图像处理

图像变换

（1）熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用；

（2）理解并掌握常用的图像的变换增强技术。

【实验要求】

（1）邻域平均法、中值滤波实现平滑运算，并观察模板大小对平滑效果的影响；

（2）使用拉普拉斯算子、sobel算子等实现锐化运算，并观察模板大小对平滑效果的影响。【实验内容】

1、实验步骤：

I=imread('D:\xk\9.gif');

J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.03);

subplot(3,3,1),imshow(I),title('原图像');

subplot(3,3,2),imshow(J1),title('加高斯噪声');

K1=filter2(fspecial('average',5),J1)/255;

K2=filter2(fspecial('average',7),J1)/255;

K3=filter2(fspecial('average',9),J1)/255;

K11=medfilt2(J1,[5,5]);

K22=medfilt2(J1,[7,7]);

K33=medfilt2(J1,[9,9]);

subplot(334),imshow(K1);title('5*5均值滤波');

subplot(335),imshow(K2);title('7*7均值滤波');

subplot(336),imshow(K3);title('9*9均值滤波');

subplot(337),imshow(K11);title('5*5中值滤波');

subplot(338),imshow(K22);title('7*7中值滤波');

subplot(339),imshow(K33);title('9*9中值滤波');

实验结果：

图1 邻域平均法、中值滤波实现平滑运算的结果

2、实验步骤：

I=imread('D:\xk\9.gif');

I=im2double(I);

figure;

subplot(3,3,1);imshow(I);title('原图像');

H1=fspecial('sobel');

H1=filter2(H1,I);

subplot(3,3,2),imshow(H1);

title('sobel算子锐化图像');

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];

H2=conv2(I,h,'same');

subplot(3,3,3),imshow(H2);

title('拉普拉斯算子锐化图像');

K1=filter2(fspecial('average',5),H1)/255;

K2=filter2(fspecial('average',7),H1)/255;

K3=filter2(fspecial('average',9),H1)/255;

K11=medfilt2(H2,[5,5]);

K22=medfilt2(H2,[7,7]);

K33=medfilt2(H2,[9,9]);

subplot(334),imshow(K1);title('5*5均值滤波');

subplot(335),imshow(K2);title('7*7均值滤波');

subplot(336),imshow(K3);title('9*9均值滤波');

subplot(337),imshow(K11);title('5*5中值滤波');

实验结果：

图2 拉普拉斯算子、sobel算子等实现锐化运算的结果3.实验步骤：

I=imread('D:\images\t15.bmp');

imshow(I);

subplot(2,4,1);

imshow(I);

title('原始图像');

%灰度图

J=rgb2gray(I);

subplot(2,4,2)

imshow(J);

title('灰度图像')

fft_J=fft2(J);

%2-D快速傅立叶变换

A=abs(fft_J);

%将频谱矩阵元素归一化到0~255

A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255;

subplot(2,4,3)

imshow(A);

title('傅立叶频谱图像')

sfft_J=fftshift(fft_J);

%傅立叶频谱平面中心移至窗口中心

A=abs(sfft_J);

%将频谱矩阵元素归一化到0~255

A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255;

subplot(2,4,4)

imshow(A);

title('原点移到中心的傅立叶频谱图像' );

%对图像DCT变换

J1=dct2(J);

subplot(2,4,5);imshow(log(abs(J1)),[]);

title('DCT变换灰度图像');

colormap(gray(4));colorbar;

%对灰度矩阵进行量化

J1(abs(J1)<0.1)=0;

%DCT逆变换

B=idct2(J1)/255;

subplot(2,4,6);imshow(B);title('经过DCT变换，然后逆变换的灰度图像'); %对比变换傅里叶变换前后的图像

subplot(2,4,7);imshow(J);title('原灰度图像');

subplot(2,4,8);imshow(B);title('DCT逆变换图像');

实验结果：

图3 傅立叶频谱图像、DCT变换灰度图像、DCT逆变换图像的结果

【分析报告】

1、读入一幅RGB图像，并加上模拟均值为0方差为0.03的高斯噪声：

I=imread('D:\xk\9.gif');

