数字图像处理编码共52页
数字图像处理~图像编码
1 2 3 4 5 6 7 8 图像编码的基本知识 图像压缩编码的方法 哈夫曼编码 香农－范诺编码 行程编码 算术编码 离散小波变换DWT 离散余弦变换DCT
1 图像编码的基本知识 数字化后的图像信息数据量非常大，图像压 缩利用图像数据存在冗余信息，去掉这些冗 余信息后可以有效压缩图像。
1.空间（像素间、几何）：在同一幅图片中，规则物体和规则背景（所
第一个0 第二个0 第三个0 第四个0
第五个0
该0前1的个数为0
读0+2个字符
00+01=01(1)
开始搜索
010110 1011011 11 010000 00 0 0 0
第一个0 第二个0 第三个0 第四个0 第五个0 该0前1的个数为0 该0前1的个数为2 该0前1的个数为0 该0前1的个数为2 该0前1的个数为0 读0+2个字符 读2+2个字符 读0+2个字符 读2+2个字符 读0+2个字符 10+01=11 1011+0001=1100 11+01=100 1000+0001=1001 00+01=01(1)
(3)第一个被压缩的符号为“b”，其初始间隔为［0.4, 0.6)；
(4)第二个被压缩的符号为“a”，由于前面的符号“b”的取值 区间被限制在［0.4, 0.6)范围内，所以“a”的取值范围 应在前一符号间隔［0.4, 0.6)的［0, 0.4)子区间内:
起始位为0.4+0×(0.6-0.4)=0.4 终止位为0.4+0.4×(0.6-0.4)=0.48
2 图像编码的方法
l l l
（2） 预测编码：基于图像数据的空间或时间冗余特性，用 相邻的已知像素（或像素块）来预测当前像素（或像素块） 的取值，然后再对预测误差进行量化和编码。
数字图像处理-图像编码PPT课件
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11
2. 信息量和信息熵
数据压缩技术的理论基础是信息论。 从信息论的角度来看，压缩就是去掉信息 中的冗余，即保留不确定的信息，去掉确定的 信息（可推知的）。
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信息论中信源编码理论解决的主要问题： （1）数据压缩的理论极限 （2）数据压缩的基本途径
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图像保真度
保真度标准——评价压缩算法的标准
客观保真度标准：图像压缩过程对图像信息的 损失能够表示为原始图像与压缩并解压缩后图 像的函数。
一般表示为输出和输入之差：
两个图像之间的总误差：
均方根误差：
主观保真度标准：通过视觉比较两个图像，给出一 个定性的评价，如很粗、粗、稍粗、相同、稍好、 较好、很好等，可以对所有人的感觉评分计算平均 感觉分来衡量
若按每像素3个字节计算，上述结果为约?M
举例2：目前的WWW互联网包含大量的图像信 息，如果图像信息的数据量太大，会使本来就 已经非常紧张的网络带宽变得更加不堪重负 （World Wide Web变成了World Wide Wait）
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2
视频数据量：
对于电视画面的分辨率640*480的彩色图像， 每秒30帧，则一秒钟的数据量为：?
