示。灰度级数就代表一幅数字图像的层次。图像数据的实际层次越多视觉效果就越好。一般来说，G=2g，g就是表示存储图像像素灰度值所需的比特位数。若一幅数字图像的量化灰度级数G=256=28级，灰度取值范围一般是0~255的整数，由于用8bit就能表示灰度图像像素的灰度值，因此常称8 bit 量化。从视觉效果来看，采用大于或等于6比特位量化的灰度图像，视觉上就能令人满意。一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）。 图2.4 分辨率与图像清晰度图2.5 量化等级与图像清晰度
概念和原理题 一、绪论部分 （一） 概念解释 1、 数字图像。 2、 数字图像处理。 （二） 简答题 1、 简述数字图像处理的三个层次。 2、 简述数字图像处理的基本内容。 3、 简述数字图像处理系统的基本组成。 二、数字图像基础部分 （一） 概念解释 1、图像数字化。 2、取样。 3、量化。 4、灰度分辨率。 5、空间分辨率。 （二）简答题 1、写出简单的图象形成模型的公式，并进行说明。 2、简述图像采样和量化的一般原则。 3、简述空间分辨率、灰度分辨率与图像质量的关系。 4、简述数字图像类型。 5、简述数字图像文件格式。 （三）分析题 1、写出“*”标记的像素的4邻域、对角邻域、8邻域像素的坐标。（坐标按常规方式 确定） 2 4、计算“*”标记的两点间的欧氏距离、城区距离和棋盘距离。 答： 图像处理 ，图像分割，模式识别
三、空间域图像增强部分 （一）概念解释 1、图像增强。 2、均值滤波器。 3、统计排序滤波器。 （二）简答题 1、简述空间域图像增强的三种增强方法。 2、简述图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换等增强方法的特点及其适用范围。 2、简述直方图均衡化的实现步骤。 3、简述均值滤波器的工作原理和优缺点。 4、简述中值滤波器的工作原理和优缺点。 5、与Laplacian 算子相比，LOG 算子有什么优点？ （三）分析题 1、计算下图的归一化直方图。 5 577666654444444544333333333333332222222322111113211000021110000 2、对下图进行直方图均衡化处理，并画出均衡后的图像及其直方图。 5 577666654444444544333333333333332222222 32211111 3211000021110000 3、对下面两幅图像进行异或运算。 4、对下列图像分别进行3*3均值滤波和3*3中值滤波，并比较它们的结果。
数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰
度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：
网络域名及其管理 【教材分析】 本节课是浙江教育出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》第三章第三节的内容。教材内容分图像的几个基本概念和图像的编辑加工两部分。基本概念有：像素、分辨率、位图和矢量图、颜色、图形与图像、文件格式。其中“像素和分辨率”旨在让学生了解描述数字图像的基本概念；“位图和矢量图，图形和图像”重在要求学生分清这两组概念；“颜色”阐述了用计算机三原色描述和存储数字图像颜色的原理，学生应该学会计算一幅图像的存储空间。“文件格式和图像的编辑加工”旨在让学生了解常见的图像文件格式及简单的图像编辑加工。因此不作为教学的重点。由此可见，本节课内容重在概念原理和技术深层思想的探析，为学生今后进一步学习图像的编辑加工奠定了基础。同时，这部分知识也是对第一章“信息的编码”学习的一个承接，在内容上强化了多媒体信息的编码与二进制编码的对应关系。当然，在这些概念的学习中都体现了“由简单到复杂”这一人类认识事物的基本规律和“逐步细化”这一信息技术解决问题的基本思路，都体现了问题解决与“技术更好地为人服务”的基本思想。 【学情分析】 本节课的学习对象为高一学生。通过第一章的学习，他们已经能够掌握信息的编码及二进制的相关知识。但调查发现，对于具体的图像在计算机市如何表示的，学生还只是有一个大概的了解，知道是用二进制表示的。作为必修课的学习，学生对于信息技术不仅要“知其然”，更重要的是“知其所以然”，也即要理解相关技术原理，技术思想以及研究问题的方法。而理解的目的则是为了更好联系日常生活，更好的的应用。基于上述分析，引领他们探究数字图像的基础知识、训练解决信息技术问题的方法。 【课时安排】一课时 【教学目标】 （一）知识与技能 1.了解像素掌握图像分辨率的概念。 2.掌握数字图像颜色的表示方法及存储空间的大小。 3. 了解位图和矢量图，图像和图形的不同。 4. 了解图像文件的文件格式。 5. 在操作体验的基础上理解像素及颜色的表示。 （二）过程与方法 通过教师讲解、自主探究、讨论交流和操作实践，掌握像素、分辨率、数字图像的颜色的表示方式，进而能够运用这些知识分析、解决现实生活中碰到的实际问题。 （三）情感态度与价值观 结合ps图像的讲解训练，培养灌输学生的法制观念提高学生的网络道德水平。 【教学重点】 分辨率的定义及现实生活中的分辨率的使用；。 【教学难点】 数字图像颜色的表示及存储方法 【教学策略】
