彩色编码摄影及光学数字彩色图像解码

贵州民族大学

《信息光学》

彩色编码摄影及光学/数字彩色图像解码

学院计算机与信息工程学院

专业光信息

班级09 光信息

姓名张家文

学号200907040054

指导教师葛一凡老师 2012年6月14日

彩色编码摄影及光学/数字彩色图像解码

张家文

摘要：光学信息处理可完成对二维图像的识别、增强、恢复、传输、变换、频谱分析等。从物理光学的角度，光学信息处理是基于傅立叶变换和光学频谱分析的综合技术，通过在空域对图像的调制在频域对傅立叶频谱的调制，借助空间滤波的技术对图像进行光学/数字编码解码处理，使其还原出来的图像。

关键词：信息处理傅里叶变换频谱编解码

一研究背景 (4)

1 传统彩色摄影方法 (4)

2 数码的成像方法 (4)

3 分色记录彩色影像的方法 (5)

4 彩色编码摄影和光学/数字彩色图像解码系统 (6)

二彩色编解码原理 (9)

1 彩色编码 (9)

2 光学法彩色解码 (10)

3 计算机数字解码 (11)

三课题内容 (13)

1 光学解码 (13)

2 数字解码 (16)

四课题总结 (18)

五参考文献 (19)

一研究背景

从古至今，人们采用了许多办法来记录人们所需要的信息，对物体形状，颜色的记录也有许多的方法，例如

1、传统彩色摄影方法

图1 传统的彩色摄影胶片结构

我们常用的彩色摄影胶片是将卤化银颗粒均匀分散于明胶中，制成照相乳剂，它在摄影过程中起感光作用，再将制得的照相乳剂涂布在高分子材料的片基上形成彩色胶片，其基本结构如上图所示。一般的彩色胶片由三个主要感光乳剂层(major photosensitive layers) 组成，分别对三原色敏感，同时每个主要感光乳剂层大致上又由三层组成，它们分别具有高中低不同的感光度。这样，彩色胶片就由十层以上的感光乳剂层组成，一层一层相互覆盖形成一个三维的感光体系。换句话说，这样的彩色胶片就可以捕捉到在较大动态范围内的全色影像。

2、数码的成像方法

目前数码感光器件分为CCD和CMOS两大类。CCD称为电荷耦合半导体器件，CMOS称为互补型金属氧化物场效应器件，它们都是半导体器件，其工作原理没有本质的区别。它们在数码照相机中的作用是把影像的光信号转变为电信号并分别寄存起来，在外

加扫描信号的作用下传输出去，最后经过各种运算转换为图像的数码文件。光线透过镜头射入半导体，光子被半导体吸收，这样光学图像在感光单元上转换成为与光学图像中各相应像素上光照成正比的电荷包，每个电荷包就是图像的亮度信息，最后通过暂存区和信号读出寄存器把信号通过中央处理器进行信号处理后传输到存储器。一个好的影像传感器如果能够使得感光单元占据更多的比表面积，那么它的效率越高，再生像的准确度也越高。数码图像传感器利用感光单元来接受光线的强度，但对光线的色彩没有识别能力。为了让它感知色彩，现在的常规做法是在每个图像传感器单元的前面加上滤色镜，这又可以分为原色RGB滤镜和补色CMYG滤镜两种，这种技术被称为马赛克技术（Mosaic）。

下面以RGB原色滤镜为例，其基本原理如图2所示，红色滤色镜只能通过红色成分光线而拒绝其它颜色光线通过，同样蓝色滤色镜只能通过蓝色成分光线。这样红、绿、蓝滤镜有规律的严格排列，通过这种方式在所有感光单元前都加上滤色镜。再编制一个工作程序，使得照相机CPU中央处理器知道每个感光单元对应的位置，这样每个感光单元就有了一个加权排列序号，输出的信号中不但包括色彩信息和亮度信息，同时还包括位置信息。最后所有这些加权图像信息汇总后由图像处理引擎运算得出一个复原图像，也是我们最后获得的照片信息。这个色彩计算过程就是我们所谓的插值，可以说数码相机的色彩还原完全是根据设计者的软件编制方法把原始景物的色彩信息计算出来的。

图2 RGB原色滤镜基本原理

3、分色记录彩色影像的方法(黑白胶片作记录介质)

传统的用黑白胶片拍彩照是利用三原色的分色原理。用三种原色（红、绿、蓝）的滤光镜分别拍摄三张黑白照片（分色照片）的底片，分别取得被摄物的三原色信息[1]。再进行合成印刷，即可以将色彩还原，得到与被摄物色彩一致的彩色照片。这一方法也是分色印刷和印染法技术的基础[2]。其基本原理如下图3所示。

（a）

（b）

4、彩色编码摄影和光学/数字彩色图像解码系统

彩色编码摄影和光学/数字彩色图像解码系统是基于光学信息处理技术，也就是是基于傅立叶变换[3]和光学频谱分析的综合技术，通过在空域对图像的调制，在频域对傅立叶频谱的调制，借助空间滤波的技术对光学信息（图像）进行处理的彩色图像记录系统。通过用特殊的三色光栅编码器对物函数的颜色调制(编码)记录彩色信息，再将编码的物函数通过4f光学处理系统的傅里叶变换和频谱面上的彩色滤波得原物的彩色图像。

光学信息处理的理论基础是阿贝（Abbe）二次衍射成像理论和著名的阿贝-波特（Abbe-Porter）实验。阿贝成像理论认为，物体通过透镜成像过程是物体发出的光波经物镜，在其后焦面上产生夫琅禾费衍射的光场分布，即得到第一次衍射的像（物的傅里叶频谱）；然后该衍射像作为新的波源，由它发出次波在像面上

