研究生 数字图像处理 要求课后及答案2012 09
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2012-09-13 数字图像处理 4
课程计划：
（1）要求学习全书， （2）10个章节为重点讲述和学习 + 少量补充内容 第一部分：5、6、7、8 章 第二部分：11、12、14 章 第三部分：16、18、21 章 （3）其它章节（共12章）自行学习 （非考试范围） 。
课时安排：
共计32学时（11个课程单元，3学时/每单元） 主讲主要章节课程：10次（包括讨论）。
期末开卷笔试，可带资料，规定时间，独立完成， 免讨论，免带计算机，免带通信工具。
2012-09-13 数字图像处理 7
书面作业：
习题 第 5 章 第 6 章 第 7 章 第 8 章 第 11 章
第14 章补充题： 按照课本图14-31和14-32所举的二维小波正反变换的实例，画出该二维小波正变换和反 变换的框图，并在图中注明各个等级信号的名称，如f1,1，f4,3，g1,1，g4,3等。
2012-09-13 数字图像处理 10
计算机图像处理编程小课题：
1. 熟练掌握微型计算机的软、硬件环境； 2. 熟练掌握Matlab编程方法及其基本的图像处理工具； （建议：尽可能熟悉基本图像处理的C语言计算机编程） 3. 每人用Matlab工具完成两个基于计算机的图像处理小课题， 具体的小课题为10项，每人选择和自己学号尾数相同编号以及编号加1的 两个小课题（如果学号尾数为9，则选9、0两项）。 4. 提倡在完成自己的小课题的基础上选作其它小课题。
2012-09-13 数字图像处理 8
习题 第 12 章 第 14 章 第 16 章 第 18 章 第 21 章 10、1 补充题 7、 5 3 1
注： 每章第一题为必做， 其余为选做。
1、 4 2、 9 3、 5 1、 5 2、 5
论文阅读：
[1] Rishi R. Rakesh, Probal Chaudhuri, and C. A. Murthy. “Thresholding in Edge Detection: A Statistical Approach” .IEEE Transaction on Image Processing, Vol.13,No.7, July 2004, pp.927-936 文件名：Thresholding in Edge Detection.pdf [2] Soo-Chang Pei，Fellow, IEEE, Yi-Chong Zeng, and Ching-Hua Chang. “Virtual Restoration of Ancient Chinese Paintings Using Color Contrast Enhancement and Lacuna Texture Synthesis”. IEEE Transaction on Image Processing, Vol.13, No.3, Match 2004, pp.416-429 文件名：Virtual Restoration of Ancient Chinese Paintings.pdf
输入灰度级 0～31 à 淡黄色； 96～127 à 红色； 192～223 à 绿色；
2012-09-13
32～63 à 黄色； 128～159 à 紫色； 224～255 à 蓝色。
数字图像处理
64～95 à 橙色； 160～191 à 淡蓝色；
15
书面作业、阅读报告和计算机编程的要求：
1）10题书面作业 请用手写，不要打印，更不要“copy”，最好用活页纸做，写上姓名、学号。 2）2 篇阅读报告 请用手写，不要打印，更不要“copy”，注意不是翻译。最好用活页纸做， 写上姓名、学号。 3）2个计算机编程小课题： 基于计算机的作业，做完以后将所有的内容用Email发给课程负责人。
2012-09-13
数字图像处理
16
计算机编程：
在微机上建立一个以Matlab语言为工具的图像处理环境。 做作业时，主要完成对图像的采集、处理和显示3个步骤。
上交文档格式：
建立自己的小课题总目录：DIP_XXX 下设两个（或更多）分目录“DIP_XXX_YYY”，每个分目录包含以下5个文件：
（XXX表示学号_姓名，YYY表示小课题名称，如“1012010600 _张三_边缘检测”）
2012-09-13 数字图像处理 12
Baidu Nhomakorabea
（3）直方图变换： 绘制出一幅2M×2N 的灰度图像直方图；对该图像进行均衡化处理，绘制出 均衡后图像的直方图；对该图像进行灰度变换，使变换后的图像大致具有如 下图所示的归一化直方图，并绘制出变换后实际的直方图：
1.0 H(D)
0
0.5
1.0
D
（4）中值滤波： 分别在2幅灰度图像中加入一定量的高斯噪声和椒盐噪声，噪声强度自定。然 后采用3×3的均值滤波器和3×3中值滤波器分别对噪声图像进行处理，给出 两种处理方法的峰值信噪比(PSNR)；仿效 “中值滤波”的方法，对原图像分别 进行“极大值滤波”和“极小值滤波”，对所形成的图像给出说明。
2012-09-13 数字图像处理 14
