图像处理专业词汇
FT 滤波器FFT filters
VGA 调色板和许多其他参数VGA palette and many others 按名称排序sort by name
包括角度和刻度including angle and scale
保持目标keep targets
保存save
保存和装载save and load
饱和度saturation
饱和加法和减法add and subtract with saturate
背景淡化background flatten
背景发现find background
边缘和条纹测量Edge and Stripe/Measurement
边缘和条纹的提取find edge and stripe
编辑Edit
编辑edit
编辑或删除相关区域edit or delete relative region
编码Code
编码条Coda Bar
变换forward or reverse fast Fourier transformation
变量和自定义的行为variables and custom actions
变量检测examine variables
变形warping
变形系数warping coefficients
标题tile
标注和影响区域label and zone of influence
标准normal
标准偏差standard deviation
表面弯曲convex
并入图像merge to image
采集栏digitizer bar
采集类型grab type
菜单形式menu item
参数Preferences
参数轴和角度reference axis and angle
测量measurement
测量方法提取extract measurements from
测量结果显示和统计display measurement results and statistics
测量转换transfer to measurement
插入Insert
插入insert
插入条件检查Insert condition checks
查找最大值find extreme maximum
长度length
超过50 个不同特征的计算calculate over 50 differentfeatures area
撤销undo
撤销次数number of undo levels
乘multiply
尺寸size
抽取或融合分量红red/
处理Processing
处理/采集图像到一个新的窗口processed/grabbed image into new window 窗口window
窗口监视watch window
窗位window leveling
创建create
垂直边沿vertical edge
从Windows
从表格新建new from grid
从工具条按钮from toolbar button
从用户窗口融合merge from user form
粗糙roughness
错误纠正error correction
错误匹配fit error
打开open
打开近期的文件或脚本open recent file or script
打印print
打印设置print setup
打印预览print preview
大小和日期size and date
带通band pass
带有调色板的8- bit
带有动态预览的直方图和x, y 线曲线椭圆轮廓histogram and x, y line curveellipse profiles with dynamic preview
带阻band reject
代码类型code type
单步single step
单一simple
单帧采集snap shot
导入VB
等等etc.
低通low pass
第一帧first
点point
调色板预览palette viewer
调试方式debug mode
调用外部的DLL
调整大小resize
调整轮廓滤波器的平滑度和轮廓的最小域值adjust smoothness of contour filter and minimum threshold forcontours
定点除fixed point divide
定位精度positional accuracy
定义一个包含有不相关的不一致的或无特征区域的模板define model including mask for irrelevant inconsistent orfeatureless areas
定制制定-配置菜单Customize - configure menus
动态预览with dynamic preview
读出或产生一个条形或矩阵码read or generate bar and matrix codes
读取和查验特征字符串erify character strings
断点break points
对比度contrast
对比度拉伸contrast stretch
对称symmetry
对模板应用“不关心的”像素标注apply don't care pixel mask to model
多边形polygon
二进制binary
二进制分离separate binary
二值和灰度binary and grayscale
翻转reverse
返回return
放大或缩小7 个级别zoom in or out 7 levels
分类结果sort results
分水岭Watershed
分析Analysis
分组视图view components
浮点float
腐蚀erode
复合视图view composite
复合输入combined with input
复制duplicate
复制duplicateselect all
傅立叶变换Fourier transform
改变热点值change hotspot values
感兴趣区域ROI
高级几何学Advanced geometry
高通high pass
格式栏formatbar
更改默认的搜索参数modify default search parameters 工具Utilities
工具栏toolbar
工具属性tool properties
工具条toolbar
工作区workspace bar
共享轮廓shared contours
构件build
构造表格construct grid
和/或and/or
和逆FFT
画图工具drawing tools
缓存buffer
换算convert
灰度grayscale
恢复目标restore targets
回放playback
绘图连结connect map
获得/装载标注make/load mask
获取选定粒子draw selected blobs
或从一个相关区域创建一个ROI or create an ROI from a relative region
基线score
基于校准映射的畸变校正distortion correction based on calibration mapping 极性polarity
极坐标转换polar coordinatetransformation
几何学Geometry
记录record
加粗thick
加法add
间隔spacing
兼容compatible
简洁compactness
剪切cut
减法subtract
减小缩进outdent
交互式的定义字体参数包括搜索限制ine font parameters including search constraints
脚本栏script bar
角度angle
角度和缩放范围angle and scale range
接收和确定域值acceptance and certainty thresholds
结果栏result bar
解开目标unlock targets
精确度和时间间隔accuracy and timeout interval
矩形rectangle
矩形rectangular
绝对差分absolute difference
绝对值absolute value
均匀uniform
均值average
拷贝copy
拷贝序列copy sequence
可接收的域值acceptance threshold
克隆clone
控制control
控制controls
快捷健shortcut key
宽度breadth
宽度width
拉普拉斯Laplacians
拉伸elongation
蓝blue
类型type
粒子Blob
粒子blob
粒子标注label blobs
粒子分离segment blobs
粒子内的孔数目number of holes in a blob 亮度brightness
亮度luminance
另存为save as
