數(shù)字圖像處理中有關(guān)于卷積的應(yīng)用

1、數(shù)字圖像處理（數(shù)字圖像處理（matlabmatlab版）版）第一章 基本原理第二章 亮度變換和空間卷積MATLAB的定義MATLAB是矩陣實(shí)驗(yàn)室（Matrix Laboratory）的簡稱，用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級技術(shù)計(jì)算語言和交互式環(huán)境。數(shù)字圖像處理matlab：利用MATLAB圖像處理工具箱進(jìn)行數(shù)字圖像處理的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，Matlab是標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算工具，圖像處理工具箱是一個(gè)matlab函數(shù)集，它擴(kuò)展了matlab解決圖像處理問題的能力。第1章 基本原理1.1常用的運(yùn)算符和數(shù)據(jù)及圖像類函數(shù)1.2讀取和顯示圖像及保存圖像1.3矩陣索引 1.1常用的運(yùn)算符和數(shù)據(jù)及圖像類函

2、數(shù)1.2 讀取和顯示圖像及保存圖像1.2.1 顯示圖像和讀取圖像 從磁盤里讀取一幅文件名為A_2.jpg的圖像，提取該圖像的基本信息，并通過imshow將圖像顯示出來。 在matlab程序的command windows里輸入如下： f=imread(A_2.jpg); whos f Name Size Bytes Class g 512x512x3 786432 uint8 array Grand total is 786432 elements using 786432 bytesPs:當(dāng)用imshow顯示另一幅圖像g時(shí)，MATLAB會在屏幕上用新圖像替換舊圖像并同時(shí)顯示第二幅圖像，可以使

3、用figure函數(shù)：figure，imshow(g)1.2.2. 顯示圖像的基本信息 imfinfo A_3.jpg ans = Filename: A_3.jpg FileModDate: 22-Nov-2010 17:10:22 FileSize: 112284 Format: jpg FormatVersion: Width: 512 Height: 512 BitDepth: 24 ColorType: truecolor FormatSignature: NumberOfSamples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequentia

4、l Comment: 其中字節(jié)數(shù)等于 Width *Height*BitDepth/8=512*512*24/8=786432壓縮比等于字節(jié)數(shù)除以文件尺=786432/112284=7.001壓縮比是在保持圖像質(zhì)量與要求一致的前提下得到的。除了在存儲方面有明顯的優(yōu)勢以外，這種壓縮比在單位時(shí)間內(nèi)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大約是壓縮前的7倍1.2.3 保存圖像使用imwrite函數(shù)輸入 imwrite（f,patient10_run1,jpg） 或者imwrite（f,patient10_run1,jpg） 若filename中不包含路徑信息，則imwrite將會將文件保存在 當(dāng)前目錄下。 另一種常用但只適用于

5、JPEG圖像的函數(shù)是imwrite，其語法為 輸入 imwrite（f,filename.jpg,quality,q） 其中，q是一個(gè)在0到100的整數(shù)（由于JPEG壓縮，q越小，圖像的退化就越嚴(yán)重）。1.2.4不改變像素值的情況下改變圖片的大小使用imwrite的參數(shù)已知原圖像f分辨率是128dpi,圖像大小事512*512，尺寸為4.0*4.0英寸，我們希望把原圖像縮小成為2*2英寸，但像素值保持512*512。Imwrite（f,A_2.jpg,compression,none,resolution,10241024）res=round(512*4/2)=10241.2.5 圖像類型1

6、亮度圖像2 二值圖像3 索引圖像4 RGB圖像1.3 矩陣索引大小512*512uint8類亮度圖像f輸入fp=f(end:-1:1,:)，imshow(fp) 圖像翻轉(zhuǎn)180其中-1代表的長度負(fù)號代表的是方向，1和end代表的是輸出圖像長度是和源圖像等長，最后一個(gè)冒號（：）代表的意思是舉例如下：A= 1 2 3 4 5 6B= 7 8 9A(1,:)=B 則A= 7 8 9 4 5 6輸入fc=f(129:384, 129:384); imshow（fc)是指取原圖像的像素區(qū)間在129,384區(qū)段上的圖像，fc的圖像的實(shí)際大小只相當(dāng)于原圖像的1/4倍這是在dpi(單位英寸內(nèi)像素值) 不變的情

