Digital Image Processing Examination
1. Fourier Transform problem. 1） F or an image given by the function f(x,y)=(x+y)3 where x,y are continuous varibales; evaluate f(x,y)δ(x-1,y-2) and f(x,y)* δ(x-1,y-2),where δ is the Dorac Delta function. 2） F or the optical imaging system shoen below,consisting of an image scaling and two forward Fourier transforms show that the output image is a scale and inverted replica of the original
3) three binary images (with value 1 on black areas and value 0 elsewhere) are shown below. Sketch the continuous 2D FT of these images(don’t do this mathematically, try to use instead the convolution theorem and knowledge of FTs of common functions)
2. The rate distortion function of a zero memory Gaussian source of arbitary mean and variance σ2 with respect to the mean-square error criterion is
?????≥≤≤=2
2
20
0log
21)(σσσD D for D
D R
a) Plot this function b) What is D max
c) If a distortion of no mor than 75% of the source’s variance is allowed, what is the maximum
compression that can be achieved?
3. The PDF of an image is given by Pr(r) as shown below. Find the transform to
convert the image's PDF to Pr(z). Assume continuity, and find the transform in terms of r and z. Explain the transformation.
4. A certain inspection application gathers black & white images of parts as they travel along a con-veyor belt. It is necessary to sort the parts into two categories: parts with holes and parts with-out holes. An example of an image that might be taken by the inspection camera is shown at the right. Propose a method to identify and locate the objects of each category in the image so that they can be picked up by a robotic system and placed in different bins. Assume that the imaging system knows where each image pixel is located on the conveyor belt at every point in time.
Provide an annotated flow chart of the algorithm you propose.
5.In a given application, an averaging mask is applied to input images to reduce noise and then a
Laplacian mask is applied to enhance small details. Would mathematics predict that the result should be the same if the order of the operations were reversed? What practical issues would be encountered in computer implementation?
Digital Image Processing Examination
1. A preprocessing step in an application of microscopy is concerned with the issue of
isolating individual round particles from similar particles that overlap in groups of two or more.
Assuming that all particles are of the same size, propose a morphological algorithm that will produce an image that contains only the isolated (non-overlapping) particles that are not in contact with the boundary of the image.
2. An image represented by a continuous function f(x, y) is w = 2 cm wide and h = 3 cm high. The image
is to be converted to an array of pixels by a scanner whose response is zero above 80 lines/centimeter in both the horizontal and vertical directions. The discrete image is represented by an array ?f(n, m) where n and m take on integer values, 0 ~ n ~ N - 1, 0~ m ~ M-1.
(a)Determine suitable values for N and M.
(b)Assume that ?f(n, m) = f(na, mb). Determine the values of a and b.
(c)Determine constants A, B, C, D, E such that the DFT of f? can be expressed as
)
(
00
) ,
(
) , (
Evm
Dun
i
B
n
C
m
e
m
n
f
A
v
u F
+
-
==
∑∑
=
(d)Find numbers (P1, P2) such that F(u + jP1, v + kP2) = F(u, v) for any integers j, k, u, v.
3. The arithmetic decoding process is the reverse of the encoding procedure. Decode the message 0.23355 given the coding model.
4. The gradient of a function f (x) is defined as
???
?????????????=??????????=?y f x f G G f y x
Computationally, the first derivative is implemented by calculating the difference between adjacent
pixels.
(a) Is the following a linear operator?
2
12
2????
???????? ????+??? ????=?y f x f f
(b) State how would you implement the above operator using differences between pixels.
(c) A Sobel operator uses two masks, Hx and Hy to process an image. Explain why are two masks
needed and what do they measure?
(d)
Write down the masks Hx and Hy, and identify them in the following
figures:
5. The three images shown were blurred using square averaging masks of sizes n=23, 25 , and 45, respectively. The vertical bars on the left lower part of (a) and (c) are blurred, but a clear separation exists between them. However, the bars have merged in image (b), in spite of the fact that the mask that produced this image is significantly smaller than the mask that produced image (c). explain this.
Digital Image Processing Examination
1. An image array f(m, n) of size M1 × N1 is to be convolved with a filter array h(m, n) of size M2 × N2 to produce a new image array g(m, n).
1)Write a pseudo code program that describes a method to compute g(m, n) through
the use of Fourier transforms. The result should be the same size as would be
achieved with direct convolution.
2)Modify the algorithm so that it does the correlation f ~ h rather than the
convolution.
