图像算术运算及逻辑运算
fpga 相关运算
fpga 相关运算
FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，可以用于实现各种不同的运算和处理任务。
以下是一些与FPGA相关的常见运算：
1. 逻辑运算：FPGA可以执行各种逻辑运算，包括与、或、非、异或等。
通过在FPGA中配置逻辑门电路，可以实现复杂的布尔逻辑运算。
2. 算术运算：FPGA可以执行各种算术运算，如加法、减法、乘法和除法。
这些运算可以通过在FPGA中设计和实现相应的算术电路来完成。
3. 浮点运算：FPGA也支持浮点运算，可以进行浮点加法、减法、乘法和除法等操作。
FPGA中的浮点运算单元可以根据需求进行配置和优化。
4. 数字信号处理（DSP）：FPGA对于数字信号处理应用非常有用。
它可以执行滤波、快速傅里叶变换（FFT）、离散余弦变换（DCT）等信号处理算法。
5. 图像处理：FPGA在图像处理中也扮演着重要角色。
它可以执行图像滤波、边缘检测、图像压缩等算法，以加速图像处理过程。
6. 密码学运算：FPGA在密码学应用中广泛使用。
它可以执行对称加密算法（如AES和DES）、非对称加密算法（如RSA和椭圆曲线加密）以及哈希函数（如SHA和MD5）等。
需要注意的是，FPGA的运算能力和性能取决于其硬件资源和配置方式。
通过合理的设计和优化，可以充分发挥FPGA在各种运算任务中的潜力。
1。
理解计算机中的算术运算和逻辑运算
理解计算机中的算术运算和逻辑运算计算机是现代社会不可或缺的工具，它能够进行各种各样的运算，其中最基础的就是算术运算和逻辑运算。
本文将详细介绍这两种运算在计算机中的工作原理及其应用。
一、算术运算算术运算是计算机最基本也是最常用的运算之一，包括加法、减法、乘法和除法，下面我们分别来介绍它们在计算机中的实现方式。
1. 加法运算加法运算是将两个数值相加得到一个和的过程。
在计算机中，加法运算通常通过加法器来实现。
加法器是一种逻辑电路，能够将两个输入的数值相加并输出结果。
计算机中的加法器通常采用二进制补码表示，通过逐位相加的方式得到最终结果。
2. 减法运算减法运算与加法运算相对应，是将两个数值相减得到一个差的过程。
在计算机中，减法运算可以通过加法运算的补码形式来实现，即将被减数取反后与减数相加，再加上一个符号位的处理。
3. 乘法运算乘法运算是将两个数值相乘得到一个积的过程。
在计算机中，乘法运算通常使用乘法器来实现，乘法器是一种复杂的逻辑电路，能够将两个数值相乘并输出结果。
4. 除法运算除法运算是将一个数值除以另一个数值得到一个商的过程。
在计算机中，除法运算可以通过重复的减法运算来实现，也可以使用专门设计的硬件除法器来加速计算。
算术运算在计算机中广泛应用于各种数值计算和数据处理领域，包括科学计算、图像处理、金融分析等。
它们的实现方式和性能也是计算机硬件设计的重要考虑因素。
二、逻辑运算逻辑运算是计算机中用来判断条件和决策的重要手段，主要包括与、或、非和异或等运算。
下面我们将介绍这些逻辑运算的工作原理和应用。
1. 与运算与运算是将两个条件同时满足时得到一个真值的运算。
在计算机中，与运算通常通过逻辑与门来实现。
逻辑与门有两个输入和一个输出，只有当两个输入同时为真时，输出才为真。
2. 或运算或运算是将两个条件中至少有一个满足时得到一个真值的运算。
在计算机中，或运算通常通过逻辑或门来实现。
逻辑或门同样有两个输入和一个输出，只要两个输入中至少有一个为真，输出就为真。
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3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)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
遥感影像间的运算_实验报告
实验名称：遥感影像间的运算一、实验内容1.掌握遥感影像间的基本算术运算原理和方法，即加、减、乘、除法。
2.掌握遥感影像间的基本逻辑运算原理和方法，即逻辑或、逻辑与、逻辑非。
3.分析遥感影像间的算术运算、逻辑运算异或运算的效果和作用。
二、实验所用的仪器设备遥感影像处理软件(ENVI4.0)，电脑，遥感影像01_step01.jpg, 01_step012.jpg,bhtmref.img，mask1，mask2。
三、实验原理多波段影像间的算术运算和逻辑运算的通式如式(1)：()()()y xfg,yxfyx=(1),::,21其中：f1，f2代表两幅输出影像；g代表输入影像；：：代表加、间、乘、除等或者由其组合而成的代数运算。
逻辑与：如“2 and 3”：令f1=2，f2=3，则g=f1 and f2=2 and 3，2的二进制代码为10,3的二进制代码为11，当两个运算都非0时，运算结果为1，否则为0，所以其结果为10 and 11=11(二进制)=23（十进制），所以输出结果为g=3。
逻辑或：如”5 or 4 “：当两个运算都是0时，结果为0，否则结果为1。
则5 or 4=101 or 100=101=5(十进制)，所以输出结果为g=5。
减法：如” 9-5 ”：就是将两个运算代码相减，则9-5=1001-101=100=4(十进制)，所以输出结果为g=4。
