DSP的数字图像处理技术实现
《现代信号处理课程设计》课程设计报告
设计题目 DSP的数字图像处理技术实现
目录
第一章绪论-----------------------------------------------3
1.1.1 课程设计目的及任务------------------------3
1.1.2 阈值分割的实现方法------------------------4 第二章视频采集与显示相关概念-----------------------------5
2.1 帧和场-------------------------------------------5
2.2 YCbCr及其采样格式--------------------------------5 第三章 DSP平台及软件开发---------------------------------7
3.1 DSP平台-----------------------------------------7
3.1.1 DSP发展简介-------------------------------7
3.1.2 TMS320F2812 DSP芯片简介-------------------8
3.2 F2812 DSP软件开发-------------------------------9
3.2.1 F2812 软件开发平台CCS---------------------9
3.2.2 F2812 DSP软件开发流程---------------------10 第四章阈值分割在MATLAB上的实现--------------------------12 第五章阈值分割在DSP上的实现----------------------------13
5.1 系统流程与实现方案------------------------------13
5.1.2 初始化模块--------------------------------14
5.1.3 图像阈值处理及输出模块--------------------16
5.2 工程中的主要库和文件(详见附录）-----------------18
5.2.1 工程中的库(.lib)--------------------------18
5.2.2 工程中的主要文件--------------------------18
5.3 程序运行及结果验证------------------------------19 附录：各源程序代码及其详细分析----------------------------20 总结----------------------------------------------------32
第一章绪论
1.1.1 课程设计目的及任务
本课程设计教学所要达到的目的是：
1)掌握如何使用DSP仿真平台；
2)掌握DSP内部结构和工作原理；
3)熟悉DSP的指令系统；
4)熟悉用DSP实现各种基本算法。
通过对课程设计任务的完成，使学生理解课堂教学的理论内容，并且能够掌握和熟悉DSP的开发流程和基本的编程方法，熟悉DSP2812系列芯片，并利用CCS的开发环境进行程序设计，完成相应功能。同时，由于设计中涉及到各种器件的使用，可以起到综合运用各种技术和知识的作用。此外学生的实验技能、动手能力、分析问题、解决问题的能力都将得到培养，为进一步进行工程实践奠定良好的基础。
图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。值得提出的是，没有唯一的标准的分割方法。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。分割结果的好坏需要根据具体的场合
及要求衡量。图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。而阈值分割是其中常用的一种。
1.1.2 阈值分割的实现方法
阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法。局部阈值分割法是将原始图像划分成较小的图像，并对每个子图像选取相应的阈值。全局阈值分割方法在图像处理中应用比较多，它在整幅图像内采用固定的阈值分割图像。经典的阈值选取以灰度直方图为处理对象。根据阈值选择方法的不同，可以分为模态方法、迭代式阈值选择等方法。这些方法都是以图像的直方图为研究对象来确定分割的阈值的。另外还有类间方差阈值分割法、二维最大熵分割法、模糊阈值分割法、共生矩阵分割法、区域生长法等等。
本实验以采用全局阈值分割，将一幅灰度图像转换成黑白二值图像。操作过程是先由用户规定一个阈值，如果图像中像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0，否则将灰度值设置为255。灰度的阈值变换的变换函数表达式如下：
()()255()x T f x x T
≥?，其中
T 为规定的阈值。
第二章视频采集与显示相关概念5
2.1 帧和场
一个视频信号可以通过对一系列帧(渐进采样)或一个序列的隔行扫描的场(隔行扫描采样)来进行采样。在一个隔行扫描采样的视频序列里，一帧的一半的数据是在每个时间采样间隔进行采样的。一个场由奇数个或偶数个扫描线组成，而一个隔行扫描的视频序列包括一系列的视频帧。这种采样方式的优点在于与有相同帧数的同样码率的渐进序列相比，可以在一秒中传输两倍多的场，这样就可以形成更加平滑的运动。比如，一个PAL 视频序列由50场/秒的码率组成，在回放过程中，运动可以比与之相同的25帧每秒的用渐进视频序列形成的运动显得更加的平滑。
