3亮度变换与空间滤波

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数字图像处理：部分课后习题参考答案

第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。

连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。

联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。

其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。

图像处理的重点是图像之间进行的变换。

尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析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。

如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。

这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。

图像理解的重点是在图像分析的基础上，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，从而指导和规划行动。

如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。

联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则进入了中层，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的描述。

遥感数字图像处理题库

理论部分一、概念解释题1.数字图像：用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续、以离散数学原理表达的图像2.数字图像处理：对一个物体的数字表示施加一系列的操作，以得到所期望的结果3.扫描：将一个数学虚拟网格覆盖在一幅图像上，图像的平面空间被离散化成一个个的有序的格子，然后按照格子的排列顺序依次读取图像的信息的过程4数字化：一幅图像从其原来的形式转换为数字形式的处理过程4.采样：将空间上连续的图像变换成离散点（即像素）的操作5.量化：采样后图像被分割成空间上离散的像素，但其灰度值没有改变。

量变是将像素灰度值转化成整数灰度级的过程6.采样定理：说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据7.直方图：是灰度级的描述，描述的是图像中各个灰度级像素的个数8.邻域：中心像素的行列成为该像素的领域9.特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。

另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间10.几何纠正：将含有畸变的图像纳入到某种地图投影11.内方位元素：表示摄影中心与相片之间相关位置的参数12.外方位元素：确定摄影光束在摄影瞬间的空间位置和姿态的参数13.GCP点：多项式纠正法地面控制点14.灰度重采样：像元灰度值根据周围阵列像元的灰度确定15.正射校正：16.辐射校正：消除图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的过程17.大气校正：消除主要由大气散射、吸收引起的辐射误差的处理过程18.地形校正：19.图像镶嵌：将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像20.辐射增强：通过改变像元的亮度值来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法21.空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像22.频率域增强：将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行处理，然后逆傅立叶变换获得所需的图像23.直方图均衡化：对原始图像的像素灰度做某种映射变换，使变换后图像的灰度级均匀分布24.直方图规定化：为了使单波段图像的直方图变成规定形状的直方图而对图像进行转换的增强方法25.中值滤波：将窗口内的所有像素值按大小排序后，取中值作为中心像素的新值26.同态滤波：减少低频增加高频，对照度进行低通滤波，对反射度进行高通滤波，从而减少光照变化并锐化边缘或细节的图像滤波方法27.假彩色增强：对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的三基色分量28.HIS模型：色调H是描述纯色的颜色属性，而饱和度S提供了白光冲淡纯色程度的亮度29.植被指数：是基于植被叶绿素在红色波段的强烈吸收以及在近红外波段的强烈反射，通过红和近红外波段的比值或线性组合实现对植被信息状态的表达30.主成份变换：针对多波段图像进行的数学变换方法，常用于数据的压缩或噪声的去除31.缨帽变换：适用于LANDSAT图像的多波段经验性变换方法，变换结果可以较好的突出主体地物特征32.图像融合：采用一定的方法将不同类型的数据“融合”成一幅图像，可以同时达到高的光谱分辨率和空间分辨率33.计算机分类：对遥感图像上的地物进行属性的识别和分类34.模式识别：在图像分割的基础上提取特征，对图像中的内容进行判决分类35.监督分类：即先选择有代表性的验训练区，用已知地面的各种地物光谱特征来训练计算机，取得识别分类判别规则，并以此做标准对未知地区的遥感数据进行自动分类识别36.非监督分类：即按照灰度值向量或波谱样式在特征空间聚集的情况划分点群或类别37.最大似然度：38.Mahalanobis距离：是一种加权的欧式距离，它通过协方差矩阵来考虑变量的相关性39.ISODATA法分类：迭代式自组织数据分析算法40.分类后处理：为了解决光谱类和地物类的关系以及其他一些专业及专业制图的技术问题，分类后还需进行的各种处理41.生产者精度：表示实际的任意一个随机样本与分类图上同一地点的分类结果相一致的条件概率，用于比较各分类方法的好坏42.用户精度：表示从分类结果图中任取一个随机样本，其所具有的类型与地面的实际类型相同的条件概率，表示分类结果中各类别的可信度43.Kappa系数：测定两幅图之间吻合度或精度的指标二、简答题1.简述模拟图像处理和数字图像处理的区别。

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础，本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识，是理论性和实践性都很强的综合性课程。

课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理，包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。

