二维灰度图像的统计分析及DWT处理.docx
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二维灰度图像的统计分析及DWT处理.docx
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二维灰度图像的统计分析及DWT处理
《基础强化训练》设计报告
题目:
二维灰度图像的统计分析及DWT处理
专业班级:
通信0805
学生姓名:
指导教师:
武汉理工大学信息工程学院
2010年7月17日
《基础强化训练》设计任务书
学生姓名:
专业班级:
通信0805
指导教师:
工作单位:
信息工程学院
题目:
二维灰度图象的统计分析及DWT变换处理
课程设计目的:
1较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法;
2能够运用相关软件进行模拟分析;
3掌握基本的文献检索和文献阅读的方法;
4提高正确地撰写论文的基本能力。
课程设计内容和要求
1采集一幅像素大于64*64黑白图像;
2常规的数学统计数据处理:
计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差,并绘出灰度直方图;
3采用[DWT(离散小波变化)]对图像进行分析
初始条件:
1MATLAB软件。
2数字信号处理与图像处理基础知识。
时间安排:
第18周周一:
安排任务
19~20周:
仿真设计(鉴主13楼计算机实验室)
第20周周六:
完成(答辩,提交报告,演示)
指导教师签名:
年月日
系主任(或责任教师)签名:
年月日
目录
摘要I
AbstractII
1数据采集2
1.1图像的选取2
1.2图像的读取2
1.3转换成灰度图片2
1.4灰度值的获取3
2数据统计处理5
2.1均值计算5
2.1.1原理介绍5
2.1.2仿真结果5
2.2标准差计算6
2.2.1原理介绍6
图2.2程序6
2.2.2仿真结果6
2.3方差计算6
2.3.1原理介绍6
2.3.2仿真结果7
3离散小波变换8
3.1原理介绍8
3.2仿真结果8
3.3小波反变换9
4总结11
参考文献12
摘要
1980年美国的CleveMoler博士研制的MATLAB环境(语言)对控制系统的理论及计算机辅助设计技术起到了巨大的推动作用。
由于MATLAB的使用极其容易,不要求使用者具备高深的数学与程序语言的知识,不需要使用者深刻了解算法与编程技巧,且提供了丰富的矩阵处理功能,因此控制理论领域的研究人员很快注意到了这样的特点。
尤其MATLAB应用在电厂自动化专业的毕业设计的计算机仿真上,更体现出它巨大的优越性和简易性。
本次基础强化训练的目的在于较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法,能够运用相关软件进行模拟分析。
通过对采集的图像进行常规的数学统计数据处理和计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差,并绘出灰度直方图;最后进行离散小波变化,从而达到本次强化训练的目的。
关键词:
MATLAB离散小波变换频谱分析
Abstract
TheUnitedStatesin1980,Dr.CleveMolerTheMATLABdevelopmentenvironment(language)onthecontrolsystemtheoryandcomputer-aideddesigntechnologyhasplayedagreatroleinpromoting.AsaresultoftheuseofMATLABisveryeasy,doesnotrequireuserstohaveadvancedmathematicsandprogramminglanguageknowledge,usersdonotneedadeepunderstandingofalgorithmsandprogrammingskills,andprovidesarichmatrixofprocessingfunctions,sothefieldofcontroltheoryresearchersarequicklynotedthatsuchcharacteristics.Inparticular,MATLABusedinpowerplantautomationdesigngraduateprofessionalcomputersimulation,butalsoitsimmensesuperiorityandsimplicity.
Thebasisofthistrainingisaimedatamorecomprehensiveunderstandingofcommonlyuseddataanalysisandprocessingprinciplesandmethodsrelatedtotheuseofsimulationsoftware.Imagescollectedthroughamathematicalroutinestatisticaldataprocessingandcalculationofthepixelgray-scaleimagesshouldbethemean,standarddeviation,variance,andhistogrammapping;finaldiscretewaveletchanges,soastoachievetheenhancedThepurposeofthetraining.
