數(shù)字圖像實(shí)驗(yàn)云南民族大學(xué)

1、數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書吳慶暢 編云南民族大學(xué)物理與電子電氣信息工程學(xué)院前 言圖像是一種重要的信息源，圖像處理的最終目的就是要幫助人類理解信息的內(nèi)涵。數(shù)字圖像處理技術(shù)的研究?jī)?nèi)容涉及光學(xué)系統(tǒng)、微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)分析等領(lǐng)域，是一門綜合性很強(qiáng)的邊緣學(xué)科。隨著計(jì)算機(jī)的迅猛發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域?！皵?shù)字圖像處理”課程內(nèi)容主要包括利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像信息進(jìn)行圖像采集、圖像變換、圖像增強(qiáng)與恢復(fù)、圖像分割、圖像分析與理解、圖像壓縮、圖像傳輸?shù)雀鞣N處理的基本理論、典型方法和實(shí)用技術(shù)。通過本課程的學(xué)習(xí)，可使學(xué)生掌握有關(guān)圖像處理與圖像分析的基本概念、基礎(chǔ)理論、實(shí)用技術(shù)和典型方法。通過該系列實(shí)驗(yàn)

2、教學(xué)與實(shí)踐，使學(xué)生了解和掌握利用各種圖像采集設(shè)備_圖像掃描儀、數(shù)碼照相機(jī)、錄像機(jī)、數(shù)碼攝像機(jī)等獲取多種格式的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)圖像數(shù)據(jù)的方法及手段，了解圖像增強(qiáng)、圖像分割、圖像理解和分析算法的物理意義；了解圖像傳輸、圖像編碼等相關(guān)技術(shù)的基本原理、軟/硬件構(gòu)成以及典型的應(yīng)用，為將來的研究和應(yīng)用打下良好的基礎(chǔ)。應(yīng)用于圖像處理的計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)平臺(tái)很多，如VC+、MATLAB等。本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書選用MATLAB做實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，MATLAB是一種基于向量（數(shù)組）而不是標(biāo)量的高級(jí)程序語言，而數(shù)字圖像實(shí)際上就是一組有序的離散數(shù)據(jù)，從而MATLAB從本質(zhì)上就可以提供對(duì)圖像處理的技術(shù)支持。本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書共有14個(gè)實(shí)驗(yàn)，編選原則是

3、根據(jù)教學(xué)大綱和課程教材的教學(xué)內(nèi)容確定，指導(dǎo)老師可根據(jù)學(xué)時(shí)安排等具體情況靈活安排相關(guān)實(shí)驗(yàn)。書后附有MATLAB數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，可在實(shí)驗(yàn)時(shí)參考。編寫工作得到學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)及實(shí)驗(yàn)中心的大力支持和幫助，在此深表感謝。編者目 錄前言1目錄2實(shí)驗(yàn)一、數(shù)字圖像獲取- 1 -實(shí)驗(yàn)二、圖像的基本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)- 4 -實(shí)驗(yàn)三、圖像的傅立葉變換- 7 -實(shí)驗(yàn)四、圖像的離散余弦變換和哈達(dá)瑪變換- 9 -實(shí)驗(yàn)五、圖像的空域變換增強(qiáng)- 12 -實(shí)驗(yàn)六、圖像的空域?yàn)V波增強(qiáng)處理- 16 -實(shí)驗(yàn)七、圖像的壓縮- 21 -實(shí)驗(yàn)八、圖像復(fù)原- 27 -實(shí)驗(yàn)九、圖像的邊緣提取- 31 -實(shí)驗(yàn)十、彩色空間的表示及偽彩色圖像處理- 35 -實(shí)驗(yàn)

4、十一、形態(tài)學(xué)圖像處理- 40 -實(shí)驗(yàn)十二、綜合實(shí)驗(yàn)-圖像融合- 44 -實(shí)驗(yàn)十三、綜合實(shí)驗(yàn)-人臉圖像識(shí)別- 47 -實(shí)驗(yàn)十四、綜合實(shí)驗(yàn)-圖像水印- 50 -附錄：MATLAB數(shù)字圖像處理- 53 -參考文獻(xiàn)- 67 -實(shí)驗(yàn)一、數(shù)字圖像獲取一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵?、掌握使用掃描儀等數(shù)字化設(shè)備以及計(jì)算機(jī)獲取數(shù)字圖像的方法；2、修改圖像的存儲(chǔ)格式。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、掃描儀（或數(shù)碼相機(jī)、數(shù)字?jǐn)z象機(jī)）及其驅(qū)動(dòng)程序盤；3、圖像處理軟件（畫圖，photoshop, Microsoft photo edit等）；4、記錄用的筆、紙。三、實(shí)驗(yàn)原理用掃描儀獲取圖像也是圖像的數(shù)字化過程的方法之一。掃描儀按種類

