数字图像处理_第三版_知识总结及习题解答(冈萨雷斯版)
23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)胡学龙编著《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)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。
1.2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。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
1.3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。
1.4 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。
答:图像是用成像技术形成的静态画面;视频用摄像技术获取动态连续画面,每一帧可以看成是静态的图像。
图形是人工或计算机生成的图案,而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅,再用摄影机连续拍摄成一系列画面,给视觉造成连续变化的图画。
数字图像处理(岗萨雷斯第三版)课后习题答案
数字图像处理(岗萨雷斯第三版)课后习题答案第3章3.6原题:试解释为什么离散直⽅图均衡技术⼀般不能得到平坦的直⽅图?答:假设有⼀副图像,共有像素个数为n=MN(M⾏N列),像素灰度值取值范围为(0~255),那么该图像的灰度值的个数为L=256,为了提⾼图像的对⽐度,通常我们都希望像素的灰度值不要都局促到某⼀个狭窄的范围,也就是我们通常说的图像灰度值的动态分布⼩。
最好是在有效灰度值取值范围上,每个灰度值都有MN/L个像素,这个时候我们就可以得到⼀张对⽐度最理想的图像,也就是说像素的取值跨度⼤,像素灰度值的动态范围⼤。
因为直⽅图是PDF(概率密度函数)的近似,⽽且在处理中,不允许造成新的灰度级,所以在实际的直⽅图均衡应⽤中,很少见到完美平坦的直⽅图。
因此,直⽅图均衡技术不能保证直⽅图的均匀分布,但是却可以扩展直⽅图的分布范围,也就意味着在直⽅图上,偏向左的暗区和偏向右的亮区都有像素分布,只是不能保证每个灰度级上都有像素分布。
(百度答案:)由于离散图像的直⽅图也是离散的,其灰度累积分布函数是⼀个不减的阶梯函数。
如果映射后的图像仍然能取到所有灰度级,则不发⽣任何变化。
如果映射的灰度级⼩于256,变换后的直⽅图会有某些灰度级空缺。
即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值,故产⽣的直⽅图不完全平坦。
3.8原题:在某些应⽤中,将输⼊图像的直⽅图模型化为⾼斯概率密度函数效果会是⽐较好的,⾼斯概率密度函数为:其中m和σ分别是⾼斯概率密度函数的均值和标准差。
具体处理⽅法是将m和σ看成是给定图像的平均灰度级和对⽐度。
对于直⽅图均衡,您所⽤的变换函数是什么?答:直⽅图均衡变换函数的⼀般表达式如下:在回答这个问题时,有两点⾮常重要,需要学⽣表达清楚。
第⼀,这个表达式假定灰度值r只有正值,然⽽,⾼斯密度函数通常的取值范围是-∞~∞,认识到这点是⾮常重要的,认识到这点,学⽣才能以多种不同的⽅式来解决问题。
对于像标准差这样的假设,好的答案是,需要⾜够⼩,以便于当r为⼩于0时,在p r(r)曲线下的⾯积可以被忽略。
数字图像处理第三版习题解答(冈萨雷斯版)
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。 】 5 设已用直方图均衡化技术对一幅数字图像进行了增强, 如再用这一方法对所得 结果增强会不会改变其结果?【从原理上分析,直方图均衡化所用的变换函数为 原始直方图的累积直方图, 均衡化后得到的增强图像的累积直方图除有些项合并 外,其余项与原始图像的累积直方图相同。如果再次均衡化,所用的变换函数即 为均衡化后得到的增强图像的累积直方图(并且不会有新的合并项) ,所以不会
解:(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min (b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s
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。
【链码: 110003301232 微分码 303003011113 形状数 003011113303 阶 12】 19 为什么伪彩色处理可以达到增强的效果呢? 由于人眼对彩色的分辨能力远远大于对黑白灰度的分辨率。 对于一般的观察者来说。 通常 能分辨十几级灰度,就是经专业训练的人员也只能分辨几十级灰度。而对于彩色来说,人的 眼睛可分辨出上千种彩色的色调和强度。因此,在一幅黑白图像中检测不到的信息,经伪彩 色增强后可较容易的被检测出来。
数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第六章答案
第六章6.1 给出用于产生图6.5中标为“日光”的点的红光、绿光、蓝光的百分比。
从图中可知,x=0.31,y=0.32,由x+y+z=1可得z=0.37,这是三色值系数。
我们感兴趣的是三色值XYZ。
由他们的变换公式:x = X/(X+Y+Z),y=Y/(X/Y/Z),z=Z/(X/Y/Z),可知他们的比例是相同的,故可得:X=0.31,Y=0.32,Y=0.376.2用c 表示给定的颜色,并且给出它的坐标,用(x0,y0)表示,c 和c1之间的距离以及c1和c2的距离分别为:c1占c的百分比表示为:c2的百分比用p2表示:p2=100-p1,由上面的等式我们知道,作为例子,当c=c1时,那么d(c,c1)=0,并且p1=100%,p2=0%,同样当d(c,c1)=d(c1,c2)时,p1=0%,p2=100%,从它们简单的关系中可以容易地得出它们的值。
6.5在中心点有R/2+ B/2+G= R+G+B /2 + G /2=midgray+G/2,由于增加了灰色分量和强度使人们看起来像纯绿色。
6.7 在每幅12比特图像中有4096212=种可能值。
对于灰度色彩,所有的RGB 分量必须相等,所以有4096种不同的灰度。
6.8(a )R 图像中的所有像素值都是255。
在G 图像中,第一列全是0,第二列全是1,最后一列全由255组成。
在B 图像中,第一行全为255,第二行全为254,直到最后一行全为0。
(b )(令坐标轴编号同书中图6.7(RGB 彩色立方体示意图)相同。
)则:(0,0,0)=白色,(1,1,1)=黑色,(1,0,0)=青色,(1,1,0)=蓝色,(1,0,1)=绿色,(0,1,1)=红色,(0,0,1)=黄色,(0,1,0)=深红色。
(c)不包括黑点和白点是饱和的。
在包含黑点或者白点时,饱和度会下降。
