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数字图像处理图像编码要点

数字图像处理上机实习报告（DIP4----DIP7）

学生姓名：杜坤

班级：071123

学号：20121003699

指导老师：傅华明

DIP-4 图像编码

一．题目要求

对图实施费诺-香农编码和解码，计算图像熵，平均码长和冗余度。

二．算法设计

1.测试脚本的程序框图

开始

读入图像的

数据为a

统计各个灰度值的概率

将码字初始化

编码

根据编码的码字对

图像数据进行输出

解码

将解码后的数据

data变行为8*8

计算图像的熵

计算图像的

平均码长

编码的编码效率

计算冗余度

校对编码前后的数

据

结束

2.编码程序框图

读入图像的直方图，将图像的灰度值按照概率大小排序，按照香农编码的规则编码。

香农编码将概率由大到小，由上到下排成一排，然后分为两组。是将大的一组概率赋值为0，概率小的一组赋值为1，这是赋值的原则。然后依次的重复，直到每组只有一种输入元素为止。

3.解码程序框图

三．实现代码

1.脚本文件

clear all

load mat

p = impr(a); %统计概率

code = FanoCodeInit(p); %Fano编码初始化

code = FanoEncoder(code);%Fano编码

outstream = FanoCodeStream(a,code); %输出

data = FanoDecoder(outstream,code);%解码

data = reshape(data,8,8); %恢复8*8的形状

data = data'; %转置

I = abs(p.*log2(p));

disp('图像的熵为：');

H = sum(I(:)) %计算熵

disp('图像的平局码长为：')

B = FanoCodeLength(code); %求平均长度

disp('编码冗余度为：');

r = B/H - 1 %求冗余

disp('编码效率为：')

e = H/B %求编码效率

if isequal(a,data)

msgbox('解码后的数据和输入的数据完全吻合');

end

2.统计灰度的概率

function [p]= impr(f)

%概率统计

[m,n] = size(f);

graymax = max(f(:)); %找出灰度最大值，划定统计范围p = zeros(1,graymax + 1);

for i = 1:m

for j = 1:n

x = f(i,j) + 1;

p(x) = p(x) + 1;

end

p = p/(m*n);

End

3.码字的初始化

function [code] = FanoCodeInit(p)

%FanoShano码字初始化

[m,n] = size(p);

for i = 1:n

code(i).gray = i - 1;

code(i).p = p(i);

code(i).str = '';

end

%冒泡法排序

for i = 1:n

for j = 1:n-i

if code(j).p > code(j+1).p

temp = code(j);

code(j) = code(j+1);

code(j+1) = temp;

end

4.编码

function [pin] = FanoEncoder(pin)

%FanoShano编码

[m,n] = size(pin);

flag = 1;

while (flag)

start = 1;

stop = 1;

temp = pin(1);

for i = 1:n-1

if isequal(temp.str,pin(i+1).str)

stop = stop + 1;

elseif stop == start

start = i + 1;

stop = start;

temp = pin(i+1);

else

break;

end

if stop ~= start

pin = FanoCodeCat(pin,start,stop);

else

if i == n-1

flag = 0; %退出while(flag)的循环

end

5.输出码流

function [outstream] = FanoCodeStream(data,code) [m,n] = size(data);

len = length(code);

outstream = '';

for i = 1:m

for j = 1:n

for k = 1:len

if code(k).gray == data(i,j);

outstream = [outstream,code(k).str];

break;

end

6.解码

function [data] = FanoDecoder(instream,code)

len = length(instream);

str = '';gray = 0;flag = 0;data = 0;

for i = 1:len

[gray,flag] = LookUp(code,[str,instream(i)]); if flag

dlen = length(data);

data(dlen+1) = gray;

str = '';

else

str = [str,instream(i)];

end

dlen = length(data);

data = data(2:dlen);

end

7.搜索码字

function [data,flag] = LookUp(code,str)

len = length(code);

flag = 0;

data = 0;

for i = 1:len

if isequal(str,code(i).str)

data = code(i).gray;

flag = 1;

break;

end

8.获得平均码长

function [len_ave] = FanoCodeLength(code)

len = length(code);

len_ave = 0;

for i = 1:len

len_ave = len_ave + code(i).p*length(code(i).str);

end

四．结果分析

经过检验之后可以看出，将图像数据进行编码，然后再解码得到的数据和原图像数据完全一致，说明此程序成功编码解码，达到了题目的要求。

算法改进：在编码的时候可以直接将灰度值作为码字的下标，提高编码的效率。

DIP-5 图像分割

一．题目要求

对下图施加高斯噪声，采用LoG 算子对含噪声的图象实施边缘分割，找出该图象的最佳边缘。

二．算法设计

在对图像处理的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分常称为目标或对象，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同，即在一幅图像中把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。像的分割有很多种类，边缘分割也有很多种类，LoG 算子是其中一类。