5、可以分為手持掃描儀，臺(tái)式掃描儀和滾筒式掃描儀（鼓形掃描儀）。掃描儀的主要性能指標(biāo)有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位數(shù)）、掃描幅面和接口方式等。各類掃描儀都標(biāo)明了它的光學(xué)分辨率和最大分辨率。分辨率的單位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的縮寫，意思是每英寸的像素點(diǎn)數(shù)。掃描儀工作時(shí)，首先由光源將光線照在欲輸入的圖稿上，產(chǎn)生表示圖像特征的反射光（反射稿）或透射光（透射稿）。光學(xué)系統(tǒng)采集這些光線，將其聚焦在CCD上，由CCD將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，然后由電路部分對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換及處理，產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的數(shù)字信號(hào)輸送給計(jì)算機(jī)。當(dāng)機(jī)械傳動(dòng)機(jī)構(gòu)在控制電路的控制下，帶動(dòng)裝有光學(xué)系統(tǒng)和CCD的掃

6、描頭與圖稿進(jìn)行相對(duì)運(yùn)動(dòng)，將圖稿全部掃描一遍，一幅完整的圖像就輸入到計(jì)算機(jī)中去了。圖1.1掃描儀的工作原理掃描儀掃描圖像的步驟是:首先將欲掃描的原稿正面朝下鋪在掃描儀的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者圖紙照片；然后啟動(dòng)掃描儀驅(qū)動(dòng)程序后，安裝在掃描儀內(nèi)部的可移動(dòng)光源開始掃描原稿。為了均勻照亮稿件，掃描儀光源為長(zhǎng)條形，并沿y方向掃過整個(gè)原稿；照射到原稿上的光線經(jīng)反射后穿過一個(gè)很窄的縫隙，形成沿x方向的光帶，又經(jīng)過一組反光鏡，由光學(xué)透鏡聚焦并進(jìn)入分光鏡，經(jīng)過棱鏡和紅綠藍(lán)三色濾色鏡得到的RGB三條彩色光帶分別照到各自的CCD上，CCD將RGB光帶轉(zhuǎn)變?yōu)槟M電子信號(hào)，此信號(hào)又被A/D變換器轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字電子信

7、號(hào)。至此，反映原稿圖像的光信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)能夠接受的二進(jìn)制數(shù)字電子信號(hào)，最后通過串行或者并行等接口送至計(jì)算機(jī)。掃描儀每掃一行就得到原稿x方向一行的圖像信息，隨著沿y方向的移動(dòng)，在計(jì)算機(jī)內(nèi)部逐步形成原稿的全圖。在掃描儀的工作過程中，有兩個(gè)元件起到了關(guān)鍵的作用。一個(gè)是CCD，它將光信號(hào)轉(zhuǎn)換成為電信號(hào)；另一個(gè)是A/D變換器，它將模擬電信號(hào)變?yōu)閿?shù)字電信號(hào)。CCD是Charge Couple Device的縮寫，稱為電荷耦合器件，它是利用微電子技術(shù)制成的表面光電器件，可以實(shí)現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換功能。CCD在攝像機(jī)、數(shù)碼相機(jī)和掃描儀中應(yīng)用廣泛，只不過攝像機(jī)中使用的是點(diǎn)陣CCD，即包括x、y兩個(gè)方向用于攝取平面圖像，

8、而掃描儀中使用的是線性CCD，它只有x一個(gè)方向，y方向掃描由掃描儀的機(jī)械裝置來完成。CCD芯片上有許多光敏單元，它們可以將不同的光線轉(zhuǎn)換成不同的電荷，從而形成對(duì)應(yīng)原稿光圖像的電荷圖像。如果我們想增加圖像的分辨率，就必須增加CCD上的光敏單元數(shù)量。實(shí)際上，CCD的性能決定了掃描儀的x方向的光學(xué)分辨率。A/D變換器是將模擬量(Analog)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字量(Digital)的半導(dǎo)體元件。從CCD獲取的電信號(hào)是對(duì)應(yīng)于圖像明暗的模擬信號(hào)，就是說圖像由暗到亮的變化可以用從低到高的不同電平來表示，它們是連續(xù)變化的，即所謂模擬量。A/D變換器的工作是將模擬量數(shù)字化，例如將0至1V的線性電壓變化表示為0至9的10

9、個(gè)等級(jí)的方法是：0至小于0.1V的所有電壓都變換為數(shù)字0、0.1至小于0.2V的所有電壓都變換為數(shù)字10.9至小于1.0V的所有電壓都變換為數(shù)字9，實(shí)際上，A/D變換器能夠表示的范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10，通常是28=256、210=1024或者212=4096。如果掃描儀說明書上標(biāo)明的灰度等級(jí)是10bit，則說明這個(gè)掃描儀能夠?qū)D像分成1024個(gè)灰度等級(jí)，如果標(biāo)明色彩深度為30bit，則說明紅、綠、藍(lán)各個(gè)通道都有1024個(gè)等級(jí)。顯然，該等級(jí)數(shù)越高，表現(xiàn)的彩色越豐富。四、實(shí)驗(yàn)步驟1、 掃描儀與計(jì)算機(jī)和打印機(jī)的連接；2、 打開計(jì)算機(jī)，安裝掃描儀的驅(qū)動(dòng)程序；3、 分別相描一幅二值、灰度和彩色圖像；4、 調(diào)整

