数字图像处理课程题目和要求
数字图像处理课程内容、要求
题目一：图像处理软件
1、设计内容及要求：
（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。
（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；
（3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。
2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）：
(1)实现图像处理的基本操作
学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如
image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。
(2)图像处理算法的实现与显示
针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。
(3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面
可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。
题目二：数字水印
1、设计内容及要求：
为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，通过提取水印信息确认作品版权。通常情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求，设计水印算法。
（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。
（2）、深入理解一种简单的数字水印嵌入与提取方法。
（3）、能够显示水印嵌入前后的载体图像。
（4）、能够显示嵌入与提取的水印。
（5）、选择一种以上的攻击方法，测试水印算法的鲁棒性等性能。
（6）、设计软件界面
2、参考方案
(1)对水印图像进行编码置乱（可采用伪随机码，提高水印图像的隐蔽性）；
(2) 对图像进行子图像分解（如8*8），对子块分别进行DCT变换；
(3) 对DCT系数按照zig-zag排序进行排列，选择一种频系数，对该种频系数相邻
的系数进行水印嵌入
(4) 低通滤波检验水印算法的抗攻击性。
(5) 设计数字水印的软件界面。
题目三：车牌识别
1、设计内容及要求：
在交通管理过程中，通常采用视频监控方式对闯红灯和超速等违章车辆进行监督。对违章车辆，需要自动检测车牌信息，提取车牌号码，以便查找车主信息和监督管理。国内常用的一般车牌通常是是蓝底白字，长宽比3:1。
（1）对车牌图像进行预处理，然后进行车牌定位；
（2）进行字符分割；
（3）对车牌中的数字和字母进行提取和识别（对汉字不作要求）；（提高部分）
（4）要求自行设计方案、编写代码实现上述功能。
2、参考方案
（1）对图像进行预处理，增加图像的对比度；
（2）根据图像的颜色对车牌区域定位
（3）对图像进行旋转、二值化操作，并进行水平投影操作，根据直方图峰值和谷值对字符进行分割；
（4）可采用模板匹配方法，对数字和字母进行识别，并输出识别后的结果。
（5）设计车牌识别的软件界面。
题目四：超分辨率重建
1、设计内容与要求
在视频监控、图像追踪等应用中，由于图像摄取系统的分辨率较低，图像较为模糊，使得目标识别等问题变得困难。现有一幅低分辨率图像，图像大小为500*500，试通过插值技术提高图像分辨率。由于常规的图像插值技术可能导致图像边缘模糊，试设计一种超分辨率重建技术，使得图像边缘尽可能保持较好的陡峭性。
（1）在空域中将图像放大2倍，4倍；
（2）在DCT域放大2倍，4倍；
（3）在DCT域增强图像高频信息，保持边缘陡峭度；
（4）若对图像子图像分解后使用DCT，观察增强后的图像是否存在块效应；
（5）设计软件界面。
2、参考方案
（1）采用插值技术对图像放大
（2）考虑到图像较大情况下DCT的计算量较大，将图像分解为若干子图像；
（3）在DCT域对图像进行插值放大；
（4）设计同态滤波器，对高频信号进行增强；
（5）反变换回空域图像。
题目五：织物密度检测(也可以是桌面等有纹理的表面的检测)
1、要求完成功能：
在织物单位长度中排列的经纬纱根数，称为织物的经纬纱密度。
织物密度的计算单位以公制计，是指10cm内经纬纱排列的根数。密度的大小，直接影响织物的外观，手感，厚度，强力，抗折性，透气性，耐磨性和保暖性能等物理机械指标，同时他也关系到产品的成本和生产效率的大小。经纬密度的测定方法可以采用直接测数法。
直接测数法是凭借照布镜或织物密度分析镜来完成。织物密度分析镜的刻度尺长度为5cm,在分析镜头下面，一块长条形玻璃片上刻有一条红线，在分析织物密度时，移动镜头，将玻璃片上红线和刻度尺上红线同时对准某两根纱线之间，以此为起点，边移动
镜头边数纱线根数，直到5cm刻度线为此。输出之纱线根数乘以2，即为10cm织物的密度值。
在点数纱线根数时，要以两根纱线之间的中央为起点，若数到终点时，超过0.5根，而不足一根时，应按0.75根算；若不足0.5根时，则按0.25根算。织物密度一般应测得3-4个数据，然后取其算术平均值为测定结果。
这种计数方式可以使用图像处理技术自动完成，设计应用程序完成织物密度检测。
（1）能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
（2）对任意指定的距离范围内的织物进行自动经纬纱根数计数；
（3）设计软件界面。
2、参考方案
