简单数字图像处理系统
数字图像处理系统毕业论文
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数字图像处理系统毕业论文基于ARM的嵌入式数字图像处理系统设计摘要简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。
使用S3C2440处理器芯片,linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。
该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统,其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。
应用界面使用QT制作,系统主要实现了一些简单的图像处理功能,比如灰度话、增强、边缘检测等。
整个程序是基于C++编写的,因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的,但基本可以满足要求。
在此基础上还会对系统进行不断地完善。
关键词:linnux 嵌入式图像处理边缘检测AbstractThis paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve.Keywords:linux embedded system image processing edge detection目录第一章绪论 (1)1.1 数字图像处理概述 (1)1.2 数字图像处理现状分析 (5)1.3 本文章节简介 (8)第二章图像处理理论 (8)2.1 图像信息的基本知识 (8)2.1.1 视觉研究与图像处理的关系 (8)2.1.2 图像数字化 (10)2.1.3 图像的噪声分析 (10)2.1.4 图像质量评价 (11)2.1.5 彩色图像基本知识 (11)2.2 图像变换 (12)2.2.1 离散傅里叶变换 (13)2.2.2 离散沃尔什-哈达玛变换(DWT-DHT) (20)2.2.3 离散余弦变换(DCT) (21)2.2.4 离散图像变换的一般表达式 (23)2.3 图像压缩编码 (24)2.3.1 图像编码的基本概念 (24)2.4 图像增强和复原 (24)2.4.1 灰度变换 (24)2.4.2 图像的同态增晰 (26)2.4.3 图像的锐化 (27)2.5 图像分割 (27)2.5.1 简单边缘检测算子 (27)2.6 图像描述和图像识别 (28)第三章需求分析 (28)3.1 系统需求分析 (28)3.2 可行性分析 (28)3.3 系统功能分析 (29)第四章概要设计 (29)4.1 图像采集 (30)4.2 图像存储 (30)4.3 图像处理(image processing) (31)4.4 图像显示 (31)4.5 网络通讯 (32)第五章详细设计 (32)5.1 Linux嵌入式系统的构建 (32)5.1.1 启动引导程序的移植 (32)5.1.2 Linux内核移植 (33)5.1.3 根文件系统的移植 (33)5.2 图像处理功能的实现 (33)5.2.1 彩色图像的灰度化 (34)5.2.2 灰度图的直方图均衡化增强 (34)5.2.3 图像二值化 (35)5.2.4 边缘检测 (35)第六章调试与维护 (36)附录 A (36)参考文献 (43)致谢 (44)第一章绪论1.1 数字图像处理概述数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
《数字图像处理》习题参考答案
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1《数字图像处理》 习题参考答案第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 (连续图像)信号,再由模拟 /数字转化器(ADC )得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1 •具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2•数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3•数字图像处理技术适用面宽。
4 •数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。
1.4讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机) 、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点?答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++ (面向对象可视化集成工具)和 MATLAB 的图像t+W<住《l 塁希碎«IUIMEH 鼻爭■图1.8数字图像处理系统结构图处理工具箱(Image Processing Tool box )。
《数字图像处理》教学大纲
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《数字图像处理》教学大纲
一、课程简介
数字图像处理是机器视觉、模式识别、医学图像处理等的基础,本课程为工程专业的学生提供数字图像处理的基本知识,是理论性和实践性都很强的综合性课程。
课程内容广泛涵盖了数字图像处理的基本原理,包括图像采样和量化、图像算术运算和逻辑运算、直方图、图像色彩空间、图像分割、图像形态学、图像频域处理、图像分割、图像降噪与图像复原、特征提取与识别等。
二、课程目标
通过本课程学习,学生可以掌握数字图像处理的基本方法,具备一定的解决图像处理应用问题的能力,培养解决复杂工程问题的能力。
具体目标如下:
1.掌握数字图像处理的基本原理、计算方法,能够利用专业知识并通过查阅资
料掌握理解相关新技术,对检测系统及处理流程进行创新性设计;
2.能够知晓工程领域中涉及到的数字图像处理技术,理解其适用场合、检测对
象及条件的限制,能根据给定的目标要求,针对工业检测中的工程问题选择和使用合适的技术和编程,进行仿真和分析;
3.能够知晓工程领域中所涉及的现代工具适用原理及方法,根据原理分析和仿
