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  • Matlab】数字图像处理_基本原理_1

    千次阅读 2021-11-21 13:38:39
    # [Matlab] 数字图像处理_基本原理(一)




    前言

    视觉是我们感觉中最高级的。因此,在人类感知世界中的重要程度不言而喻。然而,人类的视觉被限制在电磁波谱的可视波段,而成像机器几乎覆盖了全部的电磁波谱。它还可以在人类不常涉及的图像上进行处理,例如超声波、电子显微镜等。因此,数字图像处理有着很广泛的应用领域。本系列注重实践与理论相结合,基于matlab实现对图像进行处理。参考书籍:数字图像处理(冈萨雷斯)及其实验书籍。


    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    一、基本原理

    MATLAB为数字图像处理带了一套广泛且容易理解的函数集。处理对象是多维数字(图像—二维数值数组)。IPT(图像处理工具箱)是用来扩展MATLAB数值的计算能力的函数集。从本章节将对MATLAB表示法及IPT,作为今后的基础知识。

    二、数字图像的表示

    对于一幅图像而言,我们通常将它转为一个二位函数f(x,y),即在空间平面坐标处,图像在该点的亮度为f(x,y)。
    灰度:黑白图像亮度。
    RGB:彩色系统,图像可分为红、绿、蓝,三幅独立的分量图像。
    取样:将坐标值数字化。
    量化:将振幅数字化。
    数字图像:f的x,y分量和振幅都是有限且离散的量。

    1.坐标约定

    对于大多数编程语言以及数字图像处理的书籍中,对于一个二位数组(图像)通常f (x,y) 的x代表行,y代表列,图像的原点位于(0 ,0 ) 处。即对于一个有 Q 行 P 列的图像,x 的范围在0~ Q-1,y 的范围在0~ P-1。

    但是IPT的约定方法与上述约定方法有两处不同:
    1、使用(r , c)来定义行与列;
    2、图像的原点位于(r , c)=(0,0)处;
    注意:除此之外,IPT文档还可能采用另一种较少使用的坐标约定,称之为空间坐标,且这种定义方法以 x 表示列, y 表示行。

    2.读取图像

    使用imread函数(语法):

    imread('filename')
    

    该处使用的filename是一个含有图像文件全名的字符串(包括任何可以使用的扩展名),例如:

    >>f = imread('pic_1.jpg');
    

    注意:
    1、命令行结尾的分号用于取消MATLAB中结果的输出,否则,会立即显示结果;
    2、>>为在MATLAB命令行出现的提示符;
    3、如上例,filename中不含有任何路径信息时,imread函数会从当前目录下开始搜素,如果没有想要的文件,它会从MATLAB搜索路径中寻找该文件。要想读取指定文件,最好的方法是将完整路径输入单引号其中。例如:

    f = imread('D:\matlab-r2019b\matlab 2019b\pic_1.jpg');//读取图像文件
    

    3.获取图像的行数和列数

    函数size可以得到一幅图像的行数和列数,例如:

    >>size (f)
    

    结果是;

    ans = 
    	1024  1024
    

    也可以使用以下格式来自动确定一个函数的大小:

    >>[M, N] = size (f);
    

    4.返回图像的附加信息

    函数whos可以得到一幅图像的附加信息,例如:

    >>f = imread('D:\matlab-r2019b\matlab 2019b\pic_1.jpg');//读取图像文件
    >>whos f
    

    输出结果为:

      Name         Size                   Bytes  Class    Attributes
    
      f         3024x4032x3            36578304  uint8              
    

    也可以使用以下函数对数据及数据进行读取:

     f = imread('D:\matlab-r2019b\matlab 2019b\pic_1.jpg');//读取图像文件
     K = imfinfo('pic_1.jpg');//对图像信息进行处理
    

    结果如下:

    Filename: 'D:\matlab-r2019b\matlab 2019b\pic_1.JPG'
             FileModDate: '21-Nov-2021 09:04:03'
                FileSize: 1596315
                  Format: 'jpg'
           FormatVersion: ''
                   Width: 4032
                  Height: 3024
                BitDepth: 24
               ColorType: 'truecolor'
         FormatSignature: ''
         NumberOfSamples: 3
            CodingMethod: 'Huffman'
           CodingProcess: 'Sequential'
                 Comment: {}
             Orientation: 1
             XResolution: 72
             YResolution: 72
          ResolutionUnit: 'Inch'
        YCbCrPositioning: 'Centered'
           DigitalCamera: [1×1 struct]
           ExifThumbnail: [1×1 struct]
    

