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

0

7.图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。它包括采样

和量化两个过程。像素的位置和灰度就是像素的属性。

8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。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。

14.数字化器组成：

1)采样孔：保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。

2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。

3)光传感器：通过采样孔测量图像的每一个像素的亮度。

4)量化器：将传感器输出的连续量转化为整数值。

5)输出存储体：将像素灰度值存储起来。它可以是固态存储器，或磁盘等。

15.灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。以灰度级为横坐标，纵坐标

为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

16.直方图的性质：

1)灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映图像像素的位置,即丢失了

像素的位置信息。

2)一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成立。不同的图像可对应相同的直方图

3)一幅图像分成多个区域，多个区域的直方图之和即为原图像的直方图。

17.直方图的应用：

1)用于判断图像量化是否恰当

2)用于确定图像二值化的阈值

3)计算图像中物体的面积

4)计算图像信息量：熵H

18.图像处理基本功能的形式：单幅图像→单幅图像，多幅图像→单幅图像，单（或多）

幅图像→数字或符号。

19.邻域：对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合

适的整数}，叫做该像素的邻域。

20.图像处理的几种具体算法：

1)局部处理：移动平均平滑、空间域锐化。

2)点处理：图像对比度增强、图像二值化。

3)大局处理：傅里叶变换。

4)迭代处理：细化。

5)跟踪处理

6)位置不变处理和位置可变处理：输出像素JP(i，j)的值的计算方法与像素的位置

(i，j)无关的处理称为位置不变处理或位移不变处理

7)窗口处理和模板处理。

21.图像的数据结构与特征：

1)组合方式：一个字长存放多个像素灰度值的方式。它能起到节省内存的作用，但导

致计算量增加，使处理程序复杂。

2)比特面方式：按比特位存取像素，即将所有像素的相同比特位用一个二维数组表示，

形成比特面。

3)分层结构：由原始图像开始依次构成像素数愈来愈少的一幅幅图像，就能使数据表

示具有分层性，其代表有锥形(金字塔)结构。

4)树结构：对于一幅二值图像的行、列接连不断地二等分，如果图像被分割部分中的

全体像素都变成具有相同的特征时，这一部分则不再分割

5)多重图像数据存储：逐波段存储，分波段处理时采用；逐行存储，行扫描记录设

备采用；逐像素存储，用于分类。

22.图像的特征：

1)自然特征：光谱特征、几何特征、时相特征；

2)人工特征：直方图特征，灰度边缘特征，线、角点、纹理特征；

3)特征的范围：点特征、局部特征、区域特征、整体特征。

4)特征提取：获取图像特征信息的操作。把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，

y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。另外，对应于各特征量的m

维空间叫做特征空间。

23.对比度：一幅图像中灰度反差的大小，对比度=最大亮度/最小亮度

第三章图像变换

24.图像变换通常是一种二维正交变换。

1)正交变换必须是可逆的；

2)正变换和反变换的算法不能太复杂；

3)正交变换的特点是在变换域中图像能量集中分布在低频率成分上，边缘、线状信

息反映在高频率成分上，有利于图象处理。

25.图像变换的目的在于：

1)使图像处理问题简化；

2)有利于图像特征提取；

3)有助于从概念上增强对图像信息的理解。

第四章图像增强

26.图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或

机器进行分析和处理的形式。

27.空间域增强是直接对图像各像素进行处理；

28.频率域增强是先将图像经傅立叶变换后的频谱成分进行某种处理，然后经逆傅立叶变换

获得所需的图像。

29.

