实验1：计算图像的基本统计指标

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图像基本运算实验指导

图像的缩放
1 、实验内容对一幅图像实现按比例缩小和不按比例任意缩小的效果，以及图像的成倍放大和不按比例放大效果。 2 、实验原理数字图像的比例缩放是指将给定的图像在 x 方向和 y 方向按相同的比例缩放 a 倍，从而获得一幅新的图像，又称为全比例缩放。如果 x 方向和 y 方向缩放的比例不同，则图像的比例缩放会改变原始图像像素间的相对位置，产生几何畸变。设原始图像中的点 A0 ( x0 , y0 ) 比例缩放后，在新图中的对应点为 A1 ( x 1 , y1 ) ，则 A0 ( x0 , y0 ) 和 A1 ( x 1 , y1 ) 之间坐标关系可表示如下：
J = i m 2 d o u b l e ( J ) ; K = I + 0 . 3 * J ; % 两幅图像相加 s u b p l o t ( 1 , 3 , 1 ) ; i m s h o w ( I ) ; t i t l e ( ' 人物图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 2 ) ; i m s h o w ( J ) ; t i t l e ( ' 背景图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 3 ) ; i m s h o w ( K ) ; t i t l e ( ' 相加后的图' ) ; i m w r i t e ( K , ' i _ l e n a 1 . j p g ' ) ; （2 ）选取一幅混合图像，如上图相加得到的图像 i _ l e n a . j p g , 将混合图像与背景图像做减法运算，程序如下，结果如图（b ）。 A = i m r e a d ( ' i _ l e n a 1 . j p g ' ) ; B = i m r e a d ( ' r i c e . p n g ' ) ; C = A 0 . 3 * B ; % 混合图减去背景图 s u b p l o t ( 1 , 3 , 1 ) ; i m s h o w ( A ) ; t i t l e ( ' 混合图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 2 ) ; i m s h o w ( B ) ; t i t l e ( ' 背景图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 3 ) ; i m s h o w ( C ) ; t i t l e ( ' 分离后的图' ) ; （3 ）选取一幅尺寸为 2 5 6 ×2 5 6 的灰度图，如 i _ l e n a . j p g 。设置掩膜模板，对于需要保留下来的区域，掩膜图像的值置为 1，而在需要被抑制掉的区域，掩膜图像的值置为 0。程序如下，结果如图（c）。 A = i m r e a d ( ' i _ l e n a . j p g ' ) ; A = i m 2 d o u b l e ( A ) ; s u b p l o t ( 1 , 2 , 1 ) ; i m s h o w ( A ) ; t i t l e ( ' 原图' ) ; B = z e r o s ( 2 5 6 ) ; % 设置模板 B ( 4 0 : 2 0 0 , 4 0 : 2 0 0 ) = 1 ; K = A . * B ; % 两幅图像相乘 s u b p l o t ( 1 , 2 , 2 ) ; i m s h o w ( K ) ; t i t l e ( ' 局部图' ) ; 4 、实验结果与分析（1 ）、实验结果如图 3 . 8 所示。

反映图像平均信息的参数

反映图像平均信息的参数
图像平均信息是图像理解的关键，用于把图像的每个特征抽象为一个数字。

它能准确地捕
捉图像的全部特性，形成一个特征向量，从而对复杂的图像场景进行解释。

主要有两种方法来反映图像平均信息：像素均值和像素标准标准化。

像素均值是整体图像
中每个像素点的灰度值，它是图像所有灰度值的平均值。

计算一幅图像的像素均值很容易，但它只能反映进行灰度调节后的像素值的平均值，对于复杂的图像分析任务而言，它的效
果并不好。

像素标准化是图像平均信息的另一种方法，它是将每个像素值与原始集合中所有像素值的
方差度量进行标准化，以便将图像中所有像素值均等量化到-1到1之间。

这种方法可以解决灰度调整后图像像素均值改变带来的问题，并可以更加准确地反映图像中所有像素值的
变化。

最近，研究人员还提出了一种更加有效的方法来反映图像像素的平均信息，即将灰度直方
图归一化到[0，1]之间的方法，它可以解决像素均值和标准化这两个方法所遇到的问题，
并可以提高图像检测算法的准确性和效率。

总之，图像平均信息对于图像处理和分析有着重要意义，已有的技术如像素均值和像素标
准化都可以提取图像的平均信息，而且最近被提出的灰度直方图归一化方法也可以帮助进
一步提高图像分析的准确性。