干涉而成物体的像，称为第二次衍射成像，如图4所示。

图4 阿贝成像理论示意图

进一步解释，物函数可以看作由许多不同空间频谱的单频（基元）信息组成，夫琅禾费衍射将不同空间频率信息按不同方向的衍射平面波输出，通过透镜后的不同方向的衍射平面波分别汇聚到焦平面上不同的位置，即形成物函数的傅里叶变换的频谱，频谱面上得光场分布与物函数（物的结构）密切相关。不难证明，夫琅禾费衍射过程就是傅里叶变换过程，而光学成像透镜即能完成傅里叶变换运算，称傅里叶变换透镜。

阿贝成像理论由阿贝-波特实验得到证明：物面采用正交光栅（网格状物），用平行单色光照明，在频谱面放置不同滤波器改变物的频谱结构，则在像面上可得到物的不同的像。实验结果表明，像直接依赖，只要改变频谱的组份，便能改变像。这一实验过程即为光学信息处理的过程，如图5所示。

如果对物或频谱不进行任何调制（改变），物和像是一致的，若对物函数或频谱函数进行调制处理，由图5所示的在频谱面采用不同的频谱滤波器，即改变了频谱则会使输出的像发生改变而得到不同的输出像，实现光学信息处理的目的。

图5 阿贝-波特实验典型的光学信息处理系统为如图6所示的4f傅里叶变换系统：光源S经扩束镜L产生平行光照射物面（输入面），经傅里叶透镜L1变换，在其后焦面F处产生物函数的傅里叶频谱，再通过

透镜L2的傅里叶逆变换，在输出面上将得到所成的像（像函数）。

图6 4f光学信息处理系统

光学彩色编码摄影和彩色图像的解码实验：是根据南开大学

现代光学研究所母国光等人的发明专利“用黑白感光片做彩色摄影的白光光学信息处理技术”编排的，是基于上述傅里叶变换和

频谱滤波的原理，通过用三色光栅编码器对函数的颜色调制（编

码）记录彩色信息，在将编码的物函数通过4f光学处理系统的傅里叶变换和频谱面上的彩色滤波得到原物的彩色图像。实验内容不但包括了现代光学中光信息的传递、变换、编码、解码、滤波、记录、恢复、显示、运算，而且涉及几何光学、物理光学、色度学及计算机图像处理等理论和技术。

二彩色编解码原理

1 彩色编码

彩色编码是利用三色光栅对物函数作空间调制，即对图像的不同颜色进行空间彩色编码。让景物的不同颜色部分在黑白底片上呈有不同方向的光栅条纹。这一编码过程是由三色光栅编码器实现的，现称为TOCM（全光彩色调制器），图7为三色光栅示意图，它是由三个不同取向的红黑、绿黑和蓝黑光栅迭加在一起构成的彩色网屏。当对彩色景物编码拍摄时，三色光栅与黑白底片紧密接触，通过三色光栅的彩色信息在黑白底片上被光栅编码，即景物的红色部分在底片上有水平方向条纹，绿色部分有垂直方向条纹，蓝色部分有斜方向条纹，其他颜色为某两个取向或三个取向的条纹迭加编码，如图8为彩色编码示意图。拍摄采用该三色光栅编码器，一次拍摄即可完成全彩色编码。这一步称为彩色编码照相，即用光栅调制的物理方法记录彩色信息，而不是用彩色胶片的化学方法记录彩色信息。

图7 三色光栅示意图

图 8 彩色编码示意图

三色光栅的数学表达式为：

??????++??????++??????+=G R T x p x p x p k y x T sgn(cos 21)'sgn(cos 2121)sgn(cos 2

121),(000其中 {0)cos(0

)cos(11000)sgn(cos ≥<-?=x p x p x p P 0为三色光栅的空间抽样频率，x,x 、和x 、、为红、绿、蓝三种

光栅的取向。

2 光学法彩色解码

光学法彩色解码就是将黑白编码片置于如图9所示的4f 光学

解码系统的输入平面P1处，则可通过该光学系统还原出原景物的彩色图像。其解码过程是：自白光点光源发出的光经准直透镜产生平行光，照射在置于输入平面上的黑白编码片上，经过白光傅里叶变换透镜在其焦平面上产生其频谱，对三个衍射方向一级频谱分别进行红、绿、蓝滤波后，便在输出像面再现出原景物的彩色图像。

黑白编码片频谱滤波解码彩色图像图9 4f 光学彩色图像解码系统

将黑白编码片置于如图6所示的4f 光学解码系统的输入平面P 1，设其振幅透过率t p ，则在P 2平面上得到它的频谱：

[])

,2(21),()2(21),2(21),()(exp ),(),,(''0''1''''b 0'101βλαβαβλαβλαβαλP nf T a T P nf T a P nf T a T dxdy qy px i y x t C q p E b n n g n n r n n r p π，ππ±++±+±+

=+-=∑∑∑??∞=∞

=∞= 在P 2平面取R,G,B 的1级谱，n=1而遮蔽其余各项谱 ---称彩色滤波。并通过L 2的傅里叶变换，于系统的输出平面P 3 得： [][][]B b G g R r y x T y x T y x T y x I ),(),(),(),(''''2''22++==

此即还原的彩色图像。光学的解码方法具有快速、直观和并行的特点。实验中采用一个傅里叶变换透镜，在频谱面进行滤波后，直接在像面还原出彩色图像。由于该彩色图像的光强较弱，为了看得更清楚，则采用一个场镜将其成像在CCD 表面并用彩色监视器显示解码后的彩色图像。

