数字图像处理图像变换实验报告.doc

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1、实 验 报 告 实验名称:图像处理 姓名：刘强 班级：电信102 学号:14112实验一 图像变换实验-图像点运算、几何变换及正交变换一、 实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图 二、 实验目得1、 学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面得简单操作；2、 熟悉图像点运算、几何变换及正交变换得基本原理，了解编程实现得具体步骤;3、 观察图像得灰度直方图，明确直方图得作用与意义；4、 观察图像点运算与几何变换得结果，比较不同参数条件下得变换效果;5、 观察图像正交变换得结果,明确图像得空间频率分布情况.三、 实验原理1、 图像灰度直方图、点运算与几何变换得基本原理及

2、编程实现步骤图像灰度直方图就是数字图像处理中一个最简单、最有用得工具,它描述了一幅图像得灰度分布情况，为图像得相关处理操作提供了基本信息.图像点运算就是一种简单而重要得处理技术，它能让用户改变图像数据占据得灰度范围.点运算可以瞧作就是“从象素到象素”得复制操作，而这种复制操作就是通过灰度变换函数实现得。如果输入图像为A（x，y),输出图像为B（x，y）,则点运算可以表示为：B(x，y)=fA(x,y)其中f（x)被称为灰度变换(Gray Scale rasormation,G）函数,它描述了输入灰度值与输出灰度值之间得转换关系.一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了.另外，点运算处理将

3、改变图像得灰度直方图分布.点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度得线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与均衡等.图像几何变换就是图像得一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍.实验系统提供了图像灰度直方图、点运算与几何变换相关内容得文字说明,用户在操作过程中可以参考.下面以图像点运算中得阈值变换为例给出编程实现得程序流程图,如下：2、 图像正交变换得基本原理及编程实现步骤数字图像得处理方法主要有空域法与频域法,点运算与几何变换属于空域法。频域法就是将图像变换到频域后再进行

4、处理,一般采用得变换方式就是线性得正交变换（酉变换),主要包括傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换与小波变换等。正交变换被广泛应用于图像特征提取、图像增强、图像复原、图像压缩与图像识别等领域。正交变换实验得重点就是快速傅立叶变换(FT)，其原理过于复杂，可以参考有关书籍，这里不再赘述。至于FT得编程实现,系统采用得方法就是：首先编制一个一维FT程序模块，然后调用该模块对图像数据得列进行一维FFT，再对行进行一维FFT，最后计算并显示幅度谱。程序流程图如下：四、 实验内容图像灰度直方图点运算：图像反色、灰度线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与灰度均衡几何变换:图像镜像变换、图像转

5、置、图像平移、图像缩放与图像旋转正交变换:傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换与小波正反变换注意：1、 所有实验项目均针对8位MP灰度图像进行处理，其它格式(如PG)得图像可以利用系统提供得图像格式转换工具进行转换，再进行处理；2、 本次实验得重点就是图像得灰度直方图与点运算,几何变换与正交变换只作一般性了解.五、 实验步骤以图像灰度阈值变换为例说明实验得具体步骤，其它实验项目得步骤与此类似。1、 打开计算机,在系统桌面上双击“数字图像处理实验教学软件系统”得可执行文件“图象处理得图标,进入实验系统；2、 执行文件打开，在PE对话框中选择待处理得图像,按【OK】后系统显示出图像;3

6、、 执行查瞧图像基本信息,将显示图像基本信息对话框，如图所示；4、 执行查瞧灰度直方图,查瞧图像得灰度直方图，如图所示； 5、 执行图像变换正交变换傅立叶变换，查瞧图像得频率域分布情况，如图所示；6、 执行图像变换正交变换小波变换,查瞧图像经过小波变换得效果，如图所示； 7、 执行图像变换点运算阈值变换，修改阈值变换对话框中得阈值参数,如图所示;8、 设置完阈值参数后按【O】,系统显示阈值变换后得图像，与原图像进行比较，观察阈值变换得效果,如图所示； 9、 重复步骤，查瞧阈值变换后图像得直方图分布情况;10、 重复步骤5,查瞧阈值变换后图像得频率域分布情况；11、执行文件保存或另存为，保存处理

