《数字图像处理》实验教学指导书

《数字图像处理》实验教学指导书

班级 12 网络工程1~2 班

12 信安1 班

实验教师王曦实验室主任

教学院长

实验个数 4 实验总学时 8

2015 年10 月30 日

目录

实验一图像FFT 变换 .....................................................................

1 一、实验目的及要求 (1)

二、实验环境 (1)

三、实验内容 (1)

四、参考程序 ...................................................................................... 2 实验二图像的均衡化处理 .. (8)

一、实验目的及要求 (8)

二、实验环境 (8)

三、实验内容 (8)

四、参考程序 ...................................................................................... 9 实验三图像的锐化处理 . (13)

一、实验目的及要求 (13)

二、实验环境 (13)

三、实验内容 (13)

四、参考程序 .................................................................................... 13 实验四图像的哈夫曼编码 (17)

一、实验目的及要求 (17)

二、实验环境 (17)

三、实验内容 (17)

四、参考程序 .................................................................................... 17 五

一、实验目的 (22)

二、实验内容 (22)

三、实验步骤和设计思想 (23)

四、程序清单 (23)

五、实验调试记录 (23)

六、实验结果及其分析 (24)

七、实验心得 (24)

实验一图像FFT 变换

一、实验目的及要求

1.学习Matlab 软件的使用和编程

2.理解傅里叶变换的基本原理；

3.掌握傅里叶变换的移中性和旋转不变性；

4.要求对给定的灰度图像做旋转变换和FFT 变换,对旋转前后图像

的频谱作比较和分析；

二、实验环境

Windows 2003 或Windows XP，Matlab 编程环境

三、实验内容

1)产生亮块图像f1(x, y)（128×128，暗处灰度值为0，亮处灰度

值为255），对其进行离散傅里叶变换，同屏显示原图像及其

频谱图。

2)在上题所给图像f1(x, y)的基础上，令f2(x, y)=(-1)x+y f1(x, y)，对

其进行离散傅里叶变换，同屏显示原图像f1(x, y)及其频谱图，

以及f2(x, y)的频谱图。

3)将第1）题的f1(x, y)顺时针旋转45 度得到f3(x, y)，对其进行离散

傅里叶变换，同屏显示图像f1(x, y)、f3(x, y) 及其中心化后的频谱图。

四、参考程序

% 1: 产生亮块图像f1(x, y)（128×128，暗处灰度值为0，亮处灰度值为255），

% 对其进行离散傅里叶变换，同屏显示原图像及其频谱图。

% Matlab 源程序如下：

clc clear

all

%产生亮块图像f1(x, y)

f1=zeros(128,128);

for x=24:104 for

y=48:80

f1(x,y)=255;

end

end figure(1); subplot(1,2,1);

imshow(f1); xlabel('(a) 亮块图

像f1(x, y)');

axis on;

% f1(x, y)的傅里叶变换

FFT_f1=fft2(f1);

% 求FFT_f1 的频谱

FFT_f1_abs=abs(FFT_f1); tmax=

FFT_f1_abs(1,1); tmin=

FFT_f1_abs(1,1); for x=1:128 for

y=1:128 if tmax<

FFT_f1_abs(x,y) tmax=

FFT_f1_abs(x,y);

end

if tmin> FFT_f1_abs(x,y)

tmin= FFT_f1_abs(x,y);

end end

end delta= tmax-

tmin; for x=1:128

for y=1:128

FFT_f1_abs(x,y)=255*( FFT_f1_abs(x,y)- tmin)/ delta;%作归

一化处理

end

end subplot(1,2,2);

imshow(FFT_f1_abs);

xlabel('(b) f1(x, y) 的频谱');

axis on;

% 2. 在上题所给图像f1(x, y)的基础上，令f2(x, y)=(-1)x+y f1(x, y)，对其进行离散傅里叶变换，同屏显示原图像f1(x, y)及其频谱图，

以及f2(x, y)的频谱

图。 % f2(x, y)的频

谱图

f2=f1; for x= 1:128 for

y=1:128 f2(x,y)=(-

1)^(x+y)*f1(x,y); end

end

FFT_f2=fft2(f2);

