数字图像处理作业1

(完整版)数字图像处理：部分课后习题参考答案

第一章1.连续图像中，图像为一个二维平面，(x,y)图像中的任意一点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。

连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为一个由有限行有限列组成的二维平面，（i,j)为平面中的任意一点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i行j列,g（i,j) 也是不连续的，表示图像i行j列处图像灰度值。

联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。

其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像工程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系又有区别，如下图所示。

图像处理的重点是图像之间进行的变换。

尽管人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要是对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果并为自动识别奠定基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。

如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。

这里的数据可以是目标特征的测量结果，或是基于测量的符号表示，它们描述了目标的特点和性质。

图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。

如果说图像分析主要以观察者为中心来研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。

联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

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

图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。

数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告.doc

实验一图像的基本操作和基本统计指标计算一、实验目的熟悉MATLAB图像处理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基础上，本课程主要依靠图像处理工具箱验证和设计图像处理算法。

对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理工具箱也是学号本课程的必经之路。

了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。

了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。

二、实验主要仪器设备（1）台式计算机或笔记本电脑（2）MATLAB（安装了图像处理工具箱，即Image Processing Toolbox(IPT）)（3）典型的灰度、彩色图像文件三、实验原理（1）将一幅图像视为一个二维矩阵。

（2）利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。

①调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。

例如“I=imread(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：“A=imread(‘filename.fmt’)”，其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt 为图像文件格式的扩展名。

②调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。

例如“imwrite(A,’test_image.jpg’);”。

其基本格式为“imwrite(a,filename.fmt)”。

③调用imshow函数显示图像。

例如“imshow(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：I为图像矩阵，N为显示的灰度级数，默认时为256。

（3）计算图像有关的统计参数。

四、实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像文件。

（2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。

五、实验步骤（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像Italy.jpg。

（2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息：主要包括Filename(文件名)、FileModDate(文件修改时间)、Filesize(文件尺寸)、Format(文件格式)、FormatVersion （格式版本）、Width（图像宽度）、Height（图像高度）、BitDepth（每个像素的位深度）、ColorType （彩色类型）、CodingMethod（编码方法）等。

数字图像处理习题集1(1~2章)

数字图像处理习题一．选择题1．二维图像可用二维函数)xf表示，下列说法正确地是（ a ）(y,（A）)f表示点),(yx,(yx的灰度值；（B）对于模拟图像来讲，)xf是离散函数；(y,（C） x，y不是平面的二维坐标；（D）以上说法都不正确。

2．用于可见光和红外线成像的采集设备中，应用最广泛的是（ d ）(A) 显微密度计；（B）析像管；(C) 视像管；(D) 固态阵。

3．一幅图像在采样时，行、列的采样点与量化级数 (a )(A) 既影响数字图像的质量，也影响到该数字图像数据量的大小。

(B) 不影响数字图像的质量，只影响到该数字图像数据量的大小。

(C) 只影响数字图像的质量，不影响到该数字图像数据量的大小。

(D) 既不影响数字图像的质量，也不影响到数字图像数据量的大小。

4．一幅数字图像是（b ）（A）一个观测系统； (B) 一个由许多像素排列而成的实体；(C)一个2-D数组中的元素；(D) 一个3-D空间中的场景。

5．下面哪个色彩空间最接近人的视觉系统的特点（ d ）(A)RGB空间 (B)CMY空间 (C)CMYK空间 (D)HSI空间6．一幅1024x1024彩色图像，数据量约为（字节）：（ c ）（A）1M (B) 2M (C) 3M (D) 4M7．下列设备中哪项属于图像存储设备（ a ）（A）组合光盘；（B）激光打印机；（C）扫描仪；（D）视像管。

