第01章 绪论《数字图像处理 》 胡学龙

第１章
内容提要: ?数字图像处理的发展简史 ?图像处理的任务 ?基本的图像处理系统 ?图像各种形式的表示
绪论
?MATLAB图像处理工具箱简介。
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教学建议:
1. 本章教学安排4学时 2. 学习本课程的先修知识包括：
① 线性代数：矩阵的表示与运算 ② 数字信号处理 ③ 微机原理 ④ 软件技术基础等。
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3.重点了解
① 图像处理的任务 ② 基本的图像处理系统 ③ 微机图像处理系统 ④ 数字图像的表示 ⑤ MATLAB图像处理工具箱的初步使用。
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1.1 数字图像处理及发展简史
? 1.1.1 数字图像与像素 ? 图像是自然界景物的客观反映。 ? 在数字图像领域，将图像看成是许多大小相同、 形状一致的像素组成。
– 像素（picture element，简称pixel）
? 一幅图像可以用二维矩阵加以表示。
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图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
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图像的数字化包括两个主要步骤：离散和量化
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? 1.1.2
图像处理的发展简史
? 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国宇航局喷气推 进实验室（NASA JPL）对“徘徊者7号”探测器发来的几千 张月球照片的进行几何校正、灰度变换、去除噪声等处理 ? 考虑了太阳位置和月球环境的影响 ? 用计算机绘制了月球表面的照片。
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2005年1月14日，“惠更斯”探测器拍摄了“土卫六”的图像。
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图1.3 土卫六的地貌图
图1.4 陆地卫星5号
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1.2 图像处理的目的、任务与特点
? 1.2.1
? ? ? ?
图像处理的目的
一般地，图像处理中需要完成以下一个或几个任务： （1）提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意或较满意的效果。 （2）提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。 （3）为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有 效的压缩。
? ?
（4）信息的可视化。 （5）信息安全的需要。
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1.2.2
图像处理的任务
? 图像处理的主要任务：
– 图像获取与数字化 – 图像增强 – 图像恢复 – 图像重建 – 图像变换 – 图像编码与压缩 – 图像分割
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1.2.3
数字图像处理的特点
1．具有数字信号处理技术共有的特点。如： （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可能是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的 预处理结果。
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3．数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自多种信息源，它们可 以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像、超声波图像或红外图像。
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图1.5 胸部X光片图像
图1.6 红外热像仪检测的手
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? ?
4．数字图像处理技术综合性强。 5．数字图像处理与模拟方式处理图像相比，也 有一些不足之处，如
– （1）数字图像处理的信息大多是二维或二维以上的 多维信息，数据量巨大 – – （2）数字图像信号占用的频带较宽。 （3）处理费时。
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1.3 基本的图像处理系统
? 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
? 1.3.1
图像处理硬件
? 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、 图像输出设备等组成。
? 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。
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图1.7 基本的数字图像处理系统
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? 较完整的数字图像处理系统结构框图：
– 由输入设备、成像显示记录设备、数字图像处理核心、 交互控制单元等组成。
? 1 图像输入设备
– 完成将模拟光学图像转换成模拟电图像的过程。 – 数字化图像输入设备还进一步将模拟电图像进行数字 化以便于存储介质存储和计算机处理。
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? 2. 图像存储器
– 为了适应图像的大数据量要求，输入图像、输出图像以及中间结 果图像必须用大容量存储介质进行存储。
? 3. 主机
– 用于图像处理的计算机。
? 4．显示器及图像输出设备
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图1.8
数字图像处理系统结构图
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? 图像采集卡、显示卡、高速图像处理卡等。
– （1）图像采集卡 – （2）高速图像处理卡 – （3）显示卡
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图1.9 基于DSP的高速图像处理卡结构图
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图1.10
VGA显卡的原理框图
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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

数字图像处理课程设计-小波变换

摘要 小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支，素有“数学显微镜”的美称。它是继1822年傅立叶提出傅立叶变换之后又一里程碑式的领域，解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题。小波变换可以使得信号的低频长时特性和高频短时特性同时得到处理，具有良好的局部化性质，能有效地克服傅氏变换在处理非平稳复杂信号时存在的局限性，具有极强的自适应性，因此在图像处理中具有极好应用价值。本设计主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩技术，并运用Matlab软件对图像进行分解，然后提取其中与原图像近似的低频信息，达到对图像进行压缩的目的。分别作第一层分解和第二层分解，并比较图像压缩的效果。 关键词:小波变换；Matlab；图像分解；图像压缩

