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图像增强(灰度图像-空间域)实验报告

图像增强(灰度图像-空间域)实验报告
图像增强(灰度图像-空间域)实验报告

课程实验报告

利用第一组平滑模板产生四个图像依次:

利用第一组平滑模板产生四个图像依次:

利用第二组锐化模板产生两个图像依次:

原始图像gray001.bmp:

遥感数字图像处理实习1

(1)以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式: 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File,弹出对话框,导入GeoTIFF格式的TM原始数据,选择波段1、2、3、4、5和7, 点击OK,利用Choose选择输出路径及文件名,同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序,点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 (2)查询并记录影像文件的基本信息、投影信息,以及各个波段直方图信息,然后编辑头文件: 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像,左 边会出现其基本信息,如图所示:也有投影信息,既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下,合成影像的名字上右击,选择Quick Statistics弹出对话框,在此对话框中点击Select Plo下拉菜单,选择单波段或者多波段的直方图,相应的对话框中会出现直方图(在结果与分析中记录),还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击,选择Edit Head,弹出对话框

然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框,选中波段输入修改 后名字,点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 (3)在View视窗中,利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像,进行识别,利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 (4)利用Viewer视窗打开影像,分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成,观察实习内容中所要求地物的色调变化: 利用File/Open Image File,选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据,弹出对话框,在其中选择RGB Color,将R、G、B分别设为4、3、2波段,点击Load Band,在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像,再在此窗口中,点击Display/New Display,弹出Viewer#2,选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段,点击Load Band,在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像,在Viewer窗口中右击选择Link Displays,弹出对话框,点击OK,可以把两个窗口中同一位置进行连接起来, 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置,另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 (5)提取6种地物在不同波段的数值(Digital Number,DN),做光谱剖面图: 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X,Y坐标,然后勾选Collect Spectra,鼠标箭头变为十字箭头,在目标地物中取九个点(本来图上就有一个,总共是十个点),然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ,点击Select All Items,利用Choose选择输出路径和文件名,点击 OK,将其保存为.txt格式。选六种地物,重复以上操作,提取不同波段的数值(Digital Number,DN)。将.txt格式的文件用excel打开,然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值,然后做出光谱剖面(光谱图如结果与分析中所示)。 (6)使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表: 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后,在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”,单击“Excel 选项”。“加载项”,然后在“管理”框中,选择“Excel 加载项”,单击“转到”弹出“加载宏”,在弹出来的对话框中选择“分析工具库”,并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”,从“数据分析”对话框中选择“协方差”,并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行,最后选择数据输出区域并确定,则可得该地物的协方差矩阵。同理,在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”,进行相应操作,可求得相关系数矩阵。(在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表)(7)制作散点图: 在Excel中,打开6种地物的样本DN数据(5步骤产生的),选择band2和band4做散

图形学实验报告

计 算 机 图 形 学 实验指导书 学号:1441901105 姓名:谢卉

实验一:图形的几何变换 实验学时:4学时 实验类型:验证 实验要求:必修 一、实验目的 二维图形的平移、缩放、旋转和投影变换(投影变换可在实验三中实现)等是最基本的图形变换,被广泛用于计算机图形学的各种应用程序中,本实验通过算法分析以及程序设计实验二维的图形变换,以了解变换实现的方法。如可能也可进行裁剪设计。 二、实验内容 掌握平移、缩放、旋转变换的基本原理,理解线段裁剪的算法原理,并通过程序设计实现上述变换。建议采用VC++实现OpenGL程序设计。 三、实验原理、方法和手段 1.图形的平移 在屏幕上显示一个人或其它物体(如图1所示),用交互操作方式使其在屏幕上沿水平和垂直方向移动Tx和Ty,则有 x’=x+Tx y’=y+Ty 其中:x与y为变换前图形中某一点的坐标,x’和y’为变换后图形中该点的坐标。其交互方式可先定义键值,然后操作功能键使其移动。 2.图形的缩放 在屏幕上显示一个帆船(使它生成在右下方),使其相对于屏幕坐标原点缩小s倍(即x方向和y方向均缩小s倍)。则有: x’=x*s y’=y*s 注意:有时图形缩放并不一定相对于原点,而是事先确定一个参考位置。一般情况下,参考点在图形的左下角或中心。设参考点坐标为xf、yf则有变换公式x’=x*Sx+xf*(1-Sx)=xf+(x-xf)*Sx y’=y*Sy+yf*(1-Sy)=yf+(y-yf)*Sy 式中的x与y为变换前图形中某一点的坐标,x’和y’为变换后图形中该点的坐标。当Sx>1和Sy>1时为放大倍数,Sx<1和Sy<1时为缩小倍数(但Sx和Sy

