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“数字图像处理”大作业备选题目-2009.9.24

“数字图像处理”大作业备选题目-2009.9.24
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数字图像处理课后参考答案

数字图像处理 第一章 1、1解释术语 (2) 数字图像:为了便于用计算机对图像进行处理,通过将二维连续(模拟)图像在空间上离散化,也即采样,并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级(层次)也即均匀量化,以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置与每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。 (3)图像处理:就是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。 1、7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。彩色图像、多光谱图像与高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术,也发展除了一些特有的图像处理技术与方法。 1、8基本思路就是,或简单地突出图像中感兴趣的特征,或想方法显现图像中那些模糊了的细节,以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。 1、9基本思路就是,从图像退化的数学或概率模型出发,研究改进图像的外观,从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目,从而获得与景物真实面貌相像的图像。 1、10基本思路就是,,在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下,尽可能的减少图像的存储量,以满足图像存储与实时传输的应用需求。 1、11基本思路就是,通过数学方法与图像变换算法对图像的某种变换,以便简化图像进一步处理过程,或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。 1、12基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。 第二章 2、1解释下列术语 (18)空间分辨率:定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目,用于表示图像中可分辨的最小细节,主要取决于采样间隔值的大小。 (19)灰度分辨率:就是指在灰度级别中可分辨的最小变化,通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。 (20)像素的4邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。 (21)像素的8邻域:对于图像中位于(x,y)的像素p来说,与其水平相邻与垂直相邻的8个像素称为该像素的8邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y-1)(x-1,y)(x-1,y+1)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y-1)(x+1,y)(x+1,y+1)。 (28)欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D e(p,q)=[(x-u)2+(y-v)2]1/2 (29)街区距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的街区距离定义为:D4(p,q)=|x-u|+|y-v|。 (30)棋盘距离:欧氏距离:坐标分别位于(x,y)与(u,v)处的像素P与像素q之间的欧氏距离定义为:D8(p,q)=max(|x-u|,|y-v|)。 (33)调色板:就是指在16色或者256色显示系统中,将图像中出现最频繁的16种或者256种颜色组成的一个颜色表,并将她们分别编号为0~15或0~255,这样就使每一个4位或者8位的颜色编号或者颜色表中的24位颜色值相对应。这种4位或者8位的颜色编号称为颜色的索引号,由颜色索引号及对应的24位颜色值组成的表称为颜色查找表,即调色板。 2、7对图像进行描述的数据信息一般应至少包括: (1)图像的大小,也即图像的宽与高 (2)表示每个像素需要的位数,当其值为1时说明就是黑白图像,当其值为4时说明就是16色或16灰度级图像,当其值为8时说明就是256色或256灰度级图像,当其值为24就是说明就是真彩色图像。 同时,根据每个像素的位数与调色板的信息,可进一步指出就是16色彩色图像还就是16灰度级图像;就是256色彩色图像还就是256灰度级图像。 (3)图像的调色板信息。 (4)图像的位图数据信息。 对图像信息的描述一般用某种格式的图像文件描述,比如BMP等。在用图像文件描述图像信息时,相应的要

数字图像处理 作业1汇总

数字图像处理 报告标题:01 报告编号: 课程编号: 学生姓名: 截止日期: 上交日期:

摘要 (1)编写函数计算灰度图像的均方误差(MSE)、信噪比(SNR)、峰值信噪比(PSNR)、平均绝对误差(MAE);(2)编写函数对灰度图像经行降采样,直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波;(3)编写函数对图像进行放大,分别使用像素直接复制和双线性插值的方法:(4)编写函数用题目给出的量化步骤Q去量化灰度图像,并给出相应的MSE和直方图;(5)编写函数对灰度图像执行直方图均衡化,显示均衡前后的直方图。同时,熟悉使用MATLAB,并且熟练操作对图像进行各种修改变换等。 KEY WORD :MATLAB MSE、PSNR 直方图量化

