matlab静态图像分割与边缘检测及图像压缩与编码

学 号光电图像处理实验报告 实验三三 静态图像分割与边缘检测 作 者肖剑洪专 业电子科学与技术 学 院物理与电子学院指导老师王晓明 完成时间 2013 12 2 实验三实验三 静态图像分割与边缘检测静态图像分割与边缘检测 一 实验目的一 实验目的 1 学习常用的图像分割与边缘检测方法 并通过实验使学生体会一些主要的 分割算子对图像处理的效果 以及各种因素对分割效果的影响 2 观察图像分割的结果 产生对所讲述理论知识的直观认识 加深对图像分 割与边缘检测相关理论知识的理解 3 掌握常用图象分割及边缘检测方法的算法设计及编程实现 4 学会使用 MATLAB 软件中关于图像分割与边缘检测的函数 二 实验设备二 实验设备 联想图像处理工作站 三 实验内容及要求三 实验内容及要求 1 自己编写 M function 实现图像阈值分割算法 要求该程序能对 256 级灰 度图像进行处理 显示处理前 后图像 2 自己编写 M function 实现利用 Sobel 算子进行图像边缘检测的算法 并 对图像进行检测 显示原图像 处理后的图像 3 调用 Matlab 自带的图像处理函数 用不同的算子对图像进行分割 边缘 检测 比较结果 4 结合以上实验内容 使用 ICETECK DM642 IDK M 实验系统进行相应的动态 视频图像分割及边缘检测 观察结果 四 实验原理四 实验原理 1 图像分割 图像分割是将图像划分成若干个互不相交的小区域的过程 小区域是某 种意义下具有共同属性的像素的连通集合 图像分割有三种不同的途径 区域 法 边界法 边缘法 最常用的是灰度阈值化处理进行的图像分割 0 255 f x yT g x y f x yT 域值 T 的选取直接影响分割的效果 1 直方图双峰域值选择 2 迭代域值选择 迭代思想 选择一个初始估计值 通过某种策略不断改进 调制 新的估 计值 直到满足给定的准则 迭代步骤 选择一个初值估计值 T 一般为最大灰度值和最小灰度值的中间值 使用域值 T 分割图像 得到两组像素 G1 T 和 G2 T 计算两组像素的灰度均值 和 2 计算新域值 T 和 2 2 重复步骤 2 4 直到新域值的改变量小于预先定义的参数 e 3 最大类间方差法 Otsu 思想 将图像中目标和背景看作分属不同类别的像素组成 判别分析法的目标是确定域值使分属不同类别的像素的类间方差最大 1 边缘检测 灰度或结构等信息的突变出称为边缘 在空间域借助微分算子通过卷积来 完成 而空域的微分在离散数字图像可以采用差分来近似 基于一阶导数的边缘检测算子有 Robert 算子 Sobel 算子 Prewitt 算子等 基于二阶导数的边缘检测算子有 Laplace 算子 LOG 算子是一种改进的方式 Sobel 算子为一对模板 五 实验步骤五 实验步骤 1 根据实验内容的要求在 MATLAB 软件中编写相应程序 1 灰度阈值分割实验 使用迭代阈值选择方法 1 2 1 000 121 101 202 101 2 使用 Sobel 算子的边缘检测实验 3 调用 Matlab 已有的图像处理函数 对图像进行分割和边缘检测 a 调用边缘检测函数 edge 并与自己编写的函数运行结果进行比较 b 用其他边缘检测算子和分割方法对图像进行处理 并对结果进行比较 2 调试运行程序 并记录结果 3 结合以上实验内容 使用 ICETECK DM642 IDK M 实验系统进行相应的动态 视频图像增强处理 观察结果 4 完成实验报告 六 实验程序清单和实验结果及分析六 实验程序清单和实验结果及分析 1 图像分割 clear all close all H imread f 1 jpg I rgb2gray H figure 1 imshow I figure 2 imhist I T 120 255 Ibw1 im2bw I T 选择阈值 T 120 255 对图像二值化 figure 3 subplot 1 2 1 imshow Ibw1 T graythresh I 采用 Otsu 方法计算最优阈值 T 对图像二值化 L uint8 T 255 Ibw2 im2bw I T subplot 1 2 2 imshow Ibw2 2 迭代域值选择 clc clear all H imread f 1 jpg I rgb2gray H I double I 255 k1 max max I min min I 2 rows cols size I count1 0 count2 0 for i 1 rows for j 1 cols if I i j 5 255 k1 k2 count1 0 count2 0 for i 1 rows for j 1 cols if I i j k1 count1 count1 1 G1 count1 I I i j else count2 count2 1 G2 count2 I I i j end end end k2 mean mean G1 I mean mean G2 I 2 end figure 1 imshow I figure 2 II im2bw I k2 imshow II 2 边缘检测 clear all close all H imread f 1 jpg I rgb2gray H BW1 edge I sobel BW2 edge I canny BW3 edge I prewitt BW4 edge I roberts BW5 edge I log figure 1 imshow I title Original Image figure 2 imshow BW1 title sobel figure 3 imshow BW2 title canny figure 4 imshow BW3 title prewitt figure 5 imshow BW4 title roberts figure 6 imshow BW5 title log 八 实验思考题八 实验思考题 1 小结一下本实验所用的边缘检测方法 答 边缘检测的基本算子有 一阶 Roberts Cross 算子 Prewitt 算子 Sobel 算子 Kirsch 算子 罗盘算子 二阶 Marr Hildreth 在梯度方向的 二阶导数过零点 Canny 