图像处理与模式识别实验手册
10262图形图像处理与现代模式识别综合实验教程190402
研究生教材图形图像处理与现代模式识别综合实验教程郝建新、邹焕新、汤晓安、刘 方、余 莉 编著前言图形图像处理与现代模式识别是信息处理科学的重要内容，涉及的理论、方法及算法十分丰富，要理解和掌握好这些知识，实践是非常重要的环节。
不仅要学习图形处理与显示、图像分析与处理、现代模式识别等方面的基础理论、基本方法、算法原理，更重要的是要综合运用这些理论、方法和算法来分析和解决实际问题。
“图形图像处理与现代模式识别综合实验”是一门综合性的硕士研究生实验课程，主要针对信息与通信工程等相关学科的硕士研究生。
开设研究生综合实验课程是一件新生事物，有利于研究生教育的课程学习阶段与课题研究阶段的衔接，有利于研究生扩展知识面和提高综合应用的实践能力及创新能力。
本实验教材在结构上分为单元实验和综合实验两部分。
单元实验部分主要针对相应的课程，而综合实验部分着重培养学生的综合应用能力和创新能力。
在内容设计上，具有开放性、综合性高的特点，为师生构建了良好的教、学平台，使学生加深对图形图像处理和现代模式识别的基本理论、方法的理解，具备相关领域的基础实践能力和技能。
在编写过程中，得到了院、系领导的支持和同志们的帮助，表示衷心感谢。
由于时间仓促，书中难免有错误和不妥，敬请批评指正。
编 者2009年8月目 录绪 论 (1)1图形图像处理与现代模式识别综合实验课程的作用 (1)2本综合实验课程教学的目的和要求 (1)3本实验课程实验单元及项目的组织与要求 (2)4实验平台与主要实验设备简介 (2)第一章 数字图像采集 (4)1.1图像获取实验 (4)1.2不同传感器成像特性差异性、互补性分析实验 (10)1.3地面可视环境信息获取实验 (14)第二章 图像增强与图像恢复算法分析与设计 (16)2.1图像灰度变换实验 (16)2.2图像平滑与锐化实验 (18)2.3散焦模糊图像的恢复实验 (23)第三章 图像变换和图像数据压缩方案设计与实现 (26)3.1图像傅立叶变换与应用实验 (26)3.2图像数据压缩实验 (28)第四章 特征提取与选择 (33)4.1基于类别可分性判据实验 (33)4.2分支定界法（BAB算法）实验 (36)4.3离散K-L变换实验 (38)第五章 模式分类技术的实现与分析 (42)5.1ISODATA(迭代自组织数据分析)算法实验 (42)5.2H-K（H O-K ASHYAP）算法实验 (45)5.3B AYES分类器实验 (48)5.4句法模式识别实验 (50)5.5模糊C-均值算法（FCM）实验 (52)第六章 图像基础融合算法的分析与实现 (57)6.1多源图像特性对比与图像融合增强实验 (57)6.2多源图像配准实验 (61)6.3多源图像特征融合提取实验 (64)6.4多源图像融合性能评估实验 (67)第七章 图形生成处理及人机交互的设计与实现 (70)7.1曲线与曲面的生成实验 (70)7.2军标符号的生成与控制实验 (74)7.3真实感图形生成与人机交互实验 (78)第八章 信息可视化 (83)8.1地理信息可视化实验 (83)8.2复杂场景的建模与绘制实验 (86)8.3电磁环境可视化实验 (88)第九章 综合实验 (92)9.1生物特征提取与识别系统设计综合实验 (92)9.2多时相遥感图像变化检测综合实验 (94)9.3复杂战场环境建模、仿真与推演综合实验 (97)绪 论1 图形图像处理与现代模式识别综合实验课程的作用随着高等教育以及现代科学技术的不断发展，对人才培养提出了更高的要求，不但要求学生具有较强的理论功底，还要求学生具有较强的观察能力、分析能力、操作能力、思维能力、自学能力及科研创新能力。
图像处理与识别实验指导书
第一章、《图像处理与识别》课程实验大纲
课程编号：17z83060 学时：6 学时
一、课程实验教学目标
要求学生已有数学分析、向量、矩阵、概率、统计方面的基础知识和初步的计算机编程能力。通过本课 程的实验，要求学生通过改变基本图像处理算法的参数，观察图像处理结果，并能够总结出典型图像处理算 法的特点和应用场合，进一步巩固和掌握基本图像处理算法。通过综合运用典型图像处理算法，能够设计复 杂背景图像中典型几何原型的自动分割，培养和锻炼学生的创新意识和创新思维，提高动手能力和创新能力。
内容：设计复杂背景图像简单几何原型的自动分割方案，并编程实现。 编程语言：matlab、C、VC++ 设计型实验，通过所学图像处理算法，实现复杂背景圆、椭圆、四边形等简单几何原型的自动分割。
三、教学安排及方式
课堂实验分组进行，学生通过课外 VC++或者 MATLAB 编程实现实验二中的主要算法。
四、考核方式
enhancement, filters, signal-to-noise ratio, root-mean-square error, adding noise, color space conversion, image object labeling, creating and extracting bands from multi-band images, viewing phase-only images from FFT data, image statistics, halftone conversion (6 types).
