数字图像处理图像变换实验报告

1、实验报告实验名称：图像处理名称：刘康课程：电信1102学号：1404110128图像转换实验图像点运算、几何转换和正交转换实验一、实验条件PC数字视频处理实验教学软件批量抽样二、实验目的1.学会使用“数字视频处理实验教学软件系统”，就可以进行图像处理方面的简单操作。2、熟悉图像点运算、几何变换和正交变换的基本原理，了解编程实现的具体步骤。3、观察图像的灰度图像直方图，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。三、实验原理1、图像灰度图像直方图、点运算和几何变换的基本原理和编程实现步骤图像灰度图像

2、直方图是数字视频处理过程中最简单、最有用的工具，它描述了图像的灰度图像分布，并提供了有关图像的相关处理任务的基本信息。图像点运算是一种简单而重要的处理技术，可以改变图像数据占用的灰度图像范围。可以将点操作视为通过灰度图像变换函数执行的“从像素到像素”克隆。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)称为灰度图像转换(GST)函数，用于说明输入灰度图像值和输出灰度图像值之间的转换关系。灰度图像变换函数确定后，点操作完全确定。点运算处理还可以更改图像中灰度图像直方图的分布。点操作也称为增强对比度、扩大对比度或变换灰度图像。点

3、操作通常包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度图像拉伸、平衡等。图像几何变形是图像的基本变形，通常包括图像镜像变换、图像旋转、图像平移、图像缩放曹征、图像旋转等，理论基础主要是可以参考书本的矩阵运算。实验系统提供了图像灰度图像直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，供用户在工作中参考。以下是用于编程实现的节目流程图，以图像点运算的阈值转换为例。2、图像正交变换和编程阶段的基本原理数字图像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。频域方法是频域后处理图像。常用的转换方法是线性正交转换(单个转换)。主要包括傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什转换、霍特林转换、沙发转换等。正交

4、变换广泛应用于图像特征提取、图像增强、图像恢复、图像压缩和图像识别等领域。正交变换实验的重点是快速傅里叶变换，其原理太复杂，可以参考相关书籍，这里不再赘言。对于FFT的编程实现，系统首先构建一维FFT节目模块，然后调用该模块对图像数据的列执行一维FFT，对行执行一维FFT，最后使用计算和显示振幅谱的方法。流程图如下所示：四、实验内容图像灰度图像直方图点运算：反转影像、线性转换灰度图像、转换临界值、转换视窗、拉伸灰度图像和平衡灰度图像几何变形：图像镜像变形、图像旋转、图像平移、图像缩放曹征和图像旋转正交转换：傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什转换、霍特林转换和小波正负转换注意：1、所有实验项目8位

5、BMP灰度图像处理、其他格式(如JPG)的图像可以使用系统提供的图像格式转换工具进行转换和处理。2.此次实验的重点是图像的灰度图像直方图和点运算，几何变换和正交变换仅用于一般理解。五、实验阶段以图像灰度图像阈值转换为例，说明了实验的具体步骤。其他实验项目阶段也类似。1.打开计算机，从系统桌面将“数字视频处理实验教学软件系统”的可执行文件“图像处理”图标进入双击实验系统。2，可执行文件打开，OPEN选择要处理的图像，然后按“OK”，系统将显示图像。3、“运行”视图“图像基本信息”，如图所示显示图像基本信息对话框4、查看执行灰度图像直方图，查看图像的灰度图像直方图5、执行图像转换正交转换傅里叶变换

6、，检查图像的频域分布，如图所示。6、执行图像转换正交转换沙发转换，查看图像通过沙发转换的效果，如图所示。7、执行图像转换点运算阈值转换，在阈值转换对话框过程中修改阈值参数8、设置阈值参数后，单击“确定”，将在阈值转换后显示图像，将其与原始图像进行比较，然后观察阈值转换的效果，如下所示：重复步骤9，4以查看阈值转换后图像的直方图分布。重复步骤10，5，以确认阈值转换后图像的频率域分布。11、“可执行文件”“保存”或“另存为”，“保存处理的图像”12、“可执行文件”“重新加载”、“重新加载原始图像”，但是请记住，以前对图像的处理可能会丢失。注意：执行步骤13和2时，可能会出现无法打开某些图像文件的

7、情况。可以使用图像格式转换工具将图像文件转换为8位BMP图像，然后使用系统进行处理，如图所示。步骤14和15是使用图像格式转换工具的方法。14、在桌面上，双击图像格式转换工具Jpg2bmp的图标进入转换工具界面，如图所示。15.按照介面提示将JPG格式的图像文件转换为8位BMP图像。步骤13图表步骤14图表六、事故考试问题1、图像灰度图像线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度图像拉伸和灰度图像平衡之间有何区别？灰度图像线性变形是在指定线性函数上转换图像的像素值，以增加或减少图像的灰度。灰度的阈值切换使图像变成黑白图像。灰度的窗口变换也是常见的点操作。其作用类似于阈值转换。在实现方法中，可以看作是灰

8、度图像线转换的特殊列。窗口灰度图像转换处理结合了双固定阈值方法，不同之处在于窗口内的灰度图像值保持不变。“灰度图像增长”(也称为“对比度增长”)与线性变换略有相似，但“灰度图像增长”使用分段线性变换，因此变换函数的主要优点是可以随机合成。灰度图像均衡是提高形象的有效方法之一。灰度图像平衡也是改善图像的方法，灰度图像平衡图像有更多的信息。在转换图像的直方图方面，灰度图像分布更均匀。2、使用图像镜像和旋转变换实现图像旋转吗？如果可以的话，该怎么办？是的。执行一次镜像变换，顺时针旋转两次(相反)，然后沿与第一个方向相反的方向镜像变换。实验2图像增强和还原实验七、实验条件PC数字视频处理实验教学软件批

