图像处理章毓晋课后答案
【篇一：数字图像处理的理论基础及常用处理方法】ass=txt>摘要：本文介绍了数字信号处理的起源、发展，并简要概
述了数字图像处理所研究的内容和处理数字图像的几大模块。同时，也大致介绍了常用的处理数字图像的方法。最后展望了数字图像处
理的发展前景。 abstract: this paper describes the origin of digital image processing, development, and a brief overview of digital image processing of the content and process digital images of several modules. also a broad overview of the commonly used method of processing digital images. finally, looking ahead the future prospects for the development of digital image processing.
关键词：数字图像处理（digital image processing）；理论基础；处理方法
一、数字图像处理的起源及发展
数字图像处理（digital image processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理
的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经
发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。但
是50年代的计算机主要还是用于数值计算，满足不了处理大量数据
图像的要求。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。伴随
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际实践。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善
人的视觉效果为目的。在70年代图像技术有了长足进展，80年代，硬件的发展使得人们不仅能处理2-d图像而且能处理3-d图像，许多能获取3-d图像的设备和处理分析3-d图像的系统研制成功，图像技术得到广泛应用。
二、数字图像处理的研究内容
数字图象处理，就是采用计算机对图象进行信息加工。图象处理的
主要内容有：图像的采集、增强、复原、变换、编码、重建、分割、配准、嵌拼、融合、特征提取、模式识别和图象理解。
对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面：
1)提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。
2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的
预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
3)图像数据的变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理,都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
三、数字图像处理和分析模块的基本构成
一个基本的图像（处理和分析）可由五部分表示：
这五部分分别是：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
为采集数字图像，需要两种装置。一种是对某个电磁能量谱段（如x射线、可见光、红外线等）敏感的物理器件，它能产生与所接受到的电磁能量成正比的（模拟）电信号。另一种称为数字化器，他能将上述电信号转化为数字形式，所有采集数字图像的设备都需要这两种装置。
对于图像处理来说，最终的目的是要显示给人看的。对于图像分析来说，分析的结果也可以借助计算机图形学技术转换为图像形式直观的显示。所以图像的显示对其处理和分析系统是非常重要的。
常用的图像处理和分析系统主要显示设备是显示器，输入显示图像也可拷贝到照片或透明胶片上，除了显示器，还有投影仪和各种打印设备可以用于图像输出显示。
图像包含有大量的信息因而存储图像也需要大量空间。用于数字处理和图像分析的数字存储器可分为三类：
a，处理和分析过程中使用的快速存储器。计算机内存就是一种提供快速存储功能的存储器，在图像处理中大量的运算所产生的缓存数据可以存储在里面，方便随时调用数据进行图像处理运算。
b，用于比较快速的重新调用的在线或联机存储器。
c，不经常使用的数据库存储器。这种存储器的特点是要求非常大的容量，但对数据读取不太频繁，常用于对数字图像的保存。
随着网络发展的进步，图像的通信传输也得到极大关注。图像传输
可使不同的系统共享图像数据资源，极大地推动了图像在各个领域
的应用。
对图像的处理和分析一般可用算法来描述，而大多数算法可通过软
件来实现，在为了提高速度和克服通用计算机的缺陷时才应用专用
的硬件实现。90年代后，各种工业标准的订立也促进了图像处理分
析软件的发展，使图像处理变得更加方便快捷。
四、图像处理的常用方法
