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数字图像处理,看了包你过!

数字图像处理,看了包你过!
数字图像处理,看了包你过!

一、选择+填空+简答题(70分+左右)

1、图像类型及构成、伪彩色、数字化设备、CCD摄像器件及像素数、图像分辨率、图像对称量化模式、采样、量化及方法种类、非均匀量化及其优点、图像数字化类型、图像采样定理、基本统计分析量、信息熵定义和作用。

2、图像几何运算种类、线性点运算D B=aD A+b,b和a改变时对应的输出图像特征、分段线性拉伸函数原理及其实现的功能,其中r和s分别为输入和输出图像灰度级、非线性拉伸函数(如对数、指数等)原理及其实现的功能,其中r和s 分别为输入和输出图像灰度级、点运算和邻域运算、图像融合、乘法(加法和减法)运算及作用、图像增强、分段线性拉伸函数原理及功能、二维线性系统的。

3、边缘检测、阈值分割原理和种类、Otsu阈值分割、直方图定义及其均衡化及规定化、减法运算功能、中值滤波原理与椒盐噪声、图像锐化算子及矩阵表示、时频变换方法种类及核函数特点和变换前后的图像特征、Fourier 变换性质、小波变换及各子图细节特征、简单和质心型区域生长及目标分割、纹理特征、模板卷积过程。

5、边界提取、轮廓跟踪、细化、膨胀和腐蚀原理及公式、击中与未击中变换原理、形态学算子种类、边界提取和填充、Hough变换、矩形度、连通单元、图像形心、图像凹凸性及判别规则、图像距离种类及计算方法、链码定义和一阶差分链码原理、面积、形心、位置、齐次坐标系、直线和圆检测方法、图像放大原理及方法、双线性、镜象变换原理和种类、齐次坐标系、图像仿射变换及矩阵表示、邻域和去心邻域。

6、图像复原技术分类、图像退化原因种类、图像发生的失真类型、无约束复原和有约束复原、空域和频域复原、几何失真(或畸变)校正方法、样品或样本、标准模板、根据训练样品给出模板匹配分类器概念、模式识别定义及实例、利用最小距离判别法和欧氏距离进行模板匹配分类。游程编码、哈夫曼编码、空间冗余、结构冗余、编码冗余、无损和有损编码、DCT变换编码步骤。

二、分析题(30分+左右):理解书上的类似例题。

1、根据给定的阈值分割结果, 结合图示描述阈值分割的定义,并分析阈值选择对分割结果的影响。

2、分析3×

3、5×5等均值滤波的结果,评价图像特征变化规律,分析原因。

3、根据巴特沃斯滤波器频谱曲线,以及截止频率。分析:采用的是何种功能的滤波器?滤波结果呈现的规律及D0变化规律?提高低通滤波器阶次通带宽如何变化?为什么?

4、结合给定图像的低通和高通滤波结果,分析所给的卷积模板(也称为卷积核)的功能并说明原因。

5、根据给定的目标分割的渐进过程和初始分割点。分析采用了哪种区域分割方法?说明分割规则(给出定量描述)、分割过程和终止条件。

6、结合),2,1()(1 =⊕=-k A B X X c k k ,分析图像变化步骤、各步计算原理及采用的是什么算法?

7、根据给定的图像、种子点、区域生长的结果、区域分割得到的边界:结合质心型区域生长法分析图示中区域生长过程;设计一种能实现边界检测(或提取)的方法。

8、对连续帧图像,分析连续图像求平均并减去真实图像得到的噪声图像与噪声图像对应的直方图间对应关系。解释:各个噪声图像直方图的特点?图像求平均作用?帧的数目对连续图像求平均效果的影响及原因?

9、给定图像和其旋转图像。结合链码定义分析采用了哪种方向链码;当前链码存在的问题,解决方法?并说明该方法的优点。

10、分析给定图像属于哪种仿射变换?分别列出对应的变换矩阵形式并说明变换原理?

11、根据给定的图像的过程变化特征,分析采用的何种形态学算子或其他算子?