（1）、读取已获得的需要测量的织物的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像（提高部分）；
（2）、对图像进行任意角度旋转，使织物纬线方向呈水平；
（3）、根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强；
（4）、对纵向织物线条个数，采用垂向一阶微分算子（如sobel、roberts）检测垂直向边缘；
（5）、对垂直向进行投影，做直方图统计，计算直方图峰值个数；
（6）、横向织物根数采用和纵向相同方法计数。
题目六：工件尺寸的图像测量
1、要求完成功能：
在加工制造领域，需要对很多零部件尺寸进行测量，以验证零件是否符合加工要求。一般这种测量可以通过千分尺或游标卡尺完成。但对于很多易碎或易变形的零件，
类似的测量几乎难以完成。在这种场合，一般要求采用非接触测量方法，图像测量就是其中的方法之一。试设计一应用软件，能够对标准形状的零件进行图像测量。
（1）能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
（2）能够根据控制点对图像失真进行几何校正；
（3）根据控制点对图像进行定标，建立像素与实际尺寸之间的对应关系；
（4）对于非标准零件，利用人工鼠标操作，测量任意指定点间的距离；
（5）对圆形标准零件进行自动尺寸测量（提高部分）；
（6）设计软件界面。
2、参考方案
（1）读取已获得的需要测量的零件的图像或从计算机上联接的图像获取设备中获得实际图像，测试图像中应包含至少四个已知控制点（提高部分）；
（2）根据图像质量对对图像进行去噪和对比度增强；
（3）对控制点进行手工或自动设别定位，根据定位结果进行几何校正和定标；
（4）检测鼠标点击点的图像坐标，根据两点间的像素数来计算任意点间的距离。
（5）对于标准形状零件，可对图像进行边缘提取后，采用拟合的方法进行尺寸测量。也可以采用投影法进行测量。
题目七：低比特率图像压缩
1、要求完成功能：
在远程抄表系统中需要将采集的图像远距离传输以供抄表人观看，由于距离远，和控制成本的问题，不能采用较高速度的波特率进行传输。需要将采集到的图像进行压缩后传输，请你通过matlab仿真，给出一个合理的解决方案。
图像获取方法，用摄像头采集一幅图像，像素数控制在30万以内640*480，图像大的可以裁剪，图像中数据以某数字表盘为最好，或者是汽车牌照。或者从网上下载。
2、参考方案和步骤
（1）利用DCT进行jpg压缩，其中DCT可以调用函数，其它尽量自己编写代码，压缩过程可进行适当简化；
（2）对图像进行二值化，请利用二值图像压缩方法进行数据压缩，然后解压缩，看通过肉眼能否看清表盘数据，比较两种算法的压缩效果；
（4）设计软件界面。
（3）发挥部分：用matlab对压缩后的图像进行识别。
题目八：运动目标的检测
1、要求完成功能：
在视频监控领域，需要对监控画面进行存储。长时间的存储占用了大量的硬盘空间。为了节省存储磁盘空间，对于监视场景内没有活动目标出现时的视频画面一般不进行存储。只有在检测到画面中存在运动目标时才进行录像存储。设计一个视频监控软件，完成对运动目标的检测及视频存储功能。
（1）对连接在计算机上的视频获取设备进行控制；
（2）显示动态视频画面；
（3）对画面中内容进行运动目标检测；
（4）对有变化的画面进行存储，并按照系统时间命名文件名；
（5）设计软件界面。
2、参考方案
（1）从计算机上联接的图像获取设备中获得实际视频；
（2）对相邻帧（或者间隔固定帧）图像进行差值检测
（3）差值超过一定阈值则认为有运动目标，将视频画面保存在硬盘中，持续检测，直至连续5秒内检测不到运动目标，停止录像；
（提高部分）：在画面中设置不同的关注区域，只有在关注区域内图像发生变化才进行录像
题目九：运动目标的跟踪
1、要求完成功能：
在很多应用中都要对运动目标进行跟踪。比如激光制导中，弹载摄像机不断检测指向目标的激光束，根据激光光点的位置来修正飞行方向。使用图像获取工具箱，从摄像机获取视频图像到matlab中，这些图像可以用来跟踪摄像机视场中的目标。建立一个图像跟踪的演示程序，用于跟踪的目标可由一个激光笔产生的激光点代替。设计一个软件，完成以下功能：
（1）对连接在计算机上的视频获取设备进行控制；
（2）显示动态视频画面；
（3）对画面中内容进行运动目标检测；
（4）输出检测到的激光点的位置信息；
（5）设计软件界面。
2、参考方案
（1）、运行matlab的计算机放置在摄像机视场中，激光笔发出一个红点照射在Matlab的图形窗口中。
（2）、当激光笔的轨迹不断移动时，摄像机获取Matlab的图形窗口中的图像，跟踪激光点的移动，这可以使激光笔像鼠标一样使用。
（3）、首先要对数据进行定标，以建立获取的图像像素点与Matlab图形坐标轴之间的对应关系。一旦建立了这种关系，激光点在Matlab图形窗口中移动的时候，激光点就可以被跟踪。
题目十：饮料瓶形状检测和识别
1、要求完成功能：
由于废弃的饮料瓶不能随时随地分类回收，大多数饮料瓶处于用后即弃的状态．在铁路沿线、江河航线、旅游景点等地方大量的废弃饮料瓶让人触目惊心，并且对环境造成的污染和对能源造成的浪费日趋严重。目前，已出现的饮料瓶回收机大多是基于红外线扫描条形码来识别的其严格要求瓶罐的条形码保持完整，且瓶身上端必须先投入机器回收口内．如果投入瓶罐上的条形码破损，或者瓶子里面有残液，机器将拒绝回收．这些问题限制了对饮料瓶的回收。设计一个软件，完成以下功能：
（1）利用摄像头捕获视频；
（2）对画面中的饮料瓶进行检测；
（3）对画面中的饮料瓶进行识别，识别是否完整；
（4）识别饮料瓶类型，并给出价格；
（5）设计软件界面。
题目十一：静态手势识别
1、要求完成功能：
