2012圖象處理綜合訓(xùn)練設(shè)計書

PAGEPAGE19*******************實踐教學(xué)*******************蘭州理工大學(xué)計算機與通信學(xué)院2012年秋季學(xué)期圖象處理綜合訓(xùn)練題目：圖像銳化程序設(shè)計專業(yè)班級：信息與計算科學(xué)二班姓名：楊海春學(xué)號：10500201指導(dǎo)教師：徐志剛成績：目錄TOC\o"1-2"\u摘要 1一、前言 2二、算法分析與描述 3三、詳細設(shè)計過程 6四、調(diào)試過程中出現(xiàn)的問題及相應(yīng)解決辦法 9五、程序運行截圖 10六、操作說明方法 15設(shè)計總結(jié) 16參考資料 18致謝 20附錄 19摘要這次綜合訓(xùn)練要實現(xiàn)圖象的銳化處理，圖像銳化的目的是突出圖象中的細節(jié)或者增強被模糊了的細節(jié)。其主要被用于景物邊界的檢測與提取。本次訓(xùn)練中用數(shù)字微分銳化的方法通過實現(xiàn)微分算子來將圖象銳化。用到的一階微分算子有：Robirts微分算子、Sobel微分算子、Priwitt微分算子等。二階微分算子用到了Laplacian微分算子。通過實現(xiàn)不同的微分算子，得到對圖象輪廓在不同程度上的提取。關(guān)鍵字malab;數(shù)字圖象處理；圖像銳化；微分算子 一、前言數(shù)字圖像處理的應(yīng)用前景廣闊，圖像是人類獲取和交換信息的主要來源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。數(shù)字圖像處理（DigitalImageProcessing）又稱為計算機圖像處理，它是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機對其進行處理的過程。數(shù)字圖像處理主要研究以下內(nèi)容：圖像幾何變換；如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等；圖象銳化處理；圖像編碼壓縮；圖像增強和復(fù)原；圖像分割；圖像描述；圖像分類（識別）。其中圖象銳化處理的目的是使模糊的圖像變得更加清晰起來。圖像的模糊實質(zhì)就是圖像受到平均或積分運算造成的，因此可以對圖像進行逆運算如微分運算來使圖像清晰化。微分運算是通過實現(xiàn)微分算子來對圖像進行銳化。微分算子有一階微分算子和二階微分算子。二、算法分析與描述由于我們常常無法事先確定輪廓的取向，因而挑選用于輪廓增強的微分算子時，必須選擇那些不具備空間方向性的和具有旋轉(zhuǎn)不變的線性微分算子。最基本的一類邊緣檢測算子是微分類算子。包括：梯度算子、Robel梯度算子、Sobel算子、Prewitt邊緣檢測算子、Kridch邊緣檢測算子、Laplacian算子等。2.1Sobel微分算子函數(shù)Sobel算子具有一定的噪聲抑制能力，在檢測階躍邊緣時得到的邊緣寬度至少為二像素，它不依賴于邊緣方向的二階微分算子，是一個標準量而不是向量，具有旋轉(zhuǎn)不變即各向同性的性質(zhì)。在圖像處理中常被用于提取圖像的邊緣。Sobel微分算子定義如下：（式1）（式2）如果用圖像處理的模板來表示，則有：（式3）下面以一個簡單的例子來體會該算法。設(shè)原圖像為對中模板罩不住的地方其處理結(jié)果令為0，其它的像素一次按照式（式1）進行計算。例如，對的模板下的圖像子塊為：計算結(jié)果為最終處理結(jié)果為2.2Roberts交叉微分算子函數(shù)Roberts算子模板是一個2×2的模板，左上角的是當(dāng)前待處理像素f(x.y)，則交叉微分算子定義如下：其模板可以表示為：2.3Priwitt微分算子函數(shù)Priwitt微分算子的思路與Sobel微分算子的思路類似，是在一個奇數(shù)大小的模板中定義其微分運算。Priwitt微分算子定義如下：2.4拉普拉斯微分算子函數(shù)最簡單的二階各向同性微分算子是拉普拉斯微分算子，二維圖像f（x,y）的拉普拉斯微分算子定義為：寫成模板系數(shù)形式形式即為Laplacian算子：二階微分算子所提取出的細節(jié)較一階微分算子提出的細節(jié)多，表明了二階微分算子在對圖像細節(jié)更加敏感。