DIP实验一 灰度运算及几何变换.docxVIP

数字图像与视频处理课程第一次作业姓名： 刘予琪 班级： 自动化16 学号： 21105404142 日期： 2014年3月14日 摘 要：利用MATLAB对图像灰度级数以及对像素的算术运算、几何变换，使用最邻近、双线性、双三次三种插值方法得到了放大后的图像，而且使图像旋转 到指定角度，学习了MATLAB在DIP中的运用，更深的理解了DIP的原理与方法。 BMP图像格式简介1.1简介BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。1.2BMP格式结构位图文件头(bmp?file?header)：?提供文件的格式、大小等信息?位图信息头(bitmap?information)：提供图像数据的尺寸、位平面数、压缩方式、颜色索引等信息?? 调色板(color?palette)：可选，如使用索引来表示图像，调色板就是索引与其对应的颜色的映射表??位图数据(bitmap?data)：图像数据区把lena 512*512图像灰度级逐级递减8-1显示2.1实验方法 对原图像的灰度值除以后用matlab自带的floor函数取整，得到128到2灰度级别的图像。2.2源程序见附录2.3灰度级8-1显示的图像结果分析：在灰度级数较高的时候，基本看不出有什么区别，而当灰度级到16以下时可以明显看出图像的清晰度急剧下降。计算lena图像的均值方差3.1matlab自带函数Matlab中预设了对矩阵求平均数函数mean2和求标准差函数std2，可以直接求出图像的均值与方差。3.2计算结果 mean_lena = 99.0512stdsqu_lena = 2.7960e+003结果分析：由直方图可大概看出灰度分布以100左右近似对称分布，均值为99是符合直方图分布的结果。把lena图像用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048 4.1.1 最近邻法 最近邻法就是找到距离原图放大至指定大小后最近的点作为缩放图该点的灰度。程序见附录放大结果结果分析：最邻近法的速度最快，但是在边缘可以很明显的看到锯齿。 4.2.1双线性法 双线性法对最近邻法进行了改进，利用离需要插值的点最近的4个点从行和列两个方向上作加权算法，兼顾了4个点的值得出结果。 4.2.2程序见附录 4.2.3 放大结果 结果分析：画面边缘的锯齿较最近邻法有很大的优化，而且计算速度也比较快。 4.3.1双三次法 在双线性法的基础上又进行了改良，利用了需插值的点附近的16个点，进行一系列矩阵运算进行插值，在大大增加精度时也使计算量呈几何数增长。 核函数为 4.3.2程序见附录 4.3.3放大结果 结果分析：得到细节部分与双线性插值的结果区别不是很明显，但是计算的时间要长了很多，将循环部分写成一个函数对提高速度有很大帮助。5. 把lena和elain图像分别进行水平shear（参数可设置为1.5，或者自行选择）和旋转30度，并采用用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048 5.1仿射变换 对图像做尺度、旋转、平移和偏移操作，实质就是进行仿射变换，即用图像的矩阵去乘仿射变换的矩阵T，把图像上的像素重新定位到一个新位置，并为这些新位置赋灰度值，而这个任务可以用灰度内插的方法完成，选择最近邻内插法、双线性插值法和双三次插值法其中之一即可。?对于水平偏移变换，经变换矩阵T=[?]运算后，坐标变为x=v，y=v+w。在本题中，参数sv根据题中要求设为1.5，若将参数1.5的正负号进行变换，也可以得到另一种结果。?对于旋转变换，经变换矩阵T=[?]运算后，坐标变为x=vcosθ?wsinθ，y=vsinθ+wcosθ。 5.2lena图像水平偏移最近邻法 双线性法 双三次法结果分析：与之前插值的结果一样，双线性与双三次要远好于最近邻的插值方法。5.3elain图像旋转 结果分析：三种插值方法中双线性插值的效果最好，双三次反而出现了一些奇怪的纹路，用解方程的方法可能会提升一点效果，但是要使用更多的计算时间。参考文献：[1]图像缩放插值算法以及matlab简单实现（最近邻法、双线性插值法、三次卷积法）/xy-kidult/archive/2013/11/02/3404035.html[2] 《一种基于区域的双三次图像插值算法》 王会鹏，周利莉，张 杰图形图像处理 2010/10[3]冈萨雷斯：《数字图像处理（第三版）》，北京，电子工业出版社，2011年版。源代码：lena=imread(lena.bmp);for i=1:512 for j=1:512 imgBit7(i,j)=floor(lena(i,j)/2); imgBit6(i,j)=floor(lena(