数字图像处理标准测试图
数字图像处理实验指导书
《数字图像处理》实验指导书数字图象处理实验的目的不仅是让学生通过用MATLAB等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，巩固和掌握图像处理技术的理论、方法和基本技能，提高实际动手能力，而且通过综合实习，让学生能探讨和应用数字图像处理技术去解决一些实际问题。
为学生进一步学习和应用数字图像技术解决实际问题奠定基础。
实验一、数字图像获取 (2)实验二、图像的傅立叶变换 (5)实验三、图像直方图增强 (7)实验四数字图像空间域平滑 (11)实验五数字图像锐化 (14)实验六、图像压缩 (17)实验七图像融合 (21)实验八图像分割 (23)实验一、数字图像获取一、实验目的1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式。
二、实验原理用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。
扫描仪按种类可以分为手持扫描仪，台式扫描仪和滚筒式扫描仪（鼓形扫描仪）。
扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi 是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪工作时，首先由光源将光线照在欲输入的图稿上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。
光学系统采集这些光线，将其聚焦在CCD上，由CCD将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。
当机械传动机构在控制电路的控制下，带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
图1.1扫描仪的工作原理扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
《数字图像处理》课后作业2015
《数字图像处理》课后作业（2015）第2章2.5一个14mm⨯14mm的CCD摄像机成像芯片有2048⨯2048个像素，将它聚焦到相距0.5m远的一个方形平坦区域。
该摄像机每毫米能分辨多少线对？摄像机配备了一个35mm镜头。
（提示：成像处理模型见教材图2.3，但使用摄像机镜头的焦距替代眼睛的焦距。
）2.10高清电视（HDTV, High Definition TV ）使用1080条水平电视线（TV Line）隔行扫描来产生图像（每隔一行在显像管表面画出一条水平线，每两场形成一帧，每场用时1/60秒,此种扫描方式称为1080i，即1080 interlace scan；对应的有1080p，即1080 progressive scan,逐行扫描）。
图像的宽高比是16:9。
水平电视线数（水平行数）决定了图像的垂直分辨率，即一幅图像从上到下由多少条水平线组成；相应的水平分辨率则定义为一幅图像从左到右由多少条垂直线组成，水平分辨率通常正比于图像的宽高比。
一家公司已经设计了一种图像获取系统，该系统由HDTV图像生成数字图像，彩色图像的每个像素都有24比特的灰度分辨率（红、绿、蓝分量各8比特）。
请计算不压缩时存储90分钟的一部HDTV电影所需要的存储容量。
2.22图像相减常用于在产品装配线上检测缺失的元件。
方法是事先存储一幅对应于正确装配的产品图像，称为“金”图像（“golden” image），即模板图像。
然后，在同类型产品的装配过程中，采集每一装配后的产品图像，从中减去上述模板图像。
理想情况下，如果产品装配正确，则两幅图像的差值应为零。
而对于缺失元件的产品，其图像与模板图像在缺失元件区域不同，两幅图像的差值在这些区域就不为零。
在实际应用中，您认为需要满足哪些条件这种方法才可行？第3章3.5在位平面分层中,（a）如果将低阶位平面的一半设为零值，对一幅图像的直方图大体上有何影响？（b）如果将高阶位平面的一半设为零值，对一幅图像的直方图又有何影响？3.6试解释为什么离散直方图均衡化技术一般不能得到平坦的输出直方图。
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换
第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。
2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。
3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。
4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，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。
基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。
6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。
二.选择题1. 下面说法正确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。
D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。
数字图像处理试题集2(精减版)剖析
第一章概括一 .填空题1.数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。
5.数字图像办理包含好多方面的研究内容。
此中， ________________ 的目的是依据二维平面图像数据结构出三维物体的图像。
解答 :1. 像素 5. 图像重修第二章数字图像办理的基础一 .填空题1.量化能够分为均匀量化和 ________________ 两大类。
