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数字图像处理期末考试整理

数字图像处理：是指将一幅图像转变为另一幅图像。

数字图像分析：是指将一幅图像转换为一种非图像的表示。

①20世纪20年代第一次通过海底电缆传输图像；②1921年用电报打印机采用特殊字

符在编码纸带中产生的图像;③1922年在信号两次穿越大西洋后从穿孔纸带得到的数字图像；④ 20世纪60年代早期，第一台执行有意义的图像处理任务的大型计算机。⑤

20世纪60年代末、70年代初开始用于医学图像、地球遥感、天文学等领域。数字

图像处理的应用实例：根据信息源分类：①电磁波谱：Gamma射线--核医学和天文观

测（骨骼扫描、PET图像、天鹅星座环、来自反应器电子管的伽马辐射）X射线—医学

诊断、工业和天文学（胸部X、射线图像、主动脉造影图像、头部CT、电路板、天鹅

星座环）紫外线成像—平板印刷技术、工业检测、显微镜方法、激光、生物图像、天

文观测（普通谷物、被真菌感染的谷物、天鹅星座环）可见光与红外波段成像---遥感、天文学、显微镜方法、工业（紫杉酚 250倍、胆固醇 40倍、微处理器 60倍、镍氢

化物薄片 600倍、音频CD表面 1750倍、有机超导450倍、电路板、封装的丸剂、瓶子、清洁塑料上的气泡、谷物、目镜掺杂物图像）微波波段成像--雷达、无线电波成

像--医学核磁共振成像、天文学。②声波成像—地质勘测、工业、医学；③超声波成像；④电子显微成像--工业上利用放大倍数、⑤计算机合成成像。

二、光敏细胞：①杆状细胞（夜视觉，灵敏度较高，能帮助我们看到较暗环境下的景物，但只能分辨出景物的明亮程度，不能分辨出其颜色）②锥状细胞（明视觉，灵敏

度较低，既能分辨出景物的明亮程度，又能分辨出其颜色）。?I C I?称为韦伯比，

?I C是在背景亮度为I的情况下可辨别照明增量的50%，?I C I?较小:可辨别强度较小的变化，亮度辨别力好；?I C I?较大:可辨别强度较大的变化，亮度辨别力差。

思考题：目标比背景暗，所以ΔI/I越大，感觉越暗，人的感觉是(b)更亮一些；但事

实上，目标(a)的实际亮度要高于(b)的实际亮度。

马赫带效应：它是一种主观的边缘对比效应，即在图形轮廓部分发生的主观明度对比

加强现象，视觉的主观感受在亮度变化的地方出现虚幻的明亮或黑暗的条纹，人在明

暗变化的边界，常常在亮区看到一条更亮的光带，而在暗区看到一条更暗的线条。

同时对比现象：也称感觉对比，同一刺激因背景不同而产生的感觉差异的现象。例如，同一种颜色把它放在较暗的背景上看起来明亮些，放在较亮的背景上看起来暗些。

成像条件：“观看”一个物体的电磁波的波长必须小于或等于物体的尺寸。

空间分辨率：它是图像中可辨别的最小细节，取样值是决定图像空间分辨率的主要参数。线对：由一条线与它紧邻的线组成的、每单位距离可分辨的最小线对数目。

灰度级分辨率：在灰度级别中可分辨的最小变化、高度主观过程。它是表示图像亮度

强弱的指数标准。

像素之间距离函数的定义

对于像素 p、q 和 z，分别具有坐标 (x， y)，(s，t)，和(v， w)，D 是距离函数或

称度量，当： D (p，q) ≥ 0 (D (p，q)=0 ，当且仅当p=q) 两点之间距离大于等于0；D (p，q)=D (q， p)，距离与方向无关；D (p，z) ≤ D (p，q)+ D (q，z)，两点

之间直线距离最短。

欧几里得距离D e(p,q)=[(x?s)2+(y?t)2]1/2

D4距离 (城市街区距离) D4(p,q)=|x?s|+|y?t|

D8距离 (棋盘距离) D8(p,q)=max(|x?s|,|y?t|)

