图像的直方图是图像的重要统计特征

图像处理算法

增强后图像在(i,j)处的灰度值为
Sobel算子在计算x方向和y方向上的梯度时,不像普通梯度算子那样只用两个像素灰度差值来表示,而是采用两列或两行像素灰度加权和的差值来表示,这使得Sobel算子具有如下优点: (1)引入了加权平均,将距离远近产生的影响考虑进去,对图像中的随机噪声具有一定的平滑作用 (2)由于Sobel算子采用间隔两行或者两列的差分,所以图像中边缘两侧的像素得到增强。Sobel算子得到的锐化图像的边缘显得粗而亮
图像边缘检测
（4）Gauss-Laplacian算子 Gauss-Laplacian算子是一种二阶边缘检测法,通过寻找图像的灰度值的二阶微分中的零穿越来检测边缘点,其算子用模板卷积表示为
图像分割
• 图像分割的方法大体可以分为四种:基于阈值选取的图像分割方法、基于区域的图像分割方法、基于边缘检测的图像分割以及模糊分割方法。其中基于阈值选取的图像分割主要是利用灰度频率分布信息(直方图)进行分割,由于阈值化方法简单、性能稳定,成为图像分割的基本技术。该方法主要利用了图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异,把图像视为具有不同灰度级的区域的组合,通过选取合适的阈值,将目标区域从它们的背景中分离出来, 达到图像分割的目的。
图像边缘检测
（3）Prewitt算子 Prewitt边缘检测算子是一种类似Sobel边缘检测算子的边缘模板算子,通过对图像进行八个方向的边缘检测,将其中方向响应最大的作为边缘幅度图像的边缘。
如果在每个点噪声都是相同的,那么Prewitt算子是比较好的。事实上,Prewitt算子对噪声很敏感,图像的离散差分比对原图像对噪声更敏感,可以通过先对图像做平滑处理以改善结果。
图像去噪
• 应用中值滤波的一种方法是先使用小尺寸窗口,后逐渐加大窗口尺寸。在实际使用窗口时,一般先选择长度为3的窗口对信号进行处理,若无明显信号损失,再把窗口延长到5,对原图像作中值滤波,直到既有较好噪声滤除的效果, 又不过分损害图像细节为止。 • 另一种方法就是对信号进行级联的中值滤波(即迭代处理),采用固定的或可变长度的窗口。 • 在一定条件下,中值滤波可以克服线性滤波器所带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及颗粒噪声最为有效。但对高斯噪声无能为力。需要注意的是,当窗口内噪声点的个数大于窗口一半时,中值滤波的效果不好。而且,对一些细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波的方法,使用中值滤波会造成这些细节丢失。

医学图像处理实验报告

c、利用预定义函数fspecial命令产生平均(average)滤波器
d、分别对其进行10*10、5*5、2*2的均值滤波；
e、显示原图像和选用不同大小模版处理后的图像。
(3)高斯滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、选择高斯滤波参数（标准差）sigma为1.6；
d、选择滤波器尺寸为5*5；
i、显示原图像和处理后的图像。
(2)四八领域均值滤波
a、读入图像；
b、转换图像矩阵为双精度型；
c、创建4邻域平均滤波模版[0 1 0; 1 0 1; 0 1 0]；
创建8邻域平均滤波模版[1 1 1; 1 0 1; 1 1 1];
d、进行滤波；
e、显示原图像和处理后图像。
(3)巴特沃斯高通滤波
a、读取图像；
e、创建高斯滤波器进行滤波；
f、显示原图像和处理后的图像。
3
(1)同态滤波
a、读入图像；
b、对数字图像进行直方图均衡化处理；
c、转换图像矩阵为双精度型；
d、取对数；
e、对其做傅里叶变换；
f、选择参数，截止频率为10，锐化系数为2， =1.5， =2.0；
g、进行高斯同态滤波；
h、滤波之后进行傅里叶逆变换；
c、显示原图像和经过均衡化处理过的图像；
d、记录和整理实验报告。
(2)中值滤波加直方图均衡化
a、将模板在图中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；
b、读取模板下各对应像素的灰度值；
c、将这些灰度值从小到大排成1列；
d、找出这些值中排在中间的1个；
e、将这个中间值赋给对应模板中心位置的像素；
f、中值滤波之后的像素值进行直方图均衡化处理；

Matlab与C混合编程的方法研究与实现毕业论文

Matlab与C混合编程的方法研究与实现摘要：文章探讨了MATLAB与VC++的优缺点，介绍了VC++与Matlab混合编程的几种方法。

通过二者的结合，既有效地利用了MATLAB强大的数值计算能力和众多的函数，大大减少程序设计的工作量，又继承了VC++良好的程序界面，证明是一种很好的程序设计方法。

