数字图像处理冈萨雷斯
引言
数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法的总称。冈萨雷斯是指冈萨雷斯的数字图像处理体系结构，该体系结构包含了图像增强、图像滤波、图像变换等多个模块，可以对数字图像进行全方位的处理和分析。本文将详细介绍数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术。
图像增强
图像增强是数字图像处理中的重要环节，旨在提高图像的质量和观感。冈萨雷斯提供了多种图像增强方法，包括直方图均衡化、灰度变换、空域滤波等。
直方图均衡化
直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值来增强图像对比度的方法。它可以增强图像的细节和边缘，并提高图像的视觉效果。冈萨雷斯提供了直方图均衡化的算法和实现，用户可以通过简单的调用来对图像进行直方图均衡化处理。
灰度变换
灰度变换是一种通过对图像的灰度级进行调整来改变图像
对比度和亮度的方法。冈萨雷斯提供了多种灰度变换函数，包括线性变换、非线性变换等。用户可以根据自己的需求选择适合的灰度变换函数，并通过简单的调用来实现图像的灰度变换。
空域滤波
空域滤波是一种通过对图像进行局部像素操作来增强图像
的方法。冈萨雷斯提供了多种空域滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的空域滤波。
图像滤波
图像滤波是指对数字图像进行平滑或增强处理的方法。冈
萨雷斯提供了多种图像滤波算法，包括线性滤波和非线性滤波。
线性滤波
线性滤波是一种通过对图像进行卷积运算来实现的滤波方法。冈萨雷斯提供了多种线性滤波算法，包括均值滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的线性滤波。
非线性滤波
非线性滤波是一种通过对图像进行非线性操作来实现的滤
波方法。冈萨雷斯提供了多种非线性滤波算法，包括中值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的非线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的非线性滤波。
图像变换
图像变换是指将图像从一个域转换到另一个域的方法。冈
萨雷斯提供了多种图像变换算法，包括傅里叶变换、小波变换、拉普拉斯变换等。
傅里叶变换
傅里叶变换是一种将图像从空域转换到频域的方法，可以
将图像的频谱信息提取出来。冈萨雷斯提供了傅里叶变换的算法和实现，用户可以通过简单的调用来实现图像的傅里叶变换。
小波变换
小波变换是一种将图像从空域转换到小波域的方法，可以
提取图像的局部特征。冈萨雷斯提供了小波变换的算法和实现，用户可以通过简单的调用来实现图像的小波变换。
拉普拉斯变换
拉普拉斯变换是一种将图像从空域转换到拉普拉斯域的方法，可以提取图像的边缘信息。冈萨雷斯提供了拉普拉斯变换的算法和实现，用户可以通过简单的调用来实现图像的拉普拉斯变换。
总结
本文介绍了数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术，包括图像增强、图像滤波和图像变换。通过冈萨雷斯提供的算法和实现，用户可以方便地对数字图像进行各种处理和分析。希望本文对了解和应用数字图像处理冈萨雷斯有所帮助。
参考文献： - Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2008). Digital image processing. Pearson Education India.
