摘要
MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。
在MATLAB图像处理中，有时并不需要对整个图像进行操作，而是对图像中的某一部分进行操作，即块操作。比如许多线性滤波操作和二进制图像均按照块操作方式实现。MATLAB的图像处理工具箱提供了多个专门用于图像块操作的函数，如dilate函数等。此外，工具箱提供的大量通用函数也适用于块操作。利用这些函数，用户可以进行各种块操作，包括滑动邻域操作和块处理操作。
关键词: MATLAB图像处理滑动邻域操作块处理操作
目录
1课程设计目的 (1)
2课程设计要求 (2)
3 MATLAB 及其图像处理工具箱 (3)
3.1 MATLAB的广泛应用 (4)
3.2 MATLAB软件系统构成 (5)
3.3 MATLAB语言 (5)
3.4 MATLAB中的傅里叶变换函数[2] (6)
3.5 MATLAB GUI设计工具简介 (7)
3.6 GUI开发环境 (9)
3.7 GUIDE菜单编辑工具 (9)
4 图像邻域与块处理 (10)
4.1 块处理操作 (10)
4.2 滑动邻域操作 (11)
4.3 分离块操作 (13)
4.4 滑动邻域操作程序 (15)
4.5 分离块处理操作程序 (16)
5 总结和体会 (19)
参考文献 (20)
1课程设计目的
1)掌握matlab的基本操作和函数的实用
2)掌握二值图像滑动邻域操作、分离块操作的基本方法
3)编程实现滑动邻域操作、分离块操作
2课程设计要求
1) 使用nlfilter函数进行图像滑动邻域操作，并观察操作后图像的变化。
2) 使用blkproc函数进行图像分离块操作，观察操作后的图像变化情况。
3) 在程序开发时，必须清楚主要实现函数目的和作用，需要在程序书写时做适当注释说明，理解每一句函数的具体意义和使用范围。
4) 分析和对比处理前后的图像，能看出彩色增强效果，得出相应结论。
3 MATLAB及其图像处理工具箱
Matlab是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便、界面良好的用户环境。它还包括了Toolbox(工具箱)的各类问题的求解工具，可用来求解特定学科的问题。其特点是：[1，2，4]
(1) 可扩展性：Matlab最重要的特点是易于扩展，它允许用户自行建立指定功能的M文件。对于一个从事特定领域的工程师来说，不仅可利用Matlab 所提供的函数及基本工具箱函数，还可方便地构造出专用的函数。从而大大扩展了其应用范围。当前支持Matlab的商用Toolbox(工具箱)有数百种之多。而由个人开发的Toolbox则不可计数。
(2) 易学易用性：Matlab不需要用户有高深的数学知识和程序设计能力，不需要用户深刻了解算法及编程技巧。
(3) 高效性：Matlab语句功能十分强大，一条语句可完成十分复杂的任务。如fft语句可完成对指定数据的快速傅里叶变换，这相当于上百条C语言语句的功能。它大大加快了工程技术人员从事软件开发的效率。据MathWorks公司声称，Matlab软件中所包含的Matlab源代码相当于70万行C代码。
3.1 MATLAB的广泛应用
由于Matlab具有如此之多的特点，在欧美高等院校，Matlab已成为应用于线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具：在研究单位、工业部门，Matlab也被广泛用于研究和解决各种工程问题。当前在全世界有超过40万工程师和科学家使用它来分析和解决问题[4]。
Matlab作为科学计算软件，主要适用于矩阵运算和信息处理领域的分析设计，它使用方便、输入简捷，运算高效、内容丰富，并且有大量的函数库可提供使用，与Basic，C和Fortran相比，用Matlab编写程序，其问题的提出和解决只需要以数学方式表达和描述，不需要大量繁琐的编程过程。利用Matlab软件并通过计算机仿真光学空间滤波实验过程的新方法,其特点是：既可以随意改变所设计滤波器的参量，又可以对输入图像进行振幅、相位或复合滤波，并且可实现傅里叶变换频谱中相位信息的提取、存储和利用，因而能够完成一般光学实验中往往难以实现的某些操作.并分别给出了网格滤波、低通、高通及相位滤波等仿真实验结果。这种仿真实验给光学滤波器的设计和图象处理带来很大方便，同时也为相关器件的设计提供了一条新的途径[3]。
3.2 MATLAB 软件系统构成
MATLAB 软件主要包括主包、Simulink 和工具箱三大部分组成。下图为MATLAB 界面：
3.3 MATLAB 语言
MATLAB 可以认为是一种解释性语言，可以直接在MATLAB 命令窗口键入命令，也可以在编辑器内编写应用程序，这样MATLAB 软件对命令或程序中各条语句进行翻译，然后在MATLAB 环境下对它进行处理，最后返回运算结果。 MATLAB 语言的基本语句结构为： 变量名列表=表达式
其中等号左边的变量名列表为MATLAB 语句的返回值，等号右边是表达式的定义，它可以是MATLAB 允许的矩阵运算，也可以使函数调用。
等号右边的表达式可以由分号结束，也可以由逗号或回车结束，但他们的含义是不同的，如果用分号结束，则左边的变量结果将不在屏幕上显示出来，否则将把结果全部显示出来。
MATLAB 语言和C 语言有所不同，在调用函数式MATLAB
允许一次返回
多个结果，这时等号左边是用[]括起来的变量列表[2]。
3.4 MATLAB中的傅里叶变换函数[2]
1）一维快速傅里叶变换函数fft
格式：X=fft(x,N)
功能：采用FFT算法计算序列向量x的N点DFT变换。当N省略时，fft函数自动按x的长度计算DFT。当N为2的整数次幂时，fft按基数2算法计算，否则用混合计算。
2）一维快速逆傅里叶变换函数ifft
格式：x=ifft(X,N)
功能：采用FFT算法计算序列向量X的N点IDFT变换。
3）二维快速傅里叶变换函数fft2
格式：X=fft2(x)
功能：返回矩阵X的二维DFT变换。
4.）二维快速逆傅里叶变换函数ifft2
格式：X=ifft2(x)
功能：返回矩阵X的二维IDFT变换。
3.5 MATLAB GUI设计工具简介
图形用户界面的程序是在图形界面下创建与用户交互的控件元素，用户可以通过操作这些交互控件实现特定的功能，并且可以返回显示在程序界面相应的结果显示区域中。因此，用户只和前台界面下的控件发生交互，而所有运算、绘图等内部操作都分装在内部，终端用户不需要去追究这些复杂过程的代码。图形用户界面编程大大提高了用户使用MATLAB程序的易用性。