30.灰度变换用来调整图像的灰度动态范围或图像对比度，是图像增强的重要手段之一。

1)线性变换：对图像每一个像素灰度作线性拉伸，将有效改善图像视觉效果。

2)分段线性变换：为了突出感兴趣目标所在的灰度区间，相对抑制那些不感兴趣的灰

度区间，可采用分段线性变换。

3)非线性灰度变换：对数变换（当希望对图像的低灰度区较大的拉伸而对高灰度区压

缩时，可采用这种变换，它能使图像灰度分布与人的视觉特性相匹配）。

指数变换（对图像的高灰度区给予较大的拉伸）

31.直方图修整法包括直方图均衡化及直方图规定化两类。

32.直方图均衡化：将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方

法。

33.直方图均衡化变换函数，满足下列条件：

1)在0≤r≤1内为单调递增函数，保证灰度级从黑到白的次序不变；

2)在0≤r≤1内，有0≤T(r)≤1，确保映射后的像素灰度在允许的范围内。

34.直方图均衡化原理：输出图像的概率密度函数可以通过变换函数T(r)控制原图像灰度

级的概率密度函数得到,并改善原图像的灰度层次。

35.一幅图像的s k与r k之间的关系称为该图像的累积灰度直方图。

36.直方图规定化是使原图像灰度直方图变成规定形状的直方图而对图像作修正的增强方

法。

37.利用直方图规定化方法进行图像增强的主要困难在于要构成有意义的直方图。图像经直

方图规定化，其增强效果要有利于人的视觉判读或便于机器识别。

38.为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。

39.用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑，又称邻域平

均法。

40.超限像素平滑法：将f(x,y)和邻域平均g(x,y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根

据比较结果决定点（x,y）的最后灰度g′(x,y)。

41.灰度最相近的K个邻点平均法：可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的

平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。

42.最大均匀性平滑：为避免消除噪声引起边缘模糊，该算法先找出环绕图像中每像素的最

均匀区域，然后用这区域的灰度均值代替该像素原来的灰度值。具体可选任一像素（x,y）的5个有重叠的3*3邻域，用梯度衡量它们灰度变化的大小。

43.有选择保边缘平滑法：对图像上任一像素(x,y)的5×5邻域，采用9个掩模：一个3×

3正方形、4个五边形和4个六边形。计算各个掩模的均值和方差，对方差进行排序，最小方差所对应的掩模的灰度均值就是像素（x,y) 的输出值。

44.空间低通滤波法：应用模板卷积方法对图像每一像素进行局部处理。不管什么样的掩模，

必须保证全部权系数之和为单位值，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生“溢出”现象。

45.中值滤波：是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来

灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。离散阶跃信号、斜升信号没有受到影响。

离散三角信号的顶部则变平了。对于离散的脉冲信号，当其连续出现的次数小于窗口尺寸的一半时，将被抑制掉，否则将不受影响。

46.各种空间域平滑算法效果比较：

1)局部平滑法算法简单，但它的主要缺点是在降低噪声的同时使图像产生模糊，特别

在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越严重。

2)超限像素平滑法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也

有效。并且随着邻域增大，去噪能力增强，但模糊程度也大。超限像元平滑法比局

部平滑法去椒盐噪声效果更好。

3)灰度最相近的K个邻点平均法：较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效

果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。

4)最大均匀性平滑经多次迭代可增强平滑效果，在消除图像噪声的同时保持边缘清晰

性。但对复杂形状的边界会过分平滑并使细节消失。

5)有选择保边缘平滑法既能够消除噪声，又不破坏区域边界的细节。

6)中值滤波对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机噪声的同时能有效保护

边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。中值滤波法能有效削

弱椒盐噪声，且比邻域、超限像素平均法更有效。

47.图像空间域锐化增强图像的边缘或轮廓。

48.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊，图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清

晰。

49.梯度锐化法：梯度为grad(x，y)=Max(|f x′|，|f y′|) 或grad（x，y）=|f x’|+|f y′|。

有梯度算子、Roberts、Prewitt和Sobel算子计算梯度，来增强边缘。

https://www.doczj.com/doc/3a17563861.html,placian增强算子：g(x，y)=f(x，y)- ▽2f(x，y)=5f(x，y)-[ f(x+1，y)+ f(x-1，

y)+f(x，y+1)+ f(x，y-1)]

https://www.doczj.com/doc/3a17563861.html,placian增强算子特点：

1)在灰度均匀的区域或斜坡中间▽2f(x，y)为0，增强图像上像元灰度不变；

2)在斜坡底或低灰度侧形成“下冲”；而在斜坡顶或高灰度侧形成“上冲”