（8）边缘检测： 分别采用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsh算子（8方向）、拉普 拉斯算子对2 幅灰度图像进行边缘检测。其中，一幅图像边缘比较明显，另一 幅则比较“平坦”。对这些方法给出简要评价。 （9）二值图像细化： 把一幅含有特定目标的彩色图像变换为灰度图像，对此灰度图像进行边缘检 测，将检测结果的边缘图像二值化，对此二值化图像进行“细化”处理，得到 更好的目标边缘。说明阈值的选择和细化处理的方法。 （10）伪彩色处理： 给定灰度-彩色转换函数，对一灰度图像进行伪彩色处理。转换函数如下表：
2012-09-13 数字图像处理 13
（5）小波变换： 对某一标准图像进行二维Mallat小波的3级分解，获得小波高/低频系数，分别 用低频分量LL1、LL2、LL3的小波系数进行图像重建，分别计算这三种情况 和原始图像比较的PSNR。 （6）图像复原： 将一幅M×N的灰度图像用3×3平均滤波器进行模糊，分别再加上一定的高斯 噪声和均匀噪声。然后，设计一个维纳滤波器对这两幅图像进行复原，分别 计算这两幅图像复原前后的PSNR。 （7）彩色变换： 对给定的一幅RGB原始图像（如bmp格式），给出并显示该图的R、G、B单 色图像，绘制R、G、B图像各自的直方图；将RGB方式转换为HIS方式，再 给出并显示该图的H、I、S三个分量的图像。
2012-09-13
数字图像处理
3
内容简介：
全书共分22章、三大部分。 第一部分： 第二部分 第二部分 1 ～ 8 章 图像的数字化和点运算等。 9 ～ 15 章 图像滤波和变换等。 16 ～ 22 章 图像复原、压缩、识别、立体和彩色图像等。
教材特点：
内容较深，包括了不少图像处理前沿的研究内容。 内容较全，几乎涉及到图像处理的所有重要方面。 内容实际，从基础到应用，各个专题安排清楚，便于学习。 习题、问题和作业，开拓视野，联系实际、市场，具有较大的应用价值。 不足之处：系统性和连贯性稍逊。
① 程序说明文档：
如 DIP_XXX_YYY_01.doc(pdf)等； 等（多个文件）；
② 使用的原始图像：如 DIP_XXX_YYY_02_X.bmp 等（多个文件）； ③ Matlab源文件包：如 DIP_XXX_YYY_03_X.m ④ 结果图像和图表：如 DIP_XXX_YYY_04_X.bmp 等（多幅）； ⑤ 作业的小结报告： 如 DIP_XXX_YYY_05.doc(pdf) 等。
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数字图像处理
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成绩计算：
1. 期末开卷考试，书面答卷，占70％； 2. 书面作业，占10％； 3. 论文阅读报告及讨论，占10％； 4. 计算机图像处理程序，占10％； 5. 给出一个带有创造（创新）性的设想、实验、算法或应用， 酌情可奖励 1～10分（但总分不超过100）。
考试要求：
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数字图像处理
参考书目：
[1] Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods等著，阮秋琦等译，“数字图像处 理”(V.2)，北京：电子工业出版社，2003 [2] 章毓晋，“图像工程(上)图像处理”(V.2)，北京：清华大学出版社，2006 [3] 陈书海，傅录祥，“实用数字图像处理”，北京：科学出版社，2005 [4] 阮秋琦，“数字图像处理学”(V.2)，北京：电子工业出版社，2006 [5] Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods，Steven L. Eddins著，阮秋琦等译， “数字图像处理(Matlab版)”，北京：电子工业出版社，2008 [6] 高成等，“Matlab图像处理与应用”(V.2)，北京：国防工业出版社，2007 [7] 朱秀昌，刘峰，胡栋，“数字图像处理教程”，北京：清华大学出版社，2011
2012-09-13
数字图像处理
5
学习要求：
1. 以学习课本为主，中英文版可自选，中文讲解。 2. 讲课、自学、实践和讨论相结合，关键在于理解 DI P 原理。 3. 完成一定量的书面习题。 4. 阅读4 篇有关专业论文，写 2 篇阅读报告。 5. 利用计算机编程实现 2 项以上数字图像处理小课题。 6. 学期末进行期终考试。 7. 学位课70分为及格，非学位课60分及格。 （DIP，Digital Image Processing ）
2012-09-13
数字图像处理
11
10个小课题：
（1）傅立叶变换： 将两幅M×N 的灰度图像进行二维傅立叶变换，分别得到各自的幅度谱图像和 相位谱图像，显示这4幅图像。将两幅图像的相位谱交换，进行反傅立叶变 换，显示这两幅重建图像。对重建图像进行说明。 （2）图像放大： 将一幅2M×2N的原始灰度图像，采用3×3的平均窗口对它作滤波运算（原图 像外围的像素的灰度值视为128）；对滤波后图像隔行、隔列丢弃一半像素形 成一幅M×N 的小图像；对此小图像分别采用最邻近内插、双线性内插的方法 将它放大为2M×2N 的大图像。对照原图像，计算两种放大图像各自的PSNR。 鼓励尝试其它放大方法。