2.2 YCbCr及其采样格式
YCbCr人类视觉系统(HVS)相比亮度来说对于颜色就不是那么敏感。在RGB颜色空间中，三种颜色被平等的看待，并用相同的分辨率存放起来。但是通过把亮度与颜色信息分离，并对亮度值取更高的分辨率可以更有效地表示一个颜色图像。YCbCr颜色空间和它的变换(通常写为YUV)就是一种流行而高效的表示一个颜色图像的方法。Y是亮度值信号，Cb、Cr是色差信号。在YCbCr空间中，只有Y和Cb、Cr值被传输和存储，而且Cb 和Cr的分辨率可以比Y低，因为人类视觉系统对于亮度更加敏感。这就减少了表示图像的数据量。通常的观察情况下，RGB和YCbCr表示的图像看上去没有什么不同。对于色度采用比亮度低的分辨率进行采样是一种简单而有效的压缩办法。
4：4：4采样就是三种元素Y、Cb、Cr有同样的分辨率，这样的话，
在每一个像素点上都对这三种元素进行采样。数字4是指在水平方向上对于各种元素的采样率，比如说，每四个亮度采样点就有四个Cb和Cr采样值。4：4：4采样完整地保留了所有的信息值。
4：2：2采样中 (记为YUY2)，色度元素在纵向与亮度值有同样的分辨率，而在横向则是亮度分辨率的一半(4：2：2表示每四个亮度值就有两个Cb 和Cr采样)。4：2：2视频用来构造高品质的视频彩色信号。
4：2：0采样中(记为YV12)，Cb和Cr在水平和垂直方向上均为Y分辨率的一半。因为每个色差分量中包含了1/4的Y分量， 4：2：0的YCbCr 视频采样刚好4：4：4的一半。4：2：0采样有时被描述是一个“每像素12位”的方法，原因可以从对四个像素的采样中看出。使用4：4：4采样，一共要进行12次采样，对每一个Y、Cb和Cr，需要12×8=96位，平均下来要96/4=24位。使用4：2：0需要6×8=48位，平均每个像素48/4=12位。在一个4：2：0隔行扫描视频序列中，一个完整的视频帧的YCbCr 采样分配到两个场中。可以得到，隔行扫描的总采样数跟渐进式扫描的采样数是相同的。图2-1为YCbCr3种采样格式的比较。
图2-1 YCbCr3种采样格式的比较
第三章 DSP平台及软件开发
3.1 DSP平台
3.1.1 DSP发展简介
DSP发展历程大致分为70年代的理论先行、80年代的产品普及、90年代的突飞猛进三个阶段。
DSP出现之前数字信号处理只能依靠微处理器来完成。由于MPU较低的处理速度无法满足信息量的高速实时要求，因此高效的信号处理成了日渐迫切的社会需求。70年代有人提出DSP的理论和算法基础，但那时的DSP仅仅停留在教科书上，即使是研制出来的DSP系统也是由分立元件组成，其应用领域仅局限于军事、航空航天部门。
随着大规模集成电路技术的发展，1982年世界上诞生了首枚DSP芯片。这种DSP器件采用微米工艺NMOS制作，虽功耗和尺寸稍大，运算速度却比MPU快几十倍，尤其在语音合成和编解码器中得到广泛应用。DSP芯片的问世是个里程碑，它标志着DSP应用系统由大型向小型化迈进一大步。80年代中期，随着CMOS技术的进步与发展，第二代基于CMOS工艺的DSP芯片应运而生，其存储容量和运算速度都成倍提高，成为语音处理、图像硬件处理技术的基础。80年代后期，第三代DSP芯片问世，运算速度进一步提高，应用于范围逐步扩大到通信、计算机领域。
90年代DSP发展最快，相继出现第四代和第五代DSP器件。现在的DSP属于第五代产品，将DSP内核及外围元件集成在单一芯片上。这种集成度极高的DSP芯片不仅在通信、计算机领域大显身手，而且逐渐渗透到人们日常消费领域。经过20多年的发展，DSP产品的应用已扩大到人们日常生活的各个方面，并成为电子产品更新换代的决定因素。
3.1.2 TMS320F2812 DSP芯片简介
TMS320F2812是美国德州仪器公司(TI)推出的一款面向数字多媒体应用的DSP,它集成完备的视频/音频输入/输出接口、以太网接口、PCI-66总线等片上外设，不仅使用户方便地对音/视频等复杂运算高速处理，还能方便、无缝地接口视/音频编码器件和以太网/PCI总线等数据传输接口，非常适于VoIP、多通道数字视频录像机（DVR）、多通道数字视频监控等应用。其功能框图如图3-1所示：
图3-1 TMS320F2812功能框图
3.2 F2812 DSP软件开发
3.2.1 F2812 软件开发平台CCS
Code Composer Sudio(CCS)是TI公司推出的一个集成性DSPs软件开发平台。CCS内部集成了以下软件工具：
?代码产生工具（包括F2812编译器、汇编优化器、汇编器和连接器）?软件模拟器（Simulator）
?实时基础软件DSP/BIOS
?主机与目标系统之间的实时数据交换软件RTDX
?实时分析和数据可视化软件
图3-3是CCS开发环境的构成及与主机和目标系统的接口。
图3-3 CCS的构成和接口
在CCS下，开发者可以对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试和项目管理等所有工作。
3.2.2 F2812 DSP软件开发流程
图3-4是一个典型的F2812软件开发流程图。
图3-4 软件开发流程
F2812软件开发流程中用到的主要工具如下：
C编译器
C编译器对符合ANSI标准的C代码进行编译，生成汇编代码。
?汇编优化器
汇编优化器接受用户编写的线性汇编代码作为输入，产生一个标准汇编代码的中间文件，作为汇编器的输入。