异或运算：如” 6 xor 4 “：任何值异或0结果是其本身，任何值异或1结果取相反，则6xor4=110 xor 100=010=2(十进制)，所以输出结果为g=2。
四、实验步骤及结果分析1.加、减、乘、除法运算函数及其作用1）减法①打开影像文件01_step01.jpg, 01_step012.jpg，加载彩色影像，如图1，图2。
图1图2②对两幅图像进行减法运算：点击Basic Tools/Band Math,在Enter an expression中输入函数式b1-b2，点击Add to List，如图3。
算术运算与逻辑运算
算术运算与逻辑运算对于计算机来说，它工作的过程是将输入信息变为输出信息的运算过程，不管运算是简单的，还是复杂的，所有的运算都必须转化为一串串0和1的运算。
因为计算机只能识别0和1。
计算机的运算过程可以描述为：输出信息=f(输入信息)让一串串由0和1组成的输入信息，根据某一函数关系运算产生新的由0和1表示的输出信息，需要相应的运算规则。
这一运算所遵循的逻辑运算规则正是逻辑代数所研究的内容。
实现逻辑运算的电子线路也称为数字逻辑电路。
数字逻辑电路是一种开关电路，电子器件只能呈现两种相互对立的逻辑状态(以开关的通断、灯的亮灭、电压的高低来对应0和1)。
人们把这种从输入量到输出量的运算过程称为逻辑运算，并用逻辑表达式来描述输出与输入间的因果关系(逻辑函数)。
生活中，事物间的困果关系十分复杂。
要在计算机中实现逻辑运算，必须将"复杂问题简单化"，在复杂的关系中找出最基本的联系。
在大量研究的基础上，科学家们将各种因果关系归结为3种最基本的逻辑关系：与逻辑关系、或逻辑关系和非逻辑关系。
与算术运算中加、减、乘、除的运算符相类似，3种最基本的逻辑关系也都有对应的运算符：与逻辑运算符"?"、或逻辑运算符"+"和非逻辑运算符"-"。
1.与逻辑关系A、B是条件(也称输入变量、输入端)，Y是结果(也称输出变量、输出端)，输入端可以有多个，一般不超过8个，输出端仅有1个，逻辑表达式记作，读做"Y等于A与B"。
电路符号如图3-1-1所示。
图3-1-1与逻辑电路符号与逻辑是指当条件A和B具备后，结果Y才发生。
或者说，当决定某一事件的所有条件都具备时，事件才能发生。
这种决定事件的因果关系称为与逻辑关系。
图3-1-1中的A和B与Y之间的关系就是与逻辑关系。
为了说明与的概念，可在下面的实例中实践：这个实例说明，只有当开关S1和S2都闭合时，灯才能亮。
图像基本运算-幻灯片
代数运算的四种基本形式
C ( x ,y ) A ( x ,y ) B ( x ,y ) C ( x ,y ) A ( x ,y ) B ( x ,y ) C ( x ,y ) A ( x ,y ) B ( x ,y )
20
3.3代数运算与逻辑运算 (Algebra and Logical Operation) 逻辑运算
主要应用举例： 图像的局部显示 改变图像的灰度级
图像的局部显示
36
3.3.3乘法运算(Multiplication)
改变图像的灰度级
(a) 原图
(b) 乘以1.2 图3.8 乘法运算结果
(c) 乘以2
37
3.3.4除法运算(Division)
除法运算 C ( x ,y ) A ( x ,y ) B ( x ,y )
输 L-1 出
灰
度
级 L/2
s
=0.04
=0.1 =0.4 =1 =2.5
=10.0
=25.0
0
L/2
L-1
输入灰度级r
不同的s=cr曲线及图像变换结果
加暗、减亮图像
=1.5
原始图像
=0.66
加亮、减暗图像
17
3.2.2非线性点运算(Non-Linear Point Operation)
加暗、减亮图像
32
图像相减——运动检测
33
3.3.2减法运算 (Subtraction )
混合图像的分离
（a）混合图像 （b）被减图像 （c）差影图
像
图3.6 差影法进行混合图像的分离
34
3.3.2减法运算 (Subtraction )
数字图像处理复习题(选择题及相应答案)
第一章1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD）A、一幅2-D数字图像B、一个在3-D空间中的客观景物的投影；C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置；D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。
提示：注意3个符号各自的意义1.1.2、一幅数字图像是：(B)A、一个观测系统；B、一个有许多像素排列而成的实体；C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间的场景。
提示：考虑图像和数字图像的定义1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C)A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短：B、2个像素p和q之间的D4距离为5；C、2个像素p和q之间的D8距离为5；D、2个像素p和q之间的De距离为5。
