数字图像处理实验 完整代码(原创精心整理)

实验一图象灰度变换（2学时）

一、实验目的：

理解数字图象处理的基本过程，掌握常用图象灰度变换算法，观察图像图象灰度变换的结果，加深对数字图象基本概念的理解。

二、实验内容：

1、灰度线性变换

变换函数为：s = a r + b设计程序，实现（a>1,b=0）、（00）和（a=1,b<0）等情况下的灰度变换处理，并比较处理前后的图象效果。

2、图象二值化

设计程序，实现图象的二值化。并给出三种门限下的处理结果。

3、负象变换

设计程序，实现图象的反转操作（负象变换），并比较处理前后的图象结果。4、灰度非线性变换（选做内容）

设计程序，实现图象的指数变换和对数变换。

三、实验步骤：

1、获取实验用图像：使用imread函数将图像读入Matlab，用size函数（或imfinfo函数）

获取图象大小。

2、产生灰度变换函数：s = a r + b

用imshow函数分别观察在（a>1,b=0）、（00）和（a=1,b<0）四情况下处理前后的结果。适当选择参数，使处理结果达到较好的效果。记录下所对应的参数。

3、用imwrite函数保存处理图象结果。

4、设计门限化方法实现图象的二值化的变换函数，并进行程序设计实现。分别选择

三个门限值，观察处理结果。

5、设计实现反转操作的变换函数，并进行程序设计实现。观察处理结果。

6、分别设计实现图象的指数变换和对数变换的变换函数，参数自己选定，并比较处

理前后的图象结果。（选做内容）

四、实验报告要求：

画出算法的规范化程序设计流程图。用plot等函数生成各类灰度变换函数曲线，用imshow函数显示处理前后图象。在实验报告中提交原图像和各种变换函数的曲线，以及按各种变换函数处理后的图像，并进行实验结果分析。选做内容可不写入报告中。

实验一代码R=imread('实验1原图.jpg');

[m,n]=size(R)

figure, imshow(R);title('原图1');

S1=R*3;

figure, imshow(S1);title('a=3,b=0');

imwrite(S1,'1.21.jpg');

N=im2double(R);

S2=N*0.5;

figure, imshow(S2);title('a=0.5,b=0');

imwrite(S2,'1.22.jpg');

S3=R+10;

figure, imshow(S3);title('a=1,b=10');

imwrite(S3,'1.23.jpg');

S4=N+0.5;

figure, imshow(S4);title('a=1,b=0.5');

imwrite(S4,'1.24.jpg');

X1=R>64;

figure, imshow(X1);title('门限值为64');

imwrite(X1,'1.41.jpg');

X2=R>128;

figure, imshow(X2);title('门限值为128');

imwrite(X2,'1.42.jpg');

X3=R>192;

figure, imshow(X3);title('门限值为192');

imwrite(X3,'1.43.jpg');

Y=255-R;

figure, imshow(Y);title('反转后的图像');

imwrite(Y,'1.51.jpg');

Z1=N.^0.6;

figure, imshow(Z1);title('指数变换后的图像');

imwrite(Z1,'1.61.jpg');

Z2=log(N+1) %Z3=im2uint8(Z2) figure,imshow(Z3）; figure,imshow(Z2,[]);title('对数变换后的图像'); imwrite(Z2,'1.62.jpg');

实验二图象直方图及均衡（2学时）

一、实验目的：

理解图象灰度直方图的概念，掌握图象直方图的计算方法；掌握直方图均衡化图象增强技术，理解均衡化的处理过程。

二、实验内容：

1、图象直方图

设计程序，计算图象直方图。

2、直方图均衡化

设计程序，实现图象直方图均衡化处理，并比较处理前后图象。

三、实验步骤：

1、获取实验用图像：使用imread函数将图像读入Matlab用size函数（或imfinfo函数）

获取图象大小。

2、计算图象的灰度直方图，并用plot等函数生成灰度直方图。

3、设计直方图均衡化算法，并进行程序设计实现。

4、根据直方图均衡化的灰度变换函数实现图象灰度的映射变换，获得均衡化的图象

结果。

5、计算均衡化图象的灰度直方图，并用plot等函数生成灰度直方图。

6、用imwrite函数保存处理图象结果。

四、实验报告要求：

画出直方图均衡化算法的规范化程序设计流程图。用imshow函数显示处理前后图象，用plot等函数生成原始图象和处理图象的灰度直方图，并进行实验结果分析。

实验二代码X=imread('实验2原图.jpg');