《数字图像处理》课程教学大纲 课程代码：ABJD0619 课程中文名称：数字图像处理 课程英文名称：Dig让a1ImageProcessing 课程性质：选修 课程学分数：3学分 课程学时数：48学时(32理论课时+16实验学时) 授课对象：电子信息工程 本课程的前导课程：高等数学，概率论，线性代数，数字信号处理，信息论，程序设计等 一、课程简介 数字图像处理是一门新兴的跨学科的前沿高科技，在军事、工业、科研、医学等领域获得了广泛应用，是国内外高校和科研院所的研窕生教育中一个重要的研究方向。通过本课程的学习，同学们将掌握数字图像处理的基本理论与方法，包括图像变换、图像增强、图像分割、图像恢复、图像识别、图像压缩编码、数字图像处理系统及应用等内容。 二、教学基本内容和要求 (-)数字图像处理方法概述 教学内容： 数字图像处理的研究对象、基本应用、研究内容等，数字图像的基本概念、彩色图像的调色板等概念。 课程的重点、难点： 重点：CDIB类与程序框架结构介绍。 难点：调色板的基本概念和应用。 教学要求： D了解本课程研究的对象、内容及其在培养软件编程高级人才中的地位、作用和任务； 2)了解数字图像处理的应用； 3)理解数字图像的基本概念、与设备相关的位图(DDB)、与设备无关的位图(D1B)； 4)理解调色板的基本概念和应用； 5)了解CD1B类与程序框架结构介绍； 6)掌握位图图像处理技术。 (二)图像的几何变换 教学内容： 图像的几何变换种类以及概念，几何变换的实现原理和实施方法 课程的重点、难点：
重点：镜像变换。 难点：旋转。 教学要求： 1）理解图像的缩放、平移、镜像变换、转置、旋转。 （三）图像灰度变换 教学内容： 直方图的概念、灰度的点运算（包含灰度信息的线性变化、指数变换等）、直方图的均匀化和规定化 课程的重点、难点： 重点：灰度直方图。 难点：灰度分布均衡化。 教学要求： 1）了解非O元素取1法、固定阈值法、双固定阈值法的图像灰度变换； 2）掌握灰度的线性变换、窗口灰度变换处理、灰度拉伸、灰度直方图、灰度分布均衡化。 （四）图像的平滑处理 教学内容： 图像的空域平滑运算，图像均值滤波，图像中值滤波，图像的滤波器模板设计，各类滤波器的应用范围与选择 课程的重点、难点： 重点：消除孤立黑像素点、中值滤波器。 难点：有选择的局部平均化。 教学要求： 1）掌握二值图像的黑白点噪声滤波、消除孤立黑像素点、3*3均值滤波、N*N均值滤波器、有选择的局部平均化、N*N中值滤波器、十字型中值滤波器、N*N最大值滤波器、产生噪声。 （五）图像锐化处理及边缘检测 教学内容： 图像空间域锐化的概念，图像的梯度锐化法，图像的边缘检测算子（其中包含Roberts.Prewitt,Sobe1,Canny,高斯-拉普拉斯算子等） 课程的重点、难点： 重点：RobertS边缘检测算子、高斯-拉普拉斯算子。 难点：梯度锐化。 教学要求： 1）理解梯度锐化、纵向微分运算、横向微分运算、双方向一次微分运算、二次微分运算、RobertS 边缘检测算子、Sobe1边缘检测算子、KriSCh边缘检测、高斯-拉普拉斯算子。 （六）图像分割及测量 教学内容： 图像的阈值分割算法，图像的阈值选择，图像的区域分割算法（包含区域生长算法和分水岭算法），目标物件的轮廓提取、模板的匹配、图像特征分析与测量（包含图像的面积、
数字图像处理相关论文 “数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢! 数字图像处理相关论文篇一 浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践 摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。 关键词：数字图像处理;教学手段;实践 作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。(黑龙江哈尔滨 150027) 一、“数字图像处理”概述 数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。 随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。 二、教学改革措施 为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课
[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003. [2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007 [3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007 [4] 闫敬文. 数字图像处理[M]. 北京：国防工业出版社，2007 [5] 王慧琴. 数字图像处理. 北京:北京邮电出版社, 2006. [6] 阮秋琦. 数字图像处理学. 北京:电子工业出版社, 2001 [7] 何东健. 数字图像处理. 西安:西安电子科技大学出版社, 2003. [8] 王家文, 曹宇. MATLAB6.5图形图像处理. 北京:国防工业出版社, 2004. [9] 余成波. 数字图像处理及MATLAB实现. 重庆:重庆大学出版社, 2003. [10] 张志涌, 徐彦琴. MATLAB教程-基于6.x版本.北京航空航天大学出版社, 2001. [11] 夏德深, 傅德胜. 计算机图像处理及应用. 