(完整word版)遥感数字图像处理习题(地信)-2018

考试时间:6月21日晚上19:00-21:00 地点:待定 题型:选择、填空、判断、简答、计算 1.考核方式:闭卷考试+ 平时成绩。 2.总成绩评定:闭卷卷面成绩(满分100分)占考核成绩的70%,平时成绩(满分100分)占30%。 3.平时成绩评定 (1)实验完成情况(80分):。根据学生实验报告提交次数及完成质量进行评定。 (2)作业完成情况(10 分):根据学生平时作业提交次数及完成质量进行评定。 (3)课堂考勤(10分):旷课一次扣3分,请假一次扣1分,扣完为止。 2018遥感数字图像处理习题 第1章概论 1.理解遥感数字图像的概念 2.理解遥感数字图像处理的内容 3.了解遥感数字图像处理与分析的目标和指导思想 4.了解遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系 第2章遥感数字图像的获取和存储 1. 理解摄影成像和扫描成像传感器的成像方式 2. 熟练掌握摄影成像和扫描成像影像的几何投影方式和影像特性 3. 掌握遥感常用的电磁波波段 4. 熟练掌握传感器的分辨率 5. 掌握数字化过程中的采样和量化 第3章遥感数字图像的表示和度量 1. 理解遥感图像的数字表示 2. 熟练掌握灰度直方图 第4章图像显示和拉伸 1. 熟练掌握图像的彩色合成 2. 熟练掌握灰度图像的线性拉伸 3. 熟练掌握直方图均衡化,理解直方图规定化

第5章图像校正 1.理解辐射误差产生的原因及辐射校正的类型 2.理解遥感数字图像大气校正的主要方法 3.理解几何畸变的类型与影响因素 4.熟练掌握多项式几何校正的原理与方法 第6章图像变换 1.理解傅立叶变换的原理 2.理解波段运算 3.理解K-L变换 4.理解缨帽变换 5.理解彩色变换 6.了解数字图像融合 第7章图像滤波 1.理解图像噪声与卷积、滤波的原理 2.掌握图像平滑 3.掌握图像锐化 4.掌握频率域滤波 第8章图像分割 1.了解图像分割的概念、方法和流程; 2.了解灰度阈值法; 3.了解梯度和区域方法。 第9章遥感图像分类 1.了解遥感图像的计算机分类的一般原理; 2.熟练掌握非监督分类和监督分类方法; 3.熟练掌握分类精度评估方法; 4.了解计算机分类新方法。 部分习题 几何校正 一、填空题: 1、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。k阶多项式控制点的最少数目为___。 2、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求,一次项最少需要__个控制点,二次项最少项需要__个控制点,三次项最少需要___个控制点。

空间域和频率域结合的图像增强技术及实现(1)

南京理工大学紫金学院毕业设计(论文)开题报告 学生姓名:杨程学号:090402159 专业:光电信息工程 设计(论文)题目:空间域和频率域结合的图像增强技术 及实现 指导教师:曹芳 2012年12月20日

开题报告填写要求 1.开题报告(含“文献综述”)作为毕业设计(论文)答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下,由学生在毕业设计(论文)工作前期内完成,经指导教师签署意见及所在专业审查后生效; 2.开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式(可从教务处网页上下载)打印,禁止打印在其它纸上后剪贴,完成后应及时交给指导教师签署意见; 3.“文献综述”应按论文的格式成文,并直接书写(或打印)在本开题报告第一栏目内,学生写文献综述的参考文献应不少于15篇(不包括辞典、手册); 4.有关年月日等日期的填写,应当按照国标GB/T 7408—2005《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求,一律用阿拉伯数字书写。如“2007年3月15日”或“2007-03-15”。

