当前位置:文档之家› Duanxx的图像处理学习:图像变换 三维变换及其齐次坐标表示

Duanxx的图像处理学习:图像变换 三维变换及其齐次坐标表示

Duanxx的图像处理学习:图像变换 三维变换及其齐次坐标表示
Duanxx的图像处理学习:图像变换 三维变换及其齐次坐标表示

Duanxx的图像处理学习:

图像变换三维变换及其齐次坐标表示

——Duanxx

——2014-10-15

目录

1 平移及比例变换 (2)

2 旋转变换 (2)

2.1 绕轴旋转 (2)

2.2 一般三维旋转 (3)

三维空间变换的齐次坐标表示和二维空间变换相似,仅仅是在二维的基础上再添加一个维度。

1 平移及比例变换

三维空间的平移变换为:

T=[

10

01

00

00 00

t x t y

10

t z1

]

三维空间的比例变换为:

S=[S110

0S22

00

00 00

00

S330

01

]

而相对于给定点P(t x,t y,t z)的比例变换则为:

S=[

1 0

0 1

0 0

0 0

00

?t x?t y

10

?t z1

][

S110

0S22

00

00

00

00

S330

01

][

10

01

00

00

00

t x t y

10

t z1

]=

[

S110

0 S22

0 0

0 0

00

t x(1?S11)t y(1?S22)

S330

t z(1?S33)1

]

2 旋转变换

三维空间的旋转变换为:

在旋转变换中涉及方向问题,这里采用右手坐标系(可参考《Duanxx的数学知识:右手坐标系》),相应的坐标轴的正方向向原点看过去,绕轴的逆时针方向为正方向。

假如,我们是绕x轴转θ角度,那么,x轴上的数值自然是不会改变的,所改变的只有y轴和z轴上的数值,在《Duanxx的图像处理学习:图像变换二维变换及其齐次坐标表示》的1.3中,有二维的旋转变换的证明,这里虽然增加了一个维度,但是由于绕轴旋转时,所绕的那个轴上的数据是不变的,所以,这里绕轴旋转的其次坐标表示很容易得到:

2.1 绕轴旋转

绕x轴逆时针变换为:

沿x轴看过去的坐标系为:y-z坐标系

R x=[

10

0cosθ

00

sinθ0 0?sinθ

00

cosθ0

01

]

绕y轴逆时针变换为:

这里需要注意一下,在绕y轴旋转时,沿y轴看过去的坐标系为:z-x坐标系,和另外两个坐标系反了。

R y=[cosθ0

01

?sinθ0

00 sinθ0

00

cosθ0

01

]

绕z轴逆时针变换为:

沿z轴看过去的坐标系为:x-y坐标系

R z=[

00

0cosθ

00

sinθ0 0?sinθ

00

cosθ0

01

]

同理,很容易可以知道,绕x、y、z轴的顺时针变换为:绕x轴顺时针变换为:

R x=[10

0cosθ

00

?sinθ0 0sinθ

00

cosθ0

01

]

绕y轴顺时针变换为:

R y=[

cosθ0

01

sinθ0

00?sinθ0

00

cosθ0

01

]

绕z轴顺时针变换为:

R z=[00

0cosθ

00

?sinθ0 0sinθ

00

cosθ0

01

]

2.2 一般三维旋转

一般的三维旋转指的是旋转变换是绕空间中任意的轴做旋转变换,这里可以使用平移变换和绕轴变换的复合变换得到其变换矩阵。

在给定了旋转轴和旋转角后,主要可以通过下面三步来实现最终变换:

Step1:平移和旋转给定的旋转轴,使得给定的旋转轴与某一坐标轴重合

Step2:让图像绕着上面的坐标轴完成指定的旋转

Step3:使用对Step1的逆变换使得给定的旋转轴回到原始位置

比如:已知旋转轴为I,它和三轴之间的夹角分别是αβγ,

旋转角度为θ

旋转轴I上的点P r(x r,y r,z r)为旋转的中心点,

其旋转过程如下:

Step1:将旋转中心P r (x r ,y r ,z r )平移到坐标原点

T 1=[1 0 0 1

00

0000

?t x ?t y

10?t z 1

]