8．以下图像技术中哪个属于图像处理技术（ c ）（A）图像检索；（B）图像合成；（C）图像增强；（D）图像分类。

9．一幅128128 ，64个灰度级的图像，则存储它所需bit数为（ a ）（A） 96k；(B) 192k；(C) 1M；(D) 2M。

10．从连续图像到数字图像需要（ d ）（A）图像灰度级设定； (B) 图像分辨率设定；(C)确定图像的存储空间； (D) 采样和量化。

11．在BMP格式、GIF格式、TIFF格式和JPEG格式中（ a ）（A）为表示同一幅图像，BMP格式使用的数据量最多；（B） GIF格式独立于操作系统；（C）每种格式都有文件头，其中TIFF格式的最复杂；（D）一个JPEG格式的数据文件中可存放多幅图像。

数字图像处理试卷1

一、单项选择题（从下列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。

每小题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：a. 0b.255c.6d.8( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是：a.一一对应b.多对一c.一对多d.都不对( d )3.下列算法中属于局部处理的是：a.灰度线性变换b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波( b )4.下列算法中属于点处理的是：a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是：a.梯度锐化b.直方图均衡c. 中值滤波placian增强( b )7.下列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.0b.1c.2d.3( a )10.对一幅100′100像元的图象，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。

2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。

3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。

6.低通滤波法是使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（每小题3分，共15分）1. 直方图的均衡化基本步骤。

答：直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告

实验一图像的基本操作和基本统计指标计算一、实验目的熟悉MATLAB图像处理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基础上，本课程主要依靠图像处理工具箱验证和设计图像处理算法。

对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理工具箱也是学号本课程的必经之路。

了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。

了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。

二、实验主要仪器设备（1）台式计算机或笔记本电脑（2）MATLAB（安装了图像处理工具箱，即Image Processing Toolbox(IPT）)（3）典型的灰度、彩色图像文件三、实验原理（1）将一幅图像视为一个二维矩阵。

（2）利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。

①调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。

例如“I=imread(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：“A=imread(‘filename.fmt’)”，其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt为图像文件格式的扩展名。

②调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。

例如“imwrite(A,’test_image.jpg’);”。

其基本格式为“imwrite(a,filename.fmt)”。

③调用imshow函数显示图像。

例如“imshow(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：I为图像矩阵，N为显示的灰度级数，默认时为256。

（3）计算图像有关的统计参数。

四、实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像文件。

（2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。

五、实验步骤（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像Italy.jpg。

（2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息：主要包括Filename(文件名)、FileModDate(文件修改时间)、Filesize(文件尺寸)、Format(文件格式)、FormatVersion （格式版本）、Width（图像宽度）、Height（图像高度）、BitDepth（每个像素的位深度）、ColorType （彩色类型）、CodingMethod（编码方法）等。

完整版数字图像处理作业题及部分答案

1.数字图像与连续图像相比具有哪些优点?连续图像f(x,y)与数字图像I(c,r)中各量的含义是什么?它们有何联系和区别? (To be compared with an analog image, what are the advantagesof a digital image? Let f(x,y) be an analog image, I(r, c) be a digital image, please giveexplanation and comparison for defined variables: f/I, x/r, and y/c)2.图像处理可分为哪三个阶段? 它们是如何划分的？各有什么特点? (We can divide image processing into 3 stages, what are they? how they are divided? What are their features?)答：低级处理---低层操作,强调图像之间的变换,是一个从图像到图像的过程;中级处理---中层操作,主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像的描述,是一个从图像到数值或符号的过程;高级处理---高层操作,研究图像中各目标的性质和相互联系,得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释;3.试从结构和功能等角度分析人类视觉中最基本的几个要素是什么?什么是马赫带效应? 什么是同时对比度?它们反映了什么共同问题? (According to the structure and function of theeyes, what are the basic elements in human vision? What is the Mach Band Effect? What is Simultaneous Contrast? What common facts can we infer from both Mach Band Effect and Simultaneous Contrast?)答：人的视觉系统趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界的现象称为“马赫带”效应;同时对比度指的是人的视觉系统对某个区域感觉到的亮度除了依赖于它本身的强度,还与背景有关. 马赫带效应和同时对比度现象表明人所感觉到的亮度并不是强度的简单函数.4.比较说明像素邻域、连接、通路以及连通基本概念的联系与区别。

