图像处理与识别实验指导书
《数字图像处理》实验指导书1
《数字图像处理》实验指导书前言本实验指导书可作为电子信息工程、通信工程、生物医学工程等专业《数字图像处理》课程的实验指导书。
实验指导书共提供了6个实验,要求在VB环境下实现。
实验名称与学时安排详见下表。
实验名称与学时安排表实验教学基本要求:1、在实验前,认真准备,熟悉和掌握相关实验内容的基本算法和程序设计技术。
2、根据实验目的和要求,按时认真完成各实验的上机操作。
3、实验结束后,要及时提交经调试正确的程序源代码、生成的可执行文件、实验报告书等文档。
实验一图象的读取保存及图像的二值化处理一、实验目的1、熟悉《数字图像处理》的实验平台。
2、了解VB对图像进行处理的基本方法。
3、熟悉彩色图像变成灰度图象以及灰度图像转换成二值图像的基本原理及处理过程。
二、实验准备1、复习彩色图像变成灰度图象以及灰度图像的二值化处理的基本原理。
2、阅读下列内容,了解VB对图像进行处理的基本方法。
(1)读取图像通过扫描仪、摄像机等输入计算机以.bmp、.ico或.wmf存储的图像文件,可用LoadPicture函数把图像文件装入窗体、图片框或图像框中,例如:picture1.picture=loadpicture(“c:\image\flower.bmp”)可以把路径为c:\image\flower.bmp的图像文件装入图片框picture1中。
为了使图片框的大小与图像相匹配,应将图片框的autosize属性设置为True。
(2)用Point方法获取彩色图像的颜色值Point方法的功能是获取图像上指定像素的颜色值。
格式为:Object.Point(x,y)其中,Object表示获取颜色的对象名,(x,y)为取得颜色的坐标位置。
Point 方法将指定位置的像素的颜色值返回一个长整形数。
例如,求图片框picture 1中图像在位置(x,y)的像素颜色值(col)时,可写为:dim col as longcol=picture1.Point(x,y)(3)用Pset方法画点Pset方法的功能是在指定的位置画一个指定颜色的点。
图像信号处理实验指导书
图 1.3
平面扫描传感器
2
1.1.1 CCD 摄像机特性:
1.电荷耦合器件 CCD 芯片被制造在一片光敏结晶硅片上,一个矩形的光电探测器(势阱)阵 列被制造在硅基片中。 在局部区域中产生的光电子被收容在最近的势阱中, 并作为一个电荷包沿一串势阱移动直到到达外部引出端。 2.CCD 摄像机的工作方式 被摄物体的图像经过镜头聚焦到 CCD 芯片上, CCD 根据光的强弱积累相应比 例的电荷,各个像素积累的电荷在视频时序的控制下,逐点外移,经滤波、 放大处理后, 形成视频信号输出。 视频信号连接到监视器或电视机的视频输 入端便可以看到与原始图像相同的视频图像。 3.分辨率的选择 评估摄像机分辨率的指标是水平分辨率, 其单位为线对, 即成像后可以分辨 的黑白线对的数目。常用的黑白摄像机的分辨率一般为 380-480,其数值越 大成像越清晰。 一般的监视场合, 用 400 线左右的黑白摄像机就可以满足要 求。而对于医疗、图像处理等特殊场合,用 600 线的摄像机能得到更清晰的 图像。 4.成像灵敏度 通常用最低环境照度要求来表明摄像机的灵敏度, 黑白摄像机的灵敏度大多 是 0.02-0.5Lux(勒克斯),彩色摄像机多在 1Lux 的摄像机用于普通像机用于 普通的监视场合; 在夜间使用或环境光线较弱时, 推荐使用 0.02Lux 的摄像 机。与近红外灯配合使用时,也必须使用低照度的摄像机。另外摄像机的灵 敏度还与镜头有关,0.97Lux/F0.75 相当于 2.5Lux/F1.4。 5.电子快门 电子快门的时间在 1/50-1/100,000 秒之间,摄像机的电子快门一般设置 为自动电子快门方式,可根据环境的亮暗自动调节快门时间,得到清晰的 图像。有些摄像机允许用户自行手动调节快门时间,以适应某些特殊应用 场合。 6.外同步与外触发 外同步是指不同的视频设备之间用同一同步信号来保证视频信号的同步, 它可保证不同的设备输出的视频信号具有相同的帧、行的起止时间。为了 实现外同步,需要给摄像机输入一个复合同步信号(C-sync)或复合视频 信号。外同步并不能保证用户从指定时刻得到室完整的连整的连续的一帧 图像,要实现这种功能,必须使用一些特殊的具有外触发功能的摄像机, 如敏通公司的 MS-2821 等。 7.光谱响应特性 CCD 器件由硅材料制成, 对近红外比较敏感, 光谱响应可延伸至 1.0um 左右。 其响应峰值为绿光(550nm)。夜间隐蔽监视时,可以用近红外灯照明,人 眼看不清环境情况,在监视器上却可以清晰成像。由于 CCD 传感器表面有 一层吸收紫外的透明电极,所以 CCD 对紫外不敏感。彩色摄像机的成像单 元上有红、绿、兰三色滤光条,所以彩色摄像机对红外、紫外均不敏感。 8.CCD 芯片的尺寸 CCD 的成像尺寸常用有有 1/2”,1/3”等,成像尺寸越小的摄像机的体积 可以做得更小些。在相同的光学镜头下,成像尺寸越大,视通角越大。 3
《图像处理》实验指导书
现场考核(60%)+实验报告(40%)
七、实验报告
实验结束后,撰写实验报告,实验报告主题部分应包括:算法原理、程序流程、算法各部分主 要函数代码以及功能注释、运行结果四部分,每部分占实验报告的 10%,按照撰写情况打分。
《图像处理》实验二 图像增强பைடு நூலகம்
一、实验意义及目的
(1)进一步掌握图像处理工具 Matlab,熟悉基于 Matlab 的图像处理函数。 (2)掌握各种图像增强方法。
功能:实现两幅图像相除。
调用格式:
C=imdivide(A,B)。
四、参考代码
参考代码中实现了彩色图像的灰度化、旋转、缩放两种几何变换以及镜像及拼接。
Image1=imread('peppers.jpg'); %红绿通道互换 Image2=Image1; Image2(:,:,1)=Image1(:,:,2); Image2(:,:,2)=Image1(:,:,1); imshow(Image2); imwrite(Image2,'changecolor.jpg');
《图像处理》实验指导书
蔡利梅 编
信息与电气工程学院
学生实验守则
一、学生进入实验室必须遵守实验室的规章制度,遵守课堂纪律,保持实验室的安静和整洁,爱护 实验室的一切设施。 二、实验课前要认真预习实验指导书,写出实验预习报告,并经教师批阅后方可进行实验。 三、实验课中要遵守操作规程,不要带电连接、更改或拆除线路。线路接好后,经指导老师检查后, 方可接通电源进行实验。对于软件上机实验,不得随意删改计算机中原有的文件。 四、学生实验前对实验所用仪器设备要了解其操作规程和使用方法,凡因不预习或不按使用方法进 行操作而造成仪器设备损坏者,除书面检查外,按学校规定进行赔偿。 五、实验中主意安全,遇到事故应立即关断电源并报告教师检查处理。 六、实验完毕后要做好整理工作,实验数据必须经指导教师签阅后,才能拆除线路,并将仪器、设 备、凳子等按规定放好,经同意后方可离开实验室。 七、因故缺课的学生可向实验室申请一次补做机会。无故缺课或无故迟到(15 分钟以上)的不予补 做,该次实验无成绩;累计三次者,该实验课以不及格论,并不得参加该门理论课程的考试。 八、实验室仪器设备不能擅自搬动调换,更不能擅自带出实验室。
