数字图像处理7
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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与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:就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、多光谱图像与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与方法。
1、8基本思路就是,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基本思路就是,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基本思路就是,,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,以满足图像存储与实时传输的应用需求。
1、11基本思路就是,通过数学方法与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基本目的就是,找出便于区分与描述一幅图像中背景与目标的方法,以方便图像中感兴趣的目标的提取与描述。
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:就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,与其水平相邻与垂直相邻的4个像素称为该像素的4邻域像素,她们的坐标分别为(x-1,y)(x,y-1)(x,y+1)(x+1,y)。
这次作业的内容是理解噪声的生成,同时了解各种随机噪声的特性。
第一项作业主要是监测按照不同的模型生成的随机数与原本模型的契合度,这里举了两个例子,我就来根据代码以及程序运行的结果来一一进行解释。
代码如下:x = -5:0.1:5; %直方图的范围y = randn(10000,1);%产生一组随机序列,10000个。
z=rand(1,10000)*10-5;t = -5:0.01:5;hist(y,x);%画出直方图hold on;xm=mean(y);xv=var(y);disp(xm);disp(xv);pdf = length(y)*0.1*exp(-t.^2/2)/sqrt(2*pi);%产生高斯概率分布pdfplot(t,pdf,'r')%画出高斯概率分布函数a=xcorr(y);figure;plot(a);figure;hist(z,x);hold on;xm=mean(z);xv=var(z);disp(xm);disp(xv);pdf = t*0+length(y)/(10/0.1);%产生均匀概率分布pdfplot(t,pdf,'r')%画出均匀概率分布函数im1 im2 im3首先来看程序,程序先中定义了直方图的范围,从-5到5,其中分度值为0.1,也就是一共10/0.1=100个量化等级。
随后产生了两组随机数,y是基于高斯分布模型产生的随机数,z是均匀分布的随机数,二者都产生了10000个数据。
随后先对y这组数据进行处理,用hist函数,根据之前定义的范围,画出了这组随机数的概率分布函数。
可以看出其基本的轮廓和正态分布还是非常接近的,但是在某些值上参差不齐,会有突然突出或者凹陷的情况。
在画完之后,程序调用mean和var函数对这一组数据分别进行了求方差和求均值的操作。
这里的输出分别为方差0.9909,而均值为-8.9737e-04,也就是0.00089737.randn函数默认的模型是方差为1而均值为0的正态分布函数,因此生成的随机数虽然有些误差,但是在大体方向上还是遵循了这个模型的方差与均值。
数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业:1.简述数字图像处理的研究内容。
2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?3.列举并简述常用表色系。
1.简述数字图像处理的研究内容?答:数字图像处理的主要研究内容,根据其主要的处理流程与处理目标大致可以分为图像信息的描述、图像信息的处理、图像信息的分析、图像信息的编码以及图像信息的显示等几个方面,将这几个方面展开,具体有以下的研究方向:1.图像数字化,2.图像增强,3.图像几何变换,4.图像恢复,5.图像重建,6.图像隐藏,7.图像变换,8.图像编码,9.图像识别与理解。
2.什么是图像工程?根据抽象程度和研究方法等的不同,图像工程可分为哪几个层次?每个层次包含哪些研究内容?答:图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。
根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同,图像工程可分为三个层次:图像处理、图像分析、图像理解。
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。
图像处理主要在图像的像素级上进行处理,处理的数据量非常大。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,以获得它们的客观信息从而建立对图像的描述。
图像分析处于中层,分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。
