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实验一用MATLAB实现图像的傅里叶变换1. 目的（1）掌握二维傅里叶变换的原理。
（2）掌握二维傅里叶变换的性质。
2. 任务（1）选择一幅灰度图像，对其进行离散傅立叶变换，观察其离散傅立叶的频谱。
（2）通过零填充改变图像的大小，对其进行离散傅立叶变换，观察其离散傅立叶的频谱，分析零填充对傅里叶变换频率分辨率的影响。
（3）对选取的灰度图像进行离散傅里叶变换，并将频谱的零频率部分由左上角平移到频谱中心，观察并分析频谱中各频率成分的分布。
（4）对选取的灰度图像旋转一定的角度，观察并分析灰度图像傅里叶频谱和旋转后图像的傅里叶频谱之间的对应关系。
3. 思考题举例说明二维傅里叶变换的应用。
答：傅立叶变换是一种非常有用的积分变换，它能把时域信息变换到频域信息进行处理。
这里我们主要讲二维傅立叶变换在图像处理中的应用。
4. 实验结果：实验二用MATLAB实现图像增强1. 目的（1）掌握图像增强的基本原理。
（2）掌握常用的图像增强技术。
（1）选择一幅直方图不均匀的灰度图像，对该图像做直方图均衡化处理，观察并分析直方图均衡化前、后图像以及它们的灰度直方图的变化。
（2）选择一幅灰度图像，利用邻域平均法对它进行滤波，观察并分析滤波器的大小对滤波结果的影响。
（3）选择一幅灰度图像，对它添加椒盐噪声，然后分别利用邻域平均和中值滤波对该图像进行滤波，比较这两种滤波器的滤波效果。
（4）选择一幅灰度图像，分别利用拉普拉斯滤波器和sobel滤波器对该图像进行锐化，比较这两种滤波器的锐化效果。
3. 思考题直方图均衡化处理的主要步骤是什么？答：直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而可达到增强图像整体对比度的效果。
设原始图像在(x，y)处的灰度为f，而改变后的图像为g，则对图像增强的方法可表述为将在(x，y)处的灰度f映射为g。
在灰度直方图均衡化处理中对图像的映射函数可定义为:g = EQ (f)，这个映射函数EQ(f)必须满足两个条件(其中L为图像的灰度级数): (1)EQ(f)在0≤f≤L-1范围内是一个单值单增函数。
（完整版）数字图像处理复习整理《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^k5.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。
1、读入指定的图像，并完成下列功能：（1）、得出图像的大小；（2）、显示图像信息；（3）、将图像转换为灰度图像，并显示；（4）将灰度图像转换为二值图像，并显示。
I=imread('22.jpg');s=size(I) ; %(1)Info=imfinfo('cameraman.bmp'); %(2)J=rgb2gray(I); imshow(J); %(3)I1=im2bw(I); imshow(I1); %(4)2、读入指定的两幅图像，并完成下列功能：（1）、将两幅图像进行加、减、乘、除运算，逻辑与、或运算，并予以显示；（2）、合成一幅与源图像大小相同的新图像，新图像的左半部为图像1的左半部，右半部为图像2的右半部，并予以显示；（3）、将新图像放大到原来的4倍，采用双线性插值，并予以显示。
(1)I = imread(‘rice.png');J = imread('cameraman.tif');I1=im2bw(I);J1=im2bw(J);K = imadd(I,J); %+L = imsubtract(I,J);%-M= immultiply(I,J); %*N = imdivide(I,J); %/K1=I1&J1;%逻辑与运算K2=I1|J1;%逻辑或运算Figure;subplot(141); imshow(K,[]); subplot(142); imshow(L,[]);subplot(143); imshow(M,[]); subplot(144); imshow(N,[]);Figure;subplot(121); imshow(K1); subplot(122); imshow(K2);(2)a=imread('rice.png');b=imread('cameraman.tif');c=[a(:,1:end/2,:) b(:,end/2:end,:)]imshow(c);(3)J=imresize(c,4,'bilinear');imshow(J);3、读入指定的灰度图像，并完成下面的功能（1）显示出图像的直方图；（2）对图像进行直方图均衡化处理并显示及其直方图；（3）对图像的亮度进行处理，将图像的较暗部分[0:0.4]映射到[0.5:1]，显示图像及其直方图；(1)I=imread('moon.tif');imhist(I);(2)I=imread('moon.tif');J = histeq(I);figure;subplot(121),imshow(J);subplot(122),imhist(J);(3)I = imread('cameraman.tif');J = imadjust(I,[0,0.4],[0.5,1]);subplot(121),imshow(J);subplot(122),imhist(J)4、读入指定的灰度图像，并完成下面的功能（1）加入2%的椒盐噪声（高斯噪声）并显示；I = imread('cameraman.tif');J1 = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);J2 = imnoise(I,'gaussian',0.01);subplot(221), imshow(J3); subplot(222), imshow(J4);（2）进行中值滤波（均值滤波）并显示效果；I = imread('cameraman.tif');%读取图像K = filter2(fspecial('average',3),J)/255;%使用均值滤波器进行滤波L = medfilt2(J,[3 3]);%中值滤波subplot(223), imshow(K);subplot(224), imshow(L)（3）自己选择一个模板对图像进行锐化处理；I = imread('cameraman.tif');h1 = [0,-1,0;-1,5,-1;0,-1,0];I2 = imfilter(I,h1);I3 = I-I2;subplot(131), imshow(I); subplot(132), imshow(I2,[]);subplot(133),imshow(I3,[]);（4）使用Sobel算子(其他算子)，选择合适的阈值，对图像进行边缘提取并显示结果。
