数字图像处理的问题。

1、空域滤波是指图像平面本身，这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种，它是指将图像进行变换后（频域是指经过傅里叶变换之后），在变换域中对图像的变换系数进行处理（滤波），处理完毕后再进行逆变换，获得滤波后的图像。

2、一）矩阵相对应元素相减就可以，但是注意如果相减的值为负数的话，把负数值用0代替，因为图像的像素值没有负数，都是整数。（二）第二题不知道什么意思，如果是平移意思的话，就把图像中的元素行平移2（3-1）个像素，列平移1（2-1）个像素，移除掉的元素就不要了，左上角空缺的元素用0代替。

3、位表示的，最多有2^3，即8种颜色；2位表示的，最多有2^2，即4种颜色。

4、a）图像预处理。包括数字图像处理的基本操作（如去噪、边缘提取、直方图处理等）、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换（如傅里叶变换、小波变换等）等操作。b）图像配准。就是采用一定的匹配策略，找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置，进而确定两幅图像之间的变换关系。c）建立变换模型。

5、从图像的非均匀量化定义来看会更好理解：非均匀误差是根据具体图像的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化；对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些；对像素灰度值出现较少的范围，量化间隔取大一些。

6、首先说调整图像质量。 首先调一图片的色阶。 对比度和亮度 渡镜中的锐化，比如去除镜头模糊。 曲线调一下高亮和对比，基本就可以了。如果是修相片、就是所谓的艺术照。 从上边的第三步开始。 画出选区，羽化，然后滤镜》高斯模糊。

数字图像处理:直方图均衡化

直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

从上述公式可以看出，通过变换函数T（r） 可以控制图像灰度级的概率密度函数 ，从而改善图像的灰度层次，这就是直方图均衡化的理论基础。又有：从人眼视觉特性来考虑，一幅图像的灰度直方图如果是均匀分布的，那么该图像看上去效果比较好（参考冈萨雷斯数字图像处理3节）。

所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸（如下图），这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下，这种操作会改善图像的对比度。这种方法通常用来增加许多图像的全局 对比度 ，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法， 亮度 可以更好地在直方图上分布。

所以旧图的直方图并不平坦，做完直方图均衡化以后，直方图就会趋向平坦。就拿上面2张直方图举例：假设一张图片的的亮度最低是0，最高是255（我就不说灰度了）1。假设图片是一张M*M像素大小的图片 2。

计算题复习直方图均衡化（P68）对已知图像进行直方图均衡化修正。例：表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像（即灰度级数为8），各灰度级（出现的频率）分布列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。

使用数字图像处理技术如何定位图像问题所在,怎样校正图像?

数字图像：数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。

灰度插值：目标图象会要求到原图象的非整数点。图像经几何位置校正后，在校正空间中各像点的灰度值等于被校正图像对应点的灰度值。一般校正后的图像某些像素点可能挤压在一起，或者分散开，不会恰好落在坐标点上，因此常采用内插法来求得这些像素点的灰度值。

一般说来，数字图像处理技术主要应用在对图像的预处理层面上。（2） 模式识别（Pattern Recognition， PR）与计算机视觉（Computer Vision， CV）除了对图像本身进行基本的改善之外，我们还可以利用计算机图像处理技术，来挖掘出图像内部更深层次上的信息，以达到更为广泛的应用目的。

而彩色图像处理，更是色彩与技术的完美结合，让你的视觉体验焕然一新。值得一提的是，本书的案例分析部分，全部来源于实际生活场景，每一个步骤都详细清晰，让你在实践中理解和掌握每一种技术。通过这些实例，你将能够将理论知识转化为实际操作能力。

随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。利用计算器可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。

生物识别为数字图像处理在【信息安全】领域的应用（包含指纹识别、虹膜识别、人脸识别等），当然交通系统使用的车牌识别也是类似的技术。

数字图像处理的一道基础题,大神只要教我如何求出滤波结果就行了_百度知...

1、首先，应把主要精力放在基础知识、基本技能、基本方法这三个方面上，因为每次考试占绝大部分的也是基础性的题目，而对于那些难题及综合性较强的题目作为调剂，认真思考，尽量让自己理出头绪，做完题后要总结归纳。调整好自己的心态，使自己在任何时候镇静，思路有条不紊，克服浮躁的情绪。

2、教学实例 根据以上对新课标的解读以及本人对四基四能的理解和认识，我认真地对教学一年级 上册《玩具》一课进行了思考，先结合这一课例，具体说说我是如何实践的。

3、要是自己做题更加熟练，就需要找一些并不是很新颖的一般题来做，这种题不厌多做，几十道题如果涵盖面广的话，可以多做上几遍。初二的时候，我的整式计算很差，几十道题全是枯燥的计算，我不停地做了好几遍，一上午就使自己的纯计算能力有了很大的长进。如果要多见见各种类型的题目就一定要找新颖的题。

数字图像处理问题

1、一）矩阵相对应元素相减就可以，但是注意如果相减的值为负数的话，把负数值用0代替，因为图像的像素值没有负数，都是整数。（二）第二题不知道什么意思，如果是平移意思的话，就把图像中的元素行平移2（3-1）个像素，列平移1（2-1）个像素，移除掉的元素就不要了，左上角空缺的元素用0代替。

2、a）图像预处理。包括数字图像处理的基本操作（如去噪、边缘提取、直方图处理等）、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换（如傅里叶变换、小波变换等）等操作。b）图像配准。就是采用一定的匹配策略，找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置，进而确定两幅图像之间的变换关系。c）建立变换模型。

3、空域滤波是指图像平面本身，这类方法直接对图像的像素进行处理。频域滤波是变换域滤波的一种，它是指将图像进行变换后（频域是指经过傅里叶变换之后），在变换域中对图像的变换系数进行处理（滤波），处理完毕后再进行逆变换，获得滤波后的图像。

大学数字图像处理题目

平移 X2 = TX1 = T（SX0）；（3）旋转 X3 = RX2 = R [T（SX0）] = （RTS）X0。

一般来 数字图像处理与分析讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。

图像恢复处理的关键问题在于建立退化模型。在缺乏足够的先验知识的情况下，可利用已有的知识和经验对模糊或噪声等 退化过程进行数学模型的建立及描述 ，并针对此退化过程的数学模型进行图像复原。图像退化过程的先验知识在图像复原技术中起着重要作用。

数字图像由有限数量的元素组成，每个元素都有其特定位置和幅值，这些元素称为 画图元素 、 图像元素 或 像素 。这是因为：人类的感知仅限于电磁波谱的视觉波段，而成像机器几乎可以覆盖从伽马射线到无线电波的整个电磁波谱。数字图像处理能够对非人类所习惯的那些图像源进行加工。