具体说明了如何应用Matlab引擎实现混合编程以及如何利用MATCOM进行MATLAB和VC++混合编程，并将两种方法用于数字图像处理。

关键词：MATLAB；VC++；MATCOM；引擎；混合编程；图像处理一、引言1、数字图像处理简介：图像技术由高到低分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。

图像处理是比较底层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

数字图像处理最基本的目的就是改善图像，主要是按需要进行适当的变换突出某些有用的信息，去除或消弱无用的信息，如改变图像的对比度，去除噪声或强调边缘的处理等，其基本方法有：直方图修正、灰度变换、图像的频域特性、图像平滑、图像锐化等。

直方图是图像的重要统计特征，是表示数字图像中每一灰度级与该灰度级出现的频率数间的统计关系。

直方图能给出该图像的大致描述，如灰度范围、灰度级的分布、整幅图像的平均亮度等，但它不能完整地描述一幅图像。

通常用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数。

通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直方图分布集中在较窄的低值灰度区间，引起图像的细节看不清楚，为使图像变得清晰，我们可以通过变换使图像的灰度范围拉开或使灰度分布在动态范围内趋于均匀化，从而增加反差，使图像的细节清晰，达到图像增强的目的。

灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。

灰度变换可分为线性、分段线性、非线性以及其他的灰度变换。

线性灰度变换实际上使曝光不充分的图像中黑的部分更黑，白的部分更白，从而提高对比度。

图像中的边缘或者线条部分与图像频谱中的高频成分相对应，因此采用高通滤波的方法让高频分量顺利通过，使低频分量受到抑制，就可以增强高频的成分，使图像的边缘或者线条变得清晰，实现图像的锐化。

数字图像处理期末考试答案

数字图像处理期末考试答案数字图像处理》复指南选择题1.在采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对哪一类图像进行的？（B）A。

图像整体偏暗B。

图像整体偏亮C。

图像细节淹没在暗背景中D。

图像同时存在过亮和过暗背景2.图像灰度方差说明了图像的哪一个属性？（B）A。

平均灰度B。

图像对比度C。

图像整体亮度D。

图像细节3.计算机显示器主要采用哪一种彩色模型？（A）A。

RGBB。

CMY或CMYKC。

HSI4.采用模板[-11]T主要检测哪个方向的边缘？（A）A。

水平B。

45度C。

垂直D。

135度5.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。

低通滤波B。

加权平均法C。

XXX滤波D。

中值滤波6.维纳滤波器通常用于哪种情况？（C）A。

去噪B。

减小图像动态范围C。

复原图像D。

平滑图像7.彩色图像增强时，可以采用哪种处理方法？（C）A。

直方图均衡化B。

同态滤波C。

加权均值滤波D。

中值滤波8.在对图像进行复原的过程中，B滤波器需要计算哪些功率谱？（B）A。

逆滤波B。

维纳滤波C。

约束最小二乘滤波D。

同态滤波9.XXX滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，可以将高通滤波器的转移函数加上一定的常数以引入一些低频分量。

这样的滤波器称为什么？（B）A。

XXX高通滤波器B。

高频提升滤波器C。

高频加强滤波器D。

理想高通滤波器10.图像与灰度直方图之间的对应关系是什么？（B）A。

一一对应B。

多对一C。

一对多D。

都不对应11.下列算法中属于图像锐化处理的是：（C）A。

低通滤波B。

加权平均法C。

XXX滤波D。

中值滤波12.一幅256x256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是多少？（A）A。

256KB。

512KC。

1MD。

2M13.一幅灰度级均匀分布的图像，其灰度范围在[0，255]，则该图像的信息量为多少？（D）A。

0B。

255C。

6D。

814.下列算法中属于局部处理的是什么？（D）A。

灰度线性变换B。

二值化C。

直方图

sk T (rk ) pr (r j )
j 0 j 0 k k
nj n
乘以n，再四舍五入取整
44
说明
由于数字图像灰度取值的离散性，通过四舍五入使得变换后的灰度值出现了归并现象，从而致使变换后的图像并非完全均匀分布，但是相比原始直方图要均匀得多
直方图修正
2.直方图规定化/直方图匹配在某些情况下，并不一定需要具有均匀直方图的图像，有时需要具有特定的直方图的图像，以便能够增强图像中某些灰度级。直方图规定化方法就是针对上述思想提出来的。直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方法
0.89
0.95 0.98 1.00
6/7
1 1 1
s3=6/7
985
0.24
s4=1
448
0.11
41
例：
原图像的直方图
均衡后图像的直方图
42
例：直方图均衡化示例
43
例：
思考问题：若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡后，对应的灰度值为多少？
46
直方图规定化
可见，它是对直方图均衡化处理的一种有效的扩展。直方图均衡化处理是直方图规定化的一个特例对于直方图规定化，下面仍从灰度连续变化的概率密度函数出发进行推导，然后推广出灰度离散的图像直方图规定化算法
47
直方图规定化
假设pr(r)和pz(z)分别表示已归一化的原始图像灰度分布的概率密度函数和希望得到的图像的概率密度函数首先对原始图像进行直方图均衡化，即求变换函数：
H Pi log2 Pi
i 0 L 1
17