52.高通滤波法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。

53.频率域平滑：由于噪声主要集中在高频部分，为去除噪声改善图像质量，滤波器采用低

通滤波器H(u,v)来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的：

54.频率域低滤波器H(u,v)有四种：理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低

通滤波器、. 梯形低通滤波器。

55.各种滤波器效果比较;

1)理想低通滤波器:在去噪声的同时将会导致边缘信息损失而使图像边模糊,并产生

振铃效应。

2)Butterworth低通滤波器的特性是连续性衰减，而不象理想滤波器那样陡峭变化，

即明显的不连续性。因此采用该滤波器滤波在抑制噪声的同时，图像边缘的模糊程

度大大减小，没有振铃效应产生。

3)指数低通滤波器：图像边缘的模糊程度较用Butterworth滤波产生的大些，无明显

的振铃效应。

4)梯形低通滤波器的性能介于理想低通滤波器和指数滤波器之间，滤波的图像有一定

的模糊和振铃效应。

56.频率域锐化：采用高通滤波器让高频成分通过，使低频成分削弱，再经逆傅立叶变换得

到边缘锐化的图像。包括：理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数滤波器、梯形滤波器。

57.彩色增强技术是利用人眼的视觉特性，将灰度图像变成彩色图像或改变彩色图像已有彩

色的分布，改善图像的可分辨性。彩色增强方法可分为伪彩色增强和假彩色增强两类。

58.伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成不同

的彩色，得到一幅彩色图像的技术。

59.伪彩色增强的方法主要有密度分割法、和频率域伪彩色增强三种。

60.密度分割法是把黑白图像的灰度级从0（黑）到M0（白）分成N个区间I i(i=1，2，…，

N),给每个区间I i指定一种彩色C i，这样，便可以把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。

61.灰度级一彩色变换将原图像f(x,y)的灰度范围分段，经过红、绿、蓝三种不同变换T R(?)、

T G(?)和T B(?)，变成三基色分量I R(x,y)、I G(x,y)、I B(x,y)，然后用它们分别去控制彩色显示器的红、绿、蓝电子枪，便可以在彩色显示器的屏幕上合成一幅彩色图像。

62.密度分割法比较简单、直观。缺点是变换出的彩色数目有限。

63.假彩色增强是对一幅自然彩色图像或同一景物的多光谱图像，通过映射函数变换成新的

三基色分量，彩色合成使感兴趣目标呈现出与原图像中不同的、奇异的彩色。

64.假彩色增强目的：

1)使感兴趣的目标呈现奇异的彩色或置于奇特的彩色环境中，从而更引人注目；

2)使景物呈现出与人眼色觉相匹配的颜色，以提高对目标的分辨力。

65.伪彩色增强与假彩色增强有何区别：伪彩色处理主要解决的是如何把灰度图变成伪彩

色图的问题,最简单的办法是选择对应于某一灰度值设一彩色值来替代,可称之为调色板替代法.另外一种比较好的伪彩色处理方法是设定三个独立的函数 ,给出一个灰度值,便由计算机估算出一个相应的RGB值. 假彩色(false color)处理是把真实的自然彩色图像或遥感多光谱图象处理成假彩色图像.假彩色处理的主要用途是:

(1)景物映射成奇异彩色,比本色更引人注目.

(2)适应人眼对颜色的灵敏度,提高鉴别能力.可把细节丰富的物体映射成深浅与亮度不

一的颜色.

(3)遥感多光谱图象处理成假彩色,可以获得更多信息.