真结果,进行方案比选,确定设计方案,具有检测算法的设计能力;
4.通过校内外资源和现代信息技术,了解数字图像处理发展趋势,提高解决复
杂工程问题的能力。
三、课程目标对毕业要求的支撑关系
四、理论教学内容及要求
四、实验教学内容及要求
五、课程考核与成绩评定
六、教材及参考书。
《数字图像处理》习题参考答案
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1《数字图像处理》 习题参考答案第1章概述1.1连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样,数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像 (连续图像)信号,再由模拟 /数字转化器(ADC )得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。
1.2采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点:1 •具有数字信号处理技术共有的特点。
(1)处理精度高。
(2)重现性能好。
(3)灵活性高。
2•数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。
3•数字图像处理技术适用面宽。
4 •数字图像处理技术综合性强。
1.3数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的 图像。
1.4讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的 信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机) 、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点?答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++ (面向对象可视化集成工具)和 MATLAB 的图像t+W<住《l 塁希碎«IUIMEH 鼻爭■图1.8数字图像处理系统结构图处理工具箱(Image Processing Tool box )。
遥感数字图像处理的应用软件系统
![遥感数字图像处理的应用软件系统](https://img.taocdn.com/s3/m/37bf001414791711cc7917aa.png)
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
2) ENVI简介
ENVI(The ENvironment For Visualizing
Images)是由美国 Better Solutions Consulting Limited Liability Company公司开发的一套功能
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
4 应用软件简介 ( Application Software Introduction)
1) ERDAS IMAGINE
2)ENVI
3)PCI
ENVI、PCI、ERDAS遥感专业书籍
ENVI、PCI、ERDAS遥感专业书籍
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
1) ERDAS简介
ERDAS的系统特点 –别具特色的栅格地理信息系统
具有关于GIS专题的迭加、复合、搜索、分 析等诸多功能,GISMO语言,方便易用。
–包含了图像处理领域内诸多最新的算法
齐全的遥感图像处理系统,是处理分析并显示多 光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
A.-2 遥感数字图像处理的应用软件系统
RS Digital Image Processing Software
2) ENVI简介
ENVI的设计思想
ENVI是完全由 IDL(Interactive Data Language) 写成。ENVI的许多特性与IDL语言的特性紧密相关。 IDL是一个用于交互式数据分析和数据可视化的完整计算 环境。将大量数学设计分析和图形显示技术与功能强大 的面向数组的结构化语言结合在一起。由于IDL的开放性, 用户可以很容易的进行二次开发,方便灵活,可扩展性 强。ENVI在图像处理中是基于波段的,当多个文件被同 时打开时,用户可以选择不同文件中的多个波段同时进 行处理,直观且功能强大。ENVI的主菜单和交互式菜单 已经标准化,直观方便,符合用户习惯。
第2讲 数字图像处理系统
![第2讲 数字图像处理系统](https://img.taocdn.com/s3/m/eae5d009fc4ffe473368aba0.png)
LONG biXPelsPerMeter; //目标设备的水平分辨率 LONG biYPelsPerMeter; //目标设备的垂直分辨率 DWORD biClrUsed; // 实 际 用 到 的 颜 色 数 , 0 : 同 等 2 的 //biBitCount次方 DWORD biClrImportant;//重要的颜色数
5. 图像通信模块
图像通信就是把图像传送到远方终端。
6. 主机
• 以微机、工作站、图像卡、外设 •采用大型机
7. 图像处理软件 由系统管理、图像数据管理和图像处理模块三部分组成 常用: VC++ 6.0 MATLAB 等
二、
图像数字化表示
数字图像处理的先决条件之一:将连续图像离散化,转换为数
字图像。
个元素的类型是一个RGBQUAD结构, 占4个字节,其定义如下:
typedef struct tagRGBQUAD{
BYTE rgbBlue;
BYTE rgbGreen; BYTE rgbRed; BYTE rgbReserved; } RGBQUAD;
压缩方式和存储效率等。
1. BMP文件格式
采用的图像文件存储格式
设备无关位图
(device-independent bitmap,DIB)格式
默认的文件扩展名是BMP或者bmp
BMP图像文件头 BITMAPFILEHEADER
typedef struct tagBITMAPFILEHEADER{
颜色。
4.