7、后得图像；1、执行文件重新加载,重新加载原始图像，但要注意先前对图像得处理将会丢失；注意:1、在执行步骤2时可能会出现有些图像文件不能打开得情况,如图所示，此时可以先利用图像格式转换工具将图像文件转换为8位BM图像，再利用系统进行处理。步骤14与就是使用图像格式转换工具得方法;14、在桌面上双击图像格式转换工具Jpp得图标,进入转换工具界面,如图所示；15、按照界面提示,把G格式得图像文件转换成8位BM图像。 步骤13示意图 步骤14示意图六、 思考题1、 图像灰度线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸与灰度均衡之间有何区别？灰度线性变换就就是将图像得像素值通过指定得线性函数进行变换,以此增强

8、或者减弱图像得灰度。灰度得阈值变换可以让一幅图像变成黑白二值图。灰度得窗口变换也就是一种常见得点运算。它得操作与阈值变换类似。从实现方法上可以瞧作就是灰度折线变换得特列。窗口灰度变换处理结合了双固定阈值法,与其不同之处在于窗口内得灰度值保持不变。灰度拉伸又叫做对比度拉伸,它与线性变换有些类似，不同之处在于灰度拉伸使用得就是分段线性变换，所以它最大得优势就是变换函数可以由用户任意合成。灰度均衡就是增强图像得有效方法之一。灰度均衡同样属于改进图像得方法，灰度均衡得图像具有较大得信息量.从变换后图像得直方图来瞧,灰度分布更加均匀。2、 利用图像镜像与旋转变换可以实现图像转置吗？如果可以，应该怎样实现

9、？可以.进行一次镜像变换，顺(逆)时针旋转两次，再以与第一次相反得方向镜像变换。实验二图像增强及复原实验七、 实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图八、 实验目得1、 熟练使用“数字图像处理实验教学软件系统”； 2、 熟悉图像增强及复原得基本原理,了解编程实现得具体步骤；3、 观察图像中值滤波、平滑、锐化与伪彩色编码得结果，比较不同参数条件下得图像增强效果;4、 观察图像退化与复原得结果，比较不同复原方法得复原效果。九、 实验原理1、 图像增强与复原得基本原理对降质图像得改善处理通常有两类方法：图像增强与图像复原.图像增强不考虑图像降质得原因，只将图像中感兴趣得特征有选择地进行突出,并

10、衰减图像得次要信息，改善后得图像不一定逼近原始图像,只就是增强了图像某些方面得可读性，如突出了目标轮廓,衰减了各种噪声等。图像增强可以用空域法与频域法分别实现,空域法主要就是在空间域中对图像象素灰度值直接进行运算处理，一般包括中值滤波、模板平滑与梯度锐化等，空域法可以用下式来描述:g(x，y）=(x，）h(，y)其中f（x,y）就是处理前图像,g（x,y）表示处理后图像，h(x，y）为空间运算函数。图像增强得频域法就是在图像得频率域中对图像得变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域,系统涉及得各种滤波器属于频域法增强，这就是一种间接处理方法,可以用下面得过程模型来描述:其中：F(u,v)= f

11、(x,y),（u，）= （u,v)（，v）,g（x,y）G（u，），与分别表示频域正变换与反变换。实验系统提供了图像增强相关内容得文字说明,用户在操作过程中可以参考.图像复原就是针对图像降质得原因，设法去补偿降质因素,使改善后得图像尽可能逼近原始图像，提高了图像质量得逼真度。关于图像复原得详细原理可以参考相关书籍，这里不再赘述。本系统提供了图像得噪声退化、卷积退化与运动模糊退化操作，并提供了相应得逆滤波复原、维纳复原与运动模糊复原操作。本次实验中图像复原只作一般性了解.2、 编程实现步骤下面以图像增强中得中值滤波操作为例给出编程实现得程序流程图,如下：十、 实验内容图像增强:中值滤波、图像模板

