研究生数字图像处理
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。
在本实验中，我们将探索几种常见的数字图像处理方法，并使用Python编程语言和相关库来实现。
2. 实验目的本实验的主要目的是：1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理；2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用；3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。
3. 实验方法在本实验中，我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法：•OpenCV：用于图像读取、显示和保存等基本操作；•Numpy：用于图像数据的处理和算术运算；•Matplotlib：用于图像的可视化和结果展示。
以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤：1.图像读取和显示：使用OpenCV库读取图像，使用Matplotlib库显示图像；2.图像的灰度化：将彩色图像转换为灰度图像；3.图像的二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像；4.图像的平滑处理：使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，如均值滤波和高斯滤波；5.图像的边缘检测：使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，如Sobel算子和Canny算子；6.图像的直方图均衡化：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度。
4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先，我们使用OpenCV库读取一张图像，并使用Matplotlib库显示该图像：import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来，我们将彩色图像转换为灰度图像：# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后，我们将灰度图像转换为黑白二值图像：# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来，我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器：# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后，我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，例如使用Sobel算子和Canny算子：# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后，我们对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度：# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验，我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤，并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。
武汉工程大学考研《数字图像处理》考试大纲
武汉工程大学《数字图像处理》研究生入学考试大纲一、命题原则：1、考察学生对数字图像处理的基础知识（包括基本概念、基本内容、基本结论、基本计算）的掌握程度以及运用已掌握的知识分析和解决问题的能力。
2、考试对象为报考我校2007年模式识别与智能系统专业各方向的研究生入学考试考生。
3、难易适度，难中易比例：容易：30%，中等：40%，偏难15%，难：15%。
4、考试知识点覆盖率达85%以上。
二、题型、分值及考试时间：1、题型包括：填空题、计算题、选择题、简答题、论述题2、考试时间：180分钟3、满分：150分三、考试内容与要求（一）数字图像基础1、掌握图像感知和获取、图像的采样和量化，熟练掌握数字图像的表示、空间和灰度分辨率。
2、熟练掌握像素，以及其连通性、区域、边界、距离等概念。
（二）空间域图像增强1、掌握基本灰度变换，包括图像反转、对数变换、分段线性变换。
2、熟练掌握直方图的概念，掌握直方图处理的基本方法。
3、熟练掌握平滑空间滤波方法，重点掌握平滑线性滤波器、统计排序滤波器、中值滤波器的概念和方法。
4、熟练掌握锐化空间滤波方法，以及拉普拉斯算子和梯度法增强的概念和方法。
（三）频率域图像增强1、掌握二维傅立叶变换及反变换的概念，掌握频率域滤波的概念和原理，以及与空间域滤波的关系。