图象处理实验指导书终
实验一图像变换(验证性)1.实验目的熟悉图像的二维离散余弦变换和反变换;熟悉图像的二维离散傅立叶变换和反变换;2.实验内容图像的二维离散余弦变换和反变换及二维离散傅立叶变换和反变换熟悉下列模块函数:rgb2gray - Convert RGB image or colormap to grayscale.uint8 -Convert to unsigned 8-bit integer.dct2 - Compute 2-D discrete cosine transform.idct2 - Compute 2-D inverse discrete cosine transform.fft2 -Two-dimensional discrete Fourier Transformfftshift - Shift zero-frequency component to center of spectrumifftshift - Inverse fftshiftifft2 - Two-dimensional inverse discrete Fourier transform3.原理傅立叶变换是对线性系统进行分析的一个有力工具,它将图像从空域变换到频域,是我们能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪声、显示点等的作用(效应)。
把傅立叶变换的理论同其物理解释相结合,将有助于解决大多数图像处理问题。
在数字图像处理中,输入图像和输出图像通常都是二维的,一般表示成二维数字矩阵,因此,这里直接讨论二维傅立叶变换、二维DFT、二维FFT。
二维M×N的DFT变换和逆DFT变换分别定义如下∑∑-=-=--=101)/2()/2(),(),(M i N k nk N j mi M j e e k i f n m F ππ其中,m=0,1,…,M-1;n=0,1,…,N-1。
∑∑-=-==1010)/2()/2(),(1),(M m N n nk N j miM j e en m F NMk i f ππ其中,m=0,1,…,M-1;n=0,1,…,N-1。
图像处理实验指导书
第一章系统介绍一.系统概述图像处理开发套件II是基于TMS320C6000数字信号处理器的图像/视频处理算法的开发平台。
同时还是可以集成各种图像/视频处理应用方面的相关设备。
采用该系统提供的硬件和软件,可以完成彩色/黑白图象的实时采集、显示和处理,将现有的算法转换为相应的应用,并在TMS320C6000数字信号处理器上实现,通过采集和显示终端来评估算法的效果。
该系统除了标准规范的高性能硬件外,同时提供常用的图像处理算法实例,提供良好的应用实例。
本系统应用于图象算法处理课程实验,也可应用于图象处理、图象识别、监控等场合。
二.系统构成和主要性能指标图象处理开发套件II由TMS320C6713DSK、视频板、实验箱、软件算法包、附件构成。
1.2.1 TMS320C6713DSK介绍TMS320C6713DSK套件(以下简称6713DSK),包括一块6713DSK板、+5V稳压电源、USB 电缆、光盘。
图1.1 6713DSK板原理框图6713DSK是一款具有高性能价格比的开发应用板卡。
板上采用高性能浮点数字信号处理器TMS320C6713,并集成了USB2.0仿真器。
1.2.2 视频板介绍该视频板主要基于TMS320C6000、C5000数字信号处理器开发设计。
信号接口完全和C6000、C5000应用板卡兼容,并和TI公司的EVM、DSK板兼容。
可以和C6000、C5000板卡结合完成图象处理,也可以独立使用。
完成视频信号采集、显示、处理。
●前端解码芯片:SAA7111●后端编码芯片:AL250●在线可编程大容量FPGA:逻辑时序控制,SDRAM控制,数据读写逻辑;●扩展SDRAM存储器,暂存图象●与TI公司TMS320C6713 DSK处理板接口● +5V 单电源供电图1.2 视频板功能框图图1.3 视频板接口示意图SW —电源开关 CON3—电源输入插口注意:单独使用时需+5V 稳压电源从CON3插件供电,这时开关SW3打到内侧, 当和TMS320C 6713 DSK 配合使用时,不需外部供电,这时将开关SW3外侧。
图像处理和模式识别
数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用姚天曙编写安徽农业大学工学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10 实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法;2修改图像的存储格式;并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率(色彩位数)、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi,dpi是英文Dot Per Inch的缩写,意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上,原稿可以是文字稿件或者图纸照片;然后启动扫描仪驱动程序后,安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件,扫描仪光源为长条形,并沿y方向扫过整个原稿;照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙,形成沿x方向的光带,又经过一组反光镜,由光学透镜聚焦并进入分光镜,经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上,CCD将RGB光带转变为模拟电子信号,此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此,反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号,最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息,随着沿y方向的移动,在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中,有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD,它将光信号转换成为电信号;另一个是A/D变换器,它将模拟电信号变为数字电信号。
