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数字图像处理 习题解析1

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数字图像处理试题和答案解析

数字图像处理试题和答案解析

《数字图像处理》试题及答案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分答：B感觉更亮一些。

<5分,给出相对亮度概念即可给分>因为目标比背景暗,所以越大,感觉越暗,所以A更暗,即B更亮一些。

〔5分2、给出一维连续图像函数傅里叶变换的定义,并描述空间频率的概念。

〔10分答：1一维连续图像函数的傅立叶变换定义为：〔5分2空间频率是指单位长度内亮度作周期变化的次数。

〔2分对于傅立叶变换基函数,考虑的最大值直线在坐标轴上的截距为,则表示空间周期,即为空间频率。

〔3分3、已知的图像数据如图所示,请计算：〔15分a 、的离散傅里叶变换；b、的哈德玛变换。

题3图答：1令,则,〔5分2〔3分则哈德玛变换为〔3分4、写出频域拉普拉斯算子的传递函数,并说明掩模矩阵对图像的卷积与拉普拉斯算子对图像运算结果之间的关系。

〔15分答：1F＝F＝F＝F＋F〔6分2相当于原图像与拉普拉斯算子运算之差〔3分。

因为拉式算子：〔2分所以：＝－〔4分5、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分题5图答：均值滤波：〔2分中值滤波：〔2分均值滤波可以去除突然变化的点噪声,从而滤除一定的噪声,但其代价是图像有一定程度的模糊；中值滤波容易去除孤立的点、线噪声,同时保持图像的边缘。

〔5分均值滤波：〔3分中值滤波：〔3分6、写出图像退化/复原的总体模型；利用线性系统的相关知识,推导线性空不变条件下连续图像函数的退化模型。

〔10分答：〔5分线性系统中：其中为系统H的冲激响应。

又空不变系统,则〔5分7、如图,X是待处理图像,黑点代表目标,白点代表背景；B是结构元素,原点在中心。

试分别给出B对X做开运算和闭运算的结果〔在图中涂黑目标点即可。

〔10分〔开运算和闭运算各5分题7图8、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。

数字图像处理习题讲解

数字图像处理习题讲解

D.I.P
D.I.P
2021/1/2
Digital Image Processing:
13
令原图像为: f(x,y); 其付氏变换为: F(u,v) 输出图像为: g(x,y)
(a) (1)xy f (x,y)
在左边乘上 (-1)x+y
(b) F (u M /2 ,vN /2 ) (c) F * (u M /2 ,v N /2 )
数字图像处理习题讲解
PPT、讲义、习题等其独立思考
2021/1/2
Digital Image Processing:
2
第一章习题1
1、某个图形工作环境使用32×32像素的图像作为图标，每个像素可有16种颜色，总共能有多少 种不同的图标？ 图标数量: (16)32×32 = 24096=1.044*101233 假设每一百万种可能的图标中有一个有用，若100dpi（dot per inch）的密度一个挨一个地打 印这些图标，需要用多大的一张纸？ 有用的图标数: 24096 /106=1.044*101227 纸张宽度 (或高度): (24096 /106)×32/100 = 3.342×101226(inch)
2021/1/2
Digital Image Processing:
10
第二章习题2 一图像[f]显示如下，请计算其DHT和IDHT。
0 1 1 0
[
f
]
0
1
1
0
0 1 1 0
0
1
1
0
H4
1 h2 2h2
1 1 1 1
hh2212111
1 1 1
1 1 1
1 1 1
H2
1 1 2 1

数字图像处理：部分课后习题参考答案new

数字图像处理：部分课后习题参考答案new

数字图像处理：部分课后习题参考答案new数字图像处理：部分课后习题参考答案第⼀章1.连续图像中，图像为⼀个⼆维平⾯，(x,y)图像中的任意⼀点，f（x,y）为图像于(x,y)于处的值。

连续图像中，(x,y)的取值是连续的，f(x,y)也是连续的数字图像中，图像为⼀个由有限⾏有限列组成的⼆维平⾯，（i,j)为平⾯中的任意⼀点，g（i,j)则为图像在（i,j)处的灰度值，数字图像中，（i,j) 的取值是不连续的，只能取整数，对应第i⾏j列,g（i,j) 也是不连续的，表⽰图像i⾏j列处图像灰度值。