10、彩色圖像的色彩；5、 將獲得的圖像的格式轉(zhuǎn)換為“*.gif”的格式，保存或拷貝到MATLAB程序組根目錄的“work”文件夾中，以便后面的實(shí)驗(yàn)做為“原圖像”利用；6、 記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、敘述操作過程2、提交用掃描儀掃描得到的圖像。六、思考題1、掃描儀有哪些重要指標(biāo)？2、試述掃描儀的工作原理。3、你使用過哪些圖像獲取設(shè)備呢？實(shí)驗(yàn)二、圖像的基本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮鸵螅?、熟悉MATLAB圖像處理工具箱的使用；2、掌握?qǐng)D像讀取、顯示和保存的方法；3、了解圖像的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)及其在圖像處理中的意義二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙。三、實(shí)驗(yàn)原理1、利用

11、MATLAB圖像處理工具箱讀寫和顯示圖像文件以及有關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)采用imread函數(shù)讀出圖像；采用imwrite函數(shù)寫入圖像；采用imshow函數(shù)顯示圖像。利用iminfo函數(shù)了解圖像的基本信息；利用corr2、impixel、mean2、pixval等函數(shù)計(jì)算圖像的有關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)。詳細(xì)用法參考相關(guān)書籍2、計(jì)算圖像的有關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)圖像的大?。簣D像的大小是圖像的重要屬性，數(shù)值是寬度M（單位：像素）與高度N（單位：像素）的乘積。圖像的灰度平均值：該指標(biāo)是圖像f的所有灰度值得算術(shù)平均值，反映了一幅圖像的平均亮度協(xié)方差矩陣：設(shè)是大小為M*N的兩幅圖像，則兩幅圖像之間的協(xié)方差矩陣為：協(xié)方差矩陣是兩個(gè)圖像之間的相

12、關(guān)程度的一種度量。協(xié)方差矩陣為零時(shí)表明兩圖之間相互獨(dú)立，反之表示兩圖像之間相互依賴。越大，相關(guān)程度越強(qiáng)。若f=g，則單幅圖像的協(xié)方差即為該圖像的自協(xié)方差圖像的灰度標(biāo)準(zhǔn)差：由于方差按照數(shù)據(jù)的平方來計(jì)算，與灰度值相差大，難以直觀地衡量，所以對(duì)方差開平方得到標(biāo)準(zhǔn)差SD，標(biāo)準(zhǔn)差是評(píng)價(jià)離散度的較好指標(biāo)。圖像的相關(guān)系數(shù)：協(xié)方差可以作為兩幅圖像相關(guān)性的一種度量，但它受到兩圖像像素?cái)?shù)值的影響。因此，經(jīng)常將其歸一化成相關(guān)系數(shù)。兩個(gè)圖像的相關(guān)系數(shù)是描述圖像相關(guān)程度的統(tǒng)計(jì)量，反映了兩圖像相互的線性聯(lián)系密切程度的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。相關(guān)系數(shù)在01范圍內(nèi)變動(dòng)，其值越接近1，兩個(gè)圖像間的線性相關(guān)越密切；其值越接近0，相關(guān)越不密切。

13、四、實(shí)驗(yàn)步驟1、圖像文件的讀取格式：A=imread（文件名.文件格式）參考程序:clear;%清除 MATLAB 所有的工作平臺(tái)close all;%關(guān)閉已打開的圖形窗口I=imread('pout.tif');%讀取圖像imshow(I);%顯示圖像2、檢查內(nèi)存中的圖像格式：whos3、保存圖像格式：imwrite (A,文件名.文件格式)參考程序：將 pout.tif 圖像保存為 pout1.png；imwrite(I,pout1.png);I1=imread(pout1.png);imshow(I1);4、檢查新生成文件的內(nèi)容格式：imfinfo(文件名.文件格式)參考

14、程序：查看剛生成的圖像文件 pout1.png 的相關(guān)信息：imfinfo（pout1.png） imfinfo 函數(shù)語句行尾不加分號(hào)5、分別使用相關(guān)函數(shù)計(jì)算讀入圖像的相關(guān)系數(shù)、像素的平均值、像素的標(biāo)準(zhǔn)偏移等統(tǒng)計(jì)值或者根據(jù)實(shí)驗(yàn)原理部分的公式自編函數(shù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)值并和前面的值比較（參考程序略）。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、說明利用MATLAB圖像處理工具箱讀寫和顯示圖像文件、計(jì)算圖像文件的有關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)的原理；2、記錄讀取圖像的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；3、總結(jié)和完善上述圖像處理的程序；4、回答思考題，總結(jié)實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)。六、思考題1、說明圖像統(tǒng)計(jì)特征對(duì)圖像處理的意義。2、比較不同圖像的統(tǒng)計(jì)特征的差別，并分析原因。實(shí)驗(yàn)三、圖像

15、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、熟練掌握FFT變換及其應(yīng)用；4、通過實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn)；5、通過本實(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)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙。4、移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。三、實(shí)驗(yàn)原理1、應(yīng)用傅立葉變換進(jìn)行圖像處理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)、采樣點(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)圖像處理問題。2、傅立葉（Fourier）變換的定義二維Fourier變換和二維

