数字图像处理(朱虹)
朱虹教授
西要理工大摩營名朱虹教授朱虹，女，汉族，生于1963年7月，浙江嘉兴人，九三学社成员，博士、教授、博士生导师。
1984年毕业于厦门大学计算机科学系，于当年在陕西机械学院自控系(现西安理工大学自动化与信息工程学院）任教。
1991年获得本校电力拖动及自动化学科的硕士学位，1999年获得曰本福井大学电子信息系统学科博士学位。
1999年破格晋升为教授，2005年晋升为博士生导师。
2006年被评为陕西省教学名师，2016年当选为西安市碑林区人大代表。
现任中国图象图形学学会理事，陕西省图象图形学学会常务理事。
朱虹教授长期从事数字图像处理与模式识别方面的科研与教学工作，先后主持完成了国际合作项目“汽车底盘异物的图像检测系统”，以及各类 政府基金和企业委托项目，主要研究方向包括沙尘及大雾等恶劣天气下的退化图像恢复、图像的超分辨率重 建等数字图像处理，以及工件缺陷识别等图像识别，双目立体匹配等机器视觉，视频摘要、视频行为分析、视 频目标的跨摄像头联网跟踪等智能监控系统。
其中汽车底盘异物检测系统能够克服车辆行驶过程中的强干扰和成像畸变等不利因素，实现对汽车底盘异物的正确识别，并给出三维信息；夜间行驶车辆的远光灯开启状态检测识别系统能够按照国标要求，对行驶车辆的远光灯开启状态进行正确识别，并能够清晰地给出行驶车辆的车牌信息，目前已经完成检测；人脸识别系统则可以依据单幅人脸图像进行监控视频的目标检索。
已发表学术论文150多篇，其中被SCI、E I收录的有50多篇；获得国家发明专利57项，其中发明专利“夜间行驶车辆违法使用远光灯的自动检测识别系统”已完成转让，并由企业实施市场推广应用，成为目前我国唯一一个通过认证的远光灯状态识别系统。
主持完成的项目“强干扰环境下的目标增强与识别方法研究及在智能监控系统中的应用”获得陕西省科学技术三等奖、陕西省教育厅科学技术二等奖；主持完成的项目“恶劣天 气等强干扰环境下的视频目标增强与识别方法研究”获得西安市科学技术二等奖。
23887-《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)
23887-《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换？答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点？答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容？答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。
答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可以看成是静态的图像。
图形是人工或计算机生成的图案，而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再用摄影机连续拍摄成一系列画面，给视觉造成连续变化的图画。
第三章图像处理图像增强 朱虹 海事选修
将灰度映射到彩色空间的变换可以表示成
通常选择若干种明显不同的颜色来分别代 表不同的数据区间，以达到分类的目的。 实现伪彩色的方法可有很多，这里给出三 种： 基于灰度调色板的伪彩色方法； 基于灰度变换的伪彩色方法； 基于区域分割的伪彩色方法。
基于灰度变换的伪彩色方法
基本原理： 1. 仿照对温度的描述方式，当温度比较低， 使用蓝色(又称冷色调)表示，当温度较高时， 用红色(又称暖色调)表示。 2. 根据人感官上的这一特性，将亮度低的 映射为蓝色，亮度高的映射为红色。
因此，可按照如下所示的映射关系进行伪 彩色处理：
经映射后，最终获得灰度与彩色的对应关 系如下图：
基于灰度变换的伪彩色方法示例：
基于灰度调色板的伪彩色方法
基本原理： 按照位图文件的索引色模式，首先根据需 要设计一个调色板。然后，将灰度值作为 调色板的索引值，完成灰度到彩色的映射。
调入某个彩色图像的调色板，作为伪彩色 映射用的灰度调色板。
灰级窗切片：将所需要检测的目标与画面 中其他部分分离开，目标部分置为白(黑)， 非目标部分为黑(白)。 灰级窗切片映射关系：
255 g(i,j)
0
f(i,j)
灰级窗切片效果示例
动态范围调整
动态范围：指图像中所记录的场景中从暗 到亮的变化范围。 动态范围对人视觉的影响：由于人眼所可 以分辨的灰度的变化范围是有限的，所以 当动态范围太大时，很高的亮度值把暗区 的信号都掩盖了。
例题:
非线性动态范围调整示例
直方图均衡化
直方图均衡化的基本思想是：对在图像中 像素个数多的灰度级进行展宽，而对像素 个数少的灰度级进行缩减。从而达到清晰 图像的目的。 原因：灰度级频度一致的图像使人感觉色 调沉稳、安定，意味着图像质量“好”
digital image processing(数字图像处理)