毕业设计(论文)开题报告 1.结合毕业设计(论文)课题情况,根据所查阅的文献资料,每人撰写2000字左右的文献综述: 文献综述 空域法与时域法相结合的图像增强 一、研究的目的和意义 图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像,通过进行适当的增强处理,可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像,有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域,从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。它一般要借助人眼的视觉特性,以取得看起来较好地视觉效果,其手段主要可分为空域法和时域法[1]。 二、图像增强的发展现状 图像增强的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70 年代,图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业,对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响[2]。 三、空间域和频率域图像增强处理基本原理及优缺点比较: 图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法。前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使得模糊的图片变得清晰[3]。后者是直接对原图象的灰度级别进行数据运算,它分为两类,一类是与象素点邻域有关的局部运算,如平滑,中值滤波,锐化等;另一类是对图象做逐点运算,称为点运算如灰度对比度扩展,削波,灰度窗口变换,直方图均衡化等[4]。 下面将讨论两种作用域增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。 3.1 空间域图像增强的方法 空间域处理是直接对原图像的灰度级别进行数据运算,具体可分为以下几类: 1.灰度变换[5] 当图像成像时曝光不足或过度,图像记录设备的范围太窄等因素,都会产生对比不

遥感数字图像处理教程实习报告

遥感数字图像处理教程实习报告

《数字图像处理》 课程实习报告 ( 2011 - 2012学年第 1 学期) 专业班级:地信09-1班 姓名:梁二鹏 学号:310905030114 指导老师:刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩: 教师评语: 教 师

签 名 : 年月日 实习一:图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上,应用所学知识,基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成:利用TM图像can_tmr.img,实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤: 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单,在下拉菜单中选择open image file 选 项,然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件,单击打开。 2、在可用波段列表对话框中,选中某一波段图像,选中gray scale单选按 钮,单击LOAD BAND按钮,显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中,选择其他某一波段图像,进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮,同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示:红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。

图像灰度变换实验报告

图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ; 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换,观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响; 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像:img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像:imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数,如省略则默认为256。 保存图片:imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式,其他与imread 相同。 亮度变换:imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间,low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图:imhist(img); 直方图均衡化:histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .产生灰度变换函数T1,使得: 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理,使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 4.产生灰度变换函数T2,使得: s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见,使用Matlab 中的imadjust 函数,最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换(Negative Transformation )。s =1-r; 使

数字图像处理实验报告(空间域图像增强)

实验报告 实验名称空间域图像增强课程名称数字图像处理 姓名成绩 班级学号 日期地点

1.实验目的 (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(软件、硬件及条件) Windws7 MATLAB 6.x or above 3.实验方法 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T=(1/2)*avg(f(m,n)), 其中avg(f(m,n)=(1/N^2)*f(i,j)) 本次实验中的第一题,是对图像进行直方图统计和均衡化,在Matlab中有imhist()函数和histeq()函数直接调即可获得相应结果,代码如下: close all; clear all; fid=fopen('cell_128.img','r'); image1=fread(fid,[128,128],'uint8'); image1=uint8(image1); fclose(fid); subplot(2,2,1); %显示原图像 imshow(image1,[]); title('原图像'); subplot(2,2,2); %统计图像直方图 imhist(image1); title('原图像直方图');

ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准 一、实验目的: 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,包括打开图像,保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 (1)最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值,简单,处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据,如土地利用,植被类型等。

双线性插方法是使用临近4个点的像元值,按照其距插点的距离赋予不同的权重,进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,其缺点是破坏了原来的像元值,在后来的波谱识别分类分析中,会引起一些问题。 示意图: 由梯形计算公式: 故 同理 最终得:

三次卷积插法是一种精度较高的方法,通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值,方法与双线性插相似,先在Y 方向插四次(或X 方向),再在X 方向(或Y 方向)插四次,最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现,但是算法复杂,计算量大,同样会改变原来的栅格值,且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进,即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响,还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”,立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为: 我们可以设需要计算点的灰度值f(x,y)为:

骨骼图像增强实验报告

骨骼图像增强实验报告 ——数字图像处理第一次作业 实验总体思路: 原图像是人体骨骼核扫描图像,我们的目的是通过图像锐化突出骨骼的更多细节来增强图像。由于图像灰度的动态范围很窄并且有很高的噪声内容,所以很难对其进行增强。 对此我们采取的策略是,首先用拉普拉斯法突出图像中的小细节,然后用梯度法突出其边。平滑过的梯度图像将用于掩蔽拉普拉斯图像。最后,我们将试图试用灰度变换来增强图像的灰度动态范围。 实验处理具体步骤: (图像可拉伸放大) 1、此为图2, 。 2、此为图3, 。 (而这个时候看到图2的噪声水平,将图1和图2相加之后也必然会有很多的噪声。 拉普拉斯操作作为一种二阶微分算子,能很好的增强细节,但也产生更多的噪声。 而降低噪声的一种方法就是使用中值滤波器,但属于非线性滤波器的中值滤波器有可能改变图像的性质,所以不可取。所以采取另一种方法,使用原图像梯度操作的平

滑形式所形成的一个模板。) 3、此为图4, 。 (梯度变换在灰度斜坡或台阶的平均相应要比拉普拉斯操作的更强烈,而对噪声和小细节的响应要比拉普拉斯操作的相应弱,而且可以通过均值滤波器对其进行平滑处理可以进一步降低,此时看图像中的边缘要比拉普拉斯图像(即图3)中的边缘要突出许多) 4、此为图5,。 (图4,5要比图2亮表明具有重要边缘内容的梯度图像的值一般要比拉普拉斯图像的值高) 5、此为图6,。 (此时看到强边缘的优势和可见噪声的相对减少,用平滑后的梯度图像来掩蔽拉普拉斯图像的目的达到了) 6、此为图7, (与原图像相比,该图像中大部分细节的清晰度的增加都很明显,所以我们才需要综合多种的方法对图像进行处理,单独使用一种方法根本不可能达到这么好的效果,只需要看相对应的图像进行对比即可知道) 7、此为图8, (此时需要增大锐化后图像的动态范围,即使有很多种这样效果的灰度变换函数,但是用幂率变换处理更好,直方图均衡和规定化的效果都不太好) (此时人体的轮廓的清晰度虽然还是不高,因为扩大的灰度动态范围的同时也增大了噪声,但是相比原图还是有相当大幅度的提高的,看下图原图与最终图像对比)

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告 一.实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据,数据获取手段.掌握遥感分类的方法, 土地利用变化的分析,植被变化分析,以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解,掌握遥感处理技术平台和方法。 二.实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析,植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三.实验部分 1.遥感图像的分类 (1)类别定义:根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统; (2)特征判别:对影像进行特征判断,评价图像质量,决定是否需要进行影像增强等预处理; (3)样本选择:为了建立分类函数,需要对每一类别选取一定数目的样本;(4)分类器选择:根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器; (5)影像分类:利用选择的分类器对影像数据进行分类,有的时候还需要进行分类后处理;分类图如下:

图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图

(6)结果验证:对分类结果进行评价,确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2.1 两年土地利用相重合区域 (1)在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369),过程如下:

图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图

(2)土地利用专题地图如下: 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图

计算机图形学实验报告 (2)

中南大学信息科学与工程学院 实验报告实验名称 实验地点科技楼四楼 实验日期2014年6月 指导教师 学生班级 学生姓名 学生学号 提交日期2014年6月

实验一Window图形编程基础 一、实验类型:验证型实验 二、实验目的 1、熟练使用实验主要开发平台VC6.0; 2、掌握如何在编译平台下编辑、编译、连接和运行一个简单的Windows图形应用程序; 3、掌握Window图形编程的基本方法; 4、学会使用基本绘图函数和Window GDI对象; 三、实验内容 创建基于MFC的Single Document应用程序(Win32应用程序也可,同学们可根据自己的喜好决定),程序可以实现以下要求: 1、用户可以通过菜单选择绘图颜色; 2、用户点击菜单选择绘图形状时,能在视图中绘制指定形状的图形; 四、实验要求与指导 1、建立名为“颜色”的菜单,该菜单下有四个菜单项:红、绿、蓝、黄。用户通过点击不同的菜单项,可以选择不同的颜色进行绘图。 2、建立名为“绘图”的菜单,该菜单下有三个菜单项:直线、曲线、矩形 其中“曲线”项有级联菜单,包括:圆、椭圆。 3、用户通过点击“绘图”中不同的菜单项,弹出对话框,让用户输入绘图位置,在指定位置进行绘图。

