2019年天津大学仁爱学院数字图像处理复习大纲(8周课)

程序题

第二章 图像变换

• 傅里变换的MATLAB实现

  
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  f=zeros(256,256);        %产生一个全零的256*256矩阵f
  
  f(124:132,120:136)=1;    %在f中心产生一个8*16的全1方块
  
  subplot(1,3,1);imshow(f);  %显示f
  
  f=im2double(f);         
  
  F1=abs(fft2(t));          %二维离散的傅里叶变换
  
  subplot(1,3,2);imshow(F1);  %有的教材里显示的是log(1+F1)
  
  F2=fftshift(F1);          %中心化
  
  subplot(1,3,3);imshow(F2);  %显示结果图
  
  

• 离散余弦变换的MATLAB实现

  
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  f=imread('LENA128');                  %读取图像
  
  subplot(1,3,1);imshow(f);              %显示原图
  
  C=dct2(f);                            %进行离散余弦变换
  
  subplot(1,3,2);imshow(log(abs(C)),[]);
  
  C(abs(C)<10)=0;                      %将DCT变换后小于10的元素设为0
  
  fo=idct2(C)/255;                      %进行IDCT
  
  subplot(1,3,3);imshow(fo);              %显示结果图
  
  

• 离散余弦变换的MATLAB应用

第三章 图像增强

• 全域灰度线性变换

  
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  f=imread('图');
  
  subplot(1,2,1);imshow(f);        %输出原图
  
  f=double(f);
  
  a=min(min(f))
  
  b=max(max(f))
  
  c=100;d=220;                    %映射区间
  
  g=(f-a)*(d-c)/(b-a)+c;          %线性映射
  
  subplot(1,2,2);imshow(unit8(g));  %输出结果图
  
  

• 负相变换

  
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  f=imread('图');
  
  f=rgb2gray(f);            %rgb图像灰度化
  
  subplot(1,2,1);imshow(f);  %输出原图
  
  ff=imcomplement(f);      %负相变换函数
  
  subplot(1,2,2);imshow(ff);  %输出结果图
  
  

• 对数变换

  
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  X1=imread('图.bmp')；
  
  X1=rgb2gray(X1);
  
  subplot(1,2,1);imshow(X1);
  
  c=255/log(256);
  
  [m,n]=size(X1);
  
  X2=double(X1);
  
  for i=1:m
  
  for j=1:n
  
  g(i,j)=0;
  
  g(i,j)=c*log(X2(i,j)+1);
  
  end
  
  end
  
  subplot(1,2,2);imshow(mat2gray(g));
  
  

• 直方图均衡化处理

  
  clear all
  
  r=imread('图.bmp');
  
  r=rgb2gray(r);
  
  subplot(2,2,1);imshow(r);
  
  subplot(2,2,2);imhist(r);axis([0 255 0 6000]);
  
  s=histeq(r);
  
  subplot(2,2,3);imshow(s);
  
  subplot(2,2,4);imhist(s);axis([0 255 0 6000]);
  
  

• 利用各种尺寸的模板平滑图像

  
  clear all
  
  I=imread('图.bmp');
  
  subplot(231),imshow(I);              %显示原图
  
  J=imnoise(I,'slt & pepper');          %添加默认密度椒盐噪声
  
  subplot(232),imshow(J);
  
  K1=filter2(fspecial('average',3),J);  %使用3x3模板平滑处理
  
  subplot(233),imshow(unit8(K1));
  
  K2=filter2(fspecial('average',5),J);  %使用5x5模板平滑处理
  
  subplot(234),imshow(unit8(K2));
  
  K3=filter2(fspecial('average',7),J);  %使用7x7模板平滑处理
  
  subplot(235),imshow(unit8(K3));
  
  K4=filter2(fspecial('average',9),J);  %使用9x9模板平滑处理
  
  subplot(236),imshow(unit8(K4));
  
  

• 中值滤波

  
  clear all
  
  I=imread('图.bmp');
  
  I=rgb2gray(I);
  
  J=imnoise(I,'salt & pepper',0.01)；
  
  subplot(2,2,1),imshow(J);
  
  K=medfilt2(J);                      %默认使用3x3窗口滤波,NxM窗口滤波语法为K=medfilt2(J,[N,M])
  
  subplot(2,2,2),imshow(K);
  
  J0=imnoise(I,'gaussion',0.01);
  
  subplot(2,2,3),imshow(J0);
  
  K0=medfilt2(J0);
  
  subplot(2,2,4),imshow(K0);
  
  

• 自适应滤波

  
  clear all
  
  I=imread('图.bmp');
  
  I=rgb2gray(I);
  
  J=imnoise(I,'gaussian',0.01);
  
  subplot(1,2,1);imshow(J);
  
  K=wiener2(J,[5,5]);
  
  subplot(1,2,2),imshow(K);
  
  

第四章 图像分割

• 利用最大方差自动取阈值法分割图像

  
  clear all
  
  I=imread('图.bmp')；
  
  T=graythresh(I);
  
  BW=im2bw(I,T);
  
  subplot(1,2,1),imshow(I);
  
  subplot(1,2,2),imshow(BW);
  