三、詳細設(shè)計過程3.1MATLAB軟件對圖象的處理軟件對圖象的處理理論上講，圖像是一種二維的連續(xù)函數(shù)，然而計算機對圖像進行數(shù)字處理時，首先必須對其在空間和亮度上進行數(shù)字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。二維圖像均勻采樣，可得到一幅離散化成M×N樣本的數(shù)字圖像，該數(shù)字圖像是一個整數(shù)陣列，因而用矩陣來描述該數(shù)字圖像是最直觀最簡便的。而MATLAB的長處就是處理矩陣運算，因此用MATLAB處理數(shù)字圖像非常的方便。MATLAB支持五種圖像類型，即索引圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列；支持BMP，GIF，HDF，JPEG，PCX，PNG，XWD，CUR，ICO等圖像文件格式的讀、寫和顯示。MATLAB對圖像的處理功能主要集中在它的圖像處理工具箱(ImageProcessingToolbox)中。圖像處理工具箱是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成，可以進行諸如幾何操作、線性濾波和濾波器設(shè)計、圖像變換、圖像分析與圖像增強、二值圖像操作以及形態(tài)學(xué)處理等圖像處理操作口.3.2圖像的銳化 圖象銳化概述圖象銳化概述圖象銳化概述圖象銳化概述數(shù)字圖像處理中圖像銳化的目的有兩個：一是增強圖像的邊緣，使模糊的圖像變得清晰起來；這種模糊不是由于錯誤操作，就是特殊圖像獲取方法的固有影響。二是提取目標物體的邊界，對圖像進行分割，便于目標區(qū)域的識別等。通過圖像的銳化，使得圖像的質(zhì)量有所改變，產(chǎn)生更適合人觀察和識別的圖像數(shù)字圖像處理中圖像銳化的目的有兩個：一是增強圖像的邊緣，使模糊的圖像變得清晰起來；這種模糊不是由于錯誤操作，就是特殊圖像獲取方法的固有影響。二是提取目標物體的邊界，對圖像進行分割，便于目標區(qū)域的識別等。通過圖像的銳化，使得圖像的質(zhì)量有所改變，產(chǎn)生更適合人觀察和識別的圖像。圖象銳化的原理圖象銳化的原理圖象銳化的原理圖象銳化的原理數(shù)字圖像的銳化可分為線性銳化濾波和非線性銳化濾波。如果輸出像素是輸入像素領(lǐng)域像素的線性組合則稱為線性濾波，否則稱為非線性濾波。一、線性銳化濾波器線性高通濾波器是最常用的線性銳化濾波器。這種濾波器必須滿足濾波器的中心系數(shù)為正數(shù)，其他系數(shù)為負數(shù)。線性高通濾波器3×3模板的典型系數(shù)二、非線性銳化濾波器非線性銳化濾波就是使用微分對圖像進行處理，以此來銳化由于鄰域平均導(dǎo)致的模糊圖像。圖像處理中最常用的微分是利用圖y像沿某個方向上的灰度變化率，即原圖像函數(shù)的梯度。梯度定義如下：△xf=f(x,y)-f(x+1,y)△xf=f(x,y)-f(x,y+1)梯度模的表達式如下：∣▽f∣=∣▽xf∣+∣▽yf∣在數(shù)字圖像處理中，數(shù)據(jù)是離散的，幅值是有限的，其發(fā)生的最短距離是在兩相鄰像素之間。因此在數(shù)字圖像處理中通常采用一階差分來定義微分算子。其差分形式為：△xf=f(x+1,y)-f(x,y)△yf=f(x,y+1)-f(x,y)比較有名的微分濾波器算子包括Sobel梯度算子、Prewitt梯度算子和log算子，等等3.3設(shè)計過程圖像銳化圖像銳化Roberts算子Sobel算子Prewitt算子Kirsch算子Laplacian算子四、調(diào)試過程中出現(xiàn)的問題及相應(yīng)解決辦法1．第一次運行，圖片沒有出來。后經(jīng)過檢查發(fā)現(xiàn)，是沒有把圖片和程序放在一起。最后將圖片和程序放在一起后，出現(xiàn)了正確的結(jié)果。五、程序運行截圖1.Laplacian算子運行截圖：2.prewitt算子運行截圖：3.Roberts算子運行截圖：4.sobel算子運行截圖：5.tidu算子：六、操作說明方法1.將需要處理的圖片與處理程序放在一起，用matlab打開相應(yīng)的程序。