数字图像处理6_图象重建
数字图像复习题整理
第一章1、数字图像处理的目的是什么？1.提升图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。
2.提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。
3.为了存储和传输庞大的图像和视频信息。
4.信息的可视化。
5.信息安全的需要。
2、试简述数字图像处理的特点。
1.处理精度高2.重现性能好3.灵活性高4.图像信号占用频带较宽5.处理费时3、习题1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？1.图像获取与数字化2.图像增强3.图像复原4.图像重建5.图像变换6.图像编码与压缩7.图像分割8.图像融合4、习题1.4图像、视频、图形及动画等视觉信息之间的联系和区别？图形和图像：图形和图像都是多媒体中的可视元素。
图形是指从点、线、面到三维空间的黑白或彩色几何图形，也称为矢量图形。
图像是由称为像素的点构成的矩阵图，也称为位图。
图像和视频：最大区别就是图像是静止的图像信号，而视频则是连续的。
视频和动画：最大区别就是视频是一组真实图像数据连续播放形成而动画则是由计算机模拟的连续图像播放而成。
第二章5、习题2.2色调、色饱和度、亮度的定义是？在表征图像中一点的颜色时，起什么作用？色调表示颜色的种类，用角度来标定，用-180～180或0 0～360度量。
色饱和度表示颜色的深浅，在径向方向上的用离开中心线的距离表示。
用百分比来度量，从0%到完全饱和的100%。
亮度表示颜色的明亮程度，用垂直轴表示。
也通常用百分比度量，从0%（黑）到100%（白）。
6、习题2.6常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？1.Visual C++2.MATLAB的图形处理工具箱VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的Win 3 2 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。
VC++所提供的Micr osoft基础类库MFC对大部分与用户设计有关的Wi n 32应用程序接口API 进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。
数字图像复习题整理
第一章1、数字图像处理的目的是什么？1.提升图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。
2.提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。
3.为了存储和传输庞大的图像和视频信息。
4.信息的可视化。
5.信息安全的需要。
2、试简述数字图像处理的特点。
1.处理精度高2.重现性能好3.灵活性高4.图像信号占用频带较宽5.处理费时3、习题1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？1.图像获取与数字化2.图像增强3.图像复原4.图像重建5.图像变换6.图像编码与压缩7.图像分割8.图像融合4、习题1.4图像、视频、图形及动画等视觉信息之间的联系和区别？图形和图像：图形和图像都是多媒体中的可视元素。
图形是指从点、线、面到三维空间的黑白或彩色几何图形，也称为矢量图形。
图像是由称为像素的点构成的矩阵图，也称为位图。
图像和视频：最大区别就是图像是静止的图像信号，而视频则是连续的。
视频和动画：最大区别就是视频是一组真实图像数据连续播放形成而动画则是由计算机模拟的连续图像播放而成。
第二章5、习题2.2色调、色饱和度、亮度的定义是？在表征图像中一点的颜色时，起什么作用？色调表示颜色的种类，用角度来标定，用-180～180或0 0～360度量。
色饱和度表示颜色的深浅，在径向方向上的用离开中心线的距离表示。
用百分比来度量，从0%到完全饱和的100%。
亮度表示颜色的明亮程度，用垂直轴表示。
也通常用百分比度量，从0%（黑）到100%（白）。
6、习题2.6常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？1.Visual C++2.MATLAB的图形处理工具箱VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的Win 3 2 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。
VC++所提供的Micr osoft基础类库MFC对大部分与用户设计有关的Wi n 32应用程序接口API 进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。
数字图像处理的主要研究内容有哪些
数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。
主要研究内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。
