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：xxxx
1 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
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
实验5 图像压缩 一．实验目的： 1．掌握图像压缩的原理——编码冗余，压缩比C R的计算等。 2．了解并掌握霍夫曼编码的原理、实现步骤。 3．掌握JPEG标准——通用的图像压缩/解压缩编码标准。 二．实验内容： 1．利用已给出的MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，实现压缩比的计算。 2．对信号源符进行霍夫曼编码，以消除信源的冗余数据。 3．练习JPEG标准的压缩/解压缩技术。 三．实验原理： 1．图像压缩比C R的计算 函数imratio(f1, f2)，计算图像压缩比C R，该函数来自MATLAB自编函数库matlab_function文件夹，语法如下： imratio(imread(‘filename’), ‘filename.jpg’) //第二个参数‘filename.jpg’仅是文件名，实际上是一个结构，内含压缩 //后的各种压缩信息，并不代表图像本身 >>f = imread(‘E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg’) >>imfinfo E:\医学图像处理实验讲义\实验五\car_lady.jpg //查看图像文件的详细信息 >>imwrite(f, ‘car_lady25.jpg’, ‘quality’, 25) //将压缩后的图像存到MATLAB默认路径中 >>imfinfo car_lady25.jpg //可依据图像信息计算出压缩率 >>f25 = imread(‘car_lady25.jpg’) >>Cr = imratio (f25, ‘car_lady25.jpg’) 2．霍夫曼编码 符号概率 a1 0.1875 a2 0.5 a3 0.125 a4 0.1875 函数huffman(p)进行霍夫曼编码，语法： huffman(p) //p为向量符号 >>p = [0.1875 0.5 0.125 0.1875] >>c = huffman(p)
《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。
《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3.黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、 B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；
实验报告 实验名称实验二图像压缩 课程名称数字图像处理A 姓名成绩 班级学号 日期地点 1.实验目的 （1）掌握离散余弦变换DCT的实现方法，了解DCT的幅度分布特性，从而加深对DCT
变换的认识； （2）掌握图像DCT 变换编码的实现方法，从而加深对变换编码压缩图像原理的理解； （3）使用DCT 变换编码编写程序实现图像压缩； 2.实验环境（软件条件） Windws2000/XP MATLAB 7.0 3.实验方法 根据如图2.1所示的典型变换编码系统，采用DCT 变换对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.bmp （如图2.2所示）进行如下处理： （1）对图像进行8×8分块处理并作DCT 变换，观察图像8×8子块的DCT 系数的分布，并分析其特点； （2）对DCT 系数进行量化及反量化处理，求反量化系数的逆DCT 变换，重新显示重建图像、误差图像和误差图像的直方图； （3）将量化步长分别增大为初始值的2倍、4倍、8倍后再进行DCT 变换编码，显示不同量化步长条件下的重建图像、误差图像以及误差图像的直方图。分析重建图像质量和量化步长的关系。 4.实验分析 结果图 图2.1 典型变换编码系统 图2.2 实验图像 lena.bmp
对经DCT 变化后的图像进行量 化反量化的图像 50 100 150 200 250 02000 4000 6000 量化步长增加为2倍
对经DCT 变化后的图像进行量 化反量化的图像 50 100 150 200 250 02000 4000 量化步长增为4倍
原图 像 经dct 变化的图 像 对经DCT 变化后的图像进行量 化反量化的图像 50 100 150 200 250 02000 4000 量化步长增为8倍
第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 023 02.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小2 5327.?π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 610318-?< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(2 2),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定 的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由： ()()()()()[ ]()()[]2 02 02 020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=?== 一个截面图像见图（a ）。如果图像使用k 比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b ），其中()k G 21255+=?。因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，k G 22564==?，K= 6。
数字图像处理（基础）教案 一、基础知识 第一节、数字图像获取 一、目的 1掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法； 2修改图像的存储格式。 二、原理 用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。 扫描仪按种类可以分为手持扫描仪，台式扫描仪和滚筒式扫描仪（鼓形扫描仪）。 扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。 扫描仪工作时，首先由光源将光线照在欲输入的图稿上，产生表示图像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。光学系统采集这些光线，将其聚焦在CCD上，由CCD将光信号转换为电信号，然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理，产生对应的数字信号输送给计算机。当机械传动机构在控制电路的控制下，带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动，将图稿全部扫描一遍，一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
