毕业设计160基础强化训练报告.docx
《毕业设计160基础强化训练报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《毕业设计160基础强化训练报告.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
毕业设计160基础强化训练报告
基础强化训练任务书
学生姓名：
专业班级：
指导教师：
工作单位：
题目:
基础强化训练—二维数据（蝴蝶灰度图像）的统计分析及变换处理
基础强化训练目的
1较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法；
2能够运用相关软件进行模拟分析；
3掌握基本的文献检索和文献阅读的方法；
4提高正确地撰写论文的基本能力。
训练内容和要求
1采集一幅像素大于64*64黑白图像；
2常规的数学统计数据处理：
计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图；
3数据分析常用算法：
FFT（傅立叶变换）
初始条件
1MATLAB软件
2数字信号处理与图像处理基础知识
时间安排：
第21周，安排任务（鉴3-204，7月14日）
第21周，仿真设计（鉴主13楼计算机实验室）
第21周，完成（答辩，提交报告，演示）
指导教师签名：
2008年7月14日
系主任（或责任教师）签名：
年月日
目录
摘要1
Abstract2
1数据采集3
1.1灰度图像的选择3
1.2图像的输入与输出4
2数据统计处理5
2.1均值计算5
2.2标准差计算5
2.3方差计算5
2.4灰度直方图6
3快速傅立叶变换7
3.1原理介绍7
3.2仿真结果7
4离散余弦变换9
4.1原理介绍9
4.2仿真结果9
5心得体会11
参考文献12
摘要
MATLAB是一种数学工具软件，它以矩阵运算为经济基础，把计算、可视化、程序设计有机地融合到一个简单易学的交互式工作环境中。
它拥有功能强大、丰富的函数工具箱，可以实现科学计算、符号运算、算法研究、数学建模和仿真、数据分析和可视化、科学工程绘图以及图形用户界面设计等强大功能。
MATLAB支持的基本图像类型有：
RGB图像、灰度图像、二值图像和索引图像。
相关MATLAB函数：
imread；imshow；fft;fft2;dct;dct2;dwt;dwt2;std;std2;mean;mean2;hist等。
Abstract
MATLABisamathematicaltool,ithasmatrixoperationsfortheeconomicbaseofthecalculation,visualization,programmingandorganicallyintegratedintoasimpletolearn,interactiveworkenvironment.Ithasapowerful,richtoolboxfunctioncanbeachievedscientificcomputing,symbolscomputing,algorithmresearch,mathematicalmodelingandsimulation,dataanalysisandvisualizationofscientificengineeringdrawingsandgraphicaluserinterfacedesign,andotherpowerfulfeatures.MATLABsupportthebasicimagetypes:
RGBimages,grayimage,theimageandvalueoftheindeximage.MATLABrelatedfunctions:
imread;imshow;fft;fft2;dct;dct2;dwt;dwt2;std;std2;mean;mean2;hist,andsoon.
1数据采集
MATLAB是一种数学工具软件，它以矩阵运算为经济基础，把计算、可视化、程序设计有机地融合到一个简单易学的交互式工作环境中。
它拥有功能强大、丰富的函数工具箱，可以实现科学计算、符号运算、算法研究、数学建模和仿真、数据分析和可视化、科学工程绘图以及图形用户界面设计等强大功能。
MATLAB支持的基本图像类型有：
RGB图像、灰度图像、二值图像和索引图像。
1.1灰度图像的选择
灰度图像被保存在一个m*n的无符号8位整数型矩阵（灰度矩阵）中，m、n分别表示图像的行列数。
矩阵中的每个元素代表一个像素，其像素值域为区间[0,255]中的整数值，0表示黑，255表示白。
在MATLAB中输入函数info=imfinfo（img）查看图像属性。
>>info=imfinfo（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）
info=
Filename:
'd:
\matlab7\work\hudie.jpg'
FileModDate:
'29-Jun-200823:
50:
06'
FileSize:
21900
Format:
'jpg'
FormatVersion:
''
Width:
93
Height:
100
BitDepth:
8
ColorType:
'grayscale'
FormatSignature:
''
NumberOfSamples:
1
CodingMethod:
'Huffman'
CodingProcess:
'Sequential'
Comment:
{}
选择的灰度图像如图-1所示：
图-1所选灰度图像
1.2图像的输入与输出
在MATLAB中图像文件的输入为：
img=imread（filename）——读入指定图像文件到img图像矩阵。
filename为一字符串，由盘符、路径、文件名、扩展名组成。
图片文件的输出为：
imshow（img）显示图像img，可以是彩色图像、灰度图像、二值图像。
具体输入如下:
>>gray_img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
>>figure;imshow（gray_img）;
图-2图像的输出
2数据统计处理
在MATLAB中输入如下指令可以得到灰度图像的像素矩阵：
>>gray_img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
>>figure;imshow（gray_img）;