在Matlab中，图形用户界面(graphical user interface，GUI)是Matlab中一个专用于GUI程序设计的向导设计器，而GUI是由各种图形对象，如图形窗口、图轴、菜单、按钮、文本框等构建的用户界面，是人机交互的有效工具和方法。通过GUIDE可以很方便地设计出各种符合要求的图形用户界面。用户通过一定的方法(如鼠标或键盘)选择、激活这些图形对象，使计算机产生某种动作或变化，比如实现计算、绘图等。GUI设计既能以基本的Matlab程序设计为主，也能以鼠标为主，利用GUIDE工具进行设计，也可综合以上两种方法进行设计。GUIDE 主要是一个界面设计工具集。Matlab将所有GUl支持的用户控件都集成在这个环境中并提供界面外观、属性和行为相应方式的设置方法。GUIDE将用户保存设计好的图形用户界面保存在一个FIG资源文件中，同时自动生成包含图形用户界面初始化和组件界面布局控制代码的M文件，这个M文件为实现回调函数的编写提供了一个参考框架。FIG文件是一个二进制文件，包含系列化的图形窗口对象。所有对象的属性都是用户创建图形窗口时保存的属性。该文件最主要的功能是对象句柄的保存。M文件包含GUI设计、控制函数及控件的回调函数，主要用来控制GUI展开时的各种特征。该文件基本上可以分为GUI初始化和回调函数2个部分，控件的回调函数可根据用户与GUI的具体交互行为分别调用。Matlab定义的各种图形对象及其关系如下图所示。
GUI所含有的所有控件必须随时对鼠标的单击做出回应，当然也要对可能的键盘输入做出恰当的回应。创建GUI组建的三个主要部分如下[2]：
(1)构成：GUI的所有项目都是图形界面的重要构成(按钮、标签、可编辑框等)。
(2)图形窗口：GUI的所有构成都必须安放在图形窗口中，该图形窗口就显示在计算机屏幕上。
(3)回调函数：对无论是鼠标的单击，还是对菜单的选取，还是对可选框的选取等操作作出反应，能够通过回调函数执行相应语句，完成用户需求。也即是说GUI的所有图形组件实际上就是一个回调函数与可执行函数语句的链接。
上面三个部分中，最后一条最为重要。如果想建一个性能好的GUI界面，首要的就是回调函数必须能够很好地连接需要执行的MATLAB语句。
3.6 GUI开发环境
在MATLAB的命令窗口里输入GUIDE，确认后就可以进入到GUIDE开发环境下，或者单击菜单File→New→GUI来打开开发环境。环境窗口如图3.1.6：设计界面的过程就是把我们需要的控件从控件调色板拖到（或复制到）控件布局编辑区，并使用列队工具把这些控件排列整齐合理的过程。把控件拖到编辑区的方法有两种：一是用鼠标单击所需要的控件，然后在编辑区再单击鼠标即可得到我们所需要的控件；另一种方法是选中我们需要的控件，然后再编辑区用鼠标滑过的框区就会生成开一个大小等于矿区的控件[2]。
3.7 GUIDE菜单编辑工具
GUIDE还提供一个菜单编辑工具，用来编辑窗口标题栏下面的下拉式菜单，以及用鼠标右键单击控件调出的弹出式菜单。选择GUIDE的菜单Tools|Menu Editor,可以打开菜单编辑器，如下图所示。
Menu Bar为常规的下拉式菜单，Context Menus为弹出式菜单。单击按钮，可以添加新的菜单项；单击按钮，可以在所选择的菜单项下面添加子菜单；单击按钮，可以删除所选的项。
1）设计原则：由于要求不同，设计出来的界面也就千差万别，设计好的图形界面需要考虑以下因素：
2）简单性：设计界面时，力求简洁、清晰地体现界面的功能和特征。删去可有可无的一些设计，保持整洁。图形界面要直观，减少窗口数目。
3）一致性：即要求界面的风格尽量一致，不要和已经存在的界面风格截然相反。
4）习常性：界面设计时，尽量使用人们所熟悉的标志和符号。
5)其他因素：还要注意界面的动态性能。比如界面的响应要速度、连续，对长时间运算的要给出等待的时间提示，并允许用户中断运算等等。
4 图像邻域与块处理
4.1 块处理操作
有些图像处理操作是逐块处理的，而不是一次处理整幅图片。图像处理工具箱提供几个函数来进行块操作，例如，进行图像膨胀的imdilate函数。另外，工具箱还提供进行图像块处理的更一般的函数。使用这些函数中的任何一个，需要提供与块大小有关的信息，并单独指定一个函数来处理块。这个单独指定的函数将输入图像分成不同的块，为每个块调用指定的函数并将结果重新分配给输出图像。[2]
使用这些函数，可以完成不同的块处理操作，包括滑动邻域操作和分离块操作。
●进行滑动邻域操作时，对输入图像是逐像素进行处理的。即对于输入图像中
的每个像素，进行某些操作来确定输出图像中对应像素的值。操作基于相邻像素块的值。
●进行分离块操作时，输入图像是逐块进行操作的。即图像分成几个矩形块，
并且有些操作是单独对每个块进行的，以便确定输出图像的对应块中的像素的值。
另外，工具箱还提供进行列处理操作的函数。这些操作与块操作没有实质性的区别。不仅如此，它们还通过将块重置到一个矩阵列来加速块操作。
4.2 滑动邻域操作
滑动邻域操作每次处理一个像素，输出图像中任何给定像素的值都通过给输入函数中对应像素邻域内像素值应用一个算法来确定。某像素的邻域是指由该像素的相对位置确定的一系列像素。邻域是一个矩形块，在图像矩阵中从一个元素向下一个元素移动时，邻域块向相同方向滑动。[3]
图3-3-1 6×5矩阵中的相邻块
图3-1显示了一个2×3的邻域块在6×5的矩阵中滑动的情况。每一个邻域块的中心像素用圆点标注。
中心像素是输入图像中实际要处理的像素。如果邻域的行数和列数都是奇数，则中心像素位于邻域的中心。如果某个维的长度是偶数，则中心像素靠近位于中心的左侧或上侧。例如，在一个2×2的邻域中，中心像素是左上角的那个元素。
对于任何m×n的邻域，中心像素为
Floor（([m n]+1)/2）
以图3-1为例，对图像进行滑动邻域处理时，首先处理左上角的像素
点。为了处理该像素，给它指定一个邻域（即图中的方框），要处理的像素作为邻域的中心点（图中的黑点，其位置可以指定）。像素的颜色值由邻域内除该像素以外的各像素的颜色共同计算决定，比如取最大值，平均值等。计算完左上角像素的颜色以后，向右或向下移动邻域（方向可以指定），用同样的方法计算下一像素的颜色，以此类推，直至完成右下角像素颜色的计算。
按照以下步骤进行滑动邻域操作。[4]
①选择一个像素。
②确定这个像素的邻域。
③将一个函数应用于邻域中的像素值。这个函数必须返回一个标量。
④找到输出图像中的像素，它的位置对应于输入图像中中心像素的位置。将这个输出像素的值设置为函数的返回值。
⑤对于输入图像中的每一个像素，重复步骤①至④.