2. You have the job of designing an algorithm that will count the number of objects with holes and the number of objects without holes in images of the kind shown here. Assume that the images are binary with 0 corresponding to black and 1 corresponding
to white. The imaging system is of low quality and produces images that are corrupted with salt and pepper noise.
The objects do not overlap or touch, but may be close to each other in any direction.
They may be of any shape or size. The algorithm should not be confused by the salt and pepper noise, and should not count noise pixels as objects.
Write a pseudo-code description of your algorithm. You may also include a block diagram and other information to make it understandable to a programmer. State any assumptions you make, such as: “Objects must contain at least 50 pixels.”
least 50 pixels.”
3. Suppose that an image has the gray-level probability density functions shown. Here, p 1(z) corresponds to objects and p 2(z) corresponds to the background. Assume that p 1=p 2 and find the optimal threshold between object and back ground pixels.
4. The Sobel operator computes the following quantity at each location (x, y) in an image array, A:
Gx[j,k]=(A[j+1,k+1]+2A[j+1,k]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j-1,k]+A[j-1,k-1]) Gy[j,k]=(A[j-1,k-1]+2A[j,k-1]+A[j+1,k-1])-(A[j-1,k+1]+2A[j,k+1]+A[j+1,k+1]) G[j,k] = |Gx[j,k]| + |Gy[j,k]|
The position of A[j, k] is column j and row k of the array.
The operation is implemented as the convolution of the image array A with two masks, Mx and My followed by the magnitude operation. 1) Write a 3 × 3 array for each mask, Mx and My.
2) What mathematical operation on an image array is approximated by the Sobel
operator? Show how the Sobel operator is related to the mathematical operation.
5. Answer the following questions about morphological image processing.
(a) Shown below are two tables with expressions that relate to binary morphological image processing. Associate each expression in the left table with one from the right table.
(b) A well-known morphological algorithm uses the following iteration with a structuring element B.
(1) Initialize X[p] = 1 for some pixel A p ∈ (2) A B X Y )(⊕=
(3) If X Y ≠ then set X = Y and repeat (2)
An original set A is shown in (A) and an initial pixel p 2 A is shown in (B). The result after one iteration of the algorithm with structuring element
??
???
?????=010111010B
is shown in (C). Fill in the result of the next two iterations by marking the
appropriate pixels for the set Y in (D) and (E). In frame (F) show the result for Y that would be reached after a large number of iterations.
Digital Image Processing Examination
1. Consider the edge model depicted below. Sketch the gradient and Laplacian of the signal. It is not needed to compute exact numerical values in your answer. Plot of approximate shapes of the responses will be sufficient.
2. The white bars in the test pattern shown are 7pixels wide and 210 pixels high. The separation between bars is 17 pixels. What would this image look like after application of .
1) A 3*3 arithmetic mean filter?
2) A 7*7 median filter.
3) A 9*9 contraharmonic mean filter with Q=1
3. The video coding system introduced in the class utilizes several major components –inter-frame motion estimation, motion compensated prediction, DCT, Huffman coding,
and quantization.
(a)When an encoded signal can be used to reconstruct the exact value of the
original signal, we say the encoding method is lossless; otherwise, it’s called
lossy. A lossy coding technique introduces distortion to the signal.
Which component in the above video coding system is lossy?
(b)The motion compensation process in the encoder generates a motion vector
and prediction errors for each image block in the video signal. Suppose during
the transmission of the encoded video stream, one motion vector is lost (e.g.,
due to the network erasure error). What will be the visual effects of such
transmission errors on the decoded image sequence?
4.Consider a black-and-white image consisting of round and rectangular objects, as shown in the image below. Assume the sizes of the objects are fixed and known. We also know that the width and length of the rectangles are larger than the diameter of the circles. None of the rectangles are tilted. In general, the objects may overlap with each other.
Design a morphological operation based system to automatically detect all the instances of the rounds objects that overlap with rectangular objects.
5. An image A, represented by an N × M array of bytes, has a uniform brightness
histogram. It is desired transform A into an image B in a way that produces a triangular brightness histogram
255
0,36240][≤≤=k k MN
k h b
Describe a process that will accomplish the transformation. If possible, derive an equation for the transformation function. At a minimum, sketch the transformation function and indicate how you would use it in a program to compute the array B.