[m,n]=size(X)

h=zeros(256);

for i=1:256

t=(X==(i-1));

h(i)=sum(t(:));

end

a=0:255;

figure,imshow(X);title('原图2');

figure,bar(a,h);title('原图直方图');

num=numel(X);

c=cumsum(h);

Y=round(c/num*256);

W=zeros(m,n);

for i=1:256

W1=Y(i)*(X==i-1);

W=W1+W;

W=round(W);

end

for i=1:256

t=(W==(i-1));

h(i)=sum(t(:));

end

W=uint8(W);

figure,imshow(W);title('均衡化后的图');

figure,bar(a,h);title('均衡化后的直方图');

imwrite(W,'2.6.jpg');

实验三图像中值滤波（2学时）

一、实验目的：

进一步加深理解和掌握中值滤波的原理和具体算法。能解释用大小和形状不同的滑动窗口进行中值滤波后图像所呈现的一些特征。

二、实验内容：

1、矩形邻域中值滤波设计程序，实现3×3邻域中值滤波。比较处理前后图像效果。

2、十字形中值滤波（选做）

设计程序，实现5×5十字形中值滤波。比较处理前后图像效果。

三、实验原理：

对于给定的n个数值{a1, a2, …an}, 将它们按大小有序排列。当n为奇数时，位于中间位置的那个数值称为这n个数值的中值。记作

med [a1, a2, …an]

设x为M×N待处理图像，经窗口为Wn的中值滤波后，被处理像点（i, j）的输出为: )],([),(),(jixmedjiy jiW n=

式中W

(i, j)表示点（i, j）的邻域，它含有n个像素。

n

四、实验步骤：

1）读入图像；2）创建合适的滑动窗口；3）将该窗口内的图像灰度值重新排序；4）将排序后位于中间的数值作为中值；5）用中值取代被处理像素的原灰度值；6）滑动窗口到下一个位置，重复3）~5）。

五、实验报告要求：

按统一规定的实验报告格式提交报告。画出算法的规范化程序设计流程图。应包含程序清单，处理前后的图像特征比较及编程的心得体会（指编程过程中的难点及如何克服它的）。

实验三代码

1.将下列函数保存成文件mymidfilt.m

function B=mymidfilt(file_name, block_size)

A = imread(file_name);

[m,n] = size(A);

k = floor(block_size/2);

A2 = zeros(m+2*k,n+2*k);

A2(k+1:m+k,k+1:n+k) = A;

%four corners

A2(1:k,1:k) = A(1,1); % Upper left corner.

A2(1:k,n+k+1:n+2*k) = A(1,n); % Upper right corner. A2(m+k+1:m+2*k,1:k) = A(m,1); % Lower left corner.

A2(m+k+1:m+2*k,n+k+1:n+2*k) = A(m,n); % Lower right corner. % four sides

for i = 1:k

A2(i,k+1:n+k) = A(1,1:n); % Upper.

A2(m+k+i,k+1:n+k) = A(m,1:n); % Lower.

A2(k+1:m+k,i) = A(1:m,1); % Left.

A2(k+1:m+k,n+k+i) = A(1:m,n); % Right.

end;

B=zeros(m,n);

pixel_block = zeros(1,block_size^2);

for i = 1:m

for j = 1:n

k = floor(block_size/2);

pixel_block = reshape(A2(i:i+2*k,j:j+2*k),1,block_size^2); sorted_block = sort(pixel_block);

median_position = ceil(block_size^2 / 2);

block_median = sorted_block (median_position);

B(i,j) = block_median;

end;

end;

B = uint8(B);

2.调用函数mymidfilt

R=imread('实验3原图.jpg');

figure, imshow(R);title('原图3');

X=mymidfilt('实验3原图.jpg', 5);

figure, imshow(X);title('中值滤波后的图像');

imwrite(X,'3.1.jpg');

实验三选作部分代码

A = imread('实验3原图.jpg');

A=im2double(A);

[m,n]=size(A);

block_size=5;

k = floor(block_size/2);

A2 = zeros(m+2*k,n+2*k);

A2(k+1:m+k,k+1:n+k) = A(1:m,1:n);

%four corners

A2(1:k,1:k) = A(1,1); % Upper left corner.

