数字图像处理

1、实验1图像获取和图像转换帐户：数字图像处理类：学号：06名称：章节2310实验一.图像获取和图像转换一.实验目的1.了解数字设备(如数码相机(或扫描仪、数码相机)和计算机获取数字图像的方法和原理。了解数码相机的组件和附件使用情况。掌握图像转换方法。掌握离散二维傅里叶变换的原理和特性。掌握离散二维余弦变换的原理和特性。二.实验要求1.写实验目的。用实验原理。编写程序源代码。4.保存转换后的图像，观察其光谱，得出适当的结论。三.实验设备电脑、Matlab软体、c语言或c语言软体、Photoshop软体。4.实验内容1.用数码相机获取图像后，用数据线将图像复制到自己的存储卡，准备后续处理。实验原理：

2、1.数码相机的工作原理通过调整光圈大小和快门的开闭，镜头在CCD/CMOS芯片上拍摄场景，芯片将图像分解成数千像素，转换成电流信号。电流信号通过模拟-数字转换器转换成二进制图像数据，并存储在相机的内存中，因此完成了一张照片的拍摄。因此，数码相机的工作流程包括将场景的光和阴影转换为电子图像的成像技术。即，场景图像通过镜头，适当的曝光由光圈和快门控制，记录图像由芯片控制，存储图像由内存存储。2.使用数码相机组件和附件(1)镜头镜头由镜头组、光圈和镜头导管组成，主要是调整镜头组的距离，更改焦距以确定感光材质中图像的大小，同时影响景深范围。镜头成像质量的高低是评价镜头质量好坏的标准。(2)光圈光圈由五

3、个或胶片金属叶面板组成，主要负责调整镜头透光量，提高图像质量，调整景深，如图1所示。图1 f数不同的光圈结构图光圈是镜头入口光的光圈，通常用F=f/D表示光圈的大小。其中f是镜头的光圈系数，f是镜头的焦距，d是镜头的有效通过孔直径。F2.8、F4、F8、F16、F22等。(3)快门快门是控制光敏剂曝光时间的装置。调整快门速度后，按快门按钮，在快门打开和关闭的间隙中，光线通过镜头传送到感光板，使感光胶片曝光。快门速度(1/s): 1、2、4、8、15、30、125至2000。快门工作过程(也称为曝光):关闭-打开-继续-关闭。(4)图像处理设备主体感光芯片CCD/CMOS由每个像素点非常小的感光

4、导体组成，根据光的强度产生相应的电子电荷效应，形成图像的电信号。(5)存储内存是数码相机中内置的一种存储芯片，用于存储图像数据。保存的照片和视频图像文件具有JPEG、TIFF、MPEG和MOV等格式。保存的图像文件可以在液晶屏上显示、传输到计算机或删除翻拍。通常是CF卡、xD卡、MS卡、SD卡等。(6)取景器液晶屏幕液晶取景器消除视图差异，真实地呈现图像颜色，使其易于查看，但受环境光的影响，功耗更高。单镜头反射取景器使用五棱镜折射光线，使看拍摄的东西没有视觉像差。电子取景器内置小型液晶屏，无论外部光线如何，均可观看屏幕，节省电源。(7)闪存闪光灯主要用于弥补现场光的不足，使感光材料饱和，形成图

5、像。(8)焦点机制聚焦，也称为聚焦或距离测量，通过旋转焦距圈和调整焦平面的前后，可以在感光材质上创建清晰的图像，通过取景器可以看到主体图像在模糊中清晰变化的过程。实验过程：原始图如下所示：2.执行获得的图像的离散傅立叶变换，并在计算机屏幕上观察该光谱，验证二维傅里叶变换的一般特性。实验原理：1.1-D FFT序列的DFT定义如下：(1)，设置时，顶部更改为：(2)(3)(4)将序列除以序列号的奇偶校验。也就是说(5)因此，傅立叶变换可以写成：(6)可以由此得到：(7)正在样式中：(8)(9)分别是和的点DFT。以上推导表明，一点的DFT分解为两点的DFT，两点的DFT合成一点的DFT。上述公式

6、使用权重系数的周期性和对称性，只能得到上一点的值。，(10)因此，的后点值可能如下所示：(11)通过以上推导可以看出，一点的DFT可以分解为两点的DFT，每个点的DFT又可以分解为两点的DFT。这样，当()平方为2的整数时，就会降低每个分解的一次平方，因此，通过二次分解，最后都成为一系列两点DFT运算，这是一种按时间提取的FFT算法。2.2-D FFT例如，2-D FFT格式的格式(1):(12)请用以下分隔形式写风格(12):(13)如上分离形式所示，2-D DFT可以通过连续两次使用1-D DFT来实现。格式(13)可以分为两种类型：(14)(15)对于每个值，表达式(14)方括号中有1-

7、D DFT。因此，您可以沿每个列查找格式副本。在此基础上，重新获得每行的格式副本即可。如上所示，对于2-D FFT，也可以通过分别执行2次1-D FFT来实现。3.数字图像FFT流程图根据图像平铺的特性，按照以下步骤执行FFT转换：(1)逐列存储图像数据阵列，即从下到上，从左到右转换；(2)对于每列的图像数据，1-d FFT；(3)逐列存储处理的数据结果，并按原始图像平铺(即逐行)重新存储。(4)对于重新排列的数据，每行1-d FFT；(5)存储每行的处理数据，得到2-D数字图像FFT结果。图像FFT的流程图如下所示：图2 2-D FFT流程图其中1-D FFT是以下流程图，需要反向顺序和递归