    5.显示图像

    函数 imshow ( f, G) 可以显示一幅图像,例如:

    >>imshow (f,[low,high]); //[low,high]为灰度等级
    

    输出结果


    三、总结

    以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了数字图像的表示方法。下一节,我们将继续对基于MATLAB的数字图像处理的基本原理进行讲解。

    四、参考文献:

    1.数字图像处理(第三版)——Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods,Steven L . Eddins; 2.数字图像处理实验指导书——Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods,Steven L . Eddins;
    展开全文
  • 通信原理matlab

    2021-04-23 12:57:20
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    本书讲述了全球定位系统(GPS)的基本原理和概念,具体包括:GPS测量原理、GPS的结构和发展历史;GPS伪距定位和载波相位定位的原理;GPS中使用的坐标系和时间系统;C/A码的实现原理及载波调制过程;GPS信号捕获和跟踪原理及实现;便携式GPS系统的设计与实现及常用芯片资料等。此外,本书还讲了利用Matlab仿真GPS中涉及到的各种算法和原理,并且给出了所有仿真源程序和仿真框图。利用Matlab仿真,读者可以更好地理解GPS中的关键技术,这是本书的特点。

    [General Information]

    书名=GPS基本原理及其Matlab仿真

    作者=杨俊,武奇生编著

    页数=199

    出版社=西安市:西安电子科技大学出版社

    出版日期=2006

    SS号

    DX号=000006090337

    URL=/bookDetail.js

    p?dxNumber=000006090337&d=ACDF17DA4476C5D61 4DC338

    封面

    版权

    前言

    目录

    第1章 绪论

    1.1 GPS的发展简史及系统概述

    1.2 GPS的服务与应用

    1.2.1 精密定位服务

    1.2.2 标准定位服务

    1.3 Matlab的基本特性及基本语法

    1.4 矩阵与Matlab

    1.4.1 矩阵和向量

    1.4.2 向量的创建

    1.4.3 矩阵的创建

    1.4.4 点运算

    1.4.5 矩阵的数学运算

    1.5 数据的输入与输出

    1.5.1 字符串(文字)和注释的输出

    1.5.2 用INPUT函数输入数据

    1.5.3 数据文件的输入和输出

    1.6 程序流程控制

    1.6.1 程序流程控制概述

    1.6.2 程序流程控制的实现

    1.7 Matlab函数

    1.7.1 Matlab函数概述

    1.7.2 函数文件

    1.8 编程练习

    第2章 GPS测量原理

    2.1 利用到达时间测量值测距

    2.1.1 二维位置确定

    2.1.2 利用卫星测距信号确定位置的原理

    2.2 参考坐标系

    2.2.1 地心惯性(ECI)坐标系

    2.2.2 地心地球固连(ECEF)坐标系

    2.2.3 世界测地系(WGS-84)

