數(shù)字圖象處理試驗(yàn)

1、數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)總學(xué)時(shí)：10學(xué)時(shí)實(shí)驗(yàn)?zāi)康模罕緦?shí)驗(yàn)的目的是通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步理解和掌握數(shù)字圖像處理原理和方法。通過(guò)分 析、實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有的圖像處理算法，學(xué)習(xí)和掌握常用的圖像處理技術(shù)。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：數(shù)字圖像處理的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容主要有三個(gè)方面：1 對(duì)圖像灰度作某種變換，增強(qiáng)其中的有用信息，抑制無(wú)用信息，使圖像的視在質(zhì)量提高，以便于人眼觀察、理解或用計(jì) 算機(jī)對(duì)其作進(jìn)一步的處理。2用某種特殊手段提取、描述和分析圖像中所包含的某些特征和特殊的信息，主要的目的是便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像作進(jìn)一步的分析和理解，經(jīng)常作為模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的預(yù)處理。這些特征包括很多方面，例如，圖像的頻域特性、灰度特征、邊界特征等。3圖像的變換，以便于圖

2、像的頻域處理。實(shí)驗(yàn)一圖像的點(diǎn)處理實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及實(shí)驗(yàn)原理：1、灰度的線性變換灰度的線性變換就是將圖像中所有的點(diǎn)的灰度按照線性灰度變換函數(shù)進(jìn)行變換。該線 性灰度變換函數(shù)是一個(gè)一維線性函數(shù)：fX二 fA x fB灰度變換方程為：DB fDA= fA D A ' fB其中參數(shù)fA為線性函數(shù)的斜率，fB為線性函數(shù)的在 y軸的截距，DA表示輸入圖像的灰度，DB表示輸出圖像的灰度。要求：輸入一幅圖像，根據(jù)輸入的斜率和截距進(jìn)行線性變換，并顯示。2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度線性變換相似。不同之處在于它是分段線性變換。表達(dá)式如下：fX壯 X ；X1Xx1f (X) - y y (x-xj % ；x2 為捲込x二

3、x2上 /、2 5 5 y2 /、丄f (x)(x-X2) y2；2 5 5 x2xx2其中，yj和X2，y2是分段函數(shù)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。要求：輸入一幅圖像，根據(jù)選擇的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，進(jìn)行灰度拉伸，顯示變換后的圖像。3、灰度直方圖灰度直方圖是灰度值的函數(shù)，描述的是圖像中具有該灰度值的像素的個(gè)數(shù)，其橫坐標(biāo) 表示像素的灰度級(jí)別，縱坐標(biāo)表示該灰度出現(xiàn)的頻率象素的個(gè)數(shù)。要求：輸入一幅圖像，顯示它的灰度直方圖，可以根據(jù)輸入的參數(shù)上限、下限顯示特 定范圍的灰度直方圖。4、直方圖均衡：要求1顯示一幅圖像 pout.bmp的直方圖；2用直方圖均衡對(duì)圖像 pout.bmp進(jìn)行增強(qiáng);3顯示增強(qiáng)后的圖像。實(shí)驗(yàn)二：數(shù)字圖像的平滑實(shí)驗(yàn)

4、內(nèi)容及實(shí)驗(yàn)原理：1. 用均值濾波器(即鄰域平均法)去除圖像中的噪聲；2. 用中值濾波器去除圖像中的噪聲3. 比擬兩種方法的處理結(jié)果實(shí)驗(yàn)步驟：用原始圖象lena.bmp或cameraman.bmp加產(chǎn)生的 3：椒鹽噪聲圖象合成一幅有噪聲的 圖象并顯示；1. 用均值濾波器去除圖像中的噪聲(選 3x3窗口)；1f(Xo,y。)f(x,y)N漢N2. 用中值濾波器去除圖像中的噪聲(選3x3窗口做中值濾波);f (xo, yo) =Med f (x,y) | x 三xo -N ,xo 亠N, y 三yo - N, yo 亠N3. 將兩種處理方法的結(jié)果與原圖比擬，注意兩種處理方法對(duì)邊緣的影響。實(shí)驗(yàn)三：圖像

