数字图像处理8-动态模糊,噪声
数字图像处理习题
1、 简述一下常见的噪声有哪几种？答：在数字图像处理中常见的噪声有：(1)热噪声；(2)闪烁噪声；(3)发射噪声；(4)有色噪声。
2、 试述在图像处理过程中采用图像变换的意义？答：为了有效地和快速地对图像进行处理和分析，常常需要将原定义在图像空间的图像以某种形式转换(正变换)到另外一些空间，并利用在这些空间的特有性质方便地进行一定的加工，最后再转换(反变换或逆变换)回图像空间以得到所需的效果。
3、 图像增强的目的是什么？答：图像增强是指对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。
4、 试述一下图像增强与图像恢复之间的联系和区别？答：图像恢复与图像增强的相同之处是，它们都要得到在某种意义上改进的图像，或者说都希望要改进输入图像的视觉质量。
图像恢复与图像增强的不同之处是，图像增强技术一般要借助人的视觉系统的特性以取得看起来较好的视觉结果；而图像恢复则认为图像是在某种情况/条件下退化或恶化了，现在需要根据相应的退化模型和知识重建或恢复原始的图像。
5、 什么是图像平滑？试述一下均值滤波的基本原理。
答：为了去除或减弱图像中的噪声，可以对图像进行平滑处理，称为图像平滑。
大部分的噪声都可以看作是随机信号，它们对图像的影响可以看作是孤立的。
对于某一像素而言，如果它与周围像素点相比，有明显的不同，我们就认为该点被噪声感染了。
基于这样的分析，我们可以用求均值的方法，来判断没一点是否含有噪声，并用适当的方法消除所发现的噪声。
6、 试述什么是中值滤波？答：中值滤波是非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选取一个含有奇数点的窗口W ，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按灰度级的升(或降)序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。
7、 什么是区域？什么是图像分割？答区域可以认为是图像中具有互相连通、一致属性的像素集合，图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。
如何进行高效的图像增强和降噪
如何进行高效的图像增强和降噪图像增强和降噪是数字图像处理中的重要任务之一。
它们的目的是改善图像的视觉质量和可视化细节，并消除图像中的不必要的噪声。
在本文中，我将介绍一些常用的图像增强和降噪技术，以及一些实现这些技术的高效算法。
一、图像增强技术1.灰度变换：灰度变换是一种调整图像亮度和对比度的常用技术。
它可以通过改变灰度级来增加图像的对比度和动态范围，提高图像的视觉效果。
2.直方图均衡化：直方图均衡化是通过重新分配图像灰度级来增加图像对比度的一种方法。
它通过改变图像的直方图来增强图像的细节和对比度。
3.双边滤波：双边滤波是一种能够保留图像边缘信息，同时消除噪声的滤波技术。
它能够通过平滑图像来改善图像的质量，同时保持图像的细节。
4.锐化增强：锐化增强是一种通过增加图像的高频分量来提高图像的清晰度和细节感的方法。
它可以通过增加图像的边缘强度来突出图像的边缘。
5.多尺度增强：多尺度增强是一种通过在多个尺度上对图像进行增强来提高图像视觉质量的方法。
它可以通过提取图像的不同频率分量来增强图像的细节和对比度。
二、图像降噪技术1.均值滤波：均值滤波是一种常见的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的均值来减少噪声。
然而，它可能会导致图像的模糊，特别是在对边缘等细节进行处理时。
2.中值滤波：中值滤波是一种基于排序统计理论的降噪方法，它通过将像素值替换为其周围像素的中值来消除噪声。
相比于均值滤波，中值滤波能够在去除噪声的同时保留图像的边缘细节。
3.小波降噪：小波降噪是一种利用小波变换的降噪方法，它在时频域上对图像进行分析和处理。
它能够通过消除噪声的高频分量来降低图像的噪声水平。
4.非局部均值降噪：非局部均值降噪是一种通过将像素值替换为与其相似的像素均值来减少噪声的方法。
它能够通过比较像素的相似性来区分图像中的噪声和细节，并有选择地进行降噪。
三、高效实现图像增强和降噪的算法1.并行计算：利用并行计算技术，如GPU加速、多线程等，在处理图像增强和降噪算法时，可以提高计算效率和算法的实时性。
数字图像处理 -习题2增强-噪声-几何变换-频域变换
第三章图像增强一.填空题1. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即一幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为____动态范围__。
2.所谓动态范围调整，就是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行__压缩____，将所关心部分的灰度级的变化范围扩大，由此达到改善画面效果的目的。
3. 动态范围调整分为线性动态范围调整和__非线性调整___两种。
4. 直方图均衡化把原始图的直方图变换为分布均匀的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行__展宽_____，而对像素个数少的灰度值进行归并，从而达到清晰图像的目的。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，__图像增强_的目的是将一幅图像中有用的信息进行增强，同时将无用的信息进行抑制，提高图像的可观察性。
6. 灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行__对比度增强___，就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。