由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在
频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善
视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。
图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，
与对比度紧密相连。如果获得一幅图像的直方图效果不理想，可以
通过直方图均衡化处理技术作适当修改，即把一幅已知灰度概率分
布图像中的像素灰度作某种映射变换，使它变成具有均匀灰度概率
分布的新图像，使图像清晰。
图像的平滑处理即图像的去噪声处理，主要是为了去除实际成像过
程中，因成像设备和环境所造成的图像失真，提取有用信息。
实际获得的图像在形成、传输、接收和处理过程中，不可避免地存
在外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的不均
匀性、数字化过程的量化噪声、传输过程中的误差以及人为因素等，均会使图像变质。因此，去除噪声恢复原始图像是图像处理中的一
个重要内容。
图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整
的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面
的区域检测出来的目的。
锐化的作用是要使灰度反差增强，因为边缘和轮廓都位于灰度突变
的地方。所以锐化算法的实现是基于微分作用。它是早期视觉理论
和算法中的基本问题。
图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，
在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。
其本质是将像素进行分类。分类依据是像素的灰度值、颜色、频谱
特性、空间特性或纹理特性等。
图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。
五、数字图像处理前景的展望
数字图像处理自上世纪50年代以来，取得了巨大的成果，随着各种图像处理技术的出现、电子设备的发展、以及计算机的普及，图像
处理的应用领域越来越广泛。相信随着计算机的发展及3-d图像处
理的需要，数字图像处理的前景会更加广阔。
参考文献：
章毓晋图像工程-图像处理和分析清华大学出版社 1999.3
【篇二：数字图像处理图像的闭运算】
=txt>摘要
本实验是利用matlab软件，研究数学图像处理中形态学中的闭运
算问题。matlab提供了很多图像处理函数，涵盖了图像处理包括近
期研究成果在内的几乎所有的技术方法，是学习和研究图像处理的
人员难得的宝贵资料和加工工具箱。图像的二值化处理就是将图像
上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。使用同一个结构元素对图像先膨胀再进行腐蚀的运算称为闭运算。闭运算通常用来填充目标内细小空洞，连接断开的邻近目标，
平滑其边界的同时不明显改变其面积。
关键词: matlab；形态学；二值化；闭运算
目录
第1章相关知
识 ......................................................................................................
1
1.1 数字图
像 .....................................................................................................
1
1.2 数字图像处
理 (1)
1.3 图像的闭运
算 (1)
第2章课程设计分
析 (2)
2.1 matlab在图像处理中的应
用 (2)
2.2图像处理概
念 (2)
2.3图像二值化的基本原
理 (2)
2.4膨
胀 ....................................................................................................... . (3)
2.5腐
蚀 ....................................................................................................... . (3)
第3章仿
真 ....................................................................................................... . (4)
3.1 10*10的结构元素闭运算源代
码 (4)
3.2 20*20的结构元素闭运算源代
码 (4)
3.3 从相反方面分析观察闭运算源代
码 (4)
第4章结果分
析 (5)
4.1 用10*10的结构元素进行运算分
析 (5)
4.2 用20*20的结构元素进行运算分
析 (6)
4.3 从相反方向观察闭运算处理分
析 (8)
结
