一种基于MATLAB的图像变换编码的研究方法
一种基于MA TLAB的图像变换编码的研究方法Ξ
张会红
(宁波大学信息科学与工程学院 宁波 315211)
摘 要
以小波编码中的嵌入式零数小波编码在MA TLAB环境下的编解码的实现为例,简要介绍了Matlab在图象处理方面的明显优势,同时分析了用Matlab进行图像处理的一些不足。
关键词:图象处理 MA TLAB EZW
中图分类号:TN911.73
Application of MAT LAB in T ransform Coding of Image Processing
Zhang H uihong
(College of Information Science and Engineering,Ningbo University,Ningbo315211)
Abstract:In this paper,by introducing the theory and realization of a specified arithmetic of Embedded Zerotree Wavelets (EZW)in transform coding of image process,we illuminate the superiority of MA TLAB chiefly,especially in digital image pro2 cessing.S ome limitations of MA TLAB in using of the same field are also discussed.
K ey w ords:Image Processing,MA TLAB,EZW
Class number:TN911.73
1 引言
随着互联网和无线通信技术的普及,视频和图像编码的目标从传统的面向存储变为现在的面向传输。根据图像和网络数据传输的特点,图像压缩就成为目前图像处理中的第一个问题。图像压缩的途径之一是设法改变信源的概率分布,使其尽可能的非均匀分布,再用最佳不等长编码方法使平均码长逼近信源的熵[1]。在实际图像压缩技术中,变换编码正是充分利用了变换后的图像信息主要集中在一定区域中的少数几个系数上,使变换后的系数以零和小幅值系数居多,我们就可以在满足失真条件的基础上适当分配比特数和舍弃一些含信息较少的系数,提高图像的压缩率。本文以变换编码中的嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelets)[1]的编解码为例,简要介绍了MA TLAB 作为一种高效的实用工具在图像编码中应用,并就其存在的缺点进行了分析。2 图像变换编码
2.1 图像变换编码的复杂性
图像的变换编码技术涉及到的领域包括:信息论、通信理论、编码理论、噪声理论、视听觉感知理论、信号处理技术、数字图像处理技术、多媒体技术、小波变换、概率论、数据结构、算法设计等理论。同时,图像的变换编码还是一个横跨计算机科学、生理学、密码学、数学、数字通信等多门学科,并与Internet的发展密切相关的交叉科学。其多学科性导致了图像变换编码技术研究的难度和复杂性。所以,找到并利用一种合适的编程工具,往往可以起到事半功倍的效果。下面我们从EZW算法的原理出发,来逐步介绍MA TLAB在此领域内的应用。
2.2 变换编码的一般模型
自从八十年代小波技术诞生以来,伴随着小波理论研究的不断深入,小波视频压缩业已成为当前
46
计算机与数字工程 第33卷Ξ收到本文时间:2004年4月28日
视频压缩的研究热点,而且可以预见基于小波的视频压缩技术将是未来视频压缩标准的一项核心技术。嵌入式零树小波(Embedded Zerotree Wavelets )[2]编码很好地利用小波系数的特性使得输出的码率具有嵌入特性,不但可达到较高的压缩比,还可适应图像编码的新要求,实现渐进编解码、从有损压缩到无损压缩等,这些特点奠定了其在图像编码中特有的地位。2.3 嵌入式零树小波编码算法EZW
嵌入式编码[2]就是编码器将待编码的比特流按重要性的不同进行排序,根据目标码率或失真度大小要求随时结束编码;同样,对于给定码流,解码器也能够随时结束解码,并可以得到相应码流截断处的目标码率的恢复图象。一副图象经过三级小波分解后形成了十个子带,如图1所示。小波系数的分布特点是越往低频子带系数值越大,包含的图象信息越多,如LL3子带。正是由于小波系数这些特点,它非常适合于嵌入式图象的编码算法。在J PEG 2000标准中就是
以小波变换作为图象编码的变换方法。
为了改善小波系数重要图的压缩,EZW 中定义了一个零树的数据结构。一个小波系数x ,对于给定的门限T ,如果|x| 如果一个小波系数关于门限T 是不重要的,但它的孩子中存在关于门限T 是重要的,则称这个系数是孤立的零。为了编码的需要常把重要系数分为正重要系数和负重要系数。这四种符号用两个比特即可表示。 这里我们采用的表示方法如下: 零树根=00,孤立零=01, 正重要系数=10,负重要系数=11。 在量化过程中采用了逐次逼近的量化方法。即:逐次使用门限序列T 0、T 1,┄,T N -1来判断系数重要性,其中T i =T i -1/2,初始阈值T 0的选择使得对于所有系数有0|X j |<2T 0。 编码过程是一个渐进的把信息由原始的小波变换系数按重要性依次转换成比特流的过程。其流程如图3所示。始设当前阈值为T i ,如果当前的系数x i 不重要,且是某一零树根的孩子,则不编码,直接进行下一个系数的判断;若其不是零树的孩子且其孩子都不重要,则原数值不变,在输出码流的当前位置填“00”,否则填“01”。如果x i 当前系数重要且为正数,输出码流中添加“10”,并以x i -3T i /2代替原数据x i .如果x i 当前系数重要且为负数,则输出码流中添加“11”,并以x i +3T i /2代替原数据。数据扫描完后,如果T i 小于编码误差,则将阈值减半,开始新一轮的扫描编码。 传输的数据除了比特流外,还包括原始数据的数目,初始门限值T 0,渐进编码的次数N 和每次编码的比特流的长度等信息。译码时系数的重构值可以位于不确定区间的任意处,如果采用MMSE 准则,则重构值应位于不确定区间的质心处。实际中为简单起见使用区间的中心作为重构值。 如前所述,图像的变换编码是涉及到多个领域的一门交叉学科,以EZW 算法的编解码为例,除了算法本身的编解码之外,还涉及到了包括图像原始数据的读入和显示、二维离散小波多级变换及其反变换等大运算量的编程,MA TLAB 以其自身所具有的独特的优势,集成了各种矩阵运算、图像的读入和显示以及多级离散小波变换和反变换等函数,使研究人员可把时间和精力集中在算法上。 3 可实现图像编码技术的高效实用 工具———Matlab 3.1 Matlab 简介 Matlab 是当前在国内外十分流行的工程设计 和系统仿真软件包。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了使用方便、界面友好的用户环境。 