8、计算：图3 1-D FFT流程图在1-D FFT中，整个l级递归过程包含三个嵌套循环。外部循环控制L(L=)级别的顺序循环。内层的两个循环控制同一级别上每个蝴蝶连接的操作。其中，最内回路控制对相同(相同r)蝴蝶接合的运算，中间回路控制对不同类型(即不同r)蝴蝶接合的运算。4.2-D离散傅里叶变换(16)实验过程：二维离散傅里叶变换实验程序：a=im read(2 . JPEG)；Subplot(221)、im show(a)；Title(原始图像)；I=RGB 2灰色(a)；Subplot(222)、im show(I)；Title(灰度转换)；FftI=FFT 2(I)；% 2维离散傅里叶变

9、换SFF ti=FFT shift(fftI)；% DC组件移动到频谱中心RR=real(SFF ti)；%傅里叶变换实数II=imag(SFF ti)；获取%傅里叶变换虚拟部分A=sqrt (RR .2.2)；%频谱幅度计算a=(a-min(min(a)/(max(a)-min(a)* 225；规范化%Subplot(223)、im show(A)；Title(光谱)；实验结果：3.执行获得的图像的离散余弦变换，在计算机屏幕上观察该光谱，验证二维余弦变换的一般特性，了解二维余弦变换用于图像压缩的原因。实验原理：1.1-D离散余弦变换(17) (18)其中定义如下：2.2-D离散余弦变换(19

10、)(20)实验过程：二维馀弦变换实验程序：I=im read(2 . JPEG)；h=RGB 2g ray(I)；DCT=DC T2(h)；DCT(ABS(DCT)10)=0；IDCT=IDC T2(DCT)；Subplot(2，2，1)；IMS how(I)；Title(原始图像)；Subplot(2，2，2)；IMS how(h)；Title(灰度)；Subplot(2，2，3)；IMS how(DCT)；Title(DCT转换图表)；Subplot(2，2，4)；Imshow(log(abs(DCT)，)；Title(二维转换图)；实验结果：4.比较了所得图像的离散傅立叶变换和离散余弦变

11、换的谱。光谱图反映了二维离散信号在空间频域中的能量分布。图像在离散傅立叶变换后，由于直流和低频交流组件主要集中在中心的图像的能量，光谱的四角较暗，中间较亮的十字形状可见。观察离散余弦变换的频谱表明，离散余弦变换后图像的能量，即直流和低频交流分量主要集中在左上角，光谱的左上角更亮，右下角更暗。5.实验经验1.二维离散傅立叶变换：在图像信号的两个方向上执行傅立叶变换，得到二维傅立叶变换后的图像。图像的频率是指示图像中灰度变化幅度的指示器，表示平面空间中灰度的斜率。傅立叶变换实际上具有非常明显的物理意义，如果将f设置为有限能量模拟信号，那么傅立叶变换就代表了f的光谱。在数学意义上，傅立叶变换是通过将

12、一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果来看，傅立叶变换是将图像从空间域转换为频域。也就是说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数转换为图像的频率分布函数。实验结果分析表明，2幅画经过处理后，频率集中在中心。在傅立叶变换字段中，高频分量通常被放置在图像边缘。傅立叶变换后，图像能量往往集中在小数上，或者能量主要集中在低频分量上，因此可以通过向低频分量分配更多的比特，向高频分量分配更少的比特来实现图像数据压缩。二维余弦变换：离散余弦变换是与离散傅立叶变换相似的傅立叶变换相关的变换，但仅使用实数部分。余弦变换相当于一个长度约为两倍的离散傅立叶变换，对实数函数执行。二维离散余弦变换对图像

13、进行量化和编码，实现图像数据的压缩。3.两种频谱比较表明，通过将图像的能量(DC和低频交流组件)集中在不同的位置，两种不同的转换来获得不同的压缩编码结果。4.通过此次实验，了解了图像获取方法和图像转换两种方法二维傅立叶变换和二维余弦变换，进一步明确了傅立叶变换和余弦变换的特性，以便以后应用更方便。6.附录1.炖手。MATLAB6。x图像处理M。北京清华大学出版社20022.姚敏。数字图像处理M。北京机械工业出版社20063.刘慧英。MATLAB2006a基础教程M。北京清华大学出版社2007实验2图像增强功能帐户：数字图像处理类：学号：06名称：章节2310实验二。图像增强功能一.实验目的1.

14、掌握提高图像点计算的方法。掌握提高领空的方法。掌握频域增强方法。二.实验要求1.写实验目的。用实验原理。编写程序源代码。4.保存处理后的图像，观察处理结果，得出适当的结论。三.实验设备电脑、Matlab软体、Photoshop软体。4.实验内容1.对获得的图像进行了点运算改进，在计算机屏幕上观察了增强的图像，对原始图像和使用点运算增强后的各种图像进行了比较，并得出了相应的结论。实验原理：图像点计算增强原理1.线性变换图像记录设备的动态范围太小，或者拍摄照片时原始曝光不足，经常导致图像对比度不足。明暗范围的线性变换可以轻松提高对比度。假定原始图像的灰度范围为a，b，并且您希望转换图像的灰度范围扩展为m，n，则应用以下线性转换：(1)2.线段线性转换分段线性变换也是一种灰度转换方法，通常分为三个分段。此转换的数学表示