基于DCT的图像编解码设计
1.绪论
MATLAB 是由美国mathworks 公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C 、Fortran ) 的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
随着信息技术的发展，图像信息被广泛应用于多媒体通信和计算机系统中,但是图像数据的一个显著特点就是信息量大。具有庞大的数据量,如果不经过压缩，不仅超出了计算机的存储和处理能力，而且在现有的通信信道的传输速率下，是无法完成大量多媒体信息实时传输的，因此，为了更有效的存储、处理和传输这些图像数据，必须对其进行压缩，因此有必要对图像压缩编码进行研究。由于组成图像的各像素之间，无论是在水平方向还是在垂直方向上都存在着一定的相关性，因此只要应用某种图像压缩编码方法提取或者减少这种相关性，就可以达到压缩数据的目的。
数字图像包含的冗余信息一般有以下儿种: 空问元余、时间冗余、信息;脑冗余、统计冗余、结构冗余、视觉冗余以及知识冗余等。图像压缩算法就是要在保证图像一定的熏建质量的同时，尽可能多的去除这些元余信息.以达到对图像压缩的目的。随着科学技术的发展，图像压缩编码技术越来越引起人们的关注。所谓的图像压缩编码技术就是对要处理的图像数据按一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的数据流来表示尽可能多的数据信息。本设计基于DCT 的JPEG、PNG、BMP 等格式图像编解码设计算法进行研究，介绍了编码中DCT变换、量化、游程编码等模块的原理和数学推导以及各模块的功能分析。最后应用MATLAB 进行了实验仿真并分析结果得出结论。
DCT 变换后具有绝对的去相关性，并且变换后的矩阵从左上角到右下角频率规律的渐高。有损压缩方法利用了人类视觉对图像中的某些频率成分不敏感的特性，允许压缩过程中损失一定的信息；虽然不能完全恢复原始数据，但是所损失的部分对理解原始图像的影响较小，却换来了大得多的压缩比。因此舍弃高频分量保留低频分量的做法，对于图像压缩具有绝对的优势。只要损失的数据不太影响人眼主观接收的效果，就可采用。DCT 变换后的压缩此本设计采用经典的游程编码实现。
2. 设计任务
2. 1 任务描述
基于DCT 的图像编解码设计
(1) 获取图像;
( 2) 采用DCT 实现对图像编解码设计;
(3) 分析编解码性能
2.2 技术指标
(1)可对JPEG、PNG、BMP 等格式图像进行基于DCT 的图像编解码。
(2) 为了便于分析比较，定义一个量化系数quotiety，越大压缩率越高。
(3) 压缩编码、量化系数统一写入存储文件compressed_data.mat，实现可移植解压。
( 4 ) 观察压缩后图片大小，简便起见，分析只关心compressed_data.mat 文件的大小。
( 5 ) 实现DCT 变换和反变换以及JPEG 标准量化矩阵的量化、反量化。
( 6 ) 根据DCT 量化后矩阵特点，本设计编码采用Z 字型扫描游程编码、解码。
(7) DCT 压缩前后比较，以及不同量化系数比较。
3. 设计原理
3. 1 原理框图
基于DCT 的图像编码包括三个阶段: DCT 变换、量化、编码。根据DCT
量化后矩阵特点，本设计编码采用Z 字型扫描游程编码、解码。
首先将输入图像颜色空间转换后分解为8 X 8 大小的数据块，然后用正向二维DCT 把每个块转变成64 个DCT 系数值，其中1 个数值是直流(DC)系数，即8X8 空域图像子块的平均值，其余的63 个是交流(AC)系数，接下来对DCT 系数进行量化，最后将变换得到的量化的DCT 系数进行编码和传送，这样就完成了图像的压缩过程。
图3- 1 编码过程
基于DCT 的图像编码包括三个阶段: 译码、反量化、IDCT 变换。
在解码过程中，形成压缩后的图像格式，先对己编码的量子化的DCT 系数进行解码，然后求逆量化并把DCT 系数转化为8 X 8 样本像块(使用二维DCT 反变换)，最后将操作完成后的块组合成一个单一的图像。这样，就完成了图像的解压过程。
图3-2 解码过程
3.2 程序流程图
基于DCT 的图像编解码设计的MATLAB 实现的流程图如图3-3 所示。
显示恢复图像
结束
图3-3 程序流程图
3. 3 离散余弦变换
DCT 变换利用傅立叶变换的性质。采用图像边界裙翻将像变换为偶函数形式，然后对图像进行二维傅立叶变换，变换后仅包含余弦项，所以称之为离散余弦变换。
DCT 编码属于正交变换编码方式，用于去除图像数据的空间冗余。变换编码就是将图像光强矩阵(时域信号)变换到系数空间(频域信号)上进行处理的方法。在空间上具有强相关的信号，反映在频域上是在某些特定的区域内能量常常被集中在一起，或者是系数矩阵的分布具有某些规律。我们可以利用这些规律在频域上减少量化比特数，达到压缩的目的。图像经DCT 变换以后，DCT 系数之间的相关性就会变小。而且大部分能量集中在少数的系数上，因此，DCT 变换在图像压缩中非常有用，是有损图像压缩国际标准JPEG 的核心。
从原理上讲可以对整l幅图像进行DCT 变换，但由于图像各部位上细节的丰富程度不同，这种整体处理的方式效果不好。为此，发送者首先将输入图像分解为8*8 或16*16 块，然后再对每个图像块进行二维DCT 变换，接着再对DCT 系数进行量化、编码和传输；接收者通过对量化的DCT系数进行解码，并对每个图像块进行的二维DCT 反变换。最后将操作完成后所有的块拼接起来构成一幅单一的图像。对于一般的图像而言，大多数DCT系数值都接近于0，所以去掉这些系数不会对重建图像的质量产生较大影响。因此，利用DCT 进行图像压缩确实可以节约大量的存储空间。在实验中，先将输入的原始图像分为8*8 的小块，然后再对每个块进行二维DCT变换。
二维离散余弦变换可以写成矩阵式
(F(u,v))=(A)(f(x,y))(A)’
(f(x,y))=(A)’(F(u,v))(A)