图像表示
空间分辨率:矩阵 k •M× 灰度分辨率:灰度 2 N。 灰度级,k比特 像素
字节数B为 :
Q B M N ( Byte) 8
digital image processing(数字图像处理)
![digital image processing(数字图像处理)](https://img.taocdn.com/s3/m/0bfa782cbed5b9f3f80f1c09.png)
数字图像处理Digital Image Processing版权所有:Mao Y.B & Xiang W.BOutline of Lecture 2•取样与量化•图像灰度直方图•光度学•色度学与彩色模型•人眼视觉特性•噪声与图像质量评价•应用举例采样与量化取样与量化•采样是指将在空间上连续的图像转换成离散的采样点(即像素)集的操作。
由于图像是二维分布的信息,所以采样是在x轴和y轴两个方向上进行。
一般情况下,x轴方向与y轴方向的采样间隔相同取样与量化采样时注意:采样间隔的选取,以及采样保持方式的选取。
•采样间隔太小,则增大数据量;太大,则会发生频率的混叠现象。
•采样保持,一般不做特殊说明都是采用0阶保持的方式,即一个像素的值是其局部区域亮度(颜色)的均值。
采样间隔太大分辨率分辨率是指映射到图像平面上的单个像素的景物元素的尺寸。
单位:像素/英寸,像素/厘米(如:扫描仪的指标300dpi)或者是指要精确测量和再现一定尺寸的图像所必需的像素个数。
单位:像素*像素(如:数码相机指标30万像素(640*480))以多大的采样间隔进行采样为好?取样与量化•点阵采样的数学描述∑∑+∞−∞=+∞−∞=∆−∆−δ=i j )y j y ,x i x ()y ,x (S ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ=⋅=j I I P )y j y ,x i x ()y ,x (f )y ,x (S )y ,x (f )y ,x (f ∑∑+∞∞−+∞−∞=∆−∆−δ⋅∆∆=j )y j y ,x i x ()y j ,x i (fc c量化过程取样与量化•量化是将各个像素所含的明暗信息离散化后,用数字来表示。
一般的量化值为整数。
•充分考虑到人眼的识别能力之后,目前非特殊用途的图像均为8bit量化,即用[0 255]描述“从黑到白”。
•量化阶太低,会出现假轮廓现象。
取样与量化量化不足,出现假轮廓取样与量化量化可分为均匀量化和非均匀量化。
数字图像处理
![数字图像处理](https://img.taocdn.com/s3/m/428fd3df26fff705cc170abe.png)
数字图像处理学院:行12数信院姓名:姜晶学号:12202509教师:朱杰时间:2014年10月一绪论1.1人类传递信息的主要媒介是语音和图像。
据统计,在人类接受的信息中,听觉信息占20%,视觉信息占60%,所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的,俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”,都反映了图像在传递信息中独到之处。
目前,图像处理技术发展迅速,其应用领域也愈来愈广,有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益,当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法,构造新的处理系统,开拓更广泛的应用领域。
数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机数字图像处理,它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。
数字图像处理中,输入的是质量低的数字图像,输出的是改善质量后的数字图像,常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。
图像的概念视觉是人类最重要的感知手段,图像视觉的基础。
图像处理是计算机信息处理的重要内容。
图像可以是可视的和非可视的,也可以是抽象的和实际的。
一般情况下,一幅图像是另一种事物的表示,它包含了有关其所表示物体的描述信息。
可以包括人眼看见的方式显示这一信息,也可以包括人眼不能感知的形式表示信息。
图像是器所表示物体信息的一个浓缩或概括。
一般来说,一幅图像包含的信息远比原物体要少。
因此,一幅图像是该物体的一个不完全、不精确的,但在某种意义上是恰当的表示。
实际上,图像与光学密切相关,即与光的照射、反射密切相关。
因此,从理论上来说,一幅图像可以被看作为空间各个坐标点上光的强度的集合。
数字图像处理课件ppt课件
![数字图像处理课件ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/240007a3102de2bd96058881.png)
• 1.2.3 数字图像处理的特点 • 1.具有数字信号处理技术共有的特点。如: • (1)处理精度高。 • (2)重现性能好。 • (3)灵活性高。 • 2.数字图像处理后的图像可能是供人观察和评价的,也
可能作为机器视觉的预处理结果。 • 3.数字图像处理技术适用面宽。原始模拟图像可以来自
多种信息源,它们可以是可见光图像,也可以是不可见的 波谱图像、超声波图像或红外图像。
1.3 基本的图像处理系统
• 图像处理系统包括
– 图像处理硬件和图像处理软件。
• 1.3.1 图像处理硬件 • 微机图像处理硬件系统主要
– 由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、 图像存储器、图像输出设备等组成。
• 软件系统包括
– 操作系统、控制软件及应用软件等。 13
图1.7 基本的数字图像处理系统
统。
• 3.图像处理开发工具
– (1)VC++面向对象可视化集成工具 – (2)MATLAB的图像处理工具箱 – (3)图像应用软件:Photoshop、CorelDRAW、
ACDSee
22
1.4 数字图像处理的应用与发展趋势
