专业综合实验指导书共21页.docx
- 文档编号:20103535
- 上传时间:2023-04-25
- 格式:DOCX
- 页数:36
- 大小:58.49KB
专业综合实验指导书共21页.docx
《专业综合实验指导书共21页.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《专业综合实验指导书共21页.docx(36页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
专业综合实验指导书共21页
专业综合实验指导书
单靠“死”记还不行,还得“活”用,姑且称之为“先死后活”吧。
让学生把一周看到或听到的新鲜事记下来,摒弃那些假话套话空话,写出自己的真情实感,篇幅可长可短,并要求运用积累的成语、名言警句等,定期检查点评,选择优秀篇目在班里朗读或展出。
这样,即巩固了所学的材料,又锻炼了学生的写作能力,同时还培养了学生的观察能力、思维能力等等,达到“一石多鸟”的效果。
――数字图像处理
家庭是幼儿语言活动的重要环境,为了与家长配合做好幼儿阅读训练工作,孩子一入园就召开家长会,给家长提出早期抓好幼儿阅读的要求。
我把幼儿在园里的阅读活动及阅读情况及时传递给家长,要求孩子回家向家长朗诵儿歌,表演故事。
我和家长共同配合,一道训练,幼儿的阅读能力提高很快。
(电子信息专业用)
观察内容的选择,我本着先静后动,由近及远的原则,有目的、有计划的先安排与幼儿生活接近的,能理解的观察内容。
随机观察也是不可少的,是相当有趣的,如蜻蜓、蚯蚓、毛毛虫等,孩子一边观察,一边提问,兴趣很浓。
我提供的观察对象,注意形象逼真,色彩鲜明,大小适中,引导幼儿多角度多层面地进行观察,保证每个幼儿看得到,看得清。
看得清才能说得正确。
在观察过程中指导。
我注意帮助幼儿学习正确的观察方法,即按顺序观察和抓住事物的不同特征重点观察,观察与说话相结合,在观察中积累词汇,理解词汇,如一次我抓住时机,引导幼儿观察雷雨,雷雨前天空急剧变化,乌云密布,我问幼儿乌云是什么样子的,有的孩子说:
乌云像大海的波浪。
有的孩子说“乌云跑得飞快。
”我加以肯定说“这是乌云滚滚。
”当幼儿看到闪电时,我告诉他“这叫电光闪闪。
”接着幼儿听到雷声惊叫起来,我抓住时机说:
“这就是雷声隆隆。
”一会儿下起了大雨,我问:
“雨下得怎样?
”幼儿说大极了,我就舀一盆水往下一倒,作比较观察,让幼儿掌握“倾盆大雨”这个词。
雨后,我又带幼儿观察晴朗的天空,朗诵自编的一首儿歌:
“蓝天高,白云飘,鸟儿飞,树儿摇,太阳公公咪咪笑。
”这样抓住特征见景生情,幼儿不仅印象深刻,对雷雨前后气象变化的词语学得快,记得牢,而且会应用。
我还在观察的基础上,引导幼儿联想,让他们与以往学的词语、生活经验联系起来,在发展想象力中发展语言。
如啄木鸟的嘴是长长的,尖尖的,硬硬的,像医生用的手术刀―样,给大树开刀治病。
通过联想,幼儿能够生动形象地描述观察对象。
长春工业大学计算机科学与工程学院
数字图像处理课程组
一、目的和意义
专业综合实验旨在将图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合,指导学生如何解决图像处理过程中经常遇到的实际问题,提高学生的综合素质。
所选择的软件工具来自公认的科学计算方面的引领者MathWorks公司的MATLAB图像处理工具箱,它为数字图像处理提供了一个稳定、宽泛的软件实现平台,其在教育和工业应用中同样占有优势。
本书重点强调了图像处理的基本问题的实现,帮助学生巩固对相关理论知识的理解。
二、实验要求
结合图像处理的基本知识,培养学生运用MATLAB软件进行编程并仿真实现,提高软件设计和编程能力。
通过分析实验结果,总结及撰写技术分析报告。
三、主要仪器设备及环境
微机Pentium4以上,32M以上内存,安装好WINDOWSXP以上、MATLAB7.0等有关软件。
四、实验内容
(一)常规实验项目
1.实验一图像显示
2.实验二图像变换
3.实验三图像增强
4.实验四图像分割
5.实验五图像压缩
6.实验六图像运算与区域处理
(二)综合设计性实验项目
1.设计一医学图像边缘检测(血细胞、血管、肝脏等)
2.设计二车牌图像定位、识别
3.设计三印刷字符分割、手写体数字识别
4.设计四图像编码算法研究(Huffman、游程编码、香农编码等)
5.设计五运动图像复原算法设计
6.设计六指纹图像特征提取算法设计
7.设计七彩色图像增强算法设计
实验一图像显示
一、实验目的
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像显示和颜色、光照技术。
本实验将具体介绍Matlab中用于图像显示、颜色转换的各个函数的具体用法。
二、实验要求
1.学习图像读取、显示及保存方法。
2.学习特殊图像显示技术
3.学习图像颜色模型转换技术
三、实验内容
1.读取图像
使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境,imread的语法为
imread('filename')
