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文檔簡介
1、數(shù)字圖像處理實驗指導(dǎo)書實驗一 數(shù)字圖像文件基本類型轉(zhuǎn)換一、實驗?zāi)康?1. 了解Matlab支持4種圖像類型:灰度圖像、二值圖像、索引圖像和RGB圖像。2. 學(xué)會運用MATLAB實現(xiàn)4種類型之間的轉(zhuǎn)換。 3. 熟練掌握在MATLAB中如何讀取和存儲圖像。 4. 掌握圖像間的基本運算。二、實驗原理數(shù)字圖像處理就是將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式并利用計算機對其進行一系列的操作,以得到所期望的結(jié)果。它基本的步驟可分為圖像信息的獲取、存儲、處理、傳輸、輸出和顯示。數(shù)字圖像處理的基本方法包括圖像數(shù)字化、圖像變換、圖像增強、圖像恢復(fù)、圖像壓縮編碼、圖像分割、圖像分析與描述和圖像識別分類。應(yīng)用領(lǐng)域則是非常廣泛,主要
2、包括有宇宙探測、通信工程、遙感、生物醫(yī)學(xué)、工業(yè)生產(chǎn)、軍事公安、信息安全和信息檢索等。1、數(shù)字圖像的特點相比于語音等其他信號,圖像具有信息量大、占用頻帶寬的特點。在圖像通信中,有限信道根本無法實時傳輸圖像,這對圖像頻帶壓縮提出了很高的要求。像素間相關(guān)性大。在同一幀內(nèi)各相鄰像素間具有相同或相近的灰度可能性很大,而運動圖像的相鄰幀相關(guān)性更大。這些都說明數(shù)字圖像中存在著大量的冗余,通過減少或消除這些冗余,進行圖像壓縮的可能性很大。 在數(shù)字圖像處理中,一方面要充分考慮人的視覺特性,簡化處理過程。2、 圖像的讀取及存儲 圖像的讀取讀取圖像函數(shù):imread()格式:變量名=imread(路徑文件名,文件格
3、式)例:x=imread('city.jpg', 'jpg'); 需要注意的是這是簡略的寫法,說明這幅圖片在MATLAB的默認路徑下。 圖像的保存將圖像寫到文件 imwrite()格式:imwrite(變量名,新文件名)例: imwrite(x,'new_image.bmp') 此時圖片會自動存入默認路徑下。將圖像用save命令以mat文件形式保存到磁盤中,以后可用load命令調(diào)用。格式:save 保存的文件名 變量名(圖像) load 保存的文件名 3、數(shù)字圖像的表示和類別一幅圖像可以被定義為一個二維函數(shù)f(x,y),其中x和y是空間(平面)坐
4、標(biāo),f 在任何坐標(biāo)處(x,y)處的振幅稱為圖像在該點的亮度。灰度是用來表示黑白圖像亮度的一個術(shù)語,而彩色圖像是由單個二維圖像組合形成的。例如,在RGB彩色系統(tǒng)中,一幅彩色圖像是由三幅獨立的分量圖像(紅、綠、藍)組成的。因此,許多為黑白圖像處理開發(fā)的技術(shù)適用于彩色圖像處理,方法是分別處理三副獨立的分量圖像即可。圖像關(guān)于x和y坐標(biāo)以及振幅連續(xù)。要將這樣的一幅圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式,就要求數(shù)字化坐標(biāo)和振幅。將坐標(biāo)值數(shù)字化成為取樣;將振幅數(shù)字化成為量化。采樣和量化的過程如圖1-1所示。因此,當(dāng)f的x、y分量和振幅都是有限且離散的量時,稱該圖像為數(shù)字圖像。作為MATLAB基本數(shù)據(jù)類型的數(shù)值數(shù)組本身十分適于表
5、達圖像,矩陣的元素和圖像的像素之間有著十分自然的對應(yīng)關(guān)系。圖1-1 圖像的采樣和量化根據(jù)圖像數(shù)據(jù)矩陣解釋方法的不同,MATLAB把其處理為4類:Ø 索引圖像(Indexed images)Ø 灰度圖像(Intensity images)Ø 二值圖像(Binary images)Ø RGB圖像(RGB images)MATLAB圖像處理工具箱為開發(fā)者提供了豐富的圖像處理函數(shù),內(nèi)容包括圖像I/O、圖像空間變換、圖像配準(zhǔn)、圖像變換、線性濾波及濾波器設(shè)計、鄰域與塊處理、圖像增強、圖像模糊消除、感興趣區(qū)域操作和圖像形態(tài)學(xué)分析等。 索引圖像索引圖像包括圖像矩陣與顏色
6、圖數(shù)組。其中顏色圖是按照圖像中顏色值進行排序后的數(shù)組。對于每個象素,圖像矩陣包含一個值,這個值就是顏色圖數(shù)組中的索引。索引顏色通常也稱為映射顏色,在這種模式下,顏色都是預(yù)先定義的,并且可供選用的一組顏色也很有限,索引顏色的圖像最多只能顯示256種顏色。一幅索引顏色圖像在圖像文件里定義,當(dāng)打開該文件時,構(gòu)成該圖像具體顏色的索引值就被讀入程序里,然后根據(jù)索引值找到最終的顏色。 顏色圖為m*3雙精度值矩陣,各行分別指定紅、綠、藍單色值。圖像矩陣與顏色圖的關(guān)系依賴于圖像矩陣是雙精度還是無符號8位整數(shù)(unit8)。 灰度圖像 灰度圖像也成為亮度圖像,一幅灰度。圖像是一個數(shù)據(jù)矩陣,其歸一化的取值表示亮度