Matlab 的强大的扩展功能为各个领域的应用 提供了基础。由专家学者相继推出了MA TLAB 工具箱,其中包括信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、最优化、模糊逻辑、小波、通信等工具箱。这些 5 6第33卷(2005)第2期 计算机与数字工程 工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具,借助于这些”巨人的肩膀”,各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作,从而大大地节省了时间。3.2 用Matlab 研究图像变换编码的优势 (1)它具有强大的矩阵运算功能,在进行一些简单的图象变换时可以避免很多烦琐的计算;(2)图形显示方便,有专门的灰度及彩色图像显示函数,甚至在调试过程中也能随时观察图形的变化;(3)带有丰富的图象处理函数库,使源程序简洁明了、易实现;(4)简洁方便的编程规则和开放式可扩充结构增加了编程的易实现性和灵活性;(5)MA TLAB 与Visual C ++具有良好的接口。 4 EZW 编解码在MA TLAB 环境下 的实现及结果分析 我们在MA TLAB6.1中实现了以EZW 算法 图2 原始图像 图3 编码误差=32时的恢复图像 为核心的图像的编解码。图2和图3是以MA T 2 LAB 中的图片woman2为对象,运用该算法对其进行编码和解码的部分结果。如前所述,由于MA T 2LAB 内集成了丰富的矩阵及向量处理子函数,因此原始数据的小波变换及图像的显示、窗口控制等的实现变得很容易,这使得我们可以把主要精力放 在编解码算法上。同时,由于MA TLAB 语言具有和C 语言类似的简洁、灵活等特点,支持函数调用的嵌套以及递归调用等形式,增加了程序的简洁易读性。另外,MA TLAB 使用方便的调试器、详细准确的错误信息提示以及MA TLAB 提供的功能强大的帮助系统都使得程序的编写和调试过程极大的缩短。 然而,MA TLAB 也存在着一些其自身难以克服的缺点。就图象处理问题而言,在本算法的调试中,其最大的问题就是运算速度慢。这主要是由需要处理数据量的庞大以及图像的千变万化所引起的程序的复杂度提高、程序嵌套、子程序自身的递归调用等数据和参数的频繁交换所引起的。而Matlab 是一种解释性的编程语言,程序的执行是通过读一句执行一句实现的,这可以很方便地实现编程过程中的交互,但也同时造成了执行速度慢这个其自身难以解决的问题。这在程序做循环运算时显得尤为严重。针对这个问题,文献[4]中提出了用C 语言调用Matlab 自带的API 函数来编制Mex 文件从而实现快速图象处理的方法 。 图4(a ) 树T 其次,与C 和C ++等语言相比,MA TLAB 所 支持数据类型不够灵活也是一个比较突出的限制。在EZW 算法的零树预测和编码及解码中,为了减少数据的重复遍历,我们采用了数据结构中孩子双亲结构表示法的思想,假设一棵树的结构如图4(a )所示,在编码和解码前首先根据小波变换的层次数和最低频子带数据量的大小,结合零树的定义重新组织数据如图4(b )所示。其中表左端表示各数据的自然序号,表中第一列为各数据父节点的序号(其中根节点R 没有父节点,以“-1”表示),各元素的子节点以链表表示。显然,这样的数据结构以尽量小的存储空间的开支有效改善了数据遍历的效率,提高了算法的易实现性。但是由于MA T 2LAB 所支持的向量、矩阵等数据类型都是以数组为基础的,这使得我们在该数据结构的具体实现时不得不以数组来代替链表,尤其是数据量比较大的处理对象,相应的最高频数据(没有子节点的数据)也较多,势必造成较多空间的无效(下转第91页) 6 6 一种基于MA TLAB 的图像变换编码的研究方法 第33卷 行为包括cache 客户端的http 请求数量、cache 命中率、Squid 获取数据的需求数和进出服务器的http 数据总流量等。 MR TG (Multi Router Traffic Grapher )是一套广泛应用的流量统计工具,具有实时监测支持SN 2MP 协议的设备或软件流量的功能,并且可以产生 实时的数据图表。通过MR TG ,系统管理员可以监测代理服务器的实时运行情况,以便及时调整代理服务器的配置参数,使系统性能达到最优化。图3是MR TG 通过SNMP 测得的数据绘制的客户端http 请求的周统计图 : 图3 客户端http 请求的周统计图 7 结语 基于Linux 和Squid 的代理服务器实现方案可以有效地解决校园或企业上网的问题 。系统管 理员利用与之配套的各种分析监测软件,可以方便地监测系统运行情况;Squid 灵活的存取控制参数,可以任意限制网络用户的各种行为;Linux 内核本 身所集成的防火墙系统可以最大限度地保护网络的安全畅通,从而构建出安全、高效、易于管理和维护的企业级代理服务器系统。 参考文献 [1]高健智,赖阿福.Linux 网络实际操作经典[M ].北京:科 学出版社,2003 [2]施威铭研究室.Linux7.2架站实务[M ].北京:清华大学 出版社,2003 (上接第66页) 占用,最终也会使程序的执行速度受到影响。 图4(b ) 树T 的孩子双亲表示存储结构 5 结论 随着数字图像处理应用领域的不断扩大和人们对相关的处理结果的要求的不断提高,图像的变 换编码技术势必会受到越来越多的关注。尽管MA TLAB 在图像处理领域内的应用存在着一些具体的问题,但是很显然,其带给我们的便利是远远 大于这些缺陷的。实际上,考虑到此领域所涉及内容的庞大性,这些具体的缺点对我们关于某一分支问题的研究并不构成大的影响。我们有理由相信,借助于一个高效实用的研究工具如MA TLAB ,必会有越来越多的有识之士投入这个领域的研究中来,从而不断的细化和推动数字图像处理技术的研究。 参考文献 [1]李在铭等编著《数字图像处理、压缩与识别技术》[M ]. 电子科技大学出版社,2000年11月第1版 [2]Shapiro J M.Embedded image coding using zerotree of waveled coefficients.IEEE Trans.Signal Processing , 1993,41(12):3445～3462. [3]A.Zandi ,J.Allen ,E.Schwartz ,and M.Boliek ,CREW : Compression with reversible embedded wavelets ,IEEE Da 2ta Compression Conference ,Snowbird ,U T ,pp.212-221,March 1995. [4]石丹,桑农,Matlab 与VC ++混合编程的研究及其在 图象处理中的应用[J ].