由于在成像时，一个给定像素所对应的场景点，它的周围点对该点的贡献的光强大小呈正态分布，所以平滑函数应能反映不同远近的周围点对给定像素具有不同的平滑作用，因此，平滑函数采用正态分布的高斯函数，即

式中，s 是方差。用h(x ，y)对图像f(x ，y)的平滑可表示为

g(x ，y)＝h(x ，y)*f(x ，y)

如果令r 是离原点的径向距离，即r2＝x2＋y2，转换，然后对图像g(x ，y)采用拉普拉斯算子进行边缘检测，可得

)

,(*),(),(*e )],(*),([),(2242

222

2y x f y x h y x f r y x f y x h y x g r ?=???

??--=?=?-

σσσ

222e

),(σ

y x y x h +-

上式中的h2

?称为高斯—拉普拉斯滤波(Laplacian of Gaussian，LoG)算子，也称为“墨西哥草帽”。它是一个轴对称函数，各向同性，它的一个轴截面如图所示。

由图可见，这个函数在r＝±s处有过零点，在|r|s时为负；可以证明这个算子定义域内的平均值为零，因此将它与图像卷积并不会改变图像的整体动态范围。但由于它相当光滑，因此将它与图像卷积会模糊图像，并且其模糊程度是正比于s的。

?的平滑性质能减少噪声的影响，所以当边缘模糊或噪声较大时，正因为h2

?检测过零点能提供较可靠的边缘位置。在该算子中，s的选择很重要，利用h2

s小时边缘位置精度高，但边缘细节变化多；s大时平滑作用大，但细节损失大，边缘点定位精度低。应根据噪声水平和边缘点定位精度要求适当选取s。 LoG 算子用到的卷积模板一般较大，不过这些模板可以分解为一维卷积来快速计算。通过判断零交叉点及其两侧像素符号的变化来确定边缘点。边缘点两侧的二阶微分是异号的，且正号对应边像点的暗侧，负号对应边像点的亮侧，两侧的符号指示着边缘的起伏走向。

三．实现代码

1.主函数

clc;

i = imread('D:\matlab2011\work\p5-03.tif');

subplot(121);imshow(i);title('原图像');

b=log_edge(i);

subplot(122);imshow(b);title('原图像');

2.LoG算子提取边缘点函数

%下面的代码可以实现LoG算子提取边缘点的功能

function e=log_edge(a)

%该函数实现LoG算子提取边缘点

%输入为图像a，输出为边缘图像e

[m,n]=size(a);

e=repmat(logical(uint8(0)),m,n);

sigma=2;

%产生同样大小的边缘图像e，初始化为0

rr=2:m-1;cc=2:n-1;

fsize=ceil(sigma*3)*2+1;

%选择点数为奇数的滤波器的尺寸fsize>6*sigma；

op=fspecial('log',fsize,sigma);

%产生LoG滤波器

op=op-sum(op(:))/prod(size(op));

%将LoG滤波器的均值变为0

b=filter2(op,a);

%利用LoG算子对图像滤波

thresh=.75*mean2(abs(b(rr,cc)));

%设置过零检测的门限

%寻找滤波后的过零点：+ -和- +表示水平方向从左到右和从右到左过零

%[+ -]'和[- +]'表示垂直方向从上到下和从下到上过零

%这里我们选择边缘点为值为负的点

[rx,cx]=find(b(rr,cc)<0&b(rr,cc+1)>0

&abs(b(rr,cc)-b(rr,cc+1))>thresh); %[- +]的情况

e((rx+1)+cx*m)=1;

