數(shù)字圖像處理實習報告.doc

數(shù)字圖像處理課程綜合實習實習報告 學 院遙感信息工程學院班 級 09031學 號 2009302590120姓 名 吳雪薇日 期 2011年5月28日指導教師 實習一 將RAW圖像格式轉(zhuǎn)換成BMP圖像格式一、 實習目的和意義熟悉常用的圖像文件格式與格式轉(zhuǎn)換，認識各圖像格式的優(yōu)缺點；掌握RAW和BMP格式的存儲和讀取，編程實現(xiàn)RAWBMP格式的轉(zhuǎn)換，為讀取各種格式文件打基礎。二、實習原理和方法RAW格式：文件按照數(shù)字圖像組成的二維矩陣，將像素按行列號順序存儲在文件中。這種文件只含有圖像像素數(shù)據(jù)，不含有信息頭，因此，在讀圖像時，需要根據(jù)文件大小，計算圖像所包含的行列號，或者需要事先知道圖像大?。ň仃嚧笮。?。但這種文件讀取和保存簡單。RAW文件按圖像上行到下行、左列到右列順序存儲，而BMP文件數(shù)據(jù)區(qū)按圖像上下行到上行、左列列到右列順序存儲到數(shù)據(jù)區(qū)。實現(xiàn)RAW文件到BMP文件的轉(zhuǎn)換，需要為BMP文件生成文件頭、信息頭、顏色表、數(shù)據(jù)區(qū)，將RAW文件數(shù)據(jù)區(qū)賦值到BMP文件數(shù)據(jù)區(qū)。三、實習過程和步驟1、 根據(jù)學號新建自己的文件夾：F：09031_2009302590120；2、 使用AppWizard生成一個基于多文檔的項目2009302590120；3、 將CxxxxView類的基類設為CscrollView類，使項目顯示圖像時支持滾動條；4、 添加菜單項“RAW-BMP”，并建立相應的消息處理函數(shù)；5、 新建Raw-Bmp對話框，并建立對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。6、 在函數(shù)體內(nèi)添加自己的代碼，實現(xiàn)RAW的讀取，并實現(xiàn)RAW到BMP格式的轉(zhuǎn)換功能。void CRawToBmpDlg:OnButtonSeeraw() CFileDialog dlg(TRUE);if(dlg.DoModal()=IDOK)m_sRawIn=dlg.GetPathName();UpdateData(FALSE);void CRawToBmpDlg:OnButtonSeebmp() CFileDialog dlg(TRUE);if(dlg.DoModal()=IDOK)m_sBmpOut=dlg.GetPathName();UpdateData(FALSE);void CRawToBmpDlg:OnOK() UpdateData();CBmpFile bmpFile;bmpFile.CreateBmp(m_iHeight,m_iWidth,(m_iGray?3:1);CFile rawFile;rawFile.Open(m_sRawIn,CFile:modeRead);rawFile.Read(bmpFile.m_pImgDat,m_iHeight*m_iWidth*(m_iGray?3:1);rawFile.Close();bmpFile.Save2File(m_sBmpOut);CDialog:OnOK();7、 修改程序編制中出現(xiàn)的各種語法錯誤和邏輯錯誤，檢查程序運行結(jié)果。四、實習結(jié)果分析與評價本程序能夠?qū)崿F(xiàn)將RAW圖像格式轉(zhuǎn)換成BMP圖像格式的功能。正確運用bmpfile.h提供的相關函數(shù)實現(xiàn)了上述功能，對位圖圖像有了了進一步了解。實習二 編寫線性灰度變換的程序一、實習目的和意義熟悉圖像點增強的一般方法，掌握圖像點增強的算法和原理，會用編程方法實現(xiàn)其算法。二、實習原理和方法點運算是指像素值（即像素點上的灰度值）通過運算改變之后，可以改善圖象的顯示效果。這是一種像素的逐點運算，是舊圖象與新圖象之間的映射關系，是一種簡單但卻十分有效的一種圖象處理手段?；叶鹊木€性變換就是指圖像的中所有點的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進行變換。灰度變換方程如下：該方程為線性方程。式中參數(shù) 為輸入圖像的像素的灰度值，參數(shù)為輸出圖像的灰度。二、 實習過程和步驟1、 打開實習一所建的項目2009302590120；2、 添加菜單項“線性拉伸”；為該菜單項建立消息處理函數(shù)；3、 新建線性拉伸對話框，并建立對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。