数字图像处理03亮度变换与空间滤波
数字图像处理_课件_3
21
航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
29
数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
17
傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
基于matlab的数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用
数字图像在空间滤波处理应用的概述2013级光信息1班梁纯佳201341312138摘要: 探讨了数字图像处理技术在阿贝成像原理和空间滤波实验中的应用 ,介绍了用数码相机采集数据 ,用计算机绘制三维频谱图、进行软件空间滤波和成像的方法。
关键词:数字图像处理，数码相机， MATLAB，空间滤波，阿贝成像原理，傅里叶变换引文：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。
数字图像处理技术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。
实质上也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。
数字图像处理，其发展历史并不长，但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。
数字图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理。
基本内容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
图像处理离不开海量、丰富的基础数据，包括视频、静态图像等多种格式，如Berkeley分割数据集和基准500 （BSDS500）、西门菲沙大学不同光照物体图像数据库、神经网络人脸识别数据、CBCL-MIT StreetScenes（麻省理工学院街景数据库）等。
现代光学信息处理由于具有容量大、速度快、并行性及装置简单等优点,在二维图象信息存储、图象增强、特征识别、现代象质评价等许多方面有着重要的应用。
空间滤波是最基本的光学信息处理操作之一,其基本原理是根据具体需要制作一个适当的空间滤波器,并将其放在光路中输入图象的频谱平面处,通过对输入图象的频谱进行调制,从而完成某种处理过程,如低通、高通、带通、边缘增强、相关识别等。
数字图像处理图像滤波ppt课件
47
噪声图像
中值滤波3x3
48
平均滤波与中值滤波比较
噪声图像
均值滤波
中值滤波
均值滤波和中值滤波都采用的是2x2 的模板
49
均值，中值和最频值
均值是模板内像素点灰度的平均值，中值是数值排列 后处于中间的值，最频值是出现次数最多的灰度值；
8
常用像素距离公式
欧几里德距离
DE
(
p,
q)
x
s 2
y
t
2
范数距离
D( p, q) x s y t
棋盘距离
D( p, q) max x s , y t
9
像素间的基本运算
算术运算：
加法： p + q
减法： p - q
乘法： p * q
这三者都与直方图有着密切的关系； 直方图的一个峰对应一个区域，如果这个峰是对称的，
那么均值等于中值，等于最频值。
50
中值滤波的代码实现 Matlab中函数medfilt1和medfilt2，第一个是一维
的中值滤波，第二个是二维的中值滤波。 使用help查看函数功能
51
示例
52
代码讲解
0.25
0.10 0.05
0.125 01 2
34
56
7
P r 关系目标曲线 r
原始图像中的Ｐ－r点位置 对应变换后的P-r点位置
24
算法描述 设像素共分为L级(r = 0,1,2,…L1)，变换后对应的
数字图像处理中的图像增强技术
数字图像处理中的图像增强技术数字图像处理技术是一门综合性的学科，涵盖了图像获取、存储、传输、分析、识别和处理等多个方面。
其中，图像增强技术是非常重要的一环，它可以提高图像的质量和清晰度，从而更好地为人类的观察和分析服务。
图像增强是指利用数字图像处理技术，对原始图像进行处理操作，以改善图像的质量和特征的一种技术。
其中，常用的图像增强技术包括直方图均衡化、空间域滤波、频域滤波、非线性滤波、小波变换等多种方法。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它可以改善图像的亮度和对比度。
其原理是将原图像的灰度直方图进行变换，使得原本集中在某一区域的灰度值分散到整个图像上，从而增强图像的细节。
