图像的直方图是图像的重要统计特征
图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。
均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。
前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。
a=imread('花.jpg');
subplot(2,2,1);
imshow(a);
title('原始图像');
subplot(2,2,2);
a=rgb2gray(a);
imhist(a);
title('原始图像直方图');
subplot(2,2,3);
a1=imadjust(a,[],[ ]);
imshow(a1);
title('调整灰度后的直方图'); subplot(2,2,4);
imhist(a1);
title('调整灰度后的直方图');
数字图像处理实验报告
实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()
Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。
图象视觉特征的提取与表示
第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说，对于不同的应用，应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有：RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准，下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误！未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个： (1)观察角度的鲁棒性
实验-直方图统计及亮度调整概要
实验 2.直方图统计及亮度调整 一、实验目的 了解并掌握直方图统计方法以及分段线性拉伸、直方图均衡等亮度调整算法, 通过观察对这些运算建立感性认识。 二、实验内容 1. 观察各类图像的直方图; 2. 操作 LUT 灰度对照表,进行分段线性拉伸; 3. 采用直方图均衡方法对低对比度的图像进行对比度增强。 三、基本原理 1.直方图的定义 图象的灰度直方图是一个函数, 表示数字图象中每一灰度级与该灰度级出现的频数 (即具有这一灰度级的象素数目间的对应关系: P b N b M ( ( = M 为一幅图象所包含的象素总数; N (b 为图象中灰度值为 b 的象素总数。通常,以灰度值 b 为横坐标, N (b 为纵坐标。直方图是图象中象素灰度值的一阶概率分布密度的一种近似。 2.对比度增强 对比度增强又称为点运算,逐点改变输入图象的每一象素的灰度,而各象素的位置不改变, 一般用来拓宽图象的灰度范围。
(1灰度变换法(LUT 对照 典型的对比度拉伸灰度变换关系如图 1所示,其对应关系如下: g f f a f a g a f b f b g b f L a b = ≤< -+≤< -+≤
图 1. 典型的对比度拉伸灰度变换关系 可见,输出和输入图象之间各点的灰度是按照一定的映射关系相联系的,这种映射关系在计算机中则是通过一个查照表(look-up table,即 LUT 实现的。通过 LUT 对照改变了图象中不同灰度特性趋于的对比度或反差(contrast ,达到改善视觉效果的目的。 (2 直方图均衡 直方图均衡(histogram equalization就是通过点运算使输入图像的灰度分布较为均匀, 使图像具有较好的视觉效果。设 r , s 分别为原图和新图的灰度, ?r (r , ?s (s 分别为原图及新图的概率密度函数,则均衡变换为原图像的累积分布函数: s T r r r r ==?( ?( 0 对于离散图像,均衡转换公式为: ∑∑=====k j j k j j r k k n M L r P r T s 0max 0 ( ( 其中, L max 指图像中的最大灰度值(对于灰度图像就是 255。 四、实验步骤 (一 Matlab 的 demo 演示
图像特征提取总结
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
直方图 知识讲解
直方图知识讲解 责编：康红梅 【学习目标】 1. 会制作频数分布表，理解频数分布表的意义和作用； 2. 会画频数分布直方图，理解频数分布直方图的意义和作用. 【要点梳理】 要点一、组距、频数与频数分布表的概念 1．组距：每个小组的两个端点之间的距离（组内数据的取值范围）． 2．频数：落在各小组内数据的个数． 3．频数分布表：把各个类别及其对应的频数用表格的形式表示出来，所得表格就是频数分布表．要点诠释： （1）求频数分布表的一般步骤：①计算最大值与最小值的差；②决定组距和组数； ③确定分点；④列频数分布表； （2）频数之和等于样本容量． （3）频数分布表能清楚、确切地反映一组数据的大小分布情况，将一批数据分组，一般数据越多，分的组也越多，当数据在100个以内时，按数据的多少，常分成5～12组，在分组时，要灵活确定 组距，使所分组数合适，一般组数为最大值-最小值 组距 的整数部分+1． 要点二、频数分布直方图 1．频数分布直方图：是以小长方形的面积来反映数据落在各个小组内的频数的大小，直方图由横轴、纵轴、条形图三部分组成． (1)横轴：直方图的横轴表示分组的情况(数据分组)； (2)纵轴：直方图的纵轴表示频数； (3)条形图：直方图的主体部分是条形图，每一条是立于横轴之上的一个长方形、底边长是这个组的组距，高为频数． 2．作直方图的步骤： (1)计算最大值与最小值的差； (2)决定组距与组数； (3)列频数分布表； (4)画频数分布直方图． 