数字图像处理(3)
数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的1)
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。
数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第三章答案
（a ）由2)(KrAer T s -==，3/2A AeKL =-得：)3/1ln(20=-KL ，20/0986.1L K = 220986.1)(rL Ae r T s -==（b ）、由， 4/)1(20B e KL =--B 得：)4/3ln(20=-KL ,20/2877.0L K =)1()(222877.0rL e B r T s --==（c ）、逐次查找像素值，如（x ，y ）=（0，0）点的f （x ，y ）值。
若该灰度值的4比特的第0位是1，则该位置的灰度值全部置1，变为15；否则全部置0，变为0。
因此第7位平面[0,7]置0，[7,15]置1，第6位平面[0,3]，[4,7]置0，[8,11]，[12,15]置15。
依次对图像的全部像素进行操作得到第0位平面，若是第i 位平面，则该位置的第i 位值是0还是1，若是1，则全置1，变为15，若是0，则全置0设像素的总数为n ，是输入图像的强度值，由，rk 对应sk ，所以，由 和得由此得知，第二次直方图均衡化处理的结果与第一次直方图均衡化处理的结果相同，这里我们假设忽略不计四舍五入的误差。
3.11题、由dw w p z G v zz )()(0⎰==,⎩⎨⎧=<<-5.00415.044)( w ww wz w p{5.00215.0221022)()(<<<<+-===⎰z zz z z zz dw w p z G v令v s =得所以⎪⎩⎪⎨⎧=⎪⎩⎪⎨⎧==-<<+-±<<--+-±±-±-5.0102215.0121)2(25.022125.0122)(r r r r r r vv v G z3.12题、第k 个点邻域内的局部增强直方图的值为：P r (r k )=n k /n (k=0,1,2,……K-1)。
这里n k 是灰度级为r k 的像素个数，n 是邻域内像素的总个数，k 是图像中可能的灰度级总数。
【精选】数字图像处理第3章
设定加权因子 ai 和 bi 的值，可以得到不同的变换。例如，当选定
a2 b1 切。
1 ，b2
0.1
，a1
a0
b0
0
，该情况是图像剪切的一种列剪
（a）原始图像
Digital Image Processing
（b）仿射变换后图像
3.1 图像的几何变换
◘透视变换 :
把物体的三维图像表示转变为二维表示的过程，称为透视 变换，也称为投影映射，其表达式为:
a2
b2
a1 b1
a0
b0
y
1
平移、比例缩放和旋转变换都是一种称为仿射变换的特殊情况。
仿射变换具有如下性质：
（1）仿射变换有6个自由度（对应变换中的6个系数），因此，仿射变换后 互相平行直线仍然为平行直线，三角形映射后仍是三角形。但却不能
保 证将四边形以上的多边形映射为等边数的多边形。
1D-DFT的矩阵表示 ：
F (0)
F (1)
WN00 WN10
F (2)
WN20
F (N 1)
W
(N N
1)0
WN01 WN11 WN21
WN(N 1)1
W
0( N
N
1)
WN1(N 1)
第3章 图像变换
◆ 3.1 图像的几何变换 ◆ 3.2 图像的离散傅立叶变换 ◆ 3.3 图像变换的一般表示形式 ◆ 3.4 图像的离散余弦变换 ◆ 3.5 图像的离散沃尔什－哈达玛变换 ◆ 3.6 K-L变换 ◆ 3.7 本章小结
数字图像处理_课件_3
21
航拍图像的幂律变换增强
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
a. 原始图像
b. C=1, =3.0 c. C=1, =4.0 (最佳) d. C=1, =5.0
s cr c 1
22
电子显微镜扫描
3.2.4 对比度拉伸
的 放 大 约 700 倍 的花粉图像
➢ 因此，归一化后的直方图由 p(rk ) nk / MN 给 出，其中k＝0, 1, …, L-1。
29
数第 字三
➢ p(rk)是灰度级rk在图像中出现的概率的一
图 章 个估计。
像灰
处 度 ➢ 归一化直方图的所有分量之和应等于1。
理变
换 与
➢ 直方图是多种空间域处理技术的基础。
空
间
滤
波
30
数第 字三 图章 像灰 处度 理变
换 与 空 间 滤 波
4. 一般情况下，从输入图像的左上角开始处理，以 水平扫描的方式逐像素地处理，每次一行
5. 当该邻域的原点位于图像的边界上时，部分邻域 将位于图像的外部。此时，可以用0或者其它指定 的灰度值填充图像的边缘，被填充边界的厚度取 决于邻域的大小。
以上处理称为空间滤波，邻域与预定义的操作一 起称为空间滤波器。
与 为输出中较宽范围的灰度值，可以扩展图像
空 间
中暗像素的值，同时压缩高灰度级的值。
滤 波
➢ 反对数变换的作用与此相反。
17
傅里叶频谱及其对数变换
数第
字三
图章
像灰
处度
理变
换
与
空
间 滤
傅立叶频谱的对数变换，s
c
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。
数字图像处理3_彩色图像处理
19
人脸检测与识别，首先根据肤色信息将图象中 肤色区域分割出来
Digital Image Processing
20
医疗、显微真彩色图像