二.选择题1. 下面说法正确的是：（B ）A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换；B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种；C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高；D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。
2. 指出下面正确的说法：（D ）A、基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
B、基于像素的图像增强方法是基于频域的图像增强方法的一种。
C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像域的方法计算复杂较高。
D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。
3.指出下面正确的说法：（D ）①基于像素的图像增强方法是一种非线性灰度变换。
②基于像素的图像增强方法是基于空域的图像增强方法的一种。
数字图像处理名词解释
•名词解释（每小题5分,本题共20分）数字图像数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。
将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（PiXeI）O 数字图像处理指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术.8-连通的定义-对于具有值V的像素P和q ,如果q在集合N&p）中,则称这两个像素是8-连通的。
灰度直方图是指反映•幅图像各灰度级像元出现的频率。
灰度自方图是灰度级的函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数。
即：横坐标农示灰度级，纵坐标衣示图像中该灰度级出现的个数。
性质：直方图是•幅图像中各像素灰度值出现次数（或频数）的统计结果，它只反映该图像中不同灰度值出现的次数（或频数），而未反映某•灰度值像素所在位置。
也就是说，它只包含了该图像中某•灰度值的像素出现的概率，而丢失了其所在位置的信息。
用途：用于判断图像量化是否恰当直方图给出了•个简单可见的指示，用来判断•幅图象是否合理的利用了全部被允许的灰度级范圉。
•般•幅图应该利用全部或几乎全部可能的灰度级，否则等于增加了量化间隔。
丢失的信息将不能恢复。
数字图像通常有两种表示形式：位图，矢量图位图和矢量图的比较：1、点位图由像素构成，矢量图由对象构成点位图的基本构图单位是像素，像素包含了色彩信息。
包含不同色彩信息的像素的矩阵组合构成了千变万化的图像。
矢量图形指由代数方程定义的线条或曲线构成的图形。
如:农示-个圆形,矢量图像保存了• 个画圆的命令、圆心的坐标、半径的长度等等。
欲显示该圆，矢量绘图软件则根据圆的坐标、半径等信息，经过方程式计算，将圆“画”在屏幕上。
矢量图像由许多矢量图形元素构成, 这些图形元素称为“对象”。
2、点位图面向像素绘画,矢量图面向对象“构画”两种图像的构成方式不同，其绘画力式也存在差别。
点位图是通过改变像素的色彩实现绘画和画面的修改。
点位图软件捉供了模拟手绘习惯的工具实现绘画。
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数字图像处理_福建师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.傅里叶变换有下列哪些特点？答案:有频域的概念_有关于复数的运算_从变换结果可完全恢复原始数据2.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术答案:正确3.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为基于阈值的分割方法、基于边界的分割方法和基于____的分割方法三大类。
答案:区域4.均值滤波方法对高斯噪声的抑制效果较好，而___________方法对椒盐噪声的抑制效果较好。
答案:中值5.采样所获得的图像总像素的多少，通常称为______。
答案:分辨率6.依据图像的保真度，图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩。
答案:正确7.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、分辨率和饱和度。
答案:错误8.数字图像处理中用图像的饱和度来表现图像画质的清晰程度。
答案:错误9.拉普拉斯算子主要用于答案:已知边缘像素后确定该像素在图像的明区或暗区10.存储一幅大小为1024×1024,256个灰度级的图像,需要 Mbit答案:811.图像取反操作适用于增强图像主体灰度偏亮的图像。
答案:错误12.当计算机显示器显示的颜色偏蓝时,提高红色和绿色分量可以对颜色进行校正。
答案:正确13.以下算子中最适合滤除椒盐噪声的是（）。
答案:中值14.一幅灰度图像的浅色背景上有一个深色的圆环，如果要将圆环变细，可使用（）答案:最大值滤波器15.自适应滤波器（）答案:适合消除脉冲噪声_可以根据滤波器模板所覆盖像素集合的统计特性调整模板尺寸_其输出由退化图像的方差所决定16.利用直方图取单阈值方法进行图像分割时:()答案:图像直方图应有两个峰17.图像分割中的并行边界技术和串行区域技术分别利用的是灰度值的()答案:不连续性和相似性18.属于区域算法的分割方法有（）答案:阈值分割_分裂合并19.图像边缘是指图像中象素灰度值有阶跃变化或_变化的那些象素的集合。