16、離散傅立葉變換為：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，具體參見相關(guān)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。四、實(shí)驗(yàn)步驟1、打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MATLAB程序；2、利用MatLab工具箱中的函數(shù)編制FFT頻譜顯示的函數(shù);3、 a).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“.gif”;b)對(duì)這三幅圖像做FFT并利用自編的函數(shù)顯示其頻譜;4、實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像傅立葉變換的部分參考程序：I=imread(原圖像名.gif); %讀入原圖像文件imshow(I); %顯示原圖像fftI=fft2(I); %二維離

17、散傅立葉變換sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到頻譜中心RR=real(sfftI); %取傅立葉變換的實(shí)部II=imag(sfftI); %取傅立葉變換的虛部A=sqrt(RR.2+II.2);%計(jì)算頻譜幅值A(chǔ)=（A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225; %歸一化figure; %設(shè)定窗口imshow(A); %顯示原圖像的頻譜五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、說明FFT的原理；2、敘述利用MATLAB完成數(shù)字圖像的FFT的實(shí)驗(yàn)過程。3、提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像。六、思考題1、圖像的二維頻譜在顯示和處理時(shí)應(yīng)注意什么?2、試就二維離散傅立葉

18、變換的性質(zhì)應(yīng)用舉例。實(shí)驗(yàn)四、圖像的離散余弦變換和哈達(dá)瑪變換一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、了解圖像離散余弦變換和逆變換的原理；2、理解離散余弦變換系數(shù)的特點(diǎn)；3、理解離散余弦變換在圖像數(shù)據(jù)壓縮中的應(yīng)用；4、理解哈達(dá)瑪變換的原理。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙。4、移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。三、實(shí)驗(yàn)原理1離散余弦變換離散余弦變換的變換核為余弦函數(shù)，計(jì)算速度快，有利于圖像壓縮和其他處理。在大多數(shù)情況下，DCT 主要用于圖像的壓縮操作中，靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn) JPEG 就是采用的 DCT 變換。二維離散余弦變換的正反變換為：2離散哈達(dá)瑪變換哈達(dá)瑪變換本質(zhì)上是一種特殊排序的沃爾什變換

19、，哈達(dá)瑪變換矩陣也是一個(gè)方陣，只包括+1 和-1 兩個(gè)矩陣元素，各行或各列之間彼此是正交的，即任意二行相乘或二列相乘后的各數(shù)之間必定為零。哈達(dá)瑪變換的最大優(yōu)點(diǎn)在于它的變換核矩陣具有簡(jiǎn)單的遞推關(guān)系，即高階矩陣可以用兩個(gè)低階矩陣求得。最低階（N=2）的哈達(dá)瑪矩陣為：2N 階哈達(dá)瑪矩陣 H2N 與 N 階哈達(dá)瑪矩陣HN之間的遞推關(guān)系為：四、實(shí)驗(yàn)步驟1、打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MATLAB程序；2、對(duì)一幅圖像進(jìn)行離散余弦變換和反變換。部分參考代碼：RGB=imread('autumn.tif');%load imagefigure(1),imshow(RGB);I=rgb2gray(RGB);

20、%將 RGB 圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像figure(2),imshow(I);%顯示灰度圖像J=dct2(I);%余弦變換figure(3),imshow(log(abs(J),),colormap(jet(64),colorbar;J(abs(J)<10)=0;%將 DCT 變換值小于 10 的元素設(shè)為 0K=idct2(J)/255;figure(4),imshow(K);3、對(duì)一幅圖像進(jìn)行哈達(dá)瑪變換。部分參考程序（以一幅 256×256 的圖像為例，首先將其分割為 1024 個(gè) 8×8 的子圖像塊后，然后對(duì)每個(gè)圖像塊進(jìn)行變換，再按照每個(gè)系數(shù)的方差來排次序，保留方差較大

21、的系數(shù)，舍去方差較小的系數(shù)。保留原系數(shù)的二分之一，即 32 個(gè)系數(shù)，進(jìn)行 2:1 的壓縮。）cr=0.5; %設(shè)置壓縮比sig=imread('cameraman.tif');sig=double(sig)/255;%歸一化圖像figure(1),imshow(sig);m_sig,n_sig=size(sig);%求出圖像大小sizi=8;%給出圖像分快尺寸和保留系數(shù)的個(gè)數(shù)snum=64;t=hadamard(sizi);%分塊和進(jìn)行哈達(dá)瑪變換hdcoe=blkproc(sig,sizi sizi,'P1*x*P2',t,t');coe=im2col(

22、hdcoe,sizi sizi,'distinct');%重新排列系數(shù)coe_temp=coe;Y Ind=sort(coe);m,n=size(coe);%舍去具有較小方差的系數(shù)snum= snum-snum*cr;for i=1:ncoe_temp(Ind(1:snum),i) =0;endre_hdcoe=col2im(coe_temp,sizi sizi,m_sig n_sig,'distinct');%重建圖像re_sig=blkproc(re_hdcoe,sizi sizi,'P1*x*P2',t',t);re_sig=dou