式中， (f(x，y))是空间域数据阵列， (F(u，v))是变换系数阵列， (A)是系数阵列，变换矩阵(A)'是(A) 的转置。
设计中2 维DCT 变换函数代码如下:
functionXpq=DCT2_function(xmn,M)
T=dctmtx(M); %产生二维DCT 变换矩阵
Xpq=T*xmn*T’;
设计中2 维IDCT 变换函数代码如下:
function xmn_resume=IDCτL_function(Xpq_resume，M)
T=dctmtx(M); %生成变换矩阵
xmn_resume=T’*Xpq_resume*T; %用变化矩阵的乘法代替效率极低的for求和循环
3.4 量化
在DCT 处理中得到的64 个数据中，低频分量包含了图像亮度等主要信息。在从空间域到频域的变换中，图像中的缓慢变化比快速变化更易引起人眼的注意，所以在重建图像时，低频分量的重要性高于高频分量。因而在编码时可以忽略高频分量，即减小非" 0"系数的l幅度以及增加" 0" 值系数的数目，从而达到压缩的目的，这也是量化的根据和目的，也是图像质量下降的最主要原因。
在JPEG 标准中，用具有64 个独立元素的量化表来规定DCT 域中相应的64个系数的量化精度，使得对某个系数的具体量化阶取决于人眼对该频率分量的视觉敏感程度。理论上，对不同的空间分辨率、数据精度等情况，应该有不同的量化衰。不过，一般采用下图所示的量化表，可取得较好的视觉效果。量化化就是用DCT 变换后的系数除以量化表中相对应的量化阶后四舍五入取整。由于量化表中左上角的值较小，而右下角的值较大，因而起到了保持低频分量、抑制高频分量的作用。
为了便于分析比较，定义一个量化系数quotiety，量化系数越大，压缩率越高。量化系数quotiety在程序中是将JPEG标准量化矩阵*quotiety作为真正的量化矩阵。quotiety取值为大于1的任意实数。本设计中利用函数integral_function.m和deintegral_function实现量化和反量化。
图3-4 灰皮值量化表
量化会产生误差，上表是综合大量的图像测试的实验结果，对于大部分图像都有很好的结果[匀。表中可以看出，高频部分对应的量化值大，目的就是将高频部分编程接近于0，以便以后处理。JPEG 可以在压缩比和图像质量问作取舍。方法就是改变量化系数。如果量化值放大，则有更多的系数值为0，提高了压缩比。
3.5 Z形扫描游程编码
DCT 系数量化后，构成一个稀疏矩阵，用Z CZigzag) 形扫描将其变成一维
数列，将有利于游程编码。Z 形扫描的顺序如图3-4。
图3-5 Z 形扫描顺序图
游程编码是一种统计编码，该编码属于无损压缩编码，是栅格数据压缩的重要编码方法。游程编码的基本原理是: 用一个符号值或串长代替具有相同值的连续符号，使符号长度少于原始数据的长度。只在各行或者各列数据的代码发生变化时，一次记录该代码及相同代码重复的个数，从而实现数据的压缩。游程编码运算简单，适用于机器存储容量小，数据需大量压缩，而又要避免复杂的编码和解码运算，增加处理和操作时间的情况。本设计中利用两个函数
Run_length_coding_function.m 和Run_length_decoding_function.m 分别实现Z 字形游程的编码解码。
由于DCT 变换后右下角频率高，左上角频率分量低。而人眼对高频成分识别小，对低频成分识别大。量化后0主要集中在右下方，于是Z 字形扫描对于游程编码才有利。主要思路是将原矩阵的每个元素变化为用两个元素[a，b]表示，
a 表示在这个元素之前0 的个数，
b 表示这个元素是什么。当发现之后的多有元素都是0 的时候用[0 ， 0]作为结束标志。这样， 只要矩阵中0 的个数超过一半，编码后数据量就比原来小。
由于在8*8 中连续出现不为0 的相同元素的儿率极小， 因此运用游程编码的思想时只考虑出现的0 的个数。
4. 运行结果及分析
4. 1 不同量化系数图像编解码效果比较
量化系数quotiety: 程序中是将Jpeg 标准量化矩阵* quotiety 作为真正的量化矩阵。quotiety 取值为大于1 的任意实数。
下面以jpg 格式图像为标准，取不同的量化系数quotiety 进行比较， 原始图像大小为84.8KB ：
图4-1 原始图像
原始图像
恢复的图像
图4-2 quotiety=1 时恢复图像此时压缩编码文件为compressed_data 大小为21.5KB 。
恢复的图像
图4-3 quotiety=2 时恢复图像此时压缩编码文件为compressed_data 大小为14.6KB 。
恢复的图像
图4-4 quotiety=5 时恢复图像此时压缩编码文件为compressed_data 大小为9.00KB 。
恢复的图像
图4-5 quotiety=10 时恢复图像
此时压缩编码文件为compressed_data 大小为5.85KB 。
结论: 量化系数quotiety 越大，压缩率越高，图像恢复的效果也越差。量化会产生误差，如果量化值放大，则有更多的灰度值变为0，能够提高压缩比。
4.2 不同文件类型图像编解码比较
量化系数quotiety 都取5 时，对不同文件类型的test图进行编解码
原始图像
图4-6 原始图像
恢复的图像
图4-7 jpg 格式的恢复图像
恢复的图像
图4-8 bmp 格式的恢复图像
恢复的图像
图4-9PNG 格式的恢复图像
观察三个恢复图像，在原始图像相同的情况下，三种文件格式下编解码解码效果无太大差异。当量化系数quotiety 取其他值时，三种文件格式编码解码效果也相同。由此可知，该系统可以用于JPG、BMP... PNG 等文件的压缩编码和解码，且编码解码效果相同。
5. 总结
本次信息处理系统综合训练让我更熟悉地掌握MATLAB 的功能，灵活运用MATLAB，加强对MATLAB 软件图像处理的能力，掌握图像的离散余弦变换对图像进行压缩，以及游程编码等概念。在熟悉掌握MATLAB 程序和操作的同时培养了我的独立思考能力，钻研精神，解决问题能力和动手能力。