数字图像处理Digital Image Processing版权所有：Mao Y.B & Xiang W.BOutline of Lecture 2•取样与量化•图像灰度直方图•光度学•色度学与彩色模型•人眼视觉特性•噪声与图像质量评价•应用举例采样与量化取样与量化•采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。
由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
一般情况下，x轴方向与y轴方向的采样间隔相同取样与量化采样时注意：采样间隔的选取，以及采样保持方式的选取。
•采样间隔太小，则增大数据量；太大，则会发生频率的混叠现象。
•采样保持，一般不做特殊说明都是采用0阶保持的方式，即一个像素的值是其局部区域亮度（颜色）的均值。
采样间隔太大分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
单位：像素/英寸，像素/厘米（如：扫描仪的指标300dpi）或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。
单位：像素*像素（如：数码相机指标30万像素（640*480））以多大的采样间隔进行采样为好？取样与量化•点阵采样的数学描述∑∑+∞−∞=+∞−∞=∆−∆−δ=i j )y j y ,x i x ()y ,x (S ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ=⋅=j I I P )y j y ,x i x ()y ,x (f )y ,x (S )y ,x (f )y ,x (f ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ⋅∆∆=j )y j y ,x i x ()y j ,x i (fc c量化过程取样与量化•量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。
一般的量化值为整数。
•充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用[0 255]描述“从黑到白”。
•量化阶太低，会出现假轮廓现象。
取样与量化量化不足，出现假轮廓取样与量化量化可分为均匀量化和非均匀量化。
关于《数字图像处理》教学改革方法的探索
一
、
教 学 内容 改革
像 增强 和 图像 复 原 本 质 上 的差 别 ． 过 教 学 实践 验 经
证， 这样 的 内容在课 堂上 能较 好 地 引发学 生 的兴趣 ， 是 他们较 好 地 理 解 处 理 方 法 的特 点 和 应 用 ， 些 学 有
《 数字图像处理》 一个多学科交叉 的领域， 涉及
２ — ８
和概 念 ， 乏一 定 的 实践 性 、 用性 和 先进 性 ． 缺 应 因此 ，
而产 生 的抖动 噪声 内部 噪声 ） Ｅ 噪声 产生 的原 因决 ．３ ］
教 学 中除 了理论 基 础 的 讲 解 ， 需 要 结 合 该 学 科 领 还
域 的最 新 热点研 究 和 应用 问题 ， 宽 学 生 的知 识 面 ， 拓
根据设 计 需要 ：ａ 拖 拽 一 个 面板 （ ａｅ） 在 面 （） Ｐｎ１ ，
板 里 放置 两个 图像 窗 口（ ｘ ｓ ， Ａ ｅ ） 两个 窗 口重叠 ， 个 一
解 直方 图 均衡 化 的作 用 ， 一 方 面让 他 们 了解 现 在 另 所 学 的专业 知 识 在 实 际 中有 何 应 用 ， 一 步 思 考 生 进 活 中的电子 产 品所 包 含 的 专 业 技 术 ， 而 调 动 学 生 从 学 习 的积极 性 ， 拓展 学生 的创 新思 维 ．
本 框 写上 “ 方差 ” 右 边 拖 拽 一个 静态 文 本 框 用 来 显 ， 示 方差 ． ｅ 拖 拽 五个按 钮 （ ｕｈ ｕｔ ） 为选 取 、 （） Ｐ ｓｂ ｔ ｎ 作 ｏ 保 存图片、 中值 滤 波 开 关 、 度 图 以及 返 回操 作 按钮 ． 灰 将 上述 的所 有 按 钮 及 图形 窗 口合 理 的布 局 ， 到 美 达
数字图像处理课程设计--人脸检测
数字图像处理课程设计--人脸检测数字图像处理课程设计报告（人脸检测）姓名：xxx学号：xxxx1 引言随着科学技术的飞速发展，互联网的广泛应用，重要部门(机场、银行、军政机关、重点控制地区)的进出，计算机网络中重要信息的存储与提取，都需要可靠的人身鉴别。
身份的识别已经成为一种人们日常生活中经常遇到的问题。
人脸识别作为生物特征识别中成功的应用之一，因为其巨大的商业应用前景，受到越来越多的重视。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节，在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
近 30 年以来，人脸识别技术有了长足的发展，并且逐步走向实际应用阶段[1]。
2 实验方法2.1 方法综述典型人脸识别系统的实现过程如图2.1所示，一般包括三个步骤:人脸检测、人脸特征提取、人脸识别与验证。
