数字图像处理彩色图像(1)
数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');截图：（2）编写MATLAB程序，将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间，并观察其效果。
如例9.2所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);g=rgb1(:,:,2);b=rgb1(:,:,3);I=(r+g+b)/3figure,imshow(I);tmp1=min(min(r,g),b);tmp2=r+g+b;tmp2(tmp2==0)=eps;S=1-3.*tmp1./tmp2;figure,imshow(S);tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);H(S==0)=0;figure,imshow(H);截图：（3）编写MATLAB程序，将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割，并观察其效果。
如例9.11所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);figure,imshow(r);g=rgb1(:,:,2);figure,imshow(g);b=rgb1(:,:,3);figure,imshow(b);r1=r;r1_u=mean(mean(r1(:)));[m,n]=size(r1);sd1=0.0;for i=1:mfor j=1:nsd1= sd1+(r1(i,j)-r1_u)*(r1(i,j)-r1_u);endendr1_d=sqrt(sd1/(m*n));r2=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));ind=find((r>r1_u-1.25*r1_d)&(r<r1_u+1.25*r1_d));r2(ind)=1;figure,imshow(r2);截图：（4）编写MATLAB程序，将一彩色图像在向量空间进行边缘检测，并观察其效果。
数字图像处理实验八
数字图像处理实验实验八：彩色图像处理学院：信息工程学院姓名：学号：专业及班级：指导教师：一、实验目的使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。
使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法，并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。
二、实验内容要求学生能够完成彩色图像的分析，能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质；会对彩色图像进行直方图均衡，并能正确解释均衡处理后的结果；能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。
利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序：rgb_image=imread('flower1.tif'); %读取图像flower1.tiffR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量figure(1),imshow(fR) %分别显示图像figure(2),imshow(fG)figure(3),imshow(fB)%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image);fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度figure(4),imshow(fY)figure(5),imshow(fI)figure(6),imshow(fQ)fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化fG=histeq(fG,256);fB=histeq(fB,256);RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并figure,imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度，亮度参照前面f1=imread('v1_red.jpg');f2=imread('v1_green.jpg');f3=imread('v1_blue.jpg');f4=imread('infer_near.jpg');ture_color=cat(3,f1,f2,f3);figure,imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量figure,imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图f=imread('head.jpg');cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素figure,imshow(cut_1),colormap(hot) %显示图像cut_1,并使用hot模型彩色化figure,imshow(cut_2),colormap(cool) %显示图像cut_2,并使用cool模型彩色化三、实验具体实现(1) 彩色图像的分析调入并显示彩色图像flower1.tif ；拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；根据各个分量图像的情况讨论该彩色图像的亮度、色调等性质。
[数字图像处理]（一）彩色图像转灰度图像的三种方式与效果分析
![[数字图像处理]（一）彩色图像转灰度图像的三种方式与效果分析](https://img.taocdn.com/s3/m/a9ad791dbb1aa8114431b90d6c85ec3a87c28bdb.png)
