《数字图像及模式识别》上机实验指导书.docx
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《数字图像及模式识别》上机实验指导书
《数字图像及模式识别》上机实验指导书
2009.2By梅斌
目录
实验一数字图像获取2
实验二图像的傅立叶变换5
实验三图像增强7
实验四图象分割10
实验一数字图像获取
一、实验目的
1、掌握使用扫描仪等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法;
2、了解数字图像的获取与存储。
二、实验原理
用扫描仪获取图像也是图像的数字化过程的方法之一。
扫描仪按种类可以分为手持扫描仪,台式扫描仪和滚筒式扫描仪(鼓形扫描仪)。
扫描仪的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率(色彩位数)、扫描幅面和接口方式等。
各类扫描仪都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi,dpi是英文DotPerInch的缩写,意思是每英寸的像素点数。
扫描仪工作时,首先由光源将光线照在欲输入的图稿上,产生表示图像特征的反射光(反射稿)或透射光(透射稿)。
光学系统采集这些光线,将其聚焦在CCD上,由CCD将光信号转换为电信号,然后由电路部分对这些信号进行A/D转换及处理,产生对应的数字信号输送给计算机。
当机械传动机构在控制电路的控制下,带动装有光学系统和CCD的扫描头与图稿进行相对运动,将图稿全部扫描一遍,一幅完整的图像就输入到计算机中去了。
图1.1扫描仪的工作原理
扫描仪扫描图像的步骤是:
首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上,原稿可以是文字稿件或者图纸照片;然后启动扫描仪驱动程序后,安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件,扫描仪光源为长条形,并沿y方向扫过整个原稿;照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙,形成沿x方向的光带,又经过一组反光镜,由光学透镜聚焦并进入分光镜,经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上,CCD将RGB光带转变为模拟电子信号,此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此,反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号,最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息,随着沿y方向的移动,在计算机内部逐步形成原稿的全图。
在扫描仪的工作过程中,有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD,它将光信号转换成为电信号;另一个是A/D变换器,它将模拟电信号变为数字电信号。
CCD是ChargeCoupleDevice的缩写,称为电荷耦合器件,它是利用微电子技术制成的表面光电器件,可以实现光电转换功能。
CCD在摄像机、数码相机和扫描仪中应用广泛,只不过摄像机中使用的是点阵CCD,即包括x、y两个方向用于摄取平面图像,而扫描仪中使用的是线性CCD,它只有x一个方向,y方向扫描由扫描仪的机械装置来完成。
CCD芯片上有许多光敏单元,它们可以将不同的光线转换成不同的电荷,从而形成对应原稿光图像的电荷图像。
如果我们想增加图像的分辨率,就必须增加CCD上的光敏单元数量。
实际上,CCD的性能决定了扫描仪的x方向的光学分辨率。
A/D变换器是将模拟量(Analog)转变为数字量(Digital)的半导体元件。
从CCD获取的电信号是对应于图像明暗的模拟信号,就是说图像由暗到亮的变化可以用从低到高的不同电平来表示,它们是连续变化的,即所谓模拟量。
A/D变换器的工作是将模拟量数字化,例如将0至1V的线性电压变化表示为0至9的10个等级的方法是:
0至小于0.1V的所有电压都变换为数字0、0.1至小于0.2V的所有电压都变换为数字1……0.9至小于1.0V的所有电压都变换为数字9。
实际上,A/D变换器能够表示的范围远远大于10,通常是2^8=256、2^10=1024或者2^12=4096。
如果扫描仪说明书上标明的灰度等级是10bit,则说明这个扫描仪能够将图像分成1024个灰度等级,如果标明色彩深度为30bit,则说明红、绿、蓝各个通道都有1024个等级。
显然,该等级数越高,表现的彩色越丰富。
三、实验内容
用扫描仪获取二值、灰度和彩色计算机数字图像。
四、实验步骤
1、扫描仪与计算机和打印机的连接;
2、打开计算机,安装扫描仪的驱动程序;
3、分别扫描一幅二值、灰度和彩色图像;
4、调整彩色图像的色彩;
5、将获得的图像格式转换为“*.gif”的格式,保存或拷贝到MATLAB程序组根目录的“work”文件夹中,以便后面的实验做为“原图像”利用。
五、实验报告要求
1、记录实验过程;
2、描述得到图像图像的原理和过程。
实验二图像的傅立叶变换
一、实验目的
1、了解图像变换的意义和手段;
2、熟悉傅里叶变换的基本性质;
3、熟练掌握FFT方法的应用;
4、通过实验了解二维频谱的分布特点;
5、通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。
二、实验原理
1、应用傅立叶变换进行图像处理
傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。
通过实验培养这项技能,将有助于解决大多数图像处理问题。
对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说,把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。
2、傅立叶(Fourier)变换的定义
对于二维信号,二维Fourier变换定义为:
二维离散傅立叶变换为:
图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样,有快速算法,具体参见参考书目,有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。
