實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書2016匯總

1、數(shù)字信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一、圖像的傅立葉變換實(shí)驗(yàn)二、圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)三、圖像壓縮實(shí)驗(yàn)四、圖像融合實(shí)驗(yàn)一、圖像的傅立葉變換一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 了解圖像變換的意義和手段；2熟悉傅里葉變換的性質(zhì)；3熱練掌握FFT酌方法反應(yīng)用；4通過(guò)實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn)；5通過(guò)本實(shí)驗(yàn)掌握利用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像的傅立葉變換。二、實(shí)驗(yàn)原理1應(yīng)用傅立葉變換進(jìn)行圖像處理采樣把時(shí)間傅里葉變換是線性系統(tǒng)分析的一個(gè)有力工具，它能夠定量地分析諸如數(shù)字化系統(tǒng)、點(diǎn)、電子放大器、卷積濾波器、噪音和顯示點(diǎn)等的作用。通過(guò)實(shí)驗(yàn)培養(yǎng)這項(xiàng)技能，將有助于 解決大多數(shù)圖像處理問(wèn)題。對(duì)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(lái)說(shuō)，用在學(xué) 習(xí)和

2、掌握博里葉變換上是很有必要的。2傅立葉(Fourier )變換的定義對(duì)于二維信號(hào)，二維 Fourier變換定義為：Fg - J J/(x,9 9逆變換：9 Pft 二維離散傅立葉變換為:1敘述實(shí)驗(yàn)過(guò)程；2提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像。F（恥）碼灼逆變換f Q嵐=f如心n 1111 Iriffl 1111111111111圖像的傅立葉變換與一維信號(hào)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(shí)際上，現(xiàn)在有實(shí)現(xiàn)傅立葉變換的芯片，可以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)傅立葉變換。3利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像傅立葉變換的程序:limread （原圖像名.gif ;%讀入原圖

3、像文件三、 實(shí)驗(yàn)步驟imshow(I); fftl=fft2(l);sfftl=fftshift(f ftl);RR=real (sfft.T)-A=sqrt (RRA2+II.A2);% 計(jì)算頻譜幅值%顯示原圖像%二維離散傅立葉變換%直流分量移到頻譜中心%取傅立葉變換的實(shí)部%取便立葉彎撫的愿粼A二(A-min(min(A) ) / (max(max(A)-min(min(A) *225; %歸一化figure;%設(shè)定窗口imshow；顯示原圖像的頻譜1打開計(jì)算機(jī)，安裝和啟動(dòng)MATLAB程序；程序組中“work”文件夾中應(yīng)有待處理的圖像文件; 2利用MatLab I具箱中的函數(shù)編制FFT頻譜顯

4、示的函數(shù)；3 ）.調(diào)入、顯示“實(shí)驗(yàn)一”獲得的圖像；圖像存儲(chǔ)格式應(yīng)為“碼辻”；b）對(duì)這三幅圖像做FFT并利用自編的函數(shù)顯示其頻譜;c）討論不同的圖像內(nèi)容與FFT頻譜之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。4記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告。四、實(shí)驗(yàn)儀器1計(jì)算機(jī)；2 MATLAB 程序；3移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。4記錄用的筆、紙。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1. 傅里葉變換有哪些重要的性質(zhì)？2. 圖像的二維頻譜在顯示和處理時(shí)應(yīng)注意什么實(shí)驗(yàn)二、圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)?zāi)康?掌握灰度直方圖的概念及其計(jì)算方法；2熟練掌握直力圖均衡化和直方圖規(guī)定化的計(jì)算過(guò)程；3熟練掌握空域?yàn)V波中常用的平滑和銳化濾波器；4掌握色彩直方圖的概念和計(jì)算方法5利用MATLAB序進(jìn)行圖

5、像增強(qiáng)。二、實(shí)驗(yàn)原理圖像增強(qiáng)是指按特定的需要突出一幅圖像屮的某些信息，同時(shí)，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(duì)某些特定的應(yīng)用比原來(lái)的圖像更加有效。圖像增強(qiáng)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(shí)驗(yàn)以直方圖均衡 化增強(qiáng)圖像對(duì)比度的方法為主要內(nèi)容，其他方法同學(xué)們可以在課后自行 聯(lián)系。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(qiáng)。除了提供有用的 圖像統(tǒng)計(jì)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。 直方圖在軟件屮易于計(jì)算，也適用于商用硬件設(shè)備，因此，它們成為了實(shí)時(shí)圖像處理的一