[数字图像处理]（⼀）彩⾊图像转灰度图像的三种⽅式与效果分析图像处理（⼀）彩⾊图⽚转灰度图⽚三种实现⽅式最⼤值法imMax=max(im(i,j,1),im(i,j,2),im(i,j,3))平均法imEva=im(i,j,1)3+im(i,j,2)3+im(i,j,3)3加权平均值法imKeyEva=0.2989×im(i,j,1)+0.5870×im(i,j,2)+0.1140×im(i,j,3)matlba实现clc;close all;clear all;% 相对路径读⼊图⽚（和代码在同⼀⽂件夹下）im = imread('p2.jpg');%---查看图⽚，检测是否成功读⼊% 对显⽰的图⽚进⾏排版subplot(2,3,4);imshow(im);% 对图⽚进⾏命名title('原图');[col,row,color] = size(im);%col为图⽚的⾏数，row为图⽚的列数，color对于彩⾊图⽚⼀般为3，每层对应RGB %利⽤matlab⾃带的函数进⾏ rgb_to_gray;im_matlab = rgb2gray(im);subplot(2,3,1);imshow(im_matlab);title('matlab⾃带rgb2gray');%--------------------------------------------------------%---⽤最⼤值法% 创建⼀个全为1的矩阵，长宽等同于原图的im_max = ones(col,row);for i = 1:1:colfor j = 1:1:rowim_max(i,j) = max( im(i,j,:) );endend% 将矩阵变为8byte⽆符号整型变量（不然⽆法显⽰图⽚）% 最好在计算操作结束后再变化，不然会有精度问题！！im_max = uint8(im_max);subplot(2,3,2);imshow(im_max);title('最⼤值法');%--------------------------------------------------------% 平均值法im_eva = ones(col,row);for i = 1:1:colfor j = 1:1:rowim_eva(i,j) = im(i,j,1)/3 + im(i,j,2)/3 + im(i,j,3)/3 ;% 两种的结果其实⼀样，但是如果先转换为uint8就会出现精度问题%sum1 = im(i,j,1)/3 + im(i,j,2)/3 + im(i,j,3)/3%sum2 = ( im(i,j,1) + im(i,j,2)+ im(i,j,3) )/3;%fprintf( " %.4f %.4f \n",sum1 ,sum2 ) ;endendim_eva = uint8(im_max);subplot(2,3,3);imshow(im_eva);title('平均值法');%--------------------------------------------------------% 加权平均法（rgb2gray所使⽤的权值）im_keyeva = ones(col,row);% 加权算法先转换为uint8计算效果更好im_keyeva = uint8(im_max);for i = 1:1:colfor j = 1:1:rowim_keyeva(i,j) = 0.2989*im(i,j,1) + 0.5870*im(i,j,2) + 0.1140*im(i,j,3) ;endendsubplot(2,3,5);imshow(im_keyeva);title('加权平均法');Processing math: 100%附matlab——rgb2gray源码function I = rgb2gray(X)%RGB2GRAY Convert RGB image or colormap to grayscale.% RGB2GRAY converts RGB images to grayscale by eliminating the% hue and saturation information while retaining the% luminance.%% I = RGB2GRAY(RGB) converts the truecolor image RGB to the% grayscale intensity image I.%% NEWMAP = RGB2GRAY(MAP) returns a grayscale colormap% equivalent to MAP.%% Class Support% -------------% If the input is an RGB image, it can be of any numeric type. The output% image I has the same class as the input image. If the input is a% colormap, the input and output colormaps are both of class double.%% Notes% -----% RGB2GRAY converts RGB values to grayscale values by forming a weighted % sum of the R, G, and B components:%% 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B%% The coefficients used to calculate grayscale values in RGB2GRAY are% identical to those used to calculate luminance (E'y) in% Rec.ITU-R BT.601-7 after rounding to 3 decimal places.