提交实验设计报告，只提交实验二的设计报告，实验一的内容由任课教师课堂验收，作为平时成绩的依 据之一。
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图象处理与模式识别实验报告
数字图像处理一、实验名称：数字图像处理基本操作。
二、实验内容：1、图像转置：将图像的第一行像素变为第一列，第二行变为第二列，以此类推；2、图像拆分：将一幅M×2N的图像拆分为两幅M×N的图像，第一幅对应原图像的1至N列，第二幅对应原图像的N+1至2N 列；3、图像拼接：将两幅尺寸分别为M×N1和M×N2的图像拼接为一幅M×(N1+N2)图像；4、算术操作：分别对图像进行加，减，乘，除四种算术操作；5、几何空间变换：分别对图像进行尺寸，旋转，平移，偏移等操作；6、均值、标准差：求几幅相近图像的均值，标准差，比较并说明图像均值，标准差的意义。
三、实验结果及程序代码1、图像转置：用Matlab中求矩阵转置运算（‘’’）的方法来处理图像对应的矩阵，从而实现图像的转置。
Matlab程序如下：>>clear>>f=imread('001.tif');>>g=f';>>subplot(1,2,1);imshow(f);subplot(1,2,2);imshow(g);实验结果如下图一所示：图一图一中第一幅图像为原图，第二幅图像为原图的转置。
2、图像拆分：处理图像相应的矩阵f，用函数size()求得矩阵的行列数分别为：M、N，取此矩阵的1至N/2列元素为f1,(N/2)+1至N列元素为f2,则矩阵f1,f2所对应的图像即为拆分的结果。
Matlab程序如下：>>clear>>f=imread('001.tif');>>[M,N]=size(f);>>f1=f(:,1:N/2);>>f2=f(:,(N/2)+1:N);>>subplot(1,3,1);imshow(f);subplot(1,3,2);imshow(f1);subplot(1,3,3);imshow(f2);实验结果如下图二所示：图二图二中第一幅图像为原图，第二，三幅图为拆分原图得到的图像。
《图像处理》实验指导书
现场考核（60%）+实验报告(40%)
七、实验报告
实验结束后，撰写实验报告，实验报告主题部分应包括：算法原理、程序流程、算法各部分主 要函数代码以及功能注释、运行结果四部分，每部分占实验报告的 10%，按照撰写情况打分。
《图像处理》实验二 图像增强பைடு நூலகம்
一、实验意义及目的
（1）进一步掌握图像处理工具 Matlab，熟悉基于 Matlab 的图像处理函数。 （2）掌握各种图像增强方法。
功能：实现两幅图像相除。
调用格式：
C=imdivide(A,B)。
四、参考代码
参考代码中实现了彩色图像的灰度化、旋转、缩放两种几何变换以及镜像及拼接。
Image1=imread('peppers.jpg'); %红绿通道互换 Image2=Image1; Image2(:,:,1)=Image1(:,:,2); Image2(:,:,2)=Image1(:,:,1); imshow(Image2); imwrite(Image2,'changecolor.jpg');
《图像处理》实验指导书
蔡利梅 编
信息与电气工程学院
学生实验守则
一、学生进入实验室必须遵守实验室的规章制度，遵守课堂纪律，保持实验室的安静和整洁，爱护 实验室的一切设施。 二、实验课前要认真预习实验指导书，写出实验预习报告，并经教师批阅后方可进行实验。 三、实验课中要遵守操作规程，不要带电连接、更改或拆除线路。线路接好后，经指导老师检查后， 方可接通电源进行实验。对于软件上机实验，不得随意删改计算机中原有的文件。 四、学生实验前对实验所用仪器设备要了解其操作规程和使用方法，凡因不预习或不按使用方法进 行操作而造成仪器设备损坏者，除书面检查外，按学校规定进行赔偿。 五、实验中主意安全，遇到事故应立即关断电源并报告教师检查处理。 六、实验完毕后要做好整理工作，实验数据必须经指导教师签阅后，才能拆除线路，并将仪器、设 备、凳子等按规定放好，经同意后方可离开实验室。 七、因故缺课的学生可向实验室申请一次补做机会。无故缺课或无故迟到（15 分钟以上）的不予补 做，该次实验无成绩；累计三次者，该实验课以不及格论，并不得参加该门理论课程的考试。 八、实验室仪器设备不能擅自搬动调换，更不能擅自带出实验室。
图像处理和模式识别