五、实验结果: 六、实验主要代码 1、画直线:CClientDC *m_pDC;再在OnDraw函数里给变量初始化m_pDC=new CClientDC(this); 在OnDraw函数中添加: m_pDC=new CClientDC(this); m_pDC->MoveTo(10,10); m_pDC->LineTo(100,100); m_pDC->SetPixel(100,200,RGB(0,0,0)); m_pDC->TextOut(100,100); 2、画圆: void CMyCG::LineDDA2(int xa, int ya, int xb, int yb, CDC *pDC) { int dx = xb - xa; int dy = yb - ya; int Steps, k; float xIncrement,yIncrement; float x = xa,y= ya; if(abs(dx)>abs(dy))

第三章 空间域图像增强

第三章 图像增强 燕山大学电气工程学院 赵彦涛 3.1图像增强的概念 对于一般可理解的图像增强,是指使经过增强处理后的图像其视觉效果更好,如对于某些图像看起来比较灰暗,增强处理后使其亮度增强,人眼看起来更舒服;也就是说,改善曝光不足或曝光过度对图像的影响。淡化背景,强化前景;广义的图像增强指处理后的图像比原始图像更适合于特定应用,更有利于后续图像处理,消除噪声干扰,强化有用信息等都可认为为后续的计算机处理、分析更有利。 根据其处理数据所进行空间不同,图像增强的方法可分为空域(空间域)图像增强方法和变换域(频域)增强方法。空域图像增强方法是直接处理构成图像的像素点的灰度值,而变换域图像增强方法是经过图像变换后,增强方法在其变换域中间接进行。 图像增强是与具体问题紧密相联系的,增强的目的不同,图像类型不同,采用的方法也不同,没有一种增强算法能适用于所有的应用场合。 3.2图像增强的点运算 所谓点运算就是输出图像上的每个像素的灰度值仅由相应输入像素点的值确定。空域方法是指直接对图像的像素点的灰度值进行操作,空域处理可定义为 )),((),(y x f T y x g = (1) 式中,),(y x f 是输入图像,),(y x g 是处理后的图像,T 是一种操作方法。 3.2.1 直接灰度变换 直接进行灰度变换是图像增强最简单的一类方法,设处理前后的图像的像素点的灰度值分别为r 和s ,变换方式为 )(r T s = (2) 式中,T 是把灰度值r 变换为s 的映射。由于处理的是数字量,变换函数的值通常存储在一个一维向量中,通过函数或者查表将灰度值r 映射为s 。对于8比特的灰度值,一个包含这种映射的查找表要有256个记录。 3.2.1.1 图像的直方图 图像的直方图表示图像中各种灰度级的个数(或概率),反映了一幅图像中灰度级与出现这种灰度级的概率之间的关系。对于一个8 bit (有256个灰度等级)的图像,直方图就是 N n r p k k =)( (4) 式中,k r 是第k 个灰度等级, k n 为图像中灰度等级为k r 的像素点的个数,N 是

图像处理实验报告

2016年春季学期研究生课程考核 (读书报告、研究报告) 考核科目:图像处理与分析 学生所在院(系):理学院数学系 学生所在学科:计算数学 学生姓名: 学号: 导师: 学生类别: 考核结果阅卷人

