第三章 图象增强
医学影像技术中的图像重建与增强
医学影像技术中的图像重建与增强第一章介绍医学影像技术的背景和意义医学影像技术是一门应用于医学领域的重要技术，它通过利用物理学、数学、计算机科学等多学科知识，将人体内部的结构和功能转化为数字图像来协助医生进行诊断和治疗。
医学影像技术的发展已经深刻地改变了医学诊断和治疗的方式，为患者提供了更准确、更安全的医疗服务。
医学影像技术中的图像重建与增强是其中的重要环节，它涉及到对影像数据的处理和优化，能够帮助医生更好地观察、分析和理解患者体内的病变情况。
因此，图像重建与增强对于提高医学影像的质量和准确性具有重要作用。
第二章图像重建技术的原理和方法图像重建是指根据已有的数据在计算机上生成一张或多张与原始图像相似的图像的过程。
在医学影像中，由于种种原因，采集到的图像数据往往存在噪声、伪影和模糊等问题，这就需要利用图像重建技术来提高图像的质量。
图像重建技术的方法主要有滤波方法和模型方法两种。
滤波方法基于对图像频谱的滤波过程，通过选择适当的滤波器来去除噪声和伪影，提高图像的清晰度。
模型方法则是通过数学模型对图像进行描述和重建，常用的方法有最小二乘重建、最大熵重建和最小剪切重建等。
第三章图像增强技术的原理和方法图像增强是指通过对图像的亮度、对比度、色调等特征进行调整，使得图像在视觉上更易于观察和分析的过程。
在医学影像中，图像增强可以提高医生对病变的观察和诊断准确性，有助于早期发现疾病并进行精确的治疗。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度变换、滤波增强和边缘增强等。
直方图均衡化通过调整图像的像素分布来增强其对比度，使图像细节更加清晰。
灰度变换则是对图像的灰度级进行线性或非线性映射，从而改变图像的亮度和对比度。
滤波增强利用滤波器去除噪声和模糊，并增强图像的细节。
边缘增强则是通过增强图像边缘的对比度来突出图像的轮廓和结构。
第四章医学影像技术中的实际应用医学影像技术中的图像重建与增强在实际应用中发挥了重要作用。
例如，在CT扫描中，患者的图像经过重建和增强后，可以清晰地显示出各种组织和器官的细节，医生能够准确地判断病变的位置和程度。
数字图像处理在智能识别中的应用：技术、原理与应用研究
数字图像处理在智能识别中的应用：技术、原理与应用研究第一章：引言1.1 研究背景数字图像处理是指使用计算机对图像进行处理、分析和识别的一门技术。
随着计算机技术的发展和应用的广泛，数字图像处理在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在智能识别领域。
智能识别是指通过计算机对图像中的对象、特征进行自动识别和分类的技术，包括人脸识别、指纹识别、车牌识别等。
数字图像处理在智能识别中起着重要的作用，可以提高识别的准确性和效率。
1.2 研究目的本文旨在探讨数字图像处理在智能识别中的应用，介绍相关的技术、原理和应用研究，以期对智能识别的发展起到推动作用。
第二章：数字图像处理技术2.1 数字图像处理的基本概念数字图像是指由像素组成的图像，每个像素的灰度值表示了图像上的亮度或颜色信息。
数字图像处理是对图像进行数字化处理的过程，包括图像增强、滤波、分割、压缩等操作。
2.2 图像增强图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量，提高图像的视觉效果。
常用的图像增强方法包括灰度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
2.3 图像滤波图像滤波是指通过一系列的滤波操作，对图像进行平滑或增强的处理。
常用的图像滤波方法包括线性滤波、非线性滤波、边缘检测等。
2.4 图像分割图像分割是指将图像分成多个区域的过程，每个区域具有相似的特征。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域分割等。
2.5 图像压缩图像压缩是指将图像的数据表示方式转换为更紧凑的形式，以减少存储空间和传输带宽。
常用的图像压缩方法包括有损压缩和无损压缩。
第三章：数字图像处理在智能识别中的应用3.1 人脸识别人脸识别是指通过计算机对人脸图像进行识别和识别的技术。
数字图像处理在人脸识别中可以用于人脸检测、特征提取和特征匹配等方面。
常用的人脸识别算法包括PCA、LDA、SVM等。
3.2 指纹识别指纹识别是指通过计算机对指纹图像进行识别和验证的技术。
数字图像处理在指纹识别中可以用于指纹图像增强、特征提取和特征匹配等方面。
图像处理中的图像去噪与图像增强技术
图像处理中的图像去噪与图像增强技术图像处理是一门广泛应用于多个领域的技术，其中图像去噪与图像增强技术是其中重要的两大方向。
图像去噪是指在图像处理过程中，将图像中的噪声去除，从而提高图像的质量和清晰度；而图像增强则是指通过各种算法和技术手段，改善图像的视觉效果，使得图像更加美观和易于分析。
