数字图像实验指导书

《数字图像处理》实验指导书顾相平编淮阴工学院计算机工程学院2011年1月目录实验 1 灰度图像的对比度处理 (1)实验2灰度图像平滑滤波处理 (3)实验3图像复原 (5)实验4图像压缩 (7)实验1 灰度图像平滑滤波处理一、实验目的本次实验对图像邻域平均处理，改变模板尺寸大小，对比获得的图像的效果。

二、实验原理1、采用3x3模板对图像进行平滑滤波处理；2、采用5x5模板对图像进行平滑滤波处理；3、比较两种模板处理所获得的效果。

三、实验步骤1、打开计算机，启动MA TLAB程序；2、调入“实验1”中获取的数字图像，使用不同的平滑滤波器对图像进行平滑处理并比较所得不同的图像效果。

3、记录和整理实验报告四、实验仪器1、计算机；2、MATLAB（含IPT）等程序；3、移动式存储器（软盘、U盘等）。

4、记录用的笔、纸。

五、实验报告内容1、叙述实验过程；2、提交实验的原始图像、锐化后的图像。

附：以当前像素为中心，分别切出一个3x3和5x5像素组成的图像块,用这两种模板图像进行平滑处理，并比较处理结果。

主要程序清单：Dim i As IntegerDim j, gx, gy, bx, by, k1, k2 As IntegerDim r As LongDim g As LongDim b As LongDim rr, rx As IntegerDim gg As IntegerDim bb As IntegerDim n As LongDim blocksize As Shortblocksize = 3tuxiang = PictureBox1.ImageFor i = Int(blocksize / 2) To PictureBox1.Size.Width - Int(blocksize / 2) For j = Int(blocksize / 2) To PictureBox1.Si ze.Height - Int(blocksize / 2)rx = 0: gx = 0: bx = 0For k1 = -Int(blocksize / 2) To Int(blocksize / 2)For k2 = -Int(blocksize / 2) To Int(blocksize / 2)c = tuxiang.GetPixel(i + k1, j + k2)r = c.rg = c.gb = c.brx = rx + r’模板下的像素R分量求和gx = gx + gbx = bx + bNext k2Next k1rr = rx / (blocksize * blocksize)’邻域平均法c = c.FormArgb(c.a, rr, rr, rr)tuxiang.SetPixel(i,j,c)Next jPictureBox1.RefreshNext i实验2 灰度图像锐化滤波处理一、实验目的本次实验对灰度图像进行线形锐化处理，选用不同的锐化滤波器，对获得的图像效果进行比较。

二、实验原理1、使用3x3模板对图像进行线形锐化滤波处理；2、分别使用普通锐化滤波器、高频增强滤波器；3、调整模板中心系数，比较所获得的处理效果。

三、实验步骤1、打开计算机，启动MA TLAB程序；2、调入“实验2”中获取的数字图像，使用不同的锐化滤波器对图像进行锐化处理并比较所得不同的图像效果。

3、记录和整理实验报告四、实验仪器1、计算机；2 、MATLAB（含IPT）等程序；3、移动式存储器（软盘、U盘等）。

4、记录用的笔、纸。

五、实验报告内容1、叙述实验过程；2、提交实验的原始图像、锐化后的图像。

附：主要程序清单：Dim k0 ,a as IntegerDim blocksize As Shortblocksize = 3k0=9*a-1’a分别取1，2，3Dim CenterPixel as Integer’中心像素灰度值tuxiang = PictureBox1.ImageFor i = Int(blocksize / 2) To PictureBox1.Size.Width - Int(blocksize / 2) For j = Int(blocksize / 2) To PictureBox1.Si ze.Height - Int(blocksize / 2)rx = 0: gx = 0: bx = 0For k1 = -Int(blocksize / 2) To Int(blocksize / 2)For k2 = -Int(blocksize / 2) To Int(blocksize / 2)c = tuxiang.GetPixel(i + k1, j + k2)r = c.rg = c.gb = c.brx = rx + rCenterPixel= tuxiang.GetPixel(i ,j )Next k2Next k1rr = -rx+CenterPixel+k0*CenterPixelIf rr < 0 Then rr = 0If rr > 255 Then rr = 255c = c.FormArgb(c.a, rr, rr, rr)tuxiang.SetPixel(i,j,c)Next jPictureBox1.RefreshNext I实验3 图像复原一、实验目的1、了解图像复原的原理；2、掌握常用图像复原方法。

