图像处理章毓晋课后答案
图像处理与分析教程 章毓晋 第9章
2
将SNR归一化并用分贝（dB）表示
M 1 N 1 2 f ( x , y ) f x 0 y 0 SNR 10lg M 1 N 1 2 ˆ f ( x, y ) f ( x, y ) x 0 y 0
均方根误差
1 erms MN
第9章
9-14
9.2 图像保真度
客观保真度准则
均方信噪比（SNR）
SNRms
M 1 N 1 x 0 y 0
ˆ 2 ( x, y ) f
M 1 N 1 x 0 y 0
ˆ ( x, y ) f ( x, y ) f
第9章 9-7
9.1 图像压缩和数据冗余
数据冗余类型
编码冗余
对每个信息或事件所赋的符号序列称为码 字，而每个码字里的符号个数称为码字的长度 图像灰度值的出现概率
ps ( sk ) nk n k 0, 1 ， , L 1
为表示每个像素所需的平均比特数
Lavg l ( sk ) ps ( sk )
第9章 9-4
9.1 图像压缩和数据冗余
图像压缩原理
原始图像经编码后成为一串特定的码流像与原始图像相同，称编解码过程是 无损的；解码图像也可以与原始图像不同，称编 解码过程是有损的
第9章 9-5
9.1 图像压缩和数据冗余
图像压缩原理
通过对图像进行编码来压缩数据量的重要方 法是消除冗余数据，即那些代表了无用的信息（ 有时也包括相对不重要的信息），或者是重复地 表示了其他数据已表示信息的数据
k 0
第9章 9-8
L1
9.1 图像压缩和数据冗余
数字图像处理姚敏
图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世
绪 论
界而获得的。可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知 觉的实体。 本世纪20年代，巴特兰（Bartlane)电缆图片传输系统 大型计算机的出现，人们开始用计算机改善图像
1964、1965年美国喷射推进实验室（JPL：Jet
Propulsion Laboratory）进行了太空探测工作，用计算机来 处理发回的月球图片，以校正飞船上电视摄像机中各种不 同形式的固有的图像畸变。
绪 论
（3） （4）
细化
图像处理示例
人脸识别系统中眼睛定位
绪 论
图像处理示例
绪 论
图像处理示例
纸币识别
绪 论
图像处理示例
基于偏微分方程的图像分割
绪 论
原图像 初始化封闭曲线
迭代结束状态
分割结果
图像处理示例
基于偏微分方程的图像修复
绪 论
带有裂痕的林肯图像 修复后的林肯图像
带有划痕的旧照片图像
绪 论
Chinese_embassy
1.2 图像工程简介
医疗诊断：
X光（x-ray）、 CT技术，癌细胞识别、 MRI (Magnetic resonance imaging)、等。
绪 论
1.2 图像工程简介
通讯：
绪 论
可视电话，视频点播，电视会议，按需电视，远程教 育等。
1.2 图像工程简介
修复后的旧照片图像
图像处理示例
基于偏微分方程的图像修复
绪 论
叠加有文字的图像
文字去除后的图像
图像处理示例
基于二维混沌映射的小波域数字水印效果
绪 论
水印原图 置乱后的水印
图像处理章毓晋课后答案
图像处理章毓晋课后答案一、简答题1. 何为图像处理？图像处理是指对图像进行一系列的算法和操作，以改变图像的特征或产生新的图像。
图像处理广泛应用于计算机视觉、医学成像、遥感、图像识别等领域。
2. 图像处理的基本步骤有哪些？图像处理的基本步骤包括：•图像获取：使用数字摄像机或扫描仪等设备获取图像。
•图像预处理：对原始图像进行一系列的预处理操作，包括噪声去除、图像增强等。
•特征提取：从图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、纹理、颜色等。
•图像分析：对提取出的特征进行分析，如目标检测、物体识别等。
•图像编辑：对图像进行编辑，如修剪、调整亮度、对比度等。
•图像重建：将处理后的图像重建为原始图像的形式，如去除噪声后的图像。
3. 请简要介绍图像处理的分类。
图像处理可以分为以下几类：•数字图像处理：使用数字计算机对数字图像进行处理，包括图像的获取、增强、复原等操作。
•模糊图像处理：对模糊图像进行处理，以提高图像的清晰度和质量。
•高动态范围图像处理：对高动态范围图像进行处理，以提高图像的动态范围和细节。
•色彩图像处理：对彩色图像进行处理，包括颜色校正、颜色增强等操作。
•二值图像处理：将灰度图像转换为二值图像，并对二值图像进行处理，如图像分割、轮廓提取等。
•图像压缩和编码：将图像进行压缩和编码，以减小图像文件的存储空间。
4. 请简述图像增强的方法。
图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量和观感。
常见的图像增强方法包括：•灰度变换：通过调整图像的灰度级，以增强图像的对比度和亮度。
•直方图均衡化：通过重新分配图像灰度级的像素值，以使图像的直方图更均匀分布，提高图像的对比度。
•空域滤波：通过应用滤波器对图像进行模糊、锐化、边缘增强等操作，以改善图像的质量。
•频域滤波：通过将图像转换到频域，并应用滤波器对频谱进行处理，然后将图像转换回空域，以实现图像增强。
•彩色图像增强：对彩色图像的亮度、对比度和饱和度进行调整，以改善图像的颜色表现和观感。
数字图像处理教学大纲
数字图像处理课程教学大纲（理论课程）◆课程编号：130128◆课程英文名称：Digital Image Processing◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：四年级电子信息工程专业、通信工程（专业电气信息类）◆先修课程：信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分：2◆总学时：34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别，计算机视觉，图像通信，多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。
通过本课程的学习，使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，了解与各种处理技术相关的应用领域。
为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。