照片拍摄的是一只公牛 眼睛睫状体的毛细血管。 眼睛睫状体 这些毛细血管能分泌水 状液。这些液体为眼球 晶体和角膜提供了大部 分营养成份。 这张图片是从不同深度 不同深度 拍摄的27张照片合成而 拍摄的 张照片合成而 得到的，给人以三维图 得到的 的效果。为了更突出显 示公牛眼睛睫状体的毛 细血管并更好地进行拍 摄，毛细血管中注射了 一种不可溶的染料。
量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高， 图像质量好，但数据量大； 量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会 出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。
Digital Image Processing 7
4.灰度值： 灰度值： 灰度值
• 概念： 概念： 表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度值。 • 特性： 特性： 数值越大，该像素越亮；数值越小，该像素越暗。
Digital Image Processing 21
3.1 彩色基础
颜色视觉是一种复杂的物理、生理和心理现象。 颜色视觉是一种复杂的物理、生理和心理现象。 物理 现象 1、光线的物理性质 2、颜色特性描述 3、颜色的视觉机理
Digital Image Processing
22
1、光线的物理特性 、
为像素的灰度值，z与qi 的差称为量化误差。)
量化为8 量化为 bit 量化； 量化； 图2-3 量化示意图
Digital Image Processing
(2)整数 用一个字 整数qi用一个字 整数 节8 bit来表示量化 来表示量化 后的灰度值。 后的灰度值。把由 黑—灰—白的连续 灰 白的连续 变化的灰度值， 变化的灰度值， 量 化为0～ 数值 化为 ～255数值
数字图像处理3-直方图均衡,直方图匹配,空间滤波相关等
Timg(原图) im_1(MATLAB均衡处理) im_2(ps均衡处理)原图的rgb直方图r通道直方图（原图）g通道直方图（原图）b通道直方图（原图）r通道直方图（im_1）g通道直方图（im_1）b通道直方图（im_1）r通道直方图（im_2）g通道直方图（im_2）b通道直方图（im_2）这里找到了一张对比度较低的图像timg，其原本的对比度很低。
之后分别用MATLAB和ps对其进行了直方图均衡，生成了im_1与im_2，可见其处理的效果是有区别的。
MATLAB处理的结果色彩更加艳丽但是相对于原图来说其每个区域的颜色和旁边的区域颜色差别会很巨大，就是使得边界更明显，同时对比度提高了很多。
而ps处理的结果可以看出新的直方图和原直方图相比产生了很多形状上的差别，可见ps的直方图均衡采用了更为复杂的算法。
同时图像对比度以及颜色艳丽的程度得到了提升，但是没有MATLAB处理的效果明显，保持了原图的色调以及部分颜色关系。
Ps中直方图均衡可以一键实现，因此在此不做重点描写，我们来看如何用MATLAB实现这种操作。
MATLAB代码如下：主程序：im=imread('timg.jpg');im_r=change(im(:,:,1));im_g=change(im(:,:,2));im_b=change(im(:,:,3));im1(:,:,1)=im_r;im1(:,:,2)=im_g;im1(:,:,3)=im_b;figure;imshow(im1);imwrite(im1,'im1.jpg');Change函数：function [n] = change(m)n=m;sum=0;for i=0:255for j=1:407for k=1:500if(m(j,k)==i)sum=sum+1;endendendchan=sum/(407*500);chan1=fix(chan*255+0.5);for j=1:407for k=1:500if(m(j,k)==i)n(j,k)=chan1;endendendend[x,xout] = hist(n(:), 0:255);figure;bar(xout, x); xlim([0 255]);MATLAB其实本身有实现直方图均衡效果的函数，这里为了理解算法自己做了这个函数。
数字图像处理课后答案 (3)
数字图像处理课后答案1. 什么是数字图像处理？数字图像处理是指利用计算机对图像进行处理的一门学科。
它是图像处理领域的一个重要分支，主要目标是通过一系列数学算法和统计方法，对数字图像进行分析和处理，从而达到改善图像质量、提取图像特征、实现图像识别等目的。
2. 数字图像处理的主要内容数字图像处理包含了很多内容，主要可以分为以下几个方面：2.1 图像增强图像增强是指通过一系列的算法和处理技术，改善图像的质量，使得图像更加清晰、明亮、对比度更强、噪声更少等。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
2.2 图像压缩图像压缩是指通过一定的算法和技术，对图像进行编码和解码，从而减少图像的存储空间和传输带宽。
常见的图像压缩算法包括JPEG、PNG、GIF等。
2.3 图像分割图像分割是指将一张图像分成若干个区域，每个区域具有一定的相似性和一致性。
通过图像分割可以提取出图像中的物体或者感兴趣的区域，为图像分析和识别提供基础。
常见的图像分割方法有阈值分割、区域生长法等。
2.4 特征提取特征提取是指从图像中提取出有代表性的特征，用于图像分类、目标识别等应用。
