科研数据处理教程016_模糊数据图的重新绘图
数字灰度图像的基本运算处理 正文讲解
1前言介绍一种用可视化数值计算软件MATLAB实现的数字图像处理系统平台,系统使用MATLAB中提供的GUI设计系统可视化的用户界面，下拉式的菜单方便用户选择对图像的处理。
用户可以随意选择要处理的图片。
但是该系统只支持灰度图片，可实现内容主要包括灰度图像的代数运算、几何运算。
基于数字图像处理的一些基本原理，利用MATLAB 设计程序进行对灰度图像的处理。
有部分处理运算有很多种方法，我选择了最简单、最明了的方法。
数字图像处理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。
理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。
随着计算机的发展,图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，用于图像处理的软件也很多，如PHOTOSHOP、PAINTSHOP、GIMP、SaperaProcessing、MATLAB等,其中大部分软件都是基于广告策划和图像修饰处理而设计的应用软件，进行图像处理时并不是很方便。
而MATLAB(矩阵实验室) 它在矩阵运算上有自己独特的特点，在矩阵运算处理具有很大的优势，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
不仅如此，MATLAB提供了丰富的图形命令和图形函数，而且其面向对象的图形系统具有强大的用户界面(GUI)生成能力。
这样，用户就可以充分利用系统提供的 GUI 特性，编写自己需要的图形界面，从而可以高效地进行图像处理。
MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。
matlab模糊图像恢复数字图像处理
实验六 模糊图像恢复一、实验目的本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有： 1、理解掌握运动图像的退化模型； 2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法；3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果；4、通过分析和实验得出相应的结论。
二、实验准备1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。
对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。
对匀速直线运动而言，退化图像为：()()()[]⎰--=Tdt t y y t x x f y x g 000,,其中x 0(t)和y 0(t)分别表示x 和y 方向的运动分量。
并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。
对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为()()()[]()()[]()[]()()()[]{}),(),(2exp ,2exp ,2exp ,,000000v u H v u F dt t vy t ux j v u F dtdxdy vy ux j t y y t x x f dxdy vy ux j y x g v u G T T=+-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+---=+-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞-+∞∞-+∞∞-πππ 其中()()()[]{}dt t vy t ux j v u H T⎰+-=0002exp ,π假设景物只在x 方向匀速运动，在T 时间内共移动距离是a ，即x 0(t)=at/T ，y 0(t)=0,则()()[]ua j ua ua T dt T at uj v u H Tππππ-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎰exp sin 2exp ,0 在Matlab 中可用滤波器卷积的方法仿真出运动模糊图像。
h=fspecial(‘motion ’,len,theta),表示在theta 方向移动len 长度，产生运动模糊的点扩散函数h 。
动态模糊图像复原研究
图7a模糊方向为42时
图7b模糊方向为44时
L-R算法将模糊图像与预先估计的点扩散函数进行卷积， 通过迭代运算可以改善被降质图像的视觉效果，算法的实现 公式可表示为：