6.10 从式(6.5-5)的RGB 亮度映射函数推导出式(6.5-6)的CMY 亮度映射函数。
数字图像处理(冈萨雷斯第三版)
左边的图象是图象处理技术 中常用来检验计算机算法的 实际效果的标准图象。 这幅图象的名称是lenna。它 是由一组数字组成的。原图象 的宽和高都是256个象素,每 象素有八位。它在BMP格式下 有约66K字节的大小。
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1.1.2 图象技术和图象工程
• 数字图象处理的简史 数字图象的产生远在计算机出现之前。最早有电报传输的 数字图象。六、七十年代,随着计算机硬件的发展和快速 傅立叶变换算法的发现使得用计算机能够处理图象。八十 年代开始处理三维图象,九十年代以来,随着计算机性能 的大幅提高和广泛使用,图象处理技术已经涉及社会的各 个角落。图象逐渐在传播媒体中占据了主导地位,产生的 许多的新行业新商机。未来图象处理的发展是不可限量的。 数字图象处理属于计算机科学,但是它的90%依赖于数学。 从这个特点来看,对于本专业的学生来说,数字图象处理 技术是一个十分理想的发展方向。
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图象文件的数据结构
一个完整的图象处理程序的基本功能有:打开图象文件、 显示图象、对图象文件进行指定的处理、存储图象文件。 由于图象文件比较大,通常需要在储存前进行压缩。所以 打开和存储图象文件涉及到文件的格式。
• 图象文件的格式 图像文件指包含图像数据的文件。文件内除图像数据本身 以外,一般还有图像的描述信息,以便图像的读取和显示。 表示图像常用矢量形式或光栅形式。 矢量形式中图像用一系列线段或线段的组合体来表示, 线段的灰度可以不同,组合体的各部分可用不同的灰度来 填充。矢量形式文件中有一系列的命令和数据,执行的结 果是画出图像来。
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• 什么是图像工程?(广义的数字图像处理)
它是由图像处理、图像分析和图像理解三个系统所组 成。图像处理包括图像采集和从图像到图像的变换,以改 善主观的视觉效果和为图像分析和图像理解作初步的处理。 图像分析是从图像中取出感兴趣的数据,以描述图像中目 标的特点。图像理解是在图像分析的基础上研究各目标的 性质和相互关系,以得出图像内容的理解和对原场景的解 释。图像处理、图像分析和图像理解是处在从低到高的三 个不同的抽象程度上的过程。本课程着重于图像处理和分 析系统。
《数字图像处理_第三版_中_冈萨雷斯》第一章笔记
《数字图像处理_第三版_中_冈萨雷斯》第⼀章笔记
前⾔:没有做过系统性的学习,如何能对⼀个领域达到深究的地步。
《数字图像处理》——冈萨雷斯版只是零零碎碎的阅读过,未曾做过系统性的通读,故⽤博客记录,以便后续的巩固和温习,帖⼦只记录⼀些个⼈觉得⽐较有⽤的知识。
第⼀章笔记
数字图像处理领域
各种成像实例:伽马摄像成像、X射线成像、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、⽆线电波段成像。
超声图像成像步骤
数字图像处理的基本步骤
图像获取:图像起源
图像增强:对⼀幅图像进⾏某种操作。
图像复原:改进图像外观的处理领域,倾向于图像退化的数学或者概率模型为基础。
⼩波:不同分辨率描述图像的基础。
形态学处理:提取图像分量的⼯具,描述图像形状。
分割:将⼀幅图像划分它的组成部分或者⽬标。
图像处理系统的组成
趋势:⼤型图像处理系统朝着⼩型化和通⽤化的⼩型机并且带有专⽤图像处理硬件的混合系统的⽅向发展。
数字图像处理第三版中文答案冈萨雷斯(供参考)
第二章(第二版是和*的矩形,第三版是和圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题所示的相似三角形几何关系得到,即()()01702302.x .d =解得x=。
根据 节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm (直径) 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说, 眼睛不能检测到以下直径的点:m .d .x 61011060-⨯<=,即m .d 610318-⨯<当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?亮度适应。
虽然图中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少?光速c=300000km/s ,频率为77Hz 。
因此λ=c/v= * 108(m/s)/77(1/s) = *106m = 3894 Km.根据图得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有:500/x=35/14; 解得:x=200,所以相机的分辨率为:2048/200=10;所以能解析的线对为:10/2=5线对/mm. 假设中心在(x0,y0)的平坦区域被一个强度分布为:])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于,令K=255。
如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化,并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变,那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓? 解:题中的图像是由:()()()()()[]()()[]20202020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=⨯==一个截面图像见图(a )。
数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章2.1(第二版是0.2和1.5*1.5的矩形,第三版是0.3和1.5圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到,即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm (直径) 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说, 眼睛不能检测到以下直径的点:m .d .x 61011060-⨯<=,即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少?光速c=300000km/s ,频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有:500/x=35/14; 解得:x=200,所以相机的分辨率为:2048/200=10;所以能解析的线对为:10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在(x0,y0)的平坦区域被一个强度分布为:])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于1.0,令K=255。