6、個(gè)流行工 具。直方圖是圖像的最基本的統(tǒng)計(jì)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(gè)灰度值動(dòng)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(qiáng)圖 像的視覺效果。灰度直方圖是圖像預(yù)處理中涉及最廣泛的基本概念之一。圖像的直方圖事實(shí)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(jì)規(guī)律。直方圖反映了圖像的明暗分布規(guī)律，可以通過(guò)圖像變換進(jìn)行直方圖調(diào)整，獲得 較好的視覺效果。直方圖均衡化是通過(guò)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(gè)灰度級(jí)上 都具有相同的象素點(diǎn)數(shù)的過(guò)程。下面給出直方圖均衡化增強(qiáng)圖像對(duì)比度的MATLAB程序：I=imr

7、ead(原圖像名.g辻)；讀入原圖像J二histeq(I) ; %對(duì)原圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理Imshow(I) ; %顯示原圖像Title(原圖像)；給原圖像加標(biāo)題名Figure; imshow(J); %對(duì)原圖像進(jìn)行屏幕控制；顯示直方圖均衡化后的圖像Title(直方圖均衡化后的圖像)；給直方圖均衡化后的圖像加標(biāo)題名Figure; subplot (1, 2, 1) ;%對(duì)直方圖均衡化后的圖像進(jìn)行屏幕控制；作一幅子圖作為并排兩幅 圖的第1幅圖Imhist(I,64); %將原圖像直方圖顯示為64級(jí)灰度Title(原圖像直方圖)；給原圖像直方圖加標(biāo)題名Subplot (1,2, 2); % 作

8、第 2 幅子圖Imhist(J,64) ; %將均衡化后圖像的直方圖顯示為64級(jí)灰度 Title(均衡變換后的直方圖)；給均衡化后圖像直方圖加標(biāo)題名處理后的圖像直方圖分布 更均勻了，圖像在每個(gè)灰度級(jí)上都有像素點(diǎn)。從處理前后的圖像可以看出，許多在原始圖像屮看 不清楚的細(xì)節(jié)在直方圖均衡化處理后所得到的圖像中都變得十分清晰。三、實(shí)驗(yàn)步驟1打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MA TLAB程序；程序組屮work 文件夾中應(yīng)有待處理的圖像文件;2調(diào)入“實(shí)驗(yàn)一”屮獲取的數(shù)字圖像，并進(jìn)行計(jì)算機(jī)均衡化處理；3顯示原圖像的直方圖和經(jīng)過(guò)均衡化處理過(guò)的圖像直方圖。4記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告四、實(shí)驗(yàn)儀器1計(jì)算機(jī)；2 MATLAB 程序；3移動(dòng)

9、式存儲(chǔ)器(軟盤、U盤等)。4記錄用的筆、紙。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1. 直方圖是什么概念？它反映了圖像的什么信息？2. 直方圖均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？實(shí)驗(yàn)三、圖像壓縮一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?. 理解有損壓縮和無(wú)損壓縮的概念；2. 理解圖像壓縮的主要原則和目的；3. 了解幾種常用的圖像壓縮編碼方式。4. 利用MATLAB序進(jìn)行圖像壓縮。二、實(shí)驗(yàn)原理1.圖像壓縮原理圖像壓縮主要目的是為了節(jié)省存儲(chǔ)空間，增加傳輸速度。圖像壓縮的理想標(biāo)準(zhǔn)是信息丟失最 少，壓縮比例最大。不損失圖像質(zhì)量的壓縮稱為無(wú)損壓縮，無(wú)損壓縮不可能達(dá)到很高的壓縮比； 損失圖像質(zhì)量的壓縮稱為有損壓縮，高的壓縮比是以犧牲圖像質(zhì)量為代價(jià)的。壓

10、縮的實(shí)現(xiàn)方法是對(duì) 圖像重新進(jìn)行編碼，希望用更少的數(shù)據(jù)表示圖像。信息的冗余量有許多種，如空間冗余，時(shí)間冗余，結(jié)構(gòu)冗余，知識(shí)冗余，視覺冗余等，數(shù)據(jù)壓 縮實(shí)質(zhì)上是減少這些冗余量。高效編碼的主要方法是盡可能去除圖像中的冗余成分, 從而以最小的碼元包含最大的圖像信息。編碼壓縮方法有許多種，從不同的角度出發(fā)有不同的分類方法，從信息論角度出發(fā)可分 為兩大 類。（1）冗余度壓縮方法，也稱無(wú)損壓縮、信息保持編碼或嫡編碼。具體說(shuō)就是解碼圖像和壓縮編 碼前的圖像嚴(yán)格相同，沒有失真，從數(shù)學(xué)上講是一種可逆運(yùn)算。（2）信息量壓縮方法，也稱有損壓縮、失真度編碼或煙壓縮編碼。也就是說(shuō)解碼圖像和原始圖 像是有差別的，允許有一定