66.像素级影像融合是采用某种算法将覆盖同一地区（或对象）的两幅或多幅空间配准的影

像生成满足某种要求的影像的技术。

67.颜色可以用R、G、B三分量来表示，也可以用亮度（I）、色别（H）和饱和度（S）来表

示，它们称为颜色的三要素。把彩色的R、G、B变换成I、H、S称为HIS正变换，而由

I、H、S变换成R、G、B称为HIS反变换。

第五章图像复原与重建

68.图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不

完善，使图像的质量变坏。

69.图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。

70.图像复原过程如下：找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像

71.图像复原和图像增强的区别：

1)图像增强不考虑图像是如何退化的，而是试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。

因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要看得舒服就行。

2)而图像复原就完全不同，需知道图像退化的机制和过程等先验知识，据此找出一种

相应的逆处理方法，从而得到复原的图像。

3)如果图像已退化，应先作复原处理，再作增强处理。

4)二者的目的都是为了改善图像的质量。

72.点源的概念:一幅图像可以看成由无穷多极小的像素所组成，每一个像素都可以看作为

一个点源成像，因此，一幅图像也可以看成由无穷多点源形成的。

73.当输入的单位脉冲函数延迟了α、β单位，即当输入为δ（x–α，y–β）时，如

果输出为h（x–α，y–β），则称此系统为位移不变系统。

74.线性位移不变系统的输出等于系统的输入和系统脉冲响应（点扩散函数）的卷积。即：

g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)。

75.图像退化的数学模型： g（x，y）= f（x，y）* h（x，y）+ n(x，y)

76.采用线性位移不变系统模型的原由：

1）由于许多种退化都可以用线性位移不变模型来近似，这样线性系统中的许多数学工具如线性代数，能用于求解图像复原问题，从而使运算方法简捷和快速。

2）当退化不太严重时，一般用线性位移不变系统模型来复原图像，在很多应用中有较好的复原结果，且计算大为简化。

3）尽管实际非线性和位移可变的情况能更加准确而普遍地反映图像复原问题的本质，但在数学上求解困难。只有在要求很精确的情况下才用位移可变的模型去求解，其求解也常以位移不变的解法为基础加以修改而成。