计算图像的基本统计指标

实验：计算图像的基本统计指标程序一：将图像反白I=imread('football.jpg');subplot(221);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(222);imshow(J);Ave=mean2(J)SD=std2(double(J))s=size(J);all_white=255*ones(s(1),s(2));all_white_uint8=uint8(all_white);K=imsubtract(all_white_uint8,J);subplot(223);imshow(K);imwrite(K,'football_ivers.jpg');图像与结果：Ave=73.9462SD=37.1148程序二：利用imfinfo函数了解图像文件的基本信息imfinfo('football.jpg')结果：ans =Filename: 'D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\football.jpg' FileModDate: '01-Mar-2001 17:52:38'FileSize: 27130Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 320Height: 256BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: ''NumberOfSamples: 3CodingMethod: 'Huffman'CodingProcess: 'Sequential'Comment: {}程序三：利用corr2函数读入图像的二维相关系数I=imread('D:\others\桌面\1328601068WrNpsR.jpg');I_Gray=rgb2gray(I);subplot(221);imshow(I);subplot(223);imshow(I_Gray);J=imread('D:\others\桌面\1328601069mBgB8C.jpg');J_Gray=rgb2gray(J);subplot(222);imshow(J);subplot(224);imshow(J_Gray);rfg=corr2(I_Gray,J_Gray) %两张图片的相关系数图像与结果：rfg =0.5729程序四：确定像素的平均值，计算像素的标准偏移I=imread('D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg');subplot(211);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(212);imshow(J);Ave_RGB=mean2(I) %原图片的平均值Ave_Gray=mean2(J) %灰度图片的平均值SD_RGB=std2(double(I)) %原图片的标准偏移SD_Gray=std2(double(J)) %灰度图片的标准偏移图像与结果：Ave_RGB =162.5189Ave_Gray =171.7345SD_RGB =40.3650SD_Gray =27.6878程序五：改变图像大小（imresize）Img=imread('D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); subplot(211);imshow(Img);Img_New=imresize(Img,[600,900]);subplot(212);imshow(Img_New);imwrite(Img_New,'D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); 图像与结果：程序六：旋转图像（imrotate）Img=imread('D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); subplot(221);imshow(Img);Img_New2=imrotate(Img,25); %将图片顺时针旋转25度subplot(222);imshow(Img_New2);imwrite(Img_New2,'D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); Img_New3=imrotate(Img,-25); %将照片逆时针旋转25度subplot(223);imshow(Img_New3);imwrite(Img_New3,'D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); 图像与结果：。

数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告.doc

实验一图像的基本操作和基本统计指标计算一、实验目的熟悉MATLAB图像处理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基础上，本课程主要依靠图像处理工具箱验证和设计图像处理算法。

对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理工具箱也是学号本课程的必经之路。

了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。

了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。

二、实验主要仪器设备（1）台式计算机或笔记本电脑（2）MATLAB（安装了图像处理工具箱，即Image Processing Toolbox(IPT）)（3）典型的灰度、彩色图像文件三、实验原理（1）将一幅图像视为一个二维矩阵。

（2）利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。

①调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。

例如“I=imread(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：“A=imread(‘filename.fmt’)”，其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt 为图像文件格式的扩展名。

②调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。

例如“imwrite(A,’test_image.jpg’);”。

其基本格式为“imwrite(a,filename.fmt)”。

③调用imshow函数显示图像。

例如“imshow(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：I为图像矩阵，N为显示的灰度级数，默认时为256。

（3）计算图像有关的统计参数。

四、实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像文件。

（2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。

五、实验步骤（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像Italy.jpg。

（2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息：主要包括Filename(文件名)、FileModDate(文件修改时间)、Filesize(文件尺寸)、Format(文件格式)、FormatVersion （格式版本）、Width（图像宽度）、Height（图像高度）、BitDepth（每个像素的位深度）、ColorType （彩色类型）、CodingMethod（编码方法）等。

