南京工業(yè)大學(xué)計(jì)15級(jí)計(jì)算機(jī)圖像處理課程練習(xí)與考查

(2017-2018第一學(xué)期)

(A).圖像(B).幾何(C).頻(D).數(shù)學(xué)(E).分割、(F).編

增強(qiáng)變換域處理形態(tài)學(xué)特征、理解碼、復(fù)原

規(guī)定項(xiàng)目(P)基礎(chǔ)訓(xùn)練：①解答所有含P的題目。如果是編程題，提交解答文檔的內(nèi)容包括

算法原理、方法、步驟、結(jié)果。

②可以使用任何編程環(huán)境，但禁止使用第三方程序(除非題目中

許可)。

自(a).20分簡單應(yīng)用：①編程環(huán)境不限，允許使用第三方程序。

選②提交項(xiàng)目報(bào)告的內(nèi)容包括算法原理、方法、步驟、結(jié)果。

項(xiàng)(b).50分綜合應(yīng)用：①設(shè)計(jì)含有操作界面的完整系統(tǒng)。提交項(xiàng)目報(bào)告的的內(nèi)容包括算

目法原理.、方法、步驟、結(jié)果。

(0)②編程環(huán)境不限，允許使用第三方程序。

③至少選做一道含b的題.

注：①選擇含。的若干問題自主獨(dú)立完成(分值和不少于100分)：②彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像可以使用第三

方程序：③含0的自選項(xiàng)目尤其b類綜合性強(qiáng)可能需要課本以外的知識(shí)：④所有的項(xiàng)A均提交電子稿(含

完整源程序和可執(zhí)行代碼)，但其中的解答文檔(P類，也可以寫到作業(yè)本上)和項(xiàng)目報(bào)告(0類，不要附

代碼)需要打印出來同時(shí)提交。項(xiàng)目報(bào)告參考發(fā)表文章寫法，包含問題描述、綜述、方案方法設(shè)計(jì)和流

程、實(shí)現(xiàn)步驟、結(jié)果及結(jié)果分析，力求清晰、完整：⑤提交時(shí)間：P類隨課程進(jìn)度屆時(shí)收取，0類截止時(shí)

間為11月20號(hào)。____________________________________________________________________________

