图像处理章毓晋课后答案

图像处理章毓晋课后答案一、简答题1. 何为图像处理？图像处理是指对图像进行一系列的算法和操作，以改变图像的特征或产生新的图像。

图像处理广泛应用于计算机视觉、医学成像、遥感、图像识别等领域。

2. 图像处理的基本步骤有哪些？图像处理的基本步骤包括：•图像获取：使用数字摄像机或扫描仪等设备获取图像。

•图像预处理：对原始图像进行一系列的预处理操作，包括噪声去除、图像增强等。

•特征提取：从图像中提取出感兴趣的特征，如边缘、纹理、颜色等。

•图像分析：对提取出的特征进行分析，如目标检测、物体识别等。

•图像编辑：对图像进行编辑，如修剪、调整亮度、对比度等。

•图像重建：将处理后的图像重建为原始图像的形式，如去除噪声后的图像。

3. 请简要介绍图像处理的分类。

图像处理可以分为以下几类：•数字图像处理：使用数字计算机对数字图像进行处理，包括图像的获取、增强、复原等操作。

•模糊图像处理：对模糊图像进行处理，以提高图像的清晰度和质量。

•高动态范围图像处理：对高动态范围图像进行处理，以提高图像的动态范围和细节。

•色彩图像处理：对彩色图像进行处理，包括颜色校正、颜色增强等操作。

•二值图像处理：将灰度图像转换为二值图像，并对二值图像进行处理，如图像分割、轮廓提取等。

•图像压缩和编码：将图像进行压缩和编码，以减小图像文件的存储空间。

4. 请简述图像增强的方法。

图像增强是指通过一系列的处理操作，改善图像的质量和观感。

常见的图像增强方法包括：•灰度变换：通过调整图像的灰度级，以增强图像的对比度和亮度。

•直方图均衡化：通过重新分配图像灰度级的像素值，以使图像的直方图更均匀分布，提高图像的对比度。

•空域滤波：通过应用滤波器对图像进行模糊、锐化、边缘增强等操作，以改善图像的质量。

•频域滤波：通过将图像转换到频域，并应用滤波器对频谱进行处理，然后将图像转换回空域，以实现图像增强。

•彩色图像增强：对彩色图像的亮度、对比度和饱和度进行调整，以改善图像的颜色表现和观感。

数字图像处理课程教学大纲（理论课程）◆课程编号：130128◆课程英文名称：Digital Image Processing◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修√学科选修☐跨学科选修☐专业核心√专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：四年级电子信息工程专业、通信工程（专业电气信息类）◆先修课程：信号与系统、数字信号处理、线性代数、概率统计◆总学分：2◆总学时：34一、课程简介与教学目标数字图像处理时模式识别，计算机视觉，图像通信，多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。

通过本课程的学习，使学习者系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理，掌握数字图像处理的理论基础和技术方法，了解与各种处理技术相关的应用领域。

为学生今后从事数字图像信息处理工作奠定坚实的理论基础。

二、教学方式与方法教学方式：课堂讲授（以多媒体课件为主导）和课下上机实践相结合；教学方法：采用以BTEC（Business Technology Education Council）模式为主，以TBL（task-based learning）任务型模式为辅的两种教学模式相结合的教学方法。