数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)本实验指导书配合教材和课堂笔记中的例题使用姚天曙编写安徽农业大学工学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2实验二、图像亮度变换和空间滤波 6实验三、频域处理 7 实验四、图像复原 9 实验五、彩色图像处理 10实验六、图像压缩 11 实验七、图像分割 13 教材与参考文献 14 《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。
模式识别实验
实验1 图像的贝叶斯分类1.1 实验目的将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。
1.2 实验仪器设备及软件HP D538、MATLAB1.3 实验原理1.3.1 基本原理阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。
并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。
此过程中，确定阈值是分割的关键。
对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设，或者说是基于一定的图像模型。
最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。
而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。
类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。
上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。
这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。
分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。
实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。
这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。
图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。
如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。
如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。
图像处理与模式识别课程设计52页PPT文档
要求）；（提高部分） 3、要求自行设计方案、编写代码实现上述功能。
题目3： 车牌识别
参考方案 1、对图像进行预处理，增加图像的对比度； 2、根据图像的颜色对车牌区域定位 2、对图像进行旋转、二值化操作，并进行水平投影操作，
题目1: 基于PCA方法的人脸识别
识别阶段： 1:一张新的图片也表示为d的向量，记为D，D的大小
1×n 2: D乘以上面训练得到的T, 得到这个图片向量D在T下
设计要求
1、按照设计任务书要求，使用Matlab软件独立完成设计 任务，鼓励使用C语言编程实现；
2、根据设计任务写出设计工作小结，对设计过程所进行 的有关步骤进行理论分析，并对完成的设计作出评价，总 结自己整个设计工作中的经验教训、收获；
3、编写课程设计报告，报告必须按照统一格式打印，装 订成册，字数一般不少于三千字；
题目1：图像处理软件
设计内容及要求： （1）、独立设计方案，实现对图像的4种及以上处理
（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原等等），并至 少对其中一种处理方法独立编程实现，不能完全使用工具 箱中的函数。 （2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前 后的图像以及直方图等进行对比显示； （3）、将实验结果与其他软件实现的效果进行比较、分 析。总结设计过程所遇到的问题。
题目2：运动目标的检测
在视频监控领域，需要对监控画面进行存储。长时间的存 储占用了大量的硬盘空间。为了节省存储磁盘空间，对于 监视场景内没有活动目标出现时的视频画面一般不进行存 储。只有在检测到画面中存在运动目标时才进行录像存储。 设计一个视频监控软件，完成对运动目标的检测及视频存 储功能。