实验原理1、分析不同条件下图像退化成因和处理方法；2、根据退化的数学模型对退化图像进行处理，复原原始图像。

二、实验步骤1、打开计算机，启动MA TLAB程序；2、调入“实验3”中获取的数字图像，应用IPT的函数对图像作模糊化和添加噪声处理；3、参照课本和课堂讲解的例题中的方法对退化的图像进行复原。

4、记录和整理实验报告三、实验仪器1、计算机；2、MATLAB（含IPT）等程序；3、移动式存储器（软盘、U盘等）。

4、记录用的笔、纸。

四、实验报告内容1、叙述实验过程；2、提交实验的原始图像、退化图像和复原图像。

五、思考题1、常见的图像退化模型有哪些种类？2、不同的PSF对复原效果有什么影响？附：要求学生课前预习先编写部分程序代码。

主要程序清单：A=imread('E:\图片\W.jpg');psf=fspecial('motion',40,45); %运动模糊函数B=imfilter(A,psf); %A图像经过运动模糊系统%无噪声运动模糊图像C=deconvwnr(B,psf); %对B进行维纳滤波figure(1);subplot(3,1,1);imshow(A);title('输入图像');subplot(3,1,2);imshow(B);title('运动模糊');subplot(3,1,3);imshow(C);title('无噪声复原');%有噪声运动模糊图像noise=0.1*randn(size(A)); %随机噪声D=im2uint8(B,'indexed'); %运动模糊加上随机噪声，图象矩阵列为无符号整形八位nsr=sum(noise(:).^2)/sum(A(:).^2); %噪信比，列向量np=abs(fftn(noise)).^2; %噪声功率普密度ncorr=fftshift(real(ifftn(np))); %噪声自相关函数ip=abs(fftn(double(A))).^2; %图像功率普密度icorr=fftshift(real(ifftn(ip))); %图像自相关函数E=deconvwnr(D,psf); %维纳滤波F=deconvwnr(D,psf,nsr); %点扩展函数，信噪比G=deconvwnr(D,psf,ncorr,icorr); %噪声自相关函数，原始图象自相关函数figure(2);subplot(3,2,1);imshow(A);title('输入图像');subplot(3,2,2);imshow(B);title('运动模糊');subplot(3,2,3);imshow(D);title('噪声运动模糊');subplot(3,2,4);imshow(E);title('有噪声复原');subplot(3,2,5);imshow(F);title('噪信比复原');subplot(3,2,6);imshow(G);title('自相关函数复原');实验4 图像压缩一、实验目的1、理解有损压缩和无损压缩的概念；2、理解图像压缩的主要原则和目的；3、了解几种常用的图像压缩编码方式。

4、利用MATLAB程序进行图像压缩。

二、实验原理1、图像压缩原理图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。

图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。

不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。

压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。

信息的冗余量有许多种，如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。

高效编码的主要方法是尽可能去除图像中的冗余成分，从而以最小的码元包含最大的图像信息。

编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。

1、冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或熵编码。

具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。

2、信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或熵压缩编码。

也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。

应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：1、无损压缩编码种类香农编码、费诺编码、哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempel zev编码。

2、有损压缩编码种类预测编码，DPCM，运动补偿；频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码；空间域方法：统计分块编码；模型方法：分形编码，模型基编码；基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；3、混合编码。

有JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准。

本实验主要利用MA TLAB程序进行香农编码、费诺编码、Huffman编码、算术编码、离散余弦变换（DCT）和行程编码（Run Length Encoding，RLE）。