南京邮电大学图像实验
无线Mesh网络组播研究分析
性 ， 立 网络 的简单性 和宽 带能力 。 建 个单 一的分组 流到一 组接收端 ， 来减少 通信流量 。在
组播是一 种带 宽有 效 的技 术 ， 它可 以通过 同时传递 有难度 的 ， 因为在 一个 ＷＭＮ中 ， 个组播协议 必须考虑 一
【 ｂｔ ｃ】 Ｉ ｔ ｓｐｐｒ ａ ｓｒ ｙ ｏ ｕ ｉ ｓ ｐｏ ｃｌ ｉ Ｗｉｌ ｓＭ ｓ ｅ ｏ （ Ｎ ｉ ｐ ｓｎ ｄ Ａ ｄ ｆ ｔ ｓｔ ｂ Ａ ｓ ａｔ ｎ ｈ ａｅ ｕｖ ｎ ｍ ｈ ａｔ ｒ ｏ ｓ ｎ ｒ ｅ ｅｈ Ｎｔ ｒ ＷＭ ） ｓ ｒ ｅｔ ． ｎ ａ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ， ｅ ｃ ｔｏ ｅｓ ｗ ｋ ｅ ｅ ｃｒ
１ 无线 Ｍ ｓ ｅｈ网络组播
组播 是一 种 同时传 递信 息到一 组 目的节 点 的通信 方式 ， 用最有效 的方式在 网络上 的各个 链路上 只传递 使
一
器和 Ｍｅｈ ｓ 客户端 。为 了提 高 Ｍｅｈ网络的适 应性 ， ｅｈ ｓ Ｍ ｓ 路 由器 通常装 配有多个无 线射频 接 口， 些无线射频 接 这
点与 网络 中的其他节 点相 比， 在最 短路径上 的可能性更
大 ；）使用多跳 中继 ； ） ２ ３ ＷＭＮ相关 的静态 特性 。
多射频无 线 Ｍ ｓ ｅｈ网络 中 的信道 过载归 因于某 些信 道与其 他信 道相 比变得 过载 。这样 ， 对任 何静 态 网络 ，
比如多射频无线 Ｍｅｈ ｓ 网络 ， 负载均衡对避免热点和增加 网络效用来 说是必不 可少的 ， 因为不 好 的路径 可能在一 个静态 的网络 中存在很 长时间 ， 并且 导致拥塞 和网络资
ｂ ｎ ｅｗｏｋＪ ａ ｄｎ ｔ ｒ
南京邮电大学数字图像处理与图像通信复习资料
2016年上学期《数字图像处理与图像通信》资料一、选择题（共20题）1、采用幂次变换进行灰度变换时，当幂次取大于1时，该变换是针对如下哪一类图像进行增强。
（B ）A图像整体偏暗B图像整体偏亮C图像细节淹没在暗背景中D图像同时存在过亮和过暗背景2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。
（B ）A平均灰度B图像对比度C图像整体亮度D图像细节3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A ）A、RGBB、CMY 或CMYKC、HSID、HSV4、采用模板[-1 1] T主要检测（A ）方向的边缘。
A.水平B.45。
C.垂直D.135。
5、下列算法中属于图象锐化处理的是：（C ）A.低通滤波B.加权平均法C.高通滤波D.中值滤波6、维纳滤波器通常用于（ C ）A、去噪B、减小图像动态范围C、复原图像口、平滑图像7、彩色图像增强时，C 处理可以采用RGB彩色模型。
A.直方图均衡化B.同态滤波C.加权均值滤波D.中值滤波8、B 滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。
A.逆滤波B.维纳滤波C.约束最小二乘滤波D.同态滤波9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。
这样的滤波器叫B。
A.巴特沃斯高通滤波器B.高频提升滤波器C. 高频加强滤波器D. 理想高通滤波器10、图象与灰度直方图间的对应关系是B—A.——对应B.多对一C. 一对多D.都不11、下列算法中属于图象锐化处理的是：CA.低通滤波B.加权平均法C.高通滤D.中值滤波12、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、2M13、噪声有以下某一种特性（D ）A、只含有高频分量B、其频率总覆盖整个频谱C、等宽的频率间隔内有相同的能量D、总有一定的随机性14.利用直方图取单阈值方法进行图像分割时：（B ）a.图像中应仅有一个目标b.图像直方图应有两个峰c.图像中目标和背景应一样大d.图像中目标灰度应比背景大15.在单变量变换增强中，最容易让人感到图像内容发生变化的是（C ）A亮度增强觉B饱和度增强C色调增强D不一定哪种增强16、利用平滑滤波器可对图像进行低通滤波，消除噪声，但同时模糊了细节。
南京邮电大学全媒体实验室配套设备
