图像采集处理基础实验
图像处理实验报告
图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1．熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法；2．熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤；3．了解在实际的⼈脸识别中，学习样本数等参数对识别率的影响；4．了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。
使⽤MATLAB 平台编程，采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术，实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1．构建⾮⼈脸学习样本库；2．观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响；3．观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响；1． PC 机－系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ；2． Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。
3． CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。
这类⽅法有：特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法；积分图像法。
本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是：利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到⼀组投影系数，通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。
对于⼀幅M*N 的⼈脸图像，将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。
D 就是⼈脸图像的维数，即是图像空间的维数。
设n 是训练样本的数⽬；X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量，则所需样本的协⽅差矩阵为：1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ （1）其中U 为训练样本的平均图像向量：11mi i u x n ==∑ （2）令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u]，则有S r =AA T ，其维数为D ×D 。
根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。
直接计算的计算量⽐较⼤，所以采⽤奇异值分解(SVD)定理，通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。
物理实验技术中图像处理的技巧与注意事项
物理实验技术中图像处理的技巧与注意事项在物理实验中，图像处理技术被广泛应用于数据采集、分析以及实验结果的展示中。
良好的图像处理能够提高实验数据的准确性和可靠性，并给实验结果的呈现带来更多的信息和视觉效果。
本文将介绍一些物理实验中图像处理的技巧与注意事项。
一、图像采集与处理的准备工作在进行物理实验之前，需要进行图像采集与处理的准备工作。
首先，选择合适的图像采集设备，如数码相机或高速相机等。
其次，要设置合适的摄像参数，包括曝光时间、白平衡、对焦等。
在进行图像处理时，还需要选择合适的图像处理软件，如Photoshop、ImageJ等。
二、图像采集与处理的技巧1. 标定图像尺度：在使用图像进行测量时，需要确定图像中的物理尺度。
一种简单的方法是在实验中放置一个已知尺寸的标尺或物体，通过测量标尺或物体在图像中的像素尺寸，可以得到像素与物理尺寸的转换关系。
2. 图像去噪：在一些实验条件不理想的情况下，图像中可能会存在噪声。
为了减少噪声的影响，可以使用图像处理软件中的降噪滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
对于一些特定类型的噪声，还可以采用适应性滤波算法进行去噪处理。
3. 图像增强：为了提高图像的清晰度和对比度，可以使用图像处理软件中的增强功能。
例如，可以调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，以达到更好的视觉效果。
4. 图像分割：在一些实验中，需要对图像进行分割，提取感兴趣的目标物体。
常见的分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
