數(shù)字圖像處理試驗指導書2014

電子信息學院《數(shù)字圖像處理》實驗指導書適用專業(yè)：通信工程、電子信息工程貴州大學二OO七年八月前言通過本課程的學習要求學生學習和掌握數(shù)字圖像處理中的一些基本理論和處理方法：圖像的基本運算，圖像的增強處理（平滑濾波、銳化濾波、頻域濾波）及基本的圖像變換和簡單的圖像分割處理方法。為了使學生更好的理解和深刻掌握以上知識，培養(yǎng)學生對數(shù)字圖像的分析和處理能力設置了以下幾個實驗項目：實驗一圖像的基本運算及常用變換；實驗二數(shù)字圖像的增強處理；實驗三數(shù)字圖像分割處理。其中實驗二和實驗三為綜合設計性實驗。學生應認真閱讀《數(shù)字圖像處理》教材中的與實驗相關的章節(jié)內(nèi)容，提前做好實驗預習，做到每個實驗前明確實驗目的、掌握實驗的基本內(nèi)容及操作方法；在實驗中正確使用實驗設備，認真觀察實驗結(jié)果；實驗后根據(jù)要求做好總結(jié)，上交實驗報告。目錄TOC\o"1-5"\h\z實驗一：圖像的基本運算及常用變換1實驗二：數(shù)字圖像的增強處理6實驗三：數(shù)字圖像復原處理9實驗報告的基本內(nèi)容及要求11II實驗一：圖像的基本運算及常用變換實驗學時：2實驗類型：驗證實驗要求：必修一、實驗目的通過本實驗的學習使學生熟悉MATLAt?像處理工具箱的編程和使用；掌握數(shù)字圖像的基本算術運算和邏輯運算的原理和應用；掌握常用的變換：二維離散傅立葉變換、二維離散余弦變換的正反變換，及一些性質(zhì)的驗證。二、實驗內(nèi)容1、彩色圖像文件的讀取和顯示。2、利用8鄰域平均法對圖像去噪。3、編寫程序。讀取圖像manface1.jpg和manface2.jpg。用兩圖像相減的方式獲取運動軌跡4、二維離散傅立葉變換的平移性質(zhì)驗證。5、二維離散余弦變換的應用。三、實驗原理1、圖像文件的讀?。篿mread函數(shù)語法：A=imread("filename',fmt)[X,map]=imread("filename',fmt)[...]=imread("filename')[...]=imread(...,idx)(CUR,ICO,andTIFFonly)[...]=imread(...,ref)(HDFonly)[...]=imread(...,'BackgroundColor',BG)(PNGonly)[A,map,alpha]=imread(...)(PNGonly)2、圖像文件的顯示：imshow函數(shù)當用戶調(diào)用imshow函數(shù)顯示一幅圖像時，該函數(shù)將自動設置圖像窗口、坐標軸和圖像屬性。這些自動設置的屬性具體包括圖像對象的CData屬性和CDataMapping屬性、坐標軸對象的CLim屬性、圖像窗口對象的Colormap屬性。另外，根據(jù)用戶使用參數(shù)的不同，imshow函數(shù)在調(diào)用時除了完成前面提到的屬性設置外還可以完成以下的操作：設置其它的圖形窗口對象的屬性和坐標軸對象的屬性以優(yōu)化顯示效果，如可以設置隱藏坐標軸及其標示等。包含和隱藏圖像邊框。調(diào)用truesize函數(shù)以顯示沒有彩色漸變效果的圖像。語法：imshow(I,n)imshow(I,[lowhigh])imshow(BW)imshow(X,map)imshow(RGB)imshow(…,display_option)imshow(x,y,A,…)imshowfilenameh=imshow(…)3、在圖像處理中一種最簡單的圖像恢復算法是利用其鄰域像素的值求和再取平均來得到改點的一Mfey辰6[f(xTy-1)+f(xTy)十f(xTy+1)十f(x,y)f(x,y-1)f(x,y1)f(x1,y-1)f(x1,y)f(x1,y1)]4、運動檢測原理：在序列圖像中，通過逐像素比較可直接求取前后兩幀圖像之間的差別。