虽然在此之前通过基础强化训练、运用国MATLAB 软件并完成简单图像操作，但知道的只是最基本的的应用，对于MATLAB 在图像处理上的应用，我完全没有理解。本次课程设计中通过查阅资料，阅读程序并读写程序对MATLAB图像应用有了更深的了解。我同时也认识到了MATLAB 功能并不只是图形的绘制及波形的处理，有着很多方面的运用，如绘制函数，处理音频、图像数据，创建用户界面等功能，实为一个功能强大的软件。在课设过程中每每编写程序及操作时出现问题，我都会通过查阅资料，仔细检查解决问题，经过一次次的修改完善，才出现最终的最优结果。在这个过程中，面对问题不放弃不急躁，一次次改进，静下心来慢慢解决，并细致完善细节，从而能培养一种良好的学习心态和习惯。
数据压缩技术的优劣主要是由压缩所能达到的压缩倍数、从压缩后的数据所能恢复的图像的质量和算法的复杂度、解码的速度等方面来衡量的。基于DCT 的混合编码技术对于图像的压缩倍数可以达到几十倍甚至上百倍，而且重建的图像又具有较高的质量，因此得到广泛的应用。用MATLAB 来实现离散余弦变换的图像压缩，具有方法简单、速度快、误差小的优点，免去了大量的矩阵计算，大大提高了图像压缩的效率和精度。
6 . 参考文献
[ 1] 张秋臣.浅谈MATLAB 分析及UG 的运动仿真[期刊论文]-锦绣， 2013. 04.
[2] 祝本明，刘桂华.一种改进的游程编码算法[期刊论文]-西南科技大学学报，2007. 03.
[3] http://w啊. docin. com/p-39240958 1. html.
[4] http ://www. https://www.sodocs.net/doc/507296160.html,/p-013657840724. html.
[5] 杨杰，黄朝兵.数字图像处理及MATLAB 实现. 北京: 电子工业出版社，201 1. 01;
附录:
Main Menu.m
k=menu('请选择需要的功能','图像压缩’,’图像解压’)；
switch k
case 1
DCT_compress;
Main_Menu;
case 2
IDCT_decompress;
Main_Menu;
end
DCT_compress.m
%主要思想:
%-→读取图像文件
%-→分块DCT 变换
%-→JPEG锦标准量化表量化
%-→Z字形游程编码
%-→存储压缩后的文件
clear all; clc;
global quotiety;
[FileName,PathName,FilterIndex]=uigetfile('*.bmp;*.jpg;*.png','请选择要压缩的源图像');
string=sprintf('%s%s',PathName,FileName);
quotiety=inputdlg('系数越大压缩率越高'，'输入您需要的压缩系数: ',1,{'1'});
h=waitbar(0,'正在压缩，请稍候……');
quotiety=str2num(cell2mat(quotiety));
I=imread(string);
I=rgb2gray(I);
xmn=double(I);
figure;imshow(I);
title('原始图像');
[M,N]=size(xmn);
waitbar(1/4,h);
Xpq=blkproc(xmn,[8 8],'DCT2_function',8); %每一小块DCT 变换
waitbar(2/4,h);
Xpq_estimate=blkproc(Xpq,[8 8],'integral_function'); %量化表量化waitbar(3/4,h);
waitbar(3/4,h);
for index1=1:1:M/8
for index2=1:1:N/8%对每一小块游程编码，结果存在cell数组Xpq_coded里
Xpq_coded{index1,index2}=int8(Run_length_coding_function(Xpq_estimate (8*(index1-1)+1:8*index1,8*(index2-1)+1:8*index2)));
end
end
waitbar(4/4,h);
close(h);
uisave({'Xpq_coded', 'quotiety'},'compressed_data');%存储编码后的信息、量化系数
figure;imshow(Xpq_estimate);
title('压缩图像');
DCT2_function.m
function Xpq=DCT2_function(xmn,M)
T=dctmtx(M); %产生二维DCT变换矩阵
Xpq=T*xmn*T';
integral_function.m
function Xpq_estimate=integral_function(Xpq)
integral_table=[16,11,10,16,24,40,51,61;
12,12,14,19,26,58,60,55;
14,13,16,24,40,57,69,56;
14,17,22,29,51,87,80,62;
18,22,37,56,68,109,103,77;
24,35,55,64,81,104,113,92;
49,64,78,87,103,121,120,101;
72,92,95,98,112,100,103,99]; %量化矩阵
global quotiety;
Xpq_estimate=int8(Xpq ./(integral_table*quotiety)); %此处的量化系数表示除以的Jpeg 标准量化矩阵的倍数
Run_length_coding_fuoctioo.m
%由于DCT变换后右下角频率高，左上角频率分量低。而人眼对高频成分识别小，对低频成分识别大
%量化后0主要集中在右下方，于是Z字形扫描对于游程编码才有利
%主要思想：原矩阵的每个元素变化为用两个元素【a，b】表示，a表示在这个元素之前0的个数，% b表示这个元素是什么。当发现之后的多有元素都是0的时候用【0，0】作为结束标志。
