matlab数字图像处理

1、Matlab数字图像处理1,2章学习总结 手动输入edit,建立.M文件。全选，F9运行。创建灰度分布直方图Who函数：列出当前workspace的变量（简要）。Whos函数：列出当前workspace的变量详细信息。如示例中说明图像采用8位存储方式，占用90300B的存储空间。 histeq()将整个灰度值扩展到整个灰度范围，提高对比度。显示灰度图像灰度扩展后图像灰度扩展后图像与第一个直方图相比，第二个直方图要更长而且平坦。直方图均衡化把均衡化的图像I2保存为PNG格式的图像文件，用imfinfo函数观察图像文件信息，不可加分号。注：imopen函数：对图像实现开运算。平滑图像的轮廓，消弱狭

2、窄的部分，去掉细的突出。先腐蚀，后膨胀。 strel函数：构造结构元素。示例中可看做一个半径为15的圆盘图像。 surf函数：作曲面图。 gca是当前图像坐标轴句柄，ydir是y坐标轴的方向属性，reverse是设置y轴方向属性为反转。背景图背景表面图原始图像从原始图像中减去背景图像注：imadjust函数调节图像的对比度，stretchlim函数获得图像对比度拉伸范围。使用阈值操作将图像转换为二进制图像Bwlabel函数表示了二值图像bw中的所有相关成分，并且返回在图像中找到的对象个数。在bw数组中，0代表黑背景，1代表白。4表示上下左右四个方向。101个米粒。imcrop命令进行交互式操作

3、，图像内拉出较小矩形并显示已标记的对象和部分背景内的像素，根据选择区域的不同，grain显示的矩阵是不同的。伪彩色索引色图像用label2rgb将其显示为一副伪彩色的索引图像第二章 图像的编码和解码1.图像压缩编码的必要性 图像数字化之后，其数据量十分庞大。如果不进行编码压缩处理，在图像传输和存储中所遇到的困难和成本之高是可想而知的。2.图像压缩编码的可能性从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的信息（可推知的）。一副图像存在着大量的数据冗余和主观视觉冗余，所以图像数据压缩既是必要的，也是可能的。一般来说，图像数据中存在以下几种冗余。（1）空域冗余（空间冗余

4、或几何冗余）（2）时域冗余（针对视频图像，帧）（3）频域冗余（针对变换编码）（4）信息熵冗余（5）视觉冗余4.信息熵3.客观保真度准则和主观保真度准则（1）客观保真度准则：是原始图像和解码图像之间的方均根误差和方均根信噪比两种。（2）主观保真度准则：以人的视觉效果进行判断。如可用-3，-2，-1,0,1,2,3来代表主观评价很差，较差，稍差，相同，稍好，较好，很好。最大压缩比Cmax约等于B/H定义压缩比C=原始数据的平均比特率（B）/压缩数据的平均比特率（H）方均信噪比方均根信噪比5.压缩比6.冗余度香农-范诺编码香农编码属于不等长编码。符号 出现次数 编码 符号 出现次数 编码A 10 0

5、 A 10 00B 8 0 B 8 01C 7 1 C 7 10D 5 1 D 5 11香农-范诺编码哈夫曼编码（无损熵编码）算术编码（无损熵编码）算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数，一个满足(0.0 n 1.0)的小数n，理论上可获得最高压缩率。整个信源表示为实数线上的01之间的一个区间，其长度等于该序列的概率，再在该区间内选择一个代表性的小数，转换为二进制作为实际的编码输出。算术编码：静态算数编码和自适应算数编码。静态算数编码中，信源符号的概率是固定的。自适应算数编码中，信源符号的概率根据编码时符号出现的频繁程度动态的进行修改，在编码期间估算信源符号概率的过程叫做建模。行程编码（无

6、失真）仅存储一个像素值以及具有相同颜色的像素数目的图象数据编码方式称为行程编码，或称游程编码，常用RLE（Run-Length Encoding）表示。RLE压缩编码尤其适用于计算机生成的图形图像，对减少存储容量很有效果，尤其适用于二值图。行程：把具有相同灰度值（颜色值）的一些像素序列称为一个行程。例如：5555557777733322221111111 行程编码为：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（l，7）。可见，行程编码的位数远远少于原始字符串的位数。 行程编码（无失真）预测编码预测编码是根据离散信号之间存在着一定关联性的特点，利用前面一个或多个信号预测下一个信号进行，然后对实际值

7、和预测值的差（预测误差）进行编码。采用预测器以某种最小化的误差方法对下一个样本进行预测。预测编码分为线性预测和非线性预测两类。遵从均方误差最小准则，该准则可在较高的压缩比和一定的允许失真度之间寻求一个较理想的，可用的变换编码方式。差分脉冲编码调制（DPCM）（线性预测）原理：主要是基于图像中相邻元素间的数据具有较强的相关性，每个像素可以根据以前已知的几个像素值进行预测。在DPCM编码中，编码和传输的不是像素值本身，而是这个取样值的预测值。非预测编码线性预测编码的基础和前提是将整个图像域视为一个平稳随机过程，其自相关系数与像素在图像信源数据域中的位置无关。线性预测系数是一种近似条件下的常数，它忽

8、略了不同像素之间的个性条件，因此存在一些不足之处。非线性预测则充分考虑了图像的统计特性和图像信源数据的个别变化情况，即力求使预测系数与图像的实际局部特性相一致，通过使预测系数随预测条件变化，从而进一步提高压缩编码的性能。图像的变换编码变换编码主要包括DFT变换，K-L变换，WHT变换，DCT变换和小波变换编码等。基本原理：将空域中描述的图像数据经过某种变换，转换到新的变换域中进行描述，在变换域中达到改变能量分布的目的，将图像能量在空间域的分散分布，变为在变换域中的相对集中分布，从而实现对信源图像数据的有效压缩。正交变换：是一种数据处理手段，它将被处理的图像信源数据按照正交变换规则映射到另一个域处理。图像数据正交变换后不改变信源的熵值，图像的信息量没有损失，但是数据的分布规律发生了很大的改变，像素之间的相关性下降。数据压缩编码的国际标准JPEG , MPEG , H.261标准等。JPEG是Joint Photographic Experts Group（联合图像专家小组）的缩写。JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法，一种是以离散余弦变换DCT为基础的有损压缩算法；另一种是以预测技术为基础的