数字图像处理选择填空
数字图像处理选择填空复习一、选择1、噪声有以下某一种特性A.只含有高频分量B.其频率总覆盖整个频谱C.等宽的频率间隔内有相同的能量D.总有一定的随机性2、利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：A.图像中应仅有一个目标B.图像直方图应有两个峰C.图像中目标和背景应一样大D.图像中目标灰度应比背景大3、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。
A.图像整体偏亮B.图像整体偏暗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4、下列算法中属于图象锐化处理的是：A.低通滤波B.高通滤波C.加权平均法D.中值滤波5、维纳滤波器通常用于A.复原图像B.减小图像动态范围C.去噪D.平滑图像6、下列图像处理中属于图像平滑处理的是A.Hough变换B.直方图均衡C.中值滤波D.Roberts算子7、维纳滤波器通常用于A.去噪B.减小图像动态范围C.复原图像D.平滑图像8、一幅256*256 的图像，若灰度级数为16，则存储所需的比特数是：A.256KB.512KC.1MD.2M9、彩色图像增强时,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10、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为。
A.32个B.64个C.128个D.256个11、假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。
以下情况均是图像对比度较小，图像质量较差的反映。
1）峰值偏向亮度坐标轴左侧，则图像。
A.偏暗B.偏亮C.亮度值过于集中12、对一幅100*100像素的图象，若每像元用8bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为10000bit，则图象的压缩比为：A.2:1B.8:1C.4:1D.1:213、关于最大类间、类内方差比法，下列说法正确的是A.选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好。
B.选择的阈值使得同一类的数据之间的方差越大越好。
C.选择的阈值使得两类数据间的方差越小越好，同一类的数据之间的方差越大越好。
如何应对计算机视觉中的图像失真与噪声问题
如何应对计算机视觉中的图像失真与噪声问题图像失真和噪声是计算机视觉领域中经常遇到的问题。
图像失真是指在图像的采集、传输、存储或显示过程中所引入的数据错误，导致图像质量的降低。
噪声是指图像中无关信息或干扰信号的存在，使得图像变得模糊或者包含不必要的细节。
在计算机视觉中，图像失真和噪声会对图像处理、分析和识别等任务造成不良影响。
因此，我们需要采取措施来应对这些问题，以提高图像质量和准确度。
下面将介绍一些常见的方法，可以帮助我们应对计算机视觉中的图像失真和噪声问题：1. 图像增强算法图像增强算法旨在改善图像的质量，减少图像失真和噪声对视觉任务的干扰。
其中，常用的方法包括：- 空域滤波：通过使用滤波器，对图像进行平滑、增强边缘或者去除噪声，常见的滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
- 频域滤波：通过将图像转换到频域进行处理，可以利用频域滤波器进行噪声抑制、细节增强等操作。
常见的频域滤波器有快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。
- 程序增强：通过调整图像的对比度、亮度和色彩平衡等参数，可以改善图像的视觉效果，减少失真和噪声的影响。
2. 噪声抑制算法针对图像中存在的噪声问题，可以采用以下方法进行抑制：- 统计滤波：通过对图像中的像素进行统计分析，利用概率模型估计噪声分布，并基于估计结果进行滤波处理。
- 自适应滤波：通过自适应调整滤波器的参数，根据图像的内容和复杂度来选择合适的滤波算法进行噪声抑制。
- 图像降噪神经网络：利用深度学习技术，训练神经网络模型来学习图像噪声的特征，进而实现图像降噪。
3. 图像恢复算法当图像受到严重失真或损坏时，我们需要恢复图像的信息和内容。
常见的图像恢复算法包括：- 图像插值：通过对图像采样点周围的像素值进行插值计算，恢复丢失的像素信息。
- 图像复原：通过数学模型和算法，对受损图像进行修复，恢复图像的细节和结构。
- 图像补全：通过在图像中缺失区域中利用周围的信息进行填充，还原图像的完整性。
数字图像处理试题及答案
数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案：B. 模糊2. 在数字图像处理中，下列哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种方法可以用于图像的对比度增强？A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案：D. 所有选项都正确4. 在图像处理中，使用中值滤波的主要目的是什么？A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案：C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像，YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么？A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案：B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。