A2(1:k,n+k+1:n+2*k) = A(1,n); % Upper right corner.

A2(m+k+1:m+2*k,1:k) = A(m,1); % Lower left corner.

A2(m+k+1:m+2*k,n+k+1:n+2*k) = A(m,n); % Lower right corner.

% four sides

for i = 1:k

A2(i,k+1:n+k) = A(1,1:n); % Upper.

A2(m+k+i,k+1:n+k) = A(m,1:n); % Lower.

A2(k+1:m+k,i) = A(1:m,1); % Left.

A2(k+1:m+k,n+k+i) = A(1:m,n); % Right.

end;

B=zeros(m,n);

B0=zeros(1,9);

B1 = zeros(1,block_size^2);

for i = 1:m

for j = 1:n

k = floor(block_size/2);

B1= reshape(A2(i:i+2*k,j:j+2*k),1,block_size^2);

B0=[B1(3) B1(8) B1(11) B1(12) B1(13) B1(14) B1(15) B1(18) B1(23)];

B0= sort(B0);

block_median = B0(5);

B(i,j)=block_median;

end;

end;

figure,imshow(B);title('5X5十字变换后图像');

imwrite(B,'3.2.jpg');

实验四图像空域锐化增强（2学时）

一、实验目的

进一步加深理解和掌握图像锐化的的概念，掌握常用空域锐化增强技术。观察和理解图像锐化处理对加强图像中的目标边缘和图像细节的作用。理解图象锐化增强的处理过程和特点。

二、实验内容

1、一阶微分锐化增强

设计程序，分别实现Roberts、Sobel、Priwitt算子的锐化处理。观察处理前后图象效果，分析实验结果和算法特点。

2、拉普拉斯锐化增强

设计程序，实现拉普拉斯图像和原始图像叠加的增强处理，即

观察处理前后图像效果，分析实验结果和算法特点。

三、实验原理：

图像锐化技术的基本方法是对图像进行微商处理，并且将运算结果与原图像叠加。图像的梯度模值反映了图像灰度变化的速率，它包含了边缘及细节信息。我们可以梯度模值的计算作为算子，这个算子称为梯度算子。常用的有Roberts、Sobel、Priwitt、Laplace 等算子。

四、实验要求：

按统一规定的实验报告格式提交报告。应包含程序清单，处理前后的图像特征比较及编程的心得体会（指编程过程中的难点及如何克服它的）。

实验四代码

1.将下列函数保存成move_mask1.m

function B=move_mask1(filename,B1,B2)

R=imread(filename);

R1=rgb2gray(R);

[m,n]=size(R1);

R2=zeros(m+2,n+2);

R2(2:m+1,2:n+1) = R1(1:m,1:n);

R2(1,1) = R1(1,1);

R2(1,n+2) = R1(1,n);

R2(m+2,1) = R1(m,1);

R2(m+2,n+2) = R1(m,n);

R2(1,2:n+1) = R1(1,1:n);

R2(m+2,2:n+1) = R1(m,1:n);

R2(2:m+1,1) = R1(1:m,1);

R2(2:m+1,n+2) = R1(1:m,n);

D0=zeros(3,3);

D1=zeros(m,n);

B= zeros(m,n);

for i = 1:m;

for j = 1:n;

D0 = R2(i:i+2,j:j+2);

C1=B1.*D0; C2=B2.*D0;

D1(i,j)=abs(sum(sum(C1)))+abs(sum(sum(C2)));

B(i,j)=D1(i,j);

end;

end;

2.将下列函数保存成move_mask2.m

function B=move_mask2(filename,B1)

R=imread(filename);

[m,n]=size(R);

R2=zeros(m+2,n+2);

R2(2:m+1,2:n+1) = R(1:m,1:n);

R2(1,1) = R(1,1);

R2(1,n+2) = R(1,n);

R2(m+2,1) = R(m,1);

R2(m+2,n+2) = R(m,n);

