《数字图像处理》课程教学大纲

《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）

4图像增强与平滑（6学时）

(1)教学的基本要求

了解：图像增强的目的；伪彩色增强技术。

理解：图像噪声。

掌握：直方图；各种灰度拉伸变换；图像去噪技术；图像锐化。

(2)教学内容

①直方图。（重点、难点）

②灰度变换。（重点）

③图像去噪。（重点）

④图像锐化。（重点、难点）

⑤伪彩色技术。

5图像分割与边缘检测（3学时）

(1)教学的基本要求

了解：边缘检测。

理解：投影法与差影法。

掌握：灰度域值法分割、区域生长法；图像边缘提取的边缘算子法（梯度算子、Sobel算子、Laplacian算子）。

(2)教学内容

①图像分割（灰度域值法分割、区域生长法）。

②图像边缘提取（边缘算子法、曲面拟合法、模扳匹配法、门限化）。（难点、重点）

③轮廓提取和图像匹配

6图像几何变换（3学时）

(1)教学基本要求

了解：透视变换。

理解：灰度插值原理。

掌握：图像的缩放、平移、旋转和镜像的矩阵表示

(2)教学内容

①几何变换基础。

②图像比例缩放。（难点、重点）

③图像平移。（重点）

④图像镜像。（重点）

⑤图像旋转。（难点、重点）

⑥图像复合变换。

7数学形态学（4 学时）

(1)教学基本要求

了解：数学形态学的历史及应用领域。

理解：灰度形态学的各种基本运算。

掌握：二值形态学的腐蚀、膨胀、开闭运算和击中击不中变换；

图像区域边界与骨架的提取方法；图像变换域特征的提取方法。

(2)教学内容

①数学形态学的基本概念和术语。（重点）

②二值形态学。（重点、难点）

③形态学应用——骨架抽取。

8图像特征与理解（4 学时）

(1)教学基本要求

了解：图像特征运用的条件。

理解：图像纹理分析的基本概念。图像形状特征的基本概念

掌握：图像的几何特征；形状特征；纹理特征；图像纹理自相关函数特征；图像纹理统计特征提取方法；图像区域边界与骨架的提取方法。

(2)教学内容

①图像的几何特征。（重点）

②形状特征。（重点）

③纹理特征与分析。（重点、难点）

④中轴变换与骨架提取。（重点、难点）

②其它图像的形状特征与分析。（重点）

9图像编码（3学时）

(1)教学基本要求

了解：图像编码压缩的必要性、可能性；图像编码的分类方法；最新图像编码压缩技术。掌握：图像编码压缩的评价方法及原理；图像的哈夫曼编码、行程编码、LZW编码的原理。灵活运用：几种编码方法对图像编码。

(2)教学内容

①图像编码概述

②哈夫曼编码。（难点、重点）

③行程编码。（难点）

④LZW编码。（难点）

四、授课方式及考核方法

1．授课方式

采用多媒体课件讲授

2．考核方法

考试形式：闭卷笔试或有限开卷笔试。

课程成绩构成：平时成绩（课堂提问10%、实验20%）占30％，期末考试成绩占70％

五、教材与参考书目

1. 何东健.数字图像处理.西安：西安电子科技大学出版社，2003

2. K. R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice-Hall, Inc.1996

3．章毓晋.图像工程(上).北京：清华大学出版社，1999

数字图像处理实验1

实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);

RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000

(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个 很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，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，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图 像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