本文将围绕图像去噪与图像增强技术展开，深入探讨它们的原理、应用与未来发展方向。
第一章：图像去噪技术1.1图像噪声的来源与分类图像噪声是指在采集、传输、存储等过程中由于各种因素引起的图像中的无意义的像素值。
图像噪声的来源主要包括传感器本身的噪声、传输过程中的干扰、存储设备的误差等。
根据噪声的性质，可以将图像噪声分为加性噪声、乘性噪声等不同类型。
1.2常用的图像去噪技术目前，常用的图像去噪技术包括空域滤波、频域滤波、小波去噪、基于深度学习的去噪等。
空域滤波是最早被应用于图像去噪的技术之一，主要包括均值滤波、中值滤波等。
频域滤波则通过利用图像的频谱信息，对图像进行滤波。
小波去噪利用小波变换的多尺度分析特性，可以有效地去除图像中的不同尺度的噪声。
基于深度学习的去噪技术则是近年来兴起的一种新技术，通过训练深度神经网络，可以实现高效的图像去噪效果。
1.3图像去噪技术的应用图像去噪技术在各个领域都有着广泛的应用。
在医学影像领域，图像去噪技术可以帮助医生更准确地诊断疾病；在无人驾驶领域，图像去噪技术可以提高驾驶辅助系统的精度和可靠性；在工业检测领域，图像去噪技术可以帮助工程师更准确地检测产品的质量等。
1.4图像去噪技术的挑战与发展方向尽管图像去噪技术取得了显著的进展，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
例如，对于复杂场景中的图像，传统的图像去噪技术往往效果不佳；另外，图像去噪技术的算法复杂度较高，需要大量的计算资源。
未来，如何进一步提高图像去噪技术的鲁棒性和实时性将成为重点研究方向。
第二章：图像增强技术2.1图像增强技术的分类图像增强技术根据不同的目的，可以分为对比度增强、边缘增强、细节增强等不同类型。
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。
第三章3_伪彩色和真彩色
数字图像处理 • 根据颜色的特性，人们建立了很多颜色模 型，大体可以分为两类：
一类面向显示或打印或扫描的输入／输出硬设 备；(主要是RGB 模型) 另一类面向以彩色处理为目的的应用。(主要是 HSI 模型)
数字图像处理
1.RGB颜色模型
• 由三基色原理知，适当选取三种基色（如红、绿、 蓝），将它们按照不同的比例合成，就会产生不同 的颜色。其中合成的颜色的亮度取决于三基色的亮 度之和，色度（色调和饱和度）取决于三基色各分 量的比例。这三种基色彼此独立，任一种基色不能 由其他两种基色配出。
数字图像处理
伪彩色增强
• 伪彩色增强是对原来灰度图像中的不同灰 度值区域赋予不同的颜色，从而把灰度图 像变成彩色图像，提高图像的可视分辨率。 因为原图并没有颜色，所以人工赋予的颜 色常称为伪彩色，这个赋色过程实际是一 种重新着色的过程。
数字图像处理
伪彩色增强
• 一般来说，伪彩色处理就是对图像中的黑 白灰度级进行分层着色，而且分的层次越 多，彩色种类就越多，人眼所能识别的信 息也越多，从而达到图像增强的效果。
数字图像处理
2.HSI 模型
• 色调（hue）、饱和度（saturation）和明度 （intensity）也是颜色的三个独立特性，其中I与颜 色无关，而H 和S 与人对颜色的感知是密切相关的， HSI 模型的这个特性使得它非常适合于以人的视觉系 统来感知颜色特性的图像处理。 • HSI 构成的颜色空间是一个枣核形的三维空间，由两 个底面对接在一起的圆锥体构成，如图所示。
数字图像处理
4.均匀颜色模型
• 在颜色空间中，任意选定一点，如果通过该点的 任一方向上，距离相等颜色感觉变化也相等，即 距离能够表示颜色的变化，这样的颜色空间被称 为均匀颜色空间。前面讲述的RGB 和HSI 空间都 是非均匀的。
第3章 基于图像增强的去雾方法
第3章基于图像增强的去雾方法3.1 引言图像增强是数字图像处理技术中最为基本的容之一。
在实际应用中，无论采用何种装置采集的图像，由于噪声、光照、天气等原因，获取的图像视觉效果不理想。
例如，雾天获取的图像模糊不清，难以提取细节信息；一幅户外自然风景图像色彩失真严重，视觉效果较差；夜间拍摄的图像，由于光线较暗，图像对比度低，暗处景物难以辨识等。
图像增强技术的目的是将图像转化为一种更适合于人或计算机进行分析处理的形式，通过相关算法的处理，使图像的动态围扩大，拉伸图像对比度，突出图像中研究者感兴趣区域的细节信息，为图像的进一步处理和分析奠定基础。
雾天图像可以看作是清晰图像中引入了低频噪声，图像的灰度集中分布在某个区域，图像的对比度低，视觉效果较模糊。
图像去雾的目的主要是去除图像中的噪声(即雾)，提高图像的对比度，从而恢复出清晰的无雾图像。
基于图像增强的去雾技术以其方法简单、有效而得到较为广泛的应用。
本章主要研究图像增强技术中常用的直方图均衡、同态滤波、小波变换方法在图像去雾中的应用，重点研究基于Retinex理论的图像去雾算法，介绍Retinex算法中的单尺度、多尺度以及带彩色恢复的Retinex算法。