图1.1扫描仪的工作原理 扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。 在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。CCD是Charge Couple Device的缩写，称为电荷耦合器件，它是利用微电子技术制成的表面光电器件，可以实现光电转换功能。CCD 在摄像机、数码相机和扫描仪中应用广泛，只不过摄像机中使用的是点阵CCD，即包括x、y两个方向用于摄取平面图像，而扫描仪中使用的是线性CCD，它只有x一个方向，y方向扫描由扫描仪的机械装置来完成。CCD芯片上有许多光敏单元，它们可以将不同的光线转换成不同的电荷，从而形成对应原稿光图像的电荷图像。如果我们想增加图像的分辨率，就必须增加CCD上的光敏单元数量。实际上，CCD的性能决定了扫描仪的x方向的光学分辨率。A/D变换器是将模拟量(Analog)转变为数字量(Digital)的半导体元件。从CCD获取的电信号是对应于图像明暗的模拟信号，就是说图像由暗到亮的变化可以用从低到高的不同电平来表示，它们是连续变化的，即所谓模拟量。A/D变换器的工作是将模拟量数字化，例如将0至1V的线性电压变化表示为0至9的10个等级的方法是：0至小于0.1V 的所有电压都变换为数字0、0.1至小于0.2V的所有电压都变换为数字1……0.9至小于1.0V的所有电压都变换为数字9。实际上，A/D变换器能够表示的范围远远大于10，通常是2^8=256、2^10=1024或者2^12=4096。如果扫描仪说明书上标明的灰度等级是10bit，则说明这个扫描仪能够将图像分成1024个灰度等级，如果标明色彩深度为30bit，则说明红、绿、蓝各个通道都有1024个等级。显然，该等级数越高，表现的彩色越丰富。 步骤
东南大学2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（）呈现黑色，而（）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
数字图像处理上机实习报告（DIP4----DIP7） 学生姓名：杜坤 班级：071123 学号：20121003699 指导老师：傅华明
DIP-4 图像编码 一．题目要求 对图实施费诺-香农编码和解码，计算图像熵，平均码长和冗余度。 二．算法设计 1.测试脚本的程序框图 开始 读入图像的 数据为a 统计各个灰度值的概率 将码字初始化 编码 根据编码的码字对 图像数据进行输出 解码 将解码后的数据 data变行为8*8 计算图像的熵 计算图像的 平均码长 编码的编码效率 计算冗余度 校对编码前后的数 据 结束 2.编码程序框图 读入图像的直方图，将图像的灰度值按照概率大小排序，按照香农编码的规则编码。 香农编码将概率由大到小，由上到下排成一排，然后分为两组。是将大的一组概率赋值为0，概率小的一组赋值为1，这是赋值的原则。然后依次的重复，直到每组只有一种输入元素为止。
3.解码程序框图 三．实现代码 1.脚本文件 clear all load mat p = impr(a); %统计概率 code = FanoCodeInit(p); %Fano编码初始化
code = FanoEncoder(code);%Fano编码 outstream = FanoCodeStream(a,code); %输出 data = FanoDecoder(outstream,code);%解码 data = reshape(data,8,8); %恢复8*8的形状 data = data'; %转置 I = abs(p.*log2(p)); disp('图像的熵为：'); H = sum(I(:)) %计算熵 disp('图像的平局码长为：') B = FanoCodeLength(code); %求平均长度 disp('编码冗余度为：'); r = B/H - 1 %求冗余 disp('编码效率为：') e = H/B %求编码效率 if isequal(a,data) msgbox('解码后的数据和输入的数据完全吻合'); end 2.统计灰度的概率 function [p]= impr(f) %概率统计 [m,n] = size(f); graymax = max(f(:)); %找出灰度最大值，划定统计范围p = zeros(1,graymax + 1); for i = 1:m for j = 1:n x = f(i,j) + 1; p(x) = p(x) + 1; end end p = p/(m*n); End 3.码字的初始化 function [code] = FanoCodeInit(p) %FanoShano码字初始化 [m,n] = size(p); for i = 1:n code(i).gray = i - 1; code(i).p = p(i); code(i).str = ''; end
一、单项选择题 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：D A. 0 B.255 C.6 D.8 2.图象与灰度直方图间的对应关系是：B A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不对 3. 下列算法中属于图象锐化处理的是：C A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤 D. 中值滤波 4.下列算法中属于点处理的是：B A.梯度锐化 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 5、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型A A、RGB B、CMY 或CMYK C、HSI D、HSV 6. 下列算法中属于图象平滑处理的是：C A.梯度锐化 B.直方图均衡 C. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/091762912.html,placian 增强 7.采用模板［-1 1］主要检测__C_方向的边缘。A.水平B.45° C.垂直D.135° 8.对一幅100 100 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： A A.2:1 B.3:1 C.4:1 D.1:2 9.维纳滤波器通常用于 C A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性。B A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 11、下列算法中属于局部处理的是：( D ) A.灰度线性变换 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 12、数字图像处理研究的内容不包括D。 A、图像数字化 B、图像增强 C、图像分割 D、数字图像存储 13、将灰度图像转换成二值图像的命令为C A．ind2gray B．ind2rgb C．im2bw D．ind2bw 14.像的形态学处理方法包括（ D ） A.图像增强 B.图像锐化 C 图像分割 D 腐蚀 15.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 D a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 16.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是：B a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 17.