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数字图像处理与分析第3章(1)

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数字图像处理与分析习题及答案.

数字图像处理与分析习题及答案.

确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出
来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。
3. 简述图像几何变换与图像变换的区别。
①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，
这些方法在图像配准中使用较多。
②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进
行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。
4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？
答： 一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成
5.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。
10.讨论数字图像处理的主要应用。
答：图像处理的应用几乎渗透科学研究、工程技术和人类社会生活的各个领域。教师可 以分组对学生布置以下6个方面的课题，通过阅读参考文献、网络资源等手段写数字图像处 理的主要应用的短文，并安排交流机会。
1．航天和航空技术方面的应用
2．生物医学工程方面的应用
3．通信工程方面的应用
3.图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？
如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。
数字图像处理与分析

数字图像处理与分析

数字图像处理与分析数字图像处理与分析是一门涉及到数字信号处理、计算机科学、数学和物理学等多个领域的交叉学科。

它使用计算机对数字图像进行处理、分析和应用，既可以改善图像的质量，也可以提取出有用的信息并进行量化分析。

随着数字摄影技术的发展和计算机技术的普及，数字图像处理与分析在生产制造、医学、航空航天、气象地理等领域里得到了广泛的应用。

一、数字图像基础数字图像是由像素点组成的二维阵列，每个像素点代表一个灰度值或颜色值。

图像的分辨率取决于像素的数量，不同的颜色模式可以用不同的方式表示图像中像素的颜色。

灰度图像中每个像素用一个8位二进制数（称为灰度值）表示图像中的亮度，颜色图像则需要三个颜色通道来表示每个像素的颜色。

在数字图像中，可以通过使用图像处理算法来改善图像质量、增强图像细节、提取图像特征以及进行图像分析等处理。

二、图像处理算法图像处理算法是指将数字图像处理任务转换为数学运算的方法。

常见的图像处理算法包括：图像平滑、图像锐化、边缘检测、二值化、形态学处理、频域处理和特征提取等。

其中，图像平滑是为了平滑噪声和细节而进行的处理，图像锐化则是为了提高图像边缘的清晰度和对比度；边缘检测用于在图像中找到物体的边缘并提取有用信息；二值化将图像中的灰度值转换为黑白值，常用于目标检测；形态学处理可以用于填充、锐化、膨胀、腐蚀等操作；频域处理可以在频域中进行图像滤波、增强、去除噪声等处理；特征提取是从图像中提取有意义的信息，用于进一步分析和识别目标等。