二、教学方式与方法教学方式：课堂讲授（以多媒体课件为主导）和课下上机实践相结合；教学方法：采用以BTEC（Business Technology Education Council）模式为主，以TBL（task-based learning）任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。
用任务引导学习，更注重学生个性的发展和个人潜能的开发，考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平，达到教学目的。
三、教学重点与难点（一）教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割；（二）教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。
四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《数字图像处理与分析》，刘直芳、王运琼、朱敏，清华大学出版社，2006；2.《数字图像处理（第二版》，R. C. Gonzalez和R. E. Woods（美国），电子工业出版社，2006；（二）教学参考书1.《图像工程（上册）：图像处理》，章毓晋，清华大学出版社，2006；2.《图像工程（中册）：图像分析》，章毓晋，清华大学出版社，2005；3.《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2003；4.《数字图像处理》，陈天华，清华大学出版社，2007；5.《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社，2006；六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷（Open-Book）√闭卷（Close-Book）☐项目报告/论文☐其它：（填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(30－40)％，考试成绩占(70-60)％七、课程内容概述第一章绪论（一）教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点，研究的目的和意义，数字图像图像处理的主要研究内容，国内外研究现状与发展趋势，主要应用领域。
《图像工程第2版上册图像处理》章毓晋
03
图像增强
对பைடு நூலகம்度增强
对比度增强
通过调整像素的灰度级别，提高 图像的对比度，使图像的细节更 加清晰可见。
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布范围，使 图像的对比度得到增强。这种方 法尤其适用于图像整体偏暗的情 况。
自适应直方图均衡
化
基于局部像素强度分布进行对比 度增强的方法，能够更好地处理 局部对比度不足的问题。
01
无损压缩算法能够将图像数据压缩后完全还原回原始数据，不
会产生任何信息损失。
无损压缩的优点
02
由于无损压缩能够完全还原原始数据，因此它适用于需要保留
原始图像数据的场合，如医学影像、法律证据等。
无损压缩的缺点
03
相对于有损压缩，无损压缩的压缩率较低，需要更多的存储空
间和传输时间。
有损压缩
有损压缩定义
THANK YOU
感谢聆听
傅里叶变换广泛应用于图像处理中的 滤波、降噪、特征提取等任务，通过 在频率域对图像进行操作，可以更方 便地处理和提取图像中的信息。
小波变换
小波变换是一种多尺度、多方向的信号处理方法，通过将图 像分解为不同尺度的小波系数，可以更好地表示图像在不同 尺度上的特征。
小波变换在图像处理中广泛应用于图像压缩、去噪、增强等 任务，通过小波变换可以将图像分解为不同尺度和方向的子 图像，从而更好地提取和表示图像中的信息。
直方图均衡化
直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过拉 伸像素强度分布范围，提高图像的对比度。
直方图均衡化可以有效地改善图像的视觉效果，使 其细节更加清晰可见。
直方图均衡化对于图像处理中的阴影或高光区域特 别有效，能够增强这些区域的对比度。
图像处理章毓晋课后答案
图像办理章毓晋课后答案【篇一：数字图像办理的理论基础及常用办理方法】ass=txt> 纲要：本文介绍了数字信号办理的发源、发展，并简要概述了数字图像办理所研究的内容和办理数字图像的几大模块。
同时，也大概介绍了常用的办理数字图像的方法。
最后展望了数字图像办理的发展远景。
abstract: this paper describes the origin of digitalimage processing, development, and a brief overview of digitalimage processing of the content and process digital images ofseveral modules. also a broad overview of the commonly usedmethod of processing digital images. finally, looking ahead thefuture prospects for the development of digital image processing.重点词：数字图像办理（digital image processing）；理论基础；办理方法一、数字图像办理的发源及发展数字图像办理（ digital image processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号变换成数字信号并利用计算机对其进行办理的过程。
数字图像办理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到必定水平，人们开始利用计算机来办理图形和图像信息。
但是 50 年代的计算机主要仍是用于数值计算，知足不了办理大批数据图像的要求。
数字图像办理作为一门学科大概形成于 20 世纪 60 年代早期。
陪伴着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实质实践。
数字图像处理课程设计(1)
1.课程设计目的1.通过Matlab仿真软件，针对课程教学中的相关内容开展仿真分析与研究，以加深对教学内容的理解，培养学生的方针分析能力。