J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.03);

用邻域平均法、中值滤波实现平滑运算，并且分别取不同大小的模块：

K1=filter2(fspecial('average',5),J1)/255;

K2=filter2(fspecial('average',7),J1)/255;

K3=filter2(fspecial('average',9),J1)/255;

K11=medfilt2(J1,[5,5]);

K22=medfilt2(J1,[7,7]);

K33=medfilt2(J1,[9,9]);

用subplot（m，n，p），其中m取3，n取3，在同一窗口内生成所需的子窗口，分别注上文字标题：subplot(3,3,1),imshow(I),title('原图像');

subplot(3,3,2),imshow(J1),title('加高斯噪声');

subplot(334),imshow(K1);title('5*5均值滤波');

subplot(335),imshow(K2);title('7*7均值滤波');

subplot(336),imshow(K3);title('9*9均值滤波');

subplot(337),imshow(K11);title('5*5中值滤波');

subplot(338),imshow(K22);title('7*7中值滤波');

subplot(339),imshow(K33);title('9*9中值滤波');

2、读入一幅RGB图像，利用拉普拉斯算子锐化图像：

I=imread('D:\xk\9.gif');

I=im2double(I);

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];

H2=conv2(I,h,'same');

利用sobel算子锐化图像：

H1=fspecial('sobel');

H1=filter2(H1,I);

用sobel算子、拉普拉斯算子锐化实现锐化运算，并且分别取不同大小的模块：K1=filter2(fspecial('average',5),H1)/255;

K2=filter2(fspecial('average',7),H1)/255;

K3=filter2(fspecial('average',9),H1)/255;

K11=medfilt2(H2,[5,5]);

K22=medfilt2(H2,[7,7]);

K33=medfilt2(H2,[9,9]);

在同一个窗口内分成九个子窗口来分别显示，分别注上文字标题：subplot(3,3,1);imshow(I);title('原图像');

title('sobel算子锐化图像');

subplot(3,3,2),imshow(H1);

subplot(3,3,3),imshow(H2);

title('拉普拉斯算子锐化图像');

subplot(334),imshow(K1);title('5*5均值滤波');

subplot(335),imshow(K2);title('7*7均值滤波');

subplot(336),imshow(K3);title('9*9均值滤波');

subplot(337),imshow(K11);title('5*5中值滤波');

数字图像处理知

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

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个 很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分 辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；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。13.量化等级对图像质量的影响：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；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。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

彩色图像处理

1种颜色 颜色定义：颜色是对象的一种属性，它取决于三个因素。 （1）光源-照射光的光谱特性或光谱能量分布 （2）物体-被照射物体的反射特性 （3）成像接收器（眼睛或成像传感器）-光谱能量吸收特性 2色模型 颜色模型，也称为颜色空间或颜色系统，是用于精确校准和生成各种颜色的一组规则和定义。其目的是在某些标准下以通常可接受的方式简化颜色规格。可以通过坐标系描述颜色模型，并且系统中的每种颜色都可以由坐标空间中的单个点表示。 RGB模型：此模型是行业中的颜色标准。通过更改红色和绿色蓝色三种颜色的亮度及其叠加，可以获得各种颜色。该标准几乎涵盖了人类视觉可以感知的所有颜色，并且是目前使用最广泛的颜色模型之一。

CMY模型：颜色合成方法由绿色，品红色和黄色三种基本原色组成。因为彩色显示不是直接来自光的颜色，而是光被对象吸收并被产生的残留光反射，所以CMY模型也称为减法混合模型。 CMYK模型：将黑色添加到CMY模型。 RGB和CMY之间的转换：在MATLAB中，可以通过imcompliance（）函数轻松实现RGB和CMY之间的转换 cmy = imcomplement（rgb）; rgb = imcomplement（cmy）; HSI模型：HSI模型基于人类视觉系统，并通过使用色相，饱和度和强度三个元素直接描述颜色 @亮度是指人们感到光亮的阴影。光的能量越大，亮度越大。 @Hue是颜色的最重要属性，它决定颜色的本质，颜色的本质由反射光的主波长确定。不同的波长产生不同的色彩感觉。

