数字图像开运算
数字图像处理期末考试题,简答
数字图像处理期末复习一、answer briefly（简答，5*4’，括号内的内容皆不用写）①open operation & close operation（开运算与闭运算）答：【书P159】开运算：使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算称为开运算。
（在结构元素S下的开运算定义如下：F S= F S S 。
开运算通常用来消除小对象物、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
）闭运算：使用同一个结构元素对图像先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。
（在结构元素S下的开运算定义如下：F S= F S S 。
闭运算通常用来填充物体内细小空洞、连接断开的邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
）②chain coding and Euler number（链码和欧拉数）答：【书P150】链码：是对线宽为一个像素的细线的轨迹进行描述的编码；链码方法是对其坐标序列进行方向编码的方法。
采用链码方法可以对细线的走向进行清晰的描述与分析。
欧拉数：欧拉数就是用以表征连通域属性的值。
定义欧拉数为二值图像中连通域的个数减去孔的个数。
③purpose of linear dynamic adjustment and nonlinear dynamic adjustment（线性和非线性动态调整的目的）答：【书P39】线性动态调整的目的是使图像的整体对比度的值加大，从而提高画面的显示效果。
非线性动态调整的目的是抑制高亮度区域，扩展低亮度区域，一定程度上解决了景物中高亮区的信号掩盖暗区信号的问题，改善了画面中前景细节的表述，并且对图像的整体对比度的值加大，所以改善了图像画面的显示效果。
（线性和非线性动态调整的目的是：使图像的整体对比度的值加大，从而提高画面的显示效果。
）④formula of LOG operation（拉普拉斯高斯算法公式）答：【书P122】⑤skeleton method and 4 neighborhood （细线化方法和四近邻）答：【书P147、P164】细线化：一个二值图像的“骨架”，是指图像中所有目标区域的轴线，即所有连通区域的轴线。
数字图像处理课件ppt
06 数字图像处理的应用案例
人脸识别系统
总结词
人脸识别系统是数字图像处理技术的重要应 用之一，它利用计算机视觉和图像处理技术 识别人的面部特征，实现身份认证和安全监 控等功能。
详细描述
人脸识别系统通过采集输入的人脸图像，提 取出面部的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴 等部位的形状、大小、位置等信息，并与预 先存储的人脸特征进行比对，从而判断出人 的身份。该系统广泛应用于门禁系统、安全
分类器设计
总结词
分类器设计是图像识别技术的核心，它通过训练分类器，使其能够根据提取的特征对图 像进行分类和识别。
详细描述
分类器设计通常采用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和决策树等。这些算法通 过训练数据集进行学习，并生成分类器模型，用于对新的未知图像进行分类和识别。
模式识别
总结词
模式识别是图像识别技术的最终目标，它通 过分类器对提取的特征进行分类和识别，实 现对图像的智能理解和处理。
源调查和环境监测。
计算机视觉
为机器人和自动化系统提供视 觉感知能力，用于工业自动化
、自主导航等。
数字图像处理的基本流程
特征提取
从图像中提取感兴趣的区域、 边缘、纹理等特征，为后续分 类或识别提供依据。
图像表示与压缩
将图像转换为易于处理和分析 的表示形式，同时进行数据压 缩，减少存储和传输成本。
预处理
详细描述
模式识别在许多领域都有广泛应用，如人脸 识别、物体识别、车牌识别等。通过模式识 别技术，可以实现自动化监控、智能安防、 智能驾驶等应用。随着深度学习技术的发展 ，模式识别的准确率和鲁棒性得到了显著提 高。
05 数字图像处理中的常用算 法
傅里叶变换算法
傅里叶变换
数字图像处理中的形态学滤波技术
数字图像处理中的形态学滤波技术在数字图像处理中，形态学滤波技术是一种非常重要的滤波方法。
形态学滤波的主要原理是基于形态学膨胀和腐蚀操作的。
形态学滤波技术可以清除图像中的噪声、增强特定的细节和区域，并且在图像分割和特征提取中也非常有用。
形态学滤波技术的基础操作形态学滤波技术的基础操作包括膨胀和腐蚀，它们都是一种局部的基本操作，也是形态学滤波的核心。
膨胀操作是一个将结构元素向外扩张的操作，可以用于增强图像中的区域和边缘。
腐蚀操作是一个将结构元素向内收缩的操作，可以用于清除图像中的噪声和细节。
常见的形态学滤波器常见的形态学滤波器包括开运算、闭运算、顶帽变换和底帽变换等。
开运算是先腐蚀后膨胀的操作，可以用于去除小的噪点和填充图像中的空洞。
闭运算是先膨胀后腐蚀的操作，可以用于填充小的空隙和圆润图像中的角。
顶帽变换是原图像减去开运算，可以用于增强亮细节和细小区域。
底帽变换是闭运算减去原始图像，可以用于增强暗细节和细小区域。
形态学滤波的优点与其他滤波技术相比，形态学滤波具有以下优点：1. 计算速度快。
形态学滤波的基础操作是简单的像素级操作，对于较大的图像也能够快速处理。
2. 可以保留图像细节。
形态学滤波器能够处理图像中的特定区域和形状，从而保留了图像的很多细节如边缘等。
3. 可以增强图像对比度。
形态学滤波不同于传统的线性滤波，对图像的符号和大小都有处理，因此，其在增强图像对比度方面也具有很好的效果。
形态学滤波技术的应用形态学滤波被广泛应用于数字图像处理中的多个领域，包括图像分割、特征提取、形态学识别、医学图像处理、无线通信和计算机视觉等方面。
在图像分割中，形态学滤波可以用于分离前景和背景，均衡图像亮度等。
在特征提取中，可以使用形态学滤波器来提取特定形状和区域等特征。
在计算机视觉中，形态学滤波可以用于形态学边缘检测等。
形态学滤波技术的发展趋势随着数字图像技术的不断发展，形态学滤波技术也在不断变化和发展中。
将来形态学滤波技术将朝着更高的分辨率和更快的速度方向发展。
（完整版）数字图像处理试题集复习题
（完整版）数字图像处理试题集复习题⼀.填空题1. 数字图像是⽤⼀个数字阵列来表⽰的图像。
数字阵列中的每个数字，表⽰数字图像的⼀个最⼩单位，称为像素。
2. 数字图像处理可以理解为两个⽅⾯的操作：⼀是从图像到图像的处理，如图像增强等；⼆是从图像到⾮图像的⼀种表⽰，如图像测量等。
3. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。
其中，采⽤数学的⽅法，将由概念形成的物体进⾏表⽰的图像是虚拟图像。
4. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中，图像重建的⽬的是根据⼆维平⾯图像数据构造出三维物体的图像。
5、量化可以分为均匀量化和⾮均匀量化两⼤类。
6. 图像因其表现⽅式的不同，可以分为连续图像和数字离散图像两⼤类。
5. 对应于不同的场景内容，⼀般数字图像可以分为⼆值图像、灰度图像和彩⾊图像三类。