答案：图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域，常用于分析图像的频率成分。
答案：傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。
答案：动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度，使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。
答案：色彩调整5. 在图像压缩中，__________是一种无损压缩技术，可以减少文件大小而不丢失图像信息。
答案：行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。
答：数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。
在医学成像中，数字图像处理技术用于增强图像质量，以便更准确地诊断疾病。
在卫星遥感中，它用于分析地表特征和环境变化。
在工业检测中，图像处理技术用于自动化检测和质量控制。
安防监控中，图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。
图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。
《数字图像处理》复习大作业及答案
《数字图像处理》复习⼤作业及答案2014年上学期《数字图像处理》复习⼤作业及参考答案=====================================================⼀、选择题（共20题）1、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.45?C.垂直D.135?5、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：CA.低通滤波B.加权平均法C.⾼通滤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、噪声有以下某⼀种特性（ D ）A、只含有⾼频分量B、其频率总覆盖整个频谱C、等宽的频率间隔内有相同的能量D、总有⼀定的随机性14. 利⽤直⽅图取单阈值⽅法进⾏图像分割时：（B）a.图像中应仅有⼀个⽬标b.图像直⽅图应有两个峰c.图像中⽬标和背景应⼀样⼤d. 图像中⽬标灰度应⽐背景⼤15. 在单变量变换增强中，最容易让⼈感到图像内容发⽣变化的是（ C ）A亮度增强觉B饱和度增强C⾊调增强D不⼀定哪种增强16、利⽤平滑滤波器可对图像进⾏低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。
数字图像处理复习资料
一、填空题（每空1分，共10分）填空题主要是一些常见知识。
三、论述题（每小题8分，共40分）下面的内容包括简答和论述题的部分1.简述线性位移不变系统逆滤波恢复图像原理。
答：设退化图象为g(x,y)，其傅立叶变换为G(u,v),若已知逆滤波器为1/H(u,v)则对G(u,v)作逆滤波得F(u,v)=G(u,v)/H(u,v) （2分）对上式作逆傅立叶变换得逆滤波恢复图象f(x,y)f(x,y)=IDFT[F(u,v)]以上就是逆滤波恢复图象的原理。
（2分）若存在噪声，为避免H(u,v)=0,可采用两种方法处理。
（0.5分）①在H(u,v)=0时,人为设置1/H(u,v)的值；②使1/H(u,v)具有低同性质。
即H-1(u,v)=1/H(u,v) 当D≤DH-1(u,v)=0 当D>D(0.5分)2.直方图均衡化。
如果对一幅图像已经用直方图均衡化方法进行了处理，那么对处理后的图像再次应用直方图均衡化，处理结果会不会更好？答：1. 直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度图做某种映射变换，使变换后图像灰度的概率密度是均匀分布的，即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像，这意味着图像灰度的动态范围得到了增加，从而可提高图像的对比度。
2.处理结果与处理前结果大致相同,没有太大的变化,只是平均值稍有所变。
3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？答：区别：图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；（2分）图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。
（2分）联系：都属于图象增强，改善图象效果。
（1分）4.什么是中值滤波，有何特点？答：中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波是非线性的处理方法，在去噪的同时可以兼顾到边界信息的保留。
中值滤波首先选一个含有奇数点的窗口W，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的像素点按灰度级的升（或降）序排列，取位于中间的灰度值，来代替该点的灰度值。
数字图像处理题目和部分答案
1~4章1.什么是数字图像？与模拟图像相比最主要的差别是什么？2.什么是像素？3.Matlab图像工具箱支持的4中类型图像分别是？请简要说明各类图像的特点。