静态手势是手的一种特殊形状或姿势，对应着模型参数空间里一个点，静态手势识
别就是对从图像中检测出来的人手区域做分析，识别其中的形状和姿势信息。静态手势可以是动态手势的特殊转移状态，用来分割和帮助识别动态手势，性能优异的静态手势识别有助于更进一步的动态手势分析。
设计一个视频软件，完成以下功能：
（1）运行程序后可以显示出摄像头捕捉到的图像。
（2）通过对手势的识别，摄像头捕捉到手的动作后完成相应的功能：（以下至少2选1）
A、手在屏幕前方移动，对话框背景颜色变化（颜色自选，至少有三种手势代表三种颜色变化）。
B、手放在摄像头前，能识别手势代表的意思（比如1个手指头代表数字1，那么竖一根手指头在摄像头前，要有一个文本框用来显示读取的数字1）。
2、参考方案：
（1）学习掌握图像采集卡的操作使用；
（2）采集序列图像；
（3）图像增强、二值化、分割出手势图像；
（4）对手势图像进行几何矩的计算，在训练阶段用于建库，在分类阶段用于识别；
（5）用最近邻法准则进行分类。
4、提高功能：(1)动态手势的识别；（2）与计算机交互。
题目十二：图像配准
图像拼接就是将数幅（本软件实现两幅图像拼接）有重叠部分的图像(可能是在不同时间、在不同的角度拍摄的)拼接成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术,该技术经过计
算机视觉、计算机图形学、图像处理等领域的研究，已经广泛应用于遥感图像分析；虚拟现实技术；医学图像处理；军事夜视成像等领域中。在图像拼接过程中，最为关键的两个步骤是图像配准和图像融合。设计一个软件，完成对两幅图像的配准操作。
（1）图像的去噪等预处理
（2）图像特征点的寻找
（3）图像特征点的匹配
（4）图像配准的实现
参考方案：
（1）图像预处理；
（2）图像配准；
（3）建立变换模型；
（4）统一坐标变换以及图像融合。
题目十三：手写体数字的识别
1、要求完成功能：
1977年完成的手写体数字识别机，可以自动识别广大群众写在信封上的阿拉伯数字邮政编码，解决了手动分信的关键技术问题，是我国首次将模式识别技术应用于邮政自动化的一个成功例子。
OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类；按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。
要求完成功能：
1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
2、对图像中的不同数字进行分割；
3、识别出图像中数字的真实值
4、设计软件界面。
参考方案
1、读取训练图像，预处理；
2、对训练图像做垂直投影，然后进行数字分割；
3、对分割出的数字进行特征提取和训练；
4、同样的步骤对预识别的图片进行操作，利用训练的特征进行数字识别；
题目十四：彩色图像分割方法研究
要求完成功能：
在许多情况下, 单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标, 还必须借助于色彩信息。由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富的信息,因此随着计算机处理能力的快速提高, 彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是指在一幅彩色图像中分离出主要的、色彩一致的区域。对彩色图像的分割现已提出了许多算法, 这些算法可分为四大类: 基于邻域的方法, 直方图阈值法, 颜色聚类的方法和结合特定理论工具的方法。其中, 基于直方图的方法最早被使用。现在, 颜色聚类被越来越多地使用。模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题, 因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景要求完成功能：
1、能够读取和存储图像，对图像进行去噪和对比度增强；
2、实现一种基于邻域方法的分割；
3、实现一种基于直方图阈值法的分割；
4、实现一种基于颜色聚类方法的分割；
5、实现一种基于小波分析的彩色图像分割方法；
6：设计软件界面。
参考方案（以直方图阈值法为例）
1、对于彩色图像, 首先选取 FRG, FRB, FGB 为频谱子集；
2、计算 3个频谱子集的二维直方图后；
3、再进行多阈值化处理；
4、然后利用融合算法对根据3个子集的二维直方图分割的图像进行合成。
5、对于频谱数较多的图像, 可以利用主分量变换将频谱数减少到3。
题目十五：验证码识别
验证码的作用是有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，腾讯的QQ社区）。
要求和参考方案：
比如要从一副图片中，识别出验证码。
1、图像采集：通过HTTP抓HTML，分析图片的url，下载保存。
2、预处理：检测是正确的图像格式，转换到合适的格式，压缩，剪切出ROI，去除噪音，
灰度化，转换色彩空间。
3、检测：找出文字所在的主要区域。
4、前处理：要做文字的切割。
5、训练：通过各种模式识别，机器学习算法，来挑选和训练合适数量的训练集。这一步不
是必须的，有些识别算法是不需要训练的。
6、识别：输入待识别的处理后的图片，转换成分类器需要的输入格式，然后通过输出的类
和置信度，来判断大概可能是哪个字母。
题目十六：图像融合
1、要求完成功能
