《大众传播效果研究的里程碑》读书报告

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《大众传播效果研究的里程碑》读书报告

读《大众传播效果研究的里程碑》

——优美不完美的里程碑

对于传播者来说,传播活动究竟会在多大程度上影响受众,恐怕是他们最关心的一个话题。传播若要达到预想的效果,除了传播内容以外,传播的使用时间对受众也具有深刻影响。但如果逆转有关传播效果研究的传统逻辑思路,不是先思考传播,然后再思考传播对人的影响;而是先思考人,再转而思考传播,这样会是什么样的情形呢?

顺着这个思路,“使用与满足理论”被提出了,它开创了从受众角度考察大众传播过程的先河。人们使用各种传播媒介来使自己个方面的需求得到满足,那么花在传播(主要是电视)上的时间的增多是否可能占用了原本花在其他重要活动上的时间,这一笼统的概念即为“替代假设”。这很有可能降低社交往来,甚至社会隔离及导致肥胖症。如果这个假设得到证实,可能性的后果会很严重。在《大众传播媒介效果研究里程碑》一书中,施拉姆等人关于电视对北美儿童的效果进行研究,并发表了《儿童生活中的电视》。其中却表明电视这种新媒体没有提供有害的经验,相反,看电视能为当时的儿童提供使用与满足的乐趣。对于产生这两种截然不同的结论的原因,还有待进一步的思考研究。

传播的目的就是要让“受者晓其事”,每天都有无数的传媒组织做着无数的传播活动,他们的这些活动到底对受众有没有影响?如果有,会在多大程度上影响?会以何种方式影响?这就不得不涉及到传播效果方面的问题了。作为传播学领域的一个重要研究方面传播效果

研究一直是一个古老而常新的话题,我对这方面也颇有兴趣,我想知道如何去测定传播活动是否起效果?是如何起效果的?会在多大程度上起效?我通过读这本《大众传播效果研究的里程碑》,对于传播效果的有关问题及研究方法有了一个概括的、大致的了解。

《大众传播效果研究的里程碑》对于大众传播经验研究的历史采取了十分特别的叙述方式。其独特之处在于,它用“里程碑”将这一领域的历史组织在一起。何为“里程碑”?这个词来源于古时候人们放在道路(如罗马的阿皮安路)沿线的石头,这些石头用来告诉行人他们已经走了多远,还需要走多久才能到达最终的目的地。而书里的14个里程碑则给读者提供了一幅关于大众传播研究所走过的“学术路线图”。本书是按历史发展一一阐述的——以1930年前后进行的“佩恩基金研究”为起点,到1960年前后的研究。对于大众传播的初学者来说,这本书回答了这样一些问题:我们来自何处?我们是如何到达这里的?我们在哪里?我们将向何处去?

关于本书的作者作者简介希伦·A·洛厄里,目前是佛罗里达国际大学的礼会学教授、研究员、著名学者。与梅尔文·L·德弗勒合著的教材《大众传播效果研究的里程碑》被誉为传播学效果研究著作中的经典。

梅尔文·L·德弗勒,华盛顿犬学社会心理学博士,其士论文所涉及内容即本书里维尔项目中传单扩散实验的一部分。长期从事社会心理与大众传播研究,许多著作成为传播学经典教材。主要著作有:《人类学传播基础》(与普拉克斯合著,1997年第2版),《大众传播

效果研究的里程碑》(与希伦·A·洛厄里合著,1995年第3版),《大众传播理沦》(与波尔一洛恭奇合著,1989年第5版),《大众传播通论》(与丹尼斯合著,1988年第6版),《信息的扩散》(论文,1988年),《传播流》(与拉尔森合著,1987年第2版)。目前任波士顿大学大众传播、广告与公共关系系任教。

