数字图像处理 与分析
刘定生 中科院中国遥感卫星地面站
2005年春季学期
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课程目标与安排
课程目标
基本理解数字图像处理与分析的基本理论与研 究方法，从“数字化”角度建立图像处理的基本 概念 初步掌握进行数字图像处理与分析的基本技术 具备一定的实际处理能力与技巧 从研究角度，提高处理、分析与理解数字图像 的能力 奠定开展数字图像处理与分析技术研究的理论 与技术基础
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课程目标与安排
课程特色
多学科交叉：光学、电子学、数学、摄影测量、 计算机技术等，是一个高度综合的技术学科。 系统性不强，知识面宽但不很深 需要出色的分析与综合能力 需要很强的动手能力和程序设计能力
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课程目标与安排
课程内容安排
侧重于数字图像处理的基本原理与方法 着重讲解数字图象特征与分析方法 适当介绍三维数字图像处理与分析的技术与方 法 本课程只讲述基本原理和一般方法，不涉及具 体领域中的特殊方法，如医学图象处理、遥感 图像处理等已经成为一个专门的研究领域，有 许多特殊的处理方法。
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课程目标与安排
教学大纲安排—两大部分
上半部分—数字图像处理基本原理为主
第一章 图像处理与分析导论 第二章 图像及其数字处理基本概念 第三章 数字图像处理基本运算 第四章 图像处理中的正交变换 第五章 图像增强 第六章 图像压缩编码
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课程目标与安排
教学大纲安排—两大部分
下半部分—数字图像分析为主
第七章 图像复原 第八章 图像重建 第九章 数字图像分析基础 第十章 模式识别的理论与方法概述 第十一章 三维图像处理与分析概述
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课程目标与安排
基本教材
《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2001
基本参考书
《数字图像处理》（第二版），冈萨雷斯等，电子工业 出版社，2003 《图像处理、分析与机器视觉》（第二版），Milan Sonka等，人民邮电出版社，2003 《图像处理与分析》，徐建华，科学出版社，1992 《数字图像处理》，K.R. Castleman，朱志刚等译，电 子工业出版社，1998
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课程目标与安排
上课方式
关键知识讲解与广泛的文献阅读相结合 书本知识学习与上机实验相结合 课后思考题、练习题与课堂互动式专题讨论相 结合
上机实验方式
利用通用或教学辅助软件 自己动手编制实验小程序
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课程目标与安排
图像处理实验软件
通用软件—Photoshop 学习软件—数字图像处理演示软件
学习动手编程
Windows环境下，C++ Matlab软件
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数字图像处理与分析
第一章：图像处理与分析导论
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第一章：图像处理与分析导论
数字图像处理与分析概述
数字图像处理基本概念 数字图像处理历史发展 理论基础与学科关系
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数字图像处理与分析概述
什么是图像
“图”是物体投射或反射光的分布，“象”是人的视 觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映 “一幅图像是一个东西的另一个表示”，是其所表 示物体的信息的一个浓缩和高度概括 是客观和主观的结合 图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模 仿或描述。是物体的一种不完全、不精确，但在 某种意义上是适当的表示。
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
图像的分类
图像 物 体
可见图象
数学 函数 照片、 图、画
光 图 像
不可见的 物理图像
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
什么是数字图像
模拟图像 —— I= f(x, y, z, λ, t)
三维空间连续 时间上连续 波谱上连续 不可见物理图像 想象中的虚拟图像
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
什么是数字图像
什么是图像？
5th Century B.C. – Chinese and Greeks
In the wall of a darkened room, an inverted image of the outside is projected from the pinhole to the wall opposite the small hole.
Aristotle（384-322 B.C.）
- eclispses One day standing under a tree, Aristotle understood the optical principle due to the partially eclipsed sun projected on the ground through the gaps between the leaves of the tree.
Leonardo da Vinci（1490）
Suggested the use for art students The images are very lifelike.
