数字图像处理期末考试题

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Height: 640 BitDepth: 8 ColorType: 'grayscale' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 1 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential' Comment: {}
5、 请写出生成 （2N+1）×（2N+1）大小的高斯一阶导数模板 HX(水平方向的 梯度)、HY（垂直方向的梯度） （高斯的方差为 sigma）的方法。 6、请写出使用大小为（2N+1）×（2N+1）模板 H 对图像 I 进行滤波，生成图
像 J 的方法。 7、请写出使用大小为 3×3 的模板对图像 I 进行中值滤波，生成图像 J 的方法。 clear; A=imread('num22','bmp'); subplot(1,2,1); B=rgb2gray(A); subimage(B); title('处理前的图'); C=B; xsize=size(B); for k=2:(xsize(1)-1) for j=2:(xsize(2)-1) t=B(k-1:k+1,j-1:j+1); C(k,j)=median(t(1:9)); end end subplot(1,2,2); subimage(C); title('处理后的图'); 8、 请写出求 Otsu 阈值（即最大类间距准则）的计算方法。 试证明采用最大类间距准则计算出的阈值与采用最小类内距准则计算出的 阈值相同。
9、 设有一幅二值图像（元素取值为 0 或 1） ，请生成该图像的标记图像。 （即第 一个连通区域中的每一个白色像素的值都置为 1，第二个连通区域中的每一 个白色像素的值都置为 2，依此类推。区域编号可不考虑顺序） clear all; close all; clc; img=imread('liantong.bmp'); imgn=img>128;
s=uint8(1-imgn); %{ s=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0; 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0; 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0; 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0; 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0; 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0; 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0; 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; %} imshow(mat2gray(s)); [m n]=size(s); tmp=zeros(m,n); label=1; queue_head=1; queue_tail=1; 邻域坐标 for i=2:m-1 for j=2:n-1 if s(i,j)==1 && tmp(i,j) ==0 tmp(i,j)=label; q{queue_tail}=[i j]; queue_tail=queue_tail+1; while queue_head~=queue_tail pix=q{queue_head}; for k=1:8 %8 邻域搜索 %用元组模拟队列，当前坐标入列 %队列头 %队列尾 %和当前像素坐标相加得到八个 %标记图像 %这个矩阵是维基百科中的矩阵

2、 设一幅大小为 M×N 的灰度图像 I 中，现要变成（放大或缩小）为 P×Q 的 图像 J，请写出 J 的生成算法（可以使用近邻插值） 。 I=imread('f.jpg');%读入图像 %图像属性 % Filename: 'f.jpg' % % % % % FileModDate: '24-Aug-2008 16:50:30' FileSize: 20372 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 480
imshow(im2); %输出缩放后图像 3、 设一幅大小为 M×N 的灰度图像 I 中，现要将其逆时针旋转 A 度，得到图 像 J，请写出 J 的生成算法（可以使用近邻插值） 。 clear;%此题是用最近邻域法实现图像旋转 im1=imread('b.jpg'); [m,n,p]=size(im1); % 将图像旋转 30 度 a=0.5; %a=sin30=0.5 b=0.866; %b=cos30=0.866 row=n*a+m*b; col=n*b+m*a; for i=1:row for j=1:col im2(i,j,:)=uint8(0); end end for i=1:m 转后变为新图象点 for j=1:n xx=round(abs((i-m/2)*b-(j-n/2)*a+row/2)); yy=round(abs((i-m/2)*a+(j-n/2)*b+col/2)); for k=1:3 im2(xx,yy,k)=im1(i,j,k); end end end temp1=uint8(0); temp2=uint8(0); temp3=uint8(0); for i=1:row 最近邻插值法填充 temp1=uint8(0); temp2=uint8(0); % 把画面上的空点按照 % 把原图象像素点旋 % 先把图象填充成全黑
11、设有一幅二值图像，采用 3×3 的结构元（每个元素均为 1）对其进行腐蚀 操作，试写出得到结果图像的方法。
%A 是处理的矩阵 B 是结构体， 此题为 3x3 的元素均为 1 的结构体， 用来对 A 进行扫描的 %实现的是简单的二值图像的处理灰度图像有待研究 %实现图像的腐蚀已完成 未测试~ function ans =mimerode(A,B) %初始化 [ha,wa] =size(A); [hb,wb] =size(B); origin =[0,0]; ans =zeros(ha,wa); for i = 1:hb for j = 1:wb if (B(i,j)== 1) origin = [i,j]; break; end end end %对矩阵 A 进行边扩张 以 0 补充 new_A =zeros(ha+hb*2,wa+wb*2); for i = 1:ha for j = 1:wa new_A(i+hb,j+wb) = A(i,j); end end %对矩阵 A 进行遍历 for i = 1:ha for j = 1:wa if A(i,j) == 0
[rows,cols]=size(I); K1 = str2double(inputdlg('请输入行缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.6'}));%行 默认变为原来的 0.6 倍 K2 = str2double(inputdlg('请输入列缩放倍数', 'INPUT scale factor', 1, {'0.4'}));%列 默认变为原来的 0.4 倍 width = K1 * rows; height = K2 * cols; im2 = uint8(zeros(width,height)); %定义输出图像矩阵 widthScale = rows/width; heightScale = cols/height; for x = 6:width - 6 for y = 6:height - 6 oldX = x * widthScale; %oldX，oldY 为原坐标，x，y 为新坐标 oldY = y * heightScale; if (oldX/double(uint16(oldX)) == 1.0) & (oldY/double(uint16(oldY)) == 1.0) im2(x,y) = I(int16(oldX),int16(oldY)); else a = double(round(oldX)); b = double(round(oldY)); %若不是整数四舍五入后把临近值赋过去 im2(x,y) = I(a,b); end end end imshow(I); %输出原图像 figure; %为防止矩阵溢出而选择的参数 6
数字图像处理技术与应用练习题
说明：不允许直接使用 MATLAB（或者 OPENCV 等等软件）所带的图像图像 函数，重点考察大家是否理解了各种处理算法，算法可用伪代码描述。 算法应较详细。 1、 设一幅大小为 M×N 的灰度图像 I 中， 灰度为 g 的像素数为 h(g)， 0 g 255 。 请写出对图像 I 进行直方图均衡化，得到图像 J 的计算方法。 clc; clear; I= imread('a.jpg'); I= rgb2gray(I) ; %将图像转换为灰度图像 J= histeq( I) ; %对 I 进行直方图均衡化 subplot( 121) ,imshow(I) ,title('原始图像') ; subplot (122), imshow(J), title('直方图均衡化后的图像'); figure( 2) ; subplot( 121) ,imhist(I, 64), title( '原始的直方图'); subplot( 122) , imhist(J,64) , title(' 均衡化后的直方图');
temp3=uint8(0); for j=1:col 点 if (im2(i,j,:)==uint8(0)) else kk=j; end end for j=1:kk if (im2(i,j,:)==uint8(0)) im2(i,j,1)=temp1; im2(i,j,2)=temp2; im2(i,j,3)=temp3; else temp1=im2(i,j,1); temp2=im2(i,j,2); temp3=im2(i,j,3); end end end imshow(im1); figure; imwrite(im1,'5.jpg'); %保存原图像 imshow(im2); imwrite(im2,'6.jpg');%保存旋转后图像 4、 请写出生成 （2N+1）×（2N+1）大小的高斯模板 H（方差为 sigma）的方 法。 %找到最右的图象边界