计算图像的基本统计指标Read课件

灰度中值可以反映图像的亮度分布情况，对于二值化图像，中值的大小决定了二值化的阈值。
灰度熵
总结词
灰度熵是一种衡量图像信息复杂度的指标，表示图像中像素灰度级分布的不确定性或随机性。
详细描述
灰度熵计算公式为-sum(p(i)*log2(p(i))),其中p(i)表示灰度值为i的像素出现的概率。较大的熵值意味着图像具有较高的信息量。
PART 03
图像的结构特性
边缘检测
边缘检测是图像处理中的基本操作，用于识别图像中的边缘和轮
廓。
边缘检测算法通过分析图像中的像素强度变化来检测边缘，通常使用一阶或二阶导数来检测边缘
。
常见的边缘检测算法包括Sobel 、Prewitt、Canny等。
角点检测
01
角点检测是图像处理中的一项重要任务，用于识别图像中的角点。
灰度游程长度矩阵
灰度游程长度矩阵（RLM）是一种描述图像中连续相同灰度级像素组成的“游程”的统计方法。它通过计算游程的长度、方向和变化频率，来描述图像的纹理特征。
灰度游程长度矩阵可以用于图像的边缘检测、纹理分类和增强等应用。
灰度自相关函数
灰度自相关函数（ACF）是一种描述图像中像素灰度级与其相邻像素灰度级之间关系的函数。它通过计算像素灰度级与其相邻像素灰度级的相似程度，来描述图像的纹理特征。
马尔科夫随机场模型
总结词
马尔科夫随机场模型是一种概率图模型，用于描述图像中像素之间的空间依赖关系。
详细描述
马尔科夫随机场模型基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，通过定义像素之间的转移概率和状态概率，能够模拟图像中的纹理、边缘和形状等特征。马尔科夫随机场模型在图像分割、图像恢复和图像识别等领域有广泛应用。

图像的数据分析

图像的数据分析图像数据分析是计算机视觉领域中的一个重要分支，它通过提取和分析图像中的数据，从而获取图像中蕴含的信息。

在图像数据分析中，常用的方法包括图像预处理、特征提取、特征选择、分类和聚类等。

图像预处理是图像数据分析的第一步，它包括图像去噪、图像增强、图像分割等。

图像去噪是为了消除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强是为了增强图像中的某些特征，使得图像更容易被分析；图像分割是将图像分割成若干个部分，以便于分析每个部分的特征。

特征提取是图像数据分析的关键步骤，它通过提取图像中的特征，将图像转化为可分析的数字形式。

常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。

边缘检测是通过检测图像中的边缘，从而提取图像中的轮廓信息；纹理分析是通过分析图像中的纹理，从而提取图像中的纹理信息；形状分析是通过分析图像中的形状，从而提取图像中的形状信息。

特征选择是在特征提取的基础上，选择最有效的特征，以便于进行分类和聚类。

常用的特征选择方法包括主成分分析、线性判别分析等。

主成分分析是一种常用的特征选择方法，它通过寻找数据中的主成分，从而提取数据中的主要特征；线性判别分析是一种基于统计学的特征选择方法，它通过寻找数据中的线性判别函数，从而提取数据中的判别特征。

分类和聚类是图像数据分析的最终目的，它们通过分析图像中的特征，从而对图像进行分类和聚类。

常用的分类方法包括支持向量机、决策树、神经网络等；常用的聚类方法包括Kmeans聚类、层次聚类等。

支持向量机是一种基于统计学的分类方法，它通过寻找数据中的最优分类超平面，从而对数据进行分类；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过建立树形结构，从而对数据进行分类；神经网络是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过模拟人脑的神经元，从而对数据进行分类。

图像数据分析是一个复杂的过程，需要经过多个步骤才能完成。

通过图像数据分析，我们可以从图像中提取出有价值的信息，为图像识别、图像检索、图像等领域提供有力支持。

数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告

对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理工具箱也是学号本课程的必经之路。

了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。

了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。

（2）利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。

①调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。

例如“I=imread(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：“A=imread(‘filename.fmt’)”，其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt为图像文件格式的扩展名。

②调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。

例如“imwrite(A,’test_image.jpg’);”。

其基本格式为“imwrite(a,filename.fmt)”。

③调用imshow函数显示图像。

例如“imshow(‘tire.tif’);”。

其基本格式为：I为图像矩阵，N为显示的灰度级数，默认时为256。

（3）计算图像有关的统计参数。

四、实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像文件。

（2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。

五、实验步骤（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像Italy.jpg。

实验一、宏观经济数据的描述统计和图像分析法

实验要求：
根据实验教材中所列出的实验步骤，
利用实验室和老师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中所遇到的各种问题和解决的方法和过程。实验完成后，应根据实验情况写出实验报告，内容包括:1.实验目的；2.实验内容；3.实验步骤；4.实验结果；5.问题讨论与实验心得。

