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数字图像处理的原理与方法数字图像处理是一种将数字信号处理技术应用到数字图像上的科学技术，它的出现极大地推动了图像处理技术的发展。
数字图像处理不仅可以用于医学图像处理、卫星图像处理、工业检测等领域，还可以应用于数字影像娱乐等方面。
数字图像处理的核心内容就是图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等，本文将主要探讨数字图像处理的原理与方法。
一、图像增强处理图像增强处理是对原始图像进行改善的过程，也是数字图像处理中最普遍的操作类型。
通过增强处理，可以使图像局部特征更加明显，以便进行更高级的图像分析。
常见的图像增强方法包括灰度线性变换、灰度非线性变换、空域滤波增强、频域滤波增强等。
其中，空域滤波增强是最常见的一种方法。
通过对原始图像进行高斯滤波、中值滤波等操作，可以有效去除图像中的噪声。
二、图像恢复处理图像恢复处理是指从已知的图像信息中恢复出原始图像的过程，也是数字图像处理中一种重要的方法。
在数字图像处理中，图像的失真比如模糊、噪声等是不可避免的。
而图像恢复就是通过各种手段找到原始图像中所保留的信息，以恢复图像失真前的形态。
常见的图像恢复处理方法包括逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等。
三、图像分割处理图像分割处理是将图像分割成若干具有独立意义的子区域的过程。
图像分割处理是数字图像处理中一种热门的研究领域，其主要应用于目标提取、图像分析和模式识别等方面。
常用的图像分割方法包括基于像素的算法、基于区域的算法、边缘检测算法等。
其中，基于区域的算法应用最广。
通过对相似区域进行聚类，可以将图像分割成若干子区域，从而实现目标提取等功能。
四、图像识别处理图像识别处理是指对图像进行自动识别的过程。
图像识别处理是数字图像处理中的一大领域，它的技术含量非常高。
常见的图像识别处理方法包括特征提取、模式匹配、神经网络等。
其中，特征提取是一种重要的处理方式。
通过对图像进行特征提取，可以将图像转化为数字特征，从而实现对图像的自动识别和分类。
一．名词解释（20=4*5）•1.数字图像：一副图像可以定义为一个二维函数f（x,y），其中x、y是空间坐标，而f在任意一对坐标（x、y）处的幅度称为该点处的图像的亮度和灰度，当x、y和f的幅值都是有限的离散值时，该图像为数字图像。
•2.什么是信噪比？信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率称为信噪比。
•3.直方图：表示数字图像处理中的每一灰度级与其出现的概率间的统计关系。
横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数。
《统计每一个像素灰度级的个数》4.灰度直方图：将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频率（直方图上的一个点：图像中存在的等于某个灰度值的像素点的个数的多少）*5.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。
6.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。
7.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)8.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。
9.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。
10.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。
11.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。
12.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。
13.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。
14.图像锐化：是增强图象的边缘或轮廓。
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常见的两种基本处理方法，它们在处理图像时有着不同的特点和适用范围。
下面将从原理、应用和效果等方面对两种处理方法进行简要介绍，并对它们的区别进行分析。
一、空域处理方法1. 原理：空域处理是直接对图像的像素进行操作，常见的空域处理包括图像增强、平滑、锐化、边缘检测等。
这些处理方法直接针对图像的原始像素进行操作，通过像素之间的关系来改变图像的外观和质量。
2. 应用：空域处理方法广泛应用于图像的预处理和后期处理中，能够有效改善图像的质量，增强图像的细节和对比度，以及减轻图像的噪声。
3. 效果：空域处理方法对图像的局部特征和细节有很好的保护和增强作用，能够有效地改善图像的视觉效果，提升图像的清晰度和质量。
二、频域处理方法1. 原理：频域处理是通过对图像的频率分量进行操作，常见的频域处理包括傅立叶变换、滤波、频域增强等。
这些处理方法将图像从空间域转换到频率域进行处理，再通过逆变换得到处理后的图像。