要点诠释：(1)频数分布直方图简称直方图，它是条形统计图的一种． (2)频数分布直方图用小长方形的面积来表示各组的频数分布，对于等距分组的数据，可以用小长方形的高直接表示频数的分布． 【高清课堂：数据的描述 369923 直方图和条形图的联系与区别：】 3.直方图和条形图的联系与区别： （1）联系：它们都是用矩形来表示数据分布情况的；当矩形的宽度相等时，都是用矩形的高来表示数据分布情况的； （2）区别：由于分组数据具有连续性，直方图中各矩形之间通常是连续排列，中间没有空隙，而条形图中各矩形是分开排列，中间有一定的间隔；直方图是用面积表示各组频数的多少，而条形图是用矩形的高表示频数. 要点三、频数分布折线图 频数分布折线图的制作一般都是在频数分布直方图的基础上得到的，具体步骤是：首先取直方图中每一个长方形上边的中点；然后再在横轴上取两个频数为0的点(直方图最左及最右两边各取一个，它们分别与直方图左右相距半个组距)；最后再将这些点用线段依次连接起来，就得到了频
数字图像处理点运算和直方图处理
实验1 点运算和直方图处理 一、实验目的 1. 掌握利用Matlab图像工具箱显示直方图的方法 2. 掌握运用点操作进行图像处理的基本原理。 3. 进一步理解利用点操作这一方法进行图像处理的特点。 4. 掌握利用Matlab图像工具箱进行直方图均衡化的基本方法。 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 7 应用软件：MATLAB 三、实验内容及步骤 1. 了解Matlab图像工具箱的使用。 2. 利用Matlab图像工具箱对图像进行点操作，要求完成下列3个题目中 的至少2个。 ⑴图1灰度范围偏小，且灰度偏低，改正之。 ⑵图2暗处细节分辨不清，使其能看清楚。 ⑶图3亮处细节分辨不清，使其能看清楚。 图1 图2 图3 3. 给出处理前后图像的直方图。 4. 利用MatLab图像处理工具箱中函数对以上图像进行直方图均衡化操 作，观察结果。 四、思考题 1. 点操作能完成哪些图像增强功能？ 2. 直方图均衡化后直方图为何并不平坦？为何灰度级会减少？ 五、实验报告要求
1．对点操作的原理进行说明。 2．给出程序清单和注释。 3．对处理过程和结果进行分析（包括对处理前后图像的直方图的分析）。 实验代码以及解读 点操作： I = imread('POINT1.BMP')。 %读入图像 j=rgb2gray(I)。%将图像转为灰度图像 INFO=IMFINFO('POINT1.BMP') %获取图片的格式、尺寸、颜色数量、修改时间等信息[l,r]=size(j)。%图片大小 figure。%建立一个图形框 subplot(221) imshow(j) %在两行两列的第一个位置放置图片j title('POINT1.BMP') %给该图片加上标题POINT1.BMP for m=1:l for n=1:r %从第一个像素循环到最后一个像素p1(m,n)=j(m,n)*1.2。%把各点乘上1.2得到p1图 end end for m=1:l for n=1:r p2(m,n)=j(m,n)*2。%%把各点乘上2得到p2图 end end for m=1:l for n=1:r p3(m,n)=j(m,n)*2+50。%把各点乘上2再加50得到p2图 end end subplot(222) imshow(p1) title('j(m,n)*1.2') %p1图放在第二个位置且冠名j(m,n)*1.2 subplot(223) imshow(p2) title('j(m,n)*2') %p1图放在第三个位置且冠名j(m,n)* 2 subplot(224) imshow(p3) title('j(m,n)*2+50') %p1图放在第四个位置且冠名j(m,n)*2+50 figure。%建立一个新的窗口并且依次显示以上四个图的直方图
图像颜色特征提取原理
一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
摄像头编程并且对图像的处理以及直方图的算法
题目：图像的基本处理班级：2011级软件2班姓名：刘磊磊 时间：20130907
摘要：随着数字化与多媒体时代的来临，数字图像处理已经成为必备的基础知识。全国各大专院校的计算机、电子、通信、医学、光学及许多相关专业都开设了与数字图像预处理相关的课程。数字图像二值化是图像预处理中的一项重要技术，其在模式识别、光学字符识别、医学成像等方面都有着重要应用。本论文主要为大家介绍24位真彩图像的灰度、二值处理以及图像的一些简单的打开和保存和如何画直方图，还有一些通过这次小学期学到的一些知识。 关键字：灰度处理，二值化 图像的打开 void CText1Dlg::ShowPic() { if(m_path =="") //判断图片路径是否存在 { return; } hwnd = GetDlgItem(IDC_pic); hDesDC = hwnd->GetDC()->m_hDC; hSrcDC = CreateCompatibleDC(hDesDC); hBitmap=(HBITMAP)LoadImage(AfxGetInstanceHandle(),m_path,IMAGE_BITMAP,0,0, LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION); GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm); SelectObject(hSrcDC, hBitmap); hwnd->GetClientRect(&rect); ::SetStretchBltMode(hDesDC,COLORONCOLOR); ::StretchBlt(hDesDC, rect.left, rect.top, rect.right, rect.bottom, hSrcDC, 0, 0, bm.bmWidth, bm.bmHeight,+SRCCOPY); UpdateData(false);
