长春理工大学——professor——景文博——旗下出品
1基于形态学运算的星空图像分割
主要内容：
在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。
要求：
1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理；
2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理；
3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化；
4> 显示每步处理后的图像；
5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。
待分割图像直接分割图像处理后的分割图像
2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法
主要内容：
通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。
要求：
1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪；
2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。
3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）；
4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）；
5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
3静止背景下的移动目标视觉监控
主要内容：
基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求：
1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理；
2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑；
3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。
4>显示每步处理后的图像；
5>分析此种图像监控方式的优缺点。
背景目标出现目标提取
4车牌识别图像预处理技术
主要内容：
车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求：
1>对原始车牌图像做增强处理；
2>对增强后的彩色图像进行灰度变换；
3>对灰度图像进行直方图均衡处理；
4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理；
5>显示每步处理后的图像；
6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法
原始车牌图像处理后的车牌图像
5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究
主要内容：
医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。
要求：
1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。
2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。
3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。
4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。
5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。
原始细胞图像
图像处理后的细胞图像
6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体
当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。
具体要求：
1）将原进行二值化
2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化
3）将图像标记连通域并进行面积计算，找出不符合要求的标记块
4）将不合格的图像进行提取，并记录不合格率
5)显示所有的图像，对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
7对加噪声的图像进行频域低通和高通滤波，并针对其显示图像进行对比分析
具体要求：
1、对源图像进行空域到频域的变换
2、进行频域的高斯低通滤波（取D0为10，20，40，80）
3、频域的高斯高通滤波（取D0为10，20，40，80）
4、频域的布特沃斯低通滤波（取D0为10，20，40，80，n为2）
5、频域的布特沃斯低通滤波（取D0为10，20，40，80，n为2）
显示所有的图像，对图像滤波的结果进行比较，包括同种滤波器不同D0处理图像的比较以及不同滤波器之间的比较。（下图为D0取为20的结果）
8请根据所学过的图象分析方法，将飞机边界进行提取，并叠加在原图上
具体要求：
将RGB图像（图A）转换成灰度模式图像（图B），再将其进行二值化（图C），所得图像进行闭运算，去掉暗点和圆角（图D），最后对图像进行边界提取并叠加在原图上（图E）。显示所有的图像，对经过处理后的图像和未作处理后的图像进行对比分析。
9基于数字图像处理的森林火灾识别方法研究
主要内容：
基于摄像机摄取的视频图像对现场进行火灾的自动探测、监视，同时将摄得的图像，利用各种图像处理技术不断进行图像处理和分析，通过早期火灾的图像变化特征来探测火灾是否发生。
测试要求：
首先从彩色摄像机获取视频流图像，并转换成BMP格式图像，先判断图像中有红色区域存在。
l)火灾图像预处理，包括图像抽样、图像分割、图像灰度化、二值化、图像平滑处理;
2)研究火焰目标的特征提取方法
(l)轮廓特征提取:该模块主要功能为提取火焰轮廓上的尖点特征和圆形度。在火焰轮廓特征图中，从下至上从左至右逐点扫描，将火焰的边缘编成链码。当链码在一定步数内，出现一次有效上升和一次有效下降时，我们就得到一个尖角。
(2)颜色特征提取:火焰一般从焰心到外焰其颜色应从白色到黄色再向红色移动，在图像中表现为像素值的变化不明显，可以用图像像素方差值来反映这种变化。
(3)动态特征提取:火焰在燃烧的过程中，它的面积和质心在不断的变化，通过质心的变化来判断火势的大小
10、采用数字图像处理技术实现对玉米种子表面裂纹的识别和检测。
玉米籽粒产生裂纹后会影响淀粉出率，不能用来加工玉米片等食品，同时在储存时裂纹粒吸湿性强,易于引起发热和遭受害虫及霉菌的侵袭，对于种子还会影响到种子的发芽率，即使作为饲料原料也必须严格限制玉米的裂纹率，对玉米籽粒图像通过边缘提取后结合利用籽粒的形态学特征实现了裂纹的自动提取和测量
测试要求：
1）采用水平和垂直边缘检测算子处理得到裂纹、种子边界和噪声等边缘信息；
2）通过玉米籽粒的形态特征寻找其尖端位置并使用图像代数运算的方法去除大部分非裂纹信息；
3）根据裂纹的长度和位置特征提取得到裂纹，并计算裂纹的绝对长度和相对长度。
11对图像的文字区域检测研究
主要内容：针对国内外对图像文字区域提取方法现状中存在的问题，提出一种新的方法。可以使文字区域提取的准确率提高，进而可以实现对复杂背景的图像也能较好地实现文字区域与背景区域的分离。
要求：
1、输入彩色图像；
2、将彩色图像转化为灰度图像并对灰度图像进行纵向边缘检测；
3、通过等值进行分割、动态列分割、相邻矩形区域合并确定候选文字区域；
4、候选文字区域灰度直方图分析；
5、根据二值图像生成的四邻域的几何形状特征确定最终文字区域
实现效果：
要求图片：
12实现对针织物疵点检测的研究
主要内容：通过对多种疵点检测算法进行分析比较，提出一种可以成功对针织物疵点进行检测识别的方法。
要求：
1、二值化处理
2、直方图均衡化
3、针织物图像分割窗口的确定
4、特征值提取
5、将疵点区域准确的分割出来
实现的效果要求图片：
13实现对谷物颗粒计数的研究
主要要求：提出一种方法，使操作简单，图像清晰度高的识别出谷物颗粒，从而达到可以数出谷物颗粒的个数。要求：
1、将谷物图像进行灰度化处理；
2、进行去除噪声处理；
3、将灰度图像转化为二值图像；
4、通过连通性，计算谷物的颗粒数。
实现效果：
左图为原始图像，右图为分割提取的目标
14计算原料乳细菌数的研究
主要要求：提出一种方法，操作简单，可以准备识别出一幅图像中的细菌数量。
要求：
1、将获取到得图像进行预处理
2、通过检验算法找到细菌并进行定位和滤波去噪
3、将单个细菌从所在的图像区域中分离出来
4、通过识别计算出细菌的总数
实现效果：
左图为原始图像，右图为分割提取的目标
15机器视觉图像的目标与背景的分割与提取
主要要求：对输入的图像可以达到目标和背景的分割
要求：
1、将已知图像进行消噪处理
2、对彩色图像进行目标和背景分析
3、通过阈值法将图像进行分割
4、确定目标的位置
实现效果：
左图为原始图像，右图为分割提取的目标
要求图片：
16基于图像的一维条码识别
条码技术是在计算机技术的实践应用中产生并发展起来的、并被广泛应用于邮政、图书管理、仓储、工业生产、交通等领域的一种自动识别技术，它具有输入速度快、识别度高、成本低廉、可靠性强等优点，在当今的自动识别技术中占有非常重要的地位。
条码是由一组有特定顺序排列的条、空以及特有的字符标记组成的，这些条和空组成的图像标记表达一定的信息，并能够用相应的设备读取识别，并转换成能够使计算机识别的二进制和十进制数据信息。通常对于一种物品，它的编码规则是唯一的
参考步骤：
1）中值滤波
2）二值化，先进行灰度值统计，求阈值，二值化图片
3）边沿检测
4）条码识别，垂直投影原理，求个条空的宽度，识别码字
要求：能从图像读出1维条码的码字信息
17利用数字图像处理技术测量几何尺寸
针对传统接触式尺寸测量方法的缺点，探讨利用数字图像处理技术进行几何
尺寸测量的方法，为产品的尺寸测量提供实时、快速、有效、经济的测量途径.给出了利用数字图像处理技术进行非接触式尺寸测量的方法，并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性.