FFT_f2_abs=abs(FFT_f2);

tmax= FFT_f2_abs(1,1);

tmin= FFT_f2_abs(1,1);

for x=1:128 for y=1:128

if tmax< FFT_f2_abs(x,y)

tmax= FFT_f2_abs(x,y);

end

if tmin> FFT_f2_abs(x,y)

tmin= FFT_f2_abs(x,y);

end

end

end delta= tmax-

tmin; for x= 1:128

for y=1:128

FFT_f2_abs(x,y)=255*( FFT_f2_abs(x,y)- tmin)/ delta; end

end subplot(1,3,3);

imshow(FFT_f2_abs);

xlabel('(c) f2(x, y)的频谱图');

axis on;

% 3．产生亮块图像f1(x, y)（128×128，暗处灰度值为0，亮处灰度值为255），

%将f1(x, y)顺时针旋转45 度得到f3(x, y)，

%同屏显示图像f1(x, y)、f3(x, y) 及其中心化后的频谱图。% 原图像f1(x, y)顺时针旋转45 度得到f3(x, y)

f3=imrotate(f1, -45, 'bilinear');

subplot(2,2,3); imshow(f3);

xlabel('(c) 图像f3(x, y)'); axis

on;

% 求f3(x, y)的频谱中心化

for x= 1:128 for y=1:128

f3(x,y)=(-1)^(x+y)*f3(x,y);

end

end

FFT_f3=fft2(f3);

FFT_f3=abs(FFT_f3); tmax=

FFT_f3(1,1); tmin=

FFT_f3(1,1); for x=1:128 for

y=1:128 if tmax<

FFT_f3(x,y) tmax=

FFT_f3(x,y); end

if tmin> FFT_f3(x,y)

tmin= FFT_f3(x,y);

end

end

end delta= tmax-

tmin; for x= 1:181

for y=1:181

FFT_f3(x,y)=255*( FFT_f3(x,y)- tmin)/ delta; end

end subplot(2,2,4);

imshow(FFT_f3); xlabel('(d)

f3(x, y)的频谱');

axis on;

实验二图像的均衡化处理

一、实验目的及要求

1.学习Matlab 软件的使用和编程

2.掌握图像的均衡化处理算法原理及步骤；

3.要求对明暗不同的图像分别作均衡化处理。

4.分析图像的均衡化处理结果；二、实验环境

Windows 2003 或Windows XP，Matlab 编程环境

三、实验内容

分别选用如下三幅较暗、动态范围较窄和较亮的图像，分别进行直方图均衡化处理，并对处理结果作分析；

（a）较暗的图像elaindark （b）动态范围较窄的图像elainnarrow

（c）较亮的图像elainbright

四、参考程序

%（a）对较暗的图像elaindark 直方图均衡化处理

clc clear all close all

a1=imread('elaindark.bmp'); figure(1);

subplot(2,2,1); imshow(a1); title('

（1）较暗的原图像elaindark');

subplot(2,2,2);

imhist(a1); axis

off

title('（2）原图像elaindark 的直方图');

a2=histeq(a1);

subplot(2,2,3); imshow(a2);

title('（3）直方图均衡化后的图像');

subplot(2,2,4);

imhist (a2);

axis off

title('（4）均衡化后的直方图');

%（b）对动态范围较窄的图像elainnarrow 直方图均衡化处理b1=imread('elainnarrow.bmp');

figure(2); subplot(2,2,1);

imshow(b1);

title('（1）动态范围较窄的原图像elainnarrow');

subplot(2,2,2);

imhist(b1); axis

off

title('（2）原图像elainnarrow 的直方图');

b2=histeq(b1);

subplot(2,2,3); imshow(b2);

title('（3）直方图均衡化后的图像');

subplot(2,2,4);

imhist (b2);

axis off

title('（4）均衡化后的直方图');

