数字图像处理及其应用教材何东健西安电子科技
精品文档-数字图像处理(第二版)何东建-第11章
第11章 图像编码
11.2 哈夫曼编码 11.2.1 哈夫曼编码的理论基础
根据信息论中信源编码理论，当平均码长R大于等于图像 熵H时，总可设计出一种无失真编码。当平均码长远大于图像 熵时，表明该编码方法效率很低； 当平均码长等于或很接近 于(但不大于)图像熵时，称此编码方法为最佳编码，此时不会 引起图像失真； 而当平均码长大于图像熵时，压缩比较高， 但会引起图像失真。在变长编码中，如果码字长度严格按照对 应符号出现的概率大小逆序排列，则其平均码字长度为最小， 这就是变长最佳编码定理。变长最佳编码定理是哈夫曼编码的 理论基础。
第11章 图像编码
(2) 小波编码。1989年，S.G.Mallat首次将小波变换用 于图像编码。经过小波变换后的图像具有良好的空间方向选择 性，而且是多分辨率的，能够保持原图像在各种分辨率下的精 细结构，与人的视觉特性十分吻合。
(3) 模型编码。模型编码是近年发展起来的一种很有前 途的低比特率编码方法，其基本出发点是在编、解码两端分别 建立起相同的模型，编码时利用先验模型抽取图像中的主要信 息并用模型参数的形式表示，解码时则利用所接收的模型参数 重建图像。
(2) 保真度编码, 主要利用人眼的视觉特性，在允许的 失真(Lossy)条件下或一定的保真度准则下，最大限度地压缩 图像。保真度编码可以实现较大的压缩比，主要用于数字电视 技术、静止图像通信、娱乐等方面。对于这些图像，过高的空 间分辨率和过多的灰度层次，不仅增加了数据量，而且人眼也 接收不到。因此，在编码过程中可以丢掉一些人眼不敏感的信 息，在保证一定的视觉效果条件下提高压缩比。
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数字图像处理参考书籍
数字图像处理参考书籍-其它
《计算机视觉与模式识别》 郑南宁 国防工
业出版社 《Visual C++面向对象程序设计》王育坚 清华大学出版社 《计算机图像处理》 贾永红 武汉大学出版 数 社
字 图 像 处 理
数字图像处理参考书籍-1
数 字 图 像 处 理
书名：《数字图像处理》第二版 作者：Rafael C. Gonzalez & Richard E. Woods 翻译：阮秋琦 阮宇智 出版：电子工业出版社 介质：书本 内容： 国外优秀信息科学与技术系列教学用书。 本书是数字图 像处理领域的一本新著，是1977年问世的《数字图像处理 （第一版）》的重要修订与扩充。 较上一版，增加了关 于小波变换、图像形态学和彩色图像处理的章节，并新增 了500多幅图像、200多幅图表。该书是近20年来此领域最 权威的教材之一。全 书共分12章，首先介绍了数字图像 基础、空间域和频域的图像增强；然后讨论了图像复原、 彩色图像处理、小波变换及多分辨
数字图像处理参考书籍-2
书名：《数字图像处理》第二版
作者：何东健 出版：西安电子科技大学出版社 介质：书本 内容：
数 字 图 像 处 理
本书为“普通高等教育‘十一五’国家级规划教材”， 是在第一版的基础上精心修订而成的。 本书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、基本算法以及在Visual C++6．O平台下进行图像处理编程的方法。全书共13章，首先介绍了 数字图像处理的特点与发展、数字图像基础知识，简要介绍了在 Visual C++6．O环境下进行图像编程的方法与步骤；在此基础上，详 细论述了图像增强、图像分割与边缘检测、图像的几何变换、频域处 理、数学形态学及其应用、彩 色图像处理、图像特征与理解、图像 编码、图像复原等内容，最后通过3个工程实例阐述了数字图像处理 技术的应用。附录中给出了图像处理的数学基础以及用 OpenCV设计 图像处理程序的方法。 本书内容系统，重点突出，理论与实践并重，实例分析循序渐进，可 作为高等学校计算机科学与技术专业和其他信息类专业数字图像处理 课程的教材，也可作为数字图像处理技术开发人员的参考书
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章
第1章 概论