二值图象中分支点的连接数为：D a.0 b.1 c.2 d.3 二、填空题 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是色调、饱和度、亮度。 3.依据图像的保真度，图像压缩可分为无损压缩和有损压缩 4.存储一幅大小为1024×1024，256 个灰度级的图像，需要8M bit。 5、一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成。 6、低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 7、一般来说，采样间距越大，图像数据量少，质量差；反之亦然。 8、多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为统计分析法和结构分析法两大类。 9、直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 10、图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 13、数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。
[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003. [2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007 [3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007 [4] 闫敬文. 数字图像处理[M]. 北京：国防工业出版社，2007 [5] 王慧琴. 数字图像处理. 北京:北京邮电出版社, 2006. [6] 阮秋琦. 数字图像处理学. 北京:电子工业出版社, 2001 [7] 何东健. 数字图像处理. 西安:西安电子科技大学出版社, 2003. [8] 王家文, 曹宇. MATLAB6.5图形图像处理. 北京:国防工业出版社, 2004. [9] 余成波. 数字图像处理及MATLAB实现. 重庆:重庆大学出版社, 2003. [10] 张志涌, 徐彦琴. MATLAB教程-基于6.x版本.北京航空航天大学出版社, 2001. [11] 夏德深, 傅德胜. 计算机图像处理及应用. 南京:东南大学出版社, 2004. [12] Simard P,Steinkraus D,Malvar H.On-line Adaptation Image Coding with a 2-d Tarp Filter. Proceedings of IEEE Data Compression Conference[J].2002.vol.8(1):23-32. [13] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on Wavelet Transformand Veetor Quantization[J] .Beijing : Proceedings of the First International Confereneeon Maehine Leamingand Cybernetics，2002(5):35-41 [14] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on Wavelet Transformand Veetor Quantization[D]. Beijing：Proeeedingsof the First Inter national Confereneeon Maehine Leamingand Cybernetics，2002 [15] YufangGao ,Yang Liu. Analysis of Compression Encoding about Digital Image[D].Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications,2003 [16] Jerome M. Sha Piro. Afast Technology for Identifying Zerotreesin the EZW Algorithm[J]，IEEET rans. Coef. Aeoustv Speech Signal Proeessing.1996(7):11-23 [1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003. 摘要：本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks 公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。 [2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007 摘要：系统介绍数字图像处理与分析技术中所涉及的有代表性的思想、算法与应用，跟踪图像处理技术的发展前沿，以图像频域变换、图像增强、图像复原、图像几何变换、图像压缩编码、数学形态学及应用、图像分割技术、图像特征分析、图像配准与识别、实用数字图像处理与应用系统为主线，系统讲述图像处理与分析技术的理论基础、典型算法和应用实例。编写上力求系统性、实用性与先进性相结合，理论与实践相交融，既注重传统知识的讲授，又兼顾新技术、新成果的应用。 [3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007
(1) 名词解释 RGB Red Green Blue，红绿蓝三原色 CMYK Cyan Magenta yellow blacK , 用于印刷的四分色 HIS Horizontal Situation Indicator 水平位置指示器 FFT Fast Fourier Transform Algorithm (method) 快速傅氏变换算法 CWT continuous wavelet transform 连续小波变换 DCT Discrete Cosine Transform 离散余弦变换 DWT DiscreteWaveletTransform 离散小波变换 CCD Charge Coupled Device 电荷耦合装置 Pixel: a digital image is composed of a finite number of elements,each of which has a particular lication and value,these elements are called pixel像素 DC component in frequency domain 频域直流分量 GLH Gray Level Histogram 灰度直方图 Mather(basic)wavelet：a function (wave) used to generate a set of wavelets, 母小波，用于产生小波变换所需的一序列子小波 Basis functions basis image 基函数基图像 Multi-scale analysis 多尺度分析 Gaussian function 高斯函数 sharpening fi l ter 锐化滤波器 Smoothing filter/convolution 平滑滤波器/卷积 Image enhancement /image restoration 图像增强和图像恢复 （2）问答题 1. Cite one example of digital image processing Answer:In the domain of medical image processing we may need to inspect a certain class of images generated by an electron microscope to eliminate bright, isolated dots that are no interest. 