2. 应用：频域处理方法常用于图像的信号处理、模糊去除、图像压缩等方面，能够有效处理图像中的周期性信息和干扰信号。
3. 效果：频域处理方法能够在频率域对图像进行精细化处理，提高图像的清晰度和对比度，对于一些特定的图像处理任务有着独特的优势。
三、空域处理方法和频域处理方法的区别1. 原理不同：空域处理方法直接对图像像素进行操作，而频域处理方法是通过对图像进行频率分析和变换来实现图像的处理。
2. 应用范围不同：空域处理方法适用于对图像的局部特征和细节进行处理，而频域处理方法适用于信号处理和频率信息的分析。
3. 效果特点不同：空域处理方法能更好地保护和增强图像的细节和对比度，频域处理方法能更好地处理图像中的周期性信息和干扰信号。
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种处理方法，它们在原理、应用和效果等方面有着不同的特点和适用范围。
在实际应用中，可以根据图像的特点和处理需求选择合适的方法，以获得更好的处理效果。
图像增强技术的目的是对图像进行加工，已得到视觉效果更“好”，更“有用”的图像。
增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特性，扩大图像种不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判断和识别效果，满族某些特殊分析的需要。
根据其处理所进行的空间不同，目前常用的增强技术可分为频率域法和空间域法两类。
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，可去掉途中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部领域中的中坚像素值）法等，他们可用于去除或减弱噪声。
根据增强的策略，图像增强又可以分为两种：全局处理和局部处理。
根据处理的对象，图像增强还可以分为灰度图像的增强与彩色图像的增强。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制（掩盖）图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配[8]。
在图像增强过程中，不分析图像降质的原因，处理后的图像不一定逼近原始图像。
图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同，可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。
基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算，基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空域的算法分为点运算算法和领域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。
领域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
图像复原的名词解释图像复原是数字图像处理领域中的一个重要概念，旨在通过科学的技术手段恢复或改善被损坏的图像质量。
它在许多领域中具有广泛的应用，如医学影像、遥感图像、文化遗产保护等。
图像复原的基本目标是恢复图像本来的清晰度、细节和真实性，使其更好地适应观察者需求和实际应用。
图像在采集、传输、存储等过程中往往经历了噪声、模糊、失真等问题，使得图像质量下降，难以满足人们对图像的需求。
图像复原即通过信号处理的方法，利用图像本身的特征和统计学原理来消除这些问题，使得观察到的图像更接近真实。
图像复原的主要技术手段包括滤波、去噪、增强和复原等。
其中，滤波是最常见的一种方法，其基本思想是通过选择性地传递或抑制不同频率的信号成分来实现图像质量的改善。
常见的滤波方法有线性滤波、非线性滤波等。
线性滤波适用于处理噪声较小、失真较轻的图像，通过卷积运算对图像进行平滑或边缘增强；非线性滤波则可以更好地适用于噪声较强、失真较严重的图像，其基本原理是根据图像统计特性对像素值进行调整，以实现去噪和增强效果。
图像去噪是图像复原中的一个重要环节，旨在消除图像中的噪声干扰，使得图像清晰可见。
噪声是由于图像捕捉、传输等过程中引入的随机干扰，使图像变得模糊不清、细节不明显。
图像去噪技术主要有空域方法和频域方法。
空域方法一般通过滑动窗口或邻域平均来对图像进行平滑处理，从而消除噪声。
频域方法则是将图像转换到频域进行处理，如利用傅里叶变换或小波变换等，通过滤波、阈值处理等操作实现图像的去噪。
图像增强是另一个重要的图像复原技术，其目标在于通过调整图像的对比度、亮度、颜色饱和度等参数，提高图像的视觉效果和观感。
图像增强可以分为直方图增强、空域增强和频域增强等方法。
直方图增强是根据图像的灰度直方图进行操作，通过拉伸直方图的动态范围，改变图像灰度分布来改善图像质量。
空域增强则是直接在像素级别上进行操作，如对比度拉伸、亮度调整、局部增强等。
而频域增强则是将图像转换到频域进行处理，如滤波、锐化等操作，来增强图像的视觉效果。
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。
7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。
