Terms and concepts explanation
RGB：Red Green Blue 红绿蓝
CMYK：cyan magenta yellow black 青、粉红、黄、黑
HSI: hue saturation intensity 色调、饱和度、亮度
FFT fast fourier transform 快速傅里叶变换
CWT continuous wavelet transform 连续小波变换
DCT discrete cosine transform 离散余弦变换
DFT discrete fourier transform 离散傅里叶变换
DWT discrete wavelet transform 离散小波变换
CCD charge-coupled device电荷耦合元件
Pixel 像素The smallest units of a computer screen can display，像素，计算机屏幕上所能显示的最小单位
DC component in frequency domain （direct current component）直流分量的频率域
GLH
Mather（basic）wavelet a function (wave) used to generate a set of wavelets, 母小波，用于产生小波变换所需的一序列子小波
Basis functions basis image
Multi-scale analysis
Gaussian function
Sharpening filter
Smoothing filter/convolution A combining two functions to generate a third function of convolution depicting the arithmetic of linear shift invariant system卷积，一种将两个函数组合生成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算
35、Gaussian noise：N distribution obey gaussian noise高斯噪声，n维分布都服从高斯分布的噪声。
Image enhancement/image restoration
Questions and Operations
Cite one example of spatial operation举一个空间操作的例子
Cite one example of frequency domain operation举一个频率域运算的例子
From the following processing result make a general comment about ideal highpass(figure B)and Gaussian highpass filter(figure D)从处理结果对理想高通滤波器和高斯高通滤波器做评价
A original image
B ideal highpass filter
C the result of ideal highpass filter
D Gaussian lowpass filters
E the result of Gaussian lowpass filters<----感觉应该是highpass 这边写错了目测
The original image, the ideal lowpass filter and Gaussian lowpass filter are shown be…B and C D and E are the results of the either filter B or C
a)Draw lines to connect the filters with their result 连线滤波器和处理结果
b)Explain the difference of the two filters 解释两者的区别
Blurred with a 3x3 smoothing mask would the resultant histograms still be the same? Draw the two histograms and explain your answer
模糊了一个3x3的平滑的掩膜？会得到的直方图仍然是相同的吗？画两图并解释你的答案
With the chromaticity diagram bellow give a brief description to the RGB color model. And these three colors enough to compose all visible colors?
用色度图的RGB颜色模型下给出一个简短的描述。这三种颜色足以构成所有可见的颜色吗？
There are two digital cameras. One equips a 10 million pixels CCD of size 1/1.8 inche….没拍全
What the result when applying an averaging mask with the size 1x1？
什么样的结果时，应用平均掩膜大小1x1？
A mean filter is a linear filter but a median filter is not. WHY？
均值滤波器是一种线性滤波器，中值滤波器不是，为什么？
线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（x，y），选择一个模板，该模板由其邻近的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，
再把该均值赋予当前像素点（x，y），作为处理后图像在该点上的灰度值g（x，y），即g（x，y）=1/m ∑f（x，y）， m为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。中值滤波是一种常用的非线性平滑滤波器，其基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值来替换，其主要功能是让周围像素灰度值差别比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,所以中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效
Algorithm procedures for image processing
The following matrix A is a 3x3 image and B is a 3x3 laplacian mask, what will be the resulting image?(Note that the elements beyond the border remain unchanged)
下面的矩阵是一个3x3的图像和B是一个3x3的拉普拉斯掩模，将得到的图像？（注意，边界的元素保持不变）
Develop an algorithm to obtain the processing result B from original image A
开发一个算法从原始图像得到的处理结果B
Develop an algorithm which computes the pseudo-color image by means of fourier transform 开发了一个算法，计算伪彩色图像通过傅里叶变换
Develop an algorithm to generate approximation image series shown in the following figure b means of down sampling
在下面的图中，开发一个算法来生成近似图像序列，如下图所示的下采样
Simple programming with MATLAB
There are two satellite photos of night as below. Write a program with MATLAB to tell which is brighter
有卫星照片的夜晚如下。写一个程序用MATLAB来得知哪个照片是更亮的
An 8x8 images f(i,j) has gray levels given by the following equation
F(i,j)=|i-j| i,j=0,1………………………
Write a program to find the output image obtained by applying a 3x3 median filter on the image f(i,j);note that the border pixels remain unchanged
有一个8x8图像f（i，j）灰度由以下公式得出
F（i，j）= | I-J | i，j = 0,1 ...........................