11、的失真。應(yīng)用在多媒體中的圖像壓縮編碼方法，從壓縮編碼算法原理上可以分為以下3類：（1）無(wú)損壓縮編碼種類哈夫曼（Huffman ）編碼，算術(shù)編碼，行程（RLE ）編碼，Lempel zev編碼。（2）有損壓縮編碼種類預(yù)測(cè)編碼，DPCM ,運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償；頻率域方法：正交變換編碼（如DCT）,子帶編碼；空間域方法：統(tǒng)計(jì)分塊編碼；模型方法：分形編碼，模型基編碼；基于重要性：濾波，子采樣，比特分配，向量量化；（3）混合編碼。有 JBIG, H261, JPEG, MPEG 等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。本實(shí)驗(yàn)主要利用MA TLAB程序進(jìn)行離散余弦變換（DCT ）壓縮和行程編碼（Run Length Encoding , RL

12、E ）。1）離散余弦變換（DCT）圖像壓縮原理離散余弦變換DCT在圖像壓縮中具有廣泛的應(yīng)用，它是 JPEG、MPEG等數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)的重要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。和相同圖像質(zhì)量的其他常用文件格式（如GIF （可交換的圖像文件格式），TIFF （標(biāo)簽圖像文件格式），PCX （圖形文件格式）相比，JPEG是目前靜態(tài)圖像中壓縮比最高的。JPEG比其他 幾種壓縮比要高得多，而圖像質(zhì)量都差不多（JPEG處理的圖像只有真彩圖和灰度圖）。正是由于其高壓縮比，使得JPEG被廣泛地應(yīng)用于多媒體和網(wǎng)絡(luò)程序屮。JPEG有幾種模式，其中最常用 的是基于DCT變換的順序型模式，又稱為基本系統(tǒng)（Baseline）。用DCT壓縮圖像的過(guò)程

13、為：（1）首先將輸入圖像分解為8X 8或16X 16的塊，然后對(duì)每個(gè)子塊進(jìn)行二維DCT變換。（2）將變換后得到的量化的DCT系數(shù)進(jìn)行編碼和傳送，形成壓縮后的圖像格 式。用DCT解壓的過(guò)程為：（1）對(duì)每個(gè)8X8或16X 16塊進(jìn)行二維DCT反變換。（2）將反變換的矩陣的塊合成一個(gè)單一的圖像。余弦變換具有把高度相關(guān)數(shù)據(jù)能量集中的趨勢(shì)，DCT變換后矩陣的能量集中在矩陣的左上角，右 下的大多數(shù)的DCT系數(shù)值非常接近于Oo對(duì)于通常的圖像來(lái)說(shuō)，舍棄這些接近于0的DCT的系數(shù) 值，并不會(huì)對(duì)重構(gòu)圖像的畫面質(zhì)量帶來(lái)顯著的下降。所以，利用DCT變換進(jìn)行圖像壓縮可以節(jié)約大量的存儲(chǔ)空間。壓縮應(yīng)該在最合理地近似原圖像的

14、情況下使用最少的系 數(shù)。使用系數(shù)的多少也決定了壓縮比的大小。在壓縮過(guò)程的第2步中，可以合理地舍棄一些系數(shù)，從而得到壓縮的目的。在壓縮過(guò)程的第2步，還可以米用RLE和Huffman編碼來(lái)進(jìn)一步壓縮。2）行程編碼（RLE原理：例如如下這幅的二值圖像， 000000111 0000001110 00000X1100 0000111000 nODLllODOO nOlLlOQCiOO 11L00C000 1110000000如果采用行程編碼可以按如下格式保存12= blkproc (B2, 8, 8, Pl*x*P2%逆 DCT ,重構(gòu)圖像其中10和8表示圖像的寬和高。這是由于這個(gè)圖的尺寸過(guò)小，當(dāng)圖像

15、尺寸較大時(shí)行程編碼還是不錯(cuò)的無(wú)損壓縮方法。對(duì)于灰度圖像和二值圖像，用行程編碼一般都有很高的壓縮率。行程編碼方法實(shí)現(xiàn)起來(lái)很容易， 對(duì)于具有長(zhǎng)重復(fù)值的串的壓縮編碼很有效， 例如：對(duì)于有大面積的陰影或顏色相同的圖像，使用這種方法壓縮效果很好。很多位圖文件格式都采用行程編碼，如TIFF, PCX GEM BMP3. 圖像壓縮編碼的 MATLAB程序語(yǔ)句1) 利用DCT變換進(jìn)行圖像壓縮的MATLAB程序RGB = imread(，原圖像名.tif);I = rgb2gray(RGB);J = dct2(I);imshow(log(abs (J), ), colormap(jet (64), colorb

