1 緒論
1.1 圖像信號(hào)
1.2 數(shù)字圖像信號(hào)處理
1.3 圖像系統(tǒng)的構(gòu)成
1.4 圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)
1.5 圖像處理與通信的發(fā)展
2 數(shù)字圖像基礎(chǔ)
2.1 圖像信號(hào)的數(shù)字化
2.2 數(shù)字視頻信號(hào)和ITU-R BT.601標(biāo)準(zhǔn)
2.3 圖像設(shè)備和器件
2.4 高速DSP
3 圖像信號(hào)的正交變換
3.1 離散傅立葉變換
3.2 離散K-L變換
3.3 離散余弦變換
3.4 數(shù)字圖像信號(hào)的正交基表示
3.5 沃爾什和哈達(dá)瑪變換
4 圖像增強(qiáng)
4.1 灰度級(jí)修正
4.2 圖像的同態(tài)增晰
4.3 圖像的平滑
4.4 圖像的銳化
4.5 圖像的偽彩色處理
4.6 圖像的幾何校正
5 圖像復(fù)原
5.1 圖像降質(zhì)的數(shù)學(xué)模型
5.2 無(wú)約束圖像復(fù)原
5.3 有約束圖像復(fù)原
6 圖像重建
6.1 計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)
6.2 投影定理
6.3 傅立葉投影重建
6.4 卷積逆投影重建
6.5 代數(shù)重建
6.6 三維圖像重建的體繪制
6.7 三維圖像重建的面繪制
7 圖像處理的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法
7.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本概念
7.2 二值圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)變換
7.3 灰度圖像的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
8 數(shù)字圖像處理的應(yīng)用
8.1 概述
8.2 WiT圖像處理系統(tǒng)
9 圖像的統(tǒng)計(jì)特性與壓縮編碼
9.1 圖像的統(tǒng)計(jì)特性
9.2 統(tǒng)計(jì)編碼
9.3 預(yù)測(cè)編碼和變換編碼
9.4 量化
10 靜止圖像編碼
10.1 方塊編碼（BTC）
10.2 比特面編碼
10.3 JPEG標(biāo)準(zhǔn)與JPEG2000
10.4 二值圖像編碼方法簡(jiǎn)介
11 活動(dòng)圖像編碼
11.1 幀間預(yù)測(cè)編碼
11.2 運(yùn)動(dòng)估計(jì)與運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)
11.3 混合編碼
11.4 有關(guān)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介
11.5 傳輸差錯(cuò)與處理
12 圖像編碼新方法
12.1 小波變換與圖像編碼
12.2 模型基編碼
12.3 分形圖像編碼
13 圖像的網(wǎng)絡(luò)傳輸
13.1 通信網(wǎng)基礎(chǔ)
13.2 通信網(wǎng)接口
13.3 模擬基帶信號(hào)和模擬調(diào)制
13.4 數(shù)字基帶信號(hào)和數(shù)字調(diào)制
14 圖像通信的應(yīng)用和發(fā)展
14.1 會(huì)議電視系統(tǒng)
14.2 可視電話(huà)系統(tǒng)
14.3 數(shù)字電視體系和其它應(yīng)用系統(tǒng)
14.4 基于IP的H.323系統(tǒng)
14.5 圖像通信的展望
15 視頻圖像的處理
15.1 視頻成像變換
15.2 背景更新技術(shù)
15.3 運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法
15.4 視頻圖像分割
15.5 基于彩色檢測(cè)線線間差分的陰影消除方法
實(shí)驗(yàn)內(nèi)容如下：
序號(hào) |
實(shí) 驗(yàn) 名 稱(chēng) |
