数字图像处理实验指导书.docx
《数字图像处理实验指导书.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理实验指导书.docx（24页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
数字图像处理实验指导书
数字图像处理
实验指导
信息科学与工程学院
2006年1月
目录
概述1
上机讲座1
实验一图像变换及频域滤波1
实验二空间域图像增强1
实验三图像边缘检测1
实验报告格式1
实验结果参考1
参考文献1
概述
数字图像处理是电子信息工程专业的一门专业课程。
通过实验，使学生巩固并加深理解课堂所学基本理论知识，熟悉数字图像处理基本概念，掌握数字图像处理的基本技巧和基本编程方法。
1.实验内容及安排
学生在学习完信号与系统、数字信号处理、信息论及MATLAB语言等前期课程基础上，将课堂老师介绍的基本概念和方法通过设计实验来加深理解，实验安排涵盖了图像变换、图像增强、图像分析等内容。
学生实验前应了解并初步掌握“上机讲座”中介绍的各项内容，图像显示、开发工具熟悉等基本技能不另做实验安排，通过后继实验逐步掌握使用相应开发工具进行数字图像处理的经验和技巧，锻炼提高分析问题、解决问题能力。
在学习完图像变换及频率域图像增强后安排实验一；学习完空间域图像增强后安排实验二；学习完图像分割后安排实验三。
2.实验方式与基本要求
实验方式：
（1）由指导老师讲解实验的基本要求、完成的任务操作要领及注意事项。
（2）实验每人一组，由学生独立操作完成实验。
（3）学生在完成预习报告后才能进入实验室进行实验。
基本要求：
（1）学会用相关的开发工具编写数字图像处理程序，在规定的时间内完成实验内容。
（2）实验前先预习实验内容，编制好相应的程序及准备需要改变的参数，能预计出可能出现的结果。
（3）观察实验过程，分析比较实验结果，与所学的理论知识相对照。
（4）撰写规范的实验报告。
封面应有题目、班级、姓名、学号与实验日期、地点；正文应包括设计目标、设计原理、设计方案及编码实现；要求附上程序清单及设计结果，图表翔实、表述清晰，并对实验结果进行讨论及说明。
3.考核方式与评分办法
采用实验操作与实验报告综合评分。
（1）学生每次做完实验要进行登记。
（2）实验的结果符合实验的教学要求，且得到指导教师认可签字后，学生方可离开实验室。
（3）指导教师对每份实验报告进行批改、评分将成绩登录在册。
指导教师根据学生实验过程、操作情况、实验结果、实验报告质量、创新性和工作态度等给出考核成绩，成绩评定实行优秀、良好、中等、及格和不及格五个等级，不及格者需重新做实验。
（4）该课程所有实验结束后，进行一次综合性考核，指导教师根据学生的实验及报告给出考核成绩，然后与平时成绩结合（平时成绩60%，期末考核40%）给出学生的最终实验成绩。
实验课成绩占课程总成绩的15%。
上机讲座
1.灰度图像的显示
（1）256色下显示64级灰度图像
调色板设置：
R=G=B=I=0-63
可显示64级真灰度。
（2）16、24或32位真彩下同理可显示更多灰度级的灰度图像。
（3）Windows下可显示格式为*.bmp、*.pcx、*.jpg和*.gif等Windows能识别并能显示的格式图像。
2.图像处理用图像数据
（1）无格式图像
图像处理中，常使用无格式（不带格式）图像数据。
（2）上机给定无格式图像数据
①人头像：
lena.img
256×256×8（分辨率/大小：
256×256，灰度级：
28=256级）。
②显微医学细胞图像：
cell_128.img
128×128×8（分辨率/大小：
128×128，灰度级：
28=256级）。
③指纹图像：
fing_128.img
128×128×8（分辨率/大小：
128×128，灰度级：
28=256级）。
3.图像获取、转换及输出
（1）图像获取
①数码照（摄录）相机→数字图像→计算机；
②照片或其它类型光学图像→图像扫描仪→计算机；
③计算机中显示图像的截取和拷贝；
④自行产生。
（2）图像或处理结果图像的输出
①常见格式图像（如*.bmp、*.pcx、*.jpg和*.gif等）可用支持这些格式图像的Windows等来显示、打印等；
②编程显示；
③无格式图像输出（显示、存盘、图文混排、打印等）
4.MATLAB命令简介
MATLAB的命令很多很难记，为了帮助用户找到命令，MATLAB通过其广泛的在线帮助功能提供帮助。
这些功能主要有三种形式：
help命令（在命令窗口中输入help…,回车即可），或者使用helpwin命令显示帮助窗口，该帮助窗口提供所有命令的帮助。
lookfor命令（提供了一种通过一般的关键词找到MATLAB命令和帮助标题的方式）；还可交互使用help菜单条。
（1）常用命令
clea—无条件删除MATLAB工作空间中的变量。
ans—（answer的缩写）用于结果的缺省变量名。
axis—用于设置影响当前坐标轴对象的相关值。
所谓当前坐标轴对象，即最后创建的坐标轴或最后用鼠标点击选中的坐标轴。
plot—图形绘制命令，如：
plot（Y）,Y是一个矩阵，则以矩阵的每个行列为线条绘制图形，plot（x,y），x,y为矢量，则绘制矢量y相对于矢量x的图形。
等等，还可以有其他参数。
subplot（x,y,z）—该命令用于创建一个图形框。
x代表行数，y代表列数，z为第z个图形。
例如subplot（2,2,1）。
title（‘…’）—给输出图像加标题。
