基于MATLAB的图像处理实验(翻译).doc

基于MATLAB的图像处理实验 摘 要 本文提出一系列的数字图像处理课程实验。这组实验基于MATLAB。这些实验将允许任何参考人员在覆盖大多数常规图像处理课程实验中成功的完成。 一. 简介 推动数字图像处理课程主要从两个应用领域,即：a.增加图形信息供人类诠释 b.图像处理自动与自动机器人的控制。这是因为视觉从传寄信息的数量和聚集正确的信息的可视化来说是人类最重要的感觉。 许多图像处理电路需要专门软件来完成。这些软件包通常很高的定价,而且最终用户不是很方便地修改。这篇论文图像处理的基础是MATLAB,这个软件包现已差不多用在任何领域和被作为图像处理实验的关键。在没有任何成本的感兴趣的用户和教师所编写的软件在图像处理实验很有效。图像处理的应用包括很多主题,其中我们可以提到遥感,超声图像、气象学、天文学、检测、雷达、地震学、放射学、自主导航,认知学等。 二、 图像处理实验室 图像可以被认为是矩阵。定义一个图像可以如下:图像是一个NxN数组的元素。每个元素数组是一个数字代表了采样强度。样品都叫像素(图片元素)。每一个像素都在采样量化。每一个指定一个数字强度在一个有限的集合价值观,通常介于0和K-1,那里是K = 2 B可能灰度级的数量,每一个代表B比特。影像的数位化,现在已经完成,每个图像是可以适当处理的为一个矩阵排列。 我们基于MATLAB图像处理实验有能力执行以下内容: 1．执行代数操作(例如,除此之外,减法、乘法和除法运算。这些操作可以用来做手术图像降噪利用等的平均数,运动检测和代数掩蔽。) 2.几何变换如翻译、旋转、缩放 3.空间域的操作,如直方图修改(缩放,偏移、振幅变化)非线状穴位操作(绝对价值,围绕着,平方根,对数尺度压缩、边缘检测) 4.二值图像处理(阈值、逻辑行动)。 5.非线性图像处理如形态操作(打开、关闭)。构建元素选择、膨胀、腐蚀。 6.频域处理。傅里叶变换,日志压缩。 7.通过线性卷积滤波、滤波器设计(低通、高通、带通,带阻) 、高斯过滤器、线性恢复、非线性白噪声干扰的滤波。 8.数字图像编码和压缩。压缩措施、损失压缩,熵、优化编码。 实验列表 这部分提供了一系列包含前面章节主题的实验列表。 1．点对点的转变。这个实验室实验提供了一个图像阈值评估的直方图。用户可以选择看到一个门槛水平影像上的那个阈值。 2．我做这个实验形态学操作预期的效果,使学生能欣赏用一个小构建形态学操作简单的二值图像上的元素。操作可以进行腐蚀、膨胀、开关、闭、启闭、闭启。 3．形态学操作II。本实验为了让学生知道如何形态采用连续图像功能变化侵蚀和扩张操作。 4．直方图均衡。这个实验阐述了强度之间的关系(灰度级)的一个形象和它的直方图。它演示了如何提高图像的均衡直方图。 5．几何变换。这个实验证明图像旋转、缩放、翻译。 6．一、二维傅里叶变换的目的是提供采用离散傅里叶变换(DFT)谐波，进一步了解一个图像的品质 。 7．二维傅里叶变换II。这试验主要是为了学习DFT的概念与密度泛函理论。 8．线性卷积滤波。完成后每个学生都应该明白这个线性卷积滤波概念。 9．高度选择性的过滤器。在这个实验,学生欣赏应用高度选择性滤波器结果 10.频域中的理想滤波器。这让学生欣赏实验效果低阻和高频率过滤的方法在图像中。 11．非线性卷积滤波。这一实验能让学生们明白了中值滤波将在一个图像脉冲噪声带来的作用。 12． 熵作为一个压缩的措施。这实验旨在向学生介绍熵作为一个压缩评价差分脉码调制(DPCM)压缩的措施。 13．边缘检测。这个实验使学生理解的边缘检测器概念和在嘈杂的图像操作。 值得一提的是,在这些实验中,函数定义已经完全在MATLAB环境下写的代码,在其他情况下,使用由内部MATLAB功能,如边缘,show-img,fft2,ifft2,fftshift等。 实例 我们的第一个例子是相关实验1号使用点对点的图像增强变换。强化技术目标处理一个给定的图象,使结果更适合原来的图象。提供一个直方图统计信息的使用范围的灰色水平数字图像(如直方图的黑暗图片是集中在图像灰度级)，如图1a显示一个典型的墨西哥的教堂钟楼和图1 b上显示出它的直方图。在这里学生可以观察到大部分的象素的强度在120到200之间。换句话说,这一图象有一个小的动态范围。获得更多的信息,我们可以形象选择一个值并观察其灰度图像在此值形成。例如,选择首先作为一个门槛值为129,然后140,由此产生的图像在例子里。注意2a、2 b。显然有更多的像素强度为140,因此,图2 b有更多定义。注意图2 b显示一个塔的一瞥然而在图2a却不同。可以做进一步的处理直方图。这么做是另一个例子。 一个相关的实验是实验4号为直方图均衡。直方图均衡化的目的是优化利用动态范围。图3显示。一个原始图像和直方图。请注意,这