2、掌握平滑的频率域滤波器的概念，重点掌握理想低通滤波器、高斯低通滤波器。
3、掌握频率域锐化滤波器，重点掌握理想高通滤波器、高斯高通滤波器、频率域拉普拉斯算子。
（四）图像复原1、掌握图像退化/复原过程的模型，掌握图像噪声以及噪声类型的概念，掌握噪声的添加方法。
2、掌握空间滤波复原的概念，重点掌握均值滤波器、顺序统计滤波器、中值滤波器。
3、掌握最小均方误差滤波、逆滤波等概念。
（五）彩色图像处理1、掌握彩色图像的表示方法，掌握RGB彩色模型和HIS彩色模型，及其相互转换方式。
2、掌握图像伪彩色处理的概念和方法。
3、掌握灰度图像与彩色图像的转换。
研究生 数字图像处理 习题解答参考
习题 第 第 第 第 5 6 7 8 章 章 章 章 章 4 2 3 1 2 第 12 第 14 第 16 第 18 第 21 章 章 章 章 章
习题 10 补充题 7 3 1
第 11
习题解答参考
1． 有一幅在灰色背景下的黑白足球的图像，直方图如下所示。足球的直径为 230mm，其像素间距 为多少？（第 5 章 习题 4） [0 520 920 490 30 40 5910 240 40 60 50 80 20 80 440 960 420 0 ]
255 DB
0 = a ⋅ 32 + b 255 = a ⋅ 200 + b
解得：a=1.52 b=-48.57
0 32 -48.57 200 DA
GST 函数为： DB = 1.52DA − 48.57
DB ∈[0,255]
3． 下面是两幅大小为 100×100，灰度极为 16 的图像的直方图。求它们相加后所得图像的直方图? [0 [600 0 1000 0 10000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] 0] 1800 2500 1900 1100 800 200 0
t
可验证：
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ∗ 1 1 1 = 1 1 1 1 1 1 1 0 0
1 1 1 0 0
1 1 1 0 0
0 0 0 0 0
0 1 0 1 0 ∗ 1 0 0 0 0
⇒ ⇒ ⇒
a r = +1.23 br = −61.84 a g = +1.03 bg = −15.85 ab = +1 bb = +4
考研数字图像处理知识点剖析
考研数字图像处理知识点剖析数字图像处理是计算机视觉和图像处理领域的一门重要课程，也是考研计算机专业的必考内容之一。
本文将对考研数字图像处理的知识点进行剖析，并对相关概念和算法进行介绍。
一、数字图像处理基础知识1. 图像的表示和数字化图像可以通过像素矩阵来表示，每个像素由一个灰度值或颜色值来描述。
数字化过程包括采样、量化和编码三个步骤。
2. 灰度变换灰度变换是指通过像素的灰度值进行变换，常见的灰度变换函数包括线性变换、非线性变换和直方图均衡化。
3. 空间域滤波空间域滤波是指通过改变像素的邻域内像素值来实现对图像的增强或去噪。
常见的空间域滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
二、数字图像处理基本算法1. 图像锐化与模糊图像锐化算法可以提高图像的边缘信息，常用算法包括一阶导数算子、Sobel算子和Laplacian算子。
而图像模糊算法可以降低图像的细节信息，常用算法有均值滤波和高斯滤波。
2. 图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的区域的过程，常见算法有阈值法、边缘检测法和区域生长法等。
3. 图像压缩图像压缩是通过减少图像数据的冗余来实现图像的存储和传输。
常用的压缩算法有无损压缩算法（如Huffman编码）和有损压缩算法（如JPEG压缩）。
4. 图像恢复图像恢复是通过数学模型和算法来恢复由于传感器噪声或其它原因引起的损坏的图像。
常见的图像恢复算法包括逆滤波、最小均方误差和非负约束等。
三、数字图像处理实际应用1. 医学图像处理数字图像处理在医学领域有着广泛的应用，如X光图像的增强和分割，磁共振图像的去噪和恢复等。
2. 视频编码与处理数字图像处理技术在视频编码和处理中起着重要作用，如H.264和HEVC等视频编码标准的实现，视频的剪辑和特效处理等。
3. 计算机视觉数字图像处理是计算机视觉的基础，通过图像处理算法实现物体检测、分割、跟踪等任务。
结语本文对考研数字图像处理的知识点进行了剖析，介绍了数字图像处理的基础知识、基本算法和实际应用。
面向电气工程研究生的“数字图像处理”课程改革
面向电气工程研究生的“数字图像处理”课程改革作者：郭斯羽温和凌志刚刘敏来源：《教育教学论坛》2023年第40期［摘要］人工智能技术在电气工程领域的应用日益广泛。
图像处理与机器视觉作为人工智能的重要分支，在电气工程专业研究生的知识体系中的重要性在不断提高。
针对这一需求，对“数字图像处理”课程进行了改革。