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
什么是数字图像
单幅图像—平面、单色、静止：I=f(x,y) 数字图像—单幅图像的数字表示I= f[x,y]
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
形成数字图像的基本过程
光源
光
A/D转换 单元
对象物
图像存储 单元
计算机
摄像单元
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
数字图像处理与分析基本系统
第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
数字图像的表示——二维矩阵
0 x
101 100 101 96 67 56 67 89 67 56 65 56 54 34 45 110 98 87 76 67 65 56 54 101 95 89 78 78 76 56 45 98 89 87 85 74 76 73 65 99 95 93 89 83 78 74 68 103 99 95 91 86 82 79 73 123 110 97 92 86 83 79 75
y
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第一章：图像处理与分析导论
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数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素—像素
第一章：图像处理与分析导论
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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
2000年遥感图像处理 一、基础部分 1.简述傅立叶变换和小波变换的特点及其适用条件 2.分别从空域和频域上解释图像增强原理,并说明它们的关系 3.写出图像退化模型,并简述各个量的意义及其求法 4.简述局部自适应几何纠正的原理及优点. 5.试述SSDA(序贯相似性检测)图像配准算法的原理 6.如何抑制斑点噪声?如何去除不均匀光照的影响? 二、综合部分(40) 在已学过（或从事过）的遥感图像处理内容中，选择你最熟悉的一个方向并结合自己的理解进行论述（包括：1.该方向所要解决的主要的问题2.目前的发展状况与主要存在的问题.3.可能的解决途径等）。 2001年遥感图像处理 一、 基础部分 1.如何利用傅立叶变换计算卷积（图示）? 2.如何判定并消除斑点噪声? 3.简述几何精纠正的步骤 4.如何利用直方图进行色调调整? 5.设一幅图像大小为N=64*64,有8个灰度级,其灰度概率分布如下表: k r k n k n /n o r =0 790 0.19 7/11=r 1023 0.25 7/22=r 850 0.21 7/33=r 656 0.16 7/44=r 329 0.08 7/55=r 245 0.06 7/66=r 122 0.03 7如何对图像进行直方图均衡化处理。 6.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y) 其中， s(x,y)表示所成的象， r(x,y)表示地面景物的发射率，代表原始信号， t(x,y)表示云层的透射率，代表云层噪声，L 为太阳光强度。试问采用什么方法可以实现薄云覆盖下地面景物的恢复，简述恢复原理及过程。 二、综合部分：试分析为什么目前自动图像分类方法不能完全取代人工，并指出可能的突破点。 2002年遥感图像处理 一、考试内容包括 1.如何抑制斑点噪声? 2.说明什么情况下进行线形拉伸处理. 3.什么叫灰度共生矩阵? 4.计算二维离散傅立叶变换时,用到傅立叶变换的那些性质? 5.试述RS 图像的几何纠正过程. 二、考试内容包括 1.试述图像分类的方法及原理，并指出不同分类方法的区别与联系。 2.假设薄云覆盖下地面景物的成象模型为: s(x,y)=L*r(x,y)* t(x,y)
《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 （课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12） 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课，包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习，学生除了掌握必须的专业技术知识外，还需要了解该方向的研究前沿，提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中，讲课环节以综述为主，重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估；自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验，得出结论；讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流，加深理解，并由此了解研究前沿。 