4.什么是直方图规定化？与直方图均衡化相比有什么差别？5.什么是线性空间滤波？滤波掩模的最小尺寸一般是多少？6.若DFT变换后的频率矩形M*N大小为16*16，坐标从（1，1）算起，请指明该频率矩形的中心点位置；若坐标从（0，0）算起，则该频率矩形中心点位置为？7.什么是图像的直方图？请画出下面图像矩阵的灰度直方图。
1 2 3 4 4 52 3 4 6 7 88 6 6 6 9 99 9 9 9 9 92 1 5 8 6 73 6 5 74 28.假定一幅大小为64*64，灰度级为8级的图像，其灰度级分布如下表，完成对其直方图数据计算，并对其进行均衡化处理。
原图直方图数据均衡化后直方图数据R k N k N k/N S k N k N k/ NR1=0 24R2=1/7 86R3=2/7 113R4=3/7 220R5=4/7 837R6=5/7 906R7=6/7 1230R8=1 6809.编程：请使用线性和非线性两种空间滤波器对大小为512*512的double类图像’moon.tif’进行滤波，要求如下：线性滤波：读入图像，并显示；生成滤波器，采用相关滤波，边界采用镜像反射填充，滤波器大小为15*15，考虑采用均值滤波；显示滤波以后的图像。
非线性滤波：读入图像，并显示；采用中值滤波器，边界采用镜像反射填充；显示滤波以后的图像。
10.编程：读入并显示图像’chest.tif ’，计算其频谱，并将其低频移至频率矩形中心，显示其频谱，显示傅里叶反变换后的图像；采用巴特沃思高通型高频强化滤波器对其进行锐化，其中巴特沃思高通滤波器D0为源图像垂直尺寸的8%，高频强调时参数为偏移量a=0.8，乘数b=1.5。
显示滤波后的图像及其频谱；将高频强调滤波后的图像做直方图均衡化，显示均衡化后的图像。
数字图像处理知识点汇总
数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。
2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。
i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。
也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。
ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。
也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。
量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。
4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。
5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。
内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。
（2）电器的机械运动产⽣噪声。
（3）元器件材料本⾝引起的噪声。
（4）系统内部电路噪声。
从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。
饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。
图像的动态降噪原理及应用
图像的动态降噪原理及应用图像动态降噪是一种图像处理技术，用于去除图像中的噪声，并提高图像的质量和清晰度。
本文将介绍图像动态降噪的原理及其应用。
1.原理与方法图像动态降噪的原理是通过对图像进行分析和处理，消除或减弱图像中的噪声。
根据噪声的类型和分布，可以采用不同的降噪方法。
(1) 统计方法：统计方法通过对图像的像素进行统计分析，计算其均值、方差等特征参数，进而判断像素是否为噪声点。
常用的统计方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
(2) 自适应方法：自适应方法是根据像素的邻域信息来进行滤波处理。
主要思想是对于局部区域内的像素，根据其周围像素的值来确定其滤波参数，从而实现自适应滤波。
常用的自适应方法包括自适应中值滤波、自适应高斯滤波等。
(3) 小波变换方法：小波变换方法是一种频域分析方法，可以将图像分解为多个尺度的子带图像，进而对每个子带图像进行降噪处理。
常用的小波变换方法包括离散小波变换(DWT)、小波包变换(WPT)等。
2.应用领域图像动态降噪在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域示例：(1) 数字摄影：在数字摄影中，图像的质量和清晰度对于拍摄者来说非常重要。
图像动态降噪可以帮助提高照片的清晰度和细节，并降低图像的噪声水平，从而提高用户体验。
(2) 医学成像：在医学成像中，图像的噪声会影响诊断的准确性。
通过图像动态降噪，可以减少图像中的噪声，提高医生对疾病或异常情况的检测和识别能力。
(3) 无人驾驶：无人驾驶车辆需要依赖图像传感器来感知周围环境，以实现自动驾驶。
图像动态降噪可以提高图像传感器的性能，降低图像中的噪声，从而提高无人驾驶车辆的感知能力和安全性。
(4) 视频监控：在视频监控领域，图像质量对于实时监控和事件识别非常重要。
通过图像动态降噪，可以提高视频图像的清晰度和细节，从而提高监控系统的效果和准确性。
(5) 图像识别和计算机视觉：在图像识别和计算机视觉任务中，噪声会对算法的性能和准确性产生负面影响。
数字图像处理中的去噪与增强技术探究
数字图像处理中的去噪与增强技术探究数字图像处理是计算机科学领域中的一个重要研究方向，其涉及诸多技术，其中包括去噪与增强技术。
在数字图像处理中，去噪与增强是两个相互关联但又有不同目标的任务。
