3.4.3图像几何运算
在处理图像的过程中，需要对图像的大小和几何关系进行调整：缩放 旋转 图像中的每个像素值都发生变化
数字坐标是整数，经过变换之后不一定是整数 因此要对变换之后的整数坐标值位置的像素进行估计 (1)图像的插值
插值是常用的数学运算，通常利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立连续函数逼近真实曲线，用这个重建的函数求出任意的函数值
设已知函数值为12,,...,w w 则未知点x 的函数值通过插值可以表示为
1()()L
l l l f x w h x x ==?∑
()h ?是插值核心函数，l w 为权系数。插值算法的数值精度及计算量与插值核函数有关。
MATLAB 的imresize 函数和imrotate 函数用于二维图像插值。 MATLAB 影像处理工具箱提供了三种插值方法：
1)最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)
最简单的插值，每个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最邻近的采样点的值
()()k f x f x =
1111
()()22
k k k k x x x x x ?++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。 对于索引图像来说是唯一可行的方法。
频域特性不好，当图像含有精细的内容，也就是含有高频分量时，用这种方法实现倍数放大处理，可以看出有明显的块状效应。
2)双线性插值(Bilinear interpolation)
该方法输出像素值在它的输入图像中22×领域采样点的平均值，根据周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值
1,1,,,,m i m n j n a i m b j n i j ′′′′′′<<+<<+=?=?是要插值点的坐标，则双
线性插值的公式为：
(,)(1)(1)(,)(1)(1,)+
(1)(,1)(1,1)
g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n ′′=??+?+?++++
按上市计算出来的值赋予图像的几何变换对应于(,)i j ′′的值，即可实现双线性插值
3)双立方插值(Bicubic interpolation)
插值核为三次函数，其插值领域的大小为44×，插值效果较好，但相应的计算量比较大。 三种插值方式比较类似，为了确定插值像素点的数值，必须在输入图像中查找到与出处像素相对应的点。
三种插值方式的区别：
近邻插值输出图像的复制为当前点的像素点；
双线性插值为像素22×矩阵包含的有效点的加权平均； 双立方插值为44×矩阵包含有效点的加权平均值； method 用户指定内插的方法，可选值为 (2) 图像大小调整
利用imresize 函数通过一种特定的插值方法实现图像的调整。函数的语法如下： B=imresize(A,m,method)
返回图像大小等于A的大小乘以放大系数m,在0-1之间则B比A小，否则增大 B=imresize(A,[mrows ncols],method)
返回一个mrows×ncols的图像
B=imresize(A,method,n)
n是平滑滤波器的尺寸，默认11×11
B=imresize(A,method,h)
使用用户自定义的设计插值h进行插值
method 用于指定插值的方法 nearest bilinear bicubic
load woman2;
figure,imshow(X,map);
X1=imresize(X,2,'nearest');
figure,imshow(X1,map);
X2=imresize(X,2,'bilinear');
figure,imshow(X2,map);
X3=imresize(X,2,'bicubic');
figure,imshow(X3,map);
结果总结：进行小倍数放大时，最邻近插值方法的效果尚可，双线性插值的结果有些模糊，双立方插值的效果最好。
(3)图像的旋转
在对数字图像进行旋转的时候，各个像素坐标会发生变化，使得旋转之后不能正好落在整数坐标处，需要进行插值。
利用MATLAB的imrotate对图像进行插值旋转。
B=imrotate(A,angle,method)
使用指定的方法逆时针方向将图像A旋转angle角度，返回图像B通常大于A。
超出的图像部分值补零，为了使返回图像与原图像大小相同，可采用如下格式：
B=imrotate(A,angle,method,`crop`);
将flowers图像插值旋转35度程序清单
clear all;
I=imread('c:\flower.jpg');
J=imrotate(I,35,'bilinear');
figure,imshow(I);
figure,imshow(J);
K=imrotate(I,35,'bilinear','crop');
figure,imshow(K);
(4)图像剪裁
在图像处理过程中，有事只要处理图像一部分，将某部分取出，就要对图像进行剪切。 imcrop函数将图像剪裁成指定矩形区域。该函数的语法：
I2=imcrop(I)
X2=imcrop(X,map);
RGB2=imcroop(RGB);
功能：交互式地对灰度图像，索引图像和真彩图像进行剪切，允许鼠标进行裁剪 I2=imcrop(I,rect);
X2=imcrop(X,map,rect);
RGB2=imcroop(RGB,rect);
rect为四元素向量[xmin ymin width height]