图像处理和制版实验指导书10 (1)
实验三图像扫描分色一、实验目的和要求本实验为认知性实验。
旨在通过实习,使学生掌握扫描仪的基本操作;了解原稿的扫描输入方法,不同类型原稿扫描参数的设置方法,及相应设置对所获得图像的作用和影响;了解并掌握彩色图像分色的原理。
要求扫描三种不同类型的原稿(包括一幅彩色图像原稿),利用Photoshop将扫描的彩色图像有RGB模式转换为CMYK模式,对照原稿观察C、M、Y、K 各通道的图像信息,学会分辨各分色图像。
二、图像扫描分色原理图像扫描数字化的过程包括采样和量化两个过程,采样是将空间上连续的图像变换成离散点,并采集每一点的光信号,量化是将象素灰度转换成离散的整数值。
常用的扫描数字化仪器根据其扫描机理可以分为两类,其一是采用点扫描、以光电倍增管为核心转换器件的滚筒扫描仪;其二是以线或者是面阵扫描、以CCD或者是CMOS 为核心转换器件的平板扫描仪。
扫描时,图像原稿放置在扫描支承台(滚筒或者是平板)上,扫描仪的光源逐点/行照射原稿,扫描仪的光学/电子单元从原稿获取图像信息。
从原稿上反射或透射的图像光线经光学系统成像在光电转换器件上。
由于光电转换器件上具备红/绿/蓝三种滤色片,从原稿来的光线先被分解成红/绿/蓝光,再经光电转换器件转换成红/绿/蓝模拟电信号。
模/数转换器将模拟电信号转换成红/绿/蓝模拟电信号。
经过扫描软件和相关硬件的图像处理,得到数字图像数据。
数字图像数据经接口传送到计算机内,最终存储成数字图像文件。
在扫描过程中首先将彩色原稿各象素点反射或透射的三色混合色光分离成三种基本色光,即得到R、G、B三色光图像,经由软件将图像由RGB模式转换为CMYK模式。
三、实验过程1、试验准备(1)原稿准备印刷原稿只有反射稿和透射稿两大类。
反射线条原稿、反射连续调原稿、实物原稿和印刷品原稿均属于反射稿范畴。
透射原稿分透射线条原稿和透射连续调原稿两类。
透射线条原稿包括照相透射线条负片原稿、照相透射线条正片原稿和绘制透射连续调负片原稿、照相透射连续调正片原稿和绘制透射连续调原稿。
数字图像处理实验指导书ZCL
《数字图像处理与识别》赵乘麟编著邵阳学院信息工程系2009年6月实验一 数字图像读、写及基本统计指标一、实验目的1.掌握图像读写和运算的基本的方法。
2.学会利用MATLAB 编写程序进行图像的基本操作。
3.理解图像信息的含义。
二、主要仪器设备微机(CPU :P4以上,128M 以上内存)Windows98以上操作系统、Visual C++、Matlab6.5以上版本等软件。
三、实验原理1.可以将一幅图像看成是一个二维矩阵。
2.Matlab 图像处理工具具有读、写和显示图像功能。
可采用imread 函数、imwrite 函数、imshow 函数,也可以自己编程。
3.计算图像的有关统计参数。
①图像的大小。
数值是宽度(M ,单位:像素)与高度(N ,单位:像素)的乘积。
②图像的灰度平均值。
是指所有灰度值的算术平均值,反应了一幅图像的平均亮度f 。
∑∑-=-==101),(1M x N y y x f MNf③协方差矩阵。
设计),(y x f 和),(y x g 是大小为M хN 的两幅图像,则两幅图像的协方差矩阵fg C 为:∑∑-=-=--=101]),(][),([1M x N y fg g y x g f y x f MNC协方差矩阵fg C 是两图像之间的相关程度的一种量度。
协方差矩阵为零时表明两图像之间相互独立,反之表示两图像之间相互依赖。
fg C 越大,相关程序越高。
若g f =,则单幅图像的协方差即为该图像的方差ff C 。
④图像的灰度标准差。
由于方差按数据的平方来计算,与灰度值相差太大,难以直观衡量,所以对方差开方得到标准差SD ,标准差是评价离散度的较好指标。
ff C SD =⑤图像的相关系数。
协方差可以作为两幅图像相关性的一种量度。
但它受两图像像素数值的影响。
因些,常将其归一化成相关系数。
两幅图像),(y x f 和),(y x g 的相关系数fgr 是描述图像相关程度的统计量,反映了两幅图像相互的线性联系密切程度。
《数字图象处理》实验指导书
《数字图象处理》实验和大作业指导书计算机科学与工程学院目录目录 (1)实验一:数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化 (2)实验二:数字图像变换与伽马校正 (3)实验三:数字图像的噪声去除 (4)实验四:图像的空间域锐化(拉普拉斯算子) (5)实验五:频率域低通和高通滤波 (6)实验六:数字图像复原 (7)实验七:人脸皮肤颜色分层 (8)大作业 (9)实验一:数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化一、实验目的:了解数字图像的存储格式,并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。
二、实验要求:1.从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据;2.对数字图像的表示方式(如RGB、YUV)及各种表示方式之间的转换有初步了解;3.根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。
三、实验步骤:1.根据BMP格式,将图像内容读入内存数组;2.通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵,改变数字图像的色彩;3.将数字图像的RGB表示转换为YUV表示;Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B4.通过访问Y(亮度)通道,改变数字图像的亮度;5.通过Y(亮度)通道作灰度的线性变换,改变数字图像的对比度。
四、实验图像:实验二:数字图像变换与伽马校正一、实验目的:了解数字图像的灰度反变换和γ(0.4,0.6,0.8)校正。
二、实验要求:1. 对图像进行灰度变换。
2. 对图像进行γ校正。
三、实验步骤:1. 将BMP图像内容读入内存数组。
2. 调整图像的灰度,对图像进行灰度变换(反变换)。
3. 对图像进行γ较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.四、实验图像:灰度变换γ较正实验三:数字图像的噪声去除一、实验目的:学会用滤波器去除图像中的噪声。
二、实验要求:1.用均值滤波器去除图像中的噪声; 2.用中值滤波器去除图像中的噪声; 3.比较两种方法的处理结果三、实验步骤:1.根据BMP 格式,将图像内容读入内存数组; 2.用均值滤波器去除图像中的噪声;3.用中值滤波器去除图像中的噪声;将两种处理方法的结果与原图比较; 4.注意两种处理方法对边缘的影响。
数字图像处理实验指导书.
