图像处理08
数字图像处理试卷及答案
《数字图像处理》模拟试卷（A 卷）一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内.答案选错或未作选择者，该题不得分。
每小题1分，共10分）（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 b.255 c。
6 d.8（b)2。
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（d）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（b）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（d）5.一曲线的方向链码为12345,则曲线的长度为a.5b.4 c。
5。
83 d。
6。
24（c）6。
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 placian增强（b )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（c）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°(d）9.二值图象中分支点的连接数为:a.0 b。
1 c。
2 d.3( a）10.对一幅100´100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:a.2：1b。
3：1 c。
4：1d。
1：2二、填空题（每空1分，共15分）1。
图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。
2。
图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8—邻域。
3。
直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。
4。
常用的灰度内插法有最近邻元法双线性内插法（双)三次内插法5。
多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类.6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。
图像处理的基础知识
图像处理的基础知识随着科技的飞速发展，图像处理在我们的生活中变得越来越普遍。
无论是在社交媒体上发布照片，还是在医学诊断中使用CT扫描，图像处理技术都在起到重要的作用。
那么，什么是图像处理？它又包括哪些基础知识？本文将为您揭秘。
图像处理是指对数字图像进行操作和改进的过程，其目的是获得更好的图像质量或从图像中提取出特定的信息。
而这个过程主要涉及三个方面：图像获取、图像增强和图像分析。
首先，图像获取是指通过摄像头、扫描仪或其他设备获取图像。
在获取图像的过程中，我们需要考虑到光线、传感器的质量、图像的分辨率等因素。
光线的强弱和角度会直接影响图像的清晰度和色彩鲜明度。
传感器的质量决定了图像的噪声水平和细节表现能力。
而图像的分辨率则决定了图像中所包含的信息量大小。
其次，图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、色彩平衡等参数来改善图像的质量。
这是在保持图像的真实性的前提下，尽可能地使图像更接近于我们所期望的结果。
例如，在一张夜晚拍摄的照片中，由于环境光线的不足，图像可能过暗。
此时，我们可以通过增加图像的亮度和对比度来增强图像的可见度。
图像增强的另一个重要应用是去除图像中的噪声。
噪声是在图像获取过程中引入的不希望出现的随机信号，它会使得图像模糊不清或者细节不清晰。
通过滤波方法，我们可以有效地去除图像中的噪声，以获得更清晰、更细节丰富的图像。
最后，图像分析是将对图像中的内容进行解释，通过对图像中的特征进行提取和识别来给予相应的判断和决策。
图像分析可以应用于许多领域，如医学、安全监控、机器视觉等。
以医学图像为例，通过图像分析可以帮助医生诊断病情。
医生可以通过CT扫描的图像分析，获得患者脑部的详细结构图像，以更好地了解病情和制定治疗方案。
图像处理还包括多个分支领域，如图像压缩、图像恢复和图像合成等。
图像压缩是指减少图像文件的存储空间，以便更好地存储和传输图像。
图像恢复是指通过对破坏或损坏的图像进行处理，尽可能地使其恢复到原始状态。
图像处理的技巧
图像处理的技巧
图像处理的技巧有很多，下面列举一些常用的技巧：
1. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，可以通过计算彩色图像的每个像素点的RGB分量的加权平均值来实现。
2. 二值化：将灰度图像转换为二值图像，可以通过设置一个阈值，将低于阈值的像素点设为黑色，高于阈值的像素点设为白色。