去噪的目的是消除图像中的噪声，使图像更加清晰和可观察，而图像增强的目的是提高图像的视觉效果，以更好地展示图像的细节和特征。
本文将探究数字图像处理中的去噪与增强技术。
对于数字图像处理中的去噪技术，常见的方法包括平均、中值滤波和小波变换。
平均滤波是一种简单且广泛应用的方法，它通过计算邻域像素的平均值来减少噪声。
这种方法适用于基本的噪声类型，例如加性高斯噪声。
中值滤波则通过将像素值替换为其邻域像素值的中值来去除图像中的异常噪声。
相比于平均滤波，中值滤波能够更好地保留图像的细节。
小波变换是另一种常用的去噪方法，它基于频域分析，能够对不同频率的噪声进行分离和消除。
小波变换的优势在于其可调控的阈值方法，可以根据具体图像的特性进行去噪处理。
在数字图像处理中，增强技术的目标是提高图像的视觉效果和观察性，以更好地展示图像中的特征和细节。
常见的图像增强方法包括直方图均衡化、灰度拉伸和滤波处理。
直方图均衡化方法通过调整图像的像素值分布，增强图像的对比度和亮度。
这种方法对于图像的整体增强效果较好，但可能会导致图像的细节丢失。
灰度拉伸则是通过重新映射图像的灰度级别，将像素值在新的灰度范围内进行重新分布，从而增强图像的对比度。
滤波处理方法则采用各种滤波器对图像进行处理，例如边缘增强、锐化和模糊等，以突出或平滑图像中的特定特征。
除了传统的去噪和增强技术，近年来深度学习的兴起也为数字图像处理带来了新的思路和方法。
通过卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型，研究者们在图像去噪和增强任务上取得了显著的成果。
深度学习可以通过大量的数据训练来学习图像中的噪声和特征模式，并在测试阶段对图像进行矫正和增强。
这种基于数据驱动的方法能够在一定程度上提高图像处理的准确性和效果。
数字图像处理知识点与考点(经典)
Laplacian 增强算子通过扩大边缘两边像素的灰度差（或对比度）来增强图像的边缘，改善视觉效果。它对应的模板为 -1 -1 5 -1 -1
例题：（1） 存储一幅1024×768，256 （8 bit 量化）个灰度级的图像需要多少位？ （2） 一幅512×512 的32 bit 真彩图像的容量为多少位？ 解： （1）一幅1024×768，256 =28 （8 bit 量化）个灰度级的图像的容量为：b=1024×768×8 = 6291456 bit （2）一幅512×512 的32 位真彩图像的容量为：b=512×512×32 =8388608 bit
5.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 6.灰度直方图：灰度直方图是灰度级的函数。灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，是频率同灰度级 的关系图。可以反映了图像的对比度、灰度范围（分布）、灰度值对应概率等情况。 7.灰度直方图的性质：（1）只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了像 素的位置信息。（2）一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图。 （3）一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。 L −1 8.图像信息量H（熵）的计算公式：反映图像信息的丰富程度。 H = − Pi log2 Pi
傅立叶变换
f ( x, y) F ( u , v)
滤波器
H (u , v) G ( u , v)
傅立叶反变换
g ( x , y)
(1) 将图像 f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到 F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数 H(u,v)对图像进行不同的增强,得到 G(u,v) (3) 将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间，得到图像g(x,y)。 说明： （也可演变为简述频域图像锐化（或平滑）的步骤，需要指明滤波器的类型：高通或低通滤波器） 9.频率域平滑： 由于噪声主要集中在高频部分， 为去除噪声改善图像质量， 滤波器采用低通滤波器H(u,v) 来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。 10.常用的频率域低滤波器H(u,v)有四种： (1)理想低通滤波器: 由于高频成分包含有大量的边缘信息，因此采用该滤波器在去噪声的同时将会 导致边缘信息损失而使图像边模糊。 (2)Butterworth低通滤波器:它的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，即明显的不连 续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程度大大减小，没有振铃效应产生。 (说明：振铃效应越不明显效果越好) (3)指数低通滤波器： 采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时， 图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波 产生的大些，无明显的振铃效应。 (4)梯形低通滤波器:它的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间， 滤波的图像有一定的模糊和振铃 效应。 13.频率域锐化:图像的边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频成分比较弱产生的 。 