显卡：GTX 1080
硬盘：SSD 120G ＋ 2T数据盘
非线性编辑软件（含安装光盘、操纵手册）
素材上下载软件（含安装光盘、操纵手册）
图文字幕制作软件（含安装光盘、操纵手册）
节目包装软件（含安装光盘、操纵手册）
多镜头编辑软件（含安装光盘、操纵手册）
配音软件（含安装光盘、操纵手册）
程序自动曝光（场景智能自动、闪光灯禁用、创意自动、人像、风光、微距、运动、特殊场景模式（儿童、食物、烛光、夜景人像、手持夜景、HDR 逆光控制）、程序）、快门优先自动曝光、光圈优先自动曝光、手动曝光
SD存储卡、SDHC存储卡、SDXC存储卡 ※ 兼容UHS-I
JPEG、RAW（14位，佳能原创）、同时记录RAW+JPEG大
智能省电，VIDI，OSD语言（28种），支持3D（DLP link，PC+Video），3D（HDMI1.4a），支持3DTV play（nVidia），3D梳状滤波器，3D色彩管理，用户设置保存，直接开机，信号快速搜索
兼容隐匿式字幕，可变音频输出，顶部灯门盖，快速冷却，HDTV兼容，高海拔模式，自动关机（无信号时），画面冻结/画面隐藏
1
5
航拍飞行器视觉传感导航系统
5 个视觉传感模块、VBUS接口✕5；CAN接口✕1；USB OTG 2.0✕1；UART接口✕1
南京邮电大学《数字图像处理与图像通信》2021-2022学年第一学期期末试卷
南京邮电大学《数字图像处理与图像通信》2021-2022学年第一学期期末试卷考试时间：120分钟；考试课程：《数字图像处理与图像通信》；满分：100分；姓名：——；班级：——；学号：——一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪项不是数字图像处理的基本步骤之一？A. 图像采集B. 图像编码（通常不是基本处理步骤，而是准备传输或存储前的步骤）C. 图像增强D. 图像分析2. 在图像处理中，用于去除图像中随机噪声的常用技术是？A. 锐化滤波B. 平滑滤波（或低通滤波）C. 边缘检测D. 阈值处理3. JPEG压缩标准主要利用哪种类型的图像冗余进行压缩？A. 时间冗余B. 空间冗余（或统计冗余）C. 视觉冗余D. 结构冗余4. 下列哪种滤波技术可以增强图像的边缘信息？A. 高斯滤波B. 均值滤波C. Sobel边缘检测（注意：虽然它不是一个滤波技术，但用于边缘检测，常与其他滤波结合使用）D. 锐化滤波5. 图像直方图主要用于反映图像的什么特性？A. 形状B. 像素值的分布C. 纹理D. 色彩平衡6. 在图像通信中，哪种噪声主要来源于信道传输过程中的干扰？A. 量化噪声B. 加性噪声C. 乘性噪声D. 椒盐噪声7. 下列哪种图像编码方法属于有损压缩？A. PNGB. JPEGC. BMPD. TIFF8. 形态学操作在图像处理中常用于处理图像的什么特性？A. 频率特性B. 几何形状和结构C. 相位信息D. 纹理特征9. 在图像分割中，基于阈值的方法主要依赖于图像的什么特性？A. 像素值的分布B. 边缘强度C. 纹理相似性D. 色彩直方图10. 哪种算法常用于图像的重建，特别是从投影数据中恢复原始图像？A. Sobel边缘检测B. 傅里叶变换C. 滤波反投影D. Canny边缘检测二、填空题（每题2分，共20分）1. 数字图像的基本单位是像素，每个像素具有特定的______值，以表示其颜色或亮度。
2. 图像增强技术通过改善图像的______质量，使图像更适合于分析或视觉观察。
基于Retinex模型的弱光照图像增强算法
收稿日期：２０２０－０６－０７ 修回日期：２０２０－１０－１０基金项目：国家自然科学基金（６１５０１２６０）；江苏省科协提升计划项目（ＴＪ２１５０３９）；南京邮电大学科研基金项目（ＮＹ２１９０７６）作者简介：李博文（１９９５－），男，硕士研究生，研究方向为图像增强、图像复原；唐贵进，副教授，博士，研究方向为图像处理、多媒体通信、视频分析等；崔子冠，副教授，硕导，研究方向为视频编码与传输、图像处理、视频质量评价等。
基于Ｒｅｔｉｎｅｘ模型的弱光照图像增强算法李博文，唐贵进，崔子冠（南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室，江苏南京２１０００３）摘 要：深度Ｒｅｔｉｎｅｘ－Ｎｅｔ算法利用了低／正常光图像具有相同反射率的约束条件，以数据驱动的方式实现了弱光照图像的增强。