技术探讨 数字图像处理是基于Matlab来实现的,由于Matlab 独特的功能和对矩阵,图像,函数灵活的处理,因而用于图像的处理相当的方便。 task1 均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)。可以使用使用for循环语句,分别计算图像MSE/SNR/PSNR/MAE,具体的计算公式见附录代码,下面只附运算原理代码 均方误差(MSE): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比(SNR): sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比(PSNR): sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差(MAE): sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差(MSE),信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差(MAE)都会有所不同,因为它是原图像与加噪后的图像比较,而电脑的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 task3 按比例缩小灰度图像 (1)直接消除像素点: I1=g(1:m:end,1:m:end);I1 为缩小后的图像,g为原图。 (2)先平滑滤波再消除像素点: 滤波函数,g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); task4 对图像的放大运用了pixel repetition法以及双线性插值法: 它有三种插值法:即最近邻插值(pixel repetition)、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为0.5) ;缩放与放大由给定的参数来确定。 ;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用I1=g(1:m:end,1:m:end); 而放大的代码为“J=imresize(I,m,'nearest');%使用pixel repetition法”和“J=imresize(I,m,'bilinear');%使用双线性插值法” 放大倍数更改m值即可 task4 对图像的量化,使用“J=histeq(I,x); ”,x为可变的量化步长 task5 灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq(I)”“imhist(I,64)”

J2EE大作业

重庆邮电大学 《J2EE》大型作业 题目简单的聊天室 二级学院计算机学院 专业名称计算机科学与技术 班级3110803 学生学号08600313 学生姓名邱云 指导教师唐晓军 成绩 填表时间:2011年 6 月

摘要:随着科学技术的快速进步和发展,人们使用网络日益频繁,无论是购物、看电影、看电视、查找资料等等。就拿现在网络中流行的实时视频观看,就常常看见游客们通过一个聊天工具进行在线的交流,在线聊天室越来越深入人心。 1、引言 随着人们越来越多的运用网络,人们通过聊天室的方式进行沟通了解也越来越频繁,聊天室越来越深入我们的平常生活中。聊天室适用于网上会议或闲聊的场合。 2 需求分析 随着互联网技术的不断发展和完善,人们通过网络可以更方便和快捷地进行交流和学习,聊天系统可以为大家提供一个更好的交流的平台,在这个平台上,人们可以通过文字与符号进行实时的交谈、聊天,它是一个向整个因特网开放的地方,是提供给网民一个交友与娱乐的场所,在聊天室里网民可选择自已的聊天对象,与其进行对话交流,是网民之间相互沟通、交流情感的最佳方式之一。 2.1功能需求分析 用户通过注册登陆聊天室后,可以在聊天室里面自由的聊天。同时查看当前在线的用户。 2.2设计流程图:

聊天室的目录结构图 3详细设计 3.1使用技术 AJAX,JSP,Servlet Ajax:在基于数据的应用中,用户需求的数据如联系人列表,可以从独立于实际网页的服务端取得并且可以被动态地写入网页中,给缓慢的Web应用体验着色使之像桌面应用一样。

Jsp:JSP技术使用Java编程语言编写类XML的tags和scriptlets,来封装产生动态网页的处理逻辑。网页还能通过tags和scriptlets访问存在于服务端的资源的应用逻辑。Servlet:Servlet是一种服务器端的Java应用程序,具有独立于平台和协议的特性,可以生成动态的Web页面。 3.2功能模块 注册功能:用户通过注册后可以登录进聊天系统,而我使用了ajax+servlet实现用户重名验证,不同用户不能使用同一个用户名登录,如果输入了同一个用户名,系统会自动提示: 登录功能:用户注册后通过输入注册的用户名个密码可以登录进入聊天室: 聊天功能:用户进入聊天室后就可以互相进行交流、沟通了