8. 采样频率是指⼀秒钟内的采样次数。
10. 采样所获得的图像总像素的多少，通常称为图像分辨率。
11. 所谓动态范围调整，就是利⽤动态范围对⼈类视觉的影响的特性，将动态范围进⾏压缩，将所关⼼部分的灰度级的变化范围扩⼤，由此达到改善画⾯效果的⽬的。
12 动态范围调整分为线性动态范围调整和⾮线性动态范围调整两种。
13. 直⽅图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进⾏展宽，⽽对像素个数少的灰度值进⾏归并，从⽽达到清晰图像的⽬的。
14. 数字图像处理包含很多⽅⾯的研究内容。
其中，图像增强的⽬的是将⼀幅图像中有⽤的信息进⾏增强，同时将⽆⽤的信息进⾏抑制，提⾼图像的可观察性。
15. 我们将照相机拍摄到的某个瞬间场景中的亮度变化范围，即⼀幅图像中所描述的从最暗到最亮的变化范围称为动态范围。
16. 灰级窗，是只将灰度值落在⼀定范围内的⽬标进⾏对⽐度增强，就好像开窗观察只落在视野内的⽬标内容⼀样。
17. 图像的基本位置变换包括了图像的平移、镜像及旋转。
18. 最基本的图像形状变换包括了图像的放⼤、缩⼩和错切。
19. 图像经过平移处理后，图像的内容不发⽣变化。
国家开放大学《数字与图形处理》形考任务-参考答案(一)
国家开放大学《数字与图形处理》形考任务-参考答案(一)国家开放大学《数字与图形处理》形考任务-参考答案近期，国家开放大学《数字与图形处理》的形考任务已经有了官方的参考答案。
这是考生参加形考任务前最需要了解的关键信息之一。
数字与图形处理是一门集计算机科学、数字信号处理和电子工程技术于一身的学科。
它对于现代科技的发展具有重要意义。
对于参加数字与图形处理形考任务的学生而言，准备充足将有助于他们取得更好的研究成果。
以下是数字与图形处理的形考任务参考答案：1. 传统形态学——可以使用结构元素对数字图像进行形态学开、闭运算。
开运算可以平滑图像，去除一些小于结构元素大小的对象。
闭运算可以平滑图像，连接一些小于结构元素大小的对象。
2. 近似最邻近插值——用最邻近像素的强度值来代替空间上的小像素，也是一种插值算法。
3. 常见的离散小波变换有哈尔小波、Daubechies小波、Coiflets小波、Symlets小波等。
4. 交错网络扫描序列（Zigzag scanning sequence）是处理数据以便使之逐步紧缩的方法。
5. 已知图像原尺寸为1024×1024，按照上述的实验步骤和计算方式，含有12345个像素点的图像最适宜的取值为8。
须知：参考答案中只是涵盖了形考任务的最基本要点，学生们还需要结合自己的理解和经验进行深入阅读和思考。
并且，数字与图形处理是一门综合性较强的学科，考生应兼顾理论知识和实践能力的提升。
总之，学好数字与图形处理对于开拓IT领域职业发展具有很大的帮助。
希望广大考生能够通过各自的方式充分准备考试，取得优异的成绩。
【数字图像处理】图像开运算与闭运算
【数字图像处理】图像开运算与闭运算
图像开启与闭合
图像开运算与闭运算与膨胀和腐蚀运算有关，由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作（并、交、补等）组合成的所以运算构成。
开运算与闭运算依据腐蚀和膨胀的不可逆性，演变⽽来。
开运算：先对图像腐蚀后膨胀
闭运算：先对图像膨胀后腐蚀
注意：使⽤同⼀个结构元素。
图像开运算
开运算：能够去除孤⽴的⼩点、⽑刺和⼩桥（即连通两块区域的⼩点），消除⼩物体、平滑较⼤物体的边界，同时并不明显改变其⾯积。
不过这⼀恢复不是信息⽆损的，即它们通常不等于原始图像。
开运算的效果图如下图所⽰：
开运算总结：
（１）开运算能够除去孤⽴的⼩点，⽑刺和⼩桥，⽽总的位置和形状不便。
（２）开运算是⼀个基于⼏何运算的滤波器。
（３）结构元素⼤⼩的不同将导致滤波效果的不同。
（４）不同的结构元素的选择导致了不同的分割，即提取出不同的特征。
图像闭运算
闭运算：先膨胀运算，再腐蚀运算（看上去将两个细微连接的图块封闭在⼀起）
闭运算的效果图如下图所⽰：
闭运算总结：
（1）闭运算能够填平⼩湖（即⼩孔），弥合⼩裂缝，⽽总的位置和形状不变。
（2）闭运算是通过填充图像的凹⾓来滤波图像的。
（3）结构元素⼤⼩的不同将导致滤波效果的不同。
（4）不同结构元素的选择导致了不同的分割。
refer：。
数字图像处理中的形态学运算
数字图像处理中的形态学运算数字图像处理是将数字化的图像进行计算机处理，得到具有特定目标的图像。
图像处理的基本操作包括获取，存储，处理和输出图像。
形态学运算作为重要的数字图像处理操作之一，在形状分析，边缘检测，形态分割等方面有广泛的应用。
本文将详细介绍数字图像处理中的形态学运算。
形态学运算的定义形态学运算是用来描绘和描述图像中形状及其集合的一种方法。
在数字图像处理中，形态学运算主要是针对二值化图像进行的。
其思想主要来自于人类视觉系统对视觉图像的处理。
形态学运算基于几何变换来改变图像形状，其中两个最基本的操作是膨胀和腐蚀。
通过这些操作，可以有效地改变二值图像的形状和结构，以便更好地实现后续的图像处理。
形态学运算的基本操作二值图像是数字图像处理的基础，它只包含黑色和白色两种像素值。
形态学运算在二值图像处理中有着广泛的应用。
其中，最基本的操作是膨胀和腐蚀。
1. 腐蚀运算：腐蚀运算可以使二值图像中较细小的物体或小的空洞消失，从而改变图像的形态。
腐蚀的原理是在图像的每个像素上取邻域内的最小值，并将结果作为原像素的新值。
这样可以使图像中的较小的物体减小尺寸，或将相邻的物体连接在一起。
腐蚀操作对于去除噪声，分割图像等方面都有着重要的作用。
2. 膨胀运算：膨胀运算可以使二值图像中的目标变得更加清晰，从而改变图像的形态。
膨胀的原理是在图像的每个像素上取邻域内的最大值，并将结果作为原像素的新值。
这样可以使物体变大或者连接相邻的物体。
膨胀操作对于填补空洞、装配物融合等方面也有着重要的作用。
3. 开运算：开运算是先进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。
开运算可以消除小的物体、噪声和空洞，同时保留大物体的轮廓。
开运算对于减小器官、肿瘤分割等方面都有着重要的作用。
4. 闭运算：闭运算是先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作。
闭运算可以填补小的空洞和连接裂缝，同时平滑图像的轮廓。
闭运算对于血管探测和肺部分割等方面都有着重要的作用。
形态学运算的实际应用形态学运算在数字图像处理中有着广泛的应用。
数字图像处理
第二章概念图像的数字化——对模拟图像信号的离散化过程，包括空间离散化和幅值离散化像素——构成数字图像的最小单位，即软件和硬件能够控制的最小单位灰度——亮度，即色彩的深浅程度采样与量化采样：对图像进行空间上的离散化处理量化：对图像灰度值进行离散化处理数字图像的大小M,N: 正整数L: 2~kb:存储数字图像需要的比特数b=M×N ×k当 M = N 时,b=N~2k像素的邻域f(x,y): 一幅图像p,r,s: 图像中的像素4-邻域对角邻域/D-邻域8-邻域像素的邻接描述图像中目标边界两个条件：两个像素的位置在某种意义上是否相邻两个像素的灰度是否满足某种相似准则准则：假设用V表示定义邻接性的灰度值集合。