@饱和度是指颜色的深度和强度，饱和度越高，颜色越深。饱和深度与白色的比率有关，白色比率越大，饱和度越低。 从RGB到HSI的颜色转换及其实现 数字; 子图（1,2,1）; rgb = imread（'plane.bmp）。 imshow（rgb）; title（'rgb'）; 子图（1,2,2）; hsi = rgb2hsi（rgb）; imshow（hsi）; title（'hsi'）; 从HSI到RGB的颜色转换及其实现 数字 子图（1,2,1）;

通过MATLABGUI实现图像处理软件的开发

Computer Knowledge and Technology 电脑知识 与技术本栏目责任编辑：谢媛媛 软件设计开发第7卷第25期(2011年9月)通过MATLAB GUI 实现图像处理软件的开发 张敏1，洪汉玉2 （1.武汉工程大学电气信息学院，湖北武汉430205；2.武汉工程大学机电工程学院，湖北武汉430205） 摘要：数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Matlab 具有强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。该文主要介绍了基于MATLAB 的图形用户界面（Graphical User Interfaces,GUI ）来制作图像处理软件的基本过程，该文首先简单介绍下MATLAB 的GUI 与GUIDE ；其次，介绍了GUIDE 的模板及其基本操作方法；最后，介绍了通过MATLAB GUI 实现图像处理软件的开发方法。该文开发的图像处理软件可以实现的基本功能有：常用的边缘检测以及彩色图片的灰度化。关键词：图形用户界面；图形用户界面开发环境；灰度图片；图像处理；边缘检测 中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2011)25-6156-02 The Realization of Image Processing Software Development by MATLAB GUI ZHANG Min 1,HONG Han-yu 2 (1.School of Electrical and Information Engineering,Wuhan Institute of Techonlogy,Wuhan 430205,China;2.School of Mechanical and Electrical Engineering,Wuhan Institute of Techonlogy,Wuhan 430205,China) Abstract:Digital image processing is a technology that using computer to process images through a certain algorithm.There is a large amount of information to process in image processing,the requirements of the speed of processing is even higher.Matlab has powerful func -tions of computing and graphics display,which makes image processing become more simple and visual.This paper mainly introduces the MATLAB based graphical user interface (Graphical User Interfaces,GUI)to make the image processing software the basic process.This pa -per first briefly under the MATLAB GUI and GUIDE;secondly,introduced the GUIDE template and the basic method of operation;fi -nally,introduced by MATLAB GUI realize image processing software development method.In this paper the development of image pro -cessing software can achieve the basic functions are:the commonly used edge detection and color images of gray. Key words:GUI;GUI development environment;gray Image;image processing;edge detection 数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Matlab 强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文基于MATLAB 的数字图像处理环境，通过MATLAB GUI 实现图像处理软件的开发设计，实现了一个图像处理系统，通过利用Matlab 的工具函数和多种算法实现对图形图像边缘检测的处理。对图像分析和理解而言，基本的就是图像分割和区域描述，图像分割部分是图像识别的基础。 1GUIDE 的操作界面使用方法及GUI 的设计介绍 图形用于界面（GUI ）是提供人机交互的工具和方法。GUI 是包含图形对象（如窗口、图标、菜单和文本）的用户界面。MATLAB 的GUI 为开发者提供了一个不脱离MATLAB 的开发环境，有助于MATLAB 程序的GUI 集成。在MATLAB 中的GUIDE 就是图形用户界面开发环境（Graphical User Interface Development Environment ），它向用户提供了一系列的创建用户图形界面的工具。这些工具大大简化了GUI 设计和生成的过程。 下面对GUIDE 的操作界面及使用方法做一简单介绍。 在命令窗口中直接键入guide ，启动GUIDE ，利用GUIDE 模板创建 GUI ，或者打开已经存在的GUI ，GUIDE 把GUI 设计的内容保存在两个文 件中，它们在第一次保存或运行时生成。一个是FIG 文件，扩展名为．Fig ， 它包含对GUI 和GUI 组件的完整描述；另外一个是M 文件，扩展名为.M ， 它包含控制GUI 的代码和组件的回调事件代码。这两个文件与GUI 显示 和编程任务相对应。在版面设计器中创建GUI 时，内容保存在FIG 文件 中；对GUI 编程时，内容保存在M 文件中。用GUIDE 版面设计器，根据设 计需要：首先拖拽两个图形窗口（Axes ），一个作为待处理图片区域，另一个 作为已处理图片区域；其次，拖拽五个电子按钮（Radio Button ），作为边缘 检测操作按钮；第三，拖拽五个按钮（Push Button ），作为输入等的按钮；最 收稿日期：2011-07-26 基金项目：国家自然科学基金资助（61175013；50975211） 作者简介：张敏（1964-），男，湖北武汉人，副教授，工程硕士，研究方向为过程控制及系统仿真。 图1图像处理软件的GUIDE 版面E-mail:xsjl@https://www.doczj.com/doc/9e15209213.html, https://www.doczj.com/doc/9e15209213.html, Tel:+86-551-56909635690964ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.7,No.25,September 2011.6156