模拟试卷一
1.对将一个像素宽度的8通路转换到4通路提出一种算法。
2.（A ）试提出一种过程来求一个
邻域的中值？
（B）试提出一种技术，逐像素地移动领域的中心来更新中值。
（会了）3.证明如式所示的拉普拉斯变换是各向同性的（旋转不
变）。需要下列轴旋转角的坐标方程：
其中为非旋转坐标，而为旋转坐标。
4.获得对应于式子到式子
的带阻滤波器的带通滤波器的等式。
5.给定的图象，那么一个级金字塔是减少还是增加了表示图象所需的数据量？压缩或扩展率是多少？
6.考虑灰度级数据{12，12，13，13，10，13，57，54}的一条8像素的线。这条线已经经过精度为6比特的均匀量化。构造它的3位IGS编码。
7.一个零记忆高斯信源率失真函数如下：
请绘制出这个函数的曲线。
8.证明二元表达式的正确性。
模拟试卷一参考答案
1.
2.（A）在数字上拣取为的值，它的中值是的最大值。
（B）一旦值已经被分类一次，我们仅仅是删除在缓慢移动向附近的轨迹的值，插入首要移动的值到分类排列的最恰当位置。
3.
4.
带通滤波器是从1减去带阻滤波器获得的：
然后：
（a）理想的带通滤波器：
（b） Butterworth带通滤波器：
（c）高斯带通滤波器：
5.数据的数量在这个级金字塔中是被限定在4/3之内的：
又因为 ,因此我们可以得到以下的结果:
6.
7.
8.
模拟试卷二
1.考虑以下所示的图像分割：
（A）令并计算p和q间的4，8，m通路的最短长度。如果在这两点间不存在特殊通路，请解释原因。
（B）对重复上题。
2.使用式
给出的拉普拉斯变换的定义，证明将一幅图像减去其相应拉普拉斯图像等同于对图像做反锐化掩模处理。
3.证明式子的正确性。
4.说明二维正弦函数的傅里叶变换是共轭脉冲对：
提示：用式的连续傅里叶变换并以指数项描述正弦。
5.给定的图像，那么一个级金字塔是减少还是增加了表示图像所需
的数据量？压缩或扩展率是多少？
6.考虑灰度级数据{12，12，13，13，10，13，57，54}的一条8像素的线。这条线已经经过精度为6比特的均匀量化。构造它的3位IGS编码。
7.画出下类图形的中轴：
（1）一个圆
（2）一个方形
8.有一幅包含水平的、垂直的、45度的和-45度直线的二值图像。给出一组3*3模板。这些模板可以用于检测这些直线中1个像素长度的间断。假设直线的灰度级是1并且背景的灰度级为0。
模拟试卷二参考答案
1.
（A）当的时候，p和q两点之间不可能存在特殊通路4，因为从p到q之间的点都是4，并且都有从V获得值。下图中的（a）就显示了这一条件，是没有办法到达q 的。最短的8通路可在图（b）中看出，它的长度是4。m通路的最短长度是5。这两个是这一题中的唯一的最短通路。
（B）时，最短的4通路的一种可能显示在图（c）中，它的长度是6。它可以十分容易地变换为另一条从p到q的同样长度的4通路。最短的8通路的一种可能（并不是唯一的）显示在图（d）中，它的长度是4。m通路的长度是6，它也不是唯一的。
2.考虑到以下公式：
当
表示的平均值在一个预先确定的附近是的圆心，包括中心的像素和它的四个紧靠着的点。在上述的公式最后一条行中的注入常数如比例因素，我们可以得出：
这个等式的右边被看作是公式的反锐化掩模定义。从而，就证明了，将一幅图像减去其相应拉普拉斯图像等同于对图像做反锐化掩模处理。
3.我们首先知道，于是：
4.
