數(shù)字圖像處理試驗指導書

《數(shù)字圖像處理》實驗指導書黃劍航編莆田學院電子信息工程學系2011年8月前百數(shù)字圖像處理是研究關于數(shù)字圖像的基本理論、方法，及其在電子、信息領域中應用的學科，是電子信息類本科專業(yè)的專業(yè)課。本實驗課程圍繞數(shù)字圖像處理這一核心，使學生掌握圖像處理的基本理論及其實現(xiàn)方法，提高學生的編程、應用和創(chuàng)新能力，拓寬學生的知識面。要求學生系統(tǒng)掌握數(shù)字圖像處理的基本概念、原理和實現(xiàn)方法，學習圖像分析的基本理論、典型方法和實用技術，具備數(shù)字圖像處理應用編程的初步能力，為在計算機視覺、模式識別等領域從事研究與開發(fā)打下扎實的基礎。通過本課程實驗，學生應掌握MATLAB以及數(shù)字圖像處理的相關算法。實驗條件：硬件PC機，PII以上CPU，256M以上內(nèi)存；軟件MATLAB6.5以上版本；提供實驗用到的圖像。目錄TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"實驗一數(shù)字圖像的基本操作 1\o"CurrentDocument"實驗二數(shù)字圖像插值 3\o"CurrentDocument"實驗三數(shù)字圖像變換 6\o"CurrentDocument"實驗四數(shù)字圖像增強 9實驗五數(shù)字圖像彩色處理 12實驗六數(shù)字圖像分割（綜合性實驗） 14實驗數(shù)字圖像的基本操作實驗數(shù)字圖像的基本操作一、實驗目的熟悉MATLAB中數(shù)字圖像的不同數(shù)據(jù)類型，不同圖像數(shù)據(jù)類型之間的轉換，掌握數(shù)字圖像的讀取、顯示、保存，實現(xiàn)圖像翻轉，剪裁等一些基本操作，掌握二維矩陣的操作。熟悉相關的MATLAB函數(shù)和help幫助的使用。二、實驗原理MATLAB中常用的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)類型有：uint8,無符號8比特整數(shù)，范圍為［0,255］（每像素一個字節(jié)）；uint16,無符號16比特整數(shù)，范圍為［0,65535］（每像素兩個字節(jié)）；~0口M0，雙精度浮點數(shù)，范圍為10308?10308（每像素8個字節(jié)）；logical，邏輯型，值為0或者1（每像素一個比特）。MATLAB中所有的計算都可以用double類進行，所以它也是圖像處理應用中最常使用的數(shù)據(jù)類。uint8數(shù)據(jù)類也是一種頻繁使用的數(shù)據(jù)類，尤其是在從存儲設備中讀取數(shù)據(jù)時，因為8比特圖像是實際中最常用的圖像。logical類則主要用在二值圖像中，logical類的矩陣中每個元素取值只能是0和1。圖像數(shù)據(jù)類型之間轉換，一種方法是：B二data_class（A），其中data_class代表上述圖像數(shù)據(jù)類型的任一項。例如，A是一個uint8類數(shù)據(jù)數(shù)組，則B二double（A）產(chǎn)生了一個雙精度數(shù)組B；假如C是一個取值范圍為［0,255］的double類數(shù)組，則命令D二uint8（C）可將其轉換為一個unit8數(shù)組。另外一種類型轉換的方法是使用類型轉換函數(shù)，如im2uint8,im2double,mat2gray,im2bw。這些函數(shù)同時具有數(shù)據(jù)大小縮放功能。使用的時候注意輸入輸出數(shù)據(jù)類型和范圍。具體查看幫助內(nèi)容。圖像數(shù)據(jù)在MATLAB中按照一定的數(shù)據(jù)類型，以矩陣的方式存儲、讀取和顯示。因此許多有關數(shù)字圖像的處理就和矩陣的操作相關。常用的一些命令有：圖像讀取，imread；圖像保存，imwrite；圖像顯示，imshow。具體使用方法同樣可以查看幫助內(nèi)容。三、實驗內(nèi)容及步驟1、運行如下程序，觀察結果，分析學習程序每一行。clearclosealla=zeros(256);fori=1:256a(：,i)=i-1;enda=uint8(a);imshow(a);參照上面程序自己編寫一個程序，要求顯示一幅圖像(256x256)，像素值從上往下遞增。2、讀取MATLAB自帶的cameraman.tif圖像，將圖像上下翻轉顯示，并將結果圖片保存為另外一幅圖像。3、利用im2double函數(shù)將unit8類型圖像轉換為double類型圖像，并在MATLAB工作區(qū)窗口觀察變量類型、數(shù)值。利用im2bw函數(shù)將unit8或者double類型圖像轉換為二進制(logical)類型圖像，用imshow顯示結果圖片，并在MATLAB工作區(qū)窗口觀察變量類型、數(shù)值。自己舉例實驗mat2gray用法。4、剪裁出cameraman.tif圖像右下角的128x128大小的圖片，并顯示、保存。5、利用max，find函數(shù)尋找cameraman.tif圖像中像素最大值點的位置和大小。同理也可以尋找出最小點的位置。6、求出cameraman.tif圖像的像素平均值。四、實驗報告要求1、具體格式參照“電子信息工程系實驗報告”格式。2、選擇以上實驗內(nèi)容中自己體會最深的3個內(nèi)容寫入實驗報告。3、注意實驗報告要求分析組織有條理，截圖美觀，結論正確。

