MATLAB基礎(chǔ)及應(yīng)用（第6版）課件：MATLAB綜合實(shí)訓(xùn)

MATLAB基礎(chǔ)及應(yīng)用（第6版）

MATLAB綜合實(shí)訓(xùn)本章要點(diǎn)：數(shù)字圖像的幾何操作數(shù)字圖像增強(qiáng)

數(shù)字圖像置亂與恢復(fù)數(shù)字水印算法的實(shí)現(xiàn)

8.1數(shù)字圖像的幾何操作1．項(xiàng)目要求

1）圖像的文件操作

2）圖像的剪裁操作

3）圖像的大小調(diào)整

4）圖像的旋轉(zhuǎn)

5）圖像的插值操作

6）拓展要求2．實(shí)施步驟1）討論、研究項(xiàng)目要求，明確項(xiàng)目?jī)?nèi)容；2）學(xué)習(xí)項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示，練習(xí)相關(guān)函數(shù)的用法；3）編寫程序，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目功能；4）圖形用戶界面的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；5）項(xiàng)目演示。二、項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示

函數(shù)功能函數(shù)格式說(shuō)明讀入圖像A=imread（‘文件名’，‘圖像格式’)從圖像文件中讀入圖像數(shù)據(jù)到變量A中。圖像格式包括bmp、tif、jpg、png等A=imread（‘文件名.擴(kuò)展名’)圖像顯示imshow（圖像變量名）顯示數(shù)據(jù)類型為uint8的灰度圖像imshow（圖像變量名，map）顯示數(shù)據(jù)類型為double的索引圖像。map為顏色圖圖像剪裁變量名=imcrop（圖像變量名）交互式剪裁。拖動(dòng)鼠標(biāo)選定剪裁區(qū)域變量名=imcrop（圖像變量名，[xywh]）非交互式剪裁。x和y為剪裁起點(diǎn)；w為寬、h度為高度二、項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示

函數(shù)功能函數(shù)格式說(shuō)明圖像大小調(diào)整變量名=imresize（圖像變量名，調(diào)整系數(shù)，‘參數(shù)’）比例調(diào)整。調(diào)整系數(shù)為“放大”或“縮小”的倍數(shù)；參數(shù)表示插值方法，包括nearest（默認(rèn)）、bilinear、bicubic等變量名=imresize（圖像變量名，[mn]，‘參數(shù)’）拉伸調(diào)整。得到尺寸為m×n的圖像，參數(shù)表示插值方法圖像旋轉(zhuǎn)變量名=imrotate（圖像變量名，角度，‘參數(shù)’）角度為正，逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)；角度為負(fù)，順時(shí)針旋轉(zhuǎn)。參數(shù)表示插值方法變量名=imrotate（圖像變量名，角度，‘參數(shù)’，‘crop’）crop可以將旋轉(zhuǎn)后超出原圖像的部分剪裁掉，得到與原圖像大小相同的部分圖像插值變量名=interp2（圖像變量名，n，‘參數(shù)’）n為插值次數(shù)。每插值一次，在兩個(gè)元素間插入一個(gè)點(diǎn)。參數(shù)表示插值方法【例8-1】對(duì)一幅圖像進(jìn)行剪裁、放大2倍和旋轉(zhuǎn)15°的處理。clearclcX=imread('cameraman.tif');%調(diào)入原圖像subplot(221);imshow(X);title('原圖像');%顯示原圖像X1=imcrop(X,[604010090]);%[604010090]為剪裁區(qū)域subplot(222);imshow(X1);title('原圖像剪裁塊');X2=imresize(X,2,'bilinear');%參數(shù)'bilinear'為雙線性插值subplot(223);imshow(X2);title('拉伸調(diào)整的原圖像');X3=imrotate(X,15,'bilinear','crop');%參數(shù)'crop'為返回同樣大小的圖像subplot(224);imshow(X3);title('旋轉(zhuǎn)的原圖像');三、項(xiàng)目評(píng)價(jià)

