数字图像处理(第二版) 第13章
数字图像处理相关资料
图像分析
对图像中感兴趣的目标进行检测和测量， 从而建立对图像的描述
图像工程三层次：
图像处理（图像 ——> 图像） 图像分析（图像 ——> 数据） 图像理解（图像 ——> 解释）
图像处理
图像变换 图像增强 图像恢复与重建 图像编码
图像分析
图像分割 目标表达和描述 特征测量 形态学方法
图像理解
人脸、虹膜、指纹识别 文字识别如车辆牌照的识别 基于内容的图像、视频检索
1-D 离散化示意
f
x
0
2
4
6
8 10
数字图像的矩阵表示
矩阵
f11 f 21 F f M1
f12 f 22 fM2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱf1N
f2N
f MN
矢量
F f1 f2 f N fi f1i f 2i f Mi T i 1, 2, , N
数字图像的可视化表示
1.2 图像和分析处理系统
1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 1.2.5 1.2.6
图像处理和分析系统 图像采集 图像显示 图像存储 图像通信 图像处理和分析
1.2.1图像处理和分析系统
采集 合成
输入
通信 处理和分析
存储
输出
显示
打印
图像（处理和分析）系统的构成示意图
1.2.2 图像采集
3种表达同一个4x4的二值图像矩阵的可视方式
1.1.2 图像技术和图像工程
图像技术
图像技术在广义上是各种与图像有关的技术 的总称
主要功能/作用包括： • 对图像的各种加工:采集、编码、提取… • 基于加工结果的判断决策和行为规划 • 为此进行的硬件设计及制作
医学图像处理第十三讲 1-6节习题
例题10：简洁说明如下两种灰度变换函数会对图像产生什 么效果。(简答题，中等)
考点：对灰度变换函数及其作用于图像之后的效果的理解
答案：左图的变换函数会提高原始图像的对比度，进行变 换时，原始图像中灰度级低于 m 的像素会变暗，灰度级高 于m的像素会变亮，灰度级比m低得多或高得多的像素灰度 被压缩在较窄的范围内，接近黑色或白色。右图是左图的 极端情况，此变换函数将图像二值化为黑白图像，即灰度 值低于m的像素置为黑色，灰度级高于m的像素置为白色。
2019年1月8日12时16分
例题5：人眼视网膜上的感光细胞中， 比较敏感。 (填空题，容易) 考点：人眼视觉感知(锥状体、杆状体) 答案：锥状细胞 例题6：图像数字化包括 和 参数分别决定了图像的空间分辨率和 容易) 考点：采样与量化的概念 答案： 采样 、 量化 、灰度级分辨率
对颜色信息
两个过程，其 (填空题，
图像的增强处理，如平滑和锐化。例如可以通过低通滤波
器滤掉图像中的高频噪声，或通过高通滤波提取图像的边 缘并进行高频强调增强等等。
例题16：下列滤波器中属于带通滤波的是 容易)
。(选择题，
考点：各种滤波器的图像表示 答案：(b)
例题17：技术人员在检查一类由电子显微镜生成的代表性 图像的过程中发现如下问题： 1) 不感兴趣的明亮的孤立点； 2) 边缘不清晰； 3) 图像对比度不够； 4) 希望图像的平均灰 度值为指定值K，以便进行某种测量。试提出一种数字图像 增强处理方案，使技术人员能够按步骤纠正这些问题。( 解 答题，较难) 考点：包括空间域和频域的图像增强技术的综合应用 答案：技术人员可依次进行如下步骤： 1)对图像进行中值滤波； 2)进行高频强调滤波； 3)进行直方图均衡化； 4)计算图像的平均灰度K0，使所有像素灰度值加上K-K0。
数字图像处理冈萨雷斯第二版答案
数字图像处理冈萨雷斯第二版答案数字图像处理冈萨雷斯第二版答案【篇一：数字图像处理第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)】特数。
通常的传输是以一个开始比特，一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。
基于这个概念回答以下问题：(b) 以750k 波特 [这是典型的电话dsl(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间？2.两个图像子集s1和s2图下图所示。
对于v＝｛1｝，确定这两个子集是（a）4-邻接，（b）8-邻接，（c）m-邻接。
a) s1 和s2 不是4 连接，因为q 不在n4(p)集中。
(b) s1 和s2 是8 连接，因为q 在n8(p)集中。
(c) s1 和s2 是m 连接，因为q 在集合nd(p)中，且n4(p)∩ n4(q)没有v 值的像素3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令v={0,1}并计算p 和q 间的4，8，m 通路的最短长度。
如果在这两点间不存在特殊通路，试解释原因。