通过对各算法原理的研究和实验结果对比分析，总结各算法的优势与不足。
3.2 基于直方图均衡化的雾天图像增强技术直方图是多种空间处理技术的基础。
图像的直方图是图像的重要统计特征，是表示一幅数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频数间的统计关系。
直方图均衡化是传统的图像增强理论中常用的方法，图像中原本灰度级集中的区域经直方图均衡处理后均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，它的根本目的是改善图像的对比度。
直方图均衡分为全局直方图均衡和局部直方图均衡。
全局直方图均衡主要是通过拉伸图像灰度值的动态围达到图像整体对比度增强，局部直方图均衡化是针对图像部细节进行增强处理从而达到图像局部对比度增强。
直方图在软件中计算简单，而且有助于商用硬件的实现，因此已成为实时图像处理的一种流行工具。
图像处理习题和思考题(2-9)
第二章 习题和思考题1、解释概念：颜色模型、二值图像，索引图像，灰度图像，RGB 图像 2、简述HSI 颜色模型和RGB 颜色模型。
3、谈谈现代显示技术显示颜色的基本原理.4、简述三色假说。
5、存储一幅大小为N ×M 的图像，256灰度级的图像需要多少个字节？如果图像是RGB 真彩色图像需要多大存储空间？6、分别画出某象素的4邻域和8邻域。
第三章 图像增强 一、空域增强1、解释概念：直方图，直方图均衡化，图像增强，图像平滑、图像锐化、灰度变换、伪彩色增强 2、简述题平滑滤波器的主要用途、锐化滤波器的主要用途 3、图象的直方图能够反映图像哪些信息？举例说说4、请说明以下各图所示空间滤波器类型（平滑、锐化）4、请说明以下各图所示的灰度变换的作用5、图(a)的直方图如图（b ）所示。
设计一个增强对比度的灰度变换函数，使图像提高对比度，并详细说明增强原理。
（a ） （b ）⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=111111111911H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1111211111012H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1212421211613H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=111101111814H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0101410105H ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1111811116H6、图(a)的直方图如(b)所示，设计一个增强对比度的灰度变换函数，使图像对比度提高，并详细说明增强原理。
7、试举例说说图像加法、图像减法的主要应用。
89、对下图，分别作3×3中值滤波和邻域平均滤波处理，写出处理结果。
10、使用Roberts 、Prewitt 、Sobel 算子计算上图的梯度，画出梯度幅度图。
二、频域增强1、说说频域增强方法、步骤2、请分别说明什么是低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器，结合实际谈谈这几种滤波器的应用。
第四章 图像压缩 1、解释概念无损压缩；有损压缩2、什么是游程编码？谈谈其适用情况。
3、什么是变换压缩？简述其压缩图像的基本原理。
图像预处理技术
上述线性变换对图像中每一个像素灰度作线性拉伸，可使图像中相邻像
素灰度的差值增加，进而有效改善图像视觉效果。
3.1 图像的灰度变换
3.1.1线性变换
在 Matlab 环境中，采用函数 imadjust( )对图像进行灰度值
线性变换，常用语法有：
素”的赋值操作。
g( x , y )
d
g ( x, y)
d c
f x , y a c
ba
c
a
b
灰度变换曲线
f ( x , y)
3.1 图像的灰度变换
3.1.1线性变换
将灰度值小于a 的像素的灰度值全部映射为c ，将灰度值大于b的像素的
灰度值全部映射为d。
在曝光不足或过度的情况下，图像的灰度可能会局限在一个很小的范围
3.2 图像的几何变换
3.2.4插值
2） 双线性插值
在该方法中输出像素的值是它在输入图像中 2×2 的邻域采
样点的加权平均值，它根据某像素周围 4 个像素的灰度值在水
平和垂直两个方向上对其插值。
对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐
标为 ( + , + )，其中 、均为非负整数，、为 区间的