%（c）对较亮的图像elainbright 直方图均衡化处理

c1=imread('elainbright.bmp'); figure(3);

subplot(2,2,1); imshow(c1); title('（1）

较亮的原图像elainbright');

subplot(2,2,2);

imhist(c1); axis

off

title('（2）原图像elainbright 的直方图'); c2=histeq(c1); subplot(2,2,3); imshow(c2);

title('（3）直方图均衡化后的图像');

subplot(2,2,4);

imhist (c2);

axis off

title('（4）均衡化后的直方图');

实验三图像的锐化处理

一、实验目的及要求

1.学习Matlab 软件的使用和编程

2.理解图像增强中的模板锐化法

3.对图像进行a=1 和a=2 的锐化处理，实现教材中图

4.4.2 的效

果

4.验证教材中提出的锐化实质，实现教材中图4.4.3 的效果，对

实验结果进行分析二、实验环境

Windows 2003 或Windows XP，Matlab 编程环境

三、实验内容

1)选择两幅图像，对其进行a=1 和a=2 的锐化处理，实现教材中

图4.4.2 的效果，并分析实验结果。

2)选择一幅图像，验证教材中提出的锐化实质，实现教材中图

4.4.3 的效果，并分析实验结果。四、参考程序

% 选择两幅图像，对其进行a=1 和a=2 的锐化处理，实现教材中图4.4.2 的效果

clear all; close all;

f1=imread('D:/lena1.bmp');

subplot(2,3,1); imshow(f1);

a=1;

G1=[0 -a 0; -a 1+4*a -a; 0 -a 0];

f2=imfilter(f1,G1,'symmetric','conv');

subplot(2,3,2); imshow(f2);

a=2;

G1=[0 -a 0; -a 1+4*a -a; 0 -a 0];

f2=imfilter(f1,G1,'symmetric','conv');

subplot(2,3,3); imshow(f2);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% f1=imread('D:/442.bmp'); subplot(2,3,4);

imshow(f1); xlabel('(a)原图像');

a=1;

G1=[0 -a 0; -a 1+4*a -a; 0 -a 0];

f2=imfilter(f1,G1,'symmetric','conv');

subplot(2,3,5); imshow(f2);

xlabel('(b)a=1 时的锐化图像');

a=2;

G1=[0 -a 0; -a 1+4*a -a; 0 -a 0];

f2=imfilter(f1,G1,'symmetric','conv');

subplot(2,3,6); imshow(f2);

xlabel('(c)a=2 时的锐化图像');

% 择一幅图像，验证教材中提出的锐化实质，实现教材中图4.4.3 的效果

clear all; close all;

f1=imread('D:/lena1.bmp');

subplot(1,3,1); imshow(f1);

xlabel('(a)原图像');

a=2;

G1=[0 -a 0; -a 4*a -a; 0 -a 0];

f2=imfilter(f1,G1,'symmetric','conv');

subplot(1,3,2); imshow(f2); xlabel('(b)

加重的边缘');

a=2;

G1=[0 -a 0; -a 1+4*a -a; 0 -a 0];

f2=imfilter(f1,G1,'symmetric','conv');

subplot(1,3,3); imshow(f2); xlabel('(c)

锐化结果图像');

实验四图像的哈夫曼编码

一、实验目的及要求

1.学习Matlab 软件的使用和编程

2.掌握哈夫曼编码算法的基本原理

3.要求对屏幕输入的信符概率向量进行哈夫曼编码二、实

验环境

Windows 2003 或Windows XP，Matlab 编程环境

三、实验内容

1)对屏幕输入的信符概率向量例如‘[0.4 0.2 0.16 0.12 0.06 0.04

0.02]’，进行哈夫曼编码。

2)计算计算信源的熵，哈夫曼编码的平均码字长及其编码效率。

3)显示哈夫曼编码与相应计算结果。四、参考程序

clc clear

all

p=input('请输入信符的概率向量:');

n=length(p);

for i=1:n if

p(i)<0

fprintf('\n 输入的概率必须大于0!\n');

end end

%if sum(p)-1 > 0

% fprintf('\n 输入的概率非法:其概率和大于1\n');

% p=input('请输入信符的概率向量:');

