圖像匹配與識(shí)別

1、甘肅政法學(xué)院本科生實(shí)驗(yàn)報(bào)告( 五 ）姓名:學(xué)院:專業(yè): 班級(jí): 實(shí)驗(yàn)課程名稱: 數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)驗(yàn)日期: 2016 年 月 日開(kāi)課時(shí)間：2015-2016 學(xué)年 第二 學(xué)期甘肅政法學(xué)院實(shí)驗(yàn)管理中心印制實(shí)驗(yàn)題目圖像匹配與識(shí)別圖像Matlab數(shù)字水印設(shè)計(jì)小組合作姓名班級(jí)學(xué) 號(hào)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、 圖像匹配與識(shí)別2、 圖像Matlab數(shù)字水印設(shè)計(jì)二實(shí)驗(yàn)環(huán)境Matlab7.0三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟一、基于matlab做的數(shù)字水印，文件包括源代碼及原圖像和加入水印后的圖像圖像數(shù)字水印技術(shù)是指用信號(hào)處理的方法在圖像數(shù)據(jù)中嵌入隱含標(biāo)記，水印分為可感知和不易感知兩種。1、可感知水印。這是一種可以看見(jiàn)的水印，就像插入

2、或覆蓋在圖像上的標(biāo)識(shí)。它與可視紙上的水印相似，這類水印一般選用較淡或半 透明圖案。它既可以證明作品的歸屬，又不妨礙對(duì)作品的欣賞，主要應(yīng)用于標(biāo)識(shí)那些可在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)或Internet上得到的圖像預(yù)覽，防止這些圖像被作為商業(yè)用途。2、不易感知水印。這是一種應(yīng)用更加廣泛的水印，主要用來(lái)鑒別產(chǎn)品的真?zhèn)渭爱a(chǎn)權(quán)保護(hù)。人們?cè)诟杏X(jué)上的冗余是這種水印存在的前面與可視水印相反，它加在圖像當(dāng)中從表面上是不易察覺(jué)的。由于數(shù)字產(chǎn)品都是為了滿足感官需求，這就要求它的水印不可破壞其欣賞價(jià)值與使用價(jià)值，要求水印不引人注目。雖然不易感知的數(shù)字水印不能阻止合法產(chǎn)品被非法復(fù)制，但是當(dāng)發(fā)生版權(quán)糾紛時(shí)，所有者可以從中提取出標(biāo)記，從而證明

3、物品為某人所有。二、圖像匹配與識(shí)別圖像識(shí)別中的模式識(shí)別是一種從大量信息和數(shù)據(jù)出發(fā)，利用計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)推理的方法對(duì)形狀、模式、曲線、數(shù)字、字符格式和圖形自動(dòng)完成識(shí)別、評(píng)價(jià)的過(guò)程。圖形辨別是圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要分支，圖形辨別指通過(guò)對(duì)圖形的圖像采用特定算法，從而辨別圖形或者數(shù)字，通過(guò)特征點(diǎn)檢測(cè)，精確定位特征點(diǎn)，通過(guò)將模板與圖形或數(shù)字匹配，根據(jù)匹配結(jié)果進(jìn)行辨別。圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域，人們提出了不同的圖像識(shí)別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識(shí)別某個(gè)圖像，必須在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個(gè)圖像也就被識(shí)別了。圖像識(shí)別中的模式識(shí)別

4、（PatternRecognition），是一種從大量信息和數(shù)據(jù)出發(fā)，在專家經(jīng)驗(yàn)和已有認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，利用計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)推理的方法對(duì)形狀、模式、曲線、數(shù)字、字符格式和圖形自動(dòng)完成識(shí)別、評(píng)價(jià)的過(guò)程。四、實(shí)驗(yàn)過(guò)程與分析水印處理：clear all; close all; clc;M=256;%原圖像長(zhǎng)度N=64; %水印長(zhǎng)度f(wàn)ilename1,pathname=uigetfile('*.*','select the image'); image1=imread(num2str(filename1);subplot(2,2,1);imshow(image1); title

5、('original image'); % orginal image for watermarkingimage1=double(image1);imagew=imread('dmg2.tif');subplot(2,2,2);imshow(imagew);title('original watermark'); %original watermark%嵌入水印ca,ch,cv,cd = dwt2(image1,'db1');cas,chs,cvs,cds = dwt2(ca,'db1');for i=1:N f

6、or j=1:N if imagew(i,j)=0 a=-1; else a=1; end Ca(i,j)=cas(i,j)*(1+a*0.03); endendIM= idwt2(Ca,chs,cvs,cds,'db1') ;markedimage=double(idwt2(IM,ch,cv,cd,'db1');%顯示嵌入后水印圖像subplot(2,2,3);colormap(gray(256);image(markedimage);title('marked image');imwrite(markedimage,gray(256),