3 数字解码

实际的白光解码系统是一个须经特殊设计的相当复杂的光学系统，它对像差等各种指标要求都很高。采用数字计算机解码代替光学系统进行解码，它有处理手段灵活、方便，系统组成简单，硬件系统只需普通扫描仪和微机组成，便于推广应用，图10给出数字计算机解码实验流程图。

把黑白编码片记录的信息用扫描仪输入到计算机内，根据光学信息处理的解码原理，在计算机内对黑白编码图像进行傅里叶变换、彩色滤波、逆傅里叶变换及图像的合成，最后由彩色监视器或彩色打印输出彩色图像。

黑白编

码片胶片扫

描仪

数字图像

MxN

计算机系统

图像预处理计算机解码图像处理打印机图像

显示器显示

图像

图10给出数字计算机解码实验流程图

首先将黑白编码片记录的信息用扫描仪输入到计算机内，根据光学信息处理的解码原理，在计算机内对黑白编码图象进行傅立叶变换、彩色滤波、逆傅立叶变换及图像的合成，最后由彩色监视器或彩色打印机输出彩色图像。其软件解码过程框图11如下：数字化

校正

傅里叶变换

滤波器1

滤波器2滤波器3逆傅里叶变换逆傅里叶变换逆傅里叶变换

彩色合成

图11 软件解码过程框图

利用在普通胶片照相机的片门处加装了三色光栅编码器的彩色编码照相机，将彩色景物实时地编码记录在黑白胶片上，再将黑白胶片反转冲洗，便可得到含有彩色信息的黑白编码片。光学解码是将置于彩色图像光学解码系统（白光信息处理系统）的输入面上，用平行白光照射，经过傅氏变换透镜后，在其谱面上与红，绿，蓝的一级频谱相应的位置进行滤波，进而在系统的输出面就可以得到与原景物一样的彩色图像。计算机数字解码是将黑白编码片记录的编码图像通过图像扫描仪输入到计算机内，采用编制的快速傅立叶变换程序，进行解码运算后，在显示屏上或通过彩色打印机输出原景物的彩色图像。如果在黑白CCD的表面加装三色光栅编码器，并将黑白CCD与计算机连接，进行彩色编码摄像，将所摄的图像信息实时地采集到计算机内，再对所采集的编码图像进行数字解码运算，可得到与原景物一致的彩色影像。

三课题内容

1 光学解码

（1）按照图12所示的实验光路设置好系统

图12是实验光路设置图

按照图光路设置的实际光路图如图13所示：

图13为实验时的光路图

（2）将黑白底片置于系统的输入面处，将红、绿、蓝三基色频谱滤波器置于频谱面处，使对应景物的红、绿、蓝一级频谱通过滤波器相应的红、绿、蓝部分。在彩色监视器上可看到解码后的彩色图像。

第一次观看到的图像如图14所示：

图14 第一次观察到的图像

我们从监视器上观看的图像不太清晰，且图像不能在监视器的正中央显示。可能的问题有：①光路上各个仪器是否在同一条直线上。②光路通过聚光镜后有所偏离，光没有正好通过小孔滤波器和准直镜射入输入面。③放置在光路上的各个仪器的4f系统进行定位是有误差。

我们分析了这些问题可能会所引起，光学解码所成的图像不清晰和图像的显示不在较好的位置。我们对光路进行改进使其光路尽可能的在一条直线上，与小孔滤波器对准以及仪器的4f系统更准确和相应的调试之后得到如图15所示的图像。我们看到调整

后的图像清晰度相对于第一次的图像来说有了很明显的变化。

图15 监视器显示图像

调整后图像显示清晰了许多，但是不足的地方是图像显示不在监视器的正中央，而且图像的清晰度不是很高。可能是环境和仪器影响，这是我们实验之后还需改进的地方。

2 数字解码

（1）将黑白编码片记录的彩色编码图像用扫描仪以灰度模式扫描输入到计算机内，扫描分辨率的设置应大于2000DPI，用BMP格式将扫描的黑白图

像存储到微机硬盘中；CCD采集传输到计算机上得图像如图16所示。

图16 黑白图像

（2）打开解码软件“数字解码”软件，出现如下图所示的界面；

（3）打开要解码的黑白编码图像；

（4）单击工具栏中“P”解码参数；

（5）扫描频率的设置应与扫描时所用分辨率一样；

（6）单击设置参数中的“参考”和属性的设置如下图所示；

（7）单击设置参数中的“确定”；

（8）单击数字解码软件中的“确定”；

（9）单击数字解码软件中“D”超快解码，则在监视器上呈现出解码的彩色图像，如图18所示。

如图18 数字解码图像

四课题总结

这次课题让我了解了传统的彩色摄像、数码成像、光学/数字彩色编码和解码。传统的彩色摄像有很多的局限性且图像的清晰度不高，而光学解码是将置于彩色图像光学解码系统的输入面上，用平行白光照射，经过傅氏变换透镜后，在其谱面上与红，绿，蓝的一级频谱相应的位置进行滤波，可以在系统的输出面就可以得到与原景物一样的彩色图像。计算机数字解码是将黑白编码片记录的编码图像通过图像扫描仪输入到计算机内，采用编制的快速傅立叶变换程序，进行解码运算后，在显示屏上或通过彩色打印机输出原景物的彩色图像。如果在黑白CCD的表面加装三色光栅编码器，并将黑白CCD与计算机连接，进行彩色编码摄像，将所摄的图像信息实时地采集到计算机内，再对所采集的编码图像进行数字解码运算，可得到与原景物一致的彩色影像。本次课题中由于光路的准直、滤波器和准直镜是否对准及环境和仪器等引起最后图像的清晰度不高和有一些失真。

五参考文献

[1]母国光、方志良等，用三色光栅在黑白感光胶片拍摄彩色景物，仪器仪表学报, 1983, 4：124.