abs（）—按所操作的变量可以计算复数的幅值或者实数的绝对值。
exp—表示指数。
clc—清除命令窗。
%—起到文本注释的作用，其后的内容将不被执行。
（2）显示图像
image（C）—将矩阵C作为图像显示，其元素可以是双精度型的或者是unit8型的数据。
imagesc—调整数据并显示成图像。
它可以对其数据进行伸缩调整以充分利用全部的颜色图。
imshow—也用于显示图像,根据其参数不同，可以有不同的显示功能。
例如：
imshow（I,[low,high]）可以显示给定显示图像的灰度范围；imshow（filename）可以显示filename所指定的图像文件中的图像。
该函数功能很大，可自行查书或利用前面讲的help命令。
注意：
给文件起名字时，不能只是使用数字。
例如：
1.m
在执行时，命令窗口中会出现：
ans=1,而不是执行了该文件。
在编写程序时要求我们一定不可直接调用MATLAB工具箱里的现成的工具，要自己通过编程来实现所要求的功能。
实验一图像变换及频域滤波
1.实验任务
（1）编写快速傅里叶变换算法程序，验证二维傅里叶变换的平移性和旋转不变性；
（2）实现图像频域滤波，加深对频域图像增强的理解；
（3）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：
方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2.实验环境
Windws2000/XP
3.开发工具
（1）MATLAB6.x
（2）VisualC++、VisualBasic或其它
4.实验内容及步骤
（1）产生如图3.1所示图像
（128×128大小，暗处=0，亮处=255），用MATLAB中的fft2函数对其进行FFT：
①同屏显示原图
和
的幅度谱图；
②若令
，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；
③若将
顺时针旋转45度得到
，试显示
的幅度谱，并与
的幅度谱进行比较。
（2）对如图3.2所示的数字图像lena.img（256×256大小、256级灰度）进行频域的理想低通、高通滤波，同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。
实验二空间域图像增强
1.实验任务
（1）了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）；
（2）通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；
（3）使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；
（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：
方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2.实验环境
Windws2000/XP
3.开发工具
（1）MATLAB6.x
（2）VisualC++、VisualBasic或其它
4.实验内容及步骤
对如图4.1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img和cell_128.img进行如下处理：
（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。
（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。
①不加门限；
②加门限
，（其中
）
实验三图像边缘检测
1.实验任务
（1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理；
（2）编写程序使用Laplacian算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质；
（3）掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果；
（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：
方案、编程、调试、结果、分析、结论。
2.实验环境
Windws2000/XP
3.开发工具
（1）MATLAB6.x
（2）VisualC++、VisualBasic或其它
4.实验内容及步骤
对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.img（如图5.1所示）进行如下处理：
（1）对原图像进行锐化处理，显示处理前、后图像：
用Laplacian算子进行锐化，分
和
两种情况，各按如下不同情况给出处理结果，并回答提出的问题：
①
②
问题：
和
、
之间有何关系？
代表图像中的哪些信息？
由此得出图像锐化的实质是什么？
（2）分别利用Roberts、Prewitt和Sobel边缘检测算子，对原图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。
实验报告格式
实验报告
实验名称
课程名称
数字图像处理
姓名
成绩
班级
学号
日期
地点
备注：
1.实验目的
2.实验环境（软件、硬件及条件）
3.实验方法
4.实验分析
5.实验结论
附件
1.