2. 宏观经济指标与宏观经济模型
宏观经济指标体系是综合分析和评价宏观经济系统所需的一系列变量的集合。宏观经济指标体系包括综合指标、部门和地区指标以及与外部系统相关的指标三类。（1）综合指标（表1-1）（2）部门和地区指标（表1-2）（3）与外部系统相关的指标（/Default.shtml?id =F）

美国政府进行经济周期监测所确定的先行指标及其在指数构成中的权重如下： 1)生产及制造业工人平均工作周1.014 2)制造业工人的失业率1.0141 3)消费品和原料的新订单0.973 4)59500家大公司普通股股票价格1.149 5)库存的实际变化0.986 6)M2的货币供应量0.932 7)流动资产总额的变化 8)敏感性物价的变化0.892 9)成套设备的合同及订单0.946 10)新颁发的私人住宅建筑许可证1.054 11)净经济主体的组成 12)销售不畅公司的比例1.081
实验一、宏观经济数据的描述统计和图像分析法实验学时：2 实验类型：描述型实验环境：联网的计算机、Excel软件、投影仪
实验目的
1.掌握Excel软件对时间序列数据的分析重点向学生介绍如何使用Excel软件对时间序列数据进行分析，包括：（1）单序列数据的分析；（2）群对象的简单统计分析。 2.会使用图像分析法重点向学生介绍如何使用Excel软件对数据进行图像分析，要求学生掌握如何合理地使用饼图、折线图、柱状图等图形来对数据进行处理，并根据图形情况对数据作出趋势变化等各种分析。

实验一计算图像的基本统计指标

实验一计算图像的基本统计指标一，目的a)熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法。

b)了解计算机图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。

二，实验条件a)微型计算机：INTEL 奔腾及更高。

b)MATLABc)典型的灰度、彩色图像文件。

三，原理a)可以将一副图像视为一个二维矩阵，因此用MATLAB处理图像是十分方便的。

b)利用MATLAB图像处理工具读、写和显示图像文件。

c)计算图像的有关统计参数。

四，实验内容a)数字图像输入/输出命令（函数）输入命令：A=imread(filename,fmt)A为二维数组，filename为文件名，ftm为图像文件格式的扩展名。

输出命令：A=imwrite(a,filename,fmt)b)计算统计指标i.图像的大小，调用函数：S=size(A)ii.图像灰度平均值，调用函数：ave=mean2（A）iii.协方差矩阵，调用函数：Cfg=cov(f,g)，计算图像f和图像g的协方差矩阵。

1.将三维图像转换为二维的灰度图2.将uint8类型强制转换为double类型，具体命令为：Cfg=cov(double(f),double(g))iv.图像的灰度标准差，调用函数：SD=std2(A)。

v.图像的相关系数，调用函数：rfg=corr2(f,g),可以计算大小相等的两幅图像f和g的相关系数。

五，步骤1.计算图像的有关参数a)调用imread函数将图像矩阵写入图像文件I=imread(‘wdz.jpg’)Subplot(2,2,1);imshow(I) //将多个子图放在一个图上b)将图像转换为灰度图像J=rgb2gray(I)Subplot(2,2,2);imshow(I)c)计算图像统计参数指标Ave=mean2(J) %图像平均灰度计算SD=std2(double(J)) %图像的灰度标准差计算s=size(J);all_white=255*ones(s(1),s(2)); %设置全部为白色灰度255all_white_uint8=uint8(all_white); %将double类型矩阵转换为unit8类型矩阵K=imsubtract(all_white_unit8,J); %图像相减的反白图像Kd)显示处理的结果并保存subplot(2,2,3);imshow(K);imwrite(K,’wdz_inverse.jpg’)2.协方差矩阵的计算a) 读取两张大小相同的图像I=imread('1.jpg')P=imread('2.jpg')b)将图像转换为灰度图像I=rgb2gray(I)P=rgb2gray(P)c)调用函数Cfg=cov(I,K),计算图像I,P的协方差矩阵。

图像基本运算

信息工程学院实验报告课程名称：数字图像处理Array实验项目名称：实验二图像基本运算实验时间：2016.10.9班级：姓名：学号：一、实验目的1.理解图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2.掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法；3.掌握在MATLAB中进行插值的方法4.运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5.进一步熟悉了解MATLAB语言的应用。