3. 平滑滤波：使用平均滤波、高斯滤波等方法，去除图像中的噪声，平滑图像。
4. 锐化增强：可以使用拉普拉斯算子、Sobel算子等方法，突出图像的边缘或者其它特定的细节。
5. 图像缩放：可以通过插值算法，将图像的尺寸缩小或者放大。
6. 图像旋转：可以通过旋转矩阵的变换，将图像按照指定的角度进行旋转。
7. 直方图均衡化：通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度。
8. 图像分割：将图像分割为不同的区域，可以使用阈值分割、边缘检测等方法。
9. 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，用于后续的图像识别、分类等任务。
10. 图像合成：将多个图像进行融合，可以通过加权平均、掩膜运算等方法实现。
这些只是图像处理中的一些常用技巧，实际应用中还有很多其他的技巧和方法，可以根据具体需求选择合适的方法。
图像处理流程
图像处理流程图像处理是数字图像处理的一种形式，旨在改善或增强图像的质量，使得图像更加清晰、更鲜明，或者从图像中提取出特定的信息。
图像处理的流程一般包括以下几个步骤：1. 图像获取：首先需要采集图像，可以通过摄像机、扫描仪等设备来获取图像，或者从存储介质中读取图像文件。
2. 图像预处理：在进行下一步处理之前，需要对图像进行预处理。
预处理的目的主要是去除图像中的噪声，使得图像更加清晰。
常用的预处理方法包括平滑滤波、去噪、去除伪影等。
3. 图像增强：图像增强是指通过一系列的算法和方法来改善图像的质量，使得图像更容易被观察和分析。
常见的图像增强方法包括灰度变换、直方图均衡化、空间滤波等。
4. 图像分割：图像分割是将图像中的物体或区域分离开来，通常是根据图像的某些特征进行分割。
图像分割常用的方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
5. 特征提取：特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于描述图像的内容。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、颜色特征等。
特征提取可以利用图像处理算法和机器学习方法来实现。
6. 物体识别和分类：特征提取之后，可以利用分类算法进行物体的识别和分类。
分类的目的是将图像中的物体归类到不同的类别中，可以通过统计、机器学习等方法来实现。
7. 结果评估和应用：最后，需要对处理结果进行评估，并根据具体的需求进行应用。
评估可以根据图像质量、识别准确率等指标来进行。
根据应用需求，可以将处理结果用于图像检索、图像分类、图像匹配等领域。
总之，图像处理流程涵盖了图像获取、预处理、增强、分割、特征提取、识别和分类等多个步骤，通过一系列的算法和方法来改善图像的质量和信息提取。
图像处理在计算机视觉、图像识别、医学影像等领域具有广泛的应用。
08.GIMP图像处理——改变颜色
GIMP图像处理——改变颜色
最基本的首先，就是开一张图，像下面的小企鹅，而我想改变身体的颜色。
选择「颜色」->「色调-饱和度」，把调整色相 (Hue) 的视窗调出来。
因为原来的身体是蓝色的，我只想改变蓝色为其他颜色，所以选择上面「蓝色」，再去拉「色调」拉成你要的颜色，如绿色。
(还可以拉点饱和度)
好像一点都不神奇啊~~~会不会太简单了啊~~~
这样好像没什么作用啊?? 能吃吗??? 而且，万一照片中有好几个地方红色，只想变一个地方怎么办??
只想改变一个地方的颜色，可以先用选择工具把那个地方大概先圈起来，再去变色~~~ ===== 补充 =====
提一下 Hue 的概念：
基本上，请参考这篇 Color Principles - Hue, Saturation, and Value。
简单讲，选择某一个颜色正负 15 度范围
内的区域 (应该是 15 度吧?? 不确定)，然后把
它旋转正负 180 度 (或者说 360 度) 来改变颜
色。
呃...不懂? 没关系，会用就好。
第08章 imagej插件编程
第8章 ImageJ 插件编程 赵毅力 ylzhao@swfu.e
IMAGEJ
ImageJ是一个使用Java语言编写的
图像处理和分析软件。
ImageJ基于插件架构体系设计，可
以通过编写插件对其功能进行扩展。
插件安装
为ImageJ编写的插件必须放在ImageJ安装目录的子目录 “plugins”里面。 ImageJ会在启动时自动加载“plugins”目录中带有下划
右移 16 位
32位RGB彩色图像处理
int red = (int)(pixels[i] & 0xff0000) >> 16; // 获取红色分量 int green = (int)(pixels[i] & 0x00ff00) >> 8; // 获取绿色分量 int blue = (int)(pixels[i] & 0x0000ff); // 获取蓝色分量 …… // 进行相应处理 pixels[i] = (red & 0xff) << 16) + ((green & 0xff) << 8) + (blue & 0xff);