联系：数字图像g(i,j)是对连续图像f(x,y)经过采样和量化这两个步骤得到的。

其中g(i,j)=f(x,y)|x=i,y=j2. 图像⼯程的内容可分为图像处理、图像分析和图像理解三个层次，这三个层次既有联系⼜有区别，如下图所⽰。

图像处理的重点是图像之间进⾏的变换。

尽管⼈们常⽤图像处理泛指各种图像技术，但⽐较狭义的图像处理主要是对图像进⾏各种加⼯，以改善图像的视觉效果并为⾃动识别奠定基础，或对图像进⾏压缩编码以减少所需存储空间图像分析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。

如果说图像处理是⼀个从图像到图像的过程，则图像分析是⼀个从图像到数据的过程。

这⾥的数据可以是⽬标特征的测量结果，或是基于测量的符号表⽰，它们描述了⽬标的特点和性质。

图像理解的重点是在图像分析的基础上，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，从⽽指导和规划⾏动。

如果说图像分析主要以观察者为中⼼来研究客观世界，那么图像理解在⼀定程度上是以客观世界为中⼼，借助知识、经验等来把握整个客观世界(包括没有直接观察到的事物)的。

联系：图像处理、图像分析和图像理解处在三个抽象程度和数据量各有特点的不同层次上。

图像处理是⽐较低层的操作，它主要在图像像素级上进⾏处理，处理的数据量⾮常⼤。

数字图像处理-作业题及部分答案解析

数字图像处理-作业题及部分答案解析

数字图像处理-作业题及部分答案解析1.数字图像与连续图像相比具有哪些优点?连续图像f(x,y与数字图像I(c,r中各量的含义是什么?它们有何联系和区别? (To be compared with an analog image, what are the advantages of a digital image? Let f(x,y be an analog image,I(r, c be a digital image, please give explanation and comparison for defined variables: f/I, x/r,and y/c2.图像处理可分为哪三个阶段? 它们是如何划分的?各有什么特点?(We can divide "imageprocessing"into 3 stages,what are they? how they are divided?What are their features?答:低级处理---低层操作,强调图像之间的变换,是一个从图像到图像的过程;中级处理---中层操作,主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像的描述,是一个从图像到数值或符号的过程;高级处理---高层操作,研究图像中各目标的性质和相互联系,得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释;3.试从结构和功能等角度分析人类视觉中最基本的几个要素是什么?什么是马赫带效应? 什么是同时对比度?它们反映了什么共同问题? (According to the structure and function of the eyes,what are the basic elements in human vision? What is the Mach Band Effect? What is Simultaneous Contrast? What common facts can we infer from both Mach Band Effect and Simultaneous Contrast?答:人的视觉系统趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界的现象称为“马赫带”效应;同时对比度指的是人的视觉系统对某个区域感觉到的亮度除了依赖于它本身的强度,还与背景有关.马赫带效应和同时对比度现象表明人所感觉到的亮度并不是强度的简单函数.4.比较说明像素邻域、连接、通路以及连通基本概念的联系与区别。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 滤波C. 边缘增强D. 色彩调整答案：B. 滤波2. 在数字图像处理中，以下哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.小波变换C.拉普拉斯变换D.直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种操作可以提高图像的对比度？A. 增加亮度B. 减小对比度C. 增加饱和度D. 应用低通滤波答案：A. 增加亮度4. 在图像分割中，Otsu's方法是基于什么原则来自动确定阈值的？A. 最大类间方差B. 最小类内方差C. 最大熵原则D. 最小误差率答案：A. 最大类间方差5. 下面哪种格式不是用于存储数字图像的常见文件格式？A. JPEGB. PNGC. RAWD. MP3答案：D. MP3二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指图像中像素点的灰度值或者颜色值。

