数字图象处理实验指导书个

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1、数字图像处理实验指导书宋爱军 夏哲雷信息工程学院信号与信息系统学科目 录 前言2 实验一 空间域图像增强3 实验二 图像边缘检测6 实验三 数字图像应用设计9 前 言 图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有75是从图像中获得的。随着计算机的发展，数字图象技术近年来得到极大的重视和长足的进展，出现了许多有关的新理论、新方法、新算法、新手段和新设备，并已在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展改善人们生活水平都起到了重要的作用。 图像工

2、程是一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉学科。它的研究方法与数学、物理学、生理学、心理学、电子学、计算机科学等学科相互借鉴，它的研究范围与模式识别、计算机视觉、计算机图形学等专业互相交叉，它的研究进展与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术密切相关，它的发展应用与生物医学、遥感、通信、文档处理等许多领域紧密结合。MATLAB是近年广泛流行的一种可视化科学计算软件，具有语法结构简单、数值计算高效、图形功能完备和图像处理方便的特点，深受以完成数据处理和图形图像生成的科研人员和高校学生的青眯。本实验主要针对的就是MATLAB 软件。 图像工程是一门综合学科，其涉及的内容多、跨

3、度大、覆盖面广。本实验指导书在编写的方针上，力求具有理论性、实用性、系统性、实时性。考虑到图像技术的飞速发展，本指导书在内容上认真选取了有代表性的实验，如图象变换、图象增强、图像恢复、图像编码、由投影重建图像、图像分割、特征测量、形态学方法等，具有一定的深度和广度，希望学生能通过实验的操作，独立地和全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展，使原理和概念具体化，并把这些概念和原理应用于实际，解决实际图像应用中的一些具体问题。实 验 一 图像增强处理一、实验目的1. 熟悉图像增强技术的不同种方法；2. 掌握图像增强的原理；3. 熟悉不同种增强方法的作用与目的。二、实验原理 图像的增强是对降质的

4、图像进行改善。改善图像的质量一般有两类方法：一类是不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，而衰减次要信息；另一类是针对图像降质的原因而设法补偿降质因素，是改善后的图像尽量的逼近原始图像。第一类方法能够提高图像的可读性，改善后的图像不一定逼近原始图像，但是可以突出目标的轮廓，衰减各种噪声，将黑白图像转化称彩色图像等。第二类方法在后面的实验中会出现，属于图像复原的内容。 图像的平滑的主要目的是为了减少图像的噪声。在空间域，一般情况下可以内用领域平均来减少噪声；在频域由于噪声频谱多集中在高频端，可以用低通滤波的方法去噪。图像的平滑采用的是模板操作。模板操作实现了一种领域运算，即某个

5、象素点的结果不仅和本象素灰度有关，而且和其领域点的值有关。平滑模板的思想是通过一点和周围几个点的运算（通常为平均运算）来去除突然变化的点，从而滤掉一定的噪声，但图像有一定程度的模糊。如何使模糊程度减小是平滑的一个关键，通常这决定于噪声的特点，一般用不同的模板来消除不同的噪声。常用的模板有平滑模板，高斯模板。还可以自己定义模板。 中值滤波是一种非线性的信号处理方法。中值滤波一般采用一个含有计数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来代替指定点（一般是窗口的中心点）的灰度值。对于奇数个元素，中值是指按照大小排序后，中间的数值；对于偶数个元素，中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。图像的锐化处

6、理的目的是使模糊的图像变得更加清晰起来。针对引起图像模糊的原因而进行相应的锐化操作属于图像复原。这里的锐化操作是针对一般的去模糊的算法。图像模糊的实质是图像受到了平均或者积分运算造成的，可以对图像进行逆运算如微分运算来使图像清晰化。从频谱角度来分析，图像模糊的实质使其高频分量被衰减，可以通过高通滤波操作来清晰化图像。能够进行锐化处理的图像必须有较高的信噪比，否则锐化后的图像信噪比反而会降低。图像锐化的方法一般有两种：一种是微分法，另外一种是高通滤波法。这里只采用微分法，包括梯度锐化和拉普拉斯锐化。梯度锐化需要定义一个锐化阈值，当图像的梯度的数值（梯度矢量即图像象素值变化最大的方向，梯度的大小即

7、梯度矢量的斜率）大于这个阈值的话，就用这个梯度值来代替图像的象素值，如果小于这个阈值，则图像的象素值不变。图像的灰度变化小的地方梯度值小，从而梯度变换后这个区域的值很小，而边缘和线条轮廓的地方梯度值大，从而变换后的象素值很大，这样就实现了图像的锐化。拉普拉斯锐化斯采用拉普拉斯运算来锐化图像。拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合，而且是一种各向同性的线性运算。拉普拉斯锐化运算可以转换成模板运算。三、实验内容 本实验包括中值滤波、图像平滑、梯度锐化、拉普拉斯锐化四个部分。1 中值滤波支持彩色图像和灰度图像，对彩色图像是对RGB值分别进行变换。从图像库中打开图像view或者图像复原文件夹里面的nois