7、。若亮度圖像的像素都是uint8類或uint16類,則它們的整數(shù)值范圍分別是0,255和0,65536。若圖像是double類,則像素取值就是浮點數(shù)。規(guī)定雙精度型歸一化亮度圖像的取值范圍是0,1 二值圖像二值圖像也成為二進制圖像,一幅二值圖像是一個取值只有0和1的邏輯數(shù)組。而一幅取值只包含0和1的uint8類數(shù)組,在MATLAB中并不認為是二值圖像。使用logical函數(shù)可以把數(shù)值數(shù)組轉(zhuǎn)化為二值數(shù)組或邏輯數(shù)組。創(chuàng)建一個邏輯圖像,其語法為: B=logical(A)其中,B是由0和1構(gòu)成的數(shù)值數(shù)組。要測試一個數(shù)組是否為邏輯數(shù)組,可以使用函數(shù): islogical(c)若C是邏輯數(shù)組,則該函數(shù)返回
8、1;否則,返回0。 RGB圖像一幅RGB圖像就是彩色像素的一個M×N×3數(shù)組,M和N表示圖像像素的行列數(shù)。其中每一個彩色相似點都是在特定空間位置的彩色圖像相對應(yīng)的紅、綠、藍三個分量。按照慣例,形成一幅RGB彩色圖像的三個圖像常稱為紅、綠或藍分量圖像。令fR,fG和fB分別代表三種RGB分量圖像。一幅RGB圖像就利用cat(級聯(lián))操作將這些分量圖像組合成彩色圖像: rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)在操作中,圖像按順序放置。 4、數(shù)據(jù)類和圖像類型間的轉(zhuǎn)化 數(shù)據(jù)類型間的轉(zhuǎn)換表1-1中列出了MATLAB表示像素所支持的各種數(shù)據(jù)類。表中的前8項稱為數(shù)值數(shù)據(jù)類,第9項
9、稱為字符類,最后一項稱為邏輯數(shù)據(jù)類。工具箱中提供了執(zhí)行必要縮放的函數(shù)(見表1-2)。以在圖像類和類型間進行轉(zhuǎn)化。表1-1 MATLAB和IPT支持數(shù)據(jù)類型名稱描述double雙精度浮點數(shù),范圍為uint8無符號8比特整數(shù),范圍為0 255uint16無符號16比特整數(shù),范圍為0 65536uint32無符號32比特整數(shù),范圍為0 4294967295int8有符號8比特整數(shù),范圍為-128 127int16有符號16比特整數(shù),范圍為-32768 32767int32有符號32比特整數(shù),范圍為-2147483648 2147483647single單精度浮點數(shù),范圍為char字符logical值
10、為0或1表1-2 格式轉(zhuǎn)換函數(shù)名稱將輸入轉(zhuǎn)化為有效的輸入圖像數(shù)據(jù)類im2uint8uint8logical,uint8,uint16和doulbeim2uint16uint16logical,uint8,uint16和doulbemat2graydouble,范圍為0 1doubleim2doubledoublelogical,uint8,uint16和doulbeim2bwlogicaluint8,uint16和double 圖像類型間的轉(zhuǎn)換 MATLAB支持BMP(windows位圖格式)、JPG(聯(lián)合圖像專家組格式)、PCX(windows畫刷格式)、PNG(可移動網(wǎng)絡(luò)圖形格式)、TIF
11、(編制圖像文件格式)等多種圖像文件格式。 灰度圖像與索引圖像的相互轉(zhuǎn)換:gray2ind( ),ind2gray( )。 格式: X,MAP=gray2ind(I,n) 其中,I表示存放灰度圖像的變量, n為顏色值(缺省64)。 I=ind2gray(X,MAP) 其中,X表示圖像矩陣變量 , MAP表示顏色圖數(shù)組變量 。 RGB圖像與灰度圖像的轉(zhuǎn)換:rgb2gray( )。 格式: I=rgb2gray(RGB) 表示將真彩圖像RGB轉(zhuǎn)換為灰度級亮度圖像I。注意!灰度圖像是不能轉(zhuǎn)成RGB圖像的。 RGB圖像與索引圖像的相互轉(zhuǎn)換:rgb2ind( ),ind2rgb( )。 格式: X,MAP
12、=rgb2ind(RGB) RGB=ind2rgb(X,MAP) 其中X表示索引圖像變量名,MAP為索引圖像調(diào)色板。 將索引圖像、灰度圖像、 RGB圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像:im2bw( )。 需要注意的是,只有灰度圖像可以直接調(diào)用im2bw( )來轉(zhuǎn)成二值圖像,而其他類型的圖像都需要先轉(zhuǎn)成灰度級圖像再轉(zhuǎn)成二值圖像。輸出圖像在輸入圖像所有亮度小于給定值(level)像素點處均為0,在其他地方均為1。level值得取值范圍為0,1。 格式:BW=im2bw(I,level) BW=im2bw(X,MAP,level) BW=im2bw(RGB,level) 5、圖像的運算和空間域操作 圖像的運算 圖像
