数字图像处理

第一章绪论1.什么是图像？什么是数字图像？什么是灰度图像？模拟图像处理与数字图像处理主要区别表现在哪些方面？图像：是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。

数字图像：一种空间坐标和灰度均不连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像。

灰度图像：在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。

在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。

模拟图像处理与数字图像处理主要区别：模拟图像处理是利用光学、照相方法对模拟图像的处理。

数字图像处理是利用计算机对数字图像进行系列操作，从而达到某种预期目的的技术。

2.数字图像处理包括哪几个层次？各层次之间有何区别和联系？数字图像处理可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。

狭义图像处理是对输入图像进行某种变换得到输出图像，是一种图像到图像的过程。

图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像目标的描述，图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。

图像理解则是在图像分析的基础上，基于人工智能和认知理论研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，对图像内容的含义加以理解以及对原来客观场景加以解译，从而指导和规划行动。

区别和联系：狭义图像处理是低层操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大；图像分析则进入了中层，经分割和特征提取，把原来以像素构成的图像转变成比较简洁的、非图像形式的描述；图像理解是高层操作，它是对描述中抽象出来的符号进行推理，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。

3.数字图像处理系统由哪些模块组成？各模块起何作用？数字图像处理系统包括五个模块：数字图像采集、数字图像显示、数字图像存储、数字图像通信、数字图像处理和分析。

作用：数字图像采集装置是获取数字图像的设备。

数字图像显示是借助计算机图形学技术将分析的结果转换为更为直观的图像形式展示。

数字图像存储是给图像提供大量的空间来存储大数据量图像。

数字图像处理第一章1.1解释术语（2）数字图像：为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔的划分成多个等级（层次）也即均匀量化，以此来用二维数字阵列并表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数的图像形式称为数字图像。

（3）图像处理：是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。

1.7 包括图像变化、图像增强、图像恢复、图像压缩编码、图像的特征提取、形态学图像处理方法等。

彩色图像、多光谱图像和高光谱图像的处理技术沿用了前述的基本图像处理技术，也发展除了一些特有的图像处理技术和方法。

1.8基本思路是，或简单地突出图像中感兴趣的特征，或想方法显现图像中那些模糊了的细节，以使图像更清晰地被显示或更适合于人或及其的处理与分析。

1.9基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面目，从而获得与景物真实面貌相像的图像。

1.10基本思路是，，在不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量，以满足图像存储和实时传输的应用需求。

1.11基本思路是，通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。

1.12基本目的是，找出便于区分和描述一幅图像中背景和目标的方法，以方便图像中感兴趣的目标的提取和描述。

第二章2.1解释下列术语（18）空间分辨率：定义为单位距离内可分辨的最少黑白线对的数目，用于表示图像中可分辨的最小细节，主要取决于采样间隔值的大小。

（19）灰度分辨率：是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级数L称为图像的灰度级分辨率。

（20）像素的4邻域：对于图像中位于（x,y）的像素p来说，与其水平相邻和垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素，他们的坐标分别为（x-1,y）（x,y-1）（x,y+1）（x+1,y）。

图像分类：根据图像空间坐标和幅度（亮度或色彩）的连续性可分为模拟（连续）图像和数字图像。

模拟图像是空间坐标和幅度都连续变化的图像，而数字图像是空间坐标和幅度均用离散的数字（一般是整数）表示的图像。

图像的数学表示：一幅图像所包含的信息首先表现为光的强度（intensity）,即一幅图像可看成是空间各个坐标点上的光强度I 的集合，其普遍数学表达式为：I = f (x，y，z，λ，t) 式中(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t是时间，I是光点(x,y,z)的强度（幅度）。

上式表示一幅运动的(t)、彩色/多光谱的(λ)、立体的(x,y,z)图像。

图像的特点：1.空间有界:人的视野有限，一幅图像的大小也有限。

2.幅度（强度）有限：即对于所有的x，y都有0≤f(x,y) ≤Bm其中Bm为有限值。

图像三大类：在每一种情况下，图像的表示可省略掉一维，即1.静止图像：I = f（x，y，z, λ）2.灰度图像：I = f（x，y，z，t ）3.平面图像：I = f（x，y,λ,t）而对于平面上的静止灰度图像，其数学表达式可简化为：I = f（x，y）数字图像处理的基本步骤：1.图像信息的获取：采用图像扫描仪等将图像数字化。