其中,filename是一个含有图像文件全名的字符串(包括任何可用的扩展名)。
注意,此处的单引号用以界定filename字符串。
如命令行
>>f=imread('d:
\image\rice.tif');
将TIFF图像rice.tif读入图像数组f。
命令行结尾处的分号用于取消输出。
若命令行未包含分号,则MATLAB会立即显示该行命令的运算结果。
MATLAB桌面工具条上的当前目录窗口会显示MATLAB的当前工作路径。
当filename中不包含任何路径信息时,imread会从当前目录中寻找并读取图像文件。
函数size可以给出一幅图像的行数和列数:
>>size(f)
ans=
256256
也可使用如下形式自动确定一幅图像的大小:
>>[M,N]=size(f);
将返回图像的行数(M)和列数(N)。
2.显示图像
使用函数imshow来显示图像,该函数在显示图像的同时创建了一个图形图像句柄对象,可以通过句柄的一些参数设置显示模式。
例1显示灰度图像
J=imread('eight.tif');
subplot(121);
imshow(J,[100,200]);%在灰度范围[100,200]内显示图像
subplot(122);
imshow(J,20);%以灰度等级20显示图像
当用imshow显示另一幅图像时,MATLAB会在屏幕上用新图像替换旧图像。
为保持第一幅图像并同时显示第二幅图像,可以使用figure函数:
例2显示二值图像
BW=imread('circles.tif');
imshow(BW)%显示二值图像
figure
(2)
imshow(~BW)%显示颜色反转后的二值图像
3.保存图像
使用函数imwrite可以将图像写到磁盘上,该函数的语法为
imwrite(f,'filename')
若filename中不包含路径信息,则imwrite会将文件保存到当前的工作目录中。
另一种常见但只适用于JPEG图像的函数语法是
imwrite(f,'filename.jpg','quality',q)
其中,q是一个在0到100之间的整数(由于JPEG压缩,q越小,图像的退化就越严重)。
4.特殊图像显示技术
例3添加颜色条
I=imread('saturn.tif');
H=[121;000;-1-2-1];
I2=filter2(h,I);
imshow(I2,[]),colorbar
例4显示多图像序列
mri=uint8(zeros(128,128,1,27));
forframe=1:
27
[mri(:
:
:
frame),map]=imread('mri.tif',frame);
end
imshow(mri(:
:
:
3),map);
例5显示多帧图像
mri=uint8(zeros(128,128,1,27));
forframe=1:
27
[mri(:
:
:
frame),map]=imread('mri.tif',frame);
end
%montage(mri,map);
例6动画显示
mri=uint8(zeros(128,128,1,27));
forframe=1:
27
[mri(:
:
:
frame),map]=imread('mri.tif',frame);
end
mov=immovie(mri,map);
movie(mov);
练习使用:
zoomon,zoomoff,imresize,imadjust,subimage,imrotate,imcrop,warp
例7把真彩色图像映射到柱面上
[x,y,z]=cylinder;
RGB=imread('eight.tif');
warp(x,y,z,RGB);
5.图像颜色转换技术
(1)褪色函数imapprox,rgb2ind
例8图像的褪色
[X,map]=imread('canoe.tif');
[Y,newmap]=imapprox(X,map,20);
imshow(X,map)
figure,imshow(Y,newmap)
(2)练习使用颜色模型转换函数:
rgb2hsv,hsv2rgb,ntsc2rgb,rgb2ntsc,rgb2ycbcr,ycbcr2rgb,rgb2gray,im2bw
rgb2hsv函数—将RGB模型转换为HSV模型。
其调用格式如下:
hsvmap=rgb2hsv(rgbmap)将RGB空间中m×3的色彩表rgbmap转换成HSV色彩空间的颜色映射表hsvmap;
HSV=rgb2hsv(RGB)将真彩色图像RGB转换为HSV色彩空间中的图像HSV。
rgb2ntsc函数——将RGB模型转换为NTSC模型。
其调用格式如下:
yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap)将RGB空间中m×3的色彩表rgbmap转换成YIQ色彩空间的颜色映射表yiqmap;
YIQ=rgb2ntsc(RGB)将真彩色图像RGB转换为YIQ色彩空间中的图像YIQ。
rgb2ycbcr函数——将RGB模型转换为YCbCr模型。
其调用格式如下:
ycbrmap=rgb2ycbcr(rgbmap)将RGB空间中的色彩表rgbmap转换成YCbCr空间中的颜色映射表ycbrmap;
Ycbcr=rgb2ycbcr(RGB)将真彩色图像RGB转换为YCbCr空间中的图像YCbCr。
hsv2rgb函数——将HSV模型转换为RGB模型。
其调用格式如下:
rgbmap=hsv2rgb(hsvmap)将HSV色彩空间的颜色映射表hsvmap转换成RGB空间中的色彩表rgbmap,rgbmap和hsvmap都是m×3的矩阵;
RGB=hsv2rgb(HSV)表示将HSV色彩空间的图像HSV转换为真彩色图像RGB。
ntsc2rgb函数——将NTSC色彩空间值转换为RGB色彩空间值。
其调用格式如下:
rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap)将YIQ空间中m×3的颜色映射表yiqmap转换成RGB空间中的色彩表rgbmap;
RGB=ntsc2rgb(YIQ)将NTSC色彩空间的图像YIQ转化为真彩色图像RGB。
ycbc2rgb函数——YCbCr模型转换为RGB模型。
其调用格式如下:
rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap)将YCbCr色图ycbcrmap转换到RGB色图rgbmap。
rgbmap和ycbcrmap都是m×3的数组。
RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)将YCbCr图像YCBCR转换成真彩色图像RGB。
四.撰写技术分析报告(略)
实验二图像变换
一、实验目的
学习灰度变换修正图像的颜色和灰度的方法。
学习图像直方图的生成和修正技术的原理和实现方法,理解其对于观察图像的意义。
了解图像变换的意义和手段,熟练掌握傅里叶变换等图像正交变换方法,了解二维频谱的分布特点。
二、实验要求
1.掌握灰度变换函数的用法,对图像进行灰度变换,增强对比度,显示变换前后的图像以及它们的灰度直方图。
2.选择一幅直方图不均匀的图像,对其作直方图均衡化处理,显示处理前后的图像以及它们的灰度直方图。
3.学习傅立叶变换等正交变换技术。
三、实验内容
1.灰度调整
函数imadjust是对灰度图像进行灰度变换的基本工具。
其语法为
g=imadjust(f,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)
此函数将图像f中的亮度值映象到g中的新值,即将low_in至high_in之间的值映射到low_outhigh_out之间的值。
low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了。
输入图像应为uint8类、uint16类或double类图像,输出图像与输入图像有着相同的类。
需要注意的是,不管f属于哪一个类,函数imadjust指定的强度值的范围均为[0,1]。
如果f是uint8类图像,则函数imadjust将乘以255来确定应用中的实际值;如果f是uint16类图像,则函数imadjust将乘以65535。
为[low_inhigh_in]或[low_outhigh_out]使用空矩阵([])会得到默认值[01]。
若high_out小于low_out,则输出亮度会反转。
参数gamma指定了曲线的形状,该曲线用来映射f的亮度值,以便生成图像g。
gamma的取值决定了输入图像到输出图像数据的映射方式,gamma<1,增强亮度;gamma>1,增强暗度,只有当gamma=1(缺省情况)时,这种映射才是线性映射。
例1灰度调整举例
I=imread('cameraman.tif');
J=imadjust(I,[00.2]),[0.51];
imshow(I);
figure,imshow(J)
这样的操作将显著增加图像的对比度,同时也扩宽了原始图像上黑色部分的变动范围,从而使摄影师所穿着的衣服的细节能够更容易分辨。
2.直方图均衡化
直方图是图像亮度分布的概率密度函数,是图像最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的分布情况和图像的明暗分布规律,。
直方图操作能有效地用于图像增强,其固有的信息还可用于在其他图像处理应用中,如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算,也适用于商用硬件设备,因此,它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化,改善图像的亮度分布状态,增强图像的视觉效果。
灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图,即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
直方图生成函数为imhist,其基本语法为
h=imhist(f,b)