关于本书的翻译者刘海龙,四川德阳人。中国人民大学传播学博士,美国宾夕法尼亚大学传播学院(Annenberg School for Communication)访问学者(2008-2009)。现为中国人民大学新闻学院副教授,中国人民大学新闻传播研究所副主任,《国际新闻界》杂志主编助理。主要研究领域为政治传播、新闻传播观念史、传播研究史、传媒文化。其译文简洁通俗,也传达了原文可能存在的优美感觉。

本书之所以与众不同,是因这它是由大众传播领域重要的研究者和理论家共同过错成的。本书对重要的研究思潮和具有世大历史意义的调查研究进行了全面的理论阐述,对这些问题的叙述态度严肃,文字优美。从中可以看到美国以经验学派主导的思想和定量方法始终贯穿几十年的研究,传播学的大厦就是在多位社会科学家以及学者的琐碎认真的实验基础上建起来的。

与一般的大部头大众传播学概论不同,这本书把着眼点放在了传播学产生、发展的一些关键个案的研究上。每一章详细地交代了各个里程碑研究的社会背景、缘起、研究设计、研究方法、研究成果、影响及不足。虽然每一个具有开创性的里程碑研究在理论上还存在许多幼稚之处,但是通过作者详略得当的述评,我们能够看到传播学经验

研究如何起源、转向,一个杰出的经验研究如何诞生。读者不仅可以了解传播理论史,更重要的是可以学习到如何运用正确的思维方式与研究工具进行新的传播理论探索,这恐怕是该书最为独特的地方。

一个学科是否真正成熟,其中一个标志就是研究方法与思维方式的体系化、科学化。比如说自然科学目前已经积累起了一套研究方法,对于一个给定的问题,总能有一系列可供选择的参考解决方案,研究者所要做的就是对这些方案进行比较与试验。这样,研究就变得有较强的计划性和预见性,特别是对于大部分应用技术而言,表现得尤为明显,这一点从信息技术的不断有计划地向前发展就可以验证。从这个意义上来讲,正如一些学者所言,所谓技术“革命”或许只是一个神话,历史是一个渐进发展的过程。

本书涉及了十四个传播学史上特别是前期研究的重点研究,有些到如今都是经典型研究,有些在当时也有很大影响但现在无太多可取之处,但不论这些调查实验的结果在今日看来科学性大否或者方法上的欠考虑性,其在传播学树立学科范围及对效果研究细致入微多角度大投入的琐碎研究及专业态度典范,都值得尊敬。

本书对这些里程碑式的研究的背景,方法,过程,结论都有大致介绍,使我们了解了这些个案产生的偶然性与必然性,其中各种因素和势力的介入,当时技术条件和环境的制约,特殊的历史社会背景……以及其结果的各种可能性与不完善性。

总之,是一部让我对美国经验学派研究肃然起敬的著作,那么琐碎,繁多的个案研究,调查,访问,方法设计,一遍一遍的验证其科

学性与可行性的过程,一位位学者花费大量精力在研究工作上,可能取得得并不是会载入史册的经典辉煌成果,但是,正如前文所说,传播学的大厦真是这样的积于寸土,一点一滴累积的,这更是让中国传播学研究学习和反思的地方……

读完这本书,我对于传播效果有了更深入的理解。传播学经典实证效果研究个案集锦,很好,很全,很强大。不对这些项目有所了解,对效果研究就只能停留在表面的理解和记忆上。个人认为是必读书,能考到的内容不多,但对今后自己做研究大有裨益。

首先,学到了许多科学研究方法和经典的实验,通过对一个个案例的调查研究、实施实验、分析结论,我明白了一个进行研究实验的完整操作流程及其分析思路和注意事项。这些都为我做个案研究提供了研究方法与步骤,更是为以后做研究打下了基础。

其次,我学到了许多专业理论与理论概念,尤其是一些焦点理论——它们为相关的研究提供了指导性的原则。使自己的专业知识水准得到提高,对本专业的理解也更进一步。更为今后的深入学习指明了方向,提供了方法。正如牛顿所说:“如果说我曾经看得更远些的话,那是因为我站在巨人的肩膀上。”只有充分了解前人的经典理论,才能在研究的路上走得更远。