频率域锐化就是为了消除模糊，突出边缘。因此采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱， 再经逆傅立叶变换得到边缘锐化的图像。 14.常用的高通滤波器有四种： (1)理想高通滤波器 (2)巴特沃斯高通滤波器 (3)指数高通滤波器 (4)梯形高通滤波器 说明：（1）四种滤波函数的选用类似于低通。 （2）理想高通有明显振铃现象，即图像的边缘有抖动现象。 （3）巴特沃斯高通滤波效果较好，但计算复杂，其优点是有少量低频通过，H(u，v)是渐变的， 振铃现象不明显。 (4)指数高通效果比Butterworth差些，振铃现象不明显. (5)梯形高通会产生微振铃效果，但计算简单，较常用。 (6)一般来说，不管在图像空间域还是频率域，采用高频滤波不但会使有用的信息增强，同时也 使噪声增强。因此不能随意地使用。 (7)高斯低通滤波器无振铃效应是因为函数没有极大值、极小值，经过傅里叶变换后还是本身 ， 故没有振铃效应。 15.同态滤波：在频域中同时将亮度范围进行压缩（减少亮度动态范围）和对比度增强的频域方法。 现象：（1）线性变换无效（2）扩展灰度级能提高反差，但会使动态范围变大(3)压缩灰度级，可以减 小灰度级，但物体的灰度层次会更不清晰 改进措施：加一个常数到变换函数上，如：H（u，v）+A（A取0→1）这种方法称为:高度强调（增强）。 为了解决变暗的趋势，在变换结果图像上再进行一次直方图均衡化，这种方法称为：后滤波处理。
数字图像处理复习题_解答
《数字图像处理》复习题1． 假设线性平移不变系统的输入是f (x )，系统的脉冲响应函数是h (x )，分别写出在空间域和频率域中输出函数的表达式。
解答：()()*()g x f x h x = ()()()G u F u H u =⋅2． 数字图像大致可以分为几种类型？各自如何数字描述？RGB 彩色图像与索引彩色图像有什么区别？解答：二值图像、灰度图像、RGB 彩色图像、索引彩色图像。
……3． 图像灰度直方图的定义和性质。
（略）4． 在一个线性拉伸中，当a ，b 取何值时，可将双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和240？画出灰度变换函数和两个直方图的形状。
解答： 变换函数为：b aD D A B +=，则 16=23a+b; 240=155a+b于是：a ＝1.7，b ＝－23。
（两个直方图峰值之间距离拉开）5． 图像灰度变换增强有那几种方式，简述其原理。
（见第3章）6． 一幅图象的灰度原始图较暗且动态范围较小，反应在直方图上就是其直方图所占据的灰度范围较窄且集中在低灰度一边，调整直方图使其占据整个图象灰度允许的范围，图象会有何变化？解答：图像对比度增强7． 图像亮度增大或减小时，图像直方图如何变化？当图像对比度增大或减小时，图像直方图如何变化？画出示意图。
解答：a) 当图像的亮度增大时，直方图向右平移；当图像的亮度减小时，直方图向左平移。
b) 当图像对比度增大时，直方图峰值之间距离增大；当图像对比度减小时，直方图峰值之间距离减小。
8． 下图是一幅图像在不同状态下的直方图，试分析其视觉效果，哪一个直方图对应的图像对比度最高？解答：第一和第二直方图对应的图像分别偏暗和偏亮，对比度都很差。
第三直方图对应的图像灰度范围较大，对比度比前两个图像对比度要好。
第四直方图对应的图像灰度范围充满了整个动态范围，对比度最好。
9． 有一幅整体偏暗的图像，不能分辨其细节，这时单纯提高每个象素的灰度值能提高其对比度吗？为什么？若不能，应选择什么样的方法？解答：单纯提高图像每个像素的灰度值，只是使图像整体变亮，反映在直方图上则表现为直方图整体向又平移，因此不能提高对比度。
数字图像处理答案
数字图像处理答案DISP11、说明图象数字化与图象空间分辨率之间的关系。
答：图像数字化包括两个过程：采样和量化。
⽽图像的空间分辨率是在图像采样过程中选择和产⽣的。
空间分辨率⽤来衡量数字图像对模拟图像空间坐标数字化的精度。
2、说明图象数字化与图象灰度分辨率之间的关系。
答：图像数字化包括两个过程：采样和量化。
⽽图像灰度分辨率是在图像量化过程中选择和产⽣的。
灰度分辨率是只对应同⼀模拟图像的亮度分布进⾏量化操作所采⽤的不同量化级数，也就是说可以⽤不同的灰度级数来表⽰同⼀图像的灰度分布。
3、看图说明伪彩⾊图象采集卡的⼯作原理，并说明LUT的原理和作⽤。
答：模拟图像数据由摄像头采集后，经A/D转换器处理，转化成数字信号，传给帧处理器经过其处理后，然后查询LUT表，经过D/A转换器输出RGB三⾊。
LUT(显⽰查找表)实际上就是⼀张像素灰度值的映射表，它将实际采样到的像素灰度值经过⼀定的变换，变成了另外⼀个与之对应的灰度值，这样可以很容易根据需求得到相应的颜⾊，它的优点在于易于调整、起到突出图像的有⽤信息、增强图像的光对⽐度的作⽤。
DISP21、粗略画出下列图象的傅⽴叶变换图象：变换后的图像如下：（从左⾄右）2、证明付⾥叶变换的可分离性及快速算法可⾏性。
答：可分离性：对于⼆维傅⾥叶变换，若把y看成⼀个常数，则可得到沿x⽅向的u=0,1,……，N－1的⼀维傅⾥叶变换，再将y 看成⼀个变量，x不变，则可得到y⽅向上v=0,1,……，N－1的⼀维傅⾥叶变换，因此⼆维傅⾥叶变换可分离。
快速算法可⾏性：假设N是2的L次⽅，对于有N个点的傅⾥叶变换，需要完成N*N次复数乘法和N*(N－1)次复数加法，⽽对于快速算法，则有(N/2)*L个蝶形算法，因此运算量为(N/2)*㏒2N个复乘和N㏒2N个复加，在N较⼤时，计算量⽐DFT少很多。