(b) 对于v={1,2}重复上题。
解：(a) 当v={0,1}时，p 和q 之间不存在4 邻接路径，因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备v 的值，如图(a)p 不能到达q。
8 邻接最短路径如图(b)，最短长度为4。
m邻接路径如图(b)虚线箭头所示，最短长度为5。
这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。
(b) 当v={1, 2}时，最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示，其长度为6，另一种情况，其长度也为6；8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示，其最短长度为4；m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示，其最短长度为6.或解: (1) 在v＝{0,1}时，p和q之间通路的d4距离为∞，d8距离为4，dm距离为5。
(2) 在v＝{1,2}时，p和q之间通路的d4距离为6，d8距离为4，dm距离为6。
4为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？【因为同一个灰度值的各个象素没有理由变换到不同灰度级，所以数字图像的直方图均衡化的结果一般不能得到完全均匀分布的直方图，只是近似均匀的直方图。
数字图像处理第二版夏良正著
数字图像处理第二版夏良正著（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数字图像处理及应用(第2版)
5 图像压缩编码
5.2 图像压缩编码的基本理论
5.2.1 信息的度量 5.2.2 香农编码定理 5.2.3 图像压缩编码的一般流程
5 图像压缩编码
5.3 经典图像压缩编码方 法
5.3.1 霍夫曼编码 5.3.2 算术编码 5.3.3 游程编码 5.3.4 预测编码 5.3.5 变换编码
5 图像压缩编码
数字图像处理及应用(第2 版)
演讲人 2 0 2 1 - 11 - 11
目录
01. 主编简介 02. 再版前言 03. 理论篇 04. 应用篇
01
主编简介
主编简介
02
再版前言
再版前言
03
理论篇
1 数字图像处理的基础知识
06
小结
05
1.5 图像质量
评价
04
1.4 图像数据
的表示与存储
03
小结
2.8 数学变换在图 像处理中的应用
2.7 小波变换
C
B
A
ห้องสมุดไป่ตู้
习题
D
2 图像的数学变换
2.1 几何变换
2.1.1 空间变换 2.1.2 灰度级插值 2.1.3 几何校正
2 图像的数学变 换
2.2 傅里叶变换
2.2.1 一维傅里叶变换 2.2.2 二维离散傅里叶变换 2.2.3 二维离散傅里叶变换的 性质 2.2.4 快速傅里叶变换（FFT）
4.1 图 像的退 化模型
4 图像复原
4.2 常用 的图像退 化模型
4.4 图像 复原的典 型方法
4.5 图像 复原的质 量评价
4.3 退化 模型的参 数估计
小结
4 图像复原
习题
数字图像处理第二版
数字图像处理第二版数字图像处理是对图像进行数字化处理来实现增强、压缩、重构等目的的技术。
与传统的图像处理相比，数字图像处理有很多的优点，如可重复性、自动化程度高、处理速度快等。
数字图像处理主要分为以下几个步骤：1. 图像获取：获取原始图像，包括摄像机、扫描仪、雷达等设备获得的数字图片；2. 图像预处理：对图像进行预处理，如去噪、平滑、锐化等操作，以改善图像质量和准确度；3. 特征提取：从处理后的图像中提取相关特征，如边缘、纹理、颜色等，以进行更深入的分析和处理；4. 图像分析：对提取出的图像特征进行分析和处理，如目标检测、分类、识别等；5. 图像重构：根据处理结果对图像进行重构或合成。
数字图像处理在很多领域都有应用，如医学图像处理、遥感图像处理、工业检测等。
其中医学图像处理应用最为广泛，包括CT、MRI 等医学影像的处理及分析、医学图像的自动识别等。
在遥感图像处理中，数字图像处理被用于解决图像失真、降噪、液化等问题，从而提高传感器的精度和稳定性。
在工业检测中，数字图像处理可用于识别和修复机器中的缺陷、实现无损检测等。
数字图像处理的研究范围很广，包括图像压缩、图像增强、图像识别等方面。
其中图像压缩是数字图像处理领域中的一项重要研究内容，合理地对图像进行压缩，可大大减少存储空间和传输带宽，并且保持图像的质量。
图像增强是另一个重要的工具，它通过对图像的局部增强、全局增强等方式来改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮。
总的来说，数字图像处理是一种重要的技术手段，它可以广泛应用于医学、遥感、工业等各个领域。