16、arJ(abs(J) imread(原圖像名.t辻;%讀入原圖像；im2double(I) ;%將原圖像轉(zhuǎn)為雙精度數(shù)據(jù)類型;T二dctmtx(8) ;%產(chǎn)生二維DCT變換矩陣B=blkproc(l, 8 8, Pl*x*P2 T, T%計(jì)算二維DCT,矩陣T及其轉(zhuǎn)置r是DCT函數(shù)Pl*x*P2的參數(shù)Mask= 11110000B2=blkproc (B, 8 8,%二值掩膜，用來(lái)壓縮DCT系數(shù)，只留下0DCT系數(shù)中左上角的10個(gè)Pl.*x. ,mask); %只保留DCT變換的10個(gè)系數(shù)0；Subplot (1, 2, 1);Imshow(I) ;title(原圖像)；顯示原圖像Subplot

17、 (1, 2, 2);ImShow(I2);title(壓縮圖像)；顯示壓縮后的圖像。對(duì)比原始圖像和壓縮后的圖像，雖 然舍棄了 85%的DCT系數(shù)，但圖像仍然清晰(當(dāng)然有一些 質(zhì)量損失)3) 利用行程編碼(RLE)進(jìn)行圖像壓縮 checkerboard (10, 2) ; %調(diào)入原圖像m n二size (I);J=；for i=l:mvalue=I (i, 1);num二1;for j=2:nif I(i, j)=valuenum=num+l;elseJ=J num value;num=l;value=I(i, j)；endendI二J num value 0 0 ;%添加的行判斷位0 0en

18、ddisp(原圖像大小：)whos( I);disp(壓縮圖像大?。?whos ( J);disp(圖像的壓縮比：)disp(m*n/length(J)實(shí)驗(yàn)步驟1打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MA TLAB程序；2調(diào)入“實(shí)驗(yàn)一”中獲取的數(shù)字圖像，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的行程（RLE ）編碼壓縮處理；3將原圖像在Photoshop軟件中打開，分別以不同的位圖文件格式進(jìn)行“另保存”，比較它們 的數(shù)據(jù)量。4記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告四、實(shí)驗(yàn)儀器1計(jì)算機(jī)；2 MATLAB、Photoshop 等程序;3移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。4記錄用的筆、紙。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1敘述實(shí)驗(yàn)過(guò)程；2提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像。六、思考題1.圖像中哪

19、些信息是主要的，哪些信息是次要的？ 2.簡(jiǎn)述離散余弦變換（DCT ）和行程編碼 （RLE ）的原理。實(shí)驗(yàn)四、圖像融合實(shí)驗(yàn)?zāi)康?熟悉圖像融合的意義和用途，理解圖像融合的原理；2掌握?qǐng)D像融合的一般方法；3掌握運(yùn)用MA TLAB軟件進(jìn)行圖像融合的操作。實(shí)驗(yàn)原理圖像融合的目的把來(lái)自多傳感器的數(shù)據(jù)互補(bǔ)信息合并成一幅新的圖像，以改善圖像的質(zhì)量。圖 像融合最簡(jiǎn)單的理解就是兩個(gè)(或多個(gè))圖像間的相加運(yùn)算。這一技術(shù)廣泛應(yīng)用于多頻譜圖像理解和醫(yī) 學(xué)圖像處理等領(lǐng)域。主要分為空域和頻域相加。本實(shí)驗(yàn)主要應(yīng)用MA TLAB軟件進(jìn)行兩幅圖像的融合。方法有：1圖像直接融合；2圖像傅立葉變換融合；3圖像小波變換融合。圖像融合的

20、MATLAB程序如下：1) 調(diào)入、顯示兩幅圖像的程序語(yǔ)句load tartan;Xl=X;mapl=map;Load sinsin;X2=X; map2=map; %打開圖像Subplot(1 2 1)Image(XI), colormap(mapl);Title (圖像 map)Subplot(1 2 2)Image(X2), colormap(map2);Title(圖像map2,) %顯示兩幅圖像2) 兩幅圖像直接融合的程序語(yǔ)句figure, subplot(1 3 1)image(Xl+X2)/2), colormap(map2) ; % 在空域內(nèi)直接融合title(兩圖像直接相加融合)顯