滤波器filters
绿green
轮廓profile overlay
轮廓极性contour polarity
逻辑运算logical operations
面积area
模板编辑edit model
模板覆盖model coverage
模板和目标覆盖model and target coverage 模板索引model index
模板探测器Model Finder
模板位置和角度model position and angle 模板中心model center
模糊mask
模块import VB module
模块modules
模式匹配Pattern matching
默认案例default cases
目标Targets
目标分离separate objects
目标评价target score
欧拉数Euler number
盆basins
膨胀dilate
匹配率match scores
匹配数目number of matches
平方和sum of the squares
平滑smooth
平均average
平均averaged
平均值mean
平移translation
前景色foreground color
清除缓冲区为一个恒量clear buffer to a constant
清除特定部分delete special
区域增长region-growing ROI
取反negate
全部删除delete all
缺省填充和相连粒子分离fill holes and separate touching blobs
任意指定位置的中心矩和二阶矩central and ordinary moments of any order location: X, Y
锐化sharpen
三维视图view 3D
色度hue
删除delete
删除帧delete frame
设置settings
设置相机类型enable digitizer camera type
设置要点set main
示例demos
事件发现数量number of occurrences
事件数目number of occurrences
视图View
收藏collectionDICOM
手动manually
手绘曲线freehand
输出选项output options
输出选择结果export selected results
输入通道input channel
属性页properties page
数据矩阵DataMatrix
数字化设置Digitizer settings
双缓存double buffer
双域值two-level
水平边沿horizontal edge
搜索find
搜索和其他应用Windows Finder and other applications 搜索角度search angle
搜索结果search results
搜索区域search area
搜索区域search region
搜索速度search speed
速度speed
算法arithmetic
缩放scaling
缩放和偏移scale and offset
锁定目标lock destination
锁定实时图像处理效果预览lock live preview of processing effects on images 锁定预览Lock preview
锁定源lock source
特定角度at specific angle
特定匹配操作hit or miss
梯度rank
替换replace
添加噪声add noise
条带直径ferret diameter
停止stop
停止采集halt grab
同步synchronize
同步通道sync channel
统计Statistics
图像Image
图像大小image size
图像拷贝copy image
图像属性image properties
图形graph
退出exit
椭圆ellipse
椭圆ellipses
外形shape
伪彩pseudo-color
位置position
文本查看view as text
文件File
文件MIL MFO font file
文件load and save as MIL MMF files
文件load and save models as MIL MMO files OCR
文件中的函数make calls to functions in external DLL files
文件转换器file converterActiveMIL Builder ActiveMIL Builder 无符号抽取部分Extract band -
细化thin
下一帧next
显示表现字体的灰度级ayscale representations of fonts
显示代码show code
线line
线lines
相对起点relative origin
像素总数sum of all pixels
向前或向后移动Move to front or back
向上或向下up or down
校准Calibration
校准calibrate
新的/感兴趣区域粘贴paste into New/ROI
新建new
信息/ 图形层DICOM information/overlay
形态morphology
行为actions
修改modify
修改路径modify paths
修改搜索参数modify default search parameters 序列采集sequence
旋转rotation
旋转模板rotate model
选择select
选择selector
循环loops
移动move
移动shift
应用过滤器和分类器apply filters and classifiers
影响区域zone of influence
映射mapping
用户定义user defined
用基于变化上的控制实时预览分水岭转化结果阻止过分切割live preview of resulting watershed transformations with controlover variation to prevent over segmentation
用某个值填充fill with value
优化和编辑调色板palette optimization/editor
有条件的conditional
域值threshold
域值thresholding
预处理模板优化搜索速度循环全部扫描preprocess model to optimize search speed circular over-scan
预览previous
元件数目和开始（自动或手动）number of cells and threshold auto or manual
元件最小／最大尺寸cell size min/max
源source
允许的匹配错误率和加权fit error and weight
运行run
在目标中匹配数目number of modelmatches in target
暂停pause
增大缩进indent
整数除integer divide
正FFT
正常连续continuous normal
支持象征学supported symbologies: BC 412
直方图均衡histogram equalization
执行execute
执行外部程序和自动完成VBA only execute external programs and perform Automation VBA only
指定specify
指数exponential Rayleigh
中值median
重复repeat
重建reconstruct
重建和修改字体restore and modify fonts
重新操作redo
重心center of gravity
周长perimeter
注释annotations
转换Convert
转换convert
装载load
装载和保存模板为MIL MMO
装载和另存为MIL MFO
装载和另存为MIL MMF
状态栏status bar
资源管理器拖放图像drag-and-drop images from Windows ExplorerWindows
自动或手动automatic or manual
自动或手动模板创建automatic or manual model creation
字符产大小string size
字符串string
字体font
最大maximum
最大化maximum
最大数maxima
最后一帧last frame
最小minimum
最小化minimum
最小间隔标准minimum separation criteria
最小数minima
坐标盒的范围bounding box coordinates