實驗二數(shù)字圖像插值一、實驗目的學習掌握數(shù)字圖像放大的插值方法，編程進一步熟悉圖像的矩陣操作。二、實驗原理1、鄰近點插值法在原來圖像的每行每列后面加上左邊和上面的一行像素值。實際上這樣的處理方式將原來的一個像素點，變成灰度值大小相同的4個像素點。從而獲得了數(shù)字圖像在空間尺寸上的放大作用。2、雙線性插值法首先約定:首先約定:i尸[見]步驟一：計算E點灰度f(u0A)=f(iLV)+a[f(u+1 )]步驟二：計算F點灰度0ro—卜b] f(u0,v+l)=f(u,v+l)+a[f(u+hv+l)-f(u^v+l)]步驟二：計算插值點灰度f(UoAo)-f(Uo,V)+p[f(U0,Y+l)-f(U0,\)]圖1雙線性插值法原理圖以圖像放大為例說明雙線性插值法。先對豎直方向插值，插值點取在豎直方向相鄰像素的中點，這是雙線性插值的特殊點，該點插值為相鄰像素值的均值。豎直方向完成插值之后再進行水平方向插值。即可完成圖像的放大作用。

三、實驗內(nèi)容1、對一個256x256的灰度圖像進行隔行隔列抽取，構成大小為128x128,64x64大小的新圖像。2、利用鄰近點插值法對數(shù)字圖像進行插值放大。3、利用雙線性插值法對數(shù)字圖像進行插值放大，注意插值放大后的圖像大小。4、附加題：三次立方插值該方法利用三次多項式S(x)來逼近理論上的最佳插值函數(shù)sin(x)/x，其數(shù)學表達式為：i-2|x|2+|x|3 0<|x[<1S(x)=<4-8|x|+5|x|2-|x|3 1<x|<20 |x>2上式中的是周圍象素沿方向離原點的距離。待求象素的灰度值由其周圍16個點的灰度值加權內(nèi)插得到?？赏茖С龃笙笏氐幕叶戎涤嬎闶綖椋篺(X,j)=f(i+u,j+v)=ABCf(i-1,f(i-1,j-1)

f(i,j-1)f(i+1,j-1)

f(i+2,j-1)f(i-1,j)

f(i,j)

f(i+1,j)

f(i+2,j)f(i-1,j+1)

f(i,j+1)f(i+1,j+1)

f(i+2,j+1)f(i-1,j+2)

f(i,j+2)f(i+1,j+2)