R2(1,2:n+1) = R(1,1:n);

R2(m+2,2:n+1) = R(m,1:n);

R2(2:m+1,1) = R(1:m,1);

R2(2:m+1,n+2) = R(1:m,n);

D0 = zeros(3,3);

D1= zeros(m,n);

for i = 1:m;

for j = 1:n;

D0 = R2(i:i+2,j:j+2);

C1=B1.*D0;

D1(i,j)=sum(sum(C1));

B(i,j)=D1(i,j);

end;

end;

3.调用函数move_mask1和move_mask2

B1= [-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1]; %sobel算子

B2= [-1 0 1;-2 0 2;-1 0 1]; %sobel算子

B3= [-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1]; %prewitt算子

B4= [1 1 1;0 0 0;-1 -1 -1]; %prewitt算子

B5= [0 0 0;0 -1 0;0 0 1]; %robert算子

B6= [0 0 0;0 0 -1;0 1 0]; %robert算子

B7= [0 1 0;1 -4 1;0 1 0]; %拉普拉斯算子

R1=imread('实验4原图1.jpg');

figure, imshow(R1);title('实验4原图1');

R2=imread('实验4原图2.jpg');

figure, imshow(R2);title('实验4原图2');

E0= move_mask1('实验4原图1.jpg',B1,B2);

E1= move_mask1('实验4原图1.jpg',B3,B4);

E2= move_mask1('实验4原图1.jpg',B5,B6);

E3= move_mask2('实验4原图2.jpg',B7);

[m,n]=size(R2);

for i = 1:m;

for j = 1:n;

E4(i,j)=R2(i,j)-E3(i,j); %普拉斯图像和原始图像叠加

end;

end;

figure, imshow(E0,[]);title('sobel算子锐化处理后的图像');

figure, imshow(E1,[]);title('prewitt算子锐化处理后的图像');

figure, imshow(E2,[]);title('robert算子锐化处理后的图像');

figure, imshow(E3,[]);title('拉普拉斯图像');

figure, imshow(E4,[]);title('普拉斯图像和原始图像叠加后的图像');

实验五图像频域滤波（4学时）

一、实验目的：

进一步加深理解和掌握图像频域的滤波器设计方法，学会在图像的频域中观察和分析干扰信号的频率分量在什么位置。

二、实验内容：

设计程序消除周期性噪声干扰信号。要求在图像频域中设计一Butterworth陷波器，其阶数n和陷波器半径D

由学生根据上课所学理论知识通过自己的探索得出，从而加深理解二者对滤波器性能的影响。

三、实验原理：

n阶Butterworth 陷波器的传递函数为：

其中D

0为陷波器半径，D

1

，D

2

分别为点（u,v）到陷波器中心（u

,v

）和（-u

,-v

）

的距离。该传递函数使得以陷波器中心为圆心，D0为半径的圆内的所有u,v对应的滤波

函数H (u,v)输出为0，也即将位于（u

0,v

）和（-u

,-v

）处的频率成分去除。

四、实验步骤：

获取图像的频域图像，使用Matlab函数pixval观察干扰噪声的频率成分，找出所有

的（u

0,v

）对，针对每一个噪声源分别设计相应的陷波器。滤波完成后将频域图像实施

逆变换，即可显示处理后的图像。

五、实验要求：

按统一规定的实验报告格式提交报告。应包含程序清单，处理前后的图像特征比较及编程的心得体会（指编程过程中的难点及如何克服它的）。

实验五代码

1.将下列函数保存成mylvbo.m

function n=mylvbo(r,u1,v1,u2,v2,d)

[m,n]=size(r);

Y=fft2(r);

G=fftshift(Y);

for u=1:m

for v=1:n

d1=((u-u1)^2+(v-v1)^2)^(1/2);

d2=((u-u2)^2+(v-v2)^2)^(1/2);

d3=d;

H(u,v)=1/(1+(d3*d3/(eps+d1*d2))^2);

end

end

N=G.*H;

n1=ifft2(N);

n=abs(n1);

2.调用函数mylvbo.m

r=imread('实验5原图.tif');

