《数字图像处理》课程设计报告

1、数字图像处理课程设计报告第 页共12页第 页共12页1课程设计目的1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理的开发设计。2课程设计内容及实现2.1、二维快速傅立叶变换:本项目的重点是:这个项目的目的是开发一个2-DFFT程序“包”，将用于在其他几个项目。您的实现必须有能力：乘以(T),x+y的中心变换输入图像进行滤波。一个真正的函数相乘所得到的(复杂的)的阵列(在这个意义上的实系数乘以变换的实部和虚部)。回想一下，对相应的元件上完成两幅图像的乘法。计算傅立叶逆变换。结果乘以(T)x+y的实部。计算频谱。

2、基本上，这个项目实现了图。4.5。如果您正在使用MATLAB，那么您的傅立叶变换程序将不会受到限制，其大小是2的整数次幂的图像。如果要实现自己的计划，那么您所使用的FFT例程可能被限制到2的整数次幕。在这种情况下，你可能需要放大或缩小图像到适当的大小，使用你的程序开发项目02-04逼近：为了简化这个和以下的工程(除项目04-05)，您可以忽略图像填充(4.6.3节)。虽然你的结果不会完全正确，将获得显着的简化，不仅在图像的大小，而且在需要裁剪的最终结果。由这种近似的原则将不会受到影响结果如下：主要代码f=imread(Fig4.04(a).jpg);H=imread(Fig4.04(a).jp

3、g);subplot(3,2,1);imshow(f);title(a)原图像)；M1,N1=size(f);f=im2double(f)；M2,N2=size(H)；H=im2double(H);%把灰度图像II的数据类型转换成转换成双精度浮点类型forx=1:M1fory=1:N1f(x,y)=(-l)人(x+y)*f(x,y);%用(T厂(x+y)乘以输入图像，来实现中心化变换endendF=fft2(f);%使用函数fft2可计算傅立叶变换subplot(3,2,3);imshow(F);title(b)傅立叶变换的图像)；if(M2=l)&(N2=l)G=F(x,y)*H(x,y);

4、elseif(Ml=M2)&(Nl=N2)forx=l:Mlfory=l:NlG(x,y)=F(x,y)*H(x,y);endendelseerror(输入图像有误,ERROR);end%通过两个图像的乘法程序，实现对相应元素的相乘g=ifft2(G);subplot(3,2,4);imshow(g);title(c)傅立叶逆变换的图像)；forx=l:Mlfory=l:Nlg(x,y)=(-1)A(x+y)*g(x,y);endendg=real(g);S=log(1+abs(F);%计算傅立叶幅度谱并做对数变换subplot(3,2,5);plot(S);%二维图像显示幅度谱数字图像处理课

5、程设计报告数字图像处理课程设计报告第 页共12页第 页共12页title(d)二维图像显示幅度谱);Q=angle(F);%计算傅立叶变换相位谱subplot(3,2,6);%二维图像显示相位谱plot(Q);title(e)二维图像显示相位谱);结果截图卩)傅立叶变换的图像闻傅立叶逆娈换的團像图1傅里叶变换及频谱图结果分析：图1中(a)是原始灰度图像，对原图进行傅里叶变换，用(-1)人(x+y)乘以输入图像,来实现中心化变换得到(b),(c)为傅里叶变换的逆变换得到的图像。对应(d)、(e)分别为计算的幅度谱和相位谱。2.2、傅立叶频谱和平均值本项目的重点是:下载图。4.18(a)和计算(居

6、中)傅立叶频谱。显示频谱。使用(a)中计算图像的平均值的结果结果如下：主要代码%abs-取绝对值和复数幅度%fft2-求二维离散傅立叶变换=imread(Fig4.11(a).jpg);%直流分量移到频谱中心%平均值计算%傅立叶谱图像%中心化的傅立叶谱图像=fft2(I);X=fftshift(abs(I1);m,n=size(X);Average_value=X(m/2+1,n/2+1)/(m*n)I1=abs(I1)*256/max(max(abs(I1);X=X*256/max(max(X);subplot(1,3,1);imshow(I);title(a)原图像)；subplot(1,

7、3,2);imshow(I1)；title(b)傅立叶谱图像)；subplot(1,3,3)；imshow(X)；title(c)中心化的傅立叶谱图像)；结果截图傅立叶谱團像的中心化的傅立叶谱團像图1计算图像的频谱图并中心化图3平均值结果分析：图2中(a)为原始图像，先对图像进行傅里叶变换得到(b),然后移至频谱中心得到(c),图3为图像的平均值的结果，此结果是在matlab窗口中实现的。2.3、低通滤波本项目的重点是：实现高斯低通滤波器式。(4.3-7)。你必须能够指定大小，MxN的，由此产生的2D功能。此外，你必须能够指定二维高斯函数的中心位置下载图。4.11(一)这个形象是同图。4.18