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

数字图像处理部分作业答案

3.数字化图像的数据量与哪些因素有关? 答:数字化前需要决定影像大小(行数M、列数N)和灰度级数G的取值。一般数字图像灰度级数G为2的整数幂。那么一幅大小为M*N,灰度级数为G的图像所需的存储空间M*N*g(bit),称为图像的数据量 6.什么是灰度直方图?它有哪些应用?从灰度直方图你能获得图像的哪些信息? 答:灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出项的频率之间的关系。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。 应用:通过变换图像的灰度直方图可以,使图像更清晰,达到图像增强的目的。 获得的信息:灰度范围,灰度级的分布,整幅图像的平均亮度。但不能反映图像像素的位置。 2. 写出将具有双峰直方图的两个峰分别从23和155移到16和255的图像线性变换。 答:将a=23,b=155 ;c=16,d=255代入公式: 得 1,二维傅里叶变换有哪些性质?二维傅里叶变换的可分离性有何意义? 周期性,线性,可分离性,比例性质,位移性质,对称性质,共轭对称性,差分,积分,卷积,能量。 意义:分离性表明:二维离散傅立叶变换和反变换可用两组一维离散傅立叶变换和反变换来完成。 8.何谓图像平滑?试述均值滤波的基本原理。 答: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。 均值滤波是一种局部空间域处理的算法,就是对含有噪声的原始图像f(x,y)的每个像素点取一个领域S,计算S中所有像素的灰度级平均值,作为空间域平均处理后图像g(x,y)像素值。 9.何谓中值滤波?有何特点? 答: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,它是一种非线性的图像平滑法。 它对脉冲干扰及椒盐噪声的的图像却不太合适。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 6图像几何校正的一般包括哪两步?像素灰度内插有哪三种方法?各有何特点? 答:1)建立失真图像和标准图像的函数关系式,根据函数关系进行几何校正。 2)最近邻插值,双线性插值,三次卷积法 3)最近邻插值:这种插值方法运算量小,但频域特性不好。 3、若f(1,1)=4,f(1,2)=7,f(2,1)=5,f(2,2)=6,分别按最近邻元法、双线性插值法确定点(1.2,1.6)的灰度值。 最近邻元法:点(1.2,1.6)离(1,2)最近,所以其灰度值为7.双线性法:f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 将i=1,j=1,u=0.2,v=0.6代入,求得:f(i+u,j+v)=5.76。四舍五入取整后,得该点其灰度值为6

JAVA学生管理系统期末大作业

JA V A学生管理系统大作业 课程名称:JA V A编程基础 题目:学生信息管理系统 专业:计算机软件 班级:计算机软件121班 学号:8000612030 学生姓名:李俊楠 完成人数:1人 起讫日期:第十六周至第十八周 任课教师:龚根华职称:副教授 部分管主任: 完成时间:2015-1-2

目录 ------------------------------2 课题设计内容------------------------------3 程序功能简介 需求分析--------------------------------------------------3 总体设计---------------------------------------------------3 模块详细设计---------------------------------------------------4 数据库设计 ------------------------------5 主体内容 ------------------------------6 心得体会 -----------------------------11 参考书籍 -----------------------------12

一:课题设计内容 学生管理系统 学生信息管理系统是学校管理的重要工具,是学校不可或缺的部分。随着在校大学生人数的不断增加,教务系统的数量也不断的上涨。学校工作繁杂、资料众多,人工管理信息的难度也越来越大,显然是不能满足实际的需要,效率也是很低的。并且这种传统的方式存在着很多的弊端,如:保密性差、查询不便、效率低,很难维护和更新等。然而,本系统针对以上缺点能够极大地提高学生信息管理的效率,也是科学化、正规化的管理,与世界接轨的重要条件。所以如何自动高效地管理信息是这些年来许多人所研究的。 二:程序功能简介 2.1 需求分析 本系统需要实现的功能: (1)、管理员对学生信息和课程信息进行增加、删除、修改、查找等操作,对选课信息进行管理,对成绩信息和用户信息进行修改、查找等操作。 (2)、学生对学生信息和成绩信息进行查看,对个人的密码信息进行修改等。 2.2 总体设计 学生信息管理系统主要包括管理员和学生两大模块。管理员模块包括:学生信息管理、课程信息管理、选课信息管理、成绩信息管理、用户信息管理等。用户模块包括:学生信息查看、成绩信息查看、个人信息管理等。系统总体结构如图所示。 总体结构图 2.3 模块详细设计 1、学生信息管理模块 学生信息管理模块包括增加、删除、修改、查询、显示全部等。具体的结构图如图所

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》习题解答

胡学龙编著 《数字图像处理(第 3 版)》思考题与习题参考答案 目录 第 1 章概

述 (1) 第 2 章图像处理基本知识 (4) 第 3 章图像的数字化与显示 (7) 第 4 章图像变换与二维数字滤波 (10) 第 5 章图像编码与压缩 (16) 第 6 章图像增强 (20) 第 7 章图像复原 (25) 第 8 章图像分割 (27) 第 9 章数学形态学及其应用 (31) 第 10 章彩色图像处理 (32)