通过图像分割，可以对实验结果进行精确的量化分析。
5. 图像配准：在一些需要比较差异图像的实验中，需要对图像进行配准，使得它们具有相同的尺度和方向。
常见的图像配准方法包括基于特征点匹配的配准和基于图像变换的配准。
三、图像采集与处理的注意事项1. 光照条件的控制：光照条件对图像采集有很大的影响，因此需要对实验环境的光照进行控制。
避免强烈的直射光以及背光情况，尽量保持均匀的光照条件。
2. 采样率与分辨率的选择：在进行图像采集时，需要选择适当的采样率和分辨率。
光电成像原理实验报告(图像采集)
物理与电子信息学院----电子信息技术实验中心光电成像器件原理实验报告
物理与电子信息学院----电子信息技术实验中心
图2-1
实验”程序；选择实验列表中的“面阵 CCD
物理与电子信息学院----电子信息技术实验中心
物理与电子信息学院----电子信息技术实验中心
图2-7
2、将所采集的图像数据以文本文件的方式保存起来，思考如何从图像中各像素点的灰度值中找到实际图像的边界，并分析边界数据的特征，其边界数据特征应该如下：
物理与电子信息学院----电子信息技术实验中心。
医学像处理与分析实验报告
医学像处理与分析实验报告实验目的：本实验旨在探究医学像处理与分析的方法和技术，分析其在医学领域中的应用和意义。
实验材料和设备：1. 医学像处理和分析软件2. 计算机3. 医学影像数据（如CT扫描、MRI图像等）4. 数据记录表格实验步骤：1. 数据准备收集实验所需医学影像数据，包括CT扫描、MRI图像等。
确保数据完整、清晰，并妥善保存。
2. 医学像处理使用医学像处理软件对所收集的影像数据进行处理。
处理包括但不限于以下步骤：- 图像增强：通过调整亮度、对比度等参数来改善图像质量和清晰度。
- 噪声去除：运用滤波器等技术降低或去除图像中的噪声。
- 图像重建：使用重建算法对三维医学影像数据进行处理，以生成更准确的图像。
3. 医学像分析利用医学像处理后的图像数据进行进一步的分析。
分析方法包括但不限于以下方面：- 区域测量：通过选择特定区域并测量其大小、体积等参数，来评估病变或器官的状态。
- 密度分布：通过绘制直方图、密度图等，分析图像中的密度分布情况，以便检测异常。
- 三维可视化：将三维医学影像数据进行重建和可视化，帮助医生更直观地观察和分析。
4. 数据分析和结果呈现根据医学像分析的结果，进行数据统计和分析。
将结果以图表、表格等形式呈现，清晰展示实验的结果和结论。
实验结果与讨论：经过医学像处理和分析，我们得到了一系列医学图像的处理结果和分析数据。
根据所获得的结果，我们可以得出以下结论：1. 医学像处理可以有效改善图像的质量和清晰度。
通过图像增强和噪声去除等技术，可以使医生在诊断时更准确地观察和判断。
2. 医学像分析可以提供更多有关病变或器官状态的信息。
通过区域测量、密度分布等方法，可以定量评估病变的大小、体积以及密度的异常情况。
3. 三维可视化技术可以使医生更直观地观察和分析医学影像数据。
通过重建和可视化，医生可以更清楚地了解病变的位置和形态，为治疗提供指导。
综上所述，医学像处理与分析在医学领域中具有重要的应用价值。
图像捕捉与设计实验报告
图像捕捉与设计实验报告一、实验目的本实验旨在通过学习和实践图像捕捉与设计的基本原理和方法，提高学生对图像处理技术的理解和应用能力。
二、实验内容1. 学习并掌握图像捕捉与设计的基本原理和方法。
2. 运用所学知识，设计并实现一个简单的图像捕捉与设计程序。
3. 分享实验过程和结果，总结实验经验。
三、实验步骤1. 学习图像捕捉与设计的基本原理和方法在开始进行实验之前，我们首先进行了一定的学习，了解了图像捕捉与设计的基本原理和方法。
这包括图像的采集、处理、编辑等方面的知识。
2. 设计图像捕捉与设计程序在了解了基本原理和方法后，我们开始设计一个简单的图像捕捉与设计程序。
这个程序可以实现从相机或文件读取图像，并进行一定的处理和编辑操作，最后将处理后的图像保存到文件或显示到屏幕上。
3. 实现图像捕捉与设计程序根据设计的要求，我们使用Python语言编写了图像捕捉与设计程序的代码。
在代码编写过程中，我们使用了一些常用的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
4. 调试和测试程序编写完程序后，我们对程序进行了调试和测试。
通过输入一些测试数据，观察程序运行是否符合预期，并根据需要对代码进行修改和优化。
5. 总结实验经验在完成实验之后，我们对整个实验过程进行了总结，总结了实验中遇到的问题和经验，并提出了改进和优化的意见。
四、实验结果与分析经过实验，我们成功设计并实现了一个简单的图像捕捉与设计程序，该程序可以从相机或文件读取图像，并进行一定的处理和编辑操作，最后保存处理后的图像到文件或显示到屏幕上。
通过使用该程序，我们可以对图像进行各种处理和编辑操作，比如调整图像亮度和对比度、应用滤镜效果、添加文字和图形等。
这个程序不仅可以用来进行简单的图像处理和编辑，还可以作为图像处理库的学习和实践工具。
