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数字图像处理试卷及答案

数字图像处理试卷及答案
数字图像处理试卷及答案

1. 图像与灰度直方图间的对应关系是多对一;

2. 下列算法中a.梯度锐化b.二值化c.傅立叶变换d.中值滤波,属于点处理的是b二值化;

3. 在彩色图像处理中,常使用HSI模型,它适于做图像处理的原因有:1、在HIS模型中亮度分量与色度分量是分开的;2、色调与饱和度的概念与人的感知联系紧密。;

4. 若将一幅灰度图像中的对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替(设灰度级为256),所得到的图像将亮度增加,对比度减少;

5. MATLAB函数fspecial(type,parameters)常用类型有:average 、gaussian、laplacian、prewitt、sobel、unsharp;

6. 检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为:

-1 -2 -1

0 0 0

1 2 1

-1 0 1

-2 0 2

-1 0 1

7. 写出4-链码10103322的形状数:03033133;

8. 源数据编码与解码的模型中量化器(Quantizer)的作用是减少心里视觉冗余;

9. MPEG4标准主要编码技术有DCT变换、小波变换等;

10. 图像复原和图像增强的主要区别是图像增强主要是一个主观过程,而图像复原主要是

一个客观过程;

第10题:图像增强不考虑图像是如何退化的,而图像复原需知道图像退化的机制和过程等先验知识

1、数字图像

数字图像是指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。

数字图像处理

指用数字计算机及其它有关数字技术,对图像施加某种运算和处理,从而达到某种预想目的的技术.

2、8-连通的定义

-对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。3、灰度直方图

灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。

4、中值滤波

中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。

像素的邻域

邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围)形成的像元集合。即{(x=p,y=q)}p、q 为任意整数。

像素的四邻域

像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1)

三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 ):

1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。

直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。

直方图均衡化变换:设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数,它将输入图象Ii(x,y)转换为输出图象Io(x,y),输入图象的直方图为Hi(r),输出图象的直方图为Ho(s),则根据直方图的含义,经过灰度变换后对应的小面积元相等:Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子

假设有一幅图像,共有6 4(6 4个象素,8个灰度级,进行直方图均衡化处理。

根据公式可得:

s2=0.19+0.25+0.2l=0.65,s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l,

s4=0.89,s5=0.95,s6=0.98,s7=1.00

由于这里只取8个等间距的灰度级,变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此,根据上述计算值可近似地选取:

S0≈1/7,s 1≈3/7,s2≈5/7,s3≈6/7,s4≈6/7,s5≈1,s6≈l,s7≈1。

可见,新图像将只有5个不同的灰度等级,于是我们可以重新定义其符号:

S0’=l/7,s1’=3/7,s2’=5/7,s3’=6/7,s4’=l。

因为由rO=0经变换映射到sO=1/7,所以有n0=790个象素取sO这个灰度值;由

rl=3/7映射到sl=3/7,所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值;依次类推,有850个象素取s2=5/7这一灰度值;由于r3和r4均映射到s3=6/7这一灰度值,所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值;同理,有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096,便可以得到新的直方图。

2. 简述JPEG的压缩过程,并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余?

答:分块->颜色空间转换->零偏置转换->DCT变换->量化->符号编码。颜色空间转换,减少了心理视觉冗余;零偏置转换,减少了编码冗余;量化减少了心理视觉冗余;符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码,因此即减少了编码冗余(霍夫曼编码)又减少了像素冗余(行程编码)。

JPEG2000的过程:图像分片、直流电平(DC)位移,分量变换,离散小波变换、量化,熵编码。

3、Canny边缘检测器

答:Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下:1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑,从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g(x,y)=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α(x,y)=arctan(Gy/Gx)。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后,算法追踪所有脊的顶部,并将所有不在脊的顶部的像素设为零,以便在输出中给出一条细线,这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理,其中T1

四、计算题( 每小题8分,本题共16 分 )

1、

2、设有一信源X={x1,x2,x3,x4},对应概率P={0.5,0.1875,0.1875,0.125}.