图像理解的重点是进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系,并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释,从而指导和规划行为。
图像理解主要描述高层的操作,基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策,其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。
第三章图像基本概念1.图像量化时,如果量化级比较小时会出现什么现象?为什么?答:当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时,采用比较低的量化级数,则这类图像会在画面上产生伪轮廓(即原始场景中不存在的轮廓)。
数字图像处理技术数字图像处理技术是一种针对数字图像进行处理和分析的技术。
随着计算机技术的不断发展和普及,数字图像处理技术在图像处理领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将详细介绍数字图像处理技术的概念、原理、应用及未来发展方向。
概念数字图像处理技术是指利用计算机对数字图像进行处理和分析的技术。
数字图像是通过像素表示的图像,而像素是图像最小的单元,每个像素都有其特定的数值表示颜色和亮度。
数字图像处理技术可以对图像进行各种操作,如增强图像的质量、提取图像特征、恢复图像信息等。
原理数字图像处理技术的原理主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等基本步骤。
1.图像获取:通过相机或扫描仪等设备获取数字图像,将图像转换为数字信号。
2.图像预处理:对原始图像进行去噪、几何校正、尺度变换等预处理操作,以提高后续处理的效果。
3.图像增强:通过直方图均衡化、滤波等方法增强图像的对比度、亮度等特征。
4.图像分割:将图像分割成若干个区域或对象,以便更好地分析和处理图像。
5.特征提取:提取图像中的特征信息,如颜色、纹理、形状等,为图像识别和分类提供依据。
6.图像识别:利用机器学习、深度学习等算法对图像进行分类、识别和分析。
应用数字图像处理技术在各个领域都有广泛的应用,如医疗影像分析、无人驾驶、安防监控、智能交通等。
以下列举一些典型的应用场景:•医疗影像分析:利用数字图像处理技术分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断和治疗。
•安防监控:通过视频监控系统、人脸识别技术等实现对安全领域的监控和警报。
•智能交通:通过交通监控系统、车辆识别技术等提高交通管理效率和道路安全。
未来发展数字图像处理技术在人工智能、物联网等新兴技术的推动下不断发展和创新,未来的发展方向主要包括以下几个方面:1.深度学习在图像处理中的应用:深度学习技术在图像分类、目标检测等方面取得重大突破,将在数字图像处理领域得到更广泛的应用。
2.虚拟现实与增强现实:数字图像处理技术将与虚拟现实、增强现实技术结合,实现更加沉浸式的用户体验。
《数字图像处理(实验部分)》教案实验七:图像增强1.实验目的1.掌握MATLAB 的基本操作。
2.了解数字图像处理在MATLAB 中的基本处理过程。
3.学习图像增强的原理,观察算法处理结果2.实验设备2.1.PC 兼容机一台;操作系统为WindowsWindowsXP 。
2.2.数字图像处理开发环境:MATLAB 软件3.实验原理图像增强:运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化4.实验步骤.1 打开MA TLAB 开发环境.2点击MATLAB 窗口上File 菜单,选择New-〉M —File ,在弹出的Edit 编辑器内输入如下程序:clear;close all ;[I,map]=imread('cameraman.tif' ;figure(1;subplot(2,3,1,imshow(I,map;title(' 原图' ;I=double(I;[Gx,Gy]=gradient(I; % 计算梯度, 获得的是二维偏导向量G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy; % 注意是矩阵点乘J1=G;subplot(2,3,2,imshow(J1,map;title(' 梯度图' ; % 第一种图像增强J2=I; % 第二种图像增强K1=find(G>=7; %返回满足条件的索引号, 如果是N 行M 列的数组, 索引号顺序为从左边第一列开始, % 按列向顺序.J2(K1=G(K1;subplot(2,3,3,imshow(J2,map;title(' 超过7的梯度图' ;J3=I; % 第三种图像增强K=find(G>=7;J3(K=255;subplot(2,3,4,imshow(J3,map;title(' 梯度超过7的白亮图' ;J4=I; % 第四种图像增强K=find(G<=7;J4(K=255;subplot(2,3,5,imshow(J4,map;title(' 梯度未过7的白亮图' ;J5=I; % 第五种图像增强K=find(G<=7;J5(K=0;Q=find(G>=7;J5(Q=255;subplot(2,3,6,imshow(J5,map;title(' 梯度7为阈值分割的二值图' ;.3将该程序保存,并点击工具栏中Run 按钮,程序会自动运行,并显示出结果。