计算机工程,第26卷第5期,35～38 1 9第33卷(2005)第2期 计算机与数字工程 实验四、图像的几何变换与彩色处理 一、实验目的 1理解和掌握图像的平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转的原理和应用； 2熟悉图像几何变换的MATLAB操作和基本功能 3 掌握彩色图像处理的基本技术 二、实验步骤 1 启动MATLAB程序，读入图像并对图像文件分别进行平移、垂直镜像变换、水平镜像变换、缩放和旋转操作 %%%%%%平移 >> flowerImg=imread('flower.jpg'); >> se=translate(strel(1),[100 100]); >> img2=imdilate(flowerImg,se); >> subplot(1,2,1); >> imshow(flowerImg); >> subplot(1,2,2); >> imshow(img2); I1=imread('flower.jpg'); I1=double(I1); H=size(I1); I2(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(H(1):-1:1,1:H(2),1:H(3)); I3(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=I1(1:H(1),H(2):-1:1,1:H(3)); Subplot(2,2,1); Imshow(uint8(I1)); Title('原图'); Subplot(2,2,2); Imshow(uint8(I3)); Title('水平镜像'); Subplot(2,2,3); Imshow(uint8(I2)); Title('垂直镜像'); img1=imread('flower.jpg'); figure,imshow(img1); %%%%%%缩放 img2=imresize(img1,0.25); figure,imshow(img2); imwrite(img2,'a2.jpg'); 一、霍夫曼编码(Huffman Codes) 最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。 霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。 霍夫曼编码步骤：设信源X 有m 个符号(消息)??????=m m p x p p x x X ΛΛ2121 ， 1. 1. 把信源X 中的消息按概率从大到小顺序排列， 2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列； 3. 3. 重复上述2步骤,直到信源最后为??????=o o o o o p p x x X 212 1为止； 4. 4. 将被合并的消息分别赋予1和0，并对最后的两个消息也相应的赋予1和0； 通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。 例： 110005.0010010.000015.01120.00125.01025.065 4 3 2 1 x x x x x x P X i 码字编码过程 则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为： % 2% 9842 .2)05.0log 05.01.0log 1.015.0log 15.02.0log 2.025.0log 25.02(45 .205.041.0415.0320.0225.022===?+?+?+?+??-==?+?+?+?+??=Rd H N η 二 预测编码（Predictive encoding ） 在各类编码方法中，预测编码是比较易于实现的，如微分（差分）脉冲编码调制（DPCM ）方法。在这种方法中，每一个象素灰度值，用先前扫描过的象素灰度值去减，求出他们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像象素信号。由于量化和传送的仅是误差信号，根据一般扫描图像信号在空间及时间邻域内个象素的相关性，预测误差分布更加集中，即熵值比原来图象小，可用较少的单位象素比特率进行编码，使得图象数据得以压缩。 当输入图象信号是模拟信号时，“量化”过程中的信息损失不可避免的。 预测器预测值 ∑-=-=111 ?N i N i X Q X 其中 i Q 应适当选择使预测误差最小，即使 N N N X X e ?-=最小。 然后，非均匀量化此预测误差 N e ，就能产生最小均方误差的最佳 N e ˊ，经编码后发送。接收端解码得到的 N e 加上预测值就能再现 N X ，它与原始图象的存在误差为 'N N N X X g -=。 实验三基于DCT的数字图像压缩及Matlab实现兰州大学信息学院08级通信工程一班赵军伟 一、课程设计的目的和要求等内容 实验目的:掌握基于DCT变换的图像压缩的基本原理及其实现步骤；通过使用MATLAB，对同一幅原始图像进行压缩，进一步掌握DCT和图像压缩。 实验要求： 1、学生在实验操作过程中自己动手独立完成，2人为1组。 2、上机过程中由指导老师检查结果后方可做其他内容。 3、完成实验报告：按照实验的每个题目的具体要求完成 二、基本原理或方法 （一）图像压缩基本原理 图像数据压缩的目的是在满足一定图像质量的条件下，用尽可能少的比特数来表示原始图像，以提高图像传输的效率和减少图像存储的容量，在信息论中称为信源编码。图像压缩是通过删除图像数据中冗余的或者不必要的部分来减小图像数据量的技术，压缩过程就是编码过程，解压缩过程就是解码过程。压缩技术分为无损压缩和有损压缩两大类，前者在解码时可以精确地恢复原图像，没有任何损失；后者在解码时只能近似原图像，不能无失真地恢复原图像。 假设有一个无记忆的信源,它产生的消息为{ai},1≤i≤N,其出现的概率是已知的,记为P(ai)。则其信息量定义为: 由此可见一个消息出现的可能性越小，其信息量就越多，其出现对信息的贡献量越大，反之亦然。 信源的平均信息量称为“熵”（entropy），可以表示为： 对上式取以2为底的对数时，单位为比特（bits）： 根据香农（Shannon）无噪声编码定理，对于熵为H的信号源，对其进行无失真编码所可能达到的最低比特数为，这里为一任意小的正数，因此可能达到的最大压缩比为： 其中B是原始图像的平均比特率。 在图像压缩中，压缩比是一个重要的衡量指标。可以定义压缩比为： （二）图像压缩的基本模型 图像编码包括两个阶段，前一个阶段就是利用预测模型或正交模型对图像信号进行变换；后一个阶段是利用已变换信号的统计特性，对其分配适当的代码来进行编码传输。 编码器与解码器的结构分别如图(a)、(b)。 在发送端，输入的原始图像首先经过DCT变换后，其低频分量都集中在左上角，高频分量分布在右下角（DCT变换实际上是空间域的低通滤波器）。