南京:东南大学出版社, 2004. [12] Simard P,Steinkraus D,Malvar H.On-line Adaptation Image Coding with a 2-d Tarp Filter. Proceedings of IEEE Data Compression Conference[J].2002.vol.8(1):23-32. [13] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on Wavelet Transformand Veetor Quantization[J] .Beijing : Proceedings of the First International Confereneeon Maehine Leamingand Cybernetics，2002(5):35-41 [14] WangHong，LuLing，QueDaShun. Image Compression Based on Wavelet Transformand Veetor Quantization[D]. Beijing：Proeeedingsof the First Inter national Confereneeon Maehine Leamingand Cybernetics，2002 [15] YufangGao ,Yang Liu. Analysis of Compression Encoding about Digital Image[D].Beijing: Beijing University of Posts and Telecommunications,2003 [16] Jerome M. Sha Piro. Afast Technology for Identifying Zerotreesin the EZW Algorithm[J]，IEEET rans. Coef. Aeoustv Speech Signal Proeessing.1996(7):11-23 [1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社,2003. 摘要：本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks 公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。 [2] 杨帆等. 数字图像处理与分析[M]. 北京：北京航空航天大学出版社，2007 摘要：系统介绍数字图像处理与分析技术中所涉及的有代表性的思想、算法与应用，跟踪图像处理技术的发展前沿，以图像频域变换、图像增强、图像复原、图像几何变换、图像压缩编码、数学形态学及应用、图像分割技术、图像特征分析、图像配准与识别、实用数字图像处理与应用系统为主线，系统讲述图像处理与分析技术的理论基础、典型算法和应用实例。编写上力求系统性、实用性与先进性相结合，理论与实践相交融，既注重传统知识的讲授，又兼顾新技术、新成果的应用。 [3] 马平. 数字图像处理和压缩[M]. 北京：电子工业出版社，2007
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 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) 名词解释 RGB Red Green Blue，红绿蓝三原色 CMYK Cyan Magenta yellow blacK , 用于印刷的四分色 HIS Horizontal Situation Indicator 水平位置指示器 FFT Fast Fourier Transform Algorithm (method) 快速傅氏变换算法 CWT continuous wavelet transform 连续小波变换 DCT Discrete Cosine Transform 离散余弦变换 DWT DiscreteWaveletTransform 离散小波变换 CCD Charge Coupled Device 电荷耦合装置 Pixel: a digital image is composed of a finite number of elements,each of which has a particular lication and value,these elements are called pixel 像素 DC component in frequency domain 频域直流分量 GLH Gray Level Histogram 灰度直方图 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 基函数基图像 Multi-scale analysis 多尺度分析
第二章 （第二版是和*的矩形，第三版是和圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 023 02.x .d = 解得x=。根据 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]=×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-?< 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。节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 虽然图中未显示，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= * 108(m/s)/77(1/s) = *106m = 3894 Km. 根据图得：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. 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，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。
