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.
运用正弦函数的指数、幂定义：
从而得出：
以下是函数的傅里叶变换：
和：
1的傅里叶变换给了最初的动力，而指数替换了最初的动力，因此：
5.
数据的数量在这个级金字塔中是被限定在之内的：
又因为 ,因此我们可以得到以下的结果:
6.
7.
8.
模拟试卷三
1.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。
2.式（其中）和式
（其中）所示的与一组
傅里叶变换对。对于，将式代入式
，会发现左右两边相等。再重复该过程，对于，将
式代入。需要用到下面的指数正交性质：
3.考虑在x方向均匀加速导致的图像模糊问题。如果图像在静止，并用均匀加
速加速，对于时间T，找出模糊函数，可以假设快门开关时间忽略不计。
4.以下列基本要素计算二元组的扩展系数并写出对应的扩展:
以二元实数集合为基础的和。
5.使用正切角的方法划分方形边界的图。
6.有一幅包含水平的、垂直的、45度的和-45度直线的二值图象。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。
7.画出5*5大小的图象的灰度共生矩阵，图像由交错的1和0的跳棋棋盘图案组成。位置算子P定义为“右边的一个像素”。
模拟试卷三参考答案
1.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。
2.通过直接将中的代替
中的F（u）得出：
3.
和，这是涅耳余弦和正弦的积分。
4.根据公式：可得：
所以，
5.
6.
7.
模拟试卷四
1.考虑以下所示的图象分割：
（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.（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。
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.证明式子的正确性。
5.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。
6.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。
7.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。
8.一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。
模拟试卷四参考答案
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.（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.我们首先知道，于是：
5.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：
6.
运用正弦函数的指数、幂定义：
从而得出：
以下是函数的傅里叶变换：
和：
1的傅里叶变换给了最初的动力，而指数替换了最初的动力，因此：
7.
8.
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。
1. 对下列信源符号进行Huffman 编码，并计算其冗余度和压缩率。 符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 概率 0.1 0.4 0.06 0.1 0.04 0.3 原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 a6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 a1 0.1 0.1 0.2 0.3 a4 0.1 0.1 0.1 a3 0.06 0.1 a5 0.04 从最小的信源开始一直到原始的信源 编码的平均长度： 压缩率：13 1.3642.2 R avg n C L ==≈ 冗余度：11110.26691.364D R R C =- =-≈ (0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg L bit =+++++=（）符号
1. 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量的关系。: 空间分辨率是看原图像转化为数字图像的像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点的灰度级数，灰度级越大，图像越清晰. 2. 简述采样和量化的一般原则: 空间坐标的离散化叫做空间采样，而灰度的离散化叫做灰度量化。图像的空间分辨率主要由采样所决定，而图像的幅度分辨率主要由量化所决定。 3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系？: 图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。 4. 伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？: 伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。 1. 对于椒盐噪声，为什么中值滤波效果比均值滤波效果好？：均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器，可抑制图像中的加性噪声，但同时也使图像变得模糊；中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器，可消除图像中孤立的噪声点，又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好，主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此，滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么是区域？什么是图像分割？:图像分割就是把图像分成若干个特定 的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 3.写出颜色RGB模型转换到HIS模型的变换公式；并说明HSI模型各分 量的含义及取值围对应的颜色信息。书上 4.灰度图像：当点足够小，观察距离足够远时，人眼就不容易分开各个小 点，从而得到比较连续，平滑的灰度图像。 5.GIF格式：GIF格式是一种公用的图像文件格式，它是8位文件格式， 所以最多只能存储256色图像，不支持24位的真彩色图像。GIF文件中的图像数据均经过压缩，采用的压缩算法是改进的LZW算法，所提供的压缩率通常在1：1到1：3之间，当图像中有随机噪声时效果不好
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)
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
《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；