用任务引导学习，更注重学生个性的发展和个人潜能的开发，考核以平时的课业、表现、出勤、学习态度和最后的考试共同衡量学生的学习水平，达到教学目的。

三、教学重点与难点（一）教学重点重点是第4章图像增强、第6章图像复原、第7章图像分割；（二）教学难点难点是第3章图像变换和第6章图像复原。

四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《数字图像处理与分析》，刘直芳、王运琼、朱敏，清华大学出版社，2006；2.《数字图像处理（第二版》，R. C. Gonzalez和R. E. Woods（美国），电子工业出版社，2006；（二）教学参考书1.《图像工程（上册）：图像处理》，章毓晋，清华大学出版社，2006；2.《图像工程（中册）：图像分析》，章毓晋，清华大学出版社，2005；3.《数字图像处理学》，阮秋琦，电子工业出版社，2003；4.《数字图像处理》，陈天华，清华大学出版社，2007；5.《数字图像处理》，姚敏，机械工业出版社，2006；六、课程考核与成绩评定【考核类型】√考试☐考查【考核方式】☐开卷（Open-Book）√闭卷（Close-Book）☐项目报告/论文☐其它：（填写具体考核方式）【成绩评定】平时成绩占(30－40)％，考试成绩占(70-60)％七、课程内容概述第一章绪论（一）教学要求了解数字图像处理的基本概念和特点，研究的目的和意义，数字图像图像处理的主要研究内容，国内外研究现状与发展趋势，主要应用领域。

图像办理章毓晋课后答案【篇一：数字图像办理的理论基础及常用办理方法】ass=txt> 纲要：本文介绍了数字信号办理的发源、发展，并简要概述了数字图像办理所研究的内容和办理数字图像的几大模块。

同时，也大概介绍了常用的办理数字图像的方法。

最后展望了数字图像办理的发展远景。

abstract: this paper describes the origin of digitalimage processing, development, and a brief overview of digitalimage processing of the content and process digital images ofseveral modules. also a broad overview of the commonly usedmethod of processing digital images. finally, looking ahead thefuture prospects for the development of digital image processing.重点词：数字图像办理（digital image processing）；理论基础；办理方法一、数字图像办理的发源及发展数字图像办理（ digital image processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号变换成数字信号并利用计算机对其进行办理的过程。

数字图像办理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到必定水平，人们开始利用计算机来办理图形和图像信息。

但是 50 年代的计算机主要仍是用于数值计算，知足不了办理大批数据图像的要求。

数字图像办理作为一门学科大概形成于 20 世纪 60 年代早期。

陪伴着第三代计算机的研制成功，以及快速傅里叶变换算法的的发现和应用使得对图像的某些计算得以实质实践。

1.课程设计目的1.通过Matlab仿真软件，针对课程教学中的相关内容开展仿真分析与研究，以加深对教学内容的理解，培养学生的方针分析能力。

2.加深对贴标签的基本理论知识的理解，培养独立开展科研的能力和编程能力，掌握MATLAB对图形处理的基本语句，学会使用MATLAB。

3.鼓励学生就自己感兴趣的内容进行实际制作测试，以丰富学生课余电子制作内容及培养自我创作能力。

2.课程设计要求1.掌握课程设计的相关知识、概念清晰。

2.程序设计合理、能够正确运行。

3．掌握课程设计的相关知识、概念清晰，程序设计合理、能够正确运行，独立完成。

.3相关知识3.1 数字图象处理数字图像处理(DigitalImageProcessing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

20世纪20年代,图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。

到20世纪50年代,数字计算机发展到一定的水平后,数字图像处理才真正引起人们的兴趣。

1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理,收到明显的效果。

20世纪60年代末,数字图像处理具备了比较完整的体系,形成了一门新兴的学科。

20世纪70年代,数字图像处理技术得到迅猛的发展,理论和方法进一步完善,应用范围更加广泛。

在这一时期,图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系,如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。

20世纪70年代后期到现在,各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求,促进了这门学科向更高级的方向发展。

特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面,图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。

近年来,随着计算机和其它各有关领域的迅速发展,例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展,数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。

图像工程图像处理简介图像处理是计算机视觉和计算机图形学领域中的一个重要研究方向。

它涉及使用算法和技术对数字图像进行各种操作和转换，目的是改进图像的质量、增强图像的细节、提取图像的特征等。

本文将介绍常见的图像处理技术和相关的应用领域。

常见的图像处理技术图像滤波图像滤波是图像处理中最常用的技术之一，它通过在图像上应用滤波器来改变图像的频率特性和灰度分布。

常见的图像滤波算法包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。

•均值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的平均计算来模糊图像，常用于去除图像中的噪声。

•高斯滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的加权平均计算来模糊图像，常用于平滑图像并减少噪声。