利用MATLAB实现遥感图像增强

ｃｍｕｉｔｎ：ｔｅｒａｄｅｐｒｅｔ［］ＥＥｏｍｎａｉｓｈｏｙｎｘｅｉｎｓＪ．ＩＥｃｏｍ
ＴａｓＳｇａＰｏｅｓ，ｃ０２５（０：３－４．ｒ．ｉｌｒｓ．ＯｔＯ，０１）２８５６ｎｎｃ．２５２
中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标志码：Ｂ
ＲｅｏｅｓｎｉｍａｅｅｈａｃｍｅｓｄｏＡＴＬＡＢｍｔｅｓｎｇｉｇｎｎｅｎｔｂａｅｎＭ
ＷＡＧＱｎ —ｅ，ＯｏｇｙｎＮｉｇｗｉＺＵＨｎ —ａ
中的某些信息，时，同削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特
定的应用比原来的图像更加有效。因此此类图像处
像的灰度密度函数与像素所在的位置有关。图像在设点（）处的灰度分布密度函数为Ｐｚｘｙ，么图，（；，）那
仪器仪表用户ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７－０１２１．２０３ｏ：０３６／．ｓ．６１１４．００．２ｓ１
旦经验窒逾旦
利用ＭＡＬＢ实现遥感图像增强ＴＡ
王青伟。邹鸿雁
（长春工业大学资产管理处，长春１０１）３０２
像的灰度密度函数为：
理技术在遥感、医学、军事等诸多领域得到广泛应用。图像增强技术主要包含直方图增强、图像平滑化处理、
图像尖锐化处理和彩色处理技术等。在实际应用中，常

数字图像处理期末考试题库

数字图像处理期末考试题库某数字图像处理的主要内容及特点图像获取、图像变换、图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分析、图像识别、图像理解（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。

某图像增强：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。

图像增强不存在通用理论。

图像增强的方法：空间域方法和变换域方法。

某图像反转：S=L-1-r1.与原图像视觉内容相同2.适用于增强嵌入于图像暗色区域的白色或灰色细节。

某对数变换S=C某log（1+r）c为常数，r>=0作用与特点：对数变换将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值，同时，对输入中范围较宽的高灰度值映射为输出中较窄范围的灰度值。

对数函数的一个重要特征是可压缩像素值变化较大的图像的动态范围；某幂律（伽马）变换=c某(r+ɛ)ɤ伽马小于1时减小图像对比度，伽马大于1时增大对比度。

某灰度直方图：是数字图像中各灰度级与其出现的频数间的统计关系。

某直方图均衡化：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均匀的直方图，即使各灰度级具有相同的出现频数，图象看起来更清晰。

直方图均衡化变换函数必须为严格单调递增函数。

直方图均衡化的特点：›1.能自动增强图像的对比度2.得到了全局均衡化的直方图，即均匀分布3.但其效果不易控制某直方图规定化（匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法某空间滤波即直接对图像像素进行处理。

获得最佳滤波效果的唯一方法是使滤波掩模中心距原图像边缘的距离不小于(n-1)/2个像素。

某平滑滤波器用于模糊处理和减小噪声。

平滑线性空间滤波器的输出是：待处理图像在滤波器掩模邻域内的像素的简单平均值。

优点：减小了图像灰度的“尖锐”变化，故常用于图像降噪。

负面效应：模糊了图像的边缘，因为边缘也是由图像灰度的尖锐变化造成的。

空间均值处理的重要应用是，为了对感兴趣的物体得到一个粗略的描述而模糊一幅图像。

基于Gabor小波变换的增强2DPCA方法

基于Gabor小波变换的增强2DPCA方法摘要:传统的PCA方法在图像识别中都是基于图像向量的,在人脸识别前二维的人脸图像矩阵首先要转化成一维的图像向量,这样就造成图像向量维数通常较高,使特征提取中耗费大量计算时间,降低了识别效率。

在传统PCA基础上,Yang等人在2004年提出了二维主成分分析(2DPCA),这种方法直接基十二维图像矩阵运算,特征提取速度大大加快,计算方法也较简单。

关健词:Gabor小波变换2DPCA方法1 人脸图像预处理预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。