項(xiàng)目評(píng)價(jià)是在教師的主持下，通過(guò)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的講解演示，評(píng)估項(xiàng)目的完成情況，評(píng)價(jià)內(nèi)容如下： 1）圖像的視覺(jué)效果； 2）處理圖像與原始圖像之間的偏離程度； 3）圖形用戶界面是否友好。8.2數(shù)字圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)就是對(duì)圖像進(jìn)行加工，以得到對(duì)具體應(yīng)用來(lái)說(shuō)視覺(jué)效果更“好”，更“有用”的圖像。一、項(xiàng)目說(shuō)明1．項(xiàng)目要求（1）圖像測(cè)試（2）圖像添加噪聲（3）圖像的對(duì)比度調(diào)整（4）圖像求反（5）圖像平滑（6）拓展要求實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)操作的圖形用戶界面設(shè)計(jì)，包括“圖像測(cè)試”、“添加噪聲”、“對(duì)比度調(diào)整”、“圖像求反”和“圖像平滑”等基本功能。2．實(shí)施步驟1）討論、研究項(xiàng)目要求，明確項(xiàng)目?jī)?nèi)容；2）學(xué)習(xí)項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示，分析算法；3）仿真算法，完成項(xiàng)目；4）項(xiàng)目演示、講解設(shè)計(jì)方案，完成項(xiàng)目評(píng)價(jià)二、項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示

（1）圖像測(cè)試先將教師提供的圖像讀入工作空間，記下圖像尺寸和數(shù)據(jù)類型，利用hist函數(shù)繪制概率分布圖，注意橫坐標(biāo)的數(shù)值范圍和步長(zhǎng)；使用統(tǒng)計(jì)函數(shù)mean計(jì)算圖像均值。（2）圖像添加噪聲噪聲信號(hào)可以由隨機(jī)矩陣函數(shù)實(shí)現(xiàn)，直接與圖像相加即可，注意相加后的值不要超過(guò)圖像的數(shù)據(jù)范圍，也不要小于0；如果加噪的效果不明顯，可增大隨機(jī)矩陣的元素?cái)?shù)值，例如乘以一個(gè)大于1的系數(shù)。（3）圖像的對(duì)比度調(diào)整（4）圖像求反（5）圖像平滑將圖像中除四個(gè)邊（第1行、末行、第1列、末列）的元素外，每個(gè)元素都用其8鄰域與其自身相加之和的平均值代替，這種平滑方法稱為均值濾波；如果是用這9個(gè)元素的中間值代替就稱為中值濾波。元素的8鄰域指在該元素上、下、左、右、對(duì)角和反對(duì)角位置上的八個(gè)元素?！纠?-2】使用均值濾波方法的圖像平滑clearclcI=imread('cameraman.tif');%讀入圖像，I為uin8類型subplot(131);imshow(I);title('原圖像');A=round(randn(256,256)*15);%隨機(jī)矩陣放大15倍，生

成噪聲I1=I+uint8(A);%加入噪聲，A由double轉(zhuǎn)為uin8subplot(132);imshow(I1);title('加噪聲后的圖像');I2=double(I1);fori=2:255forj=2:255temp=0;form=1:3%均值濾波forn=1:3temp=temp+I2(i+m-2,j+n-2);endendI2(i,j)=round(temp/9);endendsubplot(133);imshow(uint8(I2));title('平滑操作后的圖像');

三、項(xiàng)目評(píng)價(jià)

圖像處理的效果與圖像本身有關(guān)，不同的圖像對(duì)同一種算法會(huì)有不同的表現(xiàn)?？蓮囊韵聨讉€(gè)方面評(píng)價(jià)：（1）主觀評(píng)價(jià)觀察圖像處理的視覺(jué)效果，綜合多個(gè)觀察者的評(píng)價(jià)意見(jiàn)。（2）算法評(píng)價(jià)主要評(píng)價(jià)算法是否正確、實(shí)現(xiàn)功能是否符合項(xiàng)目要求、有無(wú)功能擴(kuò)展、程序可讀性如何、算法是否簡(jiǎn)練、編寫是否規(guī)范、程序運(yùn)行效率如何等方面。（3）演示過(guò)程評(píng)價(jià)主要評(píng)價(jià)演示效果如何、對(duì)算法理解程度如何、回答問(wèn)題是否準(zhǔn)確、語(yǔ)言是否流暢等方面。8.3數(shù)字圖像置亂

圖像置亂是對(duì)圖像元素的位置按照某種規(guī)律（密鑰）重新排列，達(dá)到隱藏圖像真實(shí)內(nèi)容的目的，置亂后的圖像可以根據(jù)同樣的規(guī)律（密鑰）恢復(fù)。一、項(xiàng)目說(shuō)明1．項(xiàng)目要求（1）圖像的客觀評(píng)價(jià)（2）圖像置亂（3）置亂圖像恢復(fù)2．實(shí)施步驟1）討論、研究項(xiàng)目要求，明確項(xiàng)目?jī)?nèi)容；2）學(xué)習(xí)項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示，分析算法；3）仿真算法，討論、評(píng)價(jià)、修改算法，并確定一個(gè)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)方案；4）實(shí)現(xiàn)方案，完成項(xiàng)目；5）撰寫項(xiàng)目報(bào)告；6）項(xiàng)目演示、講解設(shè)計(jì)方案，完成項(xiàng)目評(píng)價(jià)。二、項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示