Algebraic operation 代数运算；一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。
Aliasing 走样（混叠）；当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。
Arc 弧；图的一部分；表示一曲线一段的相连的像素集合。
Binary image 二值图像；只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白）Blur 模糊；由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。Border 边框；一副图像的首、末行或列。
Boundary chain code 边界链码；定义一个物体边界的方向序列。
Boundary pixel 边界像素；至少和一个背景像素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素）
Boundary tracking 边界跟踪；一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素将弧检测出。
Brightness 亮度；和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或放射的光的量。
Change detection 变化检测；通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。
Class 类；见模或类
Closed curve 封闭曲线；一条首尾点处于同一位置的曲线。
Cluster 聚类、集群；在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。Cluster analysis 聚类分析；在空间中对聚类的检测，度量和描述。
Concave 凹的；物体是凹的是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸）
Connected 连通的
Contour encoding 轮廓编码；对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。
Contrast 对比度；物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度
Contrast stretch 对比度扩展；一种线性的灰度变换
Convex 凸的；物体是凸的是指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。Convolution 卷积；一种将两个函数组合成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。
Convolution kernel 卷积核；1，用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列，2，与图像或信号卷积的函数。
Curve 曲线；1，空间的一条连续路径，2 表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。
Deblurring 去模糊；1一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算。2 消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。
Decision rule 决策规则；在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。
Digital image 数字图像；1 表示景物图像的整数阵列，2 一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生，3 在矩形（或其他）网络上采样一连续函数，并才采样点上将值量化后的阵列。
Digital image processing 数字图像处理；对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进行操作。
Digitization 数字化；将景物图像转化为数字形式的过程。
Edge 边缘；1 在图像中灰度出现突变的区域，2 属于一段弧上的像素集，在其另一边的像素与其有明显的灰度差别。
Edge detection 边缘检测；通过检查邻域，将边缘像素标识出的一种图像分割技
数字图像处理(双语)期中考试试卷答案
考试试卷(答案) 试卷编号： ( )卷课程编号：课程名称：数字图像处理（双语）考试形式：适用班级：姓名：学号：班级： 学院：信息工程学院专业：电子系各专业考试日期： 一二三四五六七八九十总 分 累分人签名 题分 2 2 2 2 2 000001 00 得 分 考生注意事项：1、本试卷共5页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有立即举手报告以便更换。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、基础知识填空题(1,2为单项选择,每空3分,3,4为多项选择,每 空2分,共20分), 1 1、When you enter a dark room on a bright day, it takes some time to see well enough, this is the visual process or visual phenomenon of A. (Brightness adaptation.) B. (Brightness discrimination.) C. (Optical illusion.) D. (Simultaneous contrast.) 2、The visible spectrum consists of electromagnetic spectrum nearly in the range of wavelength: A. (10 – 400 nm) B. (0.01 – 10 nm) C. (400 –700 nm) D. (700 –1500 nm) 3、For V = {1}, the subsets S1 and S2 are A. (m-connected) B. (8-connected ) C. (4-connected) D. (None of these 3) 4、Two pixels p and q are at the locations shown in the figure, their Euclidean, city-block and chessboard distances are
(完整版)数字图像处理第三版中文答案解析冈萨雷斯
第二章 2.1（第二版是0.2和1.5*1.5的矩形，第三版是0.3和1.5圆形） 对应点的视网膜图像的直径x 可通过如下图题2.1所示的相似三角形几何关系得到，即 ()()017 023 02.x .d = 解得x=0.06d 。根据2.1 节内容，我们知道：如果把中央凹处想象为一个有337000 个成像单元的圆形传感器阵列，它转换成一个大小2 5327.?π成像单元的阵列。假设成像单元之间的间距相等，这表明在总长为1.5 mm （直径） 的一条线上有655个成像单元和654个成像单元间隔。则每个成像单元和成像单元间隔的大小为s=[(1.5 mm)/1309]=1.1×10-6 m 。 如果在中央凹处的成像点的大小是小于一个可分辨的成像单元，在我们可以认为改点对于眼睛来说不可见。换句话说， 眼睛不能检测到以下直径的点： m .d .x 61011060-?<=，即m .d 610318-?< 2.2 当我们在白天进入一家黑暗剧场时，在能看清并找到空座时要用一段时间适应。2.1节描述的视觉过程在这种情况下起什么作用？ 亮度适应。 2.3 虽然图2.10中未显示，但交流电的却是电磁波谱的一部分。美国的商用交流电频率是77HZ 。问这一波谱分量的波长是多少？ 光速c=300000km/s ，频率为77Hz 。 因此λ=c/v=2.998 * 108(m/s)/77(1/s) = 3.894*106 m = 3894 Km. 2.5 根据图2.3得：设摄像机能看到物体的长度为x (mm)，则有:500/x=35/14; 解得：x=200，所以相机的分辨率为：2048/200=10;所以能解析的线对为：10/2=5线对/mm. 2.7 假设中心在（x0,y0）的平坦区域被一个强度分布为： ])0()0[(2 2),(y y x x Ke y x i -+--= 的光源照射。为简单起见，假设区域的反射是恒定 的，并等于1.0，令K=255。如果图像用k 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间8种灰度的突变，那么k 取什么值将导致可见的伪轮廓？ 解：题中的图像是由： ()()()()()[ ]()()[]2 02 02 020********y y x x y y x x e .e y ,x r y ,x i y ,x f -+---+--=?== 一个截面图像见图（a ）。如果图像使用k 比特的强度分辨率，然后我们有情况见图（b ），其中()k G 21255+=?。因为眼睛可检测4种灰度突变，因此，k G 22564==?，K= 6。
