数字图像处理-正交变换
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实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用和意义;4、观察图像点运算和几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。
三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。
图像点运算是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。
点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。
如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)=f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。
一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。
另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。
点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。
图像几何变换是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等,其理论基础主要是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。
实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。
下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法和频域法,点运算和几何变换属于空域法。
目录1课程设计目的 (1)2课程设计要求 (1)3 正交变换的概述 (1)3.1 信号的正交分解 (1)3.2 正交变换的定义 (2)3.3 正交变换的分类 (3)3.4 正交变换的标准基 (3)3.4.1 一维DFT的标准基 (3)3.4.2 二维DFT (5)3.4.3 正交变换的标准基图像 (6)3.5 正交变换在图像处理中的应用 (7)4 傅里叶变换 (8)4.1 傅里叶变换的定义及基本概念 (9)4.2 傅里叶变换代码 (13)4.3 傅里叶变换与逆变换结果 (14)5 离散余弦变换 (14)5.1 离散余弦变换的定义 (14)5.2 离散余弦变换代码 (17)5.3 离散余弦变换与逆变换结果 (17)6 小波变换 (18)6.1概述 (18)6.2 小波变换的基本理论 (18)6.3 小波变换代码 (20)6.4 小波变换结果 (21)7 结论 (21)8 参考文献 (22)图像处理中正交变换方法对比1课程设计目的(1) 理解正交变换的基本概念及分类。
(2) 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。
(3) 掌握离散余弦变换的基本原理方法。
(4) 掌握小波变换的基本原理及方法。
(5) 学会利用matlab 软件进行数字图像处理与分析2课程设计要求(1)掌握课程设计的相关知识、概念清晰。
(2)查阅资料,根据不同处理需求,设计完成对数字图像的处理与分析。
(3)熟练掌握matlab 软件的基本操作与处理命令。
(4)进一步理解数字图像处理与分析的过程与意义。
3 正交变换的概述3.1 信号的正交分解完备的内积空间称为希尔伯特空间。
折X 为一希尔伯特空间,φ1 ,φ2 , ⋯,φn 是X 空间中的一向量,如果它们是线性独立的,则称之为空间X 中的一组“基”。
某一信号x 就可以按这样的一组基向量作分解,即X=∑=Nn n n a 1φ (式3-1) 式(3-1)中a 1 , a 2 , ⋯, a n 是分解系数, 它们是一组离散值。
《数字图像处理》课程实验报告实验名1:图像的正交变换实验院系:自动化测试与控制系班级:1201132姓名:李丹阳学号:1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程2015年12月13日一、实验原理二、实验内容三、实验结果与分析1、傅立叶变换A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。
(傅里叶变换A)的实验结果B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关性,定位图像特征。
读入图像‘cameraman.tif’,抽取其中的字母‘a’。
(傅里叶变换B )的实验结果离散余弦变换(DCT)使用dct2对图像‘linyichen.jpg ’进行DCT变换。
-505(离散余弦变换A )的实验结果将上述DCT 变换结果中绝对值小于10的系数舍弃,使用idct2重构图像并与原图像比较。
离散余弦变换附主要程序代码:f=zeros(30,30);f(5:24,13:17)=1;imshow(f,'notruesize')F=fft2(f);F2=log(abs(F));figure,imshow(F2,[-15],'notruesize');colormap(jet);F=fft2(f,256,256);figure,imshow(log(abs(F)),[-15],'notruesize');colormap(jet);F2=fftshift(F);figure,imshow(log(abs(F2)),[-15],'notruesize');colormap(jet);B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关性,定位图像特征。
读入图像‘cameraman.tif’,抽取其中的字母‘a’。