二、课程目标
通过本课程学习，学生可以掌握数字图像处理的基本方法，具备一定的解决图像处理应用问题的能力，培养解决复杂工程问题的能力。

具体目标如下：
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法，能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术，对检测系统及处理流程进行创新性设计；
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术，理解其适用场合、检测对
象及条件的限制，能根据给定的目标要求，针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程，进行仿真和分析；
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法，根据原理分析和仿
真结果，进行方案比选，确定设计方案，具有检测算法的设计能力；
4.通过校内外资源和现代信息技术，了解数字图像处理发展趋势，提高解决复
杂工程问题的能力。

三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。

数字图像处理试题集

A、图像镜像
B、图像旋转
C、图像放大
） D、图像缩小
2、假设是原始图像
的像素点坐标；图像的大小是 M*N；
是使用公式
对图像 F 进行变换得到的新图像
A、图像镜像
B、图像旋转
的像素点坐标。该变换过程是（）
C、图像放大
D、图像缩小
3、关于图像缩小处理，下列说法正确的是：（
）
A、图像的缩小只能按比例进行。
）
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、伪彩色处理和假彩色处理是两种不同的色彩增强处理方法，说出下面属于伪彩色增强的
）
5、数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（
）
6、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（
）
7、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率不够高造成。（
）
8、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数过多造成的。（
）
9、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的空间分辨率过高造成。（
）
10、采样是空间离散化的过程。（
）
四、简答题 1、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。
2、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
3、简述二值图像与彩色图像的区别。
4、简述二值图像与灰度图像的区别。
5、简述灰度图像与彩色图像的区别。

2023研究生数字图像处理第3讲数字图像变换

特点：DCT具有较好的能量压缩能力和空间局部性
应用：在图像压缩、图像增强等方面有广泛应用
与其他变换比较：DCT 相对于傅里叶变换和小波变换具有更高的压缩效率和更好的视觉效果
小波变换的基本概念：小波变换是一种在频率和时间上变化的函数，能够将信号分解成不同频率和时间尺度的成分。
小波变换的原理：通过将信号与小波函数进行内积运算，可以得到信号在不同频率和时间尺度上的分解结果。
图像加密：通过数字图像变换技术，对图像进行加密处理，保护图像的安全性和隐私性。
图像压缩：利用数字图像变换技术，对图像进行压缩编码，以减少图像存储和传输所需的存储空间和带宽。
图像增强：通过数字图像变换技术，对图像进行增强处理，提高图像的清晰度和对比度，改善图像的质量。
图像恢复：利用数字图像变换技术，对受到损坏或降质的图像进行恢复处理，以恢复其原始质量和清晰度。
数字图像变换在图像处理中的应用数字图像变换在不同场景下的优缺点数字图像变换在不同领域的应用案例数字图像变换在不同场景下的选择与优化建议
数字图像变换的基本原理
实践应用案例展示
添加标题
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基于DFT的图像去噪算法
添加标题
添加标题
效果评估与比较
DCT（离散余弦变换）的基本原理基于DCT的图像压缩算法实验结果及分析与其他图像压缩方法的比较
小波变换的特点：小波变换具有多分辨率分析的特点，能够同时获得信号在时间和频率上的信息。
小波变换的应用：小波变换在数字图像处理中广泛应用于图像压缩、图像增强、图像去噪等方面。
傅里叶变换小波变换离散余弦变换哈达玛变换
小波变换的基本原理小波变换在数字图像处理中的应用基于小波的变换方法实现过程小波变换的优势与局限性

天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题 2

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；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。

5. 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。

如傅利叶变换等。

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。

5. 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。

第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。

2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。

3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。

3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。

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。

数字图像处理题库

试题库的收集：直接打开百度文库，这样比较全面一些输入：数字图像处理试题习题名词解释：选择题1、数字图像的_____D___。

A空间坐标离散，灰度连续B灰度离散，空间坐标连续C两者都是连续的D两者都是离散的2、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为_____B___。

A 32个B 64个C128个 D 256个3. 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。

1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。

（B）A 图像整体偏暗B 图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。

（ B ）A 平均灰度B 图像对比度C 图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ）A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。

A.水平B.45︒C.垂直D.135︒5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C )A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩色图像增强时， C 处理可以采用RGB彩色模型。

A. 直方图均衡化B. 同态滤波C. 加权均值滤波D. 中值滤波8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。

A. 逆滤波B. 维纳滤波C. 约束最小二乘滤波D. 同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。

这样的滤波器叫B 。

核磁数据处理步骤

核磁数据处理步骤引言核磁共振成像（Nuclear Magnetic Resonance Imaging，简称MRI）是一种非侵入性的医学影像技术，通过检测人体组织中的氢原子核的信号来生成图像。