二、实验设备与软件1.PC计算机系统2.MATLAB软件，包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3.实验图片三、实验内容及结果分析3.1图像的点运算选择pout.tif作为实验图像，实验原理及内容参照《数字图像处理及MATLAB实现――学习与实验指导书》3.5.1图像的点运算。

程序代码：I=imread('pout.tif');figure;subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]);subplot(1,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I);I2=I1/255;C=2;K=C*log(1+I2);subplot(1,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=255-I;figure;subplot(1,3,1);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4);N2=im2bw(I,0.7);subplot(1,3,2);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(1,3,3);imshow(N2);title('二值化阈值0.7');执行结果：原图线性扩展非线性扩展灰度倒置二值化阈值0.4二值化阈值0.7实验1结果图3.2图像的代数运算选择两幅图像，一幅是原图像，一幅为背景图像，采用正确的图像代数运算方法，分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。

实验-数字图像的直方图统计

实验二数字图像的直方图统计一、实验目的1．了解对灰度图像进行直方图统计的基本原理；2．掌握用VC编程实现直方图统计的方法；3．在微机上调试程序；5. 分析数字图像直方图的特点。

二、实验原理图像的直方图图像的（灰度统计）直方图是一个一维的离散函数。

它的定义为：设s k为图像f(x,y)的第k级灰度值，n k是f(x,y)中具有灰度值s k的象素的个数，n是图像象素总数，则：p s(s k)= n k/n k=0，1，，L-1称为图像f(x,y)的直方图。

这里p s(s k)代表原始图中第k个灰度级的出现概率。

以n k为自变量，以p s(s k)为函数，得到的曲线就是图像的直方图，在实际中常常直接将对第k个灰度级的统计值n k作为图像的直方图。

它提供了原图灰度值的分布情况，也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述。

对灰度图像进行直方图统计的程序流程图如图2-1所示。

图2-1 灰度图像直方图统计流程三、实验前准备1．预习本实验中关于数字图像直方图统计的有关内容；2. 预习VC中添加对话框的步骤和方法；3．了解本实验的目的和实验内容。

四、实验内容1．在实验一的基础上读入并显示一幅数字图像；2．编写对灰度图像进行直方图统计的程序，并将结果显示在屏幕上。

五、实验报告要求1．总结对灰度图像进行直方图统计的过程，比较不同的图像其直方图特性；2．对实验结果进行分析。

六、参考步骤和程序在实验一的基础上，进行如下操作：1、点击ResourceView，右键点击Dialog，选Insert Dialog 在属性对话框中将ID改为ID_HIST，对话框名称改为“直方图”2、在工具栏中点“插入”－“新建类”，输入类名，并选Base Class为CDialog，Dialog ID为ID_HIST。

这样就将对话框和类联系起来了，在该对话框中拖入一Edit控件，将其ID 设为IDC_HISTSHOW；3、快捷键“Ctrl＋W”，出现MFC ClassWizard对话框，在Messages栏中分别选WM_INITDIALOG和WM_Paint，再点击“Add Function”，即将对话框初始化和画图函数加入对话框类之中。

报告中使用图形数据的统计分析方法

报告中使用图形数据的统计分析方法统计分析是研究对象的集体性质和规律的科学方法。

在各个领域的报告中，统计分析的重要性不言而喻。

其中，使用图形数据进行统计分析是一种直观、易于理解和传达的方法。

本文将介绍使用图形数据进行统计分析的方法，并探讨其在报告中的应用。

标题一：图表的选择与设计绘制图表是使用图形数据进行统计分析的第一步。

在选择和设计图表时，需要考虑数据的类型、数量以及分析目的。

例如，柱状图适用于比较不同类别的数据，折线图适用于显示随时间变化的趋势。

在设计图表时，应考虑颜色、标签和尺寸的使用，保证图表的清晰和易读性。

标题二：直方图与频数分布直方图是一种用于表示连续数据的图表，通过将数据分成相等的区间并计算每个区间的频数来显示数据的分布情况。

通过直方图，我们可以了解数据的集中和离散程度，进而分析问题的特点和规律。

在报告中，直方图可以用来展示调查结果、人口分布等。

标题三：饼图与百分比饼图是一种用于表示分类数据的图表，通过将数据按照不同类别的比例绘制在圆周上来反映数据的相对大小。

饼图可以直观地显示不同类别的占比关系，是描述数据组成的一种有效方式。

在报告中，饼图适合用于展示市场份额、人口比例等。

标题四：散点图与相关性分析散点图是一种用于表示两个变量之间关系的图表，通过绘制数据点来展示它们在坐标系中的分布情况。

通过散点图，我们可以观察到变量之间的线性关系、趋势以及异常值等。

在报告中，散点图可以用来探究成绩与学习时间的关系、销售额与广告投放的关系等。

标题五：箱线图与离群值分析箱线图是一种用于表示数据分布及离群值的图表，由五个统计量（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值）组成。