每个像素由byte类型表 示，有256个灰度级。
每个像素的颜色由颜色 查找表确定。 每个像素有65535个灰 度级。 每个像素由红、绿、蓝 三个颜色分量组成，每 个颜色分量取值为0255。 每个像素由float或者 double类型的变量表示。
RGB彩色图像
COLOR_RGB
32位浮点图像
GRAY32
idx
1000 0001
取反
-(0111 1110)
末位加1
-(0111 1111)
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法有哪些
图像处理的方法包括但不限于以下几种：
1. 滤波：通过卷积操作对图像进行模糊、边缘检测、锐化等处理，常见的滤波方法有均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
2. 灰度变换：通过对图像的像素值进行线性或非线性函数变换，改变图像的对比度、亮度或色调。
3. 直方图均衡化：通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的灰度直方图更均匀，增强图像的对比度。
4. 缩放与旋转：改变图像的尺寸和角度，常见的方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。
5. 边缘检测：通过寻找图像中亮度变化较大的像素点，检测图像的边缘。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
6. 分割：将图像分成若干个相互独立的区域，常见的方法有阈值分割、基于区域的分割和基于边缘的分割。
7. 特征提取：从图像中提取出具有代表性的特征，常见的特征包括形状特征、
纹理特征和颜色特征。
8. 目标检测与识别：在图像中检测和识别出特定的目标，常见的方法有模板匹配、Haar特征和深度学习等。
9. 图像修复与增强：对受损的图像进行修复，消除图像中的噪声、模糊和伪影等，提高图像的质量。
10. 图像压缩与编码：对图像进行压缩，减少图像占用的存储空间，常见的压缩算法有JPEG、PNG和GIF等。
这些方法可以单独应用于图像处理，也可以组合使用以实现更复杂的图像处理任务。
高三物理：实验数据的图象处理方法— “化曲为直”
物理：实验数据的图象处理方法— “化曲为直”在物理实验中，为了减小误差，总是要多次测量求平均值，而更为有效的方法是“化曲为直”——用图象处理数据，这在高考试题中屡见不鲜。
两个物理量间的关系有很多都不是一次函数关系，对应的图象也不是直线，不容易对图象进行分析，如果进行适当的数学变换，并确定新的坐标，使得“物理量”间呈现简单的线性，即为“化曲为直”的处理方法。
例1．（08年天津卷）(某同学利用单摆测定当地重力加速度，发现单摆静止时摆球重心在球心的正下方，他仍将从悬点到球心的距离当作摆长L ，通过改变摆线的长度，测得6组L 和对应的周期T ，画出L 一T 2图线，然后在图线上选取A 、B 两个点，坐标如图所示。
他采用恰当的数据处理方法，则计算重力加速度的表达式应为g = 。
请你判断该同学得到的实验结果与摆球重心就在球心处的情况相比，将 。
(填“偏大”、“偏小”或“相同”)解析：设A 、B 的摆线长为L A 和L B ，摆线到重心的距离为L '，所以A 、B 的两处的摆长分别为L A ＋L '和L B ＋L '，根据周期公式2l T gπ=得224gT l π=则224A A gT L L π'+= （1） 同理有224B B gT L L π'+= （2）由（2）—（1）得2222222()444B A B A B A gT gT g T T L L πππ--=-= 2224()()B A B A L L g T T π-=- 从式子中可以看出，最终的结果与重心的位置无关，所以不影响g 值的测量。
例2．（08年江苏卷）某同学利用如图所示的实验装置验证机械能守恒定律．弧形轨道末端水平，离地面的高度为H 。
将钢球从轨道的不同高度h 处静止释放，钢球的落点距轨道末端的水平距离为s ．(1)若轨道完全光滑，s 2与h 的理论关系应满足s 2＝ (用H 、h 表示)．(2)该同学经实验测量得到一组数据，如下表所示：h (10－１m)2.003.004.005.006.00 s 2 (10－１ｍ2.623.895.206.537.78２)请在坐标纸上作出s 2--h 关系图．(3)对比实验结果与理论计算得到的s 2--h 关系图线(图中已画出)，自同一高度静止释放的钢球，水平抛出的速率 (填“小于”或“大于”)理论值．(4)从s 2--h 关系图线中分析得出钢球水平抛出的速率差十分显著，你认为造成上述偏差的可能原因是 ．解析：（1）根据机械能守恒，可得离开轨道时速度为gh 2，由平抛运动知识可求得时间为gH2，可得Hh vt s 4==，即Hh s 42=（2）依次描点，连线，注意不要画成折线。