23、ble(re_sig)/64;%系數(shù)歸一化figure(2);imshow(re_sig);error=sig.2-re_sig.2;%計(jì)算歸一化圖像的均方差MSE=sum(error(:)/prod(size(re_sig);五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、說明離散余弦正、反變換的原理；2、敘述實(shí)驗(yàn)過程，完善各程序。3、提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像。4、回答思考題六、思考題1、分析重建圖像、誤差圖像和DCT系數(shù)的關(guān)系。2、實(shí)驗(yàn)步驟3中若將圖像壓縮比減少到 8:1，壓縮比cr應(yīng)設(shè)置為多少？實(shí)驗(yàn)五、圖像的空域變換增強(qiáng)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握灰度直方圖的概念及其計(jì)算方法；2、掌握直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化的計(jì)算過

24、程；3、熟悉MATLAB中圖像增強(qiáng)的相關(guān)函數(shù)；二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙。4、移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。三、實(shí)驗(yàn)原理灰度直方圖(histogram)是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖像中具有每種灰度級(jí)的象素的個(gè)數(shù)，反映圖像中每種灰度出現(xiàn)的頻率。一般說來，灰度直方圖的橫坐標(biāo)是灰度級(jí)，縱坐標(biāo)是該灰度級(jí)出現(xiàn)的頻率，是圖像的最基本的統(tǒng)計(jì)特性。從概率論的觀點(diǎn)來理解，灰度出現(xiàn)的頻率可看作其出現(xiàn)的概率，這樣直方圖就對(duì)應(yīng)于概率密度函數(shù)PDF(Probability Density Function)，而概率分布函數(shù)就是直方圖的累積和，即概率密度函數(shù)的積分。1直方圖均衡化直方圖均

25、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(gè)灰度級(jí)上都具有相同的象素點(diǎn)數(shù)的過程。設(shè)灰度變換s =T(r)為斜率有限的非減連續(xù)可微函數(shù)，它將輸入圖像 A(x, y) 轉(zhuǎn)換為輸出圖像 B(x, y) ，輸入圖像的直方圖為 Ha(r) ，輸出圖像的直方圖為 Hb(s)，它們的關(guān)系如下：直方圖均衡化的基本思想是把原始圖像的直方圖變換成均勻分布的形式圖像灰度值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到了增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。具體方法 1） 列出原始圖像的灰度級(jí) Sk，k=0,1L-1；其中 L 是灰度級(jí)的個(gè) 2） 統(tǒng)計(jì)原始圖像各灰度級(jí)的象素?cái)?shù)目nk.。 3） 計(jì)算原始圖像直方圖各灰度級(jí)的頻率數(shù)。 4）

26、 計(jì)算原始圖像的累計(jì)直方圖。 5） 取整計(jì)算。 6） 確定映射關(guān)系。 7） 統(tǒng)計(jì)新直方圖各個(gè)灰度級(jí)的象素?cái)?shù)目nk。 8） 計(jì)算新的直方圖。2灰度變換灰度變換是圖像增強(qiáng)的另一種重要手段，它可使圖像動(dòng)態(tài)范圍加大，使圖像對(duì)比度擴(kuò)展，圖像更加清晰，特征更加明顯。1）線性灰度變換（1）曝光不足的圖像增強(qiáng)變換關(guān)系為：（2）灰度級(jí)集中的圖像增強(qiáng)變換關(guān)系為：2）分段線性灰度變換為了突出圖像中感興趣的目標(biāo)或者灰度區(qū)間，相對(duì)抑制那些不感興趣的灰度區(qū)域，而不犧牲其他灰度級(jí)上的細(xì)節(jié)。例如：設(shè)圖像中有30個(gè)灰度級(jí)，分別為 1,2,30，增強(qiáng)灰度級(jí)為（10,20）區(qū)域的圖像細(xì)節(jié)。變換關(guān)系為：四、實(shí)驗(yàn)步驟1、打開計(jì)算機(jī)，啟

27、動(dòng)MATLAB程序；2、調(diào)入數(shù)字圖像，并進(jìn)行計(jì)算機(jī)均衡化處理；（1）直方圖均衡化增強(qiáng)圖像對(duì)比度的部分參考程序：I=imread(原圖像名.gif); % 讀入原圖像J=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);

28、%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（2）通過灰度變換調(diào)整圖像對(duì)比度部分參考程序：I=imread('tire.tif');J=imadjust(I,0.2,0.4,);subplot(2,2,1),imshow(I);subplot(2,2,2),imshow(J);subplot(2,2,3),imhist(I);subplot(2,2,4)

29、,imhist(J);3、顯示原圖像的直方圖和經(jīng)過均衡化處理過的圖像直方圖。4、記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、敘述實(shí)驗(yàn)過程，完善各程序；2、提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像，總結(jié)各方法的特點(diǎn)。3、完成思考題。六、思考題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？3、用matlab實(shí)現(xiàn)對(duì)一幅灰度圖像進(jìn)行分段線形變換處理，試比較與直方圖均衡化處理的異同。實(shí)驗(yàn)六、圖像的空域?yàn)V波增強(qiáng)處理一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、了解空域?yàn)V波增強(qiáng)的基本原理；2、掌握平滑濾波器和銳化濾波器的使用；3、掌握?qǐng)D像中值濾波增強(qiáng)的使用；4、掌握低通濾波器和高通濾波器的使用二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1