?汇编器
汇编器输出可重新分配地址的机器语言目标文件（COFF文件）。它所输入的汇编语言文件可以是C编译器产生的汇编文件、汇编优化器输出的汇编文件、或是由文档管理器管理的宏库内的宏。
?连接器
连接器的作用是接受可重新分配地址的目标文件作为输入，生成可执行的目标文件。连接器根据用户说明的程序和数据存放地址，把汇编器产生的浮动地址代码和数据映射到实际地址空间。
?运行支持库
C6000运行支持库包括C编译器所支持的ANSI标准运行支持函数、编译器公用程序函数、浮点运算函数和C编译器支持的I/O函数。
第四章阈值分割在MATLAB上的实现
根据公式，编写一个简单的灰度处理的Matlab程序。程序如下。I=imread('lena.bmp');%读取原图像
figure(1);
imshow(I);title('原始图像'); %显示原图像
[ROW,COL]=size(I);
T=125; %设置阈值
I = double(I);
for i = 1: ROW
for j = 1: COL
if (I(i,j)>T)
I(i,j)=255;
else
I(i,j)=0;
end end end
figure(2);imshow(I); %显示经阈值分割的图像
title('经阈值分割的图像');
在Matlab中运行该程序，生成图像如下图所示。
经阈值分割的图
像
原始图像
(a)原始图像(b)经阈值分割的图像
第五章阈值分割在DSP上的实现
5.1 系统流程与实现方案
整个系统采用模块化设计，用C语言编程实现。系统工作流程如图5-1所示。
CSL初始化
CHIP模块初始化
EMIFA模块初始化
中断向量表初始化
I2C接口初始化
TVP5150PBS视频解码器初始化SAA7121H视频编码器初始化
启动图像显示模块
启动图像数据采集
是否采集区数据已经采集好，
同时显示缓冲区的数据已空？
结束
是
否
开始
将Video Port0设为编码器输出
将Video Port1设为采集输入
将图像数据从临时图像缓冲区
传送到显示缓冲区
图5-1 系统工作流程图
下面结合程序介绍主要功能模块。
5.1.2 初始化模块
?初始化CSL芯片支持库
CSL_init（）；
?初始化EMIFA
EMIFA_config(&Seeddm642ConfigA)；
?设置中断
IRQ_setV ecs(vectors)；指向asm中定义的中断向量表
IRQ_map(IRQ_EVT_VINT1，11)；映射采集事件到物理中断号INT11 IRQ_reset(IRQ_EVT_VINT1)；采集事件中断使能
IRQ_nmiEnable()；不可屏蔽中断使能
IRQ_globalEnable()；全局中断使能
?打开一个数据拷贝的数据通路
DAT_open(DAT_CHAANY, DAT_PRI_LOW, DAT_OPEN_2D)；
?初始化IIC
hSeeddm642i2c = I2C_open(I2C_PORT0，I2C_OPEN_RESET)；
I2C_config(hSeeddm642i2c，&SEEDDM642IIC_Config)；
?初始化TVP5150
GPIO_RSET(GPGC，0x0)；将GPIO0不作为GPINT使用
GPIO_RSET(GPDIR，0x1)；将GPIO0作为输出
GPIO_RSET(GPV AL，0x0)；GPIO0输出为高，选择IIC1总线，配置TVP5150第二通路U21
_IIC_read(hSeeddm642i2c，addrI2C，0x8c，&vFromat)；回读采集设备的格式
vFromat = vFromat & 0xff；
Switch (vFromat)
{
case TVP51XX_NTSCM：
case TVP51XX_NTSC443：
NTSCorPAL = 1；设备为NTSC格式
break；
case TVP51XX_PALBGHIN：
case TVP51XX_PALM：
NTSCorPAL = 0；设备为PAL格式
break；
Default：
NTSCorPAL = 2；系统为不支持的模式
break；
}
初始化Video Port1
portNumber = 1；
vpHchannel1 = bt656_8bit_ncfc(portNumber)；将VP1A设为采集输入
5.1.3 图像阈值处理及输出模块
/*启动显示模块*/
bt656_display_start(vpHchannel0);
/*建立显示的实时循环*/
for(;;)
{
/*当采集区的数据已经采集好，而显示缓冲区的数据已空*/
if((capNewFrame == 1)&&(disNewFrame == 1))
{
/*将数据装入显示缓冲区，并清采集完成的标志*/
capNewFrame =0;
disNewFrame =0;
threshold();//阈值处理