数字图像处理模拟题与参考答案
电科08级数字图像处理模拟题及参考答案一、填空题1. 一般来说，对模拟图像数字化时采样间距越大，图像数据越少_,图像质量越_差_______ 2．若灰度图象每像素用8位表示，则灰度值可以取_0~255 包括0和255间的数值。
3. 在几何变换的3×3矩阵___________[p q]______________可以使图像实现平移变换4.二值形态学中，腐蚀运算的集合方式定义为____}|{XxSxSX⊆+=Θ____。
5.根据图像编码原理可以将图像编码分为_熵编码__、预测编码、__变换编码__和混合编码6. 图像与灰度直方图间的对应关系是_____多对一___7. 常用的灰度内插法有最近邻域法和__双线性插值法_。
8.一幅图象的分辩率为512×512×8是指_图像的高和宽都为512像素，每个像素用8位表示,该图像大小约___2048KB9.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为_：-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 -1 -2 -10 0 01 2 110．分辩率是用来描述图象__清晰程度, 一幅图象的分辩率为512×512×8是指_图象宽和高都为512象素，每个象素用8位表示____, 电视摄象机的分辩率为480线是指__一副画面从上到下扫描一遍共有480行_________, 激光打印机分辩率为300dpi是指______每英寸有300个点打印精度。
11.图象直方图表示：图像上各个灰度级上的像素数目。
13.影像数字化包括抽样和量化两过程。
14.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。
17.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真（无损）编码和有失真（有损）编码两种。
18.图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8—邻域。
19.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。
20.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。
图像处理知识点总结
图像处理知识点总结一、图像采集1. 数字图像数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素由灰度值或者颜色值来描述。
数字图像的采集通过光学图像传感器来实现，图像传感器可以将光信号转换成电信号，然后通过数模转换器转换成数字信号。
常见的图像传感器包括CCD和CMOS。
2. 分辨率图像的分辨率指的是图像中包含的像素数量，分辨率越高，图像越清晰。
分辨率可以用像素数来描述，常见的分辨率有1024×768、1920×1080等。
分辨率与图像的清晰度成正比，但是高分辨率也会增加图像文件的大小。
3. 颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型，常见的颜色空间包括RGB、CMYK、YUV等。
RGB颜色空间是由红、绿、蓝三原色构成，它是最常用的颜色空间。
CMYK颜色空间用于打印颜色，它是由青、品红、黄、黑四原色构成。
二、图像处理1. 空域处理空域处理是指在图像的像素级别上进行处理，包括图像增强、滤波、锐化等操作。
图像增强可以提高图像的对比度和亮度，滤波可以去除图像中的噪声，锐化可以增强图像的边缘和细节。
2. 频域处理频域处理是指在图像的频域上进行处理，包括傅里叶变换、频谱分析、频率滤波等操作。
傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域，频谱分析可以分析图像中的频率成分，频率滤波可以去除图像中的某些频率成分。
3. 形态学处理形态学处理是指利用形态学运算对图像进行处理，包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作。
膨胀可以增强图像中的物体，腐蚀可以减弱图像中的物体，开运算可以去除图像中的小孔洞，闭运算可以填充图像中的小孔洞。
三、图像分析1. 图像特征图像特征是用来描述图像的一些重要信息，包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征可以用来区分不同物体，纹理特征可以用来区分不同材质，形状特征可以用来区分不同形状。
2. 物体检测物体检测是指在图像中检测出特定物体的位置和数量，常见的物体检测算法包括边缘检测、Hough变换、Haar特征检测等。
图像处理基本知识图像处理的方法
图像处理基本知识图像处理的方法图像处理又称为影像处理，是用计算机对图像进行达到所需结果的技术。