5、的邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及實(shí)驗(yàn)原理：在灰度圖像的情況下，所謂的邊緣檢測(cè)可以看成是基于圖像像素灰度值在空間的不連 續(xù)性對(duì)圖像做出的一種分割。邊緣可以用方向和幅度兩個(gè)特性來(lái)描述。一般而言，沿邊緣 走向方向其幅度值變化較平緩，而沿垂直于邊緣走向其幅度值變化較劇烈。經(jīng)典的邊緣提取方法是考察圖像的每個(gè)像素在某個(gè)鄰域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近 一階或二階方向?qū)?shù)變化規(guī)律，用簡(jiǎn)單的方法檢測(cè)邊緣。這種方法稱為邊緣檢測(cè)局部算子 法。邊緣檢測(cè)主要有以下幾種常用的算子：1、Roberts 算子2、Sobel 算子3、Prewitt 算子4、拉普拉斯算子(1、3或2、4任選一組)1、Roberts 算子它由下式給出：G F

6、(x,y) |F(x,y)-F(x 1,y 1)| |F (x 1,y)-F(x,y 1)其中F(x,y)是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像。2、Sobel 算子圖像中的每個(gè)點(diǎn)都用下面的兩個(gè)模板做卷積，一個(gè)對(duì)通常的垂直邊緣響應(yīng)最大，另一 個(gè)對(duì)水平邊緣響應(yīng)最大，兩個(gè)卷積的最大值作為該點(diǎn)的輸出位。-1-2-1000121-101-202-1013、Prewitt 算子下面的兩個(gè)模板形成了Prewitt算子，和使用Sobel算子的方法一樣。-1-1-10001114、拉普拉斯算子10-110-110-1.x1 2 3二 f(i -1, j) f(i 1,j) f(i,j 1) f(i,j 1)4f(i,j

7、)分別用模板:01101-11-1-111-41和18-1進(jìn)行邊緣檢測(cè)一 0101-1-1用拉普拉斯算子：將輸出圖灰度值范圍通過(guò)尺度變換變回到：0-255范圍；要求：要求對(duì)blood1.bmp，分別用前面所述的算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，顯示結(jié)果。 大家也可以嘗試著檢測(cè)出map.bmp中的河流來(lái)。實(shí)驗(yàn)四：數(shù)字圖像的Fourier變換Fourier掌握Fourier變換、反變換的算法實(shí)現(xiàn)，并驗(yàn)證Fourier變換的性質(zhì)，初步理解可以變換的物理意義。4. 比擬3、4的結(jié)果，評(píng)價(jià)人眼對(duì)圖像幅頻特性和相頻特性的敏感度。實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求每一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容完成后，程序和結(jié)果由輔導(dǎo)教師當(dāng)面檢查驗(yàn)收。所有實(shí)驗(yàn)內(nèi)容完成后，請(qǐng)網(wǎng)上

8、提交實(shí)驗(yàn)文檔、實(shí)驗(yàn)程序和結(jié)果。提交方式：mailto: 。提交的實(shí)驗(yàn)報(bào)告需要包括以下幾個(gè)局部：1. 文檔：對(duì)所做的工作給出一個(gè)文檔化的詳細(xì)說(shuō)明，最好給出結(jié)果圖或表。對(duì)于自己封裝 的類一定要給出說(shuō)明。如果覺(jué)得某個(gè)局部做得特別好，或者是有特色有創(chuàng)意的地方，請(qǐng)文 檔中說(shuō)明。2. 原程序：要求用 VC6.0來(lái)完成整個(gè)實(shí)驗(yàn)的編碼工作3. 可執(zhí)行文件exe :請(qǐng)單獨(dú)給出！4. 提交的實(shí)驗(yàn)報(bào)告的標(biāo)題和附件的命名格式：學(xué)號(hào) 姓名 圖像處理上機(jī)報(bào)告。1.用Fourier變換算法對(duì)圖像作二維Fourier變換。2.用Fourier反變換算法對(duì)圖像作二維Fourier反變換。3.評(píng)價(jià)人眼對(duì)圖像幅度特性和相位特性的敏感度。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及實(shí)驗(yàn)原理：1. 用Fourier變換算法，對(duì) rect1.bmp和rect2.bmp圖像作二維 Fourier變