根据电气工程专业研究生的培养目标，设计了课程的教学目标，进而根据电气工程领域对图像处理的实际需求调整了教学内容；根据电气工程领域的实际工程应用设计了具有较高复杂度的实践教学内容；改革了课程的考核方式与内容，以有效评估学生在课程中的能力达成情况。
改革后的课程教学，有效提高了学生在课程和实践中的参与度，强化了实践效果，使学生在课程结束时基本具备了在电气工程领域复杂工程问题中应用和评价基于图像的解决方案能力。
［关键词］电气工程；人工智能；图像处理；研究生教学［基金项目］ 2020年度湖南省学位与研究生教育改革研究项目“电气信息类研究生人工智能核心知识与能力培养体系与模式探索”（2020JGYB058）［作者简介］郭斯羽（1975—），男，湖南长沙人，博士，湖南大学电气与信息工程学院副教授，主要从事图像处理与机器视觉研究；温和（1982—），男，湖南益阳人，博士，湖南大学电气与信息工程学院教授，主要从事智能电气量测研究；凌志刚（1978—），男，湖南平江人，博士，湖南大学电气与信息工程学院副教授，主要从事图像处理与机器视觉研究。
［中图分类号］ G643.2 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2023）40-0180-05 ［收稿日期］ 2022-08-09引言近年来，以深度学习、强化学习和迁移学习等高级机器学习理论的迅猛发展为代表，人工智能领域迎来了新的高速发展［1］，也带动了电力人工智能的进一步发展，成为能源数字化变革的一个关键的驱动技术［2］。
为响应技术发展的趋势与需求，众多高校的电气工程相关本科与研究生专业均加强了有关人工智能的课程教学。
研究生数字图像处理教学大纲(新)
课程编号：0722202数字图像处理Digital Image Processing开课单位：计算机系教学大纲撰写人：吕建平课程学分数：3 课时数：48课程类别：研究生课课程性质：任选课授课方式：讲授、实验、讨论考试方式：笔试（半开卷）适用专业：计算机应用技术、信号与信息处理教学目标：通过本课程的学习，掌握数字图像处理的基本理论，各种处理方法的基本原理、特点和实施途径，为今后在该领域中深入学习和研究奠定基础。
课程主要内容：一、引言了解图像处理的任务、图像处理系统的构成及特点、图像数字化的原理及步骤等。
二、图像变换理论熟练掌握图像的付氏变换，掌握Walsh变换、基于特征向量的变换，了解小波变换理论。
三、图像的增强理解图像的灰度直方图，掌握图像的点运算、代数运算、几何运算，掌握图像的对比度拉伸增强、时域掩膜增强法、频域滤波法、中值滤波法、同态滤波法、伪彩色增强法等。
四、图像的复原理解图像的退化模型，了解其简化算法的基本思想；掌握逆滤波法、非约束的最小二乘方滤波、有约束的最小二乘方滤波等。
五、图像的编码掌握图像的无损压缩技术及有损编码技术；了解几种常用的图像变换编码及图像压缩标准。
六、图像的分割与描述理解图像分割处理的思想，掌握阈值分割法、基于梯度的图像分割方法、自适应阈值边缘检测及区域生长法。
教材名称：建议教材：国外计算机科学教材系列［美］Kenneth R. Castleman 著，朱志刚等译《数字图像处理》电子工业出版社 2004年12月参考书：1)期刊 Computer Vision，Graphics and Image ProcessingPattern Recognition图像识别与自动化2）书籍阮秋琦著《数字图像处理》电子工业出版社 2001年1月章毓晋编《图像工程》清华大学出版社 2002年1月霍红涛编著《数字图像处理》机械工业出版社 2003年6月朱虹编著《数字图像处理基础》科学出版社 2005年4月胡学龙编著《数字图像处理》电子工业出版社 2007年10月备注：1、授课方式包括讲授、讨论、实验、辅导、自学等；2、课程性质包括学位课、限选课、任选课；3、考试方式包括笔试（闭卷、半开卷、开卷）、上机作业、大作业、实验与报告等。
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
以科研为导向的研究生《数字图像处理》课程教学
理学科的更新更是 日新月异 。为相关科学研究服务 ， 必须 时时关注 最新的科研热点 ， 使学生随时了解最新 的科研动 向， 为他们在将来 进行科研方 向选择时 ， 提供更多 的指 引和选择 。 参考文献 ：
［ １ ］ Ｇｏ ｎ ｚ ｌ ａ ｅ ｚ Ｒ． Ｃ． ，Ｒｉ ｃ ｈ ａ ｒ ｄ Ｅ ．Ｗ ．Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ［ ＭＩ ．
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ＮＯ ． ３ Ｔ Ｉ ＭＥ Ｅ Ｄ Ｕ Ｃ Ａ Ｔ １ ０ Ｎ Ｍａ ｒ ｃ ｈ
以科研为导向的研究生《 数字图像处理》 课程教学
李 月龙
摘要 ： 本文首先介绍 了数 字图像 处理 的学科 特点和知识 内涵 ， 强调 了该 学科的研 究重点； 随后针对性地指 出了在进行研 究生阶段 《 数 字图像 处理》 课程授 课时 ， 必须 以科 学研 究为导 向和灵魂 ； 最后 列举 了以科研 为 中心进行相 关学科教 学的具体措施 。 关键词 ： 图像 处理 教 学改革 研 究生教 学