那么你对图像处理了解多少呢?以下是由店铺整理关于图像处理基本知识的内容，希望大家喜欢!图像处理的介绍所谓数字图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一幅图像的数字码。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
数字图像处理即用计算机对图像进行处理，其发展历史并不长。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
首先数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
另一方面，通过数字图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
通过计算机模式识别技术可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西。
数字图像处理技术已经广泛深入地应用于国计民生休戚相关的各个领域。
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。
大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。
中国物联网校企联盟认为图像处理将会是物联网产业发展的重要支柱之一，它的具体应用是指纹识别技术。
二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。
由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。
二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。
灰度图像灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0，255]。
图像处理的基础知识
医学影像分割
利用图像分割技术，将医学图像中的 感兴趣区域与背景或其他组织进行分 离，为后续分析和诊断提供基础。
遥感影像处理案例分析
遥感影像预处理
对遥感影像进行辐射定标、 大气校正等预处理，消除 成像过程中的误差和干扰。
遥感影像分类
利用分类算法对遥感影像 中的地物进行分类和识别， 提取感兴趣的地物信息。
图像压缩编码标准简介（JPEG、MPEG等）
JPEG标准
采用DCT变换和哈夫曼编码等技术，适用于静态图像的压缩编码。
MPEG标准
针对动态图像压缩编码的标准，采用运动补偿、DCT变换和变长 编码等技术。
其他标准
如H.264、AV1等，采用更先进的压缩编码技术，提高压缩效率 和图像质量。
无损压缩与有损压缩比较
常见频率域滤波方法
低通滤波、高通滤波、带通滤 波等。
应用场景
适用于图像去噪、边缘增强、 特征提取等任务。
对比度拉伸与压缩技术
01
02
03
04
对比度拉伸原理
通过扩展图像中感兴趣区域的 灰度级范围来增强图像对比度
。
对比度压缩原理
通过减小图像中灰度级的范围 来压缩图像对比度。
实现方法
线性拉伸与压缩、分段线性拉 伸与压缩、非线性拉伸与压缩
空间域滤波方法介绍
80%
空间域滤波原理
直接在图像空间进行像素操作， 通过模板卷积实现图像滤波。
100%
常见空间域滤波方法
均值滤波、中值滤波、高斯滤波 等。
80%
应用场景
适用于去除噪声、平滑图像等任 务。
频率域滤波方法探讨
频率域滤波原理
将图像从空间域转换到频率域 ，在频率域进行滤波操作后再 转换回空间域。
图像处理中的特征提取与描述符
图像处理是一种将数字图像转换为更具有可视化信息的过程，通过一系列的算法和技术，可以改善图像的质量、增强图像的特征，从而提高图像的可视化效果。
其中，特征提取与描述符是图像处理中一项重要的技术，它能够从图像中提取出具有代表性的特征，并将这些特征通过描述符进行描述和表达。
特征提取是图像处理中的一项关键技术，它是指从原始图像数据中提取出一些具有代表性的信息，以描述图像的不同属性。
常见的特征包括边缘、轮廓、颜色、纹理等。
特征提取的目的是将原始图像数据转换为一些可以直接利用和处理的特征，以便于后续的图像处理和分析。
特征提取的方法有很多种，其中一种常用的方法是基于局部特征的提取。
这种方法通过识别图像中的关键点，然后提取出这些关键点周围的局部特征，从而得到图像的全局特征。
特征描述符是对提取出的特征进行进一步的描述和表达的方法。
描述符通过对特征进行数学建模，将其转换为一组具有可度量性和可比较性的特征向量。
常用的描述符有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（速度快、性能好）、ORB（旋转不变特征）等。
这些描述符的目的是将图像的特征进行数学描述，以便于图像的匹配、检索、分类等应用。
通过描述符，我们可以利用计算机的优势，对大量的图像进行自动化的处理和分析，极大地提高了图像处理的效率和准确性。
特征提取与描述符在图像处理中有着广泛的应用。
首先，特征提取与描述符可以用于图像检索。