《图形图像处理》试题
蒙阴县职教中心2011年度上学期期中考试 《图形图像处理》试题 A卷 （说明：本卷不交，所有答案书写着B卷规定位置） 一、填空题（每空1分，共16分） 1、RGB分别表示三种颜色（）（）（）。 2、做一幅杂志封页广告设计稿，在输出时，应使用（）颜色模式，以便于印刷处理。 3、Photoshop是一个图形图像处理软件，是（）公司出品。 4、为了方便对图像做随时的修改处理，通常我们将Photoshop图稿先存储为（）格式，然后再输出。 ) 5、在Photoshop中使用图层蒙板，黑色默认表示（）；白色默认表示（）。 6、在Photoshop中，增加需区范围可使用（）键；减少选区范围则使用（）键；取消选区的快捷键是（）+（）键。 7、Photoshop中图像通道通常有（）通道、（）通道、（）通道和RGB通道组成。 8、Photoshop中修补一个老相片，通常使用（）工具，配合校色处理。 二、单选题（每小题分，共75分） 1．photoshop（）软件 A 图形处理软件 B 素统 C 图象处理软件 D 软件处理2．PHOTOSHOP生成的文件默认的文件格式是以（）为扩展名 A Bmp B Dpg C EPS D PSD @ 3．以下几种颜色格式（）颜色格式适合分色输出 A RG B B多通道 C LAB D CMYK 4．应用前景色填充图层的快捷键是（） A CTL+SHIFT B CTL+DEL C ALT+DEL D SHIFT+DEL 5．应用选框工具的正常格式建立矩形，正方形选区要加按（） A shift B CTRL C ALT D 空格 ６．HSB中的H是指（） A 饱和度 B 亮度 C 色相 D 色域 7．如果想在现有选择区域的基础上增加选择区域，应按住下列哪个键 A. Shift B. Ctrl C. Alt D. Tab / 8．图象的分辩率为300象素每英寸则每平方英寸上公布的象素总数为（） A 300 B 600 C 90000 D 900000
数字图像处理的发展现状及研究内容概述
数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字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。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术
的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。
数字图像处理程序若干(matlab)
主程序 clear all close all clc !echo 本次图像处理的菜单如下:! !echo 1,imgsharping! !echo 2,imgnegative! !echo 3,imgsmoothing! !echo 4,imgsubtracting! !echo 5,medianfilting! !echo 6,contraststrength! !echo 7,lineartransform! !echo 8,imgfilp! !echo 9,imgindextransform! iptsetpref('ImshowBorder', 'tight') a=1; img = imread('C:\Users\huanhuan\Desktop\司马.jpg'); figure(1), imshow(img); while(a==1) choose=input('please enter your choosing ranging from 1 to 9: '); switch choose case 1, imgsharping(img); case 2, imgnegative(img); case 3, imgsmoothing(img); case 4, imgsubstract(img); case 5, medianfilting(img); case 6, contraststrength(); case 7, lineartransform(); case 8, imgfilp(img); case 9, imgindextransform(); otherwise disp('Unknown method.'); end a=input('continue(1) or quit(2)');
彩色图像处理
1种颜色 颜色定义：颜色是对象的一种属性，它取决于三个因素。 （1）光源-照射光的光谱特性或光谱能量分布 （2）物体-被照射物体的反射特性 （3）成像接收器（眼睛或成像传感器）-光谱能量吸收特性 2色模型 颜色模型，也称为颜色空间或颜色系统，是用于精确校准和生成各种颜色的一组规则和定义。其目的是在某些标准下以通常可接受的方式简化颜色规格。可以通过坐标系描述颜色模型，并且系统中的每种颜色都可以由坐标空间中的单个点表示。 RGB模型：此模型是行业中的颜色标准。通过更改红色和绿色蓝色三种颜色的亮度及其叠加，可以获得各种颜色。该标准几乎涵盖了人类视觉可以感知的所有颜色，并且是目前使用最广泛的颜色模型之一。
CMY模型：颜色合成方法由绿色，品红色和黄色三种基本原色组成。因为彩色显示不是直接来自光的颜色，而是光被对象吸收并被产生的残留光反射，所以CMY模型也称为减法混合模型。 CMYK模型：将黑色添加到CMY模型。 RGB和CMY之间的转换：在MATLAB中，可以通过imcompliance（）函数轻松实现RGB和CMY之间的转换 cmy = imcomplement（rgb）; rgb = imcomplement（cmy）; HSI模型：HSI模型基于人类视觉系统，并通过使用色相，饱和度和强度三个元素直接描述颜色 @亮度是指人们感到光亮的阴影。光的能量越大，亮度越大。 @Hue是颜色的最重要属性，它决定颜色的本质，颜色的本质由反射光的主波长确定。不同的波长产生不同的色彩感觉。