假設照明條件在多幀圖像間基本不變化，那么差圖像中的不為零處表明該處的像素發(fā)生了移動。換句話說，對時間上相鄰的兩幅圖像求差可以將圖像中目標的位置和形狀變化突出出來。5、Matlab中的fft2函數(shù)語法：丫=fft2(X)丫=fft2(X,m,n)6、Matlab中的ifft2函數(shù)語法：Y=ifft2(X)Y=ifft2(X,m,n)7、二維傅立葉變換的平移性質(zhì)。8、Matlab中二維離散余弦變換函數(shù)dct2語法：B=dct2(A)B=dct2(A,m,n)B=dct2(A,[mn])9、Matlab中的函數(shù)dctmtx此函數(shù)可以用來求離散余弦變換的變換矩陣d2語法：D=dctmtx(n)10、DCT域的圖像壓縮原理。離散余弦變換DCT(DiscreteCosineTransform)是數(shù)碼率壓縮的一個常用的變換編碼方法。DCT是先將整體圖像分成NXN像素塊，然后對NXN像素塊逐一進行DC位換。在變換編碼中一個很重要的因素是塊白大小。最通用的大小是8X8和16X16,由于計算方面的原因，兩個都是2的乘方。若是采用8X8的變換塊，則得到的變換為C(u,v)稱為DCT系數(shù)。此矩陣的左上角系數(shù)G(1,1)相當于最低頻率的系數(shù)，簡稱為子圖像的直流(DC系數(shù)或直流成分；除此之外的C(u,v)均為交流系數(shù)。在右下角的系數(shù)G(8,8)是最高頻率的系數(shù)；在右上角的系數(shù)G(1,8),表示水平方向頻率最高，垂直方向頻率最低的系數(shù)；在左下角的系數(shù)G(8,1),表示垂直方向頻率最高，水平方向頻率最低的系數(shù)。另外在進行DCT變換以前，二維空間圖像亮度數(shù)據(jù)通常較高，應該先進行向下電平的移位。如果是256灰度級，則將亮度值剪掉128。由于大多數(shù)圖像的高頻分量較少，相應于圖像高頻分量的系數(shù)經(jīng)常為零，加之人眼對高頻成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。因此，傳送變換系數(shù)的數(shù)碼率要大大小于傳送圖像像素所用的數(shù)碼率。到達接收端后通過反離散余弦變換回到原值。雖然會有一定的失真，但人眼是可以接受的。例：有一幅灰度圖像為：139144149153155155155155144151153156159156156156150155160163158156156156159161162160160159159159159160161162162155155155161161161161160157157157162162161163162157157157162162161161163158158158電平移位后為：

11161623222711161623222731333132333334343434DCT系數(shù)235.6-1.022.6-17.510.9-9.37.1-1.90.6-0.81.8-0.2-1.3-0.4-2.61.62125272725283128323530283432323133343427333332293335342933333530-12.1-5.22.1-6.2-3.2-2.9-1.61.50.20.21.50.91.6-0.1-0.3-0.8-0.3-1.5-0.5-3.8-1.81.927272828282831312727292929293030-1.7-2.71.3-0.10.4-1.2-0.9-0.6-0.1-0.10.00.3-0.70.61.31.51.0-1.01.71.1-0.81.2-0.6-0.4從上面的DC3換系數(shù)矩陣可以看出高頻分量占得很少。