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数字图像处理作业1.docx.docx

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数字图像处理

报告标题：01

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上交日期：

摘要

（1）

（

编写函数计算灰度图像的均方误差 MSE）、信噪比 SNR）、

峰值信噪比（PSNR）、平均绝对误差（MAE）

；（2）

编写函数对灰度图

像经行降采样，直接消除像素以及消除像素前进行简单平滑滤波；

（3）

编写函数对图像进行放大，分别使用像素直接复制和双线性插值的方法：

（4）

编写函数用题目给出的量化步骤 Q 去量化灰度图像，并给出相应的

MSE

和直方图；

（5）

编写函数对灰度图像执行直方图均衡化，显示均衡

前后的直方图。同时，熟悉使用

修改变换等。

MATLAB,

并且熟练操作对图像进行各种

KEY WORD :MATLAB MSE PSNR

、

直方图量化

技术探讨

数字图像处理是基于 Matlab 来实现的，由于 Matlab 独特的功能和对矩阵，图像，函数灵活

的处理，因而用于图像的处理相当的方便。

taskl

均方误差(MSE)，信噪比(SNR),峰值信噪比(PSNR),平均绝对误差 (MAE)。可以使用使用

for 循环语句，分别计算图像 MSE/SNR/PSNR/MAE,具体的计算公式见附录代码, 下面只附运算

原理代码

均方误差(MSE)：

sum=sum+(a(i,j)-b(i,j)) 2; MSE=sum/(M*N)

信噪比(SNR)：

sum2=sum2+a(i,j) 2; SNR=10*log 10(sum2/MSE)

峰值信噪比(PSNR)：

sum=sum+(a(i,j)-b(i,j)) 2; PSNR=10*logl0(255 2/MSE)

平均绝对误差(MAE)：

sum=sum+a(i,j)+b(i,j); MAE=sum/(M*N)

在每次对同一个图像处理时它们的均方误差 (MSE)，信噪比(SNR)，峰值信噪比(PSNR), 平均绝

对误差(MAE)都会有所不同，因为它是原图像与加噪后的图像比较，而电脑的每次操作都会对

加噪过得图像有影响。

task3

按比例缩小灰度图像

(1) 直接消除像素点：

Il=g(l:m:end,l:m:end);Il 为缩小后的图像，g 为原图。

(2) 先平滑滤波再消除像素点：

滤波函数，g=imfilter(I,w,'corr ,'replicate');

task4

对图像的放大运用了 pixel repetition 法以及双线性插值法：

它有三种插值法：即最近邻插值(pixel repetition)＞双线性插值、双三次插值(缩放倍数为 0.5);缩

放与放大由给定的参数来确定。

;缩放与放大由给定的参数来确定。而缩小则同样适用 11 =g( 1:m:end, 1:m:end);

而放大的代码为"J=imresize(I,m, 'nearest'); % 使用 pixel repetition 法" 和 “J=imresize(I,m,'bilinear');%

使用双线性插值法"

放大倍数更改 m 值即可

task4

对图像的量化，使用“J=histeq(I,x); ”，x 为可变的量化步长

task5

灰度图像的量化和直方图均衡化直接调用函数。“J=histeq①” “imhist(I,64)”

结果：图像的结果

Taskl

mse =0.0426psnr =61.8377SNR =68.5982MAE =262.2853

mse =0.0443psnr =61.6711SNR =73.3907MAE =262.2102

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