在实现过程中，首先输入图像集，然后用人脸检测模块进行人脸检测。
如果检测到人脸图像，则进行特征点定位，一般以两眼中心为基准，根据两眼距离d，对人脸图像进行归一化处理，归一化处理包含了图像预处理，图像缩放以及有效人脸区域选取等操作。
最后对归一化的人脸图像进行特征提取，送入分类器进行识别，最终获得识别结果[2]。
图像预处理特征提取特征对比(分类器)结果输出图像输入图2.1 人脸识别技术处理流程图在预处理阶段，对图像进行优化，尽可能去除或者减小光照、成像系统、外部环境等对待处理图像的干扰，为后续处理提高质量。
以便使不同的人脸图像尽可能在同一条件下完成特征提取、训练和识别。
人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。
人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。
一种用于工件3D条码识别的图象综合预处理方法_朱虹
332 西安理工大学学报Jo urna l o f X i'an U n ive rsity o f T e chno log y(2002)V o l.18N o.4 文章编号:1006-4710(2002)04-0332-05一种用于工件3D条码识别的图象综合预处理方法朱虹1,周健1,李晗1,苏建华2,李心义2(1.西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048;2.西安三桥机电设备有限公司,陕西西安710075)摘要:针对汽车零件金属蜂窝载体催化剂在线质量自动检测的需要,根据工件表面光学特性差、检测系统从高温处理前后的工件上所获信号的差别及所受干扰都很大的实际情况,利用条码结构自身的特点和相关性,提出一种3D条码图象综合预处理方法。
即用配有辅助光源的工业摄像机摄取3D条码图象,经直方图均衡化、图象投影变换、自适应阈值法条空信号提取、条空信息真伪校正等处理后,按国标译码而最终得到工件编号。
应用该方法对100幅实际的工件条码图象进行实验,识别准确率达到97%,表明了该方法的有效性。
关键词:3D条码信息;直方图均衡化;灰度投影;自适应阈值曲线;金属蜂窝载体催化剂中图分类号:TP391.41 文献标识码:AA3D Barcode Preprocessing Sche m e Based on I m age Recogn itionZHU H ong1,ZHOU Jian1,L I H an1,SU Jian-hu a2,L I X i n-y i2(1.X i'an U n i v er sity o f T echno l o gy,X i'an710048,C hina;2.X i'an S anqiao M achine and E lectron ic Co rpo ra tion,X i'an710075,C hina)Abstract:In th is paper,a no ve l3D barcode pre-p ro cessing m e thod is sugg ested w ith an ai m a t the need s o f on line qua lity au to-de tec tion o f the m eta llic ho ney co m b ca taly st o f au-tom o bil parts,ba sed on the op tica l pe rfo r m ance diffe ren ce o f w o rk p iece su rface in fo r m a-tion d ifference ob tained from the w o rk piece s be fo re and a fte r being trea ted by h igh te m pe r-a ture i n the m o nito ring o r detecting sy ste m and using the cha recter istics and co r re la tion o fba rco de itse lf.A n i n du str ial ca m era equ iped w ith an aux iliary illum ination takes3D ba r-code i m ages.T hey are p ro cessed v ia the h istog ra m equalization,i m age pro jecti o n transfo r-m ation,the ex traction o f ba r and space i n fo r m ation by self-adap tive th resho ld m e thod and co rrec tion o f bar and space in fo r m