数字图像处理及应用(MATLAB)第7章
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胡学龙、许开宇编著《数字图像处理》思考题与习题参考答案第1 章概述1。
1 连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示.将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
1。
2 采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1.具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好.(3)灵活性高。
2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果.3.数字图像处理技术适用面宽。
4.数字图像处理技术综合性强。
1。
3 数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
1.4 讨论数字图像处理系统的组成.列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统.图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
图1。
8 数字图像处理系统结构图11。
5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点?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。
数字图像处理的课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解数字图像处理的基本概念,掌握图像的数字化表示方法;2. 掌握图像处理的基本操作,如图像变换、滤波、增强和复原;3. 了解常见的图像分割和特征提取方法,并应用于实际问题;4. 掌握图像压缩的基本原理及常用算法。
技能目标:1. 能够运用图像处理软件进行基本的图像编辑和操作;2. 能够编写简单的数字图像处理程序,实现对图像的基本处理功能;3. 能够运用所学的图像处理方法解决实际问题,如图像去噪、图像增强等;4. 能够对图像进行有效的压缩,以适应不同的应用场景。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣和热情,激发其探索精神;2. 培养学生的团队合作意识,学会与他人共同解决问题;3. 增强学生的实际操作能力,使其认识到理论与实践相结合的重要性;4. 引导学生关注图像处理技术在日常生活和各领域的应用,提高其科技素养。
课程性质:本课程为高年级选修课程,旨在使学生掌握数字图像处理的基本原理和方法,培养其实际应用能力。
学生特点:学生具备一定的数学基础和编程能力,对图像处理有一定了解,但尚未深入学习。
教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,以实际应用为导向,提高学生的动手能力和创新能力。
通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,为未来进一步学习和研究打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字图像基础:包括图像的数字化表示、图像质量评价、颜色模型等基本概念;- 教材章节:第1章 数字图像处理基础2. 图像增强:介绍直方图均衡化、图像平滑、锐化等增强方法;- 教材章节:第3章 图像增强3. 图像复原:涉及图像退化模型、逆滤波、维纳滤波等复原方法;- 教材章节:第4章 图像复原4. 图像分割与特征提取:包括阈值分割、边缘检测、区域生长等分割方法,以及特征点的提取和描述;- 教材章节:第5章 图像分割与特征提取5. 图像压缩:介绍图像压缩的基本原理,如JPEG、JPEG2000等压缩算法;- 教材章节:第6章 图像压缩6. 数字图像处理应用:分析图像处理在医学、遥感、计算机视觉等领域的应用案例;- 教材章节:第7章 数字图像处理应用教学进度安排:1. 数字图像基础(2学时)2. 图像增强(4学时)3. 图像复原(4学时)4. 图像分割与特征提取(6学时)5. 图像压缩(4学时)6. 数字图像处理应用(2学时)三、教学方法为提高教学效果,本课程将采用以下多样化的教学方法:1. 讲授法:教师通过系统的讲解,使学生掌握数字图像处理的基本概念、原理和方法。
第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;2.理解和掌握直方图原理和方法;二.实验设备1.PC机一台;2.软件matlab。
三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像,如:cameraman图像;再调用相应的直方图函数,设置参数;最后输出处理后的图像;3.浏览源程序并理解含义;4.运行,观察显示结果;5.结束运行,退出;五.实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六.实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码;2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用;2.理解和掌握灰度均衡原理和实现方法;二.实验设备1.PC机一台;2.软件matlab;三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化,灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
Matlab图像处理与应用(第8章)第8章彩色图像处理及MATLAB实现8.1概述彩色对我们并不陌生,比如说日常生活中通过摄影相机用彩色胶卷所拍的照片。
它是指用各种观测系统,以不同形式和手段,观测客观世界而获得的,可以直接和间接作用于人眼,进而产生视觉的实体。
小到分子内部结构图片,大至宇宙星体照片,人类通过视觉识别文字、图片和周围环境,人的视觉系统就是一个观测系统,通过它得到的图像就是客观景物在人的心目中形成的影像。
我们生活在一个信息时代,科学研究和统计表明,人类感知的外界信息,80%以上是通过视觉得到的,也就是从图像中获得。
生活在色彩斑斓的世界中,人的视觉系统产生的图像多为彩色图像。
对人类而言,对彩色图像信息的感知,具有至关重要的意义。
彩色图像信息可以从科学和艺术两方面来理解。
本章仅从科学角度讨论彩色图像信息处理,当然通过科学手段对彩色图像进行处理自然也可能使彩色图像更具有艺术效果。
随着信号处理及计算机技术和彩色图像处理技术的发展,人们试图用摄像机获取环境彩色图像并转换成数字信号,用计算机实现人类对视觉信息处理的全过程,进而形成了一门新学科—计算机视觉,从而大大推动人工智能系统的发展,彩色图像处理技术是开发智能机器人的关键突破口,当前彩色图像技术已涉及人类生活和社会发展的各个方面,展望未来,彩色图像处理技术将能得到进一步发展和应用,从而改变人们的生活方式以及社会结构。
本章第二节讨论人类彩色视觉系统有关知识,第三节讨论彩色图像处理,第四节讨论彩色图像分析。
由于篇幅的关系,有关彩色图像理解的内容请参考有关计算机视觉的论著。
8.2彩色视觉与彩色图像彩色图像处理的许多目标是帮助人更好地观察和理解图像中的信息,处理方案的选择和设计与信源和信宿的特征密切相关。
所谓信源就是处理前或者处理后的图像,而信宿就是处理前后信息的接收者——人的视觉系统。
因此了解图像特点和人的视觉系统对彩色的感知规律是十分必要的,本节将介绍有关这方面的内容,即色度学的知识。