写一个程序来得出用中值滤波器采用3x3图像f（i，j）的输出图像；注意边界像素保持不变
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
练习题 1、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为（ B ） A 32个 B 64个 C128个 D 256个 2.下面说法正确的是：（ B ） A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换； B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种； C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换，所以总比基于图像 域的方法计算复杂较高； D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好。 3、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。（ B ） A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景 4、采用模板［-1 1］T主要检测（ A ）方向的边缘。 A.水平 B.45 C.垂直 5、下列算法中属于图象锐化处理的是（ C ） A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（C ） A、去噪 B、减小图像动态范围 C、复原图像 D、平滑图像 7、彩色图像增强时，（ C ）处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、（ B ）滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫B ）。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器
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)
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：
名词：*数字图像，数字图像处理，图像采样，线性拉伸，高通滤波，低通滤波，中值滤波，特征空间，图像分析，图像分割 问答题：1、设一幅图像有如图所示直方图，对该图像进行直方图均衡化，写出均衡化过程，并画出均衡化后的直方图。若在原图像一行上连续8个像素的灰度值分别为：0、1、2、3、4、5、6、7，则均衡后，他们的灰度值为多少？ 如图为一幅16级灰度的图像。请写出均值滤波和中值滤波的3x3滤波器；说明这两种滤波器各自的特点；并写出两种滤波器对下图的滤波结果（只处理灰色区域，不处理边界）。（15分） 设一幅灰度图像，其目标和背景的像素点灰度呈正态分布，灰度直方图如图所示。其中：、分 别为目标点的灰度分布密度函数、均值；、分别为背景点的灰度分布密度函数、均值。并设目标点和背景点的方差均为，目标点个数和图像总像点数的比为1:2。T是根据最小误差准则确定的最佳阈值。（15分） 试证明：
1．根据所学过的图像处理和分析方法，设计一套算法流程来实现汽车牌照的定位和数字的识别（给出设计思想即可）。 1、如图所示，A和B的图形完全一样，其背景与目标的灰度值分别标注于图中， 请问哪一个目标人眼感觉更亮一些？为什么？（10分） 选择题： 图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B ） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度D图像细节 下列算法中属于图象锐化处理的是：( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子
《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。
第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *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的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 * 数字图像处理（Digital Image Processi ng ） 利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势） （1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 （1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a. 去除图像中的噪声； b. 改变图像的亮度、颜色； c. 增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d. 对图像进行几何变换等，达到艺术效果； （2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 （3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。? ?数字图像处理的主要研究内容 （1）图像的数字化 a. 如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b. 主要包括的是图像的采样与量化 （2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声 （3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等 （4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。 （5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT （6）图像的分析
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
第一章引言 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。1. 像素 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是____________________，如图像测量等。2. 从图像到非图像的一种表示 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是__________________，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。3. 从图像到图像的处理 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。5. 图像重建 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 ⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解？ 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图 像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进 行分析。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等， 这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进
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)