ation tru th and fa lse,and then,th e se ria l num ber o f w o rk ing pieces are decoded in acco rdance w ith the na tiona l standard.T h is m e thod is used to exper i m en t100barcode actua l w o rk ing i m age s,w ith the accu rate rate o f reco gn ition ou tcom es reaching97%,w hereby i n dica ting the av ailab ility o f th is m e thod.K ey wor ds:3D ba rco de;the h istog ra m equa liza ti o n;pro jection o f g ray in fo r m a tion;the se lf-adap tive thresho ld cu rve;the m e tallic honey com b cata ly st由于条码信息具有自动识读的方便性,目前也被用于一些工件的识别之中。
基于数字图像处理的桥梁裂缝检测技术
基于数字图像处理的桥梁裂缝检测技术摘要：混凝土结构由于其价格低廉、取材方便、外观可塑性强、力学性能优越且易于养护的特点，早已成为业内使用最为广泛的建筑材料。
然而，大量调研结果显示，大部分混凝土桥梁都是带裂缝工作的，裂缝是桥梁建设中常见的病害，小裂缝一般对结构影响不大，能够允许其存在，而大裂缝将间接甚至直接影响结构的使用寿命和安全性能。
我国规范已经针对裂缝问题给出一定的限制，以保证混凝土结构正常使用。
近年来，我国的交通事业发展迅猛，全国各地兴建了许许多多的钢筋混凝土桥梁。
然而桥梁的修建和使用过程中，由于混凝土结构的裂缝问题导致桥梁出现安全隐患甚至垮塌的事故早已不是新闻。
桥梁结构开裂一直是混凝土结构的常见病害。
关键词：桥梁裂缝；数字图像处理；裂缝检测系统在诸多桥梁病害中，桥梁裂缝是一种危及桥梁安全但却较难计测的一种破损状态。
目前对此类病害的检测多停留在人工作业阶段，通常使用近距离的检测仪器将裂纹放大后对宽度进行检测，裂纹的长度则是靠不精确的测量或者估算得到，这种方法需要检测人员借助桥梁检测车或者搭架进行，因此工作强度大、检测费用高昂且对人员安全要求很高。
近些年来，随着科学技术的进步以及计算机数据处理能力、速度、容量等性能的提高和数字摄像技术的发展，数字图像处理技术已广泛用于办公自动化、工业机器人、地理数据处理以及医学等相关领域。
在工业工程方面已成功应用于检测构件表面变形及损伤、叶片面积以及构件受复杂应力的研究。
鉴于国内当前桥梁检测技术的不足以及数字图像技术的优势，开展基于图像处理技术的桥梁裂缝自动识别技术的研究，对保障桥梁运营安全、降低检测成本、推动我国交通事业的快速发展具有重要的意义。
本文针对桥梁裂缝病害的定期检测任务，综合运用图像采集技术、图像识别技术以及图像信号分析技术，研究开发出了一种适用于较远距离的、操作简单的、快速且准确的桥梁裂缝快速检测系统。
1数字图像处理的主要特点1.1图像质量稳定传统的模拟图像因分辨率的不同会造成图像质量的变化，在存储和复制等操作过程中，有可能会因影响图像本身的一些操作造成图像质量降低，因此图像质量稳定性能差；而如果图像经过准确的数字化之后，就可以在进行任何与图像相关的操作，都不会改变图像质量，提高了图像质量的稳定程度。
重庆大学 数字图像处理实验报告
对比度线性展宽的计算公式表示如下：
其中r1=ga/gb;b1=g0-r1*f0;r2=(gb-ga)/(fb-fa);b2=ga-r2*fa;r3=(255-gb)/(255-fb);b3=gb-r3*fb;
r1<1,r3<1,表示对非重要景物的抑制；r2>1则表示对重要景物的对比度展宽增强。
g(i,j)=r1*f+b1;
elseif(f>=f1)&(f<=f2seif(f>=f2)&(f<=f3)
g(i,j)=r3*f+b3;
end
end
end
figure,imshow(mat2gray(g))
figure,imhist(X2);
X4=histeq(X2);
指导教师
成绩
是
一．实验目的
为了突出感兴趣的目标或者灰度空间，相对的抑制那些不感兴趣的灰度区域。使原图像灰度值集中在某一个区域原图像的灰度值经过处理后的图像像素分布更均匀，层次更丰富。经过灰度的对比度线性展宽后图像的灰度范围扩展宽了，视觉效果好了很多更适合人的视觉特性。
二．实验内容
设原图像的灰度为f(i,j)，处理后图像的灰度为g(i,j)。对比度线性展宽的原理示意图如图,原图中重要景物的灰度分布在[ ]的范围内，则对比度线性展宽的目的是使处理后重要景物的灰度分布在[ ]的范围内。当Δf= − <Δg= − ，则可达到对比度展宽的目的。
六、参考文献：
[1]朱虹.数字图像处理基础[M].北京:科学出版社,2005.