5. 图像分析（Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析， 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示， 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中， 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中， 不仅要检测出异变（如肿瘤）的存在， 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说， 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步， 因此， 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割（Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象， 例如， 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的， 必须按照一定的 规则将图像分割成区域， 每个区域代表被成像的一个物体 （或部分）。
第1章 概论
（4） 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息， 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是， 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素（Pixel ）组成的， 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示， 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像， 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8)， 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4＝30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率， 数据量 将大幅度增加。
医学图象处理习题集
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10．直方图及其性质 有一幅图像，在背景明亮的天空衬托下，有一间亮色屋顶的深色谷仓。假设 0 为暗，255 为亮，在下述各种情况下， 试指出直方图看起来将是什么样子。 （1）正确数字化 （2）数字化时增益调整过低 （3）增益调整过高 （4）数字化时偏置过大 （5）数字化时偏置过小 （6）数字化时增益和偏置均过大 分析解答：数字化过程是将模拟灰度值按要求转化为数字灰度级。一般来说，正常情况下，数字化之前对应的模 拟（电压）值范围为 0～5V。对应的数字灰度级为 0、1、2、…、255，即 0～255。
3．利用像素点(x，y)的4-近邻像素组成一个空间域低通滤波器，滤波过程可以表示为
g ( x, y ) =
1 { f (x + 1, y ) + f (x, y + 1) + f (x − 1, y ) + f (x, y − 1)} 4
（1）求它在频域的等价滤波器H(u，v)。 （2）说明该滤波器是一个低通滤波器。 4．简述图像的同态滤波过程。图像的同态滤波主要应用于哪些需要增强的情形？ 5．求下列图像的二维傅立叶变换： 图（a）是长方形图像 f ( x, y ) = ⎨
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11．直方图的计算及直方图均衡 已知一幅图像的像素数为 64×64，灰度级为 8 级的图像，其灰度级分布如表所示，要求原来在统一灰度级中的象 素点在均衡化处理后仍在同一灰度级中，对其进行均衡化处理。试给出均衡化处理后的灰度级分布——完成下表。 三、频率域图象增强、图像的正交变换 1．高斯型低通滤波器在频率域中的传递函数是：
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第9章
第9章 图像编码
它将标量数据组织成一系列k维矢量， 根据一定的失真测 度（如均方误差、 lp范数、 极大范数等）在码书中搜索出 与输入矢量失真最小的码字的索引， 传输时仅传输相应码字 的索引，接收方根据码字索引在码书中查找对应码字， 再现 输入矢量。 矢量量化编码的核心是码书设计， 经典的码书设 计算法有LBG（Linde, Buzo和Gray三人的首字母） 算法（又称为K-means算法）。 码书设计过程就是寻求把M 个训练矢量分成N类（N<M）的一种最佳方案（如均方误差最 小）， 并把各类的中心矢量作为码书中的码字。
第9章 图像编码 9.1.2