其中,f为输入图像,h为其直方图,b是用于形成直方图的灰度级个数。
若b未包含在此变量中,则其默认值为256。
若处理的一幅uint8类图像,且b=2,则亮度标度范围被分成两个部分:
0至127和128至255。
所得的直方图将有两个值:
h
(1)等于图像在区间[0,127]内的像素总数,h
(2)等于图像在区间[128,255]内的像素总数。
直方图均衡化由工具箱中的函数histeq实现,该函数的语法为
g=histeq(f,nlev)
式中,f为输入图像,nlev是为输出图像指定的灰度级数。
若nlev等于L(输入图像中可能的灰度级的总数),则histeq直接执行变换函数T(rk)。
若nlev小于L,则histeq试图划分灰度级,以便能够得到较为平坦的直方图。
histeq中的默认值为nlev=64。
例2直方图均衡化示例
I=imread('tire.tif');%读入原图像
J=histeq(I);%对原图像进行直方图均衡化处理
imshow(I);%显示原图像
title('原图像');%给原图像加标题名
figure,imshow(J);%对原图像进行屏幕控制;显示直方图均衡化后的图像
title('直方图均衡化所得图像');%给直方图均衡化后的图像加标题名
figure;subplot(121);%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制;作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图
imhist(I,64);%将原图像直方图显示为64级灰度
title('原图像直方图');%给原图像直方图加标题名
subplot(122);%作第2幅子图
imhist(J,64);%将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度
title(‘均衡变换后的直方图’);%给均衡化后图像直方图加标题名
直方图均衡化修正后,图像直方图灰度间隔被拉大了,处理后的图像直方图分布更均匀了,图像在每个灰度级上都有像素点。
从处理前后的图像可以看出,许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。
从而实现图像增强,有利于图像的分析与识别。
3.直方图匹配(规定化)
函数histeq实现直方图匹配的形式为:
g=histeq(f,hspec)
其中,f为输入图像,hspec为指定的直方图(一个由指定值构成的行向量),g为输出图像,其直方图近似于指定的直方图hspec。
向量中包含对应于等分空间bin的整数值。
histeq的一个特性是在length(hspec)远小于图像f中的灰度级数时,图像g的直方图通常会较好地匹配hspec。
例3直方图规定化
I=imread('tire.tif');
hgram=50:
2:
250;%规定化函数
J=histeq(I,hgram);
imshow(J)
title('直方图规定化所得图像')
figure,imhist(J,64)
title('直方图规定化变换后的直方图')
4.图像正交变换
图像二维正交变换在数字图像处理中扮演着重要的角色,如,在傅里叶变换(FT,FourierTransform)域中,高频分量往往对应图像的边缘,利用这一性质可以从图像中抽取特征。
又如,傅里叶变换后,图像能量往往集中在少数项上,或者说能量主要集中在低频分量上,于是通过对低频成分分配较多的比特数,对高频成分分配较少的比特数,即可实现图像数据压缩。
再者,舍弃变换函数矩阵中某些幅度小的系数,可缩减计算维数,提高计算速度等等。
在实际应用中离散傅里叶变换DFT及其逆变换可以通过使用快速傅里叶变换(FFT)算法来实现。
一个大小为M×N的图像数组f可以通过使用函数fft2得到,该函数的简单语法为:
Y=fft2(X)
返回二维离散傅里叶变换,结果Y和X的大小相同。
仍为M×N,数据排列形式为:
数据的原点在左上角,而四个四分之一周期交汇于频率矩形的中心。
使用傅里叶变换时,需要对输入数据进行零填充。
在这种情况下,调用格式如下:
Y=fft2(X,P,Q)
使用该语法,fft2将使用所要求的0的个数对输入图像进行填充,以便结果函数的大小为P×Q。
傅里叶频谱可以使用函数abs来获得:
F=abs(Y)
该函数计算数组的每一个元素的幅度(实部和虚部平方和的平方根)。
函数fftshift将变换的原点移动到频率矩形的中心。
其语法为:
C=fftshift(Y)
其中,Y是用fft2计算得到的变换,C是已居中的变换。
该函数变换相当于将输入图像乘以(-1)x+y所得到的结果。
但要注意的是,这两种处理过程不可互换。
即fftshift(fft2(f))≠fft2(fftshift(f))。
可以用下面的命令行显示居中后的频谱:
>>C=fftshift(Y);
>>imshow(abs(C2),[])
虽然频谱移中后适于观看了,但该频谱中值的动态范围(0到204000)与8比特显示相比要大得多。
此时可以使用对数变换来解决该问题。