[2]冈萨雷斯.数字图像处理（Matlab版）（第二版）电子工业出版社
[3]吴传富基于MATLAB的几种图像增强算法闽南理工学院 福建泉州362700
1第一课 绪论
扫描仪的量化精度指的是每个像素的最大量化能力，比如 30bits/pixel 指的RGB各有10bits的量化能力。理论上讲，可取样的位 数越大，代表扫描仪能表现出更多样的颜色。 不过扫描仪的真正的取样能力，不在于色彩取样的多寡，而是在于 所拥有的扫描浓度(Density)范围。所谓的浓度是指扫描仪所能分辨出的 明暗范围，一般由0至4表示。其中，0代表纯白，4代表纯黑。量度的方 法为对数形式，因此3.0与2.0的差异足足10倍之多。如果一个扫描仪可 分辨0.2(Dmin)到3.1(Dmax)的浓度，就表明在此范围内，它才拥有宣称 的色彩取样能力。
视觉错觉
请盯着中间那 个黑色的十字， 10-30秒钟以 后粉红色的点 点会不见啦！ 只看到绿色的 点点在动
眼睛注 视中间 的黑点 头前后 移动
柱 子 是 圆 的 还 是 方 的 ？
图 中 几 个 人 ？
她在画中 还是在房 里？
计算机图形学
• 用计算机将由概念所表示的物体（不是实物） 图像进行处理和显示。 • 侧重于根据给定的物体描述模型、光照及想象 中的摄像机的成像几何，生成一幅图像。 • 包括称之为 “计算机艺术”的艺术创作。 • 目前的一个主导研究方向是虚拟现实技术。
计算机图形学示例
—— 具有逼真感
—— 虚拟光照
三 图像处理系统结构
3.1 基本结构 通信
采集及数字化
处理 分析 存储
显示
图像处理 计 算 机 图像数字 化 设 备 图像输 出设备
输入图像
输出图像
图像处理系统示意图
3.2 硬件组成 (图象获取设备)
基于计算机的图像处理系统的硬件一般包括图像 输入设备、图像输出设备(打印机)、计算机和显示器。 我们主要讲图像输入设备。
5 数字图像处理_朱虹
序，取第5个数替代原来的像素值。
中值滤波器
—— 例题
1 1 5 5 2 1 4 3
1 1 5 5 5
2 2 7 7 6
1 2 6 6 7
4 3 8 8 8
3 4 9 8 9
2 2 3 4 2 3 4 7 6 8 9 5 6 6 7 6 8 8 6 7 8 6 7 8 9
5
C=6.6316
C=5.5263
边界保持类平滑滤波器
—— 问题的提出
经过平滑滤波处理之后，图像就会变得模糊。
分析原因，在图像上的景物之所以可以辨认清楚
是因为目标物之间存在边界。
而边界点与噪声点有一个共同的特点是，都具有
灰度的跃变特性。所以平滑处理会同时将边界也 处理了。
边界保持类平滑滤波器
—— 设计思想 为了解决图像模糊问题，一个自然的想 法就是，在进行平滑处理时，首先判别 当前像素是否为边界上的点，如果是， 则不进行平滑处理；如果不是，则进行 平滑处理。
示例
示例
中值滤波器
—— 问题的提出
虽然均值滤波器对噪声有抑制作用，但同时会 使图像变得模糊。即使是加权均值滤波，改善
的效果也是有限的。
为了有效地改善这一状况，必须改换滤波器的
设计思路，中值滤波就是一种有效的方法。
中值滤波器
—— 设计思想
因为噪声（如椒盐噪声）的出现，使该点像素比 周围的像素亮（暗）许多。
设计噪声抑制滤波器，在尽可能保持原 图信息的基础上，抑制噪声。
均值滤波器 中值滤波器 边界保持类滤波器
均值滤波器
—— 原理
在图像上，对待处理的像素给定一个模板，
2 数字图像处理_朱虹
数字图像的灰度直方图