eg1: 二值图像 V={1}eg2: 4bit ： V={8，9， (15)4邻接：像素p和q都在V中取值，并且q在N4(p)中8邻接：像素p和q都在V中取值，并且q在N8(p)中路径如果图像中的两点p和q之间存在一系列点p=p0，p1，…，pn=q，其中，pi与pi-1邻接，1≤i≤n，则称p和q之间存在长度为n 的路径。
4-路径 8-路径像素在图像子集中的连通设S是图像中的一个子集，p和q是S 中的点。
如果从p到q之间存在一条完全由S中的点组成的路径，则称p和q 在S中是连通的。
对于S中的任意一点p，S中所有与p 连通的点的集合称为S的连通分量。
p① 1 0 0 01 1 0 0 00 0 1 0 00 0 0 1 10 0 1 1 ①q像素间的距离p: (x, y) q: (s, t) z: (v,w) 如果(a) D(p,q)≥0(D(p,q)=0 if p=q),(b) D(p,q)= D(q,p),(c) D(p,z)≤ D(p,q)+ D(q,z). 则D 是距离函数或度量。
欧式距离距点(x,y)的欧氏距离小于或等于某一值r 的像素形成一个中心在(x,y)半径为r 的圆D4距离（城市街区距离） D4(p,q)=|x-s|+|y-t|D8距离（棋盘距离） D4(p,q)=max(|x-s|+|y-t|)DE=5 D4=7 D8=4算术运算1、一元加法：g(x,y) = f(x,y)+C 对图像中每个像素加上C2、一元减法：g(x,y) = f(x,y)-C 对图像中每个像素减去C加法与减法运算改变图像的整体亮度 3、一元乘法：g(x,y) = f(x,y)*C 将图像中每个像素乘以C4、一元除法：g(x,y) = f(x,y)/C 将图像中每个像素除以C乘法法与除法运算按比例改变图像的亮度5、二元加法：h(x,y) = f(x,y)+g(x,y)将图像f 与g 中每个像素对应相加 6、二元减法：h(x,y) = f(x,y)-g(x,y) 将图像f 与g 中每个像素对应相减 7、二元逻辑运算 与： s(x,y) = f(x,y) & g(x,y) 或：s(x,y) = f(x,y) | g(x,y)异或： s(x,y) = f(x,y) ^ g(x,y) 8、二元逻辑运算通常用于模板运算 求反运算：g(x,y) = 255 - f(x,y) 9、几何运算（不了解）几何运算可以改变图像中物体之间的空间关系。
数字图像处理第三章二值图像
图 3.13a 4邻点 中轴变换举例 中轴可作为物体的一种简洁表示．
图3．13b表明少量噪声会使中轴变换结果产 生显著的差异．
图 3.13b 中轴变换举例
3.5.7 细化
细化是把区域缩成线条、逼近中心线（骨架或核线）的一种图 像处理。细化的目的是减少图像成份，直到只留下区域的最基 本信息，以便进一步分析和识别．虽然细化可以用在包含任何 区域形状的二值图像，但它主要对细长形(而不是凸圆形或水滴 状)区域有效．细化一般用于文本分析预处理阶段，以便将文本 图像中线条图画或字符笔画表示成单像素线条．
d=i-j+m-1
二值图像及其对 角线上的投影图
3.4游程长度编码 (run-length encoding)
用图像像素值连续为1的个数来描述图像,有两种方法: （1）用1的起始位置和1的游程长度； （2）仅仅使用游程长度，0：表示从0象素开始 ； 例：
1的游程：（2,2）（6,3）（13,6）（20,1） （4,6）（11,10） （1,5 ）（11，1）（17，4）
洞
`S
(7) 边界
S的边界是S中与`S中有4连通关系的像素集合S '
（8) 内部
S中不属于它的边界的像素集合. S的内部等于S - S '
（9) 包围
如果从S中任意一点到图像边界的4路径必须与区域T相 交，则区域 T 包围区域 S（或S在T内）
S `S
边界
内部 包围
例：一幅二值图像
图像 边界
3.5.2 连通成分标记算法
(2) 路径
列：
[路i0径,j0 :]从[像,i1,素j1][i0 ,, j,0[]in 到,j像n]素，[[iikn
,
,
图像处理毕业设计题目
图像处理毕业设计题目篇一：数字图像处理论文——各种题目长春理工大学——professor——景文博——旗下出品1基于形态学运算的星空图像分割主要内容：在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。
膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。
用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；4> 显示每步处理后的图像；5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法主要内容：通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控主要内容：基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。
视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。
通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：1> 对原始参考图和实时图像进行去噪处理；2> 对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
(完整版)天津理工大学《数字图像处理》数字图像处理复习题2
第一章引言一.填空题1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。
数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为像素2.像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。
其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。
二.简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。
①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。
主要包括采样和量化两个过程。
②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。
③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
如傅利叶变换等。
⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。
比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。
比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。
比如傅里叶变换、小波变换等。
第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。
2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。
