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  • 随着集成电路和计算机技术的迅速发展,智能家庭安防系统的市场需求日益加大,如何利用数字图像处理、计算机视觉等技术与传统监控相结合,设计出同时具有目标检测、 目标跟踪、目标分类和目标理解等功能的高智能化...
  • 本人的作业完成,包括源代码和实验报告,供以后的同学使用! 二、实验要求 1. 参照附件提供的程序,理解并实现JPG、BMP类型的图像文件进行读出、显示、存储的操作。...4. 实现数字图像的沃尔什哈达吗变换
  • MATLAB数字图像处理.pdf

    2019-11-28 20:58:06
    数字图像处理技术的研究内容涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域,是一门综合性很强的边缘学科。随着计算机的迅猛发展,图像处理技术已经广泛应用于各个领域。 “数字图像处理”课程内容主要包括...
  • 数字图像处理第二 版

    2018-07-04 11:28:15
    数字图像处理第二版》是西安电子科技大学出版社出版的图书。本书系统地介绍了数字图像处理的基本理论、基本算法以及用Visual C++6.0(简称VC++6.0)进行图像处理、编程的方法。全书共11章,首先介绍了数字图像处理的...
  • 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面请列出并简述其中的 4 种 图像数字化将一幅图像以数字的形式表示主要包括采样和量化两个过程 图像增强将一幅图像中的有用信息进行增强同时其无用信息进行抑制提高图 像的...
  • 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面请列出并简述其中的 4 种 图像数字化将一幅图像以数字的形式表示主要包括采样和量化两个过程 图像增强将一幅图像中的有用信息进行增强同时其无用信息进行抑制提高图 像的...
  • 本书详细阐述图像模型、图像几何学、模式识别与神经网络、图像理解与计算机视觉等基础知识,也给出视觉、光与色、波动光学、辐射传递理论、数学形态学、模糊理论等关联知识,同时结合图像处理领域的最新发展现状,...
  • FPGA与数字图像处理技术

    千次阅读 2017-09-17 08:44:55
    数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释。 为存储、传输和表示而图像数据进行处理,以便于机器自动理解。 图像处理(image processing): 用计算机图像...

    数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域:

      • 改善图像信息以便解释。

      • 为存储、传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解。

    图像处理(image processing):

    用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。

    常用方法:

      • 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

      • 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。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

      • 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。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

      • 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。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。

      • 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。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

      • 图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。

    图像分类:

    在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。

    二值图像:

    一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0、1两种可能,所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别(OCR)和掩膜图像的存储。


    二值图像

    灰度图像:

    灰度图像矩阵元素的取值范围通常为[0,255]。因此其数据类型一般为8位无符号整数的,这就是人们经常提到的256灰度图像。“0”表示纯黑色,“255”表示纯白色,中间的数字从小到大表示由黑到白的过渡色。二值图像可以看成是灰度图像的一个特例。


    灰度图像

    索引图像:

    索引图像的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。索引图像可把像素值“直接映射”为调色板数值。索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像,如Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放,如果图像的色彩比较复杂,就要用到RGB真彩色图像。索引图像细节不在赘述。

    索引图像

     RGB彩色图像:

    RGB图像与索引图像一样都可以用来表示彩色图像。与索引图像一样,它分别用红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色的组合来表示每个像素的颜色。但与索引图像不同的是,RGB图像每一个像素的颜色值(由RGB三原色表示)直接存放在图像矩阵中,由于每一像素的颜色需由R、G、B三个分量来表示,M、N分别表示图像的行列数,三个M x N的二维矩阵分别表示各个像素的R、G、B三个颜色分量。 

    彩色图像

    数字图像空间域处理:

    空间域处理分为灰度变换和空间滤波。

    灰度变换:

    灰度变换是指根据某种目标条件按一定变换关系逐点改变源图像中每一个像素灰度值的方法。目的是为了改善画质,使图像的显示效果更加清晰。 图像的灰度变换处理是图像增强处理技术中的一种非常基础、直接的空间域图像处理方法。

    变换函数法:

      • 图像反转

      • 对数变换

      • 幂律(伽马)变换

      • 分段线性变换 

    灰度变换函数曲线图

    直方图处理法:

      • 直方图均衡

      • 直方图匹配

      • 局部直方图处理

      • 直方图统计


        matlab直方图均衡处理

        空间滤波:

        空间滤波,就是直接在灰度值上,做一些滤波操作。滤波一词,其实来源于频域,将某个频率成分滤除的意思。大部分线性的空间滤波器(比如均值滤波器),是在空间上进行一些灰度值上的操作,这个线性空间滤波器与频域滤波器有一一对应的关系(比如均值滤波器其本质就是低通滤波器)。

        通常分为低通滤波(平滑化)、高通滤波(锐化)。

        平滑滤波器:

        在空间域上考虑,所指的平滑滤波器,有平均滤波与加权平均滤波两种形式。


                                                                                            原始图像                                                                                         平均滤波


    加权平均滤波

    统计排序滤波器:

    统计排序滤波器的运用也广泛,其是很典型的非线性滤波器。主要包括了,最大值滤波器,最小值滤波器,中央值滤波器等等。这里作为代表的,主要说中央值滤波器,中央值滤波对于去除椒盐噪声特别有效。

    所谓中央值滤波器,就是将滤波器范围内的像素的灰度值,进行排序,选出中央值作为这个像素的灰度值。同理可解释最大值滤波器与最小值滤波器。


    原始图像


    椒盐噪声


    中值滤波器

    锐化滤波器:

    所谓的锐化,即是将图像的细节强调出来。主要算子----拉普拉斯算子。

    图像锐化

    图像频率域滤波:

    所谓的图像频率,就是这个图空间上的灰度变换的快慢。

    为什么要在频率域中进行图像处理?

    可以利用频率成分和图像外表之间的对应关系。一 些在空间域表述困难的增强任务,在频率域中变得非常普通 。

    滤波在频率域更为直观,它可以解释空间域滤波的某些性质 。

    可以在频率域指定滤波器,做反变换,然后在空间域使用结果滤波器作为空间域滤波器的指导。

    主要变换为傅里叶变换。傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。


    时域与频域

    频域滤波器分为:

      • 理想低通滤波器

      • 巴特沃斯低通滤波器

      • 高斯低通滤波器

      • 理想高通滤波器

      • 巴特沃斯高通滤波器

      • 高斯高通滤波器

      • 带阻滤波器

      • 带通滤波器

      • 陷波滤波器

    其他图像处理相关:

    图像处理与重建

    彩色图像处理

    小波和多分辨率处理

    图像压缩

        霍夫曼编码

        Golomb编码

        算术编码

        块变换编码

        小波编码

        余弦变换

    形态学图像处理

        腐蚀、膨胀

        边界提取

        空洞填充

        连通分量的提取

        细化与粗化

    图像分割

        边缘检测

        阈值处理

        区域分割

    目标识别 

    FPGA技术:

    一般地,图像处理大致可以分为低级处理和高级处理:低级处理的数据量大,算法简单,存在着较大的并行性;高级处理的算法复杂,数据量小。在图像处理的实现手段上,图像低级处理阶段,利用软件来实现是一个很耗时的过程,但是利用硬件实现,就可以对大量数据进行并行处理,能够极大的提高处理速度;而图像高级处理阶段,利用软件来实现则具有较高的性价比。因此,图像处理系统中可以利用高速硬件模块(如FPGA)承担图像低级处理任务。这样对大量图像数据进行了低级处理,使系统在减少数据传输量的同时还极大的提高了实时性能。

    通用计算机:

    通用计算机是基于冯.诺依曼结构的,通过高级语言(C,C++等)编写程序代码,整个执行过程是单指令单数据的串行处理过程,在很多情况下该系统结构上的局限性使它对低级图像的处理不能够满足高速处理的要求,它适合各种图像处理算法的验证,适用于一些实时性要求不高的场合。

    并行处理机:

    在许多场合下,单个CPU不能够实现实时数据处理的时候,采用多个CPU同时工作的并行处理为解决此问题提供了可能。各国学者在这方面作了大量的工作,并己经研究出多种并行结构和编程语言,它克服了单个处理器串行工作的局限性,提高了系统的性能。虽然对并行处理进行了大量的研究,但这个领域仍不成熟。处理单元负载不均衡,并行算法编程困难,理论上并行处理所应达到的性能和实际性能相比有较大差距。

    专用集成电路:

    专用集成电路是针对于某一固定算法或应用而专门设计的硬件芯片。许多图像处理算法采用通用处理器和DSP来实现难以满足速度需要,而必须采用ASIC来实现,在各种算法实现方案中使用ASIC来实现是最快的。但是,ASIC在实际应用中也有其缺点:ASIC从设计到应用需要较长的时间周期;ASIC因为属于专用硬件芯片,所以需求数量较少,成本也就非常高;由于ASIC是为专用目的设计的,当设计成型并且流片成功就不能改动,所以在设计中当算法因故需要改变时就要设计者重新设计芯片和硬件电路;当ASIC里存在硬件设计的错误时,并且在投入生产前未能发现的话,唯一解决的办法是把产品回收,而这样做的后果往往是芯片商付出沉重的经济代价。ASIC较低的灵活度往往使其局限于非常有限的应用中并容易产生性能瓶颈,因此由ASIC构建的图像处理系统,缺乏灵活性。

    数字信号处理器:

    数字信号处理器(DSP),是专门为快速实现各种数字信号处理算法而设计的、具有特殊结构的微处理器,通常使用C语言进行编程,其处理速度可达到2000MIPS,比最快的CPU还快10-50倍。数字信号处理器的内部采用专用硬件实现一些数字信号处理常用的运算,所以它进行这些运算速度非常快,如乘加(MAC)运算只需要一个时钟周期。但是从根本上来说,DSP只是对某些固定的运算提供硬件优化,其体系仍是串行指令执行系统,并且这些固定优化运算并不能够满足众多算法的需要,这使得它的使用受到限制。

    现场可编程门阵列(FPGA):

    FPGA器件是当今运用极为广泛的可编程逻辑器件,也被称为可编程ASIC。FPGA器件在结构上具有逻辑功能块排列,可编程的内部连线连接这些功能模块来实现一定的逻辑功能。FPGA器件的功能由逻辑结构的配置数据决定。工作时,这些配置数据存放在片内的SILAM中。使用SRAM的FPGA器件,在工作前需要从芯片外部加载配置数据,配置数据可以存储在片外的EPROM或其他存储体上,设计者可以控制加载过程,在现场修改器件的逻辑功能,即所谓现场编程。利用它用户不仅可以方便地设计出所需的硬件逻辑,而且可以进行静态重复编程和动态在系统重配置,使系统的硬件功能可以像软件一样编程来修改,从而可以实时地进行灵活而方便的更新和开发,大大提高了系统设计的灵活性和通用性。与此同时,FPGA自身也在迅速发展,其集成度、工作速度不断提高,包含的资源越来越丰富,可实现的功能也越来越强。

    FPGA与图像处理
    FPGA能在设计上实现硬件并行和流水线(pipeline)技术,而这些都不能在DSP上实现。因此,对于实时图像处理而言,与本质上仍然是依靠串行执行指令来完成相应图像处理算法的DSP系统相比,FPGA有很强的灵活性,可以根据需要进行重构配置,有较强的通用性,适于模块化设计;同时其开发周期短,系统易于维护和扩展,适合实时的信号处理,能够大大提高图像数据的处理速度,满足系统的实时性要求,因此采用FPGA器件是个不错的选择。

    文章来源:卿萃科技FPGA极客空间 微信公众号

    版权所有权归卿萃科技,转载请注明出处。

    作者:卿萃科技ALIFPGA



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  • 数字图像处理技术

    千次阅读 2018-11-25 19:25:37
    数字图像处理技术 所谓数字图像处理,是指利用计算机图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术,主要有去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法。20 世纪 50 年代,电子计算机...