12、根据DFT变换前后图像,分析:幅值和相位图像特征,利用幅值和相位分布进行图像恢复的结果图像特征,说明原因。

13、根据给定的连续图像的傅里叶变换幅频特性、离散采样图像傅里叶幅频特性,结合图像采样定理,分析:保证离散采样图像不失真必须满足什么条件?并给出公式表达式;掌握失真的结果图像表现、会判别是否为失真;结合给定的幅频特性,若取主值区间进行傅里叶逆变换,结果如何?原因?

14、结合原图和降质模糊图像,以及相应的逆滤波复原的结果,分析图像复原的特点及其原因。

15、已知运动模糊图像,以及用逆滤波恢复、维纳滤波恢复的结果。分析:变化过程的各个过程图像翻译了什么特征及具体表现?各过程间的区别和反映的本质特征?

16、根据模式识别系统,请从分类器设计、未知类别模式分类两个模块角度,考虑数据获取、样本训练、预处理、特征选取、确定判别函数和分类决策等多方面:设计该模式识别系统功能框图;分析预处理、特征选择、分类决策的功能。

17、根据给定的图像特征,判断分别适合采用哪种编码方法?并说明原因及其所采用的编码方法的优点?

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得 本学期,我有幸学习了数字图像处理这门课程,这也是我大学学习中的最后一门课程,因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习,我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用,我们可以运用Matlab对图像信息进行加工,从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求,达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后,由于遥感等领域的应用,使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后,数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖,使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用,数字图像处理技术的需求与日俱增。其中,图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段,因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理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。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学,它给人类带来了巨大的经济和社会效益,不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中,数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年,数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展,正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛,从空间探索到微观研究,从军事领域到工农业生产,从科学教育到娱乐游戏,越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术,但也收获了不少,对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解,当然也更加理解了数字图像的本质,即是一些数字矩阵,但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识,比如常见的:像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质,比如锐化处理是使模糊的图像变清晰,增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声,模糊图像,在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解,这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码:3073009223 课程名称:数字图像处理 总学分: 2 总学时:32 (讲课28,实验4) 课程英文名称:Digital Image Processing 先修课程:概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业:自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生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坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术,并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统,为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1.了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2.掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3.了解图像变换,主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4.理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章:绪论(2学时) 教学目标:了解数字图像处理的基本概念,发展历史,应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域;了解数字图像处理的基本步骤;了解图像处理系统的组成。 重点难点:数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章:数字图像基础(4学时) 教学目标:了解视觉感知要素;了解几种常用的图像获取方法;掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系;掌握像素间的联系的概念;了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点:要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素(1学时) 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取(1学时) 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化(1学时) 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系(1学时) 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

数字图像处理复习重点整理

《数字图像处理》复习 第一章绪论 数字图像处理技术的基本内容: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内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; 随着空间分辨率的降低,图像大小尺寸不变,图像中的细节信息在逐渐损失,棋盘格似的粗颗粒像素点变得越来越明显。由此也说明,图像的空间分辨率越低,图像的视觉效果越差;随着灰度分辨率的降低,图像的细节信息在逐渐损失,伪轮廓信息在逐渐增加。由于伪轮

数字图像处理的概念教学总结

数字图像处理的概念

二、数字图像处理的概念 1.什么是图像 “图”是物体投射或反射光的分布,“像”是人的视觉系统对图的接受在大脑中形成的印象或反映。 是客观和主观的结合。 2数字图像是指由被称作象素的小块区域组成的二维矩阵。将 物理图象行列划分后,每个小块区域称为像素(pixel)。 –每个像素包括两个属性:位置和灰度。 对于单色即灰度图像而言,每个象素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0到255之间,即可用一个字节来表示, 0表示黑、255表示白,而其它表示灰度级别。 物理图象及对应 的数字图象 3彩色图象可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。 –通常,三元组的每个数值也是在0到255之间,0表示相应的基色在该象素中没有,而255则代表相应的基色在该象素中取得最大值,这种情况下每个象素可用三个字节来表示。 4什么是数字图像处理 数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理 5对连续图像f(x,y)进行数字化:空间上,图像抽样;幅度上,灰度级量化 x方向,抽样M行 y方向,每行抽样N点