[rx,cx]=find(b(rr,cc-1)>0&b(rr,cc)<0

&abs(b(rr,cc-1)-b(rr,cc))>thresh); %[+ -]的情况

e((rx+1)+cx*m)=1;

[rx,cx]=find(b(rr,cc)<0&b(rr+1,cc)>0&abs(b(rr,cc)-b(rr+1,cc))>thresh) ; %[- +]'的情况

e((rx+1)+cx*m)=1;

[rx,cx]=find(b(rr-1,cc)>0&b(rr,cc)<0

&abs(b(rr-1,cc)-b(rr,cc))>thresh); %[+ -]'的情况

e((rx+1)+cx*m)=1;

%某些情况下LoG滤波结果可能正好为0，下面考虑这种情况：

[rz,cz]=find(b(rr,cc)==0);

if~isempty(rz)

%寻找滤波后的过零

%+0-和-0+表示水平方向从左到右和从右到左过零

%[+0-]'和[-0+]'表示垂直方向从上到下和从下到上过零

%边缘正好位于滤波值为零点上

zero=(rz+1)+cz*m; %零点的线性坐标

zz=find(b(zero-1)<0&b(zero+1)>0

&abs(b(zero-1)-b(zero+1))>2*thresh); %[-0+]'情况

e(zero(zz))=1;

zz=find(b(zero-1)>0&b(zero+1)<0&abs(b(zero-1)-b(zero+1))>2*thresh); %[+0-]'情况

e(zero(zz))=1;

zz=find(b(zero-m)<0&b(zero+m)>0

&abs(b(zero-m)-b(zero+m))>2*thresh); %[-0+]情况

e(zero(zz))=1;

zz=find(b(zero-m)>0&b(zero+m)<0

&abs(b(zero-m)-b(zero+m))>2*thresh); %[+0-]情况

e(zero(zz))=1;

end

四．结果分析

用LoG算子进行边缘检测的结果如图。Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。于是，首先对图像进行高斯暖卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，由上图可见有较好提取边缘的效果。

DIP-6 图像描述

一．题目要求

对下图象提取多边形对象的边缘，根据傅氏描述算子重建该图多边形的边界

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0

0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

二．算法设计

傅立叶描述子（Fourier Descriptor，简称FD）常用来表示单封闭曲线的形状特征，其基本思想是将目标轮廓曲线建模成一维序列，对该序列进行一维的傅立叶变换，从而获得一系列的傅立叶系数，用这些系数对该目标轮廓进行描述。傅立叶描述子方法有一系列优点，如：计算原理简单，描述清晰，具有由粗及精的特性等。计算原理简单可以使得特征提取更加稳定，因为在计算的过程中，无须设置大量控制参数就可以获得结果，计算的一致性好。傅立叶描述子具有明确的物理或几何意义，它比某些特征描述子（如Hu 不变矩）更具直观性。此外，由于任何一个序列经傅立叶变换后，其能量主要集中于少数几个低频傅立叶系数上，因此采用极少的傅立叶系数就可以描绘该序列特征。同时，随着傅立叶系数的增多，该序列的细节特征得以更好地描述。因此，傅立叶描述子对目标轮廓有非常好的由粗及精的描述能力。一个傅立叶描述子的构建包括两步：首先，定义一种好的表示（representation）方法对轮廓曲线进行描述；然后，采用傅立叶

理论对该曲线进行变换。不同的曲线表示方法有不同的特性，一个好的表示方法应该使最终获得的傅立叶描述子具有尺度、旋转、平移不变性及起始点的无关性。

傅立叶描述子，是物体形状边界曲线的傅立叶变换系数，是物体边界曲线信号的频域分析结果。它是一种描述不受起始点移动尺寸变化及旋转影响的曲线的方法。傅立叶描述子的基本思想，是把坐标的序列点看作复数：