直方图均衡化对于灰度分布比较均匀的图像效果更好，但对于灰度分布不均匀的图像效果可能不如其他方法。
二、空间域滤波空间域滤波是一种通过在图像的空间域中进行像素值的操作，以改善图像质量的方法。
其主要思想是通过对邻域像素值的加权平均或其他运算，来进行图像的滤波操作。
其中，常用的空间域滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波、李媛滤波等。
这些方法都可以用来平滑图像、去噪或增强图像的细节，但不同方法的效果和适用范围不同。
三、频域滤波频域滤波是一种利用图像的频域信息来进行图像增强的方法。
它利用傅里叶变换或小波变换等变换将图像从时域转换到频域，从而可以更好地分析图像的频谱信息。
在频域上，可以进行各种滤波操作，如低通滤波、高通滤波、带通滤波等，从而对图像进行增强。
不过，频域滤波操作非常耗时，对于大规模图像来说，可能会遇到计算量过大的问题。
四、非线性滤波非线性滤波是一种通过非线性操作改善图像质量的方法，其主要思想是通过对图像的局部像素进行运算，消除或加强图像的一些特征。
其中，最广泛使用的是中值滤波，它能够有效地去除图像中的噪声，并保持图像边缘的清晰度。
除此之外，还有一些非线性滤波方法，如自适应中值滤波、漂移滤波、边缘保护滤波等，它们可以根据不同的应用场景，针对不同的图像特征进行优化。
空间滤波机理
空间滤波机理空间滤波是数字图像处理中的一种基本算法。
其主要目的是通过对离散像素点进行加权平均、差值、求和等一系列数学操作，来改变和提高原始图像中的特定信息，从而得到更加清晰、更加易于处理的图像。
这些权重通常被称为滤波器或卷积核，可以根据不同的需求进行选择和调整，以实现不同的处理效果。
以下是空间滤波机理的相关参考内容。
1. 基本原理空间滤波的基本原理是在空间域中对图像进行操作，即对图像中每个像素的灰度值进行数学变换，从而达到一定的滤波目的。
滤波器分为线性和非线性两种，其中线性滤波器是指滤波器中的加权系数是线性相加的，而非线性滤波器则是指滤波器中的加权系数是非线性的。
空间滤波器可以增强图像的特定细节、模糊图像的细节、滤除噪声和其它干扰等。
2. 滤波器设计滤波器的设计是空间滤波的主要实现方式。
滤波器的设计取决于图像的类型和特点，并且两者是相互关联的。
设计完善的滤波器可以最小化图像中的失真程度，提高图像的清晰度和质量。
滤波器可根据需求选择不同的形状和大小，并且可以用数字滤波器将其实现，但是滤波器不能过大或过小，因为其过大或过小会造成激增和激减的情况。
3. 滤波器类型空间滤波器分为两类：线性滤波器和非线性滤波器。
线性滤波器是线性系统的一部分，滤波器本质上是一些系数的矩阵，其通过计算各像素点的加权平均值来产生新像素值。
线性滤波器具有乘法和加法的特点。
非线性滤波器则不遵循线性系统的法则，可以进行复杂的数学变换，例如中值滤波器，通过找到每像素周围的中间灰度值来计算新像素值。
4. 优化空间滤波器优化空间滤波器可以提高空间滤波处理过程的效率和精度。
优化的方法包括选择适当的滤波器类型、选择合适的滤波器大小、增加采样率、采用多级滤波器，以及确定处理图像的最佳操作点和通道。
这样可以减少算法的计算量和运行时间，并且增加图像的清晰度和质量。
总之，空间滤波是一种广泛应用于数字图像处理技术的基本算法。
通过对像素点进行一系列数学变换，可以改变和提高原始图像中的特定信息，从而得到更加清晰、更加易于处理的图像。
数字图像处理实验三 图像滤波实验(模板运算)
实验三图像滤波实验（模板运算）一．实验目的：模板运算是空间域图象增强的方法，也叫模板卷积。
（1）平滑：平滑的目的是模糊和消除噪声。
平滑是用低通滤波器来完成，在空域中全是正值。
（2）锐化：锐化的目的是增强被模糊的细节。
锐化是用高通滤波器来完成，在空域中，接近原点处为正，在远离原点处为负。
二．实验内容：（1）利用线性空间滤波（均值滤波）对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸和滤波参数对图象的模糊效果的影响。
（2）利用非线性空间滤波器（中值滤波）对一幅噪声图象（椒盐噪声）进行平滑去噪，同时检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×3中值滤波器）对噪声的滤波效果。
（3）利用线性空间滤波器，对灰度图象分别利用二阶标准Laplacian算子和对角线Laplacian算子对其进行锐化操作，增强图像边缘，验证检测效果。
三．实验原理：1．用31×31均值滤波模板，并分别采用参数boundary_options默认值和‘replicate’对图像test_pattern进行平滑处理；用3×3，5×5，7×7均值滤波模板对图像lena平滑处理，观察不同参数、不同模板尺寸对滤波效果的影响。