實(shí) 驗(yàn) 說(shuō) 明 |
實(shí)驗(yàn) 1 |
SDRAM 操作實(shí)驗(yàn) |
SDRAM 的測(cè)試過(guò)程主要是對(duì)外部SDRAM的0X80000000 開(kāi)始的空間連續(xù)寫(xiě)入從0
遞增到0X200000 的數(shù)據(jù)，然后逐一讀出、比較寫(xiě)入的數(shù)據(jù)和讀出的數(shù)據(jù)是否一致。 |
實(shí)驗(yàn) 2 |
視頻通道1 采集實(shí)驗(yàn) |
視頻通道1同模擬彩色攝像頭采集外部視頻 |
實(shí)驗(yàn) 3 |
視頻通道2 采集實(shí)驗(yàn) |
了解兩個(gè)視頻通道采集視頻的方式的區(qū)別 |
實(shí)驗(yàn) 4 |
視頻通道1 采集回放實(shí)驗(yàn) |
可在顯示設(shè)備上看到運(yùn)動(dòng)的圖像。 |
實(shí)驗(yàn) 5 |
音頻采集回放實(shí)驗(yàn) |
CODEC 音頻采集回放實(shí)驗(yàn)，主要包含了McBSP 設(shè)置和通訊，對(duì)CODEC 的設(shè)置，以及CODEC
對(duì)音頻數(shù)據(jù)的交換。 |
實(shí)驗(yàn) 6 |
視頻JPEG 編解碼網(wǎng)絡(luò)傳輸實(shí)驗(yàn) |
運(yùn)行程序后在pc 的IE瀏覽器中直接輸入地址：http://192.168.0.253，就可以在IE
中看到圖像了。
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實(shí)驗(yàn) 7 |
圖像的反色實(shí)驗(yàn) |
將圖像按像素進(jìn)行求反，取得類(lèi)似照相底片效果。求反處理的圖像與原始圖“黑白顛倒”，
可以看清原始圖中灰黑區(qū)域的情況。
設(shè)DA 表示輸入圖像的灰度，DB 表示輸入圖像的灰度。灰度變換方程為：DB=f(DA)=255?DA
DB=f（DA）=255-DA
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實(shí)驗(yàn) 8 |
圖像的灰度顯示實(shí)驗(yàn) |
灰度圖（gray-scale imgc5）是指將圖像按照灰度等級(jí)的數(shù)目來(lái)劃分后形成的圖像。灰度
模式多使用256 級(jí)灰度來(lái)表現(xiàn)圖像，圖像中的每個(gè)像素有一個(gè)0（黑色）到255（白色）之間
的亮度值。
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實(shí)驗(yàn) 9 |
圖像的閾值分割實(shí)驗(yàn) |
灰度的閾值變換可以將一幅灰度圖像轉(zhuǎn)換成黑白二值圖像。它的操作過(guò)程是先由用戶(hù)指
定一個(gè)閾值，如果圖像中期權(quán)像素的灰度值小于該閾值，則將該像素的灰度值設(shè)置為0，否則
灰度值設(shè)置為255。 |
實(shí)驗(yàn) 10 |
灰度圖的線性變換實(shí)驗(yàn) |
灰度的線性變換就是將圖像中所有的點(diǎn)的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行變換。該線性
灰度變換函數(shù)f (x)是一個(gè)一維線性函數(shù)。 |
實(shí)驗(yàn) 11 |
灰度窗口實(shí)驗(yàn) |
灰度窗口變換（slicing）是將某一區(qū)間的灰度級(jí)和其他部分（背景）分開(kāi)。 |
實(shí)驗(yàn) 12 |
灰度拉升實(shí)驗(yàn) |
灰度拉伸和灰度的線性變換有點(diǎn)類(lèi)似，都用到了灰度的線性變換，但不同之處在于灰度拉
伸不是完全的線性，而是分段進(jìn)行線性變換。詳細(xì)介紹了灰度變換函數(shù)表達(dá)式 |
實(shí)驗(yàn) 13 |
直方圖實(shí)驗(yàn) |
有時(shí)我們需要知道一幅圖中的灰度分布情況，這時(shí)就可以采用灰度直方圖（histogram）