• 1.4.1 数字图像处理的应用 • 1.航天和航空技术方面的应用 • 2.生物医学工程方面的应用 • 3.通信工程方面的应用 • 4.工业自动化和机器人视觉方面的应用 • 5.军事和公安方面的应用 • 6.生活和娱乐方面的应用
– 像素(picture element,简称pixel)
• 一幅图像可以用二维矩阵表示。
4
图1.1 自然景物图像
(a)原图
(b)将原图放大4倍
• 图像的数字化包括两个主要步骤:离散和量化
5
• 1.1.2 图像处理的发展简史 • 数字图像处理首次成功地应用在1964年美国
第八章数字图像处理系统
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连接电视机的视频接口 连接打印机的接口
数字图像处理及应用
8.2.4 摄像机(摄像头) 摄像机(摄像头)
“电视制式摄像头” 把景物光像转变为电信号的装置。其结 构大致可分为三部分:
光学系统(主要指镜头) 光电转换系统(主要指摄像管或固体摄像器 件) 电路系统(主要指视频处理电路)
光学系统的主要部件是光学镜头,它由 透镜系统组合而成 。
显示功能: 显示功能
显示颜色的类型,黑白/伪彩色/真彩色显示 清晰度:每个象素显示的bit数。 伪彩色:查找表(LUT,look -up table) 特殊显示:重叠显示、动态显示等。
数字图像处理及应用
指标3
帧存容量:图像硬件系统内部,图像存储体容 帧存容量 量的大小。
三部分:帧存的数目/单位帧存的点阵数(指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存,其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数,小于两幅图像的点阵数, 通常取512×512或1024×1024)/每个象素的字长 (用bit数表示,黑白或伪彩色系统为8bit,真彩色 系统通常为8×3bit/8×4bit),新增的通道用于图像 叠加处理。 如帧存容量为24×512×512×8bit,则表示单位帧存 的点阵数为512×512,灰度分辨率8bit,共有24个 单位帧存
数字图像处理及应用
指标4
数据传输速度:主要指图像硬件系统和 数据传输速度: 计算机之间数据传输速度,单位 µs/pixel。
不给出具体的数值,而是指出所采用的计 算机总线类型,如PCI或ISA。 影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
数字图像处理及应用
指标5
硬件指标:处理功能 硬件指标
数字图像处理及应用
型号Model 影像传感器Pick up Element 影像图素Number of pixels 清晰度Resolution 最低照度 Min.Illumination 信噪比S/N Ratio 电子快门Electronic Shutter 背光补偿Backlight Compensations Backlight 电源Power Supply 工作温度Operation Temp 白平衡White Balance 同步系统Sync System 重量Weigh 尺寸Dimensions(mm)
数字图像处理技术
![数字图像处理技术](https://img.taocdn.com/s3/m/b618d00e11a6f524ccbff121dd36a32d7275c758.png)
数字图像处理技术数字图像处理技术⼀.数字图像处理概述数字图像处理是指⼈们为了获得⼀定的预期结果和相关数据利⽤计算机处理系统对获得的数字图像进⾏⼀系列有⽬的性的技术操作。
数字图像处理技术最早出现在上个世纪中期,伴随着计算机的发展,数字图像处理技术也慢慢地发展起来。
数字图像处理⾸次获得成功的应⽤是在航空航天领域,即1964年使⽤计算机对⼏千⽉球照⽚使⽤了图像处理技术,并成功的绘制了⽉球表⾯地图,取得了数字图像处理应⽤中⾥程碑式的成功。
最近⼏⼗年来,科学技术的不断发展使数字图像处理在各领域都得到了更加⼴泛的应⽤和关注。
许多学者在图像处理的技术中投⼊了⼤量的研究并且取得了丰硕的成果,使数字图像处理技术达到了新的⾼度,并且发展迅猛。
⼆.数字图象处理研究的容⼀般的数字图像处理的主要⽬的集中在图像的存储和传输,提⾼图像的质量,改善图像的视觉效果,图像理解以及模式识别等⽅⾯。
新世纪以来,信息技术取得了长⾜的发展和进步,⼩波理论、神经元理论、数字形态学以及模糊理论都与数字处理技术相结合,产⽣了新的图像处理⽅法和理论。
⽐如,数学形态学与神经⽹络相结合⽤于图像去噪。
这些新的⽅法和理论都以传统的数字图像处理技术为依托,在其理论基础上发展⽽来的。
数字图像处理技术主要包括:⑴图像增强图像增强是数字图像处理过程中经常采⽤的⼀种⽅法。
其⽬的是改善视觉效果或者便于⼈和机器对图像的理解和分析,根据图像的特点或存在的问题采取的简单改善⽅法或加强特征的措施就称为图像增强。
⑵图像恢复图像恢复也称为图像还原,其⽬的是尽可能的减少或者去除数字图像在获取过程中的降质,恢复被退化图像的本来⾯貌,从⽽改善图像质量,以提⾼视觉观察效果。
从这个意义上看,图像恢复和图像增强的⽬的是相同的,不同的是图像恢复后的图像可看成时图像逆退化过程的结果,⽽图像增强不⽤考虑处理后的图像是否失真,适应⼈眼视觉和⼼理即可。
⑶图像变换图像变换就是把图像从空域转换到频域,就是对原图像函数寻找⼀个合适变换的数学问题,每个图像变换⽅法都存在⾃⼰的正交变换集,正是由于各种正交换集的不同⽽形成不同的变换。
数字图像处理可视化系统的设计
![数字图像处理可视化系统的设计](https://img.taocdn.com/s3/m/7320ee9451e79b8968022666.png)
考 试 周刊 2 0 1 3  ̄ g 1 3 , 1 / I
数 字 图 像 处 理 可 视 化 系 统 的 工程系 , 湖南 怀化 摘 要 :作 者 以 Ma t l a b 的 图 形 用 户 界 面 和 图像 处 理 工 具 箱为 平 台, 设 计 数 字 图 像 处 理 可 视 化 系统 , 该 系统 由窗 1 2 ' 、 选 单、 按 钮 和 文 字说 明 等 构 成 。 简捷 、 直观 、 清 晰 地 体 现 出 系统 的 功能和特征 , 适 合 数 字 图像 处 理 课 程 教 学 。 关 键 词 :可 视 化 Ma t l a b 图形用户接 1 2