⑴进行霍夫曼编码(要求大概率的赋码字0, 小概率的赋码字1),给出码字,平均码长,编码效率;

⑵对码串1110011解码.

x1 0.5 0 +

X2 0.1875 1

X3 0.1875 100 + 0.3125 10 + 0.5 1

X4 0.125 101 0.1875 11

X1:0

X2:11

X3:100

X4:101

平均码长:

1*0.5+2*0.1875+3*0.1875+3*0.125 = 1.8125

编码效率:

信息熵/平均码长

101 0 101 101 0 11 0 11 0 0 0 0 0 11 11 0 0 11

X4 x1 x4 x4 x1 x2 x1 x2 x1 x1 x1 x1 x1 x2 x2 x1 x1 x2

五、应用题( 每小题14分, 从下面两小题中任意选做一题 , 本题共14 分 )

1.根据所学过的图像处理和分析方法,设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别(给出设计思想即可)。

答:要点:

Step 1:定位汽车牌照。

通过高通滤波,得到所有的边缘,对边缘细化(但要保持连通关系),找出所有封闭的边缘,对封闭边缘求多边形逼近。在逼近后的所有4边形中,找出尺寸与牌照大小相同的四边形。牌照被定位。

Step 2:识别数字。

对牌照区域中的细化后的图像对象进行识别(如前面所介绍的矩阵模糊识别法等)。

2、试设计一套算法来实现染色体(图像见下图)的统计与识别(给出算法思想即可)。

一大题:填空题(共10小题,每小空1.5分,共30分)

1、在人类接受的信息中,图像等视觉信息所占的比重约达到 %。

2、数字图像处理,即用对图像进行处理。

3、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。

4、在计算机中,按颜色和灰度的多少可以将图像分为、、、

四种类型。

5、在计算机中,数字图像处理的实质是对的处理。

6、图像数字化过程包括三个步骤:、和。

7、在RGB彩色空间的原点上,三个基色均没有,即原点为色。

8、图像所有灰度级中处于中间的值叫做。

9、模式识别包括和两方面的内容。

10、线性系统应该满足性和性。

二大题:判断题,对的画○;错的打×(共5小题,每小题4分,共20分)

1、图像编码后对数据量进行了有效压缩,因此,图像编码是“有损压缩”。()

2、数学图像可以定义为由连续函数或离散函数生成的抽象图像。()

3、线性移不变系统的传递函数是一个与频率无关的函数。()

4、应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换。()

5、模式识别的目的是对图像中的物体进行分类;分类的依据是从原始图像中提取的不同物体的特征。()

三大题:叙述题(共4小题,每小题5分,共20分)

1、试叙述获取数字图像的三种途径,并各举一个简单的例子。

2、简要叙述“图像”和“数字图像”的定义。

3、根据图像处理运算的输入信息和输出信息的类型,图像处理算法可分为哪三

大类?并各举一个例子。

4、图像处理的研究内容可以分为哪几方面?具体操作需要那些设备?

四大题:分析题(共1小题,每小题15分,共15分)

图像的直方图基本上可以描述图像的概貌。就下面所给的a、b、c、d四个直方图,试分析和比较四幅图像的明暗状况和对比度高低等特征。

对下表中的图像信源数据进行哈夫曼(Huffman)编码。写出编码过程,并将编码结果填在下表的最后一列。

原始图像

灰度级概率分布编码结果

A 0.5

B 0.2

C 0.15

D 0.06

E 0.05

F 0.04

《数字图像处理》试题答案

1、如图所示,A和B的图形完全一样,其背景与目标的灰度值分别标注

于图中,

请问哪一个目标人眼感觉更亮一些?为什么?(10分)

答:B感觉更亮一些。

(5分,给出相对亮度概念即可给分)

因为目标比背景暗,所以越大,感觉越暗,所以A更暗,即B更亮一些。(5分)

2、给出一维连续图像函数傅里叶变换的定义,并描述空间频率的概念。(10分)

答:1一维连续图像函数的傅立叶变换定义为:

(5分)

2空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数。(2分)对于傅

立叶变换基函数,

考虑的最大值直线在坐标轴上的截距为,则表示

空间周期,即为空间频率。(3分)

3、已知的图像数据如图所示,请计算:(15分)

a、的离散傅里叶变换;

b、的哈德玛变换。

题3图

答:1

令,

则,

(5分)

2(3分)

则哈德玛变换为

(3分)

4、写出频域拉普拉斯算子的传递函数,并说明掩模矩阵

对图像的卷积与拉普拉斯算子对图像运算结果之间的关系。(15分)

答:1

F =F=F

=F +F

(6分)

2相当于原图像与拉普拉斯算子运算之差(3分)。

因为

拉式算子:(2分)