目录 摘要 ..................................................................................................... I 第1章绪论 (1) 1.1设计背景 (1) 1.2设计要求 (1) 1.3设计思路简介 (1) 第2章小波变换处理图像设计过程 (2) 2.1小波变换的分解和重构算法 (2) 2.2小波变换在图像压缩中的应用 (4) 第3章软件设计与仿真 (6) 3.1MATLAB程序 (6) 3.2结果及分析 (7) 第4章总结与展望 (9) 参考文献 (10)

第1章绪论 1.1设计背景 小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，经过近10年的探索研究，重要的数学形式化体系已经建立，理论基础更加扎实。与Fourier变换相比，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、样调分析、数值分析的完美结晶；小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。 1.2设计要求 利用小波变换的基本原理在MATLAB环境下编写程序对静态图像进行分解并压缩，并观察分析其处理效果。 1.3设计思路简介 一个图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的。高分辨率(即高频)子图像上大部分点都接近于0，越是高频这种现象越明显。对一个图像来说，表现一个图像最主要的部分是低频部分，所以利用小波分解就可以达到去掉图像的高频部分而只保留低频部分的目的。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其它编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 本设计利用MATLAB工具箱中的Wavele Toolbox——小波工具箱对图像进行小波变换。

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： 源代码： >>I=imread('lily.tif') >> whos I >> imshow(I) 二、压缩图像 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lily.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flily.bmp。7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小； 9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。 其中9的实验结果如下图：

源代码： 4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif') >> imfinfo 'lily.tif'； >> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20); >> imwrite(I,'lily.bmp'); 7~9 >>I=imread('Sunset.jpg'); >>J=imread('Winter.jpg') >>imfinfo 'Sunset.jpg' >> imfinfo 'Winter.jpg' >>figure(1),imshow('Sunset.jpg') >>figure(2),imshow('Winter.jpg') 三、二值化图像 10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。实验结果如下图： 源代码： >> I=imread('lily.tif') >>gg=im2bw(I,0.4); F>>igure, imshow(gg)

《数字图像处理》习题解答

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 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。 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。 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。 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

数字图像处理的概念教学总结

数字图像处理的概念

二、数字图像处理的概念 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。 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）。 –每个像素包括两个属性：位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言，每个象素的亮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，而其它表示灰度级别。 物理图象及对应 的数字图象 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。 4什么是数字图像处理 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:空间上，图像抽样;幅度上，灰度级量化 x方向，抽样M行 y方向，每行抽样N点

整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64，128，256，512，1024，2048 6数字图像常用矩阵来表示： f(i,j)=0~255，灰度级为256，设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理： 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。 9图像分析：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 以观察者为中心研究客观世界； 图像分析是一个从图像到数据的过程。 10图像理解：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 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） N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 符号 目标 像素 高层 中层 低层 高 低 抽 象 程 度 数 据 量 操 作 对 象 小 大语 义

数字图像处理课设图像频域增强正文

第1章绪论 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB 成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JA V A 的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

第2章数字图像处理的相关知识 2.1图像频域增强原理 图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。 图像增强的方法分为空域法和频域法两类，空域法主要是对图像中的各个像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，对图像进行操作，修改变换后的系数，例如傅立叶变换、DCT变换等的系数，然后再进行反变换得到处理后的图像。 卷积理论是频域技术的基础。设函数f(x,y)与线性位不变算子h(x,y)的卷积结果是g(x,y),即g(x,y)=h(x,y)*f(x,y),那么根据卷积定理在频域有： G(u,v)=H(u,v)F(u,v) （2.1）其中G(u,v),H(u,v),F(u,v)分别是g(x,y),h(x,y),f(x,y)的傅立叶变换。用线性系统理论的话来说，H(u,v)是转移函数。 在具体的增强应用中，f(x,y)是给定的（所以F(u,v)可利用变换得到），需要确定的是H(u,v)，这样具有所需特性的g(x,y)就可由式（1）算出G(u,v)而得到：g(x,y)=F-1[H(u,v)F(u,v)] （2.2） 2.2实现步骤 根据以上讨论，在频率域中进行增强是相当直观的，其主要步骤有： （1）计算需增强图的傅立叶变换； （2）将其与1个（根据需要设计的）转移函数相乘； （3）再将结果傅立叶反变换以得到增强的图。 频域增强的两个关键步骤： （1）将图像从空域转换到频域所需的变换及将图像从频域空间转换回空域所需的变换. （2）在频域空间对图像进行增强加工操作