由于该低频分量包含了图像的主要信息，而高频分量与之相比就不那么重要了，所以可以忽略高频分量，从而达到压缩的目的。将高频分量去掉就要用到量化，这是产生信息损失的根源。 “量化”的主要任务是用有限个离散电平来近似表达已抽取出的信息。在此采用均匀量化，通过改变程序中的量化因子Q的值以得到不同压缩比的图像。Huffman编码时，首先对经DCT变换及量化后的图像收据扫描一遍，计算出各种像素出现的概率；然后按概率的大小指定不同长度的唯一码字，由此得到一张Huffman表。编码后的图像记录的是每个像素的码字，而码字与量化后像素值的对应关系记录在码表中。生成的一维字符矩阵即为实际中要传输的序列，压缩后 基于MATLAB的图像复原 摘要 随着信息技术的发展，数字图像像已经充斥着人们身边的任意一个角落。由于图像的传送、转换，或者其他原因，可能会造成图像的降质、模糊、变形、质量下降、失真或者其他情况的图像的受损。本设计就针对“图像受损”的问题，在MATLAB环境中实现了利用几何失真校正方法来恢复被损坏的图像。几何失真校正要处理的则是在处理的过程，由于成像系统的非线性，成像后的图像与原图像相比，会产生比例失调，甚至扭曲的图像。 图像复原从理论到实际的操作的实现，不仅能改善图片的视觉效果和保真程度，还有利于后续的图片处理，这对医疗摄像、文物复原、视频监控等领域都具有很重要的意义。 关键字：图像复原；MATLAB；几何失真校正 目录 摘要 (1) 1 MATLAB 6.x 信号处理 (1) 2 图像复原的方法及其应用 (13) 2.1 图像复原的方法 (13) 2.2 图像复原的应用 (14) 3 几何失真校正实现 (15) 3.1 空间变换 (15) 3.1.1 已知()y x r,和()y x s,条件下的几何校正 (16) 3.1.2 ()y x r,和()y x s,未知条件下的几何失真 (16) 3.2 灰度插值 (17) 3.3 结果分析 (19) 参考文献 (20) 附录 (21) 1 MATLAB 6.x信号处理 （1）对MATLAB 6 进行了简介，包括程序设计环境、基本操作、绘图功能、M文件以及MATLAB 6 的稀疏矩阵这五个部分。MATLAB的工作环境有命令窗口、启动平台、工作空间、命令历史记录与当前路径窗口这四部分。M文件的编辑调试环境有四个部分的设置，分别是：Editor/Debugger的参数设置，字体与颜色的设置，显示方式的设置，键盘与缩进的设置。MATLAB采用路径搜索的方法来查找文件系统的M文件，常用的命令文件组在MATLAB文件夹中，其他M文件组在各种工具箱中。基本操作主要是对一些常用的基本常识、矩阵运算及分解、数据分析与统计这三方面进行阐述。MATLAB的基本操作对象时矩阵，所以对于矩阵的输入、复数与复数矩阵、固定变量、获取工作空间信息、函数、帮助命令进行了具体的描述。矩阵运算是MATLAB的基础，所有参与运算的数都被看做为矩阵。MATLAB中共有四大矩阵分解函数：三角分解、正交分解、奇异值分解以及特征值分解。数据分析与统计包括面向列的数据分析、数据预处理、协方差矩阵与相关系数矩阵、曲线拟合这四部分。MATLAB 中含有丰富的图形绘制寒素，包括二维图形绘制、三维图像绘制以及通用绘图工具函数等，同时还包括一些专业绘图函数，因此其具有很强大的绘图功能。简单的二维曲线可以用函数plot来绘制，而简单的三维曲线图则用plot3来绘制。在绘制图形时，MATLAB自动选择坐标轴表示的数值范围，并用一定的数据间隔标记做标注的数据，当然自己也可以指定坐标轴的范围与数据间隔。专业的绘图函数有绘梯度图制条形图、饼图、三维饼图、箭头图、星点图、阶梯图以及等高线。M文件时用户自己通过文本编辑器或字处理器生成的，且其之间可以相互调用，用户可以根据自己的需要，自我编写M文件。M文件从功能上可以分为底稿文件与函数文件两类，其中底稿文件是由一系列MATLAB语句组成的，而函数文件的第一行必须包含关键字“function”，二者的区别在于函数文件可以接受输入参数，并可返回输出参数，而底稿文件不具备参数传递的功能；在函数文件中定义及使用的变量大都是局部变量，只在本函数的工作区内有效，一旦退出该函数，即为无效变量，而底稿文件中定义或使用的变量都是全局变量，在退出文件后仍为有效变量。稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵， 图像压缩编码的方法概述摘要：在图像压缩的领域，存在各种各样的压缩方法。不 同的压缩编码方法在压缩比、压缩速度等方面各不相同。本文从压缩方法分类、压缩原理等方面分析了人工神经网络压缩、正交变换等压缩编码方法的实现与效果。 关键词：图像压缩；编码；方法 图像压缩编码一般可以大致分为三个步骤。输入的原始图像首先需要经过映射变换，之后还需经过量化器以及熵编码器的处理最终成为码流输出。 一、图像压缩方法的分类 1.按照原始信息和压缩解码后的信息的相近程度分为以下两类：（1）无失真编码又称无损编码。它要求经过编解码处理后恢复出的图像和原图完全一样，编码过程不丢失任何信息。如果对已量化的信号进行编码，必须注意到量化所产生的失真是不可逆的。所以我们这里所说的无失真是对已量化的信号而言的。特点在于信息无失真，但压缩比有限。（2）限失真编码中会损失部分信息，但此种方法以忽略人的视觉不敏感的次要信息的方法来得到高的压缩比。图像的失真怎么度量，至今没有一个很好的评判标准。在由人眼主观判读的情况下，唯有人眼是对图像质量的最有利评判者。但是人眼视觉机理到现在为止仍为被完全掌握，所以我们很难得到一个和主观评价十分相符的客观标准。目前用的最多的仍是均方误差。这个失真度量标准并不好，之所以广泛应用，是因为方便。 2.按照图像压缩的方法原理可分为以下三类：（1）在图像编码过程中映射变换模块所做的工作是对编码图像进行预测，之后将预测差输出供量化编码，而在接受端将量化的预测差与预测值相加以恢复原图，则这种编码方法称为预测编码。预测编码中，我们只对新的信息进行编码。并且是利用去除邻近像素之间的相关性和冗余性的方法来达到压缩的目的。（2）若压缩编码中的映射变换模块用某种形式的正交变换来代替，则我们把这种方式的编码方法称为变换编码。在变换编码中常用的变换方法有很多，我们主要用到的有离散余弦变换（DCT），离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）等。（3）混合编码，LZW算法以及近些年来的一些新的压缩编码方法，最主要的有分形编码算法、小波变换压缩算法、基于模型的压缩算法等。 3.按照压缩对象来分，我们可将图像压缩方法分为静止图像压缩和运动图像压缩。它们所采用的压缩编码标准有所不同，对于静止图像压缩而言，采用的是JPEG、JPEG2000标准；而对运动的图像进行压缩时，我们则采用的是、、、MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7等。 