1．线性空间滤波函数imfilter来实现线性空间滤波，语法为：g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中，f是输入图像，w为滤波模板，g为滤波结果，filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用相关运算(‘corr’)还是卷积运算(‘conv’)，相关就是按模板在图像上逐步移动运算的过程，卷积则是先将模板旋转180度，再在图像上逐步移动的过程，显然，若模板中心对称，则相关和卷积运算是相同操作，默认为相关运算；boundary_options用于处理边界充零问题，默认为赋零，若该参数为’replicate’表示输出图像边界通过复制原图像边界的值来扩展；size_options可以是’full’或’same’，默认为’same’，表示输出图像与输入图像的大小相同。
数字图像处理课堂教学大纲(2014新版).doc
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。
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法
图像处理技术的颜色空间转换与调整方法在图像处理中，颜色空间的转换和调整是非常重要的技术手段。
通过改变图像的颜色空间，我们可以达到多种效果，如增强图像的对比度、改变图像的色调和饱和度等。
本文将介绍几种常见的图像处理技术的颜色空间转换与调整方法。
一、RGB颜色空间转换与调整方法RGB颜色空间是一种最常见的图像颜色表示方式，它通过红、绿和蓝三个颜色通道来描述图像的颜色。
RGB颜色空间转换与调整的方法主要包括以下几种：1. 色彩平衡调整：色彩平衡调整可以改变图像中红、绿、蓝三个通道的相对强度，从而调整整个图像的色调。
通过增加或减小某个通道的亮度，可以使图像呈现不同的色彩效果。
2. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整RGB三个通道的亮度，可以在保持颜色信息不变的情况下，调整图像的明暗。
3. 对比度调整：对比度调整可以改变图像中颜色的差异程度，使图像更加鲜明。
通过调整RGB三个通道的对比度，可以使图像的黑白部分更加明确，颜色部分更加饱和。
二、HSV颜色空间转换与调整方法HSV颜色空间是一种将颜色的属性（色调Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）分开表示的颜色模型。
HSV颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 饱和度调整：饱和度调整可以改变图像中颜色的鲜艳程度，使图像的颜色更加饱和或褪色。
通过调整S通道的数值，可以增加或减小图像的饱和度。
2. 明度调整：明度调整可以改变图像的亮度，使图像变得明亮或暗淡。
通过调整V通道的数值，可以调整图像的明暗程度。
3. 色调调整：色调调整可以改变图像中颜色的种类，使图像呈现不同的色调。
通过调整H通道的数值，可以改变图像的色调，如从蓝色调整为红色。
三、LAB颜色空间转换与调整方法LAB颜色空间是一种将颜色的亮度L与颜色的两个对立色a与b分开表示的颜色模型。
LAB颜色空间转换与调整的方法包括以下几种：1. 亮度调整：亮度调整可以改变图像的整体亮度，使图像变得明亮或暗淡。
数字图像处理实验报告：灰度变换与空间滤波(附带程序,不看后悔)
1.灰度变换与空间滤波一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。
为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。
发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此，技术人员想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。
（5）将处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应于液晶显示器的显示。
请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。
1.1问题分析及多种方法提出（1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255(uint8)噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。