%end

q=p; a=zeros(n-1,n); for i=1:n-1

fprintf('第%d 次排序\n',i);

[q,l]=sort(q) %q 为排好序的原据,l 为q 中数据在原数据中的存储位置

a(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)] %矩阵a 记录n-1 次排序的过程

fprintf('\n 第%d 次排序后合并生成的数据',i);

q=[q(1)+q(2),q(3:n),1] end

%//////////////新生成一个n-1 行n 列，并且每个元素含有n 个字符（n 位）的空白矩阵c，用来进行huffman 编码：

for i=1:n-1

c(i,1:n*n)=blanks(n*n); end

c(n-1,n)='0';%根据概率小的编码为0，概率大的编码为 1 的原则进行编码，c(n-1,2*n)='1';%矩阵 c 最后一行的第一个元素编码为0，第二个元素编码为1，

for i=2:n-1

c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(a(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(a(n-

i+1,:)==1)

))

%c/////////的第n-i 行中第一个元素的第1：n-1 位赋值：根据矩阵a 中第n-i+1 行中1 的位置k，找到c(n-i+1,(k-1)n+2:nk)的

%//////////编码值进行赋值； c(n-i,n)='0';%//////////////////对c 中n-i 行中第一个元素的第n

位赋值为0

c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1);%//////c 的第n-i 行中第一、二个

元素的前n-1 位相等，因为在 a 中这两个相应元素合并的结果为 a 中

下一行1 的位置k 所对应元素；

c(n-i,2*n)='1';%////////////////对c 中n-i 行的第二个元素的第n

位赋值为1

for j=1:i-1 c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,n*(find(a(n-

i+1,:)==j+1)-1)+1:n*(

find(a(n-i+1,:)==j+1)))%将c 中n-i+1 行没有写入第n-i 行的第一、二个元素位置的剩余编码分别写入第n-i 行的第三、四，......,n 元素的相应位置；

end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(a(1,:)==i)-

1)+1:find(a(1,:)==i)*n)

%///为了输出huffman 编码，用列向量h 存储a(1)行中值为

1......n-1 的元素位置在c(1)行中的相应huffman 编码;

ll(i)=length(find(abs(h(i,:)~=32)))

//////%统计向量h中每个编码元素的长度: 空字符的abs函数值为32

end

Lavg=sum(p.*ll);

%///////////////计算平均码字长，其中*表示矩阵相乘，.*表示矩阵对应位置的数值相乘

fprintf('\n huffman code:\n'); h

HA=(-1) * sum(p.*log2(p)); %计算信源的熵

fprintf('\n huffman effciency:\n');

t=HA/Lavg

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

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段）， 按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个 很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分 辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图 像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

乐高实验指导书1

创新综合实验

目录 第一部分课程总览 (3) 第二部分综合实验 (6) Lab1 光电传感器自动跟踪小车 (6) Lab2 光电传感器测距功能测试 (8) Lab3 光电传感器位移传感应用 (12) Lab4 超声波传感器测试 (13) Lab5 超声波传感器位移传感应用 (17) 第三部分创新实验 a)双轮自平衡机器人； b)碰触传感机器人设计（基于Microsoft Robotics Studio平台）； c)寻线机器人的仿真和建模及实例（基于Lejos-Osek 设计一个机器人的实例）； d)自己提出一个合理的项目