对象与场景融合是图像融合的一个应用方向，它是指把感兴趣的目标对象从它原来所在的场景中分割出来后，通过叠加、组合和加工处理合成到另一个场景中去，所形成的新的对象场景图像看起来必须是真实自然的，从而创造出新的图像效果。对象场景融合在图像编辑领域有非常广泛的应用，特别是在影视制作过程中，很多镜头无法通过实地拍摄获得，这些镜头就可以借助对象场景融合技术来实现。对象与场景融合技术的关键是如何使融合得到的效果逼真，也就是说使得目标对象在新的场景里看起来光照一致、过渡自然，而不会出现明显的人工拼接痕迹。
2、参考方案：
（1）读入包含对象的图像；
（2）对分图像中的对象
（3）将已经分割好的对象进行颜色空间转换，比如转换到IHS色彩空间，
（4）读入背景图像，也转换到HIS空间，
（5）将分割出的对象嵌入到背景图像中合适的位置，并且进行光照和颜色的处理，让效果看起来真实可信。
（6）设计界面，完成软件。
1.基于最大类间方差法的图像分割程序设计（2）
a)最大类间方差法 1
b)迭代阈值法 2
2.图像空域增强算法设计（3）
a)灰度变换增强 3
b)直方图变换增强 4
c)空间平滑滤波 5
3.图像频域增强算法设计（3）
a)低通滤波 6
b)高通滤波7
c)同态增强8
4.图像锐化程序设计（2）
a)一阶微分的图像增强9
b)二阶微分的图像增强10
5.基于熵的图像二值化算法设计（2）
a)一维最大熵分割法11
b)二维最大熵分割法12
6.图像匹配程序设计（2）
a)模板匹配15
b)特征匹配16
7.数字图像的基本变换程序设计（2）
a)几何变换17
b)颜色变换18
8.图像的无损压缩程序设计（2）
a)霍夫曼编码19
b)香农-费诺编码20
9.数字图像边缘检测算法设计（2）
a)Prewitt算子与Kirsch算子21
b)LOG算子与Canny算子22
数字图像处理教学大纲(2014新版)
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生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坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
数字图像处理实验报告完整版
数字图像处理 实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、显示图像 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 实验结果如下图： 源代码： >>I=imread('lily.tif') >> whos I >> imshow(I) 二、压缩图像 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小； 9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。 其中9的实验结果如下图：
源代码： 4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif') >> imfinfo 'lily.tif'； >> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20); >> imwrite(I,'lily.bmp'); 7~9 >>I=imread('Sunset.jpg'); >>J=imread('Winter.jpg') >>imfinfo 'Sunset.jpg' >> imfinfo 'Winter.jpg' >>figure(1),imshow('Sunset.jpg') >>figure(2),imshow('Winter.jpg') 三、二值化图像 10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。实验结果如下图： 源代码： >> I=imread('lily.tif') >>gg=im2bw(I,0.4); F>>igure, imshow(gg)
数字图像处理 课程设计报告
数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日
一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片
title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj) 《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 （课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12） 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。 讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应 用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里 叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介 实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6） 三、上机实验要求 实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。 实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram() Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。 