(完整版)数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章2.1(第二版是0.2和1.5*1.5的矩形,第三版是0.3和1.5圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到,即()()01702302.x .d =解得x=0.06d 。
根据2.1 节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小25327.⨯π成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为1.5 mm (直径) 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说, 眼睛不能检测到以下直径的点:m .d .x 61011060-⨯<=,即m .d 610318-⨯<2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用?亮度适应。
2.3 虽然图2.10中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是77HZ 。
问这一波谱分量的波长是多少?光速c=300000km/s ,频率为77Hz 。
因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5根据图2.3得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有:500/x=35/14; 解得:x=200,所以相机的分辨率为:2048/200=10;所以能解析的线对为:10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在(x0,y0)的平坦区域被一个强度分布为:])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于1.0,令K=255。
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料
数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料(1) 名词解释RGB Red Green Blue,红绿蓝三原色CMYK Cyan Magenta yellow blacK , 用于印刷的四分色HIS Horizontal Situation Indicator 水平位置指示器FFT Fast Fourier Transform Algorithm (method) 快速傅氏变换算法CWT continuous wavelet transform 连续小波变换DCT D iscrete Cosine Transform 离散余弦变换DWT DiscreteWaveletTransform 离散小波变换CCD Charge Coupled Device 电荷耦合装置Pixel: a digital image is composed of a finite number of elements,each of which hasa particular lication and value,theseelements are called pixel 像素DC component in frequency domain 频域直流分量GLH Gray Level Histogram 灰度直方图Mather(basic)wavelet:a function (wave) used to generate a set of wavelets, 母小波,用于产生小波变换所需的一序列子小波Basis functions basis image 基函数基图像Multi-scale analysis 多尺度分析Gaussian function 高斯函数sharpening filter 锐化滤波器Smoothing filter/convolution 平滑滤波器/卷积Image enhancement /image restoration 图像增强和图像恢复(2)问答题1. Cite one example of digital imageprocessingAnswer: In the domain of medical image processing we may need to inspect a certain class of images generated by an electron microscope to eliminate bright, isolated dots that are no interest.2.Cite one example of frequency domain operation from the following processing result, make a general comment about ideal highpass filter (figure B) and Gaussian highpass filter(figure D)A.Original imageB.ideal highpass filterIn contrast to the ideal low pass filter, it is to let all the signals above the cutoff frequency fc without loss, and to make all the signals below the cutoff frequency of FC without loss of.C.the result of ideal highpass filterD.Gaussian highpass filterHigh pass filter, also known as "low resistance filter", it is an inhibitory spectrum of the low frequency signal and retain high frequency signal model (or device). High pass filter can make the high frequency components, while the high-frequency