灰度图像直方图统计
1.灰度图像直方图统计实习报告 一、实习目的 在学习灰度图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用的基础上,应用Photoshop软件和编写灰度直方图统计程序，能初步掌握图像文件格式读写与图像数据处理，提高学生兴趣和编程能力，巩固所学知识。 二、实习内容 1.实习数据 E:\ 数字图像处理\实习一\Lena.raw 2.利用Photoshop显示图像的灰度直方图，从直方图上了解图像平均明暗度和对比度等信息。 3.要求利用C或C++语言编写灰度图像直方图统计的程序。 三、实习步骤 1.使用Photoshop显示直方图。 （1）点击“文件”-->“打开”，打开一幅图像，此处选取“lena.raw”； （2）点击“图像”-->“直方图”，显示图像的直方图；
（3）对图像做增强处理，例如选择“图像”-->“调整”-->“自动对比度”对图像进行灰度拉伸，然后再显示直方图，观察它的变化。 2.用C或C++编写显示直方图的程序。 具体代码如下： #include "stdio.h" #include "windows.h" void main() { FILE *fp; //文件类指针
fp=fopen("lena.raw","rb"); //打开二进制文件 if (fp==NULL) { printf("文件已损坏，请重新打开。 \n"); } else printf("文件已打开，已经生成.txt文档，请查看。\n"); BYTE PIXEL[512*512]; fread(PIXEL,1,512*512,fp);//二进制文件读取 fclose(fp);//关闭文件 int HistogramStat[256]; for(int i=0;i<256;i++) HistogramStat[i]=0;//赋初值 for (i=0;i<512*512;i++) { int a=PIXEL[i]; HistogramStat[a]++; } //统计像素个数 fp=fopen("灰度直方图.txt","rb"); fprintf(fp,"图像灰度，像素个数\n"); for (i=0;i<256;i++) { if (HistogramStat[i]!=0) fprintf(fp,"%5d,%5d\n",i,HistogramStat[i]); } fprintf(fp,"像素个数为0的已被省略。");//输出内容 } 四、思考题 1灰度直方图可以反映出一幅图像的哪些特性？ 答：（1）表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度出现的次数，而未反映像素所在的位置。即丢失了像素的位置信息。 （2）与图像之间的关系式多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同的图像可能有相同的直方图。 （3）一幅图像可分为多个子区域，子图直方图之和为整图的直方图。 2灰度直方图有何用途？编程实现一种灰度直方图应用的程序。 答：（1）用于判断图像量化是否恰当。 （2）用于确定图像的二值化阈值。 （3）计算图像中物体的面积。 （4）计算图像信息量H（熵）。 3在本次实习的基础上，试编写直方图均衡的程序。 五、实习心得体会
图像特征提取综述
图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别，下面是图像特征的一些特性： 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合，本质上是图像像素的子集，能将区域分开。边缘形状是任意的，实践中定义为大的梯度的像素点的集合，同时为了平滑，还需要一些算法进行处理。角 顾名思义，有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上，分析边缘的走向，如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测，直接计算图像梯度的高度曲率（合情合理）。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构，很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体，例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线，每个脊像素都有脊宽度，从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来，表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征：颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，但是不能很好捕捉局部特征。 优点：不受旋转和平移变化的影响，如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点：不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 适用于难以自动分割的图像，最常用的颜色空间：RGB和HSV。 匹配方法：直方图相交法（相交即交集）、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，一个示例如下图：其中有8个直方条，对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。
图像的直方图是图像的重要统计特征