1 . 引 言
4 1 8 0 0 8 )
数 字 图 像 处 理 课 程 是 我 系 电 子 信 息 工 程 、广 播 电 视 工 程 和 光学 信 息 科 学 与 技 术 专 业 的 一 门 主 干 专 业 基 础 课 ,重 点 培 养 学 生 对 数 字 图像 概 念 、关 键 技 术 的认 识 和 数 字 图像 处 理 在 各 个 领 域 中 的应 用 。 传 统 的 数 字 图像 处 理 课 程 的 教 学 手 段 枯 燥 无味 。 无 法 直 观 地 向 学 习 者 展 示 图像 处 理 效 果 , 但 是 如 果 使 用 可视化系统配合P P T i ¥件 ,就 会 使 教 学 过 程 由 古 板 变 生 动 ,
遥感数字图像处理软件介绍
![遥感数字图像处理软件介绍](https://img.taocdn.com/s3/m/ab4bc607f78a6529647d53b8.png)
ENVI介绍1.简介:ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。
它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。
今天,众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。
ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。
ENVI的背景创建于1977年的RSI(现为Exelis Visual Information Solutions公司)已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000,遍布于80个国家与地区。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司,并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。
ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷,更多的新功能与算法加进到新版本中。
2007年6月,ESRI公司和ITT Visual Information Solutions公司宣布两者的商务合作计划。
“与ITT Visual Information Solutions这样的行业领导者合作,对ArcGIS 地理信息系统平台进行功能拓展,可以大大地扩展和提高用户的影像处理能力。
”ENVI的优势ENVI具有以下几个优势:1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。
2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。
精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像
![精品课件-《数字图像处理(第三版)》第2章 数字图像](https://img.taocdn.com/s3/m/6a360dc71711cc7931b716db.png)
其它
i 1,2,n
2.3 数字图像类型
矢量(Vector)图和位图(Bitmap),位图也称为栅格图像。 矢量图是用数学(准确地说是几何学)公式描述一幅图像。(计 算机图形学)
➢ 优点:一是它的文件数据量很小,因为存储的是其数学公式; 其二是图像质量与分辨率无关,这意味着无论将图像放大或 缩小了多少次,图像总是以显示设备允许的最大清晰度显示。
2.2.3 颜色变换
对彩色图像进行颜色变换,可实现对彩色图像的增强处理,改 善其视觉效果,为进一步处理奠定基础。 基本变换
➢ 颜色变换模型为:g(x,y)=T[ f ( x,y )] 式中:f ( x , y )是彩色输入图像,其值为一般为向量; g ( x , y )是变换或处理后的彩色图像,与 f(x,y)同维; T是在空间域上对f的操作。T对图像颜色的操作 有多种方式;
2.4 图像文件格式 数字图像有多种存储格式,每种格式一般由不同的软件公司开 发所支持。 文件一般包含文件头和图像数据。就像每本书都有封面,目录, 它们的作用类似于文件头,通过文件头我们可读取图像数据。 文件头的内容由该图像文件的公司决定,一般包括文件类型 、 文件制作者、制作时间、版本号、文件大小等内容,还有压缩方 式。
2.2.2 颜色模型
HSI 颜色模型 ➢ 色调H (Hue): 与光波的波长有关,它表示人的感官对不同 颜色的感受,如红色、绿色、蓝色等, ➢ 饱和度(Saturation): 表示颜色的纯度,纯光谱色是完合饱 和的,加入白光会稀释饱和度。饱和度越大,颜色看起来就 会鲜艳,反之亦然。 ➢ 强度I (Intensity):对应成像亮度和图像灰度,是颜色的 明亮程度。 ➢ HSI模型建立基于两个重要的事实: (1) I分量与图像的彩色 信息无关; (2) H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联 的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