[2]母国光、方志良等，用黑白感光胶片做彩色摄影术，中国专利CN1003811B E28,1989.

[3]梁瑞生、吕晓旭，《信息光学》，电子工业出版社，2008，21-25.

[4]罗罡等，基于白光信息处理的光学/数字彩色摄影术，《中国科学》30卷3期222-229, 2000年6月

数字图像处理——彩色图像实验报告

6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像程序运行结果：

彩色立方体原图不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像灰度图像抖动处理后的二值图像

(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息程序运行结果：原图转换到NTSC彩色空间

基于数字图像处理

基于数字图像处理的目标识别通过这半个学期对数字图像处理这门课程的学习，我了解了有关数字图像处理的知识，并且对数字图像处理的相关仿真软件——matlab有了更加深入的了解，可以更加熟练的使用matlab软件处理实际问题，从而促进我对数字图像处理这门课程产生更加浓烈的兴趣，也让我对这种仿真软件有了更加全面的认识，了解它更多的功能。在课程结束之际，我利用自己在课堂上学习的一些知识和在课下学习的东西写出以下总结。希望老师给予耐心指导。一、数字图像处理技术数字图像处理(Dital Image Processing)又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。从接近人们日常生活的照相，电视图像显示，到工业上面对某些零件的处理等，再到军事类的人像识别，雷达目标识别等，这些都离不开数字图像处理的身影。图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。Matlab强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。本文基于

MATLAB的数字图像处理环境，设计并实现了一个图像处理系统，展示如何通过利用Matlab的工具函数和多种算法实现对图形图像的各种处理。论述了利用设计的系统实现图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作，图像预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），图像分割，图像特征提取等图像处理。图像的数学表达式可表示为：f(x，y)表示幅图像。x,y,f为有限、离散值。黑白图像可用二维函数f(x，y)表示，其中x,y是平面的二维坐标，f(x，y)表示点(x，y)的亮度值(灰度值)。对模拟图像来讲，f(x,y)显然是连续函数。为了适应数字计算机的处理，必须对连续图像函数进行空间和幅值数字化。空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，而幅值数字化被称为灰度级量化。经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。 F(x,y,z)表示三维的图像，f 为点的分布，有限，离散值，为彩色图像的表示方式。 (1)数字图像的灰度图像的阵列表示法。设连续图像f(x，y)按等间隔采样，排成MxN阵列(一般取方阵列NxN) 图像阵列中每个元素都是离散值，称为像素(pix—el)。在数字图像处理中，一般取阵列N和灰度级C都是2的整数幂，即取N=及G=。对一般电视图像，N取256或512，灰度级C取64级(m=6bit)至256级m=8bit)，即可满足图像处理的需要。对特殊要求的图像，如SAR图片取 10000×10000，灰度级m取8bit或者16bit。

VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换要点

VC编程实现灰度图像与彩色图像的相互转换 PhotoShop的图像处理功能很强，其中有一个功能是将灰度图像转换为彩色图像，数字图像处理中，也经常要遇到灰度图像与彩色图像相互转换的问题，如何自己解决这个问题，值得大家探讨，现将我解决这类问题的方法陈述如下：工程应用中经常要遇到需要把彩色图像到灰度图像的变换的问题，采集卡过来的图像为彩色图像，为加快处理速度，要把彩色图像转换为黑白图象，这个问题比较好解决，一般情况下彩色图像每个像素用三个字节表示，每个字节对应着R、G、B分量的亮度（红、绿、蓝），转换后的黑白图像的一个像素用一个字节表示该点的灰度值，它的值在0~255之间，数值越大，该点越白，既越亮，越小则越黑。转换公式为Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，其中Gray(i,j)为转换后的黑白图像在（i,j）点处的灰度值，我们可以观察该式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。至于灰度图像转换为彩色图像，技术上称为灰度图像的伪彩色处理，这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差不大，但包含了丰富的信息的话，人眼则无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像人眼可以提取更多的信息量。在转换过程中，经常采用的技术是灰度级-彩色变换，意思就是对黑白图像上的每一个像素点，取得该点的灰度值并送入三个通道经过实施不同的变换，产生相应的R、G、B的亮度值，即所求彩色图像对应像素点的彩色值，具体变换公式很多，我采用的是最常用的一种，变换曲线图如下：上图中，三个图分别代表了三个变换通道，R、G、B指的是变换后对应点的R、G、B分量值，L指的是各个分量的最大值为255，G（x,y）为相应点的灰度值。理论上就这些，下面是我用VC实现的源代码，图一为我的灰度位图，图二为伪彩色处理后的结果图。我这个实现函数中是如何得到灰度位图的数据的就不多讲了，有兴趣的朋友可参考我在天极网上九月十号发表的《VC灰度位图处理》一文，那里应该讲的很

