学生实验报告（理工类）——数字图像处理

学生实验报告（科学与工程）课程名称：数字图像处理课程：电子信息工程：学生姓名：所属部门：电子信息工程导师：周宏成20 16-20 17学年第一学期金陵科技学院学术事务部要求学生手工撰写实验报告。原则上，要求学生写得整整齐齐。如果由于课程的特点而需要打印，则必须遵循以下有关字体，字体大小和间距的特定要求。纸张始终是A4纸。实验报告的撰写说明，实验报告中的第一至第四项是必需的，包括实验的目的和要求；实验设备及仪器；实验的内容和过程；以及实验结果和分析。每个部门可以根据学科的特点和实验的具体要求添加项目。填写预防措施（1）仔细观察，及时，准确和真实的记录。（2）准确的说明，清晰的等级。（3）尝试使用特殊术语来解释事物。（4）内均匀分布图像，改善图像的亮度分布，并增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。图像的直方图实际上是图像亮度分布的概率密度函数，并且是图像所有像素集合的最基本统计定律。直方图反映了图像的明暗分布，可以通过图像变换来调整直方图以获得更好的视觉效果。直方图均衡化是指通过灰度变换将一张图像转换为具有均衡后的直方图的过程，即在每个灰度级中具有相同像素数的过程。

以下是用于对图像进行直方图均衡和增强的MATLAB程序：（1）计算灰度图像的直方图clearclose allI = imread（'00 4. bmp'）; imhist（I）title（'实验一（1）直方图'）;（2）对灰度图像执行简单的灰度线性变换，图子图（2,2，1) imshow（I）; title（'实验2灰度线性变换'） ; subplot（2,2，2) histeq（I）;（3）查看直方图的相应变化和图像对比度的变化。原始图像的灰度范围f（m，n）[a， b]线性变换为图像g（m，n），灰度范围[a'，b']公式：g（m，n）= a'+（b'-a'）* f（m，n）/ （ba）figuresubplot（2,2，1) imshow（I）J = imadjust（I，[0. 3，0. 7]，[0,1]，1); title（'实验一（ 3）使用g（m，n）= a'+（b'-a'）* f（m，n）/（ba）进行变换'）；子图（2,2，2) imshow（J） subplot（2,2，3) imshow（I）J = imadjust（I，[0. 5 0. 8]，[0,1]，1); subplot（2,2，4) imshow （J）（4)图像二值化（选择一个域va lue，（5)将图像转换为黑白图像）Figuresubplot（2,2，1) imshow（I）J = find（I = 15 0); I（J）= 255; title（'实验1（4）图像二值化（域值为150）'）;子图（2,2，2) imshow（I）clc; I = imread（'1449 9. jpg'）; bw = im2bw（I ，0. 5);％选择阈值为0. 5图; imshow（bw）％显示二进制图像（5）使用低通邻域平均模板进行平滑：I = imread（'girl.bmp'）;子图（1,3，1); imshow（I）; title（'原图'）; J = fspecial（'average'）; J1 = filter2（J，I）/ 255; subplot（1,3，2); imshow（J 1); title（'3 * 3filter'）; K = f special（'average'，9); K1 = filter2（K，I）/ 255; subplot（1,3，3); imshow（K 1); title（'9 * 9filter'）;; [6）中值滤波和平均滤波I = imread（ 'girl.bmp'）; J = imnoise（I，'gaussian'，0，0. 0 1); subplot（2,2，1); imshow（I）; title（'Original image'）; subplot（2,2，2); imshow（J）; title（'noise'）; K = fspecial（'average'，5); K1 = filter2（K，J）/ 255; subplot（2,2 ，3); imshow（K 1); title（'average'）; L = medfilt2（J，[3 5]）; subplot（2,2，4); imshow（L）; title（'medium '）;（7）高通滤波器边缘增强I = imread（'girl.bmp'）; subplot（2,2，1); imshow（I）; title（'original pic'）; J = fspecial （'average'，3); J1 = conv2（I，J）/ 255;％J1 = filter2（J，I）/ 255; subplot（2,2，2); imshow（J 1); title （'3 * 3lowpass'）; K = fspecial（'prewitt'）; K1 = filter2（K，J 1) * 5; subplot（2,2，3); imshow（K 1); title（' prewitt'）; L = fspecial（'sobel'）; L1 = filter2（L，J 1) * 5; subplot（2,2，4); imshow（L 1); title（'sibel'）;; （8）边缘检测使用sobel和拉普拉斯算子，其过程如下：I = imread（'girl.bmp'）; subplot（1,3，1); imshow（I）; title（'original pic'）; K = fspecial（'laplacian'，0. 7); K1 = filter2（K，I）/ 100; subplot （1,3，2); imshow（K 1); title（'lapla cian'）; L = fspecial（'sobel'）; L1 = filter2（L，I）/ 200; subplot（1,3， 3); imshow（L 1); title（'sibel'）;处理后，图像的直方图分布更均匀，并且图像在每个灰度级上都有像素。