—— 定义
灰度直方图是灰度级的函数，是对图像中灰度 级分布的统计。有两种表示形式 横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中对应某 灰度级所出现的像素个数。 2） 数组表示形式
• 采样间隔太小，则增大数据量；太大， 则会 发生信息的混叠，导致细节无法辨认。
示例
图像的数字化
—— 采样指标分辨率
分辨率 是指映射到图像平面上的单个像素 的景物元素的尺寸。
单位：像素/英寸，像素/厘米
（如：扫描仪的指标 300dpi）
• 分辨率 或者是指要精确测量和再现一定 尺寸的图像所必需的像素个数。 • 单位：像素*像素
（如：数码相机指标30万像素（640*480））
图像的数字化
—— 量化概念
量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后， 用数字来表示。一般的量化值为整数。 充分考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊 用途的图像均为8bit量化，即采用0 ~ 255的整 数来描述“从黑到白”。 在3bit以下的量化，会出现伪轮廓现象。
1）图形表示形式
数组的下标表示相应的灰度级，数组的元素表 示该灰度级下的像素个数。
数字图像的灰度直方图
—— 计算例
1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 5 2 2 4 6 6 6 6 2 4 6 6 1 6 6 3 6
h [5,4,5,6,2,14]
灰度直方图
取二峰间的谷点为阈值点，可以得到好的二值 处~30：1，3，5
第二章 图像的基本概念
第二章 图像的基本概念
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。
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污点
标准
污点检测
三、图像处理的主要研究方向
1. 图像的数字化 6. 图像的隐藏
2. 图像增强与清晰化
3. 图像的几何变换
7. 图像的编码
8. 图像的三维重建
4. 图像的融合
5. 图像的检索
9. 图像的识别
10. 图像的修补
四、图像的概念
图像是对客观存在的物体的一种 相似性的生动模仿或描述。是物体的 一种不完全、不精确，但在某种意义 上是适当的表示。
主要技术： 二维条码的编码与解码 图像压缩，图像识别
2000级挑战杯课题
3.视频跟踪系统
目标的跟踪 要求对所判定的目标可以进行快速的 跟踪，要求镜头随目标的移动而跟踪移动。 在目标特征发生变化时，仍旧可以锁定目 标。
人物跟踪
小车跟踪
99级毕业设计课题
4.弱可视环境下的图像清晰化
该项技术是为了解决对在很微弱 的情况下获取的图像进行处理，获得 现场的某些细节信息。
98级挑战杯课题
5. 大雾天气下的图像清晰化
2001级研究生课题
大雾天气下的景物清晰化
6. 三维彩色CT技术
CT是目前使用非常广泛的医学影像技术， 该技术可以很大程度地辅助医生进行科学 的手段。 为了提高早期诊断率，影像的处理成为非 常重要的课题。
2004年挑战杯课题 获2005年西安市大学生软件竞赛金奖，陕西省挑战杯二等奖
1.
图像的类型
图像 数学 函数 照片、 图、画 可见的图像 物 体 光 图 像
不可见的 物理图像
2维条码
2.