[m,n]=size(r);

imshow (r);title('实验5原图象');

y1=fft2(r);

figure,imshow(abs(y1),[]);title('实验5原图像频谱'); y2=fftshift(y1);

figure,imshow(abs(y2),[]);title('中心移位后的频谱'); impixelinfo;

y3=log(1+abs(y2));

figure,imshow(y3,[]);title('取对数变换后的频谱'); impixelinfo;

n1=mylvbo(r,257,247,257,267,3);

n2=mylvbo(n1,237,257,277,257,3);

n3=mylvbo(n2,217,217,297,297,3);

figure,imshow(n1,[]);title('第一次频域滤波后图像'); figure,imshow(n2,[]);title('第二次频域滤波后图像'); figure,imshow(n3,[]);title('第三次频域滤波后图像');

imwrite(uint8(n3),'5.tif');

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学

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) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

(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。

数字图像处理复习参考题共24页

一、填空题（每空1分，共20分） 1、在计算机中，按颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图 像、灰度图像、索引图像、真彩色RGP图像四种类型。 2、存储一幅大小为1024 1024 ，256个灰度级的图像，需要 8M bit。 3、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。 4、依据图像的保真度，图像压缩可分为有损压缩和无损 压缩 5、图像压缩是建立在图像存在编码荣誉、像素间冗余、 心理素质冗余三种冗余基础上。 6、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性 是、、。 7、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一 种标定方法：。 8、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。 9、在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有，即原 点为色。 二、选择题（每题2分，共20分）

1、下列算法中属于点处理的是： A.梯度锐化 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（） A.平均灰度 B.图像对比度 C.图像整体亮度 D.图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（） A.RGB B.CMY或CMYK C.HSI D.HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（）方向的边缘。 A.水平 B.45° C.垂直 D.135° 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（） A.去噪 B.减小图像动态范围 C.复原图像 D.平滑图像 7、彩色图像增强时，处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波

C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、____滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波 器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题2分，共10分） 1、彩色图像增强时采用RGB模型进行直方图均衡化可以在不改 变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强。（）2、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊 现象。（） 3、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（）

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月

目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

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。

数字图像处理程序

数字图像处理程序

数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)

数字图像处理期末复习题2教学总结

第六章图像的锐化处理 一.填空题 1. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。垂直方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 2. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Roberts交叉微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 3. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Sobel 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 4. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Priwitt微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 5. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Laplacian微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 6. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。Wallis 微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 7. 在图像的锐化处理中，通过一阶微分算子和二阶微分算子都可以进行细节的增强与检测。水平方向的微分算子属于________________。（填“一阶微分算子”或“二阶微分算子”） 8. 图像微分______________了边缘和其他突变的信息。（填“增强”或“削弱”） 9. 图像微分______________了灰度变化缓慢的信息。（填“增强”或“削弱”） 10. 图像微分算子______________用在边缘检测中。（填“能”或“不能”） 四.简答题 1. 图像中的细节特征大致有哪些？一般细节反映在图像中的什么地方？ 2. 一阶微分算子与二阶微分算子在提取图像的细节信息时，有什么异同？ 3. 简述水平方向的微分算子的作用模板和处理过程。 4. 简述垂直方向的微分算子的作用模板和处理过程。 5. 已知Laplacian微分算子的作用模板为：，请写出两种变形的Laplacian算子。解答: 1. 图像的细节是指画面中的灰度变化情况，包含了图像的孤立点、细线、画面突变等。孤 立点大都是图像的噪声点，画面突变一般体现在目标物的边缘灰度部分。 2. 一阶微分算子获得的边界是比较粗略的边界，反映的边界信息较少，但是所反映的边界 比较清晰；二阶微分算子获得的边界是比较细致的边界。反映的边界信息包括了许多的细节 信息，但是所反映的边界不是太清晰。 五.应用题 1. 已知Roberts算子的作用模板为：，Sobel算子的作用模板为： 。 设图像为：

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。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB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。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