直方图均衡化的基本思想是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式，这
样就增加了像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。
3.1 图像的灰度变换
3.1.4直方图均衡化
I=imread('mengwa.jpg'); %载入原始图像
I1=rgb2gray(I);
figure,imshow(I1);
15-16第三章图像处理技术(3.7 图像增强)
3.7 图像增强
3）空域滤波增强 空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成，根 据其特点可分成线性滤波和非线性滤波两类。各种空域滤波 器根据功能可分成平滑和锐化滤波器。平滑滤波器可用低通 滤波实现。平滑的目的又可分为两类，一类是模糊化，目的 是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小断点 连接起来。另一类是消除噪声。锐化可用高通滤波实现，锐 化的目的是为了增强模糊的细节。
可以证明，图像直方图的累积分布函数满足上述两 个条件并能将变换后的灰度值均匀地分布在灰度级范围 内
3.7 图像增强
直方图均衡化的实现步骤为: ➢ 统计图像各灰度值的计数，即得到图像的直方图。 ➢ 计算图像各灰度值的累积分布函数值。 ➢ 遍历原图像，对于图像中每个像素，都用该像素灰 度值对应的累积分布函数值与最大灰度值(如8位灰度图 像，这个最大值为5)的乘积来替换它。
3.7 图像增强
锐化(高通)滤波器:它能减弱或消除傅里叶空间的低 频分量，但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中 灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特性，如整 体对比度和平均灰度值等有关，高通滤波器将这些分量 滤去可使图像锐化。
3.7 图像增强
① 平滑滤波器
图6、平滑滤波
a、均值滤波
3.7 图像增强
3.7 图像增强
图2、空域滤波与频域滤波的比较
3.7 图像增强
1、空域图像增强 空域法是直接对图像中的像素进行处理，从根本上说是 以图像的灰度映射变换为基础的。 以下将主要从空域变换、图像代数、空域滤波二个方面 进行展开，使读者对于使用空域点对点变换和直方图修正变 换来增强图像有一个系统深人的了解。其中空域变换包括直 接灰度变换和直方图处理，前者属于点对点变换，后者属于 直方图修正变换；图像代数是一种点对点变换；空域滤波实 际是一种频率域处理转化为空间域点对点模板预算的增强算 法。
灰度图像处理算法及其应用研究
灰度图像处理算法及其应用研究第一章灰度图像处理算法概述灰度图像处理算法是数字图像处理领域中的一个重要分支，主要应用于医学影像、计算机视觉、图像识别、自动化检测等领域。
灰度图像处理是将彩色图像转换为灰度图像，再利用一系列算法对灰度图像进行处理。
主要包括图像去噪、图像增强、边缘检测、图像分割等。
第二章灰度图像去噪算法研究灰度图像中可能会存在一些噪声，这对于图像的后续处理会产生一定的影响。
因此，灰度图像去噪算法是灰度图像处理中的一个重要环节。
其中，常用的去噪算法有中值滤波、均值滤波、小波变换去噪算法等。
第三章灰度图像增强算法研究在灰度图像中，存在一些信息被丢失或者噪声影响导致的信息模糊，因此需要利用一些算法对灰度图像进行增强，提高图像质量和图像细节。
主要的增强算法有直方图均衡化、自适应直方图均衡化、小波变换增强等。
第四章灰度图像边缘检测算法研究边缘检测是灰度图像处理中的一个关键步骤，它可以用于物品的自动分割、目标跟踪、目标边缘提取等。
在灰度图像边缘检测的算法中，常用的方法有Sobel算子、Roberts算子、Laplacian算子等。
第五章灰度图像分割算法研究灰度图像分割是将图像分为若干个区域，每个区域的像素具有相似的属性。
主要应用于医学影像、计算机视觉、目标识别等领域。
在灰度图像分割的算法中，常用的方法有k-means聚类、阈值分割、基于区域的分割算法等。
第六章灰度图像处理算法的应用研究灰度图像处理算法在医学影像、计算机视觉、图像识别、自动化检测等领域有着广泛的应用。
在医学影像领域，灰度图像处理算法可以用于肿瘤的识别和定位、CT、MRI图像的分析和处理等。
在计算机视觉领域，灰度图像处理算法可以用于目标识别和跟踪、车牌识别等。
在自动化检测领域，灰度图像处理算法可以用于人脸识别、人员计数、交通流量统计等。
第七章总结灰度图像处理算法是数字图像处理中的一个重要分支，对于医学影像、计算机视觉、图像识别、自动化检测等领域都有着广泛的应用。
数字图像处理与分析习题及答案