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数字图像课程设计简单数字图像处理系统function varargout = untitled(varargin)% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @untitled_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @untitled_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})= str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before untitled is made visible.function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) %界面初始化函数setappdata,'I',0);% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN)% Choose default command line output for untitled= hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes untitled wait for user response (see UIRESUME)% uiwait;% --- Outputs from this function are returned to the command line.function varargout = untitled_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) %界面输出函数% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = ;% --------------------------------------------------------------------function m_file_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_file (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function my_file_open_Callback(hObject, eventdata, handles)global I;[FileName,PathName] = uigetfile('*.bmp;*.jpg;*.tiff;*.gif');%弹出对话框得到打开的路径I=imread(strcat(PathName,FileName));%打开得到的路径下的文件imshow(I)setappdata,'I',I);% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function my_file_save_Callback(hObject, eventdata, handles)global I;%这个是要保存的东西,一般是global的[FileName,PathName] = uiputfile('*.bmp;*.jpg;*.tiff;*.gif');%弹出对话框的到保存的路径imwrite(I,strcat(PathName,FileName));%存储到该路径下%uigetfile Open standard dialog box for retrieving files%saveas(figure_handle,filename,fileformat)%saveas(gcf,'picname','jpg')%if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0)% return; %如果点了取消%else% fpath=fullfile(pathname,filename); %获取全路径的另一种方法%end%I=getappdata,'I');%imwrite(I,fpath); %保存图片% --------------------------------------------------------------------function my_file_exit_Callback(hObject, eventdata, handles)close; %退出% hObject handle to my_file_exit (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function my_file_print_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to my_file_print (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (seeGUIDATA)C:\Users\swj\Documents\MATLAB\% --------------------------------------------------------------------function m_image_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_image (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function m_image_2bw_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_image_2bw (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function m_image_tongji_Callback(hObject, eventdata, handles)%图像直方图的统计与绘制直方图反应灰度值与像素个数的关系%[FileName,PathName] = uigetfile('*.bmp;*.jpg;*.tiff;*.gif');%弹出对话框得到打开的路径%I=imread(strcat(PathName,FileName));%打开得到的路径下的文件global I;A = rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像%figure('Name', '显示灰度图像')subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');%imshow(A);[J,I] = histeq(A);%imshow(J);subplot(2,2,2);imhist(A,64); %提取图像中的直方图信息title('直方图的统计');%BW= bwperim(A,8);%figure('name','周长')%imshow(BW);% --------------------------------------------------------------------function