4、 在函數(shù)定義處添加自己的源代碼。核心代碼如下：for(i=0;irows;i+)for(j=0;jcols;j+)y=pImgi*rows+j*a+b;if(y255) y=255;pImgi*rows+j=(BYTE)y;5、 編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)灰度線性變換。四、 實習結(jié)果分析與評價本程序能夠?qū)崿F(xiàn)圖像灰度的線性變換。能夠通過圖像灰度的線性變換實現(xiàn)對圖像的增強處理，掌握了對圖像點處理的原理和方法。實習三 編寫局部處理的程序一、實習目的和意義熟悉圖像局部處理的一般方法，掌握圖像局部處理的算法和原理，會用編程方法實現(xiàn)其算法。二、實習原理和方法局部處理在處理某一像素時，利用與該像素相鄰的一組像素，經(jīng)過某種變換得到處理后圖像中某一點的像素值。目標像素的鄰域一般是由像素組成的二維矩陣，該矩陣的大小為奇數(shù)，目標像素位于該矩陣的中央，即目標像素就是區(qū)域的中心像素。經(jīng)過處理后，目標像素的值為經(jīng)過特定算法計算后所得的結(jié)果。三、實習過程和步驟1、打開項目2009302590120；2、添加菜單項“3x3低通/高通濾波”菜單項；3、新建3*3濾波對話框，要求用戶自己選擇濾波算子實現(xiàn)3*3高通或低通濾波。并建立相應的對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。4、為菜單項建立消息處理函數(shù)；5、在函數(shù)體內(nèi)添加實現(xiàn)3x3低通/高通濾波的源代碼。核心代碼如下：for(i=1;irows-1;i+)for(j=1;j255) y=255;if(ym_bmpfile.m_pImgDati*cols+j=y;6、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)局部處理算法。四、實習結(jié)果分析與評價先打開一幅圖，點擊 “3*3高通/低通濾波”，彈出對話框，輸入低通濾波算子， 點擊“OK”，得到低通濾波后的圖像，可以看出圖像經(jīng)低通濾波后變得平滑；若使用高通濾波，輸入高通濾波算子，可以看出高通濾波使圖像的邊緣得到增強。用戶還可以根據(jù)需要輸入其它算子進行相應的濾波運算。實習四 中值濾波一、實習目的和意義熟悉圖像中值濾波原理和快速排序的方法，編程實現(xiàn)灰度圖像中值濾波功能，探討其去噪特性及其適用性，提高圖像增強處理的技能。二、實習原理和方法中值濾波是一種典型的低通濾波器，它的目的是去除噪聲，同時能保護圖像邊緣。中值濾波一般采用一個含有奇數(shù)個點的滑動窗口，將窗口中各點灰度值的中值來代替指定點（一般為窗口中心）的灰度值。對于奇數(shù)個元素，中值是取窗口中各元素按由小大排序后中間的灰度值；對于偶數(shù)個元素，一般取排序后中間兩個元素灰度值的平均值為中值。三、實習過程和步驟1、打開項目2009302590120；2、添加菜單項“中值濾波”菜單項；3、為菜單項建立消息處理函數(shù)；4、在函數(shù)體內(nèi)添加實現(xiàn)中值濾波的源代碼。for(i=1;irows;i+)for(j=1;jcols;j+)a0=pImg(i-1)*rows+(j-1);a1=pImg(i-1)*rows+j;a2=pImg(i-1)*rows+(j+1);a3=pImgi*rows+(j-1);a4=pImgi*rows+j;a5=pImgi*rows+(j+1);a6=pImg(i+1)*rows+(j-1);a7=pImg(i+1)*rows+j;a8=pImg(i+1)*rows+(j+1);for(s=0;s9;s+)for(t=s+1;tas)y=at;at=as;as=y;y=a4;if(y255) y=255;pDoc-m_bmpfile.m_pImgDati*rows+j=(BYTE)y;5、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)中值濾波算法。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像進行中值濾波處理，可見中值濾波處理后圖像變得平滑，能夠起到一定的去噪效果。實習五 直方圖均衡化一、實習目的和意義熟悉直方圖均衡化的原理和方法，編程實現(xiàn)直方圖均衡化功能，提高圖像增強處理的技能。二、實習原理和方法直方圖均衡化是通過對原圖像進行某種變換，使原圖像的灰度直方圖修正為均勻分布的直方圖的一種方法。