>>gray_img
gray_img=
Columns1through15
2.1均值计算
m=mean2（img）——计算图像矩阵img的均值。
对图像矩阵的所有像素求均值。
对彩色图像而言，对3个图像分量矩阵的所有像素求均值，返回值为双精度标量。
结果如下：
>>img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
>>m=mean2（img）
m=
43.8883
2.2标准差计算
s=std2（img）——计算图像矩阵img的标准差。
对图像矩阵的所有像素求标准差。
对彩色图像而言，对3个图像分量矩阵的所有像素求标准差，返回值为双精度标量。
结果如下：
>>img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
>>s=std2（img）
s=
76.5792
2.3方差计算
v=var（img）——计算图像矩阵img的方差。
结果如下：
>>img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
v=var（double（img（:
）））
v=
5.8644e+003
2.4灰度直方图
imhist（gray_img）——显示灰度图像gray_img的直方图。
指令为imhist（imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）），显示结果如图-3。
图-3灰度直方图
3快速傅立叶变换
傅里叶变换是对线性系统进行分析的一个有力工具，它将图像从空域变换到频域，使我们能够偶偶定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪声、显示点等的作用（效应）。
把傅里叶变换低的理论同其物理解释相结合，将有助于解决大多数图像处理问题。
3.1原理介绍
通常计算一维DFT所需的乘法和加法操作的次数是N2次，因为它把所有复指数值都存在一张表中，这样的计算量实在太大；而快速傅里叶变换将DFT计算式分解，可以将操作降到（Nib（N））数量级；尤其当N是2的幂（即N=2p，其中p是整数）时，计算效率最高，实现起来也最简单。
其算法思想是：
先将原图像进行转置，按行对转置后的图像矩阵作一维FFT，将此变换所得到的中间矩阵再转置，再按行对装置后的中间矩阵作一维FFT，最后得到的就是二维FFT。
3.2仿真结果
作如下操作可得到傅里叶变换后的图形，见图-4.
>>img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
>>fft_img=ifft2（img）;
>>imshow（fft_img）
图-4傅里叶变换后的图
作如下操作可得到频移后的傅里叶变换矩阵的三维图，见图-5.
img=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
fft_img=fft2（img）;
figure;
mesh（abs（fftshift（fft_img）））;
图-5频移后的傅里叶变换矩阵的三维图
4离散余弦变换
4.1原理介绍
离散余弦变换，尤其是它的第二种类型，经常被信号处理和图像处理使用，用于对信号和图像（包括静止图像和运动图像）进行有损数据压缩。
这是由于离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性:
大多数的自然信号（包括声音和图像）的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分，而且当信号具有接近马尔科夫过程（Markovprocesses）的统计特性时，离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换（Karhunen-Loève变换--它具有最优的去相关性）的性能。
dct2函数
功能：
二维DCT变换
格式：
B=dct2（A）
B=dct2（A,m,n）
B=dct2（A,[m,n]）
说明：
B＝dct2（A）计算A的DCT变换B，A与B的大小相同；B＝dct2（A,m,n）和B=dct2（A,[m,n]）通过对A补0或剪裁，使B的大小为m×n。
4.2仿真结果
x=imread（'d:
\matlab7\work\hudie.jpg'）;
dct_x=dct2（x）;
subplot（1,2,1）;mesh（dct_x）;
y=uint8（abs（dct_x））;
subplot（1,2,2）;imshow（y）;
图-6余弦变换得到的图像
5心得体会
MATLAB是由MathWorks公司开发的数学分析工具，它以矩阵作为基本数据单位，适用于线性代数、数理统计、数字信号处理、动态系统仿真、自动控制等领域。
在这次设计中进行仿真时使用的版本是MATIAB7，它主要由主程序和各种工具包组成，其中主程序包含数百个内部核心函数，工具包则负责各部分功能的实现。
MATLAB在输入输出方面都很方便，它拥有功能强大、丰富的函数工具箱，可以实现科学计算、符号运算、算法研究、数学建模和仿真、数据分析和可视化、科学工程绘图以及图形用户界面设计等强大功能。
通过这次基础强化训练，我学会了MATLAB的基本使用方法和使用MATLAB软件进行图像分析的基本步骤及函数的使用，对常用的数据分析与处理原理及方法有了较为全面的了解，能够运用软件进行模拟分析。
在设计过程中碰到许多不同的问题，与理论有所差距，明白理论和实践还是有差距的，我们不能只学理论而不实践，要多结合理论进行实践，这样才更加理解掌握知识，把理论应用于实践，从实践中得出结论。
参考文献
[1]常华.仿真软件教程——Multisim和MATLAB.清华大学出版社.2006.
[2]陈杨.MATLAB图形编程与图像处理.西安电子科技大学出版社.2002.
[3]王家文.MATLAB6.5图形图像处理.国防工业出版社.2004.
[4]闫敬文.数字图像处理（MATLAB版）.国防工业出版社.2007.
[5]郝文化.MATLAB图形图像处理应用教程.中国水利水电出版社.2004.
本科生基础强化训练成绩评定表
姓名
施瑞
性别
男
专业、班级
通信工程0604班
题目：
基础强化训练—二维数据（蝴蝶灰度图像）的统计分析及变换处理
答辩或质疑记录：
成绩评定依据：
最终评定成绩（以优、良、中、及格、不及格评定）
指导教师签字：
年月日
升级会员 