數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告目錄數(shù)字圖像處理簡(jiǎn)介實(shí)驗(yàn)?zāi)康膶?shí)驗(yàn)內(nèi)容實(shí)驗(yàn)結(jié)果及代碼展示算法綜述6.Matlab優(yōu)勢(shì)7.總結(jié)8.存在問題一、數(shù)字圖像處理簡(jiǎn)介圖像處理，是對(duì)圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ)，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。此外，基于光學(xué)理論的處理方法依然占有重要的地位。圖像處理是信號(hào)處理的子類，另外與計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域也有密切的關(guān)系。傳統(tǒng)的一維信號(hào)處理的方法和概念很多仍然可以直接應(yīng)用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬于二維信號(hào)，和一維信號(hào)相比，它有自己特殊的一面，處

2、理的方式和角度也有所不同。二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康撵柟趟鶎W(xué)知識(shí)，提高所學(xué)能力三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容利用matlab的GUI程序設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖像處理程序，并含有如下基本功能：讀入一幅RGB圖像，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題對(duì)給定圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)3對(duì)給定的圖像添加噪聲(椒鹽噪聲、高斯噪聲)四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及代碼展示軟件設(shè)計(jì)界面各模塊功能展示以及程序代碼讀入一幅RGB圖像，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題效果展示：代碼：a=imread(C:DocumentsandSettingsAdmi

3、nistrator桌面數(shù)字圖像舞美.JPG);i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,0.5);subplot(3,1,1);imshow(a);title(源圖像)subplot(3,1,2);imshow(i);title(灰度圖像)subplot(3,1,3);imshow(I);title(二值圖像)圖像旋轉(zhuǎn)原圖效果展示：Figure1一一FileEditInsertToolsDesktopWindowHelp竺宴謠”懇a：代碼：clc;clearall;closeall；Img=imread(D:MyDocumentsMyPictures5.JPG);Img=double(I

4、mg);hw=size(Img);alpha=pi/4;wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);hnew=ceil(hnew);u0=w*sin(alpha);T=cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha);Imgnew2=zeros(hnew,wnew);Imgnew1=zeros(hnew,wnew);foru=1:hnewforv=1:wnewtem=T*(u;v-u0;0);x=tem(1);y=tem(2);ifx=1&x=

5、1&y=wx_low=floor(x);x_up=ceil(x);y_low=floor(y);y_up=ceil(y);if(x-x_low)=(x_up-x)x=x_low;elsex=x_up;endif(y-y_low)=(y_up-y)y=y_low;elsey=y_up;endp1=Img(x_low,y_low);p2=Img(x_up,y_low);p3=Img(x_low,y_low);p4=Img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;Imgnew1(u,v)=Img(x,y);Imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*

6、p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;endendendfigure;imshow(Imgnew2,);B=imrotate(Img,alpha/pi*180);figure;imshow(B,);（3）對(duì)給定的圖像添加噪聲（斑點(diǎn)噪聲、高斯噪聲）效果展示：代碼：I=imread(D:MyDocumentsMyPictures5.JPG);figure,subplot(211);imshow(I);title(原圖);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02);subplot(223);imshow(J);title(添加高斯噪聲);J=imnoise(I,speckle,0

7、.04);subplot(224);imshow(J);title(添加斑點(diǎn)噪聲);五、算法綜述灰度圖像：一幅完整的圖像，是由紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)通道組成的。紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)通道的縮覽圖都是以灰度顯示的。用不同的灰度色階來表示“紅，綠，藍(lán)”在圖像中的比重。通道中的純白，代表了該色光在此處為最高亮度，亮度級(jí)別是255。通道是整個(gè)Photoshop顯示圖像的基礎(chǔ)。色彩的變動(dòng)，實(shí)際上就是間接在對(duì)通道灰度圖進(jìn)行調(diào)整。通道是Photoshop處理圖像的核心部分，所有的色彩調(diào)整工具都是圍繞在這個(gè)核心周圍使用的。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中，灰度數(shù)字圖像是每個(gè)像素只有一個(gè)采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到

8、最亮的白色的灰度，盡管理論上這個(gè)采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色?；叶葓D像與黑白圖像不同，在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑色與白色兩種顏色；灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級(jí)的顏色深度。但是，在數(shù)字圖像領(lǐng)域之外，“黑白圖像”也表示“灰度圖像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些關(guān)于數(shù)字圖像的文章中單色圖像等同于灰度圖像，在另外一些文章中又等同于黑白圖像?；叶葓D像經(jīng)常是在單個(gè)電磁波頻譜如可見光內(nèi)測(cè)量每個(gè)像素的亮度得到的。用于顯示的灰度圖像通常用每個(gè)采樣像素8位的非線性尺度來保存，這樣可以有256級(jí)灰度。這種精度剛剛能夠避免可見的條帶失真，并且非常易于編程。在醫(yī)學(xué)