图像增强用于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来面目；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有用物体的特征进行分割，特征提取，进而进行分类；图像重建是指从数据到图像的处理，即输入的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。
图像可以分为哪几类，常见位图有哪些？图像有许多分类方法，按照图像的动态特性，可以分为静止图像和运动图像；按照图像的色彩，可以分为灰度图像和彩色图像；按照图像的维数，可以分为二维图像、三维图像和多维图像等。
位图通过许多像素点来表示一幅图像，每个像素具有颜色属性和位置属性。
位图分为四种，即二值图像、亮度图像、索引图像和RGB图像。
请用MATLAB程序实现灰度图像camera.jpg的二值化处理，阈值取0.7，并显示原图和处理后的图像。
A=imread('camera.jpg');B=im2bw(A,0.7);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(B);一帧256灰度级图像由1280X1024个像素构成，那么该帧图像的数据量有多大？数据量为1280X1024X8=10485760bit=1310720Byte=1280KB=1.25MB已知某个像素点p的坐标为（x,y），请指出N4(p)、N D(p)和N8(p)。
N4(p)：（x+1,y），（x-1,y），（x,y+1），（x,y-1）N D(p)：（x+1,y+1）、（x+1,y-1）、（x-1,y+1）、（x-1,y-1）N8(p)：N4(p)+ N D(p)灰度级插值用在什么情况下，有哪些插值处理方法？变换后所产生的图像中的像素在原图像中没有相对应的像素点时，就需要进行灰度级的插值运算，此时可以采用不同复杂程度的线性插值法填充放大后多出来的相关像素点的灰度值。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》课程教学大纲Digital Image Processing一、课程说明课程编码：045236001 课程总学时（理论总学时/实践总学时）：51（42/9），周学时：3，学分：3，开课学期：第6学期。
1．课程性质：专业选修课2．适用专业：电子信息与技术专业3．课程教学目的和要求《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课，通过本课程的学习，应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型，掌握数字图像处理的基本原理和基本方法：图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。
并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。
4．本门课程与其他课程关系本课程的先修课程为：数字信号处理和应用5．推荐教材及参考书推荐教材：阮秋琦，《数字图像处理学》（第二版），电子工业出版社，2007年参考书（1）姚敏等，《数字图像处理》，机械工业出版社，2006年（2）何东健，《数字图像处理》（第二版），西安电子工业出版社，2008年（3）阮秋琦，《数字图像处理基础》，清华大学出版社，2009年（4） (美)Rafael C. Gonzalez著，阮秋琦译，《数字图像处理》（第二版），电子工业出版社，2007年6．课程教学方法与手段主要采用课堂教学的方式，通过多媒体课件进行讲解，课外作业，答疑辅导。
并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。
7．课程考核方法与要求本课程为考查课课程的实验成绩占学期总成绩的50%，期末理论考查占50%；考查方式为笔试。
8．实践教学内容安排实验一：图像处理中的正交变换实验二：图像增强实验三：图像复原详见实验大纲。
二、教学内容纲要与学时分配（一）数字图像处理基础(3课时)1．主要内容：图像处理技术的分类，数字图像处理的特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，数字图像处理的硬件设备，数字图像处理的应用，数字图像处理领域的发展动向2．基本要求：了解图像处理技术的分类和特点，数字图像处理的主要方法及主要内容，熟悉数字图像处理的硬件设备。
图像重建方法
图像重建方法在数字图像处理领域，图像重建是一项重要的技术，旨在通过一定的算法和方法，恢复受到损坏、噪声干扰或失真的图像。
图像重建方法的选择和应用对于提高图像质量和清晰度，具有重要的作用。
本文将介绍常见的图像重建方法，并分析其优缺点以及适用场景。
一、插值法插值法是一种最简单且常用的图像重建方法，它基于图像上已知点的信息，通过插值计算来推测未知点的数值。
常见的插值方法有线性插值、双线性插值、三次样条插值等。
1. 线性插值：线性插值基于两个已知点之间的线性关系，通过直线函数来估计未知点的像素值。
它计算简单，但对于图像中包含较多复杂结构的区域效果不佳。
2. 双线性插值：双线性插值在四个最近的已知点之间进行插值计算，通过在两个方向上进行线性插值，得到未知点的像素值。
双线性插值的效果较好，但计算量较大。
3. 三次样条插值：三次样条插值利用更多已知点之间的曲线进行插值计算，通过曲线函数拟合来估计未知点的像素值。
它的估计效果更加精确，但计算复杂度也更高。
插值法的优点是计算简单、实时性好，适用于对图像进行简单修复和放大。
但由于其基于已知点的推测，对于复杂结构、边缘等细节处理效果有限。