在进行MRI之前，需要对采集到的核磁共振数据进行一系列的处理步骤，以提高图像质量和准确度。

本文将介绍核磁数据处理的基本步骤和常用方法。

1. 数据预处理1.1 数据格式转换在进行核磁共振成像时，原始数据通常以DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式保存。

需要将DICOM格式的数据转换为常见的图像格式（如NIfTI、Analyze等），以便后续处理。

1.2 去除噪声由于采集过程中存在各种噪声源，例如机械振动、呼吸等，需要对原始数据进行噪声去除。

常用的方法包括高斯滤波、小波去噪等。

1.3 空间校正由于人体组织中存在局部不均匀性，可能导致图像失真。

在进行后续处理之前，需要对图像进行空间校正。

常用的方法包括使用配准算法将图像与标准模板对齐。

2. 数据重建在核磁共振成像中，数据是通过采集一系列的k空间数据点得到的。

为了生成图像，需要将k空间数据进行重建。

常用的方法有以下几种：2.1 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种常用的k空间数据重建方法，可以将时域数据转换为频域数据。

通过对采集到的k空间数据进行FFT变换，可以得到图像。

2.2 滤波重建滤波重建是一种基于频域滤波的重建方法。

通过选择适当的滤波函数，可以对k空间数据进行滤波处理，以去除伪影和噪声，并提高图像质量。

2.3 压缩感知（Compressed Sensing）压缩感知是一种新兴的数据重建方法，在核磁共振成像中得到了广泛应用。

该方法利用信号稀疏性的特点，通过稀疏表示和优化算法，可以从非完全采样的k空间数据中恢复出高质量的图像。

3. 图像增强为了提高图像质量和对比度，需要对重建后的图像进行增强处理。

阿贝成像原理和空间滤波实验

实验一阿贝成像原理和空间滤波一、实验目的1．了解透镜孔径对成像的影响和两种简单的空间滤波。

2．掌握在相干光条件下调节多透镜系统的共轴。

3．验证和演示阿贝成像原理，加深对傅里叶光学中空间频谱和空间滤波概念的理解。

4．初步了解简单的空间滤波在光信息处理中的实际应用。

二、实验原理1．阿贝成像原理1873年，阿贝(Abbe)在研究显微镜成像原理时提出了一个相干成像的新原理，这个原理为当今正在兴起的光学信息处理奠定了基础。

如图1-1所示，用一束平行光照明物体，按照传统的成像原理，物体上任一点都成了一次波源，辐射球面波，经透镜的会聚作用，各个发散的球面波转变为会聚的球面波，球面波的中心就是物体上某一点的像。

一个复杂的物体可以看成是无数个亮度不同的点构成，所有这些点经透镜的作用在像平面上形成像点，像点重新叠加构成物体的像。

这种传统的成像原理着眼于点的对应，物像之间是点点对应关系。

阿贝成像原理认为，透镜的成像过程可以分成两步：第一步是通过物的衍射光在透镜后焦面(即频谱面)上形成空间频谱，这是衍射所引起的“分频”作用；第二步是代表不同空间频率的各光束在像平面上相干叠加而形成物体的像，这是干涉所引起的“合成”作用。

成像过程的这两步本质上就是两次傅里叶变换。

如果这两次傅里叶变换是完全理想的，即信息没有任何损失，则像和物应完全相似。

如果在频谱面上设置各种空间滤波器，挡去频谱某一些空间频率成份，则将会使像发生变化。

空间滤波就是在光学系统的频谱面上放置各空间滤波器，去掉(或选择通过)某些空间频率或者改变它们的振幅和相位，使二维物体像按照要求得到改善。

这也是相干光学处理的实质所在。

以图l-l 为例，平面物体的图像可由一个二维函数g(x,y)描述，则其空间频谱G(f x ，f y )即为g(x ，y)的傅里叶变换：2(,)(,)(,)x y i f x f y x y G f f g x y edxdy π∞-∞-=⎰⎰ （1-1）图1-1 阿贝成像原理设,x y ''为透镜后焦面上任一点的位置坐标，则式中为x x f F λ'=，y y f Fλ'= （1-2）方向的空间频率，量纲为L -1, F 为透镜焦距，λ为入射平行光波波长。

