數(shù)據(jù)壓縮X課程論文

1、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)X課程論文一、寫作內(nèi)容： 1. 編程實現(xiàn)近似的JPEG基本系統(tǒng)壓縮編、解碼。要求實現(xiàn)的功能：1）彩色圖像的讀取和保存2）程序設(shè)計流程圖，并顯示壓縮前和壓縮后的效果，誤差和直方圖。3）算法實現(xiàn)4）結(jié)論提示：參考資料數(shù)據(jù)壓縮實驗六（見實驗指導(dǎo)書）二、撰寫格式撰寫格式按“范例要求”。數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的綜合應(yīng)用系 ( 院 )： 課題名稱： JPEG實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮 專業(yè)(方向)： 班 級： 班 學(xué)號： 學(xué) 生： 指導(dǎo)教師： 李 新 提交日期： 目錄摘 要71 圖像增強概述82 GUI程序173圖像增強小結(jié)224參考文獻:23摘 要 數(shù)字圖像處是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式并利用計算機對其進行處理的過

2、程。圖像增強是數(shù)字圖像處理的過程中經(jīng)常采用的一種方法，它對提高圖像質(zhì)量起著重要的作用。本文先對圖像增強的原理進行概述，然后對圖像增強的方法分類并給出直方圖增強、對比度增強、平滑與銳化等幾種常用的增強方法的理論基礎(chǔ)，通過MATLAB實驗得出的實際處理效果來對比各種算法的優(yōu)缺點，討論不同的增強算法的技術(shù)要點，并對其圖像增強方法進行性能評價。關(guān)鍵詞：圖像增強 直方增強 對比度增強 平滑 銳化 彩色圖像增強 AbstractDigital image processing is the procedures of converting image signal into digitalFormat,t

3、hen using the computer to process it.Image enhancement is digital image processing process often use a method to improve image quality.it plays image role.This article first introduces the principle of image enhancement and classification,and then focus on several methods to study such as and histog

4、ram used in learning the basic digital image with the approach,through Matlab experiment that the actual effect of various algorithms to compare the advantages and disadvantages to discuss the different enhancement algorithm.The application of occasions,and its image enhancement method of performanc

5、e avaluation. Key words:image Enhancement histogram enhancement contrast enhancement1 圖像增強概述1.1 圖像增強背景及意義在一般情況下，經(jīng)過圖像的傳送和轉(zhuǎn)換，如成像、復(fù)制、掃描、傳輸和顯示等，經(jīng)常會 造成圖像質(zhì)量的下降，即圖像失真。在攝影時由于光照條件不足或過度，會使圖像過暗或過亮；光學(xué)系統(tǒng)的失真、相對運動、大氣流動等都會使圖像模糊，傳輸過程中會引入各種類型的噪聲。總之輸入的圖像在視覺效果和識別方便性等方面可能存在許多問題，這類問題不妨統(tǒng)稱為質(zhì)量問題。圖像增強是指根據(jù)特定的需要突出圖像中的重要信息，同時減弱

6、去除不需要的信息。從不同的途徑獲取的圖像，通過進行適當(dāng)?shù)脑鰪娞幚?，可以將原本模糊不清甚至根本無法分辨的原始圖像處理成清晰的富含大量有用信息的可使用圖像，有效地去除圖像中的噪聲、增強圖像中的邊緣或者其他感興趣的區(qū)域，從而更加容易對圖像中感興趣的目標(biāo)進行檢測和測量。處理后的圖像是否保持原狀已經(jīng)是無關(guān)緊要的了，不會因為考慮到圖像的一些理想形式而去有意識的努力重現(xiàn)圖像的真實度。圖像增強的目的是增強圖像的視覺效果，將原圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和計算機分析處理的形式。它的一般要借助人眼的視覺特性，以取得看起來較好的視覺效果，很少涉及客觀和統(tǒng)一的評價標(biāo)準。增強的效果通常都與具體的圖像有關(guān)系，靠人的主觀