•中值滤波：通过对图像中的像素周围邻域值的中值计算来去除图像中的椒盐噪声和斑点噪声。

图像增强图像增强是通过改变图像的灰度、对比度、亮度等特性，以提高图像的视觉效果和质量。

常见的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度拉伸等。

•直方图均衡化：将图像的像素值通过线性变换映射到整个灰度范围上，以增强图像的对比度和细节。

•自适应直方图均衡化：在直方图均衡化的基础上，根据图像的局部特性来调整灰度变换函数，以避免图像的过度增强。

•对比度拉伸：通过线性变换来扩展或压缩图像的像素值范围，以增强图像的对比度和亮度。

图像分割图像分割是将图像划分为具有一定语义的区域的过程。

常见的图像分割技术包括基于阈值的分割、边缘检测分割、基于区域的分割等。

•基于阈值的分割：通过选择适当的阈值，将图像中的像素分为不同的类别，以实现图像的分割。

•边缘检测分割：通过检测图像中的边缘或者边界来实现图像的分割。

•基于区域的分割：通过将图像中的像素分为不同的区域，使得每个区域内具有相似的特性，以实现图像的分割。

特征提取特征提取是从图像中提取出具有代表性的信息或特征。

常见的特征提取技术包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。

•边缘检测：通过检测图像中的边缘来提取出物体的轮廓信息。

标题: 2002年数字图象处理考题发信站: 自由空间 (2002年06月12日13:21:50 星期三), 站内信件立此存照：1.Fano 编码，计算H，R，η-----------easy2.(1)给一个大图（大概是8×8吧，要求用区域生长法做分割T<1,T<2,T<3,T<4 四种情况(2)简单论述编码技术的新进展(3)几种图象重建方法的优缺点的比较------------全是体力活，有点ft3.纹理分析：傅立叶变换法能提取哪些特征？做一个6×6图像的灰度共生矩阵-----------just soso4.中值滤波的概念，相对平均值滤波有什么差异给一个8*8的图象矩阵，要求用5×5十字窗与3*3方窗分别做中值滤波-----------没什么意思,有点烦人5.综合题：图像分割可以根据哪些特征来进行？给出三幅图，问从图A处理到图B需要运用哪些模块，再处理到图C又要运用哪些模块-----------瞎扯吧，差也差不到哪去标题: 2003年数字图像处理发信站: 自由空间 (2003年06月30日09:31:29 星期一), 站内信件: 1＼结合数码相机各个部分的功能简述数字图像处理系统的组成: 2＼图像分割主要基于图像的哪些特征来进行？分析三幅图，从一到二用到那些处理方法: (阈值分割)，从二到三用到哪些处理方法(边缘检测)．图A是多灰度图，图B是二灰度，黑的部分对应图A中的白的区域，图B其他区域是白的图C是图B的边缘hehe: 3＼ P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8: 0.02 0.03 0.06 0.08 0.16 0.21 0.25 0.19: 给出哈夫曼编码结果，计算熵，平均码长和编码效率: 4＼试举出两种图像边缘检测算子，并简述他们的优缺点: 5＼纹理分析中傅立叶变换的方法提取那两个特征值？简述其基本概念．: 计算一个４种灰度图象的灰度共生矩阵0 1 2 3 0 11 2 3 0 1 22 3 0 1 2 33 0 1 2 3 00 1 2 3 0 11 2 3 0 1 2标题: 图像处理章毓晋 2006发信站: BBS 自由空间站 (Thu Jun 15 01:00:12 2006), 站内B卷一、1.讨论并举例说明图像显示在图像处理系统中的重要性2.为什么（8.4.7）比（8.4.6）的恢复效果好～二、1.矩阵1 11 0的哈达玛变换。

