圖像變換在交通道路領(lǐng)域的應(yīng)用

西安郵電大學(xué)課程設(shè)計報告西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院專業(yè)課程設(shè)計I報告（2016/2017學(xué)年第一學(xué)期）實驗名稱：圖像變換在交通道路領(lǐng)域的應(yīng)用學(xué)生姓名：王謙專業(yè)：廣播電視工程1401學(xué)號：03145001指導(dǎo)教師：王娜西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院專業(yè)課程設(shè)計I過程考核表學(xué)生姓名王謙班級/學(xué)號廣電1401/03145001承擔(dān)任務(wù)實驗室（單位）3#436所在部門通信與信息工程學(xué)院實施時間2016年11月21日—2016年12月2日具體內(nèi)容第一周使用matlab或C語言實現(xiàn)數(shù)字圖像預(yù)處理技術(shù)，包括圖像變換、圖像增強(qiáng)、圖像濾波、圖像恢復(fù)、圖像壓縮等模塊的程序設(shè)計。第二周使用C語言完成圖像分割等，數(shù)字視頻處理，視頻編碼方面創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)設(shè)計，要求形成具體的應(yīng)用程序?！笇?dǎo)教師（師傅）姓名王娜職務(wù)或職稱講師指導(dǎo)教師（師傅）對學(xué)生的評價學(xué)習(xí)態(tài)度□認(rèn)真□一般□不認(rèn)真學(xué)習(xí)紀(jì)律□全勤□偶爾缺勤□經(jīng)常缺勤實踐能力□很強(qiáng)□一般□較差指導(dǎo)教師（師傅）對學(xué)生專業(yè)知識或科研實踐能力等情況的意見指導(dǎo)教師（師傅）簽字年月日西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院專業(yè)課程設(shè)計I成績鑒定表學(xué)生姓名王謙專業(yè)班級/學(xué)號廣電1401/01進(jìn)行時間2016年11月21日—2016年12月2日考核內(nèi)容平時成績（30分）課堂出勤情況、課堂紀(jì)律及學(xué)習(xí)態(tài)度（25分）遵守實驗室的規(guī)章制度情況（5分）實踐能力（40分）分析、解決實際問題能力（10分）文件檢索或軟硬件設(shè)計能力（10分）項目完成情況（20分）實習(xí)報告（30分）語言及文字表達(dá)力（10分）實驗報告結(jié)構(gòu)（10分）書寫格式規(guī)范（10分）指導(dǎo)教師評定成績成績對應(yīng)等級目錄17666摘要 520121.緒論 7133872.課程設(shè)計任務(wù)及要求 8297572.1設(shè)計任務(wù) 8143642.2設(shè)計要求 899983.系統(tǒng)總體設(shè)計方案 865233.1方案論證 8306183.2系統(tǒng)總體設(shè)計 990793.3工作原理 9230074.系統(tǒng)硬件設(shè)計 988624.1.系統(tǒng)整體設(shè)計 9303825.系統(tǒng)軟件設(shè)計 10227955.1主程序流程設(shè)計 1066525.2.子程序設(shè)計 11215036.系統(tǒng)調(diào)試 11206437.總結(jié) …11

摘要：隨著計算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展，處理精度比較高，處理方法多，而且可以經(jīng)過處理優(yōu)化圖像性能。該項目是基于Matlab驗證，主要介紹了幾種圖像特效處理的算法原理，并詳細(xì)給出了代碼及其實現(xiàn)。該項目不僅可以打開、處理絕大多數(shù)圖片文件格式，可以方便的地在不同條件下比較圖像處理效果，涵蓋了幾種特殊的圖像特效處理算法原理，包括黑白化，底片化，灰度化以及灰度直方圖的計算。本項目中提出的算法原理，給出了相應(yīng)的圖像實驗結(jié)果，經(jīng)過圖像灰度化特效和灰度直方圖處理后，灰度級出現(xiàn)的頻率為該項目的主要量化指標(biāo)，該指標(biāo)可以反應(yīng)圖像處理前后的對比度高低，圖像處理前后的受光線影響的強(qiáng)弱。程序運(yùn)行時間約為1s，以及程序的行數(shù)為435行，通過對實驗結(jié)果的算法的主觀、客觀分析，表明算法有效。關(guān)鍵詞：圖像特效；算法原理；數(shù)字圖像