@饱和度是指颜色的深度和强度，饱和度越高，颜色越深。饱和深度与白色的比率有关，白色比率越大，饱和度越低。 从RGB到HSI的颜色转换及其实现 数字; 子图（1,2,1）; rgb = imread（'plane.bmp）。 imshow（rgb）; title（'rgb'）; 子图（1,2,2）; hsi = rgb2hsi（rgb）; imshow（hsi）; title（'hsi'）; 从HSI到RGB的颜色转换及其实现 数字 子图（1,2,1）;
《图形图像处理》试题
学校 班级 考号 姓名__________________________ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆装◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆ 2011年春季学期期考试题 《图形图像处理》 考试成绩： 一、填空题（每空2分，共30分） 1、退出时，可以选择“文件”菜单下的 命令实现。 2、选择“文件”菜单下的 命令，可以保存图像文件；选择“文件”菜单下的 命令，可以打开图像文件。 3、位图又称 ，它由若干 组成。 4、对于 图像，无论将其放大和缩小多少倍，图形都有一样平滑的边缘和清晰的视觉细节。 5、分辨率是指 ，单位长度上像素越 ，图像就越清晰。 6、全选一幅图像的操作方法是单击[选择]菜单中的 命令。 7、使用画笔工具绘制的线条比较 ，而使用铅笔工具绘制的线条比较 。 8、修复画笔工具和 工具都可以用于修复图像中的杂点、蒙尘、划痕及褶皱等。 9、选取图像后，按 键可以复制图像，按 键可以剪切图像，按 键可以粘贴图像。 二、选择题（每小题2分，共60分） 1、下面模式中，不属于图像常用的颜色模式的是（ ）。 A 、RGB B 、灰度 C 、HSB D 、双色调 2、构成位图图像的最基本单位是（ ）。 A 、颜色 B 、通道 C 、图层 D 、像素 3、在中，生成的图像文件默认格式为（ ）。 A 、JPG B 、PDF C 、PSD D 、GIF 4、选取连续的相似的颜色的区域的工具是（ ）。 A 、矩形工具 B 、椭圆工具 C 、魔棒工具 D 、磁性套索工具 5、下面的工具不属于擦除工具的是（ ）。 A 、魔术橡皮擦工具 B 、模糊工具 C 、橡皮擦工具 D 、背景擦除工具 6、钢笔工具可以绘制最简单的线条是（ ）。 A 、像素 B 、曲线 C 、锚点 D 、直线 7、钢笔工具的作用是（ ）。 A 、绘制路径 B 、绘制曲线 C 、旋转图片 D 、绘画 8、主要用于绘制直线的工具是（ ）。 A 、自由钢笔工具 B 、钢笔工具 C 、路径选择工具 D 、直接选择工具 9、选区只能转换为（ ）。 A 、任意路径 B 、辅助路径 C 、工作路径 D 、平滑曲线 10、当使用魔棒工具时，绘制出的是一个像素点，容差值可能是（ ）。 A 、255 B 、256 C 、0 D 、1 11、以下工具可以编辑路径的是（ ）。 A 、钢笔工具 B 、铅笔工具 C 、直接选择工具 D 、转换点工具 12、是用来处理（ ）的软件。 A 、图形 B 、图像 C 、文字 D 、动画 13、按住（ ）键，可以确保用椭圆工具绘制出的是正圆。 A 、Shift B 、Ctrl C 、Alt D 、Capslock 14、选择“编辑”菜单下的（ ）命令可以将剪贴板上的图像粘贴 到选区。
数字图像处理技术现状及发展趋势
数字图像处理技术现状及发展趋势 摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。 关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势 现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状 数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点 数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。
数字图像处理程序
数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)
imshow(I) J=find(I<150); I(J)=0; J=find(I>=150); I(J)=255; title(' 实验一（4）图像二值化 ( 域值为150 ） '); subplot(2,2,2) imshow(I) clc; I=imread('14499.jpg'); bw=im2bw(I,0.5);%选取阈值为0.5 figure; imshow(bw) %显示二值图象 图象处理变换（二） 1．傅立叶变换 熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度图像的快速傅立叶变换,并求其变换后的系数分布. 2．离散余弦变换 熟悉其概念和原理,实现对一幅灰度和彩色图像作的离散余弦变换,选择适当的DCT系数阈值对其进行DCT反变换. % 图象的FFT变换 clc; I=imread('005.bmp'); subplot(1,2,1) imshow(I); title('原图'); subplot(1,2,2) imhist(I); title('直方图'); colorbar; J=fft2(I); figure; subplot(1,2,1) imshow(J); title('FFT变换结果'); subplot(1,2,2) K=fftshift(J); imshow(K);
图形图像处理试卷
图形图像处理试卷 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