f(i+2,j+2)其中-S(1+v)-T-S(1+u)一A=S(v)C二S(u)S(1-v)S(1-u)_S(2-v)__S(2-u)_

圖2三次立方插值示意圖四、實驗報告要求1、具體格式參照“電子信息工程系實驗報告”格式。2、實驗內(nèi)容中前3項內(nèi)容寫入實驗報告。實驗三數(shù)字圖像變換一、實驗目的熟悉傅里葉變換的基本性質，通過程序實現(xiàn)快速傅立葉變換。了解二維頻譜的分布特點，掌握傅立葉變換的性質；掌握離散余弦變換及其應用。二、實驗原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用數(shù)字圖像處理技術的人來說，把時間用在學習和掌握博里葉變換上是很有必要的。傅立葉(Fourier)變換的定義對于二維信號，二維離散傅立葉變換為：F(m,n)=-L與￡1f(i,k)e-2K(mN+nN)Ni=0k=0逆變換：f(i,k)=1乏1￡1F(m,n)e2K(mN+nN)Nm=0n=0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。實驗中用到的主要MATLAB函數(shù)包括fft2,abs,fftshift等。和離散傅里葉變換一樣，離散余弦變換(DCT)也是信號處理領域很常見的一種變換。由于DCT具有很好的能量壓縮性能，而且DCT是實數(shù)變換，便于工程實現(xiàn)，DCT變換在數(shù)據(jù)壓縮等方面具有廣泛的應用。二維DCT變換對于圖像信號具有很強的壓縮能力，圖像壓縮標準JEPG的核心算法就是基于DCT的。二維DCT變換和逆變換的指令是dct2,idct2。利用DCT的能量壓縮特性，僅使用一部分DCT系數(shù)就可以重建信號，并且失真比較小。二維離散余弦變換的定義由下式表示：