最后,这本书还提出了许多尚有争议的话题,鼓励我去思考新问题,去对这些理论作进一步的研究。它同时也启示我要培养一双善于发现的眼睛,不断的探索创新。

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名: 学号: 班级: 设计题目:图像处理 教师:赵哲老师 提交日期: 12月29日

一、设计内容: 主题:《图像处理》 详细说明:对图像进行处理(简单滤镜,模糊,锐化,高斯模糊等),对图像进行处理(上下对称,左右对称,单双色显示,亮暗程度调整等),对图像进行特效处理(反色,实色混合,色彩平衡,浮雕效果,素描效果,雾化效果等), 二、涉及知识内容: 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果: 运行效果截图: 第一步:读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一,图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数,I图经过H滤波处理,replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二,图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子,unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三,图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四,图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

数字图像处理实验报告

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:

武汉科技大学 数字图像处理实验报告

二○一四~二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级:电子信息工程(DB)1102班姓名 学号: 课程名称:数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换(2学时) 实验目的: 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法,理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容: 1. 读入一幅图像,判断其是否为灰度图像,如果不是灰度图像,将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作,如线性变换、伽马变换、阈值变换(二值化)等,分别使用不同参数观察灰度变换效果(对灰度直方图的影响)。 实验步骤: 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡,并统计图像的直方图: I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析: 将灰度图直方图均衡后,从图形上反映出细节更加丰富,图像动态范围增大,深色的地方颜色更深,浅色的地方颜色更前,对比更鲜明。从直方图上反应,暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整,并统计图像的直方图: I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号:04211734 姓名:付永钦 日期:2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理:灰度直方图是将数字图像的所有像素,按照灰度值的大小,统计其所出现的频度。 通常,灰度直方图的横坐标表示灰度值,纵坐标为半个像素个数,也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法: clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果:

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析:由图可以看出,原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理:直方图均衡方法的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主 要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法: clear all %一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二,绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255

读书报告第一次作业。。。。

膨胀土工程地质特性研究进展 1.前言 膨胀土是一种具有高分散性、高塑性的黏土,其矿物成分主要以蒙脱石、伊利石/蒙脱石、绿泥石/脱石、高岭石/蒙脱石等为主,对干湿气候变化异常敏感,常给人类工程建设活动带来巨大危害,是一种“问题多的特殊土”。其吸水膨胀、失水收缩的特性容易引起建筑物开裂、边坡失稳、渠道桥梁等结构物破坏,给工程建设带来安全隐患。如1978 年我国南阳地区和1988 ~ 1992 年欧洲地区,持续的干旱天气致使出现了大规模房屋建筑开裂破坏现象,造成严重经济损失,究其原因为地基膨胀土失水收缩导致地面不均匀沉降变形。南水北调中线工程穿越膨胀土地区累计长度约386km,沿线曾发生大量渠段坍塌和浅层滑坡等工程地质问题。事实上,早在20 世纪70 年代初,南阳陶岔引水渠的开挖施工中,膨胀土层就发生过十几处大滑坡,且大都发生在1: 4-1: 5的缓坡上,由此引起了人们对膨胀土问题的重视,并在其后进行了处理,为以后正式开工建设提供了处治经验。 2.胀缩性 胀缩性的概念是由于含水率变化而引起的膨胀土体积变化,称为胀缩变形,即含水率升高发生膨胀,含水率降低发生收缩。胀缩性是