[A ,rect]=imcrop(…);
在交互剪切图像的同时返回剪切框的参数rect
J=imread('pout.tif');
imshow(I);
I=imcrop(J);
imshow(I);
K=imcrop(J,[0,0,100,100]); imshow(K)
3.4.4 图像领域和块操作
输出图像中的每个像素值都是对应的输入像素及其某个领域内的像素共同决定 利于指一个远远小于图像尺寸的形状规则的像素块 22× 33× 44×的正方形 或者用来近似表示圆及椭圆等形状的多边形 一幅图像所定义的所有领域应具有相同的大小
领域操作包括滑动领域操作和分离领域操作(图像块操作)两种类型
滑动领域操作：输入像素以像素为单位进行处理，对于每个像素，指定操作将决定输出图像相应的像素值
分离领域操作：基于像素领域的数值进行，输入图像每次处理一个领域 (1)滑动领域操作
在MATLAB 中，领域是一个像素集，像素集包含的元素由中心像素的位置决定。滑动领域操作一次只处理一个像素。
当操作从图像矩阵的一个位置移动到另一个位置，滑动领域也朝相同方向移动，如图
×的滑动领域，中心像素的计图中滑动领域2×3的矩阵块，黑点表示中心像素，对于m n
算方法如下：
floor m n+
([,]1/2)
在MATLAB进行滑动领域操作的过程：
1选择像素
2确定滑动领域
3调用适当的函数对滑动领域进行计算
4查找输出图像与输入图像对应处的像素，将该像素数值设置为上一步中得到的返回值。 5对每个像素重复上述操作
介绍MATLAB提供的集中用于领域操作函数
MATLAB提供的领域操作函数
1) colfilt(A,[m n],block_type,fun)
功能：实现快速的领域操作，图像块的尺寸m×n，block_type为指定块的移动方式， distinct为图像块不重叠
sliding，图像块滑动 fun为运算函数
I=imread(‘alumgrns.tif’);
I2=colfilt(I,[5 5],’sliding’,’mean’);
imshow(I);
figure,imshow(I2,[]);
对于滑动领域操作，colfilt函数为图像中的每个像素建一个列向量，向量各元素对应该像素
的领域的元素。
colfilt函数生成的临时矩阵被传递给自定义函数，自定义函数为矩阵的每一列返回一个单独值。MATLAB中很多函数都具有这种功能 std mean
例：对输入图像进行处理，输出图像为每个像素领域的最大值
f=inline(‘max(x)’);
J=colfilt(I,[8 8],’sliding’,f);
clear;
I=imread('rice.png');
I2=uint8(colfilt(I,[2 2],'sliding','mean'));
subplot(2,2,1),subimage(I);
I2=uint8(colfilt(I,[2 2],'sliding','mean'));
subplot(2,2,2),subimage(I2);
I2=uint8(colfilt(I,[5 5],'sliding','mean'));
subplot(2,2,3),subimage(I2);
I2=uint8(colfilt(I,[15 15],'sliding','mean'));
subplot(2,2,4),subimage(I2);
clear;
I=imread('rice.png');
f=inline('max(x)');
J=uint8(colfilt(I,[8 8],'sliding',f)); imshow(J);
clear;
I=imread('rice.png');
f=inline('ones(64,1)*mean(x)'); J=uint8(colfilt(I,[8 8],'distinct',f)); imshow(J);
I = imread('rice.png');
%imshow(I)
I2 = uint8(colfilt(I,[8 8],'sliding',@mean));
figure, imshow(I2)
nlfilter函数 该函数是通用的滑动窗操作函数，语法格式为
B=nlfilter(A,[m n],fun)
B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2)
A表示输入图像，[m n]指定领域大小，fun是一个返回值为标量的计算函数，如果该计算需要参数，则P1P2紧跟在参数之后。返回值B是一个与输入图像相同大小的图像矩阵
下面是一个调用nlfilter函数进行滑动操作程序的清单
clear;
I=imread('tire.tif');
f=inline('max(x(:))');
J=uint8(nlfilter(I,[3 3],f));
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J);
(2)图像块操作
将图像数据矩阵划分为同样大小的矩形区域的操作。
MATLAB的图像块操作是讲图像数据矩阵分为m*n的矩阵。
blockproc函数 该函数能够将每个显示从影像当中提取出来，然后作为参数传递给用户函数，用户函数对该块进行操作，返回后组合起来
B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,…);
I = imread('liftingbody.png');
fun = @(x) std2(x)*ones(size(x));
I2 = blkproc(I,[32 32],fun);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(I2,[]);