由于各种原因,我们获得的原始图像都不是特别完美的。

对人脸图像进行预处理可以减少人脸在图像中的位置、大小、旋转角度和光照等条件的不同对特征提取的影响。

所以预处理后的图像更有利于人脸识别的后续阶段如特征提取和分析识别。

图像预处理一般包括几何归一化、直方图均衡化、灰度归一化、直方图均衡化。

(1)人脸图像几何归一化。

对由于角度旋转和尺度放缩造成的影响,可以用人脸图像的几何归一化来消除,并且可以在一定程度上保持人脸图像的几何不变性。

常用的几何校正方法主要包括缩放、旋转、平移等。

人脸图像经过了缩放、旋转和平移等标准化处理后,使所有图像的的大小都达成一致,人物的眼睛、嘴巴等主要局部特征都处十预先指定的位置。

经过这样的处理后对人脸的后续处理有积极的作用。

实验中采用的人脸几何归一化的过程如下:首先对人眼进行定位,获得人脸的左右两眼的中心位置,记为E,和E,.,然后旋转图像使E,和E,.的连线保持水平。

再根据比例关系对人脸图像进行裁剪以获得最有效的区域,最后对图像进行缩放,得到统一大小的标准图像。

缩放图像的方法有两种,一种是直接用灰度插值的方法,另一种是用小波变换的方法对图像进行分解。

本文采用的是速度和效果均比较好的双线性差值法,图1,图2。

(2)直方图均衡化。

图像的直方图是图像的重要统计特征,灰度直方图可以描述图像的灰度分布情况,反应了不同灰度值出现的频率。

数字图像处理(直方图).

An
Combining
DFRT( n )
Renewed output images An exp(j n ) Cn
IDFRT( n )
Several input images Rn an exp(jn )
1 1 an , 0 n n n Updated input images a0 exp(j0 ) a0
15
按列统计的直方图
histc(pascal(3),1:6) produces the array [3 1 1; 0 1 0; 0 1 1; 0 0 0; >> pascal(3) 0 0 0; ans = 0 0 1]
1 1 1 1 2 3 1 3 6
每列目标数据的个数统计
16
其他类型的统计图
条状图：bar x = 1:5; y = [0.2,0.3,0.1,0.8,0.9; 0.5,0.6,0.2,0.7,0.1]; bar(x,y');
20
其他类型的统计图
累加式条状图：barh rand('state',0); figure; barh(rand(10,5),'stacked'); colormap(cool)
6
彩色图像直方图
axes(‘Position’,*0.1,0.1,0.8,0.2+);% 生成坐标轴 stem(0:255,h1,'Marker','None','Color','r'); set(gca,'YColor','r','Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.3,0.8,0.2]); stem(0:255,h2,'Marker','None','Color',[0,0.6,0]); set(gca,'YColor',[0,0.6,0],'Ytick',[0.005,0.01],'Xlim',[0,255]); axes('Position',[0.1,0.5,0.8,0.2]); stem(0:255,h3,'Marker','None','Color','b'); set(gca,'YColor','b','Ytick',[0.01,0.02],'Xlim',[0,255]);

数字图像处理复习(参考版)

题型：选择10道20分，填空10-15道10-15分，名词解析3-4道15-20分，简答题2道20分，程序题1道10分，计算2道20分一、1、数字图像的特点：图像数据量庞大；精度高；再现性好2、数字图像的应用领域：医学：x-ray，超声波成像，CT遥感：农作物估产，地质勘探，天气预报工业：无损探伤，外观自动检查。

军事公安：巡航导弹地形识别，指纹识别，手迹鉴定考题：如医学上数字图像的应用表现在：x-ray，超声波成像，CT3、DIP的应用：电磁波，声波，超声波，电子，合成；电磁波：Gamma 射线（PET），X射线（CT），紫外线，可见光，红外（多光谱遥感），微波（雷达），无线电波（MRI）二、1、人眼的构造：锥状细胞：分辨力强，色彩；白昼视觉；杆状细胞：对低照度敏感；夜视觉（填空或选择题）2、不同照明下，人眼辨别光强度变化的能力不同。

（低照明时，亮度辨别较差（韦伯比大）高照明时，亮度辨别力好（韦伯比小）（填空题）3、马赫带效应：当亮度发生跃变时，视觉上会感到边缘的亮侧更亮些，暗侧更暗些。

在图像轮廓部分发生的主观亮度对比度加强的现象，又称为边缘对比效应。

（名词解析题）4、同时对比效应：眼睛对物体的主观亮度强烈的依赖于物体自身的背景。

当灰色物体周围是黑色背景时，主观亮度增强；当周围背景变明亮时，主观亮度会减弱。

（名词解析题）5、1）图像获取的步骤答：采样Sampling：图像空间坐标的数字化。

将空间上连续的图像变换成离散点的操作。

量化Quantization：图像函数值（灰度值）的数字化。

将像素灰度转换成离散的整数值的过程。

2）影响采样和量化的因素答：空间分辨率：图像中可辨别的最小细节。

采样。

采样间隔越小，像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。

采样间隔越大，像素数越少，空间分辨率低，图像质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；灰度级分辨率：灰度级别中可分辨的最小变化。