如:
>>F2=log(1+abs(C));
>>imshow(F2,[])
傅里叶逆变换可以用函数ifft2实现,其基本语法为
f=ifft2(F)
其中,F是傅里叶变换,f是结果图像。
例4利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序:
I=imread('原图像名.bmp');%读入原图像文件
imshow(I);%显示原图像
fftI=fft2(I);%二维离散傅立叶变换
sfftI=fftshift(fftI);%直流分量移到频谱中心
RR=real(sfftI);%取傅立叶变换的实部
II=imag(sfftI);%取傅立叶变换的虚部
A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值
A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;%归一化
figure;%设定窗口
imshow(A);%显示原图像的频谱
四、实验步骤
1.打开计算机,启动MATLAB程序;程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件;
2.调入“直方图”文件夹中的四幅数字图像,并进行直方图均衡化处理,显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。
3.利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的函数;
4.a).调入、显示“正交变换”文件夹中的图像;图像存储格式为“.bmp”;
b)对这四幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱;
c)讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。
5.记录和整理实验报告。
五、实验仪器
1.计算机PentiumⅣ;CPU586以上;32M以上内存;WindowsXP操作系统;Matlab7软件;
2.MATLAB程序;
3.移动式存储器(U盘等)。
4.记录用的笔、纸。
六、实验报告内容
1.叙述实验过程;
2.描述实验中编写的图像处理源代码。
3.提交实验的原始图像和结果图像。
4.总结并分析实验结果。
七、思考题
1.直方图是什么概念?
它反映了图像的什么信息?
2.直方图均衡化是什么意思?
它的主要用途是什么?
3.直方图规定化是什么意思?
它的主要用途是什么?
4.傅里叶变换有哪些重要的性质?
5.图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么?
实验三图像增强
一、实验目的
掌握常见的图像噪声种类。
学习用于图像增强中的去噪声等平滑技术。
理解在空间域邻域平均法和中值滤波的原理、特点、适用对象。
学习用于突出目标形状特征、改善视觉效果的图像锐化技术的原理和常用方法。
二、实验要求
1.用邻域平均法对含噪声图像进行滤波,比较不同邻域半径的处理效果。
2.用邻域平均法和中值滤波两种方法分别处理叠加椒盐噪声和高斯噪声的图像,比较其滤波效果。
三、实验原理及内容
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的有用信息,同时,消弱或去除某些不需要的信息,提高图像的使用价值的处理方法。
常用的图像增强技术有灰度修正法、直方图修正法,图像平滑处理、图像锐化处理、几何校正和彩色处理技术等空间域处理方法。
还有频域增强、维纳滤波和卡尔曼滤波等频率域处理方法。
1.噪声及其噪声的Matlab实现
实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声。
引起噪声的原因有敏感元器件的内部噪声、相片底片上感光材料的颗粒、传输通道的干扰及量化噪声等。
噪声产生的原因决定了噪声的分布特性及它与图像信号的关系。
根据噪声与信号的关系可以将其分为两种形式。
(1)加性噪声。
当噪声与图像信号g(x,y)无关,在这种情况下,含噪声图像f(x,y)可表示为f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)
信道噪声及扫描图像时产生的噪声都属于加性噪声。
(2)乘性噪声。
当噪声与图像信号有关时,又分为两种情况,一种是某像素处的噪声只与该像素的图像有关,另一种是某像素点处的噪声与该像素点及其邻域的图像信号有关。
例如,用飞点扫描器扫描图像时产生的噪声就与图像信号有关。
如果噪声和信号成正比,则含噪图像f(x,y)可以表示为
f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y)=[1+n(x,y)]g(x,y)
另外,还可以根据噪声服从的分布对其进行
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 专业 综合 实验 指导书 21