该算法解决了传统图像增强算法非线性表达能力不强以及增强后的图像不自然等一系列问题。
但在该算法中分解出的照度分量模糊且不够平滑，以及对反射分量处理时采用的ＢＭ３Ｄ去噪操作没有考虑噪声对不同光照区域的影响，导致图像增强效果一般。
鉴于Ｒｅｔｉｎｅｘ－Ｎｅｔ算法的局限性，提出了一种基于Ｒｅｔｉｎｅｘ模型的弱光照图像增强算法。
为了更准确地计算分解出照度分量的估计值，提出了一个照度分量平滑度损失函数来更好地学习分解的过程，并使用Ｕ－Ｎｅｔ网络结构对反射分量中存在的噪声进行去噪，最后将两者进行融合得到增强后的图像。
实验结果表明，该算法不仅能有效地提高主观视觉效果上的图像对比度、亮度和色彩饱和度，在客观评价指标上如ＰＳＮＲ和ＳＳＩＭ也均得到了进一步提高。
关键词：图像增强；Ｒｅｔｉｎｅｘ；照度分量；反射分量；Ｕ－Ｎｅｔ中图分类号：ＴＰ３０１．６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－６２９Ｘ（２０２１）０５－００７９－０６ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－６２９Ｘ．２０２１．０５．０１４ＡＷｅａｋｌｙＩｌｌｕｍｉｎａｔｅｄＩｍａｇｅＥｎｈａｎｃｅｍｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＲｅｔｉｎｅｘＭｏｄｅｌＬＩＢｏ－ｗｅｎ，ＴＡＮＧＧｕｉ－ｊｉｎ，ＣＵＩＺｉ－ｇｕａｎ（ＪｉａｎｇｓｕＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＩｍａｇｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｄｅｅｐＲｅｔｉｎｅｘ－Ｎｅｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｔａｋｅｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｔｈａｔｌｏｗ／ｎｏｒｍａｌｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｓｈａｖｅｔｈｅｓａｍｅｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｌｉｇｈｔｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓａｎｄｒｅａｌｉｚｅｓｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｗｅａｋｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｓｉｎａｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎｍａｎｎｅｒ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｌｖｅｓａｓｅｒｉｅｓｏｆｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｕｃｈａｓｔｈｅｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎａｂｉｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｕｎｎａｔｕｒａｌｆｅａｔｕｒｅｏｆｅｎｈａｎｃｅｄｉｍａｇｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆｕｚｚｙａｎｄｎｏｔｓｍｏｏｔｈｅｎｏｕｇｈ，ａｎｄｔｈｅＢＭ３Ｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｔｈｅｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｃｏｍｐｏｎｅｎｔｄｏｅｓｎｏｔｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｎｏｉｓｅｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎａｒｅａｓ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇｉｎａｇｅｎｅｒａｌｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔ．ＩｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＲｅｔｉｎｅｘ－Ｎｅｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｗｅａｋｌｙｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＲｅｔｉｎｅｘｍｏｄｅｌｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ａｌｏｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｂｅｔｔｅｒｌｅａｒｎｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｔｈｅＵ－Ｎｅｔｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｎｏｉｓｅｉｎｔｈｅｒｅｆｌｅｃｔｅｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔ．Ｔｈｅｓｅｔｗｏｍｅａｓｕｒｅｓａｒｅｆｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｅｎｈａｎｃｅｄｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙｓｕｃｈａｓｔｈｅｃｏｎｔｒａｓｔ，ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓａｎｄｃｏｌｏｒｓａｔ ｕｒａｔｉｏｎｏｆｅｎｈａｎｃｅｄｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙｓｕｃｈａｓＰＳＮＲａｎｄＳＳＩＭ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；Ｒｅｔｉｎｅｘ；ｉｌｌｕｍｉｎａｎｃｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔ；ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｃｏｍｐｏｎｅｎｔ；Ｕ－Ｎｅｔ０ 引 言在夜间等弱光环境下拍摄的图像，由于其亮度、对比度较低且含有噪声、色彩不饱和、细节模糊等缺点，人的肉眼难以观测，并给后续图像处理带来了严峻的挑战［１］。
基于TMS320DM365多平台实时视频传输系统的设计与实现
Ｓ ＯＮＧ ｉｎ ｕ ，ＬＩ Ｆｅ ｇ Ｊａ ｘ ｎ Ｕ ｎ
（ｉｎｓ ｅ ａ ｏａｏｙ ｏ ｇ ｒｃｓｎ ＆ Ｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎ ａｊ ｇ Ｕ ｉ ｒｉ ｏｔ ａｄ Ｔｌ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎ．Ｎ ｎｉｇ ２ ０ ０，Ｃ ｉａ Ｊ ｇｕ Ｋ ｙＬ ｂｒｔｒ ｆＩ ｅＰｏｅ ｉｇ ａ ｍａ ｓ ｏ ｎｃ ｉ ，Ｎ ｎｉ ｎｖ ｓｔ ｏ Ｐ ｓ ｎ ｅ ｃｍｍ ｎｃ ｉ ｓ ａｊ １ ０ ３ ｈｎ ） ａｏ ｎ ｅ ｙｆ ｓ ｅ ａｏ ｎ
ｂｅ ｔ ｒ ｅ ｌ ｉ ｅ ｔｅ ｒ ａ －ｔｍ ｐｅｒｏ ｍ ａ ｅ ｎｄ ｅ ｉ ｉｉｙ． ｆ ｒ ｎｃｒ ｓ ｉｅ ｒｎｍｉ ｉｎ ＭＳ２ Ｄ ６ ； ２４ Ｒ Ｐ Ｔ Ｐ Ｋｅ ｏ ｄ 】ｖ ｏｔ ｓ ｓ ｏ；Ｔ ３ ０ Ｍ３５ Ｈ． ； Ｔ ；Ｒ Ｓ ｄ ａ ｓ ６
析 了视 频采集及 Ｈ２ ４ 码过 程 、 Ｔ ．６ 编 Ｒ Ｐ和 Ｒ Ｓ Ｔ Ｐ协议 栈 的编程 实现和 Ｈ． ４视频流 的 Ｒ Ｐ封包策 略， 出了Ｐ ２ ６ Ｔ 给 Ｃ终 端和 手机终端 下实 时视 频传输结果 。实验结果表 明 ， 系统具有很好 的实 时性和 可靠性 ， 能够满足 多平 台下实 时视 频传 输 的需求。