三、图像分析图像分析是指使用图像处理算法自动或半自动地解释和理解图像。

图像分析的目的是将数字图像转换为可用于决策和控制的信息，常用于图像识别、目标检测和量化分析等领域。

图像识别可以通过对目标的特征进行匹配来实现，如通过比对目标的轮廓或纹理来进行分类。

目标检测可通过在图像中寻找符合目标特征的像素来实现，如寻找颜色、大小或形状等特征。

量化分析可通过对目标的特征数据进行统计和分析来实现，如测量目标大小、形状、颜色或纹理等。

(完整版)数字图像处理：部分课后习题参考答案

(完整版)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。

图像分析则进入了中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。

数字图像处理知到章节答案智慧树2023年武汉科技大学

数字图像处理知到章节答案智慧树2023年武汉科技大学

数字图像处理知到章节测试答案智慧树2023年最新武汉科技大学第一章测试1.一个图像处理和分析系统的基本组成结构通常包括（）、（）、（）、（）、（）和（）。

____，____，____，____，____，____。

参考答案:null2.图像的种类很多，根据人眼的视觉特性可将图像分为（）和（）两类。

____，____。

参考答案:null3.数字图像处理学所包含的内容是相当丰富的。

根据抽象程度不同，数字图像可分为三个层次：（）、（）和（）。

____，____，____。

参考答案:null4.对图像进行一系列的操作，以达到预期目的的技术称为图像处理。

图像处理分为（）和（）两种方式。

____，____。

参考答案:null5.同模拟图像处理相比，数字图像处理有很多优点。

主要表现在：（）、（）、（）和（）四个方面。

____，____，____，____。

null第二章测试1.对于一个大小为2560×1440的图像，如果其灰度范围为0到255，不对图像进行压缩的情况下，大约需要多少KB（1KB=1024Bytes）来存储这样一幅图像？（）参考答案:3600KB；2.通过你对光子能量频谱图的理解，以下哪个关于图像采集的表述是正确的？（）参考答案:可见光频段很窄，大部分频段的光信号都是不可见的；3.以下关于人类眼球结果的表述哪一个是正确的？（）参考答案:每只眼球中的锥状细胞的数量大概是6-7百万个，分布在视网膜的中心区域，他们对色彩非常敏感；4.对一幅连续图像进行数字化处理的过程中，一般来说，采样间隔越大，图像的空间分辨率越（）；量化等级越多，图像的灰度分辨率越（）。

____，____。

null5.在对图像数字化时，采样间隔太大会画面出现（）效应；而量化等级太低时画面会出现（）：____，____。

参考答案:null6.图像成像模型的表达式为（）。

包含的三项分别表示（）、（）、（）。

____，____，____，____。

《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲

数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程，它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。

本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用，并培养学生的图像处理能力和技巧。

课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。

同时，通过实践项目的实施，培养学生的问题解决能力和团队合作能力。

课程安排第一周：课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周：图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周：图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周：图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换（DCT）与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周：图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周：实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周：实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周：实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩：30%•作业与实验报告：30%•期末考试：40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理（第三版）. 清华大学出版社，2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉：算法与应用. 电子工业出版社，2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲，希望通过本门课程的学习，能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解，并具备实践应用的能力。

数字图像处理与分析基础整理ppt

数字图像处理与分析基础整理ppt

视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表（LUT，look -up table） 重叠显示、动态显示等。
指标3
帧存容量：图像硬件系统内部，图像存储体容 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512512或10241024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像 叠加处理。
优于46db
1/50(60)to1/100,000 数位处理AUTO
带稳压直流DC12V±10%
-20℃～+50℃ 自动AUTO 自动AUTO 380公克 60(宽)×50（高）×102（深）
摄像管
摄像机中利用电子束扫描把景物的光学 图像转换成电信号的一种真空电子管。
摄像管类别
氧化铅摄像管
具有良好的光电特性，灵敏度和分辨率高，靶面的 均匀性好。
图像存储
压缩、存储
压缩由系统内置的微处理器来完成。 压缩处理与存储图像所用的时间不可忽略，
因此在使用数码相机时可以明显感到较长的 等待时间。 图像格式的种类繁多，JPEG格式。
存储器
内置存储器
半导体存储器，安装在相机内部，用于临时 存储图像，接口传送。
可移动存储器
CompactFlash卡（CF） SmartMedia卡（SSFDC） ATA Flash
2.2.2图像数字化器的性能
像素大小 图像大小 被测对象的局部特征 线性度 灰度级 噪声
数字图像处理与分析第3章(1)

数字图像处理与分析第3章(1)

31实实32原始图像33灰度倒置底片效果34原始图像35非线性灰度变换对数效应36原始图像37非线性灰度变换指数效应38322直方图变换增强39数字图像的灰度直方图数字图像的灰度直方图计算例计算例45621440322322直方图的性质直方图的性质只能反映图像的灰度分布情况而不能反映只能反映图像的灰度分布情况而不能反映图像像素的位置图像像素的位置
rk
nk p(rk)
r0=0 790
r1=1/7 1023
r2=2/7 850
r3=3/7 656
r4=4/7 329
r5=5/7 245
r6=6/7 122
r7=1 81
2021/5/18
60
例 例：设图像有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰 度分布如表所示。进行直方图均衡化。
rk
nk p(rk)
43
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44
灰度直方图反映了一幅图像的灰度分布情况。
(a)大多数像素灰度值取在较暗区域，图像会 较暗.一般在摄影过程中曝光过弱就会造成这 种结果。
(b)大多数像素灰度值集中在亮区,图像将偏亮. 一般在摄影中曝光太强将导致这种结果。
(c)图像的像素窄而集中，对比度低。
从三幅图像的灰度分布来看图像的质量均不 理想。
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19
分段线性变换
g(x,y) M’ b’
a’
0
a
b
M
f(x,y)
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20
分段线性变换
a' a
f(x,y)
g(x,y)bb'aa'(f(x,y)a)a'
M M'bb'(f(x,y)b)b'
数字图像处理各章要求必做题及参考答案