工欲善其事必先利器 ， 数字图像处理是计算机学科中的上层次 内容 ， 必须依托在相关专业工具基础上才能开展研究 。如若缺乏对 相关工具的了解 ， 往往会事倍功半 。以读取图像为例 ， 依托相关工 具可能只需要编写一行代码 ， 而如果 自行编写代码 ， 可能需要数百 行之多。因此， 我们认为 ， 必须在《 数字 图像处理》 课程中 ， 对Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 、 ｒ ｃ ｎ ｃ ｖ 等专业工具进行专 门介绍。从而节省学生在进行 相关研究
《数字图像处理》研研究生课程教学大纲
《数字图像处理》研研究生课程教学大纲（课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12）东南大学计算机科学与工程学院一、课程的性质与目的本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。
通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。
二、课程内容的教学要求本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。
其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。
讲课课时安排（24课时）：1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应用，相关的学科方向2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。
3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能，JPEG标准简介实验及讨论课时安排（30课时）：1.图像插值（实验3 +讨论3）2.图像增强（实验3 +讨论3）3.图像分割（实验3 +讨论3）4.图像压缩（实验3+讨论3）5.课程论文（讨论6）三、上机实验要求实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。
四、能力培养的要求1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。
2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算法性能的评价。
3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。
哈工大研究生数字图像处理大纲
数字图像处理1、课程大纲课程编号：S1300023Q课程名称：数字图像处理开课院系：计算机科学与技术学院任课教师：姚鸿勋先修课程：数字信号处理适用学科范围：计算机科学与技术及相关专业学时：32/10 学分：2开课学期：秋开课形式：课堂讲授课程目的和基本要求：本课程属于计算机科学与技术学科硕士研究生选修课。
本课程为哈工大计算机学院学科重要方向—智能人机交互与媒体技术的必备专业技术课之一，是培养研究型模式人才的好题材。
为研究生开设此课程目的是使学生通过编程来运用已学的计算机技术来解决实际问题；给出直观的计算机处理图象的结果，引发学生的兴趣和思考，从而激发学生对专业探讨的主动性和积极性，激发他们研究问题的欲望。
课程主要内容：图像处理的基本概念及研究发展状况和应用，数字图像的各种表示方法、数字图像各种处理系统，光度学、色度学和人眼视觉现象等视觉基础知识，傅立叶(Fourier)变换、Hadammard 变换、Walsh变换、斜变换、Slant变换、Haar变换、余弦变换、KL变换等各种图像变换，PCM编码、哈夫曼编码、行程编码、预测编码、DCT编码等图像编码，介绍各种图像增强算子，空域的、时域的，平滑的、锐化的，并通过演示比较各种算法的优劣及适用情景。
简单介绍图像恢复原理、图像退化模型及图像复原法。
概要介绍图像分割的一些经典思想和算法以及特征提取的思想和做法。
图象处理的基本概念及研究发展状况和应用（1学时）介绍图象处理技术的起源、发展、应用，以及与相关学科的关系和相互发展的状况，指出图象处理技术瓶径，引导学生的研究兴趣。
视觉基础知识（3学时）数字图象的各种表示方法、数字图象各种处理系统，光度学、色度学和人眼视觉现象等视觉基础知识。
了解成像系统特点的目的是，以便于更有针对性地对待图象处理问题。
图象变换（8学时）重点介绍傅立叶(Fourier)变换、Hadammard变换、Walsh变换、Haar变换、余弦变换、KL变换等各种图象变换，让学生建立起除空间、时间域以外的频率域或其他变换域里思考问题和处理问题的思维习惯。
武汉工程大学2024年硕士研究生招生考试 846《数字图像处理》考试大纲
武汉工程大学2024年硕士研究生入学考试
《数字图像处理》考试大纲
一、 参考教材：
1.洪汉玉著. 现代图像图形处理与分析. 中国地质大学出版社.