数字图象处理1

北京科技大学远程教育学院 数字图像处理 注：所有答案均需写在答题纸上（不要抄题，注明题号） 一、选择题（30分，每题2分） 1．位图的最小单位是B A．1/2个像素B．1个像素C．1/4个像素D．1/8个像素 2．要编辑箭头，应选用什么工具。 D A．钢笔B．填充C．手绘D．轮廓笔 3．在贝塞尔工具绘制曲线过程中得到一个尖突的方法有： C A．绘制时按S键B．绘制时按“Make Node a Cusp”按键 C．绘制时按C键D．没有办法 4．对对象A执行仿制命令得到对象B，再对子对象B执行再制命令得到对象C，现对对象A执行封套命令，结果是：A A．ABC效果一起变B．B变C不变 C．BC都不变D．C变B不变 5．焊接对象泊坞窗中“目标对象”是指C A．所有焊接对象B．首先选择的对象 C．焊接箭头指向的对象D．焊接后产生的对象 6．以下关于交互式阴影工具的说法正确的是 C A．阴影颜色不可变B．开放曲线不能有阴影 C．段落文本可以应用阴影效果D．阴影的不透明度最大值为150 7．对直线应用立体化效果，然后拆分，结果是 A A．得到一条直线和一个四边形B．得到一个四边形 C．得到五条线段D．得到四条线段 8．关于图层的说法以下正确的有： B A．图层位置不可互换 B．图层上的对象可拖放到主图层上 C．在不同层上的对象可在同一群组中 D．不可见的层不被打印 9．如果您打开的文件中正缺少某几种字体,CorelDRAW会 D A．自动替换B．空出字体 C．临时替换 D．出现对话框让您选择 10．移动物件后单击鼠标右键得到一个副本，这一过程是：B A．复制B．再制C．克隆D．重绘 11．请选出下列哪种不属于曲线结点的模式? D A．尖突式节点B．平滑式节点C．对称式节点D．自由式节点 12．如何选取文本框和链接文本框中的全部文本? B A．文本光标三次点击一个段落B．编辑文本时，按下Ctrl +Alt C．编辑文本时，按下Ctrl + Shift D．文本光标双击一个段落 13．用什么工具可以产生连续光滑的曲线B A．手绘B．贝塞尔C．自然笔D．压力笔 14．在使用调色板填色时，用鼠标什么键可以对物体填色 A A．左键B．右键 15．在“复制”与“剪切”命令中，谁能保持物体在剪贴板上又同时保留在屏幕上。B A．两者都可以B．复制命令C．剪切命令

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：

数字图像处理论文

数字图像处理论文 一、数字图像处理的概念与发展概况 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。随着图像处理技术的深入发展，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，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。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，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。，已在国家安全、经济发展、日常生活中充当越来越重要的角色,对国计民生的作用不可低估。 二、图像处理的目的 一般地，图像处理需要完成一下一项或几项任务。 (1)提高图像的视觉质量以提供人眼主观满意度或较满意的效果。例如，图像的增强、恢复、几何变换、代数运算、滤波处理等，有可能使受到污染、干扰等因素产生的低清晰度、变形图像等的质量得到有效改善。 (2)提取图像中目标的某些特征，以便于计算机分析或机器人识别。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。 (3)为了存储和传输庞大的图像和视频信息，常常对这类数据进行有效的变换、编码和压缩。如统计编码、预测编码和正交变换等方法。 (4)信息的可视化。信息可视化结合了科学可视化、人机交互、数据挖掘、图像技术、图形学、认知科学等诸多学科的理论和方法，是研究人、计算机表示的信息以及它们相互影响的技术。 (5)信息安全的需要。主要反映在数字图像水印和图像信息隐藏方面。这是新世纪图像工程出现的新热点之一。 三、图像处理的任务与常用方法 图像处理的任务是获取客观世界的景象并转化为数字图像后，进行增强、复原、重建、变换、编码、压缩、分割等处理，从而将一幅图像转化为另一幅具有新意义的图像。图像处理的主要任务与常用方法分成以下几类。 (1)图像获取与数字化。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信号，再由模拟/数字转换器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的获取也称图像的采集。原始图像的质量高会大大减轻后期处理的负担。 (2) 图像增强和图像复原。图像增强的作用是对视觉不满意的图像进行改

