基于matlab的圖像處理-資料下載頁
2025-05-02 00:25本頁面
【正文】 ? J=dct2(double(I))。 ? figure, imshow(log(abs(J)),[]),colormap(jet(64))。 ? J(abs(J)20)=0。 ? % idct ? K=idct2(J)/255。 ? figure。 imshow(K,[])。 第 50頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 課下練習(xí) ? 如何使用 dctmtx函數(shù)對圖像進(jìn)行離散余弦變換？？ 第 51頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 圖像壓縮 ? 圖像壓縮是指以較少的比特有損或無損地表示原來的像素矩陣的技術(shù) ,也稱圖像編碼 . ? 圖像數(shù)據(jù)之所以能被壓縮，就是因為數(shù)據(jù)中存在著冗余。圖像數(shù)據(jù)的冗余主要表現(xiàn)為：圖像中相鄰像素間的相關(guān)性引起的空間冗余；圖像序列中不同幀之間存在相關(guān)性引起的時間冗余；等等。 第 52頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 DCT頻域圖像壓縮 ? DCT變換本身并不進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮，它只是將圖像源數(shù)據(jù)映射到另一個域，使數(shù)據(jù)在變換域中容易進(jìn)行壓縮，變換后的圖像矩陣系數(shù)更獨立和有序。經(jīng)過 DCT變換后，其低頻分量都集中在矩陣左上角，高頻分量分布在矩陣右下角。由于該低頻分量包含了圖象的主要信息，而高頻分量與之相比，不是很重要，所以可以忽略高頻分量，只保留低頻分量，從而達(dá)到壓縮數(shù)據(jù)的目的。如何將高頻分量去掉，這就要用到量化方法。 第 53頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 量化表： 根據(jù)心理視覺加權(quán)函數(shù)得到的 量化方法：DCT變換系數(shù)除以量化步長，四舍五入取整 第 54頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 第 55頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 DCT圖像壓縮流程 解碼器 逆向變換 正向變換 量化器 編碼器 構(gòu)造 nxn 的子圖 合成 nxn 的子圖 輸入圖像 NxN 壓縮圖像 壓縮的圖像 解壓后的圖像 第 56頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 舉例 —— 離散余弦變換數(shù)據(jù)壓縮 例： DCT作圖像壓縮 I=imread(39。39。)。 I1=double(I)/255。 T=dctmtx(8)。 B=blkproc(I1,[8 8],39。P1*x*P239。,T,T39。)。 mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]。 B2=blkproc(B,[8 8],39。P1.*x39。,mask)。 I2=blkproc(B2,[8 8],39。P1*x*P239。,T39。,T)。 imshow(I1),figure,imshow(I2)。figure,imshow(mat2gray(I1I2),[]) 第 57頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 原圖 解壓后的圖像 差異圖像 第 58頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 什么是圖像融合？ 圖像融合 (Image Fusion)是用特定的算法將兩幅或多幅圖像綜合成一幅新的圖像。融合結(jié)果由于能利用兩幅 (或多幅 ) 圖像在時空上的 相關(guān) 性及信息上的 互補 性，并使得融合后得到的圖像對場景有更全面、清晰的描述，從而更有利于人眼的識別和機(jī)器的自動探測。 圖像傳感器 A 圖像傳感器 B 冗余信息 互補信息 一、信息融合概述 圖像融合 第 59頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 圖像融合的分類 ① 像素（ pixels)級融合 —— 對應(yīng)像素的融合。 ② 特征 (Feature)級融合 —— 對應(yīng)特征的融合 ③ 決策 (decisionmaking)級融合 —— 在①、 ②基礎(chǔ)上，通過分類、識別和綜合評價，進(jìn)行的最后決策。 圖像融合簡介 第 60頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 Focus on right part Focus on left part Image taken using auto focus function Fused image 第 61頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 簡單組合式圖像融合方法 邏輯濾波器法 數(shù)學(xué)形態(tài)法 圖像代數(shù)法 空間域融合方法 HIS變換 PCA變換 高通濾波法 (HPF) 塔式分解法 變換域融合方法 小波變換法 圖像融合方法 ?常用的融合方法 第 62頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 空間域融合方法 常見的融合規(guī)則： ? 對應(yīng)像素取最大值 ? 對應(yīng)像素取最小值 ? 對應(yīng)像素取平均值 ? 加權(quán)平均法 ? 邏輯運算 第 63頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 簡單組合融合（取小） 融合實例 第 64頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 對應(yīng)像素取平均 融合實例 第 65頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 ? 多數(shù)融合算法都是基于這樣的假設(shè)，即圖像中的特征都表現(xiàn)在頻域系數(shù)絕對值大的地方，因此出現(xiàn)了一些基本規(guī)則： 頻域圖像融合規(guī)則 (1)取最大值 (2)加權(quán)平均法 (3)方差協(xié)方差準(zhǔn)則 (4)梯度準(zhǔn)則 (5)局部能量法 第 66頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 頻域圖像融合流程 圖像 1 頻域 圖像 1 變換 圖像 2 頻域 圖像 2 變換 融合 規(guī)則 融合后的 頻域圖像 融合后 的圖像 第 67頁 XUPT 專業(yè)課程設(shè)計 分組題目 1. 二維 Otsu圖像閾值分割算法 2. 基于二維熵的圖像閾值分割算法 3. 基于抑制式模糊 c均值的圖像分割方法 4. 常用空域圖像去噪方法比較及其性能分析 5. 采用離散余弦變換 (DCT)的圖像去噪方法 6. 基于 DCT的圖像壓縮方法 7. 基于 DCT的頻域圖像融合方法
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