13、的代數(shù)運算是圖像的標(biāo)準(zhǔn)算術(shù)操作的實現(xiàn)方法,是兩幅輸入圖像之間進行的點對點的加、減、乘、除運算后得到輸出圖像的過程。如果輸入圖像為A(x,y)和B(x,y),輸出圖像為C(x,y),則圖像的代數(shù)運算有如下四種形式: C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) C(x,y) = A(x,y) / B(x,y)圖像的代數(shù)運算在圖像處理中有著廣泛的應(yīng)用,它除了可以實現(xiàn)自身所需的算術(shù)操作,還能為許多復(fù)雜的圖像處理提供準(zhǔn)備。例如,圖像減法就可以用來檢測同一場景或物體生產(chǎn)的兩幅或多幅圖像的誤差。使用MA
14、TLAB的基本算術(shù)符(+、-、*、/ 等)可以執(zhí)行圖像的算術(shù)操作,但是在此之前必須將圖像轉(zhuǎn)換為適合進行基本操作的雙精度類型。為了更方便地對圖像進行操作,MATLAB圖像處理工具箱包含了一個能夠?qū)崿F(xiàn)所有非稀疏數(shù)值數(shù)據(jù)的算術(shù)操作的函數(shù)集合。下表列舉了所有圖像處理工具箱中的圖像代數(shù)運算函數(shù)。表1-3 圖像處理工具箱中的代數(shù)運算函數(shù)函數(shù)名功能描述Imabsdiff兩幅圖像的絕對差值Imadd兩幅圖像的加法Imcomplement補足一幅圖像Imdivide兩幅圖像的除法Imlincomb計算兩幅圖像的線性組合Immultiply兩幅圖像的乘法imsubtract兩幅圖像的減法使用圖像處理工具箱中的圖像
15、代數(shù)運算函數(shù)無需再進行數(shù)據(jù)類型間的轉(zhuǎn)換,這些函數(shù)能夠接受uint8和uint16數(shù)據(jù),并返回相同格式的圖像結(jié)果。雖然在函數(shù)執(zhí)行過程中元素是以雙精度進行計算的,但是MATLAB工作平臺并不會將圖像轉(zhuǎn)換為雙精度類型。代數(shù)運算的結(jié)果很容易超出數(shù)據(jù)類型允許的范圍。例如,uint8數(shù)據(jù)能夠存儲的最大數(shù)值是255,各種代數(shù)運算尤其是乘法運算的結(jié)果很容易超過這個數(shù)值,有時代數(shù)操作(主要是除法運算)也會產(chǎn)生不能用整數(shù)描述的分數(shù)結(jié)果。圖像的代數(shù)運算函數(shù)使用以下截取規(guī)則使運算結(jié)果符合數(shù)據(jù)范圍的要求:超出數(shù)據(jù)范圍的整型數(shù)據(jù)將被截取為數(shù)據(jù)范圍的極值,分數(shù)結(jié)果將被四舍五入。例如,如果數(shù)據(jù)類型是uint8,那么大于255
16、的結(jié)果(包括無窮大inf)將被設(shè)置為255。圖像可以和常數(shù)進行運算,它表示對圖像中的每一個像素點來進行相應(yīng)的操作,相當(dāng)于把矩陣中所有元素都進行擴大或縮小的操作。所以,如果是圖像和圖像間的邏輯運算,必須要讓兩幅圖的尺寸,也就是長和寬保持一致,相當(dāng)于操作的兩個數(shù)組是同樣的大小,即維數(shù)相同,并且運算后會得到相同維數(shù)的數(shù)組,也就是說進行了邏輯運算以后的圖像尺寸并不會改變。能夠進行邏輯運算的兩幅圖像除了要滿足尺寸一致這個條件以外,還需要滿足圖像類型一致的條件。¨ 圖像加法(函數(shù):imadd()¨ 功能:實現(xiàn)兩幅圖像相加或圖像加上一個常數(shù)兩幅圖像的像素值相加時產(chǎn)生的結(jié)果很可能超過圖像數(shù)
17、據(jù)類型所支持的最大值,尤其對于uint8類型的圖像,溢出情況最為常見。當(dāng)數(shù)據(jù)值發(fā)生溢出時,imadd函數(shù)將數(shù)據(jù)截取為數(shù)據(jù)類型所支持的最大值,這種截取效果稱之為飽和。為了避免出現(xiàn)飽和現(xiàn)象,在進行加法計算前最好將圖像轉(zhuǎn)換為一種數(shù)據(jù)范圍較寬的數(shù)據(jù)類型。例如,在加法操作前將uint8圖像轉(zhuǎn)換為uint16類型。¨ 圖像減法(函數(shù):imsubtract()¨ 功能:實現(xiàn)兩幅圖像相減或圖像減去一個常數(shù)。 圖像減法也稱為差分方法,是一種常用于檢測圖像變化及運動物體的圖像處理方法。圖像減法可以作為許多圖像處理工作的準(zhǔn)備步驟。例如,可以使用圖像減法來檢測一系列相同場景圖像的差異。圖像減法與閾
18、值化處理的綜合使用往往是建立機器視覺系統(tǒng)最有效的方法之一。在利用圖像減法處理圖像時往往需要考慮背景的更新機制,盡量補償由于天氣、光照等因素對圖像顯示效果造成的影響。減法操作有時會導(dǎo)致某些像素值變?yōu)橐粋€負數(shù),對于uint8或uint16類型的數(shù)據(jù),如果發(fā)生這種情況,那么imsubtract函數(shù)自動將這些負數(shù)截取為0。為了避免差值產(chǎn)生負值,同時避免像素值運算結(jié)果之間產(chǎn)生差異,可以調(diào)用函數(shù)imabsdiff。imabsdiff將計算兩幅圖像相應(yīng)像素差值的絕對值,因而返回結(jié)果不會產(chǎn)生負數(shù)。該函數(shù)的調(diào)用格式與imsubtract函數(shù)類似。¨ 圖像乘法(函數(shù):immultiply()¨