AP-1.教材P84習(xí)題1。

AP-2.教材P84習(xí)題2。

AP-3.教材P84習(xí)題3。

AP-4.用多種圖像增強(qiáng)方法完成如下人體骨骼核掃描圖的增強(qiáng)任務(wù)：

第AP-4題的圖:從上到下從左到右分別為圖(a)(b)(e)(f)(cXdXgXh)：

(a)原圖；(b)圖(a)的拉普拉斯變換；(c)圖(a)和圖(b)相加得到的銳化圖像；

(d)圖3)的Sobel處理；⑹用5X5的均值濾波平滑的Sobel圖像；⑴由(c)和(e)相乘形成的掩蔽

圖像：(g)由(a)和⑴求和得到的銳化圖像：(h)對(duì)(g)應(yīng)用幕律變換得到的最后圖像。

編程實(shí)現(xiàn)從(b)-(h)的圖像增強(qiáng)過程，并說明上述混合增強(qiáng)過程中各步處理的意義。

AP-5.宜方圖均衡化規(guī)定化；

編程實(shí)現(xiàn)：任意兩幅灰度圖像，顯示它們的直方圖，并將其中一幅的直方圖傳遞給另一個(gè)圖

像，顯示傳遞后的圖像及其直方圖。

AP-6.假設(shè)一幅圖像有如下質(zhì)量問題：

?沒有足夠的對(duì)比度，絕大多數(shù)區(qū)域過亮。

?結(jié)構(gòu)和邊界模糊，很難看到圖像中的目標(biāo)細(xì)節(jié)。

?似乎因某種電噪聲引起的隨機(jī)稀疏黑點(diǎn)(椒噪聲)。

要求提出一個(gè)系統(tǒng)利用學(xué)到的技術(shù)改善圖像的質(zhì)量。請(qǐng)針對(duì)上述所有問題給出一個(gè)處理流程

圖。每個(gè)處理模塊包括這些處理步驟的順序安排都需要給出合理的解釋，并請(qǐng)盡量提供詳盡

必要的說明。例如，如果你使用對(duì)比度拉伸，指出灰度映射函數(shù)的形狀：如果你用銳化濾波

器，你將使用的濾波器類型，等等。

BP-L教材PU1習(xí)題5。

BP-2.教材P84習(xí)題6。

BP-3.教材P84習(xí)題7。

BP-4.討論圖像放大。從給定一幅MXN的圖像f生成一幅aMXaN(a>l)具有同一內(nèi)容的數(shù)字

圖像g。由于放大圖像的像素位置不一定恰好是原圖像的像素位置，所以需要在像素間進(jìn)

行插值。兩種簡單的圖像插值方法：

最近鄰插值：圖像g中的新像素S的值被賦予f中空間位置最近像素的值，即S取周圍四個(gè)

像素S1.S2,S3,S4那個(gè)最近的像素的值。

雙線性插值：圖像g中的新像素S的值由近鄰的四個(gè)像素SLS2,S3.S4按如下計(jì)算得到：

gtrj)=(1-q)X((1一X[y])+PX/(M+l?+

{(I—/>)X[y]+l)+pxf([京]十1+1)}

簡記為：

5=(1-p)x(1-q)xS+〃x(1-q)xS+(l-p)xqxS+〃xgxS

同+1+陰)

回答下面的問題：

1)線性性：兩種方法均是線性的。以雙線性插值為例推導(dǎo)以明示之，即兩個(gè)新像素的各自

周圍四個(gè)近鄰像素的線性疊加導(dǎo)致這兩個(gè)像素同樣的疊加輸出值。

2)分離性：兩種方法均是分離的。即先后按行按列分別求得到同樣的插值結(jié)果。

3）如果要將一幅4x4圖像放大到8x8大小，基于分離性，我們可以寫成.且=AfB,f是4x4矩

陣,g是8x8矩陣，A和B相互轉(zhuǎn)置。分別寫出這兩種插值方法的A和B。

4）自行編程實(shí)現(xiàn)這兩種放大方法，取放大因子a=l.l和a=1.3。

CPT.教材P136習(xí)題5。

DPT.教材P159習(xí)題Io

DP-2.在顯微圖像應(yīng)用中常需要數(shù)出不同大小粒子的個(gè)數(shù)。下面是這樣一個(gè)二值圖像的例子

（假設(shè)粒子不重疊），有三種不同大小的粒子。提出一個(gè)形態(tài)學(xué)算法計(jì)算每種大小的粒子個(gè)

數(shù)。畫出處理流程圖，并對(duì)每步作出解釋。

EP-1.邊緣檢測

考慮如下二值圖像:

一像素值0

i.像素值1

1）應(yīng)用Sobel算子

-1-2-1/

-2-1

如下近似計(jì)算圖像梯度:

寫山上述二值圖像的梯度，顯示梯度圖像中相關(guān)值。

2)假設(shè)圖像有128X128個(gè)像素，從上面梯度的計(jì)算中畫出邊緣方向直方圖。

FP-1.模糊圖像的恢復(fù)：

編程實(shí)現(xiàn)Wiener濾波恢復(fù)如下模糊圖像。

urbanOpngurbanblur.png

ACP-1.拉普拉斯算子利用二階導(dǎo)數(shù)V2f二包來估計(jì)一個(gè)點(diǎn)的空間變化程度，

SX2

廣泛使用的基于拉普拉斯的增強(qiáng)方法是稱為高頻增強(qiáng)濾波：g=/-A

(a)拉普拉斯V2f通常利用空域模板［1-21］來實(shí)現(xiàn)。原點(diǎn)對(duì)應(yīng)模板中心。推導(dǎo)相應(yīng)的計(jì)

算g的空域模板。

(b)假設(shè)輸入信號(hào)f(x)有如下的形狀，利用(a)中推導(dǎo)的模板計(jì)算高頻增強(qiáng)濾波處理的輸出。

描出輸出值圖形并標(biāo)出所有重要位置處的數(shù)值。

_____/?_________?\__________________________________>

05102025354555

(c)我們可以建模高頻增強(qiáng)濾波處理為如下線性系統(tǒng)

f-----------?h—?g

推導(dǎo)濾波器卜的離散傅里葉變換，畫出譜曲線并解釋實(shí)際上這個(gè)傅里葉變換是頻域中的拉

普拉斯算子譜的好逼近。

B0a-l.圖像按比例縮放-卷積插值法:

??

