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数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理在医学上的应用
数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理在医学上的应用

1 引言

自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况,通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容,抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析,这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。

数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。

与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性,例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。

2人体微血管显微图像的采集

人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。

图1显微光学系统与图像采集系统示意图

为实现人体微小血管显微图像的血管直径测量整个系统图像采集和处理的具体流程如下图像采集预处理二值化提取中心线直径。

2.1图像采集

通过显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体手指甲襞处微血管图像如图2所示.图2中浅色部分为周边组织深色弯曲部分为微循环血管。

图2人体手指甲襞处微血管图像

2.2预处理

由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,通过预处理将采集到的人体手指甲襞处微血管图像进行去噪处理和灰度变换增强处理可增加图像的对比度利用图像灰度直方图可以直观看出图像中的像素亮度分布情况大多数自然图像由于其灰度分布集中在较窄区间引起图像细节不够清晰采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀从而增加反差使图像细节更加清晰以达到增强的目的[1-3],由图3可见采集的图像经灰度变换增强处理后明显变清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。

图3增强处理前后图像灰度变化

3图像处理

3.1微血管图像的二值化

二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作其中结构元素是一个用来定义形态操作中所用到的邻域的形状和大小的矩阵该矩阵仅由0和1组成可以具有任意的大小和维数数值1代表邻域内的像素在MATLAB图像处理工具箱中进行膨胀操作时输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值在二进制图像中如果任何一个像素值为1那么对应的输出像素值也为1而在腐蚀操作中输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最小值在二进制图像中如果任何一个像素值为0那么其对应的输出像素值也为09,在合适阈值的基础上选取适当结构因素合理利用膨胀填充滤波腐蚀等操作逐步处理从而得到最终二值化后的微血管图像如图4所示。

图4二值化后的微血管图像

3.2中心线的提取

基于Hessian矩阵的中心线提取理论依据为:令I(x,y)表示在(x,y)坐标系下的灰度值,那么微血管图像I(x,y)可以看作是一个三维曲面[4] 即:

这个三维曲面的曲率可以用Hessian矩阵来定义:

由于血管截面的灰度值呈高斯分布为了提取微血管的灰度信息便于进行计算笔者采用高斯函数对图像的二阶微分做卷积,即

式中a,b表示x,y的某一个取值。对于血管中心线上的点,其绝对值较小的特征值对应的特征向量表示曲面曲率小的强度和方向;而绝对值较大的特征值对应的特征向量表示曲面曲率大的强度和方向,这两个特征向量正交。利用Hessian矩阵跟踪二维微血管图像中心线主要包括以下步骤:

(1)设微血管上的任意一点P,其坐标为(x,y),将其Hessian矩阵的两个特征值按照从小到大的顺序排列,即λ1<λ2,并且不同特征值对应的特征向量为ν1<ν2,则ν1与ν2决定了与中心线垂直的横断方向。

(2)如果点P满足以下条件,则P点为微血管中心线上的点:①

其中▽I为点P的梯度; ②λ1<λ2<0。据此构建出的微血管图像的中心路径如图5所示。

图5二值化后的微血管图像提取中心线

3.3直径的测量

沿微血管中心线方向测量血管图像垂直中心的径长作为微血管的直径。对管袢附近的微血管进行多次测量,计算出这些测量值的平均值作为最终微血管管袢的直径。图6为微血管轮廓与提取的中心线示意图。

图6为微血管轮廓与提取的中心线示意图

设为中心线上任意一点利用中心线上的多点拟合获得直线的斜率从而进一步获得中心线的垂线方程为:

由中心线上点出发分别向两个方向搜索中心线垂线与边界的交点当搜索到的点D为边界点并且该点到垂线的距离满足:

(5) 根据搜索得到的两个相交点为和按下式计算点处微血管的直径

为:

图7为计算微血管直径的示意图:

图7为计算微血管直径的示意图

4 医学图像处理的应用和意义

在人体手指甲襞微血管管袢直径测量的整个过程中完全使用计算机进行图像的采集预处理以及微血管的分割提取二值化和计算排除了人为测量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。

随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高,利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。