参考步骤：
1）图像预处理使用平滑处理的方法，其主要目的是减少噪声.
2）边缘轮廓的提取，边缘算子检测法，阈值计算法
3）尺寸的计算，系统标定精度直接关系到测量精度
要求：能从图像读出人物的肩宽的实际尺寸
18破损图像的复原技术
随着多媒体技术的发展，计算机网络技术的广泛应
用和宽带信息网的建立，信息在人们的工作、学习和生活中发挥越来越重要的作用，其中最直接、最主要的信息是图像信息。在各类图像系统中，由于图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输、显示等，总要造成图像的降质，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等。而在众多的应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像，因此，为了抑制噪声，改善图像质量，复原图像具有非常重要的意义。在数字图像处理领域，图像复原一直是最重要、最基本的研究课题之一，具有重要的理论价值和实际意义。
1）数字图像的表示，图像的采样和量化
2）图像的灰度直方图
3）图像的噪声，图像的均值滤波
4）基于图像域的傅里叶图像复原算法
要求：能从破损图像获得清晰的、高质量的图像
19图像的特征提取
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决
定每个图像的点是否属于一个图像特征，特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算
法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复
性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。
参考步骤：
1）颜色特征，颜色直方图法，颜色集，颜色矩，颜色聚合向量，颜色相关图
2）纹理特征，纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表
面性质。常用的特征提取与匹配方法，1统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰
度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上，通过实验，得出灰度共生矩阵的四个关键特征：能量、惯量、熵和相关性。2几何法。3模型法。4信号处理法
3）形状特征，（1）边界特征法该方法通过对边界特征的描述来获取图像的形状参数。（2）傅里叶形状描述符法。（3）几何参数法。
（4）形状不变矩法
4）空间关系特征，所谓空间关系，是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等
要求：能得到图像的基本信息，如颜色，纹理，轮廓和空间关系等。
20金属表面划痕检测
在钢板连铸连轧生产过程中，由于连铸钢坯、轧制设备、加工面原因，导致钢板表面出现辊
印、夹杂、结疤、划痕、裂纹和斑点的缺陷。这些缺陷严重降低了钢板的抗腐蚀性、耐磨性
和抗疲劳强这对钢产品用户将产生极不利的影响。因此必须采取合理方法保证质量，保障用
户的权利和工业建设顺利发展，这就要求钢铁企业在程中及时检测出有缺陷的钢板并进行适
当处理，只有这样，才能有的质量。所以，钢板表面缺陷检测成为钢板生产中极其重要的环
节。
参考步骤：
1）通过图像处理（包括图像灰度处理，图像的裁剪，图像的滤波处理，图像增强，图像的
边缘检测，图像的数学形态学处理），提取钢板表面划痕缺陷，并计算划痕在图中的像素
距离图像的裁剪和滤波
2）计算出单位像素对应的实际空间物理尺寸
3）计算划痕实际长度
要求：实现钢板表面划痕缺陷的提取和划痕长度的测量
21基于图像处理的零件表面破损检测
准确、快速地探测零件表面缺陷，直接关系产品质量，若不及时剔除不合格产品，将会带来质量隐患。图像处理技术又称“机器视觉”，是将被测对象的图像作为信息的载体，从中提取有用的信息来达到测量的目的。它具有非接触、高速度、测量范围大、获得的信息丰富等优点。
参考步骤：
1）首先运用各种滤波算法去除噪声，为图像检测做预处理
2) 物体的边缘是以图像局部特性的不连续性表现出来的，如灰度值的突变，颜色的突变，这里的边缘就是物体表面的裂纹，用
边缘检测算子进行边缘检测
3）通过图像分割的知识，设定恰当得到阈值将背景和表面裂纹分开，使裂纹清晰的显示出来
原图结果
22基于图像处理的齿轮缺陷检测
齿轮在使用过程中将出现各种故障模式，不同的故障模式需要不同的维修方法，因此判断出齿轮属于哪种故障将利于修理随着现代计算机技术、图像处理技术的发展，基于视频图像的测量、识别和控制技术也得到了发展。齿轮表面出现剥落是由于疲劳和承受较大应力所致，表现为表面金属成片状剥落而形成小凹坑或片状翘起，其形态主要表现为不规则块状，用图像处理与识别技术，对齿轮缺陷进行图像处理、分析，并对图像特征提取的方法和图像自动识别。
参考步骤：
1）对数变换能够扩展低值灰度,而压缩高值灰度,使低值灰度的图像细节更容易看清所以需要对原彩色图像进行灰化处理
2)图像锐化处理用于增强图像的边缘及灰度跳变部分，如拉氏算子比较适用于改善因光线的漫反射造成的图像模糊，用拉氏算
子可将原模糊图像锐化