第 1 页(共 27 页) 1 实验目的 过MATLAB 软件编程熟悉MATLAB 图像处理的一般过程,例如图像的导入,对源图像进行手动加各种噪声(高斯噪声、瑞丽噪声、伽马噪声、指数噪声、椒盐噪声),通过热传导方程,热传导逆方程,PM 模型,TV 模型,LAPLACE 模型,P_LAPLACE 模型,P(x)_LAPLACE 模型,在对图像进行处理的过程中引入Signal_Noise_Ratio (信噪比SNR )、Peak_Signal_Noise_Ratio (峰值信噪比PSNR )、Mean_Absolute_Error (绝对均差MAE )对处理后的图像质量进行评判。 2实验原理 2.1热传导方程模型 Tikhonov 和Arsenin 提出如下模型:能量泛函 22min ()||||2u E u u dx u f dx λ Ω Ω =?+ -?? 其对应的Euler_Lagrange 方程 0() |0dE u v d εεε =+= 由最速下降法求解可转化为如下的线性方程: (),(,)(0,)(,0),0,(,)(0,)du u u f x t T dt u x f x du x t T d n λ?=?--∈Ω??? =∈Ω ???=∈?Ω?? 注意:在用最速下降法推导方程的过程中左端项应该为: 0(),(,)(0,)(,0),0,(,)(0,)u u f x t T u x f x du x t T d n λ? ?=?--∈Ω?? =∈Ω ???=∈?Ω??

遥感图像处理实习总结

遥 感 实 习 总 结 专业:摄影测量与遥感技术班级: 姓名: 学号:

为期两周的遥感数字图像处理结束了,在老师的精心安排下,我们全身心的投入到这次实习中。虽然是满天的时间,但是由于教室还有其他人占用并不能在那全天使用,所以说是两周实习但是我们能用是时间依然很少,我们要力抓每一分每一秒,熟练操作遥感数字图像处理软件。整个实习是以黄河水院为基础图形。通过格式变换、几何校正、图像剪裁、图像分类,以及最后的专题地图制作。 实习的过程简单又复杂,简单的是,只要动手,计算机几乎自动化的替你操作,复杂的是,在操作过程中,又有好多选项和注意的事项,有很多参数的设置很有讲究。所以在练习中我遇到好多问题,并通过解决这些问题进一步加深了对软件和课本知识的理解。 首先我们进行的是数据预处理。我们需要进行遥感图像的几何校正。由于各种误差所以遥感图像存在着几何变形,因此需要在操作前进行几何校正。流程如下:第一步:显示图像文件(打开两个视窗窗口),第二步:启动几何校正模块,第三步:启动控制点工具,第四步:地面控制点(GCP)的采集,第五步:采集地面检查点,第六步:图象重采样,第七步:保存几何校正模式。其中最关键最难的就属地面控制点的采集,我们使用的是二次多项式,所以得选取六个控制点然后再选出六个检查点。但是图像存在着误差,而我们要把误差控制在一个像素以内,这就更加困难了。在进过长时间的摸索和练习,精度慢慢的就达到了,但是

图纠正后依旧不是很好,在询问同学后发现原来是点的分布不是很均匀,所以导致了图的变形。在图的校正后就得进行图范围的裁剪得到所需的范围。裁剪有两种方法一种是规则分幅裁剪,一种是不规则分幅裁剪。规则分幅裁剪需要知道坐标,而不规则分幅裁剪则只需要在图上手选出需要裁剪的范围。而我们没有坐标只能用不规则分幅裁剪。 第二项就是图象增强处理,主要包括:空间、辐射、光谱增强处理的主要方法。空间增强:包括卷积增强处理,辐射增强:直方图均衡化处理,光谱增强:主成份变换、缨穗变换、色彩变换。这一项比较简单,通过指导书和上课的学习,这些增强只要知道步骤就能很快完成。 第三项我认为也是最关键的一项,遥感图像的分类,所谓的遥感图像的分类就是通过人工目译或计算机自动分类处理相结合识别出地物属性。我们做的分类是非监督分类,在进行的分类评价时,应用分类叠加方法来评价分类结果、分类精度及定义时应注意分类文件在上,而且取消栅格参数中清楚选示选项,以使两图像叠加显示。非监督分类步骤如下:第一步:显示原图像与分类图像,第二步:打开分类图像属性并调整字段显示顺序,第三步:给各个类别赋相应的颜色,第四步:不透明度设置,第五步:确定类别专题意义及其准确程度,第六步:标注类别的名称和相应颜色,第七步:将相同的类进行合并,最后分为五大类:建筑物、道路(空闲地)、水系、草地和灌木林。