通过对图像的特征进行提取和描述，可以建立起图像之间的关联。
当我们输入一张图像时，系统可以通过比对图像的特征与已有的数据库中的特征，从而快速地找到相似的图像。
其次，特征提取与描述符还可以用于目标跟踪。
通过提取目标的特征，并运用描述符进行描述，可以实现对目标的实时、准确的跟踪和定位。
再者，特征提取与描述符也可以用于图像分类和识别。
通过对图像的特征进行提取和描述，可以建立起图像与类别之间的关系，从而实现对图像的自动分类和识别。
总之，特征提取与描述符是图像处理中一项重要的技术，它能够从图像中提取出具有代表性的特征，并通过描述符进行描述和表达。
图像处理技术与摄影艺术
图像处理技术与摄影艺术摄影艺术一直是人们关注的焦点之一，而随着科技的不断发展，图像处理技术越来越成为摄影师的必修科目。
在摄影艺术中，图像处理技术的应用已经成为不可或缺的一部分。
本文将探讨图像处理技术与摄影艺术的关系，同时阐述图像处理技术在摄影艺术中的意义，以及一些经典的图像处理技术的应用。
一、图像处理技术在摄影艺术中的意义随着数码相机的普及，越来越多的摄影师开始了解和应用图像处理技术。
图像处理技术的应用可以让图片更加清晰、鲜艳、真实，并且可以发挥摄影师更多的想象力，在照片中表现更加丰富的情感和意义。
例如，在拍摄夜景时，摄影师可以利用HDR（高动态范围）技术将多张不同曝光度的照片合成一张，从而使整张照片的细节得到显示，同时还可以增强照片的色彩层次感，达到更加立体的效果。
图像处理技术的应用在人像摄影中也非常广泛。
摄影师可以利用这种技术对人像进行颜色调整、皮肤美白、磨皮、去除暗影和瑕疵等。
例如，VSCO（一款图像处理软件）中的一些经典预设，如F1、A1、E4等等，被广泛应用于人像摄影中。
这些预设能够让人物的皮肤色调更加均匀，同时也不失为一种卡片色调，极富艺术感。
二、经典的图像处理技术的应用1.黑白照片黑白照片是一种经典的摄影艺术形式，经过了长达百年的发展和变化，到了今天反而变得更加珍贵和有价值。
黑白照片擅长表现一些人情世态等需要强调色彩之外的元素的主题，例如人物的情感和内心世界等。
此外，黑白照片还具有一种时代感和很强的艺术感，可以让照片留下更深刻的印象。
2. 高动态范围技术高动态范围技术是一种将同一场景不同曝光状态的图片拼接在一起的技术，其特点是可以将场景中的光线、色彩和细节都表现出来。
这种技术在风景摄影中应用非常广泛，可以让摄影师展现大自然中令人惊叹的美景。
3.风格化风格化处理是一种将照片转换成某种艺术风格的处理方法，可以让原本普通的照片变得独具一格。
例如，LOMO风格、卡片风格、手绘风格等等。
这种处理方式给照片带来了时尚和艺术感，同时也让照片更加生动有趣。
数字图像处理试卷
考试试卷 ( B卷 )
课程名称: 数字图像处理
考试时间: 08 年 6月 4 日 (第 15 周星期三 )
题号一二三四五六七八九十总分
评卷得分
评卷签名
复核得分
复核签名
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）。
（9分）
*
2、计算2*2的数字图像{f(0,0)=2+i，f(0,1)=3+2i，f(1,0)=2-2i，f(1,1)=1+3i}的傅里叶相位谱。
（12分）
3、对下面图像分别进行3*3的均值滤波和Sobel梯度。
（数值四舍五入；模板中心距离图像边缘不小于1个像素；梯度模值用绝对值之和代替）（20分）
1 2 3 4 5
5 4 3 2 1
1 2 6 5 4
3 2 1 3 3
4 4
5 5 6
4、对下列图像进行分裂-合并算法（给出分裂-合并的过程）。
（原则：一个区域内所有的像素相差不大于2）。
（9分）
3 2 2 6 5 5 5 1
1 3
2 6 6 2 2 2
1 2 3 2 3 2 2 2
3 2 8 9 9 8 3 2
1 8 8 9 10
2 2 1
1 2 2 3 9 6 5 6
1 2 3 2 3 6 6 7
1 3
2 2 2
3 6 6
5、对下列图像（灰度级范围为0~3）进行直方图均衡化。
（20分）
6、以（2，1）作为起点，按顺时针顺序写出目标的4方向链码、归一化链码和差分
链码。
（12分）
7、对下列两幅图像进行与运算。
（8分）
8、简述频率域滤波的步骤（10分）。
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第六章图像编码6.1 图像压缩与编码基本概念6.2 行程编码6.3 哈夫曼编码6.4 香农-范诺编码6.5 算术编码6.6 变换编码6.7 静止图像压缩编码标准-JPEG 6.8 运动图像压缩编码标准-MPEG6.7 静止图像压缩编码标准－JPEG 图像标准的制定：ISO和CCITT（国际电报电话咨询委员会）联合制定静止图像：JPEG（Joint PhotographicExpert Group，联合图像专家组）通常为有损压缩（采用DCT变换编码），JPEG是目前静态图像压缩比最高的，但失真的程度非常小 也支持无损压缩（采用预测编码），但压缩比降低（无损压缩的压缩比总有个极限）运动图像：MPEG（Moving Picture ExpertGroup，运动图像专家组）6.7 静止图像压缩编码标准－JPEGJPEG标准简述JPEG压缩流程及实现JPEG2000压缩算法JPEG文件格式6.7.1 JPEG标准简述由ISO/IEC与CCITT联合发起的联合图像专家组，在过去十几年图像编码研究成果的基础上于20世纪90年代初制定了静止图像(包括8bit/像素的灰度图像与24bit/像素的彩色图像)的编码标准。