数字图像处理各章要求必做题及参考答案


−a
v
−a
v
∫ ( ) =
2E v
⎡ ⎢⎣
0 −a
e− jux − e jux
sin v(x + a)dx⎤⎥⎦
∫ =
−4 jE v
⎡ ⎢⎣
0 −a
sin
ux
sin
v(
x
+
a)dx
⎤ ⎥⎦
( ) = 4 jE (u sin va − v sin ua) v u2 − v2
3
第三章要求 1. 了解图像的几何变换； 2. 了解图像的离散傅立叶变换，掌握其重要性质； 3. 了解变换的一般表示形式； 4. 了解图像的离散余弦变换的原理 ； 5. 掌握图像的离散沃尔什－哈达玛变换； 6. 了解 K-L 变换的原理。
4 4
4 4
4⎥⎥ 4⎥
⎢⎣1 4 4 1⎥⎦
⎢⎣4 4 1 1⎥⎦
⎢⎣4 4 4 4⎥⎦
解答：
由H2 =
1 ⎡1 2 ⎢⎣1
1⎤ -1⎥⎦
和H
2
N
=
1 ⎡HN 2 ⎢⎣HN
HN -H N
⎤ ⎥⎦
得
⎡1 1 1 1 ⎤
H4
=
1 2
⎢⎢1 ⎢1
-1 1
1 -1
-1⎥⎥ -1⎥
⎢⎣1
-1
-1
1
⎥ ⎦
⎡10 0 0 −6⎤
X = ⎡⎣x1
x 2
x3 ⎤⎦T 的协方差矩阵 CX 。
解答：
⎧⎡1⎤ ⎡1⎤ ⎡1⎤⎫ ⎡3⎤
∑ 根据式 mx
=
1 M
M
xk
k =1
得 mX
=
1 3
完整版图像处理与分析

完整版图像处理与分析


111 1 -8 1 111
图 两种常用的拉普拉斯算子模板
22
2)拉普拉斯算子
拉普拉斯算子一般不以其原始形式用于边缘检测 ,这是因为： (1) 作为一个二阶导数,拉普拉斯算子对噪声具有无法接受的敏感性; (2) 拉普拉斯算子的幅值产生双边缘,这是复杂的分割不希望有的结果; (3) 拉普拉斯算子不能检测边缘的方向. 拉普拉斯算子在分割中所起的作用包括: (1) 利用它的零交叉的性质进行边缘定位; (2) 确定一个像素是在边缘暗的一边还是亮的一边.
3.图像处理与分析
预处理
问题 图像获取
低级处理
分割
表示与描述
中级处理
知识库
识别 结果 与
解释
高级处理
1
3.1图像分割 特征
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交叠的、有意义 的、具有相同性质的区域。
? 分割出来的各区域对某种性质例如灰度，纹理而
言具有相似性，区域内部是连通的且没有过多小 孔；
? 区域边界是明确的；
第1个模板对水平方向(一个像素宽度)的线条有很强的响应. 第2个模板对+45度方向线有最佳响应.
8
2.线检测
令R1,R2,R3,R4分别表示图10.3中模板的响应,如果 |Ri|>|Rj|,则此点被认为与在模板i方向上的线更相关. 若要检测特定方向上的线,应使用与这一方向有关的模板,并设置该 模板的输出门限.
20
2)拉普拉斯算子
二阶导数算子
微分
? 2 f (x, y) ? ? 2 f (x, y) ? ? 2 f (x, y)
?x2
?y2
差分
? 2 f (x, y) ? f(x?1,y)? f (x?1,y)? f (x, y?1)? f(x, y?1)? 4 f(x, y)
23887 《数字图像处理(第3版)》习题解答(上传)(1)