m_image_mianji_Callback(hObject, eventdata, handles)global I;BW = bwperim(im2bw(I)); %显示二值化后的图像Area = bwarea(BW)[labeled,numobjects]=bwlabel(BW,8);BW=regionprops(labeled, 'basic')BW = ;set,'String',strcat('区域面积 = ',num2str(BW)));% --------------------------------------------------------------------function m_image_zhouchang_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_image_zhouchang (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function juli_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to juli (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function m_change_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_change (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function m_change_ft_Callback(hObject, eventdata, handles) %普通傅里叶变换与逆变换global I; %傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦和/余弦和的形式subplot(2,2,1); %其通过在时域和频域来回切换图像imshow(I); title('原图');f=rgb2gray(I);A=fftshift(fft2(f));%figure;subplot(2,2,2);imshow(log(abs(A)),[8,10]);title('傅里叶变换图像');% --------------------------------------------------------------------function m_change_fft_Callback(hObject, eventdata, handles) %快速普通傅里叶变换与逆变换global I;subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');f=rgb2gray(I);%subplot(2,2,2),imshow(f);F=fft2(f); %二维傅里叶变换FS=fftshift(F);S=log(1+abs(FS)); %频谱subplot(2,2,3);imshow(S,[]);title('快速傅里叶变换图像');fr=real(ifft2(ifftshift(FS))); %二维傅里叶逆变换ret=im2uint8(mat2gray(fr));subplot(2,2,4),imshow(ret);title('快速傅里叶逆变换图像');% --------------------------------------------------------------------function m_change_DCT_Callback(hObject, eventdata, handles) %离散余弦变换global I;subplot(2,2,1),imshow(I);title('原图');A= rgb2gray(I); %将其转为灰度B = dct2(A); %==二维dct变换,即离散余弦变换subplot(2,2,2),imshow(B);title('离散余弦变换图像')% --------------------------------------------------------------------function m_change_xiaobo_Callback(hObject, eventdata, handles) %小波变换global I; %定义图片数据存储的全局变量subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');A=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(A);title('黑白图像');[m,n]=wavedec2(A,3,'');%多尺度二维小波分解B=appcoef2(m,n,'',2);%将低频取出进行二层的小波变换subplot(2,2,3);imshow(B);title('二维离散小波变换2层');C=appcoef2(m,n,'',3);%将低频取出进行二层的小波变换subplot(2,2,4);imshow(C);title('二维离散小波变换3层');function m_division_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_division (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function m_division_line_Callback(hObject, eventdata, handles)%图像分割点线global