北航数字图象处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验二图像变换实验 1．实验目的 学会对图像进行傅立叶等变换，在频谱上对图像进行分析，增进对图像频域上的感性认识，并用图像变换进行压缩。 2．实验内容 对Lena或cameraman图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。 3. 实验要求 实验采用获取的图像，为灰度图像，该图像每象素由8比特表示。具体要求如下： （1）输入图像采用实验1所获取的图像（Lena、Cameraman）； （2）对图像进行傅立叶变换、获得变换后的系数矩阵； （3）将傅立叶变换后系数矩阵的频谱用图像输出，观察频谱； （4）通过设定门限，将系数矩阵中95%的（小值）系数置为0，对图像进行反变换，获得逆变换后图像； （5）观察逆变换后图像质量，并比较原始图像与逆变后的峰值信噪比（PSNR）。 （6）对输入图像进行离散余弦、哈达玛变换，重复步骤1-5； （7）比较三种变换的频谱情况、以及逆变换后图像的质量（PSNR）。 4. 实验结果 1. DFT的源程序及结果 J=imread('10021033.bmp'); P=fft2(J); for i=0:size(P,1)-1 for j=1:size(P,2) G(i*size(P,2)+j)=P(i+1,j); end end Q=sort(G); for i=1:size(Q,2) if (i=size(Q,2)*0.95) t=Q(i); end end G(abs(G)

基础工程课件第一章

绪论 0.1地基和基础 一、地基和基础的概念（插图） 1地基：受建（构）筑物荷重影响的那一部分地层称为地基 2基础：支撑上部结构荷载并将其传给地层中地基的下部结构称为基础3直接支撑基础的地基称为持力层，在持力层下方的地层称为下卧层。4基础分类： 埋深不大于5cm或埋深与基础底面宽度之比小于1、只需简单施工程序就可以建造起来的基础称为浅基础；埋深较深，且需要特殊方法施工的基础称为深基础，如桩基础、墩基础、沉井、地下连续墙、筏板带桩基础、箱基带桩基础等。 5地基分类： 地层包括岩层和土层，因此地基有岩石地基和土质地基之分。由于人们对选定场地的土质条件无法选择，只能对其进行合理的利用和处理。 对于开挖基坑后就可以直接修筑基础的地基，称为天然地基；对那些

不能满足要求、需要进行人工处理的地基称为人工地基。 二、地基应满足的基本条件： 为了建（构）筑物的安全和正常使用，地基基础设计必须满足下列两个基本条件： 1地基的强度条件：要求作用于地基的荷载不得超过地基的承载力，保证地基不发生整体强度破坏；地基的土（岩）体必须稳定，保证在建（构）筑物使用期间，不发生开裂、滑动和坍塌等有害现象。 【沉降量、沉降差】 2地基的变形条件：控制基础的沉降不超过地基的容许变形值，保证建（构）筑物不因地基变形而损坏过影响其正常使用。【倾斜、局部倾斜】在荷载作用下，建（构）筑物的地基、基础、上部结构上部分互相制约、共同工作。对于特定的建筑物，采用何种类型的地基、配合何种形式的基础，是建筑物设计最基本的问题之一。设计时应根据当地地质勘查资料，综合考虑地基、基础、上部结构的相互作用与当地施工水平及场地施工条件，通过技术经济比较，选取安全可靠、经济合理、技术先进、保护环境的地基基础方案。 0.2基础工程的作用 一、基础工程的学科地位： 基础工程是以土力学、建筑材料、钢筋混凝土结构、建筑施工等课程为专业基础，研究在各种可能荷载及其组合作用及一定工程地质条件和环境条件下，地基基础受力、变形稳定新装的变化规律及各种地基基础的设计、施工、检测与维护的专门学科，是土木工程学科的