%% Rec.ITU-R BT.601-7 calculates E'y using the following formula:%% 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B%% Example% -------% I = imread('example.tif');%% J = rgb2gray(I);% figure, imshow(I), figure, imshow(J);%% indImage = load('clown');% gmap = rgb2gray(indImage.map);% figure, imshow(indImage.X,indImage.map), figure, imshow(indImage.X,gmap);%% See also RGB2IND, RGB2LIGHTNESS.% Copyright 1992-2020 The MathWorks, Inc.narginchk(1,1);isRGB = parse_inputs(X);if isRGBI = matlab.images.internal.rgb2gray(X);else% Color map% Calculate transformation matrixT = inv([1.0 0.956 0.621; 1.0 -0.272 -0.647; 1.0 -1.106 1.703]);coef = T(1,:);I = X * coef';I = min(max(I,0),1);I = repmat(I, [1 3]);end%--------------------------------------------------------------------------function is3D = parse_inputs(X)is3D = (ndims(X) == 3);if is3D% RGBif (size(X,3) ~= 3)error(message('MATLAB:images:rgb2gray:invalidInputSizeRGB'))end% RGB can be single, double, int8, uint8,% int16, uint16, int32, uint32, int64 or uint64validateattributes(X, {'numeric'}, {}, mfilename, 'RGB');elseif ismatrix(X)% MAPif (size(X,2) ~= 3 || size(X,1) < 1)error(message('MATLAB:images:rgb2gray:invalidSizeForColormap'))end% MAP must be doubleif ~isa(X,'double')error(message('MATLAB:images:rgb2gray:notAValidColormap'))endelseerror(message('MATLAB:images:rgb2gray:invalidInputSize'))end总结通过上⾯的代码结合实际的测试，果然，matlab⾃带的rgb2gray也就是加权平均的⽅法，对光线明暗的处理是最好的。
数字图像处理第六章色彩模型与彩色处理课件
Chapter 6 Color Image Processing
6.1 彩色基础
在颜料或着色剂中 ，原色的定义是这样 的：
白：减去一种原色 ， 反射或传输另两种 原色。故其原色是： 深红、青、黄。而二 次色是R、G、B。如 图6.4所示。
Chapter 6 Color Image Processing
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.2.1 RGB彩色模型
下面介绍所谓 全RGB彩色子集。
Chapter 6
Color Image Processing
6.2 彩色模型
Chapter 6 Color Image Processing
6.2 彩色模型
6.3 伪彩色处理
6.3 伪彩色处理 给特定的灰度值赋以彩色。伪彩色的 目的是为了人眼观察和解释图像中的目标。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.1 强度分层
参见图6.18，图像被看成三维函数。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3.2 灰度级到 彩色转换
例6.5是一突出 装在行李内的爆炸物 的伪彩色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
6.3.2 灰度级到彩 色转换
例6.5是一突出装 在行李内的爆炸物的伪彩 色应用。
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
Chapter 6 Color Image Processing
6.3 伪彩色处理
数字图像处理习题(1)
一、判断题（10分）（正确√，错误×）1.图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求（√）2.在MATLAB中，uint8是无符号8位整数（√）3.在MATLAB中，uint16是无符号16位整数（√）4.图像的点运算与代数运算不相同（√）5.点运算也叫灰度级变换（√）6.线性点运算可以改变数字图像的对比度（√）7.图像的几何变换也叫图像的点运算（×）8.图像的平滑操作实际上是邻域操作（√）9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上（√）10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上（×）11.傅立叶变换，人们可以在空域和频域中同时思考问题（√）12.像素深度是指存储每个像素所用的位数（√）13.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在中、高频段（×）14.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在低频段（√）15.直方图均衡化也是一种非线性点运算（√）16.仿射变换是空间变换（√）17.空间变换是频域变换（×）18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术（√）19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比（√）20.