久+1（3）=久（3） h(-x,-y)
h(x,y)*f(x,y)
（6） 由式（5）可知，如果不停增加迭代次数，图像处理的 速度会逐渐变慢，假设图像同时存在噪声等有害元素，使用 此算法会影响图像的复原效果，但是可以合理监控算法的迭 代次数。通过比较得知，在4种方法中，L-R法的效果最好。 该算法通过调用函数deconvlucy（）在Matlab中实现[8]o
作者简介：李胜荣(1999-),女，安徽安庆人，本科。研究方向：计算机。
46
2021年第9期
信 S^Slfi China Computer & Communication
算法语言
择更加适宜的复原方法。针对问题三，人为改变模糊参数， 并做出不同条件下的模糊图像，查看哪种条件下的图像最清 晰，从而达到更佳的视觉效果。综上所述，运动模糊图像的 复原流程如图2所示。
参考文献 [1] 吴文童.基于形变模型的人脸三维重建方法研究[D],西安:
西安理工大学,2020:31. [2] 芦明.数字图像真实性鉴定的关键技术研究[D],北京：北
图6a维纳滤波处理后的图像
2021年第9期 图6b最小二乘法复原
式中，y可以作为观测系统的一个观测值，也可以作为 多组样本进行观察；金）为一个理论上的拟合函数值，即可 以假设的一个拟合函数；丿为目标函数，即常用的损失函数， 最终目的是希望通过计算得到一个可以使目标函数损失程度 最小化的一种拟合函数模型。对于线性最优的问题，目标函 数为：
在模糊图像复原的实际应用中，需要提前获悉模糊参 数⑷。由X轴方向上的匀速直线运动产生的运动模糊图像得 到的模糊频谱图如图3所示。
图像的运动模糊及滤波恢复课程设计 推荐
目录摘要.................................................................................................................................................. I1 绪论 (1)2 图像的噪声与退化 (2)2.1 图像的噪声 (2)2.2 图像的退化模型 (3)2.2.1 一般退化模型 (3)2.2.2 匀速直线运动模糊图像的退化模型 (5)2.3 点扩展函数 (5)2.4 图像的运动模糊处理 (6)3 运动模糊图像的恢复 (8)3.1 运动模糊退化函数的参数估计 (8)3.2 运动模糊图像复原方法 (10)3.2.1逆滤波 (10)3.2.2 维纳滤波 (11)4 运动模糊图像恢复实现 (13)4.1逆滤波恢复实现 (13)4.2维纳滤波恢复实现 (14)5 振铃效应 (17)6 心得体会 (18)参考文献 (19)摘要图像复原技术也常被称为图像恢复技术，图像恢复技术能够去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）问题，从而使图像尽可能地接近于真实的场景。
在拍摄过程中，相机和景物的相对运动会导致运动模糊，这种运动模糊现象是成像过程中普遍存在的，例如：在飞机或太空飞行器上拍摄的照片、战场上高速飞行的物体的运动照片。
运动模糊图像的恢复是图像恢复的主要研究课题之一，其具有重要的现实意义。
目前对于运动模糊图像的恢复研究主要是针对于水平方向的匀速运动产生的模糊图像，尝试使用各种图像恢复方法对图像进行恢复处理。
而对于诸如运动模糊图像的退化过程、点扩展函数的建立以及任意直线方向运动模糊图像的恢复、仿真图像的正确生成等问题需要进一步的深入和关注。
运动模糊图像产生的原因有很多，但根本原因都是因为在曝光时间内所拍摄的景物和相机的图像传感器之间发生了相对位置移动，一般这种相对运动用点扩散函数(point spread function, PSF)或运动模糊核来描述，这种相对位置移动有两种情况，一种是所拍摄的景物在相机曝光时间内相对于相机有相对运动，或者相机相对于所拍摄物体有旋转，这种情况下整幅照片不能用统一的PSF来描述；另一种情况是相机曝光时间内所拍摄的景物及背景之间没有相对运动，并且相机相对于所拍摄的景物没有旋转，此时整幅运动模糊图像具有统一或者近似统一的PSF。
研究生科研数据处理方法
研究生科研数据处理方法科研数据处理是研究生在进行科研工作中一个非常重要的环节。
合理高效地处理科研数据，能够提高研究工作的质量和效率，进而为科研成果的产生和实现做出积极贡献。
本文将介绍几种常用的研究生科研数据处理方法。
1. 数据收集科研数据的处理首先要进行数据收集工作。
在数据收集阶段，研究生需要考虑数据的来源、形式以及采集方法。
数据来源包括实验观测、调查问卷、文献检索等，形式可以是数字数据、文本数据、图像数据等。
采集方法则需要根据具体情况选择合适的方法，比如实验记录、调查发放等。
2. 数据清洗在数据收集之后，可能会存在数据错误、缺失值等问题。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