讲课课时安排（24课时）： 1.数字图像处理概述（3）：数字图像处理技术的发展历史，包含的主要内容，应 用，相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换（3）：复习线性系统基本知识，复习一维傅里 叶变换，掌握二维傅氏变换及性质，线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值（3）：图像几何变换应用，重点插值方法 4.图像增强综述（6）：图像增强的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述（6）：图像分割的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述（3）：图像压缩的目的，算法分类，各类算法的基本原理及性能， JPEG标准简介 实验及讨论课时安排（30课时）： 1.图像插值（实验3 +讨论3） 2.图像增强（实验3 +讨论3） 3.图像分割（实验3 +讨论3） 4.图像压缩（实验3+讨论3） 5.课程论文（讨论6） 三、上机实验要求 实现选择算法，并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养：提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养：要求学生能够实现文献提供的算法，并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养：培养独立思考、深入钻研问题的习惯，提高学术交流能力。
《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
一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 频域降噪。对图像而言，噪声一般分布在高频区域，而图像真是信息主要集中在低频区，所以，图像降噪一般是利用低通滤波的方法来降噪。边缘增强。图像的边缘信息属于细节信息，主要由图像的高频部分决定，所以，边缘增强一般采取高通滤波，分离出高频部分后，再和原频谱进行融合操作，达到边缘增强，改善视觉效果，或者为进一步处理奠定基础的目的。 1频域降噪，主程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%加入高斯白噪声 A=ilpf(J,0.4);%理想低通滤波 figure,subplot(222);imshow(J);title('加噪声后的图像'); subplot(222);imshow(A);title('理想低通滤波'); B=blpf(J,0.4,4);%巴特沃斯低通滤波 subplot(223);imshow(B);title('巴特沃斯低通滤波'); C=glpf(J,0.4);%高斯低通滤波 subplot(224);imshow(C);title('高斯低通滤波'); 用到的滤波器函数的程序代码如下： function O=ilpf(J,p) %理想低通滤波，p是截止频率 [f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); hd(r>p)=0; y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd; ya=ifftshift(ya); ia=ifft2(ya); O=uint8(real(ia)); function O=blpf(J,d,n) %巴特沃斯低通滤波器，d是截止频率，n是阶数[f1,f2]=freqspace(size(J),'meshgrid'); hd=ones(size(J)); r=f1.^2+f2.^2; for i=1:size(J,1) for j=1:size(J,2) t=r(i,j)/(d*d); hd(i,j)=1/(t^n+1); end end y=fft2(double(J)); y=fftshift(y); ya=y.*hd;
中科院地理科学与资源研究所硕士研究生入学考试 《遥感概论》考试大纲 本《遥感概论》考试大纲适用于中国科学院研究生院地理信息系统等专业的硕士研究生入学考试。《遥感概论》是地球科学的重要分支，主要内容包括地物电磁波谱理论、遥感成像原理与遥感图像特征、遥感数字图像处理和遥感专题信息提取与应用等方面。要求考生对其基本概念有较深入的了解，能够系统地掌握地物电磁波谱和数字图像处理的基本内容，掌握遥感对地观测技术和方法，并具有综合应用遥感信息分析地理现象和特征的能力。 一、考试内容 （一）地物电磁波谱理论 1．地磁波谱与电磁辐射 2．太阳辐射与大气对辐射的影响 3．地球辐射与地物波谱 （二）遥感成像原理与遥感图像特征 1．遥感平台 2．摄影成像与扫描成像 3．微波遥感与合成孔径雷达遥感 4．遥感图像分辨率与图像特征 （三）遥感图像目视解译与数字图像处理 1．遥感图像目视解译原理与影像合成 2．遥感影像分类与特征提取 3．多源遥感信息融和 4．遥感与相关技术集成 （四）遥感应用 1．遥感应用的一般原理与技术 2．遥感在资源与环境调查中的应用 3．遥感在灾害调查和评价中的应用 二、考试要求 （一）基本概念与基础理论
