数字图像处理案例

实验报告实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）实验二图像的代数运算实验三filter2实现均值滤波实验四图像的缩放朱锦璐04085122实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）一、实验内容对图（1.1）的图像做旋转，观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。

图（1.1）二、实验原理首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F（w，ϕ）.f(x,y) <=> F(u，v)f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ，wsinϕ)经过变换得f( r,θ+θ。

)<=>F(w,ϕ+θ。

)上式表明，对f(x,y)旋转一个角度θ。

对应于将其傅里叶变换F(u，v)也旋转相同的角度θ。

F(u,v)到f(x,y)也是一样。

三、实验方法及程序选取一幅图像，进行离散傅里叶变换，在对其进行一定角度的旋转，进行离散傅里叶变换。

>> I=zeros(256,256); %构造原始图像I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256，前一值是纵向比，后一值是横向比figure(1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figure(2)imshow(J1,[5 50])J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°figure(3);imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);figure(4)imshow(J2,[5 50])四、实验结果与分析实验结果如下图所示（1.2）原图像（1.3）傅里叶频谱（1.4）旋转45°后的图像（1.5）旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图（1.6）原图像（1.7）傅里叶频谱（1.8）旋转45°后的图像（1.9）旋转后的傅里叶频谱由实验结果可知1、从旋转性质来考虑，图（1.8）是图（1.6）逆时针旋转45°后的图像，对比图（1.7）和图（1.9）可知，频域图像也逆时针旋转了45°2、从尺寸变换性质来考虑，如图（1.6）和图（1.7）、图（1.8）和图（1.9）可知，原图像和其傅里叶变换后的图像角度相差90°，由此可知，时域中的信号被压缩，到频域中的信号就被拉伸。

—科教导刊（电子版）·2019年第34期/12月（上）—91基于数字图像处理课程内容的实践案例实施——以“自然环境下的苹果图像的分割与定位”为例马慧敏袁涛焦俊乔焰朱诚（安徽农业大学信息与计算机学院安徽·合肥230036）摘要《数字图像处理》课程是一门实践性强，理论知识点综合应用的课程，在当下人工智能机器视觉发展的形势下，更突显了该门课程的实用性。

本文以本课程的教学目标及内容为基础，设计针对《数字图像处理》课程知识点综合应用的创新实践项目并实施，对学生综合应用《数字图像处理》课程的专业知识处理实际问题有重要的指导意义。

关键词数字图像处理创新实践苹果图像分割项目实施中图分类号：G642.4文献标识码：A 《数字图像处理》是电子信息类专业重要的专业课。

随着信息、电子技术及人工智能的快速发展，数字图像处理技术已被广泛应用于计算机视觉、模式识别、交通运输、医学和军事等各个领域，且在这些领域发挥着越来越重要的作用。

安徽农业大学（以下简称“我校”）电子信息类专业、物联网工程专业、电气工程专业都开设了“《数字图像处理》”课程。

本文为进一步提高《数字图像处理》课程的教学效果，以激发学生的兴趣，增强学生的信心，提高学生在机器视觉领域的就业竞争力，从工程应用出发，给出一项基于数字图像处理课程内容的创新实践项目的实施过程。

在《数字图像处理》课程教学中结合人工智能创新发展引入案例或项目驱动教学模式，培养学生的学习兴趣，并结合教师的科研项目和学生竞赛，对图像处理算法进行设计并实现，提高学生的实践能力。

在教学中，《数字图像处理》课程的教学内容分为三个部分：概述部分、理论基础部分和应用基础部分。

概述部分：主要介绍数字图像处理的发展历史、研究内容和基本概念，这一部分主要帮助学生了解该学科的发展方向及应用领域，整体了解数字图像处理的基础理论和解决问题的思路框架，为学生解决问题做好铺垫，激发学生的学习兴趣。

数字图像处理理论基础部分：主要介绍数字图像处理基础的概念、基本运算以及图像变换，按照空间域处理（点处理、直方图、代数运算、几何运算）、频域处理（傅里叶离散变换、滤波处理）和统计方法处理几个方面来教学。