《数字图像处理》教学大纲电子信息工程专业（本科）课程编号：（）课程名称：数字图像处理参考学时：42 其中实验或上机学时：10说明部分1．课程的地位、性质和任务数字图像处理是一门迅速发展的新兴学科，发展的历史并不长。

由于图像是视觉的基础，而视觉又是人类重要的感知手段，故数字图像成为心理学、生理学、计算机科学等诸多方面学者研究视觉感知的有效工具。

随着计算机的发展，以及应用领域的不断加深和扩展，数字图像处理技术已取得长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并在军事公安、航空、航天、遥感、医学、通信、自控、天气预报以及教育、娱乐、管理等方面得到广泛的应用。

所以，数字图像处理是一门实用的学科，已成为电子信息、计算机科学及其相关专业的一个热门研究课题，相应《图像处理技术》也是一门重要的课程，是一门多学科交叉、理论性和实践性都很强的综合性课程。

本课程是电子信息工程专业的专业课。

本课程着重研究数字图像处理的方法，训练学生运用所学基础知识解决实际问题的能力，同时要求拓宽专业知识面。

2．课程教学的目的及意义数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于机器视觉中的预处理技术——数字图像基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。

目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。

要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。

3．教学内容及教学要求教学内容：数字图像处理是计算机和电子学科的重要组成部分，是模式识别和人工智能理论的的中心研究内容。

主要教学内容包括：（1）数字图像处理的基本概念，包括数字图像格式，数字图像显示，灰度直方图，点运算，代数运算和几何运算等概念。

（2）介绍二维富氏变换离散余弦变换，离散图像变换和小波变换的基本原理与方法。

数字图像处理基础朱虹答案【篇一：数字图像处理-图像的腐蚀】像腐蚀对图像的提取与识别的重要性，提高分析问题解决问题的能力，较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法2熟悉数字图像处理的基本概念、原理、和方法，锻炼初步综合利用所学知识深入研究有关信息领域问题的能力，并未以后在此方向上的深入研究奠定基础。

3熟悉掌握一门计算机语言可以进行数字图像的应用与处理设计。

1熟悉掌握matlab仿真的软件的应用平台及使用方法。

2理解图像腐蚀的原理。

3设计合理的程序，能实现图像的腐蚀。

3.1关于图像腐蚀形态学运算只针对二值图像（二进制图像），并依据数学形态学（mathermatical morphogy）集合论方法发展起来的图像处理方法，起源于岩相对岩石结构的定量描述工作，在数字图像处理和机器视觉领域中得到了广泛的应用，形成了一种独特的数字图像分析方法和理论。

数学形态学是图像处理和模式识领域的新方法，其基本思想是：用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状，以达到图像分析和识别的目的。

优势有以下几点：有效滤除噪声，保留图像中原有信息，算法易于用并行处理方法有效实现（包括硬件实现），基于数学形态学的边缘信息提取处理优于基于微分运算的边缘提取算法，提取的边缘比较平滑，提取的图像骨架也比较连续，断点少。

二值图像中的一种主要处理是对所提取的目标图形进行形态分析。

而形态处理中最基本的是腐蚀与膨胀。

腐蚀处理的作用是将目标图形收缩。

运算效果取决于结构元素大小内容以及逻辑运算性质。

结构元素是指具有某种确定形状的基本结构元素，例如，一定大小的矩形,圆或者菱形等。

腐蚀处理可以表示成用结构元素对图像进行探测，找出图像中可以放下该结构元素的区域。

腐蚀是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。

可以用来消除小且无意义的目标物。

如果两目标物间有细小的连通，可以选取足够大的结构元素，将细小连通腐蚀掉[1]。

3.2腐蚀的算法用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素；用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作；如果都为1，结果图像的该像素为1。