图像增强:不考虑图像降质的原因，只是将图像中感兴趣的特征有选择的突出而衰减其

不需要的特征，改善后的图像不一定去逼近原图，其目的是提高图像的可懂度。

图像复原:针对图像降质的原因，设法补偿降质因素，使改善后图像尽可能逼近原图，

其目的是提高图像的逼真度。空域处理:点处理---指输出图像的每个像素的灰度值

仅由相应的输入图像像素值决定。包括图像灰度变换、直方图处理、伪彩色处理等技术。（图像灰度变换，将输入图像中灰度，通过映射函数变成输出图像中的灰度，与

图像像素位置及被处理像素邻域灰度无关）

邻域处理---指输出图像的每个像素是由对应的输入像素及其一个邻域内的像素共同决定。包括线性平滑、非线性平滑、锐化。（模板处理、滤波，以某一像素为中心从图

像中取出一个小区域，然后用该小区域的像素经某种运算变换得到该中心像素的新值。邻域处理与点处理的区别在于：①点处理只使用图像中的一个像素值经某一变换后求

出该像素的新值；②邻域处理则需要用一个像素组来决定中心像素的值。

线性变换定义式S=a?r+b(a.b是常数)讨论参数的不同取值对增强效果的影响(1) b= 0： a>1对比度扩张；0

（2）b ≠ 0 灰度偏置，s=a×r+b ，a=-1, b=L-1 相当于图像反转；作用：增

强嵌入于图像暗区的白色或灰色细节。

直方图：一个关于图像灰度级别的离散函数。该离散函数是图像中具有相同灰度值的

像素出现的概率密度函数。描述的是图像中具有该灰度级别的像素的个数；体现了像

素的频率特性，丢失了像素点位置信息特性。直方图存在缺陷——空间信息丢失

直方图均衡化特点：①变换后直方图趋向平坦，灰级减少，灰度合并；②有展开输入

图像直方图的一般趋势，直方图均衡化后的图像灰度级能跨越更大范围；③实际视觉

能够接收的信息量大大的增强了；④方图均衡化能自动地确定变换函数，该函数寻求

产生有均匀直方图的输出图像，得到的结果可预知，操作简单。

思考题:为什么变换后直方图趋向平坦 ,达不到完全平坦?--- 由于离散图像的直方图也是离散的，其灰度累积分布函数是一个不减的阶梯函数。如果映射后的图像仍然能

取到所有灰度级，则不发生任何变化。如果映射的灰度级小于256，变换后的直方图会有某些灰度级空缺。即调整后灰度级的概率基本不能取得相同的值，故产生的直方图

不完全平坦。

乘——可用掩膜图象乘某一幅图象可以遮住图象中的某些部分；减——去除不需要的加性图案（缓慢变换的背景，周期性的噪声，附加污染），检查变化；加——求平均值去除加性噪声；除——可产生对彩色或多光谱图象十分重要的比率图象。

平滑线性滤波器——均值滤波器（线性滤波算法）效果：用于模糊化和减少噪声；

以滤波器所定义的邻域内像素平均灰度值取代原灰度值；对于锐利的边缘也有模糊的

负效果；用于去除图像中不相干细节（指与滤波掩模尺寸相比较小的像素区域）。

邻域平均法 --像素及其指定邻域内的像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定噪声。

统计排序滤波器—中值滤波器（非线性滤波算法）将像素值用该邻近区域像素的“中

间值”代替；适用于椒盐噪声（脉冲噪声），不宜于线、尖顶等细节多的图像。

一阶二阶微分的特点（拉普拉斯抗噪性能最差）

一阶微分产生的边缘宽，对灰度阶梯反应强烈；二阶微分对细节反应强烈如细线、孤

立点，对灰度阶梯变化产生双响应；二阶微分在图像中灰度值变化相似时，对于点的

响应比线强而对于阶梯的响应最弱；在大多数应用中，对图像增强来说，二阶微分比

一阶微分好一些，因为形成增强细节的能力好一些。

锐化空间滤波器结论：常数或变化平缓的区域，结果为0或很小，图像很暗，亮度被

降低了；在暗的背景上边缘被增强了；图像的整体对比度降低了；计算时会出现负值，

归0处理为常见。f(x?N

2,y?N

)?F(u，v)(?1)u+v移中性：对f（x，y）直

接作DFT，原点在（0,0），图像低频集中在四个角；图像移中后进行傅里叶变换，则变换后主要能量（低频分量）集中在频率平面的中心（M/2,N/2）；DFT的原点，即F(0,0)被设置在u=M/2和v=N/2上；DFT的原点，即F(0,0)被设置在u=M/2和v=N/2上；如果是一幅图像，在原点的傅里叶变换F(0,0)等于图像的平均灰度级，也称作频率谱的直流成分。可分离性：二维变换可以通过两次一维变换来实现；