二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日 实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图'); 原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4); 《数字图像处理》课程教学大纲 (Digital Image Processing) 课程编号：1223523 课程性质：专业课 适用专业：计算机科学与技术 先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据结构、程序设计 后续课程：模式识别 总学分：2.5学分（其中实验学分0.5） 一、教学目的与要求 1．教学目的 数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。通过对本课程的学习，使学生能够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，掌握基本的处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域。 2．教学要求 根据我院计算机专业的实际情况和教学条件采用讲授实验与学生自学相结合的方法进行教学。教学过程中力求做到重点突出、概念明确、线索清晰，注意适当介绍本学科前沿及当前应用领域中有关的热门问题。 实验是本课程中重要的教学内容，要求学生自己完成规定的实验并认真观察教师的实验演示。 二、课时安排 三、教学内容 1 概论（2学时） (1)教学基本要求 了解：数字图像处理的研究内容，图像处理的发展历史、现状。 掌握：图像处理系统的基本概念、特点和主要内容；数字图像处理系统的硬件组成及其相关应用 (2)教学内容 ①数字图像处理及其特点。（重点） ②数字图像处理的目的和主要内容。 ③数字图像处理系统 ④数字图像处理的应用 ２数字图像处理基础（4学时） (1)教学基本要求 了解：图像数字化设备，色度学基础 掌握：图像数字化技术（采样、量化）；数字图像的类型和文件格式；数字图像的颜色模型（RGB模型和HIS模型） (2)教学内容 ①图像数字化技术。 ②数字图像类型和文件格式。 ③色度学基础与颜色模型。（重点、难点） ３Matlab图像编程基础（3学时） (1)教学的基本要求 了解：数字图像程序设计的各种方法。 掌握：Matlab中各种图像处理的函数。 (2)教学内容 ①Matlab 概述。 ②Matlab图像的代数运算函数。 ③Matlab 图像处理工具箱函数。（重点） ④Matlab图像程序设计。（难点、重点） 数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰 度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为： 集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.360docs.net/doc/80585150.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.360docs.net/doc/80585150.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.360docs.net/doc/80585150.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像，通过给定的字典，退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而，由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率)，正如许多现有的稀疏表示模型一样，如果只考虑局部的稀疏图像，稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确，通过利用非局部图像统计，引入一个集中的稀疏性约束。为了优化，局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复（IR）目的是为了从，比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本（例如噪声、模糊和/或者低采样率），来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y，IR问题可以表示成： y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵，x是原始图像的矢量，v是噪声矢量。由于IR的病态特性，尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术，已经被广泛地研究。对于正则方法，对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一，因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来，对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中，已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上，一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合，例如，X ≈Φα,用|0 最小化： 第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为： 数字图像处理课程设计报告 姓名：x x 学号：xxxxxxx 班级： xxxxxxxxxxxxxxx 设计题目：红细胞数目检测 教师：xxxxxx老师 提交日期： xx月xx日 一、设计内容： 主题：《红细胞数目检测》 详细说明：读入红细胞图片，通过中值滤波，开运算，闭运算，以及贴标签等方法获得细胞个数。 