    数字图像处理技术

    所谓数字图像处理,是指利用计算机对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术,主要有去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法。20 世纪 50 年代,电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息,这便是早期的图像处理。早期图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。

    简介

    图像处理中,一般输入的是质量低的图像,而输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器(包括同步控制器、模数转换器及帧存储器)、图像处理计算机和图像显示终端。主要的处理任务,通过图像处理软件来完成。为了对图像进行实时处理,需要非常高的计算速度,通用计算机无法满足,需要专用的图像处理系统。这种系统由许多单处理器组成阵列式处理机,并行操作,以提高处理的实时性。

    方法

    1) 几何变换
    主要指放大、缩小、旋转等操作,不需要复杂的计算机和软件,是对图像的最基本的处理。
    2) 颜色处理
    主要包括颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。目前主流的颜色模式有:RGB模式、CMYK模式、HSB模式、Lab颜色模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。其中RGB模式的应用最为广泛,电视机和计算机的监视器都是基于RGB颜色模式来创建其颜色的,一共可以产生1677万余种颜色,通过计算机对RGB参数的调整便可以实现基本的颜色处理。
    3) 图像融合
    主要指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测。
    4) 降噪
    主要指各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。计算机通过对图像整体的分析。在已有的灰度图像和全彩色图像的领域空间处理技术上,我们可以研究RGB图像的颜色分量图像分析噪声源,通过分析HSI图像的各个分量,得到图片的有关信息,并将这些信息交由已经给定的程序处理,得到更加完整,信息更大的图像。通过这项技术,在对图像进行二次加工后,可以使得原本不清晰的图像在处理后更加清晰,理解更多的信息。在图像的传输储存中,难免会遇到数据的丢失,因此使用这项技术,可以尽可能的使图像的信息完美的保存下来。对于那些需要数据实时传输的地方,运用这项技术可以做到对画面几乎无损耗的传输,方便人们对于画面的理解,
    5) 图像增强
    主要指增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合。图像处理中基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。

    应用

    1) 人脸识别
    一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。
    2) 印刷
    印刷是指将影像或文字原稿迅速大量复制的一种技术,目前还包括了立体印刷,三维打印等新兴技术。目前,印刷进入了电子控制和自动化的时期,电子排版、电子分色、电子雕版广泛应用,在印刷质量和效率上都得到了巨大提高。
    3) 卫星图像处理
    主要指用计算机对遥感图像进行分析,以达到所需结果的技术。根据卫星传送回地球的图像对地球的变化进行信息的储存和整理,能够体现出地球的实时变化,也就是可以保证数字地图的精确性和及时性。应用最为广泛的卫星处理方式就是利用 GIS系统建立起了地图信息总数据库。而绘制出来的数字地图被广泛应用于社会中各种行业。
    4) 其他
    日常生活中,数字图像处理技术的应用还体现在汽车障碍识别、显微图像处理、特征识别、摄影摄像、医学图像处理等领域。

    总结

    随着计算机技术的发展,数字图像处理技术已经深入到我们生活中的方方面面。在上述二维图像处理之外,还存在多维图像处理,如医学中对病人心脏的诊断便包含了四维图像的分析技术,他们本身也有更多的新概念,如连通性、旋转不变性等。数字图像处理技术的发展还在继续进行中。

    By:熊伟汐 2018/11/24

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  • MATLAB--数字图像处理 图像锐化

    万次阅读 多人点赞 2019-12-12 22:40:32
    3.于MATLAB环境下编程实现图片锐化。 三、实验内容     利用图像基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel算 子,Pritt算 子, Laplacian算子,多方向模板,LoG算子编写matlab增强程序;最后,...