for(i=0;i { /*传送Y缓冲区*/ DAT_copy((void *)(capYbuffer + i * numPixels), (void *)(disYbuffer + i * numPixels), numPixels); /*传送Cb缓冲区*/ DAT_copy((void *)(capCbbuffer + i * (numPixels >> 1)), (void *)(disCbbuffer + i * (numPixels >> 1)), numPixels>>1); /*传送Cr缓冲区*/ DAT_copy((void *)(capCrbuffer + i * (numPixels >> 1)), (void *)(disCrbuffer + i * (numPixels >> 1)), numPixels>>1); } } } } 5.2 工程中的主要库和文件(详见附录） 5.2.1 工程中的库(.lib) ?CSL芯片支持库（Chip Support Library） CSL中包含很多TI公司封装好的API和宏。设计CSL的目的是为了提供标准的方法访问和控制特定处理器类型对应的片上外设，免除用户编写配置和访问片上外设所必需的定义和代码。。 ?C语言运行支持库（Run-time Support Library） 一些C/C++程序完成的任务（例如I/O、动态存储器分配、字符串操作和三角函数）并不是C/C++语言本身的一部分，然而ISO C标准定义了一组运行时支持库函数来完成这些任务。利用ISO标准库可以保证代码的兼容性，便于程序移植。TMS320F2812提供的运行支持库还包括了与处理器类型相关的命令和实现I/O请求的C语言程序。 在程序中调用以上两种类型的库函数，首先要添加这些库。方法是：在工程名处点右键，选择“Add File to Project”，然后添加三种库的路径。 5.2.2 工程中的主要文件 ?.c文件 每一个.c文件都是特定函数的具体实现，而main（）函数便是程序的入口地址。main（）通常包含大量的函数调用，这样就可以把一个大的文件截成多个小文件以便阅读和管理。 本设计中，main（）函数出现在dm642main.c文件里。在main（）中调用的函数就是如4.1节所述主程序流程中的函数。而这些函数的具体定义是在相关文件中。比如_tvp51xx.c文件定义了配置TVP5150解码芯片的函数，vportcap.c文件定义了用EDMA方式采集图像的设置、中断以及数据传 输的函数，iic.c文件定义了IIC的设置结构和通过IIC总线进行读/写操作的函数。 ?.h文件 .h文件不是函数的具体实现和调用，而是函数的声明和一些数据类型的定义。.h文件还有一个作用是当开发者需要调用某个库时，告知库包含的函数和调用格式，而实际上真正的目标代码已经存在于库文件中了。 本设计中，包含着几种基于特定应用的.h文件：_tvp51xx.h定义了配置TVP5150相关的数据结构，vportcap.h是EDMA方式采集图像相关的函数声明，此外还有一些CSL头文件，包含了调用cslDM642.lib库时跟CSL的API函数有关的函数及其调用格式（详细见附录）。 ?.cmd文件 .cmd文件使开发者可以通过自己定义的存储器模块来配置系统存储器。它包含了两个功能强大的伪指令MEMORY和SECTIONS。MEMORY 定义一个目标系统的存储器映像图，开发者可以给存储器各部分命名，指定它们的起始地址和长度。SECTIONS告诉连接器怎样把输入段组合成输出段，以及把输出段放在存储器的什么位置（见附录）。 ?.asm文件 .asm文件是汇编文件，它的执行效率较高，但代码相对复杂，因而编程时不常采用。本设计中只有一个汇编文件ves_dm642.asm，用来配置中断向量表中的中断向量。 5.3 程序运行及结果验证 在CCS下，点击Project->Rebuild All进行编译。编译成功后，点击File->Load Program>debug>mpeg4encode.out，下载程序至目标板。然后点击Debug>Run运行程序。在液晶屏上查看显示效果，和预想的一样。 附录：各源程序代码及其详细分析 主程序f2812main.c代码及其分析 /********************************************************************/ /* f2812main.c*/ /********************************************************************/ /* 包含头文件*/ #include #include #include #include #include #include #include #include "iic.h" //读IIC与写IIC程序的申明文件，函数体在iic.c中。 #include "vportcap.h" //通过EDMA视频捕捉程序的申明文件，函数体在vportcap.c 中。 #include "vportdis.h" //通过EDMA视频显示程序的申明文件，函数体在vportdis.c 中。 #include "sa7121h.h" //定义SAA7112H寄存器 #include "TVP51xx.h" //定义TVP5150A寄存器 #include "seeddm642.h" //定义seeddm642板上CPLD和其它片上外设的地址 /*SEEDDM642的emifa的设置结构*/ EMIFA_Config Seeddm642ConfigA ={ 0x00052078, /*gblctl寄存器：EMIFA(B)全局控制寄存器值*/ /*将CLK6、4、1使能；将MRMODE置1；使能 实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray); RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000 (5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B 目录 绪论 (1) 1数字图像处理技术 (1) 1.1数字图像处理的主要特点 (1) 1.2数字图像处理的优点 (2) 1.3数字图像处理过程 (3) 2数字图像处理的研究现状 (4) 2.1数字图像的采集与数字化 (4) 2.2图像压缩编码 (5) 2.3图像增强与恢复 (8) 2.4图像分割 (9) 2.5图像分析 (10) 3数字图像处理技术的发展方向 (13) 参考文献 (14) 绪论 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理和数字图像处理。