9、圖像與遙感圖像這些技術(shù)應(yīng)用中經(jīng)常采用更多的級(jí)數(shù)以充分利用每個(gè)采樣10或12位的傳感器精度，并且避免計(jì)算時(shí)的近似誤差。在這樣的應(yīng)用領(lǐng)域每個(gè)采樣16位即65536級(jí)得到流行。二值圖像：是指每個(gè)像素不是黑就是白，其灰度值沒有中間過渡的圖像。二值圖像一般用來描述文字或者圖形，其優(yōu)點(diǎn)是占用空間少，缺點(diǎn)是，當(dāng)表示人物，風(fēng)景的圖像時(shí)，二值圖像只能描述其輪廓，不能描述細(xì)節(jié)。這時(shí)候要用更高的灰度級(jí)。二值圖像是每個(gè)像素只有兩個(gè)可能值的數(shù)字圖像。人們經(jīng)常用黑白、B&W、單色圖像表示二值圖像，但是也可以用來表示每個(gè)像素只有一個(gè)采樣值的任何圖像，例如灰度圖像等。二值圖像中所有的像素只能從0和1這兩個(gè)值中取，因此在MAT

10、LAB中，二值圖像用一個(gè)由0和1組成的二維矩陣表示。這兩個(gè)可取的值分別對(duì)應(yīng)于關(guān)閉和打開，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開表征該像素處于前景。以這種方式來操作圖像可以更容易識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征。二值圖像操作只返回與二值圖像的形式或結(jié)構(gòu)有關(guān)的信息，如果希望對(duì)其他類型的圖像進(jìn)行同樣的操作，則首先要將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的圖像格式，可以通過調(diào)用MATLAB提供的im2bw（）來實(shí)現(xiàn)。二值圖像經(jīng)常出現(xiàn)在數(shù)字圖像處理中作為圖像掩碼或者在圖像分割、二值化和dithering的結(jié)果中出現(xiàn)。一些輸入輸出設(shè)備，如激光打印機(jī)、傳真機(jī)、單色計(jì)算機(jī)顯示器等都可以處理二值圖像。二值圖像經(jīng)常使用位圖格式存儲(chǔ)。二值圖像可以解釋為二維

11、整數(shù)格Z,圖像變形處理領(lǐng)域很大程度上就是受到這個(gè)觀點(diǎn)啟發(fā)。圖像旋轉(zhuǎn)：圖像旋轉(zhuǎn)是指圖像以某一點(diǎn)為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度,形成一幅新的圖像的過程。當(dāng)然這個(gè)點(diǎn)通常就是圖像的中心。既然是按照中心旋轉(zhuǎn),自然會(huì)有這樣一個(gè)屬性：旋轉(zhuǎn)前和旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)離中心的位置不變.根據(jù)這個(gè)屬性,我們可以得到旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)的坐標(biāo)與原坐標(biāo)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。由于原圖像的坐標(biāo)是以左上角為原點(diǎn)的,所以我們先把坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以圖像中心為原點(diǎn)。假設(shè)原圖像的寬為w,高為h,（xO,yO）為原坐標(biāo)內(nèi)的一點(diǎn)，轉(zhuǎn)換坐標(biāo)后的點(diǎn)為（x1,y1）。那么不難得到：x1=x0-w/2;y1=-y0+h/2;在新的坐標(biāo)系下，假設(shè)（x0,y0）距離原點(diǎn)的距離為r,點(diǎn)與原點(diǎn)之間的

12、連線與x軸的夾角為b,旋轉(zhuǎn)的角度為a,旋轉(zhuǎn)后的點(diǎn)為（xl,yl）噪聲：是電路或系統(tǒng)中不含信息量的電壓或電流。在工業(yè)與自然界中，存在著各種干擾源（噪聲源），如大功率電力電子器件的接入、大功率用電設(shè)備的開啟與斷開、雷擊閃電等都會(huì)使空間電場(chǎng)和磁場(chǎng)產(chǎn)生有序或無序的變化，這些都是干擾源（或噪聲源）。這些源產(chǎn)生的電磁波或尖峰脈沖通過磁、電耦合或是通過電源線等路徑進(jìn)入放大電路，各種電氣設(shè)備，形成各種形式的干擾。斑點(diǎn)噪聲：斑點(diǎn)噪聲是SAR成像系統(tǒng)的一大特色，源自基本分辨單元內(nèi)地物的隨機(jī)散射，在圖像上表現(xiàn)為信號(hào)相關(guān)（如在空間上相關(guān)）的小斑點(diǎn)，它既降低了圖像的畫面質(zhì)量，又嚴(yán)重影響圖像的自動(dòng)分割、分類、目標(biāo)檢測(cè)以及