整个图像共抽样M×N个像素点 一般取M=N=2n=64,128,256,512,1024,2048 6数字图像常用矩阵来表示: f(i,j)=0~255,灰度级为256,设灰度量化为8bit 7 数字图像处理的三个层次 8 图像处理: 对图像进行各种加工,以改善图像的视觉效果;强调图像之间进行的变换;图像处理是一个从图像到图像的过程。 9图像分析:对图像中感兴趣的目标进行提取和分割,获得目标的客观信息 以观察者为中心研究客观世界; 图像分析是一个从图像到数据的过程。 10图像理解:研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系;得出对图像内 以客观世界为中心,借助知识、经验来推理、认识客观世界,属于高层操作 (符号运算) N N N N f N f N f N f f f N f f f y x f ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? - - - - - - = )1 ,1 ( )1,1 ( )0,1 ( )1 ,1( )1,1( )0,1( )1 ,0( )1,0( )0,0( ) ,( 符号 目标 像素 高层 中层 低层 高 低 抽 象 程 度 数 据 量 操 作 对 象 小 大语 义

成都理工大学数字图像处理复习资料

成都理工大学数字图像处理复习资料 本页仅作为文档封面,使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March

遥感与数字图像处理基础知识 一、名词解释: 数字影像:物体光辐射能量的数字记录形式或像片影像经采样量化后的二维数字灰度序列图像采样:将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样 灰度量化:将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化 像素:将地面信息离散化而形成的格网单元 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,质量差;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0——255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__ 360000______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280000bit。 三、不定项选择题:(单项或多项选择) 1、数字图像的_____4___。 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___2_____。 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____2____。 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____2____。 ①32个②64个③128个④256个

数字图像处理考试

1. 对下列信源符号进行Huffman 编码,并计算其冗余度和压缩率。 符号 a1 a2 a3 a4 a5 a6 概率 0.1 0.4 0.06 0.1 0.04 0.3 原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 a6 0.3 0.3 0.3 0.3 0.4 a1 0.1 0.1 0.2 0.3 a4 0.1 0.1 0.1 a3 0.06 0.1 a5 0.04 从最小的信源开始一直到原始的信源 编码的平均长度: 压缩率:13 1.3642.2 R avg n C L ==≈ 冗余度:11110.26691.364D R R C =- =-≈ (0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg L bit =+++++=()符号

1. 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量的关系。: 空间分辨率是看原图像转化为数字图像的像素点数,越多图像质量越高;灰度分辨率,即每一个像素点的灰度级数,灰度级越大,图像越清晰. 2. 简述采样和量化的一般原则: 空间坐标的离散化叫做空间采样,而灰度的离散化叫做灰度量化。图像的空间分辨率主要由采样所决定,而图像的幅度分辨率主要由量化所决定。 3. 图像锐化与图像平滑有何区别与联系?: 图象锐化是用于增强边缘,导致高频分量增强,会使图象清晰;图象平滑用于去噪,对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强,改善图象效果。 4. 伪彩色增强与假彩色增强有何异同点?: 伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象,进行彩色合成得到一幅彩色图像;假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像;主要差异在于处理对象不同。 1. 对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?:均值滤波器是一种最常用的线性低通平滑滤波器,可抑制图像中的加性噪声,但同时也使图像变得模糊;中值滤波器是一种最常用的非线性平滑滤波器,可消除图像中孤立的噪声点,又可产生较少的模糊。一般情况下中值滤波的效果要比邻域平均处理的低通滤波效果好,主要特点是滤波后图像中的轮廓比较清晰。因此,滤除图像中的椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么是区域?什么是图像分割?: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。 3.写出颜色RGB模型转换到HIS模型的变换公式;并说明HSI模型各分 量的含义及取值围对应的颜色信息。书上 4.灰度图像:当点足够小,观察距离足够远时,人眼就不容易分开各个小 点,从而得到比较连续,平滑的灰度图像。 5.GIF格式:GIF格式是一种公用的图像文件格式,它是8位文件格式, 所以最多只能存储256色图像,不支持24位的真彩色图像。GIF文件中的图像数据均经过压缩,采用的压缩算法是改进的LZW算法,所提供的压缩率通常在1:1到1:3之间,当图像中有随机噪声时效果不好

数字图像处理心得体会

《数字图像处理》心得体会 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。? 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。? 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要求。? 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。?