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（×）21.双边滤波法可用于边缘增强（×）22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘（×）23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理（×）24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度（√）25.应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换（√）26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行（√）27.图像增强有空域和变换域两类（√）28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（√）29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（×）30.二值图像就是只有黑白两个灰度级（√）31.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量越大，质量越好；反之亦然（×）32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow（×）33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米，高为300毫米（×）34.一般而言，对于椒盐噪声，均值滤波的效果好于中值滤波（×）35.与高斯低通滤波器相比，理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃(rings)（√）二、填空题（20分，1分/空）1.一般来说，图像采样间距越小，图像数据量_____，质量_____；反之亦然（大，高）2.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。
数字图像处理期末试卷及答案
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。
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。
A.图像增强B.图像变换C.图像分割D.图像复原2. ________是指当观察目标和背景时, 会感到背景较暗的目标物较亮, 而背景较亮的目标物则较暗。
数字图像处理课后习题答案
数字图像处理课后习题答案数字图像处理课后习题答案数字图像处理是计算机科学与技术领域的重要分支，它研究如何对图像进行数字化处理，以获取更好的图像质量和更多的信息。
在学习数字图像处理的过程中，课后习题是巩固知识、提高技能的重要环节。
本文将为大家提供一些常见的数字图像处理课后习题答案，希望能对大家的学习有所帮助。
一、图像的数字化表示1. 什么是数字图像？数字图像是由离散的像素点组成的，每个像素点都有一定的灰度值或颜色值。
它可以用矩阵或数组表示。
2. 数字图像的灰度级是什么？数字图像的灰度级是指每个像素点的灰度值的取值范围。
例如，8位灰度图像的灰度级为0-255。
3. 如何将彩色图像转换为灰度图像？可以使用灰度化公式将彩色图像转换为灰度图像：Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B。
二、图像的基本处理操作1. 什么是图像的平滑处理？图像的平滑处理是指通过去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加模糊和平滑。
常见的平滑处理方法有均值滤波、中值滤波等。
2. 什么是图像的锐化处理？图像的锐化处理是指通过增强图像的边缘和细节，使图像变得更加清晰和锐利。
常见的锐化处理方法有拉普拉斯算子、Sobel算子等。
3. 如何进行图像的直方图均衡化？图像的直方图均衡化是一种增强图像对比度的方法，通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的灰度分布更加均匀。
可以使用以下步骤进行直方图均衡化：（1）计算图像的灰度直方图；（2）计算累积直方图；（3）根据累积直方图进行像素值映射。
三、图像的特征提取与分析1. 什么是图像的边缘检测？图像的边缘检测是指通过识别图像中颜色或灰度值变化剧烈的区域，来提取图像的边缘信息。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
2. 什么是图像的特征提取？图像的特征提取是指通过对图像进行分析和处理，提取出具有代表性的特征，用于图像的分类、识别等任务。
常见的特征提取方法有颜色特征、纹理特征、形状特征等。
数字图像处理技术(1)
● 8位图像 ● 16位图像 ● 24位图像
14
⑴图像分辨率
● 分辨率的单位
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数 ● dpi的数值越大，图像越清晰
清晰度
绝对清晰度
视觉效果
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi 15
像点组成图像示意
16
例3-1 计算图像的像素数
• 光波是一种具有一定频率范围的电磁波
– 颜色的实质是一种光波 – 物体表面的光滑程度或物质成分不同，对于光反射、
折射、散射和吸收的情况也有所不同，因而所呈现的 颜色就有不同 – 纯颜色通常使用光的波长来定义，用波长定义的颜色 叫做光谱色 – 用不同波长的光进行组合可以产生相同的颜色感觉
34
35
36
5
• 每个网格上只能用一个确定的亮度值表示。每一个采样的小方块内的灰度值 相同。把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为有限个特定数的过程，称 之为量化，即样点亮度的离散化。
6
7
图像数字化实例
原图
量化
00000000000012244222...0000000000
..........
.......
11