膨胀土的典型性质之一。在许多条件下,当膨胀土经历往复干湿循环时,胀缩变形表现出不可逆性,往往随干湿循环次数的增加而增加,在控制吸力条件下开展了干湿循环试验,发现膨胀土的胀缩变形可分为宏观结构变形和微观结构变形两部分。一般而言,宏观结构变形的可逆性与干湿循环过程中的累积变形量有关,然而微观结构变形却通常是可逆的。 关于膨胀土的胀缩机理,国内外学者也开展了许多研究,得到一些普遍的认识。与水相互作用时,由于黏土矿物颗粒表面的亲水性与水分子的极性结构特征,水分子在电场力作用下会吸附在矿物颗粒周围,形成一层水膜。水膜的厚度受黏土矿物种类、孔隙溶液成分、环境温度、外部荷载和微观结构等因素的影响,水膜的厚度变化则直接反映了膨胀土的胀缩性。膨胀土的干燥收缩过程实际上是土体在内力作用下颗粒间孔径减小和密实度增加的过程。当土体中的相对湿度高于大气相对湿度时,土体中的水分子会通过土体表面进入到大气中,形成蒸发。在蒸发过程中孔隙水表面张力的作用下,在颗粒间会形成弯液面,产生毛细水压力。表面张力和弯液面曲率半径是影响毛细水压力的关键因素,且一般而言,毛细水压力为负值。因此,土体干燥失水过程中,颗粒周围的水膜变薄,孔径减小,在毛细水压力和表面张力的共同作用下,土颗粒会随蒸发而逐渐靠拢,宏观表现为收缩变。关于膨胀土的胀缩机理,也有学者提出了不同的观点。如廖世文( 1984) 、高国瑞( 1984) 从晶格扩展、双电层理论和微观结构控制3 个方面对膨胀土的胀缩机理进行了总结归纳。刘特洪( 1997)则

数字图像处理技术应用课程报告

集中稀疏表示的图像恢复 董伟胜中国西安电子科技大学电子工程学院wsdong@https://www.360docs.net/doc/ed3001009.html, 张磊香港理工大学计算机系cslzhang@https://www.360docs.net/doc/ed3001009.html,.hk 石光明中国西安电子科技大学电子工程学院gmshi@https://www.360docs.net/doc/ed3001009.html, 摘要 本文对于图像恢复任务提出了一种新的称为集中稀疏表示(CSR)的稀疏表示模型。为了重建高还原度的图像,通过给定的字典,退化图像的稀疏编码系数预计应该尽可能接近那些未知的原始图像。然而,由于可用的数据是原始图像的退化版本(如噪声、模糊和/或者低采样率),正如许多现有的稀疏表示模型一样,如果只考虑局部的稀疏图像,稀疏编码系数往往不够准确。为了使稀疏编码更加准确,通过利用非局部图像统计,引入一个集中的稀疏性约束。为了优化,局部稀疏和非局部稀疏统一到一个变化的框架内。大量的图像恢复实验验证了我们的CSR模型在以前最先进的方法之上取得了令人信服的改进。 1、介绍 图像恢复(IR)目的是为了从,比如说通过一个低端摄像头或者在有限条件下得到图像的图像退化版本(例如噪声、模糊和/或者低采样率),来恢复一副高质量的图像。对于观察的图像y,IR问题可以表示成: y = Hx + v (1) 其中H是一个退化矩阵,x是原始图像的矢量,v是噪声矢量。由于IR的病态特性,尝试把观察模型和所需解决方案的先验知识合并到一个变分公式的正则化技术,已经被广泛地研究。对于正则方法,对自然图像适当的先验知识进行寻找和建模是最重要的关注点之一,因此学习自然图像先验知识的各种方法已经被提出来了【25,5,6,12】。 近年来,对于图像恢复基于建模的稀疏表示已经被证明是一种很有前途的模型【9,5,13,20,16,21,27,15,14】。在人类视觉系统【23,24】的研究中,已经发现细胞感受区域使用少量的从一个超完备的编码集中稀疏选出的结构化基元来编码自然图像。在数学上,一个x ∈ R N的信号可以表示为一个字典Φ中的几个原子的线性组合,例如,X ≈Φα,用|0 最小化:

2013数字图像处理课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 课设题目:彩色图像增强软件学院:信息科学与工程学院专业:电子与信息工程 班级: 1002501 姓名:曾小路 学号: 100250131 指导教师:赵占峰 哈尔滨工业大学(威海) 2013 年12月27日

目录 目录 .......................................................................................................................... I 一. 课程设计任务 (1) 二. 课程设计原理及设计方案 (2) 2.1 彩色图像基础 (2) 2.2 彩色模型 (2) 三. 课程设计的步骤和结果 (6) 3.1 采集图像 (6) 3.2 图像增强 (7) 3.3 界面设计 (9) 四. 课程设计总结 (12) 五. 设计体会 (13) 六. 参考文献 (14)

哈尔滨工业大学(威海)课程设计报告 一. 课程设计任务 1.1设计内容及要求: (1)、独立设计方案,根据所学知识,对由于曝光过度、光圈过小或图像亮度不均匀等情况下的彩色图像进行增强,提高图像的清晰度(通俗地讲,就是图像看起来干净、对比度高、颜色鲜艳)。 (2)、参考photoshop 软件,设计软件界面,对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示; (3)、将实验结果与处理前的图像进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 1.2参考方案 1、实现图像处理的基本操作 学习使用matlab 图像处理工具箱,利用imread()语句读入图像,例如image=imread(flower.jpg),利用彩色图像模型转换公式,将RGB 类型图像转换为HSI 类型图像,显示各分量图像(如imshow(image)),以及计算和显示各分量图像直方图。 2、彩色图像增强实现 对HSI彩色模型图像的I分量进行对比度拉伸或直方图均衡化等处理,提高亮度图像的对比度。对S分量图像进行适当调整,使图像色彩鲜艳或柔和。 H 分量保持不变。将处理后的图像转换成RGB 类型图像,并进行显示。分析处理图像过程和结果存在的问题。 3、参照“photoshop”软件,设计图像处理软件界面 可设计菜单式界面,在功能较少的情况下,也可以设计按键式界面,视 功能多少而定;参考matlab 软件中GUI 设计,学习软件界面的设计 - 1 -

BMP图像的读写(8位和24位)

南通大学计算机科学与技术学院 《数字图像处理》课程实验 报告书 实验名 BMP文件的读写(8位和24位) 班级计 121 姓名张进 学号 1213022016 2014年6月 16 日

一、实验内容 1、了解BMP文件的结构 2、8位位图和24位位图的读取 二、BMP图形文件简介 BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式,在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关,因此把这种BMP 图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关,因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式(注:Windows 3.0以后,在系统中仍然存在DDB位图,象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的,只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时,微软极力推荐你以DIB格式保存),目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp(有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名)。 位图文件可看成由4个部分组成:位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列,它具有如下所示的形式。 位图文件结构内容摘要

数字图像处理实验报告

数字图像处理试验报告 实验二:数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名:XX学号:2XXXXXXX 实验日期:2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波: 1) 读出一幅图像,给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑(低通)模板做运算,对比不同模板所形成的效果,要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时,分别采用不同的填充方法(或边界选项,如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’)进行低通滤波,显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环,将加有椒盐噪声的图像进行 10 次,20 次均值滤波,查看其特点, 显 示均值处理后的图像(提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器)。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法,和中值滤波法对有噪声的图像做处理,要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器,并将其对噪声图像进行处理,显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像,采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n),自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子,如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5,9×9,15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称:数字图像处理 题目:数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名: 专业:计算机科学与技术 班别:计科本101班 学号: 指导老师: 日期: 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计,掌握如何学习一门语言,如何进行资料查阅搜集,如何自己解决问题等方法,养成良好的学习习惯。扩展理论知识,培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例,对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间,从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后,傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理(digital image processing)是用计算机对图像信息进行处理的一门技术,使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代,图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期,随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末,图像处理技术不断完善,逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形,改善图像质量,或是从图像中提起有效信息,还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩,便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容:傅立叶变换、小波变换等各种图像变换;对图像进行编码和压缩;采用各种方法对图像进行复原和增强;对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展,数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