图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。? 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。? 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。? 数字图像处理的特点主要表现在以下几个方面:? 1)?数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大。因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。? 2)?数字图像处理占用的频带较宽。与语言信息相比,占用的频带要大几个数量级。所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上技术难度较大,成本亦高。这就对频带压缩技术提出了更高的要求。? 3)?数字图像中各个像素不是独立的,其相关性大。在图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度。所以,图像处理中信息压缩的潜力很大。?图像受人的因素影响较大,因为图像一般是给人观察和评价的。? 数字图像处理的优点主要表现在4个方面。? 1)?再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。只要图像在数字化时准确地表现了原稿,那么数字图像处理过程始终能保持图像的再现。? 2)?处理精度高。将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,主要取决于

数字图像处理

院系:计算机科学学院 专业:计算机科学与技术 年级: 09级 课程名称:数字图像处理 组号: 25组 指导教师:孙阳光 学号: 姓名: 2012 年 6 月 13 日

年 级 班号学号 专 业 姓名实 验名称MATLAB图像处理编程基础 实验 类型 设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解,进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像,叠加椒盐噪声,分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波,显示滤波后的图像,比较和分析各滤波器的效果。 选择一副图像,叠加零均值高斯噪声,设计一种处理方法,既能去噪声,又能保持边缘清晰。

实验原理(算法流程图或者含注释的源代码)二、算法原理 平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值,这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声,同时也引起了模糊,模糊程度与邻域半径成正比。 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊,为了减少这类不利效果的影响,这就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。 三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');

《数字图像处理》课程学习心得

《数字图像处理》课程学习心得 导读:本文《数字图像处理》课程学习心得,仅供参考,如果能帮助到您,欢迎点评和分享。 《数字图像处理》课程学习心得(一) 在这一学期,我选修了《数字图像处理基础》这门课程,同时,老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里,梳理一下这学期学到的知识,并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中,它

却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域,在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1、数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要求。 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或

数字图像处理知识点

1、点运算是否会改变图像内像素点之间的空间位置关系? 点运算是一种像素的逐点运算,它与相邻的像素之间没有运算关系,点运算不会改变图像内像素点之间的空间位置关系。 2、对图像灰度的拉伸,非线性拉伸与分段线性拉伸的区别? 非线性拉伸不是通过在不同灰度值区间选择不同的线性方程来实现对不同灰度值区间的扩展与压缩,而是在整个灰度值范围内采用统一的非线性变换函数,利用函数的数学性质实现对不同灰度值区间的扩展与压缩。 3.图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、采样和量化。 4.图像获取设备由5个部分组成:采样孔,扫描机构,光传感器,量化器和输出存储体。 5.采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率低,质量差,严重时出现马赛克效应 6.采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大 7.量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好,但数据量大 8.量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小. 9.三种灰度插值方法—最近邻法、双线性插值法和三次内插法 10.图像增强的目的: 采用某种技术手段,改善图像的视觉效果,或将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式,以便从图像中获取更有用的信息。 11.空间域平滑滤波器方法分类: 1)局部平滑法 2) 超限像素平滑法 3) 灰度最相近的K个邻点平均法 4) 空间低通滤波法 12.图像平滑通过积分过程使得图像边缘模糊,图像锐化则通过微分而使图像边缘突出、清晰。 13.图像恢复和图像增强一样,都是为了改善图像视觉效果,以及便于后续处理。只是图像增强方法更偏向主观判断,而图像恢复则是根据图像畸变或退化原因,进行模型化处理 14. (1)成象系统的象差、畸变、带宽有限等造成图像图像失真; (2)由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真; (3)运动模糊,成象传感器与被拍摄景物之间的相对运动,引起所成图像的运动模糊;