二、常用的图像压缩方法 图像压缩方法至研究开始至今，已经有将近70年的发展了，随着科技的不断发展和人们越来越高的期望和要求，使得图像压缩技术也在不断的发展着，不断的进步着，各种各样的方法层出不穷，争对不同的要求我们可以选择不同的方法对图像进行压缩，以达到 通信专业课程设计一 太原科技大学 课程设计（论文） 设计(论文)题目：基于DCT的图像压缩及Matlab实现 姓名____ 学号_ 班级_ 学院____ 指导教师____ 2010年12月31日 太原科技大学课程设计（论文）任务书 学院（直属系）：时间： 学生姓名指导教师 设计（论文）题目基于DCT的图像压缩及Matlab实现 主要研究内容 掌握DCT变换实现图像压缩的基本方法，在不损害图像信源的有效信息量的情况下保证图像的质量，在MATLAB环境中进行图像压缩技术的仿真，并对仿真结果进行分析。 研究方法 主要运用实验法与观察法，通过编写程序实现对图像的DCT变换，观察图像结果进而实现对DCT变换的研究。 主要技术指标(或研究目标) 利用DCT变换编码方法进行图像压缩，提高信息传输的有效性及通信质量。 教研室 意见 教研室主任（专业负责人）签字：年月日 目录 摘要.............................................................................................................................................II 第1章绪论. (1) 第2章DCT变换概述 (2) 2.1DCT函数介绍 (2) 2.2DCT变换介绍 (2) 2.2.1DCT变换原理 (2) 2.2.2DCT变换编码的步骤 (3) 第3章程序运行及结果分析 (5) 3.1程序代码 (5) 3.2运行结果分析 (7) 第4章结论 (11) 参考文献 (12) 目录 1 引言 (1) 2 基于MATLAB的FFT算法实现 (2) 2.1系统总体流程图 (2) 2.2 FFT运算规律及编程思想 (2) 2.2.1图像信号的采集 (2) 2.2.2 DIT-FFT算法的基本原理 (3) 2.2.3 FFT算法的运算规律及编程思想 (5) 3 Matlab程序实现 (7) 3.1程序运行结果 (7) 3.2对比结果分析 (8) 4 系统人机对话界面 (9) 4.1 GUI简介 (9) 4.2 界面设计 (9) 4.3 运行调试 (10) 5 Matlab软件简介 (11) 6 心得体会 (12) 参考文献 (13) 附录Ⅰ (14) 附录Ⅱ (18) 1 引言 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks 公司出品的商数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。它以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计融合在一个简单易用的交互式工作环境中，是一款数据分析和处理功能都非常强大的工程适用软件。它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数据滤波、傅立叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱位语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便的完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化。数字信号处理是MATLAB重要应用的领域之一。 对于有限长序列x(n),若要求其N点的傅里叶变换（DFT）需要经过2N次复数乘法运算和N*(N-1)次复数加法运算。随着N的增加，运算量将急剧增加，而在实际问题中，N往往是较大的，如当N=1024时，完成复数乘法和复数加法的次数分别为百万以上，无论是用通用计算机还是用DSP芯片，都需要消耗大量的时间和机器内存，不能满足实时的要求。因此，DFT的这种运算只能进行理论上的计算，不适合对实时处理要求高的场合。因此，研究作为DSP的快速算法的FFT是相当必要的，快速傅里叶变换（FFT）是为提高DFT运算速度而采用的一种算法，快速算法的种类很多，而且目前仍在改进和提高，它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。基于本学期所学的DIT-FFT的运算规律和编程思想以及Matlab的学习和使用，本课设要求在Matlab环境下编写基2 DIT-FFT算法实现对离散信号的快速傅里叶变换，再与Matlab软件自带的FFT函数实现对离散信号的傅里叶变换进行比较，如果得到的频谱相同，那么我们编写的程序就是正确的。本次课程设计是实现对选定图片进行FFT计算、还原（IFFT计算），并与系统FFT函数做对比，进行分析。如果有能力可以选做系统人机对话界面。用GUI界面完成人机交互方便使用的。本课程设计主要是对数字信号的分析。 图像压缩编码实验报告 一、实验目的 1.了解有关数字图像压缩的基本概念，了解几种常用的图像压缩编码方式； 2.进一步熟悉JPEG编码与离散余弦变换（DCT）变换的原理及含义； 3.掌握编程实现离散余弦变换（DCT）变换及JPEG编码的方法； 4.对重建图像的质量进行评价。 二、实验原理 1、图像压缩基本概念及原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类： （1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码种类 预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化； （3）混合编码 JBIG，H.261，JPEG，MPEG等技术标准。 2、JPEG 压缩编码原理 JPEG是一个应用广泛的静态图像数据压缩标准，其中包含两种压缩算法(DCT和DPCM)，并考虑了人眼的视觉特性，在量化和无损压缩编码方面综合权衡，达到较大的压缩比(25:1以上)。JPEG既适用于灰度图像也适用于彩色图像。其中最常用的是基于DCT变换的顺序式模式，又称为基本系统。JPEG 的压缩编码大致分 数字图像处理课程设计 题目图像的几何变换重建 系 (部) 信息工程系 班级 姓名 学号 指导教师 2013 年 12 月 16 日至 12 月 27 日共 2 周 2013年 12 月 27 日 数字图像处理课程设计任务书 课程设计成绩评定表 目录 1 引言 (4) 1.1课程设计的目的.......................... 错误！未定义书签。 1.2课程设计的任务.......................... 错误！未定义书签。 