2.图像信息的存储：对获取的数字图像、处理过程中的图像信息以及处理结果存储在计算机等数字系统中。

3.图像信息的处理：即数字图像处理，它是指用数字计算机或数字系统对数字图像进行的各种处理。

4.图像信息的传输：要解决的主要问题是传输信道和数据量的矛盾问题，一方面要改善传输信道，提高传输速率，另外要对传输的图像信息进行压缩编码，以减少描述图像信息的数据量。

5.图像信息的输出和显示：用可视的方法进行输出和显示。

数字图像处理系统五大模块：数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。

1.图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。

数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。

数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。

数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。

一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。

通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。

常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。

其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。

通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。

二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。

在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。

而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。

常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。

三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。

图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。

常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。

其中，基于区域的算法应用最广。

通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。

四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。

图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。

常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。

其中，特征提取是一种重要的处理方式。

通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。

数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。

图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。

本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。

此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。

最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。

关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。

随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。

图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。

图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。

2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。

其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。

直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。

3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。

常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。

中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。

高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。

4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。

常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。

拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。

Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。

数字图像处理技术的应用前景数字图像处理技术是一种以数字信号处理为基础的技术领域，它利用计算机和数学方法对数字图像进行分析、处理、传输和存储。

这种技术在医学、工业、安检、娱乐、科学研究等领域有着广泛的应用。

随着信息技术的不断发展和成熟，数字图像处理技术的应用前景也愈加广阔。

一、医学领域数字图像处理技术在医学领域有着广泛的应用前景。

例如，数字图像处理技术可以用来对医学影像进行分析和处理，帮助病人更准确的诊断和治疗疾病。

数字图像处理技术也可以用来提高医生的诊断效率和准确度。

比如，医学影像智能诊断系统基于数字图像处理技术，能够快速准确的判定患者的病情，帮助医生更快地做出治疗方案。

二、安检领域近年来，随着恐怖袭击事件的频繁发生，安检工作显得尤为重要。

数字图像处理技术的应用则可以让安检更加准确和高效。

例如，数字图像处理技术可以通过对人体成像进行分析从而识别出可疑物品或危险品，并且对图像中的异常情况进行自动报警。

数码相机在安检中也有着重要的应用。

利用数码相机拍摄视频图像，并通过数字图像处理技术对图像进行分析和识别，能够更加准确、更靠谱地判断通过安检通道的人员是否带有危险品。

三、科学研究领域数字图像处理技术在科学研究领域的应用领域也很广泛。

例如，地震中使用的地震波记录、天文观测中使用的星像以及气象预报中使用的卫星图像等，都需要大量的数字图像处理技术来进行分析和处理。

此外，数字图像处理技术还可以用来分析和处理生物医学数据，如基因图像和脑电图等。

四、娱乐领域数字图像处理技术在娱乐领域有着广泛的应用前景。

例如，许多娱乐产业如游戏、电影、电视等需求各种形式的数字图像处理技术。

数字动漫、虚拟现实等娱乐产业也离不开数字图像处理技术。

在现在的电竞行业中，数字化技术的应用，基本都离不开数字图像处理技术，手游设计、游戏美工、视频图像等都需要数字图像处理技术的技术支撑。

五、工业在工业生产领域，数字图像处理技术可以用来进行产品质量监督、缺陷检测和尺寸测量等。

第一章概论一、数字图像与像素数字图像是由一个个的像素（Pixel）构成的，各像素的值(灰度，颜色)一般用整数表示。

二、数字图像处理的目的1、提高图像的视觉质量。

2、提取图像中的特征信息。

3、对图像数据进行变换、编码和压缩。

三、工程三层次图像处理、图像分析和图像理解图像理解符号目标像素高层中层低层高低抽象程度数据量操作对象小大语义图像分析图像处理四、图像处理硬件系统组成图像输入设备（采集与数字化设备，如数码相机），图像处理设备（如PC机）和图像输出设备（如显示器，打印机）第二章数字图像处理基础一、图像数字化过程----采样与量化模拟图像的数字化包括采样和量化两个过程。

