数字图像处理课程主页

DIP--Digital Image Processing

主讲教师：高新波教授

西安电子科技大学 -- 电子工程学院

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1.课程通知

  2. 教材与参考书

 3. 教学内容及大纲     

 4. 电子讲义文档 

5. 实验作业    

  6. 傅里叶变换及其质性    

  7. 图像增强实验  8. 其它
　 　

1、课程通知：

  • 课程结束通知：《数字图像处理》课程的全部内容已于2007年11月18日全部结束，剩下的时间希望大家好好复习，通读教材做到融会贯通。考试时间 定于：2007年12月22日（具体安排相见研究生院网站）。
    复习重点：    图像变换中Fourier变换的性质；图象增强中线性拉伸、直方图均衡、规格化，以及图像平滑、锐化以及边缘提取的相关掩模的性质；图像恢复与重建中的逆滤波等内容、图像编码中的 Huffman编码和算术编码；图像分割中基于直方图的阈值化、Hough变换等；目标表达于描述中的四叉树分解、8链码、归一化链码、差分码、形状数等。
    答疑时间：    2007年12月9日上午10：00-11：30， 西大楼220教室。

  • 作业通知：希望大家完成有关第7部分“图像增强实验”的作业，通过编程实验加深对 图像直接灰度变换、直方图均衡、锐化、平滑等内容的了解，撰写实验报告，编程语言不限，推荐用Matlab或C语言。

  • 作业通知：希望大家完成有关第6部分“傅里叶变换及其性质”的作业，通过编程实验加深对傅里叶变换及其性质的了解，撰写实验报告，编程语言不限，推荐用Matlab或C语言。

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2、教材与参考书：

  •  章毓晋 编著，图像工程（上册）——图象处理和分析，清华大学出版社，1999。

  •  Castleman K.R. Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1996.

  •  Tekalp A.M. Digital Video Processing, Prentice-Hall, 1995.

  •  Gonzalez R.C, Woods R.E. DIgital Image Processing, 3rd. ed., Addison-Wseley, 1992.

  •  Rosenfeld R, Kak A.C. Digital Picture Processing, 2nd. ed., Academic Press, 1982.

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3、教学内容与大纲：

一. 该课程的地位、基本要求、与其他课程的联系和分工
　

数字图像处理是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科。通过对本课程的学习，要求较深入地理解数字图像处理的基本概念、基础理论以及解决问题的基本思想方法，掌握基本的处理技术，了解与各个处理技术相关的应用领域。

二. 课程内容和学时分配
　

第一部分，图像和视觉的基本概念，12学时。
        概论（图像处理的发展历史、现状，图像处理系统的基本组成和作用），2学时；
        图像和视觉基础（亮度视觉与颜色视觉的基本概念与模型，成像系统的基本模型及图像的采样量化，与图像像素相关的基本概念与基本运算），6学时；
       基本图像变换（二维傅立叶变换及其基本性质，Hotelling变换以及其他的二维正交变换），4学时。
第二部分，基本的处理技术，18学时。
       图像增强（图像的空域增强技术，频域增强技术，伪彩色增强技术），6学时；
       图像恢复和重建（图像退化的基本模型及图像恢复的基本思路，图像恢复的基本技术，由投影重建图像），6学时；
       图像编码（基本概念与理论，传统的图像编码技术，图像编码新技术简介），6学时。
第三部分，图像分析初步，16学时。其中选学内容6学时。
       图像分割（基于边缘的分割，基于区域的分割，图像分割技术评价（选学内容）），6学时；
       图像目标的表达和描述（图像目标特征的提取与表达，图像目标特征的描述），6学时；
       图像处理的数学形态学方法（选学内容），4学时。

三. 作业或实验要求
　

作业主要侧重于对基本概念、基本处理技术的理解、掌握。
上机实验为18学时：在计算机上完成1至2道综合图像处理实验习题。目的是为了增强对数字图像处理的感性认识，掌握图像处理技术的基本实现步骤。

四. 考核方式
　

笔试与上机实验相结合

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4、电子讲义文档：

    北京大学封举富教授的讲义：下载pdf

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5、实验题作业：

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6、图像2D傅里叶变换及其性质：

   首先构造一幅黑白二值图像，在128×128的黑色背景中心产生一个4×4的白色方块，如下图1所示。

   （1）了解傅里叶变换为可分离核变换的性质，利用1DFFT子程序实现2D傅里叶变换；

   （2）把低频分量移到图象中心，而把高频分量移到四个角上；（方法有两种：其一，在FT以前对测试图象逐点

            加权(-1)^(i+j);其二，利用FFTSHIFT函数）

   （3）利用图象增强中动态范围压缩的方法增强2DFT；（Y＝C*log（1＋abs（X))）

   （4）研究傅里叶变换幅度的平移不变性；

   （5）研究傅里叶变换幅度的旋转性质；

   （6）研究傅里叶变换的尺度变换性质。

实验结果参考图象：

           图1 测试图象1               图2 图1的2DFT            图3 中心化后的2DFT      图4 增强后的2DFT

       图5 测试图象2                图6 图5的2DFT               图7 图1旋转30度               图8 图7的2DFT