随着技术的发展和研究的深入，数字图像处理的应用和研究将会更加广泛和深入。
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2.1 设有大小为 32×32 的图标，图标的每个像素有 8 种颜色，共有多少种不同的图标？
如果每 100 万个可能的图标中有一个有意义，识别一个有意义的图标需要 0.1 s，则选出所
有有意义的图标需要多长时间？
解：图标数为
832×32 = 10925 种
有意义的图标数 10925/106 = 10919 种
第 1 章 概述
1.1 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。
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 PHOTOSHOP 支持多 达 20 多种图像格式和 TWAIN 接口，接受一般扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
4
110 106 129 129 127 122 117 88 84 112 111 131 130 128 118 111 97 97 133 127 138 131 124 111 102 100 97 166 151 144 126 124 111 99 96 93 158 143 139 130 120 100 96 97 100 128 121 126 122 88 62 65 68 79 106 92 107 114 82 52 42 41 56
胡学龙《数字图像处理(第二版)》课后习题解答
2
1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘 莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 P扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图 像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能 可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色 模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++（面向对象可视化集成工具）和 MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互 间的软件接口。 Microsoft 公司的 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 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础 类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 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。由于图像格式多且复杂，为 了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库 ImageLoad.dll 支持 BMP、JPG、TIF 等常用 6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有 力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆 脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些 函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计 中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和 算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检 测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足 之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有 MATLAB 系统 的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次，MATLAB 使用行解 释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形 界面的处理不及 C++等语言。为此，通应用程序接口 API 和编译器与其他高级语言（如 C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于 MATLAB 环境的程序，从而使其他 语言的应用程序使用 MATLAB。