细节越多，采样间隔应越小。

把采样后得到的各像素的灰度值进一步转换为离散量的过程就是量化。

一般，灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。

二、采样、量化与图像质量的关系采样点数越多，图像质量越好；量化级数越多，图像质量越好。

为了得到质量较好的图像采用如下原则：对缓变图像，细量化，粗采样，以避免假轮廓。

对细节化图像，细采样，粗量化，以避免模糊。

三、图像尺寸、数据量、颜色数量的计算灰度图像的像素值量化后用一个字节(8bit)来表示。

彩色图像的像素值量化后用三个字节(24bit)来表示。

一幅512X512（256K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？（必考）图像总像素：512px*512px=256K总数据量：256K*3Byte=768KB一幅256X256（64K）的真彩色图像，计算未压缩的图像数据量是多少？图像总像素：256px*256px=64K总数据量：64K*1Byte=64KB四、数字图像类型二值图像、灰度图像、索引颜色图像)和真彩色图像。

五、数字图像文件的类型jpg、bmp、tif、gifJPEG采用基于DCT变换的压缩算法,为有损压缩。

六、图像文件三要素文件头、颜色表、图像数据七、读取一个图像，并将其尺寸缩小0.5倍，将缩小后的图像旋转30度。

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，称为像素2.像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。

5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。

其中，图像重建的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。

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。

如傅利叶变换等。

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。

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、时频域等空间上进行分析。

比如傅里叶变换、小波变换等。

第二章图像的基本概念一.填空题1. 量化可以分为均匀量化和非均匀量化两大类。

2. 采样频率是指一秒钟内的采样次数。

3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和离散图像两大类。

3.5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类。

数字图像处理技术的基本原理和应用随着科技的不断发展，数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，例如计算机视觉、医学、遥感、安防等。

数字图像处理技术可以对图像进行各种处理和分析，以提取有用的信息。

本文将介绍数字图像处理技术的基本原理和应用。

一、数字图像处理技术的基本原理数字图像处理技术是利用计算机对数字图像进行处理和分析的一种技术。

数字图像是以数字的形式表示的图像，可以由数字相机、扫描仪等设备生成。

数字图像通常由像素组成，每个像素包含了图像的信息。

数字图像处理技术的基本原理包括以下几个方面。

1. 图像采集图像采集是将实际场景中的图像转换为数字图像的过程。

现代数字相机、扫描仪等设备可以将图像转换为数字信号。

数字信号存储在计算机中，可以进行进一步的处理和分析。

2. 图像预处理图像预处理是对数字图像进行预处理的过程。

常见的图像预处理包括去噪、平滑、增强等。

去噪是指去除图像中的噪声，可以通过滤波等方法实现。

平滑是指将图像中的峰谷等不规则部分去除，可以通过平滑滤波器等方法实现。

增强是指提高图像的对比度等，可以通过直方图均衡化等方法实现。

3. 图像处理图像处理是对数字图像进行处理的过程，包括图像分割、特征提取、相似性匹配等。

图像分割是将图像分成若干个部分的过程，可以通过阈值分割、区域生长等方法实现。

特征提取是从图像中提取出有用的信息，例如边缘、纹理等。

相似性匹配是将两幅图像进行匹配，以比较它们之间的相似程度。

4. 图像分析图像分析是对数字图像进行分析的过程，例如目标检测、物体跟踪等。

目标检测是从图像中检测出目标的位置、大小等信息。

物体跟踪是跟踪目标的运动轨迹。

二、数字图像处理技术的应用数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。

以下列举几个例子。

1. 计算机视觉计算机视觉是利用计算机对图像进行处理和分析的一种技术。

计算机视觉可以实现自动驾驶、人脸识别、图像搜索等功能。

例如，自动驾驶的核心技术之一就是计算机对道路、路标等信息进行分析和识别。