模式识别实验指导书
模式识别实验指导书西安理工大学信息与控制工程系前言模式识别能力是人类智能的重要标志，通过这种能力我们能够辨识人脸、识别语音、阅读手写文字、从口袋里摸出钥匙或者根据气味判断苹果是否成熟。
模式识别这门课程就是研究如何用计算机实现人的模式识别能力。
模式识别是以应用为基础的学科，目的是将对象进行分类。
这些对象可以是图像、信号波形、文字、语音等可以测量的对象。
为了让高年级本科学生能够更好地理解，模式识别课程中讲授的基本内容和方法，配合授课内容和实验学时要求，设计了6个学时的模式识别实验项目。
使用时可以在3个实验中任选2个来进行。
本实验指导书中给出了实验的内容、要求和简单的参考例程。
例程仅起参考作用，学生必须通过对例程的理解自己设计程序，完成全部实验内容。
实验一总体概率密度分布的非参数方法一、实验目的：在进行Bayes决策时，一个前提条件是要预先知道先验概率密度和类条件概率密度，而实际中我们只是收集到有限数目的样本，而不知道先验概率密度和类条件概率密度。
因此，我们必须先根据有限的样本对类条件概率密度和先验概率密度进行估计，再用估计的结果进行Bayes决策。
由样本集估计概率密度的方法有监督参数估计、非监督参数估计和非参数估计三种类型，其中非参数估计方法是在样本所属类别已知，但是未知总体概率密度函数形式的条件下，直接推断概率密度函数本身的方法。
本实验的目的是通过编程进行概率密度的函数的Parzen窗函数估计和K N近邻估计，加深对非参数估计基本思想的认识和理解。
二、实验要求：1、复习非监督参数估计的基本思想；2、复习用Parzen窗法进行总体分布的非参数估计方法并编制程序；3、复习K N近邻法进行总体分布估计的基本原理，并编制程序；4、本实验在2学时内完成；三、参考例程及其说明：下面程序采用正态窗进行概率密度函数的估计。
程序中N表示样本个数，h1表示于窗宽。
clearN=4096;XI=randn(1,N);h1=0.25;for x=-3:0.001:3%t=(x+2.5)*100%pausej=ceil((x+3)*100)+1;P(j)=0;for i=1:N%i%j%pauseP(j)=exp(-0.5*((x-XI(i))*N^0.5/h1)^2)/((h1/N^0.5)*(2*pi)^0.5)+P(j);endP(j)=P(j)/N;endx1=-3:0.01:3;plot(x1,P)四、上机完成内容：1、修改参数N，令N=1，N=4，N=16，分析所得到的概率密度曲线的变化情况，说明这些曲线的意义。
图像处理与模式识别课程设计
01
02
03
人脸检测
通过图像处理技术，在输 入的图像中检测出人脸的 位置和大小。
特征提取
提取人脸的特征，如眼睛、 鼻子、嘴巴等部位的形状、 大小、位置等信息。
身份识别
将提取出的特征与已知人 脸特征进行比对，实现身 份的识别或验证。
文字识别系统
图像预处理
01
对输入的文字图像进行去噪、二值化、倾斜校正等操作，以提
03 颜色模型
常见的颜色模型有RGB、CMYK和灰度等，每种 模型都有自己的特点和适用场景。
图像的灰度化处理
01
灰度图像
灰度图像只有黑白两种颜色，通过调整像素的亮 度来模拟色彩。
02
灰度化处理方法
包括最大值法、平均值法和加权平均值法等，可 以改善图像的视觉效果。
图像的滤波与平滑
滤波器
滤波器用于减少图像中的噪声和细节，常见的滤 波器有高斯滤波器、中值滤波器和双边滤波器等。
本课程设计的收获与不足
培养了解决实际问题的能力和创新思维。 提高了团队协作和沟通能力。
本课程设计的收获与不足
不足
实践环节时间较短，未能充分掌握所有技 术。
部分理论知识较为抽象，难以理解。
缺乏实际应用案例，导致对知识理解不够 深入。
未来研究的方向与展望
研究方向 深度学习在图像处理与模式识别中的应用。 图像识别技术在医疗、安全等领域的应用研究。
人工智能将在未来成为图像处理与模式识别的重要研究方向。
THANKS
感谢观看
采用滤波器去除图像中的噪声和干扰。
实现方法与步骤
• 边缘检测：提取图像中的边缘信息，用于特征提取。
实现方法与步骤
特征提取
2. 使用特征选择算法，筛 选出对分类或检测任务最 有用的特征。
ENVI遥感图像处理实习指导手册
ENVI遥感图像处理实习指导手册实习一 ENVI软件基本功能菜单的认识与掌握1．学时：42．目的和要求：认识和熟悉ENVI软件的基本功能菜单，根据菜单的功能分类学习和掌握。