Step2: 将I 轴绕Y 轴旋转θy 的角度,使得I 轴和YZ 平面重合,注意这里的θy 需要我们根据αβγ值计算出来。

为了方便理解,这里我画了下面这个图,注意,图中是左手坐标系,只是为了方便看才这样画的,但不影响结果。其中,BG 就是转轴I 。容易知道,∠GBD =α,∠GBC =β,∠GBA =γ,假设BG 的长度为L ,那么BD=L*cos α,BC=L*cos β,BA=L*cos γ,而要将BG 旋转到面YZ 上,就相当于将面BGC 旋转到面AFCB 上,其旋转角度θy 为∠FCG ,

很容易知道:

sinθy =√BD 2+BA 2

2

=2+cosγ2

2

cosθy =

√BD 2+BA 22

=

√cosα2+cosγ2

2

再由2.1中绕y 轴逆时针变换的公式可知:

R 1=[cosθy 0

1?sinθy 000sinθy 000cosθy 001

]

Step3:将I 轴绕x 轴旋转θx 角度,同Y 轴重合。 在Step2的基础上有右边的图:

∠BGC =θx ,GC=√BD 2+BA 22

,BG=√BD 2+BA 2+BC 22

容易知道:

sinθx =

√BD 2+BA 2+BC 2

2=√cosα2+cosγ22

cosθx =√BD 2+BA 2+BC 2

2=cosβ

再由2.1中绕x轴逆时针旋转的公式可以知道:

R2=[

10

0cosθx

00

sinθx0 0?sinθx

00

cosθx0

01

]

Step4:将图像绕Y轴旋转θ角度后,根据2.1中的绕Y轴变换,其变换矩阵为:

R3=[cosθ0

01

?sinθ0

00 sinθ0

00

cosθ0

01

]

Step5:绕X轴旋转-θx角度,为Step3的逆过程:

R5=[10

0cosθx

00

?sinθx0 0sinθx

00

cosθx0

01

]

Step6:绕Y轴旋转-θy角度,为Step2的逆过程:

R6=[

cosθy0

01

sinθy0

00?sinθy0

00

cosθy0

01

]

Step7:将旋转中心P r(x r,y r,z r)平移到原来的位置:

T2=[1 0

0 1

00

00 00

t x t y

10

t z1

]

其最终的复合矩阵为:

T=T1?R1?R2?R3?R4?R5?R6*T2

在变换过程中的中间变量:sinθy,cosθy,sinθx,cosθx通过上面画图后的方法可以很直观的得到,但是计算比较的麻烦。我们可以这样考虑这个问题:考虑在旋转轴I上有一个单位向量n,它在三个坐标轴上的投影为n1,n2,n3,这里在去Y轴上一个单位向量首先将它绕x轴旋转-θx角度,然后在将它绕y轴旋转-θy角度,那么这个Y轴上的单位向量就会和I轴上的单位向量重合,其变换过程为:

[n1 n2 n3 1] = [0 1 0 1]* [10

0cosθx

00

?sinθx0

0sinθx

00

cosθx0

01

]?[

cosθy0

01

sinθy0

00

?sinθy0

00

cosθy0

01

]

=[ sinθx?sinθy cosθx ?sinθx?sinθy]

即:n1 = sinθx?sinθy n2= cosθx n3=?sinθx?sinθy

这里就很容易的可以吧sinθy,cosθy,sinθx,cosθx解出来了。

数字图像处理实验四图像几何变换

课程名称数字图像处理与分析 实验序号实验4 实验项目图像几何变换 实验地点 实验学时实验类型 指导教师实验员 专业班级 学号姓名 2017年9月25日

成绩: 教 师 评 语

三、实验软硬件环境 装有MATLAB软件的电脑 四、实验过程(实验步骤、记录、数据、分析) 1、图片比例缩放 代码: I=imread('11.jpg'); J=imresize(I,1.25); J2=imresize(I,1.25,'bicubic'); imshow(I); figure,imshow(J); figure,imshow(J2); Y=imresize(I,[100150],'bilinear');%Y=imresize(I,[mrows ncols],method)---返回一个指定行列的图像。若行列比与原图不一致,输出图像将发生变形。 figure,imshow(Y) %nearest,bilinear,bicubic为最近邻插值、双线性插值、双三次插值方法。默认为nearest。 运行结果: 分析:由实验结果可知,实现了图片放大和缩小的效果。 2、图像旋转 代码:

J=imrotate(I,32,'bilinear');%J=imrotate(I,angle,method,’crop’)------crop用于剪切旋转后增大的图像部分,返回和原图大小一样的图象。 imshow(I); figure,imshow(J) 运行结果: 分析:由实验结果可知,实现了图片旋转的效果 3、图像剪切 代码:

J=imcrop(I); figure(1),imshow(I);title('yuantu'); figure(2),imshow(J);title('croptu') J1=imcrop(I,[604010090]);%对指定区域进行剪切操作figure(3),imshow(J1);title('croptu2'); 运行结果: 运行代码后,出现如下界面,选中要裁剪的区域,双击被选中的区域 出现以下界面:

数字图像处理课程设计-小波变换

摘要 小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支,素有“数学显微镜”的美称。它是继1822年傅立叶提出傅立叶变换之后又一里程碑式的领域,解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题。小波变换可以使得信号的低频长时特性和高频短时特性同时得到处理,具有良好的局部化性质,能有效地克服傅氏变换在处理非平稳复杂信号时存在的局限性,具有极强的自适应性,因此在图像处理中具有极好应用价值。本设计主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩技术,并运用Matlab软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的。分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果。 关键词:小波变换;Matlab;图像分解;图像压缩

目录 摘要 ..................................................................................................... I 第1章绪论 (1) 1.1设计背景 (1) 1.2设计要求 (1) 1.3设计思路简介 (1) 第2章小波变换处理图像设计过程 (2) 2.1小波变换的分解和重构算法 (2) 2.2小波变换在图像压缩中的应用 (4) 第3章软件设计与仿真 (6) 3.1MATLAB程序 (6) 3.2结果及分析 (7) 第4章总结与展望 (9) 参考文献 (10)

第1章绪论 1.1设计背景 小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,经过近10年的探索研究,重要的数学形式化体系已经建立,理论基础更加扎实。与Fourier变换相比,小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。小波分析是一个新的数学分支,它是泛函分析、Fourier分析、样调分析、数值分析的完美结晶;小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术,它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。 1.2设计要求 利用小波变换的基本原理在MATLAB环境下编写程序对静态图像进行分解并压缩,并观察分析其处理效果。 1.3设计思路简介 一个图像作小波分解后,可得到一系列不同分辨率的子图像,不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的。高分辨率(即高频)子图像上大部分点都接近于0,越是高频这种现象越明显。对一个图像来说,表现一个图像最主要的部分是低频部分,所以利用小波分解就可以达到去掉图像的高频部分而只保留低频部分的目的。 MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其它编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 本设计利用MATLAB工具箱中的Wavele Toolbox——小波工具箱对图像进行小波变换。

三维图像处理系统组成及实现方案

三维图像处理系统组成及实现方案 三维图像信息处理一直是图像视频处理领域的热点和难点,目前国内外成熟的三维信息处理系统不多,已有的系统主要依赖高性能通用PC完成图像采集、预处理、重建、构型等囊括底层和高层的处理工作。三维图像处理数据量特别大、运算复杂,单纯依靠通用PC很难达到实时性要求,不能满足现行高速三维图像处理应用。 本系统中,采用FPGA实现底层的信号预处理算法,其处理数据量很大,处理速度高,但算法结构相对比较简单,可同时兼顾速度和灵活性。高层处理算法数据量较少、算法结构复杂,可采用运算速度快、寻址方式灵活、通信机制强大的DSP实现[1,4]。 1 三维图像处理系统组成 1.1 硬件系统构成 该系统由五个模块组成,如图1所示。 系统信息处理流程见图2所示。CCD摄像机采集的多路模拟视频信号经MAX440按需要选定后,送入模数视频转换器SAA7111A将摄像机输出的模拟全电视信号CVBS转换成数字视频信号;之后视频信号流入图像预处理器Spartan XC3S400,经过提取中心颜色线、提取激光标志线和物体轮廓线的预处理后,配送到两片TS201进行定标参数计算、坐标计算、三维重建、数据融合以及三维构型的核心运算;最后将DXF文件数据经由PCI接口传送到PC,完成三维图像变换和显示等最终处理;整个系统的逻辑连接和控制以及部分数据交换由另一片FPGA来完成[1]。 在体系结构设计上,FPGA处理器采用SIMD结构,在一个控制单元产生的控制信号下,数据通路中的三个算法并行运行。由于该系统要求处理速度较高,因而在数据通路中采用了流水线技术以提高速度。此外,本系统中为图像存储采用了许多大容量高速FIFO,以达到减少地址线,简化控制的目的。 1.2 处理器芯片 为满足系统大数据量快速处理的要求,三款核心芯片均为最新高性能产品,其硬件方面的