二、基于模型的重建方法基于模型的重建方法是通过对图像进行建模和分析，根据一定的统计规律和先验知识，利用概率统计方法和优化算法来恢复图像。
常见的基于模型的重建方法有最小二乘法、贝叶斯方法和变分法等。
1. 最小二乘法：最小二乘法是一种常见且广泛应用的图像重建方法，通过最小化图像重建误差和先验约束条件之间的差异，来求解最优重建结果。
最小二乘法适用于对图像进行去噪、去抖动等修复任务。
2. 贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯统计推断理论，通过建立图像重建的概率模型，利用先验信息和观测数据进行参数估计和图像恢复。
贝叶斯方法优化了最小二乘法中的参数选择问题，适用于对图像进行复杂恢复和重建任务。
3. 变分法：变分法是一种基于能量最小化原理的图像重建方法，通过定义能量泛函和约束条件，通过优化变分问题来求解图像的最优重建结果。
数字图像处理：第6章 图像复原(第一讲)
⊕
图6—1 图像退化模型
g(x,y)
退化图像
基于这样的数学表达式，可建立退化模型如图 6—1所示的形式。由图6—1的模型可见，一幅纯
净的图像 f(x,y) 是由于通过了一个系统Ｈ及加
入外来加性噪声 n(x,y) 而使其退化为一幅图像
g(x,y) 的。
图像复原可以看成是一个估计过程。如 果已经给出了退化图像 g (x, y) 并估计出系 统参数 H ，从而可近似地恢复 f (x, y) 。 这里，n (x, y) 是一种统计性质的信息。当 然，为了对处理结果作出某种最佳的估计， 一般应首先明确一个质量标准。
g(x,y) H f (x,y) n(x,y)
(6—1)
如果暂不考虑加性噪声 n (x, y) 的影响，而 令 n (x, y)=0 时，则
g(x,y) H f (x,y)
(6—2)
如果输入信号为 f1(x, y) ， f 2 (x, y) ， 对应的输出信号为 g1(x, y) ， g2 (x, y) ， 通过系统后有下式成立
在线性系统理论中，曾定义了单位冲激信 号 (t) 。它是一个振幅在原点之外所有时 刻为零，在原点处振幅为无限大、宽度无限小， 面积为１的窄脉冲。其时域表达式为
(t)dt 1
(t) 0
t0 t0
(6—6)
如果冲激信号 (t) 有一个时刻 t0 的 延迟，那么
(t t0 )dt 1
H k1 f1(x, y) k2 f2 (x, y) H k1 f1(x, y) H k2 f2 (x, y)
k1g1(x, y) k2 g2 (x, y)
(6—3)
那么，系统 H 是一个线性系统。其中
k1 , k 2 为一常数。如果 k1 k2 1，则
imagej使用方法
imagej使用方法ImageJ是一款用于数字图像处理和分析的开源软件。
它提供了广泛的功能，如图像增强、测量、分割、滤波、校准、图像重建等。
以下是ImageJ的使用方法：1. 安装ImageJ：从ImageJ官方网站下载适合您操作系统的版本，然后安装。
2. 打开图像：在ImageJ的菜单栏中选择File-->Open，选择您要处理的图像。
3. 图像增强：ImageJ提供了许多图像增强工具，如对比度增强、亮度增强、直方图均衡化、中值滤波等。
在菜单栏中选择Process-->Enhance，选择适当的工具进行增强。
4. 图像测量：ImageJ可以快速准确地测量图像中的长度、面积、角度等。
在菜单栏中选择Analyze-->Measure，将光标移动到需要测量的对象上单击即可。
5. 图像分割：ImageJ可以将图像分成不同的区域，从而进行进一步的分析。
在菜单栏中选择Process-->Binary，选择适当的工具进行分割。
6. 图像重建：ImageJ可以通过各种算法来重建图像，例如反卷积、投影重建等。
在菜单栏中选择Process-->Reconstruct，选择适当的工具进行重建。
7. 图像校准：ImageJ可以校准图像以纠正图像畸变，例如通过标定棋盘校准相机等。
在菜单栏中选择Analyze-->Calibrate，选择适当的工具进行校准。
8. 插件：ImageJ提供了丰富的插件，可以扩展其功能。
在菜单栏中选择Plugins-->Install插件，选择适当的插件进行安装。
以上是ImageJ的基本使用方法，您可以通过阅读ImageJ的帮助文档来进一步了解其更高级的功能。
数字图像处理
数字图像处理概述数字图像处理是一项广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的技术。
它涉及对数字图像进行获取、处理、分析和解释的过程。
数字图像处理可以帮助我们从图像中提取有用的信息，并对图像进行增强、复原、压缩和编码等操作。
本文将介绍数字图像处理的基本概念、常见的处理方法和应用领域。
数字图像处理的基本概念图像的表示图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像上的一个点。
在数字图像处理中，我们通常使用灰度图像和彩色图像。
•灰度图像：每个像素仅包含一个灰度值，表示图像的亮度。
灰度图像通常表示黑白图像。
•彩色图像：每个像素包含多个颜色通道的值，通常是红、绿、蓝三个通道。
彩色图像可以表示图像中的颜色信息。
图像处理的基本步骤数字图像处理的基本步骤包括图像获取、前处理、主要处理和后处理。
1.图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像，并将图像转换为数字形式。