滤波变换特征

滤波变换特征
滤波变换特征是一种信号处理技术，通过使用不同的滤波器来提取信号中的特定信息。

滤波变换特征可以分为多种类型，包括傅里叶变换、小波变换、Gabor变换等。

傅里叶变换是一种常用的信号处理技术，它可以将一个时域信号表示为一个或多个频域函数的叠加。

通过傅里叶变换，我们可以将信号分解成不同的频率分量，从而更好地理解信号的特性。

小波变换是一种更复杂的信号处理技术，它使用小波函数来分析信号。

小波变换可以用于提取信号中的局部信息，例如在噪声消除、图像压缩等领域中都有应用。

Gabor变换是一种更复杂的信号处理技术，它使用Gabor滤波器来分析信号。

Gabor滤波器可以在时间和频率域上同时进行滤波，因此可以更好地提取信号中的局部信息。

Gabor变换在图像处理、语音识别等领域中都有应用。

总的来说，滤波变换特征是一种非常有用的信号处理技术，它可以用于提取信号中的各种信息，例如频率、幅度、相位等。

《数字图像处理》知识点汇总

《数字图像处理》知识点汇总1.什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“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。

图像是客观和主观的结合。

2.数字图像是指由被称作象素的⼩块区域组成的⼆维矩阵。

将物理图象⾏列划分后，每个⼩块区域称为像素（pixel）。

对于单⾊即灰度图像⽽⾔，每个像素包括两个属性：位置和灰度。

灰度⼜称为亮度，灰度⽤⼀个数值来表⽰，通常数值范围在0到255之间，即可⽤⼀个字节来表⽰。

0表⽰⿊、255表⽰⽩。

3.彩⾊图象可以⽤红、绿、蓝三元组的⼆维矩阵来表⽰。

通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表⽰相应的基⾊在该象素中没有，⽽255则代表相应的基⾊在该象素中取得最⼤值，这种情况下每个象素可⽤三个字节来表⽰。

4.数字图像处理就是利⽤计算机系统对数字图像进⾏各种⽬的的处理。

5.对连续图像f(x,y)进⾏数字化需要在空间域和值域进⾏离散化。

空间上通过图像抽样进⾏空间离散，得到像素。

像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。

数字图像常⽤矩阵来表⽰。

6.从计算机处理的⾓度可以由⾼到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。

这三个层次覆盖了图像处理的所有应⽤领域。

(1). 图像处理指对图像进⾏各种加⼯，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进⾏的变换。

图像处理是⼀个从图像到图像的过程。

(2). 图像分析指对图像中感兴趣的⽬标进⾏提取和分割，获得⽬标的客观信息（特点或性质），建⽴对图像的描述；图像分析以观察者为中⼼研究客观世界，它是⼀个从图像到数据的过程。

(3). 图像理解指研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中⼼，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于⾼层操作（符号运算）。

7.图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

图像处理是⽐较低层的操作，它主要在图像像素级上进⾏处理，处理的数据量⾮常⼤。

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。

数字图像处理知识点与考点(经典)

数字图像处理知识点与考点（经典）
第 1 章导论（知识引导）
1. 图像、数字图像和数字图像处理：答： “图”是物体投射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识。图像（image）是图和像的有机结合，即反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。数字图像是指由被称作像素（pixel）的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素。数字图像处理是指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2. 数字图像处理一般包括图像处理、图像分析、图像理解三个层次。图像处理是对图像本身进行加工，以改善其视觉效果或表现形式，为图像分析打下基础，图像处理的输出仍是图像。图像分析是目标图像进行检测和各种物理量的计算，以获取对图像的客观描述。图像理解是在图像分析的基础上。理解图像所表现的内容，分析图像间的相互联系，得出对客观场景的解释。 3. 数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 4. 一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？试说明各模块的作用。答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像处理和分析、图像存储、图像通信、图像输出5 个模块组成，如下图所示。
说明：通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。 4.曝光不足或过度的情况下，图像灰度可能会局限在一个很小的范围内，故采用线性变换拉伸图像。 5.直方图的均衡化（考）（习题第四章 6 题，如下示例）与规定化