F(0,0)=-1》￡1f(羽y)Nx=0y=029星1乙、 (2y+1)u兀F(0,u)= 乙乙f(x,y)?cos Nx=0y=0 2NF(u,0)F(u,0)=N,*1f(x,y)cosx=0y=0(2x+1)u兀cos(2y+1)u兀2N2N其中f（x,y）是空間域二維向量的元素，F(xiàn)（u,u）是變換系數(shù)陣列之元素。二維離散余弦反變換由下式表示：f(x,y)=—F(0,0)+亙*F(0,u)cos(2y+1.兀TOC\o"1-5"\h\zN N 2N0=1* (2x+1)u兀H 乙F(u,0)cos N 2Nu=12**1L/、 (2x+1)u兀 (2y+1)0兀+—**F(u,o)cos -cos———--N 2N 2Nu=10=1三、實驗內(nèi)容1、打開一幅圖像（double類型），進行傅立葉變換，顯示：（1）頻譜圖（2）中心點搬移之后的頻譜圖（3）對中心點搬移之后的頻譜進行對數(shù)變換之后再顯示。使用對數(shù)變換減小了顯示動態(tài)范圍，log（1+abs（F）），F(xiàn)為變換后的頻譜。2、設計一幅256x256大小的double類型圖像，背景像素值為0（黑色），在正中間部分有個10x20大小，像素值為1的白色矩形。顯示其頻譜。3、若不進行頻譜搬移，可以對原圖像在變換前乘以（-1）x+y，再進行fft2變換，得到一樣的結果，驗證這一過程。4.對一幅uint8數(shù)據(jù)類型的圖像進行DCT變換壓縮，觀察和分析DCT系數(shù)的大小和分布特點（可用對數(shù)壓縮數(shù)值動態(tài)范圍）。分別設置系數(shù)閾值為10，30，50，去除低值系數(shù)，重構圖像，計算壓縮率并對不同系數(shù)門限的結果加以分析比較。四、實驗報告要求1、具體格式參照“電子信息工程系實驗報告”格式。2、提交實驗的原始圖像和結果圖像，并能對相應結果進行分析說明。實驗四數(shù)字圖像增強一、實驗目的掌握常見的數(shù)字圖像增加方法，包括亮度、對比度變換，直方圖均衡，拉普拉斯銳化增強法。學習直方圖的繪制方法。二、實驗原理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。其主要目的是處理后的圖像對某些特定的應用比原來的圖像更加有效。圖像增強技術主要有亮度對比度變換，直方圖修改處理、圖像濾波去噪，圖像銳化處理等。如下圖1所示是imadjust函數(shù)對應的輸入輸出亮度映射關系，可以看出gamma<1時候，輸入圖像低亮度的區(qū)域往高亮度值拉伸。gamma>1反之，從而達到亮度變換，增強圖像的目的。圖1亮度變換時對應的輸入輸出亮度映射關系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。直方圖操作能有效地用于圖像增強。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，改善圖像的亮度分布狀態(tài)，增強圖像的視覺效果。對含有噪聲的圖像進行濾波處理，也是一種圖像增強的常見方法。數(shù)字圖像的噪聲主要來源于圖像的獲取（數(shù)字化過程）和傳輸過程。在數(shù)字圖像的獲取過程中，圖像傳感器的工作受到各種因素的影響，例如圖像獲取中的環(huán)境條件和傳感元器件本身的質量；在數(shù)字圖像的傳輸過程中，主要由于傳輸信道的干擾，而引入噪聲污染。常見的噪聲有高斯噪聲和椒鹽噪聲等。濾波的機理就是在待增強圖像中逐點地移動濾波模板，模板在每一點(x,y)處的響應通過事先定義的模板內(nèi)像素的關系來計算。如平滑濾波，輸出像素值就是在該點周圍3x3模板范圍內(nèi)的原始像素的像素值和平均值。中值濾波，輸出像素就是在模板范圍內(nèi)所有像素大小值順序排列的中值。銳化的目的是增強被模糊的細節(jié)。銳化是用高通濾波模板來完成，提取出圖像高頻細節(jié)，并和原始圖像疊加，從而達到強化邊緣、細節(jié)的目的。三、實驗內(nèi)容1、合理選擇參數(shù)，利用imadjust函數(shù)對bone.tif圖像進行亮度變換，從而達到圖像增強的目的，對比變換前后的圖像。2、產(chǎn)生如下256x256灰度圖像(double類型)，像素值水平方向逐漸遞增。利用冪函數(shù)s=M對圖像對比度進行變換。r為原像素，s為變換后像素，p為參數(shù)，比較其取值為2.5和0.4時候的結果，并加以分析。圖2灰度水平漸變圖3、利用imhist函數(shù)顯示pout.tif和pollen.tif圖像的直方圖。利用histeq進行直方圖均衡。對比直方圖均衡前后圖像和直方圖。4、自編程序實現(xiàn)用3x3大小的模板對含有椒鹽噪聲的lena圖像，進行中值濾波去噪，達到圖像增強的目的。注意邊界上的濾波問題。5、使用中心為-8,其他值均為1的3x3大小拉普拉斯濾波器，對moon.tif圖像進行濾波增強，突出細節(jié)部分。讀取圖像之后先將其轉換為double類型?？梢允褂米跃幍亩S空間濾波函數(shù)，也可以使用MATLAB自帶的二維空間濾波函數(shù)10imfilter,其用法可查詢幫助。四、實驗報告要求1、具體格式參照“電子信息工程系實驗報告”格式。2、提交實驗的原始圖像和結果圖像，要求截圖美觀，實驗內(nèi)容的敘述有條理，加以合理的分析說明。報告內(nèi)容至少包含實驗內(nèi)容1、4、5。11實驗五數(shù)字圖像彩色處理一、實驗目的認識索引圖像、真彩色圖像并加以顯示。掌握假彩色變換方法和偽彩色處理方法。二、實驗原理索引圖像包括圖像矩陣與顏色圖數(shù)組，其中顏色圖是按圖像顏色值進行排序后的數(shù)組。對于每一個像素，圖像矩陣包含一個值，這個值就是顏色數(shù)據(jù)組中的索引。顏色圖為Mx3雙精度值矩陣，各行分別指定RGB單色值。RGB圖像分別用紅、綠、藍三個亮度值為一組，代表每個像素的顏色。這些亮度直接存在圖像數(shù)組中，圖像數(shù)組為mxnx3,m，n代表圖像像素的行列數(shù)。偽彩色和假彩色圖像處理是圖像處理中的兩項很實用的技術。人眼只能區(qū)分二十多種不同等級的灰度，但卻可以辨別幾千種不同亮度的彩色。偽彩色處理技術，就是將黑白圖像變成偽彩色圖像，偽彩色圖像中的彩色根據(jù)黑白圖像的灰度級或者其他圖像特征人為給定。假彩色處理就是將一幅彩色圖像映射到RGB空間中新位置上的過程。三、實驗內(nèi)容1、讀取一幅灰度圖像，用不同的顏色表進行索引顯示。用到的函數(shù) imread,colormap.標準的顏色映射包含hsv,hotcool,pink,bone,jet,copper等。用不同的顏色映射對圖像加以顯示。2、顯示索引圖trees.tif程序如下，分析下面程序結果。[I,map]=imread('trees.tif');imshow(I);figure;imshow(I);12colormap(map);3、讀取'peppers.png'真彩色圖像的加以顯示，并單獨顯示其三個分量。并打亂三個分量的順序構成新的真彩色圖像加以顯示，從而實現(xiàn)了假彩色變換。4、對一幅灰度圖像的灰度級別按下圖進行變換，映射成RGB三個分量，從而實現(xiàn)灰度圖像的偽彩色處理，可選擇bone.tif圖像和vase.tif圖像。(編程時要注意圖像的數(shù)據(jù)類型的轉換)圖1 灰度級變換函數(shù)四、實驗報告要求1、具體格式參照“電子信息工程系實驗報告”格式。2、實驗內(nèi)容必須包含上述實驗內(nèi)容完成的各步驟。注意內(nèi)容有條理，報告中截圖美觀，能夠說明分析問題，達到實驗目的。13