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胡学龙编著《数字图像处理（第 3 版）》思考题与习题参考答案目录第1章概述 (1)第2章图像处理基本知识 (4)第3章图像的数字化与显示 (7)第4章图像变换与二维数字滤波 (10)第5章图像编码与压缩 (16)第6章图像增强 (20)第7章图像复原 (25)第8章图像分割 (27)第9章数学形态学及其应用 (31)第10章彩色图像处理 (32)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 说出图像、视频（video）、图形（drawing）及动画（animation）等视觉信息之间的联系和区别。

答：图像是用成像技术形成的静态画面；视频用摄像技术获取动态连续画面，每一帧可以看成是静态的图像。

图形是人工或计算机生成的图案，而动画则是通过把人物的表情、动作、变化等分解后画成许多动作瞬间的画幅，再用摄影机连续拍摄成一系列画面，给视觉造成连续变化的图画。

数字图像处理与分析基础课件

数字图像处理与分析基础课件

分辨率
尺寸是指图像所占的存储空间大小，通常以“字节数”表示。
尺寸
色彩空间是指图像中颜色的表示方法，常见的有RGB、CMYK、HSV等。
色彩空间
二维图像是指只有平面上的像素点的图像，常见的有照片、绘画等。
三维图像是指具有深度信息的图像，它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
三维图像
二维图像
03
CHAPTER
去噪处理
通过插值算法，对图像进行放大、缩小或旋转等操作，使图像恢复到原始大小或状态。
插值技术
采用各种算法和技术，对模糊图像进行处理，尽可能地恢复其清晰度和细节。
去模糊处理
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息，如边缘、角点、纹理等，为后续的图像处理和分析提供基础数据。
04
CHAPTER
数字图像处理的应用实例
数字图像处理技术
直方图均衡化
通过均衡化像素值的分布，提高图像的对比度和亮度，增强图像的视觉效果。
对比度增强
通过调整像素值的分布，提高图像的对比度，使图像更加清晰、特征突出。
去噪处理
通过滤波技术去除图像中的噪声，提高图像的质量和稳定性。
采用各种滤波技术，尽可能地恢复图像的原始状态，减少噪声和失真。
02
CHAPTER
数字图像的基本知识
灰度图像是一种只有单一颜色通道的图像，它用每个像素点的灰度值来表示该像素点的亮度。
灰度图像
彩色图像具有三个颜色通道（红、绿、蓝），每个通道对应一种基本颜色，通过组合不同比例的基本颜色可以得到各种颜色。
彩色图像
分辨率是指图像中像素的数量，通常以“水平方向像素数 x 垂直方向像素数”表示。
公共安全监控
通过交通监控图像处理和分析，实现交通拥堵预警、车辆检测与跟踪等功能，提高交通管理效率。

数字图像处理每章课后题参考答案

数字图像处理每章课后题参考答案第一章和第二章作业：1.简述数字图像处理的研究内容。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？3.列举并简述常用表色系。

1.简述数字图像处理的研究内容？答：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，将这几个方面展开，具体有以下的研究方向：1.图像数字化，2.图像增强，3.图像几何变换，4.图像恢复，5.图像重建，6.图像隐藏，7.图像变换，8.图像编码，9.图像识别与理解。

2.什么是图像工程？根据抽象程度和研究方法等的不同，图像工程可分为哪几个层次？每个层次包含哪些研究内容？答：图像工程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉科学。

