计算机图像处理学习报告

一、 主要学习内容1. 数字图像处理（ Digital Image Processing ）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期结果。例如：对照片反差进行变换；对被噪声污染的工业电视图像去除噪声；从卫星图片中提取目标物特征参数等等。与人类对视觉机理着迷的历史相比，数字图像处理还是一门相对年轻的学科。但在其短短的历史中，它却以程度不同的成功被应用于几乎所有与成像有关的领域 。由于其表现方式（ 用图像显示）所固有的魅力，它几乎吸引了从科学家到平民百姓太多的注意。几个新的技术发展趋势将进一步刺激该领域的成长：包括由低价位微处理器支持的并行处理技术；用于图像数字化的低成本的电荷耦合器件（CCD）；用于大容量、低成本存储阵列的新存储技术；以及低成本、高分辨的彩色显示系统。另一个推动力来自于稳定涌现出的新的应用。在商业、工业、医学应用中，数字成像技术的使用持续增长。尽管军费在削减，在遥感成像中却更多地使用了数字图像处理技术。低成本的硬件加上正在兴起的几个非常重要的应用，我们可以预料到数字图像处理在将来会发挥更重要的作用。2. 图像增强技术图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。空间域平滑技术为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称为图像平滑或去噪。它可以在空间域或频率域中进行。此处介绍空间域的几种平滑方法。（1）局部平滑法局部平滑发又称邻域平均法或移动平均法。它是利用像素邻域内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑。邻域平均法是将当前像素邻域内各像素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。其作用相当于用这样的模板同图像卷积。（2）超限像素平滑法超限像素平均法是对邻域平均法加以改进的一种算法。它是将f(x, y)和邻域平均g(x, y)差的绝对值与选定的阈值进行比较，根据比较结果决定点（x, y）的最后灰度g(x, y)。其表达式为：式中的T为选定的阈值。这算法对抑制椒盐噪声比较有效，对保护仅有微小灰度差的细节及纹理也有效。 同局部平滑法相比，超限像元平滑法去椒盐噪声效果更好。（3）灰度最相近的K个邻点平均法灰度最相近的K个邻点平均法是指用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。（4） 最大均匀性平滑为避免消除噪声引起边缘模糊，该算法先找出环绕图像中每像素的最均匀区域，然后用这区域的灰度均值代替该像素原来的灰度值。（5） 空间低通滤波法邻域平均法可看作一个掩模作用于图像f(x, y)的低通空间滤波，掩模就是一个滤波器，它的响应为H(r, s)，于是滤波输出的数字图像g(x, y)用离散卷积表示为掩模不同，中心点或邻域的重要程度也不相同，但不管什么样的掩模，必须保证全部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。（6）中值滤波中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值，因此它是一种非线性的图像平滑法。对中值滤波法来说，正确选择窗口尺寸的大小是很重要的环节。一般很难事先确定最佳的窗口尺寸，需通过从小窗口到大窗口的中值滤波试验，再从中选取最佳的。不同形状的窗口产生不同的滤波效果，使用中必须根据图像的内容和不同的要求加以选择。从以往的经验看，方形或圆形窗口适宜于外轮廓线较长的物体图像，而十字形窗口对有尖顶角状的图像效果好。3. 图像复原和重建（1）图像重建的三种模型，即透射模型、发射模型和反射模型。透射模型：建立于能量通过物体后有一部分能量会被吸收的基础之上，透射模型经常用于X射线、电子射线及光线和热辐射的情况下，它们都遵从一定的吸收规则。发射模型：可用来确定物体的位置。这种方法已经广泛用于正电子检测,通过在相反的方向分解散射的两束伽马射线,则这两束射线的渡越时间可用来确定物体的位置。反射模型：可以用来测定物体的表面特征，例如光线、电子束、激光或超声波等都可以用来进行这种测定。这三种模型是无损检测中常用的数据获取方法。（2）计算机断层扫描的二维重建计算机断层扫描的基本原理，如图所示，从线性并排着的X线源发射一定强度的X线，把通过身体的X线用与X线源平行排列的X线检测器接收。