2012-09-13 数字图像处理 9
[3] Kostadin Dabov, Alessandro Foi, Vladimir Katkovnik, and Karen Egiazarian. “Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering”. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 8, August 2007， pp.2080-2095 文件名：Image denoising by sparse 3D.pdf [4] Chiou-Ting Hsu and Ja-ling Wu. “Hidden Digital Watermarks in Images”. IEEE Transaction on Image Processing, Vol.8, No.1, January 1999，pp.58-68 文件名：Hidden Digital Watermarks in Images.pdf 要求：在阅读前三篇文章后选其中一篇写一份阅读报告； 阅读第四篇文章，写一份阅读报告，准备讨论课的讨论稿。
南京邮电大学硕士研究生课程
《数字图像处理》
2012年秋
主讲：朱秀昌 电话：18905163246 Email：zhuxc@njupt.edu.cn
2012-09-13 数字图像处理 1
教学要求
硕士研究生学位课/非学位课 2012年9月18日开始，32学时
教材：中文版《数字图像处理》，北京：电子工业出版社，
翻译：朱志刚 林学訚 石定机 英文版 “Digital Image Processing”， 北京：清华大学出版社, 影印版， 作者： Kenneth．R．Castleman．
作者简介：1967/1970获Texas大学Austin分校EE硕士， 生物医学工程博士，后在Perceptive Science Instruments （SPI）公司任总裁和CEI、R&D副总裁。
课程计划：
（1）要求学习全书， （2）10个章节为重点讲述和学习 + 少量补充内容 第一部分：5、6、7、8 章 第二部分：11、12、14 章 第三部分：16、18、21 章 （3）其它章节（共12章）自行学习 （非考试范围） 。
课时安排：
共计32学时（11个课程单元，3学时/每单元） 主讲主要章节课程：10次（包括讨论）。
期末开卷笔试，可带资料，规定时间，独立完成， 免讨论，免带计算机，免带通信工具。
2012-09-13 数字图像处理 7
书面作业：
习题 第 5 章 第 6 章 第 7 章 第 8 章 第 11 章
第14 章补充题： 按照课本图14-31和14-32所举的二维小波正反变换的实例，画出该二维小波正变换和反 变换的框图，并在图中注明各个等级信号的名称，如f1,1，f4,3，g1,1，g4,3等。
2012-09-13 数字图像处理 10
计算机图像处理编程小课题：
1. 熟练掌握微型计算机的软、硬件环境； 2. 熟练掌握Matlab编程方法及其基本的图像处理工具； （建议：尽可能熟悉基本图像处理的C语言计算机编程） 3. 每人用Matlab工具完成两个基于计算机的图像处理小课题， 具体的小课题为10项，每人选择和自己学号尾数相同编号以及编号加1的 两个小课题（如果学号尾数为9，则选9、0两项）。 4. 提倡在完成自己的小课题的基础上选作其它小课题。
2012-09-13 数字图像处理 8
习题 第 12 章 第 14 章 第 16 章 第 18 章 第 21 章 10、1 补充题 7、 5 3 1
注： 每章第一题为必做， 其余为选做。
1、 4 2、 9 3、 5 1、 5 2、 5
论文阅读：
[1] Rishi R. Rakesh, Probal Chaudhuri, and C. A. Murthy. “Thresholding in Edge Detection: A Statistical Approach” .IEEE Transaction on Image Processing, Vol.13,No.7, July 2004, pp.927-936 文件名：Thresholding in Edge Detection.pdf [2] Soo-Chang Pei，Fellow, IEEE, Yi-Chong Zeng, and Ching-Hua Chang. “Virtual Restoration of Ancient Chinese Paintings Using Color Contrast Enhancement and Lacuna Texture Synthesis”. IEEE Transaction on Image Processing, Vol.13, No.3, Match 2004, pp.416-429 文件名：Virtual Restoration of Ancient Chinese Paintings.pdf