30、、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙。4、移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。三、實(shí)驗(yàn)原理1、空域?yàn)V波增強(qiáng)空域?yàn)V波是在圖像空間中借助模板對(duì)圖像進(jìn)行領(lǐng)域操作，處理圖像每一個(gè)像素的取值都是根據(jù)模板對(duì)輸入像素相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)的像素值進(jìn)行計(jì)算得到的。空域?yàn)V波基本上是讓圖像在頻域空間內(nèi)某個(gè)范圍的分量受到抑制，同時(shí)保證其他分量不變，從而改變輸出圖像的頻率分布，達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的。空域?yàn)V波一般分為線性濾波和非線性濾波兩類。線性濾波器的設(shè)計(jì)常基于對(duì)傅立葉變換的分析，非線性空域?yàn)V波器則一般直接對(duì)領(lǐng)域進(jìn)行操作。各種空域?yàn)V波器根據(jù)功能主要分為平滑濾波器和銳化濾波器。平滑可用低通來實(shí)現(xiàn)，平滑的目的可分為兩類：一類是

31、模糊，目的是在提取較大的目標(biāo)前去除太小的細(xì)節(jié)或?qū)⒛繕?biāo)內(nèi)的小肩端連接起來；另一類是消除噪聲。銳化可用高通濾波來實(shí)現(xiàn)，銳化的目的是為了增強(qiáng)被模糊的細(xì)節(jié)。結(jié)合這兩種分類方法，可將空間濾波增強(qiáng)分為四類： 1） 線性平滑濾波器（低通） 2） 非線性平滑濾波器（低通） 3） 線性銳化濾波器（高通） 4） 非線性銳化濾波器（高通）空間濾波器都是基于模板卷積，其主要工作步驟是： （1） 將模板在圖中移動(dòng)，并將模板中心與圖中某個(gè)像素位置重合； （2） 將模板上的系數(shù)與模板下對(duì)應(yīng)的像素相乘； （3） 將所有乘積相加； （4） 將和（模板的輸出響應(yīng)）賦給圖中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素。一、平滑濾波器（1）線性平滑濾波器

32、線性低通平滑濾波器也稱為均值濾波器，這種濾波器的所有系數(shù)都是正數(shù)，對(duì)3×3的模板來說，最簡(jiǎn)單的是取所有系數(shù)為1，為了保持輸出圖像任然在原來圖像的灰度值范圍內(nèi)，模板與象素鄰域的乘積都要除以9。MATLAB提供了fspecial函數(shù)生成濾波時(shí)所用的模板，并提供filter2函數(shù)用指定的濾波器模板對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)算。（2）非線性平滑濾波器中值濾波器是一種常用的非線性平滑濾波器，其濾波原理與均值濾波器方法類似，但計(jì)算的不是加權(quán)求和，而是把領(lǐng)域中的圖像的象素按灰度級(jí)進(jìn)行排序，然后選擇改組的中間值作為輸出象素值。MATLAB提供了medfilt2函數(shù)來實(shí)現(xiàn)中值濾波。二、銳化濾波器圖像平滑往往使圖像中

33、的邊界、輪廓變得模糊，為了減少這類不利效果的影響，需要利用圖像銳化技術(shù)，使圖像的邊緣變得清晰。（1）線性銳化濾波器線性高通濾波器是最常用的線性銳化濾波器。這種濾波器的中心系數(shù)都是正的，而周圍的系數(shù)都是負(fù)的，所有的系數(shù)之和為0。對(duì)3×3的模板來說，典型的系數(shù)取值為：（2）非線性銳化濾波鄰域平均可以模糊圖像，因?yàn)槠骄鶎?duì)應(yīng)積分，所以利用微分可以銳化圖像。圖像處理中最常用的微分方法是利用梯度。常用的空域非線性銳化濾波微分算子有sobel算子、prewitt 算子、log算子等。四、實(shí)驗(yàn)步驟1、打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MATLAB程序；2、調(diào)入數(shù)字圖像，并進(jìn)行圖像的空域?yàn)V波增強(qiáng)處理；（1）均值濾波，部

34、分參考程序。I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入椒鹽噪聲 subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始圖像'); subplot(1,2,2); imshow(J); title('噪聲圖像'); K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255;%進(jìn)行 3×3 的均值濾波 K2=filter2(fspecial('average',5

35、),J)/255;%進(jìn)行 5×5 的均值濾波 K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255;%進(jìn)行 5×5 的均值濾波 figure,imshow(K1); title('3×3 模板均值濾波'); figure,imshow(K2); title('5×5 模板均值濾波'); figure,imshow(K3); title('7×7 模板均值濾波');（2）中值濾波，部分參考程序。I=imread('eight.tif');J=

36、imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入椒鹽噪聲subplot(2,2,1);imshow(J);title('噪聲圖像');K1=medfilt2(J,3 3);%進(jìn)行 3×3 的中值濾波K2=medfilt2(J,5 5);%進(jìn)行 5×5 的中值濾波K3=medfilt2(J,7 7);%進(jìn)行 5×5 的中值濾波subplot(2,2,2);imshow(K1);title('3×3 模板中值濾波');subplot(2,2,3);imshow(K2);tit

37、le('5×5 模板中值濾波');subplot(2,2,4);imshow(K3);title('7×7 模板中值濾波');（3）圖像銳化，部分參考程序。I=imread('saturn.tif');h=fspecial('laplacian');%得到用于濾波的濾波器I2=filter2(h,I);subplot(1,2,1);imshow(I);subplot(1,2,2);imshow(I2);（4）圖像非線性銳化，部分參考程序I=imread('rice.tif'); subplot(