例：原图像数据：234 223 231 238 235
压缩后数据：234 11 -8 -7 3，我们可以对 一些接近于零的像素不进行存储，从而减小了 数据量
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7
视觉冗余
人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息， 人类视觉系统对图像的敏感度是非均匀的。 但是，在记录原始的图像数据时，通常假定视觉
系统是近似线性的和均匀的，对视觉敏感和不敏 感的部分同等对待，从而产生视觉冗余。
第11章图象编码基础(数字图像处理)
码本：用来表达一定量的信息或一组事件所 需的一系列符号（如字母、数字等）
码字：对每个信息或事件所赋的码符号序列
码字的长度（字长）： 每个码字里的符号个数
第11讲
第9页
11.1.1 数据冗余
1. 编码冗余 图象中灰度出现的概率
ps (sk ) nk n
k 0,1,, L 1
不同灰度出现的概率不同
第11讲
第7页
11.1.1 数据冗余
数据冗余类别
(1) 编码冗余 与灰度分布的概率特性有关
(2) 象素相关冗余 空间冗余，几何冗余
(3) 心理视觉冗余 与主观感觉有关
减少/消除其中的一种/多种冗余，就能取得数据压缩的效果
第11讲
第8页
11.1.1 数据冗余
1. 编码冗余 编码：需建立码本来表达数据
每个码字里的符号个数1111数据冗余第10页第11讲编码冗余图象中灰度出现的概率不同灰度出现的概率不同平均比特数用较少的比特数表示出现概率较大的灰度级用较多的比特数表示出现概率较小的灰度级1111数据冗余第11页第11讲1111数据冗余第12页第11讲象素间冗余直接与象素间相关性联系1111数据冗余02040608101520250204060810152025规则冗余大不规则冗余小第13页第11讲其存在与人观察图象的方式有关眼睛对某些视觉信息更敏感人对某些视觉信息更关心心理视觉冗余与实在的视觉信息有联系损失不可逆转1111数据冗余第14页第11讲图象保真度信息保存型信息损失型描述解码图象相对于原始图象的偏离程度对信息损失的测度主观保真度准则主观测量图象的质量因人而异应用不方便客观保真度准则用编码输入图与解码输出图的某个确定函数表示损失的信息量便于计算或测量1112图象保真度和质量第15页第11讲客观保真度准则点误差图误差均方根误差均方信噪比1112图象保真度和质量snr第16页第11讲客观保真度准则归一化信噪比
数字图像处理预测编码霍夫曼编码PPT课件
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DPCM 有损预测编码
例：DPCM编码中不同量化器效果比较
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图像压缩——霍夫曼编码
霍夫曼编码(Huffman Coding)
➢ 1952年，David A. Huffman在麻省理工攻读博士时发表 了《一种构建极小多余编码的方法》（A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes）一文， 提出Huffman编码算法。
f ˆ ( x ) a 1 f( x 1 ) a 2 f( x 2 ) a 3 f( x 3 )
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预测编码的基本原理
2) 每行的最开始的几个像素无法预测，这些像素需要 用其他方式编码，这是采用预测编码所需要的额外操作
3）预测系数随着不同的图象而不同，但对每幅图象都 计算预测系数太麻烦，也不现实，可参考前人得到的数据 选择使用。在静止图象压缩的国际标准(JPEG)中，对这种方 法的前置点形式以及预测系数有一推荐值可供参考。
• 在所有有损预测压缩中都会出现误差。误差的严重 程度取决于使用的量化方法和预测方法之间的相互 作用
• 尽管存在这种相互作用 –定义预测函数时仍然假定没有量化误差 –定义量化函数时仅是尽可能地降低它自身的误差 –即量化函数和预测函数是分别定义的
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DPCM 有损预测编码
例：DPCM编码中不同预测器效果比较
预测器
f (t)
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DPCM 有损预测编码
f (t) e(t)
量化器
编码器
S (n)
编码过程：
f (t)
预测器
Байду номын сангаас
(完整版)数字图像处理代码大全
1.图像反转MATLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H);2.灰度线性变换MATLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]subplot(2,2,3),imshow(J);title('线性变换图像[0.1 0.5]');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]subplot(2,2,4),imshow(K);title('线性变换图像[0.3 0.7]');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系3.非线性变换MATLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系J=double(I1);J=40*(log(J+1));H=uint8(J);subplot(1,2,2),imshow(H);title('对数变换图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系4.直方图均衡化MATLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');I=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I);subplot(2,2,2);imhist(I);I1=histeq(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);subplot(2,2,2);imhist(I1);5.线性平滑滤波器用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：I=imread('xian.bmp');subplot(231)imshow(I)title('原始图像')I=rgb2gray(I);I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(232)imshow(I1)title('添加椒盐噪声的图像')k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板平滑滤波');subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板平滑滤波');subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板平滑滤波');subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板平滑滤波'); 6.中值滤波器用MATLAB实现中值滤波程序如下：I=imread('xian.bmp');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板中值滤波'); 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子J=filter2(H,I1); %卷积运算subplot(2,2,3),imshow(J);title('sobel算子锐化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算subplot(2,2,4),imshow(J1);title('拉普拉斯算子锐化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系8.梯度算子检测边缘用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(2,3,2);imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=edge(I1,'roberts');figure;subplot(2,3,3);imshow(I2);title('roberts算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=edge(I1,'sobel');subplot(2,3,4);imshow(I3);title('sobel算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I4=edge(I1,'Prewitt');subplot(2,3,5);imshow(I4);title('Prewitt算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系9.LOG算子检测边缘用MATLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度图像');I2=edge(I1,'log');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('log算子分割结果'); 10.Canny算子检测边缘用MATLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像')I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度图像');I2=edge(I1,'canny'); subplot(2,2,3);imshow(I2);title('canny算子分割结果');11.