()()jy(k)s k s k =+

即x 轴作为实轴，y 轴作为虚轴，边界的性质不变。这种表示方法的优点，是将一个二维问题简化成一个一维问题。对s(k)的傅立叶变换为：

2/0()()N j uk N k a u s k e π--==∑

傅立叶描述子序列{()}a u 反映了原曲线的形状特征，同时，由于傅立叶变换具有能量集中性，因此，少量的傅立叶描述子就可以重构出原曲线。

三．实现代码

1.主函数

%图像傅里叶算子边界描述 %生成图像边界矩阵 clc;

r=zeros(15,15); %构造15*15的0矩阵

r(3,8:13)=1; %按要求构造“R”型图像

r(4,7)=1; r(4,13)=1;

r(5,6)=1; r(5,13)=1;

r(6,3:5)=1; r(6,13)=1;

r(7,3)=1; r(7,13)=1;

r(8,3)=1; r(8,13)=1;

r(9,3)=1; r(9,13)=1;

r(10,3)=1; r(10,13)=1;

r(11,3)=1; r(11,12)=1;

r(12,3)=1; r(12,11)=1;

r(13,3:10)=1;

subplot(121);

imshow(r);

title('构建的图像边界');

%主函数

%图像傅里叶算子边界描述

i=1;

for m=1:15

for n=1:15

if r(m,n)==1 %将边界坐标存入S矩阵 s(i,1)=m;

s(i,2)=n;

i=i+1;

end

z=frdescp(s);

%图像傅里叶算子边界逆描述

z34=ifrdescp(z,34);

z34=uint8(z34);

I=zeros(15,15);

for k=1:34

I(z34(k,1),z34(k,2))=1;

k=k+1;

end

subplot(122);

imshow(I);

title('34个描绘子重构的图像');

2.Frdescp函数

功能：计算边界的傅里叶描绘子s

%傅里叶边界描述算子生成函数

function z=frdescp(s)

[np,nc]=size(s);

if nc~=2

error('S must be of size (np,2)'); %必须为2列的矩阵

end

if np/2~=round(np/2); %若点数不是偶数，则补一个点

s(end+1,:)=s(end,:);

np=np+1;

end

x=0:(np-1);

m=((-1).^x)';

s(:,1)=m.*s(:,1);

s(:,2)=m.*s(:,2);

s=s(:,1)+i*s(:,2);

z=fft(s);

3.Ifrdescp函数

功能：给定一组傅里叶描绘子，该函数可用给定数量的描绘子计算其逆变换，以产生一条封闭的空间曲线

%傅里叶边界描述逆算子函数

function s=ifrdescp(z,nd)

np=length(z);

if nargin==1|| nd>np;

nd=np;

end

x=0:(np-1);

m=((-1).^x)';

d=round((np-nd)/2);

z(1:d)=0;

z(np-d+1:np)=0;

zz=ifft(z);

s(:,1)=real(zz);

s(:,2)=imag(zz);

s(:,1)=m.*s(:,1);

s(:,2)=m.*s(:,2);

四．结果分析

1.34个描绘子重构的图像

2.32个描绘子重构的图像

3.29个描绘子重构的图像

4.25个描绘子重构的图像

以上为用34，,3,29,25个描绘子重建的图像。使用34个描绘子重建的图像显示的边界与原图像相同，随着所用描述子减少，出现失真。本图像较简单，若是复杂图像，随着描述子减少重建图像的变化趋势为：1.显示稍微平滑一些的边界，但产生的形状与原图像十分接近。2.仅保留了边界的主要特征。3.丢失边界的主要特征，出现失真。

描绘算子应该尽可能的对平移、旋转和缩放等改变不敏感。当结果取决于所处理的点的顺序时，要给它们加一个额外的约束，以便使描绘子对起始点不敏感。傅里叶描绘子虽然对几何变化简介不敏感，但这些参数的变化却与描绘子的简单

变化有关。

DIP-7 图像匹配

一．题目要求

选择摸板8，将选定模板与10个图实施匹配运算。如果匹配成功，请说明图号和摸板左上角像素在匹配图象所在的坐标。

二．算法分析

设检测对象的模板为t(x，y)，令其中心与图像f(x，y)中的一个像素(i，j)重合，检测t(x，y)和图像重合部分之间的相似度，对图像中所有的像素都进行这样的操作，根据相似度为最大或者超过某一阈值来确定对象物是否

存在。本题目中则用到的是普通的模式匹配，即对每一幅图像的每一个像素进行一一的核对。

三．实现代码

clear all

g = imread('D:\matlab2011\work\m08.tif');