3.图像因其表现方式的不一样，能够分为连续图像和________________ 两大类。
5.对应于不一样的场景内容，一般数字图像能够分为 ________________ 、灰度图像和彩色图像三类。
解答 :1.非均匀量化 3. 失散图像 5.二值图像二 .选择题1.一幅数字图像是： ()A 、一个观察系统。
B 、一个有很多像素摆列而成的实体。
C、一个 2-D 数组中的元素。
D 、一个 3-D 空间的场景。
3.图像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4.以下算法中属于局部办理的是：（）A 、灰度线性变换B、二值化C、傅立叶变换 D 、中值滤波5. 一幅 256*256 的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（）A 、128KB B、 32KBC、 1MB C、 2MB6.一幅 512*512A 、128KBC、 1MB 的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（）B、 32KBC、 2MB解答:1.B 3.B 4.D 5.B 6.A三 .判断题1. 能够用 f(x,y) 来表示一幅2-D 数字图像。
（）3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。
（）4.矩阵坐标系与直角坐标系一致。
（）5.数字图像坐标系能够定义为矩阵坐标系。
（）6. 图像中虚假轮廓的出现就其实质而言是因为图像的灰度级数不够多造成的。
（）10. 采样是空间隔散化的过程。
（）解答:1.T 3.F 4.F 5.T 6.T 10.T1、马赫带效应是指图像不一样灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√）第三章图像几何变换一 .填空题1.图像的基本地点变换包含了图像的________________ 、镜像及旋转。
数字图像处理考试复习试题
数字图像处理考试复习试题一、单项选择题（本大题10~20小题，每小题1分）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. 0B. 255C. 6D. 82、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3、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4、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5、一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为( )。
A. 5B. 4C. 5.83D. 6.246、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D. Laplacian 增强7、下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：( )A. 梯度算子B. Prewitt 算子C. Roberts 算子D. Laplacian 算子8、采用模板［-1 1 ］主要检测( )方向的边缘。
A. 水平B. 45°C. 垂直D. 135°9、二值图象中分支点的连接数为：( )A. 0B. 1C. 2D. 310. 对一幅100×100 像元的图象，若每像元用8 bit 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：( )A. 2:1B. 3:1C. 4:1D. 1:211、下列哪种图像代数运算可以完成“运动检测”：( )A. 加运算B. 减运算C. 乘运算D. 除运算12、一幅800×600的24位真彩色图像，其红色分量数据量为（）Byte。
A. 800×600；B. 800×600×3；C. 800×600×8D. 800×600×3×813、下列那种数学形态学操作能在二值图像中检测出某特定形状的对象：（）A. 开运算B. 闭运算C. 边界提取D. 击中击不中变换14、下图1是标准测试图像Lena图，对该图像进行处理后，形成的结果图像如图2所示，这是经过（）处理得到的。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用数字图像处理算法和技巧；（3）培养实际操作能力和动手能力，提高解决实际问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）了解实验原理和流程；二、实验环境与工具1. 实验环境（1）计算机操作系统：Windows 10/Linux/macOS；（2）编程语言：MATLAB/Python/C++等；（3）图像处理软件：Photoshop/OpenCV等。
2. 实验工具（1）编程环境：MATLAB/Python/C++开发工具；（2）图像处理软件：Photoshop/OpenCV；（3）实验教材和参考资料。
三、实验内容与步骤1. 实验一：图像读取与显示（1）打开图像处理软件，导入一幅图像；（2）了解图像的基本信息，如像素大小、分辨率等；（3）将图像显示在界面上，进行观察和分析。
2. 实验二：图像基本运算（1）对图像进行灰度化处理；（2）进行图像的直方图均衡化；（3）实现图像的滤波处理，如高斯滤波、中值滤波等。
3. 实验三：边缘检测（1）实现Sobel边缘检测算法；（2）实现Canny边缘检测算法；（3）分析不同边缘检测算法的效果和特点。
4. 实验四：图像分割（1）利用阈值分割法对图像进行分割；（2）利用区域生长法对图像进行分割；（3）分析不同图像分割算法的效果和特点。
5. 实验五：特征提取与匹配（1）提取图像的关键点，如角点、边缘点等；（2）利用特征匹配算法，如SIFT、SURF等，进行图像配准；（3）分析不同特征提取与匹配算法的效果和特点。