第1章概述 连续图像和数字图像如何相互转换 答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样,数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 (连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。图像的数字 化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅 度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。 采用数字图像处理有何优点 答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点: 1.具有数字信号处理技术共有的特点。(1)处理精度高。(2)重现性能好。(3)灵活性高。 2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。 3.数字图像处理技术适用面宽。 4.数字图像处理技术综合性强。 数字图像处理主要包括哪些研究内容 答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。 说出图像、视频(video)、图形(drawing)及动画(animation)等视觉信息之间的联系和区别。 答:图像是用成像技术形成的静态画面;视频用摄像技术获取动态连续画面,每一帧可

旅游管理系统 软件项目管理大作业

目录 1.合同书-------------------------------------------------------------------2 2.生存期-------------------------------------------------------------------3 3.需求规格说明------------------------------------------------------------4 目标-----------------------------------------------------------------4 用户类和特征-------------------------------------------------------4 运行环境------------------------------------------------------------4功能需求------------------------------------------------------------5确定执行者---------------------------------------------------5 确定用例-----------------------------------------------------5 用例文档-----------------------------------------------------6非功能需求----------------------------------------------------------8故障处理-------------------------------------------------------------8 4.任务分解------------------------------------------------------------------8 5.项目估算------------------------------------------------------------------9 直接成本-------------------------------------------------------------9 间接成本------------------------------------------------------------12 估算的误差----------------------------------------------------------12 6.进度计划-----------------------------------------------------------------13 活动顺序-------------------------------------------------------------13 甘特图----------------------------------------------------------------14

数字图像处理实验

《数字图像处理》 实验报告 学院:信息工程学院 专业:电子信息工程 学号: 姓名: 2015年6月18日

目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示 一、实验目的与要求 1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5.图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容及步骤 1.利用imread( )函数读取一幅图像,假设其名为flower.tif,存入一个数组中; 2.利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息; 3.利用imshow()函数来显示这幅图像; 4.利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息; 5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。 6.同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。 7.用imread()读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg; 8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小;

数字图像处理作业 1

数字图像处理作业 1 1.基本问题 a.什么是数字图像处理,英语全称是什么? 数字图像处理:对图像进行一些列的操作,以达到预期目的的技术,可分为模拟图像处理和数字图像处理两种方式。英文全称:Image Processing b.数字图像处理与什么领域的发展密切相关? 数字图像处理与数字计算机的发展,医学,遥感,通信,文档处理和工业自动化等许多领域的发展密切相关。 c.人类主要通过什么来感知获取信息的? 主要通过人的视觉、味觉、嗅觉、触觉、听觉以及激光、量子通信、现代计算机网络、卫星通信、遥感技术、数码摄影、摄像等来获取信息。 d.数字图像处理技术与哪些学科领域密切相关? 与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科密切相关 e.数字图像处理在哪些领域得到广泛应用? 数字图像处理的应用越来越广泛,已渗透到工程、工业、医疗保健、航空航天、军事、科研、安全保卫等各个领域。 f.数字图像处理起源于什么年代? 20世纪20年代 g.现代大规模的图像处理需要具备哪些计算机能力? 需要具备图像处理、图像分析、图像理解计算机能力 h.根据人的视觉特点,图像可分为哪两种图像? 分为可见图像和不可见图像。 i.根据光的波段,图像可分为哪几种图像? 分为单波段、多波段和超波段图像。 j.图像数字与模拟图像的本质区别是什么? 区别: 模拟图像:空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理。 数字图像:空间的坐标和灰度都不连续、用离散的数字表示,能被计算机处理。 2.通过互联网,查下数字图像处理有哪些应用?选一个应用范例即可。具体描绘如何通过数字图像处理技术来实现其应用。要有图像范例说明。 数字图像处理主要应用领域有:生物医学,遥感领域,工业方面,军事公安领域,通信领域,交通领域等。我就生物医学领域做一个简单介绍。 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理,医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。 医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性。下面是关于人体微血管显微图像的采集实例。