《数字图像处理》实验指导书黄剑航编莆田学院电子信息工程学系2011年8月前言数字图像处理是研究关于数字图像的基本理论、方法,及其在电子、信息领域中应用的学科,是电子信息类本科专业的专业课。
本实验课程围绕数字图像处理这一核心,使学生掌握图像处理的基本理论及其实现方法,提高学生的编程、应用和创新能力,拓宽学生的知识面。
要求学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法,学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术,具备数字图像处理应用编程的初步能力,为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的基础。
通过本课程实验,学生应掌握MATLAB以及数字图像处理的相关算法。
实验条件:硬件PC机,PII以上CPU,256M以上内存;软件MATLAB6.5以上版本;提供实验用到的图像。
目录实验一数字图像的基本操作 (1)实验二数字图像插值 (3)实验三数字图像变换 (6)实验四数字图像增强 (9)实验五数字图像彩色处理 (12)实验六数字图像分割(综合性实验) (14)实验一 数字图像的基本操作一、实验目的熟悉MATLAB 中数字图像的不同数据类型,不同图像数据类型之间的转换,掌握数字图像的读取、显示、保存,实现图像翻转,剪裁等一些基本操作,掌握二维矩阵的操作。
熟悉相关的MATLAB 函数和help 帮助的使用。
二、实验原理MATLAB 中常用的数字图像数据类型有:uint8, 无符号8比特整数,范围为[0,255](每像素一个字节);uint16,无符号16比特整数,范围为[0,65535](每像素两个字节);double ,双精度浮点数,范围为30830810~10 (每像素8个字节);logical ,逻辑型,值为0或者1(每像素一个比特)。
MATLAB 中所有的计算都可以用double 类进行,所以它也是图像处理应用中最常使用的数据类。
uint8数据类也是一种频繁使用的数据类,尤其是在从存储设备中读取数据时,因为8比特图像是实际中最常用的图像。
图像处理_实验指导书(2010版)
数字图像处理实验指导书2010年4月前言本实验主要目的是使实验者了解一般科学研究和工程实践中从图像采集到处理整个过程中所涉及的图像采集、存储、处理和显示方法,了解一般图像处理系统的构成及图像处理软件的设计方法。
1 数字图像处理系统的一般组成实验中使用的图像处理系统结构框图如图1所示。
图1 数字图像处理系统的一般构成实验中使用深圳健球实业生产的彩色一体变焦摄像头和微视公司生产的V110视频采集卡。
该采集卡支持两路复合视频信号输入和一路S-Video信号输入,视频信号制式可以是PAL、NTSC或SECAM,采集卡的最高分辨率为768 x 576,采集的数据精度可为8bit、16bit、24bit和32bit,采集卡的外观如图2所示。
图2 微视V110视频采集卡外观实验主机采用Pentium(R)4 2.93GHz CPU,1G+256M内存物理地址扩展;方正17’’FC777K彩色显示器。
2 视频采集卡参数设置图像采集卡参数可以通过调用采集卡接口函数MV_GetDeviceParameter()和MV_SetDeviceParameter()来获取和设置,所设置参数的具体含义见《MICROVIEW VER.5.0 程序员开发手册》。
3 图像处理程序设计通过视频采集卡获得数字图像后,可以通过软件或硬件的处理手段完成对图像的增强、恢复以及压缩或编码等处理工作。
本课程实验由实验者学习使用图像采集卡采集图像,实验中提供使用VC++编写的应用程序框架,由实验者编写的核心处理函数,观察实验结果。
实验共分三个部分:●实验一学习BMP图像文件格式,统计图像直方图。
使用C语言编程实现RAW到BMP文件格式的转换,并统计该图像直方图;●实验二学习使用视频采集卡采集和显示图像,重点了解视频采集卡的工作原理,图像采集程序设计,图像的存储格式以及图像的读取和显示方法;●实验三设计中值滤波函数,完成对图像的中值滤波处理,观察和分析中值滤波结果。
图像处理实训指导书.doc
《图像处理》实训指导书指导教师:宁振龙实验一制作球体对象一、实验目的1、通过理论学习,了解球体对象制作的方法。
2、通过实际操作,使学生掌握相似形状制作原则。
二、实验设备和仪器1.多媒体计算机:每位学生配备一台2.装备图像处理软件(Photoshop)的电脑、电脑具有所需图库或图片资料三、实验内容及要求1、球体对象应符合美术学的立体图形的制作标准。
四、实验步骤1、制作出标准的球体2、打开软件,新建一个绘图文件。
3、进行球体制作,注意球体在光的角度。
4、球体色彩层次融合度好,反光层重点注意。
5、阴影的制作,要求模糊淡化适应场景。
6、场景要求做出90度布景的效果。
五、实验结果分析及实验报告要求随着现代社会生活节奏的加快,人们的立体图注视的时间更为短暂,故而立体图应具强烈的视觉美感,以使人们在瞬间就能引起注意。
要设计一幅成功的立体图,必须注意处理好光与物体之间的关系。
实验报告要求:1、认真填写实验报告表中的各项内容。
2、按照实际操作的顺序把实验的过程填写好。
3、实验成绩是根据绘制的版面的完成程度与熟练与否评定一、实验目的1、通过理论学习,了解立方体对彖制作的方法。
2、通过实际操作,使学生掌握相似形状制作原则。
二、实验设备和仪器1.多媒体计算机:每位学生配备一台2.装备图像处理软件(Photoshop)的电脑、电脑具有所需图库或图片资料三、实验内容及要求1、立方体对彖应符合美术学的立体图形的制作标准。
四、实验步骤1、制作出标准的立方体2、打开软件,新建一个绘图文件。
3、进行立方体制作,注意立方体在光的角度。
4、立方体色彩层次融合度好,顶而、正而、侧而、反光而重点注意。
5、阴影的制作要适应场景的整体效果。
6、场景要求做出90度布景的效果。
五、实验结果分析及实验报告要求随着现代社会生活节奏的加快,人们的立体图注视的时间更为短暂,故而立体图应具强烈的视觉美感,以使人们在瞬间就能引起注意。
要设计一幅成功的立体图,必须注意处理好光与物体之间的关系。
实验指导书(新版)_图像处理
实验指导书(新版)_图像处理————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:《图象处理》实验指导书电子工程实验室编写适用专业: 电子信息工程电子信息科学与技术江苏科技大学电子信息学院2006年6 月前言《图象处理》课程主要介绍图像和图像处理的基本概念,图像的数学模型,数字图像的获取,数字图像处理系统的基本结构和和各部分基本功能,图像的基本处理方法(如图像的变换技术、图像平滑、图像灰度变换、图像锐化等),图像的压缩编码、以及图像的分割等理论。