第一部分 课程总览 1．目的与意义 提倡“素质教育”、全面培养和提高学生的创新以及综合设计能力是当前高等工科院校实验教学改革的主要目标之一。为适应素质教育的要求，高等工科院校的实验课程正经历着从“单一型”“验证型”向“设计型”“开放型”的变革过程。我院测试及控制类课程《电工电子技术》《测试技术》《微机原理及接口技术》等课程涵盖了机械设备及加工过程测试控制相关的电子电路、传感器、信号处理、接口、控制原理、测控计算机软件等理论及技术，具有综合性、实践性强的特点，但目前各课程的实验教学存在着孤立、分散、缺乏系统性的问题。为促进机械工程学科学生对于计算机测控技术的工程创新设计能力、促进相关理论知识的理解和灵活应用，本机电一体化创新综合实验以丹麦乐高（LEGO）公司教育部开发的积木式教学组件－智力风暴( MINDSTORMS)为基础进行。 采用LEGO MINDSTORMS 为基础建立开放型创新实验室,并根据我院测试及控制类课程《电工电子技术》《测试技术》《微机原理及接口技术》等课程设计多层次的综合创新实验设计项目，具有技术综合性和趣味性以及挑战性，能有效激发学生的学习兴趣，使学生在实践项目的过程中激发和强化他们的创造力、动手能力、协作能力、综合能力和进取精神；可使学生在实施项目的过程中对材料、机械、电子、计算机硬件、软件均有直观的认知并掌握机械工程测试与控制的综合分析设计能力。 2．实验基础 2.1 LEGO MINDSTORMS 控制器硬件 要求认识和理解RCX、NXT的基本结构，输入输出设备及接口，DCP传感器及接口，并熟练进行连接与操作。 2.2根据具体的实验要求选择适合的软件 ?Microsoft Robotics Studio基础 ?VPL编程 ?Microsoft Robotics Studio软件 ?Robolab软件 ?NXT软件 ?Matlab等等 2.3授课方式： 课堂讲授，编程以自学为主 参考书： a)LEGO快速入门 b)乐高组件和ROBOLAB软件在工程学中的应用 c)ROBOLAB2.9编程指南 d)ROBOLAB研究者指南

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：

实验大纲、项目卡片、指导书

XX 工商大学 营销调研与策划实验室
市场营销模拟
实验课程资料
商务策划学院 营销调研与策划实验室
二○一○年三月

目
《市场营销模拟》教学大纲 1 《市场营销模拟》实验项目卡片 4 《市场营销模拟》实验指导书 10
实验一认识 SimMarketing 营销模拟软件 10 实验二企业营销环境 SWOT 分析 13 实验三企业的整体营销计划制定 16 实验四顾客满意度调研定性研究 23 实验五顾客满意度调研定量研究 25 实验六顾客满意度计算分析 27
录

《市场营销模拟》教学大纲
一、课程代码 4040318 二、课程名称 1、中文名 市场营销模拟 2、英文名 Marketing Imitation 三、课程管理院（系）及教研室 商务策划学院 市场营销系 四、关于本教学大纲的说明 1、 适用专业、层次：市场营销、商务策划专业，本科层次。 2、学时与学分数：共 32 学时。 3、必开实验项目数：6 个 4、制订本教学大纲的依据：专业培养计划 5、先行、后续课程
先行课程：市场营销学、市场调研、消费行为学 后继课程： 五、课程的性质、目的与要求 《市场营销模拟》是为培养适应社会主义市场经济发展需要的、应用型的、本科层次的市场 营销专业人才服务的一门课程，本部分内容为市场营销模拟课程的重要组成部分，通过动态的营 销模拟竞争，让学生演练市场分析、营销战略发展和营销决策制定的持续的营销管理过程，在一 段集中的时间里演练他们所学习的营销理论和技能，体验完整的营销方法体系。通过围绕顾客满 意度测评项目开展一系列实验项目，让学生练习如何完整实现一个预期的任务，如何运用先进的 市场营销分析手段获得所需的消费者和市场方面的信息，锻炼市场信息的收集、分析和运用能力。 市场营销动态模拟实验部分使用 SimMarketing 市场营销模拟实验软件，让参与练习的学生 通过模拟竞争的方式演练市场分析、营销战略发展和营销决策制定的持续的营销管理过程，体验 完整的营销方法体系。通过这种模拟实践的方式，有效提高学生的学习兴趣、提升教学效果、保 证教学质量。顾客满意度测评部分则围绕顾客满意问题串联起一系列实验项目，运用焦点小组座 谈、CATI、迪纳等软件和设备，让学生在规定的时间和条件下完整地实现具有最终应用价值的营 销项目任务，演练营销实战能力。通过实验，既是对前面动态实验部分的深入学习，也让学生感 受到接近真实的市场环境和任务，有效提高学生的学习兴趣和学习动力，提升教学效果。
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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》课程学习心得