例如，该函数可能是一个求平均值的操作，即首先将邻域内的像素的值加起来，然后除以邻域内的像素个数。计算结果就是输出像素的值。
邻域块在整个图像上滑动，邻域内的某些像素可能缺失，特别是中心像素位于图像边界上的时候。例如，如果中心像素是图像左上角的像素，则对应邻域会包含部分不属于图像的像素。
处理这些邻域时，滑动邻域操作通常用多个0来填充图像边界。这些行和列不会成为输出图像的一部分，且只是用于图像中实际像素的邻域的一部分。
可以用滑动邻域操作实现多种滤波。卷积是其中的一种，用以实现线性滤波。除了卷积之外，还有很多其他的滤波操作可以实现滑动邻域实现。这种操作实际上是非线性的，例如，可以在输出像素的值等于输入像素的邻域内像素值的标准差的地方实现滑动邻域操作。
可以用nlfilter函数实现多种滑动邻域操作。Nlfliter函数的输入变量有一幅图像，邻域大小和一个返回标量的函数，返回一幅大小与输入图像相同的图像。输出图像中的每个像素的值通过将对应输入像素的邻域传递给返回标量的那个函数来进行计算。
4.3 分离块操作
分离块是将矩阵分成m×n部分的矩阵分离框。分离块从图像的左上角开始无重叠地覆盖图像矩阵。如果这些块不能精确覆盖图像，则工具箱进行0填充。图3-4-1中将一个15×30的矩阵分离成4×8的块。[5]
图3-4-1 将图像分离成不同的块
0填充处理时，将0添加到图像矩阵的底部和右侧。进行0填充以后，矩阵成为16×32的。
函数blockproc进行分离块操作。该函数从图像中提取分离块并将它传递给指定的函数，然后将返回的块集中起来形成输出图像。
调用blockproc函数定义分离块时，可以指定将这些块相互重叠，即，可以
指定块外额外的像素行和列，处理块时将它们的值考虑进去。存在重叠时，blockproc函数将扩展的块传递给指定的函数。[6]
图3-4-2中显示了15×30矩阵中某些块进行1×2重叠以后形成的重叠区域。每个4×8的块上下都有一行的重叠，左右两侧都有两列的重叠。图中，阴影表示重叠。4×8的块从左上角开始覆盖图像矩阵。
图3-4-2对矩阵中的某些块进行重叠
指定重叠，需要给blockproc函数另外提供一个输入变量。用函数myfun 处理图（）中的块，使用下面的调用形式。
B=blockproc(A,[4 8],[1 2],@myfun)
重叠常常会增加所需要的0填充的数量。例如，图3-4-2中，原来的15×30矩阵成了有0填充的16×32矩阵。当这个15×30矩阵包含一个1×2的重叠时，填充后的矩阵成了16×32的矩阵。图像中最外的矩阵描述了填充后图像的新边界。
用nlfilter函数将每个像素的值设置成3×3邻域内的最大值。I=imread('D:\1.jpg');
J=rgb2gray(I);
f=inline('max(x(:))');
I2=nlfilter(J,[3 3],f);
subplot(1,2,1);
imshow(J);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('滑动邻域效果');
用blockproc函数将图像矩阵中的每一个8×8的块中每个像素的值设置成该块中所有元素的平均值。
I=imread('D:\1.jpg');
J=rgb2gray(I);
fun=@(x)std2(x)*ones(size(x));
I2=blkproc(J,[32 32],fun);
subplot(1,2,1);
imshow(J);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(I2,'DisplayRange',[]);
title('块操作效果');
图像处理结果：
对原始图像进行滑动邻域处理，效果如下：
图4-1 滑动邻域效果图像
对原始图像进行分离块操作处理，效果如下：
图4-2 分离块操作效果图像
数字图像处理(频域增强)
数字图像处理图像频域增强方法的研究 姓名： 班级: 学号：
目录一．频域增强的原理 二．频域增强的定义及步骤三．高通滤波 四． MATLAB程序实现 五．程序代码 六．小结
一．频域图像的原理 在进行图像处理的过程中，获取原始图像后，首先需要对图像进行预处理，因为在获取图像的过程中，往往会发生图像失真，使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下，人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及 其数学模型，但却能估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。图像增强一般不能增加原图像信息，只能针对一些成像条件，把弱信号突出出来，使一些信息更容易分辨。图像增强的方法分为频域法和空域法，空域法主要是对图像中的各像素点进行操作；而频域法是在图像的某个变换域内，修改变换后的系数，例如傅立叶变换、DCT 变换等的系数，对 图像进行操作，然后再进行反变换得到处理后的图像。 MATLAB矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，具有方便的数据可视化功能，可用于科学计算和工程绘图。它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。它具有功能丰富的工具箱，不但能够进行信号处理、语音处理、数值运算，而且能够完成各种图像处理功能。本文利用MATLAB工具来研究图像频域增强技术。图像增强是为了获得更好质量的图像，通过各种方法对图像进行处理，例如图像边缘检测、分割以及特征提取等技术。图像增强的方法有频域处理法与空域处理法，本文主要研究了频域处理方法中的滤波技术。从低通滤波、高通滤波、同态滤波三个方面比较了图像增强的效果。文章首先分析了它们的原理，然后通过MATLAB软件分别用这三种方法对图像进行处理，处理后使图像的对比度得到了明显的改善，增强了图像的视觉效果。
数字图像处理实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期： 邻域平均法和中值滤波处理
一、实验目的 图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。 二、实验任务 请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3×3）。 三、实验环境 本实验在Windows平台上进行，对内存及cpu主频无特别要求，使用VC或者MINGW（gcc）编译器均可。 四、设计思路 介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍（类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用）、各方法间的关系写。在此不进行赘述。 五、具体实现 实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。 代码： <邻域平均法>(3*3) #include
#include
实验目的： 1.熟悉Matlab处理图像的基本原理，并熟练地运用进行一些基本的图像操作； 2.能够用Matlab来进行亮度变换，直方图处理以及一些简单的空间滤波； 实验内容： 去噪，灰度变换，直方图处理，空域和频域平滑锐化，同态滤波；结果分析： 1.直方图处理： ⑴显示原图直方图以及原图： 代码： >> imread(''); >> imshow(f); >> imhist(f); 原图以及原图直方图为：