遥感地质学在实际工作中的应用论文

课程期末考试论文(读书报告) 课程名称:遥感地质学 班级: 学号: 姓名: 任课教师: 学时: 开课时间:

浅谈“遥感地质学”在地质类工作中的应用 摘要:随着我国工农业生产的高速发展,人类对自然资源,特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感地质是一门理论与技术相结合的课程,其实际操纵性较强,需要我们对理论基础知识不断地应用巩固。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段,充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性,构造的状况分析后服务与地调填图,矿产普查,工程地质,水文地质及地质灾害治理方面,有着其特殊的高效性,空间性和优势所在。本文结合“遥感地质”课程的学习,浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 关键词:遥感空间信息地质找矿应用 近年来,一方面,由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展,为遥感技术奠定了必要的技术基础,另一方面,由于人类生产活动不断地向深度和广度进军,遥感技术得到较为广泛的应用,因而使得遥感技术获得了飞跃的发展,已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术。随着我国工农业生产的高速发展,人类对自然资源,特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段,充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性,构造的状况分析后服务与地调填图,矿产普查,工程地质,水文地质及地质灾害治理方面,有着其特殊的高效性,空间性和优势所在。正如中科院院士徐冠华等,所谈及遥感技术为地学研究提供了全新的手段,导致了地学研究范围,内容、方法的重要变化,标志着地学信息获取和方法处理的一场革命。中国遥感事业自70年代至今发生了巨大的变化,在国民经济中的应用也日渐普遍。相对国际发达国家,中国遥感事业与其尚存在较大差距,这也正证明了在学科应用教学方面的前景性和挑战性。 《遥感地质学》是我校地球科学与资源学院为地质,资勘和海洋类专业开设的院定专业限选课,共48学时,其中24实验学时。通过半学期的遥感地质课及遥感数字图像处理技术的学习,对遥感技术有了新的认识和定义,同时对地学高新技术的发展有了所了解。本文结合“遥感地质”课程的学习,浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 遥感地质在地学方面的意义和作用主要表现在以下几个方面: (1)区域地质调查方面: 地质调查方面遥感数字图像处理的意义和作用应体现最明显的是在我国青藏高原地区。我国存在最大的空白区是青藏高原空白区,因其独特的海拨,积雪,压力,缺氧,交通等因素给地质工作者在这一地区开展工作造成了极大的困难,尤其在藏北属于“世界屋脊”,生命的禁区,地质工作者很难实地进入实施开展。青藏高原所占面积巨大,是我国地学,生物学,资源与环境科学有特色的研究领域和天然的实验室,我国研究开发价值极大。近年来国土资源部先后开展了多次地质调查,如1:25万区域地质调查。中国地质大学(北京)地球科学与资源学院教师承担的地质调查局“西藏安多1:25万安多多幅区域地质调查项目”中就充分利用的遥感数字图像处理技术的优势性。安多地区平均海拨4700多米,气候已变,极寒,其中部分地区很难进入。 安多北捷布曲冰蚀谷(上为南)(据张绪教等)

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名:学号: 专业年级: 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果');Subplot (3,2,4);z=imsubtract(x,y);imshow(z);title('相减结果') Subplot (3,2,5);z=immultiply(x,y);imshow(z);title('相乘结果') Subplot (3,2,6);z=imdivide(x,y);imshow(z);title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答:图像减运算与图像加运算的原理和用法类似,同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同,但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数,此时系统将负数统一置为零,即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y),将结果输出到矩阵Z中,若乘以一个常数,将改变图像的亮度:若常数值大于1,则乘运算后的图像将会变亮;叵常数值小于是,则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级,实现灰度级变换,也可以用来遮住图像的某些部分,其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算,就是对两幅图像的对应像素点进行点(X./Y), imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度,可用来改变图像的灰度级,其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体,图像相减运算又称为图像差分运算,差分运算还可以用于消除图像背景,用于混合图像的分离。