2.冈萨雷斯. 数字图像处理（第三版、第四版）. 电子工业出版社.
二、 考试方法、考试时间
闭卷考试，试卷满分150分。
考试时间180分钟
三、 试题形式
基本概念约占20%、简答题约占40%、分析与计算题约占 40% 四、 考试内容及要求
为了组织好该门课程的研究生入学考试，以便能真正选拔出优秀人才，故试题的难度系数在原本科生该门课程结业考试试题难度系数的基础上，适当加大。
因此参加该门课程考试的考生须掌握如下内容。
1.图像处理与分析实用基础算法
1)数字图像的基本概念
2)图像插值：双线性插值
3)离散图像变换
4)图像增强
5)图像分割
6)边缘检测及边缘检测算子
1
2.动目标运动去模糊方法研究
1)线性运动模糊图像退化模型与分析
2)基于自适应的各向异性正则化的模糊核估计
3)采用基于保边缘的最大似然估计去模糊
3.复杂背景图像的复原算法研究
1)卷积与反卷积理论
2)基于卷积理论的复杂背景退化模型及求解原理
4.图像识别理论
1)光学字符的检测与识别方法
2)基于多级滤波的OTSU递归分割方法
3)字符图像模板匹配识别方法
5.图像检测
1)路面及桥梁病害图像的检测方法
2)特征提取及分析
3)图像检测方法
2。
数字图像处理的主要研究内容有哪些
数字图像处理的主要研究内容有哪些数字图像处理的主要研究内容有哪些？并简要说明。
主要研究内容有：图像增强、图像编码、图像复原、图像分割、图像分类和图像重建。
图像增强⽤于改善图像视觉质量；图像复原是尽可能地恢复图像本来⾯⽬；图像编码是在保证图像质量的前提下压缩数据，使图像便于存储和传输；图像分割就是把图像按其灰度或集合特性分割成区域的过程；图像分类是在将图像经过某些预处理（压缩、增强和复原）后，再将图像中有⽤物体的特征进⾏分割，特征提取，进⽽进⾏分类；图像重建是指从数据到图像的处理，即输⼊的是某种数据，⽽经过处理后得到的结果是图像。
图像可以分为哪⼏类，常见位图有哪些？图像有许多分类⽅法，按照图像的动态特性，可以分为静⽌图像和运动图像；按照图像的⾊彩，可以分为灰度图像和彩⾊图像；按照图像的维数，可以分为⼆维图像、三维图像和多维图像等。
位图通过许多像素点来表⽰⼀幅图像，每个像素具有颜⾊属性和位置属性。
位图分为四种，即⼆值图像、亮度图像、索引图像和RGB图像。
请⽤MATLAB程序实现灰度图像camera.jpg的⼆值化处理，阈值取0.7，并显⽰原图和处理后的图像。
A=imread('camera.jpg');B=im2bw(A,0.7);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(B);⼀帧256灰度级图像由1280X1024个像素构成，那么该帧图像的数据量有多⼤？数据量为1280X1024X8=10485760bit=1310720Byte=1280KB=1.25MB已知某个像素点p的坐标为（x,y），请指出N4(p)、N D(p)和N8(p)。
N4(p)：（x+1,y），（x-1,y），（x,y+1），（x,y-1）N D(p)：（x+1,y+1）、（x+1,y-1）、（x-1,y+1）、（x-1,y-1）N8(p)：N4(p)+ N D(p)灰度级插值⽤在什么情况下，有哪些插值处理⽅法？变换后所产⽣的图像中的像素在原图像中没有相对应的像素点时，就需要进⾏灰度级的插值运算，此时可以采⽤不同复杂程度的线性插值法填充放⼤后多出来的相关像素点的灰度值。
考研数字图像处理知识点精讲
考研数字图像处理知识点精讲数字图像处理是一门研究图像算法、理论和方法，用来改进图像质量、提取图像特征以及进行图像分析和识别的学科。
在考研中，数字图像处理是一个重要的考点，掌握相关知识点对于考取理想的成绩至关重要。
本文将从基础概念到常用算法，系统地介绍考研数字图像处理的知识点。
1. 图像表示与预处理1.1 图像的表示数字图像是表示为矩阵的二维离散数据，每个像素有一个灰度值或颜色值与之对应。
常见的图像格式有位图（Bitmap）、灰度图、彩色图等。
不同的表示方法对于图像处理有着不同的影响。
1.2 图像的预处理图像的预处理包括去噪、增强和归一化等步骤。
去噪可以使用滤波器技术，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等；增强可以通过直方图均衡化、灰度变换等方法来提升图像的对比度和细节；归一化则是将图像像素值转换为特定的范围，如0-255或0-1。