– 对于那些在扫描时采用低分辨率得到的图像，不能通过提高分辨率的方 法来提高图像的质量，因为这种方法仅仅是将一个像素的信息扩展成了 几个像素的信息，并没有从根本上增加像素的数量。
12
什么是图像 图像与图形的区别
● 图像是自然界中多姿多彩的景物和生物 通过视觉感官在大脑中留下的印记。
● 数字图像：直接量化的原始信号 ●图形：运算形成的抽象化产物
40
《数字图像处理》课件1上海交大 (全)
• 应用举例：
1. 公共安全：视频监控，人脸识别与跟踪，指纹识别 2. 交通/导航：汽车牌照识别，车型识别，船型识别，电子警察等 3. 宇宙探测：神舟飞船，月球照片等 4. 遥感：气象云图，农作物产量估计，矿产探测 5. 国防：无人机，自主行走车，巡航导弹
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 概念
上海交通大学
数字图像处理（Digital Image Processing）就是用（ 数字电子）计算机对各种图像进行处理，以得到某些预期 的效果或从图像中提取有用信息。
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 数字图像处理系统构成
上海交通大学
2010年度春季
2010年度春季
上海交通大学
数字图像处理 （Digital Image Processing）
课件下载与联系方式
上海交通大学
Байду номын сангаас
Ftp: user name: zhang_rui Password: public Directory: download
Email：zhang_rui@ Tel: 34205231 (EIEE 5-317)
上海交通大学
6. 生物医学：CT，B超，血球计数仪 7. 应力分析：光弹性数据采集与分析 8. 无损探伤：增强（用12位表示） 9. 提花织物&印染CAD系统 10. 其他：
手机，数码相机，DV，DVD，VOD，MSN，…
图像压缩编码（用于图像传输/存储）是最成功的应用之一
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
大学数字图像处理模拟试卷及答案-(1)
〔注：以下两套模拟题仅供题型参考，请重点关注选择填空以及判断题、名词解释，蓝色下划线内容肯定不考〕《数字图像处理》模拟试卷〔A 卷〕一、单项选择题〔从以下各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。
答案选错或未作选择者，该题不得分。
每题1分，共10分〕( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为：( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是：( d )3.以下算法中属于局部处理的是：( b )4.以下算法中属于点处理的是：( ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为( c )6. 以下算法中属于图象平滑处理的是：( )7.以下图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：a.梯度算子b.Prewitt算子c.Roberts算子d. Laplacian算子( c)8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。
a.水平b.45°c.垂直d.135°( d )9.二值图象中分支点的连接数为：( a )10.对一幅100´100像元的图象，假设每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为：a.2:1b.3:1c.4:1d.1:2二、填空题〔每空1分，共15分〕1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。
4-邻域和8-邻域。
直方图均衡和直方图规定化两种方法。
差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。
5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为和结构分析法两大类。
高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。
和。
8.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。
三、名词解释〔每题3分，共15分〕1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点〔或像元〕，各点〔或像元〕的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成电脑能处理的形式。
2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。
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。
数字图像处理习题
数字图像处理习题1。
真或假(10分)(正确√，错误×)1。
图像处理是对图像信息的处理，以满足人类视觉心理和实际应用的要求(√) 2。
在MA TLAB中，uint8是一个无符号的8位整数(√) 3。
在MATLAB中，Uint16是一个无符号的16位整数(√) 4。
图像的点运算不同于代数运算(√) 5。
点运算也称为灰度转换(√)6。
线性点运算可以改变数字图像的对比度(√)。
图像的几何变换也称为图像8的点运算(×)。
图像的平滑操作实际上是邻域操作(√) 9。
傅立叶变换矩阵在频域内(√) 10。
傅里叶变换矩阵在空间域(×)11。
傅立叶变换。
人们可以在空间域和频率域同时思考这个问题(√) 12。
像素深度是指用于存储每个像素的位数(√)13。
在图像被变换后，图像的大部分能量集中在中高频带(×) 14。
图像变换后，图像的大部分能量集中在低频带(√) 15。
直方图均衡化也是一种非线性点运算(√) 16。
仿射变换是空间变换(√) 17。
空间变换是频域变换(×)18。
边缘检测是一种识别边缘像素(√) 19的图像分割技术。