医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极大地提高医学临床

诊断水平,而且能为医学培训、医学研究与教学、计算机辅助临床外科手术等提供数字实现手段,为医学研究与发展提供扎实的基础,具有不可估量的价值。下面列出医学图像处理的一些具体应用和意义。

4.1 辅助医生诊断

通过图形图像技术,可以对医学图像进行缩放、旋转、对比度调节、三维重建等处理,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,对病变区进行定性定量分析,从而提高医疗诊断的准确性和正确性。

4.2 仿真多角度扫描

这一应用在CT扫描中有着重要意义,由于X射线对人体的损害较大,因此不可能对患者进行多角度的扫描,通过三维图形图像技术,可以对原始数据进行多角度重组,仿真多角度扫描。该技术也称为虚拟切割。

4.3 放射治疗

在这个领域中计算机技术主要用来进行精确定位,根据影像数据得到的图像,确定进行放射性治疗的特定部位,从而引导仪器进行精确定位,避免正常组织遭受不必要的放射性照射。

4.4 手术教学训练

通过断层扫描技术可以获得一系列人体某个部分的二维切片图像。对这些切片数据进行计算机三维重建,能够获得人体部位的三维模型,医生可以对三维模型进行手术仿真。在虚拟环境中进行手术,不会发生严重的意外,能够提高医生的协作能力,尤其在修补术方面有着重要的应用前景。

4.5 辅助手术计划和手术导航

计算机辅助手术计划系统根据患者影像数据在术前规划手术方案,甚至进行手术模

拟, 以提高手术成功的几率。计算机辅助手术导航系统根据患者在术前的影像数据构建手术部位的解剖空间,并将其和由定位技术控制的实时手术空间相重叠,由此引导手术按预定的

正确进程进行[5]。这个系统常和计算机辅助手术计划系统结合在一起使用。由于计算机的介入,使得传统的外科手术可以更加精确, 对患者的损伤更加微小。

4.6 虚拟内窥镜

现有的内窥镜技术存在一个共同的缺陷,就是必须往患者体内插入内窥探头。一般来说,探头都是机械装置,因而会给患者带来很大的痛苦。计算机虚拟现实技术的出现为减轻这一痛苦带来了可能,这就是虚拟内窥镜技术。虚拟内窥镜技术可以检查传统方法无法到达的区域,甚至深入实体内部进行观察,还具有交互性、局部细节放大、可重复观察等优势。

4.7 治疗规划

在这个领域中,计算机技术主要用于在患者治疗期间观察药物、放射或其他治疗所引起的身体病变部位的局部变化,对疗效进行评估,并根据评估结果有效调整治疗方案。

4.8 远程医疗

实现在 Internet上发布PACS系统产生的基于DICOM标准的医学图像, 使用浏览器显示、处理医学图像,有利于远程医疗系统、区域间PACS系

HIS (Ho spital Information System , 医院信息系统) 系统融合及医疗信息系统集成的应用和发展, 集中体现了远程医疗系统发展的必然趋势。

4.9 医学图像融合技术提升卫生信息的利用效率

不同形式的探测器(如MRI,CT,PET,SPECT等)被广泛用于医学图像采集,医护人员通过这些图像采集设备和技术得到影像,而并不易得到和利用各信源的综合信息,对同一病患医护人员可能需要使用不同设备采集多次信息,这增加了看病成本,也不利于信息共享的实现。

为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息,根据多种成像模式提供的信息的互补性,医学图像处理技术可以通过配准使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应,并通过融合将配准后图像整合后显示给用户。

医学图像融合是根据需要综合处理多源通道的信息,为有效提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度,利用图像处理和计算机技术等综合多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据,消除多元信道信息之间的冗余和矛盾,增强影像中信息透明度,改善解译的精度、可靠性等,以完整、准确地描述目标信息[7]。

5结束语

计算机技术的迅速发展和图形图像技术的日渐成熟,图像处理显得越来越重要,数字图像处理技术正在向处理算法更优化处理速度更快处理后的图像清晰度更高的方向发展实现图像的智能生成处理识别和理解是数字图像处理的最终目标小至个人的生活工作大到宇宙探测和遥感技术的应用数字图像处理技术是其他任何技术都无法替代的,随着卫生信息化的发展,医学成像技术得到越来越广泛的应用,为了向临床诊疗和病理学研究提供可靠依据,