《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理 第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域： 无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要 红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用 可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等 伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像 （黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像） 灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。 彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特 b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离内可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小； 随着空间分辨率的降低，图像大小尺寸不变，图像中的细节信息在逐渐损失，棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明，图像的空间分辨率越低，图像的视觉效果越差；随着灰度分辨率的降低，图像的细节信息在逐渐损失，伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮
6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果：
彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像
(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间
█一、叙述常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？（10分） 答．目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++（面向对象可视化集成工具）和MATLAB的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的Win 32程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的Microsoft 基础类库MFC对大部分与用户设计有关的Win 32应用程序接口API进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0提供的动态链接库ImageLoad.dll支持BMP、JPG、TIF等常用6种格式的读写功能。 Microsoft公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，开发出来的Win 32程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++对WIN32应用程序接口API 进行了封装，提高了代码的重用性，缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。VC++6.0提供的动态链接库imageload.dll支持BMP、JPG、TIF等六种格式的读写功能。MATLAB的图像处理工具箱MATLAB是由MathWorks公司推出的用于数值计算的有力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆脱繁杂的程序代码。MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计中的重复劳动。MATLAB图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB也存在不足之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有MATLAB系统的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的m文件来实现。其次，MATLAB使用行解释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形界面的处理不及C++等语言。为此，通应用程序接口API和编译器与其他高级语言（如C、C++、Java等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API支持MATLAB与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于MATLAB环境的程序，从而使其他语言的应用程序使用MATLAB。 MATLAB的图像处理工具箱MATLAB是由MathWorks 公司推出的用于数值计算的有力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些函数可以完成大部分图像处理工作。MATLAB图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法。它的缺点有：1、强大的功能只能在安装有MATLAB 系统的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的m文件来实现。2、MATLAB使用行解释方式执行代码，执行速度很慢。3、MATLAB擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形界面的处理不及C++等语言。█二、叙述常见的数字图像应用软件有哪些？各有什么特 点？（10分） 答：图像应用软件是可直接供用户使用的商品化软件。用户 从使用功能出发，只要了解软件的操作方法就可以完成图像 处理的任务。对大部分用户来说，商品化的图像应用软件无 需用户进行编程，操作方便，功能齐全，已经能满足一般需 求，因而得到广泛应用。常用图像处理应用软件有以下几种： 1）PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具。 PHOTOSHOP已成为出版界中图像处理的专业标准。高版 本的PHOTOSHOP支持多达20多种图像格式和TWAIN接 口，接受一般扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图像。 PHOTOSHOP支持多图层的工作方式，只是PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能可以很方便地编辑和修改图像， 使平面设计充满创意。利用PHOTOSHOP还可以方便地对 图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行 艺术加工、进行图像格式和颜色模式的转换、改变图像的尺 寸和分辨率、制作网页图像等。 2）CorelDRAW：一种基于矢量绘图、功能强大的图形图像 制作与设计软件。矢量式图像以几何、色彩参数描述图像， 其内容以线条和色块为主，数据量较小。CorelDraw是当今 流行的图像处理软件中为数不多的特点明显、功能强大的基 于矢量绘图的软件包。利用它，可以方便地制作精美的名片、 贺卡、书签、图书封面、广告、宣传画等作品。 3）ACDSee：快速、高性能的看图程序，是目前最享盛名 的图片浏览器。它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览和 优化，支持BMP、GIF、JPG、TGA、TIF等超过50种常见 的图形文件格式，图片打开速度极快，可以直接查看动画 GIF，处理如Mpeg之类常用的视频文件，还可以为每一个 目录建立一个相册。ACDSee可以从数码相机和扫描仪高效 获取图片，并进行便捷的查找、组织和预览。ACDSee可以 轻松处理数码影像。 █三、傅里叶变换、加窗傅里叶变换和小波变换的时间－频 率特性有什么不同？