1.3课程设计的要求.......................... 错误！未定义书签。 1.4开发工具................................ 错误！未定义书签。2设计内容 (4) 2.1设计内容 (4) 2.2 系统框图 (4) 3 设计方案 (5) 3.1功能模块的划分 (5) 3.2算法描述 (5) 3.3实现主要功能的原理和方法 (8) 3.3.1最近邻域插值法 (8) 3.3.2双线性插值法 (8) 4功能模块的具体实现 (10) 4.1 模块功能 (10) 4.2流程图 (11) 4.3程序清单及各模块的实现效果图 (11) 4.4 系统仿真与调试 (21) 5 总结与体会 (22) 参考文献 (22) 附录 (23) 1 引言 2设计内容 2.1设计内容 我选取的是图像的几何变换，设计内容如下， (1)能够读取和存储图像。 (2)实现图像的平移、缩放、旋转几何变换。 (3)分别采用最近邻插值和双线性插值技术进行图像重建。 (4)编写代码实现上述功能。 图2-1系统框图 本次课设所做的图像几何变换包括平移变换、缩放变换和旋转变换。缩放变换和旋转变换均用双线性插值变换和最近邻插值变换两种方法来做，对图像进行处理后再存储。 最常用的一些图像处理Matlab源代 码 #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 #12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f, 'notruesize'); F=fft2(f,256,256); % 快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不 % 是，通过对f矩阵进行零填充来调整 F2=fftshift(F); % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在 % 函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换 % 时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进 %行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心； figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize'); 2 二维离散余弦变换的图像压缩I=imread('cameraman.tif'); % MATLAB自带的图像imshow(I); clear;close all I=imread('cameraman.tif'); imshow(I); I=im2double(I); T=dctmtx(8); B=blkproc(I,[8 8], 'P1*x*P2',T,T'); Mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',Mask); % 此处为点乘(.*) I2=blkproc(B2,[8 8], 'P1*x*P2',T',T); figure,imshow(I2); % 重建后的图像 3.采用灰度变换的方法增强图像的对比度I=imread('rice.tif'); imshow(I); figure,imhist(I); J=imadjust(I,[0.15 0.9], [0 1]); figure,imshow(J); figure,imhist(J); 图像编码技术的研究和应用 一幅二维图像可以表示为将一个二维亮度函数通过采样和量化而得到的一个二维数组。这样一个二维数组的数据量通常很大,从而对存储、处理和传输都带来了许多问题,提出了许多新的要求。为此人们试图采用对图像新的表达方法以减少表示一幅图像需要的数据量,这就是图像编码所要解决的主要问题。压缩数据量的主要方法是消除冗余数据,从数学角度来讲是要将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集。这个转换要在图像进行存储、处理和传输之前进行,而在这之后需要将压缩了的图像解压缩以重建原始图像或其近似图像.图像压缩和图像解压缩,通常也分别称为图像编码和图像解码。 图像编码系统模型模型主要包括2个通过信道级连接的结构模块 :编码器和解码器。当一幅输入图像送入编码器后 ,编码器根据输入数据进行信源编码产生一组信号。这组信号在进一步被信道编码器编码后进入信道。通过信道传输后的码被送入信道解码器和信源解码器 ,解码器重建输出的图像。一般来说 ,输出图是输入图的精确复制 ,那么系统是无失真的或者信息保持型的 ;否则 ,称系统是信息损失的。 现代编码方法 这里介绍了几种比较热的编码方法:第二代编码方法、分形编码、模型编码、神经网络编码、小波变换编码。 1.第二代图像编码方法 第二代图像编码方法是针对传统编码方法中没有考虑人眼对轮廓、边缘的特殊敏感性和方向感知特性而提出的。它认为传统的第一代编码技术以信息论和数字信号处理技术为理论基础 ,出发点是消除图像数据的统计冗余信息 ,包括信息熵冗余、空间冗余和时间冗余。其编码压缩图像数据的能力已接近极限 ,压缩比难提高。第二代图像编码方法充分利用人眼视觉系统的生理和心理视觉冗余特性以及信源的各种性质以期获得高压缩比,这类方法一般要对图像进行预处理，将图像数据根据视觉敏感性进行分割。 2．分形图像编码 分形图像编码是在分形几何理论的基础上发展起来的一种编码方法。分形理论是欧氏几何相关理论的扩展,是研究不规则图形和混沌运动的一门新科学。它描述了自然界物体的自相似性,这种自相似性可以是确定的,也可以是统计意义上的。这一理论基础决定了它只有对具备明显自相似性或统计自相似性的图像,例如海岸线，云彩，大树等才有较高的编码效率。而一般图像不具有这一特性,因此编码效率与图像性质学特性有关 ,而且分形图像编码方法实质上是通过消除图像的几何冗余度来压缩数据的 ,根本没有考虑人眼视觉特性的作用。 3.基于模型的图像编码 基于模型的图像编码技术是近几年发展起来的一种很有前途的编码方法。它利用了计算机视觉和计算机图形学中的方法和理论 ,其基本出发点是在编、解码两端分别建立起相同的模型 ,针对输入的图像提取模型参数或根据模型参数重建图像。模型编码方法的核心是建模和提取模型参数,其中模型的选取、描述和建立是决定模型编码质量的关键因素。为了对图像数据建模, 一般要求对输入图像要有某些先验知识。目前研究最多、进展最快的是针对可视电话应用中的图像序列编码。这类应用中的图像大多为人的头肩像。 4.神经网络图像编码 Matlab数字图像处理实验指导 实验目的： 通过实验，深入理解和掌握图像处理的基本技术，提高动手实践能力。 实验环境： Matlab变成 实验一图像的几何变换 实验内容：设计一个程序，能够实现图像的各种几何变换。 