灰度直方图可以反映图像中每个灰度像素的面积比(√) 20。
直方图均衡化是一种点运算。
图像的二值化是局部操作(x) 21。
双边滤波可用于边缘增强(x)22。
均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘(x) 23。
拉普拉斯算子可用于图像平滑(x)24。
高频增强滤波器能有效增强图像边缘和灰度平滑区域的对比度(√)25。
图像的二维变换可以分解为一维变换(√) 26。
图像分割可以根据灰度、颜色、纹理等特征做出(√) 27。
图像增强有两种类型的空间域和变换域(√)28。
增加和减少对比度将使图像在亮处变亮，在暗处变暗(√) 29。
增加和减少亮度将使图像在亮处变亮，在暗处变暗(×) 30。
二值图像只有黑白两种灰度级(√)31。
一般来说，图像采样间隔越大，图像数据量越大，质量越好；反之亦然(×) 32。
数字图像处理习题(1)
、判断题（10分）（正确，，错误X）1. 图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求（V）2. 在MATLAB中，uint8是无符号8位整数（，）3. 在MATLAB中，uint16是无符号16位整数（，）4.图像的点运算与代数运算不相同（，）5.点运算也叫灰度级变换（V）6.线性点运算可以改变数字图像的对比度（，）7.图像的几何变换也叫图像的点运算（X）8.图像的平滑操作实际上是邻域操作（，）9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上（，）10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上（X）11.傅立叶变换，人们可以在空域和频域中同时思考问题（，）12.像素深度是指存储每个像素所用的位数（，）13.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在中、高频段（X）14.图像经过变换后，图像的大部分能量都集中在低频段（，）15.直方图均衡化也是一种非线性点运算（，）16.仿射变换是空间变换（，）17.空间变换是频域变换（X）18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术（，）19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比（，）20.直方图均衡是一种点运算，图像的二值化则是一种局部运算（X）21.双边滤波法可用于边缘增强（X）22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘（X）23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理（X）24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度（，）25. 应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换（，）26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行（，）27.图像增强有空域和变换域两类（，）28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（，）29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮，暗处更暗的直观变化（X）30.二值图像就是只有黑白两个灰度级（，）31. 一般来说，图像采样间距越大，图像数据量越大，质量越好；反之亦然（X）32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow （x）33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米，高为300毫米（X）34. 一般而言，对于椒盐噪声，均值滤波的效果好于中值滤波（X）35. 与高斯低通滤波器相比，理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃（rings）（，）二、填空题（20分，1 分/空）1. 一般来说，图像采样间距越小，图像数据量，质量;反之亦然（大，高）2.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55现用三位二进制数进行量化，则量化后的值分别为 > > > （5 0 7 7）3.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55现用五位二进制数进行量化，则量化后的值分别为 > > > （5 0 8 17）4.如果一幅图像尺寸为200* 300,每个像素点的灰度为64级，则这幅图像的存储空间为bit （120000）5.从增强的作用域出发，图像增强的两种方法分别为?口（空域频域）6.采用模板［-11］T主要检测__________ 方向的边缘（水平）7.对比度增强、对比度拉伸（或灰度变换），对图像中的每一个像素值进行计算，从而改变图像的显示效果，这种运算叫（点运算）8.已知信号［1,7,3,4,5］经过滑动窗口大小为5的中值滤波，原信号值为3的信号变为（4）9.灰度直方图的横坐标是 ,纵坐标是（灰度级灰度出现的频率/像素点数量）10. _________ 星指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息（灰度图像）11. _________ 星指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述的（彩色图像）12.对于___________ 噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好（椒盐）13.低通滤波法是使爻到抑制而让______________________ 顺利通过，从而实现图像平滑（高频信息低频信息）14.用最近邻插值和双线性插值的方法分别将图像放大 1.5倍，这是一种__________ 运算（几何）15.