数字图像处理课件全册完整课件
2.1.2 数字化原理
• 二维采样定理：采样频率大于图像信号最高频率的2
例倍：f (x, y) 2 cos 2π(3x 4 y), x y 0.2
F (u, v) 2 cos 2π(3x 4 y)e j2π(xuyv)dxdy (u 3, v 4) (u 3, v 4)
1.4.1 数字图像处理的主要应用 1.4.2 数字图像处理的发展趋势
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
1.4.1 数字图像处理的主要应用
遥感图像应用：资源调查、灾害监测、农林业规划、城 市
规划、环境保护等 医学图像应用:计算机断层摄影计算成像CT技术、X射 线、
染色体分析等 工业和实验图像应用:无损探伤、自动检查和识别、智 能机 器人等
• 数字图像
由连续的模拟图像采样和量化而得。组成数字图像的基 本单位是像素，所以数字图像是像素的集合。
• 像素为元素的矩阵，像素的值代表图像在该位置的亮度，称为图像的灰度值。 • 数字图像像素具有整数坐标和整数灰度值。
1.1.1 图像的基本概念
• 图像是一种语言 • 表达方法直观 • 表现力强
• 图像信息是人类信息获取和交流的主要方式 • 视、听、触、嗅、味等
1.3.2 计算机图形学
图像处理
计算机 图形学
图像 描述
图像识别 图像理解
1.3.3 计算机视觉
计算机视觉 研究对象： 图像或图像序列
图像处理 图像
研究内容： 视觉感知、 分割、
图像理解
图像处理、图像 图像分析
过程：
由图像特征感知、 由原始图像处理出 识别和理解三维场景 分析结果
1.4 数字图像处理的主要应用与趋势
2.1.2 数字化原理
1数字图像处理 第二版 课后答案 (夏良正 著) 东南大学出版社
(0⋅(
N
−1))
⎤ ⎥
⎥
− e
j
2π N
(1⋅(
N
−1))
⎥ ⎥
M
⎥ ⎥
− e
j
2π N
(( N
−1)⋅( N
−1))
⎥ ⎥⎥⎦
⎡1
1
L
1
⎤
⎢
⎢
( NP)−1
=
⎢1 ⎢M
⎢
− e
j
2π N
M
L
− e
j
2π N
(N −1)
⎥ ⎥ ⎥
M
M
⎥
⎥
⎢ ⎢⎣1
− e
j
2π N
(
N
−1)
L
− e
j
2π N
(N
−1)2
x, y
= ∫∫ f (r cosθ , r sinθ ) exp[− j2π (ur cosθ + vr sinθ )]rdθdr
r ,θ
= ∫∫ E exp[− j2πr(u cosθ + v sinθ )]rdθdr
r ,θ
= ∫∫ E exp[− j2πrρ(cosθ cosϕ + sinθ sinϕ)]rdrdθ
⎡2 −1− i 0 −1+ i⎤
F = 1 ⎢⎢0
0
0
0
⎥ ⎥
2 ⎢0 0 0 0 ⎥
⎢⎣0
0
0
0
⎥ ⎦
⎡1 0 0 −1⎤
W = ⎢⎢0 0 0
0
⎥ ⎥
⎢0 0 0 0 ⎥
⎢⎣0 0 0
0
⎥ ⎦
⎡1 0 0 −1⎤
数字图像处理学(第二版)答案
第四章答案1.图像增强的目的是什么？其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。
2.什么是直方图？直方图就是反映一副图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。
3.直方图修改的技术基础是什么？通过变换函数T(r)可以控制图像灰度级的概率密度函数，从而改变图像的灰度层次。
4.在直方图修改技术中采用的变换函数的基本要求是什么？〔1〕在0≤r≤1区间内，T(r)单值单调增加；〔2〕对于0≤r≤1，有0≤T〔r〕≤1。
5.直方图均衡化处理采用何种变换函数？累计分布函数6.直方图均衡化处理的结果是什么？扩展了原始图像的灰度范围×64大小的图像，灰度为16级，概率分布如下表，试用直方图均衡化方法处理00.10.20.30.40.50.60.70.80.91原图像直方图S0=0.195 SSSSSSSSSSSSSSS15=100.10.20.30.40.50.60.70.80.91变换之后s0≈3/15 s1≈5/15 s2≈8/15 s3≈9/15s4≈10/15s5≈11/15s6≈12/15s7≈12/15s8≈13/15s9≈13/15s10≈14/15s11≈14/15s12≈1s13≈1s14≈1s15≈100.10.20.30.40.50.60.70.80.91最后的新直方图8.〔略〕9.直方图均衡化处理的主要步骤是什么？〔1〕对给定的待处理图像统计其直方图，求出Pr(R)；〔2〕根据统计出的直方图采用累积分布函数做变换Sk=T(Rk)求变换后的新灰度；〔3〕用新灰度代替旧灰度，求出Ps(s)，这一步是近似过程，应根据处理目的尽量做到合理，同时把灰度值相等活近似地合并到一起。