数字图像的基本概念： 分辨率： 指单位区域内包含的像素数目。 常见的分辨率: 1.图像分辨率 2.显示分辨率 3.输出分辨率 4.位分辨率 分辨率单位： 1.像素/英寸(通用),简写为 ppi 2.像素/厘米 常接触到的分辨率： 网页图像分辨率：72 ppi 96 ppi 报纸图像分辨率：120 ppi 150 ppi 打印图像分辨率：150 ppi 彩板印刷分辨率：300 ppi 常用的显示器分辨率： 1024*768 (水平方向上1024个像素，垂直方向上分布了768个像素) 800*600，640*480 常用打印机分辨率： 24针针式打印机180 ppi 喷墨打印机：300ppi 激光打印机：600ppi 色彩学基础知识： 图形的动态显示： 指在显视器上的图像图形以不同位置，不同大小，不同灰度的动态显示，多幅不同的图形图像序列的连续显示。 色彩的产生 可见光的种类： （1）直射光：发光物体产生的光（照明光，日光，） （2）透射光：直射光到透明或半透明物体上，通过物体投射的光 （3）反射光：直射光射到别的物体上产生的光 色彩属性： (1) 色相：红，橙，黄，绿，靛，蓝，紫（色彩成分） (2) 亮度：色彩的纯度（彩色光越大，亮度越大）
(3) 彩度：色彩的饱和度（饱和度越高，颜色越深） 色光三原色（色光三原色，三基色）：红，绿，蓝 色料三原色：黄，品红，青 颜色模式 Rgb模式：红，绿，蓝，组成，显示器采用 Cmyk模式：青，洋红，黄，黑组成，彩色印刷利用 Hsb模式：色相，饱和度，亮度组成 索引颜色模式：像素8位，256颜色 位图模式：黑白组成 Lab模式：ps标准模式， 双色调模式：八位的灰度模式 彩色与位数 彩色及其基本参数： （1）亮度：彩色光引起的视觉强度（明暗程度） （2）色相：光谱在不同波长的辐射在视觉上的表现（颜色类别） （3）饱和度：同色的饱和度越高，颜色越深（颜色深浅）彩色显示器分类： (1)crt显示器 (2)液晶显示器 彩色的位数 色彩深度：一幅图像的颜色数量 常用色彩深度：1位(2种颜色)，8位（256种颜色）16位（65536种颜色）还有24位和32位
一：选择题（可以有多选） 1、下面关于几何光学的几本定律陈述正确的是（BCD ） A、光是沿直线传播方向传播的，“小孔成像”即是运用这一定律的很好例子。 B、不同光源发出的光在空间某点相遇时，彼此不影响各光束独立传播。 C、在反射定律中，反射光线和入射光线位于法线两侧，且反射角与入射角绝对值相等。D：光的全反射中，光线是从光密介质向光疏介质入射。 2、下列关于单个折射面成像，说法错误的是（D ） A、垂轴放大率仅取决于共轴面的位置。 B、折射球面的轴向放大率恒为正。 C、角放大率表示折射球面将光束变宽或是变细的能力。 D、α、γ、β三者之间的关系为γβ=α。 3、一个物体经单个折射球面成像时，其垂轴放大率β>1，且已知n
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 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：
原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255
数字图像处理实验报告 课程名称数字图像处理实验报告 指导教师赵亚湘 学院信息科学与工程学院 专业班级通信工程1301班 姓名 学号
目录 实验一数字图像的基本操作和灰度变换 (1) 一、实验目的 (1) 二、实验环境 (1) 三、实验原理与方法 (1) 四、Matlab相关函数 (2) 五、实验内容与步骤 (4) 六、思考问题 (9) 七、附灰度线性变换部分实现代码 (10) 实验二图像的空间域增强 (11) 一、实验目的 (11) 二、实验原理与方法 (11) 三、Matlab相关函数 (12) 四、实验内容与步骤 (12) 五、思考问题 (19) 实验三图像的傅里叶变换和频域处理 (20) 一、实验目的 (20) 二、实验原理与方法 (20) 三、实验内容与步骤 (20)
实验一 数字图像的基本操作和灰度变换 一、实验目的 1. 了解数字图像的基本数据结构 2. 熟悉Matlab 中数字图像处理的基本函数和基本使用方法 3. 掌握图像灰度变换的基本理论和实现方法 4. 掌握直方图均衡化增强的基本理论和实现方法 二、实验环境 MATLAB 6.5以上版本、WIN XP 或WIN2000计算机 三、实验原理与方法 1. 图像灰度的线性变换 灰度的线性变换可以突出图像中的重要信息。通常情况下，处理前后的图像灰度级是相同的，即处理前后的图像灰度级都为[0，255]。那么，从原理上讲，我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽。 设原图像的灰度为),(j i f ，处理后的图像的灰度为),(j i g ，对比度线性展宽 255 b g ),(j i g a g α β γ a f b f 255 ),(j i f 图1 对比度线性变换关系