答案：像素2. 使用中值滤波器处理图像可以有效地去除__________噪声。

答案：椒盐3. 在图像处理中，__________是指通过计算像素点之间的差异来突出图像中的特定结构或特征。

答案：边缘检测4. __________变换可以将图像从空间域转换到频率域，便于分析图像的频率成分。

答案：傅里叶5. 直方图是表示图像中__________的分布情况。

答案：像素强度三、简答题1. 简述数字图像处理的基本步骤。

答：数字图像处理的基本步骤通常包括图像获取、预处理（如去噪、增强）、图像分割、特征提取和图像识别等。

2. 说明数字图像滤波的主要作用。

答：数字图像滤波的主要作用包括去除噪声、平滑图像、边缘检测、图像锐化等，以改善图像质量，为后续的图像分析和处理提供更好的图像数据。

3. 描述直方图均衡化的原理及其作用。

答：直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法。

它通过调整图像中像素值的分布，使其更加均匀，从而使图像的对比度在整个范围内得到增强。

数字图像处理练习题答案解析

数字图像处理练习题答案解析
一、选择题
1B、2C、3A、4D、5C、6A、7D、8A、9D、10A
二、判断题(正确的打√,错误的打×。
1、√
2、√
3、×
4、×
5、√
6、√
7、×
8、×
9、× 10、√
三、
(1策略可以分为两种。一种是将一幅彩色图像看作三幅分量图像的组合体,在处理过程中先对每幅图像单独处理,再将处理结果合成为彩色图像。另一种是将一幅彩色图像中的每个象素看作具有三个属性值,即属性现在为一个矢量,需利用对矢量的表达方法进行处理。
1C、2A、3B、4A、5C、6A、7B、8A、9C、10B
二、判断题(正确的打√,错误的打╳。
1、√
2、×
3、√
4、×
5、×
6、√
7、√
8、×
9、× 10、×
三、
(1水印嵌入如下图所示。
首先对图像在空域和频域进行分类,将图象块分为三类:①具有低亮度且纹理简单的块(嵌入较少水印;②具有高亮度且纹理复杂的块(嵌入较多水印;③其它块(嵌入量适中;
④计算可能的水印和原嵌入水ห้องสมุดไป่ตู้的相关性,并作出判断。
六、
答:主要采用半调技术,分为幅度调制和频率调制两种。
幅度调制是通过调整输出黑点的尺寸来显示不同的灰度。具体实现是在每个象素位置打印一个与其灰度反比的黑圆点,即在亮的图像区域打印的点小,而在暗的区域打印的点大。当点足够小,观察举例足够远时,人眼就不容易分辨各个小点,而得到比较连续平滑的灰度图像。
对图像,(y x g和,(1y x b进行2α混合得,(1(,(,(1222y x b a y x g a y x b -+=。即图像(c隐藏在(b后,又将新的图像隐藏到(a中。

数字图像处理及应用（MATLAB）第1章习题答案

第一章：习题与思考题参考答案1-1 什么是数字图像? 数字图像处理有哪些特点?数字图像是将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像。

数字图像处理具有以下特点：（1）处理精度高，再现性好。

（2）易于控制处理效果。

（3）处理的多样性。

（4）数字图像中各个像素间的相关性大，压缩的潜力很大。

（5）图像数据量庞大。

(6) 占用的频带较宽。

(7) 图像质量评价受主观因素的影响。

（8）图像处理技术综合性强。

1-2 数字图像处理的目的及主要内容。

一般而言，对图像进行处理主要有以下三个方面的目的(1) 提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。

(2) 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机分析。

(3) 对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。

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。

如：图像数字化、图像增强、图像几何变换、图像复原、图像重建、图像隐藏、图像正交变换、图像编码、图像分析等。

1-3 数字图像处理的主要应用图像处理技术广泛用于众多的科学与工程领域，主要有：（1）生物医学领域中的应用（2）工业应用（3）遥感航天中的应用（4）军事、公安领域中的应用（5）其他应用，例如：图像的远距离通信；多媒体计算机系统及应用；服装试穿显示；办公自动化、现场视频管理1-4 在理想情况下获得一幅数字图像时，采样和量化间隔越小，图像的画面效果越好，当一幅图像的数据量被限定在一个范围内时，如何考虑图像的采样和量化使得图像的质量尽可能好。

一般，当限定数字图像的大小时, 为了得到质量较好的图像可采用如下原则： （1）对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓。

（2）对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠）。

1-5 想想在你的工作和生活中，遇见过哪些数字化设备?它们的主要用途是什么?主要有以下几种数字化设备：(1) 图像采集卡通常图像采集卡安装于计算机主板扩展槽中，通过主机发出指令，将某一帧图像静止在存储通道中，即采集或捕获一帧图像，然后可对图像进行处理或存盘。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像的基本属性包括：A. 分辨率B. 颜色深度C. 存储格式D. 所有以上答案：D2. 在数字图像处理中，灰度化处理的目的是：A. 减少数据量B. 增强图像对比度C. 转换彩色图像为黑白图像D. 以上都是答案：A3. 下列哪个不是图像的几何变换？A. 平移B. 旋转C. 缩放D. 噪声滤除答案：D二、简答题1. 简述数字图像的采样过程。