3.5图像分析
MATLAB支持多种图像处理操作，方便用户对图像进行调整。 获取像素值及其统计数据
分析图像，抽取其主要结构信息
调整图像，突出其某些特征或抑制噪声
3.5.1 像素及其统计
(1)像素选择
I=imread(‘pout.tif’);
imshow(I);
vals=impixel;
113 113 113
150 150 150
82 82 82
143 143 143
133 133 133
128 128 128
(2)强度描述图
MATLAB工具中，提供了improfile函数用于沿着图像中一条直线段路径或直线路径计算并绘制强度(灰度值)
imshow pout.tif;
improfile
clear;
RGB=imread('c:\flower.jpg'); imshow(RGB); improfile;
I = imread('liftingbody.png');
x = [19 427 416 77];
y = [96 462 37 33];
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),improfile(I,x,y),grid on;
数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源
1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作
第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 023 02.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小2 5327.?π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 610318-?< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106 m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(2 2),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定 的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由： ()()()()()[ ]()()[]2 02 02 020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=?== 一个截面图像见图（a ）。如果图像使用k 比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b ），其中()k G 21255+=?。因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，k G 22564==?，K= 6。
《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
（a ）由2 )(Kr Ae r T s -==，3/2 A Ae KL =-得：) 3/1ln(20=-KL ，20 /0986.1L K = 2 2 0986.1)(r L Ae r T s -== （b ）、由 ， 4/)1(2 0B e KL =--B 得： )4/3ln(2 0=-KL ,2 0/2877.0L K = )1()(2 2 2877.0r L e B r T s - -== （c ）、 逐次查找像素值，如（x ，y ）=（0，0）点的f （x ，y ）值。若该灰度值的4比特的第0 位是1，则该位置的灰度值全部置1，变为15；否则全部置0，变为0。因此第7位平面[0,7]置0，[7,15]置1，第6位平面[0,3]，[4,7]置0，[8,11]，[12,15]置15。依次对图像的全部像素进行操作得到第0位平面，若是第i 位平面，则该位置的第i 位值是0还是1，若是1，则全置1，变为15，若是0，则全置0 设像素的总数为n ，是输入图像的强度值，由，rk 对 应sk ，所以，由 和得 由此得知，第二次直方图均衡化处理的结果与第一次直 方图均衡化处理的结果相同，这里我们假设忽略不计四舍五入的误差。
3.11题、由 dw w p z G v z z )()(0 ? = =, ?? ?=<<-5 .0041 5.044)( w w w w z w p { 5 .0021 5.02210 2 2 )()(<<<<+-= = =? z z z z z z z dw w p z G v 令v s =得 所以?? ???=?? ?? ?==- <<+-±<<- -+-±±-±-5.010221 5.0121 )2(25.022 125.01 22 )(r r r r r r v v v G z 3.12题、第k 个点邻域内的局部增强直方图的值为： P r (r k )=n k /n (k=0,1,2,……K-1)。这里n k 是灰度级为r k 的像素个数，n 是邻域内像素的总个数，k 是图像中可能的灰度级总数。假设此邻域从左以一个像素为步长向右移动。这样最左面的列将被删除的同时在后面又产生一个新的列。变化后的直方图则变成 ： (k=0,1,2,……K-1) 这里n lk 是灰度级r k 在左面的列出现的次数，n rk 则为在右面出现的次数。 上式也可以改写成： (k=0,1,2,……K-1) 同样的方法也适用于其他邻域的移动： 这里a k 是灰度级r k 在邻域内在移动中被删除的像素数，b k 则是在移动中引入的像素数： (k=0,1,2,…… K-1) 上式等号右边的第一项为0（因为f 中的元素均为常数）。变量 是噪声的简单抽样，它 的方差是。因此 并且我们可以得到。上述过