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. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②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。
比如傅里叶变换、小波变换等。
4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成5.连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
6.采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
数字图像处理及应用(MATLAB)第3章
程序运行结果如图（c）所示。
4.灰度非线性变换 当用某些非线性函数，例如平方、对数、指数函数等作为 映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。灰度的非线性 变换简称非线性变换，是指由这样一个非线性单值函数所确 定的灰度变换。 （1）对数变换 对数变换常用来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这样可以使低值灰 度的图像细节更容易看清，从而达到增强的效果。对数非线性变换
[例] 假设一个图像由一个4×4大小的二维数值矩阵构成，如图（a）
所示，试写出图像的灰度分布，并画出图像的直方图。
灰度直方图计算示意图
经过统计图像中灰度值为0的像素有1个，灰度值为1的 像素有1个，…，灰度值为6的像素有1个。由此得到图像的 灰度分布如表所示，由表可得灰度直方图如图（b）所示。 图像的灰度分布
3.1.2 (rk)代表概 率密度函数，并且有下式成立：
nk Pr (rk ) 0 rk 1 n k 0,1,2,l 1
式中nk为图像中出现rk这种灰度的像素数，n是图像中像素 总数，nk/n就是概率论中的频数，l是灰度级的总数目。在直 角坐标系中作出rk与P(rk)的关系图形，就得到直方图
图 不同的图像其直方图却是相同的
图 直方图的叠加性质
由以上可知，尽管直方图不能表示出某灰度级的像素在什么位
置，更不能直接反映出图像内容，但是却能描述该图像的灰度分布
特性，使人们从中得到诸如图像的明亮程度、对比度等，成为一些 处理方法的重要依据。通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直
方图分布集中在较窄的低值灰度区间，引起图像的细节看不清楚，
（a）反变换关系
（b） 原图 图像反转的效果
（c）变换后的图像
由直线方程截斜式可知当k =-1，b=L-1时，其表达式为：
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。
电子信息工程《数字图像处理》总复习题（第1-7章）（1）
电⼦信息⼯程《数字图像处理》总复习题（第1-7章）（1）第⼀章引⾔⼀.填空题1. 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。
2. 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。
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. 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。
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. 简述图像⼏何变换与图像变换的区别。
①图像的⼏何变换：改变图像的⼤⼩或形状。
⽐如图像的平移、旋转、放⼤、缩⼩等，这些⽅法在图像配准中使⽤较多。
②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。
⽐如傅⾥叶变换、⼩波变换等。
3. 简述数字图像处理的⾄少4种应⽤。
①在遥感中，⽐如⼟地测绘、⽓象监测、资源调查、环境污染监测等⽅⾯。
②在医学中，⽐如B超、CT机等⽅⾯。
③在通信中，⽐如可视电话、会议电视、传真等⽅⾯。
④在⼯业⽣产的质量检测中，⽐如对⾷品包装出⼚前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等⽅⾯。
⑤在安全保障、公安⽅⾯，⽐如出⼊⼝控制、指纹档案、交通管理等。
计算机视觉在医疗领域的应用
计算机视觉在医疗领域的应用第一章：引言计算机视觉是指通过数字图像处理和模式识别技术，让计算机具有感知和理解视觉信息的能力。
在医疗领域中，计算机视觉技术已经被广泛应用，能够对医疗影像进行自动化分析和诊断，提高了医生的诊断效率和准确度，促进了医疗行业的进步。
本文将从医疗图像处理、医疗影像分析、医学诊断等方面探讨计算机视觉在医疗领域的应用。