part of the frequency in the image of the sharpThe law of sampling process should be followed, also called the sampling theorem and the sampling theorem. The sampling theorem shows the relationship between the sampling frequency and the signal spectrum, and it is the basic basis of the continuous signal discretization. In analog / digital signal conversion process, when the sampling frequency fs.max greater than 2 times the highest frequency present in the signal Fmax fs.max>2fmax, sampling digital signal completely retained the information in the original signal, the general practical application assurance sampling frequency is 5 ~ 10 times higher than that of the signal of the high frequency; sampling theorem, also known as the Nyquist theorem6.A mean filter is a linear filter but a median filter is not, why?Mean filter is a typical linear filtering algorithm, it is to point to in the target pixels in the image to a template, this template including its surrounding adjacent pixels and the pixels in itself.To use in the template to replace all the pixels of average pixel values.Linear filter, median filter, also known as the main method used in the bounded domain average method.Median filter is a kind of commonly used nonlinear smoothing filter and its basic principle is to put the little value in a digital image or sequence to use value at various points in the field of a point at which the value to replace, its main function is to let the surrounding pixel gray value differences between larger pixel change with the surrounding pixels value close to the values, which can eliminate the noise of the isolated points, so median filter to filter out the salt and pepper noise image is very effective.(3)算法题1.The following matrix A is a 3*3 image and B is 3*3 Laplacian mask, what will be the resulting image? (Note that the elements beyond the border remain unchanged)2.Develop an algorithm to obtain the processing result B from original image A3.Develop an algorithm which computes the pseudocolor image processing by means of fourier tramsformAnswer:The steps of the process are as follow:(1) Multiply the input image f(x,y) by (-1)x+y to center the transform;(2) Compute the DFT of the image from (1) to get power spectrum F(u,v) of Fourier transform.(3) Multiply by a filter functionh(u,v) .(4) Compute the inverse DFT of the result in (3).(5) Obtain the real part of the result in (4).(6) Multiply the result in (5) by(-1)x+y4.Develop an algorithm to generate approximation image series shown in the following figure b** means of down sampling.