[gm,gn] = size(g);

f(1).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-01.tif');

f(2).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-02.tif');

f(3).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-03.bmp');

f(4).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-04.tif');

f(5).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-05.tif');

f(6).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-06.tif');

f(7).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-07.tif');

f(8).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-08.tif');

f(9).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-09.tif');

f(10).num = imread('D:\matlab2011\work\p7-10.tif');

for len = 1:10

[fm,fn] = size(f(len).num);

for i = 1:fm-gm

for j = 1:fn-gn

flag = 1;

for k = 1:gm

for t = 1:gn

if g(k,t) ~= f(len).num(i+k,j+t);

flag = 0;

break;

end

if ~flag

break;

end

if flag

break;

end

if flag

break;

《遥感数字图像处理》习题与标准答案

《遥感数字图像处理》习题与答案第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？

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

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章．遥感概念遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。遥感技术的原理地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。图像人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现数字图像：图像以数字形式存储。图像处理运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。光学图像处理应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术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。图像处理能做什么？（简答）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。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

数字图像处理系统毕业设计论文

毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院专业：测控技术与仪器指导教师：张志杰 2013年 6月

摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection

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

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。（1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。（2）可见图像和不可见图像单波段和多波段，超波段数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。（1）摄影，扫描属于被动遥感雷达属于主动遥感（2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）；（1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。（2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义）（1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。

数字图像处理-图像平滑和锐化变换处理

图像平滑和锐化变换处理一、实验内容和要求 1、灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。 2、空域平滑：box、gauss模板卷积。 3、频域平滑：低通滤波器平滑。 4、空域锐化：锐化模板锐化。 5、频域锐化：高通滤波器锐化。二、实验软硬件环境 PC机一台、MATLAB软件三实验编程及调试 1、灰度变换：灰度拉伸、直方图均衡、伽马校正、log变换等。 ①灰度拉伸程序如下： I=imread(''); J=imadjust(I,[,],[]); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(J); subplot(2,2,3),imhist(I); subplot(2,2,4),imhist(J); ②直方图均衡程序如下： I=imread(''); J=histeq(I); Subplot(2,2,1); Imshow(I); Title('原图像'); Subplot(2,2,2);

Imshow(J); Title('直方图均衡化后的图像') ; Subplot(2,2,3) ; Imhist(I,64); Title('原图像直方图') ; Subplot(2,2,4); Imhist(J,64) ; Title('均衡变换后的直方图') ; ③伽马校正程序如下： A=imread(''); x=0:255; a=80,b=,c=; B=b.^(c.*(double(A)-a))-1; y=b.^(c.*(x-a))-1; subplot(3,2,1); imshow(A); subplot(3,2,2); imhist(A); subplot(3,2,3); imshow(B); subplot(3,2,4); imhist(B); subplot(3,2,6); plot(x,y); ④log变换程序如下： Image=imread('');

简单数字图像处理系统

数字图像课程设计简单数字图像处理系统 function varargout = untitled(varargin) % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数 setappdata,'I',0); % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled = hObject;

数字图象处理1

北京科技大学远程教育学院数字图像处理注：所有答案均需写在答题纸上（不要抄题，注明题号）一、选择题（30分，每题2分） 1．位图的最小单位是B A．1/2个像素B．1个像素C．1/4个像素D．1/8个像素 2．要编辑箭头，应选用什么工具。 D A．钢笔B．填充C．手绘D．轮廓笔 3．在贝塞尔工具绘制曲线过程中得到一个尖突的方法有： C A．绘制时按S键B．绘制时按“Make Node a Cusp”按键 C．绘制时按C键D．没有办法 4．对对象A执行仿制命令得到对象B，再对子对象B执行再制命令得到对象C，现对对象A执行封套命令，结果是：A A．ABC效果一起变B．B变C不变 C．BC都不变D．C变B不变 5．焊接对象泊坞窗中“目标对象”是指C A．所有焊接对象B．首先选择的对象 C．焊接箭头指向的对象D．焊接后产生的对象 6．以下关于交互式阴影工具的说法正确的是 C A．阴影颜色不可变B．开放曲线不能有阴影 C．段落文本可以应用阴影效果D．阴影的不透明度最大值为150 7．对直线应用立体化效果，然后拆分，结果是 A A．得到一条直线和一个四边形B．得到一个四边形 C．得到五条线段D．得到四条线段 8．关于图层的说法以下正确的有： B A．图层位置不可互换 B．图层上的对象可拖放到主图层上 C．在不同层上的对象可在同一群组中 D．不可见的层不被打印 9．如果您打开的文件中正缺少某几种字体,CorelDRAW会 D A．自动替换B．空出字体 C．临时替换 D．出现对话框让您选择 10．移动物件后单击鼠标右键得到一个副本，这一过程是：B A．复制B．再制C．克隆D．重绘 11．请选出下列哪种不属于曲线结点的模式? D A．尖突式节点B．平滑式节点C．对称式节点D．自由式节点 12．如何选取文本框和链接文本框中的全部文本? B A．文本光标三次点击一个段落B．编辑文本时，按下Ctrl +Alt C．编辑文本时，按下Ctrl + Shift D．文本光标双击一个段落 13．用什么工具可以产生连续光滑的曲线B A．手绘B．贝塞尔C．自然笔D．压力笔 14．在使用调色板填色时，用鼠标什么键可以对物体填色 A A．左键B．右键 15．在“复制”与“剪切”命令中，谁能保持物体在剪贴板上又同时保留在屏幕上。B A．两者都可以B．复制命令C．剪切命令