期末复习题（一）及参考答案 一、名词解释题 1．第一审公诉案件的刑事判决书1 2.第一审适用普通程序的民事判决书1 3.不予执行裁定书1 4.起诉书1 5.提请批准逮捕书1 6.监狱文书1 7.刑事自诉状1 8.现场监督类公证书1 9.仲裁协议书1 10.行政许可受理决定书1 二、单项选择题 1．起诉意见书是依据《中华人民共和国刑事诉讼法》第（）条而制作的。1 A．60条B．66条 C．129条D．61条 2．下面哪个文书不用送达人民检察院？（）1 A．提请批准逮捕书 B．呈请拘留报告书 C．起诉意见书 D．询问笔录 3．下面关于提请批准逮捕书的叙述不正确的是（）。1 A．提请批准逮捕书一案一份 B．提请批准逮捕书应制作一式三份 C．需经县级以上公安机关负责人批准 D．提请批准逮捕书应存入侦查工作卷 4．下面是×市公安局一份提请批准逮捕书的文书编号，正确的是（）1 A．〔05〕×公刑捕字第15号 B．×公逮字〔05〕第15号 C．〔2005〕×公刑捕字第15号 D．×公刑提捕字（2005）15号 5.2002年司法部监狱管理局根据刑法、刑事诉讼法和监狱法的有关规定，结合监狱管理工作的具体要求，重新制定了（）。1 A．《监狱司法文书格式（试行）》 B．《监狱改造文书格式》 C．《劳动改造机关执法文书格式》 D.《监狱执法文书格式（试行）》 6.准确表述律师实务文书性质的一项是（）。1 A．规范性法律文件 B．非规范性法律文书 C．具有法律效力的非规范性法律文书 D．具有法律意义的非规范性法律文书 7．为提起告诉才处理的案件，被害人有证据证明的轻微刑事案件，以及被害人有证据证明对被告人侵犯自己人身、财产权利的行为应当追究刑事责任，而公安机关或者人民检察院不
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 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 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学 实验一 MATLAB数字图像处理初步 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．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 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。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) 光学综合复习 一、填空题 1、月亮、闪闪发光的红宝石、太阳、点燃的蜡烛，其中属于光源的是． 2、晴天，在茂密的树林下面，阳光透过树叶的缝隙，会在地上留下许多圆形的光斑，这是由于的原理。如果是在发生日偏食的短暂时间 里，则地上的光斑是圆形的光斑（填“仍然”或“不再”）。 3、如图为我国电视播放的我国首批女子仪仗队训练时的画面，队员们之所以 能够 站的这么整齐是利用了光的原理，她们在行走过程中以其中一名队员为 参照物，其他队员是（选填“运动”或“静止”）的 4、教室里的黑板有时会“反光”晃眼，这是黑板表面发生了反 射；老师放在讲桌上的教具从各个角度多能看到，这是教具发生反射. 5、早晨的太阳光与水平方向成40°角射到一水平放置的平面镜上，经镜面反射后，反射角 为． 6、超市中用来识别货物和价格的条形码，它就是黑白相间的条纹，当扫描仪照射 它时，黑条纹将光（选填“反射”或“吸收”），白条纹将光，再通过电脑解码就可 以了。 7、一只小鸟在平静的湖面上飞过，当小鸟距离水面4m时，小鸟在湖面上的“倒影”是________(选填“实”或“虚”)像，该“倒影”距离小鸟________m。 8、目前光污染越来越严重，白亮污染是普遍的一类光污染，建筑物的玻璃幕墙、釉面砖墙、磨光大 理石 都能造成白亮污染，形成白亮污染的主要原因是由于光 的________现象. 9、小李从平面镜里看到平面镜对面的电子钟的示数如图3所示，这时的实际时间是________ 10、如图所示,平面镜PN与一支长15cm的铅笔AB竖直放置在水平桌面上,它们之 间相距20 cm,铅笔的像高为cm;若铅笔绕B点逆时针方向转过90°,此时铅笔尖A 与其所成像A′间的距离为cm。 11、一束光线从空气射入某种透明液体时，已知入射光线与液体表面的夹角 是450， 反射光线与折射光线的夹角 是1050，则折射角是_______0，入射角是 __________0。 12、古诗中有许多描述光学现象的诗句，如“潭清疑水浅”说的就是光的现象；“池水映 明月”说的就是光的现象.“大漠孤烟直，长河落日圆”的诗句中，诗人观察到的落日并 非 太阳的实际位置，而是光线经过不均匀大气时发生而成的像，此时太阳的实际位置是图中的（选“甲”或“乙”）. 13、电视机画面的颜色是由___________三种色混合而成的，电视遥控器 用__________（选填“红外线” 或“紫外线”）来遥控电视机的。 14、如图所示，太阳光通过三棱镜后，在光屏上会形成一条彩色光带，这种现象叫光的 __________，产生这一现象的原因是白光中包含的不同颜色的光通过三棱镜 发生________ （选填“反射”或“折射”）时的偏折程度不同；图中射到光屏上光束的________侧有明 显的热效应（选填“上”或“下”）． 15、一个上身穿黄衣，下身穿红裙的姑娘在舞台红色的追光灯 下，上衣呈色， 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》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月 目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。 