77.频率域恢复方法应注意：若噪声存在，而且H(u,v）很小或为零时，则噪声被放大。这

意味着退化图像中小噪声的干扰在H(u,v)较小时，会对逆滤波恢复的图像产生很大的影响，有可能使恢复的图像和f(x,y)相差很大，甚至面目全非。

78.图像在获取过程中，由于成像系统本身具有非线性、拍摄角度等因素的影响，会使获得

的图像产生几何失真，可分为：系统失真和非系统是真。系统失真是有规律的、能预测的；非系统失真则是随机的。

79.对图像进行几何校正的必要性：当对图像作定量分析时，就要对失真的图像先进行精

确的几何校正（即将存在几何失真的图像校正成无几何失真的图像），以免影响定量分析的精度。

80.几何校正分两步：

1)图像空间坐标变换；首先建立图像像点坐标（行、列号）和物方（或参考图）对应

点坐标间的映射关系，解求映射关系中的未知参数，然后根据映射关系对图像各个

像素坐标进行校正；

2)确定各像素的灰度值（灰度内插）

81.图像空间坐标变换当n=1时，畸变关系为线性变换，式子中包含a00、a10、a01 、b00、b10、

b016个未知数，至少需要3个已知点来建立方程式，解求未知数。当n=2时，畸变关系式包含12个未知数，至少需要6个已知点来建立关系式，解求未知数。

82.几何校正方法可分为直接法和间接法两种。

83.常用的像素灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法三种。

84.像素灰度内插法效果比较：

1)最近邻内插：最简单，效果尚佳，但校正后的图像边缘有明显锯齿状，即存在灰度

不连续性。

2)双线性内插法：较复杂，计算量较大，没有灰度不连续性的缺点，结果令人满意。

但它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓有一定模糊。

3)三次内插：计算量最大，但内插效果最好，精度最高。

85.图像重建有三种模型：透射模型、发射模型和反射模型。

86.透射模型建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收的基础之上，透射模型经常用于

X射线、电子射线及光线和热辐射的情况下，它们都遵从一定的吸收规则。

87.发射模型可用来确定物体的位置。这种方法已经广泛用于正电子检测,通过在相反的方

向分解散射的两束伽马射线,则这两束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。

88.反射模型可以用来测定物体的表面特征，例如光线、电子束、激光或超声波等都可以用

来进行这种测定。

89.从多个断面恢复三维形状的方法有Voxel 法（体素法）、分块的平面近似法。

第六章图像编码与压缩

90.数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输、变换和编码方法，目的是减少存储数据所

需的空间和传输所用的时间。

91.图像编码与压缩就是对图像数据按一定的规则进行变换和组合，达到以尽可能少的代码

（符号）来表示尽可能多的图像信息。

92.冗余数据有：编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余3种。

93.根据解压重建后的图像和原始图像之间是否具有误差，图像编码压缩分为无误差（亦称

无失真、无损、信息保持）编码和有误差（有失真或有损）编码两大类。

94.根据编码作用域划分，图像编码为空间域编码和变换域编码两大类。

95.描述解码图像相对原始图像偏离程度的测度一般称为保真度，可分为两大类：客观保真

度准则和主观保真度准则。

96.最常用的客观保真度准则是原图像和解码图像之间的均方根误差和均方根信噪比两种。

97.理论上最佳信息保持编码的平均码长可以无限接近图像信息熵H。但总是大于或等于图

像的熵H。

98.霍夫曼编码：在信源数据中出现概率越大的符号，编码以后相应的码长越短；出现概率

越小的符号，其码长越长，从而达到用尽可能少的码符表示信源数据。它在无损变长编码方法中是最佳的。

99.行程编码的基本原理：将一行中颜色值相同的相邻像素用一个计数值和该颜色值来代替。100.一维行程编码只考虑了消除行内像素间的相关性.没有考虑其它方向的相关性.

101.二维行程编码就是利用图像二维信息的强相关性，按照一定的扫描路径遍历所有的像素形成一维的序列，然后对序列进行一维行程编码的方法。

102.混合编码：既具有行程编码的性质又是变长编码。

第七章图像分割

103.图像分析：对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述.

104.图像分割：把图像分成互不重叠的区域并提取感兴趣目标的技术。

105.记忆图像分割所需满足的五个条件。

106.分割算法基于灰度值的两个基本特性：不连续性和相似性

107.检测图像像素灰度级的不连续性，找到点、线（宽度为1）、边（不定宽度）。

108.检测图像像素的灰度值的相似性，通过选择阈值，找到灰度值相似的区域，区域的外轮廓就是对象的边。

109.图像分割的方法：

1)基于边缘的分割方法：先提取区域边界，再确定边界限定的区域。

2)区域分割：确定每个像素的归属区域，从而形成一个区域图。

3)区域生长：将属性接近的连通像素聚集成区域

4)分裂－合并分割：综合利用前两种方法，既存在图像的划分，又有图像的合并。110.边缘：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。

111.边缘检测算子：梯度算子、Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子（方向算子）、Laplacian算子、Marr算子。

112.边缘检测算子比较：

1)梯度算子：仅计算相邻像素的灰度差，对噪声比较敏感，无法抑止噪声的影响

2)Roberts算子：与梯度算子检测边缘的方法类似，对噪声敏感，但效果较梯度算子

略好

3)Prewitt算子：在检测边缘的同时，能抑止噪声的影响

4)Sobel算子：对4邻域采用带权方法计算差分；能进一步抑止噪声；但检测的边缘

较宽

5)方向算子：在计算边缘强度的同时可以得到边缘的方向；各方向间的夹角为45o

6)拉普拉斯算子：优点，各向同性、线性和位移不变的；对细线和孤立点检测效果较

好。缺点，对噪音的敏感，对噪声有双倍加强作用；不能检测出边的方向；常产生

双像素的边缘。

7)Marr算子：σ的选择很重要，σ小时边缘位置精度高，但边缘细节变化多；σ

大时平滑作用大，但细节损失大，边缘点定位精度低。应根据噪声水平和边缘点定

位精度要求适当选取σ。

8)曲面拟合法：其过程是求平均后再求差分，因而对噪声有抑制作用。

113.由于梯度算子和Laplace算子都对噪声敏感，因此一般在用它们检测边缘前要先对图像进行平滑。

114.曲面拟合法：用平面或高阶曲面来拟合图像中某一小区域的灰度表面，求这个拟合平面微分或二阶微分检测边缘，可减少噪声影响。其过程是求平均后再求差分，因而对噪声有抑制作用。