数字图像处理实验二 图像灰度变换

实验二 图像灰度变换实验一、 实验目的熟悉亮度变换函数的使用熟悉灰度图像的直方图的表示;掌握图像增强的基本方法:灰度变换、直方图均衡;二、实验内容灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理;灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像增强。三、实验原理1.函数imadjust 函数imadjust 是对灰度图像进行亮度变换的基本命令,语法为: g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f 中的亮度值(灰度值)映射到新图像g 中,即将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之间的值。low_in 以下的灰度值映射为low_out ,high_in 以上的灰度值映射为high_out ,函数imadjust 的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间,[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out 小于low_out ,则输出图像会反转。 参数gamma 指定了曲线(变换函数)的形状,若gamma 小于1,则映射被加权至更高(更亮)的输出值;若gamma 大于1,则映射被加权至更低(更暗)的输出值。若省略了函数的参量gamma ,则gamma 默认为1——即线性映 射。 >>f = imread(‘filename’)>>imshow(f)>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转>>figure, imshow(g1) %figure 命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma 值 >>figure, imshow(g3)

数字图像处理复习题

第一章绪论 一.选择题 1. 一幅数字图像是:( ) A、一个观测系统 B、一个有许多像素排列而成的实体 C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示:考虑图像和数字图像的定义 2. 半调输出技术可以:( ) A、改善图像的空间分辨率 B、改善图像的幅度分辨率 C、利用抖动技术实现 D、消除虚假轮廓现象。 提示:半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 3. 一幅256*256的图像,若灰度级数为16,则存储它所需的比特数是:( ) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示:表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。 4. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于:( ) A、图像的灰度级数不够多造成的 B、图像的空间分辨率不够高造成 C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示:平滑区域内灰度应缓慢变化,但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃,图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 5. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的:() A、图像的幅度分辨率过小 B、图像的幅度分辨率过大 C、图像的空间分辨率过小 D、图像的空间分辨率过大 提示:图像中的木刻效果指图像中的灰度级数很少 6. 以下图像技术中属于图像处理技术的是:()(图像合成输入是数据,图像分类输出 是类别数据) A、图像编码 B、图像合成 C、图像增强 D、图像分类。 提示:对比较狭义的图像处理技术,输入输出都是图像。 解答:1.B 2.B 3.A 4.A 5.A 6.AC 二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面,请列出并简述其中的4种。 2. 什么是图像识别与理解? 3. 简述数字图像处理的至少3种主要研究内容。 4. 简述数字图像处理的至少4种应用。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 解答: 1. ①图像数字化:将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强:将一幅图像中的有用信息进行增强,同时对其无用信息进行抑制,提高图像的可观察性。③图像的几何变换:改变图像的大小或形状。④图像变换:通过数学映射的方法,将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解:通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后,将其所期望获得的目标物进行提取,并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息,就需要先将照片上的人脸检测出来,进而将