8、e1,执行图像处理图像增强中值滤波，或者点击图像处理工具箱中对应的按钮，在弹出的对话框中选择滤波器，在自定义滤波中还可以根据需要自己定义滤波器。记录下滤波器的系数，观察直方图的变化，并结合图像的特征分析不同滤波器的变换结果。2 图像平滑支持彩色图像和灰度图像，对彩色图像是对RGB值分别进行变换。从图像库中打开图像view和test,执行图像处理图像增强图像平滑，或者点击图像处理工具箱中对应的按钮，在弹出的对话框中选择平滑模板，在自定义模板中还可以自已设计平滑的模板。观察直方图，看变换后的效果，记录并描叙不同种模板变换的结果。3 图像锐化支持彩色图像和灰度图像，对彩色图像是对RGB值分别进行变换

9、。针对一般的模糊原因而做的锐化操作包括：梯度锐化和拉普拉斯锐化。从安装目录中的图像库中打开图像view或者test,执行图像处理图像增强梯度锐化或者拉普拉斯锐化，或者点击图像处工具箱中对应的按钮，在弹出的对话框中设计梯度锐化的阈值，对于拉普拉斯锐化不需要自己选择模板。记录下梯度锐化的阈值，观察直方图，分析变换后的结果。四、实验要求1、比较不同的增强技术，分别分析，指出各自的特点以及它们分别适合于对何种图像进行增强。2、调用或自制一副彩色图像，利用matlab函数进行简单编程，完成图像的灰度变换、直方图增强、中值滤波、图像平滑、图像锐化，观察结果。与原图比较，记录下检测的结果。 实 验 二 数字

10、图像边缘检测一、实验目的 1. 通过边缘检测提取图像中周围象素灰度值有阶跃变化或者屋顶变化的那些象素的集合； 2通过平行直线检测，检测图像中有没有平行直线边缘； 二、实验原理利用计算机进行图像处理有两个目的：一是产生更适合人观察和识别的图像；二是希望能由计算机自动识别和理解图像。无论为了哪种目的，关键的一步就是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解。分解的最终结果是图像被分成一些具有某种特征的最小部分，称为图像的基元。相对于整幅图像来说，这种基元改那个容易被快速处理。图像的特征指图像场中可用作标志的属性。它可以分为图像的统计特征和图像视觉特征两类。图像的统计特征是指一些认为定义的特征，只有

11、通过变换才能得到，如直方图、频频等等；图像的视觉特征是指人的视觉可直接感受到的自然特征。图像的边缘是图像的最基本的特征。所谓边缘（或边沿）是指其周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间，它是分割图像所依赖的重要特征。图像边缘检测和提取技术，就是提取图像的边缘信息。物体的边缘是由灰度的不连续性所反应的，经典的边缘提取方法是考察图像的每个象素在某个领域内灰度的变化，领域边缘临近一阶或者二阶方向导数变化规律。利用简单的方法检测边缘，这种方法称为边缘检测局部算子法。边缘的种类可以分为两种：阶跃性边缘，它是两边的象素灰度值有着显著的不

12、同；屋顶边缘，它是灰度值从增加导减少的变化转折点。对于前者，二阶方向导数在边缘处呈现零；而对于屋顶状边缘，二阶方向导数在边缘处取极值。边缘检测算子检查每个象素的领域并定义灰度变化率进行量化，也包括方向的确定。常用的几种边缘检测算子有Robert算子、 Sobel算子、 Prewitt算子、 Kirsch算子、 Gauss_Laplace算子。 平行直线检测（Hough变换）是检测图像中的平行直线的。它首先将直线用极坐标表示，这样二维空间的任意一条直线就对应了该空间的一个点。平行的直线上的点对应的在极坐标空间曲线必将交于一点，这样就找出了平行的直线。 轮廓提取和轮廓跟踪的目的都是获得图像的外部轮

13、廓特征。在必要的情况下应用一定的方法表达轮廓的特征，为图像的形状分析做准备。二值图像轮廓提取的算法比较简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时（此时改点时内部点），则将其删除。轮廓跟踪的基本方法：先根据某些严格的“探测准则”找出目标物体轮廓上的象素，在根据这些象素的某些特征用一定的“跟踪准则”找出目标物体上的其他象素。种子填充算法时轮廓提取算法的逆过程。种子填充算法首先假定封闭轮廓线内部点时已知的，然后算法开始搜索与种子点相邻且位于轮廓线内的点。如果相邻点不在轮廓线内，那么就到达轮廓线的边界；如果相邻点位于轮廓线之内，那么这一点就成为新的种子点，然后继续搜索下去。