    一、实验名称

    图像锐化

    二、实验目的

    1.熟悉MATLAB软件的使用。
    2.掌握图像锐化的原理及数学运算。
    3.于MATLAB环境下编程实现对图片锐化。

    三、实验内容

        利用图像基于单方向梯度算子,Robert算子,Sobel算 子,Pritt算 子, Laplacian算子,多方向模板,LoG算子编写matlab增强程序;最后,显示边缘图像和锐化增强图像,并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析。

    四、实验仪器与设备

    Win10 64位电脑
    MATLAB2017a

    五、实验原理

        1.Sobel算子是像素图像边缘检测中最重要的算子之一。在技术上,它是一个离散的一阶差分算子,用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。
        2.Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析,由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内 产生较宽的响应,故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理,边缘定位的精度不是很高。
        3.Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测,利用像素点上下、左右邻点的灰度差,在边缘处达到极值检测边缘,去掉部分伪边缘,对噪声具有平滑作用 。其原理是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的,这两个方向模板一个检测水平边缘,一个检测垂直边缘。
        4. Laplacian算子是n维欧几里得空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度grad()的散度div()。因此如果f是二阶 可微的实函数,则f的laplacian算子定义为:
            (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡尔坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和:
            (2) 作为一个二阶 微分算子,拉普拉斯算子把C函数映射到C函数,对于k ≥ 2。

    六、实验过程及代码

    Sobel算子

     I=imread('a3.jpg'); %读取图像
    I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131),imshow(I1),title('原图');
    
    model=[-1,0,1;
           -2,0,2;
           -1,0,1];
    [m,n]=size(I1);
    I2=double(I1);
    
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            I2(i,j)=I1(i+1,j+1)+2*I1(i+1,j)+I1(i+1,j-1)-I1(i-1,j+1)-2*I1(i-1,j)-I1(i-1,j-1);
        end
    end
    subplot(132),
    imshow(I2),title('边缘提取后的图像');
    I2 = I2 + double(I1);
    subplot(133),
    imshow(uint8(I2)),title('锐化后的图像');
    

    Robert算子

     I=imread('a3.jpg'); %读取图像
    I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131),imshow(I1),title('原图');
    model=[0,-1;1,0];
    [m,n]=size(I1);
    I2=double(I1);
    for i=2:m-1
        for j=2:n-1
            I2(i,j)=I1(i+1,j)-I1(i,j+1);
        end
    end
    subplot(132),imshow(I2),title('边缘提取后的图像');
    I2 = I2 + double(I1);
    
    subplot(133),
    imshow(uint8(I2)),title('锐化后的图像');
    

    Prewitt算子

     I=imread('a3.jpg');
    I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131);
    imshow(I1),title('原图');
    model=[-1,0,1;
    -1,0,1;
    -1,0,1];
    [m,n]=size(I1);
    I2=I1;
    for i=2:m-1
    for j=2:n-1
    tem=I1(i-1:i+1,j-1:j+1);
    tem=double(tem).*model;
    
    I2(i,j)=sum(sum(tem));
    end
    end
    subplot(132),
    imshow(uint8(I2)),title('边缘提取后的图像');
    I2=I2+I1;
    subplot(133),
    imshow(I2),title('图像锐化')
    

    laplacian算子

    I=imread('a3.jpg'); 
    I1=mat2gray(I);%实现图像矩阵的归一化操作
    [m,n]=size(I1);
    newGrayPic=I1;%为保留图像的边缘一个像素
    LaplacianNum=0;%经Laplacian算子计算得到的每个像素的值
    LaplacianThreshold=0.2;%设定阈值
    for j=2:m-1 %进行边界提取
        for k=2:n-1
            LaplacianNum=abs(4*I1(j,k)-I1(j-1,k)-I1(j+1,k)-I1(j,k+1)-I1(j,k-1));
            if(LaplacianNum > LaplacianThreshold)
                newGrayPic(j,k)=255;
            else
                newGrayPic(j,k)=0;
            end
        end
    end
    I2=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图
    subplot(131),imshow(I2),title('原图');
    subplot(132),
    imshow(newGrayPic);
    title('Laplacian算子的处理结果')
    t=I1+newGrayPic;
    subplot(133),imshow(t),title('图像锐化后')
    

    Log算子

     t=imread('a3.jpg');
    t=rgb2gray(t);
    [m,n]=size(t);
    subplot(1,3,1),imshow(t),title('原图')
    tt=t;
    model=[0,0,1,0,0; 
     0,1,2,1,0;
    1,2,-16,2,1;
    0,0,1,0,0;
    0,1,2,1,0;]
    
    
    for i=3:m-2
    for j=3:n-2
        tem=double(t(i-2:i+2,j-2:j+2)).*model;
        x=sum(sum(tem));
       tt(i,j)=x;
    end
    end
    
    subplot(1,3,2),imshow(tt),title('log提取边缘后')
    t_1=double(tt)+double(t);
    subplot(1,3,3),imshow(uint8(t_1)),title('log锐化后')
    