需要利用图像处理来将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,或从医学图像中提取感兴趣区域。

同时,医学图像处理在特征提取、定量测量以及人体器官三维重建等许多医学图像分析与理解应用中也起着关键作用。加快医学图像分割技术研究,利于快速、准确的医疗诊断应用,开创了数字医疗的新时代。特别是近年来,随着远程医疗的蓬勃发展,对医学图像处理与分析提出的要求也越来越高,但是其中还有很多亟待解决的问题,总之,医学图像处理与分析作为提升现代医疗诊断水平的有效手段,必将在医疗信息研究领域受到更多的关注。所以我们任重而道远努力去探究这门技术让它发挥得更加淋漓尽致。

数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理在医学上的应用 1 引言 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况,通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容,抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析,这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。 数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。 与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域,医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性,例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。 2人体微血管显微图像的采集 人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。 图1显微光学系统与图像采集系统示意图

遥感数字图像处理教程实习报告

遥感数字图像处理教程实习报告

《数字图像处理》 课程实习报告 ( 2011 - 2012学年第 1 学期) 专业班级:地信09-1班 姓名:梁二鹏 学号:310905030114 指导老师:刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩: 教师评语: 教 师

签 名 : 年月日 实习一:图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上,应用所学知识,基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成:利用TM图像can_tmr.img,实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤: 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单,在下拉菜单中选择open image file 选 项,然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件,单击打开。 2、在可用波段列表对话框中,选中某一波段图像,选中gray scale单选按 钮,单击LOAD BAND按钮,显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中,选择其他某一波段图像,进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮,同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示:红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。

数字图像处理技术及其应用_李红俊

·620· 计算机测量与控制.2002.10(9)  Computer Measurement &Control 设计与应用 收稿日期:2001-12-04。作者简介:李红俊(1974-),男,山西省平遥县人,硕士研 究生,主要从事机械电子方向的研究。 文章编号:1671-4598(2002)09-0620-03 中图分类号:T P391.41 文献标识码:B 数字图像处理技术及其应用 李红俊,韩冀皖 (太原理工大学机械工程学院,山西太原 030024) 摘要:介绍了数字图像处理的基本概念、基本原理,对其中一些算法进行了详细的说明,对不同算法进行了比较。同时,在对现有图像处理方法进行应用的同时,对滤波做了一些新的尝试。最后,将像素细分算法应用于实际生产中, 获得了较好的效果。 关键词:数字图像处理;边缘检测;滤波;像素细分算法 Digital Image Processing and Its Application LI Hong -jun ,HAN Ji -w an (Taiy uan University of T echnolo gy ,T aiyuan 030024,China ) Abstract :T he basic co ncepts and basic principals of digital imag e processing are introduced .Some arithmetics and compari -so n between different arithme tics are expounded .New methods of sieve are adopted when existing image processing methods is being applied .A t last ,the arithmetic of subpixel is applied into practice and obtains effect preferably . Key words :digital image processing ;edge detecting ;sieve ;arithmetic of subpixel 1 序言 图像处理技术基本可以分成两大类:模拟图像处 理(Analog Image Processing )和数字图像处理(Dig -ital Image Processing )。数字图像处理,通俗地讲就是利用计算机对图像进行处理。因此也称之为计算机图像处理(Computer Image Processing )。其优点是处理精度高,处理内容丰富,可进行复杂的非线性处理,有灵活的变通能力,一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。存在的问题主要在于处理速度,特别是进行复杂的处理更是如此。数字图像处理概括地说主要包括如下几项内容:几何处理(Geometrical Pro -cessing )、算术处理(Arithmetic Processing )、图像增强(Image Enhancement )、图像复原(Image Restora -tion )、图像重建(Image Reconstruction )、图像编码(Image Encoding )、图像识别(Im age Recognition )、图像理解(Image Understanding )。图像处理技术的发展涉及越来越多的基础理论知识,雄厚的数理基础及相关的边缘学科知识对图像处理科学的发展有越来越大的影响。总之,图像处理科学是一项涉及多学科的综合性科学。 2 边缘检测 所谓边缘应是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。它的形成是由于物体的材料不同或表面的朝向不同,引起在图像中的边缘处存在明暗、色彩、纹理的变化。因此反过来在图像中检查不 同灰度、色彩等特性区域的交界处就可得到边缘。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。 图1 边缘和灰度值模型示意图 如上所述,边缘常常发生在灰度突然变化的部 位,如图1(a )所示,两边为不同的灰度级g 1、g 2,则x 0处为边缘。但实际上由于物体表面交界处灰度常常缓慢变化,在图像中表现为边缘是有一定宽度的,如图1(b )所示,而且由于物体表面的曲折变化加上噪声干扰,边缘时常显得模糊不清,这给边缘的检测带来一定的困难。另外,有的物体本身为条状的区域,例如河流、道路或物体表面的裂缝,它们的边缘表现为狭长的平行线(1~2个像元宽度),如图1(c )所示,而且两边灰度相同或相近,因此检查的方法也有所不同。 边缘检测主要采用各种算法来发现、强化图像中那些可能存在边缘的像素点。边缘检测算子可分为微分(梯度)法、模板匹配法和区域拟合法3种基本方法。对于边缘检测影响较大的是图像中的噪声、退化、模糊等因素,这些都需要特殊的算法来解决。 3 滤波 当图像输入到计算机的时候,由于输入转换器件(如光敏器件、A /D 转换器等性质的差别)及周围环 DOI :10.16526/j .cn ki .11-4762/tp .2002.09.022