均值滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
优点：速度快，实现简单；缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
其公式如下：使用矩阵表示该滤波器则为：中值滤波：滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。
其过程为：a 、存储像素1，像素2.....像素9的值；b 、对像素值进行排序操作；c 、像素5的值即为数组排序后的中值。
优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。
缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。
数字图像处理-空间域处理-空间滤波-锐化空间滤波器
数字图像处理-空间域处理-空间滤波-锐化空间滤波器参考⾃：数字图像处理第三版-冈萨勒斯锐化处理的主要⽬的是突出灰度的过渡部分。
增强边缘和其他突变（噪声），削弱灰度变化缓慢的区域。
注意：垂直⽅向是x，⽔平⽅向是y基础图像模糊可⽤均值平滑实现。
因均值处理与积分类似，在逻辑上，我们可以得出锐化处理可由空间微分来实现。
微分算⼦的响应强度与图像的突变程度成正⽐，这样，图像微分增强边缘和其他突变，⽽削弱灰度变化缓慢的区域。
微分算⼦必须保证以下⼏点：(1)在恒定灰度区域的微分值为0；(2)在灰度台阶或斜坡处微分值⾮0；(3)沿着斜坡的微分值⾮0⼀维函数f(x)的⼀阶微分定义： ⼆阶微分定义：对于⼆维图像函数f(x,y)是⼀样的，只不过我们将沿着两个空间轴处理偏微分。
数字图像的边缘在灰度上常常类似于斜坡过渡，这样就导致图像的⼀阶微分产⽣较粗的边缘。
因为沿着斜坡的微分⾮0。
另⼀⽅⾯，⼆阶微分产⽣由0分开的⼀个像素宽的双边缘。
由此我们得出结论，⼆阶微分在增前细节⽅⾯⽐⼀阶微分好得多。
⼆阶微分-拉普拉斯算⼦我们要的是⼀个各向同性滤波器，这种滤波器的响应与滤波器作⽤的图像的突变⽅向⽆关。
也就是说，各向同性滤波器是旋转不变的，即将原图像旋转后进⾏滤波处理的结果和先对图像滤波然后再旋转的结果相同。
最简单的各向同性微分算⼦，即拉普拉斯算⼦⼀个⼆维图像函数f(x,y)的拉普拉斯算⼦定义为：任意阶微分都是线性操作，所以拉普拉斯变换也是⼀个线性算⼦。
于是：对应的滤波模板为下图a，这是⼀个旋转90°的各向同性模板，另外还有对⾓线⽅向45°的各向同性模板，还有其他两个常见的拉普拉斯模板。
a、b与c、d的区别是符号的差别，效果是等效的拉普拉斯是⼀种微分算⼦，因此它强调的是图像中灰度的突变。
将原图像和拉普拉斯图像叠加，可以复原背景特性并保持拉普拉斯锐化处理的效果。
如果模板的中⼼系数为负，那么必须将原图像减去拉普拉斯变换后的图像，从⽽得到锐化效果。
数字图像处理03_灰度变换及空间滤波
2020年5月28日
数字图像处理
13
频率域方法
在图像的某种变换域内，对图像的变换值进行处理。如， 先对图像进行二维傅立叶变换，再对图像的频谱进行某 种修正（滤波），最后将修正后的变换值逆变换到空间 域，从而获得增强后的图像。
2020年5月28日
数字图像处理
6
图像增强的主要方法
图像增强的处理方法
空间域方法:直接以图像中的像素操作为基础。
灰度变换（强度映射、点处理）
➢ 直接灰度变换(图像反转、对数变换、幂次变换、分段线性变换) ➢ 直方图处理（直方图均衡化、直方图匹配、局部直方图） ✓ 关键是寻找一个合适的变换函数T
（b）模板系数以及与图像 像素对应位置关系
f(x,y-1) f(x, y) f(x, y+1) f(x+1,y-1) f(x+1, y) f(x+1,y+1)
（a）模板下的图像像素
ab
g(x, y) w(s,t) f (x s, y t) sa tb
空域滤波的基本原理
2020年5月28日
数字图像处理
例如,伪彩色图像增强：将不同灰度的图像赋以不同的彩色,以 增强人类的视觉感知,在医学图像处理中经常采用；
又如，假彩色增强：不同波段获取的图像赋以不同的彩色,用 在对多波段遥感图像的假彩色显示等
图像的增强是综合和一般性地改善图像质量，解决图像 由于噪声、模糊退化和对比度降低等三类问题,获得最 好的视觉效果。
低质量图像(低对比度、高噪声、低清晰度)
2020年5月28日
数字图像处理
3
3.1 背景知识
《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。
数字图像处理可视化系统的设计