数字图像处理的应用实例一．伽玛射线成像伽马射线成像的主要用途包括核医学和天文观测。

在核医学中，这种处理是将放射性同位素注射到病人体内，当这种物质衰变时放射出伽马射线，然后用伽马射线检测器收集到的放射物产生图像。

图1.6(a)显示了一幅利用伽马射线成像得到的骨骼扫描图像，这类图像用于骨骼病理(例如感染或肿瘤)定位。

图1.6(b)显示了另一种叫做“正电子放射断层”(PET)的核成像，其原理与1.2节提到的X射线断层术一样。

然而，与使用外部X射线源不同，它给病人注射放射性同位素，同位素衰变时放射出正电子。

当正电子遇上一个电子时两者湮没并放射出两束伽马射线。

这些射线被检测到后利用断层技术的基本原理创建断层图像。

示于图l. 6(b)的图像是构成病人三维再现图像序列的一幅样品。

这幅图像显示脑部和肺部各有一个肿瘤，即很容易看到的小白块。

大约在1500年前，天鹅星座中的星星发生大爆炸，产生了一团过热的稳定气云(即天鹅星座环)，该气云以彩色阵列形式发光。

图1.6(c)显示了在伽马射线波段成像的天鹅星座环。

与图1.6(a)和(b)不同，该图像是利用成像物体自然辐射得到的。

最后，图1.6(d)显示了一幅来自核反应器电子管的伽马辐射图像，在图像的左下部可以看到较强的辐射区。

二．X射线成像X射线是最早用于成像的电磁辐射源之一。

最熟悉的X射线应用是医学诊断，但是，X射线还被广泛用于工业和其他领域，像天文学。

用X射线管产生用于医学和工业成像的X射线。

X射线管是带有阴极和阳极的真空管。

阴极加热释放自由电子，这些电子以很高的速度向阳极流动，当电子撞击一个原子核时，能量被释放并形成x射线辐射。

X射线的能量由另一边的阳极电压控制，而X射线的数量由施加于阴极灯丝的电流控制。

图1.7(a)显示了一幅位于X射线源和对X射线能量敏感的胶片之间的病人胸部图像。

X射线的强度受射线穿过病人时的吸收量调制，最终能量落在胶片上并使其感光，这与光使照相胶片感光是一样的。

数字图像处理实战案例第一章：图像的预处理在数字图像处理中，图像的预处理是非常重要的一步。

预处理的目的是通过一系列的操作，提取图像中的有用信息，为后续的处理和分析做好准备。

常用的图像预处理方法包括：去噪、图像增强以及图像的分割等。

1.1 去噪图像中常常含有噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。

去噪是为了减少图像中的噪声，并尽量不损失有用信息。

常用的去噪方法包括：中值滤波、均值滤波等。

以中值滤波为例，该方法通过计算像素周围邻域的中值，将该像素的值替换为中值，从而消除噪声。

1.2 图像增强图像增强是为了改善图像的质量，使图像更加清晰、易于分析。

常用的图像增强方法包括：直方图均衡化、灰度拉伸以及滤波等。

以直方图均衡化为例，该方法通过重新分配图像的灰度级，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布，从而增强图像的对比度。

1.3 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，在每个区域内，具有相似性质的像素被归为一类。

图像分割常常用于目标检测、图像识别等领域。

常用的图像分割方法包括：基于阈值的分割、基于边缘检测的分割以及基于区域生长的分割等。

第二章：图像的特征提取图像的特征提取是数字图像处理中的关键步骤。

通过提取图像中的特征信息，可以对图像进行分类、检测等操作。

常用的图像特征包括：颜色特征、纹理特征以及形状特征等。

2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，常常用于图像的分类和检索。

颜色特征的提取可以通过颜色直方图或者颜色矩来实现。

颜色直方图是对图像中不同颜色出现的频次进行统计，从而得到一维直方图表示。

颜色矩是对图像中颜色的分布进行数学建模，从而得到一组具有代表性的特征。

2.2 纹理特征纹理特征是指图像中物体表面的细节和复杂性。

纹理特征的提取可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来实现。

灰度共生矩阵是统计图像中不同像素对之间灰度值的概率分布，从而得到一组统计特征。

小波变换则是将图像进行频域分析，从而获得图像中的纹理信息。

人工智能图像处理算法改进与精度提升案例分享人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在图像处理领域的应用与发展日趋广泛。