预测图像编码和解码

题目： 7, 对图象p04-01实施预测编码和解码，并将原图象与解码图象进行方差计算，考察解码后图象的视觉效果。预测模型为：原理：预测就是根据过去时刻的样本序列，运用一种模型，预测当前的样本值。预测编码是易于实现的，如差分脉冲编码调制（DPCM ）方法。这种方法中，对每一个像素灰度值，都用先前扫描过的像素灰度值去减，求出它们的差值，此差值称为预测误差，预测误差被量化和编码与传送。接收端再将此差值与预测值相加，重建原始图像像素信号。由于量化和传送的仅是误差信号，根据一般扫描图像信号在空间及时间邻域内各像素的相关性，预测误差分布更加集中，即熵值比原来图像小，可用较少的单位像素比特率进行编码，使得图像数据得以压缩。DPCM 系统的基本系统框图如下图所示。在该系统中，N x 为N t 时刻的亮度取样值。预测器根据N t 时刻之前的样本1x ， 2x ，……，1-N x 对N x 作预测，得到预测值'N x 。N x 与'N x 之间的误差为： 'N N N x x e -= 量化器对N e 进行量化得到'N e 。编码器对'N e 进行编码发送。接收端解码时的预测过程与发送端相同，所用预测器亦相同。接收端恢复的输出信号''N x 是N x 的近似值，两者的误差是 ' '''')(N N N N N N N N e e x x e x x x -=-=+-=? 当输入图像信号是模拟信号时，“量化”过程中的信息损失是不可避免的。当N x ?足够小时，输入信号N x 和DPCM 系统的输出信号几乎一致。其它预测方法还有以下几种：（1）前值预测：用),(y x f 同一行中临近的前一像素预测，即)1,(),(^-=y x f y x f （2）一维预测：用同一行中前面若干像素预测。（3）二维预测：用几行内像素预测。（4）三维预测：利用相邻两帧图像信号的相关性预测。 ) ,1(5.0)1,(5.0),(y x f y x f y x f -+- =

数字图像处理技术从基础到实战

数字图像处理技术从基础到实战本课程包含图像处理的基础知识以及案例应用，通过视频教程+在线交流的形式展现，力求为读者提供最便捷、直接的技术支持，解决学员在图像处理相关研发过程中遇到的最具体、实际的技术难点，争取与广大学员分享研发过程中所涉及的功能模块及某些成熟的系统框架，为读者进行科学实验、项目开发提供一定的技术支持。课程大纲：第1课数字图像处理概述 1、数字图像处理发发展史 2、数字图像处理是概述？ 3、数字图像处理工具箱介绍？ 4、数字图像处理常用技能 5、数字图像在计算机中怎么表示？ 6、数字图像常用计算机表示类型 7、数字图像转换技巧 8、数字图像数组处理技巧 9、案例演示：常用图像处理技术GUI编程第2课图像时域变换 1、时域空间概述 2、常见的灰度变换函数 3、直方图的概念 4、时域空间滤波基础 5、什么是平滑空间滤波器？ 6、什么是锐化空间滤波器？ 7、什么是混合空间增强？ 8、案例演示：图像去雾第3课图像频域变换 1、什么是频域空间？ 2、常用的基本概念 3、什么是傅里叶变换？ 4、离散傅里叶变换用法 5、多维傅里叶变换用法 6、案例演示：图像频域滤波可视化编程第4课图像复原和重建技术 1、常见的图像噪声模型 2、空间滤波图像复原 3、频域滤波图像复原 4、逆滤波图像复原 5、维纳滤波图像复原

6、约束的最小二乘滤波图像复原 7、Lucy-Richardson图像复原 8、案例演示：盲卷积图像复原第5章彩色图像处理 1、彩色图像概述 2、常见的彩色模型 3、伪彩色图像处理 4、全彩色图像处理 5、彩色变换 6、平滑和锐化 7、基于彩色的图像分割 8、彩色图像中的噪声处理 9、彩色图像压缩 10、案例演示：彩色图像处理第6课小波和多分辨率处理 1、图像中的小波 2、多分辨率处理 3、一维小波变换 4、快速小波变换 5、二维小波变换 6、案例演示：基于小波分解的图像融合案例第7课图像压缩处理技术 1、压缩处理原理 2、图像压缩处理常用方法 3、案例演示：数字图像水印嵌入及提取案例第8课形态学图像处理 1、图像形态学概述？ 2、腐蚀和膨胀 3、开操作与闭操作 4、击中或击不中变换 5、常见形态学算法 6、灰度级形态学 7、案例演示：图像形态学去噪第9课图像分割处理技术 1、图像分割注意事项 2、点、线和边缘检测 3、阈值处理 4、基于区域的分割 5、使用形态学分水岭的分割