(4)编程题There are two satellite photos of night asblew.Write a program with MATLAB totell which is brighterAn 8*8 image f(i,i) has gray levels givenby the following equation:f(i,i)=|i-j|, i,j=0,1 (7)Write a program to find the outputimage obtained by applying a 3*3 medianfilter on the image f(i,j) ;note that theborder pixels remain unchanged.Answer:1.Design an adaptive local noise reduction filter and apply it to an image with Gaussian noise. Compare the performance of the adaptive local noise reduction filter with arithmetic mean and geometric mean filter.Answer:clearclose all;rt=imread('E:\数字图像处理\yy.bmp');gray=rgb2gray(rt);subplot(2,3,1);imshow(rt);title('原图像') ;subplot(2,3,2);imshow(gray);title('原灰度图像') ;rtg=im2double(gray);rtg=imnoise(rtg,'gaussian',0,0.005)%加入均值为0,方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,3);imshow(rtg);title('高噪点处理后的图像');[a,b]=size(rtg);n=3;smax=7;nrt=zeros(a+(smax-1),b+(smax-1));for i=((smax-1)/2+1):(a+(smax-1)/2)for j=((smax-1)/2+1):(b+(smax-1)/2)nrt(i,j)=rtg(i-(smax-1)/2,j-(smax-1)/2);endendfigure;imshow(nrt);title('扩充后的图像');nrt2=zeros(a,b);for i=n+1:a+nfor j=n+1:b+nfor m1=3:2m2=(m1-1)/2;c=nrt2(i-m2:i+m2,j-m2:j+m2);%使用7*7的滤波器Zmed=median(median(c));Zmin=min(min(c));Zmax=max(max(c));A1=Zmed-Zmin;A2=Zmed-Zmax;if(A1>0&&A2<0)B1=nrt2(i,j)-Zmin;B2=nrt2(i,j)-Zmax;if(B1>0&&B2<0)nrt2(i,j)= nrt2(i,j);elsenrt2(i,j)=Zmed;endcontinue;endendendendnrt3=im2uint8(nrt2);figure;imshow(nrt3);title('自适应中值滤波图');2.Implement Wiener filter with “wiener2” function of MatLab to an image with Gaussian noise and compare the performance with adaptive local noise reduction filter.代码如下:>> I=imread('E:\数字图像处理\yy.bmp');>>J=rgb2gray(I);>>K = imnoise(J,'gaussian',0,0.005);>>L=wiener2(K,[5 5]);>>subplot(1,2,1);imshow(K);title('高噪点处理后的图像');>>subplot(1,2,2);imshow(L);title('维纳滤波器处理后的图像');3. Image smoothing with arithmetic averaging filter (spatial convolution).图像平滑与算术平均滤波(空间卷积)。
数字图像处理第三版中文答案冈萨雷斯.doc
第二章(第二版是和* 的矩形,第三版是和圆形)对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题所示的相似三角形几何关系得到,即d 2 x 20.30.017解得x=。
根据节内容,我们知道:如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列,它转换成一个大小327.52 成像单元的阵列。
假设成像单元之间的间距相等,这表明在总长为 1.5 mm(直径)的一条线上有655 个成像单元和654 个成像单元间隔。
则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=× 10-6 m。
如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元,在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。
换句话说,眼睛不能检测到以下直径的点:x 0.06d 1.1 10 6 m ,即 d 18.3 10 6 m当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。
节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用亮度适应。
虽然图中未显示,但交流电的却是电磁波谱的一部分。
美国的商用交流电频率是 77HZ。
问这一波谱分量的波长是多少光速 c=300000km/s ,频率为 77Hz。
因此λ =c/v= * 10 8(m/s)/77(1/s) = *10 6m = 3894 Km.根据图得:设摄像机能看到物体的长度为x (mm),则有 :500/x=35/14; 解得: x=200 ,所以相机的分辨率为: 2048/200=10; 所以能解析的线对为:10/2=5 线对 /mm.假设中心在( x0,y0 )的平坦区域被一个强度分布为:i (x, y) Ke [( x x 0) 2 ( y y 0) 2 ] 的光源照射。
为简单起见,假设区域的反射是恒定的,并等于,令 K=255。
如果图像用 k 比特的强度分辨率进行数字化,并且眼睛可检测相邻像素间 8 种灰度的突变,那么 k 取什么值将导致可见的伪轮廓解:题中的图像是由:f x, y i x, y r x, y 255e x x02 y y0 2255ex x0 2 y y0 21.0一个截面图像见图(a)。
光电图像处理复习笔记(配数字图像处理第三版-冈萨雷斯著)
光电图像处理复习复习资料:课件,课堂笔记,参考书1、2考题类型:简答题,问答题,计算题考试分值:70%(平时30%)答疑时间:根据考试时间确定主要内容一、数字图像处理的基础1、图像的定义A、二维或三维景物呈现在人心目中的影像。
B、自然界的物体经可见光的照射由人的视觉系统所感知的景物。
C、任何数据场在空间的有序排列。
D、图像是对客观存在事物的一种相似性的生动模仿与描述,使物体的一种不完全的、不精确的描述,但是某种意义上是适当的表示。
2、图像分类物理图像:是指物质或能量的实际分布。
虚拟图像:采用数学方法,将由概念形成的物体(不是实物)进行表示的图像,即采用数学建模的方式,利用成像几何原理,在计算机上制作的。
模拟图像:可用连续函数来描述,光照位置和强度均为连续变化。
数字图像,可用矩阵或数组描述,光照位置和强度均为离散化的。
(这有个公式。