二、现实意义： 细胞数目检测在现实生活中的意义主要体现在医学上的作用，可通过细胞数目的检测来查看并估计病人或动物的血液中细胞数，如估测血液中红细胞、白细胞、血小板、淋巴细胞等细胞的数目，同时也可检测癌细胞的数目来查看医疗效果，根据这一系列的指标来对病人或动物进行治疗，是具有极其重要的现实作用的。 三、涉及知识内容： 1、中值滤波 2、开运算 3、闭运算 4、二值化 5、贴标签 四、实例分析及截图效果： （1）代码显示： 1、程序中定义图像变量说明 （1）Image--------------------------------------------------------------原图变量; （2）Image_BW-------------------------------------------------------值化图象; （3）Image_BW_medfilt-------------------------中值滤波后的二值化图像; （4）Optimized_Image_BW---通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果； （5）Reverse_Image_BW--------------------------优化后二值化图象取反；（6）Filled_Image_BW----------------------已填充背景色的二进制图像；（7）Open_Image_BW--------------------------------------开运算后的图像； 2、实现代码： Image = imread('红细胞5.jpg'); figure,imshow(Image); title('【原图】'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); figure,imshow(Image_BW); title('【初次二值化图像】'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]); figure,imshow(Image_BW_medfilt); title('【中值滤波后的二值化图像】'); Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW; figure,imshow(Optimized_Image_BW); title('【进行“或”运算优化图像效果】'); Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW; 数字图像处理的起源与应用 1.概述 数字图像处理(Digital Image Processing)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。数字图像处理技术目前广泛应用于各个领域，其发挥的作用有效提高了人们的生产生活质量。 2.起源与发展 （1）20世纪 20 年代，数字图像处理最早应用于报纸行业。由于报纸行业信息传输的需要，一根海底电缆从英国伦敦连输到美国纽约，实现了第一幅数组照片的传送。（在当时那个年代如果不采用数字图像处理，一张图像传达的时间需要7 天，而借助数字图像处理技术仅耗费 3 小时）。 （2）20世纪50年代，当时的图像处理是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。 （3）20世纪60年代的美国喷气推进实验室是图像处理技术首次获得实际成功的应用，推动了数字图像处理这门学科的诞生。 （4）20世纪70年代英国EMI公司工程师Housfield发明了CT并获得了诺贝尔奖，这对人类的发展作出了划时代的贡献。借助计算机、人工智能等方面的快速发展，数字图像处理技术实现了更高层次的发展。相关工作人员已经着手研究如何使用计算机进行图像解释。 （5）20世纪 80 年代。研究人员将数字图像处理应用于地理信息系统。从这个阶段开始数字图像处理技术的应用领域不断扩大，在工业检测、遥感等方面也得到了广泛应用，在遥感方面实现了对卫星传送回来的图像的处理。 （6）20世纪 90 年代。数字图像处理技术就得到了一个快速发展，其中特别是小波理论和变换方法的诞生（Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构），更好地实现了数字图像的分解与重构。 （7）进入到 21 世纪，借助计算机技术的飞速发展与各类理论的不断完善，数字图像处理技术的应用范围被拓宽，甚至已经在某些领域取得突破。从目前数字图像处理技术的特点进行分析，可以发现图像信息量巨大，在图像处理综合性方面显示出十分明显的优势，其中就借助了图像信息理论与通信理论的紧密联系。再加上数字图像处理技术具有处理精度高、灵活性强、再现性好、适用面广、信息压缩的潜力大等特点，因此已经成功地应用在各个领域。 3.应用 （1）航天和航空技术方面:早在1964年美国就利用图像处理技术对月球照片进行处理，并且成功地绘制出月球表面地图，这个重大的突破使得图像处理技术在航天技术中发挥着越来越重要的作用。