2.點擊運行，則程序會自動處理所需處理的一片。3.注：需要什么程序處理圖片，就打開什么程序。4.相應(yīng)的算子，會出現(xiàn)在左邊的小程序框中，點擊運行即可。設(shè)計總結(jié)課程綜合訓(xùn)練的時間已接近尾聲，在這次的綜合訓(xùn)練中，我才正真體會到了知識用時方恨少的滋味。不過這次的綜合訓(xùn)練讓我受益匪淺，正真的鍛煉了我的動手能力。并且使我對書本上的知識有了更深入的了解。以前在上圖像處理課時，只知道圖像銳化就是用數(shù)學(xué)公式來計算的。通過這次的訓(xùn)練才明白那些微分算子后面原來隱藏著好多知識，運用它們銳化后的圖像發(fā)生了很大的變化。在作業(yè)過程中，也遇到了很多問題，體會最深的是，由于學(xué)校機房的環(huán)境有限，更多時候要用到個人的資源。在這種情況下同學(xué)們對我的幫忙很大，我非常感激！還感受到同學(xué)們坐在一起討論問題時的快樂。這次的綜合訓(xùn)練也使我對數(shù)字圖像產(chǎn)生了濃厚的興趣。終于對我們在日常生活中用的一些拍照設(shè)備的原理有了一點了解?？傊?，這次的訓(xùn)練很有意義。參考資料[1]朱虹.數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)[M].科學(xué)出版社,2005[2]RC.Gonzalez,RE.Woods著,阮秋琦,阮宇智等譯.數(shù)字圖像處理(第2版).北京:電子工業(yè)出版社,2003[3]K.R.Castleman.數(shù)字圖像處理.北京:電子工業(yè)出版社,2002[4]章毓晉.圖像處理與分析-圖像工程（上冊）,清華大學(xué),2001[5]何斌等編著.VisualC++數(shù)字圖像處理.人民郵電出版社,2002[6]張宏林編著.VisualC++數(shù)字圖像模式識別技術(shù)及工程實踐.人民郵電出版社,2003.[7]黃維通.VisualC++面向?qū)ο笈c可視化程序設(shè)計.清華大學(xué)出版社,2003[8]RC.Gonzalez,RE.Woods,SL.Eddins著,阮秋琦,阮宇智等譯.數(shù)字圖像處理(MATLAB版).北京:電子工業(yè)出版社,2005致謝這次課程綜合訓(xùn)練做完后要感謝的人太多了。首先感謝我的指導(dǎo)老師，他在我的課程設(shè)計過程中提出了指導(dǎo)性的方案和架構(gòu)，并指引我閱讀相關(guān)的資料和書籍，使我在不熟悉的領(lǐng)域中仍能迅速掌握新的技術(shù)。感謝我的計算機圖象處理老師在以往的基礎(chǔ)課學(xué)習(xí)中為我打下良好的基礎(chǔ)，這是我這次課程設(shè)計能夠順利完成的前提。感謝我的同學(xué)們，他們與我一起探討問題，幫助我完成了課程設(shè)計。附錄梯度法銳化clcclearcloseallima=imread('123.bmp');%讀入圖像ifisrgb(ima)ima=rgb2gray(ima);%如果是彩色圖像，則轉(zhuǎn)為灰度圖像endima=double(ima);bw1=edge(ima,'sobel');%sobel算子銳化figure;subplot(121);imshow(uint8(ima));title('原始圖像');%圖像顯示subplot(122);imshow(bw1);title('sobel算子銳化');bw2=edge(ima,'prewitt');%prewitt算子銳化figure;subplot(121);imshow(uint8(ima));title('原始圖像');subplot(122);imshow(bw2);title('prewitt算子銳化');bw3=edge(ima,'roberts');%roberts算子銳化figure;subplot(121);imshow(uint8(ima));title('原始圖像');subplot(122);imshow(bw3);title('roberts算子銳化');bw5=edge(ima,'canny');figure;subplot(121);imshow(uint8(ima));title('原始圖像');subplot(1