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《数字图像处理》期末实验作业
一, 知识归纳
灰度直方图是反映一幅图像中各灰度级像素出现的频率,反映灰度
分布情况。直方图均衡化是图像增强的一种基本方法,可提高图像
的对比度。灰度直方图是将数字图像中所有像素按灰度值的大小,
统计每种像素值出现的频率。高斯噪声是指它的概率密度函数服从
高斯分布(即正态分布)的一类噪声。直方图均衡化是一种灰度级
变换的方法。
图像直方图(也叫灰度直方图)反映了图像像素分布的统计特
性,是图像处理中简单有效的工具。图像直方图广泛地应用于图像
处理的各个领域,如:特征提取、图像匹配、灰度图像的阈值分割、
基于颜色的图像检索以及图像分类。w图像直方图的形态很大程度上
可直观的反映图像的质量情况
图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况,w能够很直观
的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度
级的函数,w描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其中,横
坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的率。
图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。
w图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声w。噪声
在理论上可以定义为“不可预测,只能用概率统计方法来认识的随机
误差”(图像噪声可以描述成不同的类型,其归类方法就是基于统计
方法的)。因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的,因而描
述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述,即用其概率分布函数
和概率密度分布函数。通俗的说就是噪声让图像不清楚
运用 软件对一张含噪图片(含高斯噪声或椒盐噪声)进
行仿真去噪,通过分析仿真结果得出:均值滤波是典型的线性滤波,
对高斯噪声抑制是比较好的;中值滤波是常用的非线性滤波方法,
对椒盐噪声特别有效;对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域
中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
对 三基色分别进行均衡化使用 ,然后再用
整合成一整幅图像,先把 坐标系转为 坐标系,然后提前分
量,再单独对 做均衡化w,整合后再转回 坐标系,,对
均衡化后,它们的分布变得散乱起来,某些区域只有一两种基色,
从图片也能看出红绿蓝显眼了许多;对 均衡化后,各基色分布比
较均匀,图片视觉效果也非常棒。其实原图的各灰度分布已经比较
均匀了,直方图均衡化是非线性变化。在 空间是单独对 分量
进行均衡化, 、 分量不受影响,而在 坐标系是分别对
、、 分量进行均衡化,因此,对 单独均衡化效果自然更好。
边缘检测是基于灰度突变来分割图像的常用方法,其实质是提
取图像中不连续部分的特征。目前常见边缘检测算子有差分算子、
算子、 算子、 算子、!" 算子以及 #$
算子等。在计算机视觉%机器视觉领域,图像分割的应用十分普遍,
它是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程。图像分割的目的
是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。图像
编码压缩:图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特
数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。
图像增强和复原:图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,
如去除噪声,提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原
因,突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量,可使图像
中物体轮廓清晰,细节明显;如强化低频分量可减少图像中噪声影
响。图像分割:图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像
分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图
像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基
础。图像描述:图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简
单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述
方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。对于
特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
二, 实验代码
输入一幅彩色图像 ,将 转换为灰度图像 ",
分别显示 和 ";
&'&'&
&(&)*+,-.).//.0.1.
2)31"+'&
"$4&(&""$'
1')5 '+6"+'
1')5 "$4'+$+'
&显示 " 的灰度直方图 "5;
&'&'&
&(&)*+,-.).//.0.1.
2)31"+'&
"$4&(&""$'
1')5 "$4'+灰度图像+'
1')5"$4'+$&
")+'
&对 " 进行直方图均衡化生成 " 并显示;
&'&''
&(&)*+,-.).//.0.1.
2)31"+'&
"$4&(&""$'&
7&(&*158"$4'
1')5 "$4'+灰度图像+'
1')5 7'+均衡化后图像+'
1')5"$4'+$&
")+'
1')57'+")&
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