四、实验注意事项1. 严格遵循实验要求和步骤，确保实验的正确性；2. 注意实验环境和工具的使用，防止计算机和设备的损坏；3. 尊重知识产权，不得抄袭和剽窃他人成果；4. 实验过程中遇到问题，应及时请教老师和同学。
五、实验报告要求1. 报告内容：实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤、实验结果及分析；2. 报告格式：文字描述清晰，条理分明，公式和图像正确无误；3. 报告篇幅：不少于2000字；4. 提交时间：实验结束后一周内。
Lena(数字图像处理测试图片)介绍
大家一定记得这张图片：在数字图像处理课上，这是一张标准的测试图片。
不过，本着钻研精神，我还是上网查了一下这幅图的来历。
这张照片来自于一本Playboy（1972年11月刊），最初是一张扫描来的图片，那时候姑娘芳龄17，由南加州大学Dr. William K. Pratt扫描，并逐渐成为标准检测图片。
姑娘芳名Lena，但是你在百度上搜索Lena的话，结果是一个演员，她还有一个名字（准确的说是为了辅助英文发音的名字）叫Lenna，你要是百度这个出来的就不是某个演员了，她是个瑞典姑娘（72年的时候），所以现在应该叫她……老奶奶？现在她是三个孩子的母亲，从事酒类行业的工作。
那么为什么这幅图这么出名，且都爱拿这幅图当测试图片呢？原因很简单：这张图片中包含了足够多的细节信息用于验证图片压缩方法及相关算法的效果，例如帽子的边缘，阴影，羽毛的边缘，色差，等等，具体原因大家都懂，一张小小的图片包含了太多的信息。
不过既然之前说过这幅图是来自于PlayBoy杂志的插图，相信大家都懂，你猜的没错，这是一张经过裁剪的图。
想看原图吗？给你看原图：这个是Lenna在98年IS&T大会上的照片，她表示："They must be so tired of me ... looking at the same picture for all these years!"果然谁都抵挡不住时光的摧残，当年的美丽姑娘已经嫁为人妇，不过最应该感谢的是她为IT 行业做出的巨大贡献，应该说是她的照片做出的贡献，如果没有这张照片，以及无数IT大牛前辈们在照片上夜以继日的研究，能想象打开一张图片要几个小时的日子吗？最后还是附上当年的原图，不食言，希望TX不要吞图。
最后，我相信大家不是为了这个原图来的对吧？当然福利不只这一点，测试图片的灰度图，彩图32位，16位，还有课上的测试图片CAMERAMAN已经全部打包，有需要自行下载，请做好备份。
天津理工大学2014期末补考试卷答案--数字图像处理
2013～2014学年度第二学期《数字图像处理》期末考试试卷课程代码：0667036 试卷编号：1-A命题日期：2014 年 5 月20 日答题时限：120 分钟考试形式：闭卷笔试一、选择题（10分）1.以下属于有损压缩编码的是：（ D ）A、行程编码B、 LZW编码C、霍夫曼编码D、 DCT 变换编码2.10. 关于RGB色系下的彩色图像，下列说法正确的是：（ A ）A、彩色图像的红色分量、绿色分量、蓝色分量都是灰度图像。
B、该彩色图像的红色分量是彩色图像。
C、若某个像素点的值是（0，255，0），则表示该颜色中只含红色。
D、若某个像素点的值是（255，255，255），则表示该颜色为黑色。
3.以下选项中，不属于表色系的是：（ B）A、 RGBB、 DCTC、 CMYKD、 HSI4.以下图像分割方法中，属于基于图像灰度分布的阈值方法的是（ B ）A、区域合并、分裂法B、最大类间、内方差比法C、已知形状的曲线检测D、区域生长法5.指出下面正确的说法：（ D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。
③基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。
④基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
A、①②B、①③C、③④D、②④6.假设是原始图像的像素点坐标；图像的大小是M*N；是使用公式对图像F进行变换得到的新图像的像素点坐标。
该变换过程是（ A ）A、图像镜像B、图像旋转C、图像放大D、图像缩小7.中值滤波器可以：（ A ）A、消除孤立噪声；B、检测出边缘；C、进行模糊图像恢复；D、模糊图像细节。
8.下列算法中属于局部处理的是：（ D ）A、灰度线性变换B、二值化C、傅立叶变换D、中值滤波9.一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（ A ）A、128KBB、32KBC、1MBD、2MB10.下图1是一幅标准测试图像Lena图，对图像进行处理后，形成的结果图像如图2所示。
数字图像处理（清华大学出版社）
& 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
** 图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，故又称为二值图像。
二值图像的像素值为0或1& 数字化方式可分为均匀采样、量化和非均匀采样、量化所谓“均匀”，指的是采样、量化为等间隔方式。
图像数字化一般采用均匀采样和均匀量化方式& 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。
它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。
下图是一幅图像的灰度直方图。
频率的计算式为···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。
**均值滤波器：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。
将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。
** 中值滤波器：⏹对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。
⏹对于高斯噪声，均值滤波效果比均值滤波效果好。