数字图像处理可视化系统的设计摘要：作者以matlab的图形用户界面和图像处理工具箱为平台，设计数字图像处理可视化系统，该系统由窗口、选单、按钮和文字说明等构成，简捷、直观、清晰地体现出系统的功能和特征，适合数字图像处理课程教学。
关键词：可视化 matlab 图形用户接口1.引言数字图像处理课程是我系电子信息工程、广播电视工程和光学信息科学与技术专业的一门主干专业基础课，重点培养学生对数字图像概念、关键技术的认识和数字图像处理在各个领域中的应用。
传统的数字图像处理课程的教学手段枯燥无味，无法直观地向学习者展示图像处理效果，但是如果使用可视化系统配合ppt课件，就会使教学过程由古板变生动，抽象变具体，深奥变浅显，沉闷变愉悦，不仅能激发学生的学习兴趣，更能加深学生理解。
随着时代的发展，信息的多样化，可视化的制作日显新颖。
数字图像处理可视化系统使用matlab，主要在于matlab的图形用户界面赋予制作者极大的想象空间，这使得可视化系统灵活多变，交互性极强。
运用matlab制作数字图像处理可视化系统不仅能够完成数字图像处理的大部分内容，还能将图像信息向学习者传达多层次的信息。
使用可视化系统能把被处理后的图像直观、形象和逼真地展现出来，同时数字图像处理重点在于对图像的具体操作，运用matlab制作的可视化系统，文字简练，可视化系统画面简洁，能够吸引学生的注意力，激发学生的学习兴趣。
因此，将数字图像处理可视化系统引入数字图像处理课程教学有其优越性。
2.数字图像处理可视化系统设计2.1系统特色数字图像处理可视化系统严格按照教学内容要求编制，包括大量的演示子模块，每个演示子模块均严格按照章节内容编制，方便学生参照教材案例灵活改变有关参数，观察产生的效果。
同时，学习者还可参考可视化系统提供的部分代码参与编程来加深对数字图像处理实际应用的认识。
本可视化系统界面形象生动，使用方便，交互性强，具有较强的扩展能力。
2.2功能设计本可视化系统包括图像基本操作、亮度变换与空间滤波、频域处理、图像复原、彩色图像处理、图像压缩和形态学图像处理七个子模块构成，其整体设计界面如下图所示。
数字图像处理实验(MATLAB版)
数字图像处理实验(MATLAB版)数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)湖北师范学院教育信息与技术学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10１实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14２《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头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；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有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。
各类设备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３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。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
４图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。
空间滤波
§6.1空间滤波的基本原理
4、空间频率滤波系统
令三透镜焦距均相等，设物的透过率为t(x1 , y1)， 滤波器透过率为F(fx , fy), 则频谱面后的光场复振幅为：
u2’ = T ( fx , fy ) ·F (fx , fy )
单色光源波长
ℱ { t ( x1 , y1 ) } x2 /f2 y2 /f2
§6-1空间滤波的基本原理
4、空间滤波的傅里叶分析
在未进行空间滤波前，输出面上得到的是ℱ -1[T(fx)] （取反射 坐标） ，它应是原物的像 t(x3)
滤波器采用狭缝或开孔式二进制(0 , 1)光阑，置于频谱面上
(1) 滤波器是单一通光孔， 只允许零级通过
F
f
x
1 0
fx 1 B fx 为其他值
优点：频域大小、物像倍率可调
缺点：频谱面相位弯 曲
光学滤波系统——三透镜系统
输入面
频谱面
输出面
优点：高频损失小 缺点：。。。。。。
§6-1空间滤波的基本原理
4、空间滤波的傅里叶分析
利用透镜的傅里叶变换性质分析阿贝-波特实验 讨论一维情况，并利用4f系统进行滤波操作
物:一维栅状物—Ronchi光栅 其透过率函数为矩形函数阵列：