医学数字图像处理习题

医学数字图像处理习题 1、简述图象处理的技术分类。 2、简述数字图像处理的主要方法。 3、图象函数(,,,,)I F x y z t λ=表示了怎样的一幅图象? 4、解释数字图像的几个名词:空间分辨率,密度分辨率,空间频率。 5、什么是线性系统?什么是空间不变的线性系统? 6、什么是δ-函数?什么是δ-函数的筛选性? 7、 您能推荐点几本关于医学图象处理的教学参考书(中文和英文)吗? 8、您认为我们的医学图象处理课应保证哪些基本内容和基本训练? 9、两维傅里叶变换的可分离性有什么实际意义? 10、 证明离散傅里叶变换和反变换都是周期函数。 11、 试证明傅立叶变换的频域位移性质: 12、 根据Laplace 算式和傅里叶变换的微分性质,求出傅里叶变换对: 222(,)(2)()(,)f x y u v F u v πΔ??+。 13、 设有一组随机矢量[]12 3 x x x x =,其中[]10 0 1T x =,[]20 1 0T x =, []3 1 0 0T x =, 请分别给出x 的协方差矩阵。 14、 请说明:如何方便地将空间频率坐标系的原点移到MN 空间频率方阵的中心(, 设图象函数为。 )2/,2/N M ),(y x f 15、 对N=8,计算斜矩阵(Slant Array)。 16、 什么是小波变换?请给出一维连续小波变换的定义。 17、 请给出二维连续小波的容许性条件。 18、 请简述紧支集的概念。 19、 请简述框架、紧框架和几乎紧框架的概念。 20、 试给出Haar 小波、Mexico Hat 小波和Morlet 小波的定义,并说明各自它们各自的用途。 21、 什么是图象增强?图象增强的技术分几大类? 22、 什么是直方图?什么是直方图均衡化?什么是直方图匹配? 23、 写出空域图象平滑的表示式,空域低通滤波有几种方法?简述其要点。 24、 写出频域低通滤波的数学表达式。常用的有几种滤波器?他们的特点是什么? 25、 设仅利用象素点(,)x y 的4-近邻象素(不用点(,)x y )组成一个低通滤波 器。 (1) 给出它在频域的等价滤波器; (,)H u v (2) 证明所得的结果确实是一个低通滤波器。 26、 有一种计算梯度的基本步骤是计算(,)f x y 和 (1,)f x y +的差。

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。

数字图像处理技术的应用与发展

郑州航空工业管理学院 2013 - 2014 学年第2 学期 《信息管理前沿讲座》(双语I) 课程论文 题目数字图像处理技术的应用与发展 专业信息管理与信息系统班级1304972 姓名学号 任课教师职称副教授 二О一四年五月三十日