图像处理中值滤波器中英文对照外文翻译文献
中英文资料对照外文翻译 一、英文原文 A NEW CONTENT BASED MEDIAN FILTER ABSTRACT In this paper the hardware implementation of a contentbased median filter suitabl e for real-time impulse noise suppression is presented. The function of the proposed ci rcuitry is adaptive; it detects the existence of impulse noise in an image neighborhood and applies the median filter operator only when necessary. In this way, the blurring o f the imagein process is avoided and the integrity of edge and detail information is pre served. The proposed digital hardware structure is capable of processing gray-scale im ages of 8-bit resolution and is fully pipelined, whereas parallel processing is used to m inimize computational time. The architecturepresented was implemented in FPGA an d it can be used in industrial imaging applications, where fast processing is of the utm ost importance. The typical system clock frequency is 55 MHz. 1. INTRODUCTION Two applications of great importance in the area of image processing are noise filtering and image enhancement [1].These tasks are an essential part of any image pro cessor,whether the final image is utilized for visual interpretation or for automatic an alysis. The aim of noise filtering is to eliminate noise and its effects on the original im age, while corrupting the image as little as possible. To this end, nonlinear techniques (like the median and, in general, order statistics filters) have been found to provide mo re satisfactory results in comparison to linear methods. Impulse noise exists in many p ractical applications and can be generated by various sources, including a number of man made phenomena, such as unprotected switches, industrial machines and car ign ition systems. Images are often corrupted by impulse noise due to a noisy sensor or ch annel transmission errors. The most common method used for impulse noise suppressi on n forgray-scale and color images is the median filter (MF) [2].The basic drawback o f the application of the MF is the blurringof the image in process. In the general case,t he filter is applied uniformly across an image, modifying pixels that arenot contamina ted by noise. In this way, the effective elimination of impulse noise is often at the exp ense of an overalldegradation of the image and blurred or distorted features[3].In this paper an intelligent hardware structure of a content based median filter (CBMF) suita ble for impulse noise suppression is presented. The function of the proposed circuit is to detect the existence of noise in the image window and apply the corresponding MF
数字图像处理
数字图像处理(MATLAB版) 实验指导书 (试用版) 本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用 姚天曙编写 安徽农业大学工学院 2009年4月试行
目录 实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10 实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14
《数字图像处理》实验指导书 实验一、数字图像获取和格式转换 一、实验目的 1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法； 2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。 二、实验原理 数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。 扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。扫描仪工作原理见图1.1。
图像处理中常用英文词解释