影像处理基本技术

照片编辑“高棉的微笑”

使用“镜头矫正”滤镜对画面进行矫正，操作步骤如下： （1）在Photoshop中，打开文件“吴哥少女.jpg”。双击工具箱中的“抓手工具”，令窗口缩放至合适显示比例。 （2）在图层面板上右键单击“背景”图层，从弹出的快捷菜单中选择“复制图层…”命令，在“复制图层”对话框中，命名新图层为“镜头矫正”，如图4所示，单击“确定”按钮。 （3）单击“背景”图层的“指示图层可见性图标”，隐藏该图层。 图4 “复制图层”对话框 （4）为了防止在镜头矫正过程中图像转到画布之外，要向四周扩展画布。可在菜单栏中选择“图像”→“画布大小…”命令，选中“相对”复选框，输入需要扩展的相对尺寸。如图5所示，单击“确定”按钮。 图5 “画布大小”对话框 （5）在菜单栏中选择“滤镜”→“扭曲”→“镜头矫正…”命令，出现扩展至全屏幕的“镜头矫正”对话框，矫正由于仰拍造成的镜头成像变形。 ○1为了便于观察，取消对话框下方的“显示网格”复选框；使用对话框左侧工具属性栏的“拉直工具”沿着窗格清晰的雕刻纹理，绘制一条水平矫正线将图像拉直到新的横轴，画面自动旋转相应的角度，如图6所示。

图6 用拉直工具进行倾斜矫正 ○2调整右侧“变换”栏目中的“垂直透视”数值，矫正由于仰角拍摄令镜头产生近大远小畸变，设置参考如图7所示，单击“确定”按钮。 图7 用垂直透视矫正参考数值 镜头矫正前、后对比效果如图8所示。 图8 矫正前、后对比效果 说明 （1）“镜头矫正”滤镜可用来旋转图像，或修复由于相机垂直或水平倾斜而导致的图像透视现象。相对于使用“变换”命令，此滤镜的图像网格使得这些调整可以更为轻松精确地进行。 （2）“垂直透视”校正由于相机向上或向下倾斜而导致的图像透视，使图像中的垂直

《数字图像处理》习题参考答案

《数字图像处理》习题参考答案 第1 章概述 连续图像和数字图像如何相互转换答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。 # 采用数字图像处理有何优点答：数字图像处理与光学等模拟方式 相比具有以下鲜明的特点： 1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。 2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。 3．数字图像处理技术适用面宽。 4．数字图像处理技术综合性强。 数字图像处理主要包括哪些研究内容答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、 编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 ] 讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。 答：如图，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。 。 $ 图数字图像处理系统结构图 1