根据抽象程度、研究方法、操作对象和数据量等的不同，图像工程可分为三个层次：图像处理、图像分析、图像理解。

图像处理着重强调在图像之间进行的变换。

比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果。

图像处理主要在图像的像素级上进行处理，处理的数据量非常大。

图像分析则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。

图像分析处于中层，分割和特征提取把原来以像素描述的图像转变成比较简洁的非图形式描述。

图像理解的重点是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，从而指导和规划行为。

图像理解主要描述高层的操作，基本上根据较抽象地描述进行解析、判断、决策，其处理过程与方法与人类的思维推理有许多相似之处。

第三章图像基本概念1.图像量化时，如果量化级比较小时会出现什么现象？为什么？答：当实际场景中存在如天空、白色墙面、人脸等灰度变化比较平缓的区域时，采用比较低的量化级数，则这类图像会在画面上产生伪轮廓（即原始场景中不存在的轮廓）。

数字图像处理与分析PPT学习教案


33K
15K
第10页/共47页
图像冗余压缩原理
图像冗余无损压缩的原理
RGB RGB RGB RGB
RGB RGB RGB RGB
RGB RGB RGB RGB
RGB RGB RGB RGB
1 6
从原来的16*3*8=284bits
压缩为：(1+3)*8=32bits
第11页/共47页
RG B
压缩比为：12：1
概率从小到大的排序为： d, c, b, a, e, f
1/22 2/22 3/22 4/22 5/22 7/22
第29页/共47页
Huffman编码 —— 例
0
13/22
22/22
1
0
6/22
0
1
3/22
1 0
9/22
1
0
1/22
d
1
2/22
c
3/22
7/22
b
f
f=01 e=11 a=10 b=001 c=0001 d=0000
形成一个新的节点，构造一个称为 “Huffman树”的二叉树； 对这个二叉树进行编码，就获得了Huffman 编码码字。
第28页/共47页
Huffman编码 —— 例
例：对数据序列 aaaa bbb cc d eeeee fffffff
其概率分布为： a:4/22 b:3/22 c:2/22 d:1/22 e:5/22 f:7/22
数字图像处理与分析
会计学
1
例如：
一幅1024×1024分辨率的24位真彩 色图像，数据量为：
1024 ×1024 ×8 ×3/8=3MB； 若以30帧/秒播放，每秒数据量为： 3 ×30=90MB

数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯

数字图像处理第三版中文答案解析引言《数字图像处理》是一本经典的图像处理教材，目前已经出版了第三版。

本文是对该书答案解析的总结，将分析和解释书中的问题和答案。

目录•第一章：绪论•第二章：数字图像基础•第三章：灰度变换•第四章：空间滤波•第五章：频域滤波•第六章：图像复原•第七章：几何校正•第八章：彩色图像处理•第九章：小波与多分辨率处理第一章：绪论本章主要介绍了数字图像处理的概念和基本步骤。