所以:

=-

(4分)

5、如图为一幅16级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器;说明这两种滤波器各自的特点;并写出两种滤波器对下图的滤波结果(只处理灰色区域,不处理边界)。(15分)

题5图

答:均值滤波:(2分)

中值滤波:(2分)

均值滤波可以去除突然变化的点噪声,从而滤除一定的噪声,但其代价是图像有一定程度的模糊;中值滤波容易去除孤立的点、线噪声,同时保持图像的边缘。(5分)

《遥感数字图像处理》习题与标准答案

《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像?并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答:图像(image)是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分,图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像(又称光学图像)是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像,它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存,处理和使用的图像,是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像,它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像? 答:遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m(m是正整数),说明8时的灰度情况。 答:遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度(或色彩)信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到有M×N个像元点组合表示的图像,但其灰度(或色彩)仍是连续的,不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,称为量化。 m=时,则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级,则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑,255表示白,其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值,因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化,分别给红,绿,蓝三原色8bit,每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理?它包括那些容? 答:利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作,以求达到预期结果的技术,称作遥感数字图像处理。 其容有: ①图像转换。包括模数(A/D)转换和数模(D/A)转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作,如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度、对比度,突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则,而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息,抑制一些无用的信息,以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合(融合)。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答:应具备的基础理论知识有:数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前,比较著名的全数字摄影测量系统有哪些?

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题:(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由()组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素,颜色数为16色的彩色图,每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示,则需要()字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图,R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示,则调色板需要()字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A .位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中,最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点,即噪声,则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,),则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ,则旋转变换矩阵为() A .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C .sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D .cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A .-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B .-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C .-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D .-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A .128128? B .256256256 ?? C .256 D .6059

《数字图像处理》结课小论文

2013-2014年第一学期《数字图像处理》科目考查卷 专业:通信工程班级:任课教师:王新新 姓名:学号:成绩: 一 Deblurring Images Using the Wiener Filter ——使用维纳滤波器进行图像去模糊简介 在人们的日常生活中,常常会接触很多的图像画面,而在景物成像的过程中有可能出现模糊,失真,混入噪声等现象,最终导致图像的质量下降,我们现在把它还原成本来的面目,这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多,举例来说有运动引起的,高斯噪声引起的,斑点噪声引起的,椒盐噪声引起的等等,而图像的复原也有很多,常见的例如逆滤波复原法,维纳滤波复原法,约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是,在一定的准则下,采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法,维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成,并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则,求得了最佳线性滤波器的的参数,这种滤波器被称为维纳滤波器。 维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器,它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理,以及应用此方法通过MATLAB 函数来完成图像的复原。关键词:维纳函数、图像复原。

二维纳滤波器结构 维纳滤波自身为一个FIR或IIR滤波器,对于一个线性系统,如果其冲击响应为h(n),则当输入某个随机信号x (n)时, 式(1) 这里的输入 式(2) 式中s(n)代表信号,v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计,并用s^(n)表示,即 式(3) 因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值 x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计,是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信号的真值与其估计值分别为s(n)和) s^(n),而它们之间的误差 式(4) 则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量,用它的均方值描述误差的大小显然更为合理。而均方误差最小,也就是 式(5) 最小。利用最小均方误差作为最佳过滤准则比较方便,它不涉及概率的描述,而且以它导出的最佳线性系统对其它很广泛的一类准则而言是属最佳。 图1 维纳滤波器一般结构

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 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。图像处理能做什么?(简答) 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。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

数字图像处理技术练习

数字图像处理技术练习

1. 图像中每个像素点的灰度值如下图所示: 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能 处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板01011 14010H ????=??????,邻域高通模板010141010H -????=--????-?? ,中值滤波窗口取3×3矩阵,窗口中心为原点。 2. 图像中每个像素点的灰度值如下图所示: 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其 中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板11111018111H ????=??????,邻域高通模板111181111H ---????=--????---?? ,中值滤波窗口取3×3矩阵,窗口中心为原点。 3.设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.3, P(w2)=0.2, P(w3)=0.2, P(w4)=0.2, P(w5)=0.1。请对此信源进行Huffman 编码,并计 算熵,平均码长和编码效率。 (log 20.3= -1.737,log 20.2= -2.322,log 20.1=-3.322) 4.设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.5, P(w2)=0.2, P(w3)=0.1, P(w4)=0.1, P(w5)=0.1, 请对此信源进行Huffman 编码,并计算熵,平均码

