《数字图像处理》课程设计题目

1、.数字图像处理课程设计题目实验一 图像变换内容：1 对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维傅里叶变换的常用性质。2 对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱，验证二维余弦变换的常用性质，了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。3 对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。4 对标准图像进行Walsh变换并在计算机屏幕观测其频谱。基本要求：1加深理解DFT、DCT、Walsh变换的原理和基本性质。2掌握DFT、DCT变换的算法流程，并能根据流程编程实现。 3分析变换域内频谱的特征。实验二 灰度图的线性变换内容：灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按

2、照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：式中参数为纯属函数的斜率，为纯属函数在y轴上的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。当时，输出图像的对比度将增大；当时，输出图像的对比度将减小；当时，操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补运算。特殊情况下，当时，输出图像和输入图像相同；当时，输出图像的灰度正好反转。基本要求：1、理解和掌握线性变换的原理和应用。2、分析经线性变换后图像的效果。本实验要求学生完成程序的设计。实验三 灰度窗口变换内容：灰度窗口变换是将某一区间的灰

3、度级和其它部分(背景)分开。下图可说明灰度窗口变换的原理，其中gold1, gold2为灰度窗口。gnewgoldgold1gold2255255gnew02550255gold2gold1gold保留背景的灰度窗口变换消除背景的灰度窗口变换灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范围内的所有像素，是图像灰度分析中的一个有力工具。灰度窗口变换有两种：一种是清除背景的变换，一种是保留背景的变换。前者是把不在灰度窗口范围内的像素都赋值为0，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255，这也能实现灰度图的二值化；后者是把不在灰度窗口范围内的像素保留原灰度值，在灰度窗口范围内的像素都赋值为255。基本要求：1、理

4、解和掌握灰度窗口变换的原理和应用。2、分析经灰度窗口变换后图像的效果。本实验要求学生完成程序的设计。实验四 灰度拉伸内容：灰度拉伸和灰度的线性变换有点类似，都用到了灰度的线性变换。但不同之处在于灰度拉伸不是完全的线性，而是分段进行线性变换。它的灰度变换函数表达式如下：gnew255Y2y1goldx1x20255灰度拉伸可以更加灵活的控制输出灰度直方图的分布，它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。如果一图像灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率 > 1)物体灰度区间以改善图像；同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩(

5、斜率 1)物体灰度区间以改善图像质量。基本要求：1、理解和掌握灰度拉伸的原理和应用。2、分析经灰度拉伸后图像的效果。本实验要求学生完成程序的设计。实验五 灰度均衡内容：灰度均衡也称直方图均衡，目的是通过点运算使输入图像转换为在每一级上都有相的像素点数的输出图像(即输出的直方图是平的)。这对于进行图像比较或分割之前将图像转化为一致的格式是十分有益的。1在离散形式下，用代表离散灰度级，用频数近似代替概率值，即式中是灰度级的总数目，是取这种灰度的概率，为图像中出现这种灰度的次数，是图像中像素的总数。通常把为得到均匀直方图的图像增强技术叫做直方图均衡化处理。2直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基

6、础的直方图修正法。其形式为：其反变换为：在变换后的变量的定义域内的概率密度是均匀分布的。由此可见，用累积分布函数作为变换函数可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像。其结果扩展了像素取值的动态范围。基本要求：1、理解和掌握灰度均衡的原理和应用。2、分析经灰度均衡后图像的效果。本实验要求学生完成程序的设计。 实验六 均值滤波内容： 均值滤波是指在图像上，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。这种方法通过把突变点的灰度分散在其相邻点中来达到平滑效果，操作起来也简单，但这样平滑往往造成图像的模糊，滤波掩模尺寸N选取越大，模糊越

7、严重。 基本要求：1、理解和掌握均值滤波的原理和应用。2、分析经均值滤波后图像的效果。本实验要求学生完成程序的设计。实验七 中值滤波内容：中值滤波是一种能有效地抑制图像中噪声的非线性信号处理技术。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来代替定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按大小排序后，中间的数值；对于偶数个元素，中值是指按排序后中间两个元素灰度值的平均值。常用的二维中值滤波窗口形状有线形、方形、圆形、十字形等。这种方法在一定条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均值滤波等带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。由于在实际运算过程中不需要图像的统计特征，因此这也带来了不少方便。但对于一些细节多，特别是点、线、尖顶细节多的图像不宜采用中值滤波。基本要求：1、理解和掌握中值滤波的原理和应用。2、分析经中值滤波后图像的效果。本实验要求学生完成程序的设计。实验八 图像频域增强内容：频率域增强方法是以卷积理论为基础。设函数与线性位不变算子的卷积结果是，即，那么根据卷积定理在频域有： 其中分别是的傅里叶变换。用线性系统理论的话来说，是转移函数。然后再对进行反傅里叶变换而得到： 常用的频域增强