边界跟踪（bwtraceboundary函数）clcclear allI=imread('xian.bmp');figureimshow(I);title('原始图像');I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像figureimshow(BW);title('二值图像');dim=size(BW);col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标connectivity=8;num_points=180;contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_p oints);%提取边界figureimshow(I1);hold on;plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2); title('边界跟踪图像');12.Hough变换I= imread('xian.bmp');rotI=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(rotI);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;BW=edge(rotI,'prewitt');subplot(2,2,2);imshow(BW);title('prewitt算子边缘检测后图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;[H,T,R]=hough(BW);subplot(2,2,3);imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit'); title('霍夫变换图');xlabel('\theta'),ylabel('\rho');axis on , axis normal, hold on;P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));plot(x,y,'s','color','white');lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7); subplot(2,2,4);,imshow(rotI);title('霍夫变换图像检测');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;hold on;max_len=0;for k=1:length(lines)xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);if(len>max_len)max_len=len;xy_long=xy;endendplot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan'); 13.直方图阈值法用MATLAB实现直方图阈值法：I=imread('xian.bmp');I1=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系[m,n]=size(I1); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置endsubplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图title('灰度直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')I2=im2bw(I,150/255);subplot(2,2,3),imshow(I2);title('阈值150的分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=im2bw(I,200/255); %subplot(2,2,4),imshow(I3);title('阈值200的分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系14. 自动阈值法：Otsu法用MATLAB实现Otsu算法：clcclear allI=imread('xian.bmp');subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系level=graythresh(I); %确定灰度阈值BW=im2bw(I,level);subplot(1,2,2),imshow(BW);title('Otsu法阈值分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系15.膨胀操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀subplot(1,2,2);imshow(I2);title('膨胀后图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系16.腐蚀操作MATLAB实现腐蚀操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀subplot(1,2,2);imshow(I2);title('腐蚀后图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系17.开启和闭合操作用MATLAB实现开启和闭合操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素I3=imclose(I1,se); %闭合操作subplot(2,2,3),imshow(I2);title('开启运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系subplot(2,2,4),imshow(I3);title('闭合运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系18.开启和闭合组合操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(3,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(3,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1);I3=imclose(I1,se); %闭合操作subplot(3,2,3),imshow(I2);title('开启运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系subplot(3,2,4),imshow(I3);title('闭合运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1);I4=imopen(I1,se);I5=imclose(I4,se);subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像title('开—闭运算图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I6=imclose(I1,se);I7=imopen(I6,se);subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像title('闭—开运算图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系19.形态学边界提取利用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(1,3,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(1,3,2),imshow(I1);title('二值化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=bwperim(I1); %获取区域的周长subplot(1,3,3),imshow(I2);title('边界周长的二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;20.形态学骨架提取利用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');axis([50,250,50,200]); axis on;I1=im2bw(I);subplot(2,2,2),imshow(I1); title('二值图像');axis([50,250,50,200]); axis on;I2=bwmorph(I1,'skel',1); subplot(2,2,3),imshow(I2); title('1次骨架提取');axis([50,250,50,200]); axis on;I3=bwmorph(I1,'skel',2); subplot(2,2,4),imshow(I3); title('2次骨架提取');axis([50,250,50,200]); axis on;21.直接提取四个顶点坐标I = imread('xian.bmp');I = I(:,:,1);BW=im2bw(I);figureimshow(~BW)[x,y]=getpts。
数字图像处理 第十章 图像编码
第十章 图像编码
10.1 图像编码概述 10.2 哈夫曼编码 10.3 香农-范诺编码 10.4 行程编码 10.5 LZW编码 10.6 算术编码 10.7 JPEG编码
第十章 图像编码
10.1 图像编码概述
10.1.1 图像编码基本原理 表示图像需要大量的数据，但图像数据存在冗余
第十章 图像编码
10.1.3 利用人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）
的 压 缩 编 码 、 分 形 编 码 （ Fractal Coding ） 、 小 波 编 码 （Wavelet Coding）、基于对象的压缩编码（Object Based Coding）和基于模型的压缩编码（Model Based Coding）等等。
3
12
4
9
1
11
1100
100
1001
1
11110010010101 （不知道各行程应在何处分断）
可以这样定义：可表示行程长度值 编码 编码长度
1-4
0??