空间域滤波和频率域滤波之间的对应关系：①组成傅立叶变换对，成份均为实高斯函数；②高斯曲线直观且易于操作； H(u)有很宽轮廓时，h(x)有很窄轮廓；③频域越宽，滤除的频率成份越少，空域越窄，模板越小，平滑作用越弱；对于低通滤波器，频域越窄，滤除的频率成份越多，空域越宽，模板越大，图像越模糊；对于高通，频

率域滤波器越宽，滤除的频率成份越多，在空间域意味着滤波器越窄，模板越小，检

测边缘越少；频域越窄，空域越宽，模板越大，检测边缘越多。（低通滤波器，空域

用带正系数模版实现低通滤波；高通滤波器用带有正有负的系数模版实现高通滤波）

空域作平滑，相当于平域作低通；空域作锐化，相当于平域作高通；去掉高频分量，

背景接近黑色，定标后接近灰色；变化剧烈的轮廓边缘变成白色。

理想滤波器缺点：物理上不可实现，有抖动现象和振铃现象; 滤除高频成分使图像变

模糊。优点：处理效果好。平滑效果比较：理想滤波器＞巴特沃斯＞高斯；振铃比较：高斯（无振铃）＞巴特沃斯（与阶数有关，阶数越大，越接近理想，振铃越明显；越

小越接近高斯）＞理想（振铃最明显，截止频率点半径越小，振铃越明显）

锐化效果：理想滤波器＞巴特沃斯＞高斯；振铃比较：高斯＞巴特沃斯＞理想

同态滤波：低频成分与照度相联系，照度变化幅度大，使图像灰度动态范围宽（低频

压缩）；反射分量往往引起突变，特别在不同物体的连接部分，导致图像对数的傅立叶变换高频成分与反射相联系；反射灰度变化小，感兴趣部分细节不清（高频扩展）

图像增强的目标是改进图片的质量，例如增加对比度，去掉模糊和噪声，修正几何畸

变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图估计原图像的一种技术。图

像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰

退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法；图像复原是

图像退化的逆过程；图像增强和图像复原的区别：①图像增强是为了突出图像中感兴

趣的特征，增强后的图像可能与原始图像存在一定的差异。②评判图像增强质量好坏

的是主观标准。③图像复原是针对图像退化的原因做出补偿，使恢复后的图像尽可能

接近原始图像。④评判图像复原质量好坏的是客观标准。

图像退化：在景物成像过程中，由于目标的高速运动、散射、成像系统畸变和噪声干扰，致使最后形成的图像存在种种恶化，称之为“退化”。图像退化原因：成像系

统镜头聚焦不准产生的散焦；相机与景物之间的相对运动；成像系统存在的各种非线

性因素以及系统本身的性能；射线辐射大气湍流等因素造成的照片畸变；成像系统的

像差、畸变、有限带宽等；底片感光图像显示时会造成记录显示失真；成像系统中存

在的各种随机噪声。

点扩展函数h(x,y)的确定：图像观察估计法、试验估计法、模型估计法——根据导

致模糊的物理过程（先验知识）来确定h(x,y)或H(u,v) ；根据物理、数学机理来建

立退化模型：大气湍流、光学系统散焦；照相机与景物相对运动。

信源编码器组成：1转换器（T）——将输入数据转换为可以减少图像中像素间冗余的

格式或将图像变换使后续阶段更容易找到冗余压缩；2量化器（Q）——将输出精度调

整到与预设的保真度准则相一致，减少心理视觉冗余，不可逆；3符号编码器（C）——生成一个定长或变长编码用于表示量化器输出并将输出转换为与编码相一致，减少

编码冗余。

什么是数据冗余？数字图像中存在哪几种冗余？各有何特点？如何减少或消除？

解答：代表无用信息或重复表示了其他数据已经表示过的信息的数据称为数据冗余。

数据冗余主要有编码冗余、像素间冗余和心理视觉冗余三种。不同的编码方法可能会

有不同的平均码字长度。包括相对编码冗余（不同的编码方法会形成不同的平均码字

长度，平均码字长度大的编码相对于平均码字长度小的编码就存在相对编码冗余）；

绝对编码冗余（若平均码字长度的下限存在，则使平均麻子长度大于其下限的编码存

在绝对编码冗余。）。由于像素间存在相关性，那么对于任一给定的像素值，原理上

都可以通过它的相邻像素值预测得到。因此像素间的相关性，带来了像素间的冗余。

通过某种变换来消除像素间的相关性达到了消除像素间冗余的目的。由于人的心理视

觉特点，即人观察图像是基于目标物的特征而不是像素，这就使得某些信息显得不重要，表示这些不重要信息的数据就称为心理视觉冗余。对于数据冗余，通过改变信息

的描述方法，可以压缩掉这些冗余，进行无损压缩；对于心理视觉冗余，忽略一些视

觉不太明显的微小差异，即进行有损压缩。

简述无损预测编码与有损预测编码的异同。

解答：两者都是利用原图像与其预测图像的差值代替原图像进行编码。两者区别是有

损预测编码中增加了一个数字量化器，以用较小的信息损失换来较大的压缩比。而无

损预测编码是不需要量化器的。

霍夫曼编码特点瞬时：符号串中每个码字无需参考后继符号就可解码；惟一可解码：

任何符号串只能以一种方式解码；块编码：每个信源符号都映射到一个编码符号的固

定序列中。无损预测编码基本思想：通过对每个像素新增的信息进行提取和编码，来

消除在空间上较为接近像素之间的冗余信息。