       图9 测试图象3                图10 图9的2DFT              图11 测试图象4              图12 图11的2DFT

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7、图像增强实验：

   给定一幅如下的图象（Matlab提供‘pout.tif’）,作如下增强处理操作：

   （1）用直接灰度变换方法进行对比度增强，设计分段线性变换函数，做增强处理；

   （2）统计原图的灰度直方图，并利用直方图均衡方法进行图象增强；

   （3）利用Matlab函数IMNOISE（），在原图上分别叠加高斯噪声和椒盐噪声，对比线性平滑滤波器

            和非线性平滑滤波器（中值滤波）的性能；

   （4）利用线性锐化器和非线性锐化滤波器增强原图象的边缘信息；

   （5）设计伪彩映射表对原图像进行伪彩显示。

  对上述实验内容，自己创造性地设计实验，得出有意义的结论。

参考图像：

                                                                   图1 原始图像                                            图2 直方图增强后的图像

                                                               图3 原图直方图                                       图4 直方图均衡后的图像直方图

                                                          图5 叠加高斯噪声图                                            图6 叠加椒盐噪声图

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8. 其它

                       2006级工程硕士成绩表（2007，3，5 更新版）

学  号

成  绩

学  号

成  绩

学 号

成  绩

0675960014 73 0675960015 80.5 0675960017 66
0675960018 Non 0675960019 72 0675960022 75
0675960025 84 0675960026 Non 0675960028 81
0675960029 82 0675960030 84 0675960031 80
0675960032 82 0675960033 80 0675960036 81
0675960037 87 0675960039 83 0675960040 72
0675960041 81 0675960043 Non 0675960044 84
0675960045 83 0675960046 79 0675960047 84
0675960048 60 0675960049 84 0675960050 83.5
0675960052 64 0675960053 69 0675960054 Non
0675960061 83 0675960063 71 0675960064 75
0675960065 62 0675960068 Non 0675960069 85
0675960071 81 0675960072 86 0675960077 80
0675960078 83 0675960080 85 0675960081 82
0675960082 74 0675960083 85 0675960084 78
0675960086 86 0675960087 81 0675960088 89
0675960089 86 0675960091 80 0675960092 86.5
0675960093 81 0675960094 86.5 0675960095 74
0675960158 86 0675960159 85 0675960160 86.5
0675960165 78 0675960167 83 0675960173 82
0675960174 84 0675960175 Non 0675960176 87.5
0675960178 85 0675960181 78.5 0675960182 Non
0675960183 60 0675960184 86.5 0675960243 88.5
0675960244 77 0675960247 82 0675960248 60
0675960249 79 0675960250 75 0675960251 60
0675960253 66 0675960255 73 0675960256 74
0675960259 82 0675960260 89 0677960279 87
0677960280 87 0677960281 84.5 0677960282 88
0677960284 78 0677960287 85 0677960288 Non
0677960290 86 0677960291 88 0677960293 78
0677960295 71 0677960296 88 0677960297 88
0677960298 89 0677960300 93 0677960304 89
0677960306 78 0677960307 89 0677960308 86
0677960310 84 0677960311 87.5 0677960314 76
0677960315 89 0677960321 72 0677960325 86
0677960331 88 0677960332 87 0677960334 Non
0677960335 84 0677960337 Non 0677960425 82
0677960426 Non 0677960429 77 0677960430 80
0677960432 88 0677960434 76.5 0677960436 88
0677960441 80 0677960442 89 0677960443 85.5
0677960444 83 0677960449 85 0677960450 87
0677960512 80 0675960513 82 0675960514 74
0675960515 84 0677960516 60 0675960517 82
0675960518 86.5 0675960519 81 0675960530 85
0675960531 68 0675960495 84 0675960496 Non
0675960497 86 0675960498 88 0675960499 86
0675960500 74 0675960501 83 0675960502 83.5
0675960503 70.5 0675960504 78 0675960505 Non
0675960506 78.5 0675960507 78.5 0675960508 68
0675960509 90 0675960510 89.5 0675960511 81
0677960575 90 0675960179 73 0675960576 82
0363960105 77 0262960029 83 0575960191 62
0462960209 60 　 　 　 　

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By Xinbo Gao, 2007-11-25