量化量化等级越多，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。

数字图像处理期末考试答案

数字图像处理期末考试答案《数字图像处理》复习指南选择题1、采⽤幕次变换进⾏灰度变换时，当幕次取⼤于1 时，该变换是针对如下哪⼀类图像进⾏增强。

（ B ) A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度⽅差说明了图像哪⼀个属性（B )A平均灰度B图像对⽐度C 图像整体亮度D图像细节3、计算机显⽰器主要采⽤哪⼀种彩⾊模型（A )A、RGBB、CMY或CMYKC、HSID、HSV4、采⽤模板［-1 1]T主要检测（A）⽅向的边缘。

A.⽔平B.450C.垂直D.13505、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C )A.低通滤波B.加权平均法C.⾼通滤波D. 中值滤波6、维纳滤波器通常⽤于（ C )A、去噪B、减⼩图像动态范围C、复原图像D、平滑图像7、彩⾊图像增强时，（C）处理可以采⽤RGB彩⾊模型。

A. 直⽅图均衡化B.同态滤波C. 加权均值滤波D. 中值滤波8、 B 滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。

A. 逆滤波B.维纳滤波C. 约束最⼩⼆乘滤波D. 同态滤波9、⾼通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将⾼通滤波器的转移函数加上⼀常数量以便引⼊⼀些低频分量。

这样的滤波器叫（ B ）。

A. 巴特沃斯⾼通滤波器B.⾼频提升滤波器C. ⾼频加强滤波器D. 理想⾼通滤波器10、图象与灰度直⽅图间的对应关系是（ B )A.⼀⼀对应B.多对⼀C.⼀对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C)A.低通滤波B.加权平均法C.⾼通滤波D. 中值滤波12、⼀幅256*256 的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的⽐特数是：(A)A.256KB.512KC. 1M C.2M13、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：（D）a.0b.255c.6d.814、下列算法中属于局部处理的是：（D）a.灰度线性变换b.⼆值化c.傅⽴叶变换d.中值滤波15、下列算法中属于点处理的是：（B）a.梯度锐化b.⼆值化c.傅⽴叶变换d.中值滤波16、下列算法中属于图象平滑处理的是：（C）a.梯度锐化b.直⽅图均衡c.中值滤波/doc/dfc0f0e5f424ccbff121dd36a32d7375a517c64d.html placian增强17、设灰度图中每⼀个像素点由1 个字节表⽰，则可表⽰的灰度强度范围是（B）A.128 B.256 C.36 D.9618、对椒盐噪声抑制效果最好的是下列那种图像增强技术？(D)A 低通滤波B Laplace 微分C 邻域平均D 中值滤波19、将图像“name.tif”存储到⽂件中的命令（C）A、imread（’name.tif’）B、loadC、imwrite（’name.tif’）D、imshow（’name.tif’）20.计算机显⽰设备使⽤的颜⾊模型是（A）A.RGBB.HSVC.CMYD.以上都不对21.下列关于直⽅图的叙述错误的是(D)A.描绘了各个灰度级像素在图像中出现的概率B.描述图像中不同灰度级像素出现的次数C. 没有描述出像素的空间关系D. 直⽅图均衡化不能增强图像整体对⽐度的效果22.锐化滤波器的主要⽤途不包括( B)A.突出图像中的细节增强被模糊了的细节B.超声探测成像分辨率低可以通过锐化来使图像边缘模糊C.图像识别中分割前的边缘提取D.锐化处理恢复过度钝化、暴光不⾜的图像23.假设f(x,y)是⼀幅图像，则下列有关f(x,y) 的傅⾥叶变换说法中不正确(C)A.在原点的傅⾥叶变换等于图像的平均灰度级B.⼀个⼆维傅⾥叶变换可以由两个连续⼀维的傅⾥叶运算得到C.图像频率域过滤可以通过卷积来实现D.傅⾥叶变换具有线性移不变性24.列有关图像复原和图像增强的说法错误的是(D)A.与图像增强不同，图像复原的⽬的是提供给⽤户喜欢接收的图像B.图像增强主要是⼀个客观过程，⽽图像复原主要是⼀个主观过程C.图像增强被认为是⼀种对⽐度拉伸，图像复原技术追求恢复原始图像的⼀种近似估计值D.图像复原技术只能使⽤频率域滤波器实现25、下列哪⼀个模板可⽤于图像平滑（AA、1/9 1/9 1/9B、1 1 1C、1/3 1/3 1/3D、-1 -1 -11/9 1/9 1/9 1 -8 1 1/3 1/3 1/3 -1 8 -1 1/9 1/9 1/9 1 1 1 1/3 1/3 1/3 -1 -1 -1 26、对于含有孤⽴线噪声的图像，既要保证图像的边缘，⼜要去除噪声应该⽤那种滤波器（B）A、box模板B、中值滤波器C、gauss模板D、prewitt模板27、对⼀幅⼆值图像做腐蚀的结果（B）A、图像⾯积放⼤B、图像⾯值缩⼩C、图像⾯积不变D、图像边界变圆28、下列算法中属于局部处理的是（D）A、灰度线性变换B、⼆值化C、傅⾥叶变换D、中值滤波判别正确、错误1. 图像按其亮度等级的不同，可以分为⼆值图像和灰度图像两种。