硕士研究生《数字图像处理》作业

研究生《数字图像处理》考试1. 编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。

● 图像频域降噪的实验原理与算法分析：图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频部分，而图像的边缘和噪声对应于高频部分，因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响，由卷积定理，在频域实现低通滤波的数学表达式：),(),(),(v u F v u H v u G =1. 理想低通滤波器（ILPF ）0),(),(01),(D v u D D v u D v u H >≤⎩⎨⎧=2. 巴特沃斯低通滤波器（BLPF ） nD v u D v u H 20),()12(11),(⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=3. 指数型低通滤波器（ELPF ） 2),(0),(nD v u D ev u H ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=● 图像频域降噪的实验过程： 1. 理想低通滤波器程序I=imread('xpy.jpg'); f=double(I); g=fft2(f); g=fftshift(g); [M,N]=size(g); d0=100;m=fix(M/2);n=fix(N/2); for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2); if(d<=d0) h=1; else h=0; endresult(i,j)=h*g(i,j);endend>> result=ifftshift(result);>> J1=ifft2(result);>> J2=uint8(real(J1));>> imshow(J2)2.巴特沃斯低通滤波器程序I=imread('xpy.jpg');f=double(I);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);nn=2;d0=30;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));imshow(J2)3.高斯低通滤波器程序I=imread('xpy.jpg');f=double(I);g=fft2(f);g=fftshift(g);[M,N]=size(g);d0=100;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=exp(-(d.^2)./(2*(d0^2)));result(i,j)=h*g(i,j);endendresult=ifftshift(result);J1=ifft2(result);J2=uint8(real(J1));imshow(J2)图像频域降噪的实验结果分析与讨论下面是理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器的滤波效果分析与讨论。

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。

1数字图像处理第二版课后答案 (夏良正著) 东南大学出版社

(0⋅(
N
−1))
⎤ ⎥
⎥
− e
j
2π N
(1⋅(
N
−1))
⎥ ⎥
M
⎥ ⎥
− e
j
2π N
(( N
−1)⋅( N
−1))
⎥ ⎥⎥⎦
⎡1
1
L
1
⎤
⎢
⎢
( NP)−1
=
⎢1 ⎢M
⎢
− e
j
2π N
M
L
− e
j
2π N
(N −1)
⎥ ⎥ ⎥
M
M
⎥
⎥
⎢ ⎢⎣1
− e
j
2π N
(
N
−1)
L
− e
j
2π N
(N
−1)2
x, y
= ∫∫ f (r cosθ , r sinθ ) exp[− j2π (ur cosθ + vr sinθ )]rdθdr
r ,θ
= ∫∫ E exp[− j2πr(u cosθ + v sinθ )]rdθdr
r ,θ
= ∫∫ E exp[− j2πrρ(cosθ cosϕ + sinθ sinϕ)]rdrdθ
⎡2 −1− i 0 −1+ i⎤
F = 1 ⎢⎢0
0
0
0
⎥ ⎥
2 ⎢0 0 0 0 ⎥
⎢⎣0
0
0
0
⎥ ⎦
⎡1 0 0 −1⎤
W = ⎢⎢0 0 0
0
⎥ ⎥
⎢0 0 0 0 ⎥
⎢⎣0 0 0
0
⎥ ⎦
⎡1 0 0 −1⎤

数字图像处理期末大作业

数字图像处理期末大作业一、问题描述实现第十章中采用Hough变换来检测图像中圆的过程。

，通过包括平滑（把细节去除），边缘检测（得到轮廓）以及Hough变换得到的圆，并把结果叠加到原来的灰度图像上。

给出具体的过程，中间结果，最后结果，实现的代码，并写出报告。

二、图片的获取以及预处理针对老师提供的一副硬币图片，要求检测出其中的hough圆，并叠加到原图像上以便增强图像。

在检测hough圆之前，首先要对图像进行平滑处理，进行拉普拉斯变换，然后检测垂直方向，水平方向，+45度和-45度方向的边缘，将四个方向的边缘叠加起来，得到总的边缘，对该图像进行二值化，然后对得到的图像检测其hough圆，得到圆形边缘，将该图像叠加到原图像上，就实现了图像边缘增强的目的。