数字图像处理技术的应用与发展 130497227王琼菲 摘要数字图像处理是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。文章简述了数字图像处理技术的主要特点和优点、以及数字图像处理的过程、数字图像处理技术的应用、数字图像处理技术的研究方向和内容,并根据最新进展,阐述了数字图像处理技术5个主要研究方面的最新热点,最后总结了数字图像处理技术领域中面临的主要发展领域和未来发展方向。 关键词数字图像处理,采集,识别,应用 Application and Development of the Digital Image Processing Technology 130497227 Wang Qiongfei A bstract D igital image processing is to process the image signal into digital signal and processed by computer to its。This paper briefly introduces the digital image processing technology, and the main characteristics and advantages of digital image processing, the application of digital image processing technology, the digital image processing technology research direction and content, and according to the latest advances in digital image processing technology, introduces 5 new hot main research aspects, summarizes the main development faces in the field of technology in the field of digital image processing and the development direction in the future。Key words Digital image processing, Collection, Identification, Application

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文

数字图像处理应用论文数字图像处理技术论文 关于数字图像处理及其应用的研究 摘要:首先对数字图像处理的关键技术以及相应的处理设备进行详细的探讨,然后对数字图像处理的应用领域以及发展趋势进行详尽论述。 关键词:数字图像处理:关键技术;应用领域 0 引言 人类通过眼、耳、鼻、舌、身接受信息,感知世界。约有75%的信息是通过视觉系统获取的。数字图象处理是用数字计算机处理所获取视觉信息的技术,上世纪20年代Bartlane电缆图片传输系统(纽约和伦敦之间海底电缆)传输一幅图片所需的时间由一周多减少到小于3个小时;上世纪50年代,计算机的发展,数字图像处理才真正地引起人们的巨大兴趣;1964年,数字图像处理有效地应用于美国喷气推进实验室(J.P.L)对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片的处理;但是直到上世纪六十年代末至七十年代扔,由于离散数学理论的创立和完善,使之形成了比较完整的理论体系,成为一门新兴的学科。数字图像处理的两个主要任务:如何利用计算机来改进图像的品质以便于人类视觉分析;对图像数据进行存储、传输和表示,便于计算机自动化处理。图像处理的范畴是一个受争论的话题,因此也产生了其他的领域比如图像分析和计算机视觉等等。

1 数字图像处理主要技术概述 不论图像处理是基于什么样的目的,一般都需要通过利用计算机图像处理对输入的图像数据进行相关的处理,如加工以及输出,所以关于数字图像处理的研究,其主要内容可以分为以下几个过程。图像获取:这个过程基本上就是把模拟图像通过转换转变为计算机真正可以接受的数字图像,同时,将数字图像显示并且体现出来(例如彩色打印)。数据压缩和转换技术:通过数据压缩和数据转换技术的研究,减少数据载体空间,节省运算时间,实现不同星系遥感数据应用的一体化。图像分割:虽然国内外学者已提出很多种图像分割算法,但由于背景的多变性和复杂性,至今为止还没有一种能适用于各种背景的图像分割算法。当前提出的小波分析、模糊集、分形等新的智能信息处理方法有可能找到新的图像分割方法。图像校正:在理想情况下,卫星图像上的像素值只依赖于进入传感器的辐射强度;而辐射强度又只与太阳照射到地面的辐射强度和地物的辐射特性(反射率和发射率)有关,使图像上灰度值的差异直接反映了地物目标光谱辐射特性的差异,从而区分地物目标。图像复原,以图像退化的数学模型为基础,来改善图像质量表达与描述,图像分割后,输出分割标记或目标特征参数;特征提取:计算描述目标的特征,如目标的几何形状特征、统计特征、矩特征、纹理特征等。图像增强:显示图像中被模糊的细节。或是突出图像中感兴趣的特征。图像识别:统计模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。

数字图像处理在医学上的应用

数字图像处理的应用 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;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。 进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器(包括同步控制器、模数转换器及帧存储器)、图像处理计算机和图像显示终端。 图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大,图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 接下来,就讨论一下数字图像处理在医学上的应用。 自发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理。 目前的医学图像包括CT图像、核磁共振图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。由于人眼识别度等客观因素的影响,大部分的图像需要依靠计算机的帮助。随着数字图像处理技术的发展,对这些图像的分析以及处理,会变得更加快捷,分析的结果也会更加精准。