第二章：医疗图像处理医疗图像处理是指对医疗影像进行预处理，消除干扰和噪声，并将其转换为数字图像的过程。
通常使用的医疗影像有X光、MRI、CT等。
医疗图像处理包括以下内容：1. 图像增强图像增强可以通过改变图像的亮度、对比度、锐度等方式，使医生更容易发现图像中感兴趣的区域。
例如，在肺部CT扫描中，医生往往需要检测肺结节和肺癌，通过对图像进行增强，可以使这些区域更明显。
2. 图像分割图像分割是将医疗图像中的不同组织或不同器官进行分离的过程。
为每个组织或器官分割出单独的区域，方便医生进行定量分析。
例如，在乳腺X光摄影中，需要将正常乳腺组织、异常乳腺组织和钙化区域进行分割，便于诊断。
3. 图像配准图像配准是将不同模态的医疗影像之间进行对齐的过程，方便医生对比和分析。
例如，将MRI和CT影像进行配准，可以提高肿瘤定位的准确度。
第三章：医疗影像分析医疗影像分析是指对医疗影像进行自动化分析和识别，提供可视化结果的过程。
医疗影像分析包括以下内容：1. 病灶检测病灶检测是指对医疗影像进行分析，找出其中的异常或病变区域，辅助医生进行诊断。
例如，在乳腺X光摄影中，可以自动检测钙化区域，提供定量信息。
2. 病变区域分析病变区域分析是指对医疗影像中的异常或病变区域进行形态学、纹理学等分析。
例如，在脑部MRI中，可以分析脑出血区域的大小、形状和纹理特征，辅助医生进行诊断。
3. 三维重建三维重建是将医疗影像转换为三维模型的过程，方便医生进行可视化分析和手术规划。
例如，在骨科手术中，可以将X光影像进行三维重建，方便医生预测手术效果。
机器视觉中的图像处理技术
机器视觉中的图像处理技术第一章：引言机器视觉是一种利用计算机对图像进行处理和分析的技术，它已经被广泛应用于各种领域中，如自动驾驶、人脸识别、安防监控等。
而图像处理技术则是机器视觉中的核心技术之一，它可以提取图像中的特征和信息，帮助机器视觉得到更好的表现。
本文将介绍机器视觉中常用的图像处理技术，希望对相关领域的研究人员和开发者有所帮助。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，主要目的是减少噪声、补全缺失部分、增强对比度等，使得后续处理更加精确和有效。
常见的图像预处理技术包括：1. 图像去噪图像去噪是图像处理中最常用的预处理技术之一，它可以通过滤波、阈值分割等方法去除图像中的噪声。
常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等，而阈值分割则可以将图像分成背景和前景，去除背景中的噪声。
2. 图像增强图像增强可以使得图像的细节更加清晰，增加对比度等。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸等。
第三章：特征提取特征提取是机器视觉中的关键技术之一，它可以把图像中的关键信息提取出来，方便机器学习算法或其他处理方法进行下一步处理。
常用的特征提取方法包括：1. 边缘检测边缘检测可以检测图像中的物体轮廓，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子等。
2. 物体识别物体识别是机器视觉中的一个常见问题，它可以通过提取物体的颜色、纹理、形状等特征进行识别。
常见的物体识别算法包括SIFT、SURF等。
第四章：图像处理应用图像处理技术可以应用于各种领域中，如下面所示：1. 自动驾驶自动驾驶需要通过视觉技术来识别道路、识别障碍物等，在这个过程中图像处理技术起着关键的作用。
2. 人脸识别人脸识别是目前机器视觉应用最为广泛的领域之一，它可以应用于安防监控、身份验证等。
3. 医学影像处理医学影像处理可以帮助医生更加准确地诊断病情，如CT、MRI等影像处理技术可以提取出关键的医学信息，方便医生进行下一步的诊断。
第五章：结论机器视觉中的图像处理技术可以提取出图像中的关键信息，为后续的处理和应用提供支持。
《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。
数字图像处理基础 第3章 灰度级变换
(i 1, 2,..., m; j 1, 2,..., n)
Potoshop 演示对比度线性展宽(近似实现）
已知一幅图像F如下，其中灰度变化范围为0～7，
请对其进行线性对比度展宽处理。假设fa=3, fb=5,
ga=2, gb=6。求新图像G。 解： ga / fa 0.667 (1) (gb ga) /( fb fa) 2
g(i,j)=9/5×[f(i,j)-2]
34 56 24 57
27 074
79 005 0 9 0 7 0 C=26.2895
3.4.2 非线性动态范围调整
灰度映射关系通常采用对数运算。原因是人眼 对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。