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];

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

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。

数字图像处理实验一

实验一图像变换 一．实验目的 1.了解图像变换的意义和手段 2.熟悉离散傅里叶变换、离散余弦变换、离散小波变换的基本性质； 3.熟练掌握图像变换的方法及应用； 4.通过实验了解二维频谱的分布特点； 5.通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的变换。 二．实验原理 1.应用各种离散变换进行图像处理 2.离散余弦变换（DCT）的定义 3. 离散小波变换定义 三．实验步骤 1.启动MATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件； 2.利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数; 3 .调入、显示“实验一”获得的图像； 4.对图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱; 5.讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。 6.记录和整理实验报告。 四．实验程序与内容 clc; figure(1); load imdemos saturn2; title('原图像'); imshow(saturn2); figure(2); s=fftshift(fft2(saturn2)); imshow(log(abs(s)),[]); title('原图像傅立叶频谱'); figure(1); A=imread('liubh.jpg');

B=rgb2gray(A); imshow(B); title('原图像'); s=fftshift(fft2(B)); figure(2); imshow(log(abs(s)),[]); title('彩色图像的傅立叶频谱'); RGB=imread('liubh.jpg'); figure(1);

土力学与基础工程复习重点

土力学与基础工程复习重点 第一章 绪论 （1）地基：支承基础的土体或岩体。 （2）天然地基：未经人工处理就可以满足设计要求的地基。 （3）人工地基：若地基软弱、承载力不能满足设计要求，则需对地基进行加固处理。 （4）基础：将结构承受的各重作用传递到地基上的结构组成部分。 第二章 土的性质及工程分类 （1）土体的三相体系：土体一般由固相（固体颗粒）、液相（土中水）和气相（气体）三部分组成。 （2）粒度：土粒的大小。 （3）界限粒径：划分粒组的分界尺寸。 （4）颗粒级配：土中所含各粒组的相对量，以土粒总重的百分数表示。 （5）土的颗粒级配曲线。 （6）土中的水和气（p9） （7）工程中常用不均匀系数u C 和曲率系数c C 来反映土颗粒级配的不均匀程度。 不均匀系数u C 反映了大小不同粒组的分布情况，曲率系数c C 描述了级配曲线分布整体形态。 工程上对土的级配是否良好可按如下规定判断： 1.对于级配连续的土：5>u C ，级配良好：5

2.对于级配不连续的土，级配曲线上呈台阶状（见图曲线C ），采用单一指标u C 难以全面有效地判断土的级配好坏，同时需满足5>u C 和3~1=c C 两个条件时，才为级配良好，反之则级配不良。 颗粒分析实验：确定土中各个粒组相对含量的方法称为土的颗粒分析实验。对于粒径大于的粗粒土，可用筛分法。对于粒径小于的细粒土，则可用沉降分析法（水分法）。 （7）土的物理性质指标 三个基本实验指标 1.土的天然密度ρ 土单位体积的质量称为土的密度（单位为33//m t cm g 或），即V m =ρ。 （） 2.土的含水量w 土中的水的质量与土粒质量之比（用百分数表示）称为土的含水量， 即%100?=s w m m w 。 （） 3.土粒相对密度s d 土的固体颗粒质量与同体积4℃时纯水的质量之比，称为土粒相对密度，即 1 11w s w S s s V m d ρρρ== （） 反映土单位体积质量（或重力）的指标 1.土的干密度d ρ 土单位体积中固体颗粒部分的质量，称为土的干密度，并以d ρ表示：V m s d = ρ。 （） 2.土的饱和密度sat ρ 土孔隙中充满水的单位体积质量，称为土的饱和密度sat ρ， 即V V m w V s sat ρρ+=， （） 式中w ρ为水的密度，近似取3/1cm g w =ρ 3.土的有效密度（或浮密度）ρ' 在地下水位以下，单位体积中土粒的质量扣除同体积水的质量后，即为单位土体积中土粒的有效质量，称为土的有效密度ρ'，即V V m w s s ρρ-= '. （） 反映土的空隙特征、含水程度的指标 1.土的孔隙比e 土中空隙体积与土粒体积之比称为土的孔隙比e ，即s V V V e =。 （）