§6-1空间滤波的基本原理
4、空间滤波的傅里叶分析
t ( x1 ) = {(1/d) ·rect(x1/a) * comb(x1/d)} ·rect (x1/B)
将物置于4f系统输入面上，可在频谱面上得到
T ( fx ) = ℱ [ t ( x1 ) ] 它的傅里叶变换—栅状物的夫琅和费衍射图样:
= t ( x3 , y3 ) * ℱ –1 {F ( fx , fy ) }
数字图像处理大纲
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。
数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
数字图像处理第三版中文答案解析引言《数字图像处理》是一本经典的图像处理教材，目前已经出版了第三版。
本文是对该书答案解析的总结，将分析和解释书中的问题和答案。
目录•第一章：绪论•第二章：数字图像基础•第三章：灰度变换•第四章：空间滤波•第五章：频域滤波•第六章：图像复原•第七章：几何校正•第八章：彩色图像处理•第九章：小波与多分辨率处理第一章：绪论本章主要介绍了数字图像处理的概念和基本步骤。
答案解析中包括对一些基本概念和术语的解释，以及相关的数学公式和图像处理方法的应用。
第二章：数字图像基础本章介绍了数字图像的表示和存储方法，以及图像的采样和量化过程。
答案解析中详细解释了图像的像素值和灰度级之间的关系，以及采样频率和量化步长对图像质量的影响。
第三章：灰度变换本章讲述了图像的灰度变换方法，包括线性和非线性变换。
答案解析中对不同灰度变换函数的作用和效果进行了解释，并给出了一些实例和应用。
第四章：空间滤波本章介绍了图像的空间滤波方法，包括平滑和锐化滤波。
答案解析中解释了不同滤波器的原理和效果，并给出了滤波器设计的步骤和实例。
第五章：频域滤波本章讲述了图像的频域滤波方法，包括傅里叶变换和滤波器设计。
答案解析中详细解释了傅里叶变换的原理和应用，以及频域滤波器的设计方法和实例。
第六章：图像复原本章介绍了图像的复原方法，包括退化模型和复原滤波。
答案解析中详细解释了退化模型的建立和复原滤波器的设计方法，以及如何根据退化模型进行图像复原的实例。
第七章：几何校正本章讲述了图像的几何校正方法，包括图像的旋转、缩放和平移等操作。
答案解析中给出了不同几何变换的矩阵表示和变换规则，以及几何校正的应用实例。
第八章：彩色图像处理本章介绍了彩色图像的表示和处理方法，包括RGB和HSV 等颜色模型的转换和处理。
答案解析中详细解释了不同颜色模型的表示和转换方法，以及彩色图像处理的实例和应用。
第九章：小波与多分辨率处理本章讲述了小波和多分辨率处理的方法和应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字图像处理
12
计算机科学与工程系
3.3 直方图处理与函数绘图
3.3.1 生成并绘制图像的直方图
➢ 直方图: h(rk) = nk ➢ 归一化直方图: p(rk) = h(rk) / n =nk / n ➢ 函数imhist: imhist(f, b) ➢ 函数plot: plot(horz, v, ‘color_linestyle_mark’) ➢ 例3.4 计算并绘制图像的直方图 ➢ 函数bar: ➢ axis, set, xlabel, ylabel, text, title, xlim, ylim ➢ 函数stem
例3.1 使用函数imadjust
数字图像处理
10
计算机科学与工程系
3.2 亮度变换函数
3.2.2 对数和对比度拉伸变换
对数变换
S = T(r) = clog(1 + r)
➢ 例3.2 使用对数变换减少动态范围
对比拉伸
1 s = T(r) = 1 + (m/r)E
g=1./(1 + (m./(double(f) +eps)).^E)
数字图像处理
6
计算机科学与工程系
3.1 背景知识
空间域技术
空间滤波: 利用(x, y)的一个小邻域(如3×3邻域, 称为模板), 对T 进行操作. 此时, 处理后图像在某点(x0, y0)的像素值g(x0, y0)不仅与原 始图像在点(x0, y0)的像素值f(x0, y0)有直接关系, 与原始图 像在点(x0, y0)附近其他点的像素值也有直接关系. 如下式 g(x0,y0)[f(x0 1 ,y0 1 )f(x0 1 ,y0)f(x0 1 ,y0 1 ) f(x0,y0 1 )f(x0,y0)f(x0,y0 1 ) f(x0 1 ,y0 1 )f(x0 1 ,y0)f(x0 1 ,y0 1 )/]9
数字图像处理
5
计算机科学与工程系
3.1 背景知识
空间域技术
空间域技术直接对图像的像素进行处理.