冈萨雷斯数字图像处理中文版课件 冈萨雷斯数字图像处理中文版课件：揭示图像处理基础与技术 随着科技的快速发展，数字图像处理已经成为各个领域不可或缺的技术之一，涉及计算机视觉、医学影像、安全监控等多个方面。为了更好地理解和应用数字图像处理技术，冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件应运而生，为读者提供了全面而深入的图像处理知识。 冈萨雷斯博士的《数字图像处理》中文版课件，涵盖了数字图像处理的基础知识和核心技术。通过对图像预处理、图像增强、图像变换、图像分析、图像理解等内容的讲解，读者可以系统地掌握数字图像处理的基本概念和方法。此外，课件还结合了大量的应用实例，帮助读者更好地理解并应用所学知识。 关键词一：数字图像处理 数字图像处理是一种利用计算机对图像进行加工和处理的科学技术，主要涉及图像预处理、图像增强、图像变换、图像分析、图像理解等方面。数字图像处理具有广泛的应用前景，包括计算机视觉、医学影像、安全监控、工业自动化等领域。 关键词二：图像预处理 图像预处理是数字图像处理的第一步，主要目的是去除图像中的噪声和提高图像的对比度。常用的图像预处理技术包括灰度化、直方图均
衡化、滤波等。通过对图像进行预处理，可以改善图像的质量，为后续的图像处理提供更好的基础。 关键词三：图像增强 图像增强是为了突出图像中的某些特征，通过调整图像的对比度、亮度、色彩等属性，提高图像的视觉效果。常用的图像增强技术包括对比度增强、锐化、色彩平衡等。图像增强技术在计算机视觉、医学影像等领域具有广泛应用。 关键词四：图像变换 图像变换是指对图像进行平移、旋转、缩放等操作，以便于对图像进行进一步的分析和处理。常用的图像变换技术包括仿射变换、透视变换、傅里叶变换等。图像变换技术在图像配准、三维重建、目标跟踪等领域具有广泛的应用。 关键词五：图像分析 图像分析是对图像中的目标进行识别、测量和描述的过程。常用的图像分析技术包括边缘检测、特征提取、目标识别等。图像分析技术在计算机视觉、医学影像、安全监控等领域具有广泛的应用。 关键词六：图像理解 图像理解是数字图像处理的最高层次，主要涉及对图像内容的分析和
《数字图像处理技术》课程教学大纲 课程代码：110031119 课程英文名称：Digit Image Processing 课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0 适用专业：探测制导与控制技术 大纲编写（修订）时间：2017.11 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 数字图像处理技术是信息对抗技术专业学生的专业课程。 通过本课程的学习，使学生系统的了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。了解图像数字处理技术在信息对抗技术领域中的应用，通过学习掌握图像数字处理的技术方法。为能够从事有关图像图形数字处理的基本理论和技术方法研究等工作掌握必备的基础知识。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 通过本课程的学习，使学生初步掌握引信对抗技术的基本原理和实现方法，掌握干扰和抗干扰的相关技术，能够设计出基本的抗干扰电路，参数选取和系统测试，及干扰与抗干扰的性能指标评价。 （三）实施说明 本课程主要讲授数字图像处理的基本知识和实现方法。教师应在理论知识讲解的基础上，有针对性地选一些典型的数字图像处理案例进行分析，使学生能够将理论知识运用到实际中去，真正学以至用。 （四）对先修课的要求 数字信号处理。 （五）对习题课、实践环节的要求 对涉及到的每一章节的内容应选典型题进行课上讲解及留做课后作业，在习题的训练过程中加深对知识的理解和把握。 （六）课程考核方式 1.考核方式：考试 2.考核目标：重点考核学生系统的了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。了解图像数字处理技术在信息对抗技术领域中的应用，通过学习掌握图像数字处理的技术方法。为能够从事有关图像图形数字处理的基本理论和技术方法研究等工作掌握必备的基础知识。 3.成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成：平时成绩（包括作业情况、出勤情况等）占30%，，期末考试成绩占70%。 （七）参考书目 《数字图像处理技术与分析》张弘主编，机械工业出版社，2011 《数字图像处理学》，阮秋琦编著，电子工业出版社，2004 《DIGITAL IMAGE PROCESSING》，K.R.Castleman，清华大学出版社,2000 《数字图像处理》（第二版），冈萨雷斯著，阮秋琦译，电子工业出版社,2003 《数字图像处理》，何斌，马天予，王运坚等编，人民邮电出版社,2001