三、图像处理算法的基本原理以及处理结果本实验流程图如下：1.读取图像图像处理的第一步就是对所采集的图像进行读入，本次实验的输入图像是一幅灰度图像，不需要将图像转换成为灰度图像，直接利用函数imread （）完成。

原图像如下所示：原图像2.图像预处理在图像预处理中，我们完成了两步工作，首先使用方差为1的高斯噪声对图像进行平滑，然后进行拉普拉斯变换，即)],(*)([2y x f r h ∇，222r 2e 21)(σσ-=πr h 为方差为2σ的高斯噪声，本实验中12=σ。

又),(*)]([)],(*)([22y x f r h y x f r h ∇=∇，其中2224222]2[)(σσσr er r h --=∇，将)(2r h ∇和),(y x f 分别进行傅里叶别换，将其逐点相乘，再进行傅里叶反变换，就得到了预处理后的图像。

3.边缘检测对水平，垂直，+45度，-45度方向进行边缘检测，本实验中我们采用了Prewitt 梯度算子，它用于检测水平方向，垂直方向，+45度方向和-45度方向的掩膜分别如下：水平掩膜垂直掩膜 +45度掩膜 -45度掩膜使用这四个掩膜分别对上一步得到的图像逐点进行处理，就可以得到四个方向的边缘了（本实验中边缘的一个像素都不处理），再将它们加起来，就得到了总的边缘，实验结果如下：水平边缘垂直边缘-45度边缘总的边缘如下图所示：4.二值化对上图得到的图像进行二值化，这里我采用的是循环方式确定图像全局阈值，即首先以图像的平均值作为阈值，将图像分成两部分，分别求两部分的平均值，新的阈值为这两个平均值的均值，重复上述过程，直到两次阈值之差小于特定的值时停止，并以最后一次得到的阈值对图像进行二值化，本实验中我要求两次阈值之差小于0.5时停止，最后得到的全局阈值为 -102.1332，二值化后的图像如下所示：二值化后的图像5.Hough变换检测圆形边界Hough 变换的原理就是利用图像全局特征将边缘像素连接起来组成区域封闭边界，它将图像空间转换到参数空间，在参数空间对点进行描述，达到检测图像边缘的目的。

数字图像处理课后第一次作业

数字图像处理课后第⼀次作业1、完成课本习题3.2(a)(b), 课本中⽂版《处理》第⼆版的113页。

可以通过matlab 帮助你分析理解。

解：(a)s =T(r)=11+(m r ?)E其中，r 为输⼊图像亮度，s 为输出图像的相应亮度，E 控制该函数的斜率。

(b) L 是图像中灰度的级数，使m=L/2；若假定L=500，则m=250。

使⽤matlab 对E 分别为10,15,20,100时的情况进⾏分析，最后可得到如下结果：图1 matlab 分析结果2、⼀幅8灰度级图像具有如下所⽰的直⽅图，求直⽅图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直⽅图的⽰意图。

（计算中取整采⽤四舍五⼊⽅法，图中的8个不同灰度级对应的归⼀化直⽅图为[0.17 0.25 0.21 0.16 0.07 0.08 0.04 0.02]）解：直⽅图均衡化的变换函数为s k =T (r k )=∑p r (r i )k i=0 0≤r k ≤1;k =0,1,…7 故可算得变化函数s 0计：s0计= T(r0)=0.17 s1计=0.17+0.25=0.42s2计=0.63 s3计=0.79s4计=0.86 s5计=0.94s6计=0.98 s7计=1.00但考虑到输出图像灰度是等间隔的，且与原图像灰度范围⼀样取8个等级，即要求s k=i/7(i=0,1,2,3…7)。