g(i, j) c lg(1 f (i, j))
当f (i, j) 0,则g(i, j)＝0； 当f (i, j) 255,则g(i, j)＝255；
L C I1/
• 因此，γ校正的关键是确定γ值。
3.1.4 γ校正方法
1. γ值的确定
1）测试靶图法
I C L
log I r log L C
• 即logI与logL成线性关系。通过测试靶图，即： 设置光图像，检测电信号图像，选取一组logI 与logL的数据，用于计算γ的值。
2）基于γ估计与校正的逐步调整法 通常CCD的γ值在0.4～0.8之间，γ值越小，
第三章 图像增强
• 图像增强的目的是为了改善画质，使图 像的显示效果更加清晰。本章中主要介 绍的内容包括：
• γ校正 • 对比度展宽 • 动态范围调整 • 直方图均衡化处理 • 伪彩色技术
3.1 图像的γ校正
3.1.1 对比度的概念
• 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。 • 对比度大的图像通常层次感强，清晰度高。 • 对比度的计算公式如下：
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图像增强是指按特定的需要突出一幅图 像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不 需要的信息，以改善图像质量。 主要方法：直方图修改，图像平滑，图像 锐化及伪彩色处理
1
2
§1 用直方图修改技术进行图像增强
一、直方图（Histogram） 1、定义：对一幅数字图像，若对应于每－灰度，
统计出具有该灰度值的象素数，并据此绘出象素
0
0.15
PZ (z
k
0.20 0.30
)
0.20
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
6 7
1
zk
30
步骤:(1)对原始图像做均衡化处理
s0
sk
nk Ps(sk)
1 7
s1
3 7 5 7
s2
6 7
s3
s4
1
448 0.11
Ps(sk)
s5
s 6 s7
790
1023 850
985
0.19 0.25
0.21 0.24
13
s 1
sk=T(rk) 0 rk 1 r
图3-4灰度变换示意图 由概率论理论知： 已知随机变量的概率密度为Pr(r),是的函数，
=T()其概率密度为Ps(s)，
则可由Pr(r)求出Ps(s)
14
dr Ps ( s) Pr (r ) ds r T 1 ( s )
Ps(sk)
s0=1/7 790 s1=3/7 1023 s2=5/7 850 s3=6/7 985 s4=1 448
0.24 0.11
0.05 0
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
6 7
1
sk
22
处理步骤： ①统计图像的直方图
②用
sk Pr ( rj )
j 0
k
求Pr(rk)
做变换，求新的灰度级
数-灰度值图形，则该图形称该图像的灰度直方
图，简称直方图。 直方图是以灰度值作横坐标，象素数作纵坐标。
3
1 1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 2 4 6 6 4 5 2 6 6 2 6 6 1 6 6 3 6 5
2 4
3 5
4 6
5 2
6 14
图3-1 图像灰度直方图
35
③瑞利分布
④双曲线分布 (立方根) ⑤双曲线分布 (对数)
§ 2 图像平滑处理
目的:去掉噪声,保护边缘
主要方法:空间域法,变换域法 一、邻域平均法
设图像f(x,y)
1 g( x , y ) M
NN像素,平滑处理后得g(x,y)则
( m , n )s
f ( m , n)
x, y 0,1,2,..., N 1
r0 s0 r1 s1 r2 s2
1 7 3 7 5 7 6 7
0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0
r3 , r4 s3
r5 , r6 , r7 s4 1
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
6 7
1
31 sk
( 2)用 k G ( z k ) Pz ( z j )对 规 定 图 像 作 均 衡 化 理 处
11
r k与Pr(r k )的关系图形称直方图
Pr(rk)
Pr(rk)
0
1
rk
0
1
rk
图3-3灰度级的直方图
12
二.直方图修改技术基础 对给定的图像的灰度分布进行灰度变换 s=T(r) s—变换后的灰度 r—变换前的灰度 T—变换 其中T应满足： (1)在0r 1 区间内, T(r)单调增加,保证灰度级 从黑到白次序不变 (2)对于0r 1， 0 T(r) 1保证灰度变化的动 态范围不变
j 0