人们不断提出新的图像编码方法， 如基于人工神经网络 的编码、 子带编码（Sub band Coding）、 分形编码 （Fractal Coding）、 小波编码（Wavelet Coding）、 基 于模型的编码（Model based Coding）、 基于对象的编码 （Object based Coding）和基于语义的编码（Semantic Based Coding）等。
（2） 预测编码。 预测编码是基于图像数据的空间或时 间冗余特性， 它用相邻的已知像素（或像素块）来预测当 前像素（或像素块）的取值， 然后再对预测误差进行量化和 编码。 预测编码可分为帧内预测和帧间预测， 常用的预测编 码有差分脉码调制（DPCM， Differential Pulse Code Modulation）和运动补偿法。 图9-1和图9-2分别给出了无损 预测编码和有损预测编码系统的原理图，均包括编码器和解码 器， 其中符号编码器通常采用变长编码。
第9章 图像编码 信息熵是无损编码的理论极限， 当平均码长大于等于信 息熵时， 总可设计出一种无失真编码， 这是熵编码的理论基 础。 若使用相同长度的码字表示信源符号， 则称该编码方法 为等长编码， 否则称为变长编码。 变长编码的基本原理是给 出现概率较大的符号赋予短码字， 而给出现概率较小的符号 赋予长码字， 从而使得最终的平均码长很小。 哈夫曼编码和 香农-范诺编码就是两种变长编码方法。
何东健数字图像处理课后答案
何东健数字图像处理课后答案【篇一：数字图像处理课后参考答案】>1.1解释术语（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。
（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数l称为图像的灰度级分辨率。
（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。
数字图像处理教学大纲（范文模版）
数字图像处理教学大纲（范文模版）第一篇：数字图像处理教学大纲（范文模版）《数字图像处理》课程教学大纲课程英文名Digital Image Processing执笔人：周山编写日期：2010.7.9一、课程基本信息1.课程编号：070101162.课程性质/类别：选修课 /专业课 3.学时/学分： 32+16学时 / 2学分 4.适用专业：信息与计算科学专业二、课程教学目标及学生应达到的能力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。
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。
三、课程教学内容与基本要求（一）绪论（4学时）1．主要内容：图像处理的概述，基本物理假设硬件设备，处理软件,光度学及色度学原理 2．基本要求1、了解数字图像处理概述;2、了解图像输入输出设备;3、掌握图像的亮度函数等;4、了解色彩的基本属性;3．自学内容：数学实验 4．课外实践：无（二）信号分析基础（8学时）1．主要内容：图像的数学信号表示,图像的取样和量化、像素间的一些基本关系、线性和非线性操作2．基本要求1、掌握信号的采样及量化2、理解图像的点运算,代数运算及几何运算；3、理解线性系统的性质及线性移不变系统的频率响应；4、掌握图像的卷积运算 3．自学内容：信号与系统4．课外实践：无（三）图像变换（8学时）1．主要内容：积分变换,连续及离散傅立叶变换,快速傅立叶变换,正交变换的一般表现形式 2．基本要求1、了解积分变换；2、掌握离散傅里叶变换、连续傅里叶变换、快速傅里叶变换；3、理解沃尔什变换,哈达吗变换等 3．自学内容：数字信号处理4．课外实践：无（四）图像的增强与复原（10学时）1．主要内容：图像增强原理、直方图处理、图像平滑化,图像的锐化,图像的复原2．基本要求1、掌握灰度级变换增强及频域增强原理;2、深刻理解直方图均衡化；3、了解邻域平均法;；4、掌握低通滤波法,高通滤波法；5、掌握图像复原的一般方法；3．自学内容：数字信号处理概率论4．课外实践：无（五）图像的分析与识别基础（10学时）1．主要内容：视觉再认模式,间断检测、边缘连接和边界检测、门限处理及基于区域的分割 , 2．基本要求1、了解模式匹配模式,傅立叶模式；2、掌握阈值分割法；3、掌握边缘检测法；1、了解区域增长法；2、掌握二值图像分割法；3、了解图像分割质量的评价;3．自学内容：概率论 4．课外实践：无（六）图像的压缩与编码（10学时）1．主要内容：图像压缩理论及模型，无损压缩、有损压缩，图像编码常用方法，图像编码评价方法，图像编码的国际标准 2．基本要求1、了解哈夫曼编码；2、掌握离散余弦变换；3、理解dct编码与解码；4、了解压缩编码的新进展； 3．自学内容：数据编码 4．课外实践：无四、教学安排建议1.作业练习每章课后布置2-3题作业。