ABSTRACT：Withthecontinuousenhancementofcomputerprocessingability,digitalimageprocessingtechnologyhasdevelopedrapidly,theprocessingprecisionishigh,theprocessingmethodismany,andcanbeprocessedtooptimizetheimageperformance.TheprojectisbasedontheMatlabvalidation,mainlyintroducestheprincipleofseveralimageprocessingalgorithms,andgivesadetailedcodeanditsimplementation.Thisprojectcannotonlyopen,mostimagefileformat,youcaneasilycompareindifferentconditions.Theeffectofimageprocessing,coveringseveralspecialeffectsofimageprocessingalgorithmprinciple,includingblackandwhite,negative,grayscale,histogramcalculation.Theprincipleofthealgorithmproposedinthisproject,thecorrespondingresultsobtainedbyimage,grayimageeffectsandhistogramprocessing,thefrequencyofgraylevelsasthemainindexesoftheproject,theindexcancontrastthelevelbeforeandafterthereactionofimageprocessing,imageprocessingandtheinfluenceoflightintensity.Therunningtimeoftheprogramisabout1s,andthenumberofrowsoftheprogramis435lines.Keywords:imageeffects;algorithmprinciple;digitalimage一、緒論數(shù)字圖像處理又稱為計算機(jī)圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機(jī)對其進(jìn)行處理的過程。數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時的電子計算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強(qiáng)、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者7號在1964年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、去除噪聲等方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計算機(jī)成功地繪制出月球表面地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎(chǔ)，也推動了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇航空間技術(shù)，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理都發(fā)揮了巨大的作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。與此同時，圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)過程、工業(yè)檢測、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型學(xué)科。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開始，隨著計算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。人們已開始研究如何用計算機(jī)系統(tǒng)解釋圖像，實現(xiàn)類似人類視覺系統(tǒng)理解外部世界，這被稱為圖像理解或計算機(jī)視覺。很多國家，特別是發(fā)達(dá)國家投入更多的人力、物力到這項研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提因此計算機(jī)視覺是一個有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域出的視覺計算理論，這個理論成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域其后十多年的主導(dǎo)思想。二、課程設(shè)計任務(wù)及要求1、設(shè)計任務(wù)本課程設(shè)計務(wù)是通過matlab的應(yīng)用領(lǐng)域，再通過c語言實現(xiàn)，要求具備創(chuàng)新性。2、設(shè)計要求隨著計算機(jī)處理能力的不斷增強(qiáng)，數(shù)字圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展，處理精度比較高，處理方法多，而且可以經(jīng)過處理優(yōu)化圖像性能。該項目是基于Matlab驗證，主要介紹了幾種圖像特效處理的算法原理，并詳細(xì)給出了代碼及其實現(xiàn)。對圖像進(jìn)行處理(或加工、分析)的主要目的有三個方面:提高圖像的視感質(zhì)量,如進(jìn)行圖像的亮度、彩色變換,增強(qiáng)、抑制某些成分,對圖像進(jìn)行幾何變換等,以改善圖像的質(zhì)量。提取圖像中所包含的某些特征或特殊信息,這些被提取的特征或信息往往為計算機(jī)分析圖像提供便利。提取特征或信息的過程是計算機(jī)或計算機(jī)視覺的預(yù)處理。提取的特征可以包括很多方面,如頻域特征、灰度或顏色特征、邊界特征、區(qū)域特征、紋理特征、形狀特征、拓?fù)涮卣骱完P(guān)系結(jié)構(gòu)等。圖像數(shù)據(jù)的變換、編碼和壓縮,以便于圖像的存儲和傳輸。不管是何種目的的圖像處理,都需要由計算機(jī)和圖像專用設(shè)備組成的圖像處理系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入、加工和輸出。三、系統(tǒng)總體設(shè)計方案1、方案論證本項目在應(yīng)用于交通公安領(lǐng)域，在交通方面圖像處理和識別主要應(yīng)用于各種交通道路照片的判讀，具有圖像傳輸、存儲和顯示的交通管理系統(tǒng)。公安業(yè)務(wù)圖片的判讀分析，指紋識別，人臉鑒別，不完整圖片的復(fù)原，以及交通監(jiān)控、事故分析等。目前已投入運(yùn)行的高速公路不停車自動收費(fèi)系統(tǒng)中的車輛和車牌的自動識別都是圖像處理技術(shù)成功應(yīng)用的例子該項目不僅可以打開、處理絕大多數(shù)圖片文件格式，可以方便的地在不同條件下比較圖像處理效果，涵蓋了幾種特殊的圖像特效處理算法原理，包括黑白化，底片化，灰度化以及灰度直方圖的計算。2、系統(tǒng)總體設(shè)計該項目不僅可以打開、處理絕大多數(shù)圖片文件格式，可以方便的地在不同條件下比較圖像處理效果，涵蓋了幾種特殊的圖像特效處理算法原理，包括黑白化，底片化，灰度化以及灰度直方圖的計算。3、工作原理

灰度變換方法：

1.R=G=B=MAX(R,G,B);

2.平均值；

3.加權(quán)平均值。由于人眼對不同顏色的敏感度不一樣，所以三種顏色的權(quán)重不一樣，一般來說綠色最高，紅色其次，藍(lán)色最低。

2.黑白圖片

灰度有256種顏色，而黑白只有兩種顏色。

這樣可以先將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后再將灰度圖像與閾值比較，可獲得黑白圖片。

3.底片

方法：將當(dāng)前像素點的RGB值分別于255做差后作為當(dāng)前點的RGB值4.浮雕效果

將當(dāng)前像素點與周圍像素點做差，這樣可以獲得圖像中變化較大的區(qū)域。再加上128之后（128為灰色），即可使圖像平滑區(qū)域像素值接近128，從而具有浮雕效果。四、系統(tǒng)硬件設(shè)計1、系統(tǒng)整體設(shè)計本項目中提出的算法原理，給出了相應(yīng)的圖像實驗結(jié)果，經(jīng)過圖像灰度化特效和灰度直方圖處理后，灰度級出現(xiàn)的頻率為該項目的主要量化指標(biāo)，該指標(biāo)可以反應(yīng)圖像處理前后的對比度高低，圖像處理前后的受光線影響的強(qiáng)弱。程序運(yùn)行時間約為1s，以及的行數(shù)為435行，通過對實驗結(jié)果的算法的主觀、客觀分析，表明算法有效。五、系統(tǒng)軟件設(shè)計1、主程序流程設(shè)計搭建程序框架搭建程序框架各個濾鏡算法函數(shù)各個濾鏡算法函數(shù)調(diào)用函數(shù)調(diào)用函數(shù)核心代碼如下：for(i=0;i<width;i++){for(j=0;j<height;j++){intcurr_color=cbuf[j*width+i];intr=red(curr_color);intg=green(curr_color);intb=blue(curr_color);intmodif_color=(int)(r*0.3+g*0.59+b*0.11);}}for(i=0;i<width;i++){for(j=0;j<height;j++){intcurr_color=cbuf[j*width+i];

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