)3、数字图像处理(概念)是指应用计算机来来合成、变换已有的数字图像,从而产生一种新的效果,并把加工处理的图像重新输出的过程。
三个层次A. 图像处理: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。
(图像到图像的过程)B. 图像分析: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,以观察者为中心研究客观世界。
(图像到数据的过程)C. 图像理解:研究图像中各目标的性质和他们之间的相互关联;得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释;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。
(图像到抽象的过程)4、数字图像处理的内容图像获取和表示:该过程主要是把模拟信号转化为计算机所能接受的数字形式,以及把数字图像显示和表现出来。
这一过程主要包括获取图像、光电转换及数字化等几个步骤。
图像增强:改善图像主观视觉感受质量。
没有最好的方法,只能选择比较合适的方法。
图像复原:当造成图像退化原因已知,可以对图像进行复原。
数字图像处理第三版( Rafael C.Gonzalez著)第4章答案
4.1 重复例4.1,但是用函数()2(/4/4)f t A W W =-≤和()0f t =,对于其他所有的t 值。
对你的结果和例子中的结果之间的任何不同,解释原因。
解:()()()()224442422222sin 22sin 2sin 22j tWj tW Wj tW j Wj W j W j Wj j F f t e dtA edtA ej A ee j A e ej ee jAW F W A WWπμπμπμπμπμπμπμθθμπμπμπμθπμμπμπμπμ∞--∞-------===-⎡⎤=--⎢⎥⎣⎦⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦-=⎛⎫∴=⎪⎝⎭⎛⎫ ⎪⎝⎭=⎰⎰傅立叶变换的幅值是不变的;由于周期不同,4.2 证明式(4.4-2)()()()()()()~~2222j tj tn j tn j n Ttn n F f t edtf t t n T edt f t t n T edt f eπμπμπμπμμδδ∞--∞∞∞--∞=-∞∞∞--∞=-∞∞-∆=-∞==-∆=-∆=⎰∑⎰∑⎰∑中的()~F μ在两个方向上是无限周期的,周期为1/T ∆证明:(1) 要证明两个方向上是无限周期1/T ∆,只需证明根据如下式子:可得:其中上式第三行,由于k, n 是整数,且和的极限是关于原点对称。
(2) 同样的需要证明根据如下式子:()()()()()()~~2222j tj tn j tn j n Ttn n F f t edtf t t n T edt f t t n T edt f eπμπμπμπμμδδ∞--∞∞∞--∞=-∞∞∞--∞=-∞∞-∆=-∞==-∆=-∆=⎰∑⎰∑⎰∑可得:其中第三行由于k, n 都为整数,所以21j kneπ-=。
4.3 可以证明(Brancewell[2000])1()1()t t δδ⇔⇔和。
使用前一个性质和表4.3中的平移性质,证明连续函数()cos(2)f t nt π=的傅立叶变换是()()()()1/2F n n μδμδμ=++-⎡⎤⎣⎦,其中是一个实数。
《数字图像处理(第3版)》习题解答
胡学龙编著《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案目录第 1 章概述 (1)第 2 章图像处理基本知识 (4)第 3 章图像的数字化与显示 (7)第 4 章图像变换与二维数字滤波 (10)第 5 章图像编码与压缩 (16)第 6 章图像增强 (20)第 7 章图像复原 (25)第 8 章图像分割 (27)第 9 章数学形态学及其应用 (31)第 10 章彩色图像处理 (32)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。
1.2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。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
1.3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。
1.4 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。
答:图像是用成像技术形成的静态画面;视频用摄像技术获取动态连续画面,每一帧可以看成是静态的图像。
图形是人工或计算机生成的图案,而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅,再用摄影机连续拍摄成一系列画面,给视觉造成连续变化的图画。
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)
1. 数字数据传输通常用波特率度量,其定义为每秒钟传输的比特数。
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:(a) 用56K 波特的调制解调器传输一幅1024×1024、256 级灰度的图像需要用几分钟?(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?解:(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min(b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s2.两个图像子集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N D(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。
23887-《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
word格式-可编辑-感谢下载支持胡学龙编著《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)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。
1.2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。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
1.3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。