学生学习本课程应在理解原理的基础上,掌握各种基本的图像处理方法.《图象处理》课程的实验开设目的:首先是加深理解在课堂上获得的理论知识,将理论知识形象化;同时学习各种图像处理技术的实际编程实现,加强编程能力,积累实际经验;另外通过一些综合性实验达到对已学过的其它课程知识融会贯通的效果。
《图象处理》课程开设的实验如下:实验一二维变换技术(综合):主要加深学生对DFT、DCT等变换技术的掌握,以及对图像频域分析方法的研究。
实验二多媒体系统中的图像处理(综合):主要加深学生对灰度变换、图像平滑、图像锐化、中值滤波等图像处理方法的掌握。
本实验指导书适合电子信息工程专业以及电子信息科学技术专业使用.目录实验一:二维变换技术 (7)实验二:多媒体系统中的图像处理 (11)实验一: 二维变换技术实验学时:4学时实验类型:综合实验要求:必修知识点:信号的频域变换技术;图像的频域特性;MATLAB 的使用。
一、实验目的1、了解图像变换的意义和手段.2、熟悉DFT 、DCT 等变换的基本原理。
3、了解二维图像频谱的分布特点.二、实验内容使用MATLAB 编程语言,编写DFT 、DCT 等变换程序,将图像从时域换到频域。
分析图像频域分布的特点。
三、实验原理、方法和手段图象处理的方法主要分为两大类:一个是空间域处理法,一个是频域法(或称变换域法)。
医学图像处理作业指导书
医学图像处理作业指导书第1章医学图像处理基础 (3)1.1 图像处理概述 (3)1.1.1 图像及其数字化表示 (4)1.1.2 图像处理的主要方法 (4)1.2 医学图像处理的重要性 (4)1.2.1 提高诊断准确性 (4)1.2.2 疾病早期发觉与预防 (4)1.2.3 病理研究与治疗 (5)1.3 医学图像的获取与显示 (5)1.3.1 医学图像获取 (5)1.3.2 医学图像显示 (5)第2章医学图像处理的基本概念 (5)2.1 图像的数字化表示 (5)2.2 图像的存储与格式 (6)2.3 医学图像的噪声与伪影 (6)第3章医学图像增强 (7)3.1 空间域增强方法 (7)3.1.1 灰度变换 (7)3.1.2 直方图均衡化 (7)3.1.3 局部增强 (7)3.2 频率域增强方法 (7)3.2.1 傅里叶变换 (7)3.2.2 低通滤波器 (7)3.2.3 高通滤波器 (7)3.2.4 同态滤波 (7)3.3 小波变换在图像增强中的应用 (8)3.3.1 小波变换基本原理 (8)3.3.2 小波系数增强 (8)3.3.3 小波域滤波器设计 (8)3.3.4 小波变换与其他增强方法的结合 (8)第4章医学图像分割 (8)4.1 基于阈值的分割方法 (8)4.1.1 全局阈值分割 (8)4.1.2 局部阈值分割 (8)4.1.3 动态阈值分割 (8)4.2 基于边缘检测的分割方法 (8)4.2.1 一阶导数边缘检测算子 (9)4.2.2 二阶导数边缘检测算子 (9)4.2.3 零交叉边缘检测 (9)4.3 基于区域的分割方法 (9)4.3.1 区域生长 (9)4.3.3 阈值分割与区域生长结合 (9)第5章医学图像配准 (9)5.1 图像配准的概念与分类 (9)5.2 基于特征的图像配准 (10)5.3 基于互信息的图像配准 (10)第6章医学图像重建 (11)6.1 逆投影重建法 (11)6.1.1 基本原理 (11)6.1.2 重建步骤 (11)6.1.3 优点与局限性 (11)6.2 线性最小二乘重建法 (11)6.2.1 基本原理 (11)6.2.2 重建步骤 (12)6.2.3 优点与局限性 (12)6.3 约束最小二乘重建法 (12)6.3.1 基本原理 (12)6.3.2 重建步骤 (12)6.3.3 优点与局限性 (12)第7章医学图像识别与分类 (12)7.1 特征提取与选择 (12)7.1.1 基本特征提取方法 (12)7.1.2 特征选择方法 (13)7.2 传统机器学习分类方法 (13)7.2.1 支持向量机(SVM) (13)7.2.2 决策树(DT) (13)7.2.3 随机森林(RF) (13)7.2.4 逻辑回归(LR) (13)7.3 深度学习分类方法 (13)7.3.1 卷积神经网络(CNN) (13)7.3.2 深度信念网络(DBN) (14)7.3.3 自编码器(AE) (14)7.3.4 对抗网络(GAN) (14)7.3.5 迁移学习 (14)第8章医学图像分析与应用 (14)8.1 骨折检测与评估 (14)8.1.1 骨折检测方法 (14)8.1.2 骨折评估方法 (14)8.1.3 骨折检测与评估在临床中的应用案例 (14)8.2 肿瘤检测与分类 (14)8.2.1 肿瘤检测技术 (14)8.2.2 肿瘤分类方法 (14)8.2.3 肿瘤检测与分类在临床中的应用案例 (15)8.3 心脏图像分析 (15)8.3.2 心脏结构分析 (15)8.3.3 心功能评估 (15)8.3.4 心脏图像分析在临床中的应用案例 (15)第9章医学图像处理技术的临床应用 (15)9.1 诊断与辅助诊断 (15)9.1.1 影像识别与分类 (15)9.1.2 影像分割与标注 (15)9.1.3 功能成像分析 (15)9.2 治疗规划与评估 (16)9.2.1 外科手术规划 (16)9.2.2 放疗计划优化 (16)9.2.3 介入治疗指导 (16)9.3 个性化医疗与精准医疗 (16)9.3.1 病理特征提取与分析 (16)9.3.2 基因表达谱与影像组学 (16)9.3.3 人工智能辅助诊断与治疗 (16)第10章医学图像处理技术的发展趋势与展望 (16)10.1 医学图像处理技术的挑战与机遇 (17)10.1.1 数据量激增带来的挑战 (17)10.1.2 医学图像数据的多模态与多尺度处理 (17)10.1.3 医学图像的隐私与安全性问题 (17)10.1.4 人工智能技术在医学图像处理领域的应用机遇 (17)10.2 深度学习在医学图像处理中的应用 (17)10.2.1 深度学习技术在医学图像分割中的应用 (17)10.2.2 深度学习在医学图像检测与识别中的应用 (17)10.2.3 深度学习在医学图像与重建中的应用 (17)10.2.4 深度学习在医学图像辅助诊断与预后评估中的应用 (17)10.3 医学图像处理技术的未来发展方向 (17)10.3.1 高效能计算在医学图像处理中的应用 (17)10.3.2 多学科交叉融合的发展趋势 (17)10.3.3 个性化医疗与精准医学图像处理 (17)10.3.4 医学图像处理在远程医疗及移动医疗领域的应用 (17)10.3.5 医学图像数据共享与标准化发展 (17)10.3.6 医学图像处理技术在新型诊疗方法中的摸索与实践 (17)第1章医学图像处理基础1.1 图像处理概述图像处理是指运用计算机技术对图像进行分析、处理和优化的一系列方法。