常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点 答．目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++（面向对象可视化集成工具）和MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft 公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的Microsoft 基础类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 提供的动态链接库支持BMP、JPG、TIF 等常用6种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱M ATLAB 是由M athWorks 公司推出的用于数值计算的有力工具，是一种第四代计算机语言，它具有相当强大的矩阵运算和操作功能，力求使人们摆脱繁杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数，灵活运用这些函数可以完成大部分图像处理工作，从而大大节省编写低层算法代码的时间，避免程序设计中的重复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法，如图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检测、二值图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是，MATLAB 也存在不足之处限制了其在图像处理软件中实际应用。首先，强大的功能只能在安装有M ATLAB 系统的机器上使用图像处理工具箱中的函数或自编的m文件来实现。其次，MATLAB 使用行解释方式执行代码，执行速度很慢。第三，MATLAB 擅长矩阵运算，但对于循环处理和图形界面的处理不及C++等语言。为此，通应用程序接口A PI 和编译器与其他高级语言（如C、 C++、Java 等）混合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MATLAB 与外部数据与程序的交互。编译器产生独立于M ATLAB 环境的程序，从而使其他语言的应用程序使用MATLAB。 常见的数字图像应用软件有哪些各有什么特点答：图像应用软件是可直接供用户使用的商品化软件。用户从使用功能出发，只要了解 软件的操作方法就可以完成图像处理的任务。对大部分用户来说，商品化的图像应用软件无需用户进行编程，操作方便，功能齐全，已经能满足一般需求，因而得到广泛应用。常用图像处理应用软件有以下几种： 1．PHOTOSHOP：当今世界上一流的图像设计与制作工具，其优越性能令其产品望尘莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 PHOTOSHOP 支持多达 20 多种图像格式和TWAIN 接口，接受一般扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式，只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能可以很方便地编辑和修改图像，使平面设计充满创意。利用PHOTOSHOP 还可以方便地对图像进行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色模式的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。 2．CorelDRAW：一种基于矢量绘图、功能强大的图形图像制作与设计软件。位图式图像是由象素组成的，与其相对，矢量式图像以几何、色彩参数描述图像，其内容以线条和色块为主。可见，采用不同的技术手段可以满足用户的设计要求。位图式图像善于表现连续、丰富色调的自然景物，数据量较大；而矢量式图像强于表现线条、色块的图案，数据量较小。合理的利用两种不同类型的图像表现方式，往往会收到意想不到的艺术效果。CorelDraw是 2

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库 一、单项选择题：(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)

数字图像处理Digital Image Processing 合肥工业大学理学院 信息与计算科学系 二零零九年

1.1 从图象到图像工程 1.1.1 图象和数字图象 ?什么是图象？ 图象(image)是泛指照片、动画等等形成视觉景象的事物。 图象与计算机图形学中的图形的区别是：计算机图形学是从建立数学模型到生成图形，而图象通常是指从外界产生的图形。 客观世界是三维空间，但一般图象是二维的。二维图象在反映三维世界的过程中必然丢失了部分信息。即使是记录下来的信息也可能有失真，甚至于难以识别物体。因此，需要从图象中恢复和重建信息，分析和提取图象的数学模型，以至于形成人们对于图象记录下的事物有正确和深刻的认识。这个过程就成为图象处理过程。

?为什么需要数字图象(digital image )？ 普通图象包含的信息量巨大，需要使用计算机对图象进行处理。因此，需要把普通图象转变成计算机能处理的数字图象。现在的数码相机可以直接地把视觉图象变成数字图象。数字图象类似于光栅图形，由有限行和有限列组成。 每个基本单元叫做一个象素(pixel)。三维图象的象素又叫做体素(voxel)。通常的二维数字图像是一个矩型，可以用一个二维数组I(x,y) 来表示，其中x,y是二维空间中的某坐标系的坐标，I(x,y)表示图像在该点处的灰度值等性质。彩色可以是红绿蓝三个单色的一定灰度值的合成。一般来说，这些坐标和灰度值是实数，不仅依赖于坐标系的选取，而且依赖于灰度值的度量单位。但是，数字计算机只可能表示有限字长的有限个数字。所以必须把灰度值离散化。简单地说，数字图象等同于一个整数值的有限矩阵。数字图像是数字图像处理和分析的对象。