1.4 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。
答:图像是用成像技术形成的静态画面;视频用摄像技术获取动态连续画面,每一帧可以看成是静态的图像。
图形是人工或计算机生成的图案,而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅,再用摄影机连续拍摄成一系列画面,给视觉造成连续变化的图画。
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2-1. 数字数据传输通常用波特率度量,其定义为每秒中传输的比特数。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 答下列问题: (a)用 56K 波特的调制解调器传输一幅 1024×1024、256 级灰度的图像要花费几分钟? (b) 以750K 波特 [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? 解:(a)传输数据包(包括起始比特和终止比特)为:N=n+m=10bits 对于一幅1024×1024 大小的图像,其总的数据量为M=(1024)2×N, 故以56K 波特的速率传输所需时间为T=M/56000=(1024)2×(8+2)/56000=187.25s=3.1min (b) 以750K 波特的速率传输所需时间为T=M/56000=(1024)2×(8+2)/750000=14s (类似题目) 在串行通信中,常用波特率描述传输的速率,它被定义为每秒传输的数据 比特数。串行通信中,数据传输的单位是帧,也称字符。假如一帧数据由一个起始比特位、 8 个信息比特位和一个结束比特位构成。根据以上概念,请问: (1)如果要利用一个波特率为56kbps(1k=1000)的信道来传输一幅大小为1024×1024、 256级灰度的数字图像需要多长时间? (2)如果是用波特率为750kbps 的信道来传输上述图像,所需时间又是多少? (3)如果要传输的图像是512×512的真彩色图像(颜色数目是32 bit),则分别在上面两 种信道下传输,各需要多长时间? 解答: (1)传输的比特数为1024×1024×8×(1+8+1)/8=10485760,则在波特率为56kbps 的信道 上传输时,所需时间为10485760/56000=187.25 秒。
Байду номын сангаас
把图像看作是平面中各个像素组成的集合,然后直接对这一二维函数进行相应的处理。主要有两大类: · 域处理法:包括梯度运算,拉普拉斯算子运算,平滑算子运算和卷积运算。 · 点处理法:包括灰度处理,面积、周长、体积、重心运算等等。 2.变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换,然后在施行各种处理,处理后再反变换到空 间域,得到处理结果。 包括滤波、数据压缩、特征提取等处理。 1.5 数字图像处理的主要内容 完整的数字图像处理系统大体上可分为如下几个方面: 1.图像的信息的获取(Image information acquisition) 把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号。需要两个部件以获取数字图像: (1)物理设备,该设备对我们希望成像的物体发射的能量很敏感。 (2)数字化器,是一种把物理感知装置的输出转化为数字形式的设备。 常见的图像输入设备有:扫描仪、摄像机、数码相机、图像采集卡等 2.图像信息的存储(Image information storage) 主要有三类: (1)处理过程中使用的快速存储器; ·计算机内存。 ·帧缓存,通常可存储多幅图像并可以视频速度读取。它可以允许对图像进行放大、缩小,以及垂直翻转 和水平翻转。 (2)用于比较快的重新调用的在线或联机存储器; ·磁盘,可存储几个 G byte 的数据; ·磁光存储器,可在 51/4 英寸的光片上存储上 G byte 的数据; ·光盘塔,一个光盘塔可放几十个到几百个光盘,利用机械装置插入或从光盘驱动器中抽取光盘。 (3)不经常使用的数据库(档案库)存储器。 ·磁带。长 13 英尺的磁带可存储近 1G byte 的数据,但储藏寿命较短。 · 一次写多次读 (WORM) 光盘。 可在 12 英寸的光盘上存储 6G byte 数据, 在 14 英寸的光盘上存储 10G byte 数据,并易于储藏。 3.图像信息的传送(Image information transmission) 可分为系统内部传送与远距离传送: (1)内部传送: 指在不同设备间交换图像数据。现在有许多用于局域通信的软件和硬件以及各种标准协议。多采用 DMA(Direct Memory Access)技术以解决速度问题。 (2)外部远距离传送: 主要问题是图像数据量大而传输通道比较窄。 这一状况由于光纤和其他宽带技术的发展,正在迅速得到改进。另一方面,解决这个问题需要依靠对图像 数据压缩。 4.图像的输出与显示 图像处理的最终目的是为人或机器提供一幅更便于解释和识别的图像。因此图像的输出也是图像处理的重 要内容之一。 主要分两类: (1)硬拷贝(记录图像) 。如激光打印机、胶片照相机、热敏装置、喷墨装置和数字单元(如 CD-ROM)等。 (2)软拷贝。如 CRT (Cathode Ray Tube)显示、液晶显示器(LCD) 、场致发光显示(FED) 。 5.数字图像处理(Digital image processing) 主要包括以下几项内容:
(4) 工业生产中的应用 从 70 年代起得到了迅速的发展,图像处理技术的重要应用领域。在生产线中对产品及部件进行无损检测, 如食品、水果质量检查,无损探伤,焊缝质量或表面缺陷 等等。 (5) 军事、 公安等方面的应用 军事目标的侦察、制导和警戒系统、自动灭火器的控制及反伪装;公安部门的现场照片、指纹、手迹、人 像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等。 (6) 教学和科研领域 如科学可视化技术,远程培训及教学也将大量使用图像处理技术的成果。 (7) 电子商务 如身份认证、产品防伪、水印技术等。 1.7 数字图像处理领域的发展动向 需进一步研究的问题: (1)在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。 (2)加强软件研究、开发新的处理方法。 (3)加强边缘学科的研究工作,促进图像处理技术的发展。 (4)加强理论研究,逐步形成图像处理科学自身的理论体系。 (5)图像处理领域的标准化。 未来发展动向大致可归纳为: (1)图像处理的发展将围绕 HDTV 的研制,开展实时图像处理的理论及技术研究,向着高速、高分辨率、 立体化、多媒体化、智能化和标准化方向发展。 (2)图像、图形相结合,朝着三维成像或多维成像的方向发展。 (3)硬件芯片研究。 (4)新理论与新算法研究。