答案解析中包括对一些基本概念和术语的解释，以及相关的数学公式和图像处理方法的应用。

第二章：数字图像基础本章介绍了数字图像的表示和存储方法，以及图像的采样和量化过程。

答案解析中详细解释了图像的像素值和灰度级之间的关系，以及采样频率和量化步长对图像质量的影响。

第三章：灰度变换本章讲述了图像的灰度变换方法，包括线性和非线性变换。

答案解析中对不同灰度变换函数的作用和效果进行了解释，并给出了一些实例和应用。

第四章：空间滤波本章介绍了图像的空间滤波方法，包括平滑和锐化滤波。

答案解析中解释了不同滤波器的原理和效果，并给出了滤波器设计的步骤和实例。

第五章：频域滤波本章讲述了图像的频域滤波方法，包括傅里叶变换和滤波器设计。

答案解析中详细解释了傅里叶变换的原理和应用，以及频域滤波器的设计方法和实例。

第六章：图像复原本章介绍了图像的复原方法，包括退化模型和复原滤波。

答案解析中详细解释了退化模型的建立和复原滤波器的设计方法，以及如何根据退化模型进行图像复原的实例。

第七章：几何校正本章讲述了图像的几何校正方法，包括图像的旋转、缩放和平移等操作。

答案解析中给出了不同几何变换的矩阵表示和变换规则，以及几何校正的应用实例。

第八章：彩色图像处理本章介绍了彩色图像的表示和处理方法，包括RGB和HSV 等颜色模型的转换和处理。

答案解析中详细解释了不同颜色模型的表示和转换方法，以及彩色图像处理的实例和应用。

第九章：小波与多分辨率处理本章讲述了小波和多分辨率处理的方法和应用。

数字图像处理复习题

一. 选择题1. 一幅数字图像是： ( )A 、 一个观测系统C 、一个2-D 数组中的元素提示：考虑图像和数字图像的定义2. 半调输出技术可以： ( )A 、改善图像的空间分辨率C 、利用抖动技术实现提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅 256*256 的图像，若灰度级数为 16，则存储它所需的比特数是： (A 、 256KB 、 512KC 、 1M C 、 2M提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。

4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于： ( )B 、图像的空间分辨率不够高造成 D 、图像的空间分辨率过高造成。

但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃， 图像中的虚5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的： () A 、图像的幅度分辨率过小 B 、图像的幅度分辨率过大C 、图像的空间分辨率过小D 图像的空间分辨率过大提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是： ( )(图像合成输入是数据，图像分类输出是类别数据)A 、图像编码B 图像合成C 、图像增强D 图像分类。

提示：对比较狭义的图像处理技术，输入输出都是图像。

解答： 1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC二. 简答题1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4 种。