1.4.2、半调输出技术可以：(B)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用抖动技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率1.4.3、抖动技术可以(D)A、改善图像的空间分辨率；B、改善图像的幅度分辨率；C、利用半输出技术实现；D、消除虚假轮廓现象。
提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数1.5.1、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A)A、256KB、512KC、1M C、2M提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。
1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)A、图像的灰度级数不够多造成的；B、图像的空间分辨率不够高造成；C、图像的灰度级数过多造成的D、图像的空间分辨率过高造成。
提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。
(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃)1.5.3、数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A）A、图像的幅度分辨率过小；B、图像的幅度分辨率过大；C、图像的空间分辨率过小；D、图像的空间分辨率过大；提示：图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少1.5.4、当改变图像的空间分辨率时，受影响最大的是图像中的：(A)A、纹理区域（有许多重复单元的区域）；B、灰度平滑的区域；C、目标边界区域；D、灰度渐变区域。
关系运算、逻辑运算、算术运算顺序
关系运算、逻辑运算、算术运算顺序一、关系运算1. 关系运算是指对数据之间的关系进行判断和比较的运算。
常见的关系运算符有等于（=）、不等于（<>）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）、小于等于（<=）等。
2. 关系运算的结果通常是一个布尔值，即True（真）或False（假）。
对于数值1和2，1大于2的关系运算结果为False，而1小于2的关系运算结果为True。
二、逻辑运算1. 逻辑运算是指对布尔值进行操作的运算。
常见的逻辑运算包括与（and）、或（or）、非（not）。
2. 与运算是指只有在所有操作数都为True时结果才为True，否则结果为False。
或运算是指只要有一个操作数为True，结果就为True。
非运算是指对操作数取反的运算。
3. 逻辑运算通常用于组合多个关系运算的结果，进行复杂的条件判断和逻辑推理。
判断一个人是否满足芳龄大于18岁并且收入大于xxx元的条件，就可以通过与运算来实现。
三、算术运算顺序1. 算术运算顺序是指在一个算术表达式中，各种运算符的运算顺序。
一般按照以下优先顺序进行计算：括号中的运算、乘除法、加减法。
2. 在表达式2+3*4中，乘法的优先级比加法高，因此先计算3*4的结果（12），再与2相加，最终的结果为14。
3. 如果想要改变运算的优先顺序，可以通过添加括号来实现。
（2+3）*4，先计算括号中的结果（5），再与4相乘，最终的结果为20。
4. 算术运算顺序的理解和掌握对于编程、数学等领域的学习和应用都具有重要意义。
总结：关系运算、逻辑运算和算术运算顺序是计算机编程和数学中的基本概念，了解和掌握这些概念对于进行有效的编程和逻辑推理是非常重要的。
希望通过本文的介绍，读者们能够加深对这些概念的理解，进一步提高自己的计算机和数学素养。
在计算机编程和数学中，关系运算、逻辑运算和算术运算顺序都是非常基础的概念，但是它们在实际应用中却有着重要的作用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像算术运算
代数运算函数:
Imabsdiff 两幅图像的绝对差值
Imadd 两幅图像的加法
Imcomplement 补足一幅图像(反像－余数)
Imdivide 两幅图像的除法
Imlincomb 两幅图像的线性组合
Immultiply 两幅图像的乘法
Imsubtract 两幅图像的减法
Z = IMLINCOMB(K1,A1,K2,A2, ..., Kn,An) 即：计算Z＝K1*A1 + K2*A2 + ... +Kn*An 例子：
%%f3.2（线性点运算）
rice=imread('rice.png');
I=double(rice);
J=I*0.43+60;
rice2=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(rice);
subplot(1,2,2),imshow(rice2);
%%f3.7_8（加法运算：两图像相加）
i=imread('rice.png');
j=imread('cameraman.tif');
k=imadd(i,j);
subplot(1,3,1),imshow(i);
subplot(1,3,2),imshow(j);