本实验对于我们理解和应用图像处理技术起到了积极的促进作用。
通过实践操作，我们更深入地了解了图像捕捉与设计的基本原理和方法，并掌握了一些常用的图像处理技术和工具。
医学图像处理实验
医学图象处理实验1. 简介医学图象处理是指利用计算机技术对医学图象进行数字化处理和分析的过程。
通过医学图象处理，可以提取、增强和分析医学图象中的实用信息，匡助医生进行疾病诊断和治疗。
本实验旨在介绍医学图象处理的基本原理和常用方法，并通过实例演示如何应用这些方法来处理医学图象。
2. 实验目的- 了解医学图象处理的基本原理和概念；- 掌握常用的医学图象处理方法；- 学会使用图象处理软件进行医学图象处理；- 实践应用医学图象处理方法解决实际问题。
3. 实验步骤3.1 准备工作- 下载并安装医学图象处理软件（如MATLAB、ImageJ等）；- 采集医学图象数据（如CT扫描图象、MRI图象等）。
3.2 图象预处理3.2.1 图象去噪- 选择适当的去噪方法，如中值滤波、小波去噪等；- 调整去噪参数，使图象保持细节信息的同时去除噪声。
3.2.2 图象增强- 应用直方图均衡化、对照度增强等方法，提高图象的视觉效果；- 调整增强参数，使图象更加清晰和易于观察。
3.3 图象分割3.3.1 阈值分割- 根据图象灰度值的分布特点，选择合适的阈值进行图象分割；- 应用全局或者局部阈值分割算法，将图象分割为不同的区域。
3.3.2 区域生长- 选择种子点，并根据预设的生长准则，将与种子点相连且满足条件的像素合并为一个区域；- 循环迭代，直到所有满足条件的像素都被合并到相应的区域中。
3.4 特征提取3.4.1 形态学处理- 应用腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作，提取图象的形状和结构信息；- 调整形态学操作的参数，使得提取的特征更加准确。
3.4.2 纹理特征分析- 使用纹理特征描述子，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，提取图象的纹理信息；- 分析纹理特征的统计量，如均值、方差、能量等，来描述图象的纹理特性。
3.5 实验结果分析- 对处理后的医学图象进行可视化展示，比较不同方法的效果；- 分析不同处理方法对图象质量和特征提取的影响；- 讨论实验结果的优缺点，并提出改进和优化的建议。
ccd原理及应用实验报告
ccd原理及应用实验报告
近年来，随着技术的进步，CCD（电荷耦合器件）成为了实现现代图像捕捉的重要手段，它在技术领域已经发展得非常成熟，以满足现代多媒体应用系统和数字家电产品的要求。
Ccd原理及应用实验是利用ccd对静态光照进行图像采集，并做相应处理实验。
CCD是由电信号传输，控制和存储、处理电荷耦合元件构成的器件，通常称为charge-coupled device。
它可以将光信号转换为电流脉冲和电子信号，并根据必要的特定处理输出航照片。
CCD的使用范围极广，因为它可以获得数码图像，而且具有高质量、高灵敏度等优点，使它在图像采集中得到了广泛的应用。
Ccd原理及应用实验的过程是：首先，用光源（投影机等）照射静止的光线图像，然后将图像信号输出到ccd拍摄器上，ccd会将图像信号采集后转换成一系列的电流以及脉冲信号，之后将这些信号输出到控制器上，最后由控制器将这些信号组合并处理变成有效的数字信号。
实验的最终目的是，将通过CCD采集的图像信号进行处理，将其显示在显示器或保存在硬盘上。
通过这个实验，可以更好地了解CCD的基本原理，了解CCD在图像传感器及图像采集、编码和处理技术中的重要作用。
可以说，ccd原理及应用实验有助于提高图像处理技术，提高多媒体应用产品的图像质量，而且实验本身就很有趣，正是互联网应用中优秀的示范。
数字图像处理基本操作及灰度调整实验报告
数字图像处理基本操作及灰度调整实验报告实验目的1.掌握数字图像处理的基本概念和原理。
2.学会使用Python编程语言进行图像处理。
3.理解并实现图像灰度调整的方法。
4.分析实验结果，讨论图像处理方法的优缺点。
2.1 数字图像处理概述数字图像处理（Digital Image Processing，DIP）是一门研究使用计算机对图像进行处理的技术。
它的目的是改善图像的质量，使之更适合人类或计算机对图像进行观察和分析。
数字图像处理涉及到图像采集、存储、传输、分析以及图像的恢复等方面。
2.2 图像的表示和描述数字图像由图像元素（像素）组成，每个像素有一个对应的灰度值。
灰度值表示像素的亮度，通常用8位二进制数表示，其范围为0~255。
像素的灰度值越高，亮度越高。
数字图像可以表示为一个矩阵，矩阵中的每个元素对应一个像素的灰度值。
彩色图像通常采用RGB颜色模型，每个像素包含三个分量，分别对应红色、绿色和蓝色通道的亮度。
2.3 图像灰度调整图像灰度调整是指调整图像像素的灰度值，以改善图像的质量。
常用的图像灰度调整方法有：1.线性灰度变换：通过线性映射关系改变图像灰度值，可以实现图像亮度的调整和对比度的拉伸。
2.直方图均衡化：通过调整图像的灰度直方图，使其均匀分布，可以提高图像的对比度。
