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数字图像处理第三章课后作业(更正版).pdf

本文件是本人在学习过程中的作业,冈萨雷斯第三版课后习题(3-7)、(3-17)、(3-19)、(3-23)、(3-6);没有需要勿下载,本人能力有限,如有错误勿喷。
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数字图像处理 第三章课后作业
2017 级物联网工程秦炜
第一题
(3-7)假设对一幅数字图像进行直方图均衡处理,试证明(对直方
图均衡后的图像)进行第二次直方图均衡处理的结果与第一次直方图
均衡处理的结果相同。
答:对一幅数字灰度图像进行直方图均衡处理,相对于做一次直方图均衡处理,
连续做多次直方图均衡处理的效果是一样的,即结果是相同的。
假设该数字灰度图像的灰度级范围为
]1,0[ L
,像素总数目为 n,原图中灰
度级 r 的像素个数为
r0
n
,第一次直方图均衡处理后灰度级 r 的像素个数为
r
n
1
。
假设第一次直方图均衡处理后,灰度级 L 映射到灰度级
r
s
:
r
k
k
r
n
n
LrTs
0
0
)1()(
假设第二次直方图均衡处理后,灰度级
r
s
映射到灰度级
r
t
:
r
r
k
k
s
k
k
rr
s
n
n
L
n
n
LsT
r
0
0
0
1
)1()1()(t
上式中,
r
0
1
s
k
k
n
表示第一次直方图均衡后灰度级在
],0[
r
s
内的像素数目,而这部
分像素显然由原图中灰度级在
]r,0[
内的像素映射得到,所以等于原图中灰度级在
]r,0[
内的像素数目,即
r
0
0
k
k
n
。
据上推导得知,原图灰度级 r 在第一次直方图均衡后被映射到灰度级
r
s
,第
二次直方图均衡后仍然被映射到灰度级
r
s
,不再改变。因此可以推广到:即多次
直方图均衡处理的结果是相同的。同时也证明了经过直方图均衡化处理只能产生
唯一的结果!
注:附录 含 matlab 代码及结果显示!

第二题
(3-17)讨论用一个 3×3 低通空间滤波器反复对一幅数字图像处理
的结果,可以不考虑边界的影响。应用 5×5 滤波器时何不同?
(错误,已再后面就行更正,此题是考虑补充边界为 0 的情况!)答:我们采用
均值滤波器重复对一幅数字图像进行处理,图像会越来越模糊,极限情况下变成
0!
分析:首先
),( yxf
和
),( yxh
分别表示原图像和滤波器的滤波功能;我们可以假
设图像像素矩阵大小为
NN
,滤波器矩阵大小为
nn
(这里 n=3);由于
卷积公式为:
9
1
),(*),(),(*),(
k
k
yxfyxhyxhyxf
所以我们可以从左上角逐次开始进行 二维卷积,获得均值处理后的值。
我们取值均为 1 的滤波器对原始图像进行进行滤波,
),( yxf
和
),( yxh
分别为
图(b)、图(a)所示。先对
),( yxf
进行补零,然后
),( yxf
和
),( yxh
相互卷积。
如(c)图所示,卷积后
113255*1253*10*1255*1254*10*10*10*10*1
9
1
)1,1( )(f
;
同理可得,经过一次 3*3 均值滤波得到的像素矩阵,如图(d)所示。
连续经过五次 3*3 均值滤波得到的像素矩阵如图(e)所示。

因此,连续应用
),( yxh
会扩散
),( yxf
的非零值,同时也能说明均值滤波
器是一个模糊的滤波器。因为结果保持不变,非零元素的值会变得越来越小。
因此连续应用低通空间滤波器
),( yxh
,其结果越来越模糊,每个像素值之间重
新分布,模糊图像的平均价值将与
),( yxf
的平均价值相等。据悉,每一个迭代
模糊进一步从起点向外扩散。在极限情况,其值将得到无限小,但因为平均值保
持不变,所以需要一个无限的空间比例的图像。但由于
),( yxf
空间通常是有限
的,在一定程度下导致图像极限为零。
当应用 5×5 滤波器反复对一幅数字图像处理,图像也会越来越模糊。
在处理次数相同的情况下,5×5 滤波器模糊化程度越高。
注:附录 含 matlab 代码及结果显示!

更正:
第二题
答:从空间上看,一幅数字图像反复多次经低通空间滤波器处理,在
不考虑边界的影响下,最终整个图像将具有统一的灰度值。
从频域上看,一幅数字图像反复多次经低通空间滤波器处理,即 H
(x,y)不断乘以低通滤波器频域 H(x,y),其最终结果是形成一个
Delta 函数,所对应的空间变换就是只有直流分量,换句话来说,就
只剩一个灰度值。
由于空域模板越大,低通滤波器在频域上表示就越窄,其滤除的图像
低频部分也就越多。当使用 5*5 的低通滤波器模板时,相比 3*3 的低
通滤波器模板,图像模糊速度更快。
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