第一章 绪论和第二章浅基础

第一章绪论 第二章 基础工程：研究下部结构物与岩土相互作用共同承担上部结构物所产生各种变形与稳定问题。持力层：在地基基础设计时，直接承受基础荷载的土层。 （持力层受附加应力影响，随深度增加而减小； 当附加应力与自重应力之比满足一定条件时，此时深度为持力层底面） 下卧层：承受压力的这一部分为持力层； 持力层以下部分为下卧层。（注：根据承受荷载不同，持力层和下卧层也不同） 地基：建筑物的全部荷载都由它地层来承担，受建筑物影响的那一部分地层。 地基可分为：①天然地基：开挖基坑后可以直接修筑基础的地基； ②人工地基：不能满足要求而需要事先进行人工处理的地基。 基础：建筑物向地基传递荷载的下部结构。 基础的作用：扩散压力；传递压力；调整地基变形；抗滑或抗倾覆及减振。 基础可分为：①浅基础：指埋深不大的基础（d<5m)； （1）采用常规施工方法修建； 大开挖——降水——建造基础——回填土 （2）不计基础侧面的摩擦力。 ②深基础：对于浅层土质不良，需要利用深处良好地层； （1）采用专门的施工方法和机具建造的基础； （2）计算承载力时需要计入基础侧面的摩擦力。 ③深浅结合的基础：桩——筏基础、桩——箱基础。 地基基础设计方案： ①天然地基上的浅基础（优先选用）——天然地基 ②人工地基上的浅基础 ③天然地基上的深基础 ④深浅结合的基础（桩-筏基础、桩-箱基础） 对地基基础设计的基本要求： ①地基承载力要求 ②地基变形要求 ③基础强度、刚度、耐久性要求 ④对坝基，有抗渗要求。 基础分类： 地基液化：——液化层常采用原位测试方法来判别。

地震液化在地质上有如下的宏观现象: ①喷水冒砂:土体中剩余孔隙水压力所产生的管涌所导致的水和砂在地面上喷出。 ②地下砂层液化：地基中某些砂层，在其上虽覆盖有一定厚度的非液化土层， 但当地震烈度大于7度时，地下饱和砂层可发生液化，地基的强度降低。 液化土层的判别：影响土层液化的主要因素有振动强度、透水性、密度、粘性、静应力状态等。当地基内存在如下土层特点时应注意： （1）若土的密度大，振动下体积收缩的趋势小，不易液化。 （2）土的渗透性不好，则不易排水，孔隙水压力得以增大，易于液化。 （3）土的粘性大，则在有效应力消失时土粒可以依赖粘聚力来联系，粘性大的土不易液化。（4）若土的有效应力大，或土埋深大，则液化需要较高的孔隙水压力，比受力小的难液化。（5）振动强度增大至一定程度时会产生液化。 一般经验认为：地震烈度在6度以下的地区很少发现液化造成的喷水冒砂现象。 地基基础工程的重要性： 地质条件复杂；施工难度大；隐蔽工程（一旦发生事故，补救困难）；造价高（20%）。解决地基基础问题的合理途径： 勘察（室内，原位试验）—设计（理论，经验）—施工//检测（评价设计的合理程度， 信息化施工，判别安全度） 成功的基础工程需满足的8个要求：（2埋深；3体系；1经济，沉降，环保） ①埋深应足以防止基础底面下的物质向侧面挤出； ②埋深应在冻融及职务生长引起的季节性体积变化区以下； ③体系在抗倾覆、转动、滑动或防止土破坏方面必须安全； ④体系对土中有害物质所引起的锈蚀或腐蚀必须安全； ⑤体系足以应对以后在场地或施工几何尺寸方面的某些变化； ⑥基础应是经济的； ⑦地基总沉降和沉降差应为基础构件和上部结构所允许； ⑧基础及其施工应满足环境保护的要求。