基本了解遥感发展的历程，理解并掌握遥感地磁波的基础理论，对光学遥感和微波遥感的成像机理和图像特征有较直觉的理解和认识，对遥感平台和相关的遥感仪器指标与性能有较深刻的了解。 （二）遥感图像处理、分析和应用的技术与方法 比较深刻地认识地物遥感影像特征，基本掌握遥感影像合成和信息融和原理与方法，熟悉遥感目视解译的流程和方法，掌握数字遥感影像的分类和特征提取，并对遥感应用有一定的认识和实际经验。 三、主要参考书目 1 陈述彭、赵英时．遥感地学分析．北京：测绘出版社，1990 2 梅安新、彭望录等．遥感概论．北京：高等教育出版社，2001 3周成虎、骆剑承等．遥感影像地学理解与分析．北京：科学出版社，1999 中国科学院地理科学与资源研究所 2004年7月13日
2013年云南昆明理工大学数字图像处理考研真题A 卷 一、单选题（每题3分，共30分） 1、令集合R 代表整个图像区域，则子集R1,R2,…,Rn 是将区域划分为若干个子区域。分割必要条件不包括：（ ） A ．每个Ri 都是一个连通区域 B ．n 21R R R ??? C ．对于任意i ≠j ，Ri ∩Rj= Ф D ．一致性谓词P （Ri ）= TRU E ，i = 1,2,…,n 2、先腐蚀后膨胀的过程称为（ ）运算。 A 、闭 B 、开 C 、边界提取 D 、去噪 3、下图为一灰度图像，中心0点为一孤立噪声点，可用模板进行平滑滤波，去除该噪声点，在以下滤波器中不能达到效果的是：( ) A ．3*3中值滤波器 B ．5*5领域平均滤波器 C ．3*3最大值滤波器 D ．3*3最小值滤波器 4、区分颜色常用三种基本特征量是（ ）。 A 、亮度、基色和饱和度 B 、亮度、色调和饱和度 C 、亮度、色调和色相 D 、亮度、彩度和饱和度 5、以下特征描述符中哪一个对旋转敏感？（ ） A 、轮廓矩 B 、p+q 阶区域矩 C 、形状参数 D 、形状数 6、利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（ ） A 、图像中应仅有一个目标； B 、图像直方图应有两个峰； C 、图像中目标和背景应一样大； D 、图像中目标灰度应比背景大。 7、采用4方向链码，则链码010*********表示下列哪个图形？（ ） A 、 B 、 C 、 D 、
8、已知用复数u＋jv的形式表示一个图形边界上的每个点（x，y）得到的复数序列为：s(0)=0, s(1)=1, s(2)=2, s(3)=2+j, s(4)=2+2j, s(5)=1+2j, s(6)=2j, s(7)=j,该图形为：（） A、正方形 B、三角形 C、长方形 D、圆形 9、下列数据冗余方式中，由于象素相关性而产生的冗余方式为：（） A、编码冗余； B、象素间冗余； C、心理视觉冗余； D、计算冗余。 10、根据( )，视觉系统总是趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值。（） A、马赫带效应 B、亮度适应级 C、同时对比度 D、人眼错觉 二、判断题（每题3分，共30分） 1、BMP图像文件的结构分为如下三个部分：文件头、位图信息数据块以及图像数据。（） 2、对同一场景的多幅图像求平均，能有效地降低加性随机噪声。（） 3、用理想低通滤波器钝化图像会产生一种非常严重的振铃效果。（） 4、有1种常用的图象增强技术是将高频增强和直方图均衡化结合起来以达到使边缘锐化的反差增强效果，以上2个操作的先后次序对增强效果有影响。（） 5、f（x，y）空间域的移动对它的傅立叶谱有影响。（） 6、分水岭算法中最初和最终的阈值灰度级都必须很好地选取才能准确分割目标。（） 7、CIE色度图中三基色（单波长）能混合得到所有的颜色。（） 8、有损压缩和无损压缩都具有量化模块。（） 9、图像边缘检测中，噪声对一阶和二阶微分都有影响，尤其对二阶导数影响较大，因此，在检测边缘前应该考虑平滑处理。（） 10、伪彩色处理中的灰度分层法产生的伪彩色是渐变的。（） 三、简答题（每题5分，共45分） 1、数字图像处理系统由哪几部分构成？ 2、简述灰度图像、伪彩色图像、假彩色图像以及真彩色图像的区别？ 3、一幅图像背景部分的均值为25，方差为625，在背景上分布着一些互不重叠的均值为150，方差为400的小目标。设所有目标合起来约占图像总面积的20%，提出1个基于区域生长的分割算法将这些目标分割出来。 4、请举例说明图像无损压缩编码和有损压缩编码各包括哪些具体的编码方法（各举三例以
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