数字图像处理冈萨雷斯 引言 数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理的技术和方法的总称。冈萨雷斯是指冈萨雷斯的数字图像处理体系结构，该体系结构包含了图像增强、图像滤波、图像变换等多个模块，可以对数字图像进行全方位的处理和分析。本文将详细介绍数字图像处理冈萨雷斯的核心方法和技术。 图像增强 图像增强是数字图像处理中的重要环节，旨在提高图像的质量和观感。冈萨雷斯提供了多种图像增强方法，包括直方图均衡化、灰度变换、空域滤波等。 直方图均衡化 直方图均衡化是一种通过重新分配图像像素值来增强图像对比度的方法。它可以增强图像的细节和边缘，并提高图像的视觉效果。冈萨雷斯提供了直方图均衡化的算法和实现，用户可以通过简单的调用来对图像进行直方图均衡化处理。
灰度变换 灰度变换是一种通过对图像的灰度级进行调整来改变图像 对比度和亮度的方法。冈萨雷斯提供了多种灰度变换函数，包括线性变换、非线性变换等。用户可以根据自己的需求选择适合的灰度变换函数，并通过简单的调用来实现图像的灰度变换。 空域滤波 空域滤波是一种通过对图像进行局部像素操作来增强图像 的方法。冈萨雷斯提供了多种空域滤波算法，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的空域滤波。 图像滤波 图像滤波是指对数字图像进行平滑或增强处理的方法。冈 萨雷斯提供了多种图像滤波算法，包括线性滤波和非线性滤波。 线性滤波 线性滤波是一种通过对图像进行卷积运算来实现的滤波方法。冈萨雷斯提供了多种线性滤波算法，包括均值滤波、拉普拉斯滤波、Sobel滤波等。用户可以根据图像的特点选择适合的线性滤波算法，并通过简单的调用来实现图像的线性滤波。
1. 数字数据传输通常用波特率度量，其定义为每秒钟传输的比特数。通常的传输是以一个开始比特，一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。基于这个概念回答以下问题： (a) 用56K 波特的调制解调器传输一幅1024×1024、256 级灰度的图像需要用几分钟？ (b) 以750K 波特[这是典型的电话DSL(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间？ 解：(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min (b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s 2.两个图像子集S1和S2图下图所示。对于V＝｛1｝，确定这两个子集是（a）4-邻接，（b）8-邻接，（c）m-邻接。 a) S1 和S2 不是4 连接，因为q 不在N4(p)集中。 (b) S1 和S2 是8 连接，因为q 在N8(p)集中。 (c) S1 和S2 是m 连接，因为q 在集合N D(p)中，且N4(p)∩ N4(q)没有V 值的像素 3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令V={0,1}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，试解释原因。(b) 对于V={1,2}重复上题。 解：(a) 当V={0,1}时，p 和q 之间不存在4 邻接路径，因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备V 的值，如图(a)p 不能到达q。8 邻接最短路径如图(b)，
最短长度为4。m邻接路径如图(b)虚线箭头所示，最短长度为5。这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。 (b) 当V={1, 2}时，最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示，其长度为6，另一种情况，其长度也为6；8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示，其最短长度为4；m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示，其最短长度为6. 或解: (1) 在V＝{0,1}时，p和q之间通路的D4距离为∞，D8距离为4，Dm距离为5。 (2) 在V＝{1,2}时，p和q之间通路的D4距离为6，D8距离为4，Dm距离为6。 4为什么一般情况下对离散图像的直方图均衡化并不能产生完全平坦的直方图？【因为同一个灰度值的各个象素没有理由变换到不同灰度级，所以数字图像的直方图均衡化的结果一般不能得到完全均匀分布的直方图，只是近似均匀的直方图。】 5 设已用直方图均衡化技术对一幅数字图像进行了增强，如再用这一方法对所得结果增强会不会改变其结果？【从原理上分析，直方图均衡化所用的变换函数为原始直方图的累积直方图，均衡化后得到的增强图像的累积直方图除有些项合并外，其余项与原始图像的累积直方图相同。如果再次均衡化，所用的变换函数即为均衡化后得到的增强图像的累积直方图（并且不会有新的合并项），所以不会
数字图像处理第三版中文答案解析 引言 《数字图像处理》是一本经典的图像处理教材，目前已经出版了第三版。本文是对该书答案解析的总结，将分析和解释书中的问题和答案。 目录 •第一章：绪论 •第二章：数字图像基础 •第三章：灰度变换 •第四章：空间滤波 •第五章：频域滤波 •第六章：图像复原 •第七章：几何校正