通过箱线图，我们可以了解数据的中位数、分位数、异常值等情况，进而检测数据的离群值。

在报告中，箱线图可以用来分析薪资水平、房价波动等。

标题六：趋势线与预测分析趋势线是一种用于表示数据趋势及预测未来趋势的图表，通过拟合数学模型来描述数据的变化规律。

图像处理基本概念计算公式

且0<=V1,V2,V3<=255
可推导得：
,0<=V1<=255
V3=(1-S)V1
V2=V3+H(V1-V3)
14.色调处理
色调的定义及计算公式
色调是对纯彩色中基色比例的描述
色调的取值范围为[0,360]
取值方式如下图：
计算公式：
若H<0,则H=H+360
例：(240,150,60)
其中纯彩色为(180,90,0)
8.锐化-即加大边缘处的颜色差异
9.双向一阶微分锐化
对每个像素点的每种基色值，分别求与左侧和上侧点的差值，将两者均值叠加到当前值上。
10.镜像（垂直翻转、水平翻转）
围绕图像中心点，像素进行左右置换或上下置换。
垂直翻转可逐行进行，水平翻转函数要逐行逐点进行处理。
11.缩小
缩小：图像画面面积减小，像素减少，图像等比例缩小
裁剪：图像画面面积减小，像素减少，但图像不变，只是局部处于画面中，多出部分丢弃
宽度与高度方向的缩小比例可以不同
实现方法：抽点发—采样法
12.放大
图像放大：图像画面增大，像素增多，图像等比例放大
画布放大：图像画面增大，图像不变，图像周围为空白画面
实现方法：插值法—线性插值、二次插值、三次插值
采样法
放大采样法的处理程序与缩小采样法程序完全相同
亮度保持不变：
MaxV+MidV+MinV=MaxV'+MidV'+MinV'=B
纯彩色的基色比例保持不变，即色调不变
(MidV-MinV)/(MaxV-MinV)=(MidV'-MinV')/(MaxV'-MinV')=H

试验计算图像的基本统计指标Read课件

单调性
直方图中的数据单调递增或递减，表示像素数量随灰度级增加而增加。
直方图的计算方法
统计灰度级
遍历图像中的每个像素，统计每个灰度级的像素数量。
绘制直方图
根据统计结果，将灰度级作为横坐标，像素数量作为纵坐标绘制图形。
归一化处理
将纵坐标的数据除以总像素数，得到归一化后的直方图。
图像的灰度级矩阵
重要性
边缘是图像中物体与背景、物体与物体之间的分界线，是图像识别和计算机视觉任务中重要的特征。
边缘检测的常用算法
01
Sobel算法
基于离散微分算子的边缘检测算法，通过计算像素点在水平和垂直方向
上的梯度来检测边缘。
02
Canny算法
多阶段算法，先使用高斯滤波器平滑图像，然后使用一阶或二阶导数来
检测边缘，最后应用非极大值抑制和双阈值检测来定位边缘。
灰度级矩阵中的元素值范围通常为0-255，表示像素点的灰度级
别。
灰度级矩阵中的元素值反映了图像中像素点的亮度信息，值越大
表示像素点越亮。
灰度级矩阵的计算方法
灰度级矩阵可以通过读取图像文件中的像素值来计算，通常使用编程语言中的数组或矩阵操作函数来实现。
灰度级矩阵的计算是图像处理和分析的基础步骤之一，可以用于后续的图像处理算法，如滤波、边缘检测、特征提取等。
图像的直方图
03
直方图的定义
01
02
03
直方图
表示图像灰度级与该灰度级像素数之间关系的图形，是一种统计报告图。
灰度级
图像中像素的亮度级别，通常从0（黑色）到255（白色）。
像素数
图像中每个灰度级的像素数量。
直方图的性质