有损预测编码的失真分为：快速变化区——斜率过载；相对平滑区——颗粒噪声。

变换编码——变换域方法：将图像经过某种可逆线性变换映射到变换系数集，对这些

系数进行量化和编码；大多数图像，大量系数量级很小，可进行不精确的量化（或完

全丢弃），几乎不会产生多少失真。

有损基本编码系统的步骤压缩过程：水平偏移→以8×8的图像块为基本单位进行编

码→DCT计算→量化→变长编码（对直流系数(DC)进行编码，使用差分脉冲编码调制；对于交流分量，先进行Z形编码）→哈弗曼编码。

染色体的统计与识别先通过低通滤波去噪音；提取边缘；通过腐蚀去粘连；统计连

通区域的个数，得到染色体的数量。

说明二值开运算和闭运算对图像处理的作用及其特点。

解答：（1）两种运算的作用主要是：开运算可用来平滑图像中物体的边界，消除图像

中比结构元素小的颗粒噪声，在纤细点处分离物体等。闭运算可用来填充图像中比结

构元素小的小孔，连接狭窄的间断，填充狭窄的缝隙等。（2）两种运算的特点主要是：开运算与闭运算具有对偶性。开运算具有磨光物体外边界的作用。闭运算可以使物体

的轮廓线变得光滑，具有磨光物体内边界的作用。

2、开运算与腐蚀运算相比有何优越性？

解答：腐蚀运算和开运算都具有消除图像中小于结构元素的成分的作用。但腐蚀运算

在消除图像中比结构元素小的成分的同时，会使图像中目标物体收缩变小；而开运算

在消除图像中比结构元素小的成分的同时，能较好的保持图像中目标物体大小不变。

这是开运算相对于腐蚀运算的优越性。

3、闭运算与膨胀运算相比有何优越性？

解答：膨胀运算和闭运算都具有填充图像中小于结构元素的小孔和狭窄缝隙的作用。

但膨胀运算在填充图像中比结构元素小的小孔和狭窄缝隙的同时，会使图像中目标物

体扩大；而闭运算在填充图像中比结构元素小的小孔和狭窄缝隙的同时，能较好的保

持图像中目标物体大小不变。这是闭运算相对于膨胀运算的优越性。

基于灰度值的图像分割的两个基本特性：不连续性（区域之间寻找边缘，包括间断检

测边缘连接与检测）；相似性（区域内部通过选择找到灰度值相似区域，包括门限处

理区域分离和聚合）。

JPEG算法中DCT系数采用Z字形重排有何作用？DCT系数左上角（第1行第1列）为

直流分量（DC系数），对8×8子块矩阵进行Z字形编排则可将其余的交流分量（AC

系数）按“频率”从低到高排列，形成1×64的矢量。这样排列可以增加“0”系数的

游程长度，提高压缩效率。

DCT相对DFT优点：图像本身为实数，DCT为实数；DCT去相关能量集中，效果更好。

膨胀：它会使得图像扩大，是一种小于结构元素的填充；腐蚀：运用于图像收缩，去

桥接部分。图像分割：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域

并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

边缘检测：是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像

中亮度变化明显的点。图像压缩编码的目的节省图像存储容量；减少传输信道容量；

缩短图像加工处理时间。

4.18 能否想出一个用傅里叶变换计算（或部分计算）在图像微分中使用的梯度数值的方法？解答：回答是“否”。因为傅里叶变换是线性的，而梯度运算有求平方根所以属于非线性运算，所以傅里叶变换不能被用于计算梯度。平方（平方根会绝对值）运算可被直接在空域计算。4.21频率域过滤时需要图像延拓，需要延拓的图像在图像中行和列的末尾要填充0值，见图4-8(a)。你认为如果把图像放在中心，四周填充结果不会有区别。答：需要延拓的图像要补零，再进行傅里叶变换，傅里叶变换具有周期性，当0值的总数不变时，如对图4-8(a)进行多次复制，在xy 平面上将出现交错，每一次的平方只是黑色部分延伸，若对图4-8(b)用相同方法处理，结果不会有区别。二维8×8DCT 变换系数的空间频率分布和能量分布。

解答：对一个N ×N 的像素块进行二维DCT 变换，

从物理概念来理解，它是将空间像素的几何分布，

变换为空间频率分布；经变换后的系数，左上角为

直流项（DC 项）；水平方向，从左到右表示水平

空间频率增加的方向；垂直方向，从上到下表示垂

直空间频率增加的方向；绝大部分的能量集中在直

流分量和少数的低频分量上。大致可认为：以左上

角为圆心，在相同半径的圆弧上的系数其能量基本

相等，越远离圆心，能量越小，如图6-1所示。

3.13现有两幅图像a 和b, 它们的灰度等级都分

布在全部0~255之间。

(1) 如果我们不断的从图像a 中减去b ，最终将得到什么结果；

(2) 如果交换两幅图像是否会得到不同的结果。

解答：(1) 因为两幅图像灰度分布在全部0~255之间，并且我们假设两幅图像是不相关的，那么a-b 的结果将分布在-255~255之间，所以每次减法操作可以表示为下式： a(n+1) = [a(n)-b+255]/2如果随着n 趋于无穷, a(n)趋于一个稳定的图像A ，那么

A = (A-b+255)/2所以A = 255-b, 最终得到的是图像b 的负像；(2) 不同，最终得到的是a 的负像。