数字图像处理课后题答案

1. 图像处理的主要方法分几大类 答:图字图像处理方法分为大两类:空间域处理(空域法)和变换域处理(频域法)。 空域法:直接对获取的数字图像进行处理。 频域法:对先对获取的数字图像进行正交变换,得到变换系数阵列,然后再进行处理,最后再逆变换到空 间域,得到图像的处理结果 2. 图像处理的主要内容是什么 答:图形数字化(图像获取):把连续图像用一组数字表示,便于用计算机分析处理。图像变换:对图像进 行正交变换,以便进行处理。图像增强:对图像的某些特征进行强调或锐化而不增加图像的相关数据。图 像复原:去除图像中的噪声干扰和模糊,恢复图像的客观面目。图像编码:在满足一定的图形质量要求下 对图像进行编码,可以压缩表示图像的数据。图像分析:对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而获 得所需的客观信息。图像识别:找到图像的特征,以便进一步处理。图像理解:在图像分析的基础上得出 对图像内容含义的理解及解释,从而指导和规划行为。 3. 名词解释:灰度、像素、图像分辨率、图像深度、图像数据量。 答:像素:在卫星图像上,由卫星传感器记录下的最小的分立要素(有空间分量和谱分量两种)。通常,表 示图像的二维数组是连续的,将连续参数 x,y ,和 f 取离散值后,图像被分割成很多小的网格,每个网格 即为像素 图像分辨率:指对原始图像的采样分辨率,即图像水平或垂直方向单位长度上所包含的采样点 数。单位是“像素点/单位长度” 图像深度是指存储每个像素所用的位数,也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素 可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色 数,或灰度图像中的最大灰度等级(图像深度:位图图像中,各像素点的亮度或色彩信息用二进制数位来表 示,这一数据位的位数即为像素深度,也叫图像深度。图像深度越深,能够表现的颜色数量越多,图像的 色彩也越丰富。) 图像数据量:图像数据量是一幅图像的总像素点数目与每个像素点所需字节数的乘积。 4. , 5. 什么是采样与量化 答:扫描:按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程。采样:将空间上连续的图像变成离散点的操作。 采样过程即可看作将图像平面划分成网格的过程。量化:将采样得到的灰度值转换为离散的整数值。灰度 级:一幅图像中不同灰度值的个数。一般取0~255,即256个灰度级 5.说明图像函数 的各个参数的具体含义。 答:其中,x 、y 、z 是空间坐标,λ是波长,t 是时间,I 是像素点的强度。它表示活动的、彩色的、三维 的视频图像。对于静止图像,则与时间t 无关;对于单色图像,则波长λ为常数;对于平面图像,则与坐 标z 无关。 1.请解释马赫带效应,马赫带效应和同时对比度反映了什么共同的问题 答:马赫带效应:基于视觉系统有趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象。同时对比度现象: 此现象表明人眼对某个区域感觉到的亮度不仅仅依赖它的强度,而与环境亮度有关 共同点: 它们都反映了人类视觉感知的主观亮度并不是物体表面照度的简单函数。 2. 色彩具有那几个基本属性描述这些基本属性的含义。 答:色彩是光的物理属性和人眼的视觉属性的综合反映。色彩具有三个基本属性:色调、饱和度和亮度 色调是与混合光谱中主要光波长相联系的(红绿蓝)饱和度表示颜色的深浅程度,与一定色调的纯度有关, 纯光谱色是完全饱和的,随着白光的加入饱和度逐渐减少。(如深红、浅红等)亮度与物体的反射率成正比。 颜色中掺入白色越多就越明亮,掺入黑色越多亮度越小。 { 3.什么是视觉的空间频率特性什么是视觉的时间特性 答:视觉的空间频率特性:空间频率是指视像空间变化的快慢。明亮的图像(清晰明快的画面)意味着有 ),,,,(t z y x f I λ=

数字图像处理试卷1.docx

-、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个?正确答案,并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者,该题不得分。每小题1分,共10分) (d )1 ?一幅灰度级均匀分布的图象,其灰度范围在[0, 255],则该图象的信息量为: a. 0 b.255 c.6 d.8 (b )2?图象与灰度直方图间的对应关系是: a.—一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 )3?下列算法屮属于局部处理的是: a.灰度线性变换b?二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )4 ?下列算法中属于点处理的是: a ?梯度锐化 b.二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )6.下列算法中属于图象平滑处理的是: a ?梯度锐化 b ?直方图均衡c?中值滤波 https://www.doczj.com/doc/0f8691944.html,placian 增强 )7下列图象边缘检测算子屮抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prcwitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 )8?釆用模板[?1 1]主要检测___ 方向的边缘。 a.水平b?45。 c ?垂直 d.l35° (d )9 ?二值图象屮分支点的连接数为: a.O b.l d.3 a )10?対一幅100U00像元的图象,若每像元用8 bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后 压缩图象的数据暈为40000bit,则图象的压缩比为: a.2:l b.3:l c.4:l d.l:2 二、填空题(每空1分,共15分) 1.图像锐化除了在空间域进行外,也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4■邻域和8■邻域o 3.直方图修正法包扌舌直方图均衡和直方图规定化两种方法。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过,从而实现图像平滑 &一般來说,采样间距越大,图象数据量一少,质量差;反之亦然。 三、名词解释(每小题3分,共15分)