证明:可分离性:F(u,v)=(1/N)∑∑f(x,y)exp[-j2π(ux+vy)/N]其变换核g(x,y,u,v)= exp[-j2π(ux+vy)/N]= exp(-j2πux/N)*exp(-j2πvy/N)所以，F(u,v)=(1/N)∑{[∑f(x,y)exp(-j2πux/N)]exp(-j2πvy/N)}这相当于先对x进⾏傅⾥叶变换，再对y进⾏傅⾥叶变换，可分离性证毕。
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
1.数字图像处理的方法（1）图像信息获取（2）图像信息存储（3）图像信息处理（4）图像描述（5）图像识别（6）图像理解2.数字图像处理的特点（1）再现性好（2）处理精度高（3）适用领域广泛（4）灵活性强（5）图像数据量庞大（6）占用频带较宽（7）图像质量评价受主观与因素的影响（8）数字图像处理涉及技术领域广泛3.图像在空间上的离散化称为采样，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。
4.假定图像取M×N个采样点，每个像素量化后的二进制灰度值位数为Q（Q为2的整数幂），则存储一幅数字图像所需的二进制位数为b=M×N×Q字节数为B=M×N×Q/8（Byte）5.为了得到质量良好的图像可以采用如下原则：（1）对边缘逐渐变化的图像，应该增加量化等级，减少采样点数，以避免图像的假轮廓。
（2）对细节丰富的图像，应该增加采样点数，减少量化等级，以避免图像模糊（即混叠）。
6.图像的显示特性最重要的显示特性是图像的大小，光度分辨率，空间分辨率，低频响应和噪声特性。
7.颜色的三个属性：色调（H），饱和度（S），亮度（I ）。
8.在印刷工业上，通常用CMYK颜色模型，它是通过颜色相减来产生其他颜色的，称为颜色合成法.9.在ＣＭＹＫ模型中，当所有四种分量的值都是０﹪时，就会产生纯白色。
10.由于RGB色彩模型的图像直接采用CMYK色彩模型打印会产生分色，所以要将使用的图像素材的RGB色彩模型转换为CMYK色彩模型11.Y=0.299R+0.587G+0.114B12.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，其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的概率，即等于该会读的像素的个数与总像素之比。
13.一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积，称为阈值面积函数表示为A（D）。
直方图可定义为H（D）=-dA（D）/d（D）14.直方图的性质（1）直方图是一幅图像中各像素灰度值出现次数的统计结果它只反映该图像中不同灰度值出现的次数，而不能反映某一灰度值像素所在位置。
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像有向下运动的运动模糊，反之就是向上运动的运动模糊。b 也是同理。二者叠 加起来就会产生类似矢量和的效果，也就是斜 45°方向上的运动模糊。此外，a 或 b 的值越大，运动的效果就越明显，也就是图像上像素抖动的距离就越长，如 下图所示。
a=0.05 b=0
a=0.1 b=0
a=0.2 b=0
随后我们来进行高斯噪声的生成与叠加。按照作业的要求，其方差应为 0.01，而 均值为 0，打下自然就是图像大小。因此程序生成了一个噪声 t，同时叠加在了 输出 g 上，噪声的本体以及叠加的效果如下图所示：
噪声本体
添加了高斯噪声的运动模糊图像
可以看出高斯噪声对图像的影响是很大的。噪声本身不具有规律性，而且频率忽 高忽低。因此这也是之后图像复原中最难处理的一环。
a=0.1 b=0.1
a=0.1 b=-0.1
a=-0.1 b=0.1
a=-0.1 b=-0.1来自作业中第一个任务要求利用退化函数对图像的频域进行处理， 进而在空间域上达 到运动模糊的目的。这里我们来一边分析程序，一边对其造成的效果进行解释。 程序代码如下： f=imread('original_DIP.tif'); f=im2double(f); g=f; x=fft2(f); y=x; [m,n]=size(f); a=0.1; b=0.1; for i=1:m for j=1:n if(i>m/2) i1=i-m; else i1=i; end if(j>n/2) j1=j-n; else j1=j; end if(i1*a+j1*b==0)
h=1; else h=sin(pi*(i1*a+j1*b))*exp(complex(0,-pi*(i1*a+j1*b)))/(pi *(i1*a+j1*b)); end y(i,j)=x(i,j)*h; end end g=ifft2(y); %t= sqrt(0.01) * randn(m,n); %g=g+t; imshow(g,[]); 首先我们读入预设的文件 original_DIP.tif， 同时用复制的方法生成一个输 出图像的模板。运用 fft2 函数求得该图像的频谱函数，同时也复制一个模板来 进行变换。随后测量图像大小，预设 ab 都是 0.1，这些都是常规的操作。随后 这个循环则是整个程序的运算核心，也是最容易出错的地方。 首先循环中有两个小的判断，如果循环变量 i 或 j 大于图像边长的一半，就让 它减去一个边长。 这样 i1 和 j1 就和图像进行傅里叶变换后本身的 uv 坐标相对 应。随后又进行了了一个判断，如果 a*i1+b*j1 的值为 0，对应到计算式中就 是分母的值为 0，MATLAB 无法处理这种情况，因此答案会出错。但是从数学的 角度来看，sinx 和 x 是等价无穷小，在 a*i1+b*j1 的值为 0 时原式的值就应 该为 1，这样 h（u，v）的值就得以确定了。 随后又是一些很简单的运算，做反变换，并用 imshow 函数显示，结果就如上面 四张图一样。a 的值确定的是垂直方向上的运动模糊，不难看出，a 大于 0 是图