3
5-8
10???
5
9-16
110???? 7
17-32 1110????? 9
33-64 11110?????? 11
65-128 111110??????? 13 如：1100的编码为：1100-1=1011 （十进制11）
第十章 图像编码
在256色PCX文件中，每个像素占一字节， 压缩数据以字节
为单位逐行进行编码，行程长度和行程的代表值分别占一字节，
对于长度大于1的行程，编码时先存入其行程长度（长度L加 上192即0xC0），再存入该行程的代表值。
数字图象处理图像编码
5.5.3 霍夫曼码
霍夫曼码变长编码法能得到一组最优的变长码。设原始信源有Ｍ个消息，即：
X up11
u2 p2
u3 p3
uM pM
霍夫曼码编码步骤：
(5—28)
第一步，把信源Ｘ中的消息按出现的概率从大到小的顺序排列，即：
p1 p2 p3 pM
第34页/共73页
第二步，把最后两个出现概率最小的消息合并成一个消息，从 而使信源的消息数减少一个，并同时再次将信源中的消息的概率从 大到小排列一次，得：
行。编码的基本限制就是码字要有单义性和非续长性。
第31页/共73页
信源
u1
概率
1 2
u2
1
4
u3
1 8
1
u4
8
码Ⅰ 0 0 1
10
码Ⅱ 0 1
00 11
码Ⅲ 0
码Ⅳ 0
10
01
110
011
111
0111
表5—4 四种代码表
第32页/共73页
最为常用的变长编码方法:
霍夫曼（Huffman）码 仙农－费诺（Shannon-Fano）码
信源 信宿
信源编码
信道编码
噪声
信源解码
信道解码
图5—1 数字通信系统模型
第2页/共73页
调制
传输信道
解调
• 去除冗余为基础的编码方法称为第一代编码，如：PCM、DPCM、 △M、亚取样编码法，变换域的DFT、DCT、Walsh-Hadamard 变换编码等方法以及以此为基础的混合编码法均属于经典的
第36页/共73页
例：求下述信源的霍夫曼码
X
u1 u2 u3 u4 u5 u6 0.25 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05
数字图像处理实验完整代码（原创精心整理）
数字图像处理实验完整代码（原创精心整理）第一篇：数字图像处理实验完整代码(原创精心整理)实验一图象灰度变换（2学时）一、实验目的：理解数字图象处理的基本过程，掌握常用图象灰度变换算法，观察图像图象灰度变换的结果，加深对数字图象基本概念的理解。
二、实验内容：1、灰度线性变换变换函数为：s = a r + b设计程序，实现（a>1,b=0）、（00）和（a=1,b<0）等情况下的灰度变换处理，并比较处理前后的图象效果。
2、图象二值化设计程序，实现图象的二值化。
并给出三种门限下的处理结果。
3、负象变换设计程序，实现图象的反转操作（负象变换），并比较处理前后的图象结果。
4、灰度非线性变换（选做内容）设计程序，实现图象的指数变换和对数变换。
三、实验步骤：1、获取实验用图像：使用imread函数将图像读入Matlab，用size函数（或imfinfo函数）获取图象大小。
2、产生灰度变换函数：s = a r + b用imshow函数分别观察在（a>1,b=0）、（00）和（a=1,b<0）四情况下处理前后的结果。
适当选择参数，使处理结果达到较好的效果。
记录下所对应的参数。
3、用imwrite函数保存处理图象结果。
4、设计门限化方法实现图象的二值化的变换函数，并进行程序设计实现。
分别选择三个门限值，观察处理结果。
5、设计实现反转操作的变换函数，并进行程序设计实现。
观察处理结果。
6、分别设计实现图象的指数变换和对数变换的变换函数，参数自己选定，并比较处理前后的图象结果。
（选做内容）四、实验报告要求：画出算法的规范化程序设计流程图。
用plot等函数生成各类灰度变换函数曲线，用imshow函数显示处理前后图象。
在实验报告中提交原图像和各种变换函数的曲线，以及按各种变换函数处理后的图像，并进行实验结果分析。
选做内容可不写入报告中。