第一部分 ENVI基础1 通用的图像显示概念ENVI中的图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口。
ENVI 图像显示的一个例子如图1-1所示。
一个显示组的单个图像窗口可以被缩放和放置在屏幕的任何一处。
多个图像的显示可以通过从ENVI的window下拉菜单下的选择Start New Display window来启动，或通过点击可用波段列表内的“New Display”。
图1.1 ENVI的显示窗口（1）主图像窗口主图像窗口由一幅以全分辨率显示的图像的一部分组成。
该窗口在第一次载入一幅图像时自动地被启动。
窗口的起始大小由在envi.cfg配置文件中设置的参数控制。
它也能动态地被缩放。
ENVI允许装载多个主图像窗口及相应的的滚动和缩放窗口。
（2）主图像窗口内的功能菜单在主图像窗口中，功能菜单条包括5个下拉菜单：File，Overlay，Enhance，Tools，Window。
这些菜单共同排列在显示窗口的菜单栏中，使用这些菜单来访问普通的显示操作和交互功能。
（3）滚动窗口滚动窗口是一个以二次抽样的分辨率显示整幅图像的显示窗口。
滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg文件中被设置并且可以被修改。
只有要显示的图像比主图像窗口以全分辨率能显示的图像大时，才会出现滚动窗口。
可以动态地将其缩放到任何大小直至全屏。
当练习这一选项时，重采样系数会自动改变以适用于新的图像大小。
重采样系数出现在滚动窗口标题栏的括号内。
对于滚动窗口中被再次重采样的大图像，可以缩放到区域内，并减少重采样系数。
可能出现多个滚动窗口，每个窗口对应于一个已载入的主图像窗口。
（4）缩放窗口缩放窗口是一个小的图像显示窗口，它以用户自定义的缩放系数使用像元复制来显示主图像窗口的一部分。
模式识别实验指导书
类别1234样本x 1x 2x 1x 2x 1x 2x 1x 210.1 1.17.1 4.2-3.0-2.9-2.0-8.42 6.87.1-1.4-4.30.58.7-8.90.23-3.5-4.1 4.50.0 2.9 2.1-4.2-7.74 2.0 2.7 6.3 1.6-0.1 5.2-8.5-3.25 4.1 2.8 4.2 1.9-4.0 2.2-6.7-4.06 3.1 5.0 1.4-3.2-1.3 3.7-0.5-9.27-0.8-1.3 2.4-4.0-3.4 6.2-5.3-6.780.9 1.2 2.5-6.1-4.1 3.4-8.7-6.49 5.0 6.48.4 3.7-5.1 1.6-7.1-9.710 3.9 4.0 4.1-2.2 1.9 5.1-8.0-6.3实验一 感知器准则算法实验一、实验目的：贝叶斯分类方法是基于后验概率的大小进行分类的方法，有时需要进行概率密度函数的估计，而概率密度函数的估计通常需要大量样本才能进行，随着特征空间维数的增加，这种估计所需要的样本数急剧增加，使计算量大增。
在实际问题中，人们可以不去估计概率密度，而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。
这种思路就是判别函数法，最简单的判别函数是线性判别函数。
采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数，模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。
本实验的目的是通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类。
二、实验内容：实验所用样本数据如表2-1给出（其中每个样本空间（数据）为两维，x 1表示第一维的值、x 2表示第二维的值），编制程序实现1、 2类2、 3类的分类。
分析分类器算法的性能。
2-1 感知器算法实验数据具体要求1、复习感知器算法；2、写出实现批处理感知器算法的程序1）从a=0开始，将你的程序应用在和的训练数据上。
记下收敛的步数。
模式识别实验指导书2014版
cpmean(i,:)=mean(meas(strmatch(char(sta(i,1)),species,'exact'),:));
4 5
⎟⎟⎠⎞,
⎜⎜⎝⎛
− −
5 6
⎟⎟⎠⎞, ⎜⎜⎝⎛
− −
6 5
⎟⎟⎠⎞,
⎜⎜⎝⎛
5 5
⎟⎟⎠⎞,
⎜⎜⎝⎛
5 4
⎟⎟⎠⎞,
⎜⎜⎝⎛
4 5
⎟⎟⎠⎞,
⎜⎜⎝⎛
5 6
⎟⎟⎠⎞,
⎜⎜⎝⎛
6 5
⎟⎟⎠⎞⎭⎬⎫