•第八章：彩色图像处理 •第九章：小波与多分辨率处理 第一章：绪论 本章主要介绍了数字图像处理的概念和基本步骤。答案解 析中包括对一些基本概念和术语的解释，以及相关的数学公式和图像处理方法的应用。 第二章：数字图像基础 本章介绍了数字图像的表示和存储方法，以及图像的采样 和量化过程。答案解析中详细解释了图像的像素值和灰度级之间的关系，以及采样频率和量化步长对图像质量的影响。 第三章：灰度变换 本章讲述了图像的灰度变换方法，包括线性和非线性变换。答案解析中对不同灰度变换函数的作用和效果进行了解释，并给出了一些实例和应用。
第四章：空间滤波 本章介绍了图像的空间滤波方法，包括平滑和锐化滤波。答案解析中解释了不同滤波器的原理和效果，并给出了滤波器设计的步骤和实例。 第五章：频域滤波 本章讲述了图像的频域滤波方法，包括傅里叶变换和滤波器设计。答案解析中详细解释了傅里叶变换的原理和应用，以及频域滤波器的设计方法和实例。 第六章：图像复原 本章介绍了图像的复原方法，包括退化模型和复原滤波。答案解析中详细解释了退化模型的建立和复原滤波器的设计方法，以及如何根据退化模型进行图像复原的实例。 第七章：几何校正 本章讲述了图像的几何校正方法，包括图像的旋转、缩放和平移等操作。答案解析中给出了不同几何变换的矩阵表示和变换规则，以及几何校正的应用实例。
1.1 图像与图像处理的概念 图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。包括： ·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面； ·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。 数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。 图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。 数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。 1.2 图像处理科学的意义 1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源 ·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。在这些信息中，视觉信息占70％。 ·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。 ·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。 2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段 非可见光成像。如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。 3.图像处理技术对国计民生有重大意义 图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。 1.3 数字图像处理的特点 1. 图像信息量大 每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。一般分辨率的图像像素为256×256、512×512 256×256×8=64kB 512×512×8=256kB 高分辨率图像像素可达1024×1024、2048×2048 1024×1024×8＝1MB 2048×2048×8＝4MB 如：X射线照片一般用64到256kB的数据量一幅遥感图像3240×2340×4≈30Mb 2. 图像处理技术综合性强 一般来说涉及通信技术、计算机技术、电视技术、电子技术，至于涉及到的数学、物理学等方面的基础知识就更多。 3.图像信息理论与通信理论密切相关 图像理论是把通信中的一维问题推广到二维空间上来研究的。 通信研究的是一维时间信息，时间域和频率域的问题。任何一个随时间变化的波形都是由许多频率不同、振幅不同的正弦波组合而成的。 图像研究的是二维空间信息，研究的是空间域和空间频率域（或变换域）之间的关系。任何一幅平面图像是由许多频率、振幅不同的X-Y方向的空间频率波相叠加而成。 1.4 数字图像处理的主要方法 1.空域法 把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对这一二维函数进行相应的处理。主要有两大类： ·域处理法：包括梯度运算，拉普拉斯算子运算，平滑算子运算和卷积运算。 ·点处理法：包括灰度处理，面积、周长、体积、重心运算等等。 2.变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，然后在施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。包括滤波、数据压缩、特征提取等处理。 1.5 数字图像处理的主要内容 完整的数字图像处理系统大体上可分为如下几个方面： 1.图像的信息的获取（Image information acquisition）把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号。需要两个部件以获取数字图像： (1)物理设备，该设备对我们希望成像的物体发射的能量很敏感。 (2)数字化器，是一种把物理感知装置的输出转化为数字形式的设备。