图像处理方法一般分为________ 运算、_________ 运算和__________ 运算（点几何空间）16.像元的灰度值为是0、1、2、3---N-1,在图像中每一个灰度等级值均可统计出来，设某灰度值的像元个数mi,如果整幅图像的像元总数为M,则某一灰度值的频率为Pi=mi/M ,将其绘制成统计图称为（图像直方图）17.若灰度图像每像素用6位二进制表示，则灰度值可以取__________ 间的数值（［0 64］）18.常用的灰度内插法有最近邻插值法和（双线性插值）19.图像平滑既可在空间域中进行，也可在中进行（频域）20. 一幅灰度图像的灰度级范围是20~220 将其灰度级归一化处理那么未归一化的原图像中灰度级为50,归一化后的值为（0.15）21.图像噪声按其产生的原因可分为__________ 噪声和__________ 噪声（加性乘性）22.将当前像元的窗口（或邻域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值，该滤波方法称为（中值滤波）三、选择题（可能不只一个答案），每题1分，合计10分1.色彩丰富的图像是（C）。
数字图像处理1-关于灰度,比特深度,彩色图像等名词的理解
灰度图像灰度图像是区别于普通rgb编码图像的一种特别的图像编码。
它将一张黑白照片的每个像素设置了256个灰度档，每个像素根据自身反应的图像上点的明亮程度来展示对应的灰度。
同时使用rgb的编码一样可以得到黑白照片，但是二者各有优缺点。
灰度图像的黑白照片，由于每个像素只需要8bit的存储量，占用空间更小。
而rgb模式下的黑白照片虽说占用了3倍的空间，相对应的阴影细节却能更好的体现出来。
比特深度比特深度也就是通常买显示器会说到的“色域”。
8bit的深度就是说一个像素点对应的颜色，其rgb值中的每一个都分为256档。
当然除了8bit还有11bit，16bit之类的更宽的色域，相对应的图片的颜色会更丰富，更有层次感。
图像分辨率图像分辨率是一个用来描述图像质量，图像清晰程度的一个量。
其基本概念是指每一平方英寸中有多少个像素点，单位就是人们经常提到的dpi。
而整个图像的像素个数就是由图像本身的宽、高以及图像分辨率来共同确定的。
图像直方图图像直方图是对图像曝光程度以及颜色的一种特别的表现方式。
在灰度图像中，其横坐标就是256个灰度档，而其纵坐标就是整个图像中某一灰度档对应的相对像素数量。
在rgb图像中也同理，只不过每个单独的原色会有其单独的直方图。
如果图像直方图中某一位置出现峰值，就说明这个强度的像素点最多。
如果在横轴最左端或最右端出现峰值，则说明画面过曝或过暗，损坏无法修复。
Bayer Filter的工作原理Bayer Filter通常翻译为拜耳过滤器或拜耳滤色器，现在的数字图像采集设备基本上都是用的这种原理。
由于要同时采集rgb信息，平面上均匀分布着3种采集单元，分别对应着rgb三原色。
每个单元由一片或红或绿或蓝的玻璃和可以感受光强的传感器构成，光线通过彩色玻璃，对应颜色的光线就会照射到传感器上，待曝光结束后，对传感器的读数进行计算，就可以还原某一像素上对应的rgb值构成其采集到的颜色，所有单元同理。
此外，由于两个单元之间有微小的缝隙，会有部分光无法直接被传感器利用。
第7讲—第四章 数字图像处理技术(1)
● 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，否则不能使用 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，
16
● 图像文件的体积 图像文件的体积是指图像文件的数据量， 图像文件的体积是指图像文件的数据量，其计量单位是字节 Byte）。存储位图图像所需的空间可用下列的公式计算： ）。存储位图图像所需的空间可用下列的公式计算 （Byte）。存储位图图像所需的空间可用下列的公式计算： 文件的字节数= 位图高度*位图宽度*位图颜色深度） 文件的字节数=（位图高度*位图宽度*位图颜色深度）/8
1) 二值图像：仅由两种颜色组成。 二值图像：仅由两种颜色组成。 2) 彩色与灰度图像：图像的颜色 彩色与灰度图像： 数量多，表现力较强，色彩丰富。 数量多，表现力较强，色彩丰富。 图像的种类
10
● 颜色模型 使用颜色模型的目的是尽可能多、尽可能有效地描述各种颜色， 使用颜色模型的目的是尽可能多、尽可能有效地描述各种颜色， 以便在需要时能方便地加以选择。根据需要的不同，各个领域一般使 以便在需要时能方便地加以选择。根据需要的不同， 用不同的颜色模型。如电视工业、计算机工业、 用不同的颜色模型。如电视工业、计算机工业、印刷业和专业摄影界 都使用自己的颜色模型和标准。 都使用自己的颜色模型和标准。 在多媒体应用中经常涉及的几种通用颜色模型主要有以下几种： 在多媒体应用中经常涉及的几种通用颜色模型主要有以下几种： 使用红色（Red）、绿色（Green）、 ）、绿色 ）、蓝 Blue） ● RGB 使用红色（Red）、绿色（Green）、蓝（Blue）三种基 色相加来生成所有其他颜色，因此也称为加法色彩模型。 色相加来生成所有其他颜色，因此也称为加法色彩模型。 使用Cyan Cyan（ ）、Magenta 品红）、Yellow（黄色） Magenta（ ）、Yellow ● CMYK 使用Cyan（蓝）、Magenta（品红）、Yellow（黄色）分 别为Red Green、Blue的补色 Red、 的补色。 模型采用减法合成色彩。 别为Red、Green、Blue的补色。此模型采用减法合成色彩。 HLS模型则模拟了人眼感知颜色的方式 模型则模拟了人眼感知颜色的方式， ● HLS HLS模型则模拟了人眼感知颜色的方式，使用三个数值 色相H 亮度L 饱和度S 来描述一个像素的颜色。 （色相H、亮度L、饱和度S）来描述一个像素的颜色。
研究生 数字图像处理 第21章 彩色和多光谱图像处理
RGB和HSI空间中的点一一对应。
HSI RGB
HSI
H在0°～120°之间 H在120°～240°之间
RGB HSI
H在240°～360°之间
R =
R G B
I S cos H I 1 3 cos(60 H )
I (1 S ) 3
I S cos( H 120 ) 1 cos(180 H ) 3