数字图像处理课设报告

数字图像处理课程设计报告 细胞识别 目录 第一部分 1、实验课题名称----------------------------------------------------------------------------------3 2、实验目的----------------------------------------------------------------------------------------3

3、实验内容概要----------------------------------------------------------------------------------3 第二部分 1、建立工程文件----------------------------------------------------------------------------------3 2、图像信息获取----------------------------------------------------------------------------------4 3、如何建立下拉菜单----------------------------------------------------------------------------6 4、标记Mark点------------------------------------------------------------------------------------6 5、二值化---------------------------------------------------------------------------------------------9 6、填洞------------------------------------------------------------------------------------------------9 7、收缩------------------------------------------------------------------------------------------------10 8、获取中心点--------------------------------------------------------------------------------------11 9、细胞计数-----------------------------------------------------------------------------------------13 10、All-steps-----------------------------------------------------------------------------------------13 11、扩展功能---------------------------------------------------------------------------------------14 第三部分 12、各步骤结果和错误举例--------------------------------------------------------------------16 第四部分 13、心得体会----------------------------------------------------------------------------------------22 第一部分 1、实验课题:细胞识别 2、实验目的:对血液细胞切片图片进行各种处理,最终得出细胞的数目、面积等信息。 3、实验内容概要:基于VC++软件下的细胞识别,通过细胞的标记、二值化、

基于DCT的数字水印算法 阅读报告

《基于DCT的数字水印研究》 阅读报告 课程名称计算机视觉 姓名廖杰 学号M201372880 专业计算机技术 任课教师王天江 所在学院计算机科学与技术学院 报告提交日期2014-01-13

一.概要 提出了一种基于DCT变换的图像数字水印算法,重点解决了水印嵌入过程中不可见性和鲁棒性折衷问题。首先对原始图像进行分块并对各子块做DCT变换,接着将经过Torus置乱的水印图像嵌入到各子块的中频DCT系数中,通过选择适当的嵌入强度,可以得到较好的不可见性和鲁棒性。 二.概念综述 2.1 数字水印技术 数字水印技术(Digital Watermarking)是一种信息隐藏技术,它的基本思想是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息,以便保护数字产品的版权、证明产品的真实可靠性、跟踪盗版行为或者提供产品的附加信息。其中的秘密信息可以是版权标志、用户序列号或者是产品相关信息。一般,它需要经过适当变换再嵌入到数字产品中,通常称变换后的秘密信息为数字水印(Digital Watermarking)。数字水印的嵌入不应影响原有数据内容的价值和使用,通常是不可见的或不能被人的感知系统察觉,且不会被常规处理操作去除。 2.2 数字水印系统的基本框架 一个典型的水印系统由嵌入器和检测器组成。嵌入器至少具有两个输入量:一个是原始信息,它通过适当变换后作为待嵌入的水印信号;另一个就是要在其中嵌入水印的载体作品。水印嵌入器的输出结果为含水印的载体作品,通常用于传输和转录。之后这件作品或另一件未经过这个嵌入器的作品可作为水印检测器的输出量。大多数检测器试图尽可能地判断出水印存在与否,若存在,则输出为所嵌入的水印信号。下图给出了数字水印处理系统基本框架的详细示意图。它可以定义为九元体(M,X,W,K,G,Em,At,D.Ex),分别定义如下: 1、M代表所有可能原始信息的集合。 2、X代表所要保护的数字产品x(或称为作品)的集合,即内容。 3、W代表所有可能水印信号w的集合。 4、K代表水印密钥k的集合。 5、G代表利用原始信息m、密钥K和原始数字产品x共同生成水印的算法,即 G:M*X*K->W,w=G(m,x,K)