数字图像处理作业 ——图像恢复 摘要 数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。本文首先对测试图像进行模糊及加噪处理，然后用不同的图像恢复方法，如维纳滤波恢复、约束最小二乘滤波进行图像恢复，并比较它们的处理效果。发现维纳滤波较约束最小二乘法滤波效果要好，这是因为前者利用了原图像的统计信息，采用了真实的PSF函数来恢复。无论何种算法，它们都要依据获取的相关信息才能有效地实施，算法利用的信息越多，信息的准确性越高，复原图像的质量也就越高。
实验原理： 图像复原处理是建立在图像退化的数学模型基础上的，这个退化数学模型能够反映图像退化的原因。图像的退化过程可以理解为施加于原图像上的运算和噪声两者联合作用的结果，图像退化模型如图1所示，可以表示为： g ( x , y ) = H [ f ( x , y )] + n ( x , y ) = f ( x , y ) *h ( x , y ) + n ( x , y ) （1） 图1 图像退化模型 (1)在测试图像上产生高斯噪声lena 图-需能指定均值和方差；并用滤波器（自选）恢复图像； 实验原理： 噪声是最常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的内容，图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分。噪声是一种随机过程，它的波形和瞬时振幅以及相位都随时间无规则变化，因此无法精确测量，所以不能当做具体的处理对象，而只能用概率统计的理论和方法进行分析和处理。本文中研究高斯噪声对图像的影响及其去噪过程。 ①高斯噪声的产生： 所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。一个高斯随机变量z 的PDF 可表示为： P （z ） （2） 其中z 代表灰度，u 是z 的均值，是z 的标准差。高斯噪声的灰度值多集中 在均值附近。 图2 高斯函数 可以通过不同的算法用matlab 来产生高斯噪声。 ②高斯噪声对信号的影响 噪声影响图像处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程，在图像中加高斯噪声通常会使图像变得模糊并且会出现细小的斑点，使图像变得不清晰。 ()2 2 z u 2σ-⎡⎤-⎢⎥⎣⎦
数字图像处理课程教学大纲 （Digit Image Processing） 学时数：32 其中：实验学时：0 课外学时：0 学分数： 2 适用专业：电子信息工程 一、课程的性质、目的和任务 本课程是电子信息工程专业、通信工程专业、计算机等专业的限选课。 本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，是电子信息类专业学生的一门重要专业课程。通过对本课程的学习，使学生了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法，为将来从事相关领域工作和科学研究奠定基础 二、课程教学的基本要求 （一）了解数字图像处理的基本原理和方法。 （二）掌握数字图像的空域运算、变换域运算方法。 （三）掌握增强、复原、压缩和分割的基本理论和实现方法。 三、课程的教学内容、重点和难点 第一章绪论 一、教学内容：图像与数字图像，图像技术和图像工程，图像处理和分析系统的概念，数字 图像处理的发展历史及在生物医学、遥感、航天、工业、军事等方面的应用。 二、教学要求：了解图像与数字图像基本概念；掌握图像处理和分析系统；了解数字图像处 理的在各行业的应用。 第二章图像和视觉基础 一、教学内容：视觉感知要素、图像的感知和获取、图像的取样和量化、像素间的一些基 本关系、线性和非线性操作。 二、教学要求：了解视觉感知要素、图像的感知和获取基本知识；掌握通像素间的一些基本 关系、线性和非线性操作，理解图像的取样和量化。
第三章 图像的空间域变换和滤波 一、教学内容： 图像基本灰度变换、直方图处理、算术/逻辑操作运算、空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波器及混合空间滤波法。 二、教学要求：理解解空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波；掌握图像基本灰度 变换、直方图处理、算术/逻辑操作增强；了解混合空间增强法；。 第四章 图像频域处理 一、教学内容：傅立叶变换和频率域介绍、频率域的平滑滤波器、频率域的锐化滤波器及同 态滤波器。 二、教学要求：正确理解傅立叶变换，掌握、频率域的平滑滤波器，频率域的锐化滤波器， 了解同态滤波器。 第五章 图像复原 一、教学内容：图像的退化模型；无约束恢复方法；有约束恢复方法；交互式恢复；投影和 重建。 二、教学要求：理解图像的退化模型；掌握无约束恢复方法；有约束恢复方法；了解交互式 恢复；投影和重建。 第六章 彩色图像处理 一、教学内容：彩色空间模型；转换到其他彩色空间；彩色图像处理基础；彩色变换；彩色 图像的空间滤波。 二、教学要求：理解彩色空间模型及彩色空间转换；掌握彩色变换； 了解彩色图像空间滤波。 第七章 图像编码 一、教学内容：图像编码基本概念；简单编码方法；图像预测编码；图像变换编码；国际图