???f(i,j)f(i,j+D???

??

?f(i+l,j)f(i+l,j+1)

**

**

通過零插補(bǔ)延拓得到:

??

???f(i,j)0f(i,j+D???

000

???f(i+l,J)0f(i+l,j+1)

***

應(yīng)用卷積模板

11

11

得到

-■

?

???f(i,j)f(i,j)f(i,j+D???

f(i,j)f(i,j)f(i,j+1)

???f(i+l,j)f(i+l,j)f(i+l,j+D???

***

***

編程實(shí)現(xiàn)這個(gè)圖像放大的算法。

EOa-1.寫一個(gè)圖像處理算法計(jì)算給定航空?qǐng)D片中湖面面積。

1）用白像素表示湖面，其余用黑像素表示，按像素計(jì)算湖面面積；

2）該航空?qǐng)D像高和寬表示的實(shí)際尺寸均是28.97公里，換算后湖面的面積是多少平方公

里？

EAOa-1.如下2幅圖像一幅blobzl具有幾乎一致的痙度而另一幅bk)bz2亮度非常不均勻。

請(qǐng)構(gòu)造一個(gè)全局灰度閾值對(duì)它們進(jìn)行分割：

blobzl.pugblobz2apng

(a)通過直方圖找到一個(gè)全局閾值分割圖像blobzl。

(b)對(duì)于圖像bk)bz2不可能直接用全局閾值法分割。需要找到?個(gè)函數(shù)將反射對(duì)數(shù)(log-

rcflectance)圖像從亮度中分離出來。這個(gè)log-reflectance應(yīng)該適合應(yīng)用全局閾值法來分割圖

像。(見附件)

寫出上述算法過程并編程將結(jié)果顯示出來。

DEOaT,葉子分類：

設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖像處理算法自動(dòng)識(shí)別5張葉子圖像中的哪一張跟測試圖像最像。請(qǐng)清晰地

描述你的算法中的每個(gè)步驟，包括有助于解釋處理過程的中間結(jié)果。你的算法應(yīng)該產(chǎn)生?

個(gè)數(shù)值型的相似度量能給出每張圖與測試圖的相似度。

第一步:利用Otsu閾值分害］方法將每片葉子進(jìn)行二值化；

第一步:利用形態(tài)學(xué)邊緣檢測法抽取邊緣，例如計(jì)算一值圖像與膨脹結(jié)果的值；

第三步:計(jì)算二值葉子圖像的中心，見上圖中的藍(lán)色'X'所示；

第四步:計(jì)算每個(gè)邊緣像素與葉子中心的距離，這些距離都除以中值距離值將它們標(biāo)準(zhǔn)化,

用距離值區(qū)間［0,2］劃分均勻的50個(gè)bin計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化距離值得直方圖，如下圖所示。

第五步:計(jì)算測試圖像直方圖與5張圖像直方圖的距離，距離最近就是最像的那幅。直方圖

d

間的距離計(jì)算可以用如下計(jì)算公式：/.i（p*2）S6（5）—p2

n

ABCDEF0-1.參考何東健的基于MFC的基于多文檔的全書代碼，全部改寫為獨(dú)立的基于對(duì)話

框的應(yīng)用程序，也可以使用JAVA,MATLAB,PYTHON等。

BOb-L光掩膜圖像缺陷檢測：上面印有將打印到硅晶片上的圖案。為確保IC晶片的生產(chǎn)必

須做缺陷檢測。

其中一類檢測方法是：將待