因此需要对s k计进⾏修正，采⽤四舍五⼊法可得s0并=1/7 s1并=3/7s2并=4/7 s3并=6/7s4并=6/7 s5并=1s6并=1 s7并=1根据s k并计算结果可知，直⽅图均衡化后的输出图像的灰度级仅为5个级别，即为s0=1/7 s1=3/7 s2=4/7 s3=6/7 s4=1且根据r k与s k的关联性，可计算得s k对应概率为：P s(s0=1/7)=0.17 P s(s1=3/7)=0.25P s(s2=4/7)=0.21 P s(s3=6/7)=0.23P s(s5=1)=0.14根据s k取值和对应概率，画出的均衡化后的直⽅图如下图所⽰：图2 均衡化后的直⽅图3. (选做题)课本习题3.6。

中科大数字图像处理作业1

数字图像处理（中国科学技术大学）HOMEWORK#1编号：59SA16173027李南云[在此处键入文档的摘要。

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]SA16173027 李南云P1：a: The size of lena.tiff is 512x512 ;The size of mandril.tiff is 256x256.b: The values of pixels lena(29, 86) is 105;The values of pixels mandril(198, 201) is 158. c:d:P1代码如下：clear all;f = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\images\lena.tiff'); figure(1);imshow(f);i = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\images\mandril.tiff'); figure(2);imshow(i);s1 = size(f);s2 = size(i);v1 = f(30,87);v2 = i(199,202);p1 = f(103,:);p2 = i(:,69);figure(3);subplot(211);plot(p1);figure(3);subplot(212);plot(p2);n = 128;for j=1:nb(x,j)=i(x,j);f(x,j)=b(x,j);endendfigure(4);imshow(f);P2代码如下：clear all;a = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\images\campusdrive.tif'); figure(1);subplot(231);imshow(a);a1 = double(a);b = floor(a1/8);b = b*8;b = uint8(b);subplot(232);imshow(b);c = floor(a1/16);c = c*16;c = uint8(c);subplot(233);imshow(c);d = floor(a1/32);d = d*32;d = uint8(d);subplot(234);e = floor(a1/64);e = e*64;e = uint8(e);subplot(235);imshow(e);f = floor(a1/168);f = f*168;f = uint8(f);subplot(236);imshow(f);4bit时已经出现伪轮廓，5bit基本可以保存图像质量。

数字图像处理大作业

数字图像处理大作业学号：姓名：班级：数字图像处理作业用自己拍摄的图像，完成以下作业：1，用Matlab语言完成如下实验：1）打开一个BMP文件2）将其局部区域的灰度值进行改变3）另存为一个新的BMP文件2，Matlab编程实现图像傅立叶高通、低通滤波，给出算法原理及实验结果。

3，找一幅曝光不足的灰度（或彩色）图像，用Matlab按照直方图均衡化的方法进行处理。

4，用Matlab打开一幅图像，添加椒盐、高斯噪声，然后使用邻域平均法、中值滤波法进行平滑。

5，用Matlab打开一幅图像，利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行锐化，并比较结果。

以上作业，严禁抄袭。

作业请注明学号，姓名，班级，电话号码。

将纸质版于2012-06-06晚7:00交至B529房间。

1，用Matlab语言完成如下实验：1）打开一个BMP文件2）将其局部区域的灰度值进行改变3）另存为一个新的BMP文件%文件名为way01.bmp 源程序如下：clear all;f=imread('way.bmp');f1=rgb2gray(f); %×ª»»Îª»Ò¶ÈÍ¼figure(1);imshow(f1);imwrite(f1,'way01.bmp');f1(100:150,100:120)=256; %¾Ö²¿¸Ä±ä»Ò¶ÈÖµfigure(2);imshow(f1);运行结果为：注：源文件名为way.jpg2，Matlab编程实现图像傅立叶高通、低通滤波，给出算法原理及实验结果。

