《数字图像处理课程综合实习报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字图像处理课程综合实习报告.docx（37页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、数字图像处理数字图像处理课程综合实习实习报告学 院:遥感信息工程学院班 级:10012 学 号: 2010302590163姓 名: 陈秋磊日 期: 2011-6-14指导教师: 目录一、实习目的和意义3二、实习原理和方法31.图像格式转换32.图像几何变换43.滤波54.线性灰度变换55.边缘检测66.直方图均衡化67.二值化78.特征提取89.模板匹配9三、实习过程和步骤101.图像格式转换102.图像几何变换113.滤波174.线性灰度变换205.边缘检测216.直方图均衡化247.二值化258.特征提取279.模板匹配27四、实习结果分析与评价281.图像格式转换282.图像几何变换2
2、93.滤波294.线性灰度变换305.边缘检测316.直方图均衡化327.二值化328.特征提取339.模板匹配34五、实习总结与体会34成绩评定3637一、实习目的和意义本实习内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。二、实习原理和方法数字图像是连续图像的一种近似表示，通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示：每一个采样点叫做一个像素（pixel）。上式中m,n分别为数字图
3、像的行数和列数。在计算机内，通常采用二维数组来表示数字图像的矩阵。把像素按不同的方式进行组织或存储，就得到不同的图像格式，把图像数据存成文件就得到图像文件。图像文件按其数字图像格式的不同一般具有不同的扩展名，常见的图像文件格式有：RAW格式、BMP格式、TGA格式、PCX格式、GIF格式、TIFF格式等。BMP格式：这是一种常用的数字影像格式，一个BMP文件大体上分成如下4个部分：BITMAPFILEHEADER（位图文件头）、BITMAPINFOHEADER（位图信息头）、Palette（调色版）、DIB Pixels（DIB图像数据）。数字图像是连续图像的一种近似表示，通常用由采样点的值所
4、组成的矩阵来表示。数字图像中，像素值矩阵用二维数组表示，像素值按不同方式存储，图像格式就不同。图像数据存成文件就得到图像文件，图像格式不同，图像文件扩展名就不同。 1.图像格式转换RAW格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。但这种文件读取和保存简单。RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、
5、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。 2.图像几何变换图像的平移ty坐标原点（x0,y0）（x1,y1）tx 图像平移是将图像中所有的点都按照指定的平移量水平、垂直移动。初始坐标为(x0,y0)的点经过平移(tx,ty)后，则点(x0,y0)坐标变为(x1,y1),如图所示。显然，(x0,y0)和(x1,y1)的关系如下： x1=x0+txy1=y0+ty图像的缩放假设图像X轴方向缩放比率是kx,Y轴方向缩放比率是ky,那么原图中点(x0,y0)对应与新图中的点(x1,y1)为：x1=x0kxy1=y0ky当kx1,ky1时，原图像被放大；当0kx1,0ky1时，
6、原图像被缩小。图像放大示意图：当kx=ky=2时，原图像中的某一个像素对应新图中的4个像素。图像缩小示意图：当kx=ky=0.5时，原图像中的某4个像素对应新图的1个像素。图像的旋转图像的旋转必须指明图像绕着什么旋转。本次实习中是围绕图像的中心旋转，旋转一定的角度。旋转后，图像的大小一般会改变。图像上的点(x0,y0)经过旋转度后坐标变为(x1,y1)。x1=x0cos+y0siny1=-x0sin+y0cos图像的转置图像的转置是将图像像素的x坐标做对称变换。 3.滤波低通滤波: 掩模不同，中心点或邻域的重要程度也不相同，因此，应根据问题的需要选取合适的掩模。但不管什么样的掩模，必须保证全部
7、权系数之和为单位值，这样可保证输出图像灰度值在许可范围内，不会产生“溢出”现象。 任何一幅原始图像，在其获取和传输等过程中，会受到各种噪声的干扰，使图像恶化，质量下降，图像模糊，特征淹没，对图像分析不利。低通滤波可以抑制噪声改善图像质量。中值滤波: 是一种非线性的信号处理方法，与其对应的中值滤波器也是一种非线性的滤波器。特别适合处理胡椒粉式或脉冲式的干扰。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中值来代替指定点（一般是窗口的中心点）的灰度值。高通滤波：法就是用高通滤波算子和图像卷积来增强边缘。常用的算子有： 4.线性灰度变换点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算