一般情況下灰度直方圖中的橫坐標(biāo)表示灰度值，縱坐標(biāo)表示該灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（頻
率）。所以說(shuō)，灰度直方圖（histogram）是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖像中具有每種灰度級(jí)的像素
的個(gè)數(shù)，反映圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率。直方圖是多種空間域處理技術(shù)的基礎(chǔ)。直方圖的操
作能有效的用于圖像增強(qiáng)，除了提供有用的圖像統(tǒng)計(jì)資料，直方圖固有的信息還可以用在其他
圖像處理中，如圖像的分割與壓縮等。 |
實(shí)驗(yàn) 14 |
灰度均衡實(shí)驗(yàn) |
灰度均衡有時(shí)也稱(chēng)直方圖均衡，目的是通過(guò)點(diǎn)運(yùn)算使輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一級(jí)上都有相同
的像素點(diǎn)數(shù)的輸出圖像（即輸出的直方圖是平的），這對(duì)于在進(jìn)行圖像比較或分割之前將圖像轉(zhuǎn)化為一致的格式是十分有益的。 |
實(shí)驗(yàn) 15 |
圖像平移實(shí)驗(yàn) |
平移后的圖像上的每一點(diǎn)都可以在原圖像中找到對(duì)應(yīng)的點(diǎn)。例如，對(duì)于新圖中的（0，
0）像素，代入上面的議程組，可以求出對(duì)應(yīng)原圖中的點(diǎn)，可以直接將它的像素值同意設(shè)置為0
或者255（對(duì)于灰度圖就是黑色或白色）。同樣，若有點(diǎn)不在原圖中，也就說(shuō)明原圖中有點(diǎn)被移
出顯示區(qū)域。如果不想丟失被移出的部分圖像，可以將新生成的圖像擴(kuò)大tx ，高度擴(kuò)大ty 。 |
實(shí)驗(yàn) 16 |
圖像的垂直鏡像變換實(shí)驗(yàn) |
設(shè)圖像高度為IHeight，寬度為IWidth，原圖中（x0，y0）垂直鏡像后將變?yōu)椋▁0，
IHeight-y0）。在視頻顯示任務(wù)的循環(huán)中，程序首先將視頻數(shù)據(jù)從輸入緩沖區(qū)讀入自己開(kāi)設(shè)的臨時(shí)圖像處理緩沖區(qū)，再在臨時(shí)圖像處理緩沖區(qū)上進(jìn)行處理，處理后的數(shù)據(jù)再輸出到輸出緩沖區(qū)。在屏幕中央開(kāi)辟一個(gè)矩形區(qū)域，對(duì)這個(gè)區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行處理。 |
實(shí)驗(yàn) 17 |
圖像的水平鏡像變換實(shí)驗(yàn) |
設(shè)圖像高度為IHeight，寬度為IWidth，原圖中（x0,y0）經(jīng)過(guò)水平鏡像后從未將變?yōu)?br>
（IWidth-x0，y0）。 |
實(shí)驗(yàn) 18 |
圖像的縮放實(shí)驗(yàn) |
假設(shè)圖像x 軸方向縮放比率fx，y 軸方向縮放比率是fy，那么原圖中點(diǎn)（x0，y0）對(duì)應(yīng)
于新圖中的點(diǎn)（x1，y1）的轉(zhuǎn)換矩陣為... |
實(shí)驗(yàn) 19 |
圖像的旋轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn) |
詳細(xì)闡述旋轉(zhuǎn)變換矩陣表達(dá)式。 |
實(shí)驗(yàn) 20 |
圖像的平滑實(shí)驗(yàn) |
圖像平滑的目的主要是為了減少圖像的噪聲。大部分噪聲，如由敏感元件、傳輸通道、
量化器等引起的噪聲，幾乎都是隨機(jī)性的。它們對(duì)某一像素點(diǎn)的影響，我們可以看作是孤立的，
因此，和臨近各點(diǎn)相比，該點(diǎn)灰度值將有顯著的不同。基于這一分析，我們可以用所謂領(lǐng)域平
均的方法來(lái)判斷每一點(diǎn)是否含有噪聲，并用適當(dāng)?shù)姆椒▉?lái)消除所發(fā)現(xiàn)的噪聲。這實(shí)際上就是一