然后把X线源和检测器组以体轴为中心一点一点的旋转，反复进行同样的操作。利用这样求得的在各个角度上的投影数据，就得到了垂直于体轴的断面图像。（3）三维形状的复原为了测出三维物体的形状，一方面可以一点点地移动位置，一方面求出多个垂直于通过物体中心线的断面，然后把它们依次连接起来，即根据一系列二维图像的位置变化构成三维图像。一旦这样的物体三维信息被恢复，就可以求出关于具有任意倾斜度平面的断面，或者可以由三维的任意方向来看物体，从而使对物体形状的判读变得非常容易。从多个断面恢复三维形状的方法有Voxel法（体素法）、分块的平面近似法。（1）Voxel法（体素法）如果在断面间加密，让断面内的抽样间隔和断面间隔相等，断面内的各像素就可以看成三维空间的小立方体，如图所示。因此，在多个断面图像中，断面之间相当于这个立方体高度，立方体堆积起来就可以表现物体的三维图像。（2）分块的平面近似法分块的平面近似法是面向表面型的表示法。用前者求物体表面很困难，而用后者求断面困难。因此要根据目的的不同采用合适的表示法。 从断面合成的头部三维图像4、 压缩与编码数据冗余的概念：数据是用来表示信息的。如果不同的方法为表示给定量的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示的信息，这就是数据冗余的概念。变换压缩技术是将在空域上描述的图像，经过某种变换（通常采用傅立叶变换，沃尔什变换等），在某种变换域里进行描述。在变换域里，首先降低了图像的相关性；其次通过某种图像处理（如频域的二维滤波）以及熵编码，则可进一步压缩图像的编码比特率。 （1）变换压缩原理框图G：输入数字图像； G：变换后的复原图像；U：二维正交变换； U：二维正交逆变换；A：变换域中的变换系数； A:量化后的变换系数；（2）常用图像变换技术讨论傅立叶变换和余弦变换；傅立叶变换及频谱移中后，其能量集中在中心附近。中心数据又称为直流分量，代表全图数值的算术平均值。其编码误差来源有：变换系数经过量化器而引起的量化误差。常使高频分量为0，导致图像模糊。 二、 实验部分1. 空间低通滤波法分别采用四种模板对图像进行处理。I1 = imread(blood1.tif);I=imnoise(I1,salt & pepper); %对图像加椒盐噪声imshow(I);h1= 0.1 0.1 0.1; 0.1 0.2 0.1; 0.1 0.1 0.1; %定义4种模板h2=1/16.*1 2 1;2 4 2;1 2 1;h3=1/8.*1 1 1;1 0 1;1 1 1;h4=1/2.*0 1/4 0;1/4 1 1/4;0 1/4 0;I2=filter2(h1,I); %用4种模板进行滤波处理I3=filter2(h2,I);I4=filter2(h3,I);I5=filter2(h4,I);figure,imshow(I2,) %显示处理结果figure,imshow(I3,)figure,imshow(I4,)figure,imshow(I5,)2. 中值滤波选用33的窗口进行中值滤波。I1 = imread(blood1.tif);I=imnoise(I1,salt & pepper,0.02);imshow(I);K = medfilt2(I); %中值滤波figure,imshow(K); I=imread( Couple.bmp);J=imnoise(I,gaussian,0,0.01);%给图像加高斯噪声subplot(1,2,1);imshow(I);title(原始图像);subplot(1,2,2);imshow(J);title(加入高斯噪声的图像);h=fspecial(average,3);gd=imfilter(J,h);subplot(1,2,1);imshow(J);title(加入高斯噪声的图像);subplot(1,2,2);imshow(gd);title( 3X3模板均值滤波);3、算数编码clear all;format long e;symbol=abcd;ps=0.4 0.2 0.1 0.3;inseq=(dacab);codeword=suanshubianma(symbol,ps,inseq)outseq=suanshujiema(symbol,ps,codeword,length(inseq) %算术编码函数suanshubianmafunction acode=suanshubianma(symbol,ps,inseq)high_range=;for