3）确定最佳阈值是缺陷检测的关键。如果阈值选取太小，会把一些不是缺陷的像素也当作缺陷造成误识；如果阈值选取的太大，则会造成漏识；齿轮常见的缺陷主要有齿轮折断、裂纹、圆形缺陷、长型缺陷、不规则缺陷、点蚀等，所以确定合适的阈值后对图像进行二值化处理后，可以清晰的显示裂纹，正确判读缺陷类别。
原图像裂纹局部图结果图像
23 地铁车轮外形磨耗自动检测系统
地铁车辆在运行中存在着车轮与钢轨之间力的传递（牵引力、制动力、离心力），造成车轮踏面磨耗，对车辆的安全性、乘坐舒适性和运行平稳性影响很大。因此，对车轮踏面摩擦情况和磨耗量需要进行定期的检测。图像处理是根据不同的项目对像进行处理，本设计以车轮外形尺寸大小为测量的主要目标，达到精确测量使其成为数字化管理手段，正确显示出接近原物图像的轮廓曲线是图像处理在此项目中的主要任务。
参考步骤：
1）图像的平滑处理主要是去除图像在数字化后产生的周围干扰噪声，而使图像不失真；
2）图像的锐化处理主要是突出边缘图像信息，使图像更清晰
3）经过原始图像的不断处理，最终要求图像具有黑、白两种像素值。采用图像的二值化处理主要使图像画面内仅存在黑、白色的二值图，在图面上不呈现灰度变化，在图像处理中二值图像起到重要作用，大大简化后面的图像处理，一般图像中显示的物体与背景有明显区别，通过选择阀值，可分离出所需的图像和背景图像，对图像进行测量处理打下基础4）图像的细化处理主要是进一步修饰处理，达到一个图像像素宽度的线素宽。经过图像的二值图后，再利用罗伯特(Roberts)算子来提取边缘处理和图像逆反处理，为图像最终的检测做准备。
原图像结果图
24基于图像处理技术的绝缘子覆冰自动识别
绝缘子覆冰是高压输电线路中经常出现并产生较大危害的异常运行状况。通过对绝缘子覆冰特征的分析，结合现场拍摄的图像研究了基于图像处理技术对绝缘子覆冰的情况和图形特征量进行自动分析和识别的方法。主要基于图像平滑处理、阈值变换和轮廓跟踪等算法实现了基于现场图像的绝缘子覆冰及覆冰厚度等特征参数的自动识别。
参考步骤：
1）现场拍摄的绝缘子画面往往带有很大的背景声，而且长期监测必然会拍摄到不同气候条件的照片，其颜色深浅度也必然不同。首先去除噪声对图像进行预处理；
2) 为了摒弃不同天气条件下图像颜色深浅差异对自动识别结果的影响。这里考虑将图像二值化把灰度图像变换成为黑白图像，
这些差异选取阈值，进行图像分割；
3）进行图像轮廓处理，使边界独立出来为以后方便计算绝缘子的最大径向距离和判断覆冰厚度做准备。
原图像结果
25基于数字图像处理的孢子特征提取
在我国危害农作物的主要病害有550多种，其中很多是由真菌引起的，为了预报空气传播的病害，需要监测空中孢子浮游量并判断其类型。以往的检测方法都是通过孢子采集，然后在显微镜下人工进行孢子的分类和统计，效率很低并且受视觉影响存在一定的误差。利用计算机图像处理技术则可以有效地解决这个问题。
参考步骤：
1）灰度图像相对于彩色图像来说在光线较低情况下清晰度高于彩色图像，因此为了适应不同光线条件有必要把彩色的图像转换为灰度图像既满足了处理需要，又减少了信息运算量
2）图像平滑技术可尽量减少或消除噪声的影响，用canny算子来实现数字图像的边缘检测
3)）孢子与背景的根本差别在于其具有不同的灰度值，因此可以利用灰度值将颗粒与背景完全分开，实现的方法为二值化分割
技术。
原图像类似结果图
26利用拉普拉斯算法对扩散现象引起的模糊进行图像锐化操作
要求：
1>掌握拉普拉斯算法的原理及常用算子形式；
2>分析扩散现象引起的模糊属于哪种类型；
3>实现拉普拉斯算子对图像的锐化，并实现显示；
4> 改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
待处理图片参考最终效果图
27利用图像滤波算法实现对高椒盐噪声的去噪处理
已知：下图为受到严重椒盐噪声污染的图片，其噪声浓度为70%。
要求：
1>掌握椒盐噪声的概率特点；
2>选用适当的滤波方式对图像进行滤波；
3>运用迭代方法提高滤波效果；
4>改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
待处理图片参考最终效果图
28局部信息的图像滤波及边缘锐化处理
要求：
1>掌握图像锐化、图像滤波的基本原理；
2>完成对图像边缘进行锐化操作；
3>完成对图像边缘以内进行平滑润滑操作；
4>改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
待处理图片参考最终效果图
29利用中值空间滤波去去除波形噪声
要求：
5>掌握空间滤波原理；
6>了解中值空间滤波在实际中的应用；
7>利用MATLAB实现对波形的中值滤波；
8>改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
待处理图片处理后图片
30基于Sobel算子完成对图像的搜索
要求：
9>掌握Sobel算子原理；
10>对待检测图片进行预处理（灰度化、二值化）；
11>对图像进行边缘提取；
12>改进算子，使图像达到标准对照图像效果。
在天空中检索飞机图像检索到的图像（只给出一个，要求五架飞机全部找到）
31基于目标、背景比例的灰度图像自动阈值选取法
介绍：常用的分割方法有直方图双峰法，Otsu法，最大商法等，虽然Otsu法在某些情况下获得的并不是最佳阈值，但其稳定性好、成功率高、速度快等特点，使其成为最常用的杂草图像阈值分割方法之一，但也有改进的方法。2000 年付忠良对Otsu法的推广形式进行了非常详细的介绍，得出使用平均方差代替均值的选取方法与大津方法一样具有抗亮度变化和对比度变化的优点……