利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]

BI YE SHE JI 利用直方图均衡化进行图像的增强院（系）：计算机科学与工程专业：计算机科学与技术班级：学生：学号：指导教师：任务书1.毕业设计（论文）题目：利用直方图均衡化进行图像的增强2.题目背景和意义：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一，是图像预处理方法之一，图像预处理是相对于图像识别、图像理解而言的一种前期处理，直方图均衡化就是把一已知灰度概率分布的图像经过一种变换，使之演变成一副具有均匀灰度概率分布的新图像。

清晰柔和的图像的直方图分布比较均匀。

为了使图像变得清晰，通常可以通过变换使图像的灰度动态范围增大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。

直方图均衡化处理是一种修改图像直方图的方法，它通过对直方图进行均衡化修正，可使图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像的细节变得清晰。

本课题就是利用直方图均衡化进行图像的增强。

3.设计(论文)的主要内容（理工科含技术指标）：主要内容有：（1）了解、熟悉并掌握图像直方图、图像增强的概念。

（2）给一副图像，能够得到图像的直方图，并能够对图像进行直方图的均衡化，进而对图像进行增强，掌握其原理并实现其过程。

（3）完成不同色彩空间下均衡化效果的优劣对比，给出一个较好的均衡化算法。

（4）完成1.5万字毕业论文，完成与课题相关的外文资料的翻译。

4.设计的基本要求及进度安排（含起始时间、设计地点）：本次课题从2012年12月开始，在校内完成，具体的进度安排如下：第1～3周：查阅书籍资料，学习相关软件，准备开题报告。

第4周：分析设计任务，设计总体方案，研究算法。

第5～12周：模块设计、完成3000个单词以上的相关外文资料翻译；中期总结。

第13～15周：模块设计、系统调试。

第16～17周：系统测试、撰写毕业论文第18周：对论文排版和打印，制光盘；论文答辩。

5.毕业设计（论文）的工作量要求① 实验（时数）*或实习（天数）：② 图纸（幅面和张数）*：③ 其他要求：指导教师签名：年月日学生签名：年月日系（教研室）主任审批：年月日说明：1本表一式二份，一份由学生装订入附件册，一份教师自留。

图像的三大特征（转）

图像的三⼤特征（转）原⽂（⼀）HOG特征1、HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。

它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。

Hog特征结合 SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中，尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。

需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅法是法国研究⼈员Dalal 在2005的CVPR上提出的，⽽如今虽然有很多⾏⼈检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

（1）主要思想：在⼀副图像中，局部⽬标的表象和形状（appearance and shape）能够被梯度或边缘的⽅向密度分布很好地描述。

（本质：梯度的统计信息，⽽梯度主要存在于边缘的地⽅）。

（2）具体的实现⽅法是：⾸先将图像分成⼩的连通区域，我们把它叫细胞单元。

然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的⽅向直⽅图。

最后把这些直⽅图组合起来就可以构成特征描述器。

（3）提⾼性能：把这些局部直⽅图在图像的更⼤的范围内（我们把它叫区间或block）进⾏对⽐度归⼀化（contrast-normalized），所采⽤的⽅法是：先计算各直⽅图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归⼀化。

通过这个归⼀化后，能对光照变化和阴影获得更好的效果。

（4）优点：与其他的特征描述⽅法相⽐，HOG有很多优点。

⾸先，由于HOG是在图像的局部⽅格单元上操作，所以它对图像⼏何的和光学的形变都能保持很好的不变性，这两种形变只会出现在更⼤的空间领域上。

其次，在粗的空域抽样、精细的⽅向抽样以及较强的局部光学归⼀化等条件下，只要⾏⼈⼤体上能够保持直⽴的姿势，可以容许⾏⼈有⼀些细微的肢体动作，这些细微的动作可以被忽略⽽不影响检测效果。

