数字图像处理结课作业

数字图像处理结课作业
一、论述：
根据所学过的DIP知识，设计一套算法流程，来实现普通信封上邮政编码的定位与识别，做到邮件自动分派。

答：1、预处理，先将图像变成灰度图像，通过滤波去掉图像中的声。

2、将变成的灰度图像通过大津阈值法进行二值化处理。

3、采用Canny算子对图像进行边缘提取。

4、使用形态学闭运算对图像中的毛刺进行去除，尽量改变需的区域。

5、对得到的边缘进行多边形逼近，逼近邮政编码区域。

6、对邮政编码区域进行识别，根据长宽比的特征对数字进行识别。

算法程序：
i=imread('3.bmp');
r=i(:,:,1);
fmax1=double(max(max(r))); fmin1=double(min(min(r)));
L1=(fmax1-(fmax1-fmin1)/3)/255; A1=im2bw(r,L1);
for x=1:369
for y=1:454
if(A1(x,y)==0&&x<120) B(x,y)=1;
else B(x,y)=0;
End
end
end
I=rgb2gray(i);
fmax2=double(max(max(I))); fmin2=double(min(min(I)));
L2=(fmax2-(fmax2-fmin2)/3)/255; A=im2bw(I,L2);
for x=1:369
for y=1:454
if(x<120&&y<454)
T(x,y)=A(x,y); else T(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(T(x,y)==0&&x<120) T(x,y)=1;
else T(x,y)=0; end
end
end
T1=T.';
i1=sum(T);
i2=sum(T1);
for x=1:369
for y=1:454
if(i2(x)>10&&i1(y)>10)
M(x,y)=1;
else M(x,y)=0;
end
end
end
a(1)=1
for x=1:6
for y=a(x):454
if(i1(y)>0&&i1(y+10)==0&&i1(y+20)>0) a(x+1)=y+10, break;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(y<a(3)&&y>a(2)&&M(x,y)==1) b1(x,y)=M(x,y); else b1(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(y>a(3)&&y<a(4)&&M(x,y)==1) b2(x,y)=M(x,y); else b2(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(y>a(4)&&y<a(5)&&M(x,y)==1)
b3(x,y)=M(x,y);
else b3(x,y)=0;
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(y>a(5)&&y<a(6)&&M(x,y)==1) b4(x,y)=M(x,y);
else b4(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(y>a(6)&&y<a(7)&&M(x,y)==1) b5(x,y)=M(x,y);
else b5(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(y>a(7)&&M(x,y)==1) b6(x,y)=M(x,y);
else b6(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(b1(x,y)==1&&B(x,y)==1) c1(x,y)=B(x,y); else c1(x,y)=0; end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(b2(x,y)==1&&B(x,y)==1) c2(x,y)=B(x,y); else c2(x,y)=0; end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(b3(x,y)==1&&B(x,y)==1) c3(x,y)=B(x,y);
else c3(x,y)=0;
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(b4(x,y)==1&&B(x,y)==1) c4(x,y)=B(x,y); else c4(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(b5(x,y)==1&&B(x,y)==1) c5(x,y)=B(x,y); else c5(x,y)=0;
end
end
end
for x=1:369
for y=1:454
if(b6(x,y)==1&&B(x,y)==1) c6(x,y)=B(x,y); else c6(x,y)=0;
end
end
end
imshow(c1);
imshow(c2);
imshow(c3);
imshow(c4);
imshow(c5);
imshow(c6);
二、名词辨析：
1、1.图像复原、图像增强、图像平滑
2、图像复原，即利用退化过程的先验知识，去恢复已被退化图像的本来面目。

同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不
3、图像增强，要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像扰高频成分，使图像亮度平缓渐变，减小突变梯度，改善图像质量的图像处理方法。

4、图像平滑是指用于突出图像的宽大区域、低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干 2.真彩色、假彩色、伪彩色
真彩色，真彩色是指图像中的每个像素值都分成R、G、B三个基色分量，每个基色分量直接决定其基色的强度，这样产生的色彩称为真彩色。

假彩色，取得分光负片和彩色合成所采用的滤光系统不一致又不一一对应，得到图像的彩色与实际彩色则不一致。

伪彩色，图像的每个像素值实际上是一个索引值或代码，该代码值作为色彩查找表CLUT（Color Look-Up Table）中某一项的入口地址，根据该地址可查找出包含实际R、G、B的强度值。

这种用查找映射的方法产生的色彩称为伪彩色。

三、问答题:
1.简述数字图像处理的发展史和其主要研究的内容。

答：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。

早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。

图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。

随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。

人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。

主要研究内容有：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述和图像分类。

2.简述图像的大小、存储容量与图像的质量之间的关系？
答:要比较这3个的关系，首先要固定一个，比如：
1、两张照片大小一样，那么容量越大，质量越好，反之容量越小质量越差。

2、两张照片容量一样，那么图象越大，质量越差，反之图象越小质量越好
3、质量一样，那么图象越大容量越大，反之容量越小。

3.什么是图像的频域处理，他和图像的空域处理相比有何异同？
答：图像频域处理是指根据一定的图像模型对图像频谱进行不同程度修改的技术,通常作如下假设:1)引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段;2)图像边缘占高频段;3)图像主体或灰度缓变区域占低频段.基于这些假设,可以频谱的各个频段进行有选择性的修改.两者异同：空域处理是在源图像上直接进行数据运算，常见的额处理方法有：线性拉伸、直方图均衡化等。

对于实际低对比度红外图像，这些方法都不可避免地会带来噪声增强过度和图像细节增强不足的现象。

频域处理方法主要有基于傅里叶变换的算法、基于小波变换的算法等。

二者在图像增强时都易产生“振铃”现象。