2.前处理：对图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，以提高图像质量。
3.主要处理：应用各种算法和方法对图像进行分析、处理和解释。
常见的处理包括滤波、边缘检测、图像变换等。
4.后处理：对处理后的图像进行后处理，包括去隐私、压缩、编码等操作。
常见的图像处理方法滤波滤波是数字图像处理中常用的方法之一，用于去除图像中的噪声或平滑图像。
常见的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
•均值滤波：用一个模板覆盖当前像素周围的像素，计算平均灰度值或颜色值作为当前像素的值。
•中值滤波：将模板中的像素按照灰度值或颜色值大小进行排序，取中值作为当前像素的值。
•高斯滤波：通过对当前像素周围像素的加权平均值来平滑图像，权重由高斯函数确定。
边缘检测边缘检测是用于寻找图像中物体边缘的方法。
常用的边缘检测算法包括Sobel 算子、Prewitt算子、Canny算子等。
•Sobel算子：通过对图像进行卷积运算，提取图像中的边缘信息。
•Prewitt算子：类似于Sobel算子，也是通过卷积运算提取边缘信息，但采用了不同的卷积核。
数字图像处理总复习题
数字图像处理总复习题第⼀章引⾔⼀.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__________。
1.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____________________，如图像测量等。
2. 从图像到⾮图像的⼀种表⽰3. 数字图像处理可以理解为两个⽅⾯的操作：⼀是__________________，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. 从图像到图像的处理5. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中，________________的⽬的是根据⼆维平⾯图像数据构造出三维物体的图像。
5. 图像重建⼆.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。
数字图像处理填空题复习
1 图像按照人眼的视觉特性可以分为可见图像和不可见图像。
Page 12 图像按照所含波段数可以分为单波段图像和多波段图像及超波段图像。
Page 13 图像按照空间坐标的连续性可分为模拟图像和数字图像。
Page 14 不可见的图像包括不可见光成像和不可见量按数学模型生成的图像。
Page 15 数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的，用离散数字表示的图像。
Page 16 数字图像处理可分为狭义图像处理、图像分析和图像理解三个层次。
Page 27 狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的处理过程，如图像增强等。
Page 28 模拟图像指空间坐标和亮度都是连续变化的图像。
Page 19数字图像处理即用计算机对图像进行处理。
Page 21 视网膜的表面分布有大量的光敏细胞，按照形状可以分为两类：锥状细胞和杆状细胞。
P112 人眼分辨率和被观察对象的相对对比度有关，当相对对比度小时，会导致人眼分辨率下降。
P123 在RGB彩色空间的原点上，若三个基色均没有亮度，则原点为黑色。
P144 图像中最大亮度和最小亮度的比值称为图像对比度。
P125 图像中最大亮度与最小亮度之差和最小亮度的比值称为相对对比度。
P126 物体的颜色是人的视觉器官感受光后在大脑的一种反映。
P137 一幅图像可以看成是空间上各点光强度的集合，若只考虑光的能量而不考虑光波长，则称为亮度图像。
P158 在彩色图像中，每个像素的颜色含有R，G和B三个分量。
P189 当两种或两种以上有色光同时照射到消色物体上时，物体呈现加色法效应。
P1410 BMP图像文件包括文件信息头，位图信息和位图数据三部分。
P3411 Windows在生成位图文件时，按照从左到右，从下到上的顺序记录位图的各个像素值。
P3612 描述数字图像的基本单元是像素。
P1613 图像噪声按其对图像的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。
P4114 椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。
数字图像处理第6章二值图像处理-专业文档资料
二阶矩则描述了图像的对于直线和对轴与轴的转动惯量，因 此常常也把物体的二阶矩称为惯性矩。
中心矩 ：
p q (x x)p(y y )qf(x ,y )d xp d ,q y 0 ,1 ,2
第6章 二值图像处理
低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有 明显得几何意义，，四阶矩描述峰值的状态等等，一般 来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中 不一定十分准确。
D e(ac)2(bd)2
② 街区距离，用Ds来表示：
(6-1)
D s |ac||bd|
③ 棋盘距离，用Dg表示如下：
(6-2)
D gma a x c|， ( |b|d|)
(6-3)