基于小波变换的数字图像处理

基于小波变换的数字图像处理(MATLAB源代码) clear all; close all; clc; M=256;%原图像长度 N=64; %水印长度 [filename1,pathname]=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str(filename1)); subplot(2,2,1);imshow(image1); title('original image'); % orginal image for watermarking image1=double(image1); imagew=imread('dmg2.tif'); subplot(2,2,2);imshow(imagew);title('original watermark'); %original watermark %嵌入水印 [ca,ch,cv,cd] = dwt2(image1,'db1'); [cas,chs,cvs,cds] = dwt2(ca,'db1'); for i=1:N for j=1:N if imagew(i,j)==0 a=-1; else a=1; end Ca(i,j)=cas(i,j)*(1+a*0.03); end end IM= idwt2(Ca,chs,cvs,cds,'db1') ; markedimage=double(idwt2(IM,ch,cv,cd,'db1')); %显示嵌入后水印图像 subplot(2,2,3);colormap(gray(256));image(markedimage);title('marked image'); imwrite(markedimage,gray(256),'watermarked.bmp','bmp'); %提取水印 image1=imread(num2str(filename1));image1=double(image1); imaged=imread('watermarked.bmp'); [ca,ch,cv,cd] = dwt2(image1,'db1'); [cas,chs,cvs,cds]=dwt2(ca,'db1'); [caa,chh,cvv,cdd]=dwt2(imaged,'db1'); [caas,chhs,cvvs,cdds]=dwt2(caa,'db1'); for p=1:N for q=1:N

矩阵论——三维图形应用

矩阵在计算机三维图形变换中的应用

矩阵在计算机三维图形变换中的应用 摘要:论述如何利用矩阵的变换性质实现计算机的三维图形变换,主要是通过平移、缩放和旋转三种基本变换的组合来实现的,利用矩阵可以是图形处理高速化。 关键词:平移、缩放、旋转 1 引言 三维图形图像的处理,显示和形体构造需要使用三维几何变换,这些变换是通过基本的平移,缩放和旋转组合而成的,每一个变化都可以表示为矩阵变换的形式,通过矩阵的相乘或连续可以构造复杂的变换。 2 矩阵与图形变换 计算机对图形的处理,经常用到各种变换,若用解析式表示坐标变换,计算过程和缩放程序都很复杂,用矩阵表示图形的坐标变换,特别是复合变换就显得比较简单,利用矩阵进行计算,可使图形处理高速化。 事实上,对于一个空间图形,图形上每一个点都对应着唯一的坐标(x,y,z),它的标准化齐次坐标为一个四维的向量。 设T为4 X 4变换矩阵: 其个元素的性质为:a,b,c,d,e,f,g,h,i产生比例,反射,旋转,错位变换,l,m,n

产生沿x轴,y轴,z轴的平等移动。P,q,r产生透视变换,s产生全比例变换。 利用变换矩阵T可以对三维坐标进行各种变换,其基本关系式为: 一般地,对图形对平移变换的变换矩阵为: 其中l,m,n分别沿x轴,y轴,z轴的方向的平移量,其坐标关系式为: 对图形做比例变换矩阵为: a,e,i分别表示坐标x,y,z的放大率,其坐标关系为: 当a,e,i均等于1时,则变换矩阵为:

T= 1000 0100 0010 000s ?? ? ? ? ??? 这时T产生全比例变换,其中S为整个图形的放大率,当s>1时整个图形缩小,当s<1时整个图形放大。对图形作错移变换的变换矩阵为: T= 10 10 10 000 d g b h c f s ?? ? ? ? ??? 对图形作关于xoy平面的反射变换的变换矩阵为: T= 1000 0100 0010 0001?? ? ? ? - ??? 将图形绕x轴旋转角α的变换矩阵为: T= 1000 0cos sin0 0sin cos0 0001?? ? αα ? ?-αα ??? 将图形绕y轴旋转角α的变换矩阵为: T= cos0sin0 0100 sin0cos0 0001 α-α ?? ? ? ?αα ??? 如果要对图形连续施行几种变换,则它的变换矩阵就是几个相应变换后矩阵的乘积,如对点A(x,y,z)先作比例变换,然后再绕y轴旋转角α,则新旧坐标关系为:

数字图像处理实验报告

目录 实验一:数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二:图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三:图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四:图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot()函数、Figure()函数。 1)将MA TLAB目录下work文件夹中的forest、tif图像文件读出、用到imread,imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MA TLAB中的处理就就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。 2)将MA TLAB目录下work文件夹中的b747、jpg图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像,请自己编程与调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理 请自己编程与调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用imadjust函 数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。 2)对B进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。 3)对B进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。