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得 本学期,我有幸学习了数字图像处理这门课程,这也是我大学学习中的最后一门课程,因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习,我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用,我们可以运用Matlab对图像信息进行加工,从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求,达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代,当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后,由于遥感等领域的应用,使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后,数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖,使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用,数字图像处理技术的需求与日俱增。其中,图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段,因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理是通过对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学,它给人类带来了巨大的经济和社会效益,不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展,在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中,数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年,数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展,正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛,从空间探索到微观研究,从军事领域到工农业生产,从科学教育到娱乐游戏,越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术,但也收获了不少,对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解,当然也更加理解了数字图像的本质,即是一些数字矩阵,但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识,比如常见的:像素(衡量图像的大小)、分辨率(衡量图像的清晰程度)、位图(放大后会失真)、矢量图(经过放大不会失真)等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质,比如锐化处理是使模糊的图像变清晰,增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声,模糊图像,在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解,这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践与复习。 数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况,进行估产,监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析,获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图,提高预报的准确程度。国防及测绘部门,使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术,自动

数字图像处理第三章读书报告

第三章 灰度变换与空间滤波 这一周主要看了一篇论文和《数字图像处理》的第三章内容,第三章的内容主要包括:背景知识、一些基本的灰度变换函数、直方图处理、空间滤波基础、平滑空间滤波器、锐化空间滤波器、混合空间增强法、使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波。 3.1背景知识 3.1灰度变换与空间滤波基础 空间域处理可用该式表示:)],([),(y x f T y x g =,其中f(x,y)是输入图像,g(x,y)是处理后的图像,T 是在该点邻域上定义的关于f 的算子。算子可应用于单幅图像或图像集合。空间域与变换域比起来计算更有效,执行所花的资源更少。 3.2一些基本的灰度变换函数 灰度变换是所有图像处理中最简单的技术。r 和s 分别别代表处理前后的像素值。 图像反转: s=L-1-r 使用这种方式反转一幅图像的灰度级,可得到等效的图片底片。这种类型的处理特别适用于增强在一幅图像的暗区域中的白色或灰色细节,特别是当黑色面积在尺寸上占主导地位时。 对数变换: )1log(r c s += c 是常数,并假设0≥r 。该变换根据特性曲线,将输入中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值,对高输入灰度值亦如此,这样的效果就是可以增加一些低灰度值的一些细节,但带来的问题是他降低了图像的对比度,使背景有冲淡的感觉。 幂律变换: γcr s = c 和γ为正常数。与对数变换的情况类似,部分γ值的幂律曲线将较窄范围的暗色输入值映射为较宽的输出值,相反地,对于输入高灰度级值时也成立。根据伽马值的不同,可以输出不同程度的变换曲线,可以根据具体图像的特征,设置合适的γ值,使图像的对比度与细节清晰度达到一个最佳的比例。可以使用幂律变换进行对比度增强。 分段线性变换函数: 最简单的分段线性函数之一是对比度拉抻变换。低对比度图像可由照明不足,成像传感器动态范围太小,甚至在图像获取过程中镜头光圈设置错误引起。对比度拉抻是扩展图像灰度级动态范围处理,因此它可以跨越记录介质和显示装置的全部灰度范围。 灰度级分层处理有许多方法实现,大多数方法是两种基本方法的变形。一是将感兴趣范围内的所有灰度值显示为一个值,而将其他灰度值显示为另一个只,该变换产生了一幅二值图像。而是是感兴趣的范围的灰度变亮或变暗,而保持图像中其他灰度级不变。突出图像中特定灰度范围的亮度通常是最重要的,其应用包括增强特征。 比特平面分层是将一幅图像分为几个比特平面,对于分析图像中每个比特的相对重要性以及图像压缩都很有用。 3.3直方图处理 直方图主要是利用概率的概念将整幅图像的每一个灰度级所占总灰度级的百分比进行显示,来表征整幅图像的大体特征,其主要特征是一阶距(图像的平均灰度)以及二阶距(灰

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