7、感覺加以評價。1.2 圖像增強的應(yīng)用 目前圖像增強處理的應(yīng)用已經(jīng)滲透到醫(yī)用已經(jīng)滲透到醫(yī)學(xué)診斷、航空航天、軍事偵察、指紋識別、無損探傷、衛(wèi)星圖片的處理等領(lǐng)域。如對X射線圖片、CT影像、內(nèi)窺鏡圖像進行增強，使醫(yī)生更容易從中確定病變區(qū)域，從圖像細節(jié)區(qū)域中發(fā)現(xiàn)問題；對不同時間拍攝的同一地區(qū)的遙感圖片進行增強處理，偵查是否有敵人軍事調(diào)動或軍事裝備及建筑出現(xiàn)；在煤礦工業(yè)電視系統(tǒng)中采用增強處理來提高工業(yè)電視圖像的清晰度，克服因光線不足、灰塵等原因帶來的圖像模糊、偏差等現(xiàn)象，減少電視系統(tǒng)維護的工作量。圖像增強技術(shù)的快速發(fā)展同它的廣泛應(yīng)用是分不開的，發(fā)展的動力來自穩(wěn)定涌現(xiàn)的新的應(yīng)用，我們可以預(yù)料，在未來社會中圖

8、像增強技術(shù)將會發(fā)揮更為重要的作用。1.3 圖像增強的方法（1） 直方圖均衡化 有些圖像在低值灰度區(qū)間上較大，使得圖像中較暗區(qū)域中的細節(jié)看不清楚。這時可以通過直方圖均衡化將圖像的灰度范圍分開，并且讓灰度頻率較小的灰度級變大，通過調(diào)整圖像灰度值的動態(tài)范圍，自動地增加整個圖像的對比度，使圖像具有較大的反差，細節(jié)清晰。（2） 對比度增強 有些圖像的對比度比較低，從而使整個圖像模糊不清。這時可以按一定的規(guī)則修改原來圖像的每一個像素的灰度，從而改變圖像灰度的動態(tài)范圍。（3） 平滑噪聲 有些圖像是通過掃描儀掃描輸入、或傳輸通道傳輸過來的。圖像中往往包含有各種各樣的噪聲。這些噪聲一般是隨機產(chǎn)生的，因此具有分布

9、和大小不規(guī)則性的特點。這些噪聲的存在直接影響著后續(xù)的處理過程，使圖像失真。圖像平滑就是針對圖像噪聲的操作，其主要作用是為了消除噪聲，圖像平滑的常用方法是采用均值濾波，均值濾波是一種線性空間濾波，它用一個有奇數(shù)點的掩模在圖像上滑動，將掩模中心對應(yīng)像素點的灰度值用掩模內(nèi)所有像素點灰度的平均值代替，如果規(guī)定了在取均值過程中掩模內(nèi)各像素點所占的權(quán)重，即各像素點所乘系數(shù)，這時就稱為加權(quán)均值濾波；中值濾波是一種非線性空間濾波，其與均值濾波的區(qū)別是掩模中心對應(yīng)像素點的灰度值用掩耳盜鈴模內(nèi)所有像素點灰度值化替。（4） 銳化 平滑噪聲是經(jīng)常會使圖像的邊緣變得模糊，針對平均和積分運算使圖像模糊，可對其進行反運算采

10、取微分算子使用模板和統(tǒng)計差值的方法，使圖像增強銳化。圖像 邊緣學(xué)科與高頻分量相對應(yīng)，高通濾波可以讓步高頻分量暢通無阻，而對低頻分量則充分限制，通過高通濾波器去除低上頻分量，也可以達到圖像銳化的目的。原圖為：1.4對比度增強程序：I=imread('IMG_0379.JPG');J=imadjust(I,0.3 0.7,);imshow(I);title('原圖');figure;imshow(J);title('增強對比度后的圖像');所得結(jié)果如下圖：1.5對比度增強中的彩色灰度變換程序如下：clearh=imread('IMG_0379