大学美育教学内容

大学美育

《大学美育》 教学大纲 一、课程性质 授课对象为大学各专业本科生，课程属性为公共必修课。 二、课程教学目的 本课程为大学本科各专业必修课。 讲授美育和美学理论知识是高等学校对学生实施审美教育的基础环节。开设本课程的目的，在于使学生比较系统地了解马克思主义美学的基本原理，以及美育的意义、任务和途径，从而初步树立正确、进步的审美观，培养高尚、健康的审美理想和审美情趣，发展对美的事物的感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动和审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育的自觉性。 三、教学基本内容及基本要求 绪论培养全面发展的一代新人 1、教育的根本任务在于育人，就是要培养做人的基本素质，使青年一代成为全面发展的人。 美育的根本问题是要培养完美的人格，它是人的基本素质教育，在全面发展教育中具有独特功能和重要地位。 2、了解教育的根本任务，美育在全面发展教育中的重要意义。 第一章人类美化自身的学科 1、高校美育的首要任务，是要教育学生逐步树立马克思主义的审美观。基本任务，是要培养正确的审美理想，健康的审美情趣，提高对美的感受力、鉴赏力、表现力和创造力。根本任务，是要塑造完美的人格：以美引善，提高学生的思想品德；以美启真，增强学生的智力；以美怡情，增进学生的身心健康，总之要促进大学生全面、和谐的发展。 高校美育的实施，①教学活动(设置美育和文学艺术教育方面的课程，开掘和发挥所有课程的美育因素)；②课外活动(组织文艺社团，举办美育方面的讲座演出、展览、参观、比赛等等)；③校园环境的美化和文明校园建设等。 2、掌握美育的任务，了解美育的实施。 第二章美是什么 1、美学史上关于美的本质问题的代表性观点：美是理念，美是主观观念,美是事物的属性，美是关系，美是生活。以上观点对于认识美的本质的意义及局限性。

数字图像处理

[1] 杨枝灵，王开.Visual C++ 数字图像获取、处理及实践应用.人民邮电出版社，2003 . [2] 李红俊，韩冀皖.数字图像处理技术及其应用.计算机测量与控制，2002.10（9）：620~622 [3] W.K.Pratt.DIGITAL IMAGE PROCESSING.John wiley & Sons,inc.,1978 . Visual C++数字图像处理 作/译者：谢凤英赵丹培出版社：电子工业出版社 出版日期：2008年09月 ISBN：9787121067488 [十位:712106748X] 第1章 Visual C++数字图像编程基础主要介绍了使用Visual C++进行图像处理编程的一些基 本概念，其中包括调色板，设备相关位图，设备无关位图等等，除此之外，还设计了一个能用来操作DIB位图的ImgCenterDib类，后面的章节所介绍的算法都在这个ImgCenterDib类的基础上实现，从面向对象程序设计的角度来讲述这些图像处理算法的实现过程。 1 第2章 图像的灰度变换介绍图像灰度变换的概念、原理及典型算法，包括二值化和阈值处理，直方图的概念、绘制及直方图均衡，灰度的线性变换和灰度拉伸等。 58 第3章 图像的几何变换介绍几何变换的基本概念及典型算法，包括图像的缩放、旋转、平移、转置及镜像等变换，介绍图像几何校正的概念及典型校正算法，以及为了解决几何变换和校正问题所涉及的图像插值，包括近邻、双线性和立方卷积插值等。 109 第4章 图像的变换域处理变换域的处理方法使得各种图像处理技术得以在变换域空间实现，该部分内容重点介绍傅里叶变换与反变换，离散余弦变换和小波变换的基本原理与算法实现，并结合小波变换的多分辨分析特性，介绍小波变换在图像去噪中的应用实例。 161 第5章 图像的增强技术介绍图像获取过程中噪声的产生、噪声模型、信噪比的定义以及如何实现图像中随机噪声和高斯噪声的添加过程；同时，针对不同的应用需求和算法特点分别介绍了

数字图像处理实验报告

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：

大学美育2019尔雅答案

绪论 1 【单选题】 《大学美育》课程学习内容的逻辑路径是：A ?A、 认识美，发现美，欣赏美，创造美，传递美 ?B、 发现美、认识美，欣赏美，创造美，传递美 ?C、 欣赏美，创造美，发现美、认识美，传递美

