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正文內(nèi)容

基于matlab的數(shù)字圖像增強(qiáng)方法畢業(yè)論文(編輯修改稿)

2024-07-21 06:16 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 近似,從圖像數(shù)字化的過(guò)程可以看到。這種近似的程度主要取決于采樣樣本的大小和數(shù)量(N值)以及量化的級(jí)數(shù)K(或m值)。N和K的值越大,圖像越清晰。 數(shù)字圖像處理概述 基本概念數(shù)字圖像處理(Digital Image Processing)是通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行去除噪聲、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響:一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展;二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善);三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長(zhǎng)。 研究?jī)?nèi)容數(shù)字圖像處理主要研究的內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:(1) 圖像變換。由于圖像陣列很大,直接在空間域中進(jìn)行處理,涉及計(jì)算量很大。因此,往往采用各種圖像變換的方法,如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù),將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理,不僅可減少計(jì)算量,而且可獲得更有效的處理(如傅里葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理)。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性,它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。 (2) 圖像編碼壓縮。圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量(即比特?cái)?shù)),以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得,也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法,它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。(3) 圖像增強(qiáng)和復(fù)原。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量,如去除噪聲,提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因,突出圖像中所感興趣的部分。如強(qiáng)化圖像高頻分量,可使圖像中物體輪廓清晰,細(xì)節(jié)明顯;如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解,一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過(guò)程建立“降質(zhì)模型”,再采用某種濾波方法,恢復(fù)或重建原來(lái)的圖像[4]。(4) 圖像分割。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái),其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等,這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法,但還沒(méi)有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此,對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中,是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。(5) 圖像描述。圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。作為最簡(jiǎn)單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性,一般圖像的描述方法采用二維形狀描述,它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展,已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究,提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。(6) 圖像分類(識(shí)別)。圖像分類(識(shí)別)屬于模式識(shí)別的范疇,其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過(guò)某些預(yù)處理(增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮)后,進(jìn)行圖像分割和特征提取,從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法,有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法(結(jié)構(gòu))模式分類,近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來(lái)越受到重視。 