7、況下圖片的大小發(fā)生變化的同時(shí)只能看見原圖像的局部。 fs=f(1:2:end, 1:2:end); imshow(fs)1:2:end代表的意思是即原圖像的長寬為512，用如上語句對圖像進(jìn)行了二次取樣，長度為2，取樣時(shí)每隔一個(gè)像素取一次，所以取樣后的圖像大小為256*256輸入plot(f(256,:); 所表達(dá)的意思是原圖像中部的一條水平掃描線。第2章 亮度變換和空間卷積2.1 亮度變換 2.1.1亮度變換函數(shù) 2.1.2 對數(shù)與對比度變換拉伸2.2 空間卷積 2.1 亮度變換2.1 亮度變換 表達(dá)式： g(x,y)=Tf(x,y)其中f(x,y)是輸入圖像，g(x,y)是處理后的圖像，T是

8、對f經(jīng)行處理的操作符，其定義在(x,y)的鄰域。亮度變換函數(shù)s=T(r)其中r是圖像f相應(yīng)點(diǎn)（x,y）是亮度，s表示圖像g相應(yīng)點(diǎn)（x,y）是亮度.函數(shù)imadjust:是灰度圖像進(jìn)行亮度變換的基本IPT工具。其語法為：g=imadjust(f,low_in high_in,low_out high_out,gamma) 此函數(shù)將圖像f中的亮度值映像到g中的新值，即將low_in high_in之間的值映射到low_out high_out之間的值。Low_in以下與high_in以上的值則被剪切掉，函數(shù)imadjust的所有輸入輸出均指定在0到1之間，已知f是uint8類圖像，則函數(shù)imadj

9、ust將乘以255來確定應(yīng)用中的實(shí)際值，若high_out小于low_out，則輸出亮度會反轉(zhuǎn)。 參數(shù)gamma指定了曲線的形狀，該曲線用來映射f的亮度值，以便生成圖像g。若gamma小于1，則映射被加權(quán)至更高更亮的輸出值，若gamma大于1，則映射被加權(quán)至更低更暗的輸出值。若省略函數(shù)的參量，則gamma默認(rèn)為1. g1=imadjust(f,0 1,1 0); g2=imadjust(f,0.5 0.75,0 1) imshow(g1) imshow(g2) 或者g=imcomplement(f)左邊的圖像是明暗反轉(zhuǎn)，可用于醫(yī)學(xué)上顯示病患的所在位置，右邊的圖像將0.5到0.75的灰度級擴(kuò)展到

10、0到1之間，為了剛好的突出我們感興趣的亮度帶。g3=imadjust(f,10)imshow(g3)表達(dá)的意思是在gamma值等于10是輸入和輸出都默認(rèn)在 (默認(rèn)在0,1之間)，這樣做的相比g2優(yōu)勢在于更加的壓縮的灰度級的低端同事擴(kuò)展了灰度級的高端。2.1.2對數(shù)和對比度拉伸變換對數(shù)與對比度拉伸變換是進(jìn)行動態(tài)范圍處理的基本工具，對數(shù)變換通過如下表達(dá)式實(shí)現(xiàn)： g=c*log(1+double(f) 其中，c是常數(shù)，該變換低值是0，高值是1.對數(shù)函數(shù)的形狀是固定的，而gamma曲線的形狀是可變的。 對數(shù)變換的主要的應(yīng)用是壓縮動態(tài)范圍， 當(dāng)執(zhí)行一個(gè)對數(shù)變換時(shí)，我們通常期望將導(dǎo)致的壓縮值還原為顯示的全