，计算样本协方
差矩阵，求解数据第一主成分，并重建原始数据。
（2）使用 Matlab 中进行主成分分析的相关函数，实现上述要求。
有 c 个不同的水平，表示 c 个不同的类。
表 1-1 fit 方法支持的参数名与参数值列表
参数名
参数值
说明
'normal'
正态分布（默认）
核密度估计（通过‘KSWidth’参数设置核密度估计的窗宽
'kernel'
（默认情况下自动选取窗宽；通过‘KSSupport’参数设置
‘Distribution’ 'mvmn'
信息与电气工程学院专业实验中心 二〇一四年八月
《模式识别》实验一 贝叶斯分类器设计
一、实验意义及目的
掌握贝叶斯判别原理，能够利用 Matlab 编制程序实现贝叶斯分类器设计，熟悉基于 Matlab 的 算法处理函数，并能够利用算法解决简单问题。
图像处理与模式识别课程设计52页PPT文档
课程考核及评分标准
课程整体考核分三部分，一部分是平时成绩，占20%；第 二部分是上机实验及其报告，占30%；第三部分为课程设计 及其报告，占50%。 设计完成后，要提交相关的文档：
1.课程设计报告书(纸质和电子版各一份) 2.源程序代码（电子版）
课程考核及评分标准
课程设计的具体评分基本标准如下表：
题目1: 基于PCA方法的人脸识别
ORL database Ten different images of each of 40 distinct subjects. For some subjects, the images were taken at different times, varying the lighting, facial expressions (open / closed eyes, smiling / not smiling) and facial details (glasses / no glasses). All the images were taken against a dark homogeneous background with the subjects in an upright, frontal position (with tolerance for some side movement).
32x32 Data File: contains variables 'fea' and 'gnd'. Each row of 'fea' is a face; 'gnd' is the label. Sample images 64x64 Data File
A random subset with p(=2,3,4,5,6,7,8) images per
图像处理与模式识别
实验一图像处理1、直方图均衡化实验内容：将给定的原始图像histeqtestimage1.jpg 和 histeqtestimage2.jpg 进行直方图均衡化操作。
实验原理:灰度图像的直方图就是灰度的一种统计图,由此可以得到图像在亮度上的特性,包括其动态分布的范围,当一张图像的灰度集中在某一区段内时,图像的对比度会相当差.直方图均衡化就是将灰度平均分配给图像中的所有像素,使灰度的直方图尽可能的呈现均匀分布,如此可提高图像的对比度,使图像看起来比较清晰.基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，增加了像素灰度值的动态范围从而达到增强图像整体对比度的效果。
设计步骤：1）列出原始图像的灰度级fj，j=0,1…,k,…L-1；2）统计各各灰度级的像素数目nj，j=0,1…,k,…L-1；3）计算原始图像直方图各灰度级的频度；4）计算累计分布函数；5）应用以下公式计算映射后的输出图像的灰度级gi,i=0,…,k…,L-1，P为输出图像灰度级的个数；6）统计映射后各级灰度级的像素数目ni；7）计算输出图像直方图；8）用fj和gi的映射关系修改原始图像的灰度级，从而获得直方图近似为均匀分布的输出图像。
1.实验程序:实验结果:2. 实验程序:I=imread('histeqtestimage2.jpg'); %读取待处理图像In=histeq(I); %对该图像进行直方图均衡化subplot(221)imshow(I) %显示原图像subplot(222)imshow(In) %显示处理后的图像subplot(223)imhist(I,64) %显示原图像的灰度直方图subplot(224)imhist(In,64) %显示处理后图像的灰度直方图实验结果:结果分析:可以看到经过直方图均衡化后图像的对比度有了明显提高,同时灰度值的分布更加均匀.2、中值滤波实验内容：将受到椒盐噪声污染的原始图像lenasaltpeppernoisepolluted.jpg进行中值滤波处理以消除噪声。