C++面向对象程序设计复习 试题类型1、单项选择题(在每小题的四个备选答案中，选出一个正确答案，并将正确答案的序号填在题干的括号内。15题，每小题2分，共30分) [主要从作业题目中抽出来] 2. 填空题。（10题，每小题3分，共30分） 3、阅读程序，写出程序运行结果。【也称计算题】（3题，每小题5分，共15分） 4、程序编制题【也称综合分析题】。(第1、2题每题8分，第3题9分，共 25分) 重点复习内容 打*号是重点，打▲号是编程题出题范围 * 基本概念，对象，消息，类。 面向对象系统特性，封装性，继承性，多态性。 *▲C++类的构成，类与对象，构造与析构，动态存储，类嵌套。 静态成员，对象数组，友元。 *函数重载。 运算符重载。 *引用定义与引用参数 * 基类与派生类的定义。 * 基类及派生类的访问权（含派生类对基类的访问、通过派生类对象对基类的访问）和初始化。 多继承与虚基类。 *多态性与虚函数。 纯虚函数、抽象类。 *▲函数模板。 *▲使用类来定义对象并在程序中的应用题型样题 填空题 1. 假定AB为一个类，则执行“AB a[10];”语句时，系统自动调用该类的构造函数的次数为_________。 答案：10 2.可以用p.a的形式访问派生类对象P的基类成员a,其中a是_________。答案：公有继承的公有成员 3.能作为重载函数的调用的依据是_________。 答案：参数个数、参数类型 4.在进行完任何C++流的操作后，都可以用C++流的有关成员函数检测流的状态；其中只能用于检测输入流是否结束状态的操作函数名称是_________ 答案：eof 5.函数重载是指_________。 答案：两个或两个以上的函数取相同的函数名，但形参的个数或类型不同 6.在派生类中重新定义虚函数时必须在_________ 方面与基类保持一致。 答案：参数个数 阅读程序例题【计算题】 1．分析以下程序的执行结果 #include 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/9416712793.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.doczj.com/doc/9416712793.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/9416712793.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： 数字图像处理程序 数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1) 一．名词解释（本大题共5小题，每小题3分，共15分）试解释下列名词的含义。 1．逻辑地址 2．物理地址 3．标志寄存器 4．存储器寻址方式 5．补码 二．计算题（本大题共5小题，每小题4分，共20分）试按照各小题的要求给出计算结果。 1．将十进制数100分别转换为二进制、十六进制数，它们的表示形式分别为多少？(1100100)2, (64)16 2．假设（DS）=0B00H，（BX）=0210H，对于指令MOV DS：120H[BX]，AL，其目的操作数的物理地址为多少？0B00H*10H+210H+120H = B330H 3．假设（BX）=0210H，（DI）=0060H，对于指令ADD DL，[BX][DI]，其源操作数的偏移量为多少？210H+60H=270H 4．假设当前（SP）=0060H，连续执行5条PUSH指令后，（SP）=？ 执行push，指针减小，每次占用两个字节，60H-2*5 = 56H 5．对于一个十进制数– 65，其二进制补码表示形式为多少？ 65)2 = 1000001,取反0111110，加一0111111，加符号10111111 三. 排错题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）每小题列出了一条指令，判断该指令有无语法错误，如果存在语法错误，请指出具体的错误原因，判断正确给2分，分析正确给3分，判断错误不给分。 1．PUSH 5588H ; push的源操作数不能是立即数2．MOV DS，1720H ; 给段寄存器赋值不能给立即数3．ADD AX，CL ;AX 是16位的，CL是8位的，不能相加4．AND AX，[DX] ;DX 不是基址寄存器四．程序分析题（本大题共6小题，每小题5分，共30分）每小题列出了一段小的程序片段和相关存储单元的初始值，请按题目的要求分析各程序片段的运行结果。（寄存器中的内容请使用十六进制形式给出） 1．阅读如下程序片段 MOV AL，4CH MOV BL，0B5H ADD AL，BL 执行上述程序片段后，（AL）= 1H,（BL）=B5H ， CF= ,OF= ,PF= . 2.阅读如下程序片段 MOV AL，0F3H MOV DL，0C4H ADD AL，DL AND AL，0FH 上数字图像处理技术的心得我一直对PS挺感兴趣的，虽然我去图书馆借了许多书，可是有很多地方解释不清楚也没有素材，我都快崩溃了。单我发现这门课立即就报了它。我的最初目的不是要去学数字图像处理技术，而是冲着学photoshop去的。 刚开始上第一节课时，老师您并没有讲PS，而是讲一些关于数字图像处理技术的原理知识。我本以为我可能不会喜欢这种类型的课。但是出于一个理科生的本能反应，我挺喜欢这些内容。我发觉我的几个选修都正好符合我的兴趣爱好。