工资标准管理系统uml大作业样本

工资标准管理系统uml大作业

目录 第1章可行性分析..................................................................................... 错误!未定义书签。 1.1 技术可行性 (1) 经济可行性 (1) 社会可行性 (1) 第2章系统需求分析 (2) 系统需求分析 (2) 开发计划 (2) 第3章用例图设计建模 (4) 3.1 参与者列表 (4) 用例例表 (4) 用例图 (5) 用例的优先级 (6) 第4章类图设计建模 (7) 类图 (7) 属性及操作列表 (9) 迭代类模型 (11) 状态图 (12) 层图 (12) 层交互策略 (13) 包图 (14) 第5章顺序图设计建模............................................................................. 错误!未定义书签。 5.1 业务服务的实现 ...................................................................... 错误!未定义书签。 系统维护员 (23) 人事部门 (25) 第6章部署图设计建模 (27) 参考文献 (27)

第1章可行性分析 运用计算机的便捷性,程序的可操作性,让我们更能够方便快捷的对信息系统进行科学性的管理。与此同时,我们能够利用专业知识来解决实际问题。 技术可行性 技术上的可行性分析主要分析现有技术条件是否能顺利完成开发工软件配置否满足开发者需要等。这一特点非常适合计算机的特点,发挥计算机的数据处理速度快,准确率高的优势,现代计算机硬件和软件技术的飞速发展,为系统的建设提供了技术条件。由于对企业工资管理系统这一类的企业财务系统进行开发已有一定的时期,有很多成功的实例,技术基础也非常雄厚,因而技术上的准备应该不成问题。 经济可行性 主要是对项目的经济效益进行评价,一方面的支出的费用,其中包括设备购置费,软件开发费,管理和维护费,人员工资和培训费等。另一方面是取得的收益中可以用钱来衡量的那部分(收益的另一部分难以用钱来表示)。基于学校的现有计算机及配套设备,建设MIS系统(管理信息系统)。不但能大大减少重复性的书面报告,降低办公费用,提高办公室效率,而且能提高检测数据效用,为企业提供很方便。由于学校工资管理系统是一个比较小型的系统,所以从人力、物力、财力方面来说都是可行的。 社会可行性 社会可行性研究是对系统投入使用后对社会可能带来的影响进行分析,比如是否为人们所接受,是否为社会带来效益。随着学校员工数量的增加,员工的工资管理工作也变得越来越复杂,工资管理既涉及到劳动人事的管理,同时也是财务管理的重要组成部分。早期的工资统计和发放都是使用人工方式处理纸质档案,不仅花费财务人员大量的时间,且不易于保存,往往由于个人原因,抄写不慎或者计算疏忽等,出现工资发放错误的现象。基于以上原因,学校工资管理系统使用电脑安全保存,快速计算,全面统计,实现工资管理的系统化,规范化,自动化。因此,建立本系统具体有现实意义,有其可时间应用的基石。

数字图像处理大作业

大作业指导书 题目:数字图像处理 院(系):物联网工程学院 专业: 计算机 班级:计算机1401-1406 指导老师: 学号: 姓名: 设计时间: 2016-2017学年 1学期

摘要 (3) 一、简介 (3) 二、斑点数据模型 .参数估计与解释 (4) 三、水平集框架 (5) 1.能量泛函映射 (5) 2.水平集传播模型 (6) 3.随机评估方法 (7) 四、实验结果 (8) 五、总结 (11)