ENVI遥感图像处理实习指导手册
ENVI遥感图像处理实习指导手册实习一 ENVI软件基本功能菜单的认识与掌握1．学时：42．目的和要求：认识和熟悉ENVI软件的基本功能菜单，根据菜单的功能分类学习和掌握。
第一部分 ENVI基础1 通用的图像显示概念ENVI中的图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口。
ENVI 图像显示的一个例子如图1-1所示。
一个显示组的单个图像窗口可以被缩放和放置在屏幕的任何一处。
多个图像的显示可以通过从ENVI的window下拉菜单下的选择Start New Display window来启动，或通过点击可用波段列表内的“New Display”。
图1.1 ENVI的显示窗口（1）主图像窗口主图像窗口由一幅以全分辨率显示的图像的一部分组成。
该窗口在第一次载入一幅图像时自动地被启动。
窗口的起始大小由在envi.cfg配置文件中设置的参数控制。
它也能动态地被缩放。
ENVI允许装载多个主图像窗口及相应的的滚动和缩放窗口。
（2）主图像窗口内的功能菜单在主图像窗口中，功能菜单条包括5个下拉菜单：File，Overlay，Enhance，Tools，Window。
这些菜单共同排列在显示窗口的菜单栏中，使用这些菜单来访问普通的显示操作和交互功能。
（3）滚动窗口滚动窗口是一个以二次抽样的分辨率显示整幅图像的显示窗口。
滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg文件中被设置并且可以被修改。
只有要显示的图像比主图像窗口以全分辨率能显示的图像大时，才会出现滚动窗口。
可以动态地将其缩放到任何大小直至全屏。
当练习这一选项时，重采样系数会自动改变以适用于新的图像大小。
重采样系数出现在滚动窗口标题栏的括号内。
对于滚动窗口中被再次重采样的大图像，可以缩放到区域内，并减少重采样系数。
可能出现多个滚动窗口，每个窗口对应于一个已载入的主图像窗口。
（4）缩放窗口缩放窗口是一个小的图像显示窗口，它以用户自定义的缩放系数使用像元复制来显示主图像窗口的一部分。
计算机视觉中的图像分析与模式识别研究
计算机视觉中的图像分析与模式识别研究第一章引言计算机视觉是研究如何使计算机“看”的学科，其中图像分析与模式识别是其重要分支。
图像分析与模式识别研究通过对图像进行处理与分析，提取图像中的特征信息，并根据这些信息进行模式的识别与分类。
本文将重点探讨计算机视觉中的图像分析与模式识别的研究进展。
第二章图像预处理图像预处理是进行图像分析与模式识别的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度等。
常用的图像预处理方法包括灰度化、滤波、边缘检测等。
灰度化将彩色图像转化为灰度图像，简化了图像的处理过程；滤波则通过对图像进行平滑处理，达到去除噪声的效果；边缘检测则用于寻找图像中的轮廓信息。
第三章特征提取与选择特征提取是图像分析与模式识别的关键环节之一，其目的是从图像中提取出与模式识别相关的特征信息。
主要包括形态学特征、纹理特征、颜色特征等。
形态学特征通过分析目标的形状和结构信息来进行模式识别；纹理特征则从图像的纹理属性中提取特征信息；颜色特征则利用图像的颜色信息进行识别。
特征选择则是根据特征的相关性和区分度对特征进行评估，并选择出最具有代表性的特征。
第四章模式识别方法模式识别是图像分析的核心任务，其目的是根据图像的特征对图像进行分类和识别。
常用的模式识别方法包括传统的统计模式识别方法和深度学习方法。
统计模式识别方法基于统计学理论，通过建立模型，计算样本的概率和决策边界来进行模式识别；深度学习方法则通过构建深层神经网络模型，利用大量的训练数据进行学习和推断，实现更加准确的模式识别。
第五章图像分割与目标检测图像分割是将图像划分为若干个具有独立语义的区域的过程。
目标检测则是在图像中确定目标的位置和边界。
图像分割和目标检测是计算机视觉中的两个重要任务，其应用广泛，如医学图像分割、智能交通等。
常用的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于区域的分割等；目标检测常用的方法包括基于特征的检测、基于深度学习的检测等。
