數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)二 圖像變換與二維數(shù)字濾波

1、實(shí)驗(yàn)二、圖像變換與二維數(shù)字濾波一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、 了解圖像正變換和逆變換的原理。2、 理解圖像變換系數(shù)的特點(diǎn)。3、 掌握常用圖像變換的實(shí)現(xiàn)過程。4、 了解圖像變換在圖像數(shù)據(jù)壓縮等方面的應(yīng)用。5、 掌握二維數(shù)字濾波器的作用以及在圖像濾波中的實(shí)際應(yīng)用。二、 實(shí)驗(yàn)主要儀器設(shè)備1、 計(jì)算機(jī)2、 安裝了圖像處理工具箱的MATLAB 軟件。三、 實(shí)驗(yàn)原理1、 二維離散傅里葉變換、余弦變換、小波變換的正逆變換公式。2、 圖像的頻譜分析原理。3、 討論正交變換的應(yīng)用。4、 二維FIR濾波器在圖像濾波中的應(yīng)用。四、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1、 在MATLAB環(huán)境中，進(jìn)行圖像的離散傅里葉變換和離散余弦變換，觀察圖像的頻譜并減少

2、DCT系數(shù)，觀察重建信號(hào)和誤差信號(hào)，理解正交變換在壓縮編碼中的應(yīng)用。2、 在 zMATLAB環(huán)境中，進(jìn)行圖像的近似圖像和各方向的細(xì)節(jié)圖像，觀察重建圖像，理解小波變換在圖像特征檢測（如邊緣檢測、方向檢測等）中的應(yīng)用。3、 在MATLAB環(huán)境中，實(shí)驗(yàn)圖像的二維FIR濾波。五、 實(shí)驗(yàn)步驟1、 選擇典型圖像作為研究對(duì)象（football.jpg）。2、 顯示原始圖像。3、 進(jìn)行圖像變換（DFT、DCT、DWT）。4、 對(duì)圖像進(jìn)行處理（如選擇不同個(gè)數(shù)的變換系數(shù)可以進(jìn)行壓縮）。5、 對(duì)圖像進(jìn)行逆變換復(fù)原圖像，觀察重建圖像和誤差圖像進(jìn)行分析。六、 實(shí)驗(yàn)程序（1）I=imread('italy.jpg

3、');subplot(3,3,1);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(3,3,2);imshow(J);F1=fft2(J);subplot(3,3,3);imshow(log(abs(F1)+1),0 10);F2=fftshift(F1);subplot(3,3,4);imshow(log(abs(F2)+1),0 10);K=dct2(J);subplot(3,3,5),imshow(log(abs(K)+1,0 10);（2）I=imread('italy.jpg');subplot(3,3,1);imshow(I);title(&

4、#39;原圖');X=rgb2gray(I);subplot(3,3,2);imshow(X);title('灰度');cA1,cH1,cV1,cD1=dwt2(X,'bior3.7');cA1,cH1,cV1,cD1=dwt2(X,'bior3.7');A1=upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1);H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1);V1=upcoef2('v',cH1,'bior3.7',1);

5、D1=upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1);V1=upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1);subplot(3,3,3);image(wcodemat(A1,192);title('近似A1');subplot(3,3,5);subplot(3,3,4);image(wcodemat(H1,192);title('水平細(xì)節(jié)H1');subplot(3,3,5);image(wcodemat(V1,192);title('垂直細(xì)節(jié)V1');subpl

6、ot(3,3,6);image(wcodemat(D1,192);title('對(duì)角細(xì)節(jié)D1');Y=2.0*idwt2(A1,H1,V1,D1,'bior3.7');Y1=imresize(Y,0.461);subplot(3,3,7);image(Y);title('逆變換');（3）I=imread('italy.jpg');subplot(3,3,1);imshow(I);title('原圖');X=rgb2gray(I);subplot(3,3,2);imshow(X);title('灰度'

7、;);cA1,cH1,cV1,cD1=dwt2(X,'bior3.7');cA1,cH1,cV1,cD1=dwt2(X,'bior3.7');A1=upcoef2('a',cA1,'bior3.7',1);H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1);V1=upcoef2('v',cH1,'bior3.7',1);D1=upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1);V1=upcoef2('v'

8、;,cV1,'bior3.7',1);subplot(3,3,3);image(wcodemat(A1,192);title('近似A1');subplot(3,3,5);subplot(3,3,4);image(wcodemat(H1,192);title('水平細(xì)節(jié)H1');subplot(3,3,5);image(wcodemat(V1,192);title('垂直細(xì)節(jié)V1');subplot(3,3,6);image(wcodemat(D1,192);title('對(duì)角細(xì)節(jié)D1');Y=2.0*idwt2(

9、A1,H1,V1,D1,'bior3.7');Y1=imresize(Y,0.461);subplot(3,3,7);image(Y);title('逆變換');ca1=wcodemat(cA1,440,'mat',0);cal=0.5*ca1;subplot(3,3,8);image(cal);title('第一次壓縮圖像');cal2=0.3*ca1;subplot(3,3,9);image(cal2);title('第二次壓縮圖像');七、 實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖八、 思考題1、 信號(hào)從一維變換到二維變換，在計(jì)算方法上有

10、何新的特點(diǎn)？如何實(shí)驗(yàn)快速算法？圖像經(jīng)過變換后，成為變換域的矩陣，空間域圖像的處理問題轉(zhuǎn)化為變化域的濾波處理，這時(shí)處理速度更快。二維多分辨率分析與一維情況類似。與一維小波變換只用一個(gè)尺度函數(shù)和一個(gè)小波函數(shù)不同的是，二維情形引入的尺度函數(shù)換成了尺度函數(shù)和三個(gè)小波函數(shù)。如果小波函數(shù)是一維多分辨率分析的正交小波基，則二維多分辨率分析的尺度函數(shù)和三個(gè)方向小波函數(shù)見p68.2、 如何對(duì)重建圖像進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)，分析重建圖像的質(zhì)量與重建系數(shù)的關(guān)系？重建圖像是以一系列的函數(shù)變換對(duì)圖像進(jìn)行重建。有利于圖像的壓縮或傳送及方便學(xué)者學(xué)習(xí)或研究，如醫(yī)學(xué)圖像分析等等。DCT的重建系數(shù)可以直接影響重建圖像的質(zhì)量。3、 對(duì)圖像單方向的濾波（行濾波、列濾波）與雙方向?yàn)V波的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行比較，采用快速算法呢？雙邊濾波算法考慮到了空間域和值域兩個(gè)方面，實(shí)現(xiàn)雙邊濾波的基本思路是：對(duì)于模