因此HOG特征是特别适合于做图像中的⼈体检测的。

2、HOG特征提取算法的实现过程：⼤概过程：HOG特征提取⽅法就是将⼀个image（你要检测的⽬标或者扫描窗⼝）：1）灰度化（将图像看做⼀个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采⽤Gamma校正法对输⼊图像进⾏颜⾊空间的标准化（归⼀化）；⽬的是调节图像的对⽐度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪⾳的⼲扰；3）计算图像每个像素的梯度（包括⼤⼩和⽅向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进⼀步弱化光照的⼲扰。

图像的直方图是图像的重要统计特征

图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。

直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。

当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。

通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。

为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。

事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。

均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。

为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。

前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。

在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。

a=imread('花.jpg');subplot(2,2,1);imshow(a);title('原始图像');subplot(2,2,2);a=rgb2gray(a);imhist(a);title('原始图像直方图');subplot(2,2,3);a1=imadjust(a,[],[0.1 0.9]);imshow(a1);title('调整灰度后的直方图'); subplot(2,2,4);imhist(a1);title('调整灰度后的直方图');。

图像直方图的名词解释

图像直方图的名词解释图像直方图，是指用来表示图像中像素值分布的统计图表。

它是计算机视觉中一种常用的图像描述工具，多用于图像处理和分析领域。

通过对图像像素值的统计，直方图能够展示图像的亮度、对比度、颜色分布等信息。

下面将从历史起源、计算方式、应用领域三个方面，对图像直方图进行名词解释。

历史起源在20世纪50年代初，人们开始研究数字图像处理，并提出了图像直方图的概念。

当时，由于计算机存储和处理速度的限制，图像直方图只能在小尺寸的图像上进行操作。

随着计算机技术的进步，图像直方图逐渐被广泛应用于大尺寸图像和实时图像处理中。

计算方式图像直方图可以通过对图像中每个像素的像素值进行统计，来得到不同像素值的频数或概率。

其计算方式包括以下几个步骤：1. 获取图像像素矩阵：图像直方图的计算首先需要将图像转换为数字矩阵，即将图像的像素值映射到一个矩阵中。

2. 统计像素值频数：对图像像素值矩阵进行遍历，统计每个像素值的频数。

以灰度图为例，每个像素值的频数可以表示图像中该像素值所占的像素数量。

3. 绘制直方图：通过将像素值对应的频数进行可视化，即可绘制出图像的直方图。

直方图的横坐标表示像素值，纵坐标表示频数或概率。

应用领域图像直方图具有广泛的应用领域，下面将从图像增强、边缘检测和目标跟踪三个方面进行解释。

1. 图像增强：直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像直方图进行变换，可以增加图像的对比度，使得图像更加清晰和饱满。

通过将直方图均衡化应用于彩色图像的RGB三个通道，可以获得更好的图像增强效果。

2. 边缘检测：直方图对于边缘检测同样具有重要作用。

通过对图像直方图进行二阶导数计算，可以找到直方图中的局部极值点，进而定位图像中的边缘。

这种基于直方图的边缘检测方法在医学影像处理、人脸识别等领域有着广泛应用。

3. 目标跟踪：在计算机视觉中，目标跟踪是一个常见的问题。

图像直方图在目标跟踪中可以用来表示目标模型。

通过提取目标模型的直方图特征，可以在视频序列中进行目标匹配和跟踪。

应用MATLAB图像处理技术提取云纹中心线

第21卷第5期2006年10月实验力学JO U RN A L OF EX PERIM EN T A L M ECH A N ICSV o l.21 No.5Oct.2006文章编号:1001 4888(2006)05 0640 05应用M AT LA B图像处理技术提取云纹中心线*宋彦琦1,高春艳2,牛建广2(1.中国矿业大学(北京),北京100083;2.石家庄经济学院,河北050031)摘要:云纹法是一种重要的实验应力分析方法,在科学研究和工程中的应用变得越来越成熟和广泛。

实验直接得到的是一些模糊的较粗的条纹,而计算所需要的是条纹的中心线。

以前很多时候需要自己动手编程来处理图像,所用的语言有C、C++、VB等,语句一般很长,很容易出现语法错误,研究者把大部分时间都用在编程上。

因此寻找一种方便、快捷的方法来处理云纹图像是很有必要的。

而M AT LA B强大的图像处理功能无疑是较好的选择。

本文利用M AT LAB 对实验得到的云纹图像进行处理,如图像的剪切、噪声处理、二值化以及细化处理等,最终提取云纹的中心线。

关键词:MAT LAB;图像处理;云纹;中心线中图分类号:O348.1 文献标识码:A0 引言MAT LAB是集数值计算、符号运算、图形处理及程序设计于一体的第四代编程语言 ,具有其他语言无法超越的优势和特点,其强大的帮助系统也是其他科学计算无法比拟的信息资源中心。