115.边缘跟踪：将检测的边缘点连接成线就是边缘跟踪。

116.直角坐标系中的一条直线对应极坐标系中的一点，这种线到点的变换就是Hough变换

117.Hough变换特点：

1)对ρ、θ量化过粗，直线参数就不精确，过细则计算量增加。因此，对ρ、θ量

化要兼顾参数量化精度和计算量。

2)Hough变换检测直线的抗噪性能强，能将断开的边缘连接起来。

3)此外Hough变换也可用来检测曲线。

118.区域生长：单一型、质心型、混合型。

119.单一型：缺点是区域增长的结果与起始像素有关，起始位置不同则分割结果有差异。120.区域分裂合并法无需预先指定种子点,它按某种一致性准则分裂或者合并区域.可以先进行分裂运算,然后再进行合并运算;也可以分裂和合并运算同时进行,经过连续的分裂和合并,最后得到图像的精确分割效果.

121.分裂合并法对分割复杂的场景图像比较有效.

第八章二值图像处理与形状分析

122.在二值图像中，把互相连接的像素的集合汇集为一组，于是具有若干个0值的像素(0像素)和具有若干个1值的像素(1像素)的组就产生了。把这些组叫做连接成分。123.二值图像上改变一个像素的值后，整个图像的连接性并不改变（各连接成分既不分离、不结合，孔也不产生、不消失），则这个像素是可删除的。

124.孤立点：B（p）= 1的像素p，在4/8邻接的情况下，当其4/8邻接的像素全是0时，像素p称作孤立点。其连接数N c(p)=0。

125.内部点：B（p）= 1的像素p，在4/8邻接的情况下，当其4/8邻接的像素全是1时，称作内部点。内部点的连接数N c(p)=0。

126. 边界点:在B（p）= 1的像素中，把除了孤立点和内部点以外的点叫做边界点。边界点的连接数属于[1，4]。

1)删除点或端点；

2)连接点；

3)分支点；

4)交叉点。

127.为区分二值图像中的连接成分，求得连接成分个数，对属于同一个１像素连接成分的所有像素分配相同的编号，对不同的连接成分分配不同的编号的操作，叫做连接成分的标记。

128.膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。

129.收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。

130.距离变换是求二值图像中各1像素到0像素的最短距离的处理。

131.在经过距离变换得到的图像中，最大值点的集合就形成骨架，即位于图像中心部分的线像素的集合，也可以看作是图形各内接圆中心的集合。反映了原图形的形状。给定距离和骨架就能恢复该图形，但恢复的图形不能保证原始图形的连接性。常用于图形压缩、提取图形幅宽和形状特征等。

132.细化是从二值图像中提取线宽为1像素的中心线的操作。

133.为了求得区域间的连接关系，必须沿区域的边界点跟踪像素，称之为边界（或边缘）跟踪。

134.形状分析是指用计算机图像处理与分析系统对图像中的诸目标提取形状特征，对图像进行识别和理解。

135.区域形状特征的提取有三类方法：

1)区域内部（包括空间域和变换域）形状特征提取；

2)区域外部（包括空间域和变换域）形状特征提取；

3)利用图像层次型数据结构，提取形状特征。

136.拓扑描绘子：欧拉数；凹凸性；区域的测量；区域的大小及形状描述量（面积、周长、圆形度）。

137.区域的拓扑性质对区域的全局描述是很有用的，欧拉数是区域一个较好的描述子。

第九章影像纹理分析

138.局部不规则而宏观有规律的特性称之为纹理；以纹理特性为主导的图像，常称为纹理图像；以纹理特性为主导特性的区域，常称为纹理区域。

139.纹理作为一种区域特性，在图像的一定区域上才能反映或测量出来。

140.纹理分析方法：统计分析法和结构分析法。前者从图像有关属性的统计分析出发；后者则着力找出纹理基元，然后从结构组成上探索纹理的规律。也有直接去探求纹理构成的结构规律的。

https://www.doczj.com/doc/3a17563861.html,ws的纹理能量测量法：

f(x,y)→微窗口滤波→F(x,y)→能量转换→E(x,y)→分量旋转→C(x,y)→分类→M(x,y)