三者之间的关系为：Dg Ds，如De图6-1(a)、(b)和(c)所示。
第6章 二值图像处理
(a) 欧氏距离 (b) 街区距离 (c) 棋盘距离 (d)≤2构成菱形 (e)≤2构成正方形 图6-1 三种距离示意图
第6章 二值图像处理
6.2 二值图像的几何特征描述
6.2.1 二值图像中曲线的描述 6.2.1.1 轮廓跟踪-甲虫算法
目标区域的边界轮廓是描述目标的重要特征，对于二 值图像中的目标区域轮廓可以通过一种简单的轮廓跟踪算 法来得到，这种方法也被称作甲虫算法。如图6-6所示的二 值图像4连通分量，假定目标区域用1(黑色)表示，背景区域
1 (x,y)(x,y)
f(x,y)
0
else
M1N1
那么区域的面积为： S f (x, y) x0 y0
如果经过目标标记，区域占有的连通分量有k个，那么目
标区域的面积则是k个连通分量的面积总和，即有：
k
S Si i 1
如何使用图像处理技术进行图像重建与恢复
如何使用图像处理技术进行图像重建与恢复图像处理技术在现代科学和技术领域扮演着重要的角色，其中图像重建与恢复是其中一个应用领域。
图像重建与恢复涉及到利用各种图像处理算法和技术来对损坏、模糊或低质量的图像进行恢复和增强。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像重建与恢复。
图像重建与恢复的第一步是图像预处理。
在进行任何图像恢复操作之前，我们需要对输入图像进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、平滑图像和增强边缘。
常用的预处理技术包括噪声滤波、平滑滤波和边缘增强。
图像重建与恢复的关键是选择合适的恢复算法。
有许多图像恢复算法可供选择，例如插值法、逆滤波、最小二乘法等。
插值法是一种简单但常用的方法，通过对丢失的像素进行估计来重建图像。
逆滤波则是一种通过逆滤波器来减少图像模糊的方法。
最小二乘法是一种通过最小化残差来恢复图像的方法。
根据实际情况和需求，选择合适的恢复算法非常重要。
第三，利用图像重建与恢复算法进行图像恢复。
一旦选择了合适的恢复算法，我们可以将其应用于损坏、模糊或低质量的图像上。
这个过程可以通过使用图像处理软件来实现。
根据所选择的算法，我们可以调整算法的参数，以达到最佳的图像恢复效果。
在此过程中，我们应该对结果进行实时监控，以便进行调整和优化。
评估和验证图像的恢复质量。
一旦恢复过程完成，我们需要对恢复的图像进行评估和验证。
常用的评估指标包括峰值信噪比（PSNR）、均方误差（MSE）和结构相似度指数（SSIM）。
这些指标可以帮助我们衡量恢复图像与原始图像之间的差异。
根据评估结果，我们可以进行调整和改进恢复算法，以进一步提高图像恢复质量。
总结起来，图像重建与恢复是利用图像处理技术恢复和增强损坏、模糊或低质量的图像的过程。
通过预处理、选择适当的恢复算法、应用算法进行图像恢复，并评估和验证恢复结果，我们可以有效地进行图像重建与恢复。
图像处理技术在这个过程中起着关键的作用，同时提供了许多工具和算法来帮助我们实现最佳的图像恢复效果。
数字图像处理--图像复原与重建 ppt课件
(1)对退化图像g(x，y)作二维离散傅立叶变换，得到G(u,v)； (2)计算系统点扩散函数h(x，y)的二维傅立叶变换，得到
H(u,v);
(3)逆滤波计算 (4)计算
F ( u ,v ) G ( u ,v )/H ( u ,v )
5.1.1 图像的退化 图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于
成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的质量变坏。 图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是
沿图像退化的逆过程进行处理。 典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退
化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢 复，得到质量改善的图像。图像复原过程如下：
几何失真
ห้องสมุดไป่ตู้
系统失真
非系统失真。
系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随 机的。
当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精 确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失 真的图像），以免影响定量分析的精度。
16
几何校正方法
图像几何校正的基本方法是先建立几何校正的数学模型； 其次利用已知条件确定模型参数；最后根据模型对图像进行 几何校正。通常分两步：
①图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列 号）和物方（或参考图）对应点坐标间的映射关系， 解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图 像各个像素坐标进行校正；
②确定各像素的灰度值（灰度内插）。
17
5.4.1 空间坐标变换
实际工作中常以一幅图像为基准，去校正另一幅几何 失真图像。通常设基准图像f(x,y)是利用没畸变或畸变较小
i0 j0
数字图像处理第6章_图像编码与压缩技术.