数字图像处理要点

数字图像处理考试要点 第二章 1、在实际采样过程中,采样点间隔的选取很关键。应满足采样定 理(二维采样定理:Nyguist准则):采样频率大于信号中最高 频率的2倍。 2、量化分为等间隔量化、非等间隔量化,非等间隔量化包括对数 量化、Max量化、锥形量化。 3、图像质量评估方法与标准分两类:主观评价、客观测量 噪声的定义:不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机误差。图像噪声:妨碍人们视觉器官对所接收的信源信息理解的因素。 第三章 4、一般人的眼睛可以感知的电磁波的波长在400~760nm之间, 可见光的波长范围为380nm~780nm。 5、瞳孔——光圈,透明体(晶状体)——透镜 6、眼球是由一系列曲率半径和折光指数都不相同的折光体所组 成的折光系统。 7、6米以外直至无限远处的物体发出或反射出的光线到眼的折光 系统时近于平行,可在视网膜上形成清晰的像。 8、但人眼不是无条件的看清任何远处的物体,因为:1)光线过 弱,不足以兴奋感光细胞;2)距离过大,小到视网膜分辨能 力的限度以下。 9、比6米近的物体,折射后的成像位置在主焦点,即视网膜位置

之后,尚未聚焦,物像是模糊的。 10、人眼视觉模型 11、人从亮处进入暗室,最初看不清楚东西,经过一段时间,恢复 了在暗处的视力,这称为暗适应;相反,从暗处到亮处是明适应。 12、人眼对蓝光的灵敏度远远低于对红光和绿光的灵敏度,对波长 为550nm左右的黄绿色最为敏感。红(700nm),绿(546.1nm),蓝(435.8nm) 13、从人的主观感觉角度,颜色包含三个要素:色调、饱和度、明 亮度。 14、颜色模型是用来精确标定和生成各种颜色的一套规则和定义, 某种颜色模型所标定的所有颜色就构成了一个颜色空间。15、对于人来说,可以通过色调、饱和度、亮度来定义颜色(HSL 颜色模型);对于显示设备来说,可以用红、绿、蓝磷光体的发光量来描述颜色(RGB颜色模型);对于打印设备来说,可以用青色、品红、黄色和黑色颜料的用量来指定颜色(CMYK颜色模型)。 16、理论上,青色、品红和黄色三种基本色素等量混合能得到黑色。 但实际上,因为所有打印油墨都会包含一些杂质,这三种油墨

数字图像处理知识点总结(20200608132636)

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1. 图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2. 图像分类:按可见性 (可见图像、不可见图像) ,按波段数(单波段、多波段、超波段),按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字) 。 3. 图像处理:对图像进行一系列操作,以到达预期目的的技术。 4. 图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5. 图像处理五个模块:采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6. 模拟图像的表示:f(x , y) = i(x , y) x r(x , y),照度分量0

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字(一般整数)表示的图像(计算机能处理)。是图像的数字表示,像素是其最小的单位。 *数字图像处理(Digital Image Processing) 利用计算机对数字图像进行(去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等)系列操作,从而获得某种预期的结果的技术。(计算机图像处理) *数字图像处理的特点(优势) (1)处理精度高,再现性好。(2)易于控制处理效果。(3)处理的多样性。(4)图像数据量庞大。(5)图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声; b.改变图像的亮度、颜色; c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份; d.对图像进行几何变换等,达到艺术效果; (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 (1)图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字,既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 (2*)图像的增强 a.加强图像的有用信息,消弱干扰和噪声 (3)图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种,最常见的有运动模糊,散焦模糊等(4*)图像的编码 a.简化图像的表示,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。 (5)图像的重建 a.由二维图像重建三维图像(如CT) (6)图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 (7)图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 (8)图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 (9)图像通信