数字图像处理实验报告
实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');
N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果
目录 实验一：数字图像的基本处理操作 (4) ：实验目的 (4) ：实验任务和要求 (4) ：实验步骤和结果 (5) ：结果分析 (8) 实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9) ：实验目的 (9) ：实验任务和要求 (9) ：实验步骤和结果 (9) ：结果分析 (13) 实验三：图像的平滑处理 (14) ：实验目的 (14) ：实验任务和要求 (14) ：实验步骤和结果 (14) ：结果分析 (18) 实验四：图像的锐化处理 (19) ：实验目的 (19) ：实验任务和要求 (19) ：实验步骤和结果 (19) ：结果分析 (21)
实验一：数字图像的基本处理操作 ：实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。：实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示，注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换， 显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里 叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 ：实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下： a=imread('d:\'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,; subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图所示：
数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班
实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)
title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
什么是图像：“图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。 “像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感 觉。图像（image）是图和像的有机结合，既反映物体的客观存 在，又体现人的心理因素；是客观对象的一种可视表示，它包含 了被描述对象的有关信息。 图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。 模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。 图像处理（image processing）就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心理需要和实际应用或某种目的（如压缩编码或机器识别）的要求。图像处理可分为以下3类：▓模拟图像处理（analogue image processing）； ▓数字图像处理（digital image processing）； ▓光电结合处理（optoelectronic processing）。 模拟图像处理：也称光学图像处理，它是利用光学透镜或光学照相方法对模拟图像进行的处理，其实时性强、速度快、处理信息量法对模拟图像进行的处理，其实时性强、速度快、处理信息量大、分辨率高，但是处理精度低，灵活度差，难有判断功能。 数字图像处理：即利用计算机对数字图像进行处理，它具有精度高、处理内容丰富、方法易变、灵活度高等优点。但是它的处理速度受到计算机和数字器件的限制，一般也是串行处理，因此处理速度较慢。 光电结合处理：用光学方法完成运算量巨大的处理（如频谱变换等），而用计算机对光学处理结果（如频谱）进行分析判断等处理。该方法是前两种方法的有机结合，它集结了二者的优点。光电结合处理是今后图像处理的发展方向，也是一个值得关注的研究方向。 图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity ）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x ，y，z，λ，t) 式中(x,y,z )是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I是光点( x,y,z ) 的强度（幅度）。上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ) 、立体的( x,y,z )图像。 