Algebraic operation 代数运算一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。 Aliasing 走样（混叠）当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。Arc 弧图的一部分；表示一曲线一段的相连的像素集合。 Binary image 二值图像只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白） Blur 模糊由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。 Border 边框一副图像的首、末行或列。 Boundary chain code 边界链码定义一个物体边界的方向序列。 Boundary pixel 边界像素至少和一个背景像素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素） Boundary tracking 边界跟踪一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素将弧检测出。 Brightness 亮度和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或放射的光的量。 Change detection 变化检测通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。 Class 类见模或类 Closed curve 封闭曲线一条首尾点处于同一位置的曲线。 Cluster 聚类、集群在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。 Cluster analysis 聚类分析在空间中对聚类的检测，度量和描述。 Concave 凹的物体是凹的是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸） Connected 连通的 Contour encoding 轮廓编码对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。 Contrast 对比度物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度 Contrast stretch 对比度扩展一种线性的灰度变换 Convex 凸的物体是凸的是指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。Convolution 卷积一种将两个函数组合成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。 Corrvolution kernel 卷积核1，用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列，2，与图像或信号卷积的函数。 Curve 曲线1，空间的一条连续路径，2 表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。 Deblurring 去模糊1一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算。2 消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。 Decision rule 决策规则在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。 Digital image 数字图像 1 表示景物图像的整数阵列，2 一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生，3 在矩形（或其他）网络上采样一连续函数，并才采样点上将值量化后的阵列。 Digital image processing 数字图像处理对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进
数字图像处理技术在识别领域的应用
数字图像处理技术在识别领域的应用 1、定义 数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。 2、数字图像处理的优点 数字图像处理应用于人类依靠图像获取外界的信息经过处理，具有如下优点：①重现性能好，数字图像处理在进行传输、存储、复制等处理从而用来服务于生活。 ②数字化处理精度高。 ③数字信号处理技术适用面宽。 ④数字图像处理的灵活性高。 3、主要研究内容 数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换；图像增强和复原；图像编码压缩；图像分割。 因为数字图像处理技术应用太过广泛，我在这里仅探究它在识别领域的应用，从这里认识数字图像处理技术的方方面面。 4、数字图像处理在识别领域的应用： （一）数字图像处理在指纹识别中的应用 传统的利用密码、证件作为身份识别的方式具有易遗忘、易破解、易丢失、易伪造等特点，已不再符合现代数字社会的需求。指纹，作为人体独一无二的生理特征，虽然只是人体皮肤的一小部分，但是它的纹理复杂度可以提供用于识别的足够特征，具有极高的安全性，并且指纹还具有易获取、无侵犯性、唯一性和不变性等优点，使其成为生物识别技术中的焦点。 为了弥补指纹图像的质量缺陷，保证指纹后处理算法对指纹图像具有足够的鲁棒性，图像增强是十分必要的，采用数字图像处理则可以实现图像的增强。指纹图像增强目的是为了消除噪声，增强脊线和谷线的对比度，将断裂的脊线和谷线连接起来，消除由于噪声、变形等带来的粘连及由于油污等产生的毛刺等，改善图像质量，保证特征信息提取的准确性和可靠性。指纹图像的增强由图像规格化、图像再处理、滤波几个部分组成。
数字图像处理模拟题(双语课)
Terms and concepts explanation RGB：Red Green Blue 三原色红绿蓝 CMYK：cyan magenta yellow black 青、粉红、黄、黑 HSI: hue saturation intensity 色调、饱和度、亮度 FFT fast fourier transform 快速傅里叶变换 CWT continuous wavelet transform 连续小波变换 DCT discrete cosine transform 离散余弦变换 DFT discrete fourier transform 离散傅里叶变换 DWT discrete wavelet transform 离散小波变换 CCD charge-coupled device电荷耦合元件 Pixel a digital image is composed of a finite number of elements,each of which has a particular lication and value,these elements are called pixel 像素 DC component in frequency domain （direct current component）直流分量的频率域GLH The Gray Level Histogram 灰度直方图 Mather（basic）wavelet :a function (wave) used to generate a set of wavelets,母小波，用于产生小波变换所需的一序列子小波 Basis functions basis image : there i s only one set of αk for any given f(x), then the ψk (x) are called basis functions Multi-scale analysis多尺度分析 Gaussian function:Gaussian function In mathematics,is a function of the form: for some real constants a 0, b, c 0, and e ≈ 2.718281828 (Euler’s number).对于一些真正的常量0,b,c 0,和e≈2.718281828(欧拉数)。 Sharpening filter ：锐化滤波器 Smoothing filter/convolution ：smoothing filter are used for blurring and for noise reduction 平滑滤波器用于模糊处理和降低噪声/卷积 Imageenhancement/imagerestoration image Enhancement the process of manipulating an i mage so that the result is more suitable than the original for a specific application. 图像增强处理是对图像进行的加工，使其结果对于特定的应用比原始图像更适合的一种处理。
数字图像处理英文原版及翻译
