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数字图像处理》教学大纲

课程编号：05064308

《数字图像处理》课程教学大纲

（DigitalImageProcessing）

适用于本科电子信息、电子科学与技术等专业

总学时：40总学分：

开课单位：物理系课程负责人：庞淑蓉

执笔人：庞淑蓉审核人：白心爱

一、课程的性质、目的、任务

数字图像处理是一门迅速发展的实用的新兴学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。

本课程是电子信息工程专业的专业课。本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和处理方法，掌握数字图像的时域、频域处理方法，掌握图像恢复和压缩的方法，理解图像各种变换（傅里叶变换、余弦变换、哈尔变换、K-L变换）的基本内容、性质与应用，为从事图像通信应用系统的研究、设计和维护工作打下基础。通过对该课程的学习，要求熟悉图像通信系统的构成，掌握静止图像和序列图像编码的基本原理、算法，并能应用到实际图像通信系统的研究和设计中。

二、教学基本要求

《数字图像处理》是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是在《线性代数》、《信号与系统》、《数字信号处理》、Matlab语言或C语言等课程的基础上开设。

本课程的目的是使学生掌握数字图像处理的基本概念，熟练使用分析数字图像处理编程的基本工具，了解数字图像处理的发展和应用以及当前国际国内研究的热点和重要成果及其工程应用前景。

三、教学内容、目标要求与学时分配

第一章数字图像处理的基本知识

基本教学内容：

1)图象的基本概念

2)数字图像的表示

3)数字图象处理的发展史及应用

4)数字图象处理系统的组成及工作原理

基本要求：

1、掌握光度学和色度学简介。

2、掌握连续图像和数字图像的表达式及连续图像到数字图像的转化过程。

3、了解数字图像处理系统的组成。

重点：

数字图像处理所涉及的基本概念

连续图像到数字图像的转化过程

难点：

图像数字化、数字图像处理主要研究的内容、系统和应用

第二章图像处理中常用的数学变换

基本教学内容：

1)图像空域变换

2)二维离散傅立叶变换,图象的频谱二维离散傅立叶变换的性质

3)离散Gabor变换

4)小波变换

5)K-L变换

基本要求：

1、掌握图像空域变换

2、掌握图像的傅立叶正反变换。

3、掌握K－L变换及其在图像处理中的应用。

重点：

图像的空域变换，傅里叶变换，K－L变换

难点：

图像频域变换的编程实现

第三章图像增强

基本教学内容：

1)平滑频域滤波器

2)锐化频域滤波器

3)同态滤波器

4)彩色增强：伪彩色增强和假彩色增强

基本要求：

1、掌握图像的点运算处理（包括灰度拉伸、亮度和对比度增强、直方图均衡和规定）。

掌握图像空间域处理（包括空间域的线性、非线性平滑和锐化）。

2、掌握图像的频域处理（包括频域低通滤波和高通滤波）。

3、掌握图像的伪彩色增强和图像增强在实际中的应用。

重点：

图像的空域处理，频域处理，点运算

难点：

图像处理涉及的编程

第四章图像复原

基本教学内容：

1)退化模型

2)复原函数的估计

3)逆滤波

4)维纳滤波

5)约束最小平方滤波

6)运动模糊与离焦模糊恢复

基本要求：

1、掌握图像退化模型的建立。

2、掌握图像恢复的代数方法（包括无约束和有约束恢复）。

3、掌握图像恢复的频域方法（包括逆滤波、Winner滤波、约束最小平方滤波）。

重点：

建立图像退化模型，图像复原的几种方法

难点：

图像复原的代数方法

第五章图像编码

基本教学内容：

1）图象压缩的基本概念，数据冗余，压缩比，保真度准则

2)Huffman编码，截断Huffman编码，平移Huffman编码

3)算术编码

4)位平面编码：位平面分解，常数区域编码，行程编码

5)预测编码

6)变换编码

7)图象压缩标准

基本要求：

1、掌握图像编码的基础理论。

2、掌握一些简单的压缩技术。

3、掌握预测编码方法（对应空域方法）。

4、掌握变换编码方法（对应变换域方法），

5、了解国际编码标准。

重点：

预测编码，变换编码，压缩技术

难点：

预测编码，变换编码

第六章图像分割

基本教学内容：

1）阈值分割、区域分割

2)边缘检测

3)直线检测

基本要求：

1、掌握阈值分割的原理和方法。

2、掌握区域分割的两种方法。

3、掌握边缘检测法。

4、了解直线检测。

重点：阈值分割的原理和方法、区域分割的两种方法

难点：阈值分割的原理

第七章图像描述

基本教学内容：

1）边缘描述

2)区域描述

3)形态学描述

基本要求：

1、掌握边缘描述中曲线拟合、链码描述子。

2、掌握区域描述中的中轴变换、矩描述。

3、掌握腐蚀、膨胀。

重点：曲线拟合、链码描述子、中轴变换、矩描述、腐蚀、膨胀难点：链码描述子、腐蚀膨胀

第八章数字图像技术应用举例

基本教学内容：

1）在线玻璃口缺陷检测系统

2)指纹识别系统

3)无线视频监控系统

基本要求：

1、掌握数字图像处理系统的基本组成。

2、通过实例掌握基本应用。

重点：系统组成

难点：系统应用

四、实验

实验一图像变换

1、图像的傅立叶变换。

2、K-L变换。

内容：用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像变换软件，并对某幅图像进行以上变换。

要求：完成以上软件编制，写实验报告

实验二图像处理

1、图像的点运算处理。

2、图像空间域处理。

3、图像的频域处理

内容：用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件，并对某幅图像进行以上处理。

要求：完成以上软件编制，写实验报告

实验三图像恢复

1、了解成像系统的数学描述；

2、掌握图像退化模型；

3、熟悉图像恢复方法。

4、掌握图像逆滤波恢复和维纳滤波恢复的方法

5、掌握运动模糊图像复原的原理

基本要求

要求：记录实验结果，写出实验报告

附：章节内容与学时分配表

章节内容与学时分配

四、本课程考核方式

考试命题应该根据本课程大纲内容进行，应从基本概念、基本理论、基本方法和基本技巧等方面考察学生的学习质量，检查学生的基本概念是否清楚、理论依据是否正确，采用的方法是否得当，解题技巧是否熟练等。