(1)几何处理(Geometrical Image Processing) 主要包括坐标变换,图像的放大、缩小、旋转、移动,多个图像配准,全景畸变校正,扭曲校正,周长、 面积、体积计算等。 (2)算术处理(Arithmetic Processing) 主要对图像施以+、-、×、÷等运算,虽然该处理主要针对像素点的处理,但非常有用,如医学图像的 减影处理就有显著的效果。 3)图像增强(Image Enhancement) 就是突出图像中感兴趣的信息,而减弱或去除不需要的信息,从而使有用信息得到加强。 ·改善图像的视觉效果,提高图像成分的清晰度; ·使图像变得更有利于计算机处理,便于进一步进行区分或解释。 (4)图像复原(或恢复) (Image Restoration) 就是尽可能地减少或者去除图像在获取过程中的降质(干扰和模糊) ,恢复被退化图像的本来面貌,从而改 善图像质量。 关键是对每种退化(图像品质下降)建立一个合理的模型。 5)图像重建(Image Reconstruction) 是从数据到图像的处理。即输入的是某种数据,而处理结果得到的是图像。典型应用有 CT 技术和三维重建 技术。 (6)图像编码(Image Encoding) 主要是利用图像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特征对图像信号进行高效编码,其目的是压 缩数据量,以解决数据量大的矛盾。 (7)图像识别(Image Recognition) 利用计算机识别出图像中的目标并分类、用机器的智能代替人的智能。它所研究的领域十分广泛,如,机 械加工中零部件的识别、分类;从遥感图片中分辨农作物、森林、湖泊和军事设施;从气象观测数据或气 象卫星照片准确预报天气; 从 X 光照片判断是否发生肿瘤; 从心电图的波形判断被检查者是否患有心脏病; 在交通中心实现交通管制、识别违章行驶的汽车及司机,等等。 1.6 数字图像处理的起源与应用 数字图像处理的起源: 最早可追溯到 20 世纪 20 年代,借助打印设备进行数字图像的处理。 基于光学还原的技术,该技术在电报接收端用穿孔纸带打出图片。 到 1929 年由早期的用 5 个灰度等级对图像编码,增加到 15 个等级。 真正数字图像处理技术的诞生可追溯到 20 世纪 60 年代早期。 数字图像处理技术在 20 世纪 60 年代末和 20 世纪 70 年代初开始用于医学图像、地球遥感监测和天文学等 领域。 数字图像处理主要应用于下面的几个领域: (1) 通讯 按业务性能划分可分为:电视广播传真、可视电话、会议电视、图文电视、可视图文以及电缆电视。 按图像变化性质分可分为:静止图像和活动图像通信。 (2) 遥感 航空遥感和卫星遥感图像都需要数字图像处理技术的加工处理,并提取出有用的信息。主要用于土地测绘, 资源调查,气候监测,农作物估产,自然灾害预测预报,环境污染监测,气象卫星云图处理以及地面军事 目标的识别。 (3) 生物医学领域中的应用 计算机图像处理在医学上应用最成功的例子就 X 射线 CT(X-ray Computed Tomography),20 世纪 70 年代发 明的计算机轴向断层术(CAT) ,简称计算机断层。
1.1 图像与图像处理的概念 图像(Image): 使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的,可以直接或间接作用于人眼 并进而产生视觉的实体。包括: ·各类图片,如普通照片、X 光片、遥感图片; ·各类光学图像,如电影、电视画面; ·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述,如绘画、绘图等。 数字图像:为了能用计算机对图像进行加工,需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化,这种离散 化了的图像是数字图像。 图像中每个基本单元叫做图像的元素,简称像素(Pixel) 。 数字图像处理(Digital Image Processing) :是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像,从而产生一种新 的效果, 并把加工处理后的图像重新输出, 这个过程称为数字图像处理。 也称之为计算机图像处理 (Computer Image Processing) 。 1.2 图像处理科学的意义 1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 ·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的,即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的 方式获取信息。在这些信息中,视觉信息占 70%。 ·视觉信息的特点是信息量大,传播速度快,作用距离远,有心理和生理作用,加上大脑的思维和联想, 具有很强的判断能力。 ·人的视觉十分完善,人眼灵敏度高,鉴别能力强,不仅可以辨别景物,还能辨别人的情绪。 2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段 非可见光成像。如:γ射线、X 射线、紫外线、红外线、微波。利用图像处理技术把这些不可见射线 所成图像加以处理并转换成可见图像,可对非人类习惯的那些图像源进行加工。 3.图像处理技术对国计民生有重大意义 图像处理技术发展到今天,许多技术已日益趋于成熟,应用也越来越广泛。它渗透到许多领域,如遥 感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。 1.3 数字图像处理的特点 1. 图像信息量大 每个像素的灰度级至少要用 6bit(单色图像)来表示,一般采用 8bit(彩色图像) ,高精度的可用 12bit 或 16bit。 一般分辨率的图像像素为 256×256、 512×512 高分辨率图像像素可达 1024×1024、2048×2048 1024×1024×8=1MB 2048×2048×8=4MB 如:X 射线照片一般用 64 到 256kB 的数据量 2. 图像处理技术综合性强 一般来说涉及通信技术、计算机技术、电视技术、电子技术,至于涉及到的数学、物理学等方面的基础知 识就更多。 3.图像信息理论与通信理论密切相关 图像理论是把通信中的一维问题推广到二维空间上来研究的。 通信研究的是一维时间信息,时间域和频率域的问题。任何一个随时间变化的波形都是由许多频率不同、 振幅不同的正弦波组合而成的。 图像研究的是二维空间信息,研究的是空间域和空间频率域(或变换域)之间的关系。任何一幅平面图像 是由许多频率、振幅不同的 X-Y 方向的空间频率波相叠加而成。 1.4 数字图像处理的主要方法 1.空域法 一幅遥感图像 3240×2340×4≈30Mb 256×256×8=64kB 512×512×8=256kB