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《数字图像处理》 学号：201038930216 姓名: 王 晓 东 班级： 国电1002班 学院：国际高等技术学院 阐述数字图像的增强和复原的异同？并举例说明？ 答：图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣的信息，同时抑制一些不需要的信息，提高图像的使用价值。 利用图像本身的有关知识，去除图像发生的质量降级（退化）的预处理方法叫图像复原。 图像复原和图像增强的区别： 图像复原试图利用退化现象的先验知识来重建或恢复图像。 图像复原一般先对退化过程建模，然后应用其相反的过程来恢复出原始图像。 图像复原方法通常都包含有一个评判准则，以产生所期望结果的最佳估计。 对比而言，图像增强是一个启发式过程，通常利用人类视觉系统的生理特点去操作图像 二者的目的都是为了改善图像的质量。 举例：对比度拉伸是一种增强技术；用去模糊函数去除图像模糊是一种图像恢复技术。 2、列举常用的图像去噪方法？并尝试说明去噪方法适合哪种类型的噪声？ 答：下面几幅图为所选用的原图像、经过灰度变换后得到的图像、添加椒盐噪声和高斯噪声后的图像： 去噪的常用方法： （1）均值滤波：均值滤波也称为线性滤波,其采用的主要方法为邻域平均法。其基本原理是用均值替代原图像中的各个像素值,即对待处理的当前像素点,选择一个模板,该模板由其近邻的若干像素组成,求模板中所有像素的均值,再把该均值赋予当前像素点 ,作为处理后图像在该点上的灰度 ,即,其中,为模板,为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。 （2）中值滤波： 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。其实现原理如下:将某个像素邻域中的像素按灰度值进行排序,然后选择该序列的中间值作为输出的像素值,让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点。 （3）小波变换：小波变换是一种窗口大小固定但其形状可改变的时频局部化分析方法。如下即分别为用小波变换对加有高斯噪声、椒盐噪声的图像处理后的对比图: 说明：常用的三种去噪方法对两种图像噪声进行滤波处理，通过显示结果比较分析理解了：均值滤波对高斯噪声有较好的抑制作用，而对于椒盐噪声的处理中值滤波要略微有优势，小波变换得方法对分辨率低的高斯噪声去除有着不错的效果。 3、写出DCT和DFT的异同及其频谱分布规律。 答：DFT是离散傅里叶变换，针对的是离散的信号和频谱。DFT是DTFT变化而来，其实就是将连续时间t变成了nT. DCT是DFT的一种形式。所谓“余弦变换”，是在DTFT傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化(DFT)可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换(DCT)。其实DCT属于DFT的一个子集。DCT用于语音和图像处理比较多。低频系数的值较大，高频系数的值较小，即能量集中在低频 如果是二维DCT，那么低频在左上角，高频在右下角，能量及频率从左上角往右下角递减数学形态学的基本思想及方法适用于与图像处理有关的各个方面，如基于击中/击不中变换的目标识别，基于流域概念的图像分割， 基于腐蚀和开运算的骨架抽取及图像编码压缩，基于测地距离的图像重建，基于形态学滤波器的颗粒分析等　数学形态学是一门建立在严格数学理论基础上的学科，其基本思想和方法对图像处理的理论和技术产生了重大影响。事实上， 数学形态学已经构成一种新的图像处理方法和理论，成为计算机及分型理论的一个重要研究领域， 并且已经应用在多门学科的数字图像分析和处理的过程中。（1）空间冗余?? 空间冗余是图像数据中经常存在的一种冗余。 在同一幅图像中，规则物体和规则背景(所谓规则是指表面颜色分布是有序的而不是杂乱无章的)的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结构在数字化图像中就表现为数据冗余。 （）时间冗余 ?? 时间冗余是序列图像(电视图像、动画)和语音数据中所经常包含的冗余。?? 图像序列中的两幅相邻的图像，后一幅图像与前一幅图像之间有较大的相关性，这反映为时间冗余。同理，在语言中，由于人在说话时发音的音频是一连续的渐变过程，而不是一个完全的在时间上独立的过程，因而存在时间冗余。（）信息熵冗余 ?? 信息熵是指一组数据所携带的信息量。它一般定义为：H = -∑pi×log2pi。其中N为码元个数，pi为码元yi发生的概率。由定义，为使单位数据量d接近于或等于H，应设d＝∑pi×b(yi)，其中b(yi)是分配给码元yi的比特数，理论上应取-log2pi。实际上在应用中很难估计出{Po，P1，…，PN—1}。因此一般取b(yo)＝