⑵直方图均衡化： 代码： >> f=imread(''); >> n=imnoise(f); >> imwrite(n,''); >> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n)); >> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> imwrite(r,''); >> imshow(f); 现在的图片以及直方图为： 结论： 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效
地扩展常用的亮度来实现这种功能。 2.灰度变换： 代码： >> f=imread(''); >> n=imnoise(f); >> imwrite(n,''); >> [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',im2double(n)); >> r=wdencmp('gbl',im2double(Noise),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> r=wdencmp('gbl',im2double(n),'sym2',2,thr,sorh,keepapp); >> imwrite(r,''); >> imshow(f); 变换的图像(f为图a，a1为图b,a2为图c，a3为图d)： （图a）（图b）
数字图像处理实验报告 实验三、图像的频域处理 一、实验类型：综合性实验 二、实验目的 1. 掌握二维傅里叶变换的原理。 2. 掌握二维傅里叶变换的性质。 三、实验设备：安装有MATLAB 软件的计算机 四、实验原理 傅里叶变换在图像增强、图像分析、图像恢复和图像压缩等方面扮演 着重要的角色。在计算机上使用傅里叶变换常常涉及到该变换的另一种形 式——离散傅里叶变换（DFT ）。使用这种形式的傅里叶变换主要有以下两 方面的理由： ·DFT 的输入和输出都是离散的，这使得计算机处理更加方便； ·求解DFT 问题有快速算法，即快速傅里叶变换（FFT ）。 MATLAB 函数fft,fft2 和fftn 可以实现傅里叶变换算法，分别用来计算 1 维DFT、 2 维DFT 和n 维DFT。函数ifft,ifft2 和ifftn 用来计算逆DFT。 下面结合一个例子进行演示。 （1）创建一个矩阵f，代表一个二值图像。 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,’notruesize’) （2 ）用以下命令计算f 的DFT 并可视化。 F=fft2(f); F2=log(abs(F)); imshow(F2,[-1 5],’notruesize’);colormap(jet);colorbar （3）为了获取傅里叶变换的更佳的取样数据，计算F 的DFT 时给它进行0 填充。0 填充和DFT 计算可以用下面的命令一步完成。 F=fft2(f,256,256); 上面的命令在计算DFT 之前将F 的大小填充为256 ×256。 imshow(log(abs(F)),[-1 5]);colormap(jet);colorbar （4 ）但是，0 频率系数仍然显示在左上角而不是中心位置。可以用 fftshift 函数解决这个问题，该函数交换F 的象限，使得0 频率系数位于中 心位置上。 F=fft2(f,256,256) F2=fftshift(F); imshow(log(abs(F2)),[-1 5]);colormap(jet);colorbar 五、实验内容 选择一幅图像，对其进行离散傅立叶变换，观察离散傅立叶频谱，并 演示二维离散傅立叶变换的主要性质（如平移性、旋转性）。 六、实验步骤与结果
邻域平均法实验! 部门： xxx 时间： xxx 整理范文，仅供参考，可下载自行编辑
湖南文理学院实验报告 课程名称：图像处理技术实验实验名称：邻域平均法实验成绩：学生姓名：专业：计算机科学与技术 班级：芙蓉计科0901班学号： 同组者姓名：实验日期：2018/11/26 一、实验目的： ①掌握图像邻域的概念； ②掌握邻域平均法的原理、滤波过程； ③掌握在给定阈值时，邻域平均法的滤波过程<又叫做超限邻域平均法）； ④熟悉Matlab编程。 二、实验内容： ①利用邻域平均法，对图像进行滤波； ②给定阈值时利用邻域平均法，对图像进行滤波。 三、实验原理： 邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。邻域平均法的数学含义可用下式表示：b5E2RGbCAP <1）
上式中：是以为中心的邻域像素值；是对每个邻域像素的加权系数或模板系数；是加权系数的个数或称为模板大小。邻域平均法中常用的模板是：p1EanqFDPw <2） 为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法<又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值：DXDiTa9E3d <3） <3）式中，是原始含噪声图像，是由<1）式计算的平均值，滤波后的像素值。 四、实验步骤： ①Maltab读取实验图像； 进入MATLAB 6.5的运行环境编写代码如下所示： clc clear all close all I=imread('Lena256.bmp'>。 figure。 imshow(I>。
南京信息工程大学 计算机图像处理 实验(实习)报告 实验(实习)名称 图像变换与频域处理 实验(实习)日期 得分 指导老师 系 专业 班级 姓名 学号 一、 实验目的 1．了解离散傅里叶变换的基本性质； 2．熟练掌握图像傅里叶变换的方法及应用； 3．通过实验了解二维频谱的分布特点； 4．熟悉图像频域处理的意义和手段； 5．通过本实验掌握利用MATLAB 的工具箱实现数字图像的频域处理。 二、 实验原理 （一）傅立叶变换 傅立叶变换是数字图像处理中应用最广的一种变换，其中图像增强、图像复原 和图像分析与描述等，每一类处理方法都要用到图像变换，尤其是图像的傅立 叶变换。 离散傅立叶（Fourier ）变换的定义： 二维离散傅立叶变换（DFT ）为： 逆变换为： 式中， 在DFT 变换对中， 称为离散信号 的频谱，而 称为幅度谱， 为相位角，功率谱为频谱的平方，它们之间的关系为： 图像的傅立叶变换有快速算法。 （二）图像的频域增强 常用的图像增强技术可分为基于空域和基于变换域的两类方法。最常用的变换域是频域空间。在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制而让其他分量不受影响，就可以改变输出图像的频率分布，达到不同的增强目的。 频域增强的工作流程： 频域空间的增强方法对应的三个步骤： (1) 将图像f(x,y)从图像空间转换到频域空间，得到F(u,v)； (2) 在频域空间中通过不同的滤波函数H(u,v)对图像进行不同的增强,得到G(u,v)（注：傅立叶变换 滤波器 傅立叶反变换 ),(v u H ),(v u F ),(v u G ) ,(y x g ),(y x f ∑∑-=-=-=101 0)(2exp ),(1),(M x N y N vy M ux j y x f MN v u F π∑∑ -=-=+=101 0)(2ex p ),(1),(M u N v N vy M ux j v u F MN y x f π}1,,1,0{,-∈M x u }1,,1,0{,-∈N y v ),(v u F ),(y x f ),(v u F ) ,(v u ?),(),()],(exp[),(),(v u jI v u R v u j v u F v u F +==?
