数字图像处理实验 2017

实验一 Matlab图像基本操作一、实验目的熟悉利用Matlab进行图像处理的基本操作，了解图像数据的存储形式及进行图像处理编程的步骤方法。

二、实验内容1、图像读写与显示重点函数：imread, imwrite, imshow2、彩色图像灰度化计算公式：Y = R*0.299 + G*0.587 + B*0.1143、图像马赛克局部平均，改变窗口大小比较处理结果，如取2×2、4×4或更大尺寸的窗口4、图像平移分别完成图像水平方向、竖直方向和两个方向的平移三、实验要求1、编写代码，完成各项实验内容2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告实验二图像点运算一、实验目的理解图像灰度变换和直方图的概念，掌握灰度变换和直方图均衡化的原理及实现方法。

二、实验内容1、线性灰度变换2、非线性变换=，修改指数γ观察图像效果，总结指数项γ合理取值的一般规律s crγ3、直方图绘制直方图，观察图像效果与直方图的关系4、直方图均衡化利用直方图均衡化确定灰度变换关系，画出变换曲线及图像处理前后的直方图三、实验要求1、编写代码，完成各项实验内容2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告实验三邻域运算一、实验目的1.巩固对图像增强的认识，明确图像空域处理的类型2.理解图像平滑与图像锐化的概念3.掌握图像模板卷积运算的实现方法4.锻炼编程开发图像处理算法的能力二、实验准备1.了解图像处理点运算和邻域运算的区别2.学习利用模板卷积的方法进行图像邻域运算3.复习均值滤波和中值滤波的原理4.列出常用的模板形式，思考中值滤波要用到的简单排序方法5.分析对比图像平滑和图像锐化模板的差异三、实验内容与步骤1.列出常用的卷积模板2.基于3×3的模板，编写均值滤波的处理程序，处理含有加性高斯噪声和椒盐噪声的图像，观察处理结果3.编写中值滤波程序，处理相同的图像与均值滤波进行比较；改变模板尺寸观察处理结果4.编程实现利用一阶微分算子和二阶拉普拉斯算子进行图像锐化的程序5.对比不同的邻域运算结果，体会图像锐化与图像平滑的区别四、实验报告与思考题1.总结实验内容及步骤方法完成实验报告，报告中要求有关键代码的注释说明及程序运行和图像处理结果2.实验报告中回答以下问题(1)均值滤波和中值滤波分别适用于处理哪类图像？(2)图像平滑和图像锐化所采用的模板有什么不同？(3)邻域运算的模板尺寸对处理结果有什么影响？实验四频域图像处理一、实验目的1.理解傅立叶频谱的物理含义2.掌握利用频域滤波实现图像平滑和锐化的原理3.了解频域滤波器的设计方法二、实验准备1.复习离散傅立叶变换的定义，了解快速傅立叶变换的实现思路2.学习二维离散傅立叶变换的性质3.掌握对图像进行频域滤波的处理流程4.理解低通滤波实现图像平滑、高通滤波能对图像进行锐化的原理三、实验内容与步骤1.画出图像的频谱图2.将图像旋转、缩放，观察频谱变化，结合傅立叶变换的性质进行分析3.利用低通滤波器进行处理，观察图像变化4.利用高通滤波实现图像锐化四、实验报告与思考题1.总结实验内容及步骤方法完成实验报告，报告中要求有关键代码的注释说明及程序运行和图像处理结果2.实验报告中回答以下问题(1)频域滤波为什么能够实现图像的平滑和锐化(2)分析比较空域滤波和频域滤波的优缺点(3)如何去除理想低通滤波器造成的振铃效应？实验五 模糊图像恢复一、实验目的本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有： 1、理解掌握运动图像的退化模型； 2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法；3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果；4、通过分析和实验得出相应的结论。

二、实验准备1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。

对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。

对匀速直线运动而言，退化图像为：()()()[]⎰--=Tdt t y y t x x f y x g 000,,其中x 0(t)和y 0(t)分别表示x 和y 方向的运动分量。

并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。

对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为()()()[]()()[]()[]()()()[]{}),(),(2exp ,2exp ,2exp ,,000000v u H v u F dt t vy t ux j v u F dtdxdy vy ux j t y y t x x f dxdy vy ux j y x g v u G TT=+-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+---=+-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰+∞∞-+∞∞-+∞∞-+∞∞-πππ其中()()()[]{}dt t vy t ux j v u H T⎰+-=0002exp ,π假设景物只在x 方向匀速运动，在T 时间内共移动距离是a ，即x 0(t)=at/T ，y 0(t)=0,则 ()()[]ua j ua uaT dt T at uj v u H Tππππ-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=⎰exp sin 2exp ,0 在Matlab 中可用滤波器卷积的方法仿真出运动模糊图像。

h=fspecial(‘motion ’,len,theta),表示在theta 方向移动len 长度，产生运动模糊的点扩散函数h 。

blurred=imfilter(I,h,'circular ’,’conv ’),产生运动模糊图像。

2、维纳滤波法恢复图像：此方法也叫最小均方误差滤波法，是建立在图像和噪声都是随机过程，图像和噪声不相关，其中之一的均值为零，灰度估计值与退化图像中的灰度值成线性关系。