8、(a)和低通滤波器中取得图。4.18(三)结果如下：主要代码I=imread(Fig4.11(a).jpg)subplot(l,2,l);imshow(I);title(a)原始图像)；数字图像处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 #页共12页第 页共12页s=fftshift(fft2(I);M,N=size(s);%分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2;%对口赋初值%高斯低通滤波，这里以标准差d0=30来分析图像dO=3O;%初始化dOn1=floor(M/2);%对“/2进行取整n2=floor(N/2);%对“/2进行取整fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt(i-n1

9、)A2+(j-n2)A2);%点(订)到傅立叶变换中心的距离h=1*exp(-1/2*(dA2/dOA2);%GLPF滤波函数s(i,j)=h*s(i,j);%GLPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s);%对$进行反FFT移动%对$进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数s=uint8(real(ifft2(s);%创建图形图像对象subplot(l,2,2);imshow(s);%显示高斯低通滤波处理后的图像title(b)高斯低通滤波(d0=30);结果截图(a)JJ始團像高斯低通滤波(d0=30)HH.丸aea*iiiiiiii数字图像

10、处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 页共12页第 #页共12页数字图像处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 #页共12页第 #页共12页图2高斯低通实现的图像数字图像处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 页共12页第 页共12页结果分析：图4中(a)为原始图像，将原始图像经过高斯低通滤波，得到(b),这里以标准差d0=15来分析图像。2.4、使用一个低通图像高通滤波本项目的重点是：从原来的04-03项目减去你的形象得到锐化后的图像，如式。(4.4-14)。你会注意到，生成的图像并不像高斯高通图。4.26。解释为什么会是这样调整的方差高斯低通滤波器，直到图像相减得到的结果看起

11、来类似于图。4.26(三)。解释你的结果结果如下：主要代码I=imread(Fig4.11(a).jpg)s=fftshift(fft2(I);M,N=size(s);%分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2;%对口赋初值%高斯低通滤波，这里以标准差d0=30来分析图像dO=3O;%初始化dOn1=floor(M/2);%对“/2进行取整n2=floor(N/2);%对“/2进行取整fori=1:Mforj=1:Nd=sqrt(i-n1)A2+(j-n2)A2);%点(订)到傅立叶变换中心的距离h=1*exp(-1/2*(dA2/dOA2);%GLPF滤波函数s(i,j)=h*s(i,j);

12、%GLPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s);%对$进行反FFT移动%对$进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数s=uint8(real(ifft2(s);%创建图形图像对象subplot(1,2,1);imshow(s);%显示高斯低通滤波处理后的图像title(a)高斯低通滤波实现的图片)；s=fftshift(fft2(I);M,N=size(s);%分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2;%对口赋初值%高斯高通滤波，这里以标准差d0=30来分析图像dO=3O;%初始化dOnl=floor(M/2);%对“/2进行取整n2=floo

13、r(N/2);%对“/2进行取整fori=l:Mforj=l:Nd=sqrt(i-n1)A2+(j-n2)A2);%点(订)到傅立叶变换中心的距离h=1-1*exp(-1/2*(dA2/dOA2);%GLPF滤波函数s(i,j)=h*s(i,j);%GLPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s);%对$进行反FFT移动%对$进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数s=uint8(real(ifft2(s);%创建图形图像对象subplot(1,2,2);imshow(s);%显示高斯高通滤波处理后的图像title(b)高斯高通滤波实现的图片)；结

14、果截图数字图像处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 #页共12页第 页共12页数字图像处理课程设计报告第 页共12页高斯高通滤波实现的图片*O口同高斯低_通滤波宴现的團片IIIIIIIII舟刃flIIaaa图3高通实现的图像结果分析：图5中(a)为经过高斯低通处理的图像，将此图像经过高斯高通处理得到(b)。2.5、在频域的相关性本项目的重点是：下载图。4.41(a)及(b)和重复例4.11获得图。4.41(E)。给(的x,y)的二维相关函数中的最大值的位置的坐标。有没有必要在图中绘制的档案中。4.41(F)结果如下：主要代码clear;clc;fa=imread(fig4.41(a).j

15、pg);fb=imread(fig4.41(b).jpg);subplot(2,2,l);imshow(fa);title(a)原始图像);subplot(2,2,2);imshow(fb);title(b)模板);AB=size(fa);CD=size(fb);expfa=zeros(A+C-1,B+D-1);expfb=zeros(A+C-1,B+D-1);expfa(1:A,1:B)=fa;expfb(1:C,1:D)=fb;subplot(2,2,3);imshow(expfa);title(c)图像延拓)；subplot(2,2,4);imshow(expfb)；title(d)图像

16、延拓)；H=real(ifft2(fft2(expfa).*fft2(rot90(expfb,2),293,297);%求相关性figure；imshow(H,)title(e)两图像延拓之后的相关函数)；max(H(:)%求取最大的相关值因为是利用模板做的相关运算，值最大的地方最相关thresh=21417100;%设置一个略低于最大相关值的阈值figure；imshow(Hthresh)%显示定位.title(f)图像定位)；结果截图数字图像处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 页共12页第 #页共12页数字图像处理课程设计报告第 #页共12页间原始團像阿模板UTK图4两原始图像的延拓图7延拓之后图像数字图像处理课程设计报告数字图像处理课程设计报告第 #页共12页第