幅 4.一个灰度变换形式如下图所示,该灰度变换的作用是( B )。 A .灰度反转 B .二值化 C .灰度均衡 D .对比度增强 5.一个灰度变换形式如下图所示,该灰度变换的作用是( A )。 A .灰度反转 B .二值化 C .灰度均衡 D .对比度增强 6.一个三段线性变换如下图所示,横轴表示原始灰度,纵轴表示变换后灰度。以下关于该变换的说法错误的是( A )。 A .(0,80)区间的灰度对比度增强 B .(80,130)区间的灰度对比度增强 C .(130,255)区间的灰度对比度降低 D .变换后的灰度的区间还是(0,255) 7.将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像,从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的彩色差异。这种处理方法称为( C )。 A .真彩色增强 B .假彩色增强 C .伪彩色增强 D .彩色图像灰度化 8.灰度图像的高帽变换的定义为THT()()f f f g =-,该变换的作用是0 320255

数字图像处理结课论文...docx

利用拉普拉斯算法对模糊图像进行 锐化处理 学院:电气信息工程学院 专业:通信工程 姓名:田鸿龙 学号:20110107 摘要:本文描述了拉普拉斯高 斯边缘检测算法结合算法在DelphiG编程环境下对BMP格式 的灰度图像进行了边缘检测处理,从而体现其优越性。彩色图

像增强过程中,对图像进行锐化处理是一个重要环节。介绍了 图像锐化处理的槪念和拉普拉斯算子的算法原理。 关键词:边缘检测,图像处理,拉普拉斯高斯算法,Sobel算子。 图像锐化(image sharpening)就是补偿图像的,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得淸晰,亦分空域处理和频域处理两类。 数字图像的边缘检测是图像分割、区域识别和特征提取等图像分析领域的重要基础。图像的边缘是图像的最基本的特征,是指图像局部亮度变化最显著的地方,通常与图像亮度或图像亮度的一阶导数的不连续性有关。对于数字图像灰度值的显著变化可以用梯度来表示,边缘检测很大程度上来说就是求梯度。边缘检测的好坏直接影响到图像理解和识别的质虽,选择什么样的边缘检测算法就很关键。本文引入拉普拉斯高斯算法,讨论其工作原理,利用Delphi结合拉普拉斯髙斯算法对BMP格式的灰度图像进行了边缘检测处理并对比其它算法给出了拉普拉斯高斯算子的优越性。 一、图像锐化 图像模糊的主要原因是图像中的高频成分低于低频成分,它对图像量的影响体现在两个不同灰度区域的边界部分。图像锐化处理的目的是加强图像中景物的边缘和轮廓,使模糊的图像变得更淸晰。它是一种使图像原有信息变换为有利于人眼观察的质蚩:、消除模糊、好的视觉效果、图像边缘轮解分明。图像的模糊实质就是图像受到平均或积分运算造成的,因此可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。从频谱角度来分析,图像模糊的实质是其高频分量被衰减,因而可以通过高通滤波操作来淸晰图像。但要注意,能够进行锐化处理的图像必须有较高的性噪比,否则锐化后图像性噪比反而更低,从而使得噪声增加的比信号还要多,因此一般是先去除或减轻噪声后再进行锐化处理。 图像的锐化一般有两种方法一种是微分法,另外一种是高通滤波法拉普拉斯锐化法是属于常用的微分锐化法。 1.1图像锐化的權念 在图像增强过程中,通常利用各类图像平滑算法消除噪声,图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感 第一章 1遥感数字图像;遥感数字图像的分类方式和对应类别。 (1)定义:遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波,利用这种特性,遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 (2)可见图像和不可见图像 单波段和多波段,超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式(三大种:摄影、扫描、雷达)。 (1)摄影,扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 (2)摄影:根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制,将卤化银物质均匀涂在片基上,制成感光胶片 扫描:扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达:由发射机向侧面发射一束窄波段,地物反射的脉冲,由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化(模数转换)过程——两大过程:采样、量化,名词解释。 采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样,即:图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化:遥感模拟图像经离散采样后,可得到由M×N个像素点组合表示的图像,但其灰度(或彩色)仍是连续的,还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间,分别用有限个整数来表示,这称之为量化,即:图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点:亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有:2,64,128,256 存储一幅大小为M*N,灰度量化位数G的图像,所需要的存储空间(图像数据量)为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨:1,2,3,4,5,7为30米,6为120米 5遥感数字图像的分辨率(时间、空间、光谱、辐射分辨率); (1)时间分辨率:指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率,也称重访周期空间分辨率:指图像像素所代表的相应地面范围的大小,空间分辨率愈高,像素所代表的范围愈小 光谱分辨率:光谱分辨率是指成像的波段范围,分得愈细,波段愈多,光谱分辨率愈高 辐射分辨率:是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 (2)常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据(数据级别、数据存储格式、元数据定义) (1)数据级别: 0级产品:未经过任何校正的原始图像数据 1级产品:经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品:经过了系统级的几何校正,即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品:经过几何精校正,即利用地面控制点对图像进行了校正,使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点:不同级别的产品使用条件不同,但是他们都是数据的集合,是信息量的汇总。一般来说,都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。