3.4.3图像几何运算 在处理图像的过程中，需要对图像的大小和几何关系进行调整：缩放 旋转 图像中的每个像素值都发生变化 数字坐标是整数，经过变换之后不一定是整数 因此要对变换之后的整数坐标值位置的像素进行估计 (1)图像的插值 插值是常用的数学运算，通常利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立连续函数逼近真实曲线，用这个重建的函数求出任意的函数值 设已知函数值为12,,...,w w 则未知点x 的函数值通过插值可以表示为 1()()L l l l f x w h x x ==?∑ ()h ?是插值核心函数，l w 为权系数。插值算法的数值精度及计算量与插值核函数有关。
MATLAB 的imresize 函数和imrotate 函数用于二维图像插值。 MATLAB 影像处理工具箱提供了三种插值方法： 1)最近邻插值(Nearest neighbor interpolation) 最简单的插值，每个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最邻近的采样点的值 ()()k f x f x = 1111 ()()22 k k k k x x x x x ?++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。 对于索引图像来说是唯一可行的方法。 频域特性不好，当图像含有精细的内容，也就是含有高频分量时，用这种方法实现倍数放大处理，可以看出有明显的块状效应。 2)双线性插值(Bilinear interpolation) 该方法输出像素值在它的输入图像中22×领域采样点的平均值，根据周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值 1,1,,,,m i m n j n a i m b j n i j ′′′′′′<<+<<+=?=?是要插值点的坐标，则双 线性插值的公式为： (,)(1)(1)(,)(1)(1,)+ (1)(,1)(1,1) g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n ′′=??+?+?++++ 按上市计算出来的值赋予图像的几何变换对应于(,)i j ′′的值，即可实现双线性插值 3)双立方插值(Bicubic interpolation) 插值核为三次函数，其插值领域的大小为44×，插值效果较好，但相应的计算量比较大。 三种插值方式比较类似，为了确定插值像素点的数值，必须在输入图像中查找到与出处像素相对应的点。 三种插值方式的区别： 近邻插值输出图像的复制为当前点的像素点； 双线性插值为像素22×矩阵包含的有效点的加权平均； 双立方插值为44×矩阵包含有效点的加权平均值； method 用户指定内插的方法，可选值为 (2) 图像大小调整 利用imresize 函数通过一种特定的插值方法实现图像的调整。函数的语法如下： B=imresize(A,m,method)
学习数字图像处理心得 姓名：黄冬芬学号：070212051 班级：12级通信工程1班数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，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的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）等大家都能叫上口但都很模糊的名词。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，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、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。对常见的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坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。 当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual c++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。 在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这
数字图像处理学习报告 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。
数字图像处理第三版中文答案--冈萨雷斯
第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 02302.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小25327.?π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 6 10318-?<
2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数