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图像编码、图像识别、图像理解。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 1数字图像处理技术 1.1数字图像处理的主要特点 (1)目前数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大，因此对计 数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源 1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作 数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学 实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) 数字图像处理技术试题库 一、单项选择题：(本大题 小题, 2分/每小题,共 分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059 数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰 度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为： 数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。 《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月 目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。 数字图像处理技术练习 1． 图像中每个像素点的灰度值如下图所示： 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能 处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板01011 14010H ????=??????，邻域高通模板010141010H -????=--????-?? ，中值滤波窗口取3×3矩阵，窗口中心为原点。 2． 图像中每个像素点的灰度值如下图所示： 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其 中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板11111018111H ????=??????，邻域高通模板111181111H ---????=--????---?? ，中值滤波窗口取3×3矩阵，窗口中心为原点。 3．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.3, P(w2)=0.2, P(w3)=0.2, P(w4)=0.2, P(w5)=0.1。请对此信源进行Huffman 编码，并计 算熵，平均码长和编码效率。 (log 20.3= -1.737,log 20.2= -2.322,log 20.1=-3.322) 4．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.5, P(w2)=0.2, P(w3)=0.1, P(w4)=0.1, P(w5)=0.1, 请对此信源进行Huffman 编码，并计算熵，平均码 幅 4．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ B ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 5．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ A ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 6．一个三段线性变换如下图所示,横轴表示原始灰度，纵轴表示变换后灰度。以下关于该变换的说法错误的是（ A ）。 A ．(0,80)区间的灰度对比度增强 B ．（80，130）区间的灰度对比度增强 C ．(130,255)区间的灰度对比度降低 D ．变换后的灰度的区间还是（0，255） 7．将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的彩色差异。这种处理方法称为（ C ）。 A ．真彩色增强 B ．假彩色增强 C ．伪彩色增强 D ．彩色图像灰度化 8．