要求:
(1)对一组图像分别用人工阈值法、OStu、平均方差迭代法进行分割。
(2)认真比较各自的效果，总结出他们的优缺点。
(3)针对Ostu法的不足之处，提出改进的方法。
原图：
32物体形状位置图像处理算法
介绍：在科研与生产实践过程中, 对运动物体的形状与位置的测量常常有着很重要的意义。利用CCD摄像头采集运动物体的图像, 通过对该图像进行图像处理, 从而得到运动物体的形状与位置信息的方法是一种连续的非接触测量方法, 在生产实践过程中采集到的图像由于受各种外部因素的干扰, 所以做一些预处理是必要的。将待处理图像与背景图像相减,再做边缘增强，更突出目标图像。然后对图像进行阈值分割，寻找图像中的每个连通区域, 计算每个连通区域的点数,保留最大的一块, 其余的作为背景去掉。再进行边缘跟踪。就可以得到目标图像的位置形状。
要求：显示每步处理后的图像。
原图处理后效果图
33根据所学过的图像处理方法，设计一套算法流程，来实现下图中染色体的统计与识别
提示：由于图像有明显的噪声，部分染色体有断开和粘连的情况，选取合适的阈值把他们彼此分开是统计的关键。
要求：
（1）写出实现的思路流程。
（2）编程实现，并显示每一步的测试结果。
原图：
34手背静脉识别的图像处理算法
提示：先对原始图像进行背景去除, 取得手背部分, 计算得到手背部分的质心G 和手背部分的面积S , 再以质心G 作为中心, 以手背部分面积S 作为参考面积定义一个矩形, 作为包含静脉信息的有效区域。
要求：
（1）掌握基本的图像处理算法，了解手背静脉构造；
（2）对手背图像静脉信息的有效区域进行灰度化处理；
（3）对手背图像进行二值化处理；
（4）对手背图像静脉走势进行粗提取；
（5）对获得的静脉图像进行细化处理，去除毛刺。
（6）显示每一步的效果图。最后实现的效果图应该比提供的效果图好或接近。
原图处理后的效果图
35基于图像分割的静止图像车牌识别系统研究
提示：
静止图像车牌识别系统有以下几部分组成：
图像获取→图像处理→图像分割→字符识别→数据库管理。
车牌区域提取是关键（提示：可以通过确定车牌上下边界和确定车牌左右边界来获取）。
车牌字符的分割（提示：对于单行车牌，进行水平投影，其波谷极为字符分界区；如果按照对于单行车牌的分割方法得到的字符数为5 , 即可判定为双行车牌。此时,只要在原车牌上方再扩成一个车牌区域即可,然后将上方区域视为一个单行车牌进行分割）。
要求：、
（1）语言不限，编程实现图像处理部分的效果。
（2）显示每一步图像处理的结果。
原图：
36基于图像处理的自动报警系统
主要内容：
采用图像的自动报警系统，通过对所监视场景的全景拍摄，从序列图像中将变化区域从背景中分割出来能够分离出运动的像素点和静止的像素点通过对检测到的运动像素点数来判断是否出现不希望的运动，并决定是否报警。
要求：
（1）对原图像采用中值滤波进行图像平滑处理。
（2）对平滑后的图像进行二值化处理。选用的是阈值判定法（阈值分别为40、50、60）进行结果比较。
（3）利用Sobel算子进行边缘检测。
（4）利用背景相减法对运动目标进行检测该算法就是将待处理图像的灰度图与标准图像的灰度图的对应像素灰度值相减，完成对是否有人进入的监控。
原屋子图像平滑后的图像
需要检测是否有人闯入的图像（a）需要检测是否有人闯入的图像（b）
帧与背景相见后的图像与（a）图对应帧与背景相见后的图像与（b）图对应
37基于彩色阈值变换的香蕉彩色图像分割
主要内容：
利用香蕉和其它水果及其背景颜色在R,G,B分量上的差异进行识别,根据香蕉和其它水果在R,G,B分量的二值化处理，获得特征提取的有效区域，然后提取特征，达到提取香蕉的目的。
实验步骤：
1)分别截取图像中香蕉和其它水果的感兴趣区域，并将其转换为R分量、G分量、B分量的灰度图像对各个分量进行灰度值统计，得到灰度直方。
2)设定阈值对其进行二值化。.
3)特征提取。根据香蕉、草莓、奇异果的特征统计出各自的个数。
原图片
38基于图像处理的微小塑料齿轮轮廓优化
主要内容：
通过计算机视觉系统的构成、图像预处理、图像分割和数字图像的像索连通性理论与技术的研究提出，微小塑料齿轮的二值图像噪声点去除及齿轮轮廓提取方法，用数学形态学方法提出轮廓的简化算法采用边缘滤波器对图像进行去噪处理。
要求：
1、对图像进行二值化处理，确定阈值
2、采用Robot边缘检测算法进行边缘提取齿轮的轮廓
3、分别统计出大齿轮和小齿轮上面齿的个数和每个齿轮上齿之间的角度。
39基于MATLAB的燃油喷雾图像处理方法
主要内容：
对雾图像进行分割和滤波处理，将多幅图像转换融合为一幅比较清楚的二值图像提取其轮廓图MATLAB程序来分析处理燃油喷雾图像。
要求：
1）运用直方图均化函数histeq处理，使图像细节更加清楚，然后设置阈值。
2）对灰度图像进行LOG算子滤波，进行边缘检测，提取边界点然后进行拟合。
图片：
原图像二值化后的图像最终的图像
40基于数字图像处理的答题卡识别方法
主要内容：利用基于Hough变换的直线检测技术检测图像的倾斜。对存在倾斜的图像进行旋转校正，最终实现答题卡的定位和检测。
实验步骤：
1、检测图像倾斜度及旋转校正
Hough变换检测图像中自线的倾角以及校正步骤如:
1)读取整幅图像，将彩色图像变为灰度图像.