输入灰度级 0～31 à 淡黄色； 96～127 à 红色； 192～223 à 绿色；
2012-09-13
32～63 à 黄色； 128～159 à 紫色； 224～255 à 蓝色。
数字图像处理
64～95 à 橙色； 160～191 à 淡蓝色；
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书面作业、阅读报告和计算机编程的要求：
1）10题书面作业 请用手写，不要打印，更不要“copy”，最好用活页纸做，写上姓名、学号。 2）2 篇阅读报告 请用手写，不要打印，更不要“copy”，注意不是翻译。最好用活页纸做， 写上姓名、学号。 3）2个计算机编程小课题： 基于计算机的作业，做完以后将所有的内容用Email发给课程负责人。
2012-09-13
数字图像处理
16
计算机编程：
在微机上建立一个以Matlab语言为工具的图像处理环境。 做作业时，主要完成对图像的采集、处理和显示3个步骤。
上交文档格式：
建立自己的小课题总目录：DIP_XXX 下设两个（或更多）分目录“DIP_XXX_YYY”，每个分目录包含以下5个文件：
（XXX表示学号_姓名，YYY表示小课题名称，如“1012010600 _张三_边缘检测”）
2012-09-13 数字图像处理 12
Baidu Nhomakorabea
（3）直方图变换： 绘制出一幅2M×2N 的灰度图像直方图；对该图像进行均衡化处理，绘制出 均衡后图像的直方图；对该图像进行灰度变换，使变换后的图像大致具有如 下图所示的归一化直方图，并绘制出变换后实际的直方图：
1.0 H(D)
0
0.5
1.0
D
（4）中值滤波： 分别在2幅灰度图像中加入一定量的高斯噪声和椒盐噪声，噪声强度自定。然 后采用3×3的均值滤波器和3×3中值滤波器分别对噪声图像进行处理，给出 两种处理方法的峰值信噪比(PSNR)；仿效 “中值滤波”的方法，对原图像分别 进行“极大值滤波”和“极小值滤波”，对所形成的图像给出说明。
2012-09-13 数字图像处理 14
（8）边缘检测： 分别采用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsh算子（8方向）、拉普 拉斯算子对2 幅灰度图像进行边缘检测。其中，一幅图像边缘比较明显，另一 幅则比较“平坦”。对这些方法给出简要评价。 （9）二值图像细化： 把一幅含有特定目标的彩色图像变换为灰度图像，对此灰度图像进行边缘检 测，将检测结果的边缘图像二值化，对此二值化图像进行“细化”处理，得到 更好的目标边缘。说明阈值的选择和细化处理的方法。 （10）伪彩色处理： 给定灰度-彩色转换函数，对一灰度图像进行伪彩色处理。转换函数如下表：
2012-09-13 数字图像处理 13
（5）小波变换： 对某一标准图像进行二维Mallat小波的3级分解，获得小波高/低频系数，分别 用低频分量LL1、LL2、LL3的小波系数进行图像重建，分别计算这三种情况 和原始图像比较的PSNR。 （6）图像复原： 将一幅M×N的灰度图像用3×3平均滤波器进行模糊，分别再加上一定的高斯 噪声和均匀噪声。然后，设计一个维纳滤波器对这两幅图像进行复原，分别 计算这两幅图像复原前后的PSNR。 （7）彩色变换： 对给定的一幅RGB原始图像（如bmp格式），给出并显示该图的R、G、B单 色图像，绘制R、G、B图像各自的直方图；将RGB方式转换为HIS方式，再 给出并显示该图的H、I、S三个分量的图像。
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数字图像处理
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内容简介：
全书共分22章、三大部分。 第一部分： 第二部分 第二部分 1 ～ 8 章 图像的数字化和点运算等。 9 ～ 15 章 图像滤波和变换等。 16 ～ 22 章 图像复原、压缩、识别、立体和彩色图像等。
教材特点：
内容较深，包括了不少图像处理前沿的研究内容。 内容较全，几乎涉及到图像处理的所有重要方面。 内容实际，从基础到应用，各个专题安排清楚，便于学习。 习题、问题和作业，开拓视野，联系实际、市场，具有较大的应用价值。 不足之处：系统性和连贯性稍逊。
① 程序说明文档：
如 DIP_XXX_YYY_01.doc(pdf)等； 等（多个文件）；
② 使用的原始图像：如 DIP_XXX_YYY_02_X.bmp 等（多个文件）； ③ Matlab源文件包：如 DIP_XXX_YYY_03_X.m ④ 结果图像和图表：如 DIP_XXX_YYY_04_X.bmp 等（多幅）； ⑤ 作业的小结报告： 如 DIP_XXX_YYY_05.doc(pdf) 等。
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数字图像处理