Keywords:
MATLABDiscretewavelettransformSpectrumanalysis
1数据采集
MATLAB为用户提供了专门的函数从图像格式的文件中读写图像数据,这种方法不像其他编程语言一样需要编写复杂的代码,只需要简单地用几条MATLAB提供的函数即可。
1.1图像的选取
MATLAB可以支持很多很多图片的文件格式,例如﹡cur、﹡bmp、﹡hdf、﹡ico、﹡jpg、﹡tif、﹡gif、﹡pcx等。
我选择了一幅JPG格式的图片,如图1所示:
图1.1选择的图象
1.2图像的读取
用于读写图像数据的函数有imread(从图像格式的文件中读取数据)和imwrite(将数据写入图像格式的文件)。
这里我用到的是imread,主要是用到图像文件的读取。
利用函数imread实现图像文件的读取操作如下:
即将存在D:
\*\MATLAB7\work里的图片“guji.jpg”写入MATLAB中。
需要先打开运行MATLAB,然后在File里面新建M-File文件,再将读写图片数据的程序输进去即可。
程序如下:
图1.2程序
如果运行之后在MATLAB主页面里显示有错误的话就需要重新回到M-File的页面里面对程序进行修改然后才可以运行;如果运行之后在MATLAB主页面里面没有错误显示就可以看到如下图2的对话框,里面显示了原始图像。
图1.3运行后显示的图象
1.3转换成灰度图片
需要先打开运行MATLAB,然后在File里面新建M-File文件,再将转换成灰度图片的程序输进去即可。
程序如下:
图1.4程序
如果运行之后在MATLAB主页面里面没有错误显示就可以看到如下图3的对话框,里面显示了转换后的灰度图像。
图1.5转换前后的图象
1.4灰度值的获取
直方图是一个显示灰度或索引图像亮度分布情况的图表,它是图像分析中用来说明图像灰度分布的图形。
函数库中对图像的直方图的绘制用的函数是imhist,其格式是:
imhist(I,n)或imhist(X,map)。
说明:
imhist(I,n)其中,n为指定的灰度级数目,缺省值为256;imhist(X,map)就算和显示索引色图像X的直方图,map为调色板。
用stem(x,counts)同样可以显示直方图。
下面为具体绘制图像直方图的程序:
图1.6程序
运行以上的程序以后,如果程序有错误的话,会在MATLAB的主页面里显示出来;如果没有错误也可以在MATLAB的主页面查看显示的结果。
上图程序运行的结果如下图4所示:
图1.7灰度值的显示
2数据统计处理
由于在应用图片的方面,对图像各项参数的要求不同,所以要对图片进行适当的数据处理,来考察图片的不同参数。
均值,标准差,方差就是图像的一些相关的参数,可以用作对图片的质量来作评价。
均值是像素的灰度平均值,它反映了图像的平均亮度,如果均值适中,则目视效果良好;标准差作为衡量图像信息量的重量指标,反映了灰度偏离灰度均值的程度,标准差越大,则灰度级分布越分散,图像中所有灰度级出现的概率越趋于相等,则包含的信息越趋于最大。
下面进行具体分析。
2.1均值计算
2.1.1原理介绍
均值计算的原理较简单,在MATLAB的函数库中表示均值的函数是mean2,其格式是mean2(),括号里面就是待处理待分析的信号。
由于均值反映了图像的平均亮度,所以这个指标是非常重要的。
程序如下:
图2.1程序
2.1.2仿真结果
运行以上编写号的程序。
若程序有错误,则会在MATLAB的主页面里显示出来;若没有错误,则会出现如下所示的结果:
对灰度值的统计结果为:
均值
5
2.2标准差计算
2.2.1原理介绍
在MATLAB的函数库中表示标准差的函数为std2,其格式是std2(),括号里面就是待处理待分析的信号。
由于标准差反映的是偏离灰度均值的程度,如果彼岸准差越大,则说明灰度级越大,则图像包含的信息就越多。
下面为具体计算图像标准差的程序,程序如下:
图2.2程序
2.2.2仿真结果
运行以上的程序以后,如果程序有错误的话,会在MATLAB的主页面里显示出来,然后对程序加以改正;如果没有错误也可以在MATLAB的主页面查看显示的结果。
上图程序运行的结果如下所示:
标准差
63.2153
2.3方差计算
2.3.1原理介绍
进行方差计算时,调用的是函数库里面的