数字图像处理复习资料（补充的答案）

数字图像处理复习资料（补充的答案）遥感和数字图像处理复习题⼀、名词解释：数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像⽚影像经采样量化后的⼆维数字灰度序列图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化像素：将地⾯信息离散化⽽形成的格⽹单元辐射误差：传感器接受到的电磁波能量和⽬标本⾝辐射的能量是不⼀致的辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程灰度直⽅图: 以每个像元为单位，表⽰线性拉伸:采⽤线性或分段线性的函数改善图像对⽐度平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状⽬标突出滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防⽌⼲扰的⼀项重要措施⾼通滤波：保留图像的⾼频部分⽽消弱低频部分的处理低通滤波：保留图像的低频部分⽽抑制⾼频部分的处理植被指数：根据地物光谱反射率的差异作⽐值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿⾊⽣物量，能够提取植被的算法称为植被指数伪彩⾊合成：将⼀个波段或单⼀的⿊⽩图像变换为彩⾊图像，从⽽把⼈眼不能区分的微⼩的灰度差别显⽰为明显的⾊彩差异，更便于解译和提取有⽤信息。

真彩⾊合成：根据彩⾊合成原理，可选择同⼀⽬标的单个多光谱数据合成⼀幅彩⾊图像，当合成图像的红绿蓝三⾊和三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩⾊原理，就称为真彩⾊合成。

假彩⾊合成：根据加⾊法或减⾊法，将多波段单⾊影像合成为假彩⾊影像的⼀种彩⾊增强技术。

密度分割法:对单波段⿊⽩遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的⾊彩，使之变为⼀幅彩⾊图像直⽅图均衡化：将原图像的直⽅图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直⽅图，然后按均匀直⽅图像修改原图像的像元亮度值，从⽽获得⼀幅亮度分布均匀的新图像。

监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进⾏分类的⽅法⾮监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的⼤⼩进⾏归类合并（将相似度⼤的像元归为⼀类）的⽅法特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,⽤于进⾏分类的学习和训练,以建⽴分类模型或分类函数（即感兴趣区）。

遥感名词解释

遥感名词解释遥感名词解释1.模拟图像：空间坐标和明暗程度连续变化,计算机无法直接处理的图像,又称光学图像。

2.数字图像：指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数学表示的图像。

数字图像的最小单元是像素。

3.遥感数字图像(digital image)：是以数字形式表述的遥感图像。

不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。

4.电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，则构成电磁波谱。

5.反射波谱：地物反射电磁辐射的能力，随所反射的电磁波波长变化而变化。

如以横坐标表示波长的变化，纵坐标表示其反射率（或反射亮度系数）可构成反映反射光谱特性的曲线，称为反射光谱曲线。

6.高光谱图像：是指利用很多很窄的电磁波波段从感兴趣的物体中获取有关数据得到的遥感图像，波段多，波段范围一般<10nm。

7.高空间分辨率图像：空间分辨率<10m遥感图像。

8.遥感影像地图：以航空和航天遥感影像为基础，经几何纠正，配合数字线划图和少量注记，将制图对象综合表示在图面上的地图。

遥感影像地图具有一定的数学基础，有丰富的光谱信息与几何信息，又有行政界限和属性信息，直接提高了可视化效果。

9.遥感图像模型：传感器探测地物电磁波辐射能量所得到的遥感图像从理论角度归纳出的一个具有普遍意义的模型。

10.多源信息融合：将多种遥感平台、多时相、遥感数据之间以及遥感与非遥感数据之间的信息组合匹配的技术，复合后将更有利于综合分析，一般包括匹配和复合两个步骤。

11.像素：数字图像最基本的单位是像素，像素是A/D 转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。

像素值称为亮度值(灰度值/DN值)。

亮度值的高低由传感器所探测到的地物辐射强度决定。

由于地物反射或辐射电磁波的性质不同且受大气影响不同，相同地点不同图像（不同波段、时期、种类）的亮度值可能不同，因此灰度值是相对的，仅能在图像内部相互比较。

遥感数字图像增强

This graphic illustrates the rather uneven increase in contrast in an image before (left) and after (right) a histogram equalised stretch.
三、空间滤波
以重点突出图像上某些特征为目的。滤波增强的原理:任何一个复杂的波形曲线
True Colour Composite: A colour imaging process whereby the colour of the image is the same as the colour of the object imaged.
False Colour Composite: A colour imaging process which produces an image of a colour that does not correspond to the true colour of the scene (as seen by our eyes).
遥感数字图像增强
一、彩色变换
把数字图像组合转换成彩色图形，或者把各种增强或分类图像组合叠加，以彩色图像显示出来。（彩色的视觉分辨能
力比黑白高）
方法：假彩色密度分割；彩色合成
1、单波段彩色变换（假彩色密度分割）
① 概念：单波段黑白遥感图像可按亮度分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像。这种方法又叫密度分割。
② 分层方案的确定：分层方案与地物光谱差异对应合适，可以较好地区分地物类别。
③ 处理过程 ④ 效果分析
2、多波段色彩变换
概念：利用计算机将同一地区不同波段的
图像存放在不同通道的存储器中，并依照彩色合成原理，分别对各通道的图像进行单基色变换，在彩色屏幕上进行叠置，从而构成彩色合成图像。