论 ....................................................................................................... (9)
参考文
献 ....................................................................................................... .. (10)
第1章相关知识
1.1 数字图像
模拟图像是指空间坐标和明暗程度都连续变化的图像，是不能直接
用计算机进行处理的图像。为了能用计算机对图像进行加工，需要
把模拟图像进行离散。这种离散化的图像就是数字图像，通常用一
个矩阵或一个二维数组来表示它。形象的说，一幅数字图像就是纵
横交错的棋盘，棋盘航和列的数目就表示图像的大小。
1.2数字图像处理
所谓数字图像处理，就是利用计算机对数字图像进行系列操作，从
而获得某种预期效果的技术。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，数字图像处理离不开计算机，因此又称计算机图像处理；二是数字的发展；三是广泛的农牧业，林业，环境，军事和医学等方面的应用需求的增长。
1.3图像的闭运算
闭运算：
使用同一个结构元素对图像先膨胀再进行腐蚀的运算称为闭运算。
闭合的算符为?,a用b开闭合写作a?b，其定义为a?b?(a?b)?b。
闭运算通常用来填充目标内细小空洞，连接断开的邻近目标，平滑
其边界的同时并不明显改变其面积。
matlab中用imclose函数来实现闭合操作。该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操
作后进行腐蚀操作。调用格式为：im=imclose(a,se)
第2章课程设计分析
2.1 matlab在图像处理中的应用
matlab6．x提供了2o类图像处理函数，涵盖了图像处理包括近期
研究成果在内的几乎所有的技术方法，是学习和研究图像处理的人
员难得的宝贵资料和加工工具箱。这些函数按功能可分为图像显示、图像文件i／o、图像算术运算、几何变换、图像登记、像素值与统计、图像分析、图像增强、线性滤波、线性二元滤波设计、图像去
模糊、图像变换、邻域与块处理、灰度与二值图像的形态学运算、
结构元素创建与处理、基于边缘的处理、色彩映射表操作、色彩空
间变换及图像类型与类型转换。
matlab数字图像处理工具箱函数包括以下几类：(1)图像显示函数；
(2)图像文件输入、输出函数；(3)图像几何操作函数；(4)图像像素值
及统计函数；(5)图像分析函数；(6)图像增强函数；(7)线性滤波函数；
(8)二维线性滤波器设计函数；(9)图像变换函数；(10)图像邻域及块
操作函数；(11)二值图像操作函数；
(12)基于区域的图像处理函数；(13)颜色图操作函数；(14)颜色空间
转换函数；
(15)图像类型和类型转换函数。
2.2 图像处理概念
图像处理并不仅限于对图像进行增强、复原和编码，还要对图像进
行分析，图像分析旨在对图像进行描述，即用一组数或符号表征图
像中目标区的特征、性质和相互间的关系，为模式识别提供基础。
描述一般针对图像或景物中的特定区域或目标。闭运算通常用来填
充目标内细小空洞，连接断开的邻近目标，平滑其边界的同时不明
显改变其面积。
2.3 图像二值化的基本原理
图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是
讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图
像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的
二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，
特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是
很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像，这样子有利于再对图像做进一步处理时，图像的
集合性质只与像素值为0或255的点的位置有关，不再涉及像素的
多级值，使处理变得简单，而且数据的处理和压缩量小。为了得到
理想的二值图像，一般采用封闭、连通的边界定义不交叠的区域。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特
2.4膨胀
膨胀是将与目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界
向外部扩张的处理。膨胀可以用来填补目标区域中存在的某些空洞，以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。膨胀的算符为?，a用b
来膨胀写作a?b。具体步骤如下：
⑴用结构元素b，扫描图像a的每一个像素
⑵用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
⑶如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1
在matlab中运用dilate函数来实现膨胀操作。
2.5腐蚀
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。腐蚀的算符为?，a用b来腐