用差值检测变化的方法有三个基本条件需要满足：

（1）准确地图像配准；（2）光照条件的控制；（3）噪声水平足够低。

例题：设有一幅8×8图像，其灰度级分布见下图所示。对其进行Huffman 编码，给出编码过程和码字，并计算平均码字长、信息熵、编码效率和压缩比。

解答：计算每个符号（灰度级）出现的概率： P(1)=8/64， P(2)=2/64， P(3)=31/64， P(4)=16/64， P(5)=7/64，编码过程如下图所示 ()???????????????????????

???=1

33333313

44444313

45554313425243134555431344444313

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33333,n m f

数字图像处理实验指导书-河北工业大学2014实验一

数字图像处理实验指导书河北工业大学计算机科学与软件学院

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像类型转换。二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相

数字图像处理(双语)期中考试试卷答案

考试试卷(答案) 试卷编号： ( )卷课程编号：课程名称：数字图像处理（双语）考试形式：适用班级：姓名：学号：班级：学院：信息工程学院专业：电子系各专业考试日期：一二三四五六七八九十总分累分人签名题分 2 2 2 2 2 000001 00 得分考生注意事项：1、本试卷共5页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有立即举手报告以便更换。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。一、基础知识填空题(1,2为单项选择,每空3分,3,4为多项选择,每空2分,共20分), 1 1、When you enter a dark room on a bright day, it takes some time to see well enough, this is the visual process or visual phenomenon of A. (Brightness adaptation.) B. (Brightness discrimination.) C. (Optical illusion.) D. (Simultaneous contrast.) 2、The visible spectrum consists of electromagnetic spectrum nearly in the range of wavelength: A. (10 – 400 nm) B. (0.01 – 10 nm) C. (400 –700 nm) D. (700 –1500 nm) 3、For V = {1}, the subsets S1 and S2 are A. (m-connected) B. (8-connected ) C. (4-connected) D. (None of these 3) 4、Two pixels p and q are at the locations shown in the figure, their Euclidean, city-block and chessboard distances are

(完整版)数字图像处理题库

[题目] 数字图像 [参考答案] 为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔地划分成多个等级（层次），也即均匀量化，以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数（灰度值）的图像形式称为数字图像。图像处理 [参考答案] 是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。题目] 数字图像处理 [参考答案] 是指利用计算机技术或其他数字技术，对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。一、绪论(名词解释，易，3分) [题目] 图像 [参考答案] 是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。一、绪论(简答题，难，6分) [题目] 什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？ [参考答案] “图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。图像是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述，或者说图像是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像；数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。