2. 什么是图像识别与理解？3. 简述数字图像处理的至少 3 种主要研究内容。

4. 简述数字图像处理的至少 4 种应用。

5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。

解答:1. ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。

主要包括采样和量化两个过程。

②图像 增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观 察性。

③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。

④图像变换：通过数学映射的方法， 将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。

数字图像处理与分析概述


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数字图像处理与分析概述
数字图像处理过程中的退化
图像处理流程中的对应——每一步中可能产生的误差
数字图像处理与分析概述
基础理论与技术沿袭
信息与通讯理论
9Shannon“通信中的数学理论”（A Mathematical Theory of Communication）的发表
9图像信息论属于信息论科学中的一个分支
9认识色彩、色彩体系、色彩混合与原色、 色彩对比、色彩感觉、色彩应用
图形学 独有技术
第一章：图像处理与分析导论
34
数字图像处理与分析概述
与图形学的关系
图像处理——重点研究自然图像的处理 图形学——重点研究怎样用数字计算机生成、处理和 显示图形
发展特点: 交叉、界线模糊、相互渗透
图像变换 （图像处理）
图像生成（计算机图形学）
数
数
字
据
图
模
像
型
模型（特征）提取
（计算机视觉，模式识别）
第一章：图像处理与分析导论
模型变换 （计算几何）
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数字图像处理与分析概述
数字图像处理与分析特点
图像中信息量大：“一幅图像胜过1000个单词” 图像处理数据量大
512±512=256 KB 1024 ±1024=1 MB
第一章：图像处理与分析导论
19
数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素—像素
第一章：图像处理与分析导论
20
数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素
像素坐标系—对图像分布进行二维空间采样
第一章：图像处理与分析导论
21
数字图像处理与分析概述
数字图像的基本要素
像数值—对单个像素灰
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对数变换
低灰度区扩展，高灰度区压缩。
一个简单的例子
image=imread('moon.tif'); subplot(1,2,1);imshow(image); image=double(image); log_image=log(image); subplot(1,2,2);imshow(log_image)
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
sk计算 0.19 0.44 0.65 0.81 0.89 0.95 0.98 1.00
sk舍入 1/7 3/7 5/7 6/7 6/7 1 1 1
晰程度。
问题1： 灰度分布不合理
没有充分利用灰度动态范围 典型场合: 曝光不足、曝光过度、对比过于强烈
问题2：噪声干扰
原因：强噪声成像通道
问题3：图像模糊
影响图像细节分辨 原因：成像通道分辨率不足、景物移动等
3.1 概述:
定义: 图像增强是通过某种技术
有选择地突出对某一具体应用有 用的信息，削弱或抑制一些无用 的信息。
例：
原始图像
分段线性变换函数图
线性变换后的图像
分段线性变换
—— 灰级窗
当256个灰度级所表示的亮暗范围内的信息量太大，没办法
很好地表述时，通过开窗的方式，每次只把窗内的灰度级展 宽，而把窗外的灰度级完全抑制掉。
例如，CT图像的原始数据为12bit （或是16bit），要将其显
示出来，则只能转换为8bit，于是有了16归并为1（或256归 并为1）的需要。这时，开骨窗、肌肉窗、组织窗就可分别清 晰地显示相应的内容。
例
2. 把计算的sk就近安排到8个 灰度级中。
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02
连续灰度的直方图非均匀分布
连续灰度的直方图均匀分布
直方图均衡化目标
直方图均衡化
直方图均衡化
要找到一种变换 S=T ( r ) 使直方图变 平直，为使变换后的灰度仍保持从黑到白的 单一变化顺序，且变换范围与原先一致，以 避免整体变亮或变暗。必须规定： （1）在0≤r≤1中，T(r)是单调递增 函数，且0≤T(r)≤1； （2）反变换r=T-1(s),T-1(s)也为单 调递增函数，0≤s≤1。
不同的图像具有相同直方图
常用的直方图是规格化和离散化的， 即纵坐标用相对值表示。 设图像总像素为N，某一级灰度像素 数为nk，则直方图表示为： p(rk)= nk/N
灰度直方图反映了一幅图像的灰度分布情况。 (a)大多数像素灰度值取在较暗区域，图像会 较暗.一般在摄影过程中曝光过弱就会造成这 种结果。
sk T (rk ) Pr (rj )
j 0 j 0 k k
nj n
0 rk 1, k 0,1,...,l 1
直方图均衡化的步骤
3、根据 sk 的值判断变换后的灰度值
设图像的灰度级只有8级，因此需用1/7为量 化单位进行舍入运算，得到如下结果：
sk 的值落到的哪个区间,则对应变换
这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地 分离。
取二峰间的谷点为阈值点，可以得到好的二值
处理的效果。
(2) 直方图均衡化
直方图均衡方法的基本思想
是，对在图像中像素个数多 的灰度级进行展宽，而对像 素个数少的灰度级进行缩减。 从而达到清晰图像的目的。
直方图均衡化
s=T(r) r代表原始图像的灰度级，s为变换 后的灰度级。通过上述变换，每 个原始图像的像素灰度值r都对应 产生一个s值。
直方图均衡化
考虑到灰度变换不影响象素的 位置分布，也不会增减像素数目。 所以有