其基本思想是找到原图像f(x,y)的一个估计),(ˆy x f，使得估计与原图像之间的均方误差在统计意义上最小。

})],(ˆ),({[22y x fy x f E e -=其中E{.}表示数学期望，当上式取得最小值时，所得到的估计值),(ˆy x f在频域的表达式为：()()()()()()v u G v u S v u S v u H v u H v u F f n ,,/,,,,ˆ2⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+=*其中H(u,v)是点扩散函数h (x ,y )的傅里叶变换，H*(u ,v )是退化函数H (u ,v )的复共轭，S n (u ,v )=|N (u ,v )|2、S f (u ,v )=|S (u ,v )|2分别是噪声和原图像的功率谱。

而在实际当中，S n (u ,v )、S f (u ,v )未知，特别是S f (u ,v )，上式无法直接运用。

解决的方法之一是令S n (u ,v )/ S f (u ,v )等于某个常数k 。

上式就成了()())()v u G k v u H v u H v u F ,,,,ˆ⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+=* 在Matlab 中有专门的函数可以实现维纳滤波法恢复。

wn1=deconvwnr(blurred,h)，参数部分有多种选择的方法，这个表示用真实的点扩散函数进行恢复。

为了对比，可取不同的参数，以及加入噪声，再恢复，噪声可用imnoise 或randn 函数生成。

细节可参阅matlab 相关资料。

三、实验内容与要求1、生成一幅高斯模糊的图像，利用逆滤波及其改进形式进行复原；添加噪声，比较恢复结果。

2、仿真一幅运动模糊图像，用不同的参数、不同噪声利用维纳滤波进行恢复，并探讨各量对恢复结果的影响。

(可参照教材插图中的参数)四、实验报告 1、提交经调试正确的程序源代码及相关文档。

2、总结调试程序时遇到的问题及解决方案。

实验六 图像分割一、实验目的1. 熟悉图像分割的基本思路2. 掌握典型阈值选取方法3. 理解边缘检测的原理4.掌握Hough 变换直线的原理及实现方法二、实验准备1. 复习图像分割的基本概念与思路2. 掌握最大类间方差阈值的原理3. 列出常用的边缘检测算子，了解各算子的特点4.巩固Hough 变换的原理三、实验内容与步骤1. 最大类间方差阈值阈值的选择使得图像中背景和目标对应的两类像素的类间方差最大化，即222112222222)()()()()()[][1()][]()1()[()()][()()]()1()[()()]()[1()]k p p k k p k p k p k p k k p k p k k p k p k p k k p k p k σμμμμμμμμμμμμμμμ=-+--=-+-----=+--=-（其中N n p i i =，表示灰度级为i 像素出现的概率；此外1()k i i p k p -==å，1()k i i k ip μ-==∑，1L i i ip m -==å。

2. 边缘检测边缘检测一般包含微分运算和取阈值两个步骤，为降低噪声的影响还可先对图像进行适当平滑。

Canny 算子属于一阶微分算子，设置适当参数能够取得比较理想的边缘检测相关。

3. Hough 变换检测直线将图像空间的直线检测转换为参数空间的直线参数检测问题。

如利用极坐标形式cos sin x y ρθθ=+，角度θ的取值范围是[0, 180)，ρ的取值可正可负，其绝对值最大为图像对角线的长度。

具体来讲，设置一个累加数组(,)A ρθ对过),(θρ的正/余弦曲线进行计数。

首先对A 数组清零，然后对每一个图像空间中的点，θ取遍给定范围数值并计算出对应的ρ；对所有过),(θρ''点的正/余弦曲线在),(θρ''A 累加计数；最后找出数组中数目较大的(,)ρθ，这两参数就是图像空间中待寻直线的参数，进而可以确定直线方程、并找出所有直线上的点。

四、实验报告与思考题1.总结实验内容及步骤方法完成实验报告，报告中要求有关键代码的注释说明及程序运行和图像处理结果2.实验报告中回答以下问题(1)Canny算子的双阈值和高斯方差的取值对处理结果有什么影响？(2)Hough变换检测直线为什么常使用极坐标形式的直线方程？。