2. 空域处理空域处理是对图像的每一个像素进行操作，常用的空域处理操作有平滑、锐化和边缘检测。
2.1 平滑平滑操作有助于去除图像中的噪声，常见的平滑方法有均值滤波、中值滤波和双边滤波。
均值滤波通过计算像素周围领域的平均值来平滑图像；中值滤波则是将像素周围领域的值排序并取中值作为处理结果；双边滤波结合了空间域和灰度域的信息，可以更好地保留图像的边缘细节。
2.2 锐化锐化操作用于增强图像的边缘和细节，常见的锐化方法有拉普拉斯算子和Sobel算子。
拉普拉斯算子根据像素与周围像素的差异来增强图像的边缘；Sobel算子则是通过求取像素梯度来检测图像的边缘。
2.3 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务，常用的边缘检测算法有Canny算法和Sobel算子。
Canny算法通过计算图像梯度的幅值和方向来检测边缘；Sobel算子则是根据像素梯度来检测边缘。
3. 频域处理频域处理是将图像从空域转换到频域进行处理，常用的频域处理操作有傅里叶变换和滤波器设计。
3.1 傅里叶变换傅里叶变换是将信号（包括图像）从时域转换到频域的工具，通过分析图像的频谱信息可以实现图像的滤波和频域特征提取等操作。
研究生数字图像处理实验内容及要求(新)
《数字图像处理》实验内容及要求实验内容一、灰度图像的快速傅立叶变换1、 实验任务对一幅灰度图像实现快速傅立叶变换（DFT ），得到并显示出其频谱图，观察图像傅立叶变换的一些重要性质。
2、 实验条件微机一台、vc++6.0集成开发环境。
3、实验原理傅立叶变换是一种常见的图像正交变换，通过变换可以减少图像数据的相关性，获取图像的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始图像。
二维离散傅立叶变换的定义如下：112()00(,)(,)ux vyM N j M Nx y F u v f x y eπ---+===∑∑傅立叶反变换为：112()001(,)(,)ux vy M N j M Nu v f x y F u v eMNπ--+===∑∑式中变量u 、v 称为傅立叶变换的空间频率。
图像大小为M ×N 。
随着计算机技术和数字电路的迅速发展，离散傅立叶变换已经成为数字信号处理和图像处理的一种重要手段。
但是，离散傅立叶变换需要的计算量太大，运算时间长。
库里和图基提出的快速傅立叶变换大大减少了计算量和存储空间，因此本实验利用快速傅立叶变换来得到一幅灰度图像的频谱图。
快速傅立叶变换的基本思路是把序列分解成若干短序列，并与系数矩阵元素巧妙结合起来计算离散傅立叶变换。
若按照奇偶序列将X(n)进行划分，设：()(2)()(21)g n x n h n x n =⎧⎨=+⎩ （n=0,1,2,…,12N -）则一维傅立叶变换可以改写成下面的形式：10()()N mnNn X m x n W -==∑11220()()N N mn mnN N n n g n W h n W --===+∑∑ 1122(2)(21)(2)(21)NN m n m n N N n n x n W x n W --+===++∑∑1122022(2)(21)NN mn mn mN N Nn n x n W x n W W --===++∑∑W H(m)=G(m)+m NN点的FFT。
研究生《数字图像处理技术》教学大纲
《数字图像处理技术》教学大纲Digital image processing technology第一部分大纲说明1. 课程代码：2. 课程性质：专业学位课3. 学时/学分：40/34. 课程目标：《数字图像处理技术》主要介绍空间域、变换域的图像主要处理方法，并举例介绍图像复原与重建、图像增强、图像分割、图像配准和融合等该领域近年发展的主要技术和新进展。
本课程介绍的理论知识和方法可直接应用与本专业及相关专业学生的研究选题相衔接，做到理论联系实际，为学生将来从事信息处理等相关工作奠定坚实的基础。
5. 教学方式：课堂讲授、自学与讨论相结合6. 考核方式：本课程以结课论文方式结业，考核赋分比例：平时表现20%，结课论文80%。