何东健-数字图像处理-第4章
4.1 直方图4.2 灰度变换4.3 图像噪声4.4 去除噪声4.5 图像锐化4.6 图像的伪彩色处理4.7 编程实例第四章图像增强与平滑4.1 直方图4.1.1直方图的基本概念如果将图像中像素亮度（灰度级别）看成是一个随机变量，则其分布情况就反映了图像的统计特性，这可用Probability Density Function(PDF)来刻画和描述，表现为灰度直方图（Histogram）。
灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中每种灰度出现的频率，如图4-1所示。
灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。
图4-1 图像灰度直方图6646313266416665436646611223466543211426545654321设r代表图像中像素灰度级，作归一化处理后，r将被限定在［0,1］之内。
在灰度级中，r=0代表黑，r=1代表白。
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。
假定对每一瞬间，它们是连(r)来表示原始图像续的随机变量，那么就可以用概率密度函数pr的灰度分布。
如果用直角坐标系的横轴代表灰度级r，用纵轴代(r)，这样就可以针对一幅图像在这个表灰度级的概率密度函数pr坐标系中作出一条曲线来。
这条曲线在概率论中就是概率密度曲线，如图4-2所示。
图4-2 图像灰度分布概率密度函数Pr(r)r1Pr(r)10r(a)(b)从图像灰度级的分布可以看出一幅图像的灰度分布特性。
例如，从图4-2中的(a)和(b)两个灰度分布概率密度函数中可以看出：(a)的大多数像素灰度值取在较暗的区域，所以这幅图像肯定较暗，一般在摄影过程中曝光过强就会造成这种结果；(b)图像的像素灰度值集中在亮区，因此，图像(b)将偏亮，一般在摄影中曝光太弱将导致这种结果。
当然，从两幅图像的灰度分布来看图像的质量均不理想。
《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：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。
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第2章
第2章 数字图像处理基础
2． 颜色的3 颜色是外界光刺激作用于人的视觉器官而产生的主观感觉。 颜色分两大类： 非彩色和彩色。 非彩色是指黑色、 白色和 介于这二者之间深浅不同的灰色， 也称为无色系列。 彩色是 指除了非彩色以外的各种颜色。 颜色有3个基本属性， 分别 是色调、 饱和度和亮度。 基于这3个基本属性， 提出了一 种重要的颜色模型HSI（Hue， Saturation， Intensity）。 在HSI颜色模型部分， 将详细介绍这3个基本属性。
(5) 输出存储装置： 将量化器产生的颜色值(灰度或彩 色)按某种格式存储，以用于后续的计算机处理。
第2章 数字图像处理基础
2. 图像数字化设备的性能 虽然数字化设备的组成各不相同，但可从如下几个方面比 较和评价其性能。 (1) 像素大小。采样孔的大小和相邻像素的间距是两个 重要的性能指标。如果数字化设备是在一个放大率可变的光学 系统上，那么对应于输入图像平面上的采样点大小和采样间距 也是可变的。 (2) 图像大小。图像大小即数字化设备所允许的最大输 入图像的尺寸。
第2章 数字图像处理基础
g(t) g(iT )s(t iT ) i
式中
s(t) sin(2t) 2t
采样示意图如图2-2所示。
第2章 数字图像处理基础
图2-2
采样示意图
第2章 数字图像处理基础
2.1.2 量化 模拟图像经过采样后，在空间上离散化为像素。但采样所
得的像素值(即灰度值)仍是连续量。把采样后所得的各像素的 灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。图23(a)说明了量化过程。若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z<zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像素的灰度值。z 与qi的差称为量化误差。一般，像素值量化后用一个字节 8 bit来表示。如图2-3(b)所示，把由黑—灰—白的连续变化 的灰度值量化为0～255共256级灰度值。