霍夫曼编码
例 假设一个文件中出现了8种符号S0、S1、S2、S3、S4、S5、S6、 S7，那么每种符号编码至少需要3bit S0=000, S1=001, S2=010, S3=011, S4=100, S5=101, S6=110, S7=111 那么，符号序列S0 S1 S7 S0 S1 S6 S2 S2 S3 S4 S5 S0 S0 S1编码后 000 001 111 000 001 110 010 010 011 100 101 000 000 001 （共42bit） 和等长编码不同的一种方法是可变长编码。在这种编码方法中， 表示符号的码字的长度不是固定不变的，而是随着符号出现的概率 而变化，对于那些出现概率大的信息符号编以较短的字长的码，而 对于那些出现概率小的信息符号编以较长的字长的码。
6.3.3 霍夫曼编码
霍夫曼(Huffman)编码是根据可变长最佳编码定理，应用霍夫曼算
1．
对于每个符号，例如经过量化后的图像数据，如果对它们每 个值都是以相同长度的二进制码表示的，则称为等长编码或均匀 编码。采用等长编码的优点是编码过程和解码过程简单，但由于 这种编码方法没有考虑各个符号出现的概率，实际上就是将它们 当作等概率事件处理的，因而它的编码效率比较低。例6.3给出了 一个等长编码的例子。
6.1.1 图像的信息冗余
图像数据的压缩是基于图像存在冗余这种特性。压缩就是去掉 信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息（可推知 的）；也就是用一种更接近信息本身的描述代替原有冗余的描述。 8 （1） 空间冗余。在同一幅图像中，规则物体或规则背景的物理表 面特性具有的相关性，这种相关性会使它们的图像结构趋于有序和 平滑，表现出空间数据的冗余。邻近像素灰度分布的相关性很强。 （2） 频间冗余。多谱段图像中各谱段图像对应像素之间灰度相关 （3） 时间冗余。对于动画或电视图像所形成的图像序列（帧序 列），相邻两帧图像之间有较大的相关性，其中有很多局部甚至完
(数字图像处理)第七章图像重建
带通滤波器
允许一定频率范围内的信号通 过，阻止其他频率的信号通过 ，用于提取图像的特定频率成 分。
陷波滤波器
阻止特定频率的信号通过，其 他频率的信号不受影响，用于 消除图像中的周期性噪声。
傅里叶反变换实现图像恢复过程
01
傅里叶反变换定义
将频率域的信号转换回时间域或空间域的过程，是傅里叶变换的逆操作。
80%
模型评估指标
使用峰值信噪比（PSNR）、结构 相似性（SSIM）等指标，客观评 价重建图像的质量。
实例
1 2
超分辨率技术介绍
利用低分辨率图像重建出高分辨率图像的技术， 广泛应用于图像增强和修复领域。
CNN在超分辨率技术中的应用
通过设计多层的卷积神经网络，实现对低分辨率 图像的特征提取和重建，生成高分辨率图像。
频率混叠现象
当采样频率低于信号最高频率的两倍时，会出现频率混叠现象，即高频信号成 分会折叠到低频区域，导致重建出的图像出现失真和伪影。
离散信号与连续信号转换关系
离散信号到连续信号的转换
在图像重建中，需要将离散的采样点转换为连续的图像信号 。这通常通过插值算法实现，如最近邻插值、线性插值、立 方插值等，以在离散采样点之间生成平滑的过渡。
稀疏表示与字典学习的关系
稀疏表示是字典学习的目标，而字典学习是实现稀疏表示的手段。
实例：基于CS-MRI技术医学图像重建
CS-MRI技术
基于压缩感知理论的磁共振成像技术，通过减少采样数据 量和优化重建算法，实现高质量医学图像的快速重建。
实现步骤
首先，利用MRI系统的部分采样数据构建测量矩阵；然后， 通过稀疏表示和字典学习方法得到图像的稀疏系数；最后， 利用重建算法恢复出原始图像。
数字图像处理每章课后题参考答案
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容？答：数字图像处理的主要研究内容，根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。
图像的量化等级反映了采样的质量，数字图像的量化级数随图像的内容及处理的目的差别而不同，低的量化级数只满足于处理简单的线条而对于图像，若线条不明显时，则会产生伪轮廓。
数字图像处理考题2014级
数字图像处理：一、数字图像处理的目的和主要内容数字图像处理的主要目的：1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。
如去除图像中的噪声，改变图像的亮度、颜色，增强图像中的某些成份、抑制某些成份，对图像进行几何变换等。
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。
例如，常用作模式识别、计算机视觉的预处理等。
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内容：用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出，数字图像处理研究的内容主要有以下7 个过程。
1. 图像获取、表示和表现（Image Acquisition，Representation and Presentation）主要是把模拟图像信号转化为数字形式，以及把数字图像显示和表现出来（如打印）。
过程主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。
2. 图像复原（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。