图像的直方图是图像的重要统计特征，它可以认为是图像灰度密度函数的近似。直方图虽然不能直接反映出图像内容，但对它进行分析可以得出图像的一些有用特征，这些特征能反映出图像的特点。当图像对比度较小时，它的灰度直方图只在灰度轴上较小的一段区间上非零，较暗的图像由于较多的像素灰度值低，因此它的直方图的主体出现在低值灰度区间上，其在高值灰度区间上的幅度较小或为零，而较亮的图像情况正好相反。通常一幅均匀量化的自然图像的灰度直方图在低值灰度区间上频率较大，这样的图像较暗区域中的细节常常看不清楚。为使图像变清晰，可以通过变换使图像的灰度动态范围变大，并且让灰度频率较小的灰度级经变换后，其频率变得大一些，使变换后的图像灰度直方图在较大的动态范围内趋于均化。事实证明，通过图像直方图修改进行图像增强是一种有效的方法。 均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节常常看不清楚。为了使图像清晰，可将图像的灰度范围拉开，并且让灰度频率较小的灰度级变大，即让灰度直方图在较大的动态范围内趋于一致。 前面介绍的直方图均衡化处理方法从实验效果看还是很不错的，从实现算法上也可以看出其优点主要在于能自动整幅图像的对比度，但具体的增强效果也因此不易控制，只能得到全局均衡化处理的直方图。在科研和工程应用中往往要根据不同的要求得到特定形状的直方图分布以有选择的对某灰度范围进行局部的对比度增强，此时可以采用对直方图的规定化处理，通过选择合适的规定化函数取得期望的效果。 a=imread('花.jpg'); subplot(2,2,1); imshow(a); title('原始图像'); subplot(2,2,2); a=rgb2gray(a); imhist(a); title('原始图像直方图'); subplot(2,2,3);
实验-数字图像的直方图统计
实验二数字图像的直方图统计 一、实验目的 1．了解对灰度图像进行直方图统计的基本原理； 2．掌握用VC编程实现直方图统计的方法； 3．在微机上调试程序； 5. 分析数字图像直方图的特点。 二、实验原理 图像的直方图 图像的（灰度统计）直方图是一个一维的离散函数。它的定义为： 设s k为图像f(x,y)的第k级灰度值，n k是f(x,y)中具有灰度值s k的象素的个数，n是图像象素总数，则： p s(s k)= n k/n k=0，1， ，L-1 称为图像f(x,y)的直方图。 这里p s(s k)代表原始图中第k个灰度级的出现概率。以n k为自变量，以p s(s k)为函数，得到的曲线就是图像的直方图，在实际中常常直接将对第k个灰度级的统计值n k作为图像的直方图。 它提供了原图灰度值的分布情况，也可以说给出了一幅图所有灰度值的整体描述。 对灰度图像进行直方图统计的程序流程图如图2-1所示。 图2-1 灰度图像直方图统计流程 三、实验前准备 1．预习本实验中关于数字图像直方图统计的有关内容； 2. 预习VC中添加对话框的步骤和方法； 3．了解本实验的目的和实验内容。 四、实验内容 1．在实验一的基础上读入并显示一幅数字图像； 2．编写对灰度图像进行直方图统计的程序，并将结果显示在屏幕上。 五、实验报告要求 1．总结对灰度图像进行直方图统计的过程，比较不同的图像其直方图特性；
2．对实验结果进行分析。 六、参考步骤和程序 在实验一的基础上，进行如下操作： 1、点击ResourceView，右键点击Dialog，选Insert Dialog 在属性对话框中将ID改为 ID_HIST，对话框名称改为“直方图” 2、在工具栏中点“插入”－“新建类”，输入类名，并选Base Class为CDialog，Dialog ID为 ID_HIST。这样就将对话框和类联系起来了，在该对话框中拖入一Edit控件，将其ID 设为IDC_HISTSHOW； 3、快捷键“Ctrl＋W”，出现MFC ClassWizard对话框，在Messages栏中分别选 WM_INITDIALOG和WM_Paint，再点击“Add Function”，即将对话框初始化和画图函数加入对话框类之中。 4、在Hist.h文件“public:”下面输入如下变量定义： LONG m_lCount[256]; char* m_lpDIBBits; LONG m_lWidth; LONG m_lHeight; int m_iIsDraging; CDlgIntensity(CWnd* pParent = NULL); 5、打开Hist.cpp程序，在CHist::OnInitDialog()函数中“// TODO: Add extra initialization here” 前将如下代码拷贝进去： unsigned char* lpSrc; LONG i; LONG j; 6、在“// TODO: Add extra initialization here”后将如下代码拷贝进去： CWnd* pWnd=GetDlgItem(IDC_HISTSHOW); pWnd->GetClientRect(m_MouseRect); pWnd->ClientToScreen(&m_MouseRect); CRect rect; GetClientRect(rect); ClientToScreen(&rect); m_MouseRect.top-=rect.top; m_MouseRect.left-=rect.left; m_MouseRect.top+=25; m_MouseRect.left+=10; m_MouseRect.bottom=m_MouseRect.top+255; m_MouseRect.right=m_MouseRect.left+256; for(i=0;i<256;i++) { m_lCount[i]=0;
用Excel做数据分析——直方图