r
0
p(r )dr p( s)ds 1 ds s T (r )
0 0
s
s
T (r ) p(r )dr
0
r
直方图均衡化
应用到离散灰度级，设一幅图像的 象素总数为n，分L个灰度级。 nk: 第k个灰度级出现的频数。 第k个灰度级出现的概率 P(rk)=nk/n 其中0≤rk≤1，k=0,1,2,...,L-1 形式为：
到该灰度值
例
例：设图像有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度 分布如表所示。进行直方图均衡化。
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk p(rk) 790 1023 850 656 329 245 122 81
例
例：设图像有64*64=4096个象素，有8个灰度级，灰度 分布如表所示。进行直方图均衡化。
按技术不同可分为灰度变换和空间滤波 灰度变换
– 基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的 数学变换公式转换为一个新的灰度值。常用的有: 对比度增强、直方图变换等方法。
空域滤波
– 基于邻域处理，应用某一模板对每个像素及其周 围邻域的所有像素进行某种数学运算，得到该像 素的新的灰度值。图像平滑与锐化技术就属于空 域滤波。
3.2.1 灰度变换法增强
灰度变换可使图像对比度扩展，图像清
晰，特征明显。它是图像增强的重要手 段。
1.线性灰度变换。 2.分段线性灰度变换。
3.非线性灰度变换。
当图像成象时曝光不足或过度, 或
由于成象设备的非线性和图像记录 设备动态范围太窄等因素。都会产 生对比度不足的弊病，使图像中的 细节分辨不清。这时可将灰度范围 线性扩展。 设f(x,y)灰度范围为[a,b]，g(x,y)灰度 范围为[c,d],
sk s0 s1 s2 s3
nsk 790 1023 850 985
p(sk) 0.19 0.25 0.21 0.24
s4 448 0.11
例
均衡化前后直例
直方图规定化—直方图均衡化存在
的问题
直方图均衡化的优点是得到近似均匀分布
的直方图。 但由于变换函数采用累积分布 函数，只能产生近似均匀的直方图的结果
(1)线性灰度变换
g(x,y) d
c 0
a
b
f(x,y)
线性拉伸前:图像灰度集中在[a,b]之间. 线性拉伸后:图像灰度集中在[c,d]之间.
函数imadjust介绍
Imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) 对图像进行灰度变换 所有输入输出都指定在0和1之间 gamma指定曲线的形状 Gamma=1是线性变换
sk T (rk ) p(rj )
j 0 j 0 k k
nj n
直方图均衡化的步骤 1、计算每个灰度级的像素个数在 整个图像中所占的概率(百分比)
nk Pr( rk ) , 0 rk 1, n k 0,1,...,l 1
2、计算图像各灰度级的累计分布 概率
第3章 图像增强
3.1 概述 3.2 空域增强 3.3 频域增强 3.4 图像的锐化 3.5 彩色图像增强 3.6 小结
问题的引入
看两个图例，分析画面效果不好的原因
亮暗差别不是很大
解决问题的思路
提高对比度，增加清晰度
对比度的概念
对比度
– 通俗地讲，就是亮暗的对比程度。
对比度通常表现了图像画质的清
数字图像的灰度直方图
—— 计算例
1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 5 2 2 4 6 6 6 6 2 4 6 6 1 6 6 3 6
h [5,4,5,6,2,14]
灰度直方图
3.2.2直方图变换增强—灰度直方图
• 直方图的性质
– 只能反映图像的灰度分布情况，而不能反映 图像像素的位置,。 – 一幅图像对应唯一的灰度直方图，反之不成 立。
前提：不考虑图像降质的原因
结果：改善后的图像不一定逼近原图
像
注意： 1、图像增强处理并不能增加原始图像的信 息，其结果只能增强对某种信息的辨别能 力，而这种处理肯定会损失一些其它信息 2、强调根据具体应用而言，更“好”， 更“有用”的视觉效果图像 3、图像增强处理最大的困难－增强后图像 质量的好坏主要依靠人的主观视觉来评 定，也就是说，难以定量描述
3.1 图像增强的两类方法
空域增强:直接在图像所在的二维空间
进行处理，即直接对每一像素的灰度值 进行处理 。
频域增强:首先经过傅里叶变换将图像
从空间域变换到频率域，然后在频率域 对频谱进行操作和处理，再将其反变换 到空间域，从而得到增强后的图像。
图 象 增 强 方 法 总 结
3.1 概述—空域增强
Gamma<1低灰度区扩展，高灰度区压缩。 Gamma>1高灰度区扩展，低灰度区压缩。
使用imadjust函数的灰度变换步骤
(1)绘制直方图，观察灰度范围 (2)将灰度范围转换为0-1之间的数，使
得灰度范围[low_in,high_in]传递给 imadjust函数
(2)分段线性变换 •线性拉伸将原始输入图像中的 灰度值不加区别地扩展。 •分段线性拉伸是将某一段感 兴趣的灰度范围线性扩展，相 对抑制不感兴趣的灰度区域。
rk r0=0 r1=1/7 r2=2/7 r3=3/7 r4=4/7 r5=5/7 r6=6/7 r7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
p(rk) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02