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结第一章导论 1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字）。3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示：f(x，y)＝i(x，y)×r(x，y)，照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差，严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大；量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差，但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于数字图像处理的车牌识别系统言经官电气学院电子112 摘要：车牌识别系统（License Plate Recognition 简称LPR）技术基于数字图像处理，是智能交通系统中的关键技术，同时他的发展也十分迅速，已经逐渐融入到我们的现实生活中。文章介绍了车牌识别系统的意义、图像去噪处理以及图像二值化方法,并通过仿真试验模拟了图像处理的过程。本文所做的工作在于前期的图像预处理工作。本次设计着重在于图像识别方面, 中心工作都为此而展开,文中没有进行车牌的定位处理,而是采用数码相机直接对牌照进行正面拍照,获取原始车牌图像。之后利用Matlab编程对图片进行了大小的调整、彩色图片转化成灰度图片、图片去噪、以及图片二值化等工作。其中,去噪与二值化是关系图像识别率的关键。关键字：车牌识别系统；图像预处理；字符识别；Matlab；去噪；二值化引言智能交通系统（ITS）是当今世界交通管理体系发展的必然趋势，而作为智能交通系统中的重要组成部分之一的车牌自动识别技术，目前已被广泛应用于城市道路监控、高速公路收费与监控、小区与停车场出入口管理、公安治安卡口等场合，成为研究的热点。伴随我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制，安全管理的要求也日益提高。因此迫切需要采用高科技手段,对违法违章车辆牌照进行登记, 在这种情况下，作为信息来源的自动检索，图像识别技术越来越受到人们的重视。车牌识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。 1 车牌识别系统的目标利用计算机等辅助设备进行的自动汽车牌照自动识别就是在装备了数字摄像设备和计算机信息管理系统等软硬件平台的基础之上，通过对车辆图像的采集，采用先进的图像处理、模式识别和人工智能技术，在图像中找到车牌的位置，提取出组成车牌号码的全部字符图像，再识别出车牌中的文字、字母和数字，最后给出车牌的真实号码。国外的车牌识别研究始于80 年代，90 年代始已有不少成套的产品出现。由于我国车牌的组成及组合的方式与国外的车牌不一致，使得我们不能直接使用国外的车辆牌照识别系统，而必须针对我国车牌重新设计相应的车辆牌照识别系统。车牌识别的使用环境、背景各有差异，目前还没有一种算法能在不同环境、各种复杂背景条件下达到非常高的车牌识别率，因而车牌识别技术仍然是研究的重点。 2 MATLAB 及其图像处理工具概述 MATLAB 是MAT rix LABora tory( 矩阵实验室) 的缩写, 是Ma thWorks 公司开发的一种功能强、效率高、简单易学的数学软件。MATLAB 7. 1 是一套功能十分强大的工程计算及数据分析软件, 其应用范围涵盖了数学、工业技术、电子科学、医疗卫生、建筑、金融、数字图像处理等各个领域。MATLAB 的图像处理工具箱, 功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如* .BMP、* . JPG、* . JPEG、* . GIF、* . ti;f% 95% 94、* . ti;f%95%94F、* . PNG、* . PCX、* . XWD、* . HDF、* . ICO、* .CUR 等。本文将给出MATLAB的图像处理工具箱中的图像处理函数实现图像处理与分析的应用技术实例。

彩色图像的灰度化处理

第1章绪论 1.1数字图像数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用计算机或数字电路存储和处理的图像。像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。通常，像素在计算机中保存为二维整数数阻的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 1.2设计平台本次设计采用的平台是MATLAB 7.0。MATLAB编程语言被业界称为第四代计算机语言，它允许按照数学推导的习惯编写程序。MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。 MATLAB是由美国Math Works公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件，是一个可以完成各种计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。它集图示和精确计算于一身，在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂计算的领域得到了广泛应用。MATLAB作为一种科学计算的高级语言之所以受欢迎，就是因为它有丰富的函数资源和工具箱资源，编程人员可以根据自己的需要选择函数，而无需再去编写大量繁琐的程序代码，从而减轻了编程人员的工作负担，被称为第四代编程语言。在MATLAB设计环境中，图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法

图像编解码技术及应用

图像编解码技术及应用 1．图像编解码技术概论：在当前的图像压缩领域中常用的技术有： BMP、EPS、GIF、JPG、PDF、PIC、PNG、PSD、TIF。上述技术间的差异主要存在于图像编解码的算法不同，通过对算法的研究可以使我们更加容易的理解图像压缩的原理。位图格式（BMP）是在DOS时代就出现的一种元老级文件格式，因此它是DOS和WINDOWS操作系统上的标准的WINGDOWS点阵图像格式，以此文件格式存储时，采用一种非破坏性的RLE压缩,不会省略任何图像的细部信息。 EPS是最常见的线条稿共享文件格式，它是以PostScript语言为开发基础，所以EPS文件能够同时兼容矢量和点阵图形，所有的排版或图像处理软件如PageMaker或Illustrator等，都提供了读入或置入EPS格式文件的能力，而且RGB和CMYK对象也可以保有各自的原始的色彩模式。 GIF应该是在网络上最常见的一种压缩文件格式，它的英文全名Graphic Interchange format，当初研发的目的是为了最小化电缆上的传输，因此能采用LZW方式进行压缩，但可显示的颜色范围只局限于256索引色，目前所采用的GIF图形共有两种格式：87a和89a，常见于网页上建议的小动画制作，其中GIF89a还可提供透明色效果，点阵图形，灰度图形或者索引颜色模式皆可存储为此种文件格式 JPG跟GIF一样为网络上最常见道的图像格式，其英文正式名称为Joint Photographic Experts Group，它是以全彩模式进行显示色彩，是目前最有效率的一种压缩格式，常用于照片或连续色调的显示，而且没有GIF去掉图像细部信息的缺点，但需要注意的是此类图像需要自行设置压缩程度，在打开时JPG 图像会自动解压缩，不过要注意的是JPG采用的压缩是破坏性的压缩，因此会在一定程度上减损图像本身的品质。

基于数字图像处理的车牌识别系统

基于MATLAB的彩色图像灰度化处理

基于MATLAB的彩色图像灰度处理成绩数字图像处理期末考试题目基于Matlab的彩色图像灰度化处理专业、班级11电信一班姓名钱叶辉学号 1109121025

基于Matlab的彩色图像灰度化处理摘要在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗的黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像[1]。彩色图像的灰度化技术在现代科技中应用越来越广泛, 例如人脸目标的检测与匹配以及运动物体目标的监测等等, 在系统预处理阶段, 都要把采集来的彩色图像进行灰度化处理, 这样既可以提高后续算法速度, 而且可以提高系统综合应用实效, 达到更为理想的要求。因此研究图像灰度化技术具有重要意义。关键词：灰度化；灰度数字图像；单色图像