?D、 发现美，欣赏美，创造美，认识美，传递美 认识美 1 【单选题】下列哪部作品是萨缪尔·亨廷顿的著作？B ?A、《尼科马克伦理学》 ?B、文明的冲突与世界秩序的重建》 ?C、历史的起源与目标》 ?D、论语》 2 【单选题】下面哲学家不属于古希腊时期的是B ?A、格拉底 ?B、卡尔 ?C、拉图 ?D、里士多德

【单选题】下面论述不符合车尔尼雪夫斯基“美是生活”命题的是：D ?A、尔尼雪夫斯基认为现实美高于艺术美 ?B、美是生活”命题关注艺术美与现实美的关系 ?C、尔尼雪夫斯基斯基通过“美是生活”命题强调了美的理想性?D、“美是生活”说体现了科学主义精神 4 【单选题】“劳动生产了美”出自马克思的哪本著作？D ?A、《共产党宣言》 ?B、《关于费尔巴哈的提纲》 ?C、《资本论》 ?D、《1844年经济学哲学手稿》 5 【单选题】 在孔子的政治思想里，主要不包括下列哪一项内容D ?A、 “礼”

?B、 “中庸” ?C、 “仁” ?D、 “兼爱” 6 【单选题】下列内容，哪一项不是出自老子《道德经》C ?A、可道，非常道。名可名，非常名。 ?B、不畏死，奈何以死惧之？ ?C、即世界，世界即我。 ?D、不出户，知天下；不窥牖，见天道。

【单选题】冯友兰先生认为什么学说是中国传统哲学中最有价值的内容？（）A ?A、人生境界 ?B、天人合一 ?C、阴阳五行 ?D、中庸思想 自然美之美育 1 【单选题】从动物的快感进化到人的美感的根本前提是（）D ?A、以模仿动物为美 ?B、对祖先动物形象的反感 ?C、性的选择 ?D、工具的制造和使用 2 【单选题】

数字图像处理

院系：计算机科学学院 专业：计算机科学与技术 年级： 09级 课程名称：数字图像处理 组号： 25组 指导教师：孙阳光 学号： 姓名： 2012 年 6 月 13 日

年 级 班号学号 专 业 姓名实 验名称MATLAB图像处理编程基础 实验 类型 设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解，进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像，叠加椒盐噪声，分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波，显示滤波后的图像，比较和分析各滤波器的效果。 选择一副图像，叠加零均值高斯噪声，设计一种处理方法，既能去噪声，又能保持边缘清晰。

实验原理（算法流程图或者含注释的源代码）二、算法原理 平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值，这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声，同时也引起了模糊，模糊程度与邻域半径成正比。 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。 三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');

数字图像处理实验 实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。 代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图：

2．图像的减法运算-imsubtract 说明： 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。 示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply

大学美育

《大学美育》 教学大纲 一、课程性质 授课对象为大学各专业本科生，课程属性为公共必修课。 二、课程教学目得 本课程为大学本科各专业必修课. 讲授美育与美学理论知识就是高等学校对学生实施审美教育得基础环节。开设本课程得目得，在于使学生比较系统地了解马克思主义美学得基本原理,以及美育得意义、任务与途径,从而初步树立正确、进步得审美观,培养高尚、健康得审美理想与审美情趣，发展对美得事物得感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动与审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育得自觉性。 三、教学基本内容及基本要求 绪论培养全面发展得一代新人 1、教育得根本任务在于育人，就就是要培养做人得基本素质,使青年一代成为全面发展得人。 美育得根本问题就是要培养完美得人格,它就是人得基本素质教育,在全面发展教育中具有独特功能与重要地位。 2、了解教育得根本任务,美育在全面发展教育中得重要意义。 第一章人类美化自身得学科 1、高校美育得首要任务，就是要教育学生逐步树立马克思主义得审美观.基本任务,就是要培养正确得审美理想，健康得审美情趣，提高对美得感受力、鉴赏力、表现力与创造力。根本任务,就是要塑造完美得人格:以美引善，提高学生得思想品德；以美启真,增强学生得智力；以美怡情，增进学生得身心健康，总之要促进大学生全面、与谐得发展。 高校美育得实施，①教学活动（设置美育与文学艺术教育方面得课程,开掘与发挥所有课程得美育因素）；②课外活动（组织文艺社团，举办美育方面得讲座演出、展览、参观、比赛等等）；③校园环境得美化与文明校园建设等. ２、掌握美育得任务,了解美育得实施。 第二章美就是什么 1、美学史上关于美得本质问题得代表性观点:美就是理念,美就是主观观念,美就是事物得属性，美就是关系，美就是生活。以上观点对于认识美得本质得意义及局限性。 美得本质在于人得本质力量得对象化，在于人得本质力量得肯定与确证。所谓人得本质力量得对象化,人得本质力量得肯定与确证,就是指人在一定得社