空域处理方法和频域处理方法是数字图像处理中常用的两种方法。
它们有着各自独特的特点和应用场景。
本文将从原理、应用和区别三个方面对这两种处理方法进行详细比较。
一、原理1. 空域处理方法空域处理方法是指直接对图像的像素进行操作。
它是一种基于图像的原始信息进行处理的方法。
常见的空域处理操作包括亮度调整、对比度增强、图像锐化等。
这些操作都是基于每个像素点周围的邻域像素进行计算和处理的。
2. 频域处理方法频域处理方法是将图像从空间域转换到频率域进行处理。
其基本原理是利用傅里叶变换将图像信号从空间域转换到频率域，然后对频率域的图像进行滤波、增强等处理，最后再利用傅里叶反变换将图像信号转换回空间域。
二、应用1. 空域处理方法空域处理方法适用于对图像的局部信息进行处理，如调整图像的明暗、对比度和色调等。
它可以直接对原始图像进行处理，因此在实时性要求较高的场景下具有一定优势。
2. 频域处理方法频域处理方法适用于对图像的全局信息进行处理，如去除图像中的周期性噪声、增强图像的高频细节等。
由于频域处理方法能够通过滤波等手段对图像进行全局处理，因此在一些需要对图像进行频谱分析和滤波的场景下有着独特的优势。
三、区别1. 数据处理方式空域处理方法是直接对图像的像素进行操作，处理过程直接，但只能处理原始图像信息。
而频域处理方法是将图像信号转换到频率域进行处理，可以更全面地分析和处理图像的频率特性。
2. 处理效果空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，因此适合对图像的亮度、对比度等进行调整。
而频域处理方法主要针对图像的全局信息进行处理，能够更好地处理图像的频率特性，如滤波、增强等。
3. 处理速度空域处理方法直接对原始图像进行处理，处理速度较快；而频域处理方法需要将图像信号转换到频率域进行处理，处理速度相对较慢。
空域处理方法和频域处理方法分别适用于不同的处理场景。
空域处理方法主要用于对图像的局部信息进行处理，处理速度较快；而频域处理方法主要用于对图像的全局信息进行处理，能够更全面地分析和处理图像的频率特性。
DOC专业 本科生实验报告 （ 二 ）
: 学院: 专业:信息安全 班级:信息安全 实验课程名称:数字图像处理与分析 实验日期:2013 年 4 月 25 日 指导教师及职称:王云峰 实验成绩: 开课时间：2012-2013 学年 第 2 学期
政法学院实验管理中心印制 DOC专业
实验题目 图像空域增强 小组合作 否 班级 信息安全 学 号 一、实验目的
1、掌握灰度变换的基本原理。 2、掌握直方图处理的基本原理。 3、掌握Matlab中灰度变换和直方图处理的实现方法。 4、理解图像滤波的基本定义及目的； 5、掌握空域滤波的基本原理及方法； 6、掌握用MATLAB语言进行图像的空域滤波的方法。
二．实验环境 装有的MATLAB软件的计算机和一些图片。
三、实验容与步骤 图象增强是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。图象增强按增强处理所在空间不同分为空域增强方法和频域增强方法。空域增强:直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素的灰度值进行处理 。空间域增强方法主要有灰度变换增强、直方图增强、图像平滑和图像锐化等。 1. 灰度变换 灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转 DOC专业
换为一个新的灰度值。常用的有:对比度增强、直方图均衡化等方法。
分段线性灰度变换 (1) 程序源代码： close all clear clc disp('====E4_4_2.m===='); I=imread('rice.png'); subplot(3,3,1),imshow(I),ylabel('原图像'); subplot(3,3,2),imhist(I); %方法1-系统函数 %把灰度值围[80,160]映射到[20,220]，灰度值小于80的映射为20，灰度值大于160的映射为220 J=imadjust(I,[80/255 160/255],[20/255 220/255]); subplot(3,3,4),imshow(J),ylabel('变换图像(方法1)'); subplot(3,3,5),imhist(J); %方法2-编程实现 %把灰度值围[80,160]映射到[20,220]，灰度值小于80的映射为20，灰度值大于160的映射为220 f0=0;g0=20; %分段曲线的第1个点 f1=80;g1=20; %分段曲线的第2个点 f2=160;g2=220; %分段曲线的第3个点 f3=255;g3=220; %分段曲线的第4个点 subplot(3,3,9),plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]),xlabel('f'),ylabel('g'),axis([0 255 0 255]); %绘制变换曲线 r1=(g1-g0)/(f1-f0); %曲线1的斜率 b1=g0-r1*f0; %曲线1的截距 r2=(g2-g1)/(f2-f1); %曲线2的斜率 b2=g1-r2*f1; %曲线2的截距 r3=(g3-g2)/(f3-f2); %曲线3的斜率 b3=g2-r3*f2; %曲线3的截距 [m,n]=size(I); K=double(I); for i=1:m for j=1:n f=K(i,j); g(i,j)=0;17