三、實習過程和步驟1、打開所建的項目2009302590120；2、添加菜單項“直方圖均衡化”菜單項；3、為新加的菜單項分別建立消息處理函數(shù)；4、在函數(shù)體內(nèi)添加實現(xiàn)直方圖均衡化的源代碼。核心代碼如下：for(i=0;irows;i+)for(j=0;jm_bmpfile.m_pImgDati*cols+j;hgray+;double per256;for(i=0;i256;i+)peri=0.0;for(j=0;j=i;j+)peri+=hj;peri*=(255.0/(double)(rows*cols);for(i=0;irows;i+)for(j=0;jm_bmpfile.m_pImgDati*cols+j;pImgi*cols+j=(int)pergray;5、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)局部處理算法。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像進行直方圖均衡化，可見直方圖均衡化后圖像的對比度變大，許多細節(jié)更加清晰，對應的直方圖變得平坦多了。實習六 圖像平移一、實習目的和意義熟悉圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的一般方法，掌握圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的算法和原理，會用編程方法實現(xiàn)其算法二、實習原理和方法將圖像中所有的點都按照指定的平移量水平、垂直移動。設（x0，y0）為原圖像上的一點，圖像水平平移量tx，垂直平移量為ty，則平移后點（x0,y0）的坐標變?yōu)椋▁1，y1）。（x0，y0）與（x1，y1）之間的關系為：x1=x0+tx；y1=y0+ty；平移后的圖像中每個像素的顏色是由原圖像中的對應點顏色確定。三、實習過程和步驟1、打開項目2009302590120；2、添加菜單項“平移”菜單項；3、新建平移對話框，要求用戶自己分別輸入X或Y方向的平移量。并建立相應的對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。4、為菜單項建立消息處理函數(shù)；5、在函數(shù)體內(nèi)添加實現(xiàn)平移的源代碼。for(i=0;irows+y;i+)for(j=0;jcols+x;j+)newbmp.m_pImgDati*(cols+x)+j=255;for(i=0;irows+y;i+)for(j=0;jcols+x;j+)if(i-y)=0)&(j-x)=0)newbmp.m_pImgDati*(cols+x)+j=pDoc-m_bmpfile.m_pImgDat(i-y)*cols+j-x;pDoc-m_bmpfile=newbmp;6、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)平移功能。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像，在彈出的對話框中，分別輸入X、Y方向的平移量，點擊“OK”，可以看到圖像在相應的方向上進行了平移。實習七 圖像旋轉(zhuǎn)、轉(zhuǎn)置一、實習目的和意義熟悉圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的一般方法，掌握圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的算法和原理，會用編程方法實現(xiàn)其算法二、實習原理和方法通常是以圖像的中心為圓心旋轉(zhuǎn)，按順時針方向旋轉(zhuǎn)。旋轉(zhuǎn)前：x0=r*cos(b)； y0=r*sin(b)；旋轉(zhuǎn)a 角度后：x1=r*cos(b-a)=r*cos(b)*cos(a)+r*sin(b)*sin(a)=x0*cos(a)+y0*sin(a)y1=r*sin(b-a)=r*sin(b)*cos(a)-r*cos(b)*sin(a)=-x0*sin(a)+y0*cos(a)以矩陣的形式表示坐標系是以圖像的中心為原點，向右為x 軸正方向，向上為y 軸正方向。它和以圖像左上角為原點，向右為x 軸正方向，向下為y 軸正方向的坐標系之間的轉(zhuǎn)換關系三、實習過程和步驟1、打開所建項目2009302590120；2、添加菜單項“旋轉(zhuǎn)”，“轉(zhuǎn)置”；3、新建旋轉(zhuǎn)對話框，要求用戶自己選擇旋轉(zhuǎn)角度。