算子 Laplacian 算子Canny 算子 或者这个算子的 变体 是最常用的边缘检测方法 在 Canny 创造性的工作中 他研究了设计 一个用于边缘检测最优预平滑滤波器中的问题 后来他说明这个滤波器能够很 好地被一阶高斯导数核优化 另外 Canny 引入了非最大抑制概念 它是说边 缘定义为在梯度方向具有最大梯度值的点 在一个离散矩阵中 非最大抑制阶 梯能够通过一种方法来实现 首先预测一阶导数方向 然后把它近似到45度的 倍数 最后在预测的梯度方向比较梯度幅度 2 基于微分方法的边缘检测算法的依据是什么 答 一般来说不同区域的交界处构成边缘 同一区域内像素的灰度差较小 而 不同区域像素灰度差较大 因此用微分可以很好地检测满足这种假设的区域边 界 学 号光电图像处理实验报告 实验四 图像压缩与编码 作 者肖剑洪专 业电子科学与技术 学 院物理与电子学院指导老师王晓明 完成时间 2013 12 2 实验四实验四 图像压缩与编码图像压缩与编码 一 实验目的一 实验目的 1 了解图像压缩编码原理 2 掌握常用的图像压缩算法及编程实现 3 学会使用 MATLAB 软件中关于图像压缩编码的函数 二 实验设备二 实验设备 联想图像处理工作站 三 实验内容及要求三 实验内容及要求 1 自己编写 M function 实现图像无损压缩算法 要求该程序能对 256 级灰 度图像进行压缩数据 计算压缩算法的性能 2 自己编写 M function 实现图像有损压缩算法 要求该程序能对 256 级灰 度图像进行压缩数据 计算压缩算法的性能 3 调用 Matlab 自带的图像处理函数 用不同的算法对图像进行压缩编码 比较结果 四 实验原理四 实验原理 图像压缩与编码是在满足一定保真度的要求下 对图像数据的进行变换 编码和压缩 去除冗余数据减少表示数字图像时需要的数据量 以便于图像的 存储和传输 即以较少的数据量有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术 图像压缩编码可分为两类 一类压缩是可逆的 即从压缩后的数据可以完 全恢复原来的图像 信息没有损失 称为无损压缩编码 另一类压缩是不可逆 的 即从压缩后的数据无法完全恢复原来的图像 信息有一定损失 称为有损 压缩编码 传统数据压缩方法的分类 无损压缩包括统计编码 Huffman 编码 Shannon 编码 游程编码 算术编码等 和轮廓编码 有损压缩包括预测编码 脉冲编码调制 PCM Differential PCM AdaptiveDPCM 等 变换编码 DFT DCT KLT WHT 小波变换等 和混合编码 统计编码是根据信源的概率分布特性 分配具有惟一可译性的可变长码字 降低平均码字长度 以提高信息的传输速度 节省存储空间 其基本原理是在 信号概率分布情况已知的基础上 概率大的信号对应的码字短 概率小的信号 对应的码字长 这样就降低了平均码字长度 其中 Huffman 编码具体的编码方 法为 把输入元素按其出现概率的大小顺序排列起来 然后把最末两个具有 最小概率的元素之概率加起来 把该概率之和同其余概率由大到小排队 然 后再把两个最小概率加起来 再重新排队 重复 直到最后只剩下两个概 率为止 变换编码的基本原理是通过数学变换可以改变信号能量的分布 从而压缩 信息量 以傅里叶变换的概念说明合理的变换可以改变信号能量分布的基本原 理 在变换编码中有以下二个问题值得注意 图像变换方法的选取 子图像大 小的选取 传统的 DFT DCT KLT 和经典小波变换等变换编码 在图像变换后 会产生浮点数 因而必须对变换后的数据进行量化处理 这样就产生不同程度 的失真 而新一代的整数小波变换 第二代小波变换 采用提升方法能够实现 整数变换 因而能够实现图像的无损压缩 新的静态图像压缩标准 JPEG2000 中采用了基于提升方法的整数小波变换 五 实验步骤五 实验步骤 1 选择一组合适的原始图像作为测试图像 2 根据设计要求选择合适的图像压缩与编码方法 3 设计压缩与编码算法 4 显示原始图像和压缩重构图像 5 计算压缩的性能指标 压缩率和保真度 6 完成实验报告 六 实验结果及分析六 实验结果及分析 1 利用余弦变换实现图像压缩 DCT 先将整体图像分成 N N 像素块 一般 N 8 即 64 个像素块 再对 N N 块像素逐一进行 DCT 变换 由于大多数图 像高频分量较小 相应于图像高频成分的失真不太敏感 可以用更粗的量化 在保证所要求的图质下 舍弃某些次要信息 实验代码 a imread f 1 jpg I rgb2gray a imshow I title 原始图像 disp 原始图像大小 whos I I im2double I 图像类型存储转换 将图像矩阵转换成双精度类型 T dctmtx 8 离散余弦变换矩阵 B blkproc I 8 8 P1 x P2 T T mask 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B2 blkproc B 8 8 P1 x mask I2 blkproc B2 8 8 P1 x P2 T T figure imshow I2 title 压缩后的图像 disp 压缩图像的大小 whos I2 原始图像大小 Name Size Bytes Class Attributes I 287x287 82369 uint8 压缩图像的大小 Name Size Bytes Class Attributes I2 287x287 658952 double 2 利用小波变换实现图像压缩 clear all a imread f 1 jpg I rgb2gray a imshow I title 原始图像 disp 原始图像I的大小 whos I I im2double I c s wavedec2 I 2 bior3 7 ca1 appcoef2 c s bior3 7 1 ch1 detcoef2 h c s 1 cv1 detcoef2 v c s 1 cd1 detcoef2 d c s 1 ca1 appcoef2 c s bior3 7 1 ca1 wcodemat ca1 440 mat 0 ca1 0 5 ca1 figure image ca1 title 第一次压缩后的图像 dis