《数字图像处理》课程学习心得 导读：本文《数字图像处理》课程学习心得，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得（一） 在这一学期，我选修了《数字图像处理基础》这门课程，同时，老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里，梳理一下这学期学到的知识，并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工，从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种，其中数字法的优势很明显，已经被应用到了很多领域中，相信随着科学技术的发展，其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机，对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算，例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等，以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高，并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果，操作比较方便，但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大，因此处理速度有待提高。目前，随着计算机技术的不断发展，计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中，它

却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性，因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有：图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化：就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码：图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量，以便能够满足存储和传输的要求。 图像的增强：图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式，图像增强方法一般有：直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复：图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化，可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割：图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域，其中每一个区域都是像素的一个连续集，通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析：图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或

实验实训项目指导书-供应链实训

苏州工业园区服务外包职业学院 实验实训项目指导书 ---供应链组织与过程实训 (2013-2014学年第2学期) 姓名：常秋琴 学号：120217035 班级：商务125 指导老师：徐芃 商务管理系

2014年3月 根据人才培养方案与教学计划的要求，学生在相关专业课程学习完成后，必须进行实验实训。为提高学生实践技能、培养学生的综合素质，各专业课程在知识教学基础上，基于工作过程开展实验实训，并撰写实验实训报告。在整个实验实训过程中，按照“思考—→设计—→实施—→总结”的学习方法，坚持以“学生为主，教师为辅”的方针，充分发挥学生的自主能动性。为了使学生进一步明确实训的目的、任务和基本要求，特制定本指导书。 一、实验实训的目的 我院进行专业课程实验实训的基本目的是理论联系实际，开阔视野，巩固学生已学过的基本理论和方法，培养和锻炼学生运用专业知识分析问题和解决问题的能力。 具体目的是： 1．巩固学生已学过的理论与知识； 2．培养学生充分利用资源的能力； 3．提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力； 4．培养学生独立思考问题的能力； 5．锻炼和提高学生进行可行性分析的能力。 二、实验实训的要求 1．学生纪律要求 （1）严格按照实验实训内容和时间安排进行实训。

（2）教师和学生都必须严格遵守实训纪律。 （3）实习结束后，学生应将实训成果交由实训指导教师评阅。 2．带队教师纪律要求 （1）实训老师必须每天对学生实训进行考勤，同时进行业务指导督促学生严格遵守实训纪律，认真投入实践当中。 （2）实训老师必须及时掌握实践情况，遇到问题应及时向教研室汇报。（3）实训老师必须认真评定学生成绩，并进行学期汇总与审定。 （4）学生必须服从实训老师指导。 （5）严格考勤制度，学生必须按规定的时间和内容进行实践，学生迟到，早退，请假等按学院制度办理。 三、实验实训组织形式 １、课程实训可以分为校内实训环节与校外实训环节。 ２、校内实验实训环节：所有实训项目采用教师讲解演示→学生实践练习→教师辅导→教师点评→学生再练习→学生自评→教师或企业专家测评的步骤进行。 ３、校外实验实训环节：由任课教师带领学生现场参观校外实习基地，并请相关主管或者技术人员讲解，了解企业对该课程的要求及相关流程等情况，进一步提高学生设计思维及实践动手能力，达到综合运用所学知识与技能的目的。４、专业课实验实训采用分班分组集中实习的方法。实训指导老师按大纲和指导书具体管理实践活动，提供给学生实训指导书或实训手册，并提供给学生有关的示范和背景材料选择，充分发挥学生的主动性，让学生自己对资料进行整