4.16 证明连续和离散二维傅里叶变换都是平移和旋转不变的。 首先列出平移和旋转性质： 002(//)00(,)(,)j u x M v y N f x y e F u u v v π+⇔-- (4.6-3) 002(//)00(,)(,)j x r M y v N f x x y y F u v e π-+--⇔ (4.6-4) 旋转性质： cos ,sin ,cos ,sin x r y r u v θθωϕωϕ==== 00(,)(,)f r F θθωϕϕ+⇔+ (4.6-5) 证明：由式(4.5-15)得： 由式(4.5-16)得： 依次类推证明其它项。 4.17 由习题4.3可以推出1(,)u v δ⇔和(,)1t z δ⇔。使用前一个性质和表4.3中的平移性质证明连续函数00(,)cos(22)f t z A u t v z ππ=+的傅里叶变换是 0000(,)[(,)(,)]2 A F u v u u v v u u v v δδ=+++-- 证明：
000000002()2()002()2()2() 2()2()2()2((,)(,)cos(22)[]222j ut vz j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u t v z j u t v z j ut vz j u F u v f t z e dtdz A u t v z e dtdz A e e e dtdz A A e e dtdz e e πππππππππππ∞∞ -+-∞-∞ ∞ ∞ -+-∞-∞ ∞∞+-+-+-∞-∞ ∞∞+-+-+--∞-∞==+= +=+⎰ ⎰⎰⎰ ⎰⎰⎰⎰) 00000000(,)(,)22[(,)(,)]2t vz dtdz A A u u v v u u v v A u u v v u u v v δδδδ∞∞+-∞-∞=--+++=--+++⎰⎰ 4.18 证明离散函数(,)1f x y =的DFT 是 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==⎧ℑ==⎨ ⎩其它 证明：离散傅里叶变换 11 2(//)00(,)(,)M N j ux M vy N x y F u v f x y e π---+===∑∑ 11 2(//) 00 11 2(//) 00 {1}M N j ux M vy N x y M N j ux M vy N x y e e ππ---+==---+==ℑ==∑∑∑∑ 如果0u v ==，{1}1ℑ=，否则： 11 00{1}{cos[2(//)]sin[2(//)]}M N x y ux M vy N j ux M vy N ππ--==ℑ=+-+∑∑ 考虑实部，11 00 {1}cos[2(//)]M N x y ux M vy N π--==ℑ=+∑∑，cos[2(//)]ux M vy N π+的值介 于[-1, 1]，可以想象，11 00 {1}cos[2(//)]0M N x y ux M vy N π--==ℑ=+=∑∑，虚部相同，所以 1,0 {1}(,)0,u v u v δ==⎧ℑ==⎨⎩ 其它 4.19 证明离散函数00cos(22)u x v y ππ+的DFT 是 00001 (,)[(,)(,)]2 F u v u Mu v Nv u Mu v Nv δδ=+++--
数字图像处理DCT变换课程设计1000字 本文是一份数字图像处理DCT变换课程设计，主要针对DCT变换在图像处理中的应用做出设计方案，帮助学生掌握DCT变换的基本原理、算法实现方法，并应用于图像编码、压缩等实际应用场景进行实践操作。 1. 课程目标 本课程旨在通过深入学习DCT变换的基本概念、算法原理以及应用场景，培养学生对数字图像处理的理论和实际操作能力，具体目标如下： （1）理解DCT变换的定义、公式和基本性质，了解其在图像处理领域的重要性和应用场景。 （2）掌握DCT变换的算法实现方法，学会使用Matlab等图像处理工具进行DCT变换和反变换的编程实现。 （3）了解基于DCT变换的图像编码和压缩原理，掌握JPEG编码格式和压缩率的计算方法。 （4）通过实际项目练习，加深学生对DCT变换在图像处理中应用的理解，提高他们的图像处理实践操作技能。 2. 课程内容 （1）DCT变换基础知识 ①DCT的基本概念、定义和公式； ②快速DCT计算方法及其优化； ③DCT变换的性质和特点。 （2）DCT在图像处理中的应用 ①DCT编码及其原理、流程； ②JPEG编码格式和图像压缩率的计算方法； ③DCT反变换及其实现方法。 （3）实践项目
①使用Matlab对灰度图像进行DCT变换和反变换，比较不同变换阶 数的图像质量和压缩率； ②根据JPEG编码基本原理和流程，自己实现一种基于DCT变换的JPEG压缩器； ③结合前两部分内容，对彩色图像进行DCT变换、压缩和解压缩， 并比较图像质量和压缩率。 3. 教学方法 本课程将采用讲授、实践、讨论等教学方法，具体为： （1）讲授：由教师主要讲述DCT变换的基础知识和应用方法，让学 生掌握DCT的基本概念、定义、公式和流程等内容。 （2）实践：通过编写Matlab程序，对灰度和彩色图像进行DCT变换、压缩和解压缩，并对不同参数下的结果进行比较和分析。让学 生加深对DCT变换的理解和应用，提高其实际操作能力。 （3）讨论：带领学生共同探讨DCT变换在图像处理领域的应用场景，分析DCT编码及JPEG压缩在图像处理中的优缺点，并比较不同压缩 率下图像质量的差异，促进学生对DCT变换的深入理解和思考。 4. 教材 （1）数字图像处理（第三版）- 冈萨雷斯、伍兹（机械工业出版社） （2）数字图像处理Matlab实践 - 李忠明、陈小果（机械工业出版社） 5. 评价方法 评价主要考察学生对课程内容的掌握程度，以期可以在DCT变换的 理论基础和实际操作上得到提高和认识。评价方法主要包括： （1）平时成绩：包括参与讨论、作业完成情况等。 （2）课堂测验：定期进行，检查学生对基础知识的掌握程度。 （3）实验报告：学生要在实验后提交实验报告，分析实验数据、处 理结果、结果分析和结论等。