实战演练篇教材课程.pptVIP

实战演练之一 1.课题题目 基于模糊集理论的图像增强算法研究 2.任务布置 （1）掌握数字图像的预处理方法； （2）掌握图像增强的基本概念和常用算法； （3）学习掌握模糊集的理论和方法，设计基于模糊集理论 的图像增强算法； （4）掌握Matlab软件的使用和编程，完成上述算法的软件实现和验证 课题要求： 三人一组，分工协作；一周时间内完成；课题报告一份;3.完成步骤 （1）查阅本课题有文献； （2）采集低质的彩色图像或对采集到的彩色图像进行加噪处理； （3）常用的图像增强算法及实现； （4）使用Matlab软件工具实现算法，并用样本检验其有效性； （5）撰写报告。 4.自我阐述 课题小组根据分工和研究步骤分别阐述，时间15分钟，老师及其他学生提问5分钟。;5.实例讲解 基于模糊增强算子的经典算法——Pal算法 一．基本原理 J.M.B.Prewitt在1970年首次表示物体的图像子集可以看作模糊集，这是向图像模糊理解的第一次靠近。 S.K.Pal等人在1981年提出一种新隶属度函数和模糊增强算子分别对图像进行了对比度增强和X射线图像的边缘检测，其算法如下:;(1)根据增强目的和图像的不同，设置式(1)中隶属度的参量，全体组成的平面即是模糊特征平面，为图像中最大的象素值，其中和分别是指数型和倒数型模糊因子，满足的一个特殊的灰度级称为渡越点。模糊参数的选择与渡越点的选择有关，而且渡越点满足: ; (2)通过变换将图像从空间域变换到模糊域: (3) 模糊增强算子(INT)的回归调用修正隶属度: ; 模糊增强的关键在于用模糊增强算子通过增大大于0.5的隶属度值而减小小于0.5的隶属度值，从而减小G的模糊性。模糊增强算子在模糊集G上产生另一模糊集。其中 定义为的T多次调用。在极限情况下，当 时，产生一个二灰度级(二值)的图像。为了避免细节信息的丢失和模糊图像增强的不足，根据不同的增强目的和图像，通常选择为1,2或3。 ;（4）通过反变换，产生新灰度级式，从而将数据从模糊域变换到图像的空间域: ;二． 用MATLAB实现基于模糊增强算子的图像模糊增强 1. 软件流程图;3 试验结果比较分析 未经处理的原始图像清晰度一般，但整体颜色的亮度不是太好，有点偏暗，尤其是边缘提取的效果不是很好。 利用模糊增强算子对原始图像进行模糊增强后，看起来比原始图像更清晰，各个细胞内部的纹路与细胞核也变的清晰了很多，图像内部每一个物体的边缘都得到了明显的增强，同时图像失真较小，很平滑；并且可选择性，适用范围更广泛。; 总的来说，直方图均衡化、中值滤波和模糊增强算法都能使图像得到增强。但直方图均衡化处理后的图失真比较大，不够平滑，中值滤波对清晰度一般并且没有明显噪声点的图像增强效果较差。 经典的Pal算法也存在缺陷；进而还有改进的模糊增强方法，具有更好良好的平滑性和可选择性，并且它的计算量不大，耗时不长。;实战研究之二 1.课题题目: 图像中的噪声分析及其复原方法的比较研究 2.任务布置: （1）了解并掌握常用的图像复原方法在采集图像中的应用 （2）理解常用的典型图像复原方法的原理 （3）在Windows平台下通过软件，利用几种常用的图像复原 方法对采集图像进行去噪，并对去噪结果进行比较分析。 课题要求： 三人一组，分工协作；一周时间内完成；课题报告一份。 ;3.完成步骤 （1）查阅相关资料总结含噪图像复原技术研究的发展状况 （2）对常用的含噪图像复原方法进行深入研究 （3）掌握和比较图像复原方法典型方法的原理及优缺点 （4）用软件编程实现拟定复原方法的采集图像去噪处理 （5）撰写报告。 4.自我阐述 课题小组根据分工和研究步骤分别阐述，时间15分钟，老师及其他学生提问5分钟。;5.实例讲解 （1）中值滤波方法 中值滤波使用一个矩形区域的窗口。不同的中值滤波过程, 中值滤波器的滤窗大小不同（本文采用滤窗大小为）。同时当判断滤窗中心的像素是噪声时,该值用中值代替,否则不改变其当前像素值,这样用滤波器的输出来替代像素处(即目前滤窗中心的坐标)的值。;中值滤波程序流程图如下：;中值滤波的具体代码 zz