实验要求：读入图像，打开图像，实现图像的平移变换、比例缩放、转置变换、镜像变换、旋转变换等操作。 实验原理： 图像几何变换又称为图像空间变换，它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。学习几何变换的关键就是要确定这种空间映射关系，以及映射过程中的变化参数。 几何变换不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。一个几何变换需要两部分运算：首先是空间变换所需的运算，如平移、镜像和旋转等，需要用它来表示输出图像与输入图像之间的（像素）映射关系；此外，还需要使用灰度插值算法，因为按照这种变换关系进行计算，输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。 设原图像f(x0,y0)经过几何变换产生的目标图像为g(x1,y1),则该空间变换（映射）关系可表示为： x1=s(x0,y0) y1=t(x0,y0) 其中，s(x0,y0)和t(x0,y0)为由f(x0,y0)到g(x1,y1)的坐标换变换函数。 一、图像平移 图像平移就是将图像中所有的点按照指定的平移量水平或者垂直移动。 二、图像镜像 镜像变换又分为水平镜像和垂直镜像。水平镜像即将图像左半部分和右半部分以图像竖直中轴线为中心轴进行对换；而竖直镜像则是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换。 三、图像转置 图像转置是将图像像素的x坐标和y坐标呼唤。图像的大小会随之改变——高度和宽度将呼唤。 p p o ? 一、霍夫曼编码(Huffman Codes) 最佳编码定理：在变长编码中，对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率小的信息符号编以长字长的码，如果码字长度严格按照符号出现概率大小的相反的顺序排列，则平均码字长度一定小于按任何其他符号顺序排列方式的平均码字长度。 霍夫曼编码已被证明具有最优变长码性质，平均码长最短，接近熵值。 X = ? x 1 x 2 x m ? ? p p p ? 霍夫曼编码步骤：设信源 X 有m 个符号(消息) ? 1 2 m ? ， 1. 1. 把信源 X 中的消息按概率从大到小顺序排列， 2. 2. 把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息,从而使信源的消息数减少，并同时再按信源符号（消息）出现的概率从大到小排列； ? x o x o ? 3. 3. 重复上述 2 步骤,直到信源最后为 X o = ? 1 1 2 ? 2 ? 为止； 4. 4. 将被合并的消息分别赋予 1 和 0，并对最后的两个消息也相应的赋予 1 和 0； 通过上述步骤就可构成最优变长码(Huffman Codes)。 例： X P i 码字编码过程 x 1 0.25 10 x 2 0.25 01 x 3 0.20 11 x 4 0.15 000 x 5 0.10 0100 x 6 0.05 1100 则平均码长、平均信息量、编码效率、冗余度为分别为： N = 2 ? 2 ? 0.25 + 2 ? 0.20 + 3? 0.15 + 4 ? 0.1+ 4 ? 0.05 = 2.45 H = -(2 ? 0.25?log 0.25 + 0.2 ?log 0.2 + 0.15?log 0.15 + 0.1?log 0.1+ 0.05?log 0.05) = 2.42 = 98% Rd = 2% o 数字图像处理论文--图像的几何变换及其MATLAB实现 学院：理学院专业：信息与计算科学 班级：信计1012 姓名： 学号：任课老师： 集美大学理学院 二○一三年十一月二十八日 目录 摘要 (1) 一、何谓数字图像处理 (1) 二、数字图像几何变换简介 (1) 三、MATLAB图像处理工具介绍 (1) 四、图像几何变换的MATLAB实现 (2) 4.1图像几何变换的概述 (2) 4.2 图像的平移变换 (2) 4.3 图像的比例缩放 (4) 4.4 图像的镜像变换 (5) 4.5 图像的旋转变换 (7) 4.6 图像的剪取 (8) 五、图像几何变换的应用以及技术局限 (10) 参考文献 (10) 摘要：图像变换就是把图像从空间域转换到变换域（如频率域）的过程。图像变换可以使人们从另一角度来分析图像信号的特性，利用变换域中特有的性质，使图像处理过程更加简单、有效。图像变换是许多图像处理与分析技术的基础，而几何变换是图像变换中最基础也是应用最广泛的技术之一，本文基于MATLAB的图像处理工具，通过改变图像像素的空间位置或估算新空间位置上的像素值，从而实现图像的平移、缩放、旋转、镜像变换、图像插值等几何变换。 关键字：图像变换、几何变换、MATLAB 一、何谓数字图像处理 数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或则其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。目前数字图像处理的应用越来越广泛，已经渗透到工业、医疗保健、航空航天、军事等各个领域，在国民经济中发挥越来越大的作用。 二、数字图像几何变换简介[3] 今天数字技术时代，我们身边接触到很多的数字图像，而对数字图像的处理往往会遇到需要对图像进行几何变换的一些问题。图像几何变换是图像显示技术中的一个重要组成部分。在图像几何变换中主要包括图像的缩放、旋转、移动、剪取等内容。无论照片、图画、书报、还是医学X光和卫星遥感图像等领域都会用到这些技术。通过图像的几何变换技术，可以显著提高图像处理效率和质量，为更进一步的图像处理奠定基础。 三、MATLAB图像处理工具介绍[1] MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值 一种基于MATLAB的JPEG图像压缩具体实现方法 说明：该方法主要是对FPGA硬件实现编码的一个验证，MATLAB处理时尽量选择了简单化和接近硬件实现需要。 JPEG编码解码流程：BMP图像输入、8*8分块、DCT变换、量化、Zig_Zag 扫描、获取DC/AC系数中间格式、Huffman熵编码、DC/AC系数Huffman熵解码，反zig_zag扫描、反量化、反DCT变换、8*8组合、解码图像显示。 下面根据具体代码解释实现过程。 1.BMP图像输入 A=imread('messi_b.bmp'); %读取BMP图像矩阵 R=int16(A(:,:,1))-128; %读取RGB矩阵，由于DCT时输入为正负输入， G=int16(A(:,:,2))-128； %使得数据分布围-127——127 B=int16(A(:,:,3))-128; 通过imread函数获取BMP图像的R、G、B三原色矩阵，因为下一步做DCT 转换，二DCT函数要求输入为正负值，所以减去128，使得像素点分布围变为-127~127，函数默认矩阵A的元素为无符号型（uint8），所以如果直接相减差值为负时会截取为0，所以先用int16将像素点的值转为带符号整数。