13、其它定量專題信息的提取。SAR圖像斑點(diǎn)噪聲的去除一方面要抑制圖像均勻區(qū)域斑點(diǎn)噪聲，另一方面要保持圖像邊緣和紋理細(xì)節(jié)信息。SAR斑點(diǎn)噪聲的抑制可通過非相干多視處理，也可使用空間域?yàn)V波實(shí)現(xiàn)。非相干多視處理會(huì)降低圖像的地面分辨率。因此，涌現(xiàn)出了一系列空間域?yàn)V波方法，如均值濾波、中值濾波、Lee濾波、Kuan濾波、Frost濾波、Sigma濾波以及GammaMap濾波等。但這類算法存在自身無法克服的矛盾：一方面為增強(qiáng)斑點(diǎn)去噪效果需選較大的濾波窗口，另一方面為保持圖像的實(shí)際分辨率要求所選的窗口較小。高斯噪聲：所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。如果一個(gè)噪聲，它的幅度分布

14、服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。高斯白噪聲的二階矩不相關(guān)，一階矩為常數(shù)，是指先后信號(hào)在時(shí)間上的相關(guān)性。高斯白噪聲包括熱噪聲和散粒噪聲。實(shí)驗(yàn)中是通過MATLAB自帶的函數(shù)產(chǎn)生噪聲，各函數(shù)如下：J1=imnoise（I,salt&pepper,0.05）;%添加椒鹽噪聲J2=imnoise（I,gaussian,0,0.03）;%添加均值為0，方差為0.03的高斯噪聲。六、Matlab優(yōu)勢(shì)MATLAB是一個(gè)包含大量算法的集合。其可以快捷的實(shí)現(xiàn)用戶所需的各種計(jì)算功能。函數(shù)中所使用的算法都是科研和工程計(jì)算中的最新研究成果，而前經(jīng)過了各種優(yōu)化和差錯(cuò)處理。在通常情況下，可

15、以用它來代替底層編程語(yǔ)言，如C和C+。在計(jì)算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會(huì)大大減少。MATLAB的這些函數(shù)集包括從最簡(jiǎn)單最基本的函數(shù)到諸如矩陣，特征向量、快速傅立葉變換的復(fù)雜函數(shù)。函數(shù)所能解決的問題其大致包括矩陣運(yùn)算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號(hào)運(yùn)算、傅立葉變換和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析、工程中的優(yōu)化問題、稀疏矩陣運(yùn)算、復(fù)數(shù)的各種運(yùn)算、三角函數(shù)和其他初等數(shù)學(xué)運(yùn)算、多維數(shù)組操作以及建模動(dòng)態(tài)仿真等。圖形處理功能圖形處理功能MATLAB自產(chǎn)生之日起就具有方便的數(shù)據(jù)可視化功能，以將向量和矩陣用圖形表現(xiàn)出來，并且可以對(duì)圖形進(jìn)行標(biāo)注和打印。高層次的作圖包括二維和三維的可視

16、化、圖象處理、動(dòng)畫和表達(dá)式作圖?？捎糜诳茖W(xué)計(jì)算和工程繪圖。新版本的MATLAB對(duì)整個(gè)圖形處理功能作了很大的改進(jìn)和完善，使它不僅在一般數(shù)據(jù)可視化軟件都具有的功能（例如二維曲線和三維曲面的繪制和處理等）方面更加完善，而且對(duì)于一些其他軟件所沒有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等），MATLAB同樣表現(xiàn)了出色的處理能力。同時(shí)對(duì)一些特殊的可視化要求，例如圖形對(duì)話等，MATLAB也有相應(yīng)的功能函數(shù)，保證了用戶不同層次的要求。另外新版本的MATLAB還著重在圖形用戶界面（GUI）的制作上作了很大的改善，對(duì)這方面有特殊要求的用戶也可以得到滿足模塊集合工具箱MATLAB對(duì)許多專門的領(lǐng)域都開發(fā)了功能強(qiáng)大的模塊集和工具箱。一般來說，它們都是由特定領(lǐng)域的專家開發(fā)的，用戶可以直接使用工具箱學(xué)習(xí)、應(yīng)用和評(píng)估不同的方法而不需要自己編寫代碼。目前，MATLAB已經(jīng)把工具箱延伸到了科學(xué)研究和工程應(yīng)用的諸多領(lǐng)域，諸如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫(kù)接口、概率統(tǒng)計(jì)、樣條擬合、優(yōu)化算法、偏微分方程求解、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、信號(hào)處理、圖