一、设计原理将彩色图转化成为灰度图的过程称为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255个中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其中一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理中一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征[2]。在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值。因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。本设计采用三种方法对图像进行灰度化处理。加权平均法；平均值法；最大值法。二、彩色图像的灰度化处理 2.1加权平均法根据重要性及其它指标，将R、G、B三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感度最高，对蓝色敏感度最低。因此，在MATLAB中我们可以按下式系统函数对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。 f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)) （2-1）程序首先读取一个RGB格式的图象,然后调用已有的函数rgb2gray()来实现彩色图像灰度化。图2.1加权平均法的图像灰度处理 2.2平均值法[3] 将彩色图像中的R、G、B三个分量的亮度求简单的平均值，将得到均值作为灰度值

语音编码和图像编码的分类及特点

语音编码和图像编码的分类及特点一、语音编码一般而言，语音编码分三大类：波形编码、参数编码及混合编码。 <1>、波形编码波形编码将时域模拟话音的波形信号进过采样、量化和编码形成数字语音信号，是将语音信号作为一般的波形信号来处理，力图使重建的波形保持原语音信号的波形形状。具有适应能力强、合成质量高的优点。但所需编码速率较高，通常在16KB/S以上，并且编码质量随着编码速率的降低显著下降，且占用的较高的带宽。波形编码又可以分为时域上和频域上的波形编码，频域上有子带编码和自适应变换域编码，时域上PCM、DPCM、ADPCM、APC和?M增量调制等。 ①、子带编码它首先用一组带通滤波器将输入信号按频谱分开，然后让每路子信号通过各自的自适应PCM编码器（ADPCM）编码，经过分接和解码再复合成原始信号。特点：1、每个子带独立自适应，可按每个子带的能量调节量化阶；2、可根据各个子带对听觉的作用大小共设计最佳的比特数；3、量化噪声都限制在子带内某一频带的量化噪声串到另一频带中去。 ②、自适应变换域编码利用正交变换将信号有时域变换到另外的一个域，使变换域系数密集化，从而使信号相邻样本间冗余度得到降低。特点：对变换域系数进行量化编码，可以降低数码率。 ③、PCM（Pulse-code modulation），脉冲编码调制对连续变化的模拟信号进行进行抽样、量化和编码产生。特点是保真度高，解码速度快，缺点是编码后的数据量大。 ④、DPCM(Differential Pulse Code Modulation)差分脉冲编码调制是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式，是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值，对它们的差值进行编码。特点：对于有些信号瞬时斜率比较大，很容易引起过载；而且瞬时斜率较大的信号也没有像话音信号那种音节特性，因而也不能采用像音节压扩那样的方法，只能采用瞬时压扩的方法；传输的比特率要比PCM低；一个典型的缺点就是易受到传输线路上噪声的干扰。 ⑤、ADPCM（adaptive differential pulse code modulation），自适应差分脉冲编码调制是DPCM的扩展，区别在于较DPCM在实现上预测器和量化器会随着相关的参数自适应的变化，达到较好的编码效果。特点：优点在算法复杂度低，压缩比小，编解码延时最短，压缩/解压缩算法非常的简单,低空间消耗。缺点是声音的质量一般。 ⑥、?M增量调制只保留每一信号样值与其预测值之差的符号，并用一位二进制数编码的差分脉冲编码调制。特点：1、电路简单，而脉码调制编码器需要较多逻辑电路；2、数据率低于

基于MATLAB的图像伪彩色处理

图像伪彩色处理近几年来,随着多媒体技术和因特网的迅速发展和普及,数字图像处理技术受到了前所未有的广泛重视,出现了许多新的应用领域。最显著的是数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,甚至走入了人们的日常生活。由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。伪彩色处理是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼可以提取更多的信息量。同时MATLAB 技术对于我们实现数字图像处理是一种非常有效的实用工具。 1.引言进入21世纪以来，随着微电子技术、计算机技术、现代通信技术的飞速发展，人类社会正健步迈入信息化时代。在人类所接收到的全部信息中，70%以上的通过视觉得到的。因此对数字图像进行有效地处理变换十分重要，而且彩色图像占很大的比例，所以，对彩色图像的处理显得尤为重要。其中伪彩色处理技术就是一项很重要的图像处理技术。伪彩色处理是指将黑白图像转化为彩色图像，或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。由于人眼对彩色的分辨率远高于对灰度差的分辨率，所以这种技术可用来识别灰度差较小的像素。这是一种视觉效果明显而技术又不是很复杂的图像增强技术。灰度图像中，如果相邻像素点的灰度相差大，人眼将无法从图像中提取相应的信息，因为人眼分辨灰度的能力很差，一般只有几十个数量级，但是人眼对彩色信号的分辨率却很强，这样将黑白图像转换为彩色图像后，人眼就可以提高对图像细节的辨别力，提取更多的信息量。因此，伪彩色处理的主要目的是为了提高人眼对图像的细节的分辨能力，以达到图像增强的目的。伪彩色图像处理技术已经被广泛应用于遥感和医学图像处理中，适用于航摄、遥感图片和云图判读、X光片等方面。基本原理是将黑白图像或者单色图像的各个灰度级匹配到彩色空间中的一点，从而使单色图像映射成彩色图像。黑白图像中不同的灰度级赋予不同的彩色。

图像霍夫曼编码与解码以及熵-平均码长-冗余度的计算

DIP上机报告题目：数字图像处理上机报告（第4次）学校：中国地质大学（武汉）指导老师：傅华明姓名：龙勋班级序号： 071112-06

目录 1图像霍夫曼编码与解码以及熵，平均码长，冗余度的计算错误!未定义书签。2上机小结 (10) 注：给定的文件夹中只需运行test脚本就可以得到结果，从workspace 中看到相应的数据