第六章图像匹配与识别图像匹配是对两幅或多幅图像进行对比，找到其中相似的部分。
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图像处理与模式识别
实验手册
统计与计算科学系
2012年2月
实验一Matlab图像处理工具箱
实验目的与要求：
1. 回顾Matlab开发环境；
2. 初步熟悉Matlab图像处理工具箱函数。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，熟悉图像工具箱中各命令并能完成matlab的基本编程。
实验二BMP位图的读写
实验目的与要求：
1. 初步熟悉VC＋＋6.0开发环境；
2. 了解VC＋＋6.0环境下BMP图像的读写过程，进而了
解BMP图像的文件结构。
作业：
在 6.28.22:22/download/图像素材下载图像，在VC＋＋6.0中读入BMP图像，熟悉其全部过程，将上面读入的图像进行反色等常用图像处理操作后保存。
实验三图像的几何变换
实验目的与要求：
1. 熟悉Matlab图像处理工具箱中有关几何变换的函数；
2. 通过具体的应用实例进一步理解和熟悉图像的几何变换。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的平移、旋转、放大和缩小，并与图像工具箱命令结果作比较。
实验四图像的频域变换
实验目的与要求：
1. 通过实例熟悉和理解图像的傅立叶变换和逆变换；
2. 通过实例熟悉和理解图像的离散余弦变换和逆变换。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的Fourier变换、反变换快速、Fourier变换和其他可分离变换算法，并与图像工具箱命令结果作比较。
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实验五图像增强与平滑
实验目的与要求：
1. 熟悉图像的直方图，了解图像的直方图均衡化；
2. 了解图像的灰度变换；
3. 熟悉图像的滤波；
4. 熟悉图像的锐化处理和彩色处理。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法实现图像的直方图和直方图均衡，并与工具箱函数所得结果进行比较；.编程实现图像的灰度变换；利用工具箱函数给图像添加噪声，自己编程实现图像的平滑；自己编程实现图像的锐化处理和彩色处理。
实验六图像恢复
实验目的与要求：
1. 了解图像退化和恢复的原理；
2. 熟悉各种图像恢复技术。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的非约束恢复和最小二乘类恢复；实现图像的非线性恢复和其他恢复技术。
实验七图像分割与边缘检测
实验目的与要求：
1. 掌握图像分割的原理；
2. 熟悉各种微分算子，能提取图像的边缘。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，应用阈值法对图像进行分割；自己编写算法完成图像边缘检测的各种算法，如Sobel，Canny，Roberts和Log等算子法，并与图像工具箱命令结果作比较。
实验八轮廓跟踪与提取、图像匹配
实验目的与要求：
1. 掌握轮廓跟踪与提取的方法；
2. 熟悉图像匹配的各种方法。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法实现图像的轮廓跟踪；实现图像的模板匹配法；实现图像的直方图匹配法。
实验九形态学图像处理
实验目的与要求：
1. 掌握图像的形态学处理算法；
2. 能根据图像的不同类型和具体要求应用合适的形态学算子进行处理。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的腐蚀和膨胀算法，并与图像工具箱命令结果作比较。
实验十图像编码
实验目的与要求：
1. 熟悉图像编码的基本原理；
2. 熟悉各种图像编码技术的原理与方法。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，自己编写算法完成图像的哈夫曼编码、香农编码、行程编码、算术编码和JPEG编码。
实验十一贝叶斯分类器
实验目的与要求：
1. 了解模式识别中分类问题的重要性；
2. 熟悉Bayes决策理论的原理与方法。
作业：
在6.28.22:22/download/图像素材下载图像，应用Bayes决策理论实现模式的分类。