2.Cite one example of frequency domain operation from the following processing result, make a general comment about ideal highpass filter (figure B) and Gaussian highpass filter(figure D) A.Original image B.ideal highpass filter In contrast to the ideal low pass filter, it is to let all the signals above the cutoff frequency fc without loss, and to make all the signals below the cutoff frequency of FC without loss of. C.the result of ideal highpass filter D.Gaussian highpass filter High pass filter, also known as "low resistance filter", it is an inhibitory spectrum of the low frequency signal and retain high frequency signal model (or device). High pass filter can make the high frequency components, while the high-frequency part of the frequency in the image of the sharp change in the gray area, which is often the edge of the object. So high pass filter can make the image get sharpening processing E.The result of Gaussian filter
竭诚为您提供优质文档/双击可除数字图像处理实验报告图像压缩 篇一：数字图像处理实验报告 数字图像处理 实验报告 课程： 班级： 学号： 姓名： 指导老师： 日期： 实验一 内容一mATLAb数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在mATLAb中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在mATLAb中如何读取图像。 3．掌握如何利用mATLAb来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在mATLAb中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验内容及步骤 1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；解：读取图像，存入数组I 中：I=imread(flower.tif); 2．利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 解：查询数组I的信息： 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 解：因为imshow()方法不能直接显示tif图像矩阵，因此要先转换成Rgb模式，再调用imshow()显示。 代码如下： >>I1=I(:,:,1); >>I2=I(:,:,2); >>I3=I(:,:,3); >>Rgb=cat(3,I1,I2,I3); >>imshow(Rgb); 显示的图像为： 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；
解：代码如下：>>imfinfo(flower.tif) 结果截图： 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flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q),q取0-100。 解：代码：>>imwrite(Rgb,flower.jpg,quality,80); 结果截图： 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flower.bmp。 解： 代码：>>imwrite(Rgb,flower.bmp); 结果截图： 篇二：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：
第二章数字图像处理的基本概念 1.什么是图像对比度？人眼感受的亮度与哪些因素有关？ 图像对比度是图像中最大亮度B max与最小亮度B min之比。即C1=B max/B min 2.图像数字化包括哪两个过程？它们对数字化图像质量有何影响？ 采样和量化。 采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素越多，空间分辨率高，质量好，但数据量大。 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率越高，质量越好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，质量变差，会出现假轮廓现象，但数据量小。 3.数字化图像的数据量与哪些因素有关？ 采样间隔越大，量化等级越小，数据量越小；采样间隔越小，量化等级越多，数据量越大。 4.连续图像f(x,y)与数字图像I(r.c)中各量的含义是什么？它们有何联系和区别？ 5.图像处理按功能分有哪几种形式？ 按图像处理的输出形式，图像处理的基本功能可分为三种形式。 (1)单幅图像→单幅图像； (2)多福图像→单幅图像； (3)单(或多)幅图像→单幅图像。 6.什么是点处理？你所学算法中有哪些属于点处理？试举3种不同作用的点运算。 在局部处理中，当输出值JP(i,j)值仅与IP(i,j)像素灰度有关的处理称为点处理。 图像对比度增强、图像二值化、灰度的线性变换、线性拉伸等属于点处理。 7.什么是局部处理？你所学算法中有哪些属于局部处理？试举3种不同作用的局部运算。 在对输入图像进行处理时，计算某一像素的小邻域N[IP(i,j)]中的像素值确定，这种处理称为局部处理。 图像的移动平均平滑法、空间域锐化属于局部处理。 8.图像特性包括哪些类型？ 自然特征：亮度、对比度； 人工特征：直方图、频率。 9.什么是窗口处理和模板处理？二者有何区别与联系？ 对图像中选定矩形区域内的像素进行处理叫做窗口处理； 预先准备一个和输入图像IP相同大小的二维数组，存储该区域的信息，然后参照二维数组对输入图像处理，叫做模板处理。 模板处理中若模板为矩形区域，则与窗口处理具有相同的效果，但窗口处理与模板处