数字图像处理

信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理 实验项目名称：数字图像处理的基础实验时间：班级：姓名：学号： 实验目的: 1.通过本次实验熟悉matlab语言 2.学会对图像的放大缩小处理 实验环境: Matlab软件 实验内容及过程: 1.数字图像采样过程 （1）实现图像4倍、16倍的减采样（缩小） 最简单的是减小一半，这样只需取原图的偶（奇）数行和偶（奇）数列构成新的图像。 （2）实现图像4倍、16倍的增采样（放大） 如果需要将原图像放大k*k倍，则将一个像素值添在新图像的k*k的子块中。 注意：减采样或者增采样过程可以使用灰度图像或者彩色图像。编程时候要特别注意灰度图像的数据是2维的，彩色图像的数据是3维的。 2. 数字图像灰度级变换过程 （1）将一幅彩色图像转换为256级灰度图像； （2）将一幅256级灰度图像分别转换为64级、16级、8级、2级灰度图像。 实验结果及分析：

1.数字图像采样过程 （1）实现图像4倍、16倍的减采样（缩小）设计程序 function Iw = resample(I,m) [a,b] = size(I); aa = floor(a/m); bb = floor(b/m); Iw=zeros(aa,bb); for i=1:aa for j=1:bb Iw(i,j)=I(m*(i-1)+1,m*(j-1)+1); end end Iw=uint8(Iw); clc;clear; close all; I=imread('cameraman.tif'); m=4; Iw=resample(I,m); imshow(I); imshow(Iw); n=16; Iw2=resample(I,n); figure:imshow(Iw2); figure:imshow(I); 实验结果 （2）实现图像4倍、16倍的增采样（放大） function Iw = resample2(I,m) [a,b] = size(I); for i=1:a for j=1:b Iw(m*i,m*j)=I(i,j); end end Iw=uint8(Iw);clc; clear; close all; I=imread('cameraman.tif'); m=4; Iw=resample2(I,m); imshow(I); imshow(Iw); figure:imshow(I);