数字图像处理复习第一章概述（p1~2）1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
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，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
▪精度高▪再现性好▪通用性、灵活性强第二章数字图像处理基础1. 人眼视觉系统的基本构造(p13)2. 亮度的适应和鉴别(p15)人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3. 光强度与主观亮度曲线。
(p15)4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）(p18)5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
(p19)6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系。
(？)7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
(p22)8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离）(p23)第三章图像的基本运算（p49练习3.2，3.9 ？）1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k，b）。
(p30)2. 非线性点运算过程中不同的曲线部分对图像的调整过程。
（p31）3. 会根据实际图像形式识别两幅图像中做了何种调整。
4. 点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？（不会）点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系5. 对图像灰度拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？分段线性拉伸是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而非线性拉伸是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。
数字图像处理复习
第一章概述（p1~2）
1. 图像的概念及数字图像的概念。
图-是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。
像-是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映，图像是图和像的有机结合，是客观世界能量或状态以可视化形式在二维平面上的投影。
是物体的一个数字表示，是以数字格式存放的图像。
2. 数字图像处理的概念。
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，以提高图像的实用性。
3. 数字图像处理的优点。
▪精度高
▪再现性好
▪通用性、灵活性强
第二章数字图像处理基础
1. 人眼视觉系统的基本构造(p13)
2. 亮度的适应和鉴别(p15)
人眼对光亮度的适应性非常高，一般情况下跨度达到10的10次方量级，从伸手不见五指到闪光灯强曝光。
3. 光强度与主观亮度曲线。
(p15)
4. 图像的数字化及表达。
（采样和量化的概念）(p18)
5. 图像采样过程中决定采样空间分辨率最重要的两个参数。
(p19)
6. 图像量化过程中量化级数与量化灰度取值范围之间的关系。
(？)
7. 像素的相邻领域概念（4领域，8领域）。
(p22)
8. 领域空间内像素距离的计算。
（欧式距离，街区距离，棋盘距离）(p23)
第三章图像的基本运算（p49练习3.2，3.9 ？）
1. 线性点运算过程中各参数表示的含义（k，b）。
(p30)
2. 非线性点运算过程中不同的曲线部分对图像的调整过程。
（p31）
3. 会根据实际图像形式识别两幅图像中做了何种调整。
4. 点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系？（不会）
点运算是一种像素的逐点运算，它与相邻的像素之间没有运算关系，点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系
5. 对图像灰度拉伸，非线性拉伸与分段线性拉伸的区别？
分段线性拉伸是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩，而非线性拉伸是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数，利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。
6. 对于代数运算，会根据具体的图像识别做了何种运算。
（p33 5种）
7. 对于几何运算，会根据具体的图像形式判断做了何种变换。
（p39 5种）
8. 对于灰度重采样，至少理解最邻近插值法的含义。
（p46）
9. 图像旋转引起图像失真现象的解释:图像旋转后，由于数字图像的坐标值必须是整数，因此，可能引起图像部分像素点的局部改变。
第四章图像变换
1. 二维图像傅里叶变换具有哪些性质(p54可分性、平移性、周期性、共轭对称性、旋转性、分配律、尺度变换、平均值、卷积定理)
2. 图像频率的概念（何谓图像上的低频区，高频区）。
3. 会根据实际的图像傅里叶变换形式，解释其使用了哪种运算性质。
4. 图像二维傅里叶变换频谱图中，原点处的最大能量尖峰的含义。
图像的能量主要集中在低频区，即频谱图的中央位置。
5. 理解图像重构的概念，能够根据给出的图像，分辨图像重构的方法。
第五章图像增强（书后练习5.4？，5.5）
1. 图像增强最常用的两种方法（空间域增强、频率域增强）。
2. 图像直方图的含义，直方图均衡化的概念及效果。
（p78）
3. 会用matlab中直方图均衡化的函数。
（p81）
4. 理解空间域滤波增强中模板的概念，理解模板的工作方式。
5. 了解几种最基本的边缘锐化滤波器，知道每种滤波器在处理图像时主要是提取何种边缘特征。
(低通滤波器，理想高通滤波器、梯形高器、指数高器，同态滤波器)
第六章图像复原（书后练习6.3,6.4）
1. 图像退化的原因有哪些？（p101）
2. 图像退化的线性模型。
(?)
3.掌握几种最基本的噪声模型，掌握分辨图像被何种噪声进行污染退化，并能够从图像中分辨出。
(P105高斯噪声、均匀分布噪声、脉冲噪声即椒盐噪声、)
4. 掌握中值滤波和均值滤波的含义及处理方法。
5. 了解最大最小值滤波的含义及处理方法。