8、改变之后，可以改善图象的显示效果。这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下： 灰度 值上移或下移，更亮或更暗输出图像的对比度将增大该方程为线性方程。式中参数 为输入图像 的像素的灰度值，参数为输出图像的 5.边缘检测边缘能够勾画出目标物体，使观察者一目了然。边缘粗略分为阶跃状边缘和屋顶状边缘两种。边缘提取首先检出图像局部特征的不连续性，然后再将这些不连续的
9、边缘像素连成完备的边界。边缘的特性是沿边缘走向的像素变化平缓，而垂直于边缘方向的像素变化剧烈。所以，从这个意义上说，提取边缘的算法就是检出符合边缘特性的边缘像素的数学算子。本次实习中用到的算子有：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子。0110 -1-2-1000+1+2+1 -1-1-1000+1+1+1Roberts算子 Sobel算子 Prewitt算子 6.直方图均衡化先算出一幅图像中各个灰度级rk(k=0,1,2,L-1)出现的概率：Pk(rk) = k=0,1,2,L-1n是图像中象素的总和，nk是灰度级为rk的象素个数，L为图像中灰度级别的总数。这也是我们绘制原始
10、图像直方图的依据。直方图均衡化的变换函数：Sk=T(rk)= = k=0,1,2,L-1其中Sk为原灰度级为rk的像素经直方图均衡化变换后的灰度。根据计算得到的累积分布函数，建立输入图象与输出图象灰度级之间的对应关系，并将变换后灰度级恢复成原先数范围。 7.二值化一、状态法如果一幅灰度图像的直方图有双峰和明显的谷，如图9-1，那么选择两峰之间的谷所对应的灰度T作为阈值，按下式进行二值化，即可将目标从图像中分割出来。0 f (x, y)Tg(x, y)= 图9-1 灰度直方图1 f (x, y)T 二、判断分析法假定简单图像f (x, y)的灰度区间为0，L-1，则选择一阈值T 将图像的像素分为
11、c1 、c2 两组。c1 f (x, y)T 像素数为 w1，灰度平均值为m1，方差为12c2 f (x, y)T 像素数为 w2，灰度平均值为m2，方差为22图像总像素数为w1 + w2 ， 灰度均值为m = (m 1w1 + m2 w2)/( w1 + w2) ， 组内方差为w2=w112+w222，组间方差为B2 =w1(m1-m)2+w2(m2-m)2=w1w2(m1-m2)2显然，组内方差越小，则组内像素越相似；组间方差越大，则组间的差别越大。因此，B2 /w2为最大值所对应的T，就是所求判断分析法的分割阈值 8.特征提取加深对图像纹理分析方法的理解与应用，掌握纹理图像的自相关函数分
12、析方法和灰度共生矩阵特征提取与分析方法，启发学生深入研究纹理分析方法，提高学生图像处理与分析能力和实际动手能力。灰度共生矩阵是从图像灰度为i的像素(x,y)出发，统计与距离为、灰度为j的像素(x+x,y+y)同时出现的概率P(i,j,),即Pi,j,=x,y,(x+x,y+y)|fx,y=i,fx+x,y+y=j;x=0,1,Nx-1;y=0,1,Ny-11) 二阶矩f1=i=0L-1j=0L-1p2(i,j,)二阶矩反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。因为它是灰度共生矩阵各元素的平方和，又称为能量。f1大时纹理粗，能量大；反之，f1小时纹理细，能量小。2) 对比度（惯性矩）f2=n=0L
13、-1n2i=0L-1j=0L-1p2(i,j,)对比度可以理解为图像的清晰度。纹理的纹沟深，f2大，效果清晰；反之，f2小则纹沟浅，效模糊。3) 相关f3=i=0L-1j=0L-1ijpi,j,-u1u21222式中u1，u2，1，2分别定义为：u1=i=0L-1ij=0L-1p(i,j,)u2=i=0L-1jj=0L-1p(i,j,)12=i=0L-1(i-u1)2j=0L-1p(i,j,)22=i=0L-1(j-u2)2j=0L-1p(i,j,)相关用来衡量灰度共生矩阵在行或列方向上的相似度。4) 熵f4=-i=0L-1j=0L-1p(i,j,)log2p(i,j,)它反映图像中纹理的复杂程度或非均匀度。若纹理复杂，熵具有较大值；反之，若图像中灰度均匀，共生矩阵中元素大小差异大，熵较小。5) 逆差矩f5=-i=0L-1j=0L-1p(i,j,)1+(i-j)2若希望提取具有旋转不变性的特征，简单的方法是对取0、45、90、135的同一特征求平均值和均方差。 9.模板匹配模板匹配是根据模板与一幅图像的各部分的相似度判断其是否存在，并求得模板在图像中位置的操作。设模板T叠放在搜索图像S上平移，模板覆盖的搜索区叫做子图像Si,j ,i,j为子图像的左上角在S图像中的坐标，i,j的取值范围为1i,jN-M+1。衡量子图像和模板之间的