2.加深对贴标签的基本理论知识的理解，培养独立开展科研的能力和编程能力，掌握MATLAB对图形处理的基本语句，学会使用MATLAB。
3.鼓励学生就自己感兴趣的内容进行实际制作测试，以丰富学生课余电子制作内容及培养自我创作能力。
2.课程设计要求1.掌握课程设计的相关知识、概念清晰。
2.程序设计合理、能够正确运行。
3．掌握课程设计的相关知识、概念清晰，程序设计合理、能够正确运行，独立完成。
.3相关知识3.1 数字图象处理数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。
到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。
1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。
20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。
20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。
在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。
20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。
特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。
近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。
《数字图像处理》课件1上海交大 (全)
• 应用举例：
1. 公共安全：视频监控，人脸识别与跟踪，指纹识别 2. 交通/导航：汽车牌照识别，车型识别，船型识别，电子警察等 3. 宇宙探测：神舟飞船，月球照片等 4. 遥感：气象云图，农作物产量估计，矿产探测 5. 国防：无人机，自主行走车，巡航导弹
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 概念
上海交通大学
数字图像处理（Digital Image Processing）就是用（ 数字电子）计算机对各种图像进行处理，以得到某些预期 的效果或从图像中提取有用信息。
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
• 数字图像处理系统构成
上海交通大学
2010年度春季
2010年度春季
上海交通大学
数字图像处理 （Digital Image Processing）
课件下载与联系方式
上海交通大学
Байду номын сангаас
Ftp: user name: zhang_rui Password: public Directory: download
Email：zhang_rui@ Tel: 34205231 (EIEE 5-317)
上海交通大学
6. 生物医学：CT，B超，血球计数仪 7. 应力分析：光弹性数据采集与分析 8. 无损探伤：增强（用12位表示） 9. 提花织物&印染CAD系统 10. 其他：
手机，数码相机，DV，DVD，VOD，MSN，…
图像压缩编码（用于图像传输/存储）是最成功的应用之一
2010年度春季
数字图像处理 （Digital Image Processing）
图像工程图像处理 答案 章毓晋
图像工程图像处理简介图像处理是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个重要研究方向。
它涉及使用算法和技术对数字图像进行各种操作和转换，目的是改进图像的质量、增强图像的细节、提取图像的特征等。
本文将介绍常见的图像处理技术和相关的应用领域。
常见的图像处理技术图像滤波图像滤波是图像处理中最常用的技术之一，它通过在图像上应用滤波器来改变图像的频率特性和灰度分布。
常见的图像滤波算法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
•均值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的平均计算来模糊图像，常用于去除图像中的噪声。
•高斯滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的加权平均计算来模糊图像，常用于平滑图像并减少噪声。
•中值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的中值计算来去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。
图像增强图像增强是通过改变图像的灰度、对比度、亮度等特性，以提高图像的视觉效果和质量。
常见的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度拉伸等。
•直方图均衡化：将图像的像素值通过线性变换映射到整个灰度范围上，以增强图像的对比度和细节。
•自适应直方图均衡化：在直方图均衡化的基础上，根据图像的局部特性来调整灰度变换函数，以避免图像的过度增强。
•对比度拉伸：通过线性变换来扩展或压缩图像的像素值范围，以增强图像的对比度和亮度。
图像分割图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域的过程。
常见的图像分割技术包括基于阈值的分割、边缘检测分割、基于区域的分割等。
•基于阈值的分割：通过选择适当的阈值，将图像中的像素分为不同的类别，以实现图像的分割。
•边缘检测分割：通过检测图像中的边缘或者边界来实现图像的分割。
•基于区域的分割：通过将图像中的像素分为不同的区域，使得每个区域内具有相似的特性，以实现图像的分割。
特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息或特征。
常见的特征提取技术包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
•边缘检测：通过检测图像中的边缘来提取出物体的轮廓信息。
图像信息处理期末考题汇总