医学图像处理实验指导书(2013)
医学图像处理实验指导书李振伟2013年4月一、实验目的1、掌握图像大小与分辨率的概念及其与图像清晰度的关系;2、掌握图像直方图的概念及其特点;3、了解颜色模型及其关系;4、熟悉用Photoshop来了解图像的性质和特点。
二、实验原理1.图像的大小与分辨率图像分辨率指图像中存储的信息量,通常用“像素/英寸” ppi表示,在图像尺寸不变的情况下,高分辨率的图像比低分辨率图像包含的像素多,像素点较小,因而图像更清晰。
2.图像直方图直方图的概念:对一幅图像所包含的全部像素的灰度做统计,并以横坐标表示灰度值,纵坐标表示图像中具有该灰度的像素个数,这样绘制出的曲线叫做图像的灰度直方图。
直方图的特点:①直方图反映图像灰度的统计性质,不包含空间位置信息。
②从直方图中可看出图像的总体性质。
① RGB颜色模型R 代表红色,G 代表绿色,B 代表蓝色。
RGB 颜色模型是相加混色,该模型主要用于电脑监视器。
② HSB 颜色模型Hue(色相):从物体反射或透过物体传播的颜色。
在 0 到 360 度的标准色轮上,按位置度量色相。
在通常的使用中,色相由颜色名称标识,如红色、橙色或绿色。
Saturation(饱和度):指颜色的强度或纯度。
饱和度表示色相中灰色分量所占的比例,它使用从 0%(灰色)至 100%(完全饱和)的百分比来度量。
在标准色轮上,饱和度从中心到边缘递增。
Brightness(亮度): 颜色的相对明暗程度,通常用从 0%(黑色)至 100%(白色)的百分比来度量。
③ YIQ 颜色模型Y 表示亮度,I 表示橙-青色,Q 表示绿-品红色。
该模型主要用于电视监视器。
RGB 模型和YIQ 模型的关系:④ CMY 颜色模型C 表示青色,M 表示品红色,Y 表示黄色,该模型主要用于彩色喷墨打印机。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡B G R Q I Y 311.0528.0212.0321.0275.0596.0144.0587.0299.0⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⋅⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡Q I Y B G R 705.1108.1000.1647.0272.0000.1620.0956.0000.1三、实验内容与方法1.改变图像的大小与分辨率首先读入一幅图像,然后选择“图像/图像大小”菜单,在打开的图像大小对话框内输入数据设置像素大小与文档大小。
图像处理与识别综合实验报告模板
《图像处理与识别教学综合实验》实验报告姓名:学号:一.实验目的图像数据的探测和获取以及常用的图像处理和识别方法是学习和综合应用图像处理技术的重要环节。
学生在了解并掌握多种图像获取的手段、图像目标识别和测量方法的基础上,利用Windows Visual C++环境,自行开发有关的图象处理、识别程序,因而可以全面了解图像处理相关的硬件、软件知识,为今后的实践打下良好的基础。
二.实验设备与实验仪器1.彩色CCD摄像机x2, KOCA 220X ,自动光圈、自动焦距,25FPS2.彩色图像采集及压缩卡x2,Video Wave S310,768x576x24,25FPS实时采集MPEG-4 实时压缩、存储3.计算机及网络系统1)、联想计算机 P4/3.0G,15套2)、DELL计算机 P4/2.66G,10套3)、100M网络组件等4.开发环境:Microsoft Visual C++ 6.0 or Matlab实验一:图像采集与压缩传输1.实验原理简述:2.实验要求:3.实验内容与结果分析:3.1实验设计流程(思路)3.2程序实现与演示结果:3.3实验过程中的遇到的问题以及解决的途径3.4实验结果分析4 总结实验二:运动目标的检测与跟踪1.实验原理简述:2.实验要求:3.实验内容与结果分析:3.1实验设计流程(思路)3.2程序实现与演示结果:3.3实验过程中遇到的问题以及解决的途径3.4实验结果分析4 总结实验三:车牌识别1.实验原理简述2.实验要求3实验内容与结果分析:3.1实验设计流程(思路)3.2程序实现与演示结果:3.3实验过程中遇到的问题以及解决的途径3.4实验结果分析4 总结。
图象处理和分析实验说明书1
<<图象处理和分析>>课程实验1一、实验目的熟悉*.bmp位图文件的文件格式,掌握位图数据读取并在屏幕上显示的方法。
二、实验环境1~2人一台pc机,Visual C++6.0编程环境。
三、实验内容读取指定的256色灰度图像的数据,显示该文件的文件头和信息头数据的值,并在屏幕上显示该图象。
四、实验步骤1.进入Visual C++6.0编程环境,点击“File”→“New”,选择project标签页,按照图1所示选择新建工程的类型和名字,点击ok确定。
图12.出现图2所示对话框,按照图2进行应用程序类型选择,并点击Finish确定。
在随后出现的对话框中点击ok确定,系统就按照我们的要求自动生成了一个名为“ShowBmp”的工程。
3.在头文件中添加如下的代码:#include <afxwin.h> // MFC core and standard components#include <afxext.h> // MFC extensions#include <afxdisp.h> // MFC Automation classes#include <afxdtctl.h> // MFC support for Internet Explorer 4 Common Controls#include <stdlib.h> /* For _MAX_PATH definition */#include <stdio.h> // 输入输出函数库#include <malloc.h> // 内存分配函数库#include <math.h> // 数学相关函数库图24.打开文件,在主函数main之前添加如下代码:BITMAPFILEHEADER bmfHeader; //位图文件头BITMAPINFOHEADER bmiHeader; //位图信息头RGBQUAD *bmiColor; //调色板指针unsigned char MyImage[1024][1024]; //为二维图像的颜色数据分配一个二维数组5.