3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。
3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。
数字图像处理填空题复习
1 图像按照人眼的视觉特性可以分为可见图像和不可见图像。
Page 12 图像按照所含波段数可以分为单波段图像和多波段图像及超波段图像。
Page 13 图像按照空间坐标的连续性可分为模拟图像和数字图像。
Page 14 不可见的图像包括不可见光成像和不可见量按数学模型生成的图像。
Page 15 数字图像是一种空间坐标和灰度均不连续的，用离散数字表示的图像。
Page 16 数字图像处理可分为狭义图像处理、图像分析和图像理解三个层次。
Page 27 狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的处理过程，如图像增强等。
Page 28 模拟图像指空间坐标和亮度都是连续变化的图像。
Page 19数字图像处理即用计算机对图像进行处理。
Page 21 视网膜的表面分布有大量的光敏细胞，按照形状可以分为两类：锥状细胞和杆状细胞。
P112 人眼分辨率和被观察对象的相对对比度有关，当相对对比度小时，会导致人眼分辨率下降。
P123 在RGB彩色空间的原点上，若三个基色均没有亮度，则原点为黑色。
P144 图像中最大亮度和最小亮度的比值称为图像对比度。
P125 图像中最大亮度与最小亮度之差和最小亮度的比值称为相对对比度。
P126 物体的颜色是人的视觉器官感受光后在大脑的一种反映。
P137 一幅图像可以看成是空间上各点光强度的集合，若只考虑光的能量而不考虑光波长，则称为亮度图像。
P158 在彩色图像中，每个像素的颜色含有R，G和B三个分量。
P189 当两种或两种以上有色光同时照射到消色物体上时，物体呈现加色法效应。
P1410 BMP图像文件包括文件信息头，位图信息和位图数据三部分。
P3411 Windows在生成位图文件时，按照从左到右，从下到上的顺序记录位图的各个像素值。
P3612 描述数字图像的基本单元是像素。
P1613 图像噪声按其对图像的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。
P4114 椒盐噪声的幅值基本相同，而噪声出现的位置是随机的。
数字图像处理实验报告实验三
代码：
I=imread('lines.png');
F=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
thread=130/255;
subplot(2,2,2);
imhist(F);
图5-2 添上一层（漆）
3.开运算open：
4.闭close：
5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换)
条件严格的模板匹配
模板由两部分组成。 ：物体， ：背景。
图5-3 击不中变换示意图
性质：
（1） 时，
（2）
6.细化/粗化
(1)细化（Thin）
去掉满足匹配条件的点。
图5-4 细化示意图
se = strel('ball',5,5);
I2 = imerode(I,se);
imshow(I), title('Original')
figure, imshow(I2), title('Eroded')
Matlab用imopen函数实现图像开运算。用法为:
imopen(I,se);
I为图像源，se为结构元素
构造一个中心具有菱形结构的结构元素，R为跟中心点的距离
SE = strel('rectangle',MN)
构造一个矩形的结构元素,MN可写在[3 4]，表示3行4列
SE = strel('square',W)
构造一个正方形的矩阵。
c#数字图像处理（十三）图像开运算与闭运算
c#数字图像处理（⼗三）图像开运算与闭运算图像开运算与闭运算定义⼆值图像开运算的数学表达式为:g(x, y)=open[f(x, y ), B]=dilate{erode[f(x, y),B],B}⼆值图像的开运算事实上就是先作腐蚀运算,再作膨胀运算。
⼆值图像闭运算的数学表达式为:g(x, y)=close[f(x, y ), B]=erode{dilate[f(x, y),B],B}⼆值图像的闭运算事实上就是先作膨胀运算,再作腐蚀运算private void opening_Click(object sender, EventArgs e){if (curBitmap != null){struction struForm = new struction();struForm.Text = "开运算结构元素";if (struForm.ShowDialog() == DialogResult.OK){Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, curBitmap.Width, curBitmap.Height);System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = curBitmap.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, curBitmap.PixelFormat); IntPtr ptr = bmpData.Scan0;int bytes = curBitmap.Width * curBitmap.Height;byte[] grayValues = new byte[bytes];Marshal.Copy(ptr, grayValues, 0, bytes);byte flagStru = struForm.GetStruction;byte[] temp1Array = new byte[bytes];byte[] tempArray = new byte[bytes];for (int i = 0; i < bytes; i++){tempArray[i] = temp1Array[i] = 255;}switch (flagStru){case0x11://腐蚀运算for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++){for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0){temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++){for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0){tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x21://腐蚀运算for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++){for (int j = 2; j < curBitmap.Width - 2; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j + 2] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j - 2] == 0){temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 0; i < curBitmap.Height; i++){for (int j = 2; j < curBitmap.Width - 2; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 2] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 2] == 0){tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x12://腐蚀运算for (int i = 1; i < curBitmap.Height - 1; i++){for (int j = 0; j < curBitmap.Width; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0) {temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 1; i < curBitmap.Height - 1; i++){for (int j = 0; j < curBitmap.Width; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0) {tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x22://腐蚀运算for (int i = 2; i < curBitmap.Height - 2; i++){for (int j = 0; j < curBitmap.Width; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j] == 0) {temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 2; i < curBitmap.Height - 2; i++){for (int j = 0; j < curBitmap.Width; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j] == 0) {tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x14://腐蚀运算for (int i = 1; i < curBitmap.Height - 1; i++){for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0){temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 1; i < curBitmap.Height - 1; i++){for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0){tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x24://腐蚀运算for (int i = 2; i < curBitmap.Height - 2; i++){for (int j = 2; j < curBitmap.Width - 2; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j + 2] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j - 2] == 0){temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 2; i < curBitmap.Height - 2; i++){for (int j = 2; j < curBitmap.Width - 2; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 2] == 0 || temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 2] == 0){tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x18://腐蚀运算for (int i = 1; i < curBitmap.Height - 1; i++){for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++){if (grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0) {temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 1; i < curBitmap.Height - 1; i++){for (int j = 1; j < curBitmap.Width - 1; j++){if (temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 || temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 || temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 || temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0) {tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;case0x28://腐蚀运算for (int i = 2; i < curBitmap.Height - 2; i++){for (int j = 2; j < curBitmap.Width - 2; j++){if (grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 && grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[(i - 2) * curBitmap.Width + j + 2] == 0 && grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 && grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[(i - 1) * curBitmap.Width + j + 2] == 0 && grayValues[i * curBitmap.Width + j - 2] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 &&grayValues[i * curBitmap.Width + j + 2] == 0 &&grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 && grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[(i + 2) * curBitmap.Width + j + 2] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 &&grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 && grayValues[(i + 1) * curBitmap.Width + j + 2] == 0) {temp1Array[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}//膨胀运算for (int i = 2; i < curBitmap.Height - 2; i++){for (int j = 2; j < curBitmap.Width - 2; j++){if (temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 ||temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 || temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[(i - 2) * curBitmap.Width + j + 2] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[(i - 1) * curBitmap.Width + j + 2] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 2] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[i * curBitmap.Width + j + 2] == 0 ||temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 ||temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[(i + 2) * curBitmap.Width + j + 2] == 0 ||temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j - 2] == 0 ||temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j - 1] == 0 ||temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j] == 0 ||temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j + 1] == 0 ||temp1Array[(i + 1) * curBitmap.Width + j + 2] == 0){tempArray[i * curBitmap.Width + j] = 0;}}}break;default:MessageBox.Show("错误的结构元素！");break;}grayValues = (byte[])tempArray.Clone();System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(grayValues, 0, ptr, bytes);curBitmap.UnlockBits(bmpData);}Invalidate();}}#region关于图像尺⼨的说明//本代码只能处理8位深度的512*512图像。
《数字图像处理》知识点汇总
《数字图像处理》知识点汇总1.什么是图像?“图”是物体投射或反射光的分布，“像”是⼈的视觉系统对图的接受在⼤脑中形成的印象或反映。
图像是客观和主观的结合。
2.数字图像是指由被称作象素的⼩块区域组成的⼆维矩阵。
将物理图象⾏列划分后，每个⼩块区域称为像素（pixel）。
对于单⾊即灰度图像⽽⾔，每个像素包括两个属性：位置和灰度。
灰度⼜称为亮度，灰度⽤⼀个数值来表⽰，通常数值范围在0到255之间，即可⽤⼀个字节来表⽰。
0表⽰⿊、255表⽰⽩。
3.彩⾊图象可以⽤红、绿、蓝三元组的⼆维矩阵来表⽰。
通常，三元组的每个数值也是在0到255之间，0表⽰相应的基⾊在该象素中没有，⽽255则代表相应的基⾊在该象素中取得最⼤值，这种情况下每个象素可⽤三个字节来表⽰。
4.数字图像处理就是利⽤计算机系统对数字图像进⾏各种⽬的的处理。
5.对连续图像f(x,y)进⾏数字化需要在空间域和值域进⾏离散化。
空间上通过图像抽样进⾏空间离散，得到像素。
像素亮度需要通过灰度级量化实现灰度值离散。
数字图像常⽤矩阵来表⽰。
6.从计算机处理的⾓度可以由⾼到低将数字图像分为三个层次，分别为图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次覆盖了图像处理的所有应⽤领域。
(1). 图像处理指对图像进⾏各种加⼯，以改善图像的视觉效果；强调图像之间进⾏的变换。
图像处理是⼀个从图像到图像的过程。
(2). 图像分析指对图像中感兴趣的⽬标进⾏提取和分割，获得⽬标的客观信息（特点或性质），建⽴对图像的描述；图像分析以观察者为中⼼研究客观世界，它是⼀个从图像到数据的过程。
(3). 图像理解指研究图像中各⽬标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释；图像理解以客观世界为中⼼，借助知识、经验来推理、认识客观世界，属于⾼层操作（符号运算）。
7.图像处理、图像分析和图像理解是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。
2022-数字图像处理-复习题
2022-数字图像处理-复习题数字图像处理复习题及参考答案一.填空题1.数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是__________________，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。
1.从图像到图像的处理2.量化可以分为________________和非均匀量化两大类。
2.均匀量化3.采样频率是指一秒钟内的采样________________。
3.次数4.对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、________________和彩色图像三类。
4.灰度图像5.采样所获得的图像总像素的多少，通常称为________________。
5.图像分辨率6.动态范围调整是利用动态范围对人类视觉的影响的特性，将动态范围进行压缩，将所关心部分的灰度级的变化范围____________，由此达到改善画面效果的目的。