OBE理念引导下“数字图像处理”课程教学改革探索
OBE理念引导下“数字图像处理”课程教学改革探索作者：上官宏张雄乔建华武晓嘉宁爱平来源：《科技风》2022年第24期摘要：新工科建设和工程教育认证对课程建设提出了更高的要求，倡导以成果产出为导向（OBE）作为课程目标，强调对学生的综合能力进行培养。
传统的“数字图像处理”课程采用教材导向的课程目标，教学内容强调方法讲解忽略学生兴趣培养，强调孤立算法实现忽略完整项目的开发，强调知识讲解忽略实践技能培养。
本文针对“数字图像处理”课程教学过程中存在的问题，将OBE理念引入该课程教学的各个方面，围绕课程教学目标设计、课程教学内容更新、课程教学方式改革、课程考核方式改革四個方面构建“数字图像处理”课程的教学体系。
教学实践的成果表明，OBE理念引导下的“数字图像处理”课程教学方案可以有效避免传统教学方案存在的弊端，提升学生的综合能力和综合素质。
关键词：数字图像处理;教学改革;OBE理念1 “数字图像处理”课程教学现状及存在的问题数字图像是一种在计算机中以数字格式存储的图像数据。
目前，国内各大高校所开设的针对本科生的“数字图像处理”课程主要介绍利用计算机实现对图像的采集、增强、变换、编码、恢复、分割、分析和识别等的理论、方法和技术，该课程涉及传感器、计算机、信号处理和模式识别等技术领域，是一门多学科交叉的课程。
随着我国创新驱动发展战略的实施，培养更多具有创新创业能力的技术型人才成为当前高等教育的使命。
可广泛应用于医学诊疗、工业无损检测、自动驾驶、目标跟踪、地形勘探等领域的“数字图像处理”课程已成为信息类学科的重要专业基础课程，通过研究数字图像的采集、显示和处理的基本概念、算法和系统，学生们可获取毕业后从事模式识别、计算机视觉、信息技术及其工程应用等工作所需的机器视觉基础知识[1]。
“数字图像处理”课程涉及较为高深的基本理论（如傅里叶变换、聚类分析、霍夫变换、形态学分析、数字信号滤波），具备较强的应用实践背景（例如人脸、指纹、静脉等生物特征识别，图像去雨、去雾、去摩尔纹，以及智能视频监控等），要求学生具备较强编程动手能力。
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第6章
第6章 数学形态学处理 图6-5 S+x的3种可能状态
第6章 数学形态学处理
例6-1 腐蚀运算图解。图6-6给出腐蚀运算的1个简单示例。 其中图6-6(a)中的黑点部分为集合X， 图6-6(b)中的黑点部 分为结构元素S， 而图6-6(c)中黑点部分给出X S (白点部分为原属于X现腐蚀掉的部分)。 由图可见腐蚀将图 像(区域)缩小了。
第6章 数学形态学处理 图6-9 用5×5矩形结构元素进行膨胀
第6章 数学形态学处理
6.2.3 1. 如果结构元素为圆形， 则膨胀操作可填充图像中比结构
元素小的孔洞以及图像边缘处小的凹陷部分。 而腐蚀可以消 除图像中的毛刺及细小连接成分， 并将图像缩小， 从而使其 补集扩大。 但是， 膨胀和腐蚀并非互为逆运算， 所以它们 可以结合使用。 在腐蚀和膨胀两个基本运算的基础上， 可以 构造出形态学运算簇， 它由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集 合操作(并、 交、 补等)组合成的所有运算构成。 例如， 可使用同一结构元素， 先对图像进行腐蚀然后膨胀其结果， 该运算称为开运算； 或先对图像进行膨胀然后腐蚀其结果， 称其为闭运算。 开运算和闭运算是形态学运算族中两种最为 重要的运算。
第6章 数学形态学处理 数学形态学的基本思想是用具有一定形态的结构元素去量 度和提取图像中的对应形状， 以达到图像分析和识别的 目的。 数学形态学由一组形态学的代数运算子组成， 其基本 运算有： 膨胀、 腐蚀、 开和闭运算。 基于这些基本运算 还可推导和组合成各种数学形态学实用算法， 用它们可进行 各种复杂的图像分析及处理， 包括图像分割、 特征抽取、 边界检测、 图像滤波、 图像增强和恢复等。
第6章 数学形态学处理
6.2.2
腐蚀可以看作是将图像X中每一个与结构元素S全等的子集
光电图像处理 第一章-绪论
第一章 绪 论
§1.1 光电图像处理的概念
《光电图像处理》课程主要讲述计算机系统 如何通过光学系统和光电图像传感器，将自然界 中的模拟图像转换为计算机中的数字图像，进而 对数字图像进行处理和分析。
§1.2 光电图像处理的主要内容
光电图像处理