19、 功能:實現(xiàn)兩幅圖像相乘或圖像的亮度縮放。兩幅圖像進行乘法運算可以實現(xiàn)掩模操作,即屏蔽掉圖像的某些部分。一幅圖像乘以一個常數(shù)通常被稱為縮放,這是一種常見的圖像處理操作。如果使用的縮放因子大于1,那么將增強圖像的亮度,如果因子小于1則會使圖像變暗。縮放通常將產(chǎn)生比簡單添加像素偏移量自然得多的明暗效果,這是因為這種操作能夠更好地維持圖像的相關(guān)對比度。此外,由于時域的卷積或相關(guān)運算與頻域的乘積運算對應(yīng),因此乘法運算有時也被作為一種技巧來實現(xiàn)卷積或相關(guān)處理。uint8圖像的乘法操作一般都會發(fā)生溢出現(xiàn)象。Immultiply函數(shù)將溢出的數(shù)據(jù)截取為數(shù)據(jù)類型的最大值。為了避免產(chǎn)生溢出現(xiàn)象,可以在執(zhí)行乘法操作
20、之前將uint8圖像轉(zhuǎn)換為一種數(shù)據(jù)范圍較大的圖像類型,例如uint16。¨ 圖像除法(函數(shù):imdivide()¨ 功能:實現(xiàn)兩幅圖像相除或圖像的亮度縮放。除法運算可用于校正成像設(shè)備的非線性影響,這在特殊形態(tài)的圖像(如斷層掃描等醫(yī)學(xué)圖像)處理中常常用到。圖像除法也可以用來檢測兩幅圖像間的區(qū)別,但是除法操作給出的是相應(yīng)像素值的變化比率,而不是每個像素的絕對差異,因而圖像除法也稱為比率變換。 圖像的空間域操作 圖像的縮放(函數(shù):imresize()格式:J=imresize(I,n),其中 n為縮放比例 圖像的旋轉(zhuǎn)(函數(shù):imrotate()格式:J=imrotate(I,旋轉(zhuǎn)
21、度數(shù),方法, crop) 其中旋轉(zhuǎn)度數(shù)一般在0,360之間,方法一般來說有3種 'nearest'(最鄰近插值法) , 'bilinear' (雙線性插值法), 'bicubic'(三次卷積插值法)。不同的插值方法得到的旋轉(zhuǎn)圖像有細微的差,缺省時 matlab默認為選最鄰近插值法,此時圖像會有一定的失真,這個失真主要是因為matlab在計算每個點的新坐標(biāo)的時候得到的數(shù)值不是整數(shù),要去整所造成的。最后如果加上crop表示旋轉(zhuǎn)完成以后,將新得到的圖像裁剪到跟原來同樣的大小。 圖像的剪切(函數(shù):
22、imcrop()格式:J=imcrop(I,xmin ymin xmax ymax,) xmin ymin xmax ymax表示剪切時,從原圖什么地方開始和終止的坐標(biāo)。三、實驗例題 1、任選一幅圖像對其進行各種圖像變換a=imread('city.jpg','jpg'); subplot(2,2,1)subimage(a)title('原彩色圖像')i=rgb2gray(a);subplot(2,2,2)subimage(i)title('灰度圖像')X,MAP=rgb2ind(a,256);subplot(2,2,3)subi
23、mage(X)title('索引圖像')2、為圖像中每個像素增加亮度 x=imread('aaa.tif'); I=rgb2gray(x); J=imadd(I,100); subplot(1,2,1); subimage(I); subplot(1,2,2); subimage(J); 四、實驗報告要求 1、簡述實驗?zāi)康募皩嶒炘怼?、選取兩幅大小一樣的圖像,首先轉(zhuǎn)換成灰度圖像,然后對其中一幅進行旋轉(zhuǎn)(旋轉(zhuǎn)角度自定),再對兩幅圖像進行代數(shù)運算,并附上程序及處理前后的圖像。3、對實驗結(jié)果進行總結(jié)。實驗二 數(shù)字圖像變換一、實驗?zāi)康?1、了解圖像變換的意義和手段2、
24、熟悉傅立葉變換的基本性質(zhì)3、熟練掌握FFT變換方法及應(yīng)用4、通過實驗了解二維頻譜的分布特點5、掌握圖片的壓縮技術(shù)原理二、實驗原理1、 應(yīng)用傅立葉變換進行圖像處理傅里葉變換是線性系統(tǒng)分析的一個有力工具,它能夠定量地分析諸如數(shù)字化系統(tǒng)、采樣點、電子放大器、卷積濾波器、噪音和顯示點等的作用。通過實驗培養(yǎng)這項技能,將有助于解決大多數(shù)圖像處理問題。對任何想在工作中有效應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)的人來說,把時間用在學(xué)習(xí)和掌握博里葉變換上是很有必要的。離散傅里葉變換具有許多重要的性質(zhì),這些性質(zhì)為實際運算提供了極大的方便。例如,根據(jù)變換核的可分離性,二維離散傅里葉變換可以通過兩次一維離散傅里葉變換來實現(xiàn);根據(jù)周期性
25、,只需要一個周期就可以將整個變換完全確定;根據(jù)共軛對稱性,只需要半個周期的變換就可以獲得整個頻譜。 圖像傅里葉變換是將圖像從圖形的空間變換到頻率空間,從而可利用傅里葉頻譜特性進行圖像處理,使運算變得簡單。2、 傅立葉(Fourier)變換的定義對于二維信號,二維Fourier變換定義為:逆變換:二維離散傅立葉變換為:逆變換:圖像的傅立葉變換與一維信號的傅立葉變換變換一樣,有快速算法,具體參見參考書目,有關(guān)傅立葉變換的快速算法的程序不難找到。實際上,現(xiàn)在有實現(xiàn)傅立葉變換的芯片,可以實時實現(xiàn)傅立葉變換。3、 離散傅里葉變換 計算機處理傅立葉變換用離散傅立葉變換,輸入/輸出數(shù)據(jù)均為離散,便于計算機處