数字图像处理期末考题

数字图像处理 一、填空题 1、数字图像的格式有很多种，除GIF格式外，还有jpg 格式、tif 格式。 2、图像数据中存在的有时间冗余、空间冗余、结构冗余、信息熵冗余、知识 冗余、视觉冗余。 3、在时域上采样相当于在频域上进行___延拓。 4、二维傅里叶变换的性质___分离性、线性、周期性与共轨对称性、__位 移性、尺度变换、旋转性、平均值、卷积。（不考） 5、图像中每个基本单元叫做图像元素；在早期用picture表示图像时就称为 像素。 6、在图象处理中认为线性平滑空间滤波器的模板越大,则对噪声的压制越 好 ;但使图像边缘和细节信息损失越多; 反之, 则对噪声的压制不好 ,但对图像的细节等信息保持好。模板越平,则对噪声的压制越好 ,但对图像细节的保持越差;反之,则对噪声的压制不好,但对图像细节和边缘保持较好。 7、哈达玛变换矩阵包括___+1 和___—1 两种矩阵元素。（不要） 8、对数变换的数学表达式是t = Clog ( 1 + | s | ) 。 9、傅里叶快速算法利用了核函数的___周期性和__对称性。（不要） 10、直方图均衡化的优点是能自动地增强整个图像的对比度。（不要） 二、选择题 ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 .255 c ( c )2.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45 c.垂直 ( c )3. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波增强 ( b )4.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( a )5.对一幅图像采样后，512*512的数字图像与256*256的数字图像相比较具有的细节。 a.较多 b.较少 c.相同 d.都不对 ( b )6.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )7.二值图象中分支点的连接数为： .1 c ( a )8.对一幅100100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： :1 :1 c.4:1 :2 ( d )9.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )10.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子算子算子d. Laplacian算子

最新数字图像处理考试简答题经典30道题

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。 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。 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7 . 简述二值图像与彩色图像的区别。 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。 8. 简述二值图像与灰度图像的区别。 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。 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。 9. 简述灰度图像与彩色图像的区别。 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。 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。 10. 均值滤波器对高斯噪声的滤波效果如何？试分析其中的原因。 均值滤波器的滤波原理是：在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的邻近像素。将模板中的全体像素的均值来替代原来的像素值的方法。均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好。 原因：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为正态分布的均值为0，所以均值滤波可以消除噪声。

数字图像处理期末复习总结

第一节数字图像处理概述/第二节数字图像处理的获取、显示和表示（只有概念，无计算） 1、图像的数字化过程：将一幅图像从原来的形式转换为数字形式的处理过程。图像的数字化过程包括扫描、采样、量化。 ①扫描：对一幅图像内给定位置的寻址。（被寻址的最小单元：像素） ②采样：在一幅图像的每个像素位置上测量灰度值。（采样的两个重要参数：采样间隔和采样孔径） ③量化：将测量的灰度值用一个整数表示。 2、数字图像处理技术所涉及的图像类型：（1位）二值图像、（8位）灰度图像、（24位）彩色图像、索引图像。 （24位）彩色图像区别颜色特性的三个因素：色相（或色度）、饱和度、亮度。 ①色相（或色度）：是从物体反射或透过物体传播的颜色。在0 到360 度的标准色轮上，色相是按位置度量的。在通常的使用中，色相是由颜色名称标识的，比如红、橙或绿色。 ②饱和度：有时也称色品，是指颜色的强度或纯度。饱和度表示色相中灰成分所占的比例，用从0%（灰色）到100%（完全饱和）的百分比来度量。在标准色轮上，从中心向边缘饱和度是递增的。 ③亮度：是颜色的相对明暗程度。通常用从 0%（黑）到 100%（白）的百分比来度量。 第三节灰度直方图 1、灰度直方图的定义：是灰度级的函数，描述的是图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。横坐标是灰度级，纵坐标是灰度级出现的频率(像素个数)。 2、灰度直方图的数学表达式：（一幅连续图像的直方图是其面积函数的导数的负值） 3、灰度直方图的性质：①不表示图像的空间信息；②任一特定图像都有唯一直方图，但反之并不成立（即一个直方图不只对应一个图像）； ③归一化灰度直方图和面积函数可得到图像的概率密度函数PDF和累积分布函数CDF；④直方图的可相加性；⑤利用轮廓线可以求面积（灰度级D1定义的轮廓线） 4、直方图均衡化：利用点运算使一幅输入图像转换为在每一灰度级上都有相同像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的) 直方图匹配：对一幅图像进行变换，使其直方图与另一幅图像的直

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算 一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 （4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');

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.

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。