30452 计算题复习
一、 直方图均衡化（P68）
对已知图像进行直方图均衡化修正。
例：表 1 为已知一幅总像素为 n=64×64 的 8bit 数字图像（即灰度级数为 8），各灰度级（出现的频率）分布
列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。
表1
原图像灰
度级 rk
r0=0 r1=1 r2=2 r3=3 r4=4 r5=5 r6=6 r7=7
原各灰度级 原分布概率
像素个数 nk pr(rk)
790
0.19
1023
0.25
850
0.21
656
0.16
329
0.08
245
0.06
122
0.03
81
0.02
解：对已知图像均衡化过程见下表：
原图像灰
度级 rk
原各灰度级 原分布概率 累积分布函
像素个数 nk
pr(rk)
数 sk 计
取整扩展
sk 并
r0=0
790
0.19
0.19
1
r1=1
1023
0.25
0.44
3
r2=2
850
0.21
0.65
5
r3=3
656
0.16
0.81
6
r4=4
329
0.08
0.89
6
r5=5
245
0.06
0.95
7
r6=6
122
0.03
0.98
7
r7=7
81
0.02
1.00
7
画出直方图如下：
确定映射 对应关系
rk→sk
0→1 1→3 2→5 3→6 4→6 5→7 6→7 7→7
新图像灰
度级 sk
1 3 5
新图像各灰 度级像素个
数 nsk
790 1023 850
新图像分 布概率
ps(sk)
0.19 0.25 0.21
6
985
0.24
7
448
0.11
1
图像的频域变换处理 1 实验目的 1. 掌握Fourier ，DCT 和Radon 变换与反变换的原理及算法实现，并初步理解Fourier 、Radon 和DCT 变换的物理意义。 2、 利用傅里叶变换、离散余弦变换等处理图像，理解图像变换系数的特点。 3、 掌握图像的频谱分析方法。 4、 掌握图像频域压缩的方法。 5、 掌握二维数字滤波器处理图像的方法。 2 实验原理 1、傅里叶变换 fft2函数：F=fft2(A); fftshift 函数：F1=fftshift(F); ifft2函数：M=ifft2(F); 2、离散余弦变换： dct2函数 ：F=dct2(f2)； idct2函数：M=idct2(F)； 3、 小波变换 对静态二维数字图像，可先对其进行若干次二维DWT 变换， 将图像信息分解为高频成分H 、V 和D 和低频成分A 。对低频部分A ，由于它对压缩的结果影响很大，因此可采用无损编码方法， 如Huffman 、 DPCM 等；对H 、V 和D 部分，可对不同的层次采用不同策略的向量量化编码方法，这样便可大大减少数据量，而图像的解码过程刚好相反。 （1）dwt2 [CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,’wname’) [CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,LO_D,HI_D’) ()()???????-ψ=dt a b t t Rf a 1 b ,a W *()??? ??-ψ=ψa b t a 1t b ,a 112()00(,)[(,)](,)ux vy M N j M N x y f x y e F f x y F u v π---+==== ∑∑1100(21)(21)(,)(,)()()cos cos 22M N x y x u y v F u v f x y C u C v M N ππ--==++=∑∑
30452计算题复习 一、直方图均衡化（P68） 对已知图像进行直方图均衡化修正。 例：表1为已知一幅总像素为n=64×64的8bit数字图像（即灰度级数为8），各灰度级（出现的频率）分布列于表中。要求将此幅图像进行均衡化修正（变换），并画出修正（变换）前后的直方图。 表1 解：对已知图像均衡化过程见下表： 画出直方图如下：
（a ）原始图像直方图 （b ）均衡化后直方图 **以下部分不用写在答题中。 其中： ① r k 、n k 中k = 0，1，…，7 ② p r （r k ） = n k ／n ，即计算各灰度级像素个数占所有像素个数的百分比，其中∑==k j j n n 0 ，在此题中n =64×64。 ③ ∑== k j j r k r p s 0 )(计，即计算在本灰度级之前（包含本灰度级）所有百分比之和。 ④ ]5.0)1int[(+-=计并k k s L s ，其中L 为图像的灰度级数（本题中L = 8），int[ ]表示对方括号中的数字取整。 ⑤ 并k k s s = ⑥ n sk 为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的n k 之和。 ⑦ n n s p sk k s /)(=，或为映射对应关系r k →s k 中r k 所对应的p r (r k )之和。
二、 模板运算 使用空间低通滤波法对图像进行平滑操作（P80） 空间低通滤波法是应用模板卷积方法对图像每一个像素进行局部处理。模板（或称掩模）就是一个滤波器，它的响应为H (r ,s )，于是滤波输出的数字图像g(x ,y )用离散卷积表示为 )6.2.4() ,(),(),(∑∑-=-=--= l l s k k r s r H s y r x f y x g 式中：x ，y = 0，1，2，…，N -1；k 、l 根据所选邻域大小来决定。 具体过程如下： （1）将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动，将模板中心与每个像素依次重合（边缘像素除外）； （2）将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘，并将所有的结果相加； （3）将（2）中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素。 对于空间低通滤波器而言，采用的是低通滤波器。由于模板尺寸小，因此具有计算量小、使用灵活、适于并行计算等优点。常用的3*3低通滤波器（模板）有： 模板不同，邻域各像素重要程度也就不同。但无论怎样的模板，必须保证全部权系数之和为1，这样可保证 输出图像灰度值在许可围，不会产生灰度“溢出”现象。 1 7 1 8 1 7 1 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 5 5 5 1 1 7 1 1 5 5 5 1 8 1 8 1 1 5 1 1 1 1 8 1 1 5 1 1 8 1 1 1 1 5 1 1 1 1 1 7 1 8 1 7 1 1 解：低通滤波的步骤为： （1）将模板在图像中按从左到右、从上到下的顺序移动，将模板中心与每个像素依次重合（边缘像素除外）； （2）将模板中的各个系数与其对应的像素一一相乘，并将所有的结果相加； （3）将（2）中的结果赋给图像中对应模板中心位置的像素。 如图中第2行第2列处的值 = （1*1+1*7+1*1+1*1+2*1+1*1+1*1+1*1+1*5）/10 = 2 （其他位置同样方法计算可得）