遥感数字图像处理教程期末复习题

遥感数字图像处理教程第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换；数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读、图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机是图像处理核心，大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备

数字图像处理系统论文

《遥感数字图像处理》试卷及答案

2008—2009学年考试试题课程名称：遥感数字图像处理学号姓名成绩一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征

数字图像处理车牌识别课程设计matlab实现附源代码

基于matlab的车牌识别系统一、目的与要求目的：利用matlab实现车牌识别系统，熟悉matlab应用软件的基础知识，了解了基本程序设计方法，利用其解决数字信号处理的实际应用问题，从而加深对理论知识的掌握，并把所学的知识系统、高效的贯穿到实践中来，避免理论与实践的脱离，巩固理论课上知识的同时，加强实践能力的提高，理论联系实践，提高自身的动手能力。同时不断的调试程序也提高了自己独立编程水平，并在实践中不断完善理论基础，有助于自身综合能力的提高。要求： 1.理解各种图像处理方法确切意义。 2.独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 3．在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。如果使用matlab来进行开发，要理解每个函数的具体意义和适用范围，在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。 4、通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。二、设计的内容学习MATLAB程序设计，利用MATLAB函数功能，设计和实现通过设计一个车牌识别系统。车牌识别系统的基本工作原理为：将手机拍摄到的包含车辆牌照的图像输入到计算机中进行预处理，再对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后将其逐个与创建的字符模板中的字符进行匹配，匹配成功则输出，最终匹配结束则输出则为车牌号码的数字。车牌识别系统的基本工作原理图如图1所下所示：

三、总体方案设计车辆牌照识别整个系统主要是由车牌定位和字符分割识别两部分组成，其中车牌定位又可以分为图像预处理及边缘提取模块和牌照的定位及分割模块；字符识别可以分为字符分割和单个字符识别两个模块。为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于是采用智能手机在开放的户外环境拍照，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要将拍出的车牌进行处理，在这个过程中，我采用画图工具，将汽车图像的车牌部分进行裁剪，并将车牌的蓝色部分过亮的地方颜色加深，还将车牌中的一个白色的原点抹去，另外还将车牌上的铆钉使用车牌的蓝色背景覆盖，这样分割出的字符更加准确。车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。主要应用的为模板匹配方法。因为系统运行的过程中，主要进行的都是图像处理，在这个过程中要进行大量的数据处理，所以处理器和内存要求比较高，CPU要求主频在600HZ及以上，内存在128MB 及以上。系统可以运行于Windows7、Windows2000或者Windows XP操作系统下，程序调试时使用matlabR2011a。四、各个功能模块的主要实现程序（一）首先介绍代码中主要的函数功能及用法：

基于Matlab的数字图像处理系统设计要点

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计姓名宋立涛学号２０１２１１８６７学院信息学院专业电子与通信工程年级２０１２级２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGA/CPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

数字图像处理知识点总结

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)×r(x，y)，照度分量0

数字图像处理图像编码要点

《遥感数字图像处理》习题与标准答案

数字图像处理教学大纲(2014新版)

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