数字图像处理软件开发设计报告.docx

专业文档 数字图像处理软件开发设计报告

目录实验一、读取图像、显示图像和保存图像 实验二、图像的灰度变换、取反和二值化处理实验三、直方图均衡 实验四、图像锐化 实验五、图像的平滑滤波 实验六、图像的正交变换 实验七、高频强调滤波增强图像 实验八、陷波滤波器增强图像 实验九、消除匀速运动造成的图像模糊 实验十、图像的几何变换 实验十一、二维离散傅里叶变换性质验证 实验十二、用领域平均法平滑彩色图像 实验十三、图像的伪彩色处理

实验一、读取图像、显示图像和保存图像 一、实验目的和内容 1.通过本次实验，了解和熟悉 matlab 的实验环境，掌握图片的读取、显示、存储的方法。 2. 利用 imread() 函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中。 3．利用 imshow() 函数来显示这幅图像。 二、实验原理（技术探讨） 1.在 matlab 环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数， 设置相关参数，再输出处理后的图像。 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I）%输出图像 title('原始图像 ')% 在原始图像中加标题 2.启动 matlab 双击桌面 matlab 图标启动 matlab 环境； 在matlab 命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用 matlab 自带的图像，如 :cameraman 图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 浏览源程序并理解含义； 运行，观察显示结果；结 束运行，退出

三、实验程序及结果 1.实验程序 I=imread( ' 实验一 .jpg' ); x=rgb2gray(I); figure(1) subplot(1,2,1); imshow(I); title(' 原始图像 ' ); subplot(1,2,2); imshow(x); title(' 灰度图像 ' ); 2.实验结果

彩色图像处理存在的问题及应对策略(附图)

彩色图像处理存在的问题及应对策略（附图）相对于黑白图像处理，彩色图像处理有明显的优势，但是应考虑以下关键问题： 一、色彩准确性 色彩准确性即彩色图像处理需要考虑的颜色精度和差异程度。 许多图像处理中，处理算法必须区分检测到的颜色和目标值之间的差异。因此颜色的准确性非常重要，决定里一个算法的成败。 决定色彩准确性的的是插值算法，插值可能导致颜色检测的细微差异，因为它需要周围像素来确定每个像素的颜色值。 二、色彩串扰性 色彩串扰也是影响色彩准确性的关键因素。色彩串扰是由于红、蓝、绿通道的光谱响应之间相当大的重叠造成的。 当通道之间有大量重叠时，某些颜色系列，尤其是黄或蓝绿色系列，会有很大的不确定性。 色彩串扰会导致色彩伪像和色彩混淆。色彩处理时需要注意提取目标与背景色彩串扰的大小，可通过偏光镜等尽量避免色彩串扰。 ▲棱镜相机中使用的二向色涂层比拜耳滤光片产生更陡的光谱曲线，以最大限度地减少由色彩串扰引起的不确定性。

三、莫尔图案 当图像中包含重复阵列图像时，图像会出现摩尔条纹。 大规模混叠可导致莫尔图案的出现。虽然任何需要捕获更高空间频率的相机都会出现这种效果，但拜耳相机 - 再次因为插值技术 - 更容易出现这种情况。 ▲具有重复颜色混叠的区域中的人造颜色图案可以出现在拜耳图像中。 四、色彩对分辨率的影响 与单色系统相比，彩色相机大大降低了相机的有效分辨率。 虽然拜耳相机可能有500万像素（5百万像素），但插值过程会“平均”许多小细节，使有效分辨率达到整个像素数的三分之一左右。 彩色图像处理存在以上四个问题，因此进行彩色图像处理时需要采取以下四种措施： 一、光照水平和灵敏度 根据系统的亮度级别和可容忍的增益/噪声级别，选择合适的关照说以及相机色彩灵敏度。