实际上,现在有实现傅立叶变换的芯片,可以实时实现傅立叶变换。
三、实验内容
对实验一得到的数字图像进行快速傅立叶变换
四、实验步骤
1、打开计算机,安装和启动MATLAB程序;程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件;
2、利用MatLab工具箱中的函数编制FFT频谱显示的程序:
I=imread(‘原图像名.gif’);%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
3、调入、显示“实验一”获得的图像;图像存储格式应为“.gif”;
4、对这三幅图像做FFT并利用自编的函数显示其频谱。
五、实验报告要求
1、记录实验过程。
2、讨论不同的图像内容与FFT频谱之间的对应关系。
3、谈谈心得体会。
实验三图像增强
一、实验目的
1、掌握灰度直方图的概念及其计算方法;
2、熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程;
3、熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器。
二、实验原理
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容,其他方法同学们可以在课后自行联系。
直方图是多种空间城处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外,直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的,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。
直方图是图像的最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的分布情况。
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。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数,是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。
直方图反映了图像的明暗分布规律,可以通过图像变换进行直方图调整,获得较好的视觉效果。
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。
三、实验内容
利用MATLAB程序进行图像增强。
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“实验一”中获取的数字图像,并进行计算机均衡化处理;
3、显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。
直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序:
I=imread(‘原图像名.gif);%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(‘直方图均衡化后的图像’);%给直方图均衡化后的图像加标题名
Figure;subplot(1,2,1);%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(1,2,2);%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
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。
五、实验报告要求
1、记录实验过程;
2、提交实验的原始图像和结果图像。
实验四图象分割
一、实验目的
1、了解什么是图像分割。
2、了解常用的图象分割方法。
3、掌握基本的图象分割方法。
二、实验原理
使用Roberts算子对图像进行边缘检测处理;Roberts算子为一对模板,相应的矩阵为:
rh=[01;-10];
rv=[10;0-1];
这里的rh为水平Roberts算子,rv为垂直Roberts算子。
可以显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果;用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模,显示检测结果;对于检测结果进行二值化处理,并显示处理结果。
先做检测结果的直方图,参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值;应反复调节阈值的大小,直至二值化的效果最为满意为止分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果;将处理结果转化为“白底黑线条”的方式;给图像加上零均值的高斯噪声。
)
三、实验内容
边缘检测,模板匹配,区域生长。
四、实验步骤
1打开计算机,启动MATLAB程序;
2调入“实验一”中获取的数字图像,并进行图像分割处理;
作图像分割实验的MATLAB程序语句如下:
I=imread(‘*.tif’);
Imshow(I);
BW1=edge(I,‘roberts’);
BW2=edge(I,‘prewitt’);
BW3=edge(I,‘sobel’);
BW4=edge(I,‘log’);
BW5=edge(I,‘canny’);
Figure,imshow(BW1,[]);
Figure,imshow(BW2,[]);
Figure,imshow(BW3,[]);
Figure,imshow(BW4,[]);
Figure,imshow(BW5,[]);
五、实验报告要求
1、记录实验过程。
2、谈谈实验的心得体会。
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- 特殊限制:
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- 关 键 词:
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