图形图像处理试卷 姓名成绩 （注意：请将试题答案写在答题纸上） 一、单选题（共30分，每小题2分） 1.要使某图层与其下面的图层合并可按什么快捷键（） A.Ctrl＋K B.Ctrl＋D C.Ctrl＋E D.Ctrl＋J？ 2. 如果想在现有选择区域的基础上增加选择区域，应按住下列哪个键（） A.Shift B.Ctrl C.Alt D.Tab 3. 在Photoshop工具箱中的工具，只要按下相应的快捷键即可选中该工具，如果要选中移动工具应该按哪个键：（） A.M键 B.V键 C.B键 D.W键？ 4. 使用矩形选框工具和椭圆选框工具时，如何做出正形选区（） A.按住Alt键并拖拉鼠标 B.按住Ctrl键并拖拉鼠标？ C.按住Shift键并拖拉鼠标 D.按住Shift+Ctrl键并拖拉鼠标？ 5. 当你要对文字图层执行滤镜效果，那么首先应当做什么（） A.将文字图层和背景层合并 B.将文字图层栅格化？ C.确认文字层和其它图层没有链接 D.用文字工具将文字变成选取状态，然后在滤镜菜单下选择一个滤镜命令？ 6. 下面对多边形套索工具的描述，正确的是：（） A.多边形套索工具属于绘图工具 B.可以形成直线型的多边形选择区域？ C.多边形套索工具属于规则选框工具 D.按住鼠标键进行拖拉，就可以形成选择区域？
7. Photoshop是用来处理（）的软件； A、声音 B、图像 C、文字 D、动画 8. 下面关于分辨率说法中正确的是（） A、缩放图像可以改变图像的分辨率 B、只降低分辨率不改变像素总数 C、同一图像中不同图层分辨率一定相同 D、同一图像中不同图层分辨率一定不同 9．不能创建选区的工具是（）； A、单行选框 B、磁性套索工具 C、文字工具 D、文字蒙版工具 10 下面哪些选择工具的选区可以被用来定义画笔的形状（） A矩形工具 B椭圆工具 C套索工具 D魔棒 11. 使用钢笔工具可以绘制最简单的线条是什么（） A直线 B曲线 C锚点 D像素 12.下列哪个是photoshop图象最基本的组成单元：（） A 节点 B．色彩空间 C．象素 D．路径 13. 在photoshop中允许一个图象的显示的最大比例范围是多少：（）A． 100％ B． 200％ C． 600％ D． 1600％ 14. 如何移动一条参考线：（） A．选择移动工具拖拉 B 无论当前使用何种工具，按住Alt键的同时单击鼠标C．在工具箱中选择任何工具进行拖拉 D．无论当前使用何种工具，按住shift键的同时单击鼠标 15. 自动抹除选项是哪个工具栏中的功能：（） A．画笔工具 B．喷笔工具 C．铅笔工具 D．直线工具
数字图像处理的发展概况
数字图像处理的发展概况 数字图像处理就是用计算机对图像进行分析和处理，它是一门跨学科的技术。数字图像处理始于20世纪50年代。特别是在1964年，美国喷射推进实验室使用计算机对太空船送回地面的大批月球照片进行处理后，得到了清晰逼真的图像，使这门技术受到了广泛的关注，它成为这门技术发展的重要里程碑，此后数字图像处理技术在空间研究方面得到了广泛的应用。20世纪70年代初，由于大量的研究和应用，数字图像处理已具备了自己的技术特色，并形成了较完善的学科体系，从而成为一门独立的新学科，目前，数字图像处理在生物医学、通信、流通领域，产业界、文件处理领域，军事、公女、遥感，宇宙探险及日常生活中被广泛应用，已经成为当代不可缺少的一门技术。 (1)生物医学。生物医学数字图像处理技术大约是20世纪80年代初在生物医学上得到广泛应用的，随着现代医学特别是数字化医疗技术的不断发展，数字图像处理技术显得更为重要。如X光对人体组织有损害，在临床上为了减少这种生物副效应，同时又能得到比较理想的病人的X光片，可以用强度较低的X光对病人进行照相，然后通过图像处理技术得到清晰的图像，这就是X光图像的处理。此外，数字图像处理技术还应用到对超声图像的处理、激光显微图像的处理、CT 图像的处理、磁共振图像的处理、PET图像的处理等。目前，数字图像处理技术在现代医学中不仅用于图像的加工和处理，同时还用于信息的存储和传输。 (2)通信。在多媒体网络通讯中，对电视和电话等传输的图像进行数据压缩和处理等。 (3)流通领域、产业界、文件处理领域。数字图像处理技术在文件处理、机器人视觉、地质、海洋、气象、农业、灾害治理、货物检测、邮政编码、金融、银行、工矿企业、冶金、渔业、机械、交通、电子商务等领域被广泛应用。 (4)军事和公安。对现场照片、指纹和手迹等图像进行分析和处理。 数字图像处理主要应用于下面的几个领域。 (5)遥感，遥感是用不同光源和技术获得大量的遥感图像，这些图像需要用数字图像处理技术加工处理并提取有用的信息。
数字图像处理程序
数字图像处理程序
数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)
数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)
数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、
matlab数字图像处理程序
数字图像处理程序 实验一 1、图像的缩放： A=imread('F:\MATLAB程序\数字图像处理实验\kunkun.jpg'); subplot(311); imshow(A); title('原图') B=imresize(A,3); subplot(312); imshow(B); title('三倍图'); C=imresize(A,0.5); subplot(313); imshow(C); title('二分之一图'); 2、图像的镜像: A1=imread('F:\MATLAB程序\数字图像处理实验\kunkun.jpg'); figure