空间域处理可定义为 g(x, y) = T [ f(x, y) ]
其中, f(x, y)为输入图像, g(x, y)为输出图像(处理后), T 是 对图像 f 进行处理的操作符.
亮度变换: 变换T 对单点操作
处理后图像在点(x0, y0)的像素值g(x0, y0)只与原始图像在 点(x0, y0)的像素值f(x0, y0)有直接关系, 与原始图像在其他 点的像素值无关. 如g(x0, y0)=a f (x0, y0)2+b f (x0, y0)+c 亮度变换可写成: s=T[r]
其中r为f(x, y)的亮度值, s为g(x, y)的亮度值
数字图像处理
15
计算机科学与工程系
3.4 空Байду номын сангаас滤波
空间滤波（邻域处理） (1) 定义中心点(x, y); (2) 对预先定义的以(x, y)为中心点的邻域内的像素进行运算; (3) 令运算结果为该点处处理的响应; (4) 对图像中的每个点重复(1)(3)步骤. 空间滤波的分类：
幂次变换
s=cr
对比拉伸
s=T(r)=
1 1 + (m/r)E
数字图像处理
9
计算机科学与工程系
3.2 亮度变换函数
3.2.1 函数imadjust
语法 g = imadjust(f, [low_in, high_in], [low_out, high_out], gamma)
说明 ➢ low_in, high_in ➢ low_out, high_out ➢ gamma
直方图方法: 利用图像亮度值的统计信息进行处理.
数字图像处理
7
计算机科学与工程系
3.2 亮度变换函数
一些基本灰度变换
数字图像处理
8
计算机科学与工程系
3.2 亮度变换函数
一些基本灰度变换
图像反转 ➢ 对灰度范围为[0, L-1]的图像，表达式为 s=L-1-r
对数变换 s=clog(1 + r)
数字图像处理
14
计算机科学与工程系
3.3 直方图处理与函数绘图
3.3.2 直方图均衡化
sk T(rk)jk1pr(rj)jk1nnj
➢ 函数histeq: histeq(f, nlev) ➢ 例3.5 直方图均衡化
3.3.2 直方图匹配
➢ 生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配。 ➢ 函数histeq: imhist(f, hspec) ➢ 例3.6 直方图匹配
数字图像处理
计算机科学与工程系
数字图像处理
计算机科学与工程系
3.1 背景知识
空间域技术 空间域技术直接对图像的像素进行处理.
数字图像处理
4
计算机科学与工程系
3.1 背景知识
点的邻域 ➢ 定义一个点(x, y)的邻域 的主要方法是利用中心 在(x, y)点的正方形或矩 形子图像 ➢ 如1×1邻域, 3×3邻域, 5×5邻域
数字图像处理
11
计算机科学与工程系
3.2 亮度变换函数
3.2.3 亮度变换的一些实用M函数
处理可变数量的输入和/或输出 ➢ 函数nargin和nargout ➢ 函数nargchk ➢ 变量varargin和varargout
一个实现多种亮度变换的M函数 ➢ changeclass ➢ intrans ➢ 例3.3 函数intrans的使用和说明
数字图像处理
13
计算机科学与工程系
3.3 直方图处理与函数绘图
函数plot: plot(horz, v, ‘color_linestyle_mark’) 函数bar:bar(horz, v, width) 函数stem:stem((horz, v) 函数axis: axis([horzmin horzmax vertmin vertmax]) 函数xlabel: xlabel(‘textstring’, ‘fontsize’, size) 函数ylabel: ylabel(‘textstring’, ‘fontsize’, size) 函数text: text(xloc, yloc, ‘textstring’, ‘fontsize’, size) 函数title: title(‘titlestring’) 函数set: set(gca, 'xtick', 0:50:255) 函数set: set(gca, 'ytick', 0:50:255) 函数ylim(‘auto’), ylim([ymin, ymax]) 函数xlim(‘auto’), xlim([xmin, xmax])