将主函数写为如下形式:void main(int argc, char* argv[]){if(argc<2){printf("输入命令格式: ShowBmp.exe *.bmp\n");return;}FILE *fp;int Palette_Num;int Height, Width, Width_4;int i, j;DWORD Color_Value;fp=fopen(argv[1], "rb"); //打开*.bmp文件,获取文件指针fread(&bmfHeader, sizeof(bmfHeader), 1, fp); //从文件中读位图文件头数据到bmfHeader变量fread(&bmiHeader, sizeof(bmiHeader), 1, fp); //从文件中读位图信息头数据到bmiHeader变量// 判断是否是DIB对象,检查头两个字节是否是"BM"if (bmfHeader.bfType != 0x4D42){printf("这不是一个位图文件\n");return;}//判断位图的颜色是否是256色if(bmiHeader.biBitCount!=8){printf("本程序只能显示256色灰度图\n");return;}Height = bmiHeader.biHeight; //从信息头中读出图像高度Width= bmiHeader.biWidth; //从信息头中读出图像宽度Width_4 = (Width+3)/4*4; //取一个大于等于Width,并且最接近Width的4的整数倍的数值printf("%s图像文件的文件头数据如下\n", argv[1]);printf(" bfType=BM\n bfSize=%d\n bfReserved1=%d\n bfReserved2=%d\n bfoffBits=%d\n", bmfHeader.bfSize, bmfHeader.bfReserved1, bmfHeader.bfReserved2, bmfHeader.bfOffBits);printf("%s图像文件的信息头数据如下\n", argv[1]);printf(" biSize=%d\n biWidth=%d\n biHeight=%d\n biPlanes=%d\n biBitCount=%d\n biCompress=%d\n biSizeImage=%d\n biXPeIsPerMeter=%d\n biYPeIsPerMeter=%d\n biCIrUsed=%d\n biClrImprotant=%d\n", bmiHeader.biSize, bmiHeader.biWidth, bmiHeader.biHeight, bmiHeader.biPlanes, bmiHeader.biBitCount, bmiHeader.biCompression, bmiHeader.biSizeImage, bmiHeader.biXPelsPerMeter, bmiHeader.biYPelsPerMeter, bmiHeader.biClrUsed, bmiHeader.biClrImportant);//获取调色板的成员数目,也就是位图所用到的颜色个数if(bmiHeader.biClrUsed==0)Palette_Num = 1<<bmiHeader.biBitCount;elsePalette_Num = bmiHeader.biClrUsed;bmiColor = (RGBQUAD *)malloc(Palette_Num * sizeof(RGBQUAD)); //为调色板指针指向的地址分配一块内存空间fread(bmiColor, sizeof(RGBQUAD), Palette_Num, fp); //从文件中读位图的调色板数据到bmiColor指针指向的缓冲区fseek(fp, bmfHeader.bfOffBits, 0); //令文件指针指向位图有效数据的起始位置//将位图有效数据输入导入MyImage二维数组中for(i=0; i<Height; i++)fread(MyImage[Height-1-i], sizeof(unsigned char), Width_4, fp);fclose(fp); //关闭位图文件for(i=0; i<Height; i++)for(j=0; j<Width_4; j++)MyImage[i][j] = bmiColor[MyImage[i][j]].rgbRed; //根据颜色索引号从调色板中查找真正的颜色值,赋给MyImage数组的元素free(bmiColor);HDC hMyDc=GetDC(NULL); //获取显示屏的指针//将MyImage二维数组所存储的图像数据显示在屏幕上for(i=0; i<Height; i++)for(j=0; j<Width_4; j++){Color_Value = MyImage[i][j];Color_Value = Color_Value*65536 + Color_Value*256 +Color_Value;SetPixel(hMyDc, j, i, Color_Value);}return;}6.依次点击菜单“Build”下面的“Compile”和“Rebuild All”菜单项,在Debug文件夹中生成可执行程序ShowBmp.exe。
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第一章、《图像处理与识别》课程实验大纲
课程编号:17z83060 学时:6 学时
一、课程实验教学目标
要求学生已有数学分析、向量、矩阵、概率、统计方面的基础知识和初步的计算机编程能力。通过本课 程的实验,要求学生通过改变基本图像处理算法的参数,观察图像处理结果,并能够总结出典型图像处理算 法的特点和应用场合,进一步巩固和掌握基本图像处理算法。通过综合运用典型图像处理算法,能够设计复 杂背景图像中典型几何原型的自动分割,培养和锻炼学生的创新意识和创新思维,提高动手能力和创新能力。
内容:设计复杂背景图像简单几何原型的自动分割方案,并编程实现。 编程语言:matlab、C、VC++ 设计型实验,通过所学图像处理算法,实现复杂背景圆、椭圆、四边形等简单几何原型的自动分割。
三、教学安排及方式
课堂实验分组进行,学生通过课外 VC++或者 MATLAB 编程实现实验二中的主要算法。
四、考核方式
enhancement, filters, signal-to-noise ratio, root-mean-square error, adding noise, color space conversion, image object labeling, creating and extracting bands from multi-band images, viewing phase-only images from FFT data, image statistics, halftone conversion (6 types).