用Excel做数据分析——直方图 使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，这其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。下面将对以上功能逐一作使用介绍，方便各位普通读者和相关专业人员参考使用。 注：本功能需要使用Excel扩展功能，如果您的Excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。 某班级期中考试进行后，需要统计各分数段人数，并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。
以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格，再以此表格为基础建立数据统计直方图。使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务。 操作步骤 1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据要求单列，确认数据的范围。本实例为化学成绩，故数据范围确定为0-100。 2.在右侧输入数据接受序列。所谓“数据接受序列”，就是分段统计的数据间隔，该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。这些值应当按升序排列。在本实例中，就是以多少分数段作为统计的单元。可采用拖动的方法生成，也可以按照需要自行设置。本实例采用10分一个分数统计单元。 3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后，出现属性设置框，依次选择：
输入区域：原始数据区域; 接受区域：数据接受序列; 如果选择“输出区域”，则新对象直接插入当前表格中; 若选择“累计百分率”，则会在直方图上叠加累计频率曲线; 4.输入完毕后，则可立即生成相应的直方图，这张图还需要比较大的调整。
绘制数字图像灰度直方图实验报告MATLAB实现
数字图像处理 实验报告 实验一绘制直方图 学号 姓名 日期
实验一绘制直方图 一、实验内容 1、编程绘制数字图像的直方图。 2、直方图均衡处理。 二、实验步骤 1、设计思想或者流程图。 灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 2、源程序并附上注释。 clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('1.jpg');%读入JPG彩色图像文件 imshow(PS)%显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp');%将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS);%灰度化后的数据存入数组 %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS);%测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256);%预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end figure,bar(0:255,GP,'g')%绘制直方图 title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') %三，直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5);%将Sk归到相近级的灰度for i=1:256 GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i)));%计算现有每个灰度级出现的概率
图像目标提取及特征计算
摘要 对图像进行研究和应用时，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些部分常被称为目标或对象 目标或对象特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 本课设需要解决的问题是，利用阈值分割方法，对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法，而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。 关键词：阈值分割，边缘检测，像素点
1 绪论 目标的特征提取是图像处理和自动目标识别(ATR)中的一个重要的研究课题，是解决图像识别问题的难点和关键。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。
2 设计原理 2.1 常用的特征提取的方法 提取图像空间关系特征可以有两种方法：一种方法是首先对图像进行自动分割，划分出图像中所包含的对象或颜色区域，然后根据这些区域提取图像特征，并建立索引；另一种方法则简单地将图像均匀地划分为若干规则子块，然后对每个图像子块提取特征，并建立索引。 本课程设计是采用的第一种方法，即先对该图像进行分割，得到提取那个目标后的二值图像，计算该目标的面积、周长、中心坐标等三个参数。阈值分割采用的是全局阈值分割方法，而面积、周长的计算则是先通过将图像转换成二值图像，在通过计算二值图像像素点的方式求取。其中计算周长时，先需要对二值图像进行边缘检测，然后再统计其像素点。 2.2 阈值分割原理 图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。 2.2.1 阈值分割思想和原理 阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图
编程实现计算图像直方图、图像熵解析
数字图像处理实验报告——图像常用格式及显示 武汉大学 2016.04