“简并”现象？如何克服？变换后的灰度级减少了，这种现象称为简并。
克服：〔1〕增加像素的比特数；〔2〕采用灰度间隔放大理论。
11.直方图规定化处理的技术难点是什么？如何解决？主要困难在于如何构成有意义的直方图。
最新数字图像处理及MATLAB实现-第二版-复习概要
数字图像处理复习第一章概述（p1~2）1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
▪精度高▪再现性好▪通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造(p13)2. 亮度的适应和鉴别(p15)人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3. 光强度与主观亮度曲线。
(p15)4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）(p18)5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
(p19)6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系。
(？)7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
(p22)8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离）(p23)第三章图像的基本运算（p49练习3.2，3.9 ？）1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k，b）。
(p30)2. 非线性点运算过程中不同的曲线部分对图像的调整过程。
（p31）3. 会根据实际图像形式识别两幅图像中做了何种调整。
4. 点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？（不会）点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系5. 对图像灰度拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？分段线性拉伸是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而非线性拉伸是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。
数字图像处理总结(第二版)
1、数字图像处理的主要内容：图像获取、图像变换、图像增强、图像复原、图像编、图像分析、图像识别、图像理解2、数字图像处理的应用：计算机图像生成、图像传输与图像通信、机器人视觉及图像测量、办公自动化、图像跟踪及光学制导、医学图像处理与材料分析中的图像处理技术、遥感图像处理和空间探测、图像变形技术3、图像处理工具箱:几何运算:缩放、旋转和剪裁； 分析操作:边缘检测、四叉树分解增强操作:亮度调整、直方图均衡化、去噪； 2D FIR 滤波器设计图像变换:离散余弦变换、拉东Radon 变换； 领域与块处理 感兴趣区域处理二值图像处理:形态学操作； 彩色空间变换 彩色地图管理4、MATLAB 工具箱中五种类型数字图像:二进制图像、索引图像、灰度图像、多帧图像、RGB 图像5、像素间的基本关系:领域、连通性、距离6、二维离散余弦变换:11000(21)(21)(,)(,)(,)cos cos 22,0,1,,1N N x y x u y v F u v c u v f x y N N u v N a ππ--==++=⋅=-∑∑ 11100(21)(21)(,)(,)(,)cos cos22,0,1,,1N N x y x u y v F x y c u v f u v N Nx y N a ππ--==++=⋅=-∑∑ 7、拉东变换Radon 公式:()0(cos sin ,sin cos )x f x y x y dy R θθθθ∞-∞''''''=-+⎰其中cos sin sin cos x x y y θθθθ'⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⎪⎪⎪'-⎝⎭⎝⎭⎝⎭拉东变换是计算图像在某一指定角度射线方向上投影的变换方法。