JPEG标准在较低的计算复杂度下，能提供较高的压缩比与保真度。
在视觉效果不受到严重损失的前提下，算法可以达到15到20的压缩比。
如果在图像质量上稍微牺牲一点的话，可以达到40:1或更高的压缩比。
JPEG JPEG定义了一个基本系统定义了一个基本系统定义了一个基本系统，，一个符合一个符合JPEG JPEG JPEG标准的编解标准的编解码器至少要满足基本系统的技术指标码器至少要满足基本系统的技术指标。
JPEG JPEG基本系统其基本系统其核心属于变换编码。
JPFG JPFG编码时编码时编码时，，对原始图像的每一个分量首先分割成互不重叠的分量首先分割成互不重叠的88×8像素块像素块，，然后对每个像素块的编码过程可分为二维素块的编码过程可分为二维DCT DCT DCT变换变换变换。
根据图像信号的特点根据图像信号的特点，，对图像块进行二维对图像块进行二维DCT DCT DCT变换可变换可以消除像素间的相关性以消除像素间的相关性。
自然图像的像素块经自然图像的像素块经DCT DCT DCT变换变换后，图像信号的能量主要集中到块的左上角图像信号的能量主要集中到块的左上角，，即图像的低频成分中低频成分中。
DCT DCT变换后得到的系数矩阵中包括左上角变换后得到的系数矩阵中包括左上角的一个直流(DC)系数与63个交流(AC)系数，从左到右．水平频率增高水平频率增高，，从上到下坚直频率增高从上到下坚直频率增高。
JPEG编码的总体框架输入图像图像被分割成8*88*8小方块小方块DCTDCT变换变换标量量化和DCDC系数预测系数预测熵编码基于块编码码流之字形扫描之字形扫描，，游程编码6.7.2JPEG压缩流程颜色空间转换人眼对亮度更敏感人眼对亮度更敏感，，提取亮度特征提取亮度特征，，将RGB RGB转换为转换为转换为YC YC b C r 模型模型，，编码时对亮度采用特殊编码特殊编码。
熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换色彩模型色彩模型（（回顾回顾！！）！！）颜色的描述是通过建立色彩模型来实现的颜色的描述是通过建立色彩模型来实现的，，不同的色彩模型对应于不同的处理目的CIE （国际照明委员会国际照明委员会））在进行大量的色彩测试实验的基础上提出了一系列的颜色模型试实验的基础上提出了一系列的颜色模型：：RGB 模型模型：：红(R)、绿(G)、蓝(B)三基色混合HSI 模型模型：：色度(H) 、饱和度(S) 、亮度(I)YUV 模型模型：：亮度(Y)、色度(UV) YCbCr 模型模型：：亮度(Y)、色度(CbCr)各种不同的颜色模型之间可以通过数学方法转换YUV 模型在这种色彩模型中在这种色彩模型中：：Y 表示亮度表示亮度，，UV表示色度目的是为了可以与黑白电视兼容是为了可以与黑白电视兼容。
电视信号在发射时电视信号在发射时，，转换成YUV 形式，接收时再还原成RGB 三基色信号，由显像管显示由显像管显示。
YUV模型Y,U,V YY Y,0,0彩色电视信号黑白电视信号黑白电视机彩色电视机YCbCr 模型目的:用于彩色图像压缩时的一种色彩模型彩模型，，Y 代表度代表度，，Cb 、Cr 代表色度与YUV 模型不同模型不同的是它充分考虑了的是它充分考虑了色彩组成时RGB 三色的重要因素三色的重要因素。
YUV 考虑的是简单考虑的是简单，，YCbCr 考虑的是压缩时可以充分取出冗余量YCbCr 与RGB 的转换RGB 到YCbCr 的转换YCbCr 到RGB 的转换R = Y + 1.40200(Cr –128)G = Y –0.34414(Cb –128) –0.71414(Cr –128)B = Y + 1.77200(Cb –128)Y = 0.299R + 0.5870G + 0.1140BC b = –0.1787R –0.3313G +0.5000B +128C r = 0.5000R –0.4187G –0.0813B + 128数据分块构造子图像子图像尺寸子图像尺寸：：8 x 8熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于频域变换的图像编码基于DCT 的图像压缩的图像压缩（（JPEG ）DCT 变换变换：：一类正交变换正交变换特性可逆 熵保持熵保持（（信息不丢失信息不丢失））去相关 变换系数线性无关变换系数线性无关（（设计目的目的））能量集中 大部分能量集中到少数变换系数熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩DCT 的基函数生成每个变换系数所用的各点权重不同的系数与不同的空域频率共振第一个系数第一个系数：：DC整个块的平均值熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩变换前像素值52 55 61 66 70 61 64 7363 59 66 90 109 85 69 7262 59 68 113 144 104 66 7363 58 71 122 154 106 70 6967 61 68 104 126 88 68 7079 65 60 70 77 68 58 7585 71 64 59 55 61 65 8387 79 69 68 65 76 78 94熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩（变换前的操作变换前的操作))对于灰度级是对于灰度级是22n 的像素的像素，，通过减去通过减去22n -1，替换像素本身对于对于n=8n=8n=8，，即将即将0~2550~2550~255的值域的值域的值域，，通过减去128128，，转换为值域在转换为值域在--128~127128~127之间的值之间的值目的：使像素的绝对值出现使像素的绝对值出现33位1010进制的进制的概率大大减少熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩变换后系数-415 -29 -62 25 55 -20 -1 37 -21 -62 9 11 -7 -6 6-46 8 77 -25 -30 10 7 -5-50 13 35 -15 -9 6 0 311 -8 -13 -2 -1 1 -4 1-10 1 3 -3 -1 0 2 -1-4 -1 2 -1 2 -3 1 -2-1 -1 -1 -2 -1 -1 0 -1熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩量化对DCT 变换后的系数进行量化系数除以量化步长再取整 不可逆 信息丢失依据心理视觉特性量化丢失难以看见的信息保留容易看见的信息如果量化台阶小于人眼在该频率的灵敏度灵敏度，，则量化噪声无法被看见[-415/16] = -26-26*16 = -416熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩量化JPEG 建议的亮度分量量化值熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换16 11 10 16 24 40 51 6112 12 14 19 26 58 60 5514 13 16 24 40 57 69 5614 17 22 29 51 87 80 6218 22 37 56 68 109 103 7724 35 55 64 81 104 113 9249 64 78 87 103 121 120 10172 92 95 98 112 100 103 9917 18 24 47 99 99999918 21 26 66 99 99999924 26 56 99 9999999947 66 99 999999999999 9999999999999999 9999999999999999 9999999999999999 99999999999999熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩量化JPEG 建议的色度分量量化值基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩量化后的系数-26 -3 -6 2 2 0 0 01 -2 -4 0 0 0 0 0-3 1 5 -1 -10 0 0-4 1 2 -11 0 0 0 00 0 00 0 0 00 0 0 00 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩DC 系数(直流系数直流系数））先做预测编码先做预测编码，，再做熵编码用前一块的DC 系数预测本块的DC 系数 相邻的8×8子块之间的DC 系数有强的相关性，JPEG 对DC 系数采用DPCM 编码编码（（差分脉冲编码脉冲编码），），），即对相邻块之间的即对相邻块之间的DC 系数的差值DIFF ＝DC i -DC i-1编码编码。
（。
（预测编码）熵编码源图像正向变换量化压缩图像数据分块空间转换预测编码DC j-2DC j-1DC j DC j+1DC j+2基于基于DCT DCT DCT的图像压缩的图像压缩DC 系数(直流系数直流系数））先做预测编码先做预测编码，，再做熵编码对差分值做霍夫曼编码对差分值做霍夫曼编码，，采用“前缀码前缀码（（SSSS ）+尾码”表示表示。
前缀码前缀码：：用来指明尾码的有效位数B ，可以根据差分值从表1查出前缀码对应的的霍夫曼编码查出前缀码对应的的霍夫曼编码。