142.自相关函数：

1)当纹理较粗时，ρ(d)随d的增加下降速度较慢；

2)当纹理较细时，ρ(d)随着d的增加下降速度较快。

143.灰度共生矩阵就是从图像 (x,y)灰度为i的像素出发，统计与距离为δ=(Δx2+Δy2)1/2、灰度为j的像素同时出现的概率P(i,j,δ,θ)。

144.灰度共生矩阵必然是对称阵，且对角线上均为偶数。

第十章模板匹配

145.当对象物的图案以图像的形式表现时，根据该图案与一幅图像的各部分的相似度判断其是否存在，并求得对象物在图像中位置的操作叫做模板匹配。

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得 本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 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。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日

一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

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：

武汉科技大学 数字图像处理实验报告

二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

数字图像处理期末复习总结

第一节数字图像处理概述/第二节数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。 ①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径） ③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。 2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。 （24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。 ①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。在0 到360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 ②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从0%（灰色）到100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 ③亮度：是颜色的相对明暗程度。通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。 第三节灰度直方图 1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。 2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值） 3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）； ③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF和累积分布函数CDF；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的) 直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直

数字图像处理技术应用课程报告

集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.doczj.com/doc/3a17563861.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.doczj.com/doc/3a17563861.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.doczj.com/doc/3a17563861.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像，通过给定的字典，退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而，由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率)，正如许多现有的稀疏表示模型一样，如果只考虑局部的稀疏图像，稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确，通过利用非局部图像统计，引入一个集中的稀疏性约束。为了优化，局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复（IR）目的是为了从，比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本（例如噪声、模糊和/或者低采样率），来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y，IR问题可以表示成： y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵，x是原始图像的矢量，v是噪声矢量。由于IR的病态特性，尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术，已经被广泛地研究。对于正则方法，对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一，因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来，对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中，已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上，一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合，例如，X ≈Φα,用|0 最小化：

数字图像处理实验报告

实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()

Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。

数字图像处理心得体会

《数字图像处理》心得体会 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。? 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。? 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。? 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。?

图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。? 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。? 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面：? 1）?数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。因此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。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大，成本亦高。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不是独立的，其相关性大。在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以，图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大，因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1）?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿，那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2）?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，主要取决于

2013数字图像处理课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 课设题目：彩色图像增强软件学院：信息科学与工程学院专业：电子与信息工程 班级： 1002501 姓名：曾小路 学号： 100250131 指导教师：赵占峰 哈尔滨工业大学（威海） 2013 年12月27日

目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14)

哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求： （1）、独立设计方案，根据所学知识，对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强，提高图像的清晰度（通俗地讲，就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳）。 （2）、参考photoshop 软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），利用彩色图像模型转换公式，将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像，显示各分量图像(如imshow（image）)，以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理，提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整，使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像，并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也可以设计按键式界面，视 功能多少而定；参考matlab 软件中GUI 设计，学习软件界面的设计 - 1 -

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》课程学习心得

《数字图像处理》课程学习心得 导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得（一） 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它

却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 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。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。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

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

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像：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：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：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

数字图像处理总结

第一章引言 1.图像处理的目的： 【PPT】人的观察、图像分析和识别 【百度】 (1)提高图像的视感质量，如进行亮度、彩色变换等以改善图像质量； (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这个过程是模式识别或计算机视觉的预处理； (3)图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2.图像分辨能力描述 3.数字图像的运算形式：全局/局部/点,串行/并行 全局：快速傅立叶变换 局部： 点运算：对于一幅输入图像，经过点运算产生一幅输出图像，后者的每个像素的灰度值仅由相应输入像素的值决定（对比度增强，对比度拉伸，灰度变换）串行：后一像素输出结果依赖于前面像素处理的结果，并且只能依次处理各像素而不能同时对各像素进行相同处理的一种处理形式。 并行：对图像内的各同时进行相同形式运算的一种处理形式。 4.图像工程中的层次