9、量抽样八、实验目的1、熟练使用“数字视频处理实验教学软件系统”；2、熟悉图像增强和恢复的基本原理，了解编程实现的具体步骤。3、观察图像中值过滤、平滑、锐化和医生颜色编码的结果，比较不同参数条件下的图像增强效果。4.观察图像退化和还原的结果，比较不同还原方法的还原效果。九、实验原理1、图像增强和恢复的基本原理改进降级图像的方法通常有两种：图像增强和图像恢复。图像增强不考虑图像下降的原因。选择性地仅亮显影像中感兴趣的性质，并衰减影像中的次要资讯。增强的图像可能与原始图像不太接近。提高图像的可读性，例如目标轮廓姜潮、各种降噪等。图像增强可以通过空域法和频域法分别进行。空域法主要是在空间区域直接操作图

10、像像素灰度图像值。通常包括中值过滤器、模板平滑、渐变锐化等。公法可以解释为：G (x，y)=f (x，y) * h (x，y)其中f(x，y)是字典处理图像，g(x，y)是后处理图像，h(x，y)是空间计算函数。图像增强的频域方法在图像的频域中对图像的转换值进行某种运算处理，然后再切换到空间域。系统相关各种滤波器是频域法的改进，可以用间接处理方法用下一个过程模型来说明。其中F(u，v)= f(x，y)，G(u，v)=F(u，v)H(u，v)，g (x，v)；实验系统提供了用户在操作过程中可以参考的图像增强相关内容的文字说明。图像还原是图像降级的原因，因此，我们希望补偿质量降级因素，以便改进的图

11、像尽可能接近原始图像，从而提高图像质量的真实感。有关恢复图像的详细原理可以参考相关书籍，这里不再赘言。牙齿系统提供图像的噪声退化、卷积退化和动态模糊退化操作，并提供相应的逆滤波器还原、维纳还原和动态模糊还原操作。在这次实验中，恢复图像只能做一般的理解。2、编程实施阶段以下是用于编程实现的节目流程图，以图像增强的中值过滤操作为例。列，实验内容图像增强：中值过滤器、图像模板平滑、理想低通过滤器平滑、巴特沃斯低通过滤器平滑、渐变锐化、拉普拉斯锐化、理想高通过滤器锐化、巴特沃斯高通过滤器锐化和医生颜色编码图像还原：图像噪声退化、线路退化、线路噪声退化、动态模糊退化、逆滤波器还原、维纳还原和动态模糊还原

12、注意：3、处理所有实验项目8位BMP灰度图像；4.此次实验的重点是图像增强的中值滤波和模板平滑，图像恢复仅用于一般理解。第十一，实验阶段以图像中值滤波操作为例，说明了实验的具体步骤。其他实验项目阶段也类似。11.打开计算机，从系统桌面将“数字视频处理实验教学软件系统”的可执行文件“图像处理”图标进入双击实验系统。12，可执行文件打开，OPEN选择要处理的图像，然后按“OK”，系统将显示图像。13、“运行”视图“图像基本信息”，如图所示显示图像基本信息对话框14、查看运行灰度图像直方图，查看图像的灰度图像直方图15、执行图像转换正交转换傅里叶变换，检查图像的频域分布，如图所示。16、执行图像增强

13、中值过滤器、选择或自定义对话框中的过滤器参数(见图)17、设置滤镜参数后按OK，将中值滤镜后的图像与原始图像进行比较，观察中值滤镜的效果，如图所示。重复步骤18，4，查看中值滤镜后图像的直方图分布。重复步骤19，5，确认中值滤波后图像的频域分布。10、“可执行文件”“保存”或“另存为”，“保存处理的图像”11、“可执行文件”“重新加载”、“重新加载原始图像”，但是请记住，以前对图像的处理可能会丢失。十二、事故考试题1、图像中值过滤和模板平滑之间的区别是什么？图像平滑是使用平滑模板处理图像，以减少图像杂色。中值滤波是非线性信号处理方法。2、映像增强和映像还原之间的区别是什么？图像增强：在不分析图

14、像是否失真(即原始图像转换后可能失真)以及图像下降原因的情况下，使用特定的技术手段。对于给定的图像应用，有意强调图像的全部或部分特性，清晰原始的不清晰图像，或强调感兴趣的特定特征，扩大图像中徐璐其他对象特征之间的差异，抑制不感兴趣的特征，改善图像质量、丰富的信息量，增强图像阅读和识别效果，以满足特定特殊分析的需要。(威廉莎士比亚、温斯顿、图像、图像、图像、图像、图像、图像、图像、图像、图像、图像)还原图像：还原图像的原始内容或品质，以反映质量下降或失真的图像。图像恢复过程包括分析图像退化模型，然后恢复退化图像。图像退化是由于图像系统受到多种因素的影响，图像质量下降，称为图像退化。这些因素包括传感器噪声、相机焦点不好、物体和相机之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的象、成像光源、光线散射等。图像恢复主要可以分为两种茄子方法。一种茄子方法适用于图像先验知识不足的情况，在牙齿情况下，对退化过程建模，寻找消除或减弱其影响的过程是估计