1 实验内容 本实验报告主要介绍 主要内容 1. 理解灰度映射原理； 2. 掌握灰度映射计算方法； 3. 理解图像直方图的定义； 4. 理解图像直方图的作用； 5. 理解图像熵的定义及作用; 6. 掌握图像直方图计算方法； 7. 掌握图像熵的计算方法； 8. 进一步熟悉图像文件256色、24位真彩色BMP图像格式； 9. 进一步熟悉Visual C＋＋ 6.0编程界面，及使用方法； 10. 熟悉Visual C＋＋中绘图函数方法； 11. 编程完成计算图像几种灰度映射； 12. 编程实现计算图像直方图、图像熵； 13. 编程绘制图像直方图； 14. 根据不通灰度映射处理观察图像直方图变化； 15. 总结实验过程（实验报告）：编程、调试、结果、分析、结论。 主要目的 1. 建立相关实验环境：从指定服务器指定位置拷贝实验相关材料，包括：实验要求，实例程序，示例图像，VC＋＋6.0程序，实验相关幻灯片； 2. 使用实验一建立的简单多文档应用程序框架及、图像夺取和显示功能，进一步熟悉图像的格式及显示，熟悉图像的组织和存储方式。 3. 编写图像线性灰度映射： 4. 编写图像直方图统计程序： 5. 观察图像直方图 主要函数说明 1.void CZhangyanImageView::OnProcessZhifangtu() 函数目的：在用户界面中添加直方图处理，并添加函数在.cpp文件中 函数参数说明：建立直方图处理函数 2.void CZhangyanImageView::OnProcessLinetran() 函数目的：在用户界面中添加灰度变换处理，并添加函数在.cpp文件中函数参数说明：建立灰度变换处理函数 主要代码注释 1.灰度变换函数代码 CZhangyanImageDoc* pDoc = GetDocument();//定义引用doc的指针ASSERT_V ALID(pDoc); unsigned char * pBits=pDoc->m_pBits;//把文件中的m_pBits赋予pBits int nWidth=pDoc->imageWidth; int nHeight=pDoc->imageHeight;//定义整形的image图片宽和高
数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告
实验一图像的基本操作和基本统计指标计算 一、实验目的 熟悉MATLAB图像处理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基础上，本课程主要依靠图像处理工具箱验证和设计图像处理算法。对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理工具箱也是学号本课程的必经之路。 了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。 了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。 二、实验主要仪器设备 （1）台式计算机或笔记本电脑 （2）MATLAB（安装了图像处理工具箱，即Image Processing Toolbox(IPT）) （3）典型的灰度、彩色图像文件 三、实验原理 （1）将一幅图像视为一个二维矩阵。 （2）利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。 ①调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。例如“I=imread(‘tire.tif’);”。其基本格式为：“A=imread(‘filename.fmt’)”，其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt 为图像文件格式的扩展名。 ②调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。例如“imwrite(A,’test_image.jpg’);”。其基本格式为“imwrite(a,filename.fmt)”。 ③调用imshow函数显示图像。例如“imshow(‘tire.tif’);”。其基本格式为：I为图像矩阵，N为显示的灰度级数，默认时为256。 （3）计算图像有关的统计参数。 四、实验内容 （1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像文件。 （2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。 五、实验步骤 （1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像Italy.jpg。 （2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息：主要包括Filename(文件名)、FileModDate(文件修改时间)、Filesize(文件尺寸)、Format(文件格式)、FormatVersion （格式版本）、Width（图像宽度）、Height（图像高度）、BitDepth（每个像素的位深度）、ColorType （彩色类型）、CodingMethod（编码方法）等。 （3）利用“像素和统计处理”函数计算读入图像的二维相关系数（corr2函数）、确定像素颜色值（impixel函数）、确定像素的平均值（mean2函数）、显示像素信息（pixval函数）、计算像素的标准偏移（std2函数）等。 要求：参照例题2.1，对图像J加均值为0、方差为0.01的高斯白噪声形成有噪图像J1，即“J1=imnoise(J,’gaussian’,0,0.01);”，求J1的像素总个数、图像灰度的平均值、标准差、J和J1的互协方差和相关系数、J和K的互协方差和相关系数。