数字图像处理大纲总结

第一章:数字图像处理基础概念 ★1、数字图像处理的内容: (1)图像获取、表示和表现(图像的数字化和图像变换) (2)图像增强 (3)图像复原 (4)图像重建 (5)图像压缩编码 (6)图像分割 (7)图像分析 (8)模式识别 (9)图像理解 ★2、数字图像处理的层次关系(P 3): 狭义图像处理-------图像分析-----------图像理解。 抽象程度低-------------------------------- 高 数据量大-------------------------------- 小 语义低层-------------------------------- 高层 ★3、数字图像处理的特点: (1)处理精度高,再现性好 (2)处理通用性强、灵活性高、多样性广 (3)图像数据量庞大 (4)处理费时 (5)图像处理技术综合性强 ★4、数字图像处理的目的: (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,以便于计算机分析 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 5、数字图像处理的发展方向 (1)在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。 (2)移植和借鉴其他学科的技术和研究成果,创造新的处理方法。 (3)加强边缘学科的研究工作 (4)加强理论研究 (5)图像处理领域的标准化 6、论述数字图像处理技术在生产生活中的应用 (1)在生物医学中的应用:利用电磁波谱成像分析系统诊断病情:如显微镜图像分析,DNA成像分析,CT及核磁共振、超声波、X射线成像分析等 (2)遥感航天中的应用:检测土地变化;农林资源的调查;自然灾害监测、预报;地势、地貌测绘;地质构造解译、找矿;环境污染检测等等 (3)工业应用:无损探伤,石油勘探,生产过程自动化,工业机器人研制等 (4)军事公安领域运用:卫星侦察照片的测绘、判读,雷达图像处理,导弹制导,军事仿真等(5)其他应用:图像远距离通信、电视会议、天气预报、现场视频管理等

(完整版)学习数字图像处理心得

学习数字图像处理心得 姓名:黄冬芬学号:070212051 班级:12级通信工程1班数字图像是我们生活中接触最多的图像种类,他伴随人们的生活、学习、工作,并在军事、工业和医学方面发挥着极大地作用,可谓随处可见,尤其在生活方面作为学生的我们,会在外出旅游,生活和工作中拆下许多数字照片,现在已进入信息化时代,图片作为信息的重要载体,在信息传输方面有着不可替代的作用,并且近年来图像处理领域,数字图像处理技术取得了飞速的发展,作为计算机类专业的大学生更加有必要对数字图像处理技术有一定的掌握,而大多数人对于数字图像的知识也很模糊,比如各类繁多的各种图像格式之间的特点,不同的情况该用何种图像格式,还有关于图像的一些基本术语也不甚了解。尤为重要的是一些由于拍摄问题导致的令人不甚满意的照片该如何处理,或者如何对一些照片进行处理实现特殊的表现效果。所以对于数字图像处理这门课大家有着极大地兴趣。我们班有的同学学过Photoshop软件,因此对于数字图像处理有了一些基础,更加想利用这门课的学习加深自己数字图像处理的理解并提高在数字图像处理方面的能力。 通过这8周的学习,我们虽然还没有完全掌握数字图像处理技术,但是收获不少,对于数字图像方面的知识有了更深的了解。更加理解了数字图像处理的本质,即是一些数字矩阵,但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关的术语有了明确的认识,比如,常见的像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡

量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口但都很模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质,比如锐化处理是使模糊的图像变清晰,增强图片的边缘等细节。而平滑处理的目的是消除噪声、模糊图像,在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常见的RGB图像和灰度图像有了明确的理解,这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践和复习。 当然通过8周的学习还远远不够,也有许多同学收获甚微,我总结了下大家后期学习的态度与前期学习的热情相差很大的原因。刚开始大家是有很高的热情去学习这门课,可随着这门课的更深入的学习,大家渐渐发现课程讲授内容与自己起初想学的实用图像处理技术是有很大的差别的,大家更着眼于如何利用软件、技术去处理图像而得到满意的效果,或者进行一些图像的创意设计,可是课程的内容更偏向于如何通过编程实现如何多图像进行一些类似锐化、边缘提取、模糊、去除噪声等基础功能的实现,这其中涉及很多算法、函数,需要扎实的数学基础和编程基础,并且需要利用大量时间在课下编写代码,并用visual c++软件实现并进行调试,然而大部分人的C++实践能力和编程能力还有待提高,尤其是对于矩阵进行操作的编程尤为是个考验。 在老师授课方面的建议是可以再课上多进行一些具体操作,这