数字图像处理——彩色图像实验报告

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

电机实验项目及指导书

实验一直流发电机 一．实验目的 1．掌握用实验方法测定直流发电机的运行特性，并根据所测得的运行特性评定该被试电机的有关性能。 2．通过实验观察并励发电机的自励过程和自励条件。 二．预习要点 1.什么是发电机的运行特性？对于不同的特性曲线，在实验中哪些物理量应保持不变，而哪些物理量应测取。 2.做空载试验时，励磁电流为什么必须单方向调节？ 3.并励发电机的自励条件有哪些？当发电机不能自励时应如何处理？ 4.如何确定复励发电机是积复励还是差复励？ 三．实验项目 1.他励发电机 (1)空载特性：保持n=n N，使I=0，测取Uo=f(I f)。 (2)外特性： 保持n=n N，使If =I fN，测取U=f(I)。 (3)调节特性：保持n=n N，使U=U N，测取I f =f(I)。 2.并励发电机 (1)观察自励过程 (2)测外特性：保持n=n N，使R f2 =常数,测取U=f(I)。 3.复励发电机 积复励发电机外特性：保持n=n N，使R f=常数，测取U=f(I)。 四．实验设备及仪器

1．MEL系列电机教学实验台主控制屏（MEL-I、MEL-IIA、B）。 2．电机导轨及测功机，转矩转速测量组件（MEL-13）或电机导轨及转速表。 3．直流并励电动机M03。 4．直流复励发电机M01。 5．直流稳压电源（位于主控制屏下部）。 6．直流电压、毫安、安培表（MEL-06）。 7．波形测试及开关板（MEL-05）。 8．三相可调电阻900Ω（MEL-03）。 9．三相可调电阻90Ω（MEL-04）。 10．电机起动箱（MEL-09）。 五．实验说明及操作步骤 1．他励发电机。 按图1-3接线

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；

数字图像处理基础知识总结

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 Processing） 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 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 （7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 （8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 （9）图像通信

听力实训项目指导书

兰州职业技术学院实用外国语言系《听力》实践项目指导书 兰州职业技术学院编写

目录 1.实训项目一单词、词组和短语练习 (2) 2.实训项目二短句练习 (3) 3.实训项目三段落练习 (5) 4.实训项目四短文练习 (6) 5.实训项目五英文歌曲和影片欣赏 (7)

实训项目一单词、词组和短语练习 一.实训参考时间：20课时 二.实训目的及要求 本实训项目练习通过全面和严格的基础阶段的听力技能训练，使学生逐步克服听力障碍，从而扎实掌握听辨单词、词组和短语部分。 三.实训条件要求简述 进行本实训项目的练习，需要有一间多媒体语言实验室。 四.实训内容 （一）单词听辨 1.分辨容易混淆的音素、单词和结构 2.数词、地名、人名及一般性词汇 （二）词组练习 1.记忆和判断词组 2.辨别和分析词组 （三）短语练习 1． 五.实训成果 使学生了解多媒体教学系统，以便今后的工作中可以利用并使用多媒体教学系统于自己的工作中。 六.实训考核标准 将学生分组，根据实训内容对每组同学考核评分。90-100分为优，80-89分为良，70-79分为中，60-69分为及格。 实训项目二PowerPoint电子讲稿的制作

一.实训参考时间：4课时 二.实训目的及要求 利用PowerPoint电子讲稿进行教学，是广大教师常用的一种现代化教学手段。本实训项目练习的目的，是熟悉并掌握如何利用PowerPoint电子讲稿进行备课和辅助教学。 三.实训条件要求简述 进行本实训项目的练习，需要安装有PowerPoint应用软件的一间多媒体教室，。 四.实训内容 （一）PowerPoint应用软件基本操作 1.添加、删除幻灯片操作 2.退出及保存 （二）内容输入操作 1.文字输入处理： 2.作图 （三）界面设置操作 1.背景设置 2.“视图”状态操作 （四）效果设置操作 1.设置“动画” 2.设置“超链接” 3.动作按钮设置 （五）放映设置 1.循环放映设置 2.幻灯片切换设置 3.放映练习 五.实训成果 学生可以独立完成PowerPoint电子讲稿的制作，制作包含文字、图片、图表、组织结构图、声音和视频剪辑等对象的演示文稿，并可以为演示文稿添加多媒体效果等，极大地提高了教学、讲演、宣传等的演示效果。

数字图像处理实验一

数字图像处理—实验一 一．实验内容： 图像灰度变换 二．实验目的： 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换；感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三．实验步骤： 1．获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序： clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2．产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65