14、种子填充区域的连通情况分为四连通和八连通两种。改实验的种子填充算法，包括简单的种子填充和扫描线种子填充算法。三、实验内容 图像边缘检测与提取包括：边缘检测、平行直线检测(Hough变换)二个部分的内容。1 边缘检测 本实验包含了五种最常用的边缘检测算子：Robert算子、 Sobel算子、 Prewitt算子、 Kirsch算子、 Gauss_Laplace算子。首先从安装目录下图库边缘检测中选择图像Miss或者Blood1，将原图在执行操作前拷贝一次，编写程序，然后执行模式识别边缘与轮廓边缘检测Robert算子（或Sobel算子或Prewitt算子或 Kirsch算子或Gauss _ Lap

15、lace算子），观察边缘检测后的图像，与原图比较，记录下检测的结果。结合边缘检测的原理，分析变化的结果。2 平行直线检测(Hough变换)检测时使用了Hough变换，将直线变换成了极坐标系中的一点。首先从安装目录下图库Hough变换中选择图像source（目前只能对黑白二值图像的检测），将原图在执行操作前拷贝一次，编写程序，然后执行模式识别边缘与轮廓平行直线检测，观察检测后的图像，与原图比较。记录下变换的结果，并对结果做出分析。四、实验要求除了对上面指出的图像进行变换以外，可以再任选几幅合适的图像进行变换，比较结果，记录变换的结果。如果学生有更高的要求，可以对图像提取轮廓与轮廓跟踪、种子填充等

16、。可从安装目录下图库轮廓提取与跟踪中选择source打开，分别执行模式识别边缘与轮廓轮廓提取和轮廓跟踪，记录下结果，比较轮廓提取和轮廓跟踪的差异，并作出分析。并从安装目录下图库轮廓提取与跟踪中选择sourcecontour（只能对黑白二值图像进行填充）或者图库中GRAGON_256_1(填充之前，要对它进行阈值变换)打开，执行模式识别边缘与轮廓种子填充，比较填充后的图像和source图像。为了比较，可以在变换之前将图像拷贝一份，然后分别执行算法1和算法2，比较效果。实 验 三 数字图像应用设计一、实验目的1. 了解“行程编码将一行中颜色相同的相邻象素用一个计数值和该颜色值来代替”的原理，并理解

17、它是一种无损编码；2了解利用DCT变换进行图像压缩的原理；3了解“JPEG编码采用混合编码，并且它是一种有损编码”的原理；4比较几种编码方法对解码图像质量的影响。二、实验内容 图像编码包括：行程编码、DCT编码、JPEG编码 1 行程编码（Run Length Coding）找到软件安装目录，从该目录的图库中选择不同的两幅灰度图像和彩色图像，执行图象处理图像编码行程编码，记录下弹出信息框中压缩比例。比较同时显示出来的编码后的解码图像，原图像，结合直方图观察解码图像原图像的差影图像，分析并说明行程编码的特点，指出行程编码在什么情况下的压缩效率最高。2 DCT编码(又称正交变换编码)从图库中选择不

18、同的灰度图像（在这里我们只对灰度图像的进行DCT编码），执行图象处理图像编码DCT编码，记录下弹出信息框中压缩比例，比较编码后的解码图像和原图像，结合直方图观察解码图像和原图像的差影图像，分析并说明DCT编码的特点，指出DCT编码在什么情况下的压缩效率最高。3 JPEG编码JPEG编码采取方案，它是一种有损编码。JPEG编码的编码效率非常高。在这里可以对彩色图像和灰度图像的编码。实验时可从图库中选择一幅灰度图像和彩色图像进行编码，执行图象处理图像编码JPEG编码，记录下弹出信息框中的压缩比例，比较编码后的解码图像和原图像，结合直方图仔细观察解码图像和原图像的差影图像，分析并说明JPEG编码的特

19、点。三、实验要求比较三种编码方式，指出它们的不同点和优缺点。1、利用行程编码（RLE）进行图像编码2、利用DCT变换进行图像编码的MATLAB程序。3、进行JPEG图像编码压缩。四、实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。五、思考题1图像中哪些信息是主要的，哪些信息是次要的？参考文献：1章毓晋.图像处理和分析M.北京:清华大学出版社,2002.2柳立.数字图像处理编程M.清华大学出版社,2001.3舜宇迪.数字图像处理实现M.人民邮电出版社,2001.4朱俊杰.数字视频处理M.电子工业出版社,2002.5Jerry D.Gbson.多媒体数字压缩原理与标准M.电子工业出版社,2000.6孙兆林.MATLAB6.x图像处理M.北京:清华大学出版社,2002.7章毓晋.中国图像工程J.中国图像图形学报.2001,6A(5):409-4248王立宁.MATLAB与通信仿真M.人民邮电出版社,20009阮秋琦.数字图像处理（MATLAB版）（中文版）M.电子工业出版社,2004 11