Digital Image Processing and Edge Detection Digital Image Processing Interest in digital image processing methods stems from two principal application areas: improvement of pictorial information for human interpretation; and processing of image data for storage, transmission, and representation for autonomous machine perception. An image may be defined as a two-dimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and the amplitude values of f are all finite, discrete quantities, we call the image a digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer. Note that a digital image is composed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pixels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike humans, who are limited to the visual band of the electromagnetic (EM) spec- trum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that humans are not accustomed to associating with images. These include ultra- sound, electron microscopy, and computer-generated images. Thus, digital image processing encompasses a wide and varied field of applications. There is no general agreement among authors regarding where image processing stops and other related areas, such as image analysis and computer vi- sion, start. Sometimes a distinction is made by defining image processing as a discipline in which both the input and output of a process are images. We believe this to be a limiting and somewhat artificial boundary. For example, under this definition, even the trivial task of computing the average intensity of an image (which yields a
数字图像处理_图片识别
研究生课程考核试卷 （适用于课程论文、提交报告） 科目：数字图像处理教师：黄鸿 姓名：潘世强学号：20110802096 专业：仪器科学与技术类别：（学术）上课时间：2011年10月至2012年01月 考生成绩： 阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制
CHONGQING UNIVERSITY 数字图像处理 ——基于内容的图像检索系统 学院：光电工程学院 姓名：潘世强 学号：20110802096 指导教师：黄鸿 时间： 2012年01月08日
基于内容的图像检索系统 摘要：随着多媒体技术的迅速发展，图像数据库也急剧膨胀起来，如何高效、快速地从像资源中获取有用的图像成了信息检索技术研究的热点。 本文主要针对基于内容的图像检索技术（CBIR）做了相关的介绍，对基于图像检索技术中的特征提取技术进行了较为详细的阐述，研究了图像颜色的提取方法，以及图像间相似性度量方法。本文运用的特征值提取方法为颜色直方图的方法，对图像提取颜色特征，并根据这些特征对目标图片与图片库中的图片进行了相似度排序，最后运用Matlab软件对上述方法进行验证，得到图像检索结果，从而实现基于内容的图像检索。 关键词：直方图HIS彩色空间基于内容图像检索 1．引言 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据统计，一个人获取的信息大约有75%来自视觉。俗话说“百闻不如一见”，“一目了然”，都反映了图像在信息传递中的独特效果。所谓基于图像内容检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。它区别于传统的图像检索手段，融合了图像理解技术，从而可以提供更有效的检索手段。 本文主要针对基于内容的图像检索技术中的特征提取方法展开论述，简要地介绍了近年来基于内容的图像检索中颜色、纹理、形状及语义特征的描述方法，并对颜色特征的描述方法以及特征相似性做了详细的论述。
南昌大学数字图像处理(双语第三版)课后答案第八章
数字图形处理第八章课后偶数题号作业 8.2 (a)一个单一的原始数据包含2n 位。而最大的长度为2n ，因此需要n 位来表示。每一个行的起始坐标还需要n 位，并且它可以随意的设置在2n 的像素位置。 由21n n =和)1(2)(22N N n avg avg n n n n + =++ =得知： 1) 1(22 2 1>+ = = N n n avg n n C ，即得：12 1 -< -n n avg N (b)当10=n 时，2.5010 10 110 2 2 9 1 10=-= -< -N avg 8.4 根据灰度级数据｛12，12，13，13，10，13，57，54｝可得这条线经过精度为6比特的均匀量化可得他的IGS 编码。具体如下所示： 例如108=01101100，而其中0110为6，可得IGS 量化编码值为-12。同理，根据灰度级数据可得相应的量化误差为｛-12，-11，-7，-4，-12，-13，-8，-3｝所以得到： 84 .7)492(8 1)96416916164925144(8 1== +++++++= e rms 相应信噪比计算如下： 353 492 96 64160176240 12814496 2 2222 2 22 =+++++ ++= SNR rms 8.6 因为x a x b b a log log log 1 = 得知，一个哈特利(Hartley)等于3.322 bits 。通常 信息以e 为底的单元通常称为一个奈特(nat)，从而一个奈特等于1.4427 bits 。 8.8 有两种代码可知：0，11，10和1，00，01。而这些代码相互补充。是根据霍夫曼编码规则得以计算的。 8.10 由题意可得，为a a a a a a a a a 422252663
图像处理英文翻译
数字图像处理英文翻译 （Matlab帮助信息简介） xxxxxxxxx xxx Introduction MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for algorithm development, data visualization, data analysis, and numeric computation. Using the MATLAB product, you can solve technical computing problems faster than with traditional programming languages, such as C, C++, and Fortran. You can use MATLAB in a wide range of applications, including signal and image processing, communications, control design, test and measurement, financial modeling and analysis, and computational biology. Add-on toolboxes (collections of special-purpose MATLAB functions, available separately) extend the MATLAB environment to solve particular classes of problems in these application areas. The MATLAB system consists of these main parts: Desktop Tools and Development Environment This part of MATLAB is the set of tools and facilities that help you use and become more productive with MATLAB functions and files. Many of these tools are graphical user interfaces. It includes: the