2)将图像变为二值图像。
3)对图像进行Hough变换。
4)找到Hough变换域空间的峰值。
5)判断找到的峰值所对应的是否为答题卡图像中的直线。
2、答题卡的识别
找到答题卡中每一个选项的坐标，然后统计以该坐标为左顶点的矩形区域的灰度值总和。如果这个值小于某个阈值，则判断该选项为黑，就是该选项已涂。
实验图片：
41利用图像处理技术检测粮仓害虫的研究
内容：根据资料显示,全世界每年至少有5%的粮食被害虫糟踏。我国总存储粮食量约为4750亿kg,国库粮食损失约为0.2%，已是十分惊人.因此许多科研人员致力于粮仓害虫的检测、识别和怎样有效地杀死害虫的研究,新的测虫、杀虫方法不断出现. 在检测害虫方面，国内技术还比较落后。随着计算机技术的飞速发展,数字图像处理及模式识别技术在害虫检测方面也得到一定程度的发展与应用。
要求：找出粮食当中的害虫位置，并统计出害虫的个数。
提示：
1、进行通常的滤波、去噪、增强预处理；
采用基于图像直方图统计信息的阈值处理算法对图像进行快速的二值化方法处理。
42二维条码识别
内容：在信息时代,信息流日益成为物流系统的重要组成部分,ADC(Automatic Data Capture自动化数据采集)技术是信息采集和处理的关键技术,条码则是ADC中使用最为广泛的一种.二维条码是在传统的一维条码基础上发展起来的,传统的一维条码由于受信息容量的限制,必须依赖数据库.二维条码的信息密度高,信息容量大可以不依赖于数据库.传统的一维条码只有校验功能没有纠错能力.二维条码具有错误校验和错误纠正功能,即使条码符号有污点、残缺也能被识出.
要求：1、对给出的倾斜条码进行校正和旋转；
定位出图像上的条码；
在条码中分割出单个码字符号图像；
对分割出的单个码字符号进行识别。
图1
43利基于连通域分析的木头个数检测
要求：
利用连通域分析算法检测出图像中所有木头个数（未在图像中完全显示的木头不算）。连通域分析算法就是对当前像素点的连通域内其他像素进行判读，如果与当前像素相同则认为是同一目标。遍历整个图像则可以统计出图像内的所有目标。按照此想法完成木头个数的检测。
试验图片：
参考步骤：
（1）利用图像分割将所有木头从背景中提取出来
（2）对分割后的图像进行边缘检测，将边缘在图像中不封闭的木头滤除
（3）对处理后的图像进行连通域分析
（4）统计木头个数
44 打靶环数检测
要求：
通过对靶板图像进行识别，完成自动报靶的功能。每两个环之间的距离是已知的，靶心坐标也是已知的，判断出弹孔位置处在多少环。除了对弹孔位置进行识别，而且还要统计出中靶的弹孔个数，以及中靶的平均成绩。原靶板图像和带弹孔靶板图像均为已知图像。
图a 图b
参考步骤：
（1）检测出b图中所有弹孔的位置，可采用背景建模的方法，或者霍夫变换。
（2）统计出弹孔的个数，可采用连通域分析算法。
（3）检测出每个弹孔的圆心，作为鉴别打靶的环数，可采用质心算法
（4）计算出弹孔圆心到靶心的距离，以此判断弹孔圆心处于几环的范围内
（5）统计所有弹孔环数，计算出平均环数
45 零件磨损程度检测
要求：
图1为零件无磨损的图片，图2中白色区域为磨损区域，两条红线距离为磨损宽度，两条蓝线之间的距离磨损深度，左侧绿线为零件轴线，右侧绿线为磨损位置，图3为试验图片。要求在试验图片中求出磨损宽度，深度以及位置，其中零件轴线位置已知。
图1 图2
图3
参考步骤：
（1）利用边缘检测算法确定零件磨损区域
（2）判断出磨损区域的边界范围，求出宽度与深度
（3）对磨损区域进行求质心，确定磨损位置。
46钟表识别
要求：
对自己的手表拍照，完成识别出钟表显示时间的功能，要求识别出的时间精确到秒。对时间的识别可通过3个表针的位置和角度进行确定。
试验图片：
参考步骤：
（1）利用图像分割和边缘阈值，得到3根表针的位置
（2）通过表针的长度不同区分出时针、分针和秒针
（3）通过表针的起始点坐标得到表针指向的角度，得到对应地刻度
（4）计算出当前时刻的时间
47 找出两幅图像中不同的地方，并在不同处用方框标出
要求：对两幅找茬图像进行对比，找出图像中不同的地方，并在不同处用方框标出。
试验图片
参考步骤：
（1）对左右两幅图像进行帧相减
（2）统计不同处的个数、位置坐标以及不同区域的大小
（3）在所有不同区域按照目标大小向外扩5个像素的地方用红色线画出方框
（4）不同方法图像融合的比较
48应用MATLAB软件进行两幅图像的融合。
主要内容：
图像融合的目的把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像,以改善图像的质量。图像融合最简单的理解就是两个（或多个）图像间的相加运算。这一技术广泛应用于多频谱图像理解和医学图像处理等领域。主要分为空域和频域相加。
方法有：
1图像直接融合；
2图像傅立叶变换融合；
3图像小波变换融合。
要求：
读取两幅图像，分别对两幅图像进行融合，比较3种融和结果，分析优缺点。
49微笑捕捉识别系统
要求：读取数张人脸图像，对面部进行识别，当人脸出现微笑表情时，指示框变成绿色，如下图所示。
50钞票检测软件
要求：自己拍摄数张不同面值钞票，编写程序进行图像的逐帧读取，通过算法识别不同面值人民币，最后统计总额。例如：有3张100元，2张50元，1张20元，最后软件显示总额为420元。
长春理工大学——professor——景文博——旗下出品 1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像直接分割图像处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容：
基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。 要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化
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
毕业论文声明 本人郑重声明： 1．此毕业论文是本人在指导教师指导下独立进行研究取得的成果。除了特别加以标注地方外，本文不包含他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。对本文研究做出重要贡献的个人与集体均已在文中作了明确标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 2．本人完全了解学校、学院有关保留、使用学位论文的规定，同意学校与学院保留并向国家有关部门或机构送交此论文的复印件和电子版，允许此文被查阅和借阅。本人授权大学学院可以将此文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本文。 3．若在大学学院毕业论文审查小组复审中，发现本文有抄袭，一切后果均由本人承担，与毕业论文指导老师无关。 4.本人所呈交的毕业论文，是在指导老师的指导下独立进行研究所取得的成果。论文中凡引用他人已经发布或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。论文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中已明确的方式标明。 学位论文作者（签名）： 年月
关于毕业论文使用授权的声明 本人在指导老师的指导下所完成的论文及相关的资料（包括图纸、实验记录、原始数据、实物照片、图片、录音带、设计手稿等），知识产权归属华北电力大学。本人完全了解大学有关保存，使用毕业论文的规定。同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权大学可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存或编汇本毕业论文。如果发表相关成果，一定征得指导教师同意，且第一署名单位为大学。本人毕业后使用毕业论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为大学。本人完全了解大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存或汇编本学位论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分的阅览服务；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国学位论文全文数据库》进行信息服务。在不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。 论文作者签名：日期： 指导教师签名：日期：