3.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。
图像增强技术是用于改善图像视感质量所采取的一种方法。
有时可能需要彻底改变图像的视觉效果，以便突出重要特征的可观察性，使人或计算机更易观察或检测。
在这种情况下，可以把增强理解为增强感兴趣特征的可检测性，而非改善视感质量。
电视节目片头或片尾处的颜色、轮廓等的变换，其目的是得到一种特殊的艺术效果，增强动感和力度。
4. 图像分割（Image Segmentation）图像中显示出正常的或有病变的各种器官和组织。
图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲电子信息工程专业（本科）课程编号：（）课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10说明部分1．课程的地位、性质和任务数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。
由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。
随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。
所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。
本课程是电子信息工程专业的专业课。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
2．课程教学的目的及意义数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。
目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。
要求学生通过该课程学习，具备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扎实的理论基础。
3．教学内容及教学要求教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。
主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。
（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。
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2020年6月6日8时20分
第五章 图像复原与重建
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2.线性位移不变系统离散化的退化模型
若 对 图 像 f(x,y) 和 点 扩 散 函 数 h(x,y) 均 匀 采 样 就可以得到离散的退化模型。
假 设 数 字 图 像 f(x,y) 和 点 扩 散 函 数 h(x,y) 的 大
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第五章 图像复原与重建
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把周期延拓的fe(x,y)和he(x,y)作为二维周期函 数来处理，即在x和y方向上，周期分别为M和N，
则由此得到离散的退化模型为两函数的卷积：
M 1 N 1
ge (x, y)
fe (m, n)he (x m, y n)
m0 n0
加上一个延拓为M×N的离散噪声项，则：
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第五章 图像复原与重建
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5.1 图像退化模型
一.图像退化
1.图像退化
图像在形成、传输和记录过程中，由于成 像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的 质量变坏，这一过程称为图像的退化。
2.图像复原
图像的复原就是要尽可能恢复退化图像的 本来面目，它是沿图像降质的逆向过程进行。
反向推演
恢复图像
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第五章 图像复原与重建
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4.图像复原评价准则: 最小均方准则 加权均方准则 最大熵准则
评价准则是用来规定复原后的图像与原图 像相比较的质量标准。
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第五章 图像复原与重建
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5.图像复原与图像增强
①目的都是为了改善图像的质量。
②图像增强不考虑图像是如何退化的，只通过试 探各种技术来增强图像的视觉效果。图像复原则 需知道图像退化的机制和过程的先验知识，据此 找出一种相应的逆过程方法，从而得到复原的图 像。
原始图像
7×7均匀二维模糊 算子作用后的结果
第五章 图像复原与重建
(2). 相机与景物相对运动的降质
设T为曝光时间，a(t)和b(t)分别为对象曝光 期间在 x 和 y 方向位移的分量
H (u, v) e dt T / 2 j2 [ (t)u (t)v] T / 2