数字图像处理第三版 (Rafael C.Gonzalez著)第三章答案
（a ）由2 )(Kr Ae r T s -==，3/2 A Ae KL =-得：) 3/1ln(20=-KL ，20 /0986.1L K = 2 2 0986.1)(r L Ae r T s -== （b ）、由 ， 4/)1(2 0B e KL =--B 得： )4/3ln(2 0=-KL ,2 0/2877.0L K = )1()(2 2 2877.0r L e B r T s - -== （c ）、 逐次查找像素值，如（x ，y ）=（0，0）点的f （x ，y ）值。若该灰度值的4比特的第0 位是1，则该位置的灰度值全部置1，变为15；否则全部置0，变为0。因此第7位平面[0,7]置0，[7,15]置1，第6位平面[0,3]，[4,7]置0，[8,11]，[12,15]置15。依次对图像的全部像素进行操作得到第0位平面，若是第i 位平面，则该位置的第i 位值是0还是1，若是1，则全置1，变为15，若是0，则全置0 设像素的总数为n ，是输入图像的强度值，由，rk 对 应sk ，所以，由 和得 由此得知，第二次直方图均衡化处理的结果与第一次直 方图均衡化处理的结果相同，这里我们假设忽略不计四舍五入的误差。
3.11题、由 dw w p z G v z z )()(0 ? = =, ?? ?=<<-5 .0041 5.044)( w w w w z w p { 5 .0021 5.02210 2 2 )()(<<<<+-= = =? z z z z z z z dw w p z G v 令v s =得 所以?? ???=?? ?? ?==- <<+-±<<- -+-±±-±-5.010221 5.0121 )2(25.022 125.01 22 )(r r r r r r v v v G z 3.12题、第k 个点邻域内的局部增强直方图的值为： P r (r k )=n k /n (k=0,1,2,……K-1)。这里n k 是灰度级为r k 的像素个数，n 是邻域内像素的总个数，k 是图像中可能的灰度级总数。假设此邻域从左以一个像素为步长向右移动。这样最左面的列将被删除的同时在后面又产生一个新的列。变化后的直方图则变成 ： (k=0,1,2,……K-1) 这里n lk 是灰度级r k 在左面的列出现的次数，n rk 则为在右面出现的次数。 上式也可以改写成： (k=0,1,2,……K-1) 同样的方法也适用于其他邻域的移动： 这里a k 是灰度级r k 在邻域内在移动中被删除的像素数，b k 则是在移动中引入的像素数： (k=0,1,2,…… K-1) 上式等号右边的第一项为0（因为f 中的元素均为常数）。变量 是噪声的简单抽样，它 的方差是。因此 并且我们可以得到。上述过
数字图像处理 外文翻译 外文文献 英文文献 数字图像处理
Digital Image Processing 1 Introduction Many operators have been proposed for presenting a connected component n a digital image by a reduced amount of data or simplied shape. In general we have to state that the development, choice and modi_cation of such algorithms in practical applications are domain and task dependent, and there is no \best method". However, it is interesting to note that there are several equivalences between published methods and notions, and characterizing such equivalences or di_erences should be useful to categorize the broad diversity of published methods for skeletonization. Discussing equivalences is a main intention of this report. 1.1 Categories of Methods One class of shape reduction operators is based on distance transforms. A distance skeleton is a subset of points of a given component such that every point of this subset represents the center of a maximal disc (labeled with the radius of this disc) contained in the given component. As an example in this _rst class of operators, this report discusses one method for calculating a distance skeleton using the d4 distance function which is appropriate to digitized pictures. A second class of operators produces median or center lines of the digital object in a non-iterative way. Normally such operators locate critical points _rst, and calculate a speci_ed path through the object by connecting these points. The third class of operators is characterized by iterative thinning. Historically, Listing [10] used already in 1862 the term linear skeleton for the result of a continuous deformation of the frontier of a connected subset of a Euclidean space without changing the connectivity of the original set, until only a set of lines and points remains. Many algorithms in image analysis are based on this general concept of thinning. The goal is a calculation of characteristic properties of digital objects which are not related to size or quantity. Methods should be independent from the position of a set in the plane or space, grid resolution (for digitizing this set) or the shape complexity of the given set. In the literature the term \thinning" is not used