11、.JPG');c=rgb2gray(h);figure,imshow(c),title('原始圖像');g=imnoise(c,'gaussian',0.1,0.002);figure,imshow(g),title('加入高斯噪聲之后的圖像');結(jié)果如下圖：1.6圖像增強處理：灰度圖像處理，加噪聲處理，中值濾波處理的程序如下：clearclose allI=imread('IMG_0379.JPG');J=rgb2gray(I);J0=imnoise(J,'salt & pepper',0.02)

12、;J1=medfilt2(J0);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始圖像');subplot(2,2,2);imshow(J);title('灰度圖像');subplot(2,2,3);imshow(J0);title('加入噪聲后圖像');subplot(2,2,4);imshow(J1);title('中值濾波后圖像');結(jié)果如下圖：1.7局部平滑：img=rgb2gray(imread('IMG_0379.JPG');figure;subplot(2,2,1);imshow(

13、img);title('原圖像');img_noise=double(imnoise(img,'salt & pepper',0.06);subplot(2,2,2);imshow(img_noise,);title('加椒鹽噪聲的圖像');img_smoothed=imfilter(img_noise,fspecial('average',5);subplot(2,2,3);imshow(img_smoothed,);title('平滑圖像');結(jié)果如下：1.8頻率域平滑：i=imread('IM

14、G_0379.JPG');j=fspecial('average');y=imfilter(i,j);subplot(1,2,1);imshow(i);subplot(1,2,2);imshow(y);1.9頻率域銳化：I=imread('IMG_0379.JPG');H=-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1;y=imfilter(I,H);subplot(1,2,1);imshow(I);subplot(1,2,2);imshow(y)1.10直方圖均衡化程序如下：I=imread('IMG_0379.JPG');I=rg

15、b2gray(I);K=16;H=histeq(I,K);figure,subplot(2,2,1),imshow(I,);subplot(2,2,2),imshow(H,),hold on;subplot(2,2,3),hist(double(I),16),subplot(2,2,4),hist(double(H),16);結(jié)果如下：彩色圖像處理：1.11偽彩色增強程序如下：I=imread('IMG_0379.JPG');figure;imshow(I);title('原圖');X=grayslice(1,16)figure;imshow(X,hot(16)

16、;title('偽彩色增強');結(jié)果如下圖：1.12真彩色圖像分割：RGB=imread('IMG_0379.JPG');subplot(221),imshow(RGB);title('原始真彩圖像')subplot(222),imshow(RGB(:,:,1)title('真彩色圖像的紅色分量')subplot(223),imshow(RGB(:,:,2)title('真彩色圖像的綠色分量')subplot(224),imshow(RGB(:,:,3)title('真彩色圖像的藍色分量')結(jié)果如下

17、圖：2 GUI程序function varargout = untitled8(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, . 'gui_Singleton', gui_Singleton, . 'gui_OpeningFcn', untitled8_OpeningFcn, . 'gui_OutputFcn', untitled8_OutputFcn, . 'gui_LayoutFcn', , . 'gui_Cal

18、lback', );if nargin & isstr(varargin1) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin1);endif nargout varargout1:nargout = gui_mainfcn(gui_State, varargin:);else gui_mainfcn(gui_State, varargin:);endfunction untitled8_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)handles.output = hObject;guid

19、ata(hObject, handles);function varargout = untitled8_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)varargout1 = handles.output;function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)clc;close all;close(gcf);clear;function pushbutton3_Callback(hObj

20、ect, eventdata, handles)filename,pathname=uigetfile('*.jpg''*.bmp''*.tif''*.*','載入圖像');if isequal(filename,0)|isequal(pathname,0) errordlg('沒有選中文件','出錯'); return;else file=pathname,filename; global S S=file; x=imread(file); set(handles.axes1,&#