实验一代码R=imread('实验1原图.jpg');[m,n]=size(R)figure, imshow(R);title('原图1');S1=R*3;figure,imshow(S1);title('a=3,b=0');imwrite(S1,'1.21.jpg');N=im2double(R);S2=N*0.5;figure,imshow(S2);title('a=0.5,b=0');imwrite(S2,'1.22.jpg');S3=R+10;figure,imshow(S3);title('a=1,b=10');imwrite(S3,'1.23.jpg');S4=N+0.5;figure,imshow(S4);title('a=1,b=0.5');imwrite(S4,'1.24.jpg');X1=R>64;figure, imshow(X1);title('门限值为64');imwrite(X1,'1.41.jpg');X2=R>128;figure, imshow(X2);title('门限值为128');imwrite(X2,'1.42.jpg');X3=R>192;figure, imshow(X3);title('门限值为192');imwrite(X3,'1.43.jpg');Y=255-R;figure, imshow(Y);title('反转后的图像');imwrite(Y,'1.51.jpg');Z1=N.^0.6;figure, imshow(Z1);title('指数变换后的图像');imwrite(Z1,'1.61.jpg');Z2=log(N+1)%Z3=im2uint8(Z2)figure,imshow(Z3）;figure,i mshow(Z2,[]);title('对数变换后的图像');imwrite(Z2,'1.62.jpg');实验二图象直方图及均衡（2学时）一、实验目的：理解图象灰度直方图的概念，掌握图象直方图的计算方法；掌握直方图均衡化图象增强技术，理解均衡化的处理过程。
第7讲 图像编码概述PPT课件
实现的，多媒体、信息高速公路等新技术在实际中的应用会遇到很
大困难。
实现 图像压缩
编码技术
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7.1 图像编码概述
图像压缩(Image Compression)的概念 数据压缩的研究内容包括数据的表示、传输、变换和编码方
法，目的是减少存储数据所需的空间和传输所用的时间。图像压缩 是通过编码实现的。
一幅彩色图像640×480×24bit = 7Mbit大小 传输一幅图像：时间约2分钟左右，如压缩20倍，传一 幅图6s左右，可以接受，实用。
例2：如多媒体中的海量图像数据，不进行编码压缩处理，一张
600M字节的光盘，只能存放20秒左右的640× 480像素的视频。 数字图像处理技术-2016-01
（或像素块）来预测当前像素（或像素块）的取值，然后再对预测
误差进行量化和编码。
变换编码（Transform coding）
将空间域上的图像变换到另一变换域上，变换后图像的大部
分能量只集中到少数几个变换系数上，采用适当的量化和熵编码就
可以有效地压缩图像。
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2．按压缩过程的可逆性进行分类
的，因此，图像质量的好坏与否，既与图像本身的客观质量有关， 也与人的视觉系统的特性有关。 ➢ 把图像显示给观察者，然后把评价结果加以平均，以此来评价一幅 图像的主观质量。 ➢ 采用成对比较法，也就是同时出示两幅图像，让观察者表示更喜欢 哪一幅图像，借此排出图像质量的等级。
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图像压缩编码分类
图像压缩编码分为有损压缩和无损压缩。无损压缩无信息损 失，解压缩时能够从压缩数据精确地恢复原始图像；有损压缩不 能精确重建原始图像，存在一定程度的失真。