图像的特点： （1）空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。 （2）幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm 其中B m 为有限值。 数字图像处理的基本步骤 ▓图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。 ▓图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像 信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。 ▓图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机 或数字系统对数字图像进行的各种处理。 ▓图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量 的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要 对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据 量。 ▓图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。
第一章几何光学基本定律与成像概念 1.试由折射定律证明光线的可逆性原理。 2.试对几何光学的每条基本定律提出一个实验来证明它。 3.弯曲的光学纤维可以将光线由一端传至另一端，这是否和光在均匀介质中直线传播 定律相违背？ 4.证明光线通过置于空气中的几个平行的玻璃板时，出射光线和入射光线的方向永远 平行。 5.试说明，为什么远处灯火在微波荡漾的湖面形成的倒影拉得更长？ 6.弯曲的光学纤维可以将光线由一端传至另一端，这是否和光在均匀介质中直线传播 定律相违背 7.证明光线通过几个平面的玻璃板时，出射光线和入射光线的方向永远平行。 8.太阳的高度恰好使它的光线和水平面成40°角，问镜子需怎样放置，才能使反光镜 的阳光垂直射入井底？ 9.水的折射率是1.33，光线从空气射入水中，入射角是30°，问：折射角是多大？如 果光线从正入射连续改变到掠入射时，折射角相应地有多大的改变？ 10.光以60°的入射角射到玻璃板上，一部分光被反射，一部分光被折射，若反射光线 和折射光线互成90°，玻璃的折射率是多少？ 11.光从水射到某种玻璃时的相对折射率是1.18，从水射到甘油时的相对折射率是1.11， 光线从这种玻璃入射到甘油时的相对折射率是多少？ 12.给出水（折射率1.33）和玻璃（折射率1.55）的分界面，求一束光在水中以45°角 入射到分界面上时透射光线的折射角，若现在倒过来光线沿此透射光方向返回从玻璃投射倒分界面上，证明其折射角为45°。 13.有一折射率为1.54的等腰直角棱镜，求入射光线与该棱镜直角边法线成什麽角度时， 光线经斜面反射后其折射光线沿斜边出射。 14.有一个玻璃球，其折射率为1.5163，处于空气中，今有一光线射到球的前表面，若 入射角为60°，求在该表面上此反射光线和折射光线之间的夹角。 15.折射率n1=1.4，n1′=n2=1.6，n2=1的三种介质，被二平行界面分开，试求在第二介 质中发生全反射时，光线在第一分界面上的入射角。 16.一条位于空气中的光学纤维，其芯线和包层的折射率分别为1.62和1.52，试计算该 光学纤维的数值孔径。 17.一个截面为等边三角形的棱镜，用光学玻璃ZF6制成，其折射率nc=1.7473（红光）， nD=1.7550（黄光），nh=1.8061（紫光），若D光经第一折射面折射后与截面底边平行，而C光、F光在第一面的入射角与D光相同，求三色光经第二折射面后的折射角各为多少，并用示意图表示出三色光的位置。 18.试利用符号规则查出下列光组及光线的实际位置。（1）r=-30mm，L=-100mm，U=-10°； （2）r=30mm，L=-100mm，U=-10°；（3）r1=100mm，r2=-200mm，d=5mm，L=-200mm，U=-20°；（4）r=-40mm，L′=200MM，U′=-10°；（5）R=-40MM，L=-100mm，U=-10′，L′=-200mm。 19.试用符号规则画出几个图形，以表示公式h=rsinΦ，式中h为光线与球面交点到光轴 的距离（称入射高度），r为折射球面半径，Φ为光线入射点处法线与光轴的夹角。 20.试证明一个垂直于光轴的平面物体，即使用细光束成像，其像仍是一个曲面。 21.当要求允许相对误差为万分之一时，其近轴区的范围为多少？ 22.与光轴成U=-3°32′46″的光线，自折射率n=1的介质射到r=100mm、折射率n′=1.6248