常见的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。
2.5 图像恢复图像恢复是指通过一系列的算法和技术，对受损或者退化的图像进行修复，使得图像更加清晰、完整。
常见的图像恢复方法包括去噪、去模糊、去抖动等。
3. 数字图像处理的应用领域数字图像处理在很多领域中都有广泛的应用，以下是一些典型的应用领域：3.1 医学影像处理在医学领域，数字图像处理应用非常广泛。
它可以用于CT 扫描、MRI、X光片等医学图像的分析、特征提取和诊断。
3.2 无人驾驶数字图像处理在无人驾驶领域也有重要的应用。
通过摄像头采集到的图像，利用图像处理算法和技术，可以实现车辆的感知、障碍物检测、车道识别等功能。
3.3 图像识别图像识别是数字图像处理的一个重要应用领域。
通过图像处理和模式识别的技术，可以实现人脸识别、字符识别、目标识别等功能。
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
添加标题
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
数字图像处理习题(3)
2.一幅模拟彩色图形经数字化后，其分辨率为1024*768像素，若每个像素用红，绿，蓝三基色表示，三基色的灰度等级为8，在无压缩的情况下计算机存储该图像将占用的存储空间1024*768*8*3=18874368=18Mbit=2.25Mbyte3.在图像处理中有哪几种常用的颜色模型？他们的应用对象是什么？RGB\CMYK\LAB\灰度\索引\多通道，RGB 模型适合图像处理和打印、扩印。
CMYK 适合印刷用途。
灰度模型处理简单色彩的图像。
多通道是用通道颜色来处理图像4.两个图像子集s1和s2，如图，对于v=（1）确定这两个子集是4连通，8连通还是m 连通？是8连通，5.令f(100,180)=25，f(100,181)=43,f(101,180)=50,f(101,181)=61,分别用最近邻差值法和双线性差值法计算f(100.4,180.7)的值最近邻差值法：由于f(100.4,180.7)与f(100,181)最近，所以f(100.4,180.7)=43；双线性差值法：f(x,y)=[f(1,0)-f(0,0)]x+[f(0,1)-f(0,0)]y+[f(1,1)+f(0,0)-f(0,1)-f(1,0)]xy+f(0,0) 找到对应 的（1，0）点，求得f(100.4,180.7)=49.74()()∑∞=++=1110sin cos 2n n n t nw t nw at f b a余弦系数： KL 变换的核心过程是计算特征值和特征向量，有很多不同的计算方法。
一种常采用的方法是推导法。
由于通常S<<N,这种方法将求高阶矩阵的特征向量转化为求较低阶矩阵的特征向量的过程在图象数据分析中是很实用的。
K-L 变换的一般步骤是:1、读入图像、形成数据矩阵（每个样本为1*64） 2、标准化数据3、求协方差矩阵4、计算协方差矩阵的特征根及特征向量5、选出最大10个特征值对应的特征向量构成变换矩阵6、求每个样本在特征空间的表示8位数据重建图像在这里指高灰阶图像数据在８位显示器上显示，并尽量保持图像数据的细节是目前该领域的研究热点。
23887《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)
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832X32= 10925种
有意义的图标数10925/106= 10919种
选择有意义图标的时间10919X0.1= 10918S
颜色模型规定了颜色的建立、描述和观察方式。颜色模型都是建立在三维空间中的，所 以与颜色空间密不可分。
2.2色调、色饱和度和亮度的定义是什么？在表征图像中一点的颜色时，各起什么作用？
答：HSV模型由色度（H）,饱和度（S）,亮度（V）三个分量组成的，与人的视觉特 性比较接近。HSV颜色模型用Munsell三维空间坐标系统表示。
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？
图像存储器、图像输出设备等组
成。软件系统包括操作系统、控
制软件及应用软件等。教材图2.6数字图像处理系统结构图
2.6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
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。视频和动画都利用了视觉暂留原理。
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202 班一、实验目的：1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；3）学习VC++ 6。
0 的编程方法；4）验证均值滤波、中值滤波处理理论；5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：硬件：微型图像处理系统，包括：主机，PC机；摄像机；软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++6.0三、实验内容：1）握高级语言编程技术；2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法；3）编译并生成可执行文件；4）考察处理结果。