刺激强度刺激频率对骨骼肌收缩的影响一实验报告

刺激强度刺激频率对骨骼肌收缩的影响一实验报告实验报告 实验人员:孙芳班次:7年制2班组别:2 日期:2014/9/24 指导老师:沈建新 小组成员:XXX,YYY,ZZ 试验号和题目:一、刺激强度、刺激频率对骨骼肌收缩的影响 实验目的:1、了解并熟悉计算机生物机能实验系统的组成和基本使用方法 、制备具有生理活性的坐骨神经-腓肠肌标本 2 3、观察记录刺激强度、刺激频率对骨骼肌收缩的影响 实验对象:蛙 实验药品与器材:任氏液;生物信号采集系统,蛙类手术器械,蛙捣毁针,保护电极,张力换能器, 万能支架、连接导线等。 实验方法: 1、坐骨神经-腓肠肌标本的制备:1) 洗干净实验动物 2) 双毁髓::找到枕骨 大孔处 将刺蛙针刺入1-2mm,分别捣损脑组织和脊髓。3)剥制后肢,分离一侧后肢 4) 分离 坐骨神经,穿线备用 5) 游离腓肠肌,肌腱结扎备用 6) 标本检验。 2、连接实验装置: 将换能器的输出线接至BL-420F生理记录装置的1通道,保护电 极接至电脉冲输出通道。然后把制备好的坐骨神经-腓肠肌标本棉线的另一端 接在张

力换能器上,将坐骨神经通过保护电极接至电脉冲刺激输出通道,而腓肠肌肌腱端 的棉线与张力换能器簧片相连,保持适度松紧并与桌面垂直。 2、实验记录:开机后进入实验先用单刺激,找出阈强度、最适刺激强度;然后固 3、 定最适刺激强度,用连续单刺激,找出出现完全强直收缩时的最小刺激频率。实验结果: 1、刺激强度与肌肉的收缩关系实验 8.0g 4.0s A B

图1 刺激强度与骨骼肌收缩的关系(蛙坐骨神经-腓肠肌标本) A.肌肉收缩强度(右侧为标尺); B.刺激标记(单位为V) 图片中,在低于0.090V的电压刺激时,肌肉不发生收缩,说明在较低的电位刺激时,并不能引起肌肉发生收缩反应。而随着刺激强度的增大,用0.095V电压刺激的时候,蛙的腓肠肌收缩一次,表明神经接受刺激,兴奋沿神经传导至腓肠肌,引起腓肠肌肌膜电位发生变化,同时兴奋收缩,这说明蛙坐骨神经-腓肠肌标本的阈电位为0.090-0.095V之间接近0.095V。随着刺激强度的不断增加,有较多的神经纤维兴奋,肌肉的收缩反应也相应逐步增大。当用0.135V以上的电压刺激时,肌肉的收缩强度不再随着电压的变大而变大,表明蛙坐骨神经-腓肠肌标本的最适刺激强度为接近0.135V(0.130V-0.135V之间)。 2、刺激频率与肌肉收缩的关系实验

图像处理实验报告

实验报告 实验课程名称:数字图像处理 班级:学号:姓名: 注:1、每个实验中各项成绩按照10分制评定,每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日

实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像,在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵, 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换,将原始图像及变换图像(三维、中心化)都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置,再进行变换,将原始图像及变换图像(三维、中 心化)都显示于屏幕上,比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸(40?40,4?4),再进行变换,将原始图像及变 换图像(三维、中心化)都显示于屏幕上,比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具,因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统,并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号,x 和y 是离散实变量,u 和v 为离散频率变量,则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …,M-1;y=0,1,…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …,M-1;y=0,1,…N-1 在图像处理中,有事为了讨论上的方便,取M=N ,这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …,N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ,…,N-1 其中,]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核,]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱,记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果: 1、实验步骤: (1)、编写程序建立输入图像; (2)、对上述图像进行二维傅立叶变换,观察其频谱 (3)、改变输入图像中白框的位置,在进行二维傅里叶变换,观察频谱;