实验四 图像变换及图象的频域处理 一、实验目的 1、了解离散傅立叶变换和离散余弦变换的基本原理； 2、掌握应用MATLAB 语言进行离散傅立叶变换和离散余弦变换的方法； 3、了解图象在频域中处理方法，应用MATLAB 语言作简单的低通滤波器。 二、实验原理 1、傅立叶变换的基本知识。 在图象处理的广泛应用领域中，傅立叶变换起着非常重要的作用，具体表现在包括图象分析、图象增强及图象压缩等方面。 假设f （x,y ）是一个离散空间中的二维函数，则该函数的二维傅立叶变换的定义如下： u=0,1…M -1 v=0,1…N -1 (1) 离散傅立叶反变换的定义如下： x=0,1…M -1 y=0,1…N -1（3） F （u,v ）称为f （x,y ）的离散傅立叶变换系数。这个式子表明，函数f （x,y ）可以用无数个不同频率的复指数信号和表示，而在频率（w1，w2）处的复指数信号的幅度和相位是F （w1，w2）。 例如，函数f （x,y ）在一个矩形区域内函数值为1，而在其他区域为0. 假设f （x,y ）为一个连续函数，则f （x,y ）的傅立叶变换的幅度值（即）显示为网格图。 将傅立叶变换的结果进行可视化的另一种方法是用图象的方式显示变换结果的对数幅值。 2、MATLAB 提供的快速傅立叶变换函数 （1）fft2 fft2函数用于计算二维快速傅立叶变换，其语法格式为： B = fft2(I) B = fft2(I)返回图象I 的二维fft 变换矩阵，输入图象I 和输出图象B 大小相同。 （2）fftshift MATLAB 提供的fftshift 函数用于将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心，其语法格式为： B = fftshift(I) 对于矩阵I ，B = fftshift(I)将I 的一、三象限和二、四象限进行互换。 （3）ifft2 ifft2函数用于计算图象的二维傅立叶反变换，其语法格式为： B = ifft2(I) B = ifft2(I)返回图象I 的二维傅立叶反变换矩阵，输入图象I 和输出图象B 大小相同。其语法)(21010),(),(N vy M ux j M x N y e y x f v u F +--=-=∑∑=π)(21010),(1),(N vy M ux j M u N v e v u F MN y x f +-=-=∑∑=π
数字图像处理 实验报告 实验三邻域平均法滤波 学号 姓名
实验三 邻域平均法滤波 一、实验内容 选取噪声较明显的图像，分别采用3*3、5*5、7*7的模板进行邻域平均法滤波，并比较滤波效果。 二、实验步骤 1、 设计思想或者流程图。 邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。邻域平均法的数学含义可用下式表示： ∑∑== ? ?? ??=mn i i mn i i i w z w y x g 11),( （1） 上式中：i z 是以),(y x 为中心的邻域像素值；i w 是对每个邻域像素的加权系 数或模板系数； m n 是加权系数的个数或称为模板大小。邻域平均法中常用的模 板是： ??????????*=11111111191Box T （2） 为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法（又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值0T ： ???≥-<-=00),(),(),(),(),(),(),(T y x g y x f y x g T y x g y x f y x f y x h （3） （3）式中，),(y x f 是原始含噪声图像，),(y x g 是由（1）式计算的平均值，),(y x h 滤波后的像素值。 2、 源程序并附上注释。 3、 A=imread('1.jpg'); B=rgb2gray(A); figure; imshow(B); title('原始图象');
图像平滑处理的空域算法和 频域分析 1 技术要求 对已知图像添加高斯白噪声,并分别用低通滤波器(频域法)和邻域平均法(空域法)对图像进行平滑处理(去噪处理),并分析比较两种方法处理的效果。 2 基本原理 2.1 图像噪声 噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声。引起噪声的原因有敏感元器件的内部噪声、相片底片上感光材料的颗粒、传输通道的干扰及量化噪声等。噪声产生的原因决定了噪声的分布特性及它和图像信号的关系。 根据噪声和信号的关系可以将其分为两种形式： （1）加性噪声。有的噪声与图像信号g(x,y)无关，在这种情况下，含噪图像f(x,y)可表示为 f(x,y)=g(x,y)+n(x,y) （2）乘性噪声。有的噪声与图像信号有关。这又可以分为两种情况：一种是某像素处的噪声只与该像素的图像信号有关，另一种是某像点处的噪声与该像点及其邻域的图像信号有关，如果噪声与信号成正比，则含噪图像f(x,y)可表示为 f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)g(x,y) 另外，还可以根据噪声服从的分布对其进行分类，这时可以分为高斯噪声、泊松噪声和颗粒噪声等。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声，一般为加性噪声。
2.2 图像平滑处理技术 平滑技术主要用于平滑图像中的噪声。平滑噪声在空间域中进行，其基本方法是求像素灰度的平均值或中值。为了既平滑噪声又保护图像信号，也有一些改进的技术，比如在频域中运用低通滤波技术。 （1）空域法 在空域中对图像进行平滑处理主要是邻域平均法。这种方法的基本思想是用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。假定有一幅N*N 个像素的图像f(x,y)，平滑处理后得到一幅图像g(x,y)。g(x,y)由下式决定 式中，x,y=0,1,2,…，N-1；S 是(x,y)点邻域中点的坐标的集合，但其中不包括(x,y)点；M 是集合内坐标点的总数。上式说明，平滑化的图像g(x,y)中每个像素的灰度值均由包含在(x,y)的预定邻域中的f(x,y)的几个像素的灰度值的平均值来决定。 （2）频域法 低通滤波法是一种频域处理方法。在分析图像信号的频率特性时，一幅图像的边缘、跳跃部分以及颗粒噪声代表图像信号的高频分量，而大面积的背景区则代表图像信号的低频分量。用滤波的方法滤除其高频部分就能去掉噪声，使图像得到平滑。 由卷积定理可知 其中F(u,v)是含有噪声的图像的傅立叶变换，G(u,v)是平滑处理后的图像的傅立叶变换，H(u,v)是传递函数。选择传递函数H(u,v)，利用H(u,v)使F(u,v)的高频分量得到衰减，得到G(u,v)后再经傅立叶反变换后就可以得到所希望的平滑图像g(x,y)了。根据前面的分析，显然H(u,v)应该具有低通滤波特性，所以这种方法叫低通滤波法平滑化处理。 常用的低通滤波器有如下几种： a.理想低通滤波器 一个理想的二维低通滤波器有一个参数 。它是一个规定的非负的量，叫做理想低通滤波器的截止频率。所谓理想低通滤波器是指以截频 为半径的圆内的所有频率都能无损地通过，而在截频之外的频率分量完全被衰减。理想低通滤波器可以用计算机模拟实 M n m f y x g S n m ∑∈=),(),(),() ,(),(),(G v u F v u H v u ?=0D 0