38、2,2,1); imshow(I);h1=fspecial('sobel'); I1=filter2(h1,I);subplot(2,2,2); imshow(I1); title('sobel 算子濾波'); h2=fspecial('prewitt'); I2=filter2(h2,I); subplot(2,2,3);imshow(I2);title('prewitt 算子濾波');h3=fspecial('log');I3=filter2(h3,I);subplot(2,2,4);imshow(I3);ti

39、tle('log 算子濾波');3、顯示原圖像和經(jīng)過處理過的圖像，進(jìn)行效果比較。4、記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、敘述實(shí)驗(yàn)過程，完善各程序。2、提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像，總結(jié)各方法的特點(diǎn)。3、完成思考題。六、思考題1、簡(jiǎn)述均值濾波、中值濾波的原理。2、一幅圖像在傳輸過程中受到了均值為0，方差為0.01的高斯噪聲的干擾，試對(duì)噪聲圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。實(shí)驗(yàn)七、圖像的壓縮一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、理解有損壓縮和無損壓縮的概念；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；二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙；4、移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U

40、盤等）；5、常用圖像處理應(yīng)用軟件。三、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)量的壓縮稱為無損壓縮，無損壓縮不可能達(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

41、法，從信息論角度出發(fā)可分為兩大類。（1）冗余度壓縮方法，也稱無損壓縮、信息保持編碼或嫡編碼。具體說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。也就是說解碼圖像和原始圖像是有差別的，允許有一定的失真。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

42、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MATLAB程序進(jìn)行離散余弦變換（DCT）壓縮和行程編碼（Run Length Encoding， RLE）。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

43、，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)程序中。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壓縮圖像的過程為：(1)首先將輸入圖像分解為8×8或16×16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解壓的過程為：(1)對(duì)每個(gè)8×8或16×16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

44、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0。對(duì)于通常的圖像來說，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。在壓縮過程的第2步，還可以采用RLE和Huffman編碼來進(jìn)一步壓縮。2)行程編碼（RLE）原理：例如如下這幅的二值圖像，如果采用行程編碼可以按如下格式保存其中10和8表示圖像的寬和高。在這個(gè)小例子

45、中行程編碼并沒有起到壓縮圖像的作用。這是由于這個(gè)圖的尺寸過小，當(dāng)圖像尺寸較大時(shí)行程編碼還是不錯(cuò)的無損壓縮方法。對(duì)于灰度圖像和二值圖像，用行程編碼般都有很高的壓縮率。行程編碼方法實(shí)現(xiàn)起來很容易，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，BMP等。四、實(shí)驗(yàn)步驟1、將原圖像在Photoshop（或其它）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。2、打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MATLAB程序；3、調(diào)入數(shù)字圖像，并進(jìn)行圖像的壓縮處理；（1）利用DCT變換進(jìn)行圖像壓

46、縮的部分MATLAB參考程序。RGB = imread('原圖像名.tif');I = rgb2gray(RGB);J = dct2(I);imshow(log(abs(J),), colormap(jet(64), colorbarJ(abs(J) < 10) = 0;K = idct2(J);figure,imshow(I)figure,imshow(K,0 255);（2）利用DCT進(jìn)行JPEG圖像壓縮。I=imread(原圖像名.tif); %讀入原圖像；I=im2double(I); %將原圖像轉(zhuǎn)為雙精度數(shù)據(jù)類型；T=dctmtx(8); %產(chǎn)生二維DCT變換矩

47、陣B=blkproc(I,8 8,P1*x*P2,T,T); %計(jì)算二維DCT，矩陣T及其轉(zhuǎn)置T是DCT函數(shù)P1*x*P2的參數(shù)Mask= 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 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0; %二值掩膜，用來壓縮DCT系數(shù)，只留下DCT系數(shù)中左上角的10個(gè) B2=blkproc(B,8 8, P1.*x.,mask); %只保留DCT變換的10個(gè)系數(shù) I2= blkproc(B2,8,8,P1

48、*x*P2,T,T); %逆DCT，重構(gòu)圖像 Subplot(1,2,1);Imshow(I);title(原圖像)； %顯示原圖像Subplot(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，部分參考程序。I=checkerboard(10,2); %調(diào)入原圖像m n=size(I);J=;for i=1:m value=I(i,1); num=1; for j=2:nif I(i,j)=value num=num+1;

49、else J=J num value;num=1; value=I(i,j); endendI=J num value 0 0; %添加的行判斷位 0 0enddisp(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)4、顯示原圖像和經(jīng)過處理過的圖像，進(jìn)行效果比較。5、記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、敘述實(shí)驗(yàn)過程，畫出采用算法的流程框圖。完善各程序。2、提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和結(jié)果圖像，總結(jié)各方法的特點(diǎn)。3、完成思考題。4、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)。六、思考題1、簡(jiǎn)述壓縮率和保真度的關(guān)系。2、舉例簡(jiǎn)述不同壓縮算法的應(yīng)用