    2.3 利用伪随机噪声(PRN)码确定位置

    2.3.1 确定从卫星到用户的距离

    2.3.2 用户位置的计算

    2.4 GPS载波相位测量定位

    2.4.1 GPS载波相位测量

    2.4.2 GPS载波相位测量的单点定位问题

    附录A 用户位置的求解仿真

    第3章 GPS的坐标、时间系统和卫星的运动

    3.1 天球坐标系和地球坐标系

    3.1.1 天球概述

    3.1.2 两种天球坐标系及其转换模型

    3.1.3 极移与国际协议地极原点

    3.1.4 两种地球坐标系及其转换模型

    3.1.5 瞬时极(真)天球坐标系到瞬时极(真)地球坐标系的转换模型

    3.1.6 WGS-84世界大地坐标系

    3.2 GPS时间系统

    3.2.1 世界时系统

    3.2.2 原子时

    3.2.3 力学时

    3.2.4 协调世界时

    3.2.5 GPS系统时

    3.3 GPS卫星的运动

    3.3.1 开普勒定律

    3.3.2 无摄卫星运动的轨道参数

    3.3.3 真近地点角的概念及求解

    3.3.4 卫星瞬时位置的求解

    3.3.5 卫星无摄运动轨道方程的力学解释及摄动的修正

    附录B GPS卫星的动态仿真

    第4章 GPS卫星的导航定位信号

    4.1 概述

    4.2 GPS卫星的测距码信号

    4.2.1 码的基本概念

    4.2.2 伪随机噪声码及其产生

    4.2.3 GPS的测距码信号

    4.3 GPS卫星的导航电文

    4.3.1 导航电文格式

    4.3.2 导航电文的内容

    4.4 Matlab仿真C/A码的产生及调制

    第5章 GPS卫星信号的捕获

    5.1 概述

    5.2 GPS卫星信号的多普勒效应

    5.3 GPS卫星信号捕获的考虑

    5.3.1 捕获时的最大电文长度

    5.3.2 捕获中的频率步长

    5.4 GPS卫星信号的捕获方法

    5.4.1 传统捕获方法

    5.4.2 循环相关捕获方法

    5.4.3 延迟与累积捕获方法

    5.4.4 长记录电文的相干处理

    5.4.

    展开全文
  • 实验一、熟悉MATLAB环境和基本信号的产生与运算

    千次阅读 多人点赞 2021-04-20 01:39:18
    1.熟悉MATLAB 的运行环境及基本操作命令; 2.掌握MATLAB中信号的表示方法; 3.掌握MATLAB中信号的基本运算; 二、实验器材 计算机、MATLAB软件 三、实验原理 MATLAB中信号的表示 在MATLAB中一般用向量来表示信号,...

    一、实验目的

    1.熟悉MATLAB 的运行环境及基本操作命令;
    2.掌握MATLAB中信号的表示方法;
    3.掌握MATLAB中信号的基本运算;

    二、实验器材

    计算机、MATLAB软件

    三、实验原理

    1. MATLAB中信号的表示

    在MATLAB中一般用向量来表示信号,由于 MATLAB强大的图形处理功能,为我们实现信号的可视化提供了强有力的工具,所以我们还可以利用MATLAB的绘图命令绘制出直观的信号波形。

    (1)连续时间信号

    连续时间信号,是指自变量的取值范围是连续的,且对于自变量的一切取值,除了有若干不连续点以外,信号都有确定的值与之对应的信号。从严格意义上来讲,MATLAB并不能处理连续信号,而是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的,当取样时间间隔足够小时,这些离散的样值就能较好地近似出连续信号。所以,对于连续时间信号,是用两个行向量和来表示,其中向量定义为:,为信号起始时间,为终止时间,为时间间隔。向量为连续信号在向量所定义的时间点上的样值。比如:连续时间信号,可用MATLAB语言表示为:
    t=-5:0.1:5; f=cos(t);
    用上述向量对连续信号表示后,就可以用plot命令来绘出该信号的时域波形。Plot命令可将点与点间用直线连接,当点与点间的距离很小时,绘出的图形就成了光滑的曲线。命令如下:plot(t,f),则信号的波形如图1-3所示。
    在这里插入图片描述

                               图1-3 的波形
    

    (2)离散时间信号

    离散时间信号一般用表达式f(k)来表示,其中变量k为整数,代表离散的采样时间点。利用MATLAB表示离散序列f(k)时,也是利用两个向量来表示,其中一个向量表示自变量k的取值范围,另一个向量表示序列f(k)的值。比如序列f(k)={2,2,2,-1,3,0,2;k=-2,-1,0,1,2,3,4}可用MATLAB表示为:
    k=-2:4;f=[2,1,2,-1,3,0,2]
    此离散时间序列的波形可利用MATLAB函数stem(k,f)画出,如图1-4所示。
    在这里插入图片描述

                       图1-4  f(k)的波形图
    

    2.信号的基本运算

    信号的基本运算是指信号的加、信号的乘,信号的延迟,翻转等。许多复杂信号就是通过简单信号的基本运算得到的。

    (1)信号的加

    信号加就是在相同的时间点上将两个或多个信号进行相加。对于连续时间信号,其两个信号的相加可表示为:
    y(t)=f1(t)+f2(t)
    在MATLAB中,是取连续信号的离散值来进行加的,所以与离散时间信号在MATLAB中的计算方法一样,其MATLAB实现为
    y=f1+f2
    这就要求f1和f2的长度相同,位置对应,才能进行加法运算,若二者对应变量上的长度不等,则需要根据情况对信号左右补零再进行相加。