数字图像处理课程设计报告

本科综合课程设计报告 题 目 ____________________________ 指导教师__________________________ 辅导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号__________________________ _______________________________ 院(部)____________________________专业________________班 ___2008___年 _12__月 _30__日 数字图像处理演示系统 信息科学与技术学院 通信工程 052

1 主要内容 1.1数字图像处理背景及应用 数字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。目前,图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理,处理程序和处理参数可变,故是一项通用性强,精度高,处理方法灵活,信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础,对某些常用功能进行界面化设计,便于初级用户的操作。 1.2 图像处理演示系统设计要求 能加载和显示原始图像,显示和输出处理后的图像; 系统要便于维护和具备可扩展性; 界面友好便于操作; 1.3 图像处理演示系统设计任务 数字图像处理演示系统应该具备图像的几何变换(平移、缩放、旋转、翻转)、图像增强(空间域的平滑滤波与锐化滤波)的简单处理功能。 1.3.1几何变换 几何变换又称为几何运算,它是图像处理和图像分析的重要内容之一。通过几何运算,可以根据应用的需要使原图像产生大小、形状、和位置等各方面的变化。简单的说,几何变换可以改变像素点所在的几何位置,以及图像中各物体之间的空间位置关系,这种运算可以被看成是将各物体在图像内移动,特别是图像具有一定的规律性时,一个图像可以由另外一个图像通过几何变换来产生。实际上,一个不受约束的几何变换,可将输入图像的一个点变换到输出图像中的任意位置。几何变换不仅提供了产生某些特殊图像的可能,甚至还可以使图像处理程序设计简单化。从变换性质来分可以分为图像的位置变换、形状变换等 1.3.2图像增强 图像增强是数字图像处理的基本内容之一,其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”的信息,削弱或去除不需要的信息,以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别,使处理后的图像对于特定应用而言,比原始图像更合适,或者为图像的信息提取以及其他图像分析技术奠定了基础。一般情况下,经过增强处理后,图像的视觉效果会发生改变,这种变化意味着图像的视觉效果得到了改善,某些特定信息得到了增强。

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类:按可见性(可见图像、不可见图像),按波段数(单波段、多波段、超波段), 按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字)。 3.图像处理:对图像进行一系列操作,以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块:采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示:f(x,y)=i(x,y)×r(x,y),照度分量0

数字图像处理报告 图像二值化

数字图像处理实验报告 实验二灰度变换 实验目的:通过实验掌握灰度变换的基本概念和方法 实验内容: 掌握基本的灰度变换:图像反转、对数变换、幂次变换和二值化1.图像反转、对数变换、幂次变换 I=imread('fengjing.jpg'); J=im2double(I); subplot(2,3,1),imshow(J); title('原图'); K=255-I; subplot(2,3,2),imshow(K); title('图象反转'); L=3.*log(1+J); subplot(2,3,3),imshow(L);title('图象对数,系数为3'); M=10.*log(1+J); subplot(2,3,4),imshow(M);title('图象对数,系数为10'); N=10.*(J.^0.2); subplot(2,3,5),imshow(N);title('图象指数变换,γ=0.2'); P=10.*(J.^2.5); subplot(2,3,6),imshow(P);title('图象指数变换,γ=2.5'); 2.图象二值化 方法一:

I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); [m,n]=size(I); for i=1:m for j=1:n if I(i,j)<128 I(i,j)=0; else I(i,j)>=128 & I(i,j)<256 I(i,j)=255; end end end subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');方法二: I=imread('fengjing.jpg'); % 确定大小subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图象'); J=find(I<128); I(J)=0; J=find(I>=128); I(J)=255; title('图像二值化(阈值为128)'); subplot(1,2,2),imshow(I);title('图象二值化');

