唐榆-多媒體期中考試

多媒體信息處理期中考試 1228401060 信息工程 唐榆以下有兩幅圖像，其中圖1（a）為待處理的圖像。請(qǐng)找出一種灰度變換，使得1（a）經(jīng)過(guò)該變換后具有圖1(b)的灰度直方圖。圖1(a)圖1(b)要求：顯示出上述兩圖像的灰度直方圖；給出處理算法的基本步驟；給出圖1(a)經(jīng)處理以后的結(jié)果圖像及其直方圖；（4 ）比較圖1(b)與結(jié)果圖像直方圖，是否存在差別？若存在，請(qǐng)給出其原因。答,1，圖1(a)的灰度直方圖為：圖1(b)的灰度直方圖為：2，算法的基本步驟：1，讀入圖像并顯示兩幅圖像的灰度直方圖；2，把圖1(a)的灰度從12~80變換到0~227，用imadjust函數(shù)實(shí)現(xiàn)；3，顯示圖1(a)的圖像及灰度直方圖。顯示圖1(a)圖像：end%未被賦值的元素取原值x3=x2(3:p+2,3:q+2);%把圖像還原成原來(lái)大小d=uint8(x3);試求下述圖像的2D傅里葉變換，并顯示其二維頻譜圖像圖3要求：寫出二維傅里葉變換的表達(dá)式；若要求清晰地顯示出頻譜中明暗相間的條紋，請(qǐng)給出灰度變換表達(dá)式；3，給出二維頻譜圖像（要求清晰地顯示出頻譜中明暗相間的條紋，且原點(diǎn)位于圖像的中心位置）二維傅里葉變換的表達(dá)式：2,灰度變換一般表達(dá)式： g(x,y)=a+ln(f(x,y)+1)/blnc;3,二維頻譜圖像: 灰度變換前：灰度變換后：附程序：I0=imread('圖3.bmp');temp1=fft2(I0);%求二維傅立葉變換temp2=fftshift(temp1);%原點(diǎn)位于圖像的中心位置temp3=log(1+abs(temp2));%進(jìn)行灰度變換figure;imshow(temp3,[]);figure;imshow(temp2,[]);請(qǐng)利用不同尺寸的理想低通濾波器對(duì)下述圖像進(jìn)行處理：圖4要求：給出不同尺寸濾波器處理的結(jié)果；利用理想低通濾波器的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)（給出圖像）解釋上述處理結(jié)果中的振鈴效應(yīng)。不同尺寸濾波器處理的結(jié)果：Freq取20：Freq取30： Freq取40：利用理想低通濾波器的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)（給出圖像）解釋上述處理結(jié)果中的振鈴效應(yīng),：曲線形似余弦函數(shù)，幅值不斷變小，像素點(diǎn)的曲線近似為脈沖函數(shù)f(x)，而卷積實(shí)際上是把脈沖函數(shù)h(x)復(fù)制到f(x)對(duì)應(yīng)的位置，顯然h(x)原來(lái)清晰的點(diǎn)被模糊了，對(duì)于復(fù)雜的圖像，即產(chǎn)生振鈴現(xiàn)象。附程序：I=imread('圖4.bmp');%生成濾鏡ff=imidealflpf(I,20);%應(yīng)用濾鏡out=imfreqfilt(I,ff);figure;imshow(I);%顯示原圖像title('Source');%計(jì)算FFT并顯示temp=fft2(double(I));temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp));figure;imshow(temp,[]);title('Source');figure;imshow(out);title('IdealLPF,freq=20');%計(jì)算FFT并顯示temp=fft2(out);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp));figure;imshow(temp,[]);title('IdealLPF,freq=20');%生成濾鏡ff=imidealflpf(I,30);%應(yīng)用濾鏡out=imfreqfilt(I,ff);%計(jì)算FFT并顯示temp=fft2(double(I));temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp));figure;imshow(temp,[]);title('Source');figure;imshow(out);title('IdealLPF,freq=30');%計(jì)算FFT并顯示temp=fft2(out);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp));figure;imshow(temp,[]);title('IdealLPF,freq=30');%生成濾鏡ff=imidealflpf(I,40);%應(yīng)用濾鏡out=imfreqfilt(I,ff);%計(jì)算FFT并顯示temp=fft2(double(I));temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp));figure;imshow(temp,[]);title('Source');figure;imshow(out);title('IdealLPF,freq=40');%計(jì)算FFT并顯示temp=fft2(out);temp=fftshift(temp);temp=log(1+abs(temp));figure;imshow(temp,[]);title('IdealLPF,freq=40');functionout=imfreqfilt(I,ff)%快速傅里葉變換f=fft2(double(I));%移動(dòng)原點(diǎn)s=fftshift(f);%應(yīng)用濾鏡及反變換out=s.*ff;%對(duì)應(yīng)元素相乘實(shí)現(xiàn)頻域?yàn)V波out=ifftshift(out);out=ifft2(out);%求模值out=abs(out);%歸一化并顯示out=out/max(out(:));functionout=imidealflpf(I,freq)%freq為截止頻率[M,N]=size(I);out=ones(M,N);fori=1:Mforj=1:Nif(sqrt(((i-M/2)^2+(j-N/2)^2))>freq)out(i,j)=0;endendend請(qǐng)利用形態(tài)學(xué)濾波的方法，提取出下列圖像的邊界圖5要求：給出結(jié)構(gòu)元素表達(dá)式；給出形態(tài)學(xué)濾波的數(shù)學(xué)表達(dá)式；給出處理結(jié)果。結(jié)構(gòu)元素為3*3的正方形；形態(tài)學(xué)濾波的數(shù)學(xué)表達(dá)式：處理結(jié)果：內(nèi)邊緣：外邊緣：內(nèi)外邊緣：附程序I=imread('圖5.jpg')； figure,imshow(I); se=strel('square',3);%3*3的正方形結(jié)構(gòu)元素 Ie1=imerode(I,se);%腐蝕得到內(nèi)部點(diǎn) Iout1=I-Ie1;%得到內(nèi)邊緣 figure,imshow(Iout1); Ie2=imdilate(I,se);%膨脹得到外部點(diǎn) Iout2=Ie2-I;%得到外邊緣 figure,imshow(Iout2); Iout3=Ie2-Ie1;%得到內(nèi)外邊緣 figure,imshow(Iout3);請(qǐng)利用Canny算子提取下列圖像中的邊緣圖6要求：給出算法的主要步驟；,2，給出算法的處理結(jié)果。算法的主要步驟：第一步首先用二維高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑第二步用2×2鄰域一階偏導(dǎo)的有限方差來(lái)計(jì)算平滑后的數(shù)據(jù)陣列I(x,y)的梯度幅值和梯度方向第三步，為了精確定位邊緣，必須細(xì)化梯度幅值圖像M(i,j)中的屋脊帶，只保留幅值局部變化最大的點(diǎn)，