平时表现包括课堂表现、出勤率等。
7. 先修课程：数字信号处理、Matlab原理及应用9. 教材及教学参考资料：（一）教材：《图像工程》，第三版，清华大学出版社章毓晋编著《医学图像配准技术与应用》，科学出版社吕晓琪等编著（二）教学参考资料：[1] 《数字图像处理》，第三版，电子工业出版社冈萨雷斯编著[2] 《数字图像处理学》，第二版，电子工业出版社阮秋琦编著第二部分教学内容和教学要求第一章图像处理基础教学内容：1.1视觉系统与特点；1.2数字图像成像基础；1.3数字图像文件。
数字图像处理的基础知识，数字图像成像的基本原理、基本概念，以及与模拟图像的区别；模拟图像与数字图像的数学模型以及模型中各数字特征与人类视觉系统的关系；常用的BMP图像文件的具体格式及各部分的作用。
教学要求：了解图像处理的相关常识与概念，了解数字图像文件的构成。
第二章图像变换理论教学内容：2.1空域、变换域基础知识；2.2空域、变换域变换方法。
模拟图像与数字图像在空域和变换域中表现形式转换的基本原理与方法；空域、变换域变换的具体方法，包括傅立叶变换、离散傅立叶变换、离散余弦变换、离散沃尔什变换等。
教学要求：掌握空域、变换域变换的具体方法。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
在本次实验中，我们将学习和探索数字图像处理的基本概念和技术，并通过实验来加深对这些概念和技术的理解。
首先，我们需要了解数字图像的基本概念。
数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像中的一个点，像素的灰度值或颜色值决定了该点的亮度或颜色。
在实验中，我们将使用灰度图像进行处理，其中每个像素的灰度值表示了该点的亮度。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像的获取和显示。
我们可以通过摄像头或者从文件中读取图像数据，然后将其显示在计算机屏幕上。
通过这种方式，我们可以对图像进行观察和分析，为后续的处理操作做好准备。
接下来，我们将学习一些常见的图像处理操作。
其中之一是图像的灰度化处理。
通过将彩色图像转换为灰度图像，我们可以减少图像数据的维度，简化后续处理的复杂度。
灰度化处理的方法有多种，例如将彩色图像的RGB三个通道的像素值取平均值，或者使用加权平均值的方法来计算灰度值。
另一个常见的图像处理操作是图像的平滑处理。
图像平滑可以减少图像中的噪声，并使得图像更加清晰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则使用一个高斯核函数来加权平均邻域像素的值。
除了平滑处理，图像的锐化处理也是数字图像处理中的一个重要操作。
图像的锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
常用的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
这些算子通过计算像素周围邻域像素的差异来检测边缘，并增强边缘的灰度值。
此外，我们还将学习一些图像的变换操作。
其中之一是图像的缩放和旋转。
通过缩放操作，我们可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示设备或应用场景。
而旋转操作可以将图像按照一定的角度进行旋转，以达到某种特定的效果。
最后，我们将学习一些图像的特征提取和分析方法。
数字图像处理实验报告通用
数字图像处理实验报告通用数字图像处理实验报告通用数字图像处理是现代科学技术发展过程中的一个重要方向，它广泛地涉及到了计算机、数学、物理、电子等多个学科。
数字图像处理实验是数字图像处理领域中不可或缺的重要研究手段之一。
为了更好地展示实验结果和数据，以下是数字图像处理实验报告通用模板，以供参考。
1. 实验目的本次实验的目的是掌握数字图像处理的基本概念、算法以及其应用，在实践中学习数字图像处理的基础操作和技巧。
通过实验，学生可以更深入地理解数字图像处理的原理，并掌握数字图像处理应用的方法和技术。
2. 实验原理数字图像处理是将数字信号处理和图像处理结合起来的技术。
主要基于数字通信和数字信号处理原理，将二维图像进行数字化，并对其进行处理，实现图像的获取、传输、分析和显示等功能。