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一.实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用;2、理解并掌握常用的图像的增强技术。
二、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、实验内容(一)研究以下程序,分析程序功能;输入执行各命令行,认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法,改变有关参数,观察试验结果。
(可将每段程序保存为一个.m文件)1.直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2.直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意:imadjust()功能:调整图像灰度值或颜色映像表,也可实现伽马校正。
数字图像处理实验(MATLAB版)数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)湖北师范学院教育信息与技术学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理101实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献142《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法;2修改图像的存储格式;并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率(色彩位数)、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi,dpi是英文Dot Per Inch的缩写,意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上,原稿可以是文字稿件或者图纸照片;然后启3动扫描仪驱动程序后,安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件,扫描仪光源为长条形,并沿y方向扫过整个原稿;照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙,形成沿x方向的光带,又经过一组反光镜,由光学透镜聚焦并进入分光镜,经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD 上,CCD将RGB光带转变为模拟电子信号,此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此,反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号,最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息,随着沿y方向的移动,在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
4图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中,有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD,它将光信号转换成为电信号;另一个是A/D变换器,它将模拟电信号变为数字电信号。
《数字图像处理》课程教学大纲Digital image processing一、教学目标及教学要求数字图像处理课程是智能科学与技术、数字媒体技术等专业的专业必修课。
主要目标及要求是通过该课程的学习,使学生初步掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、基本技术和基本处理方法,了解数字图像的获取、存储、传输、显示等方面的方法、技术及应用,为学习相关的数字媒体、视频媒体和机器视觉等课程,以及今后从事数字媒体、视频媒体、图像处理和计算机视觉等领域的技术研究与系统开发打下坚实的理论与技术基础。
二、本课程的重点和难点(一)课程教学重点教学重点内容包括:图像的表示,空间分辨率和灰度级分辨率,图像直方图和直方图均衡,基于空间平滑滤波的图像增强方法,基于空间锐化滤波的图像增强方法,图像的傅里叶频谱及其特性分析,图像编码模型、霍夫曼编码和变换编码,图像的边缘特征及其检测方法,彩色模型,二值形态学中的有腐蚀运算和膨胀运算。
(二)课程教学难点教学难点包括:直方图均衡,二维离散傅里叶变换的若干重要性质、图像的傅里叶频谱及其特性分析,变换编码,小波变换的概念、嵌入式零树小波编码,图像的纹理特征及其描述和提取方法,Matlab图像处理算法编程。
三、主要实践性教学环节及要求本课程的实验及实践性环节要求使用Matlab软件平台,编写程序实现相关的数字图像处理算法及功能,并进行实验验证。
课程实验与实践共10学时,分别为:实验一:图像基本运算实验(2学时)。
实验二:图像平滑滤波去噪实验(2学时)。
实验三:图像中值滤波去噪实验(2学时)。
实验四:图像边缘检测实验(2学时)。
相关图像处理算法的课堂演示验证(2学时)。
要求每个学生在总结实验准备、实验过程和收获体会的基础上,写出实验报告。
四、采用的教学手段和方法利用多媒体课件梳理课程内容和讲授思路,合理运用启发式教学方式激发学生的思考力,采用讨论式教学方式增强教学过程的互动效果,理论教授与应用实例编程实践相结合,提高学生的分析和解决问题的能力。
MATLAB实验Matlab在数字图像处理中的应用实验十 Matlab在数字图像处理中的应用(基础篇)一、实验目的1(熟悉图像的四种类型。
2(熟练掌握图像的读、写操作以及显示方法。
3. 熟悉图像的类型转换以及格式转换。
二、实验原理1. 图像的表示以及数字化广义的图像是指视觉信息。
举凡照片、图画、电视画面以及由透镜、光栅及全息图所构成的光学成像等均属之。
我们观察一幅单色静止图像,其亮度的明暗变化就构成图像视觉。
所以,一幅单色(monochrome)静止的图像可以表示为强度或亮度的二维分布,其中F代表图像亮度或者强度,(x,y)是二维平面点坐标。
对于黑白图像,通常Fxy(,)用不同的灰度级来表示其亮度的差异;对于彩色图像,可以视为由单个单色的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)按不同的比例组成的。
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。
此时,每一幅分量图像只有亮度的二维分布,如图1所示。
通常我们看到的图像是一幅亮度在空间连续变化的模拟图像(即图像关于亮度F 以及空间坐标x,y连续)。
例如在显微镜下看到的就是一副光学模拟图像。
连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够识别的点阵图像,称为数字图像。
把模拟图像转换成数字图像其实就是数字化 (即离散化)图像亮度F以及空间坐标x,y。
将坐标数字化称为取样;将亮度数字化称为量化。
采样和量化的过程如图2所示。
二维图像平面经过数字化后,变成一个个方形的像素(pixel),亮度数字化之后变成一个二维的数值矩阵。
所以一副数字图像对应于一个数值矩阵,该矩阵通常称为图像的数据矩阵。
图像数据矩阵的大小即是图像像素的数目,矩阵的行与列决定一个像素点,矩阵元素值(也称像素值)反映该像素点的灰度。
例如图2右边所示的图像数据矩阵为8×8的二维矩阵,那么该数字图像包含8×8=64个像素,第一行第一列代表第一个像素,其像素值(元素值)1表达该像素的灰度。