1）傅里叶高通滤波：源程序为：clear all;I=imread('way01.bmp');figure(1);imshow(I);I=double(I);f=fft2(I);g=fftshift(f);[M,N]=size(g);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=5;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d>=d0h1=1;elseh1=0;endg1(i,j)=(h1+0.5)*g(i,j);endendg2=ifftshift(g1);g3=uint8(real(ifft2(g2))); figure(2);imshow(g3);title('¸ßÍ¨ÂË²¨½á运行结果为：2）傅里叶低通滤波：源程序为：clear all;I=imread('way01.bmp');figure(1);imshow(I);I=double(I);f=fft2(I); g=fftshift(f); [M,N]=size(g);n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);d0=30;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d<=d0h1=1;elseh1=0;endg1(i,j)=(h1+0)*g(i,j);endendg2=ifftshift(g1);g3=uint8(real(ifft2(g2))); figure(2);imshow(g3);title('µÍÍ¨ÂË²¨½á¹û')运行结果为：3，找一幅曝光不足的灰度（或彩色）图像，用Matlab按照直方图均衡化的方法进行处理。

数字图像处理作业

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。

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。

尹其畅数字图像处理大作业

《数字图像处理》大作业——车牌识别（车牌定位和字符分割部分）学院：电子与控制工程学院专业：交通信息工程及控制学号：****************任课教师：***车牌识别系统1 车牌识别系统1.1车牌识别系统的概述目前随着科技和经济的日益发展，智能交通系统在世界范围内引起重视，我国已经将其列入科技计划重点实施。

智能交通系统是交通发展的必然趋势，而车牌识别系统是智能交通系统中的重要组成部分。

该系统可以记录十字路口违章车辆，实现高速公路，收费路口，停车场等地的收费。

既减少了人力，又节约了时间，还提高了效率。

车牌识别系统的主要任务是分析和处理摄取到的复杂背景下的车辆图像，定位分割牌照，最后自动识别汽车牌照上的字符，LPR是利用车辆牌照的唯一性来识别和统计车辆，它是以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础的智能识别系统。

在现代化交通发展中车牌识别系统是制约交通系统智能化、现代化的重要因素，LPR系统应该能够从一幅图像中自动提取车辆图像，自动分割牌照图像，对字符进行正确识别，从而降低交通管理工作的复杂度。

车牌字符识别的实质是对车牌上的汉字、字母和数字进行快速准确的识别并以字符串的形式输出识别结果，字符识别技术是整个车牌识别系统的关键。

车牌识别系统与其它图像识别系统相比较而言要复杂的多，在字符识别中，汉字识别是最难也是最关键的部分，很多国外较为成熟的车牌识别系统无法进入中国市场的原因就在于无法有效的识别汉字。

1.2车牌识别系统的结构和工作原理车牌识别技术的任务是处理、分析摄取的车辆图像，实现车牌号码的自动识别。

典型的车辆牌照识别系统是由图像采集系统、中央处理器、识别系统组成，一般还要连接相应的数据库以完成特定的功能。

当系统发现(通过埋地线圈或者光束检测)有车通过时，则发出信号给图像采集系统，然后采集系统将得到的图像输入识别系统进行识别，其识别结果应该是文本格式的车牌号码。

图1.1 车牌识别系统原理图车牌整体识别过程大体可分为四个步骤:图像预处理、车牌定位和分割、车牌字符分割和车牌字符识别。

数字图像处理作业答案

1 大作业题目1.问答题1.1连续图像f(x.y)和数字图像I(r,c)中各分量的含义是什么？他们有什么联系和区别？取值范围在什么范围？答：f(x,y)表示二维图像在空间XY中一个坐标点的位置（实际图像的尺寸是有限的，所以x和y的取值也是有限的），即f(x，y)中的x，y分别代表一个点连续图像中的x轴和y轴的坐标，而f则代表图像在点（x,y）的某种性质F的数值（实际图像中各个位置上所具有的性质F的取值也是有限的，所以F得取值也是有限的）。

F,x,y的值可以是任意实数。

图像在点（x,y）也可以有多重性质，此时可用矢量f来表示。

数字图像I（r，c）表示位于图像矩阵上第r行，第c列的元素幅值。

其中I,c,r的值都是整数。

I(r，c)是通过对f(x，y)抽样和量化得来的，f(x，y)各量是连续的，I(r，c)各量是离散的，这里的I代表离散化后的f,(r，c)代表离散化后的（x,y），r，c分别有连续图像中的x，y分别采样得到的；x，y可以取所有的非负数，r，c可以取所有的非负整数。