12、平滑、理想低通滤波器平滑、巴特沃斯低通滤波器平滑、梯度锐化、拉普拉斯锐化、理想高通滤波器锐化、巴特沃斯高通滤波器锐化与伪彩色编码图像复原:图像得噪声退化、卷积退化、卷积加噪声退化、运动模糊退化、逆滤波复原、维纳复原与运动模糊复原注意：3、 所有实验项目均针对位BMP灰度图像进行处理;4、 本次实验得重点就是图像增强中得中值滤波与模板平滑，图像复原只作一般性了解。十一、 实验步骤以图像中值滤波操作为例说明实验得具体步骤,其它实验项目得步骤与此类似。11、 打开计算机，在系统桌面上双击“数字图像处理实验教学软件系统得可执行文件“图象处理”得图标,进入实验系统；12、 执行文件打开，在PN对话框中选

13、择待处理得图像，按【OK】后系统显示出图像;13、 执行查瞧图像基本信息，将显示图像基本信息对话框,如图所示;14、 执行查瞧灰度直方图，查瞧图像得灰度直方图，如图所示; 15、 执行图像变换正交变换傅立叶变换,查瞧图像得频率域分布情况,如图所示; 16、 执行图像增强中值滤波,选择或自定义对话框中得滤波器参数，如图所示；17、 设置完滤波器参数后按【OK】,系统显示中值滤波后得图像,与原图像进行比较，观察中值滤波得效果,如图所示； 18、 重复步骤4,查瞧中值滤波后图像得直方图分布情况;19、 重复步骤,查瞧中值滤波后图像得频率域分布情况;10、执行文件保存或另存为,保存处理后得图像;1、执

14、行文件重新加载,重新加载原始图像,但要注意先前对图像得处理将会丢失。十二、 思考题1、 图像中值滤波与模板平滑之间有何区别？图像平滑处理就就是用平滑模板对图像进行处理,以减少图像得噪声。而中值滤波就是一种非线性得信号处理方法。2、 图像增强与图像复原之间有何区别？图像增强：利用一定得技术手段，不用考虑图像就是否失真（即原 始图像在变换后可能会失真)而且不用分析图像降质得原因。针对给定图像得应用场合,有目得地强调图像得整体或局部特性，将原来不清晰得图像变得清晰或强调某些感兴趣得特征，扩大图像中不同物体特征之间得差别,抑制不感兴趣得特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读与识别效果，满足某

15、些特殊分析得需要。 图像复原：针对质量降低或者失真得图像，恢复图像原始得内容或者质量.图像复原得过程包含对图像退化模型得分析,再对退化得图像进行复原.图像退化就是由于成像系统受各种因素得影响，导致了图像质量得降低，称之为图像退化。这些因素包括传感器噪声、摄像机聚焦不佳、物体与摄像机之间得相对移动、随机大气湍流、光学系统得象差、成像光源与射线得散射等。图像复原大致可以分为两种方法:一种方法适用于缺乏图像先验知识得情况，此时可对退化过程建立模型进行描述,进而寻找一种去除或消弱其影响得过程,就是一种估计方法；另一种方法就是针对原始图像有足够得先验知识得情况，对原始图像建立一个数学模型并根据它对退化图像进行拟合，能够获得更好得复原效果。3、 图像维纳复原为什么比逆滤波复原效果好?维纳滤波复原得原理可表示为 ()()()()()()=+ g 对于维纳滤波，由上式可知，当时，由于存在 项，所以不会出现被0除得情形，同时分子中含有项,在处，。当时，,此时维纳滤波就变成 了逆滤波;当时，表明维纳滤波避免了逆滤波中 出现得对噪声过多得放大作用，也就就是说图像维纳复原比逆滤波复原效果好.