灰度图像的高帽变换的定义为THT()()f f f g =-，该变换的作用是0 320255 实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。 代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图： 2．图像的减法运算-imsubtract 说明： 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。 示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply 数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、 数字图像处理程序 数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1) 6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果： 彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像 (2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间 数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技 数字图像处理实验报告 实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4'); N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果 《数字图像处理》 实验报告 学院：信息工程学院 专业：电子信息工程 学号： 姓名： 2015年6月18日 目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27) 实验一图像的读取、存储和显示 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。 7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小； 数字图像处理技术 一．数字图像处理概述 数字图像处理是指人们为了获得一定的预期结果和相关数据利用计算机处理系统对获得的数字图像进行一系列有目的性的技术操作。数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期，伴随着计算机的发展，数字图像处理技术也慢慢地发展起来。数字图像处理首次获得成功的应用是在航空航天领域，即1964年使用计算机对几千张月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。最近几十年来，科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。 二．数字图象处理研究的内容 一般的数字图像处理的主要目的集中在图像的存储和传输，提高图像的质量，改善图像的视觉效果，图像理解以及模式识别等方面。新世纪以来，信息技术取得了长足的发展和进步，小波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合，产生了新的图像处理方法和理论。比如，数学形态学与神经网络相结合用于图像去噪。这些新的方法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托，在其理论基础上发展而来的。数字图像处理技术主要包括： ⑴图像增强 图像增强是数字图像处理过程中经常采用的一种方法。其目的是改善视觉效 果或者便于人和机器对图像的理解和分析，根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善方法或加强特征的措施就称为图像增强。 ⑵图像恢复 图像恢复也称为图像还原，其目的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质，恢复被退化图像的本来面貌，从而改善图像质量，以提高视觉观察效果。从这个意义上看，图像恢复和图像增强的目的是相同的，不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果，而图像增强不用考虑处理后的图像是否失真，适应人眼视觉和心理即可。 ⑶图像变换 图像变换就是把图像从空域转换到频域，就是对原图像函数寻找一个合适变换的数学问题，每个图像变换方法都存在自己的正交变换集，正是由于各种正交换集的不同而形成不同的变换。图像变换分为可分离变换和统计变换两大类。 ⑷图像压缩 数字图像需要很大的存储空间，因此无论传输或存储都需要对图像数据进行有效的压缩，其目的是生成占用较少空间而获得与原图十分接近的图像。 ⑸图像分割 图像分割的目的是把一个图像分解成它的构成成分，图像分割是一个十分困难的过程。图像分割的方法主要有两类：一种是假设图像各成分的强度值是均匀的，并利用这个特性。另一种方法是寻找图像成分之间的边界，利用的是图像的不均匀性。 ⑹边缘检测 边缘检测技术用于检测图像中的线状局部结构。边缘是图像中具有不同平均数字图像处理实验1
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