第二章数字图像处理的基本概念 1.什么是图像对比度？人眼感受的亮度与哪些因素有关？ 图像对比度是图像中最大亮度B max与最小亮度B min之比。即C1=B max/B min 2.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？ 采样和量化。 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，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量大。 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。 3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？ 采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。 4.连续图像f(x,y)与数字图像I(r.c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？ 5.图像处理按功能分有哪几种形式？ 按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。 (1)单幅图像→单幅图像； (2)多福图像→单幅图像； (3)单(或多)幅图像→单幅图像。 6.什么是点处理？你所学算法中有哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。 在局部处理中，当输出值JP(i,j)值仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理。 图像对比度增强、图像二值化、灰度的线性变换、线性拉伸等属于点处理。 7.什么是局部处理？你所学算法中有哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。 在对输入图像进行处理时，计算某一像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这种处理称为局部处理。 图像的移动平均平滑法、空间域锐化属于局部处理。 8.图像特性包括哪些类型？ 自然特征：亮度、对比度； 人工特征：直方图、频率。 9.什么是窗口处理和模板处理？二者有何区别与联系？ 对图像中选定矩形区域内的像素进行处理叫做窗口处理； 预先准备一个和输入图像IP相同大小的二维数组，存储该区域的信息，然后参照二维数组对输入图像处理，叫做模板处理。 模板处理中若模板为矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处
数 字 图 像 处 理 II 实 验 报 告 课程名称：数字图像处理 II 专业：印刷工程班级： 学生姓名：学号： 指导教师：
一．直方图的定义、性质？打开图像，调整直方图，然后看有什么效果？ 答：直方图定义：颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 直方图的性质：直方图中的数值都是统计而来，描述了该图像中关于颜色的数量特征，可以反映图像颜色的统计分布和基本色调;直方图只包含了该图像中某一颜色值出现的频数，而丢失了某象素所在的空间位置信息;任一幅图像都能唯一的给出一幅与它对应的直方图，但不同的图像可能有相同的颜色分布，从而就具有相同的直方图，因此直方图与图像是一对多的关系;如将图像划分为若干个子区域，所有子区域的直方图之和等于全图直方图;一般情况下，由于图像上的背景和前景物体颜色分布明显不同，从而在直方图上会出现双峰特性，但背景和前景颜色较为接近的图像不具有这个特性。 在PS上进行调整： 原图： 调整直方图：
二．说明什么是平滑与锐化？说明分别的原理及其应用中各个参数的意义？ 答：平滑：压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声, 平滑原理：图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现。空问域图像平滑方法主要用低通卷积滤波、中值滤波等；频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤波器、低通高斯滤波器、低通指数滤波器、巴特沃思低通滤波器等。 锐化：图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，亦分空域处理和频域处理两类。 锐化原理：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，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。 在水下图像的增强处理中除了去噪，对比度扩展外，有时候还需要加强图像中景物的边缘和轮廓。而边缘和轮廓常常位于图像中灰度突变的地方，因而可以直观地想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取。 模糊的参数和作用 1 动感模糊 作用：模拟了摄像中拍摄运动物体时间接曝光的功能，从而使图像产生一种动态效果。 参数：①角度：控制图像的模糊方向。 ②距离：控制图像的模糊强度。 2 高斯模糊 作用：根据高斯钟形曲线调节像素色值，控制模糊效果，甚至能造成难以辨认的