名词解释 数字图像:是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元)的灰度值经量化用离散的整数来表示,形成计算机能处理的形式。 1.数字图像:一幅图像ｆ（x,y),当ｘ,ｙ和幅值ｆ为有限的离散数值时,称该图像为数字图像。 图像:是自然生物或人造物理的观测系统对世界的记录，是以物理能量为载体,以物质为记录介质的信息的一种形式。 数字图像处理：采用特定的算法对数字图像进行处理,以获取视觉、接口输入的软硬件所需要数字图像的过程。 图像增强:通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或抑制一些无用的信息。 无损压缩:可精确无误的从压缩数据中恢复出原始数据。 灰度直方图:灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。或：灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。 细化:提取线宽为一个像元大小的中心线的操作。 8、8-连通的定义:对于具有值V的像素p和q ，如果ｑ在集合N8（p)中,则称这两个像素是8-连通的。 9、中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 10、像素的邻域: 邻域是指一个像元（x,y)的邻近(周围）形成的像元集合。即{（ｘ=p,ｙ＝q）}ｐ、q为任意整数。像素的四邻域:像素p(x，ｙ）的4－邻域是:(x+１,y)，（x-1，ｙ） ,(x，ｙ+1), (ｘ，ｙ-1) １１、灰度直方图:以灰度值为自变量，灰度值概率函数得到的曲线就是灰度直方图。 1２.无失真编码:无失真编码是指压缩图象经解压可以恢复原图象，没有任何信息损失的编码技术。 1３.直方图均衡化:直方图均衡化就是通过变换函数将原图像的直方图修正为平坦的直方图,以此来修正原图像之灰度值。 14.采样：对图像f（x，y）的空间位置坐标(x,ｙ)的离散化以获取离散点的函数值的过程称为图像的采样。 １５.量化：把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程，称之为量化，即采样点亮度的离散化。 16．灰度图像:指每个像素的信息由一个量化的灰度级来描述的图像，它只有亮度信息,没有颜色信息。 １7.色度:通常把色调和饱和度通称为色度，它表示颜色的类别与深浅程度。 18.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。 19.直方图规定化(匹配）：用于产生处理后有特殊直方图的图像的方法 20. 数据压缩：指减少表示给定信息量所需的数据量。 像素的邻域:邻域是指一个像元(x,y)的邻近(周围）形成的像元集合。即{（ｘ=p,y=q)｝p、q为任意整数。 像素的四邻域:像素p(x，y)的4-邻域是:（ｘ+１，y),(x-1,y) ，(x,ｙ+1)，(x，ｙ-1) 灰度直方图:灰度直方图是指反映一幅图像各灰度级像元出现的频率。?、中值滤波:中值滤波是指将当前像元的窗口(或领域)中所有像元灰度由小到大进行排序,中间值作为当前像元的输出值。 像素数字图像是由有限的元素组成的,每个元素都有一个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素、画面元素或像素。 4.空间分辨率:是图像中可辨别的最小细节。
摘要 图像的频域处理是指根据一定的图像模型，对图像频谱进行不同程度修改的技术。二维正交变换是图像处理中常用的变换，其特点是变换结果的能量分布向低频成份方向集中，图像的边缘、线条在高频成份上得到反映，因此正交变换在图像处理中得到广泛运用。傅里叶作为一种典型的正交变换，在数学上有比较成熟和快速的处理方法。卷积特性是傅里叶变换性质之一，由于它在通信系统和信号处理中的重要地位－－应用最广。在用频域方法进行卷积过程中尤其要注意傅里叶变换的周期性，注意周期延拓的重要作用，本次课设将对此作详细的介绍。 关键字：频域处理，二维傅里叶变换，卷积，周期延拓
1 图像频域处理的概述 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变化剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。 频域处理是指根据一定的图像模型，对图像频谱进行不同程度修改的技术，通常作如下假设：1)引起图像质量下降的噪声占频谱的高频段；2)图像边缘占高频段；3)图像主体或灰度缓变区域占低频段。基于这些假设，可以在频谱的各个频段进行有选择性的修改。 为什么要在频率域研究图像增强 （1）可以利用频率成分和图像外表之间的对应关系。一些在空间域表述困难的增强任务，在频率域中变得非常普通。 （2）滤波在频率域更为直观，它可以解释空间域滤波的某些性质。 （3）可以在频率域指定滤波器，做反变换，然后在空间域使用结果滤波器作为空间域滤波器的指导。 （4）一旦通过频率域试验选择了空间滤波，通常实施都在空间域进行。
Lecture16-17作业 一. 判断题（每题１分。T表示正确，F表示错误。） 1. 在数字图像中，一个像素的邻域只有8领域。（F） 2. 在空间域基于滤波器处理数字图像时，二维滤波器可以分解为多个一维滤波器，以提高计算效率（T）。 3. 彩色数字图像平滑处理无需考虑颜色模型。（F） 二. 单项选择题（每题1分。） 1. 能够实现数字图像平滑的处理方法（C）。 A. 线性点处理 B. 基于直方图的处理 C. 邻域处理 D. 非线性点处理 2. 最大值滤波器可用于检测数字图像中的像素点是（A）。 A. 最亮 B. 最暗 C. 中间亮度 D. 平均亮度 3. 最小值滤波器可用于检测数字图像中的像素点是（B）。 A. 最亮 B. 最暗 C. 中间亮度 D. 平均亮度 4. 阿拉法裁剪均值滤波器a-trimmed mean filter是（D）。 A. 中值median滤波器 B. 均值mean滤波器 C. 排序rank滤波器 D. 混合hybrid滤波器 三. 多项选择题（每题2分。） 1. 在数字图像中，基于邻域处理的滤波器包括（ABCD）。 A. 可以是十字、方形等形状 B. 可以是3X 3、5 X 5等不同尺寸 C. 可以有不同的权值 D. 可以采用中心为原点 四. 填空题（每题1分。） 1. 若操作是在像素的某个邻域内进行的，即输出数字图像的像素值由对应的输入数字图像的像素值及其邻域像素值决定，则称其为邻域操作。 2. 在数学上，数字图像模糊处理相当于数字图像被平均或被积分。 五. 简答题（每题4分。） 1. 在空间域进行数字图像排序滤波有哪些？各有什么特点？ 排序滤波包括：中值滤波、中值滤波的线性组合、中值滤波的高阶组合、加权的中值滤波、迭代的中值滤波、最大值滤波、最小值滤波、中点值滤波。
摘要 MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。 在MATLAB图像处理中，有时并不需要对整个图像进行操作，而是对图像中的某一部分进行操作，即块操作。比如许多线性滤波操作和二进制图像均按照块操作方式实现。MATLAB的图像处理工具箱提供了多个专门用于图像块操作的函数，如dilate函数等。此外，工具箱提供的大量通用函数也适用于块操作。利用这些函数，用户可以进行各种块操作，包括滑动邻域操作和块处理操作。 关键词: MATLAB图像处理滑动邻域操作块处理操作
目录 1课程设计目的 (1) 2课程设计要求 (2) 3 MATLAB 及其图像处理工具箱 (3) 3.1 MATLAB的广泛应用 (4) 3.2 MATLAB软件系统构成 (5) 3.3 MATLAB语言 (5) 3.4 MATLAB中的傅里叶变换函数[2] (6) 3.5 MATLAB GUI设计工具简介 (7) 3.6 GUI开发环境 (9) 3.7 GUIDE菜单编辑工具 (9) 4 图像邻域与块处理 (10) 4.1 块处理操作 (10) 4.2 滑动邻域操作 (11) 4.3 分离块操作 (13) 4.4 滑动邻域操作程序 (15) 4.5 分离块处理操作程序 (16) 5 总结和体会 (19) 参考文献 (20)
1课程设计目的 1)掌握matlab的基本操作和函数的实用 2)掌握二值图像滑动邻域操作、分离块操作的基本方法 3)编程实现滑动邻域操作、分离块操作
实验报告4：图像的频域处理（1）对图像进行DFT： DFT后的输出： DFT所用代码： pic1=fft2(imread('lines.png')); pic2=fft2(imread('rice.tif')); pic11=fftshift(pic1); pic22=fftshift(pic2); Pic1=log(1+abs(pic11)); Pic2=log(1+abs(pic22)); subplot(1,2,1), imshow(Pic1,[]); title('lin.png'); subplot(1,2,2), imshow(Pic2,[]); title('rice.tif');