随着科学的发展,数字图像处理技术变得越来越重要。

以前的图像处理大多要自己动手编程,所用的语言有C、C++、VB等。

这些语言使用起来比较费时,语句一般很长,容易出现语法错误。

而MAT LAB强大的函数工具箱提供了很多内建函数,编程时只需要几个语句,并且可以马上运行,显示结果。

这样研究者就可以把时间真正用在科学研究上了。

云纹法是测定受力物体的位移场或应变场的新型实验应力分析方法,而分析和计算所需要的是云纹的中心线。

传统的方法是利用CCD将图像采集然后打印出来,再用透明度较好的硫酸纸将条纹的中心线描绘下来。

数字图像增强技术

图像增强论文朱振国[日期]数字图像增强技术X振国论文导读：图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

采用邻域平均法的均值滤波器非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声〔如椒盐噪声〕。

它是一种常用的非线性平滑滤波器，其根本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换其主要功能是让周围象素灰度值的差比拟大的像素改取与周围的像素值接近的值，从而可以消除孤立的噪声点，所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。

在比照了多种去噪方法之后，本文发现经典的图像去噪方法如：维纳滤波和中值滤波，一直存在着去噪之后导致图像模糊的问题。

关键词：图像增强，均值滤波，中值滤波，维纳滤波引言获取和传输图像的过程往往会发生图像失真，所得到图像和原始图像有某种程度的差异。

这种差异如果太大，就会影响人和机器对于图像的理解，在许多情况下，人们不清楚引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能根据经历估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简便有效的方法，改善图像质量。

一、图像增强的定义为了改善视觉效果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或者加强特征的措施称为图像增强。

二、图像增强的目的图像增强的目的是要增强视觉效果，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特征，以到达改善图像质量、丰富信息量的目的，并加强图像判读和识别效果的图像处理方法。

其方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制〔掩盖〕图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。

在图像增强过程中，不分析图像质量降低的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。

三、图像增强的分类图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。

基于VC++6.0实现图像直方图统计的研究

ＳｕｙｏｐｉａｉｎｏｍａｅＨｉｔｇａｔｔｓｉｓＢａｅｎＶＣ＋＋．ｔｄｎＡｐｌｔｏｆＩｇｓｏｒｍＳａｉｃｓｄｏｃｔ６０
ＹａｇＨｏ￣ｕ，ＺａｇＨｏｇａｇ，ＢａｎｈａｎｎｈｎｎｄｎｉｎＲｏｇｕ
第５卷第１ｌ期
Ｖｏ．ＮｏＩ５１．１
￣
－
农业装备与车辆工程
ＧＩＵＴＲＬＥＵＰＮＲＣＬＵＡＱＩＭＥＴ＆ＶＨＣＥＥＧＮＥＩＧＥＩＬＮＩＥＲＮ
２１０３年１月
Ｊｎａｙ２３ａｕｒ０１
［ｙｗｒｓｍａｅｐｏｅｓｇａｏｉｍ；ｒｇａｉｇｈｓｇａＫｅｏｄ］ｉｇｒｃｓｉ；ｌｒｈｓｐｏｒｍｍｎ；ｉｏｒｍｎｇｔｔ
０引言
当前图像处理在算法实现中主要应用Ｍｔｂａａｌ仿真工具，Ｍｔｂ但ａａ运行效率较低，ｌ且可移植性
和实用性均不太理想。相比较而言，Ｃ＋程序Ｖ＋在
２编程实现
ＲＢ模型是目前常用的一种彩色信息表达Ｇ方式，它使用红、、绿蓝三原色的亮度来定量表示
颜色。彩色图像是三原色的组合。在分析问题的过程中，往将三原色分离，出三通道的直方图进往做
（ｅａｔｎｏＡｔｍｔｅＥｇｅｒｇＣａｇｈｕＩｓｔｔｏｃａｒｎｃｅｈｏｇ，ｈｎｚｏｉ，Ｄｐｒｍｅｔｆｕｏｏｉｎｉｅｎ，ｈｎｚｏｔｕｅｆＭｅｈｔｉＴｃｎｌｙＣａｇｈｕＣｔｖｎｉｎｉｏｏｙ

图像的直方图是图像的重要统计特征

图像处理算法

医学图像处理实验报告

Matlab与C混合编程的方法研究与实现毕业论文

数字图像处理期末考试答案

直方图

利用MATLAB实现遥感图像增强

数字图像处理期末考试题库

基于Gabor小波变换的增强2DPCA方法

数字图像处理(直方图).

数字图像处理复习(参考版)

数字图像处理期末考试答案

最新医学图像处理实验报告

利用直方图均衡化进行图像的增强[正文、开题、任务、翻译]

图像的三大特征（转）

图像的直方图是图像的重要统计特征

图像直方图的名词解释

应用MATLAB图像处理技术提取云纹中心线

数字图像增强技术

基于VC++6.0实现图像直方图统计的研究