26、理。在使用離散傅立葉變換時,可以使用其快速算法FFT。MATLAB提供的相關(guān)函數(shù):FFT、FFT2、FFTn。對二值圖像進行傅里葉變換以后觀察其頻譜,我們會發(fā)現(xiàn)直流成分主要集中在右上角,分辨率比較低。所以必須通過fftshift函數(shù)提供補零和直流成分顯示區(qū)域調(diào)整后得到調(diào)整,再進行觀察。4、 離散余弦變換使用傅立葉變換時存在一個問題,它的參數(shù)均為復(fù)數(shù),數(shù)據(jù)描述上相當(dāng)于實數(shù)的兩倍,也就是說數(shù)據(jù)的計算量比較大,而離散余弦變換較好的解決了這個問題。離散余弦變換,根據(jù)實的偶函數(shù)的離散傅里葉變換只包含余弦項(實部)的特性,可將實圖像構(gòu)造成實的偶函數(shù),再求它的離散傅里葉變換,從而構(gòu)成所謂的離散余弦變換(DC
27、T)。它是實的正交變換,變換核可分離且具有對稱性,可以通過傅里葉變換的實部求得,所以具有快速算法。DCT變換具有良好的信息壓縮能力,因而在圖像的壓縮編碼等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。離散余弦的MATLAB實現(xiàn)一種是基于圖像離散余弦變換的算法,這是通過MATLAB工具箱提供的dct2 函數(shù)和idct2函數(shù)實現(xiàn)的;另一種是DCT變換矩陣方法。變換矩陣方法非常適合做8*8 或16*16 的圖像塊的DCT 變換,工具箱提供了dctmtx 函數(shù)來計算變換矩陣。離散余弦變換具有很強的“能量集中”特性,而且能量主要集中在左上角處,因此在實際圖像應(yīng)用中,能量不集中的地方可在余弦編碼中忽略。于是我們可以通過對mask矩
28、陣進行變換來實現(xiàn),即將mask矩陣左上角置1,其余全部置0。然后通過離散余弦反變換后,圖像得以恢復(fù),這種處理方法叫做圖像的壓縮。5、 沃爾什變換由于傅里葉變換和余弦變換的變換核由正弦、余弦函數(shù)組成,運算速度受影響。在特定問題中,往往引進不同的變換方法,以求運算簡單且變換核矩陣產(chǎn)生方便。沃爾什變換中的變換矩陣簡單(只有1和1),占用存儲空間少,產(chǎn)生容易,有快速算法,所以在需要實時處理大量數(shù)據(jù)的圖像處理問題中,應(yīng)用廣泛。6、 圖像的壓縮離散余弦變換是先將整體圖像分成N×N像素塊,然后對N×N像素塊逐一進行離散余弦變換。由于大多數(shù)圖像的高頻分量較小,相應(yīng)于圖像高頻分量的系數(shù)經(jīng)常為
29、零,加上人眼對高頻成分的失真不太敏感,所以可以用更粗的量化。這樣起到壓縮圖像的目的,使傳輸?shù)臄?shù)碼率要遠遠小于實際圖像的數(shù)碼率,接收端通過反變換得到的恢復(fù)圖像也不會有明顯的改變。圖像壓縮主要任務(wù)是取不同的DCT系數(shù),觀察即滿足不影響圖像質(zhì)量有能達到較大的壓縮率。對圖像進行分塊處理時,我們會用到函數(shù)blkproc( ) 。調(diào)用格式: B=blkproc(A,m n,fun, parameter1, parameter2, .) B=blkproc(A,m n,mborder nborder,fun,.) B=blkproc(A,'indexed',.)參數(shù)說明: m n:圖像以m*
30、n為分塊單位,對圖像進行處理(如8*8) Fun:應(yīng)用此函數(shù)對分別對每個m*n分塊的像素進行處理 parameter1, parameter2: 要傳給fun函數(shù)的參數(shù) mborder nborder:對每個m*n塊,上下進行mborder個單位的擴充,左右進行nborder個單位的擴充,擴充的像素值為0,fun函數(shù)對整個擴充后的分塊進行處理。 這里:fun='P1*x*P2',fun的參數(shù)P1,P2,將T,T'傳遞給fun的參數(shù),即:P1=T,P2=T'。三、實驗例題 1、有一矩形函數(shù)f(m,n),矩形區(qū)域為1,其余為0,對該矩形作傅立葉變換。clear;N=
31、100;f=zeros(50,50);f(15:35,23:28)=1;subplot(2,1,1)imshow(f)subplot(2,1,2)F=fft2(f);imshow(log(abs(F)2、fftshift函數(shù)實現(xiàn)補零操作和改變圖象顯示象限N=100;f=zeros(50,50);f(15:35,23:28)=1;subplot(2,1,1)imshow(f)F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(F);subplot(2,1,2)imshow(log(abs(F2);3、對圖像進行離散余弦變化,觀察其余弦變換系數(shù)及余弦反變換后恢復(fù)圖像。 將變換后小于10的元
32、素忽略I = imread('cameraman.tif') ; %裝入原始圖像subplot(3,1,1); imshow(I);J = dct2(I) ; %對I 進行二維DCTsubplot(3,1,2); imshow(log(abs(J),); %圖像大部分能量集中在左上角處J (abs (J ) < 10) = 0 ; %將DCT 變換值小于10的元素設(shè)為0K= idct2 (J ) / 255 ; %對逆DCT 變換值歸一化subplot(3,1,3); imshow(K); 將變換后小于255的元素忽略I = imread('cameraman.t