答案：数字图像的采样过程是将连续的模拟图像转换为离散的数字图像。

这个过程包括两个步骤：空间采样和量化。

空间采样是按照一定的间隔在图像上取样，量化则是将采样点的连续值转换为有限的离散值。

2. 描述边缘检测在图像处理中的作用。

答案：边缘检测在图像处理中的作用是识别图像中物体的边界。

它是图像分割、特征提取和图像理解的基础。

通过边缘检测，可以将图像中的不同区域区分开来，为进一步的图像分析提供重要信息。

三、计算题1. 给定一幅数字图像，其分辨率为1024×768，颜色深度为24位，计算该图像的存储大小（以字节为单位）。

答案：图像的存储大小 = 分辨率的宽度× 高度× 颜色深度 / 8。

所以，1024 × 768 × 24 / 8 = 2,097,152 字节。

2. 如果对上述图像进行灰度化处理，存储大小会如何变化？答案：灰度化处理后，颜色深度变为8位（每个像素一个灰度值），所以存储大小变为1024 × 768 × 8 / 8 = 786,432 字节。

四、论述题1. 论述数字滤波器在图像去噪中的应用及其优缺点。

答案：数字滤波器在图像去噪中起着至关重要的作用。

常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

低通滤波器可以去除图像中的高频噪声，保留低频信息，但可能会导致图像细节丢失。

高通滤波器则可以增强图像的边缘和细节，但可能会放大噪声。

带通滤波器则可以同时保留图像的某些频率范围，但设计复杂度较高。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理是指对图像进行数字化表示，并在计算机中进行处理和分析。

下面哪个选项是数字图像处理的主要目标？A. 提高图像的分辨率B. 压缩图像的存储空间C. 增强图像的质量D. 以上都是答案：D. 以上都是2. 在数字图像处理中，下面哪种滤波器用于平滑图像并降低图像中噪声的影响？A. 锐化滤波器B. 高通滤波器C. 低通滤波器D. 带通滤波器答案：C. 低通滤波器3. 在数字图像处理中，下面哪个选项描述了图像的亮度？A. 图像的红色通道值B. 图像的绿色通道值C. 图像的蓝色通道值D. 图像的灰度值答案：D. 图像的灰度值4. 数字图像处理中的阈值处理常用于图像分割，下面哪个选项描述了图像分割的目标？A. 将图像分成相似的区域B. 将图像转化为黑白二值图像C. 将图像进行几何变换D. 将图像进行色彩的增强答案：B. 将图像转化为黑白二值图像5. 数字图像处理中的直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

下面哪个选项描述了直方图均衡化的基本原理？A. 将像素值映射到一个更大的范围B. 将像素值映射到一个更小的范围C. 根据像素值的概率分布进行映射D. 根据像素值的灰度级别进行映射答案：C. 根据像素值的概率分布进行映射二、简答题1. 请简要描述数字图像处理中的图像平滑技术，并举例说明。