【 ｂ ｔ ｃ】Ｉ ｈｓ ｐ ｐ ｒ ｅｉｎ ａ ｄ ｉ ｌｍ ｎａｉｎ ｏ ｅｌｔ ｉｅ ｒｎｍｉ ｉｎ ｓｓ ｍ ｆｒｍｕｔ ｐａ ｏｍ ｂ ｓｄ Ａ ｓｒ ｔ ｎ ｔｉ ａ ｅ，ａ ｄ ｓ ｎ ｍｐｅ ｅ ｔｔ ｆｒａ—ｉ ｖｄ ｏ ｔ ｓ ｓ ｏ ｙｔ ｏ ｌ— ｌｔ ｒ ａｅ ａ ｇ ｏ ｍｅ ａ ｓ ｅ ｉ ｆ
【 关键词】视频传 输；Ｍ ３０ Ｍ ６ ； ． ４Ｒ Ｐ Ｒ Ｓ Ｔ Ｓ２Ｄ ３５Ｈ２ ；Ｔ ；Ｔ Ｐ ６ 【 中图分类 号】Ｔ ９３Ｔ ２７ Ｎ ４ ；Ｐ７ 【 文献标识码 】Ａ
南邮信息综合实验报告-实验三
通信与信息工程学院2016/2017学年第一学期信息技术综合实验报告专业广播电视工程学生班级B130114学生学号B13011413学生姓名陈超实验一电视节目制作一、实验目的学习非线性编辑系统的操作使用，掌握非线性系统节目编辑流程，熟悉编辑软件的功能及应用。
了解大洋资源管理器主要功能，掌握故事板文件和项目文件的创建，掌握素材的选中，素材的排序、复制、粘贴、删除、移动、导入、导出，以及素材创建的基本方法。
二、实验内容1、素材的导入和管理及采集（1）练习在项目窗口中导入素材文件；（2）熟悉素材的管理；（3）熟悉素材的采集方法。
2、编辑影片（1）练习在“时间线”窗口中添加、删除素材的方法；（2）练习在“时间线”窗口中处理素材的方法。
三、实验步骤打开premiere软件，新建项目“1316”。
1、制作倒计时片头新建一个序列，在视频轨道内添加五个数字的字幕，将每个数字时间设置为1秒，从5到1倒序排放。
新建字幕，设计背景。
新添时钟式擦除的效果，设置时间为5秒。
2、插入图片或视频作为内容点击“文件”、“导入”，将节目素材导入Premiere软件，从项目面板中拉出节目素材，使用对齐功能紧贴在倒计时之后。
3、制作字幕新建一个字幕。
设置为滚动播放，选择开始于屏幕外，结束于屏幕外。
新添文本框，输入标题“28-304”与正文部分“B130111413”、“B13011416”的文字。
效果如下图。
四、实验小结通过此次实验，我们学会了如何使用Premeire软件制作视频，重点掌握了包括开头倒计时、视频图像等素材插入以及结尾字幕等基本操作；在动手制作简短视频的同时，也极大地激发起对于对非线性系统节目编辑的兴趣与实践能力。
实验二 TS码流离线分析一、实验目的在了解MPEG-2 TS码流复用原理之后，利用码流分析软件观察实际MPEG-2码流结构。
二、实验内容利用码流分析软件观察实际MPEG-2码流结构，查看码流的SI信息、PID分配使用情况、带宽使用情况及特定PID包数据。
南邮计算机图形学实验报告(修正版)
实验报告实验名称指导教师实验类型综合实验学时 2 实验时间一、实验目的和要求能够灵活的运用OpenGL图形API函数，基于C++程序语言，结合操作系统交互接口实现交互式3D动画。
基于实验1的基本内容，设计增加键盘及鼠标输入的互动，实现三维物体交互式运动效果。
（物体的旋转或平移）；1.所有图形（例如球体，正方体）有清晰的轮廓，实现3D交互动画效果。
2.学会导入Vertex的其他属性，如normal，texture，实现纹理映射。
二、实验环境(实验设备)硬件：微机软件：vs2012实验报告三、实验过程描述与结果分析实验代码：#include<stdlib.h>#include<GL/glut.h>#include<windows.h>float ratX = 60;float ratY = 60;float ratZ = 60;float tx=0;float ty=0;float sf=0;void DrawBox(){glBegin(GL_QUADS);//前面glColor3f(1,0,0);glVertex3f(-1.0f, -1.0f, 1.0f);// 四边形的左下glVertex3f( 1.0f, -1.0f, 1.0f);// 四边形的右下glVertex3f( 1.0f, 1.0f, 1.0f);// 四边形的右上glVertex3f(-1.0f, 1.0f, 1.0f); // 四边形的左上// 后面glColor3f(0,1,0);glVertex3f(-1.0f, -1.0f, -1.0f);// 四边形的右下glVertex3f(-1.0f, 1.0f, -1.0f); // 四边形的右上glVertex3f( 