subplot(1,3,3),imshow(k);
%%imshow(k);
%%f3.9（加法运算：增加亮度值）
RGB=imread('cameraman.tif');
RGB2=imadd(RGB,50);
RGB3=imadd(RGB,100);
subplot(1,3,1),imshow(RGB);
subplot(1,3,2),imshow(RGB2);
subplot(1,3,3),imshow(RGB3);
%%f3.10（减法运算—减背景）
rice=imread('rice.png');
background=imopen(rice,strel('disk',15));
rice2=imsubtract(rice,background);
subplot(1,2,1),imshow(rice);
subplot(1,2,2),imshow(rice2);
%%f3.10（减法运算—图像相减）
%要求图像尺寸相同
rice=imread('rice.png');
cameraman=imread('cameraman.tif');
c=imsubtract(rice,cameraman);
subplot(1,3,1),imshow(rice); subplot(1,3,2),imshow(cameraman); subplot(1,3,3),imshow(c);
%采用线性组合函数实现加减运算
rice=imread('rice.png');
cameraman=imread('cameraman.tif');
c=imlincomb(1.0, rice, -1.0,cameraman);
subplot(1,3,1),imshow(rice); subplot(1,3,2),imshow(cameraman); subplot(1,3,3),imshow(c);
%%f3.11（乘法运算：j,k取值不同）
i=imread('moon.tif');
j=immultiply(i,1.2);
k=immultiply(i,2);
subplot(1,3,1),imshow(i);
subplot(1,3,2),imshow(j);
subplot(1,3,3),imshow(k);
%%f3.12(除法运算：j,k,l取值不同）
rice=imread('rice.png');i=double(rice);
j=i*0.43+90;k=i*0.1+90;l=i*0.01+90;
rice2=uint8(j);
rice3=uint8(k);
rice4=uint8(l);
ip=imdivide(rice,rice2);
ik=imdivide(rice,rice3);
il=imdivide(rice,rice4);
subplot(3,3,1);imshow(rice2);
subplot(3,3,2);imshow(rice3);
subplot(3,3,5);imshow(rice4);
subplot(3,3,6);imshow(il,[]);
subplot(3,3,7);imshow(ip,[]);
subplot(3,3,8);imshow(ik,[]);
subplot(3,3,9);imshow(il,[]);
%%f3.13(四则运算1：imadd_imdivide混合用法）i=imread('rice.png');
i2=imread('cameraman.tif');
l=imadd(i,i2);
k=imdivide(imadd(i,i2),6);
imshow(l);
figure,imshow(k,[]);
%%f3.13(四则运算2：imlincomb用法）
X=imread('rice.png');
Y=imread('rice.png');
A=0.5;B=2.1;C=2.3;
z1=imlincomb(A,X,C);
z2=imlincomb(A,X,B,Y);
figure,imshow(X);
figure,imshow(z1,[]);
figure,imshow(z2,[]);
%逻辑运算
i=zeros(280,280);
j=zeros(280,280);
%产生图像i
for m=1:280
for n=1:280
if sqrt((m-80)^2+(n-80)^2)<=40
i(m,n)=1;
end;
if sqrt((m-80)^2+(n-200)^2)<=40 i(m,n)=1;
end;
if sqrt((m-200)^2+(n-80)^2)<=40 i(m,n)=1;
end;
if sqrt((m-200)^2+(n-200)^2)<=40 i(m,n)=1;
end;
end
end
%产生图像j
j(100:180,100:180)=1;
for m=1:280
for n=1:280
if sqrt((m-140)^2+(n-140)^2)<=25 j(m,n)=0;
end
end
end
imshow(i,[]);
figure
imshow(j);
%逻辑或
k=i|j;
figure
imshow(k);
%逻辑与
k1=i&j;
figure
imshow(k1);
%逻辑异或
k2=xor(i,j);
figure
imshow(k2);。