答：图像平滑技术是一种降低图像中噪声和细节的方法。

常用的图像平滑技术包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

以均值滤波为例，该方法通过取邻域像素的平均值来平滑图像。

具体而言，对于每个像素点，将其周围的像素灰度值取平均后作为新的像素值。

这样可以减小图像中的噪声，并使图像变得更加平滑。

例如，对于一张包含椒盐噪声的图像，使用均值滤波可以去除部分噪声，提高图像的观看效果。

2. 请简要说明数字图像处理中的图像增强技术，并举例说明。

答：图像增强技术是一种通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数来改善图像质量的方法。

数字图像处理试题及答案

数字图像处理试题及答案一、选择题1. 数字图像处理中，用于减少图像噪声的常用方法是什么？A. 锐化B. 模糊C. 边缘增强D. 色彩平衡答案：B. 模糊2. 在数字图像处理中，下列哪种变换属于空域变换？A.傅里叶变换B.离散余弦变换C. 拉普拉斯变换D. 直方图均衡化答案：D. 直方图均衡化3. 对于灰度图像，以下哪种方法可以用于图像的对比度增强？A. 线性拉伸B. 非线性拉伸C. 双边滤波D. 所有选项都正确答案：D. 所有选项都正确4. 在图像处理中，使用中值滤波的主要目的是什么？A. 提高图像分辨率B. 增强图像边缘C. 减少图像噪声D. 改变图像色彩答案：C. 减少图像噪声5. 对于彩色图像，YCbCr色彩空间中的Y分量代表什么？A. 蓝色B. 亮度C. 色度D. 饱和度答案：B. 亮度二、填空题1. 在数字图像处理中，__________是指将图像数据转换为更适合分析或解释的形式。