[题目] 简述研究图像恢复的基本思路。 [参考答案] 基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面日，从而获得与景物真实面貌相像的图像。一、绪论(简答题，易，5分) [题目] 简述研究图像变换的基本思路。 [参考答案] 基本思路是通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理的过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。一、绪论(简答题，易，5分) [题目] 简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。 [参考答案] 比如，医学上用B超检测仪对人体器官病变的检查和诊断。一、绪论(简答题，中，5分) [题目] 一般的数字图像处理要经过几个步骤？由哪经内容组成？ [参考答案] 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复(复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。一、绪论(简答题，中，5分) [题目] 图像处理的目的是什么？针对每个目的请举出实际生活中的一个例子。 [参考答案] 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用，就是图像处理这两个目的的实际例子。

数字图像处理实验指导书

实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法； 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片三、实验原理将数字图像的RGB表示转换为YUV表示； Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来（用imshow）。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。 6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤； 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果；六、实验所需图片

lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录（matlab），在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中，添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可以加上文件的路径）。例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;

数字图像处理试题集(终版)

第一章引言一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为_像素_。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是_从图像到非图像的一种表示_，如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是_从图像到图像的处理_，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像_。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，_图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。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5种。 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。 ⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上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。 4. 简述数字图像处理的至少5种应用。 ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中，比如B超、CT机等方面。 ③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. 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。

数字图像处理期末复习

遥感与数字图像处理基础知识一、名词解释：数字影像图像采样灰度量化像素数字影像：数字影像又称数字图像，即数字化的影像。基本上是一个二维矩阵，每个点称为像元。像元空间坐标和灰度值均已离散化，且灰度值随其点位坐标而异。图像采样：指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点集的操作。灰度量化：将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示。像素：像素是A/D转换中的取样点，是计算机图像处理的最小单元二、填空题： 1、光学图像是一个连续的光密度函数。 2、数字图像是一个_离散的光密度_函数。 3、通过成像方式获取的图像是连续的，无法直接进行计算机处理。此外，有些遥感图像是通过摄影方式获取的，保存在胶片上。只有对这些获取的图像（或模拟图像）进行数字化后，才能产生数字图像。数字化包括两个过程：___采样___和__量化___。 4、一般来说，采样间距越大，图像数据量____小____，质量____低_____；反之亦然。 5、一幅数字图像为8位量化，量化后的像素灰度级取值范围是________的整数。设该数字图像为600行600列，则图像所需要的存储空间为________字节。 6、设有图像文件为200行，200列，8位量化，共7个波段，则该图像文件的大小为________。三、不定项选择题：(单项或多项选择) 1、数字图像的________。 ①空间坐标是离散的，灰度是连续的②灰度是离散的，空间坐标是连续的 ③两者都是连续的④两者都是离散的 2、采样是对图像________。 ①取地类的样本②空间坐标离散化③灰度离散化 3、量化是对图像________。 ①空间坐标离散化②灰度离散化③以上两者。 4、图像灰度量化用6比特编码时，量化等级为________。 ①32个②64个③128个④256个 5、数字图像的优点包括________。 ①便于计算机处理与分析②不会因为保存、运输而造成图像信息的损失 ③空间坐标和灰度是连续的

数字图像处理期末(00002)

数字图像处理期末复习题3

二、名词解释( 每小题5分,本题共20 分) 1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。像素的邻域邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。像素的四邻域像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分)： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。 3、Canny边缘检测器答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1

数字图像处理开卷整理后

1. 半调输出技术可以：（B） A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用抖动技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 2. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A） 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； 1. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分_二值图像__、灰度图像和彩色图像三类。 4.下列算法中属于局部处理的是：（D ） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 1. 图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 1. 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 2. 图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 2. 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。 3. 简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。 3. 二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值，灰度级数为256级。我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的___________________________ ，该处理会是的图像中的图形产生扭变。 1. 简述直角坐标系中图像旋转的过程。 1. （1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。 2. 如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 2. （1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。（2）阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。（该点参见简答题3和 3. 举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 3. 邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点f23进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22. 4. 举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 4. 均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。

数字图像处理实验指导书

实验一数字图像处理编程基础一、实验目的 1. 了解MATLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MATLAB的基本应用方法； 3. 掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。二、实验原理略。三、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。四、分析思考归纳总结Matlab各个基本指令。 Dither 采用“抖动”方法从RGB 图像创建索引图像 grayslice 从灰度图像通过阈值处理创建索引图像 gray2ind 从灰度图像创建索引图像 ind2gray 从索引图像创建灰度图像 rgb2ind 从RGB 图像创建索引图像 ind2rgb 从索引图像创建RGB 图像 rgb2gray 从RGB 图像创建灰度图像