33、if') ; %裝入原始圖像figuresubplot(1,3,1); imshow(I);J = dct2(I) ; %對I 進行二維DCTsubplot(1,3,2); imshow(log(abs(J),); %圖像大部分能量集中在左上角處J (abs (J ) < 255) = 0 ; %將DCT 變換值小于255的元素設(shè)為0K= idct2 (J ) / 255 ; %對逆DCT 變換值歸一化subplot(1,3,3); imshow(K);4、 選取一幅圖像,取不同的壓縮度,對其進行壓縮處理。A=imread('aaa.tif'); I=rgb2gr
34、ay(A);trueImage=im2double(I); %轉(zhuǎn)換圖像矩陣為雙精度型imshow(trueImage); title('原始圖像');dctm=dctmtx(8); %計算離散余弦變換imageDCT=blkproc(trueImage,8 8,'P1*x*P2',dctm,dctm.'); %對圖像I 的每個不同8*8數(shù)據(jù)塊應(yīng)用矩陣式P1*x*P2進行處理。 M10=1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
35、0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; %二值掩模,用來壓縮DCT 的系數(shù)newImage2=blkproc(imageDCT,8 8,'P1*(x.*P2)*P3',dctm',M10,dctm);figure;imshow(newImage2); title('壓縮圖像 M10');A=imread('aaa.tif'); I=rgb2gray(A);trueImage=im2double(I); %轉(zhuǎn)換圖像矩陣為雙精度型imshow(trueImage); title('原始圖像
36、');dctm=dctmtx(8); %計算離散余弦變換imageDCT=blkproc(trueImage,8 8,'P1*x*P2',dctm,dctm.'); %對圖像I 的每個不同8*8數(shù)據(jù)塊應(yīng)用矩陣式P1*x*P2進行處理。 M10=1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0; %二值掩模,用來壓縮DCT 的系數(shù)newImage2=blkpro
37、c(imageDCT,8 8,'P1*(x.*P2)*P3',dctm',M10,dctm);figure; imshow(newImage2); title('壓縮圖像 M10');四、實驗報告要求 1、簡述實驗?zāi)康募皩嶒炘怼?、調(diào)試參考程序,掌握工具函數(shù)的使用方法。3、驗證圖像的傅立葉變換的旋轉(zhuǎn)性質(zhì)。(方法:對正方形圖像進行旋轉(zhuǎn)操作,觀察原圖的傅立葉頻譜與旋轉(zhuǎn)后的傅立葉頻譜的對應(yīng)關(guān)系。)4、選取圖像,利用余弦變換,觀察變換后圖像的變換情況。(圖像分塊壓縮)5、對實驗結(jié)果進行總結(jié)。實驗三 數(shù)字圖像增強一、實驗?zāi)康?1、了解圖像增強的目的及意義,加深對
38、圖像增強的感性認識,鞏固所學(xué)理論知識。2、學(xué)會對圖像直方圖的分析。3、掌握直接灰度變換的圖像增強方法。4、掌握圖片的濾波。二、實驗原理 術(shù)語空間域指的是圖像平面本身,在空間與內(nèi)處理圖像的方法是直接對圖像的像素進行處理??臻g域處理方法分為兩種:灰度級變換、空間濾波??臻g域技術(shù)直接對像素進行操作其表達式為g(x,y)=Tf(x,y)其中,f(x,y)為輸入圖像,g(x,y)為輸出圖像,T是對圖像f進行處理的操作符,定義在點(x,y)的指定領(lǐng)域內(nèi)。定義點(x,y)的空間鄰近區(qū)域的主要方法是,使用中心位于(x,y)的正方形或長方形區(qū)域,。此區(qū)域的中心從原點(如左上角)開始逐像素點移動,在移動的同時,該
39、區(qū)域會包含不同的領(lǐng)域。T應(yīng)用于每個位置(x,y),以便在該位置得到輸出圖像g。在計算(x,y)處的g值時,只使用該領(lǐng)域的像素?;叶茸儞QT的最簡單形式是使用領(lǐng)域大小為1×1,此時,(x,y)處的g值僅由f在該點處的亮度決定,T也變?yōu)橐粋€亮度或灰度級變化函數(shù)。當(dāng)處理單設(shè)(灰度)圖像時,這兩個術(shù)語可以互換。由于亮度變換函數(shù)僅取決于亮度的值,而與(x,y)無關(guān),所以亮度函數(shù)通??蓪懽鋈缦滤镜暮唵涡问剑簊=T(r)其中,r表示圖像f中相應(yīng)點(x,y)的亮度,s表示圖像g中相應(yīng)點(x,y)的亮度。圖像增強是指按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息,同時,消弱或去除某些不需要的信息的處理方法。其主