数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要：首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨，然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词：数字图像处理：关键技术；应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息，感知世界。约有75％的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术，上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时；上世纪50年代，计算机的发展，数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣；1964年，数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理；但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔，由于离散数学理论的创立和完善，使之形成了比较完整的理论体系，成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务：如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析；对图像数据进行存储、传输和表示，便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题，因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。
1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的，一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理，如加工以及输出，所以关于数字图像处理的研究，其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取：这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像，同时，将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术：通过数据压缩和数据转换技术的研究，减少数据载体空间，节省运算时间，实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割：虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法，但由于背景的多变性和复杂性，至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正：在理想情况下，卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度；而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关，使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异，从而区分地物目标。图像复原，以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量表达与描述，图像分割后，输出分割标记或目标特征参数；特征提取：计算描述目标的特征，如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强：显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别：统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。
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：
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________。
华东交通大学理工学院课程设计报告书 所属课程名称数字图像处理期末论文分院电信分院专业班级14 计科 学号20140210440214 学生姓名习俊 指导教师熊渊 2016 年12 月13 日
摘要 数字图像处理是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，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。本文论述了用Matlab编程对数字图像进行图像运算的基本方法。图像运算涵盖了MA TLAB程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等基本知识及其应用（点运算是图象处理的一个重要运算）。以及对图像加入噪声、图像缩放和图像旋转。 关键词图像点运算；代数运算；几何运算；图像缩放；图像旋转
目录 绪论 第一章图像运算 2.1点运算 2.2代数运算 2.3几何运算 第二章程序设计与调试 结束语 参考文献
绪论 早期的计算机无论在计算速度或存储容量方面，难于满足对庞大图像数据进行实时处理的要求。随着计算机硬件技术及数字化技术的发展，计算机、内存及外围设备的价格急剧下降，而其性能却有了大幅度的提高。 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，数字图像处理技术越来越多的应用于人们日常工作、学习和生活中。和传统图像处理相比，它具有精度高、再观性好、通用性和灵活性强等特点。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中也得到了广泛应用。 近几年来，随着计算机和各个相关领域研究的迅速发展，科学计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从1个专门领域的学科，变成了1种新型的科学研究和人机界面的工具。数字图像作为一门新兴技术，它是二十一世纪五十年代数字计算机发展到相当水平后开拓出来的计算机应用新领域，它把图像转换成数据矩阵存放于计算机中，并进行滤波、增强、删除等处理，包括图像输入输出技术、图像分析、变换于处理技术以及图像识别和特征提取等方面。六十到七十年代数字处理技术的理论和方法更加完善，其准确性、灵活性和通用性逐步提高。 在日常生活中，电脑人像艺术，电视中的特殊效果，自动售货机钞票的识别，邮政编码的自动识别和利用指纹、虹膜、面部等特征的身份识别等均是图像处理的广泛应用。 进行数字图像处理时主要涉及数字图像点运算处理，针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算，有效地改变了图像的直方图分布。
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
数字图像处理期末复习 zf·w 2013/12/19 一.单项选择题+填空题+判断题 1.图像与灰度直方图间的对应关系是【多对一】 2.属于图像锐化处理的有【高通滤波】 3.属于点处理/运算的有【二值化】【直方图均衡】 4.计算机显示器主要采用的彩色模型是【RGB】 5.属于图像平滑处理的有【中值滤波】【低通滤波】 6.维纳滤波器通常用于【复原图像】 7.图像方差说明了图像的【对比度】 8.属于局部处理的有【中值滤波】 9.图像锐化除了在空间域进行外，也可以在【频率域】进行 10.对于彩色图像，通常用于区别颜色的特性是【色调】【饱和度】【亮度】 11.依据图像的保真度，图像压缩可以分为【有损压缩】和【无损压缩】 12.低通滤波法是使【高频成分】受到抑制而让【低频成分】顺利通过，从而实现图像平滑（此处的“高频成分”和“低频成分”分别对应于空间域的像素灰度值/灰度分布有什么特点） 13.一般来说，采样间距越大，图像数据量【少】，质量【差】；反之亦然 14.直方图修正法包括【直方图均衡】和【直方图规定化（匹配）】 15.图像压缩系统是由【编码器】和【解码器】两个截然不同的结构块组成 16.数字图像处理即用【计算机】对图像进行处理 17.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对应直方图中奇数项的像素灰度代替，所得到的的图像将亮度【增加】，对比度【减少】（图像亮度和对比度与图像像素灰度值分布之间的关系） 18.图像数字化包括三个步骤【采样】【量化】和【扫描】 19.在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有【亮度】，即原点为【黑色】，三基色都达到最高亮度时则表现为【白色】（色调，饱和度和亮度在图像上的具体表现是什么） 20.