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 如对您有帮助，请购买打赏，谢谢您！ 第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小2 5327.?π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 610318-?< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(22),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由： 一个截面图像见图（a ）。如果图像使用k 比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b ），其中()k G 21255+=?。因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，k G 22564==?，K= 6。也就是说，k 2小于64的话，会出现可见的伪轮廓。 2.9 1. 图片的打开 2. 图片的显示 3. 图片的大小 4. 图片的保存 5. 数据类间的转换 6. 灰度变换函数 6.1 imadjust 6.2 对数和对比度拉伸变换 7. 生成并绘制图像的直方图 8.直方图均衡化 9. 直方图匹配法（规定化） 10. 加法运算--给图像加高斯噪声后用求平均的方法除噪 11. 减法运算 12. 乘法运算 13. 除法运算 14. 逻辑运算 15. 线性空间滤波 16. 非线性空间滤波 17. 可视化二位DFT 18. 填充滤波 19. 从空间滤波器获得频域滤波器 20. 低通频域滤波器 21. 线框图与表面图 22. 基本高通滤波器 23. 高通滤波器的使用 24. 高频强调滤波 25. 选择感兴趣的部分 26. 空间噪声滤波器（椒盐噪声） 27. 自适应中值滤波 28. 模糊噪声图像的建模 29. Lucy-Richardson非线性复原 30. 计算一阶熵估计 31. 计算两幅图像的比率imratio() 32. 霍夫曼编码及解码 33. 计算均方误差的平均值的平方根compare() 34. 使用函数vistformfwd()的直观仿射变换 35. 对图像应用空间变换 36. 彩色图像处理（一） 37. 小波变换wave2gray()显示变换系数 38. 小波的方向性和边缘检测 39. 基于小波的图像平滑或模糊 40. 渐进重构 41. 像素间的冗余--无损编码预测 42. 心理视觉冗余--利用无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化 43. JPEG压缩 44. JPEG2000压缩 45. 膨胀的简单应用 46. 腐蚀的简单应用 47. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose() 48. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose()----2 49. 击中或击不中运算 50. endpoints()函数的使用 51. 图像的细化处理--bwmorph()函数 52. 图像的骨骼化 53. 计算和显示连接分量的质心--bwlabel()函数 54. 由重构做开运算imreconstruct()函数 55. 填充孔洞imfill()函数 56. 清除边界对象--imclearborder()函数 57. 膨胀和腐蚀 58. 使用开运算和闭运算做形态平滑 59. 使用顶帽变换 60. 颗粒分析 61. 使用重构删除复杂图像的背景 62. 检测点 63. 检测指定方向的线 64. 使用Sobel检测器提取边缘 65. sobel,canny,log边缘检测器的比较 66. Hough变换的简单说明 67. Hough变换做线检测和连接 68. 计算全局阈值 69. 标记符控制的分水岭分割 70. 使用梯度和分水岭变换分割灰度图像 1.图片的读取 I=imread('Lena512.bmp');%读取图像，如果图像位于工作空间内，可以直接写5.jpg 2.图片的显示 imshow(I);%显示图像 数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程 浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。 第六章 6.1 给出用于产生图6.5中标为“日光”的点的红光、绿光、蓝光的百分比。 从图中可知，x=0.31，y=0.32，由x+y+z=1可得z=0.37，这是三色值系数。我们感兴趣的是三色值XYZ。由他们的变换公式：x = X/(X+Y+Z)，y=Y/(X/Y/Z)，z=Z/(X/Y/Z)，可知他们的比例是相同的，故可得：X=0.31，Y=0.32，Y=0.37 6.2 用c 表示给定的颜色，并且给出它的坐标，用（x0,y0）表示，c 和c1之间的距离以及c1和c2的距离分别为： c1占c的百分比表示为: c2的百分比用p2表示：p2=100-p1,由上面的等式我们知道，作为例子，当c=c1时，那么d(c,c1)=0,并且p1=100%,p2=0%,同样当d(c,c1)=d(c1,c2)时，p1=0%,p2=100%,从它们简单的关系中可以容易地得出它们的值。 6.5 在中心点有R/2+ B/2+G= R+G+B /2 + G /2=midgray+G/2，由于增加了灰色分量和强度使人们看起来像纯绿色。 6.7 在每幅12比特图像中有4096212=种可能值。对于灰度色彩，所有的RGB 分量必须相等，所以有4096种不同的灰度。 