    七、实验结果与分析

    Sobel算子
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Robert算子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Prewitt算子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    laplacian算子

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    Log算子
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    总结
        图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。我的理解:图像锐化就是通过使得图像的边缘更加突出,可以是原图与原图的高频部分叠加而成。
        Sobel算法与Priwitt算法的思路相同,属于同一类型,因此处理效果基本相同。Roberts算法的模板为2*2,提取信息较弱。单方向锐化经过处理之后,也可以对边界进行增强。Laplacian算子对噪声比较敏感,Laplacian算子有一个缺点是它对图像中的某些边缘产生双重响应。所以图像一般先经过平滑处理,通常把Laplacian算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板-Log算子。

    八、实验总结及心得体会

        通过此次实验,自己学习了图像锐化的几种算子。开始的时候,不懂每个算子的来源,后面看了老师的推导过程后,发现其实锐化就是先对图像进行差分(类似求导),再叠加到原图上。这里主要的问题就是对算子的差分原理的验证,然后在MATLAB上机过程中,没有注意到数据类型的限制,导致数据上溢。

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  • 在计算机科学中,数字图像处理是利用计算机算法数字图像进行图像处理。数字图像处理作为数字信号处理的一个子类或领域,比模拟图像处理具有许多优点。它允许更广泛的算法应用于输入数据,可以避免在处理过程中产生...

    电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 曾韵陶

    前言
    在大一下学期我参加了格拉斯哥学院所开展的一系列新生研讨课活动,这里我想对图像和视频的识别与处理中的图像处理进行一些讨论。

    主体
    在计算机科学中,数字图像处理是利用计算机算法对数字图像进行图像处理。数字图像处理作为数字信号处理的一个子类或领域,比模拟图像处理具有许多优点。它允许更广泛的算法应用于输入数据,可以避免在处理过程中产生噪声和信号失真等问题。由于图像是在二维以上(也许更多)定义的,数字图像处理可以以多维系统的形式建模。数字图像处理允许使用更复杂的算法,因此,既可以在简单的任务中提供更复杂的性能,又可以实现模拟手段无法实现的方法。

    数字图像处理常用方法

    1、图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理(如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理)。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性,它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

    2、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。编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。

    3、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。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立“降质模型”,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。

    4、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。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。

    5、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。随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

    6、图像分类(识别):图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
      
    数字图像处理的一个应用,是特征提取。特征提取是从一组最初的测量数据开始的,并建立旨在提供信息和非冗余的派生值(特征),从而促进后续的学习和泛化步骤,在某些情况下,还会有更好的解释。特征提取是一种降维过程,将原始变量的初始集合降为更易于管理的组(特征)进行处理,同时仍能准确、完整地描述原始数据集。当输入数据处理算法太大而无法处理,则怀疑是冗余(例如相同的测量在两英尺和米,或重复的图像作为像素),那么它可以转化为减少组特性(也叫一个特征向量)。确定初始特征的子集称为特征选择。所选的特性应该包含来自输入数据的相关信息,从而可以通过使用该缩减的表示而不是完整的初始数据来执行期望的任务。
    这项技术在军事方面图像处理和识别主要用于导弹的精确末制导,各种侦察照片的判读,具有图像传输、存储和显示的军事自动化指挥系统,飞机、坦克和军舰模拟训练系统等;公安业务图片的判读分析,指纹识别,人脸鉴别,不完整图片的复原,以及交通监控、事故分析等,可以帮助公安更加高效地解决很多社会问题。

    结语
    数字图像处理技术可通过构建目标检测与识别系统,高分辨率遥感影像道路提取改善军事与公安上的社会问题。

    2017级 曾韵陶

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空空如也

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对数字图像处理技术的理解