基本特點(diǎn)(1) 數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息,處理信息量很大。如一幅256256低分辨率黑白圖像,要求約64kbit的數(shù)據(jù)量;對(duì)高分辨率彩色512512圖像,則要求768kbit數(shù)據(jù)量;如果要處理30幀/秒的電視圖像序列,則每秒要求500kbit~。因此對(duì)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度、存儲(chǔ)容量等要求較高。(2) 數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語(yǔ)言信息相比,占用的頻帶要大幾個(gè)數(shù)量 級(jí)。,而語(yǔ)音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲(chǔ)、處理、顯示等各個(gè)環(huán)節(jié)的實(shí)現(xiàn)上,技術(shù)難度較大,成本亦高,這就對(duì)頻帶壓縮技術(shù)提出了更高的要求。(3) 數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的,其相關(guān)性大。在圖像畫面上,經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言,同一行中相鄰兩個(gè)像素或相鄰兩行間的像素,而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說(shuō)還要大些。因此,圖像處理中信息壓縮的潛力很大。(4) 由于圖像是三維景物的二維投影,一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力,很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來(lái)的。因此,要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測(cè)量,例如雙目圖像或多視點(diǎn)圖像。在理解三維景物時(shí)需要知識(shí)導(dǎo)引,這也是人工智能中正在致力解決的知識(shí)工程問(wèn)題。(5) 數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評(píng)價(jià)的,因此受人的因素影響較大。由于人的視覺(jué)系統(tǒng)很復(fù)雜,受環(huán)境條件、視覺(jué)性能、人的情緒愛(ài)好以及知識(shí)狀況影響很大,作為圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。另一方面,計(jì)算機(jī)視覺(jué)是模仿人的視覺(jué),人的感知機(jī)理必然影響著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究。例如,什么是感知的初始基元,基元是如何組成的,局部與全局感知的關(guān)系,優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時(shí)間特征等,這些都是心理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)正在著力研究的課題[5]。 主要應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理和計(jì)算機(jī)、多媒體、智能機(jī)器人、專家系統(tǒng)等技術(shù)的發(fā)展緊密相關(guān)。近年來(lái)計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解圖像的技術(shù)發(fā)展很快,也就是圖像處理的目的除了直接供人觀看(如醫(yī)學(xué)圖像是為醫(yī)生觀看作診斷)外,還進(jìn)一步發(fā)展了與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有關(guān)的應(yīng)用,如郵件自動(dòng)分檢,車輛自動(dòng)駕駛等。下面僅羅列了一些典型應(yīng)用實(shí)例,而實(shí)際應(yīng)用更廣。(1) 在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用主要包括顯微圖像處理;DNA顯示分析;紅、白血球分析計(jì)數(shù);蟲卵及組織切片的分析;癌細(xì)胞的識(shí)別;染色體分析等等。(2) 遙感航天中的應(yīng)用軍事偵察、定位、導(dǎo)航、指揮等應(yīng)用;多光譜衛(wèi)星圖像分析;地形、地圖、國(guó)土普查;地質(zhì)、礦藏勘探;天文、太空星體的探測(cè)及分析等。(3) 工業(yè)應(yīng)用CAD 和CAM技術(shù)用于模具、零件制造、服裝、印染業(yè);零件、產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè),焊縫及內(nèi)部缺陷檢查;交通管制、機(jī)場(chǎng)監(jiān)控;火車車皮識(shí)別等。(4) 軍事公安領(lǐng)域中的應(yīng)用巡航導(dǎo)彈地形識(shí)別;指紋自動(dòng)識(shí)別;警戒系統(tǒng)及自動(dòng)火炮控制;反偽裝偵察;手跡、人像、印章的鑒定識(shí)別;過(guò)期檔案文字的復(fù)原;集裝箱的不開箱檢查等。(5) 其他應(yīng)用圖像的遠(yuǎn)距離通信;多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用;電視電話;服裝試穿顯示;理發(fā)發(fā)型預(yù)測(cè)顯示;電視會(huì)議;辦公自動(dòng)化、現(xiàn)場(chǎng)視頻管理等。 圖像處理文件格式 MATLAB圖像文件格式 MATLAB支持以下幾種圖像文件格式[1]:(1) PCX(Windows Paintbrush)格式??