与其他领域的应用相比较,医学影像等卫生领域信息更具独特性,医学图像较普通图像纹理更多,分辨率更高,相关性更大,存储空间要更大,并且为严格确保临床应用的可靠性,其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。 首先,对于一个病例,要进行图像采集,由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,所以要先通过预处理对图像进行去噪处理和灰度变换处理等使其变得较为清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。 接下来要做的就是图像处理。 先对图像二值化,二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作。然后做中心线的提取等。 使用计算机进行图像的采集预处理以及二值化和计算排除了人为测 量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。 随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高,利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。 医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极

数字图像处理习题教程文件

数字图像处理习题

一、判断题(10分)(正确√,错误×) 1.图像处理就是对图像信息进行加工处理,以满足人的视觉心理和实际应用的要求 (√) 2.在MA TLAB中,uint8是无符号8位整数(√) 3.在MA TLAB中,uint16是无符号16位整数(√) 4.图像的点运算与代数运算不相同(√) 5.点运算也叫灰度级变换(√) 6.线性点运算可以改变数字图像的对比度(√) 7.图像的几何变换也叫图像的点运算(×) 8.图像的平滑操作实际上是邻域操作(√) 9.傅立叶变换后的矩阵处在频域上(√) 10.傅立叶变换后的矩阵处在空域上(×) 11.傅立叶变换,人们可以在空域和频域中同时思考问题(√) 12.像素深度是指存储每个像素所用的位数(√) 13.图像经过变换后,图像的大部分能量都集中在中、高频段(×) 14.图像经过变换后,图像的大部分能量都集中在低频段(√) 15.直方图均衡化也是一种非线性点运算(√) 16.仿射变换是空间变换(√) 17.空间变换是频域变换(×) 18.边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术(√) 19.灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比(√) 20.直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算(×) 21.双边滤波法可用于边缘增强(×) 22.均值平滑滤波器可用于锐化图像边缘(×) 23.拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理(×) 24.高频加强滤波器可以有效增强图像边缘和灰度平滑区的对比度(√) 25.应用傅立叶变换的可分离性可以将图像的二维变换分解为行和列方向的一维变换 (√) 26.图像分割可以依据图像的灰度、颜色、纹理等特性来进行(√) 27.图像增强有空域和变换域两类(√) 28.加大、减小对比度分别会使图像发生亮处更亮,暗处更暗的直观变化(√) 29.加大、减小亮度分别会使图像发生亮处更亮,暗处更暗的直观变化(×) 30.二值图像就是只有黑白两个灰度级(√) 31.一般来说,图像采样间距越大,图像数据量越大,质量越好;反之亦然(×) 32.用Matlab开辟一个图像窗口的命令是imshow(×) 33.图像尺寸为400*300是指图像的宽为400毫米,高为300毫米(×) 34.一般而言,对于椒盐噪声,均值滤波的效果好于中值滤波(×) 35.与高斯低通滤波器相比,理想低通滤波低通滤波器在图像处理过程中更容易出现振铃 (rings)(√)

数字图像处理试卷及答案-百度文库

1、列举数字图像处理的三个应用领域 2、存储一幅大小为10241024,256个灰度级的图像,需要 8M bit。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越差。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈分布的图像。 5、依据图像的保真度,图像压缩可分为 6、图像压缩是建立在图像存在编码冗余、像素间冗余、心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是、亮度。 8、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:(g(x,y)mgin)*255gm/(g ax 二、选择题(每题2分,共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。( B ) A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C图像细节淹没在暗背景中 D图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。( B ) 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 ) A、RGB B、CMY或CMYK C、HSI D、HSV T4、采用模板[-1 1]主要检测( A )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:( C ) 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( C ) 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,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、__B__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 B 。 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