标题: 2002年数字图象处理考题发信站: 自由空间 (2002年06月12日13:21:50 星期三), 站内信件立此存照：1.Fano 编码，计算H，R，η-----------easy2.(1)给一个大图（大概是8×8吧，要求用区域生长法做分割T<1,T<2,T<3,T<4 四种情况(2)简单论述编码技术的新进展(3)几种图象重建方法的优缺点的比较------------全是体力活，有点ft3.纹理分析：傅立叶变换法能提取哪些特征？做一个6×6图像的灰度共生矩阵-----------just soso4.中值滤波的概念，相对平均值滤波有什么差异给一个8*8的图象矩阵，要求用5×5十字窗与3*3方窗分别做中值滤波-----------没什么意思,有点烦人5.综合题：图像分割可以根据哪些特征来进行？给出三幅图，问从图A处理到图B需要运用哪些模块，再处理到图C又要运用哪些模块-----------瞎扯吧，差也差不到哪去标题: 2003年数字图像处理发信站: 自由空间 (2003年06月30日09:31:29 星期一), 站内信件: 1＼结合数码相机各个部分的功能简述数字图像处理系统的组成: 2＼图像分割主要基于图像的哪些特征来进行？分析三幅图，从一到二用到那些处理方法: (阈值分割)，从二到三用到哪些处理方法(边缘检测)．图A是多灰度图，图B是二灰度，黑的部分对应图A中的白的区域，图B其他区域是白的图C是图B的边缘hehe: 3＼ P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8: 0.02 0.03 0.06 0.08 0.16 0.21 0.25 0.19: 给出哈夫曼编码结果，计算熵，平均码长和编码效率: 4＼试举出两种图像边缘检测算子，并简述他们的优缺点: 5＼纹理分析中傅立叶变换的方法提取那两个特征值？简述其基本概念．: 计算一个４种灰度图象的灰度共生矩阵0 1 2 3 0 11 2 3 0 1 22 3 0 1 2 33 0 1 2 3 00 1 2 3 0 11 2 3 0 1 2标题: 图像处理章毓晋 2006发信站: BBS 自由空间站 (Thu Jun 15 01:00:12 2006), 站内B卷一、1.讨论并举例说明图像显示在图像处理系统中的重要性2.为什么（8.4.7）比（8.4.6）的恢复效果好～二、1.矩阵1 11 0的哈达玛变换。
数字图像处理
digital processing of images
b
43 哈工大计算机系姚鸿勋
第一章 绪论 Chapter 1 Introduction
1-1 数字图像的概况及应用
一. 图像处理技术发展简介
—1. 该技术诞生的重要标志 —2. 该技术发展的主要因素 —3. 该学科研究的主要内容 —4. 该学科研究的主要方法
Examples: Ultrasound imaging
30 哈工大计算机系姚鸿勋
Examples: Transmission electron microscope
31 哈工大计算机系姚鸿勋
Examples:
Computer-generated images
32 哈工大计算机系姚鸿勋
IP vs. Computer Vision
图象处理与分析(图像工程上册)
—章毓晋，清华大学出版社，1999
6 哈工大计算机系姚鸿勋
主要参考书
数字图象处理学
—[美] W.K.普拉特，科学出版社，1978 ， 1984译
计算机图象处理技术基础
—张远鹏，北京大学出版社， 1996
数字图象分析
—吴健康（中科大），人民邮电出版社， 1987
计算机图象识别
提取）
39 哈工大计算机系姚鸿勋
第一章 绪论 Chapter 1 Introduction
1-1 数字图像的概况及应用
一. 图像处理技术发展简介
—1. 该技术诞生的重要标志
1964年美国的喷气推进实验室JDL处理了太空船“徘徊 者7号”发回的月球照片
—2. 该技术发展的主要因素
航天业，微电子技术，VLSI技术，70％的视觉信息
《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲电子信息工程专业（本科）课程编号：（）课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10说明部分1．课程的地位、性质和任务数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。
由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。
随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。
所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。
本课程是电子信息工程专业的专业课。
本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。
2．课程教学的目的及意义数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。
目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。
要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。
3．教学内容及教学要求教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。
主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。
（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。
数字图像处理基础朱虹答案
数字图像处理基础朱虹答案【篇一：数字图像处理-图像的腐蚀】像腐蚀对图像的提取与识别的重要性，提高分析问题解决问题的能力，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法2熟悉数字图像处理的基本概念、原理、和方法，锻炼初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。
3熟悉掌握一门计算机语言可以进行数字图像的应用与处理设计。
1熟悉掌握matlab仿真的软件的应用平台及使用方法。
2理解图像腐蚀的原理。
3设计合理的程序，能实现图像的腐蚀。