6.扩大7.直方图均衡化的基本思想是：对图像中像素个数多的灰度值进行展宽，而对像素个数少的灰度值进行_____________，从而达到清晰图像的目的。
7.归并8.图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。
8.平移10.我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的________________，该处理会是的图像中的图形产生扭变。
10.错切11.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________________。
11.一阶微分算子12.均值滤波方法对___________噪声的抑制效果较好。
而中值滤波方法对___________噪声的抑制效果较好。
12.高斯，椒盐13.依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为______________、边界分割方法和区域提取方法三大类。
13.阈值方法14.所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以____________保持最大相似性以及类间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。
遥感数字图像处理基础知识点
遥感数字图像处理基础知识点-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN第一章数字图像处理基础1数字图像处理：将图像转换成一个数字矩阵存放在图像存储器中，然后利用计算机对图像信息进行数字运算和处理，以提高图像质量或者提取所需要的信息2数字图像获取：把客观场景发射或者发射的电磁波信息首先利用光学成像系统生成一副模拟图像，然后通过模数转换将模拟图像转换为计算机可以存储的离散化数字图像。
3采样：即图像空间坐标或位置的离散化，也就是把模拟图像划分为若干图像元素，兵赋予它们唯一的地址。
；离散化的小区域就是数字图像的基本单元，称为像元也称像素。
量化：即电磁辐射能量的离散化，也就是把像元内的连续辐射亮度中离散的数字值来表示，这些离散的数字值也称灰度值，，因为它们代表了图像上不同的亮暗水平。
4遥感数字图像获取特征参数质量特征：⑴空间分辨率：数字图像上能被详细区分的最小单元的尺寸或大小⑵辐射分辨率传感器探测原件在接受光谱信号时，所能分辨的最小辐射度差信息量特征：⑴光谱分辨率：传感器探测元件在接收目标地物辐射能量时所用的波段数目⑵时间分辨率：对同一区域进行重复观测的最小时间间隔。
5模拟图像：在图像处理中通过某种物理量的强弱变化来记录图像亮度信息的图像6数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的模式记录图像上各网格点亮度信息的图像7数字图像特性：①空间分布特性：1空间位置：数字图像以二维矩阵的结构的数据来描述物体，矩阵按照行列的顺序定位数据，所以物体的位置也是用行列号表示。
2形状：点状线状和面状3大小：线状物体的长度或面状物体的面积，表现为像元的集聚数量4空间关系：包含，相邻，相离三种拓扑关系②数值统计特性：对图像的灰度分布进行统计分析。
图像的灰度直方图：用来描述一幅数字图像的灰度分布，横坐标为灰度级，纵坐标为灰度级在图中出现8直方图的用途：1图像获取质量评价2边界阙值的选择3噪声类型的判断9遥感数字图像的输出特征参数：1输出分辨率：屏幕分辨率和打印的分辨率2灰度分辨率：指输出设备能区分的最小灰度差 3颜色空间模型：RGB模型CMYK模型 HSI颜色模型10数字图像种类：1.黑白图像：二值数字图像，0表示黑色 1表示白色；2.灰度图像：单波段图像每个像元的灰度值的取值范围由灰度量决定;3.伪彩色图像：把单波段图像的各灰度值按照一定规则映射到颜色空间中某一对应颜色;4.彩色图像：由红绿蓝3个颜色通道的数字层组成的图像第二章数字图像存储1比特序：一个字节中8个比特的存储顺序称为比特序。
数字图像处理期末重点复习
1.欧氏距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的欧氏距离定义为：D e(p,q)=（x−u）2+（y−u）212。
2.街区距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D4p，q=x−u+y−v。
3.棋盘距离：坐标分别位于（x，y）和（u，v）处的像素p和像素q之间的街区距离定义为:D8p，q=man（x−u，y−v）。
4.灰度数字图像有什么特点？答：灰度数字图像的特点是只有灰度（亮度）属性，没有彩色属性。
对于灰度级为L的图像，起灰度取值范围为[0，L-1].5.一副200×300的二值图像、16灰度级图像和256灰度级图像分别需要多少存储空间？答：由于存储一副M×N的灰度级为L 的数字图像所需的位数为：M ×N×L，其中L=2k。
二值图像，16灰度级图像和256灰度级图像的k值分别为1、4和8，也即存储一个像素需要的位数分别为1位、4位和8位。
所以，一副200×300的二值图像所需的存储空间为200×300×1/8=7.5kB；一副200×300的16灰度级图像所需的存储空间为200×300×4/8=30kB；一副200×300的256灰度级的图像所需的存储空间为200×300×8/8=60kB。
6.简述采样数变化对图像视觉效果的影响。
答：在对某景物的连续图像进行均匀采样时，在空间分辨率（这里指线对宽度）不变的情况下，采样数越少，即采样密度越低，得到的数字图像阵列M×N越小，也即数字图像尺寸就越小。
反之，采样数越多，即采样密度越高，得到的数字图像阵列M×N 越大，也即数字图像的尺寸就越大。
7.简述灰度级分辨率变化对图像视觉效果的影响。
答：灰度级分辨率是指在灰度级别克分辨的最小变化。
灰度级别越大，也即图像的灰度级分辨率越高，景物图像总共反映其亮度的细节就越丰富，图像质量也就越高。
(数字图像处理)腐蚀膨胀开运算闭运算
膨胀：是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。
开运算：先腐蚀后膨胀的过程开运算。用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。开运算通常是在需要去除小颗粒噪声，以及断开目标物之间粘连时使用。其主要作用与腐蚀相似，与腐蚀操作相比，具有可以基本保持目标原有大小不变的优点。
闭运算：先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算。用来填充物体内细小空洞、连接邻近物体、平滑其边界的同时并不明显改变其面积。
原因：虽然腐蚀处理可以将粘连的目标物进行分离，膨胀处理可以将断开的目标物进行接续，但同时都存在一个问题，就是经过腐蚀处理后，目标物的面积小于原有面积，而经过膨胀处理之后，目标物的面积大于原有面积。开、闭运算就是为了解决这个问题而被提出的。
数学形态学中二值图像的形态变换是一种针对集合的处理过程。其形态算子的实质是表达物体或形状的集合与结构元素间的相互作用，结构元素的形状就决定了这种运算所提取的信号的形状信息。形态学图像处理是在图像中移动一个结构元素，然后将结构元素与下面的二值图像进行交、并等集合运算。