灰度直方图的横坐标是【灰度级】，纵坐标是【该灰度级出现的频率】 21.数字图像是【图像】的数字表示，【像素】是其最小的单位 22.【灰度图像】是指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息 23.【彩色图像】是指每个像素的信息由RGB三原色构成的图像，其中RGB是由不同的灰度级来描述 24.【直方图均衡化】方法的基本思想是对图像中像素个数多灰度级进行【展宽】，对像素个数少的灰度级进行【缩减】，从而达到清晰图像的目的 25.图像锐化的目的是加强图像中景物的【细节边缘和轮廓】 26.因为图像分割的结果图像是二值图像，所以通常又称图像分割为图像的【二值化处理】 27.【腐蚀】是一种消除连通域的边界点，使边界向内收缩的处理 28.【膨胀】是将目标区域的背景点合并到该目标物中，使目标物边界向外部扩张的处理 29.对于【椒盐噪声】，中值滤波的效果比均值滤波效果好 30.图像增强按增强处理所在空间不同分为【空域】和【频域】 31.常用的彩色增强方法有【真彩色增强】【假彩色增强】和【伪彩色增强】三种 32.【灰度直方图可以反映一幅图像各灰度级像元占图形的面积比】 33.【直方图均衡和图像的二值化都是点运算】 34.【边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术】 二.名词解释 1.数字图像：用一个二维函数f(x,y)表示一幅图像，其中x和y是空间坐标，幅值f是在该空间坐标处的强度或灰度。当x,y和f都是有限的离散值时，我们称该图像是数字图像。 2.数字图像处理：指用计算机处理数字图像，以获得所需的数字图像。 3.图像压缩： 4.无损压缩：可精确无误地从压缩数据中恢复出原始数据。 5.中值滤波：将当前像元的窗口中所有像元灰度由小到大排序，中间值作为当前像元的输出值。 三.简答题 1.图像压缩的基本原理是什么。数字图像的冗余有哪几种表现形式？ 答：虽然表示图像需要大量的数据，但图像数据是高度相关的，或者说存在冗余信息。图像压缩就是去掉这些冗余信息而不损
数字图像处理课程论文图像复原算法研究 学院：信息科学与工程学院 专业：通信工程 姓名： 学号： 任课教师：
2017年5月 摘要 数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理的前提。图像在获取、上传、保存的过程中不可避免地引起图像退化和图像质量的下降，图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌。本论文主要研究引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，在已知系统退化模型的情况下，对观测图像分别使用逆滤波、维纳滤波、有约束的最小二乘方滤波算法进行复原，并比较它们的处理效果。在这几种算法的参数选取上得到了丰富的经验数据，并对实验结果进行了分析总结。发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。 关键词:图像复原;逆滤波;维纳滤波;有约束的最小二乘方滤波
一、引言 MATLAB 语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与
不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国外广泛流行的一种可视化科学计算软件。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。MathWorks 公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30 多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。同时，工具箱的函数源程序也是开放性的，多为M 文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB 支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。MATLAB 中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB 强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB 中的数字图像同样适用。本文对MATLAB 图像处理工具箱进行探索及应用，实验证明该软件功能强大，语言简洁易学，人机界面友好，工具箱具有丰富的技术支持并集成了该领域专家的智慧，应用简单而效果良好。 二、实验原理 2.1图像退化模型构建 图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为： g ( x, y)H [ f ( x, y)]n( x, y)f ( x, y)h( x, y) n( x, y) （1）
数字图像处理结课作业 --数字图像频域增强方法 及在matlab中的实现 学生姓名： 学号： 学院：理学院 班级：电科班 指导教师：
摘要:图像增强的目的是使处理后的图像更适合于具体的应用，即指按一定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，使之改善图像质量，加强图像判读和识别效果的处理技术。从总体上可以分为两大类:空域增强和频域增强。频域处理时将原定义空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，利用该空间的特有性质方便的进行图像处理。而空域增强是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作，处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制，同时保证其他分量不变，从而改变输出图像的频率分布，达到增强图像的目的。本文主要从空域展开图像增强技术，重点阐明数字图像增强处理的基本方法，介绍几种空域图像增强方法。 关键词：图像增强 MATLAB 空域增强锐化空间滤波平滑空间滤波
目录： 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 2、空间域图像增强技术研究的目的和意义 3、空间域的增强 3.1 背景知识 3.2 空间域滤波和频域滤波之间的对应关系 3.3 锐化滤波 3.4 平滑滤波 4、结论 1、何为数字图像处理及MATLAB的历史 数字图像处理（digital image processing）,就是利用数字计算机或者其他数字硬件,对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算,以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数,三维立体断层图像的重建等。总的来说,数字图像处理包括运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。目前数字图像处理的应用越来越广泛,已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域,在国民经济中发挥越来越大的作用。 MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。MATLAB是“Matric Laboratory”的缩写,意及“矩阵实验室”。MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境,是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵,它可直接用于表达数学的算式和技术概念,而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。它还是一种有利的教学工具,它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中,已成为标准的教学工具。
江苏科技大学 数字图像处理本科生课程论文 论文题目：图像增强方法综述与matlab实现完成时间：___2016年6月2日________ 所在专业：____软件工程____________ ____ 所在年级：____13419042___________ __