1.2 发光强度及亮度、照度各有什么不同？答：1）发光强度，单位坎德拉，即cd。

定义：光源在给定方向的单位立体角中发射的光通量定义为光源在该方向的发光强度。

解释：发光强度是针对点光源而言的，或者发光体的大小与照射距离相比比较小的场合。

这个量是表明发光体在空间发射的会聚能力的。

可以说，发光强度就是描述了光源到底有多“亮”，因为它是光功率与会聚能力的一个共同的描述。

发光强度越大，光源看起来就越亮，同时在相同条件下被该光源照射后的物体也就越亮，因此，早些时候描述手电都用这个参数。

常见光源发光强度：太阳，2.8E27cd，高亮手电，10000cd，5mm超高亮LED，15cd。

2）亮度，单位尼特，即nt。

定义：单位光源面积在法线方向上，单位立体角内所发出的光流。

解释：这个是最容易被误解的概念了。

亮度是针对光源而言，而且不是对点光源，是对面光源而言的。

数字图像处理作业1《数字图像处理》2018/9/30作业1.根据个人理解给出灰度图像、比特深度、图像分辨率、图像直方图这几个基本概念内涵。

（1）灰度图像：灰度图像通常有传统单通道灰度和三通道灰度图像之分；传统单通道灰度图：每个像素只采样一种颜色，如果每个采样像素为8bit，那么生成的图像就是颜色从0黑色到256白色不同灰度的图像。

三通道灰度图像：在图像处理中，用RGB三个通道表示真彩色，RGB 取值范围均为0~255。

而RGB灰度图像就是RGB彩色分量相等，我们将彩色图像转换成灰度图像，也就是3个通道（RGB）转换成1个通道。

二值图像是特殊的灰度图，它只有两个值：0表示黑，1表示白，每个像素只需要1bit存储信息。

对于同一张图片，有N个像素，那么，二值图有2的N次方种变化，而8位灰度图有255的N次方种变化，8为三通道RGB图像有255*255*255的N次方种变化。

同样尺寸的图像，保存的信息：二值图<传统单通道灰度图<三通道灰度图像。

图片大小：二值图<传统单通道灰度图<三通道灰度图像。

在Photoshop中查看任何灰度图像，无论是单通道灰度，还是已经转换为三通道RGB，它看起来都是一样的。

这是因为Photoshop 是有颜色管理的，并且知道如何呈现两种不同的格式。

（图1：PS中RGB转化为灰度图）（图2：灰度图）·将彩色图像转换成灰度图像Matlab实现：图像灰度化的算法主要有以下3种：1)最大值法：使转化后的R，G，B得值等于转化前3个值中最大的一个，即：R=G=B=max（R，G，B）这种方法转换的灰度图亮度很高。

2)平均值法：是转化后R，G，B的值为转化前R,G,B的平均值。

即：R=G=B=(R+G+B)/3这种方法产生的灰度图像比较柔和。

3)加权平均值法：按照一定权值，对R，G，B的值加权平均。

由于人眼对绿色最为敏感，红色次之，对蓝色的敏感性最低，因此使将得到较易识别的灰度图像，因此这样得到的灰度图像效果最好。

电子科技大学14秋《数字图像处理》在线作业1答案

14秋《数字图像处理》在线作业1
一,单选题
1. 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（）。

A. 像素
B. 分辨率
C. 子图
D. 直方图
?
正确答案：A
2. DFT是（）的缩写。

A. 傅里叶级数
B. 傅里叶变换
C. 离散傅里叶级数
D. 离散傅里叶变换
?
正确答案：D
3. 一幅大小为640×480的图像，其分辨率为（）。

A. 640
B. 480
C. 30.72万
D. 30万
?
正确答案：D
4. 如果一幅大小为128×256的图像要存储，每个像素用4bit编码，则存储空间需要多大？
A. 32768bit
B. 512bit
C. 1024bit
D. 131027bit
?
正确答案：D
5. 在RGB加色混色系统中，红色+蓝色得到的是（）。

A. 黄色
B. 绿色
C. 品红
D. 白色
?
正确答案：C。

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