•操作系统：Windows 10•编程语言：Python 3.8•图像处理库：OpenCV 4.5.2•集成开发环境：Visual Studio Code4.1 图像读取和显示首先，我们需要使用OpenCV库读取和显示图像。
以下是读取和显示图像的Python代码：4.2 图像灰度化为了便于后续的灰度调整操作，我们需要将彩色图像转换为灰度图像。
以下是图像灰度化的Python代码：4.3 灰度调整接下来，我们将对图像进行灰度调整。
首先，实现线性灰度变换。
以下是线性灰度变换的Python代码：4.4 图像直方图均衡化直方图均衡化是一种能够提高图像对比度的方法。
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图像采集处理基础实验班级：14060242 学号：1406024248 姓名：张新雨一、实验目的1、了解摄像头OV9655的功能及其接口的设计方法；2、用硬件描述语言编程实现OV9655接口电路，能够实时采集图像数据；3、能够识别特定的黑白图像块，并通过LED的亮、灭进行表示。
二、实验器材1、台式计算机 1台；2、可编程逻辑器件实验软件1套；3、可编程逻辑器件开发套件1套；4、OV9655转接板1套。
三、实验说明1、台式计算机用于向可编程逻辑逻辑器件实验软件提供编程、仿真及下载平台；2、可编程逻辑器件实验软件硬件描述语言的编程、仿真及下载提供平台；3、可编程逻辑器件开发套件为本实验提供硬件平台；4、OV9655转接板用于OV9655与开发套件的连接。
四、实验原理1、OV9655作为一种高分辨率摄像头，具有如下特性：1）工作电压低，灵敏度高，轻便易携；2）支持标准的SCCB接口；3）支持输出RGB、YUV、YCbCr格式数据；4）支持多种分辨率，包括SXGA（1280×1024）、VGA（640×480）等；5）支持多种自动图像控制功能，包括自动曝光控制、自动增益控制，自动白平衡等；6）支持视频缩放等。
2、 OV9655主要引脚说明：1）PWDN：掉电模式选择引脚；2）RESETB：复位引脚；3）PCLK：像素时钟输出引脚；4）XVCLK1：系统时钟引脚；5）HREF：行同步信号；6）VSYNC：场同步信号；7）SIO_C：SCCB接口时钟信号；8）SIO_D：SCCB接口数据信号；9）D[7:0]：像素点数据信号。
3、OV9655操作说明：在摄像头正常工作之前，必须配置好相应的寄存器才能使摄像头完成指定的功能，如配置摄像头的像素输出时钟、自动控制功能等。
通过标准的SCCB时序就能配置，SCCB时序图如图1所示。
图1此次实验中，将摄像头的输出信号配置成RGB565格式信号，其数据输出时序图如图2所示，图中为一行像素数据的时序，再配合场同步信号就能读取摄像头的输出信号，场同步信号在数据有效时地变低，在一帧数据结束后变高。
图2由于RGB565格式数据有十六位，而当OV9655的输出信号配置成RGB565格式时的数据位为8为，所以每个像素点的数据需要两个时钟信号才能读取完成，一个数据两个字节的数据格式如图3所示。
图3由于此实验中图像的色彩比较单一，仅需要判断黑白色即可，具体的操作方法是判断每一帧数据的前部分像素值，为了进一步准确的判断黑白色，设定一个黑色像素点计数器和一个白色像素点的计数器，当判定一个像素点为黑色时，则黑色像素点计数器加一，反之则白色像素点计数器加一。
判断像素点是黑色还是白色的操作方法是提取出一个像素点数据的R、G、B分量，分别与特定值比较，然后通过特定的关系式做出判断。
最后，如果黑色像素点计数器的值大于白色像素点计数器的值，则判定为黑色，且用LED灯做出相应指示，反之亦然。
五、实验内容和步骤1、新建工程：打开ISE软件，点击File菜单栏下的New Project菜单，弹出新建工程对话框，如图4所示。
在此对话框中设定工程名、工程存储地址，在Top-level source type菜单栏下选择HDL。
单击Next，弹出下一步对话框，在此对话框中设定好芯片、综合工具、仿真工具、编程语言，如图5所示。
然后单击Next，再单击Finish。
2、建立I2C接口时序文件：右键点击文件管理框，如图6所示。
单击New source，弹出New Source Wizard对话框，选择VHDL Module，设定好文件名，如图7所示。
然后单击Next，Next，Finish。
在文件管理窗口双击刚刚建立的文件，编辑好程序然后保存。
然后对文件进行语法查错操作，双击进程管理窗口图4图5图6图7图8中Synthesize-XST菜单栏下的Check Syntax，如图8所示。
按照错误提示修改程序，直至没有错误。