数据清洗包括删除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗后的数据能够保证数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，还需要对数据进行预处理。
数据预处理包括特征选择、特征转换、特征缩放等。
特征选择是指从原始数据中选择最相关的特征，以减少数据的冗余性和噪声干扰。
特征转换是指将数据转换为适合分析的形式，比如将文本数据转换为数值型数据。
特征缩放是指将数据按照比例进行缩放，以提高数据的稳定性。
4. 数据分析数据分析是科研工作中的核心环节，也是为研究生提供科研成果的基础。
数据分析方法多种多样，可以根据研究目的和数据特征选择不同的分析方法。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、假设检验、回归分析、聚类分析等。
研究生需要根据自己的研究目标，选择合适的数据分析方法进行分析。
5. 结果展示在数据分析完成后，需要将结果进行展示。
结果展示可以采用表格、图表、报告等形式。
通过清晰明了的展示方式，能够更加直观地向他人展示研究结果，提高结果的可理解性和影响力。
6. 结果解释最后，在结果展示的基础上，需要对结果进行解释。
结果解释是对数据分析结果的描述，解释结果需要清晰明了地回答研究问题，阐述结论，展示发现。
科研数据处理方法
科研数据处理方法科研数据的处理是科学研究中至关重要的一步，正确的数据处理方法能够有效提取信息，揭示规律，支持科学推理和决策。
本文将介绍几种常见的科研数据处理方法，包括数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化。
数据清洗是科研数据处理的首要步骤，它主要包括数据缺失值处理、异常值处理和重复值处理。
在数据收集和整理过程中，常常会出现数据缺失的情况，需要采取合适的方法填补缺失值，比如使用均值、中位数或回归模型进行填充。
对于异常值，可以使用统计方法，比如箱线图来检测和处理。
另外，重复数据也需要从数据集中删除，以保证数据的准确性和可靠性。
数据转换是将原始数据转化为适合分析的形式，常见的方法包括数据平滑、数据离散化和数据标准化。
数据平滑可以通过滑动平均或指数平滑等方法，减少数据中的噪声，使数据趋势更加清晰。
而数据离散化则将连续数据划分为有限的离散区间，方便进行分类和聚类分析。
数据标准化则是将不同尺度、不同量级的数据转化为统一标准，消除数据间的量纲影响。
数据分析是科研中的核心环节，它可以通过统计学方法和机器学习算法等手段，揭示数据中的模式、关系和趋势。
在进行数据分析之前，首先需要明确研究目的和假设，选择合适的分析方法。
常见的数据分析方法包括描述统计、频率分析、回归分析、主成分分析等。
通过这些方法，可以从数据中提取知识，为科学研究提供依据。
数据可视化是将分析结果以图表、图像等形式展示出来，以更直观、更易理解的方式传达信息。
数据可视化可以帮助研究者和读者更好地理解数据，发现规律和趋势。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、雷达图等。
在进行数据可视化时，需要选择合适的图表类型，避免信息冗余和误导。
综上所述，科研数据的处理方法是科学研究中不可或缺的一环。
通过数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等步骤，可以使原始数据更具有信息量，更有利于科学研究的进行和结果的呈现。
科研者应该选择合适的方法和工具，根据研究目的和数据特点进行科研数据处理，以提高研究的准确性和可靠性。
高考物化生如何进行科学实验的数据处理和图表绘制
高考物化生如何进行科学实验的数据处理和图表绘制高考物理、化学和生物科目中都涉及实验操作和数据处理的内容。
科学实验的数据处理和图表绘制是考生需要熟练掌握的技能之一，它不仅能够加深对实验结果的理解，还能提升科学实验的可靠性和准确性。
本文将就高考物化生学科如何进行科学实验的数据处理和图表绘制进行探讨，并给出相应的实例说明。
一、数据处理1. 数据整理和计算在进行科学实验时，实验数据通常需要经过整理和计算才能得到有意义的结果。
其中，整理数据包括数据的分类、归类、清洗和筛选等步骤，以便于后续分析；计算数据则是根据实验目的和数据特征选择相应的统计方法或数学模型进行计算和分析。
例如，在物理实验中测量重力加速度的过程中，需要记录不同高度下自由落体物体的运动时间，并根据一定的公式计算重力加速度。
在这个过程中，考生需要将实验数据整理为表格形式，并进行数据处理和计算，得到最终的重力加速度结果。
2. 数据统计和分析实验数据的统计和分析是科学实验中非常重要的一部分。