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成绩计算：
1. 期末开卷考试，书面答卷，占70％； 2. 书面作业，占10％； 3. 论文阅读报告及讨论，占10％； 4. 计算机图像处理程序，占10％； 5. 给出一个带有创造（创新）性的设想、实验、算法或应用， 酌情可奖励 1～10分（但总分不超过100）。
考试要求：
2012-09-13 2
数字图像处理
参考书目：
[1] Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods等著，阮秋琦等译，“数字图像处 理”(V.2)，北京：电子工业出版社，2003 [2] 章毓晋，“图像工程(上)图像处理”(V.2)，北京：清华大学出版社，2006 [3] 陈书海，傅录祥，“实用数字图像处理”，北京：科学出版社，2005 [4] 阮秋琦，“数字图像处理学”(V.2)，北京：电子工业出版社，2006 [5] Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods，Steven L. Eddins著，阮秋琦等译， “数字图像处理(Matlab版)”，北京：电子工业出版社，2008 [6] 高成等，“Matlab图像处理与应用”(V.2)，北京：国防工业出版社，2007 [7] 朱秀昌，刘峰，胡栋，“数字图像处理教程”，北京：清华大学出版社，2011
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数字图像处理
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学习要求：
1. 以学习课本为主，中英文版可自选，中文讲解。 2. 讲课、自学、实践和讨论相结合，关键在于理解 DI P 原理。 3. 完成一定量的书面习题。 4. 阅读4 篇有关专业论文，写 2 篇阅读报告。 5. 利用计算机编程实现 2 项以上数字图像处理小课题。 6. 学期末进行期终考试。 7. 学位课70分为及格，非学位课60分及格。 （DIP，Digital Image Processing ）
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数字图像处理
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10个小课题：
（1）傅立叶变换： 将两幅M×N 的灰度图像进行二维傅立叶变换，分别得到各自的幅度谱图像和 相位谱图像，显示这4幅图像。将两幅图像的相位谱交换，进行反傅立叶变 换，显示这两幅重建图像。对重建图像进行说明。 （2）图像放大： 将一幅2M×2N的原始灰度图像，采用3×3的平均窗口对它作滤波运算（原图 像外围的像素的灰度值视为128）；对滤波后图像隔行、隔列丢弃一半像素形 成一幅M×N 的小图像；对此小图像分别采用最邻近内插、双线性内插的方法 将它放大为2M×2N 的大图像。对照原图像，计算两种放大图像各自的PSNR。 鼓励尝试其它放大方法。
2012-09-13 数字图像处理 9
[3] Kostadin Dabov, Alessandro Foi, Vladimir Katkovnik, and Karen Egiazarian. “Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering”. IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 8, August 2007， pp.2080-2095 文件名：Image denoising by sparse 3D.pdf [4] Chiou-Ting Hsu and Ja-ling Wu. “Hidden Digital Watermarks in Images”. IEEE Transaction on Image Processing, Vol.8, No.1, January 1999，pp.58-68 文件名：Hidden Digital Watermarks in Images.pdf 要求：在阅读前三篇文章后选其中一篇写一份阅读报告； 阅读第四篇文章，写一份阅读报告，准备讨论课的讨论稿。
南京邮电大学硕士研究生课程
《数字图像处理》
2012年秋
主讲：朱秀昌 电话：18905163246 Email：zhuxc@njupt.edu.cn
2012-09-13 数字图像处理 1
教学要求
硕士研究生学位课/非学位课 2012年9月18日开始，32学时
教材：中文版《数字图像处理》，北京：电子工业出版社，
翻译：朱志刚 林学訚 石定机 英文版 “Digital Image Processing”， 北京：清华大学出版社, 影印版， 作者： Kenneth．R．Castleman．
作者简介：1967/1970获Texas大学Austin分校EE硕士， 生物医学工程博士，后在Perceptive Science Instruments （SPI）公司任总裁和CEI、R&D副总裁。