k
0 0.00 , 1 0.00 , 2 0.00
1 3 5 , 4 0.35 , 5 0.65 7 7 7 6 6 0.85 , 7 1 7
3 0.15
( 3)由sk 求zk，zk G 1 ( sk ), 即 找 出 k 与G( zk )最 接 近 的 值 s
6
(a)
(b)
性质2
图像与直方图间的多对一关系
7
(a)
(b)
(c)
性质3
直方图的分解
8
3、归一化处理 设r代表图像中像素的灰度，归一化后 0r 1（由黑白） 对于一幅给定的图像来说，每一个像素 取得[0,1]区间内的灰度级是随机的，
也就是说，r是一个随机变量。
其概率密度用Pr(r)表示,用于指征原始图像 的灰度分布。
即经直方图均衡化处理后，图像的灰度呈均匀分布
16
离散形式：
nk Pr ( rk ) n sk Tj n
1
P (r )
j0 r j
k
0r k 1
反 变 换 ：k T r
( sk )
l--灰度级数
k 0,1,2,...,l 1
例：一幅图像大小6464，灰度8级
j 0 2 1 3 7
0
s2 Pr ( r j ) 0.19 0.25 0.21 0.65
j 0 3
5 7
s3 Pr ( r j ) 0.81
j 0
6 7
19
s4 0.8 9
6 7
s5 0.9 5 1 s6 0.9 8 1 s7 1
<2>把sk归入到最接近的8个灰度之一
3 5 6 1 r0 s 0 7 r1 s1 7 r2 s2 7 r3 s3 7 6 r4 s4 7 r5 s5 1 r6 s6 1 r7 s7 1
20
即处理后图像只有5个灰度级.
3 5 6 1 s0 7 , s1 7 , s2 7 , s3 7 , s4 1
s是(x,y)点邻域中点的坐标的集合
36
eg.四邻域
八邻域
S={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y)} S={(x,y+1),(x,y-1),(x+1,y),(x-1,y),
(x-1,y-1),(x-1,y+1),(x+1,y-1),(x+1,y+1)}
z4 z5 z6 z6
像素 nk / n 790 0.19 1023 0.25 850 0.21 985 0.24
PZ ( z k )
0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
z 7 1
r7 1
448
0.11
0
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
6 7
1
Zk
34
3 7 4 7 5 7 6 7
s4 1 7 G ( z 7 ) z 7 1
33
(4)用z G 1 [T ( r )]找出r与z的映射关系 r z关系 : r0 0 z 3 r1 r2 r3 r4 r5 r6
1 7 2 7 3 7 4 7 5 7 6 7 3 7 4 7 5 7 6 7 6 7
其中，r3、r4均映射到 s3 =6/7这一灰度级，因此
共有656+329=985个像素，同样有245+122+81=488个像 素取s4=1这个新灰度值，用n=4096除上述这些nk值便 可得到新的直方图
21
sk
nk
Ps( sk ) 0.19 0.25 0.21
0.1 0.25 0.2 0.15
3.一些有意义的直方图： ①均匀分布 P (r )
r
rmax
1 rmin
②指数分布
Pr ( r ) a e xp{ a ( r rmin )} r rmin ( r rmin ) 2 Pr ( r ) e xp{ } 2 2 a 2a 23 1 r Pr ( r ) 1 1 3 3 rmax rmin 3 1 Pr ( r ) r (l nrmax l n rmin )
r3 r4 r5 r6
3 7 4 7 5 7 6 7
656 329 245 122 81
1 7
2 7
3 7
4 7
5 7
6 7
1
rk
r7 1
29
规定直方图
z0 zk 0 z1
1 7
z2
2 7
z3
3 7 4 7
z4
5 7
z5
6 7
z6
z7 1 0.15
Pz(zk) 0
0
0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0
28
例：一图像6464 rk, nk及Pr(rk)如下: （同前例） nk rk nk Pr ( rk ) n r0 0 790 0.19 P (r )
1 r1 7 1023 2 r2 7 850
r k
0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0
26
s T (r )
r
0 z
Pr ( )d Pz ( )d
G( z )
0
而 r T 1 ( s ); z G 1 ( )
如果用s来代替, 则,所要求的概率密度函数 Pz(z)的灰度级为：