1.光电成像 技术
＋
2. 数字图像处 理技术
弥补人类视觉缺陷； 扩展人类自身的视觉功能；
新理论与新算法研究。如小波分析（Wavelet）、分形 几何（Fractal）、形态学（Morphology）、遗传算法 （GA，Genetic Algorithms）、人工神经网络 （Artificial neural network）。
数字图像处理系统软件
图像处理系统平台：Microsoft Windows 图像处理软件
如果是数字图像，可以直接用计算机进行处理。 如果是模拟图像，要先转化成数字图像，再用计算机 进行处理。
1.4.3 图像的表示方法
二维图像的表示方法 ➢ 连续图像用f(x, y)表示
x, y表示空间的坐标，f (x, y)表示图像在点(x, y)处的某 种性质的数值，如亮度（灰度值）。
f、x、y ——可以是任意实数, ➢ 数字图像——把连续图像在坐标空间和性质空间都进行 离散化，便于计算机进行加工处理，这种图像称为数字图像。
光电成像技术的发展历史
1873年，W.Smith发现了光电导现象； 1900年，普朗克提出了光的量子属性； 1916年，爱因斯坦完善了光与物质内部电子能态相
互作用的量子理论； 1929年，科勒制成了光电发射体，随后，成功研制
了红外变像管； 30年代，人类致力于电视技术的研究； 1970年，玻伊尔与smith开拓出一种具有自扫描功
何东健数字图像处理课后答案
何东健数字图像处理课后答案【篇一：数字图像处理课后参考答案】>1.1解释术语（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。
（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。
1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。
彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。
1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。
1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。
1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。
1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。
1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。
第二章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。
（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数l称为图像的灰度级分辨率。
（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。
“数字图像处理”实践教学改革
念和算法 的物理意义 ， 无法达到理想 的教学效果 。为了克服 传统教学方法存在 的局 限性 ，更好地适应 复合型应用 型人 才培养 目标， 们对课程内容进行 了以下改革：１结合专业 我 （） 的特点， 重点地选择授课 内容， 有 基本原则为淡化 经典理论 、 强化实践与理解。为此压缩陈旧或重复性 内容， 注重知识 结 构的完整性， 把课程 内容 的重点 放在对知识理解 、 实践 能力 与素质要求 的基本训 练上 ， 以适应时代 与社会发展对 人才的 需要。（ ） 众多的数字图像处理类 教材 中， ２在 我们选择 了西
板 书式 的课堂 教学 手段 已被现 代化 多媒 体教学 方式 所取 代 。多媒体技 术以其 图文并茂 、 声像俱佳 、 动静 皆宜 的表达 形式和表现力 ，大大增强了人们对抽象事物 与过 程的直观 感受与理解 。我们应用多媒体技术制作 了数字图像处理多 媒体课件 ， 充分利用计算机 动态交互 、 视觉直 观 、 高速处理 、 图文并 茂等一 系列特点 ， 来达到优化教学效 果的 目的 。相 比 于传统 教学 方式 ，多媒体 化教学手段的采用能使教学 内容
程 的理 论 性 、 践 性 和 探 索 性 特 点 ， 了 要 对 经 典 的 授 课 内 实 除
容。ห้องสมุดไป่ตู้） ３在授课过程中， 结合非常适合教学的简洁高效的 Ｍ Ｔ Ａ—