并建立相應的對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。4、為該菜單項建立消息處理函數(shù)；5、在函數(shù)定義處添加自己的源代碼。旋轉(zhuǎn)核心代碼：double a=dlg.m_ea*PI/180;double sina=sin(a),cosa=cos(a);double Ox=(cols-1)/2,Oy=(rows-1)/2; /中心坐標double sx1=-Ox,sy1=Oy, sx2=Ox,sy2=Oy, sx3=-Ox,sy3=-Oy, sx4=Ox,sy4=-Oy; /原圖像四角坐標double dx1=cosa*sx1+sina*sy1,dy1=-sina*sx1+cosa*sy1, dx2=cosa*sx2+sina*sy2,dy2=-sina*sx2+cosa*sy2, dx3=cosa*sx3+sina*sy3,dy3=-sina*sx3+cosa*sy3, dx4=cosa*sx4+sina*sy4,dy4=-sina*sx4+cosa*sy4; /新圖四角坐標Ncols=(int)(max(abs(dx1-dx4),abs(dx3-dx2)+0.5);Nrows=(int)(max(abs(dy1-dy4),abs(dy2-dy3)+0.5); /定義新的行和列newbmp.CreateBmp(Ncols,Nrows,1);f1=-(Ncols-1)/2*cosa-(Nrows-1)/2*sina+Ox;f2=(Ncols-1)/2*sina-(Nrows-1)/2*cosa+Oy;for(i=0;iNrows;i+)for(j=0;jNcols;j+)newbmp.m_pImgDati*Ncols+j=255;for(i=0;iNrows;i+)for(j=0;j=0&y=0&xm_bmpfile.m_pImgDaty*cols+x;pDoc-m_bmpfile=newbmp;轉(zhuǎn)置核心代碼:for(i=0;iNrows;i+)for(j=0;jNcols;j+)newbmp.m_pImgDati*Ncols+j=pImgj*cols+i;6、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)變換。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像，點擊“旋轉(zhuǎn)”，輸入相應的旋轉(zhuǎn)角度，可以看到圖像進行了相應的旋轉(zhuǎn)變換。同理，點擊“轉(zhuǎn)置”，可以實現(xiàn)對圖像的轉(zhuǎn)置變換。實習八 圖像縮放一、實習目的和意義熟悉圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的一般方法，掌握圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的算法和原理，會用編程方法實現(xiàn)其算法二、實習原理和方法假設放大因子為ratio，縮放的變換矩陣為：三、實習過程和步驟1、打開所建項目2009302590120；2、添加菜單項“縮放”；3、新建縮放對話框，要求用戶自己分別選擇X方向和Y方向的縮放系數(shù)，如果用戶不選擇，則默認縮放系數(shù)為1，即既不放大也不縮小。并建立相應的對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。4、為該菜單項建立消息處理函數(shù)；5、在函數(shù)定義處添加自己的源代碼。for(i=0;ir;i+)for(j=0;jc;j+)newbmp.m_pImgDati*c+j=255;for(i=0;ir;i+)for(j=0;j=0&y=0&xm_bmpfile=newbmp;6、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)縮放變換。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像，點擊“縮放”，在彈出的縮放對話框中分別輸入X、Y方向的縮放系數(shù)，如果用戶不選擇，則默認縮放系數(shù)為1，即既不放大也不縮小。然后點擊“OK”，可以看到圖像在相應方向上的縮放變換。實習九 灰度圖像邊緣檢測一、實習目的和意義熟悉圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的一般方法，掌握圖像幾何處理：圖像平移、旋轉(zhuǎn)、縮放的算法和原理，會用編程方法實現(xiàn)其算法二、實習原理和方法圖像邊緣檢測的原理與局部處理類似，采用卷積算法來實現(xiàn)。