if(f>=f0)&(f<=f1) g(i,j)=r1*f+b1; %曲线1的方程y=r1*x+b1 else if (f>=f1)&(f<=f2) g(i,j)=r2*f+b2; %曲线2的方程y=r2*x+b2 else DOC专业
if (f>=f2)&(f<=f3) g(i,j)=r3*f+b3; %曲线3的方程y=r3*x+b3 end end end end end subplot(3,3,7),imshow(uint8(g)),ylabel('变换图像(方法2)'); subplot(3,3,8),imhist(uint8(g)); (2)实验结果
灰度变换（对数变换） (1) 程序源代码：
close all clear clc disp('====E4_4_6.m===='); I=imread('rice.png'); subplot(3,3,1),imshow(I),ylabel('原图像'); subplot(3,3,2),imhist(I); %对数变换 c=255/log(1+255); % 语句1 x=0:1:255; y=c*log(1+x); subplot(3,3,6),plot(x,y),axis tight,xlabel('f'),ylabel('g'); %绘制变换曲线 [m,n]=size(I); DOC专业
K=double(I); g=c*log(K+1); %{ %等价的循环语句实现 for i=1:m for j=1:n g(i,j)=0; g(i,j)=c*log(K(i,j)+1); end end %} subplot(3,3,4),imshow(uint8(g)),ylabel('对数变换'); subplot(3,3,5),imhist(uint8(g)); %###系统函数调用### J=imadjust(I,[],[],0.216); subplot(3,3,7),imshow(J),ylabel('对数变换(系统调用)'); subplot(3,3,8),imhist(J); (2)实验结果：
直方图处理（直方图均衡化） (1) 程序源代码：
close all clear clc disp('====E4_5_2.m===='); I=imread('tire.tif'); J=histeq(I); subplot(2,2,1),imshow(I),ylabel('原图像'); subplot(2,2,2),imhist(I); subplot(2,2,3),imshow(J),ylabel('直方图均衡图像'); subplot(2,2,4),imhist(J); DOC专业
(2) 观察并记录实验结果：作为实验报告的容。 2. 空域滤波 空域滤波:基于邻域处理，应用某一模板对每个像素及其周围邻域的所有像素进行某种数学运算，得到该像素的新的灰度值。图像平滑与锐化技术就属于空域滤波。均值滤波是在空间域对图像进行平滑处理的一种方法，易于实现，效果也挺好。中值滤波是一种非线性处理技术，能抑制图像中的噪声。它是基于图像的这样一种特性：噪声往往以孤立的点的形式出现，这些点对应的象素很少，而图像则是由像素数较多、面积较大的小块构成。 在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。在处理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口各像素灰度值的中值代替。中值滤波在某些情况下抑制噪声，而在另一些情况下却会抑制信号。 均值滤波源代码 I=imread(‘rice.tif’); J=imnoise(I, ‘salt&pepper’, 0.02); h=fspecial(‘average’, 3); I2=filter2(h, J); subplot(1,3,1), imshow(I), title(‘原图像’); subplot(1,3,2), imshow(J), title(‘加噪声图像’); subplot(1,3,3), imshow(I2, [ ]), title(‘均值滤波后图像’); 程序执行的结果如图： DOC专业
结论：邻域平均法虽然可以平滑图像，但在消除噪声的同时，会使图像中的一些细节变得模糊。 中值滤波则在消除噪声的同时还能保持图像中的细节部分，防止边缘模糊 。中值滤波是一种非线性滤波。它首先确定一个奇数像素窗口W，窗口各像素按灰度值从小到大排序后，用中间位置灰度值代替原灰度值。设增强图像在(x,y)的灰度值为f(x,y)，增强图像在对应位置(x,y)的灰度值为g(x,y)，则有： },),,({),(WlklykxfmedianyxgW为选定窗口大小。
中值滤波源代码： I=imread(‘rice.tif’); J=imnoise(I, ‘gaussian’, 0.02); I2=medfilt2(J, [3, 3]); subplot(1,3,1), imshow(I), title(‘原图像’); subplot(1,3,2), imshow(J), title(‘加噪声图像’); subplot(1,3,3), imshow(I2), title(‘中值滤波后图像’); 运行的结果如图； DOC专业 含噪声的图像三阶Butterworth滤波图像 DOC专业 原图加噪图
低通滤波图高通滤波图 四、实验过程与分析