種空間域的圖像平滑方法。
在該實(shí)驗(yàn)中，我們采用模板法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的平滑。模板法的思想是通過(guò)一個(gè)點(diǎn)和它周?chē)?br>
的幾個(gè)點(diǎn)的某種運(yùn)算（通常是平均運(yùn)算）來(lái)消除突然變化的點(diǎn)，從而濾掉一定的噪聲。 |
實(shí)驗(yàn) 21 |
圖像的中值濾波實(shí)驗(yàn) |
中值濾波是一種非線性的信號(hào)處理方法。中值濾波器在1971 年由J.w.Jukcy 首先提出并
應(yīng)用在一維信號(hào)處理技術(shù)（時(shí)間序列分析）中，后來(lái)被二維圖像信號(hào)處理技術(shù)所引用。中值濾
波在一定的條件下可以克服線性濾波器如小均方濾波、均值濾波等帶來(lái)的圖像細(xì)節(jié)模糊，而
且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲為有效。由于在實(shí)際運(yùn)算過(guò)程中不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特征，
因此這也帶來(lái)不少方便。但是對(duì)于一些細(xì)節(jié)多，特別是點(diǎn)、線、尖頂細(xì)節(jié)多的圖像不宜采用中
值濾波。
中值濾波一般采用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口，將窗口中各點(diǎn)灰度值的中值來(lái)替代值定
點(diǎn)（一般是窗口的中心點(diǎn)）的灰度值。對(duì)于奇數(shù)個(gè)元素，中值是指按大小排序后，中間的數(shù)值：
對(duì)于偶數(shù)個(gè)元素，中值是指排序后中間兩個(gè)元素灰度值的平均值。 |
實(shí)驗(yàn) 22 |
圖像的邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn) |
邊緣的種類(lèi)可以分為兩種：一種稱(chēng)為階躍性邊緣，它兩邊的像素的灰度值有著顯著的不同；
另一種稱(chēng)為屋頂狀邊緣，它位于灰度值從增加到減少的變化轉(zhuǎn)折點(diǎn)。下圖分別給出了這兩種邊
緣的示意圖及相應(yīng)的一階方向?qū)?shù)、二階方向?qū)?shù)的變化規(guī)律。對(duì)于階躍性邊緣，二階方向?qū)?br>
數(shù)在邊緣處呈零交叉；而對(duì)于屋頂狀邊緣，二階方向?qū)?shù)在邊緣處取極值。
如果一個(gè)像素落在圖像中某一個(gè)物體的邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋�(gè)灰度級(jí)的變化帶。
對(duì)于這種變化有用的兩個(gè)特征是灰度的變化率和方向，它們分別以梯度向量的幅度和方向來(lái)
表示。 |
實(shí)驗(yàn) 23 |
圖像銳化實(shí)驗(yàn) |
圖像銳化處理的目的是使模糊的圖像變得更加清晰起來(lái)。通常針對(duì)引起圖像模糊的原因
而進(jìn)行相應(yīng)地銳化操作屬于圖像復(fù)原的內(nèi)容。圖像模糊的實(shí)質(zhì)就是圖像受到平均或積分運(yùn)算造
成的，因此可以對(duì)圖像進(jìn)行逆運(yùn)算如微分運(yùn)算來(lái)使圖像清晰化。從頻譜角度來(lái)分析，圖像模糊
的實(shí)質(zhì)是其高頻分量被衰減，因而可以通過(guò)高通濾波操作來(lái)清晰圖像。但要注意，能夠進(jìn)行銳
化處理的圖像必須有較高的信噪比。否則銳化后圖像的信噪比反而更低，從而使噪聲增加的比
信號(hào)還要多，因此一般是先去除或減輕噪聲后再進(jìn)行銳化處理。圖像銳化一般有兩種方法：一
種是微分法，另一種是高通濾波法。 |
實(shí)驗(yàn) 24 |
FLASH操作及bootload 實(shí)驗(yàn) |
掌握FLASH及bootload的操作。 |
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