四、实验要求：1）学习VC+确6。
0编程的步骤及流程；2）编写均值滤波、中值滤波的程序；3）编译并改错；4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）；5）提交程序及文档；6）写出本次实验的体会。
五、实验结果截图实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。
边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
均值氓浜1W赵六、实验体会本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。
本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。
七、实验程序代码注释及分析// HistDemoADIg.h :头文件//#in elude "ImageWnd.h"#pragma once// CHistDemoADIg 对话框classCHistDemoADIg : public CDialogEx{//构造public:CHistDemoADlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数intnWidth;intnHeight;intnLen;intnByteWidth;BYTE *lpBackup;BYTE *lpBitmap;BYTE *lpBits;CStringFileName;CImageWndsource,dest;// 对话框数据enum { IDD = IDD_HISTDEMOA_DIALOG };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected:HICON m_hIcon;// 生成的消息映射函数virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam);afx_msg void OnPaint();afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon();DECLARE_MESSAGE_MAP()public:voidLoadBitmap(void);afx_msg void OnOpen();afx_msg void OnHist();voidHistogramEq(void);voidNoColor(void);void HistogramEq1(intnWidth,intnHeight,BYTE *lpInput,BYTE *lpOutput);voidMeanFilter(intnWidth,intnHeight,BYTE *lpInput,BYTE *lpOutput);voidMedianFilter(intnWidth,intnHeight,BYTE *lpInput,BYTE *lpOutput); afx_msgvoid OnBnClickedClose();afx_msg void OnBnClickedMeanfilter();afx_msg void OnBnClickedMedianfilter();};HistDemoADlg.cpp 对HistDemoADlg.h 进行具体的实现，OnOpen() 函数响应ID 为IDC_OPEN的按钮事件，而且会调取文件选择对话框，选取文件之后，会显示在原始图像区域显示对应的位图图像，OnHist()函数会响应ID为IDC_HIST的按钮事件，调用HistogramEq()进行直方图均衡化的处理，HistogramEq()会调用HistogramEq1()进行直方图均衡化的处理，并用dst.setlmage()显示处理之后的图像，以及NoColor()函数，对原始图像转化为灰度图像之后再显示。
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。
数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第二章答案
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，我这样做不知道对不对）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：，即2.2 亮度适应。
2.3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 （看翻得对不对）解：题中的图像是由：一个截面图像见图（a）。
如果图像使用k比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b），其中。
因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，，K= 6。
也就是说，小于64的话，会出现可见的伪轮廓。
2.9(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2048×2048 大小的图像，其总的数据量为，故以56K 波特的速率传输所需时间为：(b) 以3000K 波特的速率传输所需时间为2.10解：图像宽高纵横比为16:9，且水平电视线的条数是1080条，则：竖直电视线为1080×（16/9）=1920 像素/线。