8、退化函数估计方法:图像观察估计法、试验估计法、模拟估计法 9、图像的编码质量评价: 客观评价准则()()2111ˆ,j ,N Mms i j E f i f i j NM==⎡⎤=-⎣⎦∑∑10、主观评价准则11ki i i nii n C MOS n===∑∑11、压缩比12R n C n =12、子图像尺寸选择:子图像选择4X4, 8X8, 16X16适合图像压缩，原因: ①如果子图像尺寸取得太小，虽然计算速度快，实现简单，但压缩能力有限； ②如果子图像尺寸取得太大，虽然去相关效果好，因为DFT 、DCT 等正弦类变换均渐进最佳性，但也渐进饱和。
数字图像处理第一二三部分
性质F : 可对应不同物理量 灰度图象里用灰度表示
2019/4/17 6
1.1.2 图象的表达
图象表示
矩阵
f11 f 21 F f M1 f12 f 22 f 1N f 2N f MN
fM 2
矢量
F f1
15
(4)
(5)
(6) (7)
2019/4/17
1.3 图象处理系统
2019/4/17
16
1.4 主要内容和处理方法
主要内容：
１、图像增强 ２、图像恢复
３、图像压缩编码
４、图像分割
５、目标表达和描述
2019/4/17
17
1 图像增强：改善图像的主观质量，标准因人而异。内容包括灰度变换增 强、直方图修正、空间滤波和频率滤波（平滑和锐化）等。
JPEG2000
0.5bpp
20
4 图像分割：图像分割是按图像的灰度、颜色或几何性质等测度把一些物 体或区域加以分离的过程。通过图像分割找出感兴趣的物体或区域，以便 于进一步分类、分析和识别处理。是图像分析的基础。
2019/4/17
Result using filter
19
3 图像压缩编码：是基于图像信息量大、冗余信息多的特点实现图像的 压缩。图像编码分为有失真编码和无失真编码两大类（有损压缩和无损 压缩）。内容包括简单编码方法、预测编码方法、变换编码方法等。
JPEG 0.5bpp 压缩了48倍
2019/4/17
2019/4/17 1
Email:eeliujp@
第1部分
1.1 1.2 1.3 1.4 图象基本概念 图象工程简介 图象处理系统
数字图像处理(第二版-阮秋琦-阮宇智)的课后习题答案
测量背景的平均值。
把图像的所有像素除了十字准线设为平均灰度值。
表示出此图像的傅氏变换G(u,v)。
因为十字准线的特点并给出了高度的准确性,我们能构建此模板的图像(相同的尺寸)，使用此模板确定原图的灰度级。
然后,我们在正确的位置构建十字准线的模型(取决于给定的图像)，利用所提供之尺寸和十字准线的灰度级。
表示新图像的傅里叶变换F(u,v)。
G (u,v)与F(u,v)的比值是一个模糊函数H(u,v)的估计。
对于F(u,v)可能消失的值中,我们可以建立一个带阻滤波器，使用图的方法。
因为我们知道F(u,v)，G(u,v)和H(u,v) 的估计, 我们也可以精确模糊函数的估计，用等式的G和H代替,并调整K值以便获得F(u,v)更近似的结果（这个结果可以通过傅里叶反变换估计出来）。
在这两种情况下滤波器可以用来模糊图像，如果需要的话。
解决这一问题的关键是下面的函数其中，是此函数的拉普拉斯(对r的二次导数)那是, 等于给定的函数。
然后我们知道从式得到函数f(x,y)因此，我们简化了求高斯函数中的傅里叶变换。
从表格中,我们从高斯对可以得到函数的傅里叶变换,其变换形式是因此，退化函数的傅里叶变换是这是一个简单的扩展问题。
它的目的是为了熟悉维纳滤波器的各种条件。
从式得其中然后从式得其中，P(u,v)是拉普拉斯算子的傅氏变换。
这是至于这个问题,我们可以合理地解答。
拉普拉斯算子的变换的表达式通过问题中得到的。
然而, 对P(u,v)的代替,这只会增加滤波器的要求,并且不会简化表达式。
5．24因为这个系统是假定的线性和位置不变,因此可以用式子。
举行。
此外,我们可以用叠加问题,得到了系统响应的F(u,v)和N(u,v)。
两个响应的和是完整的响应。
首先,仅用F(u,v)然后，仅仅用N(u,v)所以。
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图13-3 调整亮度后的图像
13.1.2 边缘提取 目前，边缘提取方法分为灰度图像边缘提取和彩色图像
边缘提取，前者利用物体与背景的灰度变化提取边缘，这样 必然会失去图像的颜色特征，降低提取的精度。研究表明， 彩色在边界的感知中起了主要作用，彩色边缘检测与单色边 缘检测相比，能取得更好的效果。彩色图像边缘提取方法有 两种： 输出融合法和多维梯度法。两种方法都先计算不同 颜色通道的梯度信息，选取阈值实现边缘提取，差别在于： 前者对各个颜色通道分别选取阈值，提取边缘后综合为总 体边缘信息；后者先综合所有通道的梯度信息，然后选取一 个阈值实现边缘信息提取。本实例选取多维梯度法，并直接 在RGB通道上处理，其检测流程如图13-4所示。
第13章 工程实例
➢13.1 实例一——水果图像的个体识别 ➢13.2 实例二——细胞计数 ➢13.3 实例三——
13.1 实例一——水果图像的个体识别