40、要目的是處理后的圖像對某些特定的應(yīng)用比原來的圖像更加有效。圖像增強技術(shù)主要有直方圖修改處理、圖像平滑化處理、圖像尖銳化處理和彩色處理技術(shù)等。本實驗以直方圖均衡化增強圖像對比度的方法為主要內(nèi)容。 一般來說,圖像增強的目的有兩點:一是改善圖像的視覺效果,提高清晰度,二是增強感興趣部分,提高可懂度。圖像增強包括直接變換增強、濾波增強、變換增強。直接變換增強也稱為灰度級調(diào)整,是將圖像的灰度級映射到一個新的范圍,在新的范圍內(nèi)能夠容納圖像多數(shù)的灰度級,使圖像的對比更加鮮明。濾波增強就是消除噪聲的圖像增強方法,有均值濾波、中值濾波、自適應(yīng)濾波。變換增強稱為頻域增強,包括低通、高通濾波。 空間域增強空間域增強
41、是指在空間域中,通過線性或非線性變換來增強構(gòu)成圖像的像素。增強的方法主要分為點處理和模板處理。點處理就是作用在單個像素,包括圖像灰度變換、直方圖處理和偽彩色處理等。模板處理是指作用于像素領(lǐng)域的處理方法,包括圖像平滑和圖像銳化等技術(shù)。 頻率域增強頻率域增強是增強技術(shù)的重要組成部分,它通過傅立葉變換,可以把空間域混疊的成分在頻率域中分離出來,從而提取或濾去相應(yīng)的圖像成分,達到圖像增強的目的。這一過程中的核心基礎(chǔ)為傅立葉變換。頻率域圖像增強技術(shù)主要有:頻率域平滑技術(shù)(低通濾波)、頻率域銳化技術(shù)(高通濾波)和同態(tài)濾波等。1、 對比度調(diào)整 顏色圖變亮或變暗函數(shù): brighten(beta) 用于調(diào)整灰
42、度值或顏色圖,0<beta<1增量,反之變暗 調(diào)用格式:MAP=brighten(beta) 返回當(dāng)前使用的顏色圖的更亮或更暗變換后的顏色圖MAP,但不改變現(xiàn)有的顯示。 NEWMAP=brighten(MAP,beta) 返回指定顏色圖的更亮或更暗變換后的顏色圖,但不改變顯示。 brighten(FIG,beta) 增強圖FIG的所有物體。 對比度調(diào)整函數(shù):imadjust( ) 用于調(diào)整灰度值或顏色圖,其基本調(diào)用格式如下: J=imadjust(I,low high,bottom top,gamma) 將灰度圖像I轉(zhuǎn)換為圖像J,使值從low到high與從bottom到top相匹配
43、。值大于high或 小于low的被減去。即小于low與bottom相匹配,大于high的與top相匹配。如果矩陣為空矩陣表示缺省值為0,1。gamma用來指定描述I和J值關(guān)系曲線的形狀,gamma<1,越亮輸出值越加強;gamma>1,越亮輸出值越減弱;缺省gamma=1,表示線性變換。 map1=imadjust(map,low high,bottom,top,gamma)對索引圖像的顏色圖進行變換,如果low high,bottom top均為2×3矩陣,則gamma為1×3向量,函數(shù)分別調(diào)整紅、綠、藍成分,調(diào)整后的顏色圖的大小與原來的一樣。 RGB1=im
44、adjust(GRB,low high,bottom,top,gamma)對彩色圖像進行變換,與索引圖像中顏色圖調(diào)整方法一樣。特殊情況:如果top<bottom,則圖像顏色或灰度值將倒置。2、直方圖調(diào)整直方圖是多種空間城處理技術(shù)的基礎(chǔ)。直方圖操作能有效地用于圖像增強。除了提供有用的圖像統(tǒng)計資料外,直方圖固有的信息在其他圖像處理應(yīng)用中也是非常有用的,如圖像壓縮與分割。直方圖在軟件中易于計算,也適用于商用硬件設(shè)備,因此,它們成為了實時圖像處理的一個流行工具。直方圖是圖像的最基本的統(tǒng)計特征,它反映的是圖像的灰度值的分布情況。直方圖均衡化的目的是使圖像在整個灰度值動態(tài)變化范圍內(nèi)的分布均勻化,改善
45、圖像的亮度分布狀態(tài),增強圖像的視覺效果?;叶戎狈綀D是圖像預(yù)處理中涉及最廣泛的基本概念之一。圖像的直方圖事實上就是圖像的亮度分布的概率密度函數(shù),是一幅圖像的所有象素集合的最基本的統(tǒng)計規(guī)律。直方圖反映了圖像的明暗分布規(guī)律,可以通過圖像變換進行直方圖調(diào)整,獲得較好的視覺效果。直方圖調(diào)整方法常用的有直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化。直方圖均衡化是通過灰度變換將一幅圖像轉(zhuǎn)換為另一幅具有均衡直方圖,即在每個灰度級上都具有相同的象素點數(shù)的過程。由于均衡化的直方圖技術(shù)只能產(chǎn)生一種近似均勻的直方圖,而不適于需要交互作用的圖像增強的應(yīng)用。實際上為了能增強圖像中某些灰度級的范圍,有時希望能夠規(guī)定交互作用的特定的直方圖,直
46、方圖規(guī)定化可看作是直方圖均衡化方法的改進。所以說,直方圖規(guī)定化可以突出感興趣灰度范圍,是對均衡化的一種有效擴展,直方圖均衡化是規(guī)定化的一種特例,即規(guī)定直方圖是均勻分布。 直方圖調(diào)整函數(shù):histeq( )直方圖均衡通過轉(zhuǎn)換灰度圖像亮度值或索引圖像的顏色圖值來增強圖像對比度,輸出圖像的直方圖近似與給定的直方圖相匹配。調(diào)用格式如下: J=histeq(I,N)將灰度圖像I轉(zhuǎn)換成具有N個離散灰度級的灰度圖像J,N缺省值為64。 NEWMAP=histeq(X,MAP,hgram) 變換索引圖像X的顏色圖,使索引圖像的灰度級成分與hgram相匹配,返回變換后的顏色圖NEWMAP,length(hgra