《数字图像处理》习题参考答案与解析

《数字图像处理》习题参考答案 第1 章概述 1.1 连续图像和数字图像如何相互转换?答:数字图像将图像看成是许多大小相同、 形状一致的像素组成。这样,数字图像可以 用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像(连续图像)信号,再由模拟/数字转化器(ADC)得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化,而进一步将图像的幅度值(可能是灰度或色彩)整数化的过程称为量化。 1.2 采用数字图像处理有何优点?答:数字图像处理与光学等 模拟方式相比具有以下鲜明的特点: 1.具有数字信号处理技术共有的特点。(1)处理精度高。(2)重现性能好。(3)灵活性高。 2.数字图像处理后的图像是供人观察和评价的,也可能作为机器视觉的预处理结果。 3.数字图像处理技术适用面宽。 4.数字图像处理技术综合性强。 1.3 数字图像处理主要包括哪些研究内容?答:图像处理的任务是将客观世界的景象进 行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、 编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理,它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 1.4 讨论数字图像处理系统的组成。列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。 答:如图1.8,数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备(微计算机)、图像存储器、图像输出设备等组成。软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。 图1.8 数字图像处理系统结构 图 1

1.5 常见的数字图像处理开发工具有哪些?各有什么特点? 答.目前图像处理系统开发的主流工具为 Visual C++(面向对象可视化集成工具) 和 MATLAB 的图像处理工具箱(Image Processing Tool box)。两种开发工具各有所长且有 相互间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具,用它开 发出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装,提高 了代码的可重用性,大大缩短了应用程序开发周期,降低了开发成本。由于图像格式多且 复杂,为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上,VC++ 6.0 提供的动 态链接库 ImageLoad.dll 支持BMP、JPG、TIF 等常用6 种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱MATLAB 是由MathWorks 公司推出的用于数值计算的有力工具,是一种第四代计算机语言,它具有相当强大的矩阵运算和操作功能,力求使人们摆脱繁 杂的程序代码。MATLAB 图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数,灵活运用这些函数可 以完成大部分图像处理工作,从而大大节省编写低层算法代码的时间,避免程序设计中的重 复劳动。MATLAB 图像处理工具箱涵盖了在工程实践中经常遇到的图像处理手段和算法,如 图形句柄、图像的表示、图像变换、二维滤波器、图像增强、四叉树分解域边缘检测、二值 图像处理、小波分析、分形几何、图形用户界面等。但是,MATLAB 也存在不足之处限制了 其在图像处理软件中实际应用。首先,强大的功能只能在安装有MA TLAB 系统的机器上使用 图像处理工具箱中的函数或自编的 m 文件来实现。其次,MATLAB 使用行解释方式执行代码,执行速度很慢。第三,MATLAB 擅长矩阵运算,但对于循环处理和图形界面的处理不及C++ 等语言。为此,通应用程序接口API 和编译器与其他高级语言(如C、 C++、Java 等)混 合编程将会发挥各种程序设计语言之长协同完成图像处理任务。API 支持 MA TLAB 与外部数 据与程序的交互。编译器产生独立于MATLAB 环境的程序,从而使其他语言的应用程序使用MATLAB。 1.6 常见的数字图像应用软件有哪些?各有什么特点?答:图像应用软件是可直接供 用户使用的商品化软件。用户从使用功能出发,只要了解 软件的操作方法就可以完成图像处理的任务。对大部分用户来说,商品化的图像应用软件无 需用户进行编程,操作方便,功能齐全,已经能满足一般需求,因而得到广泛应用。常用图 像处理应用软件有以下几种: 1.PHOTOSHOP:当今世界上一流的图像设计与制作工具,其优越性能令其产品望尘莫及。PHOTOSHOP 已成为出版界中图像处理的专业标准。高版本的 PHOTOSHOP 支持多达 20 多种图像格式和 TWAIN 接口,接受一般扫描仪、数码相机等图像输入设备采集的图像。PHOTOSHOP 支持多图层的工作方式,只是 PHOTOSHOP 的最大特色。使用图层功能可以很 方便地编辑和修改图像,使平面设计充满创意。利用 PHOTOSHOP 还可以方便地对图像进 行各种平面处理、绘制简单的几何图形、对文字进行艺术加工、进行图像格式和颜色模式 的转换、改变图像的尺寸和分辨率、制作网页图像等。 2.CorelDRAW:一种基于矢量绘图、功能强大的图形图像制作与设计软件。位图式图像是 由象素组成的,与其相对,矢量式图像以几何、色彩参数描述图像,其内容以线条和色块为主。可见,采用不同的技术手段可以满足用户的设计要求。位图式图像善于表现连续、丰富 色调的自然景物,数据量较大;而矢量式图像强于表现线条、色块的图案,数据量较小。 合理的利用两种不同类型的图像表现方式,往往会收到意想不到的艺术效果。CorelDraw是

相关主题
相关文档 最新文档