6.8 （a ）R 图像中的所有像素值都是255。在G 图像中，第一列全是0，第二列全是1，最后一列全由255组成。在B 图像中，第一行全为255，第二行全为254，直到最后一行全为0。 （b ）（令坐标轴编号同书中图6.7（RGB 彩色立方体示意图）相同。）则：（0,0,0）=白色，（1,1,1）=黑色，（1,0,0）=青色，（1,1,0）=蓝色，（1,0,1）=绿色，（0,1,1）=红色，（0,0,1）=黄色，（0,1,0）=深红色。 (c)不包括黑点和白点是饱和的。在包含黑点或者白点时，饱和度会下降。 6.10 从式（6.5-5）的RGB 亮度映射函数推导出式（6.5-6）的CMY 亮度映射函数。 i i ks s = （i=1,2,3） (6.5-5) )1(k ks s i i -+= (i=1,2,3) (6.5-6) 由公式???? ??????-=????????? ?B G R Y M C 1可知，CMY 图像中的每个分量都是响应RGB 图像单一分量的函数。C 是R 的函数，M 是G 的函数，Y 是B 的函数。为清楚起见，我们使用素数标示CMY 分量。有公式 （i=1,2,3）得，)3,2,1(==i ks s i i （对应RGB 分量），并且有公 经过这几周地学习，我从一个什么都不了解地小白，变成了一个明白这门课程地意义地初学者，觉得学到了不少有用同时又很有趣地知识，也对数字图象处理有了新地理解.老师从数字图像处理地意义讲起，中间介绍了许多目前仍在应用地相关技术，让我明白了图像处理在我们生活中地重要性，下面我来谈谈我自己地学习成果和感受. 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类地心理、视觉或者应用地需求地一种行为.图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法地优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术地发展,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地过程.数字图像处理是从世纪年代以来随着计算机技术和地发展而产生、发展和不断成熟起来地一个新兴技术领域.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地电信号进行相应地数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像地实用性.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地数据量一般很大，因此处理速度有待提高.目前，随着计算机技术地不断发展，计算机地运算速度得到了很大程度地提高.在短短地历史中，它却广泛应用于几乎所有与成像有关地领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大地成就.个人收集整理勿做商业用途 从定义上来说，图像处理是指按照一定地目标，用一系列地操作，来“改造”图像地方法. 我觉得字面上地意思就是，对图像进行处理，得到自己想要地效果.图象处理地内容有很多种：几何处理，算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像识别、图像压缩.而目前进行图像处理就是指用计算机对图像进行空域法和变换域法.资料上介绍说，数字图象处理起源于世纪年代，那时第一次通过海底电缆传输图像；年人们用电报打印机采用特殊字符在编码纸带中产生图像；年在信号两次穿越大西洋后，从穿孔纸带得到数字图像；年从伦敦到纽约用级色调设备传送照片.到了世纪年代早期，计算机发展，有了第一台可执行有意义地图像处理任务地大型计算机，美国利用航天器传送了第一张月球照片.从世纪年代末到年代初，开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域，如图像和射线图像.至今，数字图象处理仍旧广泛应用于工业、医学、地理学、考古学、物理学、天文学等多个领域.比如，太空技术中地航天技术、空间防御、天文学；生物科学地生物学和医学；刑事（物证）上地指纹、人脸分析；国防方面地军事探测，导弹目标识别；工业应用中地产品检测还有日常生活中地照片编辑、影视制作.个人收集整理勿做商业用途 从概念上来说，数字图像用（，）表示一幅图像，，，为有限、离散值.图像处理涉及到图像地分析和计算机视觉，其中分为低级处理、中级处理、高级处理.低级处理是指输入输出均为图像（如图像缩放、图像平滑）；中级处理是输入图像，然后输出提取地特征（如区域分割、边界检测）；高级处理则是理解识别地图像（如无人机驾驶，自动机器人）.个人收集整理勿做商业用途 数字图像处理地几个基本目地是： 图像输入>图像处理（增强、复原、编码和压缩）>图像输出.以人为最终地信息接收者，其主要目地是改善图像地质量.个人收集整理勿做商业用途 图像输入>图像预处理（增强、复原）>图像分割>特征提取>图像分类>图像输出.另一类图像处理以机器为对象，目地是使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别.个人收集整理勿做商业用途 图像输入>图像预处理>图像描述>图像分析和理解>图像解释.利用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部知识，被称为图像理解或计算机视觉.其正确地理解要有知识地引导，与人工智能等学科有密切联系.当前理论上有不小进展，但仍是一个有待进一步探索地领域.个人收集整理勿做商业用途 第四章答案 1.