7、9;watermarked.bmp','bmp');%提取水印image1=imread(num2str(filename1);image1=double(image1);imaged=imread('watermarked.bmp');ca,ch,cv,cd = dwt2(image1,'db1');cas,chs,cvs,cds=dwt2(ca,'db1');caa,chh,cvv,cdd=dwt2(imaged,'db1');caas,chhs,cvvs,cdds=dwt2(caa,'db1&

8、#39;);for p=1:N for q=1:N a=caas(p,q)/cas(p,q)-1; if a<0 W(p,q)=0; else W(p,q)=255; end endend%顯示提取的水印subplot(2,2,4);colormap(gray(256);image(W);title('從含水印圖像中提取的水印');imwrite(W,gray(256),'watermark.bmp','bmp');顯示圖像的傅立葉變換FFT及逆變換IFFT。I=imread('lena.bmp');subplot(1,3,

9、1), imshow(uint8(I); % 顯示原始圖像J=fft2(I); % 圖像FFT變換B=fftshift(J); % 顯示FFT變換結(jié)果subplot(1,3,2), imshow(log(abs(B),); H=ifft2(J); %使用逆變換復(fù)原圖像并顯示結(jié)果subplot(1,3,3), imshow(uint8(H); 計(jì)算并顯示圖像的離散余弦變換DCT及逆變換IDCT。程序代碼如下：I=imread('lena.bmp') ; subplot(1,4,1), imshow(uint8(I);)% 顯示原始圖像J=dct2(I); %圖像DCT變換K=id

10、ct2(J);subplot(1,4,2),imshow(uint8(K);%使用逆變換復(fù)原圖像J(abs(J)<10)=0; %將較小的系數(shù)設(shè)置為0M=idct2(J);subplot(1,4,3),imshow(uint8(M);%使用逆變換部分復(fù)原圖像J(abs(J)<100)=0; %將較小的系數(shù)設(shè)置為0N=idct2(J);subplot(1,4,4),imshow(uint8(N);%使用逆變換部分復(fù)原圖像二值圖像匹配m=imread(filepath); %讀取原圖figure,imshow(im,);title('Raw'); %顯示原圖im=im2

11、bw(im); %轉(zhuǎn)二值圖像figure,imshow(im,),title('BW'); %顯示二值圖像im2=imfill(im,'holes'); %填充im3=bwperim(im2); %輪廓提取figure,imshow(im2,); title('') %顯示figure,imshow(im3,);圖像識(shí)別：clear;clc;reference_img=imread('optical1.tif');%提取原始圖片作為基準(zhǔn)target_img=imread('optical2.tif');%要求進(jìn)行匹

12、配的圖像subplot(2,3,1);%顯示原始圖像imshow(reference_img);title('原始圖像');subplot(2,3,2);%顯示進(jìn)行匹配的圖像imshow(target_img);title('目標(biāo)圖像');Ix,Iy=size(target_img);%取出圖片大小x=160,103,102,209;%自己選定的特征點(diǎn)y=116,246,160,299;u=87,35,34,141;v=21,151,66,204;Px=polyfit(x,u,1);%映射函數(shù)求解Py=polyfit(y,v,1);for i=1:Ix for

13、j=1:Iy m=i*Px(1,1)+Px(1,2);%映射函數(shù) n=j*Py(1,1)+Py(1,2); m_integer=floor(m);%對(duì)映射值進(jìn)行取整 n_integer=floor(n); m_decimal=m-m_integer;%對(duì)映射值取小數(shù) n_decimal=n-n_integer; if(ge(m_integer,Ix)|ge(n_integer,Iy)|lt(m_integer,0)|lt(n_integer,0)|m_integer=0|n_integer=0)%判斷映射點(diǎn)是否滿足條件 result_img(i,j)=0; result_img3(i,j)=0

14、; else result_img(i,j)=target_img(m_integer,n_integer);%沒(méi)有進(jìn)行插值 result_img3(i,j)=(1-m_decimal)*(n_decimal*target_img(m_integer,n_integer+1)+(1-n_decimal)*target_img(m_integer,n_integer)+m_decimal*(n_decimal*target_img(m_integer+1,n_integer+1)+(1-n_decimal)*target_img(m_integer+1,n_integer);%雙線性插值 end

15、 if result_img(i,j)=0%把沒(méi)有進(jìn)行插值圖像和原始圖像進(jìn)行組合 result_img2(i,j)=reference_img(i,j); else result_img2(i,j)=result_img(i,j); end if result_img3(i,j)=0%把插值后圖像和原始圖像進(jìn)行組合 result_img4(i,j)=reference_img(i,j); else result_img4(i,j)=result_img3(i,j); end endendsubplot(2,3,3);%顯示未插值圖像匹配imshow(result_img,);title('未插值圖像匹配');subplot(2,3,4);%顯示未插值圖像匹配組合imshow(result_img2,);title('未插值圖像匹配組合')subplot(2,3,5);%顯示雙線性插值后圖像匹配imshow(result_img3,);title('雙線性插值后圖像匹配'