⏹对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。
对比度通常表现了图像画质的清晰程度** 直方图均衡化方法的基本思想是，对在图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素个数少的灰度级进行缩减。
从而达到清晰图像的目的。
⏹图像锐化的目的是加强图像中景物的细节边缘和轮廓。
锐化的作用是使灰度反差增强。
单方向的一阶锐化是指对某个特定方向上的边缘信息进行增强⏹因为数字图像信号是二维的数字信号，所以必须采用二维傅立叶变换才能够实现对图像的频域变换。
⏹往往许多问题在频域中讨论时，有其非常方便分析的一面⏹首先，提出的变换必须是有好处的，换句话说，可以解决时域中解决不了的问题。
因为数字图像信号是二维的数字信号，所以必须采用二维傅立叶变换才能够实现对图像的频域变换。
(完整word版)数字图像处理实验 ——图像恢复
数字图像处理实验——图像恢复班级：信息10—1姓名：张慧学号：36实验四、图像复原一、实验目的1了解图像退化原因与复原技术分类化的数学模型；2熟悉图像复原的经典与现代方法；3热练掌握图像复原的应用；4、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的图像复原。
二、实验原理：图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。
图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为：g ( x, y ) H [ f ( x, y )] n( x, y ) f ( x, y )h( x, y ) n( x, y) （1）图1 图像退化模型(1)在测试图像上产生高斯噪声lena图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像；噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。
噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。
本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。
①高斯噪声的产生：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
一个高斯随机变量z的PDF可表示为：P（z）()22x pz u2σ-⎡⎤-⎢⎥⎣⎦（2）其中z代表灰度，u是z的均值，σ是z的标准差。
高斯噪声的灰度值多集中在均值附近。
图2 高斯函数可以通过不同的算法用matlab 来产生高斯噪声。
②高斯噪声对信号的影响噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点，使图像变得不清晰。
③去除高斯噪声的一些方法去除高斯噪声的方法有直方图变换，低通滤波，高通滤波，逆滤波，维纳滤波，中值滤波等。
本文应用高斯平滑滤波进行去噪处理。
数字图像处理 实验报告(完整版)
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。
2022-数字图像处理-复习题
2022-数字图象处理-复习题数字图象处理复习题及参考答案一.填空题1.数字图象处理可以理解为两个方面的操作：一是__________________，如图象增强等；二是从图象到非图象的一种表示，如图象测量等。
1.从图象到图象的处理2.量化可以分为________________和非均匀量化两大类。
2.均匀量化3.采样频率是指一秒钟内的采样________________。
3.次数4.对应于不同的场景内容，普通数字图象可以分为二值图象、________________和彩色图象三类。
4.灰度图象5.采样所获得的图象总像素的多少，通常称为________________。
5.图象分辨率6.动态范围调整是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行压缩，将所关心部份的灰度级的变化范围____________，由此达到改善画面效果的目的。
6.扩大7.直方图均衡化的基本思想是：对图象中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行_____________，从而达到清晰图象的目的。
7.归并8.图象的基本位置变换包括了图象的________________、镜像及旋转。
8.平移10.我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图象的________________，该处理会是的图象中的图形产生扭变。
10.错切11.在图象的锐化处理中，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________________。
11.一阶微分算子12.均值滤波方法对___________噪声的抑制效果较好。
而中值滤波方法对___________噪声的抑制效果较好。
12.高斯，椒盐13.依照分割时所依据的图象特性不同，图象分割方法大致可以分为______________、边界分割方法和区域提取方法三大类。
13.阈值方法14.所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以____________保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图象分割阈值。
数字图像处理试题集(复习)
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__像素_。