（1）圖像的客觀評(píng)價(jià)相關(guān)系數(shù)可以使用二維相關(guān)函數(shù)corr2實(shí)現(xiàn)；峰值信噪比的計(jì)算公式。式中：——大小為的原圖像

——處理后的圖像（2）圖像置亂方案一：類似于撲克洗牌。將圖像的全部偶數(shù)行提出，構(gòu)成圖像1；再提出全部奇數(shù)行構(gòu)成圖像2，連接圖像1和圖像2，構(gòu)成與原圖像同樣尺寸的新圖像；對(duì)新圖像的列進(jìn)行同樣的操作。重復(fù)n次，滿足要求即可，n為密鑰。方案二：先將圖像變成單列矩陣A，使每一個(gè)圖像元素都有一個(gè)唯一的地址（單列矩陣的行號(hào)），再利用randperm（隨機(jī)排列整數(shù)矩陣）函數(shù)生成一個(gè)同樣長(zhǎng)度的單列矩陣B，該矩陣與原圖像的尺寸信息作為密鑰保存；建立一個(gè)與A、B等長(zhǎng)的單列矩陣C，C中存放以矩陣B的元素值為地址的矩陣A的元素。（3）置亂圖像恢復(fù)需要知道置亂密鑰和置亂方案才能恢復(fù)出原圖像，用不同方案置亂的圖像需要用相應(yīng)的算法恢復(fù)。【例8-3】圖像置亂算法（方案2）clearclcX=imread('cameraman.tif');subplot(121)imshow(X)title('原圖像')%顯示原圖像A=X(:);B=randperm(65536);%生成隨機(jī)排列整數(shù)

矩陣，作為置亂密鑰C=zeros(65536,1);fori=1:65536C(i)=A(B(i));%置亂，用密鑰重新排列

圖像矩陣endD=zeros(256);k=1;fori=1:256%將單列矩陣轉(zhuǎn)換成與原圖像

同樣尺寸的矩陣forj=1:256D(j,i)=C(k);k=k+1;endendsubplot(122)imshow(uint8(D))%uint8(D)強(qiáng)制轉(zhuǎn)

換D的數(shù)據(jù)格式title('置亂后的圖像')imwrite(uint8(D),'d:\image.bmp','bmp')%

保存置亂后的圖像fid=fopen('d:\test.bin','wb')%保存密鑰fwrite(fid,B,'double')fclose(fid)【例8-4】方案2的圖像恢復(fù)程序clearclcRD=imread('d:\image.bmp','bmp');%讀入

置亂后的圖像subplot(121)imshow(RD)title('置亂后的圖像')fid=fopen('d:\test.bin','rb')%讀入密鑰RB=fread(fid,65536,'double');fclose(fid)RC=RD(:);%生成單列矩陣RA=zeros(65536,1);fori=1:65536RA(RB(i))=RC(i);%恢復(fù)，用密鑰重

新排列置亂的矩陣EndX=zeros(256);k=1;fori=1:256%將單列矩陣轉(zhuǎn)換成與原圖像

同樣尺寸的矩陣forj=1:256X(j,i)=RA(k);k=k+1;endendX=uint8(X);subplot(122)imshow(X)title('恢復(fù)的圖像')三、項(xiàng)目評(píng)價(jià)（1）客觀評(píng)價(jià)利用峰值信噪比和相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)評(píng)價(jià)圖像置亂效果和恢復(fù)效果。（2）算法評(píng)價(jià)主要評(píng)價(jià)算法實(shí)現(xiàn)方案的優(yōu)勢(shì)和缺陷，安全性如何？運(yùn)算時(shí)間是多少？有無(wú)實(shí)用價(jià)值等方面。（3）項(xiàng)目開(kāi)發(fā)文檔評(píng)價(jià)主要評(píng)價(jià)文檔內(nèi)容是否完整、分析是否全面、結(jié)構(gòu)是否合理、語(yǔ)句是否通順、編輯排版是否規(guī)范等方面。（4）論述答辯過(guò)程評(píng)價(jià)主要評(píng)價(jià)答辯態(tài)度如何、思路是否清晰、回答是否準(zhǔn)確、語(yǔ)言是否流暢、對(duì)算法不足方面有無(wú)認(rèn)識(shí)等方面。8.4數(shù)字水印技術(shù)