本课程为考试课程，平时成绩占60%，考试成绩占40%。

五、教材及教学参考书

教材：曹茂永编着，数字图象处理，北京大学出版社，2007

主要参考书：

[1]阮秋琦编着，数字图像处理学，北京：电子工业出版社,

[2]夏良正主编，数字图像处理，南京：东南大学出版社，

[3]

[4],DigitalImageProcessing,PrenticeHallInternational,Inc.,清华大学出版

社,

[5],,Inc.,电子工业出版社,北京,2004

六、执行本大纲的说明

七、常用专业英语词汇附表（英汉对照）

附课程简介

《数字图像处理》课程简介

课程名称：数字图像处理

英文名称：DigitalImageProcessing

课程编号：05064308

总学分：

总学时：40（其中：讲课学时32；实验学时8；上机学时0；）

开课单位：吕梁学院物理系

教材：

曹茂永编着，数字图象处理，北京大学出版社，2007

主要参考书：

[1]阮秋琦编着，数字图像处理学，北京：电子工业出版社,

[2]夏良正主编，数字图像处理，南京：东南大学出版社，

[3]

[4],DigitalImageProcessing,PrenticeHallInternational,Inc.,清

华大学出版社,

[5],,Inc.,电子工业出版社,北京,2004

课程负责人：庞淑蓉

课程说明：

数字图象处理技术是信息技术领域的重要分支,它是在信号处理、计算机技术及自动控制技术的基础上发展起来的新兴学科。随着计算机技术的发展,数字图象处理技术的应用日益广泛,并受到人们的重视。本课程是电子信息工程、通信工程等专业教学计划中的一门专业课程，着重讲述图象处理的基本原理和算法设计。

本课程是是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程，是在《线性代数》、《信号与系统》、《数字信号处理》、Matlab语言或C语言等课程的基础上开设。学习本门课程，使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和处理方法，掌握数字图像的时域、频域处理方法，掌握图像恢复和压缩的方法，理解图像各种变换（傅里叶变换、余弦变换、哈尔变换、K-L变换）的基本内容、性质与应用，为学生从事图像通信应用系统的研究、设计和维护工作打下基础。

课程内容简介：

《数字图像处理》主要介绍了图像处理基础、图像变换，图像处理的基本方法和技术，包括图像增强、图像恢复、图像压缩编码，还有数字图像分级的基本原理技术包括

图像分割和图像描述等。通过本课程的学习使学生牢固掌握数字图像处理的基本原理和基本分析方法，了解数字图像的获取、显示、存储等基本技术，深刻理解图像变换、压缩编码、增强、复原、分割、描述等基本原理，并能结合MATLAB图像处理工具箱，使用C、VC等语言编程解决实际问题，为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。

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

数字图像处理教学大纲(2014新版)

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

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：

数字图像处理研研究生课程教学大纲

《数字图像处理》研研究生课程教学大纲（课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12）东南大学计算机科学与工程学院一、课程的性质与目的本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。二、课程内容的教学要求本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6）三、上机实验要求实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。

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);

数字图像处理实验实验二

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

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

《数字图像处理》实验教学大纲

《数字图像处理》实验教学大纲实验类别：专业教育课程实验课程名称：数字图像处理实验室名称：动态信息获取与处理实验室课程编号：总学时：8 学分： 0.5 适用专业：信息与计算先修课程：复变函数、线性代数、电路分析、电子技术、信号与系统、数字信号处理一、实验在教学培养方案中地位、作用《数字图像处理》课程是大学本科四年级信息与计算专业本科生选修的专业课程。随着科学技术的飞速发展，数字图像处理的应用已渗透到了通信、雷达、航空航天、医疗等各个科学技术领域。《数字图像处理》是一门理论与实践并重的技术，在成功掌握了理论知识的同时再配合做一些相关的实验，更能加深对课程中的基本概念、算法、分析方法等的理解与掌握，为课程的学习起到促进和巩固作用，也为今后从事独立的开发打下扎实的基础。因此本实验在整个专业中与《数字图像处理》课程具有同等重要的地位和作用。二、实验内容、基本要求：实验一图像变换内容： 1．对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维傅里叶变换的常用性质。 2．对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维余弦变换的常用性质，了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。 3．对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。 4．对标准图像进行Walsh 变换并在计算机屏幕观测其频谱。基本要求： 1．加深理解DFT 、DCT 、Walsh 变换的原理和基本性质。 2．掌握DFT 、DCT 变换的算法流程，并能根据流程编程实现。 3．分析变换域内频谱的特征。实验二灰度图的线性变换内容：灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数)(x f 是一个一维线性函数： B A f x f x f +?=)( 灰度变换方程为： B A A A B f D f D f D +*==)( 式中参数A f 为纯属函数的斜率，B f 为纯属函数在y 轴上的截距，A D 表示输入图像的灰度，B D 表示输出图像的灰度。当1>A f 时，输出图像的对比度将增大；当1