数字图像处理重点汇总

第一章: 数字图像处理研究的内容主要有:(1)图像获取,表示和表现(2)图像增强(3)图像复原(4)图像分割(5)图像分析(6)图像重建(7)图像压缩编码 数字图像处理:利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。一般情况下,图像处理是用计算机和实时硬件实现的,因此,也称之为计算机图像的实现。 数字图像处理的特点:(1)处理精度高,再现性好(2)易于控制处理效果(3)处理的多样性(4)图像数据量庞大(5)处理费时(6)图像处理技术综合性强 图像:就是三维场景在二维平面上的影像 数字图像:是用配置在二维平面(画面)上的灰度值或彩色值来表示信息的,信息扩展在二维平面上。数字图像以数字格式存储图像数据,数字图像常用矩阵来描述。 图像处理的研究目的:(1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的(2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,只要用于计算机分析,经常用作模式识别,计算机视觉的预处理(3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输 图像工程三层示意图: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、图像分析、图像理解各有什么特点?它们之间有何联系和区别? 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。

数字图像处理学习报告

数字图像处理学习报告 在这一学期,我选修了《数字图像处理基础》这门课程,同时,老师还讲授了一些视频处理的知识。在这里,梳理一下这学期学到的知识,并提出一些我对这门课程的建议。 图像处理是指对图像信息进行加工,从而满足人类的心理、视觉或者应用的需求的一种行为。图像处理方法一般有数字法和光学法两种,其中数字法的优势很明显,已经被应用到了很多领域中,相信随着科学技术的发展,其应用空间将会更加广泛。数字图像处理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.数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和VLSL的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域。数字图像处理技术其实就是利用各种数字硬件与计算机,对图像信息通过转换而得到的电信号进行相应的数学运算,例如图像去噪、图像分割、提取特征、图像增强、图像复原等,以便提高图像的实用性。其特点是处理精度比较高,并且能够对处理软件进行改进来优化处理效果,操作比较方便,但是由于数字图像需要处理的数据量一般很大,因此处理速度有待提高。目前,随着计算机技术的不断发展,计算机的运算速度得到了很大程度的提高。在短短的历史中,它却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域,在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。 1. 数字图像处理需用到的关键技术 由于数字图像处理的方便性和灵活性,因此数字图像处理技术已经成为了图像处理领域中的主流。数字图像处理技术主要涉及到的关键技术有:图像的采集与数字化、图像的编码、图像的增强、图像恢复、图像分割、图像分析等。 图像的采集与数字化:就是通过量化和取样将一个自然图像转换为计算机能够处理的数字形式。 图像编码:图像编码的目的主要是来压缩图像的信息量,以便能够满足存储和传输的要 求。 图像的增强:图像的增强其主要目的是使图像变得清晰或者将其变换为机器能够很容易 分析的形式,图像增强方法一般有:直方图处理、灰度等级、伪彩色处理、边缘锐化、干扰抵制。 图像的恢复:图像恢复的目的是减少或除去在获得图像的过程中因为各种原因而产生的 退化,可能是由于光学系统的离焦或像差、被摄物与摄像系统两者之间的相对运动、光学或电子系统的噪声与介于被摄像物跟摄像系统之间的大气湍流等等。 图像的分割:图像分割是将图像划分为一些互相不重叠的区域,其中每一个区域都是像素的一个连续集,通常采用区域法或者寻求区域边界的境界法。 图像分析:图像分析是指从图像中抽取某些有用的信息、数据或度量,其目的主要是想得到某种数值结果。图像分析的内容跟人工智能、模式识别的研究领域有一定的交叉。

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