通常在拍摄过程中，相机或物体移动造成的运 动模糊可以用一维均匀邻域像素灰度的平均值 来表示 。
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第五章 图像复原与重建
1
第五章 图象复原与重建*
主要内容：
1.图像退化模型 2.图像复原方法
无约束复原 有约束最小二乘复原 逆滤波恢复法 运动图像复原 维纳滤波复原方法
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第五章 图像复原与重建
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3.图象重建的基本概念 4.图象重建方法
➢ 解联立方程组方法 ➢傅立叶变换法 ➢滤波-逆投影法 5.典型应用
小 分 别 为 A×B 、C×D，可 先 对它 们 作大 小 为 M×N的周期延拓图像，其方法是添加零。即：
f (x, y) fe (x, y) 0
0 x A 1 0 y B 1
其它
h(x, y) he (x, y) 0
0 x C 1 0 y D 1
其它
M A C 1, N B D 1
M 1 N 1
ge (x, y)
fe (m, n)he (x m, y n) e (x, y)
m0 n0
式中x=0,1,2,…,M-1，y=0,1,2,…,N-1。函数ge(x,y)为 周期函数，其周期与fe(x,y)和he(x,y)的周期一样。
第五章 图像复原与重建
为便于讨论和求解，用堆叠方式将二维信号表为一维向量，即：
空间位移不变：
若:g(x,y)=T[f(x,y)],则对任一个f(x,y)和常数a,b,均有：
T[f(x-a , y-b )]=g(x-a , y-b )
即运算结果仅取决于输入值，而与位置无关
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第五章 图像复原与重建
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二.图像退化的数学模型
1.线性位移不变成像系统图像退化模型
g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y)
g(x,y)—退化图像 f(x,y)--理想图像
h(x,y)--点扩散函数 n(x,y)--加性噪声
n(x,y)fBiblioteka x,y)H降质系统
g(x,y)
第五章 图像复原与重建
●典型的降质原因
(1). 光学衍射降质的H(u,v)
这是由于相机聚焦不准确引起的，虽然不聚焦由 许多参数决定，如相机的焦距、相机孔的大小、形状、 物体和相机之间的距离等，但在研究中为了简单起见， 我们用下列函数表示聚焦不准引起的模糊。
③如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强 处理。
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第五章 图像复原与重建
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二.图像退化的数学模型
成像系统：输入--f(x,y),输出--g(x,y)， 成像系统的作用--T[‧] 退化图像为：
g(x,y)=T[f(x,y)]
线性位移不变成像系统
线性：T[k1f1 (x,y)+k2 (x,y)]=k1 T[f1 (x,y)]+ k2T[f2 (x,y)]
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第五章 图像复原与重建
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典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立 一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化 处理方法进行恢复，使图像质量得到改善。可见， 图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所 掌握的精确程度。
3.图像复原的一般过程： 确定退化原因
建立退化模型
h(i)
1 L
,
if
L 2
i
L 2
0,
其他
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第五章 图像复原与重建
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(3). 大汽湍流造成的图像降质
这种模糊经常出现在遥感和航空摄影中，由 于曝光时间过长引起的模糊可用高斯点扩散 函数来表示：
h(i,
j)
K
exp(
i2
2
j2
2
)
式中K是一个归一化常数，保证模糊的大小
1
e (x, y) 0
(x, y) D0 (x, y) D0
H (u, v) e ( ,) e ( Di u, Di v)dd
其中，为所考虑光的波长，Do为光曈的直径， Di为出射光曈到影像平面的距离。
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第五章 图像复原与重建
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通常模糊算子相当于一个低通滤波器，因此当模糊 算子作用于原始图像时，会引起图像中边缘和轮廓 的模糊。7×7均匀二维模糊算子作用于图像Camera 的结果如下图所示：