21、39;HandleVisibility','ON'); axes(handles.axes1); imshow(x); set(handles.axes1,'HandleVisibility','OFF'); axes(handles.axes2); imshow(x); handles.img=x; guidata(hObject,handles);endfunction pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)msgbox('你按了取消鍵','保存失敗&

22、#39;);function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)sfilename ,sfilepath=uiputfile('*.jpg''*.bmp''*.tif''*.*','保存圖像文件','untitled.jpg'); if isequal(sfilename,sfilepath,0,0) sfilefulln

23、ame=sfilepath ,sfilename; imwrite(handles.img,sfilefullname); else msgbox('你按了取消鍵','保存失敗'); endfunction pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)所得的圖像中有一些圖像如下：3圖像增強小結(jié)增強圖像中的有相信息，它可以是一個失真的過程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的強調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制

24、不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。圖像增強可分成兩大類：頻率域法和空間域法。前者把圖像看成一種二維信號，對進行基于二維傅里葉變換的信號增強。采用低通濾波（即只讓低頻信號通過）法，可去掉圖中的噪聲；采用高通濾波法，則可增強邊緣等高頻信號，使模糊的圖片變得清晰。具有代表性的空間域算法有局部求平均值法和中值濾波（取局部領(lǐng)域中的中間像素值），它們可用于去除或減弱噪聲。圖像增強的方法是通過一定手段對原圖像附加一些信息或變換數(shù)據(jù)，有選擇地突出圖像中感興趣的特征或者抑制（掩蓋）圖像中某些不需要的特征，使圖像與視覺響應(yīng)特性相匹配。在圖像增強過程中，不

25、分析圖像降質(zhì)的原因，處理后的圖像不一定逼近原始圖像。圖像增強技術(shù)根據(jù)增強處理過程所在的空間不同，可分為基于空域的算法和基于頻域的算法兩大類。基于空域的算法處理時直接對圖像灰度級做運算基于頻域的算法是在圖像的某種變換域內(nèi)對圖的變換系數(shù)值進行某種修正，是一種間接增強的算法?；诳沼虻乃惴ǚ譃辄c運算算法和領(lǐng)域去噪算法。點運算法即灰度級校正、灰度變換和直方圖修正等，目的或使圖像成像均勻，或擴大圖像動態(tài)范圍，擴展對比度。領(lǐng)域增強算法分為圖像平滑和銳化兩種。平滑一般用于消除圖像噪聲，但是也容易引起邊緣的模糊。常用算法有均值濾波、中值濾波。銳化的目的在于突出物體的邊緣輪廓，便于目標(biāo)識別。常用算法有梯度法、算

26、子、高通濾波、掩模匹配法、統(tǒng)計差值等。4參考文獻: 1 （美）Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods. 數(shù)字圖像處理（第二版）（英文版），北京：電子工業(yè)出版社，20042 Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods. 數(shù)字圖像處理（第二版），阮秋琦，阮宇智等譯.北京：電子工業(yè)出版社，20043 Rafael C. Gonzalez，Richard E. Woods，Steven L. Eddins. 數(shù)字圖像處理（MATLAB版），北京：電子工業(yè)出版社，20074 姚敏. 數(shù)字圖像處理. 北京：機械工業(yè)出版社，20065 霍宏濤. 數(shù)字圖像處理. 北京：機械工業(yè)出版社，20046 劉直芳，王運瓊，朱敏. 數(shù)字圖像處理與分析. 北京：清華大學(xué)出版社，20067 何明一，衛(wèi)保國. 數(shù)字圖像處理. 北京：科學(xué)出版社，20058 朱秀昌，劉峰，胡棟. 數(shù)字圖像處理與圖像通信. 北京：北京郵電大學(xué)出版社，20029 劉大會. 數(shù)字電視實用