2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是_从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是_从图像到图像的处理_，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是_虚拟图像_。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
四.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
《数字图象处理》实验指导书
《数字图象处理》实验和大作业指导书计算机科学与工程学院目录目录 (1)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化 (2)实验二：数字图像变换与伽马校正 (3)实验三：数字图像的噪声去除 (4)实验四：图像的空间域锐化（拉普拉斯算子） (5)实验五：频率域低通和高通滤波 (6)实验六：数字图像复原 (7)实验七：人脸皮肤颜色分层 (8)大作业 (9)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化一、实验目的：了解数字图像的存储格式，并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。
二、实验要求：1．从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据；2．对数字图像的表示方式（如RGB、YUV）及各种表示方式之间的转换有初步了解；3．根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。
三、实验步骤：1．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；2．通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵，改变数字图像的色彩；3．将数字图像的RGB表示转换为YUV表示；Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B4．通过访问Y（亮度）通道，改变数字图像的亮度；5．通过Y（亮度）通道作灰度的线性变换，改变数字图像的对比度。
四、实验图像：实验二：数字图像变换与伽马校正一、实验目的：了解数字图像的灰度反变换和γ（0.4，0.6，0.8）校正。
二、实验要求：1. 对图像进行灰度变换。
2. 对图像进行γ校正。
三、实验步骤：1. 将BMP图像内容读入内存数组。
2. 调整图像的灰度，对图像进行灰度变换（反变换）。
3. 对图像进行γ较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.四、实验图像：灰度变换γ较正实验三：数字图像的噪声去除一、实验目的：学会用滤波器去除图像中的噪声。
二、实验要求：1．用均值滤波器去除图像中的噪声； 2．用中值滤波器去除图像中的噪声； 3．比较两种方法的处理结果三、实验步骤：1．根据BMP 格式，将图像内容读入内存数组； 2．用均值滤波器去除图像中的噪声；3．用中值滤波器去除图像中的噪声；将两种处理方法的结果与原图比较； 4．注意两种处理方法对边缘的影响。
数字图像处理四个实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割实验五形态学运算3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
数字图像处理考试参考
图像：对客观存在的物体的一种相似的生动模仿或描述，是物体一种不完全，不精确，但在某种意义上是适当的表示。
数字图像：是一种空间坐标和灰度均不连续变化的，用离散数字（一般用整数）表示的图像。
模拟图像：指空间坐标和亮度（或色彩）都是连续变化的图像；灰度图像：指每个像素由一个量化的灰度值来描述的图像，不包含彩色信息。
彩色图像：指每个像素由R、G、B三原色像素构成的图像，其中R、G、B是由不同的灰度级来描述的。
黑白图像：指每个像素只能是黑或白，没有中间的国度，故又称二值图像。
灰度：表示图像像素明暗程度的数值。
灰度级：表明图像中不同灰度的最大数量。
对比度：反映一幅图像中灰度方差的大小，是最大灰度值与最小灰度值的比值。
清晰度：包括对比度、主题内容的大小、细微层次、颜色饱和度等综合因素。
采样：将空间上连续的图像变成离散点的操作。
量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程。
图像数值化：将图像分割成像素的小区域，每个像素的亮度或灰度用一个整数来表示。
图像增强：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。
图像复原：就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿着图像退化的逆过程恢复图像。
图像平滑：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。
图像融合：是将多种遥感平台，多时遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术图像分割：是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
图像特征：图像原始特征或者属性。
图像识别：对图像中的不同对象进行分类、描述和解释。
图像配准：不同的光谱或不同的摄影时间所得的图像之间的位置的配准空域处理：是指对图像进行直接处理。
频域处理：是指在图像的某个变换域内，对图像变换系数进行运算，然后通过逆变换获得图像增强效果。
灰度变换：将一个灰度区间映射到另一个灰度区间的变换。
对比度变换（点变换）：又称灰度比例尺变换。
是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。