1.0f, 1.0f, -1.0f); // 四边形的左上glVertex3f( 1.0f, -1.0f, -1.0f);// 四边形的左下// 顶面glColor3f(0,0,1);glVertex3f(-1.0f, 1.0f, -1.0f); // 四边形的左上glVertex3f(-1.0f, 1.0f, 1.0f); // 四边形的左下glVertex3f( 1.0f, 1.0f, 1.0f); // 四边形的右下glVertex3f( 1.0f, 1.0f, -1.0f); // 四边形的右上// 底面glColor3f(1,1,0);glVertex3f(-1.0f, -1.0f, -1.0f);// 四边形的右上glVertex3f( 1.0f, -1.0f, -1.0f);// 四边形的左上glVertex3f( 1.0f, -1.0f, 1.0f); // 四边形的左下glVertex3f(-1.0f, -1.0f, 1.0f); // 四边形的右下// 右面glColor3f(0,1,1);glVertex3f( 1.0f, -1.0f, -1.0f);// 四边形的右下glVertex3f( 1.0f, 1.0f, -1.0f); // 四边形的右上glVertex3f( 1.0f, 1.0f, 1.0f); // 四边形的左上glVertex3f( 1.0f, -1.0f, 1.0f); // 四边形的左下// 左面glColor3f(1,0,1);glVertex3f(-1.0f, -1.0f, -1.0f);// 四边形的左下glVertex3f(-1.0f, -1.0f, 1.0f);// 四边形的右下glVertex3f(-1.0f, 1.0f, 1.0f);// 四边形的右上glVertex3f(-1.0f, 1.0f, -1.0f);// 四边形的左上glEnd();}void display(){glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT|GL_DEPTH_BUFFER_BIT);//清空颜色和深度缓存glMatrixMode(GL_MODELVIEW);glLoadIdentity();//gluLookAt(2.0, 2.0, 2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0);glTranslatef(0.0f+tx,0.0f+ty,-4.0f);//平移变换glScalef(1+sf,1+sf,1+sf);//缩放变换glRotatef(ratX, 1.0f, 0.0f, 0.0f);//绕X轴的旋转变换glRotatef(ratY, 0.0f, 1.0f, 0.0f);//绕Y轴的旋转变换glRotatef(ratZ, 0.0f, 0.0f, 1.0f);//绕Z轴的旋转变换DrawBox();glFlush();glutSwapBuffers();}void reshape(int w, int h) //重绘回调函数，在窗口首次创建或用户改变窗口尺寸时被调用{glViewport(0, 0, w, h);// 指定视口的位置和大小glMatrixMode(GL_PROJECTION);glLoadIdentity();//glFrustum(-1.0, 1.0, -1.0, 1.0, 3.1, 10.0);//gluPerspective(45,1,0.1,10.0);glOrtho(-2.0, 2.0, -2.0, 2.0, 2.0, 10.0);}void init(){glClearColor (1.0, 1.0, 1.0, 1.0);glEnable(GL_DEPTH_TEST);//启动深度测试模式}void myKeyboard(unsigned char key, int x, int y) {if(key == 'a' || key == 'A')ratX += 2;ratY += 2;ratZ += 2;if(key == 's' || key == 'S')ratX -= 2;ratY -= 2;ratZ -= 2;if(key == 'j' || key == 'J')sf+=0.1;if(key == 'k' || key == 'K')sf-=0.1;if(key == 'c' || key == 'C')exit(0);glutPostRedisplay(); //重新调用绘制函数}void myspecialKeyboard(int key,int x,int y){if(key == GLUT_KEY_UP )ty+=0.1;if(key == GLUT_KEY_DOWN)ty-=0.1;if(key ==GLUT_KEY_LEFT)tx-=0.1;if(key==GLUT_KEY_RIGHT)tx+=0.1;glutPostRedisplay();}int main(int argc, char** argv){glutInit(&argc,argv); // 初始GLUT.glutInitDisplayMode(GLUT_DEPTH|GLUT_DOUBLE|GLUT_RGB); //设定显示模式glutInitWindowSize(400,400); // 设定窗口大小glutInitWindowPosition(50,100); // 设定窗口位置glutCreateWindow("立方体的简单三维交互式几何变换"); // 用前面指定参数创建glutReshapeFunc(reshape); //指定重绘回调函数glutDisplayFunc(display); // 进行一些初始化工作glutKeyboardFunc( myKeyboard); //指定键盘回调函数glutSpecialFunc(myspecialKeyboard); //指定键盘回调函数init();glutMainLoop();// 进入无穷循环，等待事件处理}实验结果图：实验报告四、实验小结（包括问题和解决方法、心得体会、意见与建议等）通过此次实验灵活的运用OpenGL图形API函数，基于C++程序语言，结合操作系统交互接口实现了交互式3D动画。
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南京邮电大学图像实验
通信与信息工程学院
/ 第一学期
实验报告
实验课程名称数字图像处理与图像通信实验
专业电子信息工程
学生学号
学生姓名
指导教师谢世鹏
指导单位广播工程电视系
实验一图像信号的数字化
一、实验目的
经过本实验了解图像的数字化参数取样频率(像素个数)、量化级数与图像质量的关系。
二、实验内容
1、编写并调试图像数字化程序。
要求参数k，N可调。
其中，k为亚抽样比例，N 为量化比特数。
2、可选任意图像进行处理，在显示器上观察各种数字化参数组合下的图像效果。
三、实验方法及编程
在数字系统中进行处理、传输和存储图像，必须把代表图像的连续信号转变为离散信号，这种变换过程称为图像信号的数字化。
它包括采样和量化两种处理。
本实验对数字图像进行再采样和再量化，以考察人眼对数字图像的分辨率和灰度级的敏感程度。
程序的主体部分如下：
function newbuf=Sample_Quant(oldbuf,k,n)%
% 函数名称：Sample_Quant() 图像数字化算法函数
% oldbuf 原图像数组
% M N 原图像尺寸
% k 取样间隔
% n 量化比特值
% newbuf 存放处理后的图像二维数组
[M,N]=size(oldbuf);
oldbuf=double(oldbuf);
x=1;y=1;
while x<M
while y<N
new=(round(oldbuf(x,y)/(2^(8-n))))*(2^(8-n));
for i=0:k-1
for j=0:k-1
if(x+i<M)&(y+j<N)
newbuf(x+i,y+j)=uint8(new);
end
end
end
y=y+k;
end
if y>=N
y=1;
end
x=x+k;
end
四、实验结果及分析
实验截图如下：
由实验结果能够看出，亚抽样比例k和量化比特数N对都会使图像变得模糊，但两者的影响是不相同的。
亚抽样比例k的大小决定了数字化图像的方块效应是否明显。
当k较大时，数字化图像会有较为明显的块状出现，对于图像的视觉效果影响很大。
量化比特数N则决定了图像的灰度级，量化比特数为N时，图像有个2N灰度级。
因此当N较小时，图像会出现不规则的区域有着相同的灰度值的情况，可是这些区域在原图像中却有着差别较小的不同的灰度值。
特别是在原图的灰度渐变的区域，这种效应会变得尤为明显。