subplot(2,2,1), imshow(uint8(A1)); H=size(A1); title('原像') A2(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=A1(H(1):-1:1,1:H(2),1:H(3));%垂直镜像subplot(2,2,2), imshow(uint8(A2)); title('垂直镜像') A3(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=A1(1:H(1),H(2):-1:1,1:H(3));%水平镜像subplot(2,2,3), imshow(uint8(A3)); title('水平镜像') A4(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=A1(H(1):-1:1,H(2):-1:1,1:H(3));%对角镜像subplot(2,2,4), imshow(uint8(A4)); title('对角镜像') 3、图像的旋转： I = imread('F:\MATLAB程序\数字图像处理实验\kunkun.jpg'); subplot(141); imshow(I); title('原图'); theta1 = 45;%旋转的角度为45度 K1 = imrotate(I,theta1); % 对图像进行旋转 subplot(142);
彩色图像处理存在的问题及应对策略(附图)
彩色图像处理存在的问题及应对策略（附图）相对于黑白图像处理，彩色图像处理有明显的优势，但是应考虑以下关键问题： 一、色彩准确性 色彩准确性即彩色图像处理需要考虑的颜色精度和差异程度。 许多图像处理中，处理算法必须区分检测到的颜色和目标值之间的差异。因此颜色的准确性非常重要，决定里一个算法的成败。 决定色彩准确性的的是插值算法，插值可能导致颜色检测的细微差异，因为它需要周围像素来确定每个像素的颜色值。 二、色彩串扰性 色彩串扰也是影响色彩准确性的关键因素。色彩串扰是由于红、蓝、绿通道的光谱响应之间相当大的重叠造成的。 当通道之间有大量重叠时，某些颜色系列，尤其是黄或蓝绿色系列，会有很大的不确定性。 色彩串扰会导致色彩伪像和色彩混淆。色彩处理时需要注意提取目标与背景色彩串扰的大小，可通过偏光镜等尽量避免色彩串扰。 ▲棱镜相机中使用的二向色涂层比拜耳滤光片产生更陡的光谱曲线，以最大限度地减少由色彩串扰引起的不确定性。
三、莫尔图案 当图像中包含重复阵列图像时，图像会出现摩尔条纹。 大规模混叠可导致莫尔图案的出现。虽然任何需要捕获更高空间频率的相机都会出现这种效果，但拜耳相机 - 再次因为插值技术 - 更容易出现这种情况。 ▲具有重复颜色混叠的区域中的人造颜色图案可以出现在拜耳图像中。 四、色彩对分辨率的影响 与单色系统相比，彩色相机大大降低了相机的有效分辨率。 虽然拜耳相机可能有500万像素（5百万像素），但插值过程会“平均”许多小细节，使有效分辨率达到整个像素数的三分之一左右。 彩色图像处理存在以上四个问题，因此进行彩色图像处理时需要采取以下四种措施： 一、光照水平和灵敏度 根据系统的亮度级别和可容忍的增益/噪声级别，选择合适的关照说以及相机色彩灵敏度。
数字图像处理发展及现状
数字图像处理的发展及现状 网络092 张海波 0904681468 摘要： 简述了数字图像处理技术的发展及应用现状，系统分析了数字图像处理技术的主要优点，不足及制约其发展的因素，阐述了数字图像处理技术研究的主要内容和将来的研究重点，概述了数字图像处理技术未来的应用领域，并提出了该技术未来的研究方向。 关键词：数字图像；图像处理；现状与展望；计算机技术 1 前言： 图像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digtal Image Processing）。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理（Geometrical Processing）、算术处理（Arithmetic Processing）、图像增强（Image Enhancement）、图像复原（Image Restoration）、图像重建（Image Reconstruction）、图像编码（Image Encoding）、图像识别(Image Recognition)、图像理解（Image Understanding）。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2]，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 2 数字图像处理技术发展： 数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和 VLSY Very Large Scale Integration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。 视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。 数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT
数字图像处理代码大全
1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1);
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
PHOTOSHOP图形图像处理课程标准