k=1:length(ps) high_range=high_range sum(ps(1:k);endlow_range=0 high_range(1:length(ps-1);sbidx=zeros(size(inseq);for i=1:length(inseq) sbidx(i)=find(symbol=inseq(i);endlow=0;high=1;for i=1:length(inseq) range=high-low; high=low+range*high_range(sbidx(i); low=low+range*low_range(sbidx(i);endacode=low; %算术解码函数suanshujiemafunction symbos=suanshujiema(symbol,ps,codeword,symlen)format long ehigh_range=;for k=1:length(ps) high_range=high_range sum(ps(1:k);endlow_range=0 high_range(1:length(ps)-1);psmin=min(ps);symbos=;for i=1:symlen idx=max(find(low_range=codeword); codeword=codeword-low_range(idx); if abs(codeword-ps(idx)0.01*psmin idx=idx+1; codeword=0; end symbos=symbos symbol(idx); codeword=codeword/ps(idx); if abs(codeword)=1 figure(2); bar(x,h,r); e=mat2gray(e,-emax,emax); figure(3); imshow(e); endend三、学习体会及遇到的主要问题1、图像滤波有很多方法，通过本次实验的研究我深刻认识到，要想提出或者改进一种算法，对其数学理论的深刻理解是十分重要的。因此下一步的工作中要加强数学理论的学习，相信在这一方面的进一步研究还可以提出或改进出更优的算法。2、图像去模糊和图像去噪是图像复原中的两个主要问题。根据采用的数学工具以及复原问题的侧重不同，传统的图像复原方法，归纳起来大致可分为逆滤波代数方法、以及空域滤波方法。3、常用的图像去噪的方法对当前新的图像滤波技术进行了总结。如：维纳滤波，逆滤波，中值滤波等等，逆滤波法大致有经典逆滤波法、维纳滤波法、卡尔曼滤波法等。经典逆滤波的变换函数是引起图像失真的变换函数的逆变换。4、图像几何变换功能包括：1）图像的平移。经典的图像平移有两种算法，一种不会改变图像大小，另一种可以相应扩大图像。为了使图像能按照指定的水平平移量和垂直平移量移动，首先定义了一个参数设定窗，并在图像平移菜单的事件处理函数中对此对话框进行定义，获取平移量。然后调用图像平移函数，从而实现将图像中所有的点（像素）都按照指定的平移量水平、垂直移动，平移后的图像上的每一点都可以在原图像中找到对应的点。2）图像的镜像。图像的水平镜像操作是将图像的左半部分和右半部分以图像垂直中轴线为中心镜像进行对换；图像的垂直镜像操作是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线镜像进行对换。可以一个个像素进行镜像，也可以利用位图存储的连续性进行整行复制。对于水平镜像作者采用前者，而垂直镜像采用后者，对两种方法都进行了尝试。3）图像的转置。即将图像像素的x坐标和y坐标互换。它和图像的镜像变换类似，不同之处在于图像转置后的头文件也要进行相应的改变，即更新宽度和高度信息。首先将一个个像素进行转置复制，然后互换图像的高宽，实现图像转置的功能。4）图像的缩放。将图像按用户设定的X轴方向的缩放比率和Y轴方向的缩放比率进行缩放。此操作产生的图像中的像素可能在原图中找不到相应的像素点，因此必须进行近似处理。此处理有多种方法，可以采用最邻近插值算法，也可以采用别的插值算法，后者处理的效果要好一些。最后，由于缩放改变了图像的高度和宽度，因此还需要对头文件的高度和宽度信息进行更新。5）图像的旋转。程序将图像以图像中心为原点，按照用户设定的旋转角度进行旋转。和图像的平移一样，可以采用不同的算法，既可以把转出显示区域的部分图像截去，也可以扩大图像范围以显示所有图像，在本程序中采用后者。同时为了减小运算量，将图像以图像中心为坐标系原点进行旋转，而不是指定的任意一点。