医学数字图像处理期末考试重点汇编

1、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。 2、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。 3、当一幅图像的 x和 y坐标及幅值 f都为连续量时,称该图像为连续图像。 为了把连续图像转换成计算机可以接受的数字形式,必须先对连续的图像进行空间v和幅值的离散化处理。 (1)图像的采样:对图像的连续空间坐标 x和 y的离散化。 (2)图像灰度级的量化:对图像函数的幅值 f的离散化。 4、均值平滑滤波器可用于能否锐化图像?为什么?不能,均值滤波法有力的抑制了噪声,同时也引起了模糊,模糊程度与邻域半径成正比。 5、均匀采样: 对一幅二维连续图像 f(x, y)的连续空间坐标 x和 y的均匀采样,实质上就是把二维图像平面在 x方向和 y方向分别进行等间距划分,从而把二维图像平面划分成 M × N个网格,并使各网格中心点的位置与用一对实整数表示的笛卡尔坐标(I, j)相对应。二维图像平面上所有网格中心点位置对应的有序实整数对的笛卡尔坐标的全体就构8成了该幅图像的采样结果。 6、*均匀量化: 对一幅二维连续图像 f(x, y)的幅值 f的均匀量化,实质上就是将图像的灰度取值范围[0, Lmax]划分成L个等级(L为正整数, Lmax=L-1),并将二维图像平面 上 M× N个网格的中心点的灰度值分别量化成与 L个等级中最接近的那个等级的值。 7、图像增强技术根据处理空间的不同,可以分为哪两种方法?空域方法和频域方法 8、**空间分辨率 ( 1 )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。 (2**)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。另外,当简单地把矩形数字化仪的尺寸看作是“单位距离”时,就可把一幅数字图像的阵列大小 M×N称为该幅数字图像的空间分辨率。 (3)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,景物中的细节越能更好地在数字化后的图像中反映出来,也即反应该景物的图像的质量就越高。 (4)一幅数字图像的阵列大小(简称为图像大小)通常用 M×N表示。在景物大小不变的情况下,采样的空间分辨率越高,获得的图像阵列 M×N就越大;反之,采

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。在计算机内,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,大的内存和高的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。

数字图像处理的应用

数字图像处理技术的应用研究 图像处理也就是按照人们视觉、心理或实际应用的需要,对 图像信息进行加工修改的过程,在不同的时期、不同的领域往往 会采用不同的图像处理技巧。数字图像处理技术是伴随着计算机 信息功能的日益强大以及人们对高精度图像的需求而产生的,随 着社会的发展,尤其是计算机信息技术的进步,数字图像处理技 术被广泛应用于各个领域,其重要性变得日益突出。 一、数字图像处理技术的概念内涵 当前,我国通常采用的图像处理技术主要有两种,即光学处 理法和数字(电子)处理法。前者产生的时间较早,从最开始的 光学滤波技术到现在的激光全息技术,无论是理论研究,还是应 用技巧,光学图像处理法已日臻完善。但其图像处理精度低、稳 定性差以及操作不便的特点极大地限制了其应用领域拓展,在这 种情况下,数字图像处理技术便应运而生。 数字图像处理,也即是Digital Image Processing,产生于 20世纪50年代,是指人们采用计算机及其它数字硬件设备,对图 像信息转换而来的电信号根据数学运算的方式,进行增强、提取、复原、分割以及去除噪音等处理的方法和技术,以此提高图像的实用性,因此,该技术的产生与发展建立在计算机运用、离算数学理论的产生与完善以及社会诸多领域的需求之上的。其最大特点是不仅图像处理精度高,而且可以通过改进硬件系统配置和优化软件系统功能的方式来提高图像处理效果,一切以计算机运行为基础,操作极为方便。最初,由于数字图像处理技术的数据需求量大,处理速度慢,极大地限制了其应用领域,但随着计算机技术的快速发展,尤其是运算速度的提升,这一瓶颈早已被突破。 二、数字图像处理技术的功能内容分析 (一)增强图像的视觉效果。在某些特殊领域,图像在传输与 转换的过程中容易造成信息的丢失,从而形成失真现象,比如航天拍摄的图片在传回地球的过程中,由于光学系统、大气流、空气介质等原因造成图像模糊;在图像扫描、采样、量化的过程中,所形成的噪音污染等等。我们可以采用数字图像处理技术,一方面突出重要信息而衰减次要信息;另一方面根据失真原因,补偿丢失的信息因素,从而使改善后的图像效果尽可能的接近原始图像。 (二)图像的重建功能。随着电子计算机体层摄影技术的发 展,图像的重建成为一种新兴的数字图像处理技术,它主要是对 目标对象进行观察和测量,重新构建出图像中的大量信息的直观 显示,从而在计算机模拟系统中进行二维或者三维的图像处理, 这也是对特殊实体进行图像回归的过程。 (三)模式识别功能。模式识别也是数字图像处理技术的一