提交实验设计报告,只提交实验二的设计报告,实验一的内容由任课教师课堂验收,作为平时成绩的依 据之一。
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第二章 CVIPtools 图像处理软件
CVIPtools 是美国 Southern Illinois University Edwardsville 开发的图像处理工具,它的主要目 的是让学生能够更好地掌握数字图像处理的基本算法。
《图像处理与识别》
实验指导书
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院
2008 年 5 月
目录 第一章、《图像处理与识别》课程实验大纲 ................................................ 2 第二章 CVIPtools 图像处理软件................................................................3 第三章 实验内容..........................................................................................4
基于图形界面的图像处理工具 Cviptools 的基本功能包括:
z Edge/Line detection and edge linking - Kirsch, pyramid, Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, Frei-Chen, Hough transform.
二、教学内容及基本要求
主要内容包括两部分:第一部分是基于 CVIPTOOLS 图像软件处理平台,进行空间域和频率域增强以及 图像分割实验。第二部分是设计复杂背景图像简单几何原型的自动分割方案,并编程实现。安排 1 个综合型 系列实验和 1 个设计型实验,课堂为 6 学时+课外,具体内容如下:
一:图像增强处理和分割综合实验(3 学时) 内容:在图像处理软件平台(CVIPTOOLS),进行空间域和频率域增强以及图像分割实验。
z Frequency domain filters - highpass, lowpass, bandpass, bandreject, high frequency emphasis, and notch. z Feature extraction - binary, RST-invariant, histogram, spectral and texture object features. z Feature analysis - Range-Normalization, Unit Vector Normalization, Standard Normal Density
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z Image geometry operations - copy-paste, translate, resize, rotate, zoom. z Utilities for arithmetic and logic oe image creation, image
1、 直方图均衡化实验; 2、 直方图匹配实验; 3、 图像锐化实验:高通滤波、高提升滤波、反锐化滤波、FFT 锐化、高频增强等(通过改变参数,
对不同的系列图像进行处理) 4、 图像平滑实验:均值滤波、高斯滤波和 FFT 平滑等 5、 图像分割实验:Sobel、prewit、Roberts、Laplaicn、Krish 边缘提取、Hough 变换、边缘连接等 6、 二值图像斑的特征描述:面积、中心、方向、周长、欧拉数和孔径比等计算 二:图像分割设计实验(3 学时)
z Morphological filters - binary iterative morphology, gray-scale and color erosion, dilation, opening, and closing.
z Two-dimensional fast transforms - Fourier (FFT), cosine (DCT), Haar, Walsh, Hadamard, wavelet transforms.
z Image segmentation - fuzzyc mean, histogram thresholding, median-cut, principal components transform/median cut, spherical coordinate transform/center split, gray level quantization, split and merge.
Normalization, Min-Max Normalization, Softmax Scaling, Euclidian Distance, City Block or Absolute Value Metric, Maxium Value Metric, Minikowski Distance, Vector Inner Product, Tanimoto Metric. z Pattern classification - nearest neighbor, K-nearest neighbor and nearest centroid. z Spatial domain image restoration - order filters, mean filters, adaptive filters. Filters included: median, adaptive median, minimum, midpoint, maximum, alpha-trimmed mean, arithmetic, geometric, harmonic, contra-harmonic, Yp-mean, minimum-mean-square-error, adaptive contrast. z Frequency domain image restoration filters - inverse, geometric mean, power spectrum equalization, constrained least squares, classic Wiener, parametric Wiener, practical Wiener. User specified degradation function and noise functions. z Noise functions - negative exponential, rayleigh, gaussian, gamma, salt and pepper noise functions. z Geometry transformation - user specified mesh. Nearest neighbor, bilinear and average interpolation. z Histogram-based image enhancement - histogram equalization, histogram slide, histogram shrink/stretch, local equalization, histogram hyperbolization, histogram specification, adaptive contrast filters (standard, logarithmic, exponential), gray-scale piecewise linear modification. z Pseudo-color enhancement - frequency domain mapping, gray level mapping, intensity slicing. z Spatial and frequency domain image smoothing and sharpening. z Image compression algorithms - bitplane run-length-coding, Huffman encoding, zonal coding, threshold coding, Ziv-Lempel, JPEG, differential predictive coding, block truncation coding, dynamic window-based run-length-coding, vector quantization, fractal, wavelet vector quantization. z Support for common image formats - Sun Raster, IRIX, GIF, TIFF, JPEG, PPM, PGM, PBM, EPS, ITEX, and others.