基于水平集方法和G0模型的SAR图像分割 Abstract(摘要) 这篇文章提出了一种分割SAR图像的方法,探索利用SAR数据中的统计特性将图像分区域。我们假设为SAR图像分割分配参数,并与水平集模型相结合。分布属于G分布中的一种,处于数据建模的目的,它们已经成功的被用于振幅SAR图像中不同区域的建模。这种统计数据模型是驱动能量泛函执行区域映射的基础,被引用到水平集传播数值方案中,将SAR 图像分为均匀、异构和极其异构区域。此外,我们引入了一个基于随机距离和模型的评估过程,用于量化我们方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明,我们的算法对合成和真实SAR 数据都具有准确性。+ 简介 1、Induction(简介) 合成孔径雷达系统是一种成像装置,采用相干照明比如激光和超声波,并会受到斑点噪声的影响。在SAR图像处理过程中,返回的是斑点噪声和雷达切面建模在一起的结果。这个积性模型(文献[1])因包含大量的真实SAR数据,并且在获取过程中斑点噪声被建模为固有的一部分而被广泛应用。因此,SAR图像应用区域边界和目标检测变得更加困难,可能需要斑点去除。因此,斑点去除是必需的,有效的方法可以在文献[2][3][4][5][6][7][8][9][10]中找到。 对于SAR图像分割,水平集方法构成一类基于哈密顿-雅克比公式的重要算法。水平集方法允许有效的分割标准公式,从文献[12]中讨论的传播函数项可以得到。经典方法有着昂贵的计算成本,但现在的水平集的实现配置了有趣的低成本的替换。 水平集方法的一个重要方面,比如传播模型,可以用来设计SAR图像的分割算法。这个传播函数能够依据伽马和伽马平方根法则将斑点统计进行整合,函数已经被广泛地应用于SAR图像中的均质区域分割。Ayed等基于伽马分布任意建模,设计方案将SAR图像分成多个均质区域。尽管多区分割问题已经解决,该方案人需要一定数量的区域作为输入。Shuai 和Sun在文献[16]中提出对这个方法进行了改进,他们使用了一个有效的传播前收敛判断。Marques等引入了一个类似于含有斑点噪声图像中目标检测的框架,将基于本地区域的斑点噪声统计融合进去。这些作者采用伽马平方根对均质区域进行建模并用一个自适应窗口方案检测本地的同质性。 最近,新的SAR数据模型比如K,G,显示出了优势。经典法则受限于均质区域特性的描述,而最近的法则展现出了在数据建模中更有吸引力的特性。法则允许同构、异构和高度异构幅度SAR数据的建模。这个分布族提供了一组参数,可以描述SAR图像中的不同区域。分布的参数信息,可以被广泛的应用于设计SAR图像处理和分类技术。在文献[21]中,Mejail 等人介绍了SAR监督数据分类器,它基于其参数映射并实现了有趣的结果。Gambini等人在文献[22]中使用这个分布的一个参数来量化SAR数据的粗糙度,通过活动轮廓和B样条差值来检测边缘。然而,这种技术需要一个初始分割步骤,并受拓扑限制。一般来说,活动轮廓方法不能解决不连续区域分割的问题。 本文介绍了一种新的水平集算法来实现SAR图像中均质、异构和极其异构区域分割的目标。由于分布能够描述SAR图像的同质性和规模,我们的方法采用分布对斑点数据进行建模。这些分布参数基于每一个域点进行估计,通过这些信息,我们可以在水平集分割框架内得到一个能量泛函来驱动向前传播(front propagation)。该泛函以最大化不同区域平均能量间的差异作为结束。最终水平集阶段以能量带作为依据得到SAR图像的分割结果。

《.net程序设计》大作业报告模板

《.net程序设计》大作业报告学院信息科学与技术学院 专业 学号 学生姓名 指导教师 2017年12月

摘要 目前各种资格认证考试的在线考试通过无纸化考试方式实现了跨越时间、空间的限制,节省了大量的物力财力。在线考试和即时阅卷提高了考试效率,减轻了考生和考务人员的负担。学校的传统考试沿用纸质出题、打印,考试、监考、人工阅卷的流程,中间资源浪费较多。相比而言,在线考试能够更好的服务于学生,满足考试的需求,是网络教育的发展重点。在线考试涉及管理学生考试信息、试题信息的维护和更新,是能够实现的有效的考试方式。在线考试是学校网络教育发展的必然趋势。 本文以开发适用于学校的在线模拟考试系统为例,针对试题维护、随机组卷、在线考试进行了开发和测试,进行了相关的探索和研究。 关键词:JSP 在线考试维护

目录 第1章需求分析 (1) 1.1 XXX (1) 第2章系统模块设计 (3) 2.1 XXX (3) 第3章数据库设计 (6) 3.1 XXX (6) 第4章系统实现 (16) 4.1 登录模块 (16) 第5章心得体会 (36) 参考文献 (37) 附录(源代码) (38)

第1章需求分析 页面设置:A4,上、下页边距3cm,左、右页边距2.5cm 正文:宋体小四号字,首行缩进、固定行距20磅 本章最后说明每个组员的具体分工

第2章系统模块设计功能框图参见如下格式: 图2.1 系统的总体结构

第3章数据库设计 数据表采用如下任一种格式: 表3.1 学生表(Student) 表3-1 考生信息表 字段名字段类型可否为空说明 Id Bigint(8) not null 主键自增 Name Varchar(20) not null 姓名 Sex Varchar(2) not null 性别 Answer Profession CardNo Grade Varchar(50) Varchar(30) Varchar(18) Varchar(18) not null not null not null not null 问题答案 专业 身份证号 所属班级