图像增强方法综述与matlab实现 软件工程专业 1341904222 陆建伟 摘要：本文介绍图像增强的内容，并就内部几种方法进行更深一步的探索，利用matlab 使得算法实现并对比。 关键词：图像增强；数字图像处理；灰度变换；直方图；matlab； 一、研究背景 1.1研究目的 经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题。通过本课题的研究能够使图像有更好的视觉感受效果，更能够满足社会生活和生产的需要是本文的最终目的。 1.2研究现状 计算机图像处理的发展历史并不长,但是引起了人们的足够重视。总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4 个阶段。随着对图像技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。 二、主要理论概况 图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像通过进行适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性以取得看起来较好地视觉效果很少涉及客观和统一的评价标准。图像增强的方法可以大致分为两类，一类是空域处理方法，一类是频域的处理法1
安徽工程大学 论文题目：数字图像处理图像增强算法的研究 学院：计算机与信息学院 班级：软件141 姓名：程健 学号：3140704135 指导老师：卢桂馥 2017年6月9日
摘要 在我们的实际生活、生产中，人们直接获得的原始图像并不能够直接运用到生活、生产中，因为原始图像在生成、传输和转换过程中可能会受到多种因素的影响，如各种各样的噪声、通道带宽等，往往会出现清晰度下降、对比度偏低等降质现象，为了使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适，往往需要提高图像质量。图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要信息的处理方法，其目的是使得处理后的图像对某种特定的应用比原始图像更合适。 本文研究了图像增强的一些常用方法，包括空域图像增强、频率域图像增强，并用MATLAB 编程设计了相应的实验，对图像增强效果进行了验证。 关键字：图像增强；图像；算法；空域增强；频率增强
Abstract In our daily life and production, people often can't used the raw image directly, because of the generation and transformation of the original image, it may be affected by many factors, such as a variety of kinds of noise and channel bandwidth. The sharpness and contrast is decreasing and have low qualities. in order to make the image more suitable for some particular application after processing than the original, we often need to improve image quality. Images enhance is in a particular need to highlight a picture in the information, and weaken or remove certain need of information in the process, its purpose is to make the image of a specific application is better than the original image. This paper studies the image of some common method, including airspace images enhance and increase the frequency domain, and images matlab programming, design corresponding to picture to enhance the effect of the verification. Key words:Image enhancement; the airspace strengthened; the frequency domain enhancement
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 题目指纹图像的分割技术 姓名 学号 院系 成绩 二Ｏ一一年十二月二十八日 指纹图像的分割技术 摘要 介绍了一种基于指纹多特征的指纹图像分割方法。首先简述了三种基于单一特征的指纹图像分割方法；基于灰度方差的指纹图象分割、基于方向信息的指纹图像分割和基于角度灰度均值的指纹分割的适用情况及利弊，然后介绍了将方向图法和灰度法两种分割方法合理结合起来的基于多特征的指纹图像分割方法，该方法首先将图像划分成多个不重叠的块，并计算各子块的灰度方差与均值，再根据各个图像块的灰度方差值与方差闲的关系，确定各子块是采用方向图法还是采用灰度法继续进行图像分割。实践证明，基于多特征的指纹图像分刻方法充分利用了指纹图像的特征，避免了单一特征的缺陷，从而能获取更加清晰质量更好的指纹图像为指纹的进一步识别提供了更好的条件。 关键词指纹图像图像分割分割技术 正文 自古至今人类中还没有发现不同的人具有相同的指纹, 并且同一指的指纹形和细节特征在一个人的一生中都保持不变。因此, 指纹一直被当作人的身份鉴定的可靠手段。 随着数字图像处理技术的不断发展以及图像处理必须具备的条件日益得到满足, 数字图像处理在计算机科学、信息学科、生物科学、医学等领域里得到广泛的重视和应用。而今科技也是相当的发达，因此，出现了一门独有的技术指纹图像分割技术。 图像分割所采用的基本原则是，使区域内部所考虑的特征或属性是相同或相近的，而这些特征或属性在相邻的区域中则不同，存在差异㈠。目前，国内外有许多指纹图像分割方法，从分割的操作方法和分割的精确程度上来分类，可以大致分成以下两类: 一类是按图块来进行操作的指纹图分割方法。唐良瑞㈡提出了基于D－S 证据理论的指纹图像分割方法，将D－S 证据理论运用到指纹图像的分割之中，利指纹识别的目的主要是确定两枚指纹是否相同,判断两枚指纹是否一致主要是判断指纹细节特征即纹线的突然终断点和叉点是否匹配。用图像块的方向和对比度信息实现了指纹图像分割。Mehtre㈢根据分块图像的梯度分布情况和灰度方差将这些块分成前景和背景。X． Chen㈣使用线性分类器对指纹图像块进行分类，从而实现了图像的分割。Q．Ren㈤提出了基于特征信息统计和基于前景边缘线搜索的两种指纹图像分割方法。 另一类是按像素点来进行操作的指纹图分割方法。蒋景英㈥将遗传算法和方向图相结合，实现了指纹图像的分割。A． M． Bazen㈦通过对像素点特征定义与分类，使用关于CMV 三个指标的线性分割器，将图像中的前景区和背景区分离。何余良㈧提出了一种基于马尔科夫随机场的指纹图像分割方法。 值得注意的一点是，虽然已经出现各种各样的图像分割方法，但至今为止还没有发现某一种对任何图像都有良好效果的图像分割算法，也就是说任何一种分 2007级“数字图像处理”试题与答案 [原创 2008-07-02 17:49:06] 一、填空题( 每小题2分,本题共20 分) 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，常使用模型，它适于做图像处理的原因有:1、在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. 函数()常用类型有、、、、、; 6. 检测边缘的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()的作用是减少心里视觉 9. 4标准主要编码技术有变换、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 二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 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（）。 数字图像处理 指用数字计算机与其它有关数字技术，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。数字图像处理论文
数字图像处理期末考试试题
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