实验二图像几何变换实验一、实验目的 1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果； 2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现； 3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。二、实验原理 1. 初始坐标为(,)x y 的点经过平移00(,)x y ，坐标变为(',')x y ，两点之间的关系为：00 ''x x x y y y =+??=+?，以矩阵形式表示为： 00'10'01100 11x x x y y y ????????????=?????????????????? 2. 图像的镜像变换是以图象垂直中轴线或水平中轴线交换图像的变换，分为垂直镜像变换和水平镜像变换，两者的矩阵形式分别为： '100'01010011x x y y -????????????=?????????????????? '100'01010011x x y y ????????????=-?????????????????? 3. 图像缩小和放大变换矩阵相同： '00'0010011X y x S x y S y ????????????=?????????????????? 当1x S ≤，1y S ≤时，图像缩小；当1x S ≥，1y S ≥时，图像放大。 4. 图像旋转定义为以图像中某一点为原点以逆时针或顺时针方

数字图像处理期末复习试题3

1、数字图像：指由被称作像素的小块区域组成的二维矩阵。将物理图像行列划分后，每个小块区域称为像素（pixel）。数字图像处理：指用数字计算机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想目的的技术. 2、8-连通的定义：对于具有值V的像素p和q ,如果q在集合N8(p)中,则称这两个像素是8-连通的。 3、灰度直方图：指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 4、中值滤波：指将当前像元的窗口（或领域）中所有像元灰度由小到大进行排序，中间值作为当前像元的输出值。像素的邻域邻域是指一个像元（x，y）的邻近（周围）形成的像元集合。即{（x=p,y=q）}p、q为任意整数。像素的四邻域像素p(x,y)的4-邻域是:(x+1,y),(x-1,y) ,(x,y+1), (x,y-1) 三、简答题( 每小题10分,本题共30 分 )： 1. 举例说明直方图均衡化的基本步骤。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图象转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。直方图均衡化变换：设灰度变换s=f(r)为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入图象Ii(x，y)转换为输出图象Io(x，y)，输入图象的直方图为Hi(r)，输出图象的直方图为Ho(s)，则根据直方图的含义，经过灰度变换后对应的小面积元相等：Ho(s)ds=Hi(r)dr 直方图修正的例子假设有一幅图像，共有6 4(6 4个象素，8个灰度级，进行直方图均衡化处理。根据公式可得：s2=0.19+0.25+0.2l=0.65，s3=0.19+0.25+0.2l+0.16=0.8l，s4=0.89,s5=0.95，s6=0.98，s7=1．00 由于这里只取8个等间距的灰度级，变换后的s值也只能选择最靠近的一个灰度级的值。因此，根据上述计算值可近似地选取： S0≈1／7，s 1≈3／7，s2≈5／7，s3≈6／7，s4≈6／7，s5≈1，s6≈l，s7≈1。可见，新图像将只有5个不同的灰度等级，于是我们可以重新定义其符号： S0’=l／7，s1’=3／7，s2’=5／7，s3’=6／7，s4’=l。因为由rO=0经变换映射到sO=1／7，所以有n0=790个象素取sO这个灰度值；由rl=3／7映射到sl=3／7，所以有1 02 3个象素取s 1这一灰度值；依次类推，有850个象素取s2=5／7这一灰度值；由于r3和r4均映射到s3=6／7这一灰度值，所以有656+329=98 5个象素都取这一灰度值；同理，有245+1 22+81=448个象素都取s4=1这一灰度值。上述值除以n=4096，便可以得到新的直方图。 2. 简述JPEG的压缩过程，并说明压缩的有关步骤中分别减少了哪种冗余？答：分块－＞颜色空间转换－＞零偏置转换－＞DCT变换－＞量化－＞符号编码。颜色空间转换，减少了心理视觉冗余；零偏置转换，减少了编码冗余；量化减少了心理视觉冗余；符号编码由于是霍夫曼编码加行程编码，因此即减少了编码冗余（霍夫曼编码）又减少了像素冗余（行程编码）。ＪＰＥＧ2000的过程：图像分片、直流电平（DC）位移，分量变换，离散小波变换、量化，熵编码。3、Canny边缘检测器答：Canny边缘检测器是使用函数edge的最有效边缘检测器。该方法总结如下：1、图像使用带有指定标准偏差σ的高斯滤波器来平滑，从而可以减少噪声。2、在每一点处计算局部梯度g（x,y）=[G2x+G2y]1/2 和边缘方向α（x,y）=arctan（Gy/Gx）。边缘点定义为梯度方向上其强度局部最大的点。3、第2条中确定的边缘点会导致梯度幅度图像中出现脊。然后，算法追踪所有脊的顶部，并将所有不在脊的顶部的像素设为零，以便在输出中给出一条细线，这就是众所周知的非最大值抑制处理。脊像素使用两个阈值T1和T2做阈值处理，其中T1