数字图像处理实验一

大学实验报告 学院:计算机科学与技术专业:信息安全班级:131 姓名学号实验组实验时间2016/4/22 指导教师成绩 实验项目名称图像基本操作 实验目的 利用MATLAB软件,熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。 1.熟悉图像矩阵的基本操作 2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换 3.掌握图像文件的读写 4.掌握图像及灰度图像直方图的显示 5.掌握图像缩放和旋转 实验要求 利用MATLAB软件,熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。 1.熟悉图像矩阵的基本操作 2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换 3.掌握图像文件的读写 4.掌握图像及灰度图像直方图的显示 5.掌握图像缩放和旋转 实验原理1.关于图像矩阵 MATLAB中图像数据以矩阵方式的存储。所以有必要学会关于矩阵的操作,由于篇幅有限,这里只作简要的介绍。 生成矩阵的函数有: eye 生成单位矩阵 ones全1阵 zeros 全零阵 rand 均匀随机阵 randn 正态随机阵 2.图像数据类型及图像类型 2.1 图像数据类型转换 MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为双精度(double)类型即64位浮点数。而存储图像时MATLAB有时采用无符号整型(uint8)即图像矩阵中的每个数据占用一个字节。由于大多数运算和函数(比如最基本的矩阵加减运算)都不支持uint8类型,所以运算时通常要将图像转换成 double型。 函数double将数据转换为双精度浮点类型,调用格式为: X64=double(x8) /256 2.2 图像类型及转换

在MATLAB中,一幅图像可能包含一个数据矩阵,也可能有一个颜色映像表矩阵。MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型,其区别在于数据矩阵元素的不同含意。它们是: ● 真彩色图像 ● 索引图像 ● 灰度图像 ● 二值图像 (1)真彩色图像 真彩色图像又称RGB图像,对于一个尺寸为M×N的彩色图像来说,在MATLAB中则存储为一个M×N×3的多维数组,像素的颜色由保存在像素位置上的R、G、B的强度值的组合来确定。如果需要知道图像A中(x,y)处的像素值,则可以使用这样的代码A(x,y,1:3)。 (2)索引图像 MATLAB中的索引图像包含两个结构,一个是调色板,一个是图像数据矩阵。调色板是一个m×3的色彩映射矩阵,矩阵的每一行都代表一种色彩,与真彩色图像相同,通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数,形成一种特定的颜色。调色板通常和索引图像存在一起,当读入图像时,MATLAB同时加载调色板和图像。 (3)灰度图像 灰度图像就是只有强度信息,而没有颜色信息的图像。存储灰度图像只需要一个数据矩阵,矩阵的每个元素表示对应位置像素的灰度值,灰度图像的数据类型可以是doubIe类型,这时值域为[0,1],也可以uint8类刑,值域是[0,255]。 (4)二值图像 二值图像就是只有黑白两种值的图像,我们可以把它看作是特殊的灰度图像。二值图像只需一个数据矩阵来存储,每个像素只取0或1。 MATLAB提供了若干函数,用于图像类型的转换,这些函数如下所示: ●rgb2gray 将RGB图像转换成灰度图像 ●Gray2ind 将灰度图像转换成索引图像 ●Im2bw 设定阈值将图像转换为二值图像 ●Im2double 将图像数据阵列转换为double型 ●Im2unit8 将图像数据阵列转换为unit8型 ●Im2unit16 将图像数据阵列转换为unit16型 ●Ind2gray 将索引图像转换为灰度图像 ●Ind2rgb 将索引图像转换成真彩色图像 2.3 图像读写及显示 MATLAB为用户提供了专门的函数以从图像格式的文件中读写图像数据。 (1)图像文件的读取 利用imread函数可以完成图像文件的读取操作,常见调用格式为: A = imread(FILENAME,FMT) 其作用是将文件名用字符串FILENAME表示的、扩展名用字符串FMT(表示图像文件格式)表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果FILENAME所指的为灰度图像,则A为M×N的二维矩阵;如果FILENAME所指的为RGB图像,则A为M×N×3的三维矩阵。 (2)图像文件的写入(保存) 利用imwrite函数完成图像的写入操作,也完全支持上述各种图像文件的格式,其常用的调用格式为: imwrite(A,FILENAME,FMT)

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