数字图像处理——彩色图像实验报告

6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果：

彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像

(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间

《大学美育》课程问卷调查表一

安徽新华学院2013-2014第二学期素质教育选修课作业 《大学美育》课程问卷调查表一 说明：本调查表由《大学美育》课程组教师设计，目的在于了解选修该课程学生的基本状况，真实回答是唯一要求，不做最后成绩评定的依据。请同学们认真回答以下问题，作为我们了解情况，改进教学的主要依据。谢谢同学们的配合！下载后打印纸质稿一份，完成后，于第二次上课时交给授课教师。 院系姓名学号年级专业 认真阅读以下题目,在你认定的选项后面画√,可以多选. 1．你的基本状况 性别 A男 B女 专业 A文 B理 C经管 D医药 E艺术 F其他 年级 A大一 B大二 C大三 D大四 E其他 2. 你选修大学美育的目的 A增加审美修养 B获得学分 C其他 3. 你对大学美育课程的理解 A知识学习类课程 B思想品德类课程 C审美教育类课程 D其他 4. 你以前学习过艺术类的课程主要有 A绘画 B音乐 C舞蹈 D书法 E其它 F无 5. 你学习过美育或者美学方面的课程吗? A学习过一段时间 B深入学习过 C听说过 D从来没有 6. 你认为审美教育对大学生个人成长有没有作用? A有很大作用 B作用不明显 C没有作用 7. 如果你认为审美教育对个人的成长有作用的话,这种作用表现在哪些方面? A拥有关于美的知识 B提升审美能力 C美化日常生活 D改变精神气质 8. 在美育与智育的关系上,你的看法是: A 美育促进智育的发展 B 美育影响智育的发展 C美育和智育没有必然联系 9. 在美育与德育的关系上,你的看法是: A美育促进德育的发展 B美育影响德育的发展 C美育和德育没有必然联系 10. 你对着装方面的时尚风格的看法是: A时尚的必定是美的 B时尚的不一定是美的 C时尚的对一部分人来说是美的11.在美感和性感问题上,你的看法是: A美感就是性感 B性感包含美感 C美感作用于人的精神方面,性感作用于人的心理和生理方面 D不清楚二者的关系 12. 分辨一幅人体图片是属于艺术或者色情的主要依据是: A图片表现的是否具有精神方面的美感 B图片表现的是否具有心理和生理方面的快感C无法区分 13. 你希望在大学美育课程中获得哪些方面的知识? A分清美丑的界线 B能学到与艺术有关的知识(如绘画、书法、音乐、舞蹈等) C日常生活美化方面的知识和技巧 D提升人的精神品位方面的知识

数字图像处理

数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进:其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而,在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理(即低级、中级和高级处理)来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作,如降低噪声的图像预处理,对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割(把图像分为不同区域或目标物)以及缩减对目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中级图像处理是以输入为图像,但输出是从这些图像中提取的特征(如边缘、轮廓及不同物体的标识等)为特点的。最后,高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解,以及执行与视觉相关的识别函数(处在连续统一体边缘)等。 图像获取是第一步处理。注意到获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常,图像获取包括如设置比例尺等预处理。 图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。基本上,增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节,或简单地突出一幅图像中感兴趣的特征。一个图像增强的例子是增强图像的对比度,使其看起来好一些。应记住,增强是图像处理中非常主观的领域。 图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域。然而,不像增强,图像增强是主观的,而图像复原是客观的。在某种意义上说,复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。另一方面,增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。 彩色图像处理已经成为一个重要领域,因为基于互联网的图像处理应用在不断增长。就使得在彩色模型、数字域的彩色处理方面涵盖了大量基本概念。在后续发展,彩色还是图像中感兴趣特征被提取的基础。 小波是在各种分辨率下描述图像的基础。特别是在应用中,这些理论被用于

数字图像处理实验

《数字图像处理》 实验报告 学院：信息工程学院 专业：电子信息工程 学号： 姓名： 2015年6月18日

目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示 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．图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、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； 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； 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flower.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flower.bmp。 7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；