50、場(chǎng)合。3、討論同一算法對(duì)不同原始圖像壓縮性能的影響。實(shí)驗(yàn)八、圖像復(fù)原一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、了解圖像降質(zhì)退化的原因，并建立降質(zhì)模型；2、理解反向?yàn)V波圖像復(fù)原的原理；3、理解維納濾波圖像復(fù)原的原理；二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備1、計(jì)算機(jī)；2、MATLAB軟件；3、記錄用的筆、紙；4、移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）；5、常用圖像處理應(yīng)用軟件。三、實(shí)驗(yàn)原理圖像復(fù)原處理一定是建立在圖像退化的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上的，這個(gè)退化數(shù)學(xué)模型應(yīng)該能夠反映圖像退化的原因。圖像降質(zhì)過程的模型如圖1所示，其表達(dá)式為：（1）圖1 圖像降質(zhì)模型1）逆濾波圖像復(fù)原 逆濾波法是最簡(jiǎn)單的圖像恢復(fù)方法。對(duì)（1）式兩邊作二維傅立葉變換，得到H(u,v)為成像系統(tǒng)的

51、轉(zhuǎn)移函數(shù)。估算得到的恢復(fù)圖像的傅立葉變換為（2）若知道轉(zhuǎn)移函數(shù)H(u,v)，（2）式經(jīng)反變換即可得到恢復(fù)圖像，其退化和恢復(fù)的全過程用圖2表示。圖2 頻域圖像降質(zhì)及恢復(fù)過程逆濾波恢復(fù)法會(huì)出現(xiàn)病態(tài)性，若H(u,v)=0，而噪聲N(u,v)0，則N(u,v)/H(u,v)比F(u,v)大很多，使恢復(fù)出來與f(x,y)相差很大，甚至面目全非。一種改進(jìn)的方法是在H(u,v)=0的頻譜點(diǎn)及其附近，人為仔細(xì)設(shè)置 的值，使得在這些頻譜點(diǎn)附近，N(u,v)/H(u,v)不會(huì)對(duì)F(u,v)產(chǎn)生太大影響。第二種方法是考慮到降質(zhì)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)移函數(shù)H(u,v)的帶寬比噪聲要窄的多，其頻率特性也具有低通性質(zhì)，因此可令逆濾波的

52、轉(zhuǎn)移函數(shù)為2）維納濾波復(fù)原逆濾波簡(jiǎn)單，但可能帶來噪聲的放大，而維納濾波對(duì)逆濾波的噪聲放大有抑制作用。維納濾波是尋找一個(gè)濾波器，使得復(fù)原后圖像與原始圖像f(x,y)的方差最小，即如果圖像f(x,y)和噪聲n(x,y)不相關(guān)，且h(x,y)有零均值，則可導(dǎo)出維納濾波器的傳遞函數(shù)為式中 為退化系統(tǒng)傳遞函數(shù)H(u,v)的復(fù)共軛，和分別為噪聲和原始圖像的功率譜。實(shí)際上和往往是未知的，這時(shí)常用常數(shù)K來近似。四、實(shí)驗(yàn)步驟1、打開計(jì)算機(jī)，啟動(dòng)MATLAB程序；2、產(chǎn)生一模糊圖像，采用維納濾波圖像復(fù)原的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理； 部分參考程序：clear; %清除變量d=15 %設(shè)定長(zhǎng)度h=zeros(2*d+1,2

53、*d+1);h(d+1,1:2*d+1)=1/(2*d); %設(shè)置函數(shù) hf=imread('lena.bmp'); %讀取圖像m,n=size(f); %求出圖像大小fe=zeros(m+2*d,n+2*d); %擴(kuò)增 ffe(1:m,1:n)=f;he=zeros(m+2*d,n+2*d);he(1:2*d+1,1:2*d+1)=h; %擴(kuò)增 hF=fft2(fe);H=fft2(he);ns=5*rand(m+2*d,n+2*d); %產(chǎn)生噪聲g=ifft2(F.*H)+ns; %產(chǎn)生模糊且加載噪聲的圖像G=fft2(g);K=0; %設(shè)定 K 值F_est=(H.2).

54、/(H.2+K).*G./H; %維納濾波f_est=real(ifft2(F_est); %恢復(fù)后的圖像imshow(f); %顯示原始圖像figure;imshow(g(d+1:m+d,d+1:n+d),min(g(:) max(g(:); %顯示模糊后加噪聲的圖像figure;imshow(f_est(1:m,1:n),min(f_est(:) max(f_est(:);%顯示恢復(fù)后的圖像3、顯示原圖像和經(jīng)過處理過的圖像，進(jìn)行效果比較。4、記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容1、敘述實(shí)驗(yàn)過程，畫出采用算法的流程框圖。2、提交實(shí)驗(yàn)的原始圖像和重建圖像。3、完成思考題。4、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)。六、思考題1、引起圖像退化的原因。2、改變維納濾波的常數(shù)K，比較不同 K 值的復(fù)原圖像的效果。3、討論維納濾波復(fù)原方法和其他方法的適用范圍比較。實(shí)驗(yàn)九、圖像的邊緣提取一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、理解邊緣提取的原理；2、理解各種邊緣提取算子定義及其性質(zhì)；3、了解邊緣提取理論在圖