接口程序如下所示：library ieee;use ieee.std_logic_1164.all;use ieee.std_logic_arith.all;use ieee.std_logic_unsigned.all;entity I2C_interface isport (clock_i2c : in std_logic;reset : in std_logic;i2c_data : in std_logic_vector(23 downto 0);start : in std_logic;tr_end : out std_logic;i2c_sclk : out std_logic;i2c_sdat : inout std_logic);end I2C_interface;architecture trans of I2C_interface issignal cyc_count : integer range 0 to 63;signal reg_sdat : std_logic;signal sclk : std_logic;BEGINi2c_sclk <= (sclk or (not clock_i2c)) when ((cyc_count >= 4) and (cyc_count <= 30)) elsesclk;i2c_sdat <= 'Z' when (reg_sdat = '1') else'0';process (clock_i2c)beginif (clock_i2c'event and clock_i2c = '1') thenif (reset = '0') thencyc_count <= 63;elseif (start = '0') thencyc_count <= 0;elsif (cyc_count < 47) thencyc_count <= cyc_count + 1;end if;end if;end if;end process;process (clock_i2c)beginif (clock_i2c'event and clock_i2c = '1') then if (reset = '0') thentr_end <= '0';sclk<= '1';reg_sdat <= '1';elsecase (cyc_count) iswhen 0 =>tr_end <= '0';sclk<= '1';reg_sdat <= '1';when 1 => reg_sdat <= '0';when 2 => sclk <= '0';when 3 => reg_sdat <= i2c_data(23);when 4 => reg_sdat <= i2c_data(22);when 5 => reg_sdat <= i2c_data(21);when 6 => reg_sdat <= i2c_data(20);when 7 => reg_sdat <= i2c_data(19);when 8 => reg_sdat <= i2c_data(18);when 9 => reg_sdat <= i2c_data(17);when 10 => reg_sdat <= i2c_data(16);when 11 => reg_sdat <= '1';when 12 => reg_sdat <= i2c_data(15);when 13 => reg_sdat <= i2c_data(14);when 14 => reg_sdat <= i2c_data(13);when 15 => reg_sdat <= i2c_data(12);when 16 => reg_sdat <= i2c_data(11);when 17 => reg_sdat <= i2c_data(10);when 18 => reg_sdat <= i2c_data(9);when 19 => reg_sdat <= i2c_data(8);when 20 => reg_sdat <= '1';when 21 => reg_sdat <= i2c_data(7);when 22 => reg_sdat <= i2c_data(6);when 23 => reg_sdat <= i2c_data(5);when 24 => reg_sdat <= i2c_data(4);when 25 => reg_sdat <= i2c_data(3);when 26 => reg_sdat <= i2c_data(2);when 27 => reg_sdat <= i2c_data(1);when 28 => reg_sdat <= i2c_data(0);when 29 => reg_sdat <= '1';when 30 =>sclk<= '0';reg_sdat <= '0';when 31 =>sclk <= '1';when 32 =>reg_sdat <= '1';tr_end <= '1';when others => sclk <= '1';end case;end if;end if;end process;end trans;文件建立成功之后可对此模块进行仿真，在对此模块仿真之前必须给此文件添加测试程序，单击View后的Simulation复选框，如图9所示。
再右键单击文件管理窗口，单击New Source，选择VHDL Test Bench，设定好文件名后单击Next，然后选择需要仿真的模块名，再单击Next,Finish。