数字图像期末复习重点剖析

1 1 数字图像处理的应用领域 通信 图象传输 电视电话等 宇宙探测 星体图片处理 遥感 地形 地质 矿藏探查 森林 水利 海洋 农业等资源调查 自然灾害预测 环 境污染的监测 气象云图 生物医学 CT X 射线成象 B 超 红外图象 显微图象 工业生产 产品质量检测 生产过程控制 CAD CAM 军事 军事目标侦察 制导系统 警戒系统 自动火器控制 反伪装等 公安 现场照片 指纹 手迹 印章 人像等处理和鉴别 档案 过期的文字 图片档案的修复和处理 机器人视觉 娱乐 电影特技 动画 广告 MTV 等 2 简单的图像成像模型 一幅图像可定义成一个二维函数 f x y 由于幅值 f 实质上反映了图像源的辐射能量 所以 f x y 一定是非零且有限的 也即有 0 f x y A0 图像是由于光照射在景物上 并经其反射或透射作用于人眼的结果 所以 f x y 可由 两个分量来表征 一是照射到观察景物的光的总量 二是景物反射或透射的光的总量 设 i x y 表示照射到观察景物表面 x y 处的白光强度 r x y 表示观察景物表面 x y 处的 平均反射 或透射 系数 则有 f x y i x y r x y 其中 0 i x y 线 阶梯 5 罗伯特交叉梯度算子 一阶 10 01 Soble 算子 一阶 1 2 1 000 121 水平 垂直 第二章第二章 1 人感受一个物体的颜色由物体反射光的性质决定 人感受一个物体的颜色由物体反射光的性质决定 2 没有颜色的光为单色光 从黑到白的单色光的度量值范围称为灰度级 没有颜色的光为单色光 从黑到白的单色光的度量值范围称为灰度级 3 描述彩色光源的三个基本量描述彩色光源的三个基本量 发光强度 光通量 亮度 发光强度 光通量 亮度 4 要求看到一个物体的电磁波的波长必须小于等于物体的尺寸 要求看到一个物体的电磁波的波长必须小于等于物体的尺寸 5 简单的图像形成模型简单的图像形成模型 f x y i x y r x y 10 01 1 2 1 000 121 7 0 i x y 0 r x y 线 阶梯 1 图像锐化与图像平滑有何区别与联系 答 图象锐化是用于增强边缘 导致高频分量增强 会使图象清晰 图象平滑用于去噪 对图象高频分量即图象边缘会有影响 都属于图象增强 改善图象效果 10 1 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 2 简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理 并进行效果分析 简述均值滤波器对椒盐噪声的滤波原理 并进行效果分析 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 均值滤波器对椒盐噪声的滤波结果不好 原因 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上 图像中有干净点也有污染点 11 因为噪声的均值不为 0 所以均值滤波不能很好地去除噪声点 3 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何 试分析其中的原因 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果如何 试分析其中的原因 中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 取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值 就可以 达 到滤除噪声的目的 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好 原因 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上 图像中有干净点也有污染点 使用中值滤波时 被污染的点一般不处于中值的位置 即选择适当的点来替代污染点的值 所以处理效果好 4 使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗 为什么会出现这种现象 使用中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗 为什么会出现这种现象 中值滤波器对椒盐噪声的滤波效果较好 对高斯噪声的处理效果不好 中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 取模板中排在中间位置上的像素的灰度值替代待处理像素的值 就可以 达 到滤除噪声的目的 原因 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上 图像中有干净点也有污染点 使用中值滤波时 被污染的点一般不处于中值的位置 即选择适当的点来替代污染点的值 所以处理效果好 高斯噪声是幅值近似正态分布 但分布在每点像素上 找不到干净的点 来替代被污染的点 故处理效果不好 5 使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗 为什么会出现这种现象 使用均值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的滤波结果相同吗 为什么会出现这种现象 均值滤波器对高斯噪声的滤波结果较好 对椒盐噪声的滤波结果不好 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 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 椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上 图像中有 干净点也有污染点 因为噪声的均值不为 0 所以均值滤波不能很好地去除噪声点 编程 编程 最近邻域内插 最近邻域内插 A imread flower bmp n 3 t1 t2 l size A imshow A x t1 n y t2 n for i 1 x for j 1 y x1 round i n y1 round j n if x1 1 x1 1 end if y1 1 12 y1 1 end B i j A x1 y1 end end figure imshow B 双线性内插 双线性内插 A imread flower bmp n 3 t1 t2 l size A imshow A x t1 n y t2 n for i 1 x for j 1 y x1 floor i n y1 floor j n if x1 1 x1 1 end if y1 t1 x1 t1 1 end if y1 t2 y1 t2 1 end a A x1 1 y1 A x1 y1 b A x1 y1 1 A x1 y1 c A x1 1 y1 1 A x1 y1 A x1 1 y1 A x1 y1 1 d A x1 y1 xx i n x1 yy j n y1 B i j a xx b yy c xx yy d end end figure imshow B 根据二维离散傅立叶变换公式计算傅立叶谱 根据二维离散傅立叶变换公式计算傅立叶谱 A imread fft2 bmp A double A m n size A B zeros m n for u 1 m for v 1 n 13 for x 1 m for y 1 n B u v B u v A x y exp j 2 3 14 u 1 x 1 m v 1 y 1 n end end B u v B u v m n end end figure imshow uint8 real B 利用拉普拉斯算子实现数字图像的锐化的算法利用拉普拉斯算子实现数字图像的锐化的算法 a imread moon bmp imshow a x y size a a double a figure mo 0 1 0 1 4 1 0 1 0 模板 for i 2 x 1 for j 2 y 1 B i j a i 1 j 1 mo 1 1 a i 1 j mo 1