《PHOTOSHOP图形图像处理》课程标准 第一部分前言 一、课程概述 （一）课程性质 图形图像处理作为平面设计领域的重要组成部分，在各行各业中有着广泛的应用。Photoshop 是Adobe公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用，Photoshop发挥了越来越大的作用。Photoshop是当今使用最为广泛的的图像处理软件，广泛应用于平面设计等领域。Photoshop图像处理就是借助Photoshop软件来实现图形图像的绘制、图像的编辑、修饰、合成、特效制作、创意设计等。 《Photoshop图形图像处理》课程是计算机类专业一门专业技术必修课程，是培养学生专业能力的核心课程之一。本课程采用理实一体化教学，具有很强的实践性和应用性，它是利用计算机进行平面设计、网页设计、美术设计、多媒体应用软件开发制作的重要基础课程，是从事平面广告设计、包装设计、装饰设计、排版编辑、网页制作、图文印刷、动漫、游戏制作等工作的必备基础课，也是提高学生审美能力、创新能力、设计能力的计算机应用软件的典型课程。 （二）课程目的 该课程针对平面设计师、插画设计师、网络美工、动画美术设计师等工作岗位要求，培养学生图形图像绘制、图像合成、特效制作、产品效果图处理、网页图像处理、VI设计等技能，达到“会、熟、快、美”的岗位要求。通过对Photoshop软件的讲授与学习，让学生达到熟练处理图像与灵活创作设计的要求。学生应掌握平面绘图的方法；掌握图层、通路径等在图像处理中的应用；掌握常用的滤镜效果并在创作中应用；掌握Adobe ImageReady制作动画；掌握图形图像的输出等知识点。使学生掌握图形图像处理的基本理论和基本操作，并具有一定的广告设计和综合创作能力，同时培养学生创新思维能力和健康的审美意识以及团结协作能力，为其成长为一名合格的平面设计与制作人员奠定良好的基础，帮助学生在学习制作图像的过程中，培养审美能力，形成创新意识。 （三）课程定位 《Photoshop图形图像处理》属于一门专业必修课，它前续课程为《计算机应用基础》、《三大构成》等课程；后续课程为《Dreamweaver网页设计》、《Flash二维动画制作》、《3D MAX三维设计》等专业核心课程。在数字媒体制作、动漫设计、游戏软件专业中起承上启下、连贯前后课程，围绕专业核心技能设置的。鉴于计算机图形图像处理的重要意义和在设计中的重要左右，本课程作为平面设计的岗位职业能力培养，可以充分发挥学生的特长，拓展就业渠道。 本课程是数字媒体专业学生专业技能鉴定制定的专业考核技能，是学生必须掌握的职业核心技能，学完本课程后学生完全能够胜任数码照片处理、广告图像处理、VI图形绘制和网页图像处理等职业岗位。 二、课程设计理念 本课程针对高职高专教育教学的特点，以岗位需求为导向，以学生图形图像处理以及平面设计的职业能力培养为目标，以工作过程的系统化和可持续发展为出发点，与企业行业合作共同进行基于工作过程的课程设计开发。根据对学生所从事工作岗位职业能力、工作任务、工作过程的分析，以图形图像处理和平面设计领域的典型工作任务构建教学内容；以真实设计项目和典型案例为载体，采用理实一体化教学模式，基于平面设计实际工作流程设计教学实施过程，创作最佳的基于工作过程的学习环境；以学生为中心，采用项目导向、任务驱动、案例教学等行动导向教学法实施教学，充分调动学生的学习积极性；合理利用网络资源，多渠道拓展职业能力；充分体
数字图像处理技术的研究现状与发展方向
数字图像处理技术的研究现状与发展方向 孔大力崔洋 （山东水利职业学院，山东日照276826） 摘要：随着计算机技术的不断发展，数字图像处理技术的应用领域越来越广泛。本文主要对数字图像处理技术的方法、优点、数字图像处理的传统领域及热门领域及其未来的发展等进行相关的讨论。 关键词：数字图像处理；特征提取；分割；检索 引言 图像是指物体的描述信息，数字图像是一个物体的数字表示，图像处理则是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理和应用需求的行为。数字图像处理是指利用计算机或其他数字设备对图像信息进行各种加工和处理，它是一门新兴的应用学科，其发展速度异常迅速，应用领域极为广泛。 数字图像处理的早期应用是对宇宙飞船发回的图像所进行的各种处理。到了70年代，图像处理技术的应用迅速从宇航领域扩展到生物医学、信息科学、资源环境科学、天文学、物理学、工业、农业、国防、教育、艺术等各个领域与行业，对经济、军事、文化及人们的日常生活产生重大的影响。 数字图像处理技术发展速度快、应用范围广的主要原因有两个。最初由于数字图像处理的数据量非常庞大，而计算机运行处理速度相对较慢，这就限制了数字图像处理的发展。现在计算机的计算能力迅速提高，运行速度大大提高，价格迅速下降，图像处理设备从中、小型计算机迅速过渡到个人计算机，为图像处理在各个领域的应用准备了条件。第二个原因是由于视觉是人类感知外部世界最重要的手段。据统计，在人类获取的信息中，视觉信息占60％，而图像正是人类获取信息的主要途径，因此，和视觉紧密相关的数字图像处理技术的潜在应用范围自然十分广阔。 1数字图像处理的目的 一般而言，对图像进行加工和分析主要有以下三方面的目的[1]： (1)提高图像的视感质量，以达到赏心悦目的目的。如去除图像中的噪声，改变图像中的亮度和颜色，增强图像中的某些成分与抑制某些成分，对图像进行几何变换等，从而改善图像的质量，以达到或真实的、或清晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，以便于计算机进行分析，例如，常用做模式识别和计算机视觉的预处理等。这些特征包含很多方面，如频域特性、灰度/颜色特性、边界/区域特性、纹理特性、形状/拓扑特性以及关系结构等。 (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。 2数字图像处理的方法 数字图像处理按处理方法分，主要有以下三类，即图像到图像的处理、图像到数据的处理和数据到图像的处理[2]。 （1）图像到图像。图像到图像的处理，其输入和输出均为图像。这种处理技术主要有图像增强、图像复原和图像编码。 首先，各类图像系统中图像的传送和转换中，总要造成图像的某些降质。第一类解决方法不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减次要信息，提高图像的可读性，增强图像中某些特征，使处理后的图像更适合人眼观察和机器分析。这类方法就是图像增强。例如，对图像的灰度值进行修正，可以增强图像的对比度；对图像进行平滑，可以抑制混入图像的噪声；利用锐化技