（10分） 解：傅里叶变换使得时间信号变成了频域信号，加窗傅里叶 变换使得时间信号变成了时频信号，但是窗口是固定的，小 波变换同样变成了视频信号，但是时频的窗口是变化的。 █四、用JPEG标准，对于576行×720列的CCIR601建议分辨 率的彩色图像，其亮度分量可分割成多少个子块，而两个 色差分量可分别分割成多少子块？（10分） 解：对于576行×720列的CCIR601建议分辨率的彩色图像， JPEG将其亮度分量分割成（576/8）×（720/8）=6480块。 两个色差分量都可分割成两组：（576/8）×（360/8）=3240 块。 █五、二维傅里叶变换的分离性有什么实际意义？（10分） 解：该性质表明，一个二维傅里叶变换可由连续两次 一维傅里叶变换来实现。实现的方法如下图所示： █六、有了离散傅里叶及其快速算法FFT，为什么还要提出 离散余弦算法DCT及其快速算法？为什么许多视频国际标 准将DCT作为帧内编码的基本压缩算法？（10分） 答：在所有的变换编码方案中，离散K-L变换是最佳变换， 理论价值较高，常常作为对其他变换特性进行评价的标准。 但此变换没有快速算法，在工程应用中受到限制。在次最 佳变换算法中，DFT和DCT都是常用的变换编码方法，它们 分别有快速算法：FFT和FCT。这两种方法相比较，DFT涉及 到复数运算，而DCT是实数变换具有十分吸引人的一些特 点：它是一种实数变换，计算量较小，其变换矩阵的基向 量很好地描述了人类视觉的相关性，且对于大多数图像来 说，该变换的压缩性能很接近离散K-L变换，而且其变换矩 阵与图像内容无关，另外由于它构造对称的数据序列，避 免了在图像边界处的跳跃及所引起的Gibbs效应，并且也有 快速算法，因而得到广泛的应用。作为准最佳变换，它已 成为一些静态图像、视频压缩国际标准（或建议）中的基 本处理模块。 █七、扫描仪的光学分辨率是600×1200线，一个具有5000 个感光单元的CCD器件，用于A4幅面扫描仪，A4幅面的纸张 宽度是8.3英寸，该扫描仪的光学分辨率是多少dpi？（10 分） 解：（1）600×1200线，其中前一个数字代表扫描仪的横向 分辨率，后一数字则代表纵向分辨率。 （2）dpi是指单位面积内像素的多少，也就是扫描精度， 目前国际上都是计算一英寸面积内像素的多少。光学分辨 率是扫描仪的光学部件在每平方英寸面积内所能捕捉到的 实际的光点数,是指扫描仪CCD 的物理分辨率，也是扫描仪 的真实分辨率，它的数值是由CCD的像素点除以扫描仪水平 最大可扫尺寸得到的数值。 每一个感光单元对应一个像素。由于CCD感光单元个 数为5000， 5000/8.3＝602 (dpi) █八、直方图均衡，若一个64×64的离散图像，灰度分成8 层，其灰度rk的值和分布情况如下：请绘制该图像的直方 图，并求经过直方图均衡后的图像的直方图。 （20分） 解： █九、一图像大小为640×480，256色。用软件工具SEA （version 1.3）将其分别转成24位色BMP，24位色JPEG， GIF（只能转成256色）压缩格式，24位色TIFF压缩格式， 24位色TGA压缩格式，得到的文件大小分别为：921,654字 节；17,707字节；177,152字节；923,044字节；768,136字 节。分别计算每种压缩图像的压缩比。（10分） 解：不计算较小的文件头和彩色查找表（LTU）的数据量， 原始图像的数据量为： 640×480×1 byte=307,200 byte。 经转换后各种格式的压缩比如下： 24位色BMP格式： 307,200/921,654=0.333（增加了冗余度） 24位色JPEG格式： 307,200/17,707=17.35 GIF压缩格式： 307,200/177,152=1.73 24位色TIFF压缩格式： 307,200/923,044=0.333（增加了 冗余度） 24位色TGA压缩格式： 307,200/768,136=0.400（增加了冗 余度） █十、用JPEG标准，对于576行×720列的CCIR601建议分辨 率的彩色图像，其亮度分量可分割成多少个子块，而两个 色差分量可分别分割成多少子块？（10分） 解：对于576行×720列的CCIR601建议分辨率的彩色图像， JPEG将其亮度分量分割成（576/8）×（720/8）=6480块。 两个色差分量都可分割成两组：（576/8）×（360/8）=3240 块。 █十一、对下面的图像采用基于区域灰度差进行区域增长， 给出灰度差值 T①＝1；T②＝2；T③＝3三种情况下的分割图像。（10分） 解： 十二、用4连通或8连通准则，判断如下图像中的目标。 (10 分) 1 1 1 0 0 0 0 0 解： 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 X 1) 2) 3) 四邻域：L4 = 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 3 3 0 0 1 1 0 0 3 3 0 0 1 1 0 0 0 3 3 0 0 1 0 0 0 0 3 0 2 0 2 0 0 0 3 0 2 2 2 0 0 3 3 0 2 2 2 0 0 0 0 0 八邻域：L8 = 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 2 2 0 0 1 1 0 0 2 2 0 0 1 1 0 0 0 2 2 0 0 1 0 0 0 0 2 0 1 0 1 0 0 0 2 0 1 1 1 0 0 2 2 0 1 1 1 0 0 0 0 0
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
遥感与数字图像处理复习题 一、名词解释： 数字影像：物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列 图像采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化 像素：将地面信息离散化而形成的格网单元 辐射误差：传感器接受到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的 辐射校正：消除图像数据中依附在图亮度中的各种失真的过程 灰度直方图: 以每个像元为单位，表示 线性拉伸:采用线性或分段线性的函数改善图像对比度 平滑：为抑制噪声，改善图像质量所做的处理 锐化：通过微分使图像中的地物边缘，轮廓或线状目标突出 滤波：将信号中特定波段频率部分滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施 高通滤波：保留图像的高频部分而消弱低频部分的处理 低通滤波：保留图像的低频部分而抑制高频部分的处理 植被指数：根据地物光谱反射率的差异作比值可以突出图像中植被的特征、提取植被类别或估算绿色生物量，能够提取植被的算法称为植被指数 伪彩色合成：将一个波段或单一的黑白图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的色彩差异，更便于解译和提取有用信息。 真彩色合成：根据彩色合成原理，可选择同一目标的单个多光谱数据合成一幅彩色图像，当合成图像的红绿蓝三色与三个多光谱段相吻合，这幅图像就再现了地物的彩色原理，就称为真彩色合成。 假彩色合成：根据加色法或减色法，将多波段单色影像合成为假彩色影像的一种彩色增强技术。密度分割法:对单波段黑白遥感图像按灰度分层，对每层赋予不同的色彩，使之变为一幅彩色图像 直方图均衡化：将原图像的直方图通过变换函数变为各亮度级均匀分布的直方图，然后按均匀直方图像修改原图像的像元亮度值，从而获得一幅亮度分布均匀的新图像。 监督分类: 事先已经知道类别先验知识，对未知类别的样本进行分类的方法 非监督分类：在事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似 度大的像元归为一类）的方法 特征空间：以各波段图像的亮度分布为坐标轴组成的空间 训练区：在监督分类中,从图像上选取的已知其地物属性或物体特性的图像区域或像元,用于 进行分类的学习和训练,以建立分类模型或分类函数（即感兴趣区）。 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。