I;A= rgb2gray(I); %将彩色图转化成灰度图B=immultiply(A,;subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');subplot(2,2,2);imshow(B);title('点分割图片');% --------------------------------------------------------------------function m_division_edge_Callback(hObject, eventdata, handles) %图像边缘检测提取图像高频分量global I; %定义图片数据存储的全局变量A=rgb2gray(I); % 图片用的是灰度图像%[x,y]=size(A);%BW=edge(A);BW1=edge(A,'Canny',, %edge调用Canny为检测算子判别阈值为BW2=edge(A,'log',,; % 做阈值为的高斯—拉普拉斯(Log)算法把subplot(2,2,1),imshow(A);title('原图');subplot(2,2,3),imshow(BW1);title('Canny算子边缘检测图像阀值');subplot(2,2,4),imshow(BW2);title('拉普拉斯算子边缘检测图像阀值');% --------------------------------------------------------------------function m_zengqiang_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to m_zengqiang (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --------------------------------------------------------------------function m_zengqiang_zhongzhi_Callback(hOguidebject, eventdata, handles) %中值滤波使图像在某一部分的频率信息通过,其他过低或过高都抑制global I; %滤除噪声滤除噪声保持图像边缘J=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像A= medfilt2(J); %对躁声进行中值滤波subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');subplot(2,2,2);imshow(A);title('中值滤波后图像');% --------------------------------------------------------------------function m_zengqiang_ditong_Callback(hObject, eventdata, handles) %低通滤波让图像使高频分量抑制,低频分量通过global I; %定义图片数据存储的全局变量A=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');s=fftshift(fft2(A));[a,b]=size(s);a0=round(a/2);b0=round(b/2);d=10;for i=1:afor j=1:bdistance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);if distance<=d h=1;else h=0;end;s(i,j)=h*s(i,j);end;end;s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));subplot(2,2,2);imshow(s);title('低通滤波后图像');% --------------------------------------------------------------------function m_zengqiang_gaotong_Callback(hObject, eventdata, handles) %高通滤波让图像使低频分量抑制,高频分量通过global I; %定义图片数据存储的全局变量subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');A=rgb2gray(I); %将真彩色图像转换为灰度图像s=fftshift(fft2(A));[a,b]=size(s);a0=round(a/2);b0=round(b/2);d=10;p=;q=;for i=1:afor j=1:bdistance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2);if distance<=d h=0;else h=1;end;s(i,j)=h*s(i,j);end;end;s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s))));subplot(2,2,2);imshow(s);title('高通滤波后图像');% --------------------------------------------------------------------function m_zengqiang_junhenghua_Callback(hObject, eventdata, handles) %直方图均衡化将原始图像的直方图变换为均匀分布的形式global I; %定义图片数据存储的全局变量subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图');A=rgb2gray(I);%将真彩色图像转换为灰度图像B=histeq(A); %直方图均衡化缺省64subplot(2,2,2);imshow(B);title('直方图均衡化后图像'); %subplot(2,2,3);imhist(B);title('直方图均衡化后图像');。