1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序： subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3．产生灰度变换函数T2，使得： 用T2对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];

(完整版)学习数字图像处理心得

学习数字图像处理心得 姓名：黄冬芬学号：070212051 班级：12级通信工程1班数字图像是我们生活中接触最多的图像种类，他伴随人们的生活、学习、工作，并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用，可谓随处可见，尤其在生活方面作为学生的我们，会在外出旅游，生活和工作中拆下许多数字照片，现在已进入信息化时代，图片作为信息的重要载体，在信息传输方面有着不可替代的作用，并且近年来图像处理领域，数字图像处理技术取得了飞速的发展，作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握，而大多数人对于数字图像的知识也很模糊，比如各类繁多的各种图像格式之间的特点，不同的情况该用何种图像格式，还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理，或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件，因此对于数字图像处理有了一些基础，更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过这8周的学习，我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术，但是收获不少，对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质，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的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）等大家都能叫上口但都很模糊的名词。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，增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、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。对常见的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坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。 当然通过8周的学习还远远不够，也有许多同学收获甚微，我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课，可随着这门课的更深入的学习，大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的，大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果，或者进行一些图像的创意设计，可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现，这其中涉及很多算法、函数，需要扎实的数学基础和编程基础，并且需要利用大量时间在课下编写代码，并用visual c++软件实现并进行调试，然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高，尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。 在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作，这

数字图像处理试题及答案

一、填空题（每题1分，共15分） 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?，256个灰度级的图像，需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明，韦伯比越大，则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度，图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法： m i n m a x m i ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题（每题2分，共20分） 1、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 2、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 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（ A ） A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 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 D.135? 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 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题1分，共10分）

农业机械化及其自动化专业实验教学指导书

目录 土壤样品采集处理及其含水量的测定 (1) 土壤比重、容重测定及其三相比计算 (11) 土壤质地分析 (17) 作物种子的质量鉴定和物理特性测定 (26) 土壤动力学性能实验 (34) 铧式犁结构分析 (53) 犁体曲面参数测定及性能分析 (55) 犁耕机组的使用与调整 (61) 旋耕机结构分析 (66) 耙结构分析 (70) 播种机结构分析 (73) 排种器性能实验 (77) 切割器和拨禾轮结构分析 (83) 切割器性能实验 (85)

脱粒装置、分离装置和清粮装置结构分析 (90) 清选筛性能实验 (92) 风机性能实验 (97) 收割机、脱粒机、谷物联合收割机和输送装置结构分析 (101) 典型机器功能分析 (107) 机器的功能原理实现方式 (113) 典型机器的结构及传动系统 (118) 人机学及商品化设计在农机上的应用 (120) 离心泵的性能测定及曲线绘制 (123) 离心风机性能曲线的测定 (139) 水泵的结构分析 (147) 榨油机、磨粉机、碾米机和精选机结构分析 (151) 薄层干燥实验 (154) 异类风机串流特性参数实时采集与传感器原理分析 (157) 步进电机控制实验 (159)

温度控制实验 (163) 发动机整机拆装 (167) 发动机调速特性 (174) 拖拉机牵引性能 (180) 传动系、行走系、转向系和制动系结构分析 (184)

土壤样品采集处理及其含水量的测定 一、土壤样品的采集和处理 （一）所需设备与用具 1）铁铲 2）切土刀 3）辗土棒 4）米尺 5）铅笔 6）标签 7）布袋 8）瓷盘 9）镊子 10）土壤筛子（孔径1mm） 11）广口瓶 12）晾土木板 （二）土壤样品的采集 土壤样品的采集是土壤分析和研究工作中的一项重要环节，是关系到分析结果是否正确代表被测地的实际情况的先决条件，一般分析总是用少量的样品，而分析出来的结果，要对大量的土壤给以客观的说明。所以采样方法如果不正确则不能给大量的土壤以客观的说明，以致得出错误的结论，因此必须对此工作给以足够的重视。 1．采集土壤样品应注意的几个问题： 首先必须了解土壤的性质，地势高低，起伏情况。