Ｌ Ｂ科学计算语 言 ， Ａ 力求对每一 个重点 内容 和知识点， 都给 出较 多的具 体编程应用实例和结 果 ，使学生对 图像 处理 的 算法 和结果有 明确而直观的认识 ，通 过加强编 程实 践而完 成理论与实践的结合。采用 ＭＡ Ｌ Ｂ语 言的另一个原因在 ＴＡ 于该语言是 以矩 阵为基本 运算单元 ，而图像及其变换 和处 理从数据结构 的观点 正好 是矩阵变换 和运 算。通过这种 方
精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第5章
第5章 频域处理 图5-1 任意波形可分解为正弦波的加权和
第5章 频域处理 为便于理解， 将图5-1(b)所示的正弦波取出来， 如图 5-2。 如果将虚线表示的振幅为1， 且初相位为0的正弦波作 为基本正弦波， 则实线表示的波形可由其振幅A和初相位 φ确定。
第5章 频域处理 图5-2 正弦波的振幅A和相位φ
由欧拉公式可知：
e j cos j sin
(5-9)
将式(5-9)代入式(5-7)，并利用cos(－θ)=cos(θ)，可得：
N 1
cos2ux sin2ux
F(u) f (x)(
j
)
x0
N
N
(5-10)
第5章 频域处理
可见， 离散序列的傅立叶变换仍是一个离散的序列， 对每一个u对应的傅立叶变换结果是所有输入序列f(x)的加权 和(每一个f(x)都乘以不同频率的正弦和余弦值)， u决定了 每个傅立叶变换结果的频率。
在数字图像处理中应用傅立叶变换， 还需要解决两个问 题： 一是在数学中进行傅立叶变换的f(x)为连续(模拟)信号， 而计算机处理的是数字信号（图像数据）； 二是数 学上采用无穷大概念， 而计算机只能进行有限次计算。 通常， 将受这种限制的傅立叶变换称为离散傅立叶变换 (DFT， Discrete Fourier Transform)。
…， N-1； x， y为时域变量； u，v为频域变量。
第5章 频域处理
和一维离散傅立叶变换一样， 系数1/(MN)可以在正变换 或逆变换中， 也可以分别在正变换和逆变换前分别乘上系 数 1 MN， 只要两系数的乘积等于1/(MN)即可。
二维离散函数的傅立叶频谱、 相位谱和能量谱分别为
F(u,v) R2(u,v) I 2(u,v)
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课程答疑：
每周五下午3点-4点 教十八224 （Tel.:87952233-8224）
成绩考核：
期末考试 作业 出勤及测验 60% 20% 20%
教科书章节
目录
授课章节
第一章 概 论 第二章 数字图像处理基础 第三章 VC＋＋图像编程基础 第四章 图像增强与平滑 第五章 图像分割与边缘检测 第六章 图像的几何变换 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 彩色图像处理 第十章 图像特征与理解 第十一章 图像编码 第十二章 图像复原 第十三章 应用系统
第一章 概 论 第二章 图像传感器 第三章 数字图像处理基础 (OpenCV) 第四章 图象处理中的色彩 第五章 图像增强与平滑 第六章 图像分割与边缘检测 第七章 频域处理 第八章 数学形态学及其应用 第九章 图像特征与理解 第十章 图像复原 第十二章 三维重建
开课学院： 控制学院
数字图像处理及其应用
教材 何东健
西安电子科技大学出版社
主讲教师 姜伟 控制科学与工程学院
时间: 周一 3-5 节 (1-2节上机实习) 共7周课 地点: 曹光彪二期-204 参考书:
Castleman K.R. Digital Image Processing, 2nd Edition Gonzalez R.C. and Woods R.E. Digital Image Processing Prince, J. L. and Links, J. M． Medical Imaging: Signals and Systems Morgan Kaufmann． Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities
参考国际会议:
ICCV、CVPR 、 ICIP 、 ICPR等
参考学术刊物:
IEEE Transactions on Image Processing IEEE Transactions on Medical Imaging IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics Pattern Recognition Computer Vision, Graphics, and Image Processing