数字图像处理

实验一 MATLAB数字图像处理初步

一、显示图像

1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中；

2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；

3．利用imshow()函数来显示这幅图像；

实验结果如下图：

源代码：

＞＞I=imread('lily.tif')

＞＞ whos I

＞＞ imshow(I)

二、压缩图像

4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；

5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。

6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。

7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；

8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；

9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。

其中9的实验结果如下图：

源代码：

4~6(接上面两个) ＞＞I=imread('lily.tif')

＞＞ imfinfo 'lily.tif'；

＞＞ imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);

＞＞ imwrite(I,'lily.bmp');

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数字图像处理 ————肤色检测

学 院 电气信息工程 专 业 电子信息工程 班 级姓 名 学 号 指导教师

一、设计思路

肤色检测原理是根据皮肤的固有色彩，在图像中选取相对应的颜色范围作为皮肤颜色。给定一幅包含人像的彩色图像，将其转换至其它表色系，利用肤色检测算法将皮肤区域以二值图像的形式检测出来并对比算法效果。在本次课程设计中，我们组确定将图像分别转换到HSV表色系和YCbCr表色系下，然后将不同表色系下的图像分别转换成相应的二值图，对比观察图像转换结果，以得到实验的实验结论。

1）HSV表色系下的肤色检测原理

HSV表色系包含三个属性：图像的色调(Hue)，即表示相应的颜色；饱和度(Saturation)，即表示颜色的纯度；亮度(Value)，即颜色的亮暗程度。所以该表色系是分别对图像的色调，饱和度和亮度进行描述的，根据皮肤的固有色调可以提取出皮肤区域。

图像从Rgb表色系转换到hsv表色系固定公式如下：

V?max(R,G,B)

(G,B,)V]/?V,?[V?minR S??0,V?0?

?60(G?B)/SV,?60(2?(B?R)/SV),??H??60(4?(R?G)/SV),

?0?H?360,??V?RV?GV?B V?0H?0

2）YCbCr表色系下的肤色检测

YCbCr颜色空间将色彩表示为三个分景。即亮度Y，蓝色色度Cb和红色色度Cr。YCbCr表色系中将亮度信息与色彩信息分开，充分考虑了RGB三个分量在视觉感觉中的不同重要性而确定的。

图像从Rgb表色系转换到YCrCb表色系的转换公式为：

?Y??16??65.738129.05725.064??R?????1????Cb?128??37.945?74.494112.439????256???G? ?Cr??128??112.439?94.154?18.285??B?????????

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                内容：   数字图像读取  

 学院：测绘科学与技术学院

                班级：测绘工程1203班  

                姓名：     长孙建坤    

数字图像读取基础实习报告

一．实习目的

    通过编写程序实现图像数据的读写，掌握IPT中图像读写的方法，为后续图像处理打下基础。

二．实习内容  

  1.了解数字图像的存储原理，并实现对数字图像的处理；

  2.熟悉MATLAB环境，在MATLAB命令框实现基本图像的读取、显示等功能；

  3.建立M文件，实现图片的读取、显示、处理和储存。

三．实习原理

  1.数字图像的存储原理：

一幅灰度图像可表示为一个2-D的MN的矩阵，M和N分别为图像的行数和列数：

   

在矩阵F中的每个元素称为像素（或像元，Pixel），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。

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1 引言

哈希函数( Hash Functions) 不可逆的提取原始数据 的数字摘要( Digest) , 具有单向性、脆弱性等特点, 可保 证原始数据的唯一性与不可篡改性. 各种哈希函数已在 信息检索与管理、数据认证等领域中得到了成功的应 用. 随着多媒体信息服务的不断普及和深入, 传统哈希 函数已无法满足多媒体信息管理和保护的需求.

(1) 多媒体的感知冗余需要有针对性的摘要技术.

传统哈希函数仅具有数据压缩性, 不能消除多媒体感知 内容上的冗余. 因此, 需要根据人类感知系统特性对多 媒体信息进行感知抽象, 在保留内容的同时, 得到精简 的摘要[ 1] .

(2) 多媒体数字化表示( Digital Presentation) 与该媒 体内容( Multimedia Content) 之间的多对一映射特性, 要 求内容摘要具有感知鲁棒性. 而传统哈希函数对任何数 字表示改变都是脆弱的. 因此, 必须研究对内容保持操

作( contentpreserved operat ion) 鲁棒, 而对内容篡改敏感 的多媒体认证方法[ 2] .

因此, 必须根据多媒体区别于一般计算机数据的特 性, 研究满足多媒体内容压缩性、感知鲁棒性的多媒体 单向摘要算法与技术. 感知哈希( Perceptual Hashing) 逐 渐成为多媒体信号处理与多媒体安全及其相关领域的 研究热点.

2 感知哈希函数的定义

多媒体信息区别于一般数据的特性, 是由人类认知 多媒体的心理过程所决定的. 根据认知心理学理论, 该心 理过程是对多媒体信息的加工过程, 有以下几个阶段: 感 觉输入、知觉内容、提取和认知辨识[ 3] . 如表1 所示. ( 1) 感知, 是人类通过感觉器官获得客观事物的有

意义印象的过程, 包括感觉和知觉.

( 2) 感觉, 是客观事物的个别属性通过感觉器官在

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数字图像处理与分析

课程设计

20## ~ 20##学年第二学期

院（系）         计算机科学与通信工程                 

专业             计算机科学与技术                     

班级             计算机1201                           

学号                                     

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数字图像处理作业

                        ——图像恢复

                                            

                                  

                                  

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计算机与信息工程学院验证性实验报告

专业：通信工程        年级/班级：20##级      20##—20##学年第一学期

一、实验目的

进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。

了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。

二、实验要求

(1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。

(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：

I=imread('electric.tif');

J = imnoise(I,'gauss',0.02);              %添加高斯噪声

J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);     %添加椒盐噪声  

ave1=fspecial('average',3);              %产生3×3的均值模版

ave2=fspecial('average',5);              %产生5×5的均值模版

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