  

• 利用Roberts、Sobel、Prewitt以及拉普拉斯算子对图像进行边缘检测

  
  I=imread('图.bmp');
  
  BW1=edge(I,'roberts');      %使用Roberts算子进行边缘检测
  
  subplot(2,2,1);imshow(BW1);
  
  BW2=edge(I,'sobel');        %使用Sobel算子进行边缘检测
  
  subplot(2,2,2);imshow(BW2);
  
  BW3=edge(I,'prewitt');      %使用Prewitt算子进行边缘检测
  
  subplot(2,2,3);imshow(BW3);
  
  BW4=edge(I,'log');          %使用高斯-拉普拉斯算子进行边缘检测
  
  subplot(2,2,4);imshow(BW4);
  
  

计算题

第三章 图像增强

• 直方图均衡化 [ √ ]

• 模板的使用 [ √ ]

第四章 图像分割

• 双峰法取阈值 [ √ ]

• P参数取阈值 [ √ ]

第五章 图像数学形态基本运算

• 膨胀的明夫斯基和形式 [ √ ]

选择填空知识点

第一章 绪论

graph LR

图像传感器-->作用

作用-->输入能转换电信号

图像传感器-->功能

功能-->输入能转换数字图像

图像传感器-->类型(固态阵列传感器类型)

类型-->CCD

CCD-->面阵传感器,成像质量好

类型-->CMOS

CMOS-->成本低,速度快,更敏感,价格低廉

类型-->CID

CID-->电荷注入检测器

graph LR

数字化原理-->采样

数字化原理-->量化

采样-->空间离散化

量化-->幅度离散化

graph LR

A[模拟图像数字化得到
的,以像素为基本元
素的,可以用数字系统
存储和处理的图像.]-->数字图像

数字图像-->像素

像素-->构成数字图像的额最小单位,以矩阵形式排列

数字图像-->空间分辨率

空间分辨率-->描述采样的精度,分辨率越高,细节越多

数字图像-->DPI

DPI-->设备每英寸像素点数,表征设备的分辨率

数字图像-->PPI

PPI-->图像每英寸像素点数,表征图像存储信息量大小

graph LR

数字图像分类-->灰度图像

灰度图像-->1Pix=8bit

数字图像分类-->二值图像

二值图像-->1Pix=1bit

数字图像分类-->彩色图像

彩色图像-->1Pix=24bit

彩色图像-->RGB

RGB-->加性模型

彩色图像-->HSI

HSI-->色调,饱和度,强度

彩色图像-->CMY

CMY-->减性模型

CMY-->青色,洋红色,黄色

第二章 图像变换

graph LR

二维离散傅里叶变换-->未中心化

未中心化-->四角为低频,中央为高频

二维离散傅里叶变换-->中心化

中心化-->四角为高频,中央为低频

二维离散傅里叶变换-->空间频率

空间频率-->图像灰度值随空间坐标变化的快慢

第三章 图像增强

graph LR

图像增强-->空间域

图像增强-->频率域

空间域-->点运算

点运算-->灰度变换

灰度变换-->线性变换

灰度变换-->非线性变换

点运算-->直方图修正法

直方图修正法-->均衡化

直方图修正法-->规定化

空间域-->模板处理

模板处理-->图像平滑

模板处理-->图像锐化

图像锐化-->A[不同行之间做差值,x方向做偏导,
x方向锐化.不同列之间做差值,
y方向做偏导,y方向锐化.]

频率域-->高通滤波

频率域-->低通滤波

频率域-->同态滤波

第四章 图像分割

graph LR

图像分割-->阈值分割

阈值分割-->取阈值法

阈值分割-->P参数法

图像分割-->边缘检测

图像分割-->区域分割

区域分割-->区域生长

区域生长-->灰度差

区域生长-->直方图分布

区域生长-->形状

区域分割-->分裂合并

第五章 图像数学形态学计算

  graph LR

  图像数学形态学计算-->结构元素

  结构元素-->用于测试输入的最小结构

  图像数学形态学计算-->腐蚀Ө

  腐蚀Ө-->A(在图像区域中平移刷子时,所有
被完整容纳的刷子的原点集合)

  图像数学形态学计算-->膨胀⊕

  膨胀⊕-->B(所有原点在图像区域中的刷子构
成的集合)

  图像数学形态学计算-->开运算

  开运算-->C(先腐蚀再膨胀)

  开运算-->D(用于消除小物体,在纤细点处分
离物体,保留较大物体体积的
同时平滑边缘,去除椒盐噪声)

  图像数学形态学计算-->闭运算

  闭运算-->E(先膨胀再腐蚀)

  闭运算-->F(用于去除前景噪声,填充目标内
部细小孔洞,断开紧邻目标,
平滑边界,去除砂眼噪声)

  图像数学形态学计算-->边界检测

  边界检测-->内边界

  边界检测-->外边界

  边界检测-->形态学梯度,或称跨骑

  内边界-->A-AӨB

  外边界-->A⊕B-A

  形态学梯度,或称跨骑-->A⊕B-AӨB