树叶分类数字图像处理在树叶识别中的应用
树叶分类数字图像处理 在树叶识别中的应用 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】
数字图像处理研究报告 数字图像处理在树叶识别中的应用 侯杰：土木系 侯晓鹏：林科院 苏东川：航院 张伟：精仪 指导教师：马慧敏教授 日期：数字图像处理在树叶识别中的应用 一、课题意义及背景 1 课题背景 植物的识别与分类对于区分植物种类，探索植物间的亲缘关系，阐明植物 系统的进化规律具有重要意义。因此植物分类学是植物科学乃至整个生命科学 的基础学科。然而，由于学科发展和社会等原因，全世界范围内目前从事经典 分类（即传统的形态分类）的人数急剧下降，且呈现出明显的老龄化趋势，后 继乏人，分类学已经成为一个“濒危学科”(Buyck,1999)。这不仅对于植物分类学 本身，而且对整个植物科学和国民经济的发展带来重大的不利影响。目前植物 识别和分类主要由人工完成。然而地球上仅为人所知的有花植物就有大约25万 种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和 名称，这就给进一步的研究带来了困难。在信息化的今天，我们提出的一种解
决方案是：建立计算机化的植物识别系统，即利用计算机及相关技术对植物进行识别和管理[1]。 2 课题意义[2-3] （1）人工进行植物叶形的分类难度很大。这种传统的判别方法要求操作者具有丰富的分类学知识和长期的实践经验,才能开展工作。要做到准确和快速地识别手中的植物是非常困难。并且相应人才极为短缺。 （2）仅为人所知的有花植物就有大约25万种，面对如此庞大的植物世界，任何一个植物学家都不可能知道所有的物种和名称。建立植物识别系统和数据库十分必要。 （3）植物学研究人员在野外考察时, 时常需要获取植物叶片面积等参数。（4）叶子面积大小对植物的生长发育、作物产量以及栽培管理都具有十分重要的意义。 因此，基于计算机图像处理识别技术的树叶图像识别技术对于植物学，农业科学等都具有重大意义。 二、相关理论综述 1 图像预处理 （1）边缘检测[4] 图像的边缘是指图像局部亮度变化最显着的部分，即在灰度级上发生急剧变化的区域。从空域角度看，二维图像上的边缘相邻像素灰度从某一个值跳变
数字图像处理与边缘检测中英文对照外文翻译文献
中英文资料对照外文翻译 Digital Image Processing and Edge Detection Digital Image Processing Interest in digital image processing methods stems from two principal applica- tion areas: improvement of pictorial information for human interpretation; and processing of image data for storage, transmission, and representation for au- tonomous machine perception. An image may be defined as a two-dimensional function, f(x, y), where x and y are spatial (plane) coordinates, and the amplitude of f at any pair of coordinates (x, y) is called the intensity or gray level of the image at that point. When x, y, and the amplitude values of f are all finite, discrete quantities, we call the image a digital image. The field of digital image processing refers to processing digital images by means of a digital computer. Note that a digital image is composed of a finite number of elements, each of which has a particular location and value. These elements are referred to as picture elements, image elements, pels, and pixels. Pixel is the term most widely used to denote the elements of a digital image. Vision is the most advanced of our senses, so it is not surprising that images play the single most important role in human perception. However, unlike humans, who are limited to the visual band of the electromagnetic (EM) spec- trum, imaging machines cover almost the entire EM spectrum, ranging from gamma to radio waves. They can operate on images generated by sources that humans are not accustomed to associating with images. These include ultra- sound, electron microscopy, and computer-generated images. Thus, digital image processing encompasses a wide and varied field of applications. There is no general agreement among authors regarding where image processing stops and other related areas, such as image analysis and computer vi- sion, start. Sometimes a distinction is made by defining image processing as a discipline in which both the input and output of a process are images. We believe this to be a limiting and somewhat artificial boundary. For example, under this definition, even the trivial task of computing the average intensity of an image (which yields a single number) would not be considered an image processing operation. On the other hand, there are fields such as computer vision whose ultimate goal is to use computers to emulate human vision, including learning and being able to make inferences and take actions based on visual inputs. This area itself is a branch of artificial intelligence (AI) whose objective is to emulate human intelligence. The field of AI is in its earliest stages of infancy in terms of development, with progress having been much slower than