通过对实验数据的统计和分析，可以得到一些变量之间的关系和规律，进而对实验结论进行推断和解释。
在化学实验中，考生可能需要通过测量溶液中反应物浓度的变化来确定反应速率。
通过对实验数据的统计和分析，可以绘制反应速率随时间的变化曲线，并进一步得到反应速率的动力学方程和相关参数。
这样的分析有助于加深对反应机理的理解和探索。
二、图表绘制科学实验的数据处理结果通常通过图表的形式展示，以便于直观地观察数据的规律和趋势。
常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图等，考生需要根据实验数据的性质和需要选择适当的图表类型进行绘制。
1. 折线图折线图适用于展示变量随时间、浓度等连续变量关系的变化趋势。
绘制折线图时，考生需要将实验数据按照自变量和因变量的关系进行配对，并将数据点用线段连接起来，以形成平滑的曲线。
例如，在生物实验中，考生可能需要通过测量植物光合作用速率随光照强度的变化来研究光合作用的影响因素。
数据处理(模糊数学)
解法二（用模糊数学的方法）
例
模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 众所周知， 经典数学是以精确性为特征的. 然而，与精确形相悖的模糊性并不完全是消极的、没有价值 的. 甚至可以这样说，有时模糊性比精确性还要好. 例如,要你某时到某地去迎接一个“大胡子高个子长头发戴 宽边黑色眼镜的中年男人”. 尽管这里只提供了一个精确信息――男人，而其他信息―― 大胡子、高个子、长头发、宽边黑色眼镜、中年等都是模糊概念， 但是你只要将这些模糊概念经过头脑的综合分析判断，就可以接 到这个人. 模糊数学在实际中的应用几乎涉及到国民经济的各个领域及 部门，农业、林业、气象、环境、地质勘探、医学、经济管理等 方面都有模糊数学的广泛而又成功的应用.
A( x) x 140 190 140 A( x) x 100 200 100
也可用Zadeh表示法：
A
A 0.15 x1
0 x1
0.2 x2
0.4 x3
0.6 x4
0.8 x5
1 x6
0.2 x2
0.42 x3
0.6 x4
0.8 x5
0.9 x6
A (0.15, 0.2, 0.42, 0.6, 0.8, 0.9)(向量表示)
常用的隶属函数有偏小型、中间型、偏大型.
梯形分布：
0, x a xa ,a x b ba A 中间型： ( x ) 1, b x c d x 0, x a ,c c d d c xa 偏大型：( x ) 0, x d A ,a x b ba
0 .9 5
- 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)。
数据图模糊，且原始数据丢失
• 【情形1】我是一名学生，某次实验的原始 数据丢失，仅残留组会汇报PPT里的已经绘 制好的数据图。该图有些粗糙模糊，现在 要发表文章，可否重新绘图？
• 【情形2】我是一名导师，我的学生发给我 的Word文档里的某张数据图有些模糊，现 在要发表文章，想重新绘图。但是原始数 据在我的学生手里，我的学生毕业出国了 不方便。怎么办？
– Adobe Photoshop CS5【有少许的图像分析功能】
• 更专业的科研图像分析软件
– ImagePro Plus 6.0 – ImageJ
【实例操作1】Column图的重新绘图
• Step1：将Word或PPT中的劣质数据图，另 存为tif格式的单个图片文件。
• Step2：用Photoshop打开该tif图片，使用标 尺工具，拉直坐标轴，把图片放正。（若 图片确定没有旋转过，则跳过这一步）。
• Step3：使用标尺工具来测定数据点坐标， 柱子高低，误差线长短。并根据坐标轴长 度校正成实际实验单位。然后重新绘图。
【实例操作2】XY图的重新绘图
• 步骤同【实例操作1】。
丢失原始数据后的重新绘图
• 原始数据(Original data) • 由于原始数据过于冗杂，而科研论文篇幅有限，
通常要对原始数据进行信息提炼，简化为几个 指标 （例如Mean，SD）后，绘制数据图。 • 二手数据(Second-hand data)，会引入新的误差。 • 信息量：原始数据≥数据图≥二手数据。
原始数据
数据图
二手数据
重新绘图
丢失原始数据后的重新绘图
• 二手数据重新绘图，不符合规范，少用或 慎用，仅作为迫不得已情况下的补救措施。
• 推荐基于原始数据的绘图。 • 祝大家原始统和配色方案：WIN7 Home Basic • 屏幕分辨率：1024×768 • 数据处理软件
– Microsoft Office Excel 2010 – IBM SPSS Statistics 19 – GraphPad Prism 5 – Origin 8.5.1
• 图像处理软件