我第一次接触数字图像处理技术，才知道图像的原理竟然一些数字矩阵。不愧叫数字图像处理技术。 但老师开始讲PS的时候，我自然是更加高兴了。因为这是我主要的学习目的。图像处理技术只是碰巧撞上。说实话，我对PS上的一些工具及使用方法还不是很了解。老师能从基本知识讲起正和我心意。虽然有很多我以前都会了。 我现在来讲讲我从在这门选修课中学到最主要的两项知识。 其一就是老师最希望我们了解的数字图像处理技术。我们现在都知道一张像数码相机照出来的照片（数字图像）是由一大堆数字矩阵组成。黑白与彩色图像的矩阵又有一些不同。老师用北京邮电大学的那个软件给我们演示一下PS里面的图像处理原理是怎样形成的。比如模糊，锐化等等。还有很多的图像处理通过PS来说明解释。后面主要就是介绍压缩技术。当然也涉及到一些视频音频的压缩。图像 压缩老师您也介绍了很多不同的方法。可我想不起来了，但是起码我们知道了它的压缩原理。知道原图像与压缩后所占存储量的巨大差异。我在这里也和老师一样用画图做一个。有一点失真，这就是有损压缩。 另外那个无损压缩从视觉上是抗不出来的，就不用做了。 其二，就是在photosop的操作上。老师您举了许许多多的操作例子来提高我们对数字图像处理技术的兴趣，尤其是在图层和滤镜的学习，我都学到很多在书上看不懂的方法技能。下面我也简简单单做一张，就当做是作业来完成吧！ 如下三张图：通过第一张图中草地，山与第二张的天空合成第三张图。 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 - 数字图像处理实验报告 实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4'); N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果 . 期末复习题（一）及参考答案 一、名词解释题 1．第一审公诉案件的刑事判决书1 12.第一审适用普通程序的民事判决书3.不予执行裁定书1 4.起诉书1 5.提请批准逮捕书1 6.监狱文书1 7.刑事自诉状1 8.现场监督类公证书1 9.仲裁协议书1 10.行政许可受理决定书1 二、单项选择题 1．起诉意见书是依据《中华人民共和国刑事诉讼法》第（）条而制作的。1 A．60条 B．66条 C．129条 D．61条 2．下面哪个文书不用送达人民检察院？（）1 A．提请批准逮捕书 B．呈请拘留报告书 C．起诉意见书 D．询问笔录 3．下面关于提请批准逮捕书的叙述不正确的是（）。1 A．提请批准逮捕书一案一份 B．提请批准逮捕书应制作一式三份 C．需经县级以上公安机关负责人批准 D．提请批准逮捕书应存入侦查工作卷 4．下面是×市公安局一份提请批准逮捕书的文书编号，正确的是（）1 A．〔05〕×公刑捕字第15号 B．×公逮字〔05〕第15号 C．〔2005〕×公刑捕字第15号 D．×公刑提捕字（2005）15号 5.2002年司法部监狱管理局根据刑法、刑事诉讼法和监狱法的有关规定，结合监狱管理工作的具体要求，重新制定了（）。1 A．《监狱司法文书格式（试行）》 B．《监狱改造文书格式》 C．《劳动改造机关执法文书格式》 D.《监狱执法文书格式（试行）》 6.准确表述律师实务文书性质的一项是（）。1 A．规范性法律文件 B．非规范性法律文书 C．具有法律效力的非规范性法律文书 D．具有法律意义的非规范性法律文书 7．为提起告诉才处理的案件，被害人有证据证明的轻微刑事案件，以及被害人有证据证明对被 数字图像处理课程综合实习 实习报告 学院 班级 学号 姓名 日期 指导教师 一、实习目的和意义 本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。 二、实习原理和方法 实习一实现RAW->BMP格式的转换 RAW格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。但这种文件读取和保存简单。 RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。 实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。 实习二灰度线性变换 点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图象的显示效果。这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。 灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下： D0=f(Di)=a*Di+b 该方程为线性方程。式中参数Di为输入图像的像素的灰度值，参数D0为输出图像的灰度，a和b由给定条件确定。 实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波 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。 学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日 实验一图像的基本运算 一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 （4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');数字图像处理四个实验报告,带有源程序
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