蚀写作a?b。
腐蚀是对x中的集合a和b，b对a进行腐蚀的整个过程如下：
⑴用结构元素b，扫描图像a的每一个像素
⑵用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
⑶如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0
腐蚀处理的结果是使原来的二值图像减小一圈。
matlab中用erode函数来实现腐蚀操作。
【篇三：图像处理教学大纲】
=txt>课程编号:
课程名称：医学数字图像处理
英文名称：medical digital image processing 课程类型：专业课
总学时：54（理论学时：27 实验学时：27）适用对象：卫生信息
管理专业（本科）课程简介：
本课程介绍了有关医学图像处理的基本理论、概念、方法，并结合
先修课程的基础理论，来详细阐述部分目前最常用的医学图像处理
算法，强调医学图像处理的目的性，特别注重图像处理结果的应用、解释和算法的物理含义。在此基础上，结合图像的计算机处理方法，引导学生处理一些实际的医学图像。
一、课程性质、目的和任务
性质：医学数字图像处理是卫生信息管理（本科）专业的必修课程。目的：通过本课程的学习，不仅要使学生打下坚实的医学图像处理
的基础理论，掌握现代医学数字图像处理的内容、模式和发展趋势，更要使同学们对数字图像处理理论在医学图像分析中的应用与发展
有一个清楚的认识，提高其计算机图像处理的编程、动手能力。
任务：能够掌握一些基本的医学数字图像处理的技术技能，培养创
新思维，提高发现问题和解决问题的能力，为学生建立健全合理的
知识结构打下坚实的基础。
二、教学基本要求
通过本课程的学习，学生应能达到以下要求：
1、掌握数字图像处理的基本概念、基本原理和重要的常规算法，并
在此基础上掌握数字图像处理在医学图像分析中的特殊之处与发展
概况，其中注重引导图像处理总体流程思路及结构框架的掌握。
2、掌握数字图像处理的基本方法，逐渐形成观察、思考、分析和解
决有关理论和实践问题的能力，提高学生为社会服务的能力。
3、能较熟练的运用至少一种编程语言对基本算法进行代码实现，以
加深对课程中理论知识的理解。
三、教学内容及要求
（一）数字图像处理概述
【了解】dip的发展及应用实例；dip的基本步骤及内容（课程结构）；数字图像处理系统简介；医学图像发展概况；
【掌握】图像的描述方法；数字图像处理（dip）的基本概念。
（二）医学影像的数字化及图像的运算【了解】图像的数字化；图
像的几何运算。
【掌握】医学数字影像的获取途径；数字图像的矩阵表示；图像直
方图；图像点运算、代数
运算。
（三）医学影像图像增强处理
【了解】图像的频域增强；傅里叶变换；卷积；z变换。【熟悉】
频域滤波过程；空域滤波与频域滤波的对应关系。
【掌握】医学图像直方图均衡；医学图像的空域滤波模板设计；平
滑空间滤波器；锐化空间滤波器。
（四）医学影像图像的成像与重建
【了解】x-ct影像重建基本流程与算法；mri图像的重建。【掌握】x-ct影像成像原理；mri图像成像原理。（五）医学影像图像分割【了解】医学影像图像分割方法的分类。
【掌握】基于统计的图像分割；基于区域的图像分割；基于边缘的
医学图像分割。（六）医学影像图像描述
【了解】医学影像图像的形状特征描述；医学影像图像的纹理特征
描述。
【熟悉】图像形状描述子；图像纹理描述子；图像骨架的抽取；灰
度图像的形态学滤波。（七）医学影像图像的配准
【了解】图像配准的概念，图像相似度测度。【熟悉】基于图像灰
度的图像配准方法；基于特征点的配准方法；基于边缘的图像配准
方法。（八）医学图像模式识别
【了解】图像特征的选择、提取；基于统计的模式识别方法；基于结构的模式识别方法；基于人工神经网络的模式识别方法。
（九）专题：医学图像存储通信系统标准：dicom3.0 【了解】医学图像存储与通信系统；dicom3.0标准。
四、教学方法与手段
本课程采用理论讲授与上机实践相结合的教学方式，讲授采用多媒体教学。
五、各教学环节学时分配
内容
（一）数字图像处理概述（二）医学影像的数字化及图像的运算（三）医学影像图像增强处理（四）医学影像图像的成像与重建（五）医学影像图像分割（六）医学影像图像描述（七）医学影像图像的配准
4 3
5 4 2
6 4 5 1
10 3 9 9 3
理论课 3 3
实验课 3 8
小计 6 11
（八）医学图像模式识别（九）专题：医学图像存储通信系
统:dicom3.0
总计
2 1 27
27
2 1 54
六、考核方式
考试采用闭卷笔试（60%），上机实验、作业、课堂提问为平时成绩（40%）。
七、教材和教学参考书
教材：拟选用《医学影像图像处理》（普通高等教育“十一五”国家级规划教材），陈武凡主编，人民卫生出版社，2009年3月第一版。参考书：（1）宋余庆编，数字医学图像，清华大学出版社，2008,5第一版；
（2）章鲁，陈瑛等，医学图像处理与分析，上海科学技术出版社，2006,8第一版；（3）章毓晋，图象工程（上册）：图象处理和分
析，清华大学出版社，1999 （4）kenneth r.castleman(美), digital image processing
八、说明
本教学大纲根据高等医药院校计算机基础课程（医学图像处理）基本要求编写而成。
九、本大纲主要起草人、审阅人
主要起草人：年月日审阅人：年月日
卫生管理系年月日