农产品图像的自动识别和分类是农业现代化发展的一 个重要领域，它能克服传统手工检测劳动量大、生产率低和 分类不精确的缺点，以实现高速、精确的不同类型水果的识 别。本实例以水果图像为研究对象，综合应用本书介绍的图 像处理基本方法，实现对图13-1所示图像中多个水果个体的 识别。
图13-7 分割图像
13.1.4 区域标记 为实现不同个体特征的提取，需要进行区域标记，以便
检测不同个体的特征参数，进而实现类型识别。 本实例采用序贯标记算法。针对4连通区域，设当前像
素为p(x，y)，其上方像素为p(x，y-1)，左方像素为p(x-1，y)， 从第一行开始，对图像从上到下，从左到右扫描，其标记规 则为：
图13-5 梯度信息图
图13-6 边缘图像
13.1.3 图像分割 由图13-6可以看出，对象的内部存在大量的纹理噪声，
其外部也可能存在着小噪声区域。因此，需要填充对象区域 和外部噪声区域，以方便后续处理。填充每个水果区域时， 由于区域内部存在噪声干扰，实现比较复杂，故采用填充背 景的方法。具体做法是： 取图像左下角像素为种子点，用4 连通区域种子填充算法，将背景填充为一个固定值(如128)； 填充结束后，将像素值为非128的像素全部置为0，再将背景 (值为128)置为255，便可实现水果的分割，如图13-7所示。
若p(x，y-1)和p(x-1，y)都未被标记，则赋予p(x，y)一个 新的标记。
若p(x，y-1)和p(x-1，y)都被标记，且标记相同，则赋予 p(x，y)该标记。
若p(x，y-1)和p(x-1，y)都被标记，且标记不相同，则赋 予p(x，y)该两者中较小的标记，同时记录p(x，y-1)和p(x-1， y)的标记为相等关系。
并结合不同的特征，实现不同类型水果的识别。针对原图中 的四种水果(苹果、香蕉、黄瓜、西瓜)，特征参数选取颜色 特征和圆形性C。其中，颜色特征取每个水果区域所有像素
RGB归一化值r、g、b的平均值 、 r 、 g 。对b 原图不同的 标记区域分别计算 、 r 、 g ，保b 存到对应标记的数组中，
即可实现颜色特征提取。 圆形性C依据式(10-17)～(10-19)计算。特征提取结果如
图13-2 水果图像个体识别的流程图
13.1.1 亮度调整 由于获取图像的外界环境和设备不确定，导致图像亮度
不均匀，影响后续边缘检测，因此，有必要对图像进行亮度 调整。在此，选取自动亮度调整方法，该方法把图片中亮度 最大的5％像素提取出来，然后线性放大，使其平均亮度达 到255。一般情况下，该方法能实现对亮度不均匀图像较好 的处理效果。对图13-1进行亮度调整后效果如图13-3所示。
表13-1所示。
表13-1 特征参数的计算结果
香蕉 苹果 黄瓜 西瓜
r
0.647712 0.850829 0.082309 0.071547
g
0.315103 0.106159 0.683080 0.761358
b
图13-4 多维梯度法流程图
梯度信息的提取选取Sobel算子，该算子对轮廓清晰和 不太清晰的水果图像都具有较好的处理效果。对亮度调整后 的图像进行Sobel算子处理后，得到R、G、B三个通道的梯 度值R_T、B_T和G_T，由其生成的梯度图像如图13-5所示； 然后，求三个通道梯度和，利用判别分析法求出阈值T；最 后，二值化处理得到边缘图像如图13-6所示。
图13-8 标记灰度图
13.1.5 轮廓跟踪 标记出每个水果图像后，需要跟踪出所有图像的轮廓，
并将轮廓像素的坐标保存到带标记的结构体数组中，用于后 面特征参数的计算。将跟踪出的轮廓像素值置为0的效果如 图13-9所示。
图13-9 轮廓跟踪
13.1.6 特征提取 为进行不同类型水果的识别，必须选取有效的特征参数，
若p(x，y-1)和p(x-1，y)其一被标记，则赋予p(x，y)该标 记。
按照以上规则扫描一次图像后，进行第二次扫描，把具 有相等关系的区域合并。标记过程中，将像素数小于30的区 域作为噪声去除。将经过标记处理后，香蕉、苹果、黄瓜和 西瓜区域的标记分别设为1、2、3和4。统计标识数量便可得 到水果个数；将标记为1～4的区域分别赋予灰度值40、80、 120和160，其效果如图13-8所示，表明已经将水果区域标记 出来了。Biblioteka 图13-1 具有多个水果的图像
通过对图13-1所示图像分析可知，我们首先需要进行亮 度调整，以增强水果和背景的对比度；其次，需要分割出不 同水果图像，一般采用在合适的颜色空间(如HSI)中，从某 一颜色通道中分割出水果，该方法需进行颜色空间变换并统 计出范围值，计算较复杂。另一方面，水果和背景的边缘代 表了水果的轮廓信息，具有高效、快捷的优点，已得到广泛 的应用。本实例采用彩色边缘特征获取水果边缘，并利用该 边缘信息实现水果区域填充，从而分割出不同的水果；然后， 对分割出的水果进行标记，并跟踪其轮廓，为参数提取奠定 基础；最后，计算出水果的颜色特征和球状性特征，选取合 适的特征阈值实现不同类型水果的个体识别。本实例的处理 流程如图13-2所示。