2.
实验结果参考
实验一图像变换及频域滤波
（1）①产生的图像
与
的幅度谱图如下：
（1）②令
，则图像
与
的幅度谱图如下：
（1）③若将
顺时针旋转45°得到
，则
及
的幅度谱图如下：
（2）a.对数字图像lena.img进行频域的理想低通，同屏显示原图、幅度谱图和低通滤波的结果图。
其中，取理想低通滤波的半径R分别为88、24、11和5。
原图像及其频谱图
R=88时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=24时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=11时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
R=5时的理想低通滤波结果图和滤波频谱图
当R=5时，滤波后的图像很模糊，无法分辨；
当R=11时，滤波后的图像比较模糊，但基本能分辨出人脸的形状；
当R=24时，滤波后的图像有些模糊，能分辨出脸上的器官轮廓，但由于理想低通滤波器在频域的锐截止特性，滤波后的图像有较明显的振铃现象；
当R=88时，滤波后的图像比较清晰，但高频分量损失后，图像边沿与文字变的有些模糊，在图像的边框附近仍有振铃现象。
（2）b.对数字图像lena.img进行频域的理想高通，同屏显示原图、幅度谱图和高通滤波的结果图。
其中，取理想高通滤波的半径R分别为2、8和24：
原图像及其频谱图
R=2时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
R=8时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
R=24时的理想高通滤波结果图和滤波频谱图
注：
对理想高通滤波后的图像用直接灰度变换方法作了灰度范围的扩展。
当R=2时，滤波后的图像无直流分量，但灰度的变化部分基本上都保留了；当R=8时，滤波后的图像在文字和图像边缘部分的信息仍然保留；当R=24时，滤波后的图像只剩下文字和白条边缘等信号突变的部分。
实验二空间域图像增强
（1）①对fing_128.img作直方图均衡化处理，处理前后的图像与直方图如下：
原图像及其直方图
均衡化处理后的图像及其直方图
由于原图像中目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素总数比较多，经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级得到扩展，对比度加强，使整个图像得到增强。
（1）②对cell_128.img作直方图均衡化处理，处理前后的图像与直方图如下：
原图像及其直方图
均衡化处理后的图像及其直方图
由于原图像中目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素总数比较少，而所占的灰度等级比较多，因此图像的对比度比较好，亮度比较大，整体图像清晰。
经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级被压缩，对比度减弱，反而使目标物变的难以辨认。
数字图像均衡化后，其直方图并非完全均匀分布，这是因为图像的象素个数和灰度等级均为离散值；而且均衡化使灰度级并归，因此，均衡化后，其直方图并非完全均匀分布。
（2）对cell_128.img和fing_128.img加入高斯白噪声，mx=0，σ=0.01，显示4-邻域平均处理前后的图像。
可以看到，对加噪图像进行4-邻域平滑后，去处了大部分的噪声，但也使目标物边缘变的模糊。
加门限后，目标物的边缘得到加强。
实验三图像边缘检测
（1）对lena.img进行Laplacian变换，当
和
时，分别求出
和
的图像如下：
、
时
的图像
、
时
的图像
因为
，所以
、
和
之间有以下关系：
代表了原图像中的二阶梯度信息；
是边缘增强后的数字图像；
由此可以得出：
图像锐化的实质是将原图像与梯度信息叠加（梯度信息所占的比例由
的大小决定，
值越大则梯度信息所占的比例越大），相当于对目标物的边缘进行了增强。
（2）分别利用Roberts、Prewitt和Sobel算子对lena.img进行边缘检测，结果如下：
由前两图可见，使用加权平均差分的Sobel算子性能最好，使用平均差分的Prewitt算子性能稍差，使用4点差分的Roberts算子性能最差。
参考文献
[1]R.C.Gonzalez&R.EWoods.DigitalImageProcessing（2E）.PrenticeHallPTR，2002
中译本：
阮秋琦等译.数字图像处理（第二版）.北京：
电子工业出版社，2005.3
[2]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）.北京：
电子工业出版社，2005.9
[3]K.R.Castleman.数字图像处理.朱志刚等译.北京：
电子工业出版社，1998.9
[4]章毓晋.图象工程（上册）—图象处理和分析.北京：
清华大学出版社，2003.7
[5]何斌.VisualC++数字图像处理（第二版）.北京：
人民邮电出版社，2002.1
升级会员 