数字图像处理期末复习题2教学总结

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:

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代,更多高科技技术正在全面发展,数字图像处理技术作为一种新式技术,如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利,在遥感技术、工业检测方面发展迅速,在医学领域,气象通信领域也有很大的成就。由此,本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术;现状;发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代,计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利,人们应用计算机处理各种复杂的数据,将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术,在具体应用过程中,能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理,且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势,本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术,具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理,最终达到人们要求的水平,在具体的处理过程中,以改善图像的视觉效果为核心,最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库,发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代,当时普遍将其应用于报纸业,发展至20世纪50年代,图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展,也有更多的人开始关注和应用该技术,当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用,尤其是对月球照片的处理,获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时,数字图像处理技术的应用已经很普遍了,尤其是在计算机断层扫面(CT)等方面,该技术的应用得到了一致好评,而现今,数字图像处理技术随处可见,已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点:①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法,以不同的程序模式施加于数字图像技术上,根据实际需求对图像进行处理,因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像,其精度和再现性都提高了一个层次,尤其是在各种算法和程序的支撑下,进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术,其中数学和物理是关键,而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息,数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息,从而获取处理的关键性信息。

数字图像处理期末作业1

上海电力学院 实验报告 实验课程名称:数字图像处理 实验项目名称:实验7 细胞面积计算与个数统计 班级: 2009073 姓名:杨祯 学号: 20092006

一、实验目的 1、熟悉Visual C++开发环境和Windows编程模型。 2、掌握设备无关位图的数据格式。 3、学会使用DIBAPI函数访问设备无关位图。 4、结合实例学习如何在应用程序中添加图像处理算法。 5、运用所学的图像处理方法对细胞图像进行细胞面积计算与个数统计。 二、实验原理 在填充孔洞以后的细胞图像中出现粘连,可以通过较为复杂的算法将粘连细胞分割开来。这里采取如下简单方法进行细胞计数和面积计算. (1)对填充孔洞后后细胞图像进行标记处理,初步计算出细胞的个数; (2)计算不同标记区域的像素数,并用区域的像素数代表其面积; (3)若某个标记区域像素数大于1000,则认为该标记区域为两个粘连在一起的细胞,原细胞数量增加1;若某个标记区域像素数小于70,则视为噪声,原细胞数量减1。 三、实验步骤 1、在资源浏览方式下,选择Menu节点,点击IDR_MAINFRAME,增加操作按钮,见下图,如在菜单“细胞计数”中添加“统计个数和面积”按钮。 2、对该按钮进行编辑,如图:

ID设为ID_CELLCOUNT E,标题设为“统计个数和面积”。 3、(1)按下快捷键CTRL+W,弹出向导对话框,利用向导在CCellCounView类中添加 响应函数—腐蚀OnCellcount,如图: 1、注意类名 2、选择ID 4、点击按钮 3、双击COMMAND 添加函数后的结果 (2)点击Edit Code按钮后,在CCellCountView.cpp文件中便添加了OnCellcount ()函数,此 时需要在该函数中添加实现代码,具体如下: void CCellCountView::OnCellcount() { CCellCountDoc* pDoc=GetDocument(); if( pDoc->m_hDIB!=NULL ) {

遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等,以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性,可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像,是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机,数字图像表现为二维阵列,属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像,属于可见图像。 利用计算机技术,可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换,记作A/D转换; 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点,是计算机图像处理的最小单位;每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波,利用这种特性,遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同,相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下,一些电磁波被这个实体反射,一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来,成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强,使用多种方法,如:灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息,是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征,在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正:图像校正也成图像回复、图像复原,主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取:根据地物光谱特征和几何特征,确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1)计算机 是图像处理核心,大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2)数字化设备

数字图像处理期末考题

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

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期,美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph),1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展,人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1.目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5.一方面,数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大,作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究;另一方面,计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好;图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高;可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽;图像可以来自多种信息源,图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高;数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

数字图像处理作业

目录 1 引言 (4) 2 基于纹理特征的图像检索方案 (5) 2.1 双树复小波变换原理 (5) 2.2 灰度共生矩阵 (5) 3 图像检索的实验设计 (6) 3.1 图像检索算法的描述 (6) 3.2 双树复小波纹理特征的提取 (7) 3.3 灰度共生矩阵纹理特征的提取 (7) 3.4 相似性度量 (8) 4 实验思路及结果分析 (9) 参考文献 (9)

基于纹理的图像检索技术 摘要本文主要基于图像的纹理特征,在改进DWT小波变换和灰度共生矩阵的缺陷后,进行检索。传统的DWT小波变换在提取图像纹理特征时存在震荡、平移变化、混频和缺乏方向性四种缺陷。为克服这些缺陷,本文采用双树复小波变换对图像检索中的查询图像和目标图像进行分解,提取6个方向上的纹理特征,为了弥补双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,又利用这两种图像的灰度共生矩阵提取4个统计量特征;最后用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。 关键字:图像检索;双树复小波;灰度共生矩阵;纹理特征。

ABSTRACT This paper mainly based on image texture feature, the improvement of DWT wavelet transform and the defect of gray level co-occurrence matrix after the search. Traditional DWT wavelet transform in image texture feature extraction are concussion, translation, frequency mixing and lack of direction four kinds of defects. To overcome these defects, this paper adopts double tree after wavelet transform of image retrieval query image and target image decomposition, the texture feature extraction six direction, in order to make up for the double tree after wavelet transform of the spatial distribution of different texture features of the defects, and use of these two kinds of image gray level co-occurrence matrix extract four statistic characteristics; Finally in Canberra distance similarity measure and the results of the output image retrieval. Key words: image retrieval; Double tree complex wavelet; Gray level co-occurrence matrix; Texture feature.

《遥感数字图像处理》试卷及答案

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(A)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(C )波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上( B)呈现黑色,而( A)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)。 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(B)。 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(D)。 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)。 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( B)。 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 )。 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(B)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(B)扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.(A)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.(B)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(B)。 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(C)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(C)。 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( C)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

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字(一般整数)表示的图像(计算机能处理)。是图像的数字表示,像素是其最小的单位。 *数字图像处理(Digital Image Processing) 利用计算机对数字图像进行(去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等)系列操作,从而获得某种预期的结果的技术。(计算机图像处理) *数字图像处理的特点(优势) (1)处理精度高,再现性好。(2)易于控制处理效果。(3)处理的多样性。(4)图像数据量庞大。(5)图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声; b.改变图像的亮度、颜色; c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份; d.对图像进行几何变换等,达到艺术效果; (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 (1)图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字,既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 (2*)图像的增强 a.加强图像的有用信息,消弱干扰和噪声 (3)图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种,最常见的有运动模糊,散焦模糊等(4*)图像的编码 a.简化图像的表示,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。 (5)图像的重建 a.由二维图像重建三维图像(如CT) (6)图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 (7)图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 (8)图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 (9)图像通信

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像图像采样灰度量化像素 数字影像:数字影像又称数字图像,即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵,每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化,且灰度值随其点位坐标而异。 图像采样:指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。 灰度量化:将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。 像素:像素是A/D转换中的取样点,是计算机图像处理的最小单元 二、填空题: 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的,无法直接进行计算机处理。此外,有些遥感图像是通过摄影方式获取的,保存在胶片上。只有对这些获取的图像(或模拟图像)进行数字化后,才能产生数字图像。数字化包括两个过程:___采样___和__量化___。 4、一般来说,采样间距越大,图像数据量____小____,质量____低_____;反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化,量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列,则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行,200列,8位量化,共7个波段,则该图像文件的大小为________。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的,灰度是连续的②灰度是离散的,空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时,量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

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