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图像的开运算处理
1.课程设计目的
（1）加深对数字图像处理基本理论知识的理解。
（2）培养独立开展科研的能力和编程能力。
（3）掌握数字图像的开运算处理的编码及其原理。
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.相关知识
3.1 MATLAB在图像处理中的应用
MATLAB6．x提供了2O类图像处理函数，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。
这些函数按功能可分为图像显示、图像文件I／O、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、结构元素创建与处理、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空间变换及图像类型与类型转换
Maflab数字图像处理工具箱函数包括以下几类：(1)图像显示函数；(2)图像文件输入、输出函数；(3)图像几何操作函数；(4)图像像素值及统计函数；(5)图像分析函数；(6)图像增强函数；(7)线性
滤波函数；(8)二维线性滤波器设计函数；(9)图像变换函数；(10)
图像邻域及块操作函数；(11)二值图像操作函数；(12)基于区域的图像处理函数；(13)颜色图操作函数；(14)颜色空间转换函数；(15)
图像类型和类型转换函数。
3.2 图像处理概念
图像处理并不仅限于对图像进行增强、复原和编码，还
要对同乡进行分析，图像分析旨在对图像进行描述，即用一
组数或符号表征图像中目标区的特征、性质和相互间的关
系，为模式识别提供基础。
描述一般针对图像或景物中的特
定区域或目标。
开运算通常用来消除小对象物，在纤细点处
分离物体，平滑较大物体的边界的同时不明显改变其面积。
4.课程设计分析
开运算
虽然腐蚀处理可以将粘连的目标物进行分离，膨胀处理可以将断开的目标物进行接续，但同时都存在一个问题，就是经过腐蚀处理后，目标物的面积小于原有面积，而经过膨胀处理之后，目标物的面积大于原有面积。
开、闭运算就是为了解决这个问题而被提出的。
使用同一个结构元素对图像先腐蚀再进行膨胀的运算称为开运算。
在结构元素B下的开运算定义如下：
∨
(
X)
X
⊕
Θ
=B
B
B
开运算通常用来消除小对象物、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。
开运算通常是在需要去除小颗粒噪声，以及断开目标物之间粘连时使用。
其主要作用与腐蚀相似，与腐蚀操作相比，具有可以基本保持目标原有大小不变的优点。
5.仿真
点击桌面上的MATLAB6.5图标进入软件，点击菜单工具栏上
的File->M-file，新建一个文件。
在弹出的工作窗中输入
以下程序代码：
(1)图像腐蚀源代码
采用以下结构要素矩阵
10000
01000
SE= 00100
00010
00001
I=imread('cameraman.tif');
figure,imshow(I)
J=im2bw(I);
figure,imshow(J)
SE=eye(5);
BW1=erode(J,SE);
figure,imshow(BW1)
(2)图像膨胀源代码
采用以下结构要素矩阵
11
11
SE= 11
11
11
I=imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I)
J=im2bw(I);
figure,imshow(J)
SE=ones(6,2);
BW1=dilate(J,SE);
figure,imshow(BW1)
(2)图像开运算源代码
I = imread('cameraman.tif'); se = strel('ball',5,5);
% 创建strel结构
I1 = imerode(I,se);
% 灰度图像的腐蚀
subplot(131)
imshow(I), title('Original')
subplot(132)
imshow(I1), title('Dilated')
I2 = imdilate(I,se);
% 灰度图像的膨胀
subplot(133)
imshow(I2), title('Eroded')
6.结果分析
通过理论与编程实践，我完成了这次设计的任务，其运行结果如图所示：
原图像
(1)利用腐蚀源代码得到的图像结果：
(2)利用膨胀源代码得到的图像
(3)原图像经开运算得到的图像腐蚀图像
被腐蚀的图像膨胀
从以上五幅图可以看出，原始图像中有很多比结构元素
矩阵小的细小轮廓，在开始操作时都将原始图像中的细节去
掉了，而将其中较大的方形轮廓按照原来的大小显示出来
了。
7.结论
7.1工作总结，工作难点
获得的图像可能会因为各种原因而被污染,产生噪声。
常见
的图像噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。
噪声
并不仅限于人眼所见的失真,有些噪声只针对某些具体的图
像处理过程产生。
影响。
图像中的噪声往往和正常信号交织
在一起,尤其是乘性噪声,如果处理不当,就会破坏图像本身
的细节,如会使线条、边界等变得模糊不清。
7.2创新点，有意义的实现
MATLAB 为图像处理提供了一种简单、快捷的方法,大大提高了图像处理的效率,提升了图像处理的效果。
只需掌握基本的编程基础,就可以进行MATLAB 程序的编写,并运用到图像处理的各个方面。
Matlab具有强大、高效的矩阵和数组运算功能。
语法规则与一般的高级语言类似,一个稍有编程基础的人能很快熟悉掌握。
语言简洁紧凑,使用灵活,程序书写形式自由。
而且库函数十分丰富,避免了繁杂的子程序编程任务。
向用户提供各种方便的绘图功能。
提供了图像处理工具箱、数字信号处理工具箱、小波工具箱等各种功能强大的工
具箱。
集成了各种变换函数,不仅方便了研究人员,而且使源程序简洁明了、易实现。
8.参考文献
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学出版社,2008
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[3]王晓丹,吴崇明编著基于MATLAB的系统分析与设计
西安电子科技大学出版社 2000
[4]余成波编著数字图像处理及MATLAB实现重庆大学
出版社 2003
[5]杨枝灵, 王开等编著 Visual C++数字图像获取处理及
实践应用人民邮电出版社 2003
[6]苏彦华等编著 Visual C++数字图像识别技术典型案例
人民邮电出版社 2004
[7]何斌[等] 编著 Visual C++数字图像处理人民邮电
出版社 2002
[8]周金萍编著 MATLAB 6.5图形图像处理与应用实例科
学出版社 2003 TP391.41/0447
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图像处理机械工业出版社 2001 TP391.41/
[10]郝文化主编 MATLAB图形图像处理应用教程中国水利水电出版社 2004
[11]苏金明, 王永利编著 MATLAB图形图像电子工业出版社 2005。