3.1关于图像腐蚀形态学运算只针对二值图像（二进制图像），并依据数学形态学（mathermatical morphogy）集合论方法发展起来的图像处理方法，起源于岩相对岩石结构的定量描述工作，在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。
数学形态学是图像处理和模式识领域的新方法，其基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。
优势有以下几点：有效滤除噪声，保留图像中原有信息，算法易于用并行处理方法有效实现（包括硬件实现），基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法，提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。
二值图像中的一种主要处理是对所提取的目标图形进行形态分析。
而形态处理中最基本的是腐蚀与膨胀。
腐蚀处理的作用是将目标图形收缩。
运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。
结构元素是指具有某种确定形状的基本结构元素，例如，一定大小的矩形,圆或者菱形等。
腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可以放下该结构元素的区域。
腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
可以用来消除小且无意义的目标物。
如果两目标物间有细小的连通，可以选取足够大的结构元素，将细小连通腐蚀掉[1]。
3.2腐蚀的算法用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素；用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；如果都为1，结果图像的该像素为1。
《数字图像处理》课程概述
制作：刘晓翔
3
ห้องสมุดไป่ตู้
暨南大学电气信息学院《数字图像处理》
2015-6-30
《数字图像处理》课程概述
Digital Image Processing
JINAN University
内容安排 数字图像处理概述 色彩模型 位图文件格式基础 基本运算 傅立叶变换 图像增强 数学形态学
制作：刘晓翔
4
暨南大学电气信息学院《数字图像处理》
2015-6-30
《数字图像处理》课程概述
Digital Image Processing
JINAN University
教学方法 在教学过程中，我们采用边讲边示范的 方式进行，使学生的理论与实践的结合在 同一时空环境下完成。学生可以从理论和 实用的编程技巧两方面掌握图像处理的技 术，达到理论与实践相结合的教学目标。
制作：刘晓翔
6
暨南大学电气信息学院《数字图像处理》
2015-6-30
制作：刘晓翔
2
暨南大学电气信息学院《数字图像处理》
2015-6-30
《数字图像处理》课程概述
Digital Image Processing
JINAN University
教学目标要求 培养具有系统、扎实的图像处理理论 基础，能在信息技术产业部门、科研部 门和企事业单位从事数字图像处理工作 的高级应用型人才，既保证学生向应用 型人才发展和培养，又为学生向研究型 方向的学习发展打下基础。
制作：刘晓翔
5
暨南大学电气信息学院《数字图像处理》
2015-6-30
《数字图像处理》课程概述
Digital Image Processing
JINAN University
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图像处理章毓晋课后答案【篇一：数字图像处理的理论基础及常用处理方法】ass=txt>摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。
同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。
最后展望了数字图像处理的发展前景。
abstract: this paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing.关键词：数字图像处理（digital image processing）；理论基础；处理方法一、数字图像处理的起源及发展数字图像处理（digital image processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
但是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据图像的要求。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
伴随着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实际实践。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-d图像而且能处理3-d图像，许多能获取3-d图像的设备和处理分析3-d图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。
二、数字图像处理的研究内容数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。
图象处理的主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。
对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
三、数字图像处理和分析模块的基本构成一个基本的图像（处理和分析）可由五部分表示：这五部分分别是：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
为采集数字图像，需要两种装置。
一种是对某个电磁能量谱段（如x射线、可见光、红外线等）敏感的物理器件，它能产生与所接受到的电磁能量成正比的（模拟）电信号。
另一种称为数字化器，他能将上述电信号转化为数字形式，所有采集数字图像的设备都需要这两种装置。
对于图像处理来说，最终的目的是要显示给人看的。
对于图像分析来说，分析的结果也可以借助计算机图形学技术转换为图像形式直观的显示。
所以图像的显示对其处理和分析系统是非常重要的。