1.图象和图形的区别 答：①图象是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知觉的实体。②图形是利用计算机技术编程来产生图形。③两者区别：图象是客观的，图形是主观的。 2.连续图象和数字图象的区别 答：①连续图象用f(x,y)表示，其中x,y 是实数且取值范围无穷大（表示象素位置），f 的值也是实数且范围无穷大（表示灰度值）。②数字图象是从连续图象抽样得到，x,y 是整数且有一定范围，f 也是整数且有一定范围。③计算机只能对数字图象进行 处理。 3.m 连接 4.距离度量函数 欧氏距离（Euclidean distance ） De(p , q) = [(m - s)2 + (n - t)2]1/2 D4距离（城区距离） D4 (citn-block distance) D4(p , q) = |m - s| + |n - t ｜ D8距离（棋盘距离）D8 (checkboard distance) D8(p , q) = max(|m - s| , |n - t|) 5.图象处理三个层次：图象处理、图象分析、图象理解。①图象处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果，强调图像之间进行的变换，图像处理是一种以图像到图像的过程。②图像分析：对图像中感兴趣的目标进行提取和分割，获得目标的客观信息（特点、性质），建立对图像的描述，以观察者为中心研究客观世界，图像分析是一个从图像到数据的过程。③研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，得出对图像内容含义的理解及原来客观场景的解释，以客观世界为中心，借助知识、经验来推理，认识客观世界，属于高层次操作（符号运算）。 6.傅里叶变换 ①一维离散傅里叶变换(DFT) 1 (2)/0 1(u)()N j u x N x F f x e N π--==∑ ，u=0,1,2..N-1，例：f(x) 中f(0)=0,f(1)=2, f(2)=3,f(3)=3, 解：N=4,u={0,1,2,3} 分别计算F(0), F(1), F(2), F(3)。 ②二维傅里叶 11 2()/00 1(u,v)(,)N N j u x v y N x y F f x y e N π---+===∑∑ 例：f(0,0)=1, f(0,1)=2, f(1,0)=3, f(1,1)=4, N=2 分别计算F(0,0), F(0,1), F(1,0), F(1,1)。 7.沃尔什变换 蝶形运算 8.霍特林变换 答：①已知采样点坐标构成一组矢量x;②求平均向量m x ；③求协方差矩阵Cx ；④ 计算Cx 的特征值 ||0I Cx λ-=；⑤计算 Cx 的特征向量 ||0I Cx x λ-=；⑥由特征向量组成矩阵（变换矩阵）A ；⑦正变 换y=A(x-m x )；⑧x=A T y+m x 。 9.图像增强(滤波锐化等) 均值适合高斯噪声,中值适合椒盐噪声。 图像加完要平均，减法取绝对值，乘法开方，除数为0变为1。
数字图像处理学习报告 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、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。
《数字图像处理》实验内容及要求 实验内容 一、灰度图像的快速傅立叶变换 1、 实验任务 对一幅灰度图像实现快速傅立叶变换（DFT ），得到并显示出其频谱图，观察图像傅立叶变换的一些重要性质。 2、 实验条件 微机一台、vc++6.0集成开发环境。 3、实验原理 傅立叶变换是一种常见的图像正交变换，通过变换可以减少图像数据的相关性，获取图像的整体特点，有利于用较少的数据量表示原始图像。 二维离散傅立叶变换的定义如下： 11 2( )00 (,)(,)ux vy M N j M N x y F u v f x y e π---+=== ∑∑ 傅立叶反变换为： 112( )00 1 (,)(,)ux vy M N j M N u v f x y F u v e MN π--+=== ∑∑ 式中变量u 、v 称为傅立叶变换的空间频率。图像大小为M ×N 。随着计算机技术和数字电路的迅速发展，离散傅立叶变换已经成为数字信号处理和
图像处理的一种重要手段。但是，离散傅立叶变换需要的计算量太大，运算时间长。库里和图基提出的快速傅立叶变换大大减少了计算量和存储空间，因此本实验利用快速傅立叶变换来得到一幅灰度图像的频谱图。 快速傅立叶变换的基本思路是把序列分解成若干短序列，并与系数矩阵元素巧妙结合起来计算离散傅立叶变换。若按照奇偶序列将X(n)进行划分，设： ()(2) ()(21)g n x n h n x n =??=+? （n=0,1,2,…,12N -） 则一维傅立叶变换可以改写成下面的形式： 1 0()()N mn N n X m x n W -==∑ 11220 ()()N N mn mn N N n n g n W h n W --===+∑∑ 1122(2)(21) (2)(21)N N m n m n N N n n x n W x n W --+===++∑∑