商幚?,4,8,16,24位等圖像數(shù)據(jù)。文件內(nèi)容包括:文件頭(128字節(jié)),圖像數(shù)據(jù)、擴(kuò)展顏色映射表數(shù)據(jù)。(2) BMP(Windows Bitmap)格式。有1,4,8,24位非壓縮圖像,8位RLE(Runlength Encoded )圖像。文件內(nèi)容包括:文件頭(一個(gè)BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)),位圖信息數(shù)據(jù)塊(位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個(gè)顏色表)和圖像數(shù)據(jù)。(3) HDF(Hierarchical Data Format)格式。有8位,24位光柵數(shù)據(jù)集。(4) JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式,是一種成為聯(lián)合圖像專家組的圖像壓縮格式。(5) TIFF(Tagged Image File Format)格式。處理1,4,8,24位非壓縮圖像,1,4,8,24位packbit壓縮圖像,一位CCITT壓縮圖像等。文件內(nèi)容包括:文件頭,參數(shù)指針表與參數(shù)域,參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù)四部分。(6) XWD(X Windows Dump)格式。8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。(7) PNG(Portable Network Graphics)格式。 圖像類型 MATLAB中,一幅圖像可能包含一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣,也可能包含一個(gè)顏色映射表矩陣。 MATLAB中有四種基本的圖像類型:(1) 索引圖像索引圖像包括圖像矩陣與顏色圖數(shù)組,其中,顏色圖是按圖像中顏色值進(jìn)行排序后的數(shù)組。對(duì)于每個(gè)像素,圖像矩陣包含一個(gè)值,這個(gè)值就是顏色圖中的索引。顏色圖為m*3雙精度值矩陣,各行分別指定紅綠藍(lán)(RGB)單色值。Colormap=[R,G, B],R,G,B為值域?yàn)閇0,1]的實(shí)數(shù)值。圖像矩陣與顏色圖的關(guān)系依賴于圖像矩陣是雙精度型還是uint8(無(wú)符號(hào)8位整型)類型。如果圖像矩陣為雙精度類型,第一點(diǎn)的值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行,第二點(diǎn)對(duì)應(yīng)于顏色圖的第二行,依次類推。如果圖像矩陣是uint8,有一個(gè)偏移量,第0點(diǎn)值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行,第一點(diǎn)對(duì)應(yīng)于第二行,依次類推;uint8長(zhǎng)用于圖形文件格式,它支持256色。(2) 灰度圖像在 MATLAB中,灰度圖像是保存在一個(gè)矩陣中的,矩陣中的每一個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)。矩陣可以是雙精度類型,其值域?yàn)閇0,1];也可以為uint8類型,其數(shù)據(jù)范圍為[0,255]。矩陣的每個(gè)元素代表不同的亮度或灰度級(jí)。(3) 二進(jìn)制圖像二進(jìn)制圖像中,每個(gè)點(diǎn)為兩離散值中的一個(gè),這兩個(gè)值代表開或關(guān)。二進(jìn)制圖像保存在一個(gè)由二維的由0(關(guān))和1(開)組成的矩陣中。從另一個(gè)角度講,二進(jìn)制圖像可以看成為一個(gè)僅包括黑與白的灰度圖像,也可以看作只有兩種顏色的索引圖像。二進(jìn)制圖像可以保存為雙精度或uint8類型的雙精度數(shù)組,顯然使用uint8類型更節(jié)省空間。在圖像處理工具箱中,任何一個(gè)返回二進(jìn)制圖像的函數(shù)都是以u(píng)int8類型邏輯數(shù)組來(lái)返回的。(4) RGB圖像與索引圖像一樣,RGB圖像分別用紅,綠,藍(lán)三個(gè)亮度值為一組,代表每個(gè)像素的顏色。與索引圖像不同的是,這些亮度值直接存在圖像數(shù)組中,而不是存放在顏色圖中。圖像數(shù)組為M*N*3,M,N表示圖像像素的行列數(shù)。4 利用 MATLAB增強(qiáng)圖像清晰度圖像增強(qiáng)是一類基本的圖像處理技術(shù),其目的是對(duì)圖像進(jìn)行加工,以得到對(duì)具體應(yīng)用來(lái)說(shuō)視覺(jué)效果更好、更有用的圖像。這里的好和有用要因具體的應(yīng)用目的和要求而異,并且所需的具體增強(qiáng)技術(shù)也可不同。目前常用的增強(qiáng)技術(shù)根據(jù)其處理所進(jìn)行的空間不同,可分為基于圖像域的方法和基于變化域的方法。第一類,直接在圖像所在的空間進(jìn)行處理,也就是在像素組成的空間里直接對(duì)像素進(jìn)行操作;第二類,在圖像的變化域?qū)D像進(jìn)行間接處理[5]。空域增強(qiáng)方法可表示為:g(x,y)=EH[f(x,y)]。其中f(x,y)和g(x,y)分別為增強(qiáng)前后的圖像,EH代表增強(qiáng)操作。 空域變換增強(qiáng)空域處理可表示為: g(x,y)=T[f(x,y)]其中f(x,y)是增強(qiáng)前的圖像,g(x,y)是增強(qiáng)處理后的圖像,而T是對(duì)f(x,y)的操作,其定義在(x,y)的鄰域,稱T為模板操作。特別的,當(dāng)(x,y)的鄰域就是點(diǎn)(x,y)時(shí),則T為點(diǎn)操作。而其中最簡(jiǎn)單常用有增強(qiáng)對(duì)比度和圖像求反。
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