卷積可以簡單地看成加權求和的過程。卷積時使用的權用一個很小的矩陣來表示，矩陣的大小是奇數(shù)，而且與使用的區(qū)域的大小相同。這種權矩陣叫做卷積核，區(qū)域中的每個像素分別與卷積核中的每個元素相乘，所有乘積之和即為區(qū)域中心像素的新值。三、實習過程和步驟1、打開所建項目2009302590120；2、添加菜單項“邊緣檢測”“Roberts算子”，“Prewitt算子”，“Sobel算子”，“Laplace算子”，“自定義算子”；3、新建自定義算子對話框，要求用戶自己自己輸入邊緣檢測算子。并建立相應的對話框類，為對話框類定義成員變量和成員函數(shù)。4、分別為各種算子菜單項建立消息處理函數(shù)；5、分別在函數(shù)定義處添加自己的源代碼。以Roberts算子為例，其核心代碼：for(i=0;irows;i+)for(j=0;j255) y=255;if(ym_bmpfile.m_pImgDati*cols+j=y;6、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像，點擊“邊緣檢測”，選擇相應的算子，觀察不同算子對圖像邊緣檢測的效果差異。如果用戶想要自己輸入算子，可以選擇“自定義算子”，在彈出的自定義算子對話框中輸入相應的算子即可。實習十 圖像二值化一、實習目的和意義加深對圖像分割的理解，掌握最簡單圖像分割的原理與方法，提高圖像處理與分析能力與實際動手能力。二、實習原理與方法狀態(tài)法（峰谷法）：如果一幅灰度圖像的直方圖有雙峰和明顯的谷，那么選擇兩峰之間的谷所對應的T作為閾值，對圖像進行分割。判斷分析法：假定圖像的灰度區(qū)間為0，L-1，則選擇一閾值T 將圖像的像素分為兩組。顯然，組內(nèi)方差越小，則組內(nèi)像素越相似；組間方差越大，則組間的差別越大。因此為最大值所對應的T，就是所求判斷分析法的分割閾值。三、實習過程和步驟1、添加菜單項“狀態(tài)法（峰谷法）”，“判斷分析法”，“熵值法”，“自定義閾值”；2、分別為菜單項建立消息處理函數(shù)，并在函數(shù)定義處添加自己的源代碼。以狀態(tài)法和判斷分析法為例：狀態(tài)法核心代碼：for(i=0;irows;i+)for(j=0;jcols;j+)int gray=pImgi*cols+j;histgray+;int t,nt=127;for(i=0;t!=nt&i100;i+)t=nt;double p1=0.0,p2=0.0;int s1=0,s2=0;for(j=0;j=t;j+)p1+=(double)(j*histj);s1+=histj;double v1=p1/s1; /閾值左邊的灰度均值for(j=t+1;j=255;j+)p2+=(double)(j*histj);s2+=histj;double v2=p2/s2; /閾值右邊灰度均值nt=(int)(v1+v2)/2);判斷分析法核心代碼：for(i=0;irows;i+)for(j=0;jcols;j+)int gray=pImgi*cols+j;histgray+;int t=0;double MAX=0.0;double P=0.0;int S=0;for(i=1;i256;i+)P+=(double)(i*histi);S+=histi;int s1=0,s2=0;double p1=0.0;double v1,v2,d1,d2,din,dout;double ratio;for(i=1;i256;i+)s1+=histi;if(!s1) continue;s2=S-s1;if(s2=0) break;p1+=(double)(i*histi);v1=p1/s1; /左邊像素均值for(j=1;j=i;j+) /計算左邊像素間方差/double d1;d1+=(j-v1)*(j-v1)*histj;v2=(P-p1)/s2; /右邊像素均值for(j=i+1;jMAX)MAX=ratio;t=i;4、編譯檢查語法錯誤，若編譯通過，運行程序，檢查是否能實現(xiàn)。四、實習結(jié)果分析與評價打開一幅圖像，點擊“二值化”，選擇相應的菜單項“狀態(tài)法（峰谷法）”、“判斷分析法”、“熵值法”，可以看到每種方法進行二值化得到的閾值以及二值化后圖像效果。如果用戶想自己輸入閾值，可以點擊菜單項“自定義閾值”，在彈出的對話框中輸入閾值（0到255），可以得到相應的二值化圖像。實習十一 模板匹配一、實習目的和意義加深對圖像目標識別方法的理解與應用，掌握模板匹配的基本算法，啟發(fā)學生深入研究圖像識別