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

大学美育教学计划

《大学美育》教学计划 一、本课程的目的。 讲授美育和美学理论知识是高等学校对学生实施审美教育的基础环节。开设本课程的目的，在于使学生比较系统地了解马克思主义美学的基本原理，以及美育的意义、任务和途径，从而初步树立正确、进步的审美观，培养高尚、健康的审美理想和审美情趣，发展对美的事物的感受力、鉴赏力、创造力，提高在审美欣赏活动和审美创造活动中陶冶情操、完善人格、进行自我教育的自觉性。 二、教学基本内容及基本要求 绪论培养全面发展的一代新人 1、教育的根本任务在于育人，就是要培养做人的基本素质，使青年一代成为全面发展的人。 美育的根本问题是要培养完美的人格，它是人的基本素质教育，在全面发展教育中具有独特功能和重要地位。 2、了解教育的根本任务，美育在全面发展教育中的重要意义。 第一章人类美化自身的学科 1、高校美育的首要任务，是要教育学生逐步树立马克思主义的审美观。基本任务，是要培养正确的审美理想，健康的审美情趣，提高对美的感受力、鉴赏力、表现力和创造力。根本任务，是要塑造完美的人格：以美引善，提高学生的思想品德；以美启真，增强学生的智力；以美怡情，增进学生的身心健康，总之要促进大学生全面、和谐的发展。 高校美育的实施，①教学活动(设置美育和文学艺术教育方面的课程，开掘和发挥所有课程的美育因素)；②课外活动(组织文艺社团，举办美育方面的讲座演出、展览、参观、比赛等等)；③校园环境的美化和文明校园建设等。 2、掌握美育的任务，了解美育的实施。 第二章美是什么 1、美学史上关于美的本质问题的代表性观点：美是理念，美是主观观念,美是事物的属性，美是关系，美是生活。以上观点对于认识美的本质的意义及局限性。 美的本质在于人的本质力量的对象化，在于人的本质力量的肯定和确证。所谓人的本质力量的对象化，人的本质力量的肯定和确证，是指人在一定的社会关系中展开的自由自觉的活动的特性以及具体表现这一特性的人的创造才能、智慧、勇敢、思想、情感等本质力量，通过社会实践(首先是生产劳动，还包括社会斗争、科学实验、艺术活动等等)，在人类的实践对象(自然和社会)、人类创造的产品(物质产品和精神产品)上体现出来。 美是由一定的内容和相应的形式构成的。美以宜人的感性形式显现对人的本质力量的肯定和确证，形象性和感染性是美的显著特征。 美根源于实践之中。美最初是从人类的生产实践中产生的。 美和真、善既有区别，又有联系，辩证统一于社会实践。 2、了解美学史上关于美的本质的主要观点； 理解美的本质在于人的本质力量的对象化，美是宜人的感性形式显现对人的本质力量的肯定和确证；

数字图像处理

实验名称：图像分割 所属课程：《数字图像处理》 实验类型：验证性实验 实验类别：专业 实验学时：3 一、实验目的 1.使用MatLab 软件进行图像的分割。 2.通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果。 3.探索各种因素对分割效果的影响。 二、实验原理及过程 1.实验背景 在对图像的研究和应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣，这些部分通常称为目标或者前景(其他不感兴趣的部分称为背景)。为了分析和辨识目标，需要将它们从背景中提取出来。从图像中提取目标的技术和过程就称为图像分割。图像分割是图像处理中一类重要的研究内容，其目的是把图像分成一些有意义、互不重叠的区域，分割结果的优劣将直接影响图像的后续处理。 作为图像分析、理解的基础，图像分割在诸多领域具有广泛的应用，例如基于内容的 图像检索、机器视觉、文字识别、指纹识别，以及生物医学图像处理方面的病变检测和识别，军事图像处理方面的地形匹配与目标制导，工业图像处理方面的无损探伤和非接触式检测等。另外，图像分割技术也已用于图像压缩编码，近年来发展起来的基于内容的视频编码(如MPEG-4)同样离不开图像分割的结果。 2.实验设计指标 ?能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。 ?能够掌握分割条件(阈值等)的选择。 ?完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果 ?能够从理论上作出合理的解释。 3.实验要求（设计要求）

(1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： 相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果； 注意： ?先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值。 ?应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。 ?分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果。 ?将处理结果转化为“白底黑线条”的方式。 ?给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤b~f。 (2)使用Prewitt 算子的图像分割实验 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示： ?处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。 ?注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。 (5) 打印全部结果并进行小组讨论。 4.实验（设计）仪器设备和材料清单 ?PC计算机 ?MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) ?实验所需要的图片 5.实验源代码： ?Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子的图像分割实验 I=imread('F:\matlab作业\1.jpg'); %读取图像 I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图

数字图像处理实验一

数字图像处理—实验一 一．实验内容： 图像灰度变换 二．实验目的： 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换；感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三．实验步骤： 1．获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序： clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2．产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65

1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序： subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3．产生灰度变换函数T2，使得： 用T2对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];