4.2图像的霍夫曼编码与解码题目要求：对图2实施哈夫曼编码和解码，计算图象熵，平均码长和冗余度；算法设计： 1.遍历图像，统计各个像素灰度值的概率 2.找出概率最小的两个，在最小概率所代表的灰度值编码中加1，在另一个较小的概率所代表的灰度值编码中加0 3.合并两个概率，成为一个新的元素，如此重复下去，直到最后剩两个元素 4.进行编码的逆过程，即解码过程 5.计算相应的数据程序代码：运行代码： clear in=[2,2,3,5,0,0,5,5, 5,4,1,1,2,2,1,5, 4,6,5,5,7,2,2,3, 5,2,2,2,3,4,4,4, 6,2,1,4,1,1,2,2, 1,5,7,6,5,5,7,2, 2,4,4,1,2,2,1,5, 2,3,1,2,2,1,5,0];

[p,out] = gailv( in ); [code] = Huffman(0:7,p); %进行霍夫曼编码 [Coded_Img]=Encode(in,code); %对图像进行编码 [H,L,R]=GetInfo(code); %计算熵、平均码长、冗余度[Img]=Decode(Coded_Img,code); %对图像进行解码图像各像素灰度的概率计算： function[ p,out ]=gailv( in ) [M,N]=size(in); out = zeros(4,8); p = zeros(1,8); for i=1:8 out(1,i)=i-1; end for i=1:M for j=1:N for k=1:8 if in(i,j) == out(1,k) out(2,k)=out(2,k)+1; end end end end for i=1:8 out(3,i)=out(2,i)/(M*N); p(1,i)=out(2,i)/(M*N); end end 霍夫曼编码过程： function [code_out] = Huffman(s,p) [Ms,Ns]=size(s); if (Ms==1) sig=s'; else sig=s; end %s为各元素名称 p为各元素概率

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字（一般整数）表示的图像（计算机能处理）。是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 *数字图像处理（Digital Image Processing）利用计算机对数字图像进行（去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等）系列操作，从而获得某种预期的结果的技术。（计算机图像处理） *数字图像处理的特点（优势）（1）处理精度高，再现性好。（2）易于控制处理效果。（3）处理的多样性。（4）图像数据量庞大。（5）图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的（1）提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声； b.改变图像的亮度、颜色； c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份； d.对图像进行几何变换等，达到艺术效果；（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理（3）对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容（1）图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字，既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化（2*）图像的增强 a.加强图像的有用信息，消弱干扰和噪声（3）图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种，最常见的有运动模糊，散焦模糊等（4*）图像的编码 a.简化图像的表示，压缩表示图像的数据，以便于存储和传输。（5）图像的重建 a.由二维图像重建三维图像（如CT）（6）图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。（7）图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。（8）图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。（9）图像通信

基于Matlab的数字图像处理系统毕业设计论文

论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计姓名宋立涛学号２０１２１１８６７学院信息学院专业电子与通信工程年级２０１２级２０１３年６月１６日

基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换

第一章绪论 1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，

基于MATLAB的彩色图像灰度化处理

目录第1章绪论............................................................................................................................ - 1 - 第2章设计原理.................................................................................................................... - 2 - 第3章彩色图像的灰度化处理............................................................................................ - 3 - 3.1加权平均法 .. (3) 3.2平均值法 (3) 3.3最大值法 (4) 3.4举例对比 (5) 3.5结果分析 (6) 第4章结论.......................................................................................................................... - 8 - 参考文献....................................................................................................... 错误！未定义书签。附录............................................................................................................................................ - 9 -

数字图像处理之彩色图像的处理

实验六彩色图像的处理一、实验目的 1、掌握matlab中RGB图像与索引图像、灰度级图像之间转换函数。 2、了解RGB图像与不同颜色空间之间的转换。 3、掌握彩色图像的直方图处理方法。二、实验内容及步骤 1、RGB图像与索引图像、灰度级图像的转换。 close all RGB=imread('flowers.tif'); [R_i,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 figure imshow(R_i,map) [R_g]=rgb2gray(RGB);%RGB图像转换为灰度级图像 figure imshow(R_g)

思考：将RGB 图像’flowers.tif ’分别转换为32色、256色、1024色索引图像，是否调色板所表示的颜色值越多图像越好？ close all

RGB=imread('flowers.tif'); [R_i1,map]=rgb2ind(RGB,8);%RGB图像转换为8色的索引图像 [R_i2,map]=rgb2ind(RGB,32);%RGB图像转换为32色的索引图像 [R_i3,map]=rgb2ind(RGB,256);%RGB图像转换为256色的索引图像 [R_i4,map]=rgb2ind(RGB,1024);%RGB图像转换为1024色的索引图像 Subplot(221);imshow(R_i1,map);title('8色的索引图像'); Subplot(222);imshow(R_i2,map);title('32色的索引图像'); Subplot(223);imshow(R_i3,map);title('256色的索引图像'); Subplot(224);imshow(R_i4,map);title('1024色的索引图像'); 结论：随着索引值的增加图像的质量也有增加，更加清晰，色彩也更加鲜明。但不是不是颜色值越多越好。当索引值过高时，会出现无法识别而致模糊的情况出现。 2、RGB图像与不同颜色空间的转换。 (1) RGB与HSI颜色空间的转换 HSI应用于彩色图像处理。实验六文件夹中rgb2hsi( )函数将RGB颜色空间转换为HSI 空间并显示各分量，hsi2rgb( )函数是将HSI颜色空间转换为RGB颜色空间。 close all