图像识别对工业4.0的五大应用

图像识别对工业 4.0 的五大支持 如何定制个人商品? 想买一条长裤?可能你正在去商店的路上，或者正在网上根据从S到XL的标准尺码进行挑选。这些大批量的生产造就了单位货物的成本下降。 工业 4.0 时代的纺织品生产方式或许会与之不同，它将通过有效的数据处理，提供定制性的个性商品。客户一旦决定选择哪个模型，图像处理系统(机器视觉系统)就会对其各项维度进行测量。 具体测试形式可能是，在一个小更衣室中放置四个摄像头，拍摄身体每一边的图像。软件控制测量操作，并决定随后生产衣物时的剪裁方式。接下来的生产过程会自动进行，直至包括运输环节。 未来的时装屋将不再摆满几柜子的商品，而是通过提供大量的虚拟选择和快速可靠的生产流程来为客户服务。 工业相机系统怎样让这种未来式的生产流程走入现实?

围绕工业摄像机构建的图像处理系统，早就是自动化生产中必不可少的组件。在生产的各个环节中，为实现生产高效和高质，在包括原材料检测、生产过程监控(如瑕疵检测)、最后检查和质保等环节中，图像处理系统都是不可或缺的。 工业 4.0 这个词，代表着工业生产中新兴的处理模式和组织形式。它的核心要素就是，网络化及更广泛的数据通信。其目标是，基于全面的数据搜集和有效的信息交互，达到自组织的、深度定制化的高效生产。 图像处理技术在决定特定信息时，起着决定性作用。需要注意的是，在相机性能提升的同时，其体积越来越小，价格也逐渐降低。如今的相机系统小而高效，与之前大个头的复杂相机相比，功能不相上下，甚至更加出色。科技的进步，再加上网络化的不断扩展，为工业4.0 时代的应用多样化带来了更大的可能性。 小数额生产的新机遇 工业 4.0 时代的一个重要影响在于，由于使用控制自动化技术，不管是大批量生产还是非常小量的生产，很多工件都能被低成本地生产——「批容量为1」这个说法已屡见不鲜。这方面的例子包括上面提到的纺织品生产;还有就是根据客户指定规格进行金属物件的单独设计生产，如邮箱、栏杆等。 但是，精准的工业摄像机系统怎样为这一切提供服务?

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

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理 实验指导书

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

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理 一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。 二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考： 将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 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。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向

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： m i n m a x m i ((,))*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 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， 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 __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题（每题1分，共10分）

基于VC++ 的图像处理程序设计与开发

目录 摘要...................................................................... III Abstract ................................................................... IV 第1章数字图像处理.................................................... - 1 - 1.1 数字图像处理的目的.............................................. - 1 - 1.2 数字图像处理主要研究的内容...................................... - 1 - 1.3 数字图像处理的基本特点......................................... - 2 - 1.4 数字图像处理的优点.............................................. - 3 - 第2章图像的像素表示.................................................. - 5 - 2.1 灰度............................................................ - 5 - 2.2 灰度直方图...................................................... - 5 - 第3章图像变换........................................................ - 8 - 3.1 图像的灰度变换.................................................. - 8 - 3.1.1线性变换：................................................. - 9 - 3.1.2分段线性变换.............................................. - 10 - 3.1.3非线性变换................................................ - 12 - 3.2 图像的对比度增强............................................... - 13 - 3.3 图像的单色化................................................... - 13 - 第4 章几种图像处理效果的实现逻辑及函数................................ - 15 - 4.1 程序的总体逻辑................................................. - 15 - 4.2 灰度处理....................................................... - 15 - 4.3 对比度处理..................................................... - 15 - 4.4 彩色图像单色化.................................................. - 15 - 第5章实例程序的运行与代码.......................................... - 17 - 5.1 图像处理程序及其流程图.......................................... - 17 - 5.1.1图像的单色化函数及其流程.................................. - 17 - 5.1.2图像的对比度处理函数及其流程图............................ - 19 -