数字图像处理期末试卷及答案 (3)精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版XXXX 学院2020-2021学年学期期末考试卷课程《数字图像处理》考试时间： 120 分钟班级姓名学号一．填空题（每空1分，共20分）1.________是指由外部轮廓线条构成的矢量图，即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等。
2. 图像根据色彩分为：彩色图像、___________和___________。
3. 对一幅连续图像f(x,y)在二维空间上的离散化过程称为___________，离散化后的采样点称为___________。
4. 图像分辨率包括___________和___________两部分，它们分别由采样点数和灰度级来控制。
5.普通彩色图像中，一个像素需要24比特构成，R、G、B各占______个比特，可能的颜色数有______种。
6. RGB模型，也叫______、______、______模型，广泛用于彩色显示器，高质量彩色摄像机中。
7. 在HSI空间中，彩色图像包含色调、___________和___________三个分量。
8. ______________是一种线性的积分变换，常在将信号在时域（或空域）和频域之间变换时使用，在物理学和工程学中有许多应用。
9. 灰度变换是数字图像增强技术的一个重要的手段，目的是使图像的__________动态范围扩大，图像的__________扩大，图像更加清晰，特征越发明显。
10. 图像的退化由系统特性和__________两部分引起。
11. _____________是利用图像数据的冗余进行压缩，可完全恢复原始数据而不引起任何失真，压缩率受冗余度的理论限制。
12. _____________的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。
二．选择题（每题2分，共20分）(请将答案填入下面表格中)1．________目的是改善图像质量，使图像更加符合人类的视觉效果，从而提高图像判读和识别效果的处理方法。
数字图像处理实验三(邻域平均法和中值滤波)
数字图像处理实验三(邻域平均法和
中值滤波)
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数字图像处理实验三
邻域平均法(box 模板>和中值滤波处理
加入脉冲噪声后的图像：
testnoise.bmp 去噪过程结果图像
请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：
和中值滤波法对testnoise 图像进行去噪处理<中值滤波的模板的大小也设为3×3）。
得出实验结果图像后，比较这两种方法去噪的效果好坏，并分析具体原因。
b5E2RGbCAP 完成上述工作后，使用程序进行验证分析：使用邻域平均法时，3×3和5×5模板大小对图像进行处理的效果有何差别？并分析原因。
p1EanqFDPw 附加说明：程序框架可以参考第二次实验指导书上给出的示例程
序。
申明：
所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。
数字图像处理答案3
靳 ①凡=迟感小 t=0. b ...7r 用累稅分布帝敕〔CDF ）件为交换西7SjiW-ftdb^Co*12 3 4ij 舟(U 0.1 ai 1 业』00 DJ Oil ftl 1 00 an. Q4 1 014 t i —0^ 0 fti flO03 阳 1 「112 {J|D-*j-41S 01 M JJ Oil 叽』ai0IO0 0,13讹WM01010 —业 1 01011J0I0L -IJ 衡化过程，并画出均衡化后的直方图。
若在原图像一行上连续8个像素的灰数T ［『］牡理时.却剪比时芋果住动态范围伺大・切+码3rQ=0 0474 0.1?^li 呻 和=1/70-174tj —j/7 0.(^8 0.2622/7n=2/7 O.OA60.34S 2HSL =2.'70-174r>=3.!7 QM 0.42® :--「■|1』」亍DMS0.496 *灯护抒0.HAr-=sn0.058 03544/70.042 0.6164 -5S-4/7 0.120 r-=l0.3® 411Sf-10JM②均衝化后的直方團:0, $ 0. 4 0. 3 0. 2 0. 1A ■• mihV0 1 2 3 4 5 & 7③0、K 2. 3. 4> 5. 6. 7均衡化后的灰燮值依次为K 2、2、3> 3. 4、4、度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7,则均衡后，他们的灰度值为多少?符号 al a2 a3 a4 a5 a6 概率0.10.40.060.10.040.33、对下列信源符号进行Huffman 编码，并计算其冗余度和压缩率。
顶始侣憑觀車1"> s 4 a20.40.40.4f Qjfi捅030.3 0.303 CMal010.1*0.2 ~|*Q.3把010.1 0.1a3i5Q.QfiQ.OJ■*o.i从越小的恺源开始一直套廈始的愕源。
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Reverse the order of pixel intensity g(i,j) = 255 - f(i,j) or s = 255 - r
Ex: Displaying medical images.