数字图像
数字图像是图像的数字表示，像素 是其最小的单位。 数字图像的描述有： 1）无彩色图像 2）彩色图像
3.
数字图像处理
1）将一幅图像变为另一幅经过加工的 图像，是图像到图像的过程。 2）将一幅图像转化为一种非图像的 表示，如一个决策等。
作 业（共2题）
1. 看一段视频游戏，或是一段电视新闻 节目，写一篇短文来叙述数字图像技 术如何应用于产生特殊视觉效果。 2. 请结合本次课程所举示例，谈谈你对 数字图像处理的感性认识。
目前的图像传感器分为CCD（电荷耦合器件）和 CMOS（互补型金属氧化物半导体）两种。赞成CCD芯片 的主要论据是这种芯片比CMOS更灵敏，因此可在昏暗 的光线下照出较好的相片。用CCD芯片的相机照出的相 片也比CMOS清楚，使用COMS芯片有时会有“噪声“问 题—图像上有些缺点。
但从另一方面讲，CMOS芯片的成本较低，在这里 节省的费用可转化为更低的相机价格。此外，CMOS芯 片比CCD芯片吸收的能量少，所以CMOS芯片的相机换一 次电池可使用更长的时间。出于图像质量的考虑，目 前大多数数码相机使用CCD技术。但手机上多采用CMOS 芯片。
图像处理与传输
主讲： 朱虹
图像处理与传输
电话： 82312168 办公室：教5楼423（416） 网址： http:// Email: zhuhong@
第一章
一、研究背景：
导论
地球数字化带来的任务，一方面 要求处理对象的数字化，一方面要求 处理时的直观性。因此给我们带来了 许多的研究课题和研究方向。
第一章
导论
二、我们有什么可做的以及我们可以做什么 其实，这个问题不是老师一个人可 以回答的问题，我们可以通过以下的几 个例子来进行思考和讨论。
1. 火车识别系统
系统概况：对开过来的一列货车，判别 是否挂有棚车，如果有，棚车的车门是 否关闭并上锁（铅封）
96毕业生的课题
2. 二维条码身份证系统
系统概况：给身份证一种防伪的手段，要 求伪造困难，识别可靠。还有一点就是实 现方便，成本低。
五、数字图像处理系统概要
光源 光
对象物
A/D转换 单元
摄像单元
图像存 储单元
计算机
1.
照明方式
摄像单元
摄像单元 光源
摄像单元 光源
对象物
对象物 光源 对象物
背光照明
正面照明
斜射照明
2. 摄像单元
CCD图像（光电）传感器
工作原理是：将光能量转换为电荷，并 将转换得到的电荷进行存储。 CCD传感器分为线阵式和阵列式两种，具有 代表性的产品分别有扫描仪和数码相机。
印章真伪鉴别系统
为提高系统可靠 性，引入了“安 全度”的概念
印章真伪鉴别系统
不同颜色的底纹和不同形. 印刷缺陷检测系统
： ：
自动分幅
印刷缺陷检测系统
色偏
标准
色偏检测
印刷缺陷检测系统
刀丝
标准
刀丝检测
印刷缺陷检测系统
印刷不实
标准
印刷不实检测
印刷缺陷检测系统
彩色CT系统
多窗伪彩色增强
彩色CT系统
多器官三维成像
彩色CT系统
单器官伪彩显示
多器官伪彩显示
7.印章的真伪鉴别
印章的真伪鉴别难点是： 相同印章所加盖的印鉴是不同的； 伪造技术高，导致逼真程度高； 印鉴加盖在有底纹的凭单或文件上。
2004年挑战杯课题 获2005年西安市大学生软件竞赛银奖，陕西省挑战杯一等奖
六、图像通信
图像通信系统框图：
图像信 息源 信源 编码 信道 编码
调制器
信道
解调器 信道 解码
显示 图像
信源 解码
噪声
图像通信
数字图像传输的优点： 1）可以多次中继而不致引起噪声的严重积累。 2）有利于采用压缩编码技术。 3）可采用数字通信中的抗干扰编码技术。 4）易于实现保密通信。 5）易于计算机联网，便于综合业务的应用。