图片中并没有明显的水平和垂直内容，而DFT后却存在水平和垂直分量的原因： 原图的边缘出现了明显的不连续，因此进行DFT后会出现强烈的水平和垂直方向分量。 解决方法为在图像中加入汉明窗算法，用来过滤掉图片中的高频部分，并使得图像边缘的不连续情况得到改善，因此加入汉明窗后处理的图像频谱中，水平分量和垂直分量得到了明显的减少。 改进后代码： img=imread('lines.png'); img=im2double(img); [h,w]=size(img); window=hamming(h)*hamming(w)'; IMG=img.*window; FIMG=fft2(IMG); subplot(1,2,1) imshow(IMG,[]); title('加窗后图像'); subplot(1,2,2) imshow(log(1+abs(FIMG)),[]);title('加窗后的频谱图');
数字图像处理实验报告 班级: 姓名: 学号: 日期:
邻域平均法和中值滤波处理 一、实验目的 图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。 二、实验任务 请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise 图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3X 3）。 三、实验环境 本实验在Windows 平台上进行，对内存及cpu 主频无特别要求，使
用VC或者MINGW (gcc)编译器均可。 四、设计思路 介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍(类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用)、各方法间的关系写。在此不进行赘述。 五、具体实现 实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。 代码： <邻域平均法>(3*3) #include
unsigned char *bitmap,*count,*new_color; /* ---- main() 函数编--- */ int main() { //定义整数i，j 用于函数循环时的，nr_pixels 为图像中像素的个数 int i, j ,nr_pixels,nr_w,nr_h; // 定义两个文件指针分别用于提取原图的数据和生成直方图均衡化后的图像 FILE *fp, *fpnew; // 定义主函数的参数包括：输入的位图文件名和输 出的位图文件名，此处内容可以不要，在DOS下执行命令的时候再临 时输入也可，为了方便演示，我这里直接把函数的参数确定了。// argc=3; // argv[1]="test.bmp"; // argv[2]="testzf.bmp"; // 参数输入出错显示 /* if (argc != 3) { printf("please input the name of input and out bitmap files\n"); exit(1); }*/ // 获取位图文件相关信息// hdr = get_header(argv[1]); hdr = get_header("testnoise.bmp");
1．图像中每个像素点的灰度值如下图所示： 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板 010 1 101 4 010 H ?? ?? =?? ?? ?? ，邻域高通模板 010 141 010 H - ?? ?? =-- ?? ?? - ?? ，中值滤波窗口取3×3矩 阵，窗口中心为原点。 2．图像中每个像素点的灰度值如下图所示： 分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模 板 111 1 101 8 111 H ?? ?? =?? ?? ?? ，邻域高通模板 111 181 111 H --- ?? ?? =-- ?? ?? --- ?? ，中值滤波窗口取3×3矩 阵，窗口中心为原点。 3．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.3, P(w2)=0.2, P(w3)=0.2, P(w4)=0.2, P(w5)=0.1。请对此信源进行Huffman编码，并计算熵，平均码长和 编码效率。 (log 20.3= -1.737,log 2 0.2= -2.322,log 2 0.1=-3.322) 4．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.5, P(w2)=0.2, P(w3)=0.1, P(w4)=0.1, P(w5)=0.1, 请对此信源进行Huffman编码，并计算熵，平均码长和 编码效率。(log 20.5= -1, log 2 0.2= -2.322, log 2 0.1=-3.322)
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邻域平均：加权 & 平均 -> 邻域选择（选一个值来代替之）16用4或5代替（看大部分值使多少；看周围变化趋势） 平缓变化，P 点处于中心，周围有大有小，取其中：比较&选择：2 3 3 4 4 5 6 6 1 6 例3 探测边缘 加权平均 or 比较选择 or 其它？ *??????? ? ? 33 333333331111111111???? ??-11=?????? ? ? ?0000022222000000000 3.2 模板卷积 图象f(x,y) N ×N 模板(filter mask, template) T(i, j) m ×m 相关: ∑∑-=-=++= ?=101 ),(),(),(),(m i m j j y i x f j i T y x f T y x g m=3时，)2,2()2,2()1,()1,0(),()0,0(),(++++++=y x f T y x f T y x f T y x g 卷积: ∑∑-=-=--= *=101 ),(),(),(),(m i m j j y i x f j i T y x f T y x g 相当于先把模板沿中心反折，再加权平均 m=3时，)2,2()2,2()1,()1,0(),()0,0(),(--++-+=y x f T y x f T y x f T y x g 为什么用卷积？ （1） 卷积性质 只有卷积满足线性，移不变系统的条件（H 算子，21,G G 图象函数，即G(x,y)） (1) 线性 2121**)(*G bH G aH bG aG H +=+ (2) 移不变 )*()*(G H S SG H kl kl = S kl 表示平均（k, l ） (3) 交换律 1221**H H H H = (4) 分配律 （二次卷积变为一次卷积）G H H G H G H H *)(**2121 +=+ (5) 可分离性（结合律） 若12*H H H =则)*(**12G H H G H = (6) 卷积定理 )()()F H G F H F G *＝ 卷积的付氏变换等于卷积函数付氏变 换的乘积 练习 证明（1）~（5） （3）例),,(101a a H = ),,(102b b H = () ()1110010001a a a a 0 10 2100 *b b b b a a b b H H +→ = () () 1101100001a a a a 0 10 1200 *b b b b b b a a H H +→=