11、范圍，如： gs=im2uint8(mat2gray(g); 使用函數(shù)mat2gray可將值限定在0,1內(nèi)，使用函數(shù)im2uint8可將值限定在范圍0,255內(nèi)。 A所示的函數(shù)形式為 s=T(r)=1/(1+(m/r)E) r表示輸入函數(shù)的的亮度，s表示輸出函數(shù)的亮度值，E控制該函數(shù)的斜率，在matlab中，該式由如下語句對整幅圖像完成操作： g=1/(1+(m/(double(f)+eps)E) eps可以避免f出現(xiàn)0值時(shí)時(shí)的溢出現(xiàn)象。輸出值被縮放在范圍0,1內(nèi)。輸入g=im2uint8(mat2gray(log(1+double(f) imshow（g） 原圖像原圖像 執(zhí)行對數(shù)變換后的結(jié)果

12、執(zhí)行對數(shù)變換后的結(jié)果2.2 空間卷積數(shù)學(xué)中關(guān)于兩個(gè)函數(shù)的一種無窮積分運(yùn)算，是通過兩個(gè)函數(shù)f 和g 生成第三個(gè)函數(shù)的一種數(shù)學(xué)算子，表征函數(shù)f 經(jīng)過翻轉(zhuǎn)和平移與g 的重疊部分的累積。線性空間濾波又稱為空間卷積在執(zhí)行線性空間濾波時(shí)，我們必須理解兩個(gè)相關(guān)的含義，相關(guān)和卷積。相關(guān)是掩膜w在下圖1圖像f中移動的過程。卷積是相同的過程，只是在圖像f中移動w前，要將w旋轉(zhuǎn)180。 圖1 圖2 圖3 圖4 工具箱使用函數(shù)imfilter來實(shí)現(xiàn)空間卷積 g=imfilt(f,w, filtering_mode, boundary_opions，size_options) 如圖3所示，f為輸入圖像，w為濾波掩膜，其

13、他參數(shù)見圖4. 函數(shù)imfilter的通用算法為 g=imfilter(f, w ,replicate) 取一幅double類的圖像f，大小為512*512像素，再取一個(gè)大小為31*31的簡單濾波器w 輸入 w=ones（31） 使用默認(rèn)0填充imfilter函數(shù)的結(jié)果 原圖像原圖像 輸入輸入:fd=imfilter（f,w） imshow(fd) 使用replicate對外邊界的值來擴(kuò)展 使用symmetric通過鏡像來擴(kuò)展fr=imfilter(f,w,replicate);fs=imfilter(f,w,symmetric);通過將圖像看成一個(gè)二維周期函數(shù)的 將原圖像轉(zhuǎn)換為uint8類圖

14、像然后一個(gè)周期來擴(kuò)展邊界來擴(kuò)展 再通過replicate復(fù)制外邊界來擴(kuò)展 fc=imfilter(f,w,circular); figure, imshow(fc,); f8=im2uint8(f) ; f8r=imfilter(f8,w,replicate); imshow(f8r)visual studio中有關(guān)于卷積的應(yīng)用static void _convolveImageHoriz( _KLT_FloatImage imgin, ConvolutionKernel kernel, _KLT_FloatImage imgout) float *ptrrow = imgin-data; /

15、* Points to rows first pixel */ register float *ptrout = imgout-data, /* Points to next output pixel */ *ppp; register float sum; register int radius = kernel.width / 2; register int ncols = imgin-ncols, nrows = imgin-nrows; register int i, j, k; /* Kernel width must be odd */ assert(kernel.width % 2 = 1); /* Must read from and write to different images */ assert(imgin != imgout); /* Outputimage must be large enough to hold result */ assert(imgout-ncols = imgin-ncols); assert(imgout-nrows = imgin-nrows); /* For each row, do . */ for (j = 0 ; j nrows ; j+) /* Zero lef