    (2)信号的乘

    信号的乘就是在相同的时间点上将两个或多个信号进行相乘。两个连续时间信号相乘其数学表达式为
    y(t)=f1(t)f2(t)
    对于离散时间信号,其信号f1(k)和f2(k)相乘是指同一时刻两信号的值对用相乘,可表示为
    y(k)=f1(k)f2(k)
    其MATLAB实现为
    y=f1.*f2
    这里也要求两信号的长度必须相等,不等则必须对信号左右补零才能相乘。

    (3)信号的翻转

     数学描述              y(k)=x(-k)
    

    其MATLAB实现为
    y=fliplr(x)

    (4)信号的卷积

    在MATLAB中,conv( )函数可以快速求出两个离散时间信号的卷积和。其调用格式为:
    y=conv(x,h)
    其中调用参数x,h分别为参与卷积运算的两个离散信号,x为包含离散信号的非零样值点的行向量,h为包含离散信号的非零样值点的行向量,向量y则返回离散信号的所有非零样值点行向量。由于conv是MATLAB中针对离散时间信号求卷积的函数,但它不适用于连续时间信号的卷积积分的形式。
    例:离散时间信号和的卷积。
    程序如下:

          x=[1,2,3,4];
    h=[2,1,3];
    y=conv(x,h)
    

    运行结果为:

    y =
               2     5    11    17    13    12
    

    画出信号的波形

    subplot(1,3,1);stem(x);title(‘x(k)’);
    subplot(1,3,2);stem(h); title(‘h(k)’);
    subplot(1,3,3);stem(y); title(‘y(k)’);
    

    其波形如图1-5所示。在这里插入图片描述

                图1-5  离散时间信号卷积和时域波形
    

    由上面例子可以看出,函数conv( )不考虑离散时间信号和的非零样值点的时间序号,也不返回离散时间信号的非零样值点的时间序号。为了完整地表示离散时间信号,我们不仅需要知道卷积的值,还需要知道其值对应的时间序号。由于卷积信号的时域宽带等于和的时域宽带之和减2.其MATLAB生成时间序号的命令如下:

         k1=-1:2
    k2=0:2
    k=(k1(1)+k2(1)):(k1(end))+k2(length(k2)))
    

    运行结果为
    k1 =

                  -1     0     1     2
    

    k2 =

                   0     1     2
    

    k =

                  -1     0     1     2     3     4
    

    根据上面分析,则离散时间信号、以及他们的卷积信号的时域波形如图1-6所示。

    在这里插入图片描述

                 图1-6  离散时间信号卷积和时域波形
    

    (5)序列的相关

    利用MATLAB函数conv计算连续时间信号的相关。自相关和互相关序列可以直接调用MATLAB函数xcorr来计算。

    (6)常用函数

    MATLAB为用户提供了能够产生基本矩阵的几个重要的函数如下:

    • zeros:生成零矩阵。调用格式:zeros(n)或者zeros(4,3)
    • ones:生成全部元素均为1的矩阵。调用格式:ones(n)或者ones(4,3)
    • eye:生成单位矩阵。调用格式:eye(n)或者eye(4,3)
    • rand:生成在[0,1]上均匀分布的随机矩阵。调用格式:rand(n)或rand(4,3)
    • randn:生成均值为0,方差为1的正态分布的随机矩阵。
    • exp:指数函数。
    • sin:正弦函数。调用格式:sin(t)
    • cos:余弦函数
    • rectpule:矩形脉冲信号。调用格式:rectpule(t)或 rectpule(t,w)
    • square:生成方波函数。调用格式:square (w0t)或 square (w0t,DUTY)
    • sawtooth:生成三角波(锯齿波)。

    四、示例演示

    1.基本信号波形的可视化

    利用MATLAB软件的信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)中的专用函数产生信号并绘出波形。

    (1)正弦波和余弦波

    程序如下:

    t=0:0.01:3*pi;
    y1=sin(2*t);
    y2=cos(2*t); 
    plot(t,y1,t,y2);
    legend('正弦波','余弦波');
    