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理实验指导书

目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割 3

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)

数字图像处理复习整理

《数字图像处理》复习第一章绪论数字图像处理技术的基本容：图像变换、图像增强、图象恢复、图像压缩编码、图像分割、图像特征提取（图像获取、表示与描述）、彩色图像处理和多光谱及高光谱图像处理、形态学图像处理第二章数字图像处理基础 2-1 电磁波谱与可见光 1.电磁波射波的成像方法及其应用领域：无线电波（1m-10km）可以产生磁共振成像，在医学诊断中可以产生病人身体的横截面图像 ☆微波（1mm-1m）用于雷达成像，在军事和电子侦察领域十分重要红外线（700nm-1mm）具有全天候的特点，不受天气和白天晚上的影响，在遥感、军事情报侦察和精确制导中广泛应用可见光（400nm-700nm）最便于人理解和应用最广泛的成像方式，卫星遥感、航空摄影、天气观测和预报等国民经济领域 ☆紫外线（10nm-400nm）具有显微镜方法成像等多种成像方式，在印刷技术、工业检测、激光、生物学图像及天文观测 X射线（1nm-10nm）应用于获取病人胸部图像和血管造影照片等医学诊断、电路板缺陷检测等工业应用和天文学星系成像等伽马射线（0.001nm-1nm）主要应用于天文观测 2-2 人眼的亮度视觉特征 2.亮度分辨力——韦伯比△I/I（I—光强△I—光照增量），韦伯比小意味着亮度值发生较小变化就能被人眼分辨出来，也就是说较小的韦伯比代表了较好的亮度分辨力 2-3 图像的表示 3. 黑白图像：是指图像的每个像素只能是黑或白，没有中间的过渡，一般又称为二值图像（黑白图像一定是二值图像，二值图像不一定是黑白图像）灰度图像：是指图像中每个像素的信息是一个量化了的灰度级的值，没有彩色信息。彩色图像：彩色图像一般是指每个像素的信息由R、G、B三原色构成的图像，其中的R、B、G是由不同的灰度级来描述的。 4.灰度级L、位深度k L=2^k 5.储存一幅M×N的数字图像所需的比特b=M×N×k 例如，对于一幅600×800的256灰度级图像，就需要480KB的储存空间（1KB=1024Byte 1Byte=8bit） 2-4 空间分辨率和灰度级分辨率 6.空间分辨率是图像中可分辨的最小细节，主要由采样间隔值决定，反映了数字化后图像的实际分辨率。一种常用的空间分辨率的定义是单位距离可分辨的最少黑白线对数目(单位是每毫米线对数)，比如每毫米80线对。对于一个同样大小的景物来说，对其进行采样的空间分辨率越高，采样间隔就越小，图片的质量就越高。 7.灰度级分辨率是指在灰度级别中可分辨的最小变化，通常把灰度级级数L称为图像的灰度级分辨率（灰度级通常是2的整数次幂） 8.在图像空间分辨率不变的情况下，采样数越少，图像越小。同时也证实了，在景物大小不变的情况下，图像阵列M×N越小，图像的尺寸就越小；

数字图像处理简答题及答案

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。 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。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。如要从一幅照片上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。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。②在医学中，比如B超、CT机等方面。③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5、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。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 7、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。 8、二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1，要么是0，具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值，灰度级数为256级。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。（1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？（1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点f23进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22.

数字图像处理实验教学大纲

《数字图像处理》课程实验教学大纲电子信息工程教研室编信息与电子工程学院 2013 年 8 月

课程名称：数字图像处理课程编号：056123 英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：马加庆课程性质：非独立设课课程属性：专业应开实验学期：第6学期学时学分：课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0 实验者类别：本科生适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用一、课程简介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，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，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、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。二、课程实验教学的目的、任务与要求通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。三、实验方式与基本要求实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。四、实验项目设置注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它

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