常用的图像处理和分析系统主要显示设备是显示器，输入显示图像也可拷贝到照片或透明胶片上，除了显示器，还有投影仪和各种打印设备可以用于图像输出显示。
图像包含有大量的信息因而存储图像也需要大量空间。
用于数字处理和图像分析的数字存储器可分为三类：a，处理和分析过程中使用的快速存储器。
计算机内存就是一种提供快速存储功能的存储器，在图像处理中大量的运算所产生的缓存数据可以存储在里面，方便随时调用数据进行图像处理运算。
b，用于比较快速的重新调用的在线或联机存储器。
c，不经常使用的数据库存储器。
这种存储器的特点是要求非常大的容量，但对数据读取不太频繁，常用于对数字图像的保存。
随着网络发展的进步，图像的通信传输也得到极大关注。
图像传输可使不同的系统共享图像数据资源，极大地推动了图像在各个领域的应用。
对图像的处理和分析一般可用算法来描述，而大多数算法可通过软件来实现，在为了提高速度和克服通用计算机的缺陷时才应用专用的硬件实现。
90年代后，各种工业标准的订立也促进了图像处理分析软件的发展，使图像处理变得更加方便快捷。
四、图像处理的常用方法由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。
通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。
如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成具有均匀灰度概率分布的新图像，使图像清晰。
图像的平滑处理即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
实际获得的图像在形成、传输、接收和处理过程中，不可避免地存在外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。
因此，去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一个重要内容。
图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。
锐化的作用是要使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变的地方。
所以锐化算法的实现是基于微分作用。
它是早期视觉理论和算法中的基本问题。
图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。
其本质是将像素进行分类。
分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。
图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。
五、数字图像处理前景的展望数字图像处理自上世纪50年代以来，取得了巨大的成果，随着各种图像处理技术的出现、电子设备的发展、以及计算机的普及，图像处理的应用领域越来越广泛。
相信随着计算机的发展及3-d图像处理的需要，数字图像处理的前景会更加广阔。
参考文献：章毓晋图像工程-图像处理和分析清华大学出版社 1999.3【篇二：数字图像处理图像的闭运算】=txt>摘要本实验是利用matlab软件，研究数学图像处理中形态学中的闭运算问题。
matlab提供了很多图像处理函数，涵盖了图像处理包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，是学习和研究图像处理的人员难得的宝贵资料和加工工具箱。
图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
使用同一个结构元素对图像先膨胀再进行腐蚀的运算称为闭运算。
闭运算通常用来填充目标内细小空洞，连接断开的邻近目标，平滑其边界的同时不明显改变其面积。
关键词: matlab；形态学；二值化；闭运算目录第1章相关知识 ......................................................................................................11.1 数字图像 .....................................................................................................11.2 数字图像处理 (1)1.3 图像的闭运算 (1)第2章课程设计分析 (2)2.1 matlab在图像处理中的应用 (2)2.2图像处理概念 (2)2.3图像二值化的基本原理 (2)2.4膨胀 ....................................................................................................... . (3)2.5腐蚀 ....................................................................................................... . (3)第3章仿真 ....................................................................................................... . (4)3.1 10*10的结构元素闭运算源代码 (4)3.2 20*20的结构元素闭运算源代码 (4)3.3 从相反方面分析观察闭运算源代码 (4)第4章结果分析 (5)4.1 用10*10的结构元素进行运算分析 (5)4.2 用20*20的结构元素进行运算分析 (6)4.3 从相反方向观察闭运算处理分析 (8)结论 ....................................................................................................... (9)参考文献 ....................................................................................................... .. (10)第1章相关知识1.1 数字图像模拟图像是指空间坐标和明暗程度都连续变化的图像，是不能直接用计算机进行处理的图像。