遥感图像处理_第3讲(图像增强)

空间滤波

图像卷积运算是在空间域上对图像作局部检测的运算，以实现平滑和锐化的目的。具体作法是选定一卷积函数，又称“模板”，实际上是一个M×N图像。二维的卷积运算是在图像中使用模板来实现运算的。
空间滤波

r (i, j ) (m, n)t (m, n)
m 1 n 1
从图像左上角开始开一与模板同样大小的活动窗口，图像窗口与模板像元的亮度值对应相乘再相加。假定模板大小为 M*N，窗口为Φ (m,n)，模板为t(m，n)，则模板运算为: M N
线性变换
一般情况下，当线性变换时，变换前图像的亮度范围xa为a1～a2，变换后图像的亮度范围 xb 为 b1 ～ b2 ，变换关系是直线，则变换方程为
xb b1 xa a1 b2 b1 a2 a1
b2 b1 xb ( xa a1 ) b1 a2 a1
非线性变换

指数变换其意义是在亮度值较高的部分xa 扩大亮度间隔，属于拉伸，而在亮度值较低的部分xb 缩小亮度间隔，属于压缩，其数学表达式为
xb be
axa
c
a，b，c为可调参数，可以改变指数函数曲线的形态，从而实现不同的拉伸比例。
非线性变换

对数变换与指数变换相反，它的意义是在亮度值较低的部分拉伸，而在亮度值较高的部分压缩，其数学表达式为
数字图像增强
数字图象增强目的
增强目视效果提高图像质量和突出所需信息，

有利于分析判读或作进一步的处理
数字图象增强
对比度变换空间滤波图像运算多光谱变换

对比度变换
是一种通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。因为亮度值是辐射强度的反映，所以也称之为辐射增强。常用的方法有对比度线性变换和非线性变换。

变换图像的操作方法

变换图像的操作方法变换图像有许多不同的操作方法，可以通过修改图像的几何属性、颜色属性或者根据特定的应用进行变换。

下面将介绍几种常用的图像变换操作方法。

1. 几何变换几何变换是通过对图像的几何属性进行修改，改变图像的位置、形状、大小和方向。

常见的几何变换包括平移、旋转、缩放和剪裁等。

- 平移：平移是将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

平移操作可以通过对图像每个像素坐标进行加法运算来实现。

例如，将一个图像向右平移10个像素，就可以将图像的x坐标都加上10。

- 旋转：旋转是将图像围绕一个中心点进行旋转一定的角度。

旋转操作可以通过对图像每个像素坐标进行旋转矩阵运算来实现。

例如，将一个图像顺时针旋转30，就可以将图像的x和y坐标都根据旋转矩阵进行变换。

- 缩放：缩放是改变图像的大小。

缩放操作可以通过对图像的每个像素进行插值运算来实现。

常用的插值方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。

- 剪裁：剪裁是将图像从一个大的尺寸截取到一个较小的区域。

剪裁操作可以通过对图像的像素坐标进行判断，只保留指定区域内的像素值。

2. 色彩变换色彩变换是通过修改图像的色彩属性来变换图像。

常见的色彩变换包括调整亮度、对比度、饱和度和色调等。

- 调整亮度：调整图像的亮度可以通过对每个像素的RGB值进行加减操作来实现。

增加亮度时，可以将RGB值都加上一个较大的常数；减小亮度时，可以将RGB值都减去一个较大的常数。

- 调整对比度：调整图像的对比度可以通过拉伸图像的灰度值范围来实现。

可以使用直方图均衡化等方法将图像的灰度值分布拉伸到更广的范围。

- 调整饱和度：调整图像的饱和度可以通过修改图像的色彩空间来实现。

可以将RGB空间转换为HSV空间，然后修改饱和度分量的值，再将HSV空间转换回RGB空间。

- 调整色调：调整图像的色调可以通过修改图像的色相值来实现。

可以将RGB 空间转换为HSV空间，然后修改色调分量的值，再将HSV空间转换回RGB空间。