    在这里插入图片描述

    (2)产生Sinc函数

    t=linspace(-5,5,1024);  %t取值的范围
    f=sinc(t/pi);        %产生sinc函数
    plot(t,f)
    

    在这里插入图片描述

    (3)产生指数函数波形

    x=-2:0.5:2;
    y=exp(-x);
    plot(x,y);      %连续指数函数
    hold on;
    stem(x,y);      %离散指数序列
    

    在这里插入图片描述

    (4)单位阶跃信号

        t=-10:10;
    x=((t-0)>=0);
    stem(t,x);      %单位阶跃序列
    hold on;
    plot(t,x,’r’);   %单位阶跃函数
    

    在这里插入图片描述

    (5)单位冲激序列

        k=-10:10
    x=(k==0); 
    t=-10:0.01:10;
    x1=(t==0);
    stem(k,x);     %单位冲激序列
    hold on;
    plot(t,x1,'r') %单位冲激函数
    

    在这里插入图片描述

    (6)指数序列

      clear all
    a=input('输入指数a= ');
    K=input('输入常数K= ');
    N=input('输入序列长度N= ');
    k=0:N;
    x=K*a.^k;
    stem(k,x);
    

    (7) 产生高度为1,宽度为4,延时2s的矩形脉冲信号

    t=-2:0.02:6;
    x=rectpuls(t);
    plot(t,x);
    axis([-2 6 -0.1 1.1])
    

    (8) 产生幅度为1,基频为2Hz,占空比为50%的周期方波信号

    clear all
    f0=2;
    t=0:0.0001:3;
    w0=2*pi*f0;
    x=square(w0*t,50);
    plot(t,x);
    axis([0 3 -1.5 1.5]);
    

    2.信号的运算

    (1)两个序列的加、乘运算

    clear all
    t=0:0.01:2;
    f1=2.^(-3*t);
    f2=0.7*sin(4*pi*t);
    f3=f1+f2;
    f4=f1.*f2;
    subplot(2,2,1);plot(t,f1);title('f1(t)');grid on;
    subplot(2,2,2);plot(t,f2);title('f2(t)');grid on;
    subplot(2,2,3);plot(t,f3);title('f1+f2'); grid on;
    subplot(2,2,4);plot(t,f4);title('f1*f2'); grid on;
    

    其运行结果如图1-7所示
    在这里插入图片描述

    						图1-7  信号的基本运算
    

    (2)两个序列的相关

    利用MATLAB计算两个有限长序列
    x[k]=[1,2,-2,1,2,-1,4,4,2],y[k]=[2,-1,4,1,-2,3]的互相关。
    程序如下:

    x = input('Type in the reference sequence = ');
    y = input('Type in the second sequence = ');
    % Compute the correlation sequence
    n1 = length(y)-1; n2 = length(x)-1;
    r = conv(x,fliplr(y));
    k = (-n1):n2';
    stem(k,r);
    xlabel('Lag index'); ylabel('Amplitude');
    v = axis;
    axis([-n1 n2 v(3:end)]);
    

    在这里插入图片描述

    自相关和互相关序列可以直接调用MATLAB函数xcorr来计算。

    x = input('Type in the reference sequence = ');
    y = input('Type in the second sequence = ');
    % Compute the correlation sequence
    n1 = length(y)-1; n2 = length(x)-1;
    r = xcorr(x,y);
    k = (-n1):n2';
    stem(k,r(3:end));
    xlabel('Lag index'); ylabel('Amplitude');
    

    在这里插入图片描述

    五、实验内容

    1.了解所给的MATLAB相关函数, 并在计算机上运行这些范例程序,观察其运行结果。并结合范例程序所完成的工作,进一步分析程序中各个语句的作用,从而真正理解这些程序的编程算法。
    2.利用MATLAB产生下列信号波形图。
    (1)在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    (2)在这里插入图片描述,设在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    (3)在这里插入图片描述,其中在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3.已知序列在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    (1)计算离散序列的卷积,并绘制其波形图。
    在这里插入图片描述

    (2)计算离散序列的互相关在这里插入图片描述,并绘制其波形图。

    在这里插入图片描述

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