图像增强实验报告

西安邮电学院 实验报告 实验名称图像增强 课程名称数字图像处理A 姓名李俊玲 成绩 班级电子0801 学号 05081037 日期2011年5月3日 地点 3#523 备注:

1.实验目的 A. 直方图增强处理 (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; B. 图像平滑 (1)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; (2)是消除或尽量减少噪声的影响,改善图像的质量。 (3)在提取大的目标之前去除图像中一些琐碎的细节、桥接直线或曲线的缝隙。 C. 图像锐化 (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; 2.实验环境(软件条件) 在MA TLAB 环境下进行编写程序,把所编写的程序保存成 .m 文件,其中在运行程序时需要调用一些MA TLAB 中一些原有的函数如:fspecial ()、imfilter ()等函数。 3.实验方法 A. 直方图增强处理 直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数 T ,使变化后的灰度值满足 s=T(r),其中,s 归一化为0<=s<=1,建立r 和s 之间的映射关系,要求处理后图像灰度分布的概率密度Ps (s )=1,期望所有灰度级出现概率相同。 其计算步骤为:(1)统计原始图像的直方图: (2)计算直方图累积分布曲线: (3)用累积分布函数作为变换函数进行图像灰度变换。 B. 图像平滑 (1)局部平滑法:假设图像是由许多灰度恒定的小块组成,相邻像素间存在很高的空间相关性,而噪声则是统计独立的。因此,可用领域内个像素的灰度平均代替该像素原 ()n n r p k k r =12100 -====∑∑==L k n n r p r T s k j k j j j r k k ,...,,)()(

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告实验内容:影像融合与增强 班级:测绘1102班 学号: 1110020213 姓名: 指导老师:陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容: 1.掌握ENVI中各种影像融合方法,并比较各方法的优缺点; 2.熟悉ENVI图像增强操作; 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的: 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点; 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较; 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作; 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤: 1.图像融合: 三波段融合: HSV和Color Normalized (Brovey)变换: 1)从ENVI主菜单中,选择File → Open Image File,分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中; 2)选择多光谱3,2,1波段(可以根据需要选择)对应R,G,B,点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1; 3)在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV; 4)在Select Input RGB Input Bands对话框中,选择Display #1,然后点击OK。 5)从High Resolution Input File对话框中选择全色影像,点击OK。 6)从HSV Sharpening Parameters对话框中,选择重采样方法,并输入输出路径和文件名,点击OK。即可完成HSV变换融合; 与上述方法类似,选择Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey),使用Brovey进行融合变换。 多光谱融合: Gram-Schmidt、主成分(PC)和color normalized (CN)变换

北航数字图象处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验二图像变换实验 1.实验目的 学会对图像进行傅立叶等变换,在频谱上对图像进行分析,增进对图像频域上的感性认识,并用图像变换进行压缩。 2.实验内容 对Lena或cameraman图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域,对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况,进一步,通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。 3. 实验要求 实验采用获取的图像,为灰度图像,该图像每象素由8比特表示。具体要求如下: (1)输入图像采用实验1所获取的图像(Lena、Cameraman); (2)对图像进行傅立叶变换、获得变换后的系数矩阵; (3)将傅立叶变换后系数矩阵的频谱用图像输出,观察频谱; (4)通过设定门限,将系数矩阵中95%的(小值)系数置为0,对图像进行反变换,获得逆变换后图像; (5)观察逆变换后图像质量,并比较原始图像与逆变后的峰值信噪比(PSNR)。 (6)对输入图像进行离散余弦、哈达玛变换,重复步骤1-5; (7)比较三种变换的频谱情况、以及逆变换后图像的质量(PSNR)。 4. 实验结果 1. DFT的源程序及结果 J=imread('10021033.bmp'); P=fft2(J); for i=0:size(P,1)-1 for j=1:size(P,2) G(i*size(P,2)+j)=P(i+1,j); end end Q=sort(G); for i=1:size(Q,2) if (i=size(Q,2)*0.95) t=Q(i); end end G(abs(G)

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