3. 实验流程(1) 图像获取和预处理：获取需要处理的图像，并进行基本的预处理，包括降噪、锐化、自适应增强等。
(2) 图像增强：通过滤波、直方图均衡化、灰度拉伸等操作，增强图像的亮度、对比度等特征。
(3) 图像变换：包括几何变换（旋转、平移、缩放等）、色彩空间变换（RGB空间、HSV空间等）等。
(4) 特征提取和分类：从图像中提取出感兴趣的特征，进行分类判别、目标检测等。
(5) 结果展示和分析：将处理后的图像结果进行展示和分析，分析图像特征和处理效果。
4. 实验结果(1) 原始图像(2) 预处理后的图像(3) 增强后的图像(4) 变换后的图像(5) 提取出的特征及分类结果(6) 结果展示和分析5. 实验总结通过本次实验，我们对数字图像处理的基本概念、算法和应用有了更深的理解，并掌握了数字图像处理的基础操作和技巧。
对于未来的科学研究和工程技术领域，数字图像处理具有广泛的应用前景，我们有信心在这个领域不断深耕，为社会的发展进步做出更大的贡献。
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1.图象和图形的区别
答：①图象是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知觉的实体。
②图形是利用计算机技术编程来产生图形。
③两者区别：图象是客观的，图形是主观的。
2.连续图象和数字图象的区别
答：①连续图象用f(x,y)表示，其中x,y 是实数且取值范围无穷大（表示象素位置），f 的值也是实数且范围无穷大（表示灰度值）。
②数字图象是从连续图象抽样得到，x,y 是整数且有一定范围，f 也是整数且有一定范围。
③计算机只能对数字图象进行
处理。
3.m 连接
4.距离度量函数 欧氏距离（Euclidean distance ） De(p , q) = [(m - s)2 + (n - t)2]1/2
D4距离（城区距离） D4 (citn-block distance) D4(p , q) = |m - s| + |n - t ｜
D8距离（棋盘距离）D8 (checkboard distance) D8(p , q) = max(|m - s| , |n - t|)
5.图象处理三个层次：图象处理、图象分析、图象理解。
①图象处理：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，图像处理是一种以图像到图像的过程。
②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、性质），建立对图像的描述，以观察者为中心研究客观世界，图像分析是一个从图像到数据的过程。
③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，以客观世界为中心，借助知识、经验来推理，认识客观世界，属于高层次操作（符号运算）。
6.傅里叶变换
①一维离散傅里叶变换(DFT)
1
(2)/0
1(u)()N j u
x N
x F f x e N π--==∑ ，u=0,1,2..N-1，例：f(x)
中f(0)=0,f(1)=2, f(2)=3,f(3)=3, 解：N=4,u={0,1,2,3}
分别计算F(0), F(1), F(2), F(3)。
②二维傅里叶
11
2()/00
1(u,v)(,)N N j u x v
y N
x y F f x y e N π---+===∑∑
例：f(0,0)=1, f(0,1)=2, f(1,0)=3, f(1,1)=4, N=2
分别计算F(0,0), F(0,1), F(1,0), F(1,1)。
7.沃尔什变换 蝶形运算 8.霍特林变换
答：①已知采样点坐标构成一组矢量x;②求平均向量m x ；③求协方差矩阵Cx ；④
计算Cx 的特征值
||0I Cx λ-=；⑤计算
Cx 的特征向量
||0I Cx x λ-=；⑥由特征向量组成矩阵（变换矩阵）A ；⑦正变
换y=A(x-m x )；⑧x=A T y+m x 。
9.图像增强(滤波锐化等)
均值适合高斯噪声,中值适合椒盐噪声。
图像加完要平均，减法取绝对值，乘法开方，除数为0变为1。