从处理之前和之后的图像中可以看出，在直方图均衡处理后获得的图像中，许多原始图像中不清晰可见的细节变得非常清晰。 五、实验结果和分析1、问题1的结果如下：2、问题2的结果如下：3、问题3的结果如下：4、问题的结果4如下：5、问题5的结果如下：6、问题6的结果如下：7、问题7的结果如下：8、问题8的结果为如下：六、讨论和反思问题1.直方图的概念是什么？它在图像中反映了什么信息？答：直方图是图像的最基本统计特征，它反映了图像灰度值的分布。 2.直方图均衡化是什么意思？它的主要目的是什么？答：直方图均衡化是指通过灰度变换将一个图像转换为具有均衡直方图的另一幅图像的过程，即在每个灰度级中具有相同像素数的过程。其主要目的是清除图像。 七、实验经验在本实验中，我了解了灰色直方图的概念及其计算方法；我能够掌握直方图均衡化和直方图规格的计算过程，还学会了使用MATLAB程序进行图像增强。频域中高频和低频滤波器对图像处理的影响。实验项目名称：3、图像压缩实验时间：2组同一学生的姓名：实验地点：A207实验日期：2016年11月10日实验结果：校正老师：周洪成校正时间：一、实验目标和要求1.了解有损压缩和无损压缩的概念； 2. 2.了解图像压缩的主要原理和目的； 3. 3.了解几种常用的图像压缩编码方法； 4.使用MATLAB程序进行图像压缩； 5.对JPEG2000使用小波变换编码。

二、实验仪器和设备1台计算机； 2 MATLAB，Photoshop等程序； 3个可移动存储（软盘，U盘等）。 4用于记录的笔和纸。 三、实验步骤1开启计算机，然后启动MATLAB程序； 2导入在“实验1”中获得的数字图像，并执行数据笔划（RLE）编码压缩处理； 3在Photoshop软件中打开原始图像，然后使用“另存为”其他位图文件格式，并比较它们的数据量。 4记录并整理实验报告。 四、实验过程1.图像压缩的原理图像压缩的主要目的是节省存储空间并提高传输速度。图像压缩的理想标准是最少的信息丢失和最大的压缩率。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，并且无损压缩不能实现高压缩率。失去图像质量的压缩称为有损压缩，而高压缩比是以牺牲图像质量为代价的。通过重新编码图像来实现压缩，希望使用更少的数据来表示图像。信息冗余有很多种，例如空间冗余，时间冗余，结构冗余，知识冗余，视觉冗余等。数据压缩本质上是为了减少这些冗余。高效编码的主要方法是尽可能多地去除图像中的冗余成分，从而以最小的符号包含最大的图像信息。编码和压缩方法有很多种，从不同的角度有不同的分类方法，从信息论的角度可以将它们分为两类。 （1）。冗余压缩方法，也称为无损压缩，信息保存编码或直接编码。

具体地说，解码后的图像与压缩和编码前的图像完全相同，没有失真，从数学上讲，这是可逆的操作。 （2）信息压缩方法，也称为有损压缩，失真编码或烟雾压缩编码。也就是说，解码后的图像与原始图像不同，允许一定程度的失真。多媒体中使用的图像压缩编码该方法从压缩编码算法的原理可分为以下三类：（1）无损压缩编码类型霍夫曼（Huffman）编码，算术编码，游程长度（RLE）编码，Lempel zev编码。（2）有损压缩编码类型：预测编码，DPCM，运动补偿；频域方法：正交变换编码（例如DCT），子带编码；空间域方法：统计块编码；模型方法：分形编码，基于模型的编码；基于重要性：滤波，子采样，位分配，矢量量化；（3）混合编码。有诸如JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准。本实验主要使用MATLAB程序进行d离散余弦变换（DCT）压缩和游程长度编码（Run Length Encoding，RLE）。1)离散余弦变换（DCT）图像压缩原理离散余弦变换DCT在图像压缩中具有广泛的应用。它是JPEG和MPEG等数据压缩标准的重要数学基础。与其他常用文件格式（例如GIF（可交换图像文件格式），TIFF（标记图像文件格式），PCX（图形文件格式））相比，JPEG具有最高的压缩率。

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