數(shù)字水印就是將版權(quán)（或認(rèn)證）信息嵌入到多媒體數(shù)據(jù)中，但不影響原始數(shù)據(jù)的正常使用，目的是鑒別非法復(fù)制或盜用的數(shù)字圖像產(chǎn)品，主要用于數(shù)字產(chǎn)品的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、產(chǎn)品防偽等方面。一、項(xiàng)目說(shuō)明1．項(xiàng)目背景介紹（1）數(shù)字水印分類1）按水印特性劃分2）按水印所附載的媒體劃分3）按水印的檢測(cè)過(guò)程劃分4）按水印的內(nèi)容劃分（2）數(shù)字水印的評(píng)價(jià)1）隱蔽性是指原始圖像在嵌入水印后的改變程度。可以用原始圖像與嵌入水印后的圖像進(jìn)行比較來(lái)確定其隱蔽性。2）魯棒性是指含有水印的圖像在經(jīng)過(guò)各種線性和非線性處理后，提取的水印與原始水印之間的差別。差別的大小常用來(lái)判斷待測(cè)圖像中是否存在水印。3）水印容量是指水印的信息量。水印容量和魯棒性之間是相互矛盾的，水印容量的增加會(huì)帶來(lái)魯棒性的下降，對(duì)隱蔽性也有同樣的影響。2．項(xiàng)目要求

以一幅256×256的256級(jí)灰度圖像woman作為原始圖像，以一幅256×256的黑白圖像text.png的局部作為水印圖像。水印檢測(cè)不需要原始圖像，只需要密鑰；水印具有一定的隱藏性和魯棒性。（1）隱蔽性要求含有水印的圖像與原始圖像在視覺(jué)上無(wú)明顯改變、峰值信噪比大于30、相關(guān)系數(shù)大于0.95。提取的水印圖像與嵌入的水印圖像相關(guān)系數(shù)大于0.9，視覺(jué)上無(wú)明顯差別。（2）魯棒性要求含有水印的圖像經(jīng)過(guò)剪切、加噪聲、濾波、壓縮等處理后，提取的水印圖像在視覺(jué)上變化不大，與原水印的峰值信噪比大于30、相關(guān)系數(shù)大于0.85。（3）水印容量在滿足隱蔽性和魯棒性指標(biāo)的前提下，水印容量越多越好。3．實(shí)施步驟1）討論、研究項(xiàng)目要求，明確項(xiàng)目?jī)?nèi)容；2）檢索、閱讀參考資料，學(xué)習(xí)項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示；3）仿真算法，討論、評(píng)價(jià)、修改算法，并確定一個(gè)項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)方案；4）實(shí)現(xiàn)方案，完成項(xiàng)目；5）撰寫項(xiàng)目報(bào)告；6）項(xiàng)目演示、講解設(shè)計(jì)方案，完成項(xiàng)目評(píng)價(jià)。二、項(xiàng)目設(shè)計(jì)提示（1）數(shù)字水印嵌入模型（2）數(shù)字水印提取模型（3）算法介紹1）最低有效位算法（LSB）：是一種典型的空間域信息隱藏算法。用特定的密鑰產(chǎn)生隨2）變換域水印算法：變換域水印算法是目前研究最多的一種數(shù)字水印，具備魯棒性強(qiáng)、隱蔽性好的特點(diǎn)?！纠?-5】水印嵌入算法clearclcX=imread('cameraman.tif');%調(diào)入原始圖像subplot(131)imshow(X)title('原始圖像')DW=imread('text.png');%讀入原始圖像subplot(132)imshow(DW)title('水印的原始圖像')key=10;%密鑰key，量化步長(zhǎng)為10DX=zeros(256);fori=1:256forj=1:256d=X(i,j)/key;%量化元素rd=round(d);%四舍五入取整c=rem(rd,2); %除2取余數(shù)。偶數(shù)時(shí)，c=0；奇數(shù)

時(shí)，c=1ifDW(i,j)==c%判斷元素與水印序列的奇

、偶是否相同DX(i,j)=X(i,j)+(rd-d)*key;%相同，量化成最近

的步長(zhǎng)整數(shù)倍elseDX(i,j)=X(i,j)+(rd-d+1)*key;%不同，增加一個(gè)

步長(zhǎng)。如80變?yōu)?0endendendsubplot(133)DX=uint8(DX);%為了正確顯示和保存，

強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換imshow(DX)title('含有水印的圖像')imwrite(DX,'d:\waterimage.bmp','bmp')%保存含有