bw=imread('cameraman.tif');a=bw(59:71,81:91);imshow(bw);figure,imshow(a);C=real(ifft2(fft2(bw).*fft2(rot90(a,2),256,256)));%求相关性figure,imshow(C,[]);thresh=max(C(:));figure,imshow(C>thresh-10)figure,imshow(C>thresh-15)1.离散余弦变换(DCT)A)使用dct2对图像‘linyichen.jpg’进行DCT变换。
数字图像处理与分析第四章 图像处理中的正交变换3刘定生 中科院中国遥感卫星地面站2005年春季学期1其他变换—小波变换连续小波变换基本小波—一个具有振荡性和迅速衰减的波 小波基函数ψ a ,b ( t ) =t−b 1 ψ( ) a aa-尺度系数(伸缩系数);b-位移系数第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站2其他变换—小波变换连续小波变换连续小波变换定义(又称之为积分小波变换):W f ( a , b ) =< f ,ψ∞a ,b( t ) >= 1 a=−∞∫f ( t )ψa ,b( t ) dt =−∞∫∞t−b ) dt f ( t )ψ ( a连续小波变换的逆变换:1 f (t ) = Cψ∞ ∞∫0da ∫∞W f ( a , b )ψ a ,b ( t ) db a 2 −第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站3其他变换—小波变换连续小波变换 W(a,b)是信号x(t)与小波基本函数在尺度因子a和位移因 子b时的互相关函数 如果信号在特定的尺度因子a和位移因子b下与基本小波函 数具有较大的相关性(相似性),则W(a,b)值将较大 对于任意给定的尺度因子a(频率~ 1/a),小波变换 W(a,b)为输入信号作用于具有响应函数 ψ ∗a,0 (−b) 的滤波 器输出; 小波变换定义了一组由尺度因子a规范的连续滤波器组第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站4其他变换—小波变换小波变换与STFT的基本区别B STFT B B B B Bf0 B CWT2f0 2B3f0 4B4f05f06f0 8Bf02f04f08f0 刘定生 中科院中国遥感卫星地面站5第四章 图像处理中的正交变换其他变换—小波变换小波变换参数的深入分析尺度(Scaling)—小波的“尺度”变化意味着对小波进行“拉伸”或“压 缩”f(t) = sin(t) scale factor1f(t) = sin(2t) scale factor 2f(t) = sin(3t) scale factor 3第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站6其他变换—小波变换小波变换参数的深入分析(续)尺度—某种程度上类似于频率:频率~1/a第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站7其他变换—小波变换小波变换参数的深入分析(续)尺度与频率大尺度对应于“展开”的小波,小波展开越大,该小波表征的信号 特征就越粗糙(平滑)小尺度大尺度小尺度a:对应于压缩的小波;可表征更好的细节(变 化):高频率 大尺度a:对应于展开的小波;表征粗糙部分(慢变化): 低频率 第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站8其他变换—小波变换小波变换参数的深入分析(续)位移(Shifting)—延迟或加速小波 数学上,延迟一个函数f(t)表示为f(t-k)第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站9其他变换—小波变换小波变换参数的深入分析(续)C = 0.0004C = 0.0034 第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站10其他变换—小波变换小波变换参数的深入分析(续)小波变换系数分布图第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站11其他变换—小波变换小波变换的基本性质线性—小波变换是线性变换f (t ) = αf 1(t ) + βf 2 (t )W f ( a, b) = αW f1( a, b) + βW f 2( a, b)平移和伸缩的共变性1 f ( a0 t ) ⇔ W f ( a0 a , a0 b ) a冗余性:连续小波变换中存在信息表述的冗余度其表现是由连续小波变换恢复原信号的重构公式不是唯一的,小波变换 的核函数存在许多可能的选择 尽管冗余的存在可以提高信号重建时计算的稳定性,但增加了分析和解 释小波变换的结果的困难第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站12其他变换—小波变换离散小波变换连续小波变换中,尺度系数和平移系数连续取值,将产生 巨大的计算量,主要用于理论分析 仅取尺度与位置的某些离散量,采用离散化的尺度及位移 因子,可大量减少计算量,形成离散小波变换令m m a = a0 ; b = nb0a0 ; a0 > 1, b0 ≠ 0; m, n为整数系列可有离散小波基函数:m m − t − nb0a0 − ψ m ,n ( t ) = m ψ ( ) = a0 2ψ ( a0 mt − nb0 ) m a0 a01及离散小波变换:< f ,ψ m ,n >=−∞∫∞f (t ) m ,n (t )dt = a0 ψ−m ∞ 2 −∞∫f (t ) ( a0 mt − nb0 )dt ψ −13第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站其他变换—小波变换二进小波变换若基于2的幂次方选择二进伸缩和二进位移(以2的因子伸 缩和平移)构成基函数,即a0 = 2; b0 = 1;则形成二进小波ψ m ,n ( t ) =1 2ψ( mt − n 2m 2m) = 2 ψ ( 2 −m t − n )−m 2第四章 图像处理中的正交变换刘定生 中科院中国遥感卫星地面站14其他变换—小波变换二进正交小波变换满足下列条件的二进小波(正交性条件)< ψ m,n ,ψ j ,k >= δ m, jδ n,k( Kronecher δ 函数)⎧1 m = j, n = k =⎨ 其他 ⎩0为二进正交小波。