R = 700 nm G = 546.1 nm B = 435.8 nm 不表明只要用三基色就可以组成所有颜色。 “光”和“色”的差别及联系。 “色”包括： 亮度――能量， 色调――波长， 饱和度――纯度。 色度
――－补充完
2019/1/17 《数字图像处理》 6
人眼中感光细胞：
杆状细胞――约 1 亿 3 千万，无彩色感，对亮度敏感，灵敏度高， 具有单色和夜视的功能； 锥状细胞――约 700万，有彩色感，对波长敏感，对亮度灵敏度低， 具有彩色辨别能力，需要较好光照。 假说：锥状细胞还可以进一步分为：
2019/1/17 《数字图像处理》
输入标 准3刺激
只要输出刺激相同， 则两物体彩色相同： R1＝R2－－同色同谱 R1≠R2 －－同色异谱
9
颜色 波长
红色 700
橙色 620
黄色 580
绿色 546
青色 480
蓝色 436
紫色 380
2. 三色成像
胶片相机： 三层不同的摄影乳剂合成（R，G，B）。
三基色光的混合
黄
绿
青
CCD/CMOS 相机：
光电图像传感器（R，G，B）， 可分为三 CCD 和单CCD 摄像机。
红 品红 蓝
CCD：Charged Coupled Device CMOS：Complementary Metal-Oxide-Semiconductor
数字图像处理复习材料要点
数字图像处理复习材料要点考试题型⼀、填空题（10分，10空）⼆、判断题（5分，5题）三、名词解释（15分，5题）图像，数字图像，数字图像处理，彩⾊图像，灰度图像，⾊度，采样，量化，灰度直⽅图，直⽅图均衡化，直⽅图规定化，图像增强，图像锐化，图像复原，图像滤化，中值滤波，均值滤波，数据压缩，⽆失真编码，⼏何畸变四、简答题（20分，4题）1.RGB,HIS模型2.视觉效应（判断，填空）3.图像复原（5.3 5.4 5.5 简答，名词解释）4.第六章5.7.2 边缘检测五、计算题（50分，5题）1.平移镜像错切（作业题）2.放⼤缩⼩（作业题）3.平滑，中值滤波，均值滤波（PPT）4.哈夫曼编码（参数计算，熵，效率，编码P148）5.均衡化（第四章P69 4.1）注意：看⼀下⼩波变换怎么⽤原理第⼀章绪论1.图像：对客观存在对象的⼀种相似性的、⽣动性的描述或写真。
2.模拟图像：空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机⽆法直接处理的图像3.数字图像：空间坐标和灰度均不连续的、⽤离散的数字（⼀般整数）表⽰的图像（计算机能处理）。
是图像的数字表⽰，像素是其最⼩的单位。
4数字图像处理（Digital Image Processing）：利⽤计算机对数字图像进⾏（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从⽽获得某种预期的结果的技术。
（计算机图像处理）5.数字图像处理的特点（优势）：（1）处理精度⾼，再现性好。
（2）易于控制处理效果。
（3）处理的多样性。
（4）图像数据量庞⼤。
（5）图像处理技术综合性强。
6.数字图像处理的主要研究内容：（1）图像的数字化：如何将⼀幅光学图像表⽰成⼀组数字，既不失真⼜便于计算机分析处理；主要包括的是图像的采样与量化（2）图像的增强：加强图像的有⽤信息，消弱⼲扰和噪声（3）图像的恢复：把退化、模糊了的图像复原。
模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4）图像的编码：简化图像的表⽰，压缩表⽰图像的数据，以便于存储和传输。
数字图像处理
数字图像处理(1)(总16页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--一．名词解释1. 数字图像：是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。
2.图像：是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体，以物质为记录介质的信息的一种形式。
3. 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理，以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。
4. 图像增强：通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。
5. 灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。
或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。
6. 细化：提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。
连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。
8.中值滤波：中值滤波是指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。
9.像素的邻域：邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。
即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。
像素的四邻域：像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)10.直方图均衡化：直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图，以此来修正原图像之灰度值。
11.采样：对图像f(x,y)的空间位置坐标（x,y）的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。
12.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。
13.灰度图像：指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息，没有颜色信息。
14.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。