答案：图像增强2. __________变换能够将图像从空间域转换到频率域，常用于分析图像的频率成分。

答案：傅里叶3. 图像的__________是指图像中从最暗到最亮像素的灰度级范围。

答案：动态范围4. 通过__________可以改变图像的颜色和亮度，使其更适合人眼观察或满足特定的处理需求。

答案：色彩调整5. 在图像压缩中，__________是一种无损压缩技术，可以减少文件大小而不丢失图像信息。

答案：行程编码三、简答题1. 简述数字图像处理的主要应用领域。

答：数字图像处理的应用领域非常广泛，包括医学成像、卫星遥感、工业检测、安防监控、图像识别与分类、虚拟现实、多媒体娱乐、数据压缩与存储等。

在医学成像中，数字图像处理技术用于增强图像质量，以便更准确地诊断疾病。

在卫星遥感中，它用于分析地表特征和环境变化。

在工业检测中，图像处理技术用于自动化检测和质量控制。

安防监控中，图像处理技术用于目标跟踪和行为分析。

图像识别与分类则广泛应用于自动驾驶、人脸识别和生物特征识别等领域。

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原图像
按 8： 1缩 小 的 图 像
按 1： 8放 大 的 图 像
16:1 的图像处理 I=imread('F:\tupian\livingroom.tif'); >> figure(1); >> I1=I(1:16:end,1:16:end); >> subplot(1,3,1); >> imshow(I); >> title('原图像'); subplot(1,3,2);
imshow(I1); title('按 16：1 缩小的图像'); J=imresize(I,16,'bilinear'); subplot(1,3,3); imshow(J); title('按 1：16 放大的图像');
原图像
按 16： 1缩 小 的 图 像 按 1： 16放 大 的 图 像
imshow(I); subplot(3,2,2); imshow(g);
subplot(3,2,3); I1=g(1:2:end,1:2:end); % 以 2:1 的比例缩小 imshow(I1);
subplot(3,2,4); I2=g(1:4:end,1:4:end); %以 4:1 的比例缩小 imshow(I2); subplot(3,2,5);
sum2=0;
for i=1:M;
for j=1:N;
sum2=sum2+a(i,j)^2;
end;
end;
SNR=10*log10(sum2/MSE)
SNR =
62.3739 计算 PSNR; 峰值信噪比（PSNR） sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2;PSNR=10*log10(255^2/MSE) PSNR;的函数 sum=0; for i=1:M; for j=1:N; sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; end;end; MSE=sum/(M*N) MSE =
第四题 Q=2； I=imread('F:\tupian\lena_gray_512.tif'); figure; J=histeq(I,2); subplot(2,2,1); imshow(I);
subplot(2,2,2); imhist(I);
subplot(2,2,3); imshow(J); subplot(2,2,4); imhist(J); [M,N]=size(I); a=double(I); >> b=double(J); >> sum=0; >> for i=1:M;
数字图像处理作业
报告编号： 01 课程编号：21909601
姓名： 吴浩 起始日期：2011-10-19 截止日期：2011-11-02
数字图像处理的讨论 数字图像处理是基于 Matlab 来实现的，由于 Matlab 独
特的功能和对矩阵，图像，函数灵活的处理，因而用于图像 的处理相当的方便。
均方误差（MSE）,信噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）, 平均绝对误差（MAE）。 均方误差（MSE）：sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; MSE=sum/(M*N) 信噪比（SNR）：sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE) 峰值信噪比（PSNR）： sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2;
按 1： 4放 大 的 图 像
8:1 图像处理 I=imread('F:\tupian\livingroom.tif'); >> figure(1); >> I1=I(1:8:end,1:8:end); >> subplot(1,3,1); >> imshow(I); >> subplot(1,3,2); >> imshow(I1); >> J=imresize(I,8,'bilinear'); >> subplot(1,3,3); >> imshow(J); >> a=double(I); b=double(J);
subplot(1,2,2);
imshow(J);
a=double(I);
%MSE 的函数
b=double(J);
[M,N]=size(I);
sum=0;
for i=1:M;
for j=1:N;
sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2;
end;
end;
MSE=sum/(M*N)
MSE =
604.4163
604.7067 PSNR=10*log10(255^2/MSE) PSNR =
20.3154 计算 MAE; 平均绝对误差（MAE）sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N) MAE 的函数 sum=0; for i=1:M; for j=1:N; sum=sum+a(i,j)+b(i,j); end; end; >> MAE=sum/(M*N) MAE =
187.3598
原图
加噪声后的图
在每次对同一个图像处理时它们的均方误差（MSE）,信噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）, 平均绝对误差（MAE）都会有所不同，因为它是原图像与加噪后的图像比较，而电脑的每次 操作都会对加噪过得图像有影响。 第二题： 先滤波再消除像素点
I=imread('F:\tupian\livingroom.tif'); figure(2); w=[1 1 1;1 1 1;1 1 1]/9; g=imfilter(I,w,'corr','replicate'); %对原图像进行平滑滤波处理 subplot(3,2,1);
I3=g(1:8:end,1:8:end); %以 8:1 的比例缩小 imshow(I3);
subplot(3,2,6); I4=g(1:16:end,1:16:end); %以 16:1 的比例缩小 imshow(I4);
原图
2:1 图
8:1 图
直接消除像素点 I=imread('F:\tupian\livingroom.tif'); >> figure(2); >> subplot(3,2,1); imshow(I);
计算 SNR;
信噪比（SNR）sum2=sum2+a(i,j)^2; SNR=10*log10(sum2/MSE)
SNR 的函数
sum=0;
for i=1:M;
for j=1:N;
sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2;
end;end;
MSE=sum/(M*N)
MSE =
597.3032
title('原图') >> subplot(3,2,3); I1=g(1:2:end,1:2:end);
imshow(I1); title('2:1 图') subplot(3,2,4); I2=g(1:4:end,1:4:end); imshow(I2); title('4:1 图') subplot(3,2,5); I3=g(1:8:end,1:8:end); imshow(I3); title('8:1 图') subplot(3,2,6); I4=g(1:16:end,1:16:end); imshow(I4); title('16:1 图')
PSNR=10*log10(255^2/MSE) 平均绝对误差（MAE）： sum=sum+a(i,j)+b(i,j);
MAE=sum/(M*N) 在每次对同一个图像处理时它们的均方误差（MSE）,信 噪比（SNR）,峰值信噪比（PSNR）,平均绝对误差（MAE）都 会有所不同，因为它是原图像与加噪后的图像比较，而电脑 的每次操作都会对加噪过得图像有影响。 按比例缩小灰度图像（1）直接消除像素点： I1=g(1:2:end,1:2:end);I1 为缩小后的图像，g 为原图像（2）先 平滑滤波再消除像素点：滤波函数， g=imfilter(I,w,'corr','replicate');对图像的放大运用了双线性插 值法：语句, J=imresize(I,4,'bilinear');它有三种插值法：即最近
邻插值（默认）、双线性插值、双三次插值(缩放倍数为 0.5) J1=imresize(l,0.5);J2=imresize(l,0.5,'bilinear');J3=imresize(l,0.5,' bicubic');缩放与放大由给定的参数来确定。
灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。 数字图像处理是基于 Matlab 来实现的，由于 Matlab 独 特的功能和对矩阵，图像，函数灵活的处理，因而用于图像 的处理相当的方便。
sum=0; for i=1:M; for j=1:N; sum=sum+(a(i,j)-b(i,j))^2; end;end; MSE=sum/(M*N) MSE =
2.2350e+003 >> PSNR=10*log10(255^2/MSE) PSNR =
14.6380
原图像
按 4： 1缩 小 的 图 像
title('按 4：1 缩小的图像'); >> J=imresize(I,4,'bilinear'); >> subplot(1,3,3); >> imshow(J); >> title('按 1：4 放大的图像'); >> a=double(I); b=double(J); [M,N]=size(I);