47、m)必須與size(MAP,1)一樣。 直方圖的顯示函數(shù):imhist( )其調(diào)用格式如下: J=imhist(I,n)顯示圖像I的直方圖, n為灰度級數(shù)目,灰圖像的缺省值為256,黑白圖像缺省值為2。 J=imhist(I,map) J 返回調(diào)色板為map的圖像I的直方圖。 counts,X=imhist(I,)返回圖像I的每個灰度上的像素點數(shù)目。3、 圖像的濾波圖像的濾波都是針對灰度級圖像而言的。其中銳化和平滑是圖像增強的重要手段,采用前者可以突出圖像的細節(jié),采用后者可以濾除圖像中的噪聲,從而達到圖像清晰的目的。如果用用信號處理的理論來解釋對圖像進行平滑的話,這種做法實現(xiàn)的是一種簡單的低通
48、濾波器(low pass filter)。在灰度連續(xù)變化的圖象中,如果出現(xiàn)了與相鄰像素的灰度相差很大的點,比如說一片暗區(qū)中突然出現(xiàn)了一個亮點,人眼能很容易覺察到。就象看老電影時,由于膠片太舊,屏幕上經(jīng)常會出現(xiàn)一些亮斑。這種情況被認為是一種噪聲。灰度突變在頻域中代表了一種高頻分量,低通濾波器的作用就是濾掉高頻分量,從而達到減少圖象噪聲的目的。銳化和平滑恰恰相反,它是通過增強高頻分量來減少圖象中的模糊,因此又稱為高通濾波(high pass filter)。銳化處理在增強圖象邊緣的同時增加了圖象的噪聲。常用的銳化模板是拉普拉斯(Laplacian)模板。拉普拉斯模板的含義是先將自身與周圍的8個像素
49、相減,表示自身與周圍像素的差別,再將這個差別加上自身作為新像素的灰度。可見,如果一片暗區(qū)出現(xiàn)了一個亮點,那么銳化處理的結(jié)果是這個亮點變得更亮,增加了圖象的噪聲。濾波工具函數(shù):fspecial(type)格式:H=fspecial(type) 其中type的取值: average 均值低通濾波 gaussian 高斯低通濾波 prewitt 邊緣算子增強濾波 sobel 邊緣算子增強濾波除了以上列出的算子,更多算子可以在MATLAB中查詢。三、實驗例題 1、灰度圖像亮度調(diào)整cleara=imread('abc.jpg');I=rgb2gray(a);subplot(1,2,1);
50、 imshow(I)J=imadjust(I,0.1 0.8,0.5);subplot(1,2,2); imshow(J)2、 灰度圖像倒置cleara=imread('abc.jpg');I=rgb2gray(a);subplot(1,2,1); imshow(I)J=imadjust(I,0 1,1 0,1.3);subplot(1,2,2); imshow(J)3、 直方圖均衡化cleara=imread('city.jpg');I=rgb2gray(a);subplot(1,2,1); imshow(a)J=histeq(I);subplot(1,2,2
51、); imshow(J)4、 直方圖規(guī)定化I=imread('rice.png');subplot(2,4,1);imshow(I);subplot(2,4,5);imhist(I,256);J=histeq(I,32);subplot(2,4,2);imshow(J);subplot(2,4,6);imhist(J,256);counts,x=imhist(J);K=imread('cameraman.tif');subplot(2,4,3);imshow(K);subplot(2,4,7);imhist(K);L=histeq(K,counts);subpl
52、ot(2,4,4);imshow(L);subplot(2,4,8);imhist(L);5、 幾種濾波的比較I=double(imread('cameraman.tif');subplot(2,2,1); imshow(I,)H=fspecial('average',5);F1=double(filter2(H,I);subplot(2,2,2); imshow(F1,)H=fspecial(gaussian,7,3);F2=double(filter2(H,I);subplot(2,2,3); imshow(F2,)H=fspecial('prewi
53、tt');F3=uint8(I+filter2(H,I);subplot(2,2,4); imshow(F3,)通過實驗可知,均值和高斯濾波是使圖像模糊,而邊緣算子可以增強圖像邊緣。6、采用“原圖-低通圖像”的方法銳化圖像I=double(imread('cameraman.tif');subplot(1,3,1)imshow(I,)H=fspecial('average',5);F1=double(filter2(H,I);subplot(1,3,2)imshow(F1,)F2=2*I-F1;subplot(1,3,3)imshow(uint8(F2),)4、 實驗報告要求1、 簡述實驗?zāi)康摹?、 簡述直
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