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 1、 完成课本习题3.2(a)(b), 课本中文版《处理》第二版的113页。可以通过matlab 帮助你 分析理解。 解：(a) s =T(r)=11+(m r ?)E 其中，r 为输入图像亮度，s 为输出图像的相应亮度，E 控制该函数的斜率。 (b) L 是图像中灰度的级数，使m=L/2；若假定L=500，则m=250。使用matlab 对 E 分别为10,15,20,100时的情况进行分析，最后可得到如下结果： 图1 matlab 分析结果 2、一幅8灰度级图像具有如下所示的直方图，求直方图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直方图的示意图。（计算中取整采用四舍五入方法，图中的8个不同灰度级对应的归一化直方图为[0.17 0.25 0.21 0.16 0.07 0.08 0.04 0.02]） 解：直方图均衡化的变换函数为s k =T (r k )=∑p r (r i )k i=0 0≤r k ≤1;k =0,1,…7 故可算得变化函数s 0计： s0计= T(r0)=0.17 s1计=0.17+0.25=0.42 s2计=0.63 s3计=0.79 s4计=0.86 s5计=0.94 s6计=0.98 s7计=1.00 但考虑到输出图像灰度是等间隔的，且与原图像灰度范围一样取8个等级，即要求s k=i/7(i=0,1,2,3…7)。因此需要对s k计进行修正，采用四舍五入法可得s0并=1/7 s1并=3/7 s2并=4/7 s3并=6/7 s4并=6/7 s5并=1 s6并=1 s7并=1 根据s k 并计算结果可知，直方图均衡化后的输出图像的灰度级仅为5个级别，即为 s0=1/7 s1=3/7 s2=4/7 s3=6/7 s4=1 且根据r k与s k的关联性，可计算得s k对应概率为： P s(s0=1/7)=0.17 P s(s1=3/7)=0.25 P s(s2=4/7)=0.21 P s(s3=6/7)=0.23 P s(s5=1)=0.14 根据s k取值和对应概率，画出的均衡化后的直方图如下图所示： 图2 均衡化后的直方图 3. (选做题)课本习题3.6。对于离散的情况，用matlab进行一下实验。 解：(1) 设变量r代表待增强图像的灰度级，且r被归一化到区间[0,1]，r=0代表黑色及r=1代表白色。则设第一次直方图均衡化处理后的输出图像灰度值s为： s=T1(r)=∫p r(ω)dω r 0≤r≤1 其概率密度为p s(s)=p r(r)|dr ds |=p r(r)|1 p r(r) |=1 0≤s≤1 1. 图片的打开 2. 图片的显示 3. 图片的大小 4. 图片的保存 5. 数据类间的转换 6. 灰度变换函数 6.1 imadjust 6.2 对数和对比度拉伸变换 7. 生成并绘制图像的直方图 8.直方图均衡化 9. 直方图匹配法（规定化） 10. 加法运算--给图像加高斯噪声后用求平均的方法除噪 11. 减法运算 12. 乘法运算 13. 除法运算 14. 逻辑运算 15. 线性空间滤波 16. 非线性空间滤波 17. 可视化二位DFT 18. 填充滤波 19. 从空间滤波器获得频域滤波器 20. 低通频域滤波器 21. 线框图与表面图 22. 基本高通滤波器 23. 高通滤波器的使用 24. 高频强调滤波 25. 选择感兴趣的部分 26. 空间噪声滤波器（椒盐噪声） 27. 自适应中值滤波 28. 模糊噪声图像的建模 29. Lucy-Richardson非线性复原 30. 计算一阶熵估计 31. 计算两幅图像的比率imratio() 32. 霍夫曼编码及解码 33. 计算均方误差的平均值的平方根compare() 34. 使用函数vistformfwd()的直观仿射变换 35. 对图像应用空间变换 36. 彩色图像处理（一） 37. 小波变换wave2gray()显示变换系数 38. 小波的方向性和边缘检测 39. 基于小波的图像平滑或模糊 40. 渐进重构 41. 像素间的冗余--无损编码预测 42. 心理视觉冗余--利用无损预测和霍夫曼编码的混合IGS量化 43. JPEG压缩 44. JPEG2000压缩 45. 膨胀的简单应用 46. 腐蚀的简单应用 47. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose() 48. 开运算、闭运算与imopen（）、imclose()----2 49. 击中或击不中运算 50. endpoints()函数的使用 51. 图像的细化处理--bwmorph()函数 52. 图像的骨骼化 53. 计算和显示连接分量的质心--bwlabel()函数 54. 由重构做开运算imreconstruct()函数 55. 填充孔洞imfill()函数 56. 清除边界对象--imclearborder()函数 57. 