网上很多都提到了第一步的YUV转换，但是由于MATLAB在实验时YUV转换后色差失真比较严重，这里没有进行YUV转换。个人理解为YUV转换后经过非R/G/B原理显示器显示效果可能会比较好，或者如果图像有色差可以选择YUV调整。为了方便，读入的图像像素为400*296，是8*8的50*37倍，所以代码里没有进行8*8的整数倍调整。 2. 8*8分块 R_8_8=R(1:8,1:8);%取出一个8*8块 这里以R色压缩解码为例，后边解释均为R色编码解码过程，最后附全部代码。R_8_8为： 3.DCT变换 R_DCT=dct2(R_8_8); 使用MATLAB函数dct2进行DCT变换，也可使用DCT变换矩阵相乘的方法，即R_DCT=A* R_8_8*A T，其中A为DCT变换矩阵。R_DCT为： 图像读入 ●从图形文件中读入图像imread Syntax: A = imread(, fmt) ：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到所制定的文件,会尝试查找一个名为的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含RGB 真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow() himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的概率。 图像的灰度直方图：是一个离散函数，表示图像每一灰度级与该灰度级出现概率的对应关系。 图像的灰度直方图运算： imhist()函数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标为像素点的个数。 ●Imhist函数=Display histogram of image data显示灰度直方图的函数 ●Syntax： ①imhist(I) % I为要计算的灰度直方图图像 ②imhist(I, n) % n指定的灰度级的数目，表示所有灰度级均匀分布在n个小区间内。 ③imhist(X, map) ④[counts,x] = imhist(...) %counts直方图数据向量。counts(i)第i个灰度区间中的像素数目。x是保存了对应的灰度小区间的向量。 注意：若调用时不接受这个函数的返回值，则直接显示直方图；在得这些返回数据之后，也可以使用stem(x,counts)手绘直方图。 ●例1：显示某一图像的灰度直方图 图像编码基础(第三版)(高等院校信息与通信工程系列教材) 作者：姚庆栋等编著 丛书：高等院校信息与通信工程系列教材 出版社：清华大学 出版时间：2006年08月 内容简介 本书系统地介绍了图像编码的基础理论，主要包括视觉与图像质量、图像的统计特性、内插和运动参数估值、二维线性变换、预测编码方法、矢量量化编码、信息保持编码和率失真理论，同时介绍了图像编码领域新的研究成果及发展方向，如分形的编码方法、基于内容的图像编码等。由于图像编码标准推动了图像编码技术的应用，因此本书对图像编码的标准及发展作了阐述。另外对图像编码应用中新的技术和方法，如流媒体、立体图像编码、信息与差错隐藏等，本书也作了介绍。 本书适合作为研究生教材和高年级本科学生的选修课教材，并可作为相关领域研究人员的参考用书。 图像编码标准H.264技术 作者：余兆明等编著 丛书： 出版社：人民邮电出版社 出版时间：2006年03月 MS:IP多媒体概念和服务(原书第2版) 作者：（芬）波克申科等编著，望玉梅，董文宇，周胜译 丛书：国际信息工程先进技术译丛 出版社：机械工业出版社 出版时间：2007年07月 字数：496000 版次：1 页数：385 印刷时间：2007/07/01 内容简介 本书不仅描述了IMS的关键概念、体系结构、主要过程和典型业务，而且针对固定网与移动网融合、IMS中的IPv4和IPv6互连互通、电路交换与IMS业务合并以及IMS安全等问题通过实例深入浅出地进行了剖析。本书内容远远超越了简单的协议介绍，通过详实而生动的例子深入地揭示了IMS系统设计背后的思想和理念，本书共分4部分，有26章，详细地分析了 IMS相关概念和实体、IMS 注册和会话建立过程的例子、IMS中一些先进的业务和呼叫流程以及IMS中使用的各个协议。 第 25卷第 4期《新疆师范大学学报》 (自然科学版 V o l . 25, N o . 4 2006年12月 Journal of X injiang N o r m al U niversity D ec . 2006 (N atural Sciences Editi on 图像几何变换的理论及 M A TLAB 实现 古丽娜 1, 2, 木妮娜 3 (1. 西北师范大学教育技术与传播学院 , 甘肃兰州 730070; 2. 新疆师范大学教育科学学院 , 新疆乌鲁木齐 830054; 3. 新疆师范大学数理信息学院 , 新疆乌鲁木齐830054 α 摘要 :, 。在图像几何变换中主要包括图像的缩放、图像的旋转、、 (主要包括图像的缩放、旋转、 , A 。 关键词 :; 缩放 ; 旋转 ; 移动 ; 剪取 T P 391. 4文献标识码 : A 文章编号 : 1008296592(2006 20420024205 1引言 从 20世纪 60年代美国航空和太空总署 (N A SA 的喷气推进实验室第一次使用计算机对太空船发回的大批月球图片进行处理到信息技术不断提高的今天 , 数字图像的应用处理技术得到了广泛的应用 , 形成了自己的技术特色和完善的学科体系。 我们在处理图像时往往会遇到需要对图像进行几何变换的一些问题。图像几何变换是图像显示技术中的一个重要组成部分 , 也是我们学习和探讨的一个重要课题。在图像几何变换中主要包括图像的缩放、旋转、移动、剪取等内容。其中使用最频繁的是图像的缩放和旋转 , 不论照片、图画、书报、还是医学 X 光和卫星遥感图像都会用到这两项技术。matlab 图像的几何变换与彩色处理
(完整word版)图像编码基本方法
基于DCT的数字图像压缩及Matlab实现
基于MATLAB的图像复原
图像压缩编码的方法概述
基于DCT的图像压缩及Matlab实现
基于matlab的图像分析
图像压缩编码实验报告
MATLAB实现图像的平移缩放和旋转要点
最常用的matlab图像处理的源代码
图像编码技术的研究和应用
MATLAB数字图像处理几何变换傅里叶变换
图像编码基本方法(可编辑修改word版)
图像的几何变换及其matlab实现
一种基于MATLAB的JPEG图像压缩具体实现方法
基于Matlab基本图像处理程序
图像编码基础
图像几何变换的理论及MATLAB实现.