5.数字图像的噪声 主要分为平稳的噪声和非平稳的噪声 第二章数字图像处理的基本概念 1.消色效应与加色效应（理解）： 加色效应：由两种或两种以上的色光相混合时，会同时或者在极短的时间内连续刺激人的视觉器官，使人产生一种新的色彩感觉。我们称这种色光混合为加色混合。这种由两种以上色光相混合，呈现另一种色光的方法，称为色光加色法。表达式：（R）+（G）+（B）=（W）【RGB=红绿蓝】 消色效应：“色料减色法”。色料的呈色是由于色料选择性地吸收了入射光中的补色成分，而将剩余的色光反射或透射到人眼中。减色法的实质是色料对复色光中的某一单色光的选择性吸收，而使入射光的能量减弱。由于色光能量下降，使混合色的明度降低。表达式：（Y）+（M）+（C）=（Bk）【YMC=黄、品红、青】加色法与减色法的关系： 加色法与减色法都是针对色光而言，加色法指的是色光相加，减色法指的是色光被减弱。加色法是色光混合呈色的方法。减色法是色料混合呈色的方法。 加色法是两种以上的色光同时刺激人的视神经而引起的色效应；而减色法是指从白光或其它复色光中减某些色光而得到另一种色光刺激的色效应。 从互补关系来看，有三对互补色：R-C；G-M；B-Y。在色光加色法中，互补色相加得到白色；在色料减色法中，互补色相加得到黑色。

数字图像处理课程设计(实验报告)

上海理工大学 计算机工程学院 实验报告 实验名称红细胞数目统计课程名称数字图像处理 姓名王磊学号0916020226 日期2012-11-27 地点图文信息中心成绩教师韩彦芳

一、设计内容： 主题：《红细胞数目检测》 详细说明：读入红细胞图片，通过中值滤波，开运算，闭运算，以及贴标签等方法获得细胞个数。 二、现实意义： 细胞数目检测在现实生活中的意义主要体现在医学上的作用，可通过细胞数目的检测来查看并估计病人或动物的血液中细胞数，如估测血液中红细胞、白细胞、血小板、淋巴细胞等细胞的数目，同时也可检测癌细胞的数目来查看医疗效果，根据这一系列的指标来对病人或动物进行治疗，是具有极其重要的现实作用的。 三、涉及知识内容： 1、中值滤波 2、开运算 3、闭运算 4、二值化 5、贴标签 四、实例分析及截图效果： （1）代码如下： 1、程序中定义图像变量说明 （1）Image--------------------------------------------------------------原图变量;

（2）Image_BW-------------------------------------------------------值化图象; （3）Image_BW_medfilt-------------------------中值滤波后的二值化图像; （4）Optimized_Image_BW---通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果； （5）Reverse_Image_BW--------------------------优化后二值化图象取反；（6）Filled_Image_BW----------------------已填充背景色的二进制图像；（7）Open_Image_BW--------------------------------------开运算后的图像； 2、实现代码： %-------图片前期处理------------------- %第一步：读取原图,并显示 A = imread('E:\红细胞3.png'); Image=rgb2gray(A); %RGB转化成灰度图 figure,imshow(Image); title('【原图】'); %第二步：进行二值化 Theshold = graythresh(Image); %取得图象的全局域值 Image_BW = im2bw(Image,Theshold); %二值化图象 figure,imshow(Image_BW); title('【初次二值化图像】'); %第三步二值化图像进行中值滤波 Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[13 13]); figure,imshow(Image_BW_medfilt); title('【中值滤波后的二值化图像】'); %第四步：通过“初次二值化图像”与“中值滤波后的二值化图像”进行“或”运算优化图像效果 Optimized_Image_BW = Image_BW_medfilt|Image_BW; figure,imshow(Optimized_Image_BW); title('【进行“或”运算优化图像效果】'); %第五步：优化后二值化图象取反，保证：‘1’-〉‘白色’，‘0’-〉‘黑色’ %方便下面的操作 Reverse_Image_BW = ~Optimized_Image_BW; figure,imshow(Reverse_Image_BW); title('【优化后二值化图象取反】');