随着计算机技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，图像处理算法的性能和精度得到了显著提升。

本文将分享一些人工智能图像处理算法改进与精度提升的案例，并分析其创新之处和技术实现。

案例一：图像识别精度提升图像识别是人工智能图像处理的重要应用之一。

通过深度学习算法，可以让计算机学习和识别图像中的特征，从而实现自动化的图像分类和识别。

然而，在过去，图像识别算法的准确性还存在一些限制。

为了提高图像识别的精度，研究人员开发了一种新的算法，结合了传统计算机视觉和深度学习技术。

该算法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）进行特征提取和图像分类，并结合了目标检测和语义分割等技术进行多层级的特征学习和细粒度分类。

通过对大量标注数据的训练和优化，该算法在多个数据集上取得了较高的识别精度，优于传统算法。

案例二：图像去噪算法改进图像的噪声是在图像获取、传输和处理过程中产生的不良因素之一。

为了提高图像质量和减少噪声的影响，研究人员开发了一种新的图像去噪算法。

该算法利用自编码器和生成对抗网络等技术，对图像进行特征提取和重建，以减少噪声的影响。

与传统的基于统计方法的去噪算法相比，该算法可以更准确地恢复图像的细节和纹理，提高图像的清晰度和视觉效果。

此外，该算法还具有较快的处理速度和较低的计算成本，适用于实时图像处理和大规模图像数据的去噪任务。

案例三：图像超分辨率重建技术改进图像超分辨率重建技术是通过增加图像的像素数量，提升图像的清晰度和细节的一种方法。

为了提高图像超分辨率重建的效果，研究人员开发了一种新的算法，结合了卷积神经网络和局部自相似性（Local Self-Similarity）的概念。

该算法首先利用卷积神经网络进行图像特征的学习和提取，然后利用局部自相似性的特性进行图像的重构和超分辨率重建。

第1章 数字图像处理软件开发概述“心有多大，舞台就有多大。

”开发数字图像处理软件，需要想象力，而要把想象变成现实，则需要得心应手的开发平台。

目前常用于开发数字图像处理软件的平台可以粗略地分为通用平台和专用平台两大类。

通用平台不是专门针对数字图像处理软件开发而打造的，但是却可以用于开发数字图像处理系统，如Visual C++、Matlab等。

为了提高开发效率，通用平台往往结合专门的软件包（如OpenCV、VTK 等）或工具箱（如Matlab中的Image Processing工具箱等）进行数字图像处理软件开发。

专用平台则是专为数字图像处理或更进一步的机器视觉系统开发量身定制的，这类开发平台中均内置了大量专门用于数字图像处理的数据结构、对象、函数或组件模块，可供开发人员方便地调用，在更高的层次上进行数字图像处理系统的开发，如Halcon、VisionPro等。

本章主要介绍本书将要用到的几种开发平台及其配置和使用方法。

本章要点Visual C++处理数字图像的基本方法在Visual C++中使用OpenCV在Visual C++中使用VTK1.1 Visual C++“工欲善其事，必先利其器。

”Visual C++便是众多开发工具中的“一把所向披靡的利器”。

Visual C++（简称VC）是Microsoft公司的Visual Studio开发工具箱中的一个C++程序开发环境。

自诞生以来，凭借着C++语言的强大威力、开发环境的良好支持，以及与Windows操作系统的“血缘”关系，一直是Windows操作系统环境下最主要的开发工具之一。

使用VC可以完成各种各样应用程序的开发，从底层软件到上层直接面向用户的软件，而且用VC开发出的产品与Windows操作系统最具“亲和力”。

掌握了VC，就等于进入了Windows编程的自由王国。

VC在数字图像处理软件开发中也占据着极其重要的地位。

第1章Visual C++1.1.1 Visual C++概述VC是一个面向对象的可视化集成开发系统，它不但具有程序框架自动生成、灵活方便的类管理、代码编写和界面设计集成交互操作、可开发多种程序等优点，而且通过简单的设置就可使其生成的程序框架支持数据库接口、OLE2、WinSock网络、3D控制界面。