膨胀和腐蚀 58. 使用开运算和闭运算做形态平滑 59. 使用顶帽变换 60. 颗粒分析 61. 使用重构删除复杂图像的背景 62. 检测点 63. 检测指定方向的线 64. 使用Sobel检测器提取边缘 65. sobel,canny,log边缘检测器的比较 66. Hough变换的简单说明 67. Hough变换做线检测和连接 68. 计算全局阈值 69. 标记符控制的分水岭分割 70. 使用梯度和分水岭变换分割灰度图像 1.图片的读取 I=imread('Lena512.bmp');%读取图像，如果图像位于工作空间内，可以直接写5.jpg 2.图片的显示 imshow(I);%显示图像 中国科学院上海技术物理研究所2015年博士研究生招生简章 中国科学院上海技术物理研究所创建于一九五八年，主要从事红外物理与红外光电技术研究，先后为风云系列气象卫星、载人航天工程、探月工程、海洋卫星、环境卫星、多种试验卫星等研制了红外、光电应用系统有效载荷和航天单机，取得了较好的应用效果和效益，是本领域学科门类齐全，研究实力雄厚的国际知名、国内著名优秀研究所。现有职工880余名，其中中国科学院院士6名，中国工程院院士3名，国际欧亚科学院院士1人（兼）；科技人员700余名，高级科技人员330余名。设有红外探测器材料及器件、光学薄膜及材料、航空航天遥感技术、红外成像及跟踪技术、光电工程与光电信息处理技术、微型制冷技术和光电技术开发应用等14个研究室，并有向国内外开放的红外物理国家重点实验室。同时设有中国科学院红外探测与成像技术重点实验室、中科院空间主动光电技术重点实验室以及省部共建现场物证光学探测技术联合实验室。本所编辑出版《红外与毫米波学报》和《红外》学术刊物。 建所以来，共获得重大科研成果800多项，省部级以上科技成果奖380项，其中国家级科技成果奖53项，获得国家专利授权737项（有效专利263项）。在国际合作方面，已与美、日、英、法等10多个国家、地区的研究机构建立了合作关系。此外，本所还创办了一批高科技企业，年产值约4亿元，并以长三角地区为辐射点，分别在上海浦东、常州、无锡、嘉兴和太仓等地建立了太阳能电池研究与发展中心、常州光电技术研究所、中科院无锡物联网中心、嘉兴光电工程中心以及太仓先进技术研究中心。 本所是首批进入中科院知识创新工程的研究所、是中国科学院知识创新工程全面推进阶段评估A类研究所，是我国全面覆盖红外科技领域及相关学科的科学研究与研究生培养单位，是国务院学位委员会批准的首批博士、硕士学位授予单位之一、中科院博士生重点培养基地。具有“电子科学与技术”一级学科硕士、博士学位授予权。现有3个博士点、10个硕士点以及1个博士后（电子科学与技术）流动站，目前在学研究生350余名。2015年招收博士研究生75名（其中17名为与上海科技大学联合培养的硕博连读研究生）。热忱欢迎广大考生报考我所研究生，并祝考出水平、考出理想成绩！ 一、博士生招生专业和研究方向简介 （一）080901 物理电子学 指导教师：匡定波院士、龚惠兴院士、薛永祺院士，陈桂林院士、潘德炉院士、王建宇、汤心溢、胡以华、董德平、吴亦农、丁雷、殷德奎、孙胜利、刘定权等研究员。【详见《考试科目表》，下同】 研究方向 1.红外光电技术及系统工程 2.航空、航天遥感技术 3.光谱技术与成像光谱技术 4.热成像技术 5.信息与图像处理技术 6.光电混合信息处理技术 7.光电跟踪技术 8.主动式遥感技术 9.微型低温制冷技术 10.薄膜光学技术 （二）080902 电路与系统 指导教师：龚惠兴院士、薛永祺院士、陈桂林院士、王建宇、汤心溢、张建国、舒嵘、张涛、华建文、傅雨田、王淦泉、刘银年、李范鸣等研究员。 研究方向 1.航空航天遥感系统 2.光电系统工程及自动化 3.多维信息获取与处理技术 4.微弱信号检测与处理技术 5.卫星姿态敏感技术 数字图像处理结课论文 ：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程 浅谈学习数字图像处理技术的认识 摘要 数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行 处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词 数字图像、处理、应用 引言 经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。 本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用 一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高 按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。数字图像处理课后第一次作业
数字图像处理学习笔记
中国科学院上海技术物理研究所博士研究生招生简章上课讲义
浅谈学习数字图像处理技术地认识
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