数字图像处理的研究与应用

数字图像处理的研究与应用 机器视觉依赖于摄像头的信息采集与对获得的图像信息的处理,本文对数字图像信息处理的优点与方法进行了简单的介绍,对其应用领域中的作用进行了描述。 标签:数字图像处理;图像重现;特征提取 1 图像处理目的 利用采集装置采集的数字图像需要经过处理以达到提高图像的视觉质量以供人眼主观满意的效果。而且利于提取图像中目标的某些特征,以便于计算机分析或机器人识别。既能实现信息的可视化,也实现了信息安全的需要[1]。在大量的图像采集过程中为了存储和传输庞大的图像和视频信息,常常需要对这类数据进行有效的压缩。 2 数字图像处理的优点 2.1 重现性能好,数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理中不会失真,从而能良好的保持原稿,由此可以实现良好的实现数字图像的再现。 2.2 数字化处理精度高,数据处理技术高速发展的今天,运用高能力的处理设备与技术,几乎可以把一副模拟图像处理为任意的二维数组。从原理上讲,只要在处理时改变程序中的数组参数,那么不论图像的精度有多高,处理总是能够实现。 2.3 数字信号处理技术适用面宽,无论来自来何种信息源的图像,他小可以到电子显微镜的图像,大到遥感卫星图像,在进行数字处理时,需先转换为二维数组编码表示的灰度图像,因而均可用计算机来处理。 2.4 数字图像处理的灵活性高,出于不同的需求,所以对同一图像往往需求不同的处理方法,所以所要运用到的图像处理技术也不一样。数字图像处理技术也衍生了许多不同的分支技术方法,可以充分满足需求者的要求。 2.5 信息压缩的潜力大,在图像处理过程中,同一幅图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度,且数字图像中各个像素是不独立的,具有很大的相关性。特别是在相邻的帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。因此,在压缩处理时的压缩潜力是很巨大的。 3 数字图像处理的主要研究内容 3.1 图像变换,由于数字图像的数字阵列很庞大,计算机在处理过程中需求的计算量也很大,所以在计算时需要很多的图像变换方法,如离散余弦变换、如

数字图像处理试题及答案

一、填空题(每题1分,共15分) 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?,256个灰度级的图像,需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度,图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、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: ` min max min ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题(每题2分,共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。 ( B ) A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。( B ) 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 ) A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV / 4、采用模板[-1 1]T 主要检测( A )方向的边缘。 A.水平 C.垂直 5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ) 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( C ) 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, C 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、__B__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 B 。 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 B __

遥感数字图像处理教程课后习题主要考点答案

《数字图像处理》 课程实习报告 ( 2011 - 2012学年第 1 学期) 专业班级:地信09-2班 姓名:罗辉 学号:310905030213 指导老师:刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩: 教师评语: 教师签名: 年月日

实验一图像彩色合成 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上,应用所学知识,基于遥感图像处理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成:利用TM图像can_tmr.img,实现灰度图像的密度分割、多波段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、操作步骤 显示灰度图像: 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单,在下拉菜单中选择open image file 选项,然 后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件,单击打开。 2、在可用波段列表对话框中,选中某一波段图像,选中gray scale单选按钮,单击LOAD BAND按钮,显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中,选择其他某一波段图像,进行显示。 4、利用可用波段列表中的display按钮,同时有多个窗口显示多个波段图像。

5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图像的链接显示。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像素的值和位置。 伪彩色合成 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单,在 下拉菜单中选择open image file 选 项,然后在弹出的对话框中选择 can_tmr.img 文件,单击打开。

完整版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 f23=f22. 进行填充时,使用相邻行的像素值来填充。即:f23于下图中的空穴点.

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