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Digital Image Processing
Digital Image Processing
第三章 灰度变换与空间滤波
Digital Image Processing
本章内容
3.1 背景知识 3.2 基本灰度变换 3.3 直方图处理 3.4 空间滤波基础 3.5 平滑空间滤波器 3.6 锐化空间滤波器 3.7 混合空间增强法
Digital Image Processing
g x ,y s T fx ,y T r
❖ Implementation by Look-Up Table (LUT)
rs 0 255 1 254 2 253 ：： 254 1 255 0
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Digital Image Processing
3.2 Basic Gray Level Transformations
图象增强的含义和目的
四、基本方法：
空间域处理：
点处理（图象灰度变换、直方图均衡等）；邻域处理（线性、 非线性平滑和锐化等）；
频域处理：高、低通滤波、同态滤波等
Manipulation of pixel values in the image plane
Frequency filtering
2D DFT
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Digital Image Processing
3.2 Basic Gray Level Tranቤተ መጻሕፍቲ ባይዱformations
❖Log (or Inverse Log) Transformations (对数变换)
s = c log(1+r)
Log Transform: expand the dark pixel values while compressing the higher-level values. Inverse Log Transform: compress the dark pixel values while expanding the higher-level values. Ex: Displaying Fourier Spectrum
3.2 Basic Gray Level Transformations
❖Log (or Inverse Log) Transformations (对数变换) s = c log(1+r)
c是常数，r>=0 有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许 动态范围，如果直接使用原图，则一部分细节可能丢 失，解决办法是对原图进行灰度压缩，如对数变换
Contrast stretching
Thresholding (Binarization)
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Digital Image Processing
3.1 Background
❖Example: using PS
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Digital Image Processing
3.1 Background
❖ Mask Processing (Spatial Filtering)
Digital Image Processing
3.1 背景知识
❖ 图像增强的分类
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Digital Image Processing
3.1 背景知识
❖空间域增强处理(Spatial-domain Processing )
gx, y Tfx, y
处理算子 T: Operator on f, defined over some neighbor of (x,y)(多为方形和矩形阵列，又称为空间滤波器) 点处理（Point processing): T operates only on (x,y). 模板处理(Mask processing): T operates on a small neighborhood of (x,y).
图象增强的含义和目的
二、为什么要增强图象？
图像在生成、传输或者处理过程中会引入噪声或使图像 变模糊，从而降低了图像质量，甚至淹没了特征，给分 析带来了困难。
三、目的：
❖ 改善图象的视觉效果，提高图像的清晰度； ❖ 将图象转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形
式，以便从图象中获取更有用的信息。
Digital Image Processing
图象增强的含义和目的
一、什么是图像增强
图像增强是要突出图像中的某些信息，同时削弱或去除 某些不需要信息的一种处理方法，以得到对具体应用来
说视觉效果更“好”，或更“有用”的图像的技术.
Digital Image Processing
图象增强的含义和目的
一、什么是图像增强
灰度均衡
滤波增强
Digital Image Processing
Mask(掩模), Filter(滤波器), Kernel(核), Template(模板), Window(窗口)
Square, rectangle, or sometimes circular type
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Digital Image Processing
3.2 Basic Gray Level Transformations
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Digital Image Processing
3.1 Background
❖Point processing:
g x ,y s T fx ,y T r
r,s分别是f(x,y)和g(x,y)在点(x,y)的灰度级
Processes pixel’s gray-level without considering spatial attributes. T: Gray-level (Intensity) transformation function
g(i,j) depends not only on f(i,j) but also some neighborhood of (i,j) g(i,j) = T[ f(i,j) ]
where T is an operator defined over a pre-defined neighborhood of (i,j).