實驗六:數(shù)字圖像分割（綜合性實驗）實驗六:數(shù)字圖像分割（綜合性實驗）一、實驗目的本實驗是綜合性實驗，結合數(shù)字圖像的若干預處理技術，綜合了課堂上講授的幾種數(shù)字圖像分割方法，通過編程實現(xiàn)數(shù)字圖像分割，解決實際問題。通過綜合性實驗，達到進一步訓練編程能力，提高綜合應用知識、解決問題能力的目的。二、實驗原理數(shù)字圖像分割是將一幅圖像細分為其組成區(qū)域或對象。細分的程度取決于要解決的問題。本實驗考慮簡單的單色圖像的分割，其分割算法通?；趫D像亮度值的兩個基本特性：不連續(xù)性和相似性。在第一種類別中，處理方法是基于亮度的突變來分割一幅圖像，如圖像中的邊緣。在第二種類別中，主要方法是根據(jù)事先定義的準則把圖像分割成相似區(qū)域。本實驗涉及圖像分割原理包括邊緣檢測，基于全局閾值的分割，基于最佳閾值的分割以及基于區(qū)域生長的分割。詳細原理參考課堂講授內(nèi)容及其他參考資料。三、實驗內(nèi)容及要求.結合圖像濾波和閾值判斷的邊緣檢測（1）利用Sobel算子計算原圖像x，y方向梯度G,和G『最終的梯度圖像由式Vf2|G」+|gJ得到，其中f代表輸入圖像。程序要求通過將梯度圖像的每個像素值和一個特定的閾值T進行比較，從而輸出一幅二值圖像。（2）利用上述（1）步的要求，對圖a（血管造影圖像）進行邊緣檢測。結果產(chǎn)生一幅二值圖像大致分割出了圖像中部的大血管。這個過程要求不斷重復嘗試濾波和閾值的選擇。.全局閾值圖像分割編寫一個全局閾值的程序，按照如下算法，閾值被自適應確定。輸出圖像是分割圖像（二值圖像）。算法如下:14（1）選擇一個閾值T的初始估計值。（2）用T分割圖像。這樣做會生成兩組像素：G1由所有灰度值大于T的像素組成，而G2由所有灰度值小于或等于T的像素組成。（3）對區(qū)域G1和G2中的所有像素計算灰度平均值u1和u2。（4）計算新的閾值：T=