“卡西尼”号飞船进入土星轨道后传回地球的土星环照片，“火星快车”拍摄到的火星山体滑坡照片，还有我国嫦娥探测器拍摄的月球表面照片，以及近来很火的“大疆”无人机航拍等等。这些照片都体现了数字图像处理技术在航空航天技术领域不可或缺的重要作用。 （2）遥感领域方面的应用:数字图像处理在遥感的应用,主要是获取地形地质及地面设施资料，矿藏探查、森林资源状况、海洋和农业等资源的调查、自然灾害预测预报、环境污染检测、气象卫星云图处理以及地面军事目标的识别。例 数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日 目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14) 哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视 功能多少而定；参考matlab 软件中GUI 设计，学习软件界面的设计 - 1 - 数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( 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. 0 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 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. 中值滤波增强 ( b )4.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 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.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 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100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： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.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 )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子 《数字图像处理技术基础》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教学目标 学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。具体包括：1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学学时分配 《数字图像处理技术基础》课程理论教学学时分配表 ＊理论学时包括讨论、习题课等学时。 《数字图像处理技术基础》课程实验内容设置与教学要求一览表 四、教学内容和教学要求 以“章节”为单位说明本章节的主要内容，重点、难点，各节相应习题要点，有关实验和实践环节的主要内容。并按“了解”、“理解”、“掌握”三个层次写明本章节的教学要求。具体格式如下： 第一章绪论（2学时） （一）教学要求 通过本章内容的学习，了解数字图像处理研究对象、目的、发展简史与研究现状；理解数字图像处理相关的学科和领域，掌握图像处理的概念。 （二）教学重点与难点 教学重点：数字图像处理的研究目的与研究内容。 教学难点：图像处理与计算机图像学的区别和联系。 （三）教学内容 第一节数字图像处理的发展及应用 1．数字图像处理的发展概况 2．数字图像处理的主要应用 第二节数字图像处理 1．数字图像处理的基本特点 2．数字图像处理的研究目的与研究内容 第三节相关学科和领域 1．图形处理的几个术语 2．计算机图形学 3．图像处理与计算机图形学的区别和联系 本章习题要点：熟悉图像处理的相关概念及方向。 第二章图像的基本知识（6学时） （一）教学要求 了解图像的基本格式，理解计算机图像数据处理的方式；掌握数字图像获取及数字化的方法；掌握彩色空间的两种模型。 （二）教学重点与难点 教学重点：图像的获取及数字化的方法及彩色空间的两种模型 教学难点：：图像数字化的方法 （三）教学内容 第一节图像获取、图像数字化、数字图像的描述 1．图像获取 2．图像函数 3．图像数字化 4．数字图像的描述 第二节计算机图像数据处理 1．数字图像的矩阵表示 2．二维数组和数字图像的关系 数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果： 原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日 数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 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。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。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。数字图像处理研研究生课程教学大纲
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