图像增强的目的是什么？ 其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说，比原始图像更适用。2.什么是直方图？ 直方图就是反映一副图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。 3.直方图修改的技术基础是什么？ 通过变换函数T(r)可以控制图像灰度级的概率密度函数，从而改变图像的灰度层次。 4.在直方图修改技术中采用的变换函数的基本要求是什么？ （1）在0≤r≤1区间内，T(r)单值单调增加； （2）对于0≤r≤1，有0≤T（r）≤1。 5.直方图均衡化处理采用何种变换函数？ 累计分布函数 6.直方图均衡化处理的结果是什么？ 扩展了原始图像的灰度范围 7.假定有64×64大小的图像，灰度为16级，概率分布如下表，试用直方图均衡 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91 原图像直方图 S0=0.195 S1=0.335 S2=0.502 S3=0.608 S4=0.681 S5=0.737 S6=0.786 S7=0.827 S8=0.864 S9=0.895 S10=0.922 S11=0.945 S12=0.964 S13=0.981 S14=0.993 S15=1 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91 变 换之后 s0≈3/15 s1≈5/15 s2≈8/15 s3≈9/15s4≈10/15 s5≈11/15 s6≈12/15 s7≈12/15 s8≈13/15 s9≈13/15 s10≈14/15 s11≈14/15 s12≈1 s13≈1 s14≈1 s15≈1 00.10.20.30.40.50.60.70.80.91 最后的新直方图 8.（略） 9.直方图均衡化处理的主要步骤是什么？ （1）对给定的待处理图像统计其直方图，求出Pr(R)； （2）根据统计出的直方图采用累积分布函数做变换 Sk=T(Rk) 求变换后的新灰度； （3）用新灰度代替旧灰度，求出Ps(s)，这一步是近似过程，应根据处理目的尽量做到合理，同时把灰度值相等活近似地合并到一起。 10.什么是“简并”现象？如何克服？ 变换后的灰度级减少了，这种现象称为简并。 克服：（1）增加像素的比特数； （2）采用灰度间隔放大理论。 11.直方图规定化处理的技术难点是什么？如何解决？ 主要困难在于如何构成有意义的直方图。 解决方法：（1）给定一个规定的概率密度函数，如高斯、瑞利等函数； （2）规定一个任意可控制的直方图，其形状可由一些直线组成，得到希望的形状后，将这个函数数字化。 12.试写一段直方图均衡化处理的程序。 数字图像处理学习心得 数字图像是我们生活中接触最多的图像各类，它伴随人们的生活、学习、工作,并在军事、医学、和工业方面发挥着极大的作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们会在外出旅游、生活、工作中拆下许多数字相片,现在已进入信息化时代,图像作为信息的重要载体在信息传输方面有着声音、文字等信息载体不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速发展,作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握,而大多人对于数字图像的知识却不全面,甚至一些基础知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解,尤为重要的是对于一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理,或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大兴趣，在选课时几乎所有人都选了这门课。其中有的同学由于简单的学习过PＨOTOSHOP软件，因此对于数字图像处理已经有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过一学期的课程学习我们虽说还没有完全掌握数字图像处理技术,但也收获了不少，对于数字图像方面的知识有了深入的了解,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坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C+＋编程应用的很好的实践与复习。 当然通过30学时的课程学习还是远远不够的,也有许多同学收获甚微,我总结了下大家后期的学习态度与前期的学习热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情学习这门课的,可是随着课程的逐渐深入学习,大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的,大家更着眼于如何利用一些软件、技术去处理图像而得到满意的效果,或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏重于如何通过编程实现实现如何对图像进行一些类似于锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码,并用VISUAＬＣ+＋软件实现并进行调试,然而大部分人的Ｃ+＋实践能力数字图像处理第三版中文答案冈萨雷斯
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