所以對于系數(shù)小的我們可以分配較少的比特，大的系數(shù)可以分配較多的比特，對其進行量化編碼。四、實驗組織運行要求集中授課的教學形式五、實驗條件計算機一臺；Matlab軟件六、實驗步驟1、讀取一個彩色圖像文件并顯示。將此圖像轉(zhuǎn)換為256色的灰度圖像。用subimage函數(shù)將彩色圖像和灰度圖像同時顯示。2、讀取灰度圖像。用imnosie函數(shù)加入0.02的椒鹽噪聲；采用8鄰域像素平均的方法對有噪聲的圖像去噪。同時顯示原圖像，噪聲圖像，和恢復后的圖像。加入不同參數(shù)的椒鹽噪聲比較實驗結(jié)果。3、編寫程序。產(chǎn)生一個50*50的矩陣。其中第（20,10）至IJ（20,15）的值為255。其余矩陣元素為0。對該矩陣做二維傅立葉變換，并顯示其頻譜圖。將該圖像中的目標向y方向平移。即將（20,35）到（20,40）的元素置為255。其余值為0。對該矩陣做二維傅立葉變換，并顯示其頻譜圖。對兩頻譜圖進行比較，得出結(jié)論平移性質(zhì)。0依照以上方法驗證傅立葉變換的X方向的0,然后DCT系數(shù)壓4、對給定圖像進行二維DCT0,然后DCT系數(shù)壓5、調(diào)用Matlab中的二維離散余弦變換壓縮演示程序imdema比較當選用不同的縮時，比較各自的壓縮圖像。七、思考題1、時域圖像在X方向、Y方向有平移時，其頻譜是否會發(fā)生變化？2、如果對圖像做旋轉(zhuǎn)處理后，其頻譜會發(fā)生什么變化？八、實驗報告1、實驗預習：前期實驗和教材相關內(nèi)容。2、實驗記錄：根據(jù)設計方案記錄結(jié)果。3、實驗結(jié)果：根據(jù)記錄結(jié)果與預期結(jié)果對比。實驗二：數(shù)字圖像的增強處理實驗學時：2實驗類型：驗證實驗要求：必修一、實驗目的通過本實驗的學習使學生熟悉和掌握數(shù)字圖像中的空域增強和頻域增強的一些典型方法：直方圖的均衡化處理、平滑濾波、銳化濾波及頻域濾波。二、實驗內(nèi)容1、對灰度圖像進行直方圖的均衡化處理，達到圖像增強的目的。2、利用平均濾波和中值濾波對圖像進行平滑濾波。3、利用拉普拉斯運算對圖像進行銳化濾波。4、利用低通濾波器、高通濾波器對圖像進行頻域濾波處理。三、實驗原理1、直方圖均衡化:基本思想：把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了灰度值的動態(tài)范圍從而達到增強圖像整體對比度的效果。其優(yōu)點是能自動地增強整個圖像的對比度。均衡化步驟：(1)列出原始灰度級；歸一化原始灰度級；統(tǒng)計原始直方圖個灰度級像素nk；k計算原始直方圖；計算累計直方圖；確定映射關系(原則是：取最靠近的灰度級別)；統(tǒng)計新直方圖各灰度級像素nk計算新直方圖；也可以用以下方法：(1)計算出原始圖像的所有灰度級sk,k=0,1J',L—1；(2)統(tǒng)計原始圖像各灰度即的像素數(shù)nk；⑶計算原始圖像的直方圖p(sk)=n^,k=0,11，L—1；n(4)計算原始圖像的累積直方圖ntk=EH(Sk)=￡i=￡Ps(Si)；i衛(wèi)ni=o(5)取整運算：ktk=mt[(N-1)tk+#N(6)定義映射關系Skttk;(7)統(tǒng)計新直方圖各灰度級的像素數(shù)nk；(8)計算新的直方圖“tk)=匹；n2、鄰域平均法對含噪聲原始圖像f(x,y)的每個像素點取一個鄰域S。計算S中的所有像素灰度級的平均值，作為空間域平均處理后圖像g(x,y)的像素值。即：，、1，，、g(x,y)=\f(x,y)M(x,y)S其中M為鄰域S中的像素點數(shù)。3、中值濾波對含噪聲原始圖像f(x,y)的每個像素點取一個鄰域S(一般選取奇數(shù)點模板窗口)。選取S中的所有像素灰度級的中間值，作為空間域平均處理后圖像g(x,y)的像素值。即：g(x,y)-MedIf(x,y))S4、拉普拉斯運算實現(xiàn)圖像銳化四鄰域拉普拉斯算子TOC\o"1-5"\h\z2一2一2f(x,y)ff(x,y)=f(x,y)2f(x,y)c2c2x:y，，1，，，，，、=-5{f(x,y)[f(x1,y)f(x-1,y)f(x,y1)f(x,y-1)f(x,y)]}5而銳化后的圖像可以定義為：g(x,y)=f(x,y)-2f四、實驗組織運行要求集中授課的教學形式五、實驗條件計算機一臺；Matlab軟件六、實驗步驟1、編寫函數(shù)imagehist。其功能為：求給定圖像直方圖，并顯示。2、編寫函數(shù)imageeq1。其功能為：對圖像做直方圖均衡化處理。3、調(diào)用函數(shù)imagehist,來求圖像lenna.tif的直方圖。調(diào)用MATLAB1數(shù)imhist,來求圖像lenna.tif的直方圖。并比較imagehist和imhist兩者所得結(jié)果有無異同。4、編寫m文件。調(diào)用函數(shù)imageeql和庫函數(shù)histeq,對圖像lenna.tif作直方圖均衡化處理。同時顯示原圖像、原始圖像的直方圖、均衡化的圖像、均衡化后的直方圖。比較兩種增強方式的結(jié)果。5、編寫均值濾波函數(shù)和中值濾波函數(shù)。6、分別利用自編函數(shù)和庫函數(shù)對圖像進行濾噪處理。7、對圖像進行拉普拉斯運算并比較結(jié)果。七、思考題1、平滑濾波和銳化濾波有和相同點、不同點及聯(lián)系？2、直方圖的均衡化增強的原理？八、實驗報告1、實驗預習：前期實驗和教材相關內(nèi)容。2、實驗記錄：根據(jù)設計方案記錄結(jié)果。3、實驗結(jié)果：根據(jù)記錄結(jié)果與預期結(jié)果對比。實驗三：數(shù)字圖像復原處理實驗學時：2實驗類型：驗證實驗要求：必修一、實驗目的通過本實驗的學習使學生熟悉和掌握數(shù)字圖像圖像復原中的逆濾波和維納濾波的原理及應用二、實驗內(nèi)容1、利用逆濾波對圖像進行復原。2、利用維納濾波對圖像進行復原。三、實驗原理1、圖像退化模型空域：g(x,y)=H[f(x,y)]n(x,y)2、逆濾波原理2、逆濾波原理頻域：f(x9y)f(x9y)=FG(u,v)—N(u,v)3、維納濾波復原公式：+SH(W3*)/S/3、維納濾波復原公式：+SH(W3*)/S/-(r^V)G"…)I皿i,，“心1|“。小.『一丹汕，門’5舊.門如果噪聲為0,則維納濾波退化為逆濾波。如果噪聲功率譜和信號功率譜都是未知或不能估計時可近似為:（7伽、卜）四、實驗組織運行要求集中授課的教學形式五、實驗條件計算機一臺;Matlab軟件六、實驗步驟1、編寫逆濾波復原程序。讀取圖像，人工產(chǎn)生一個模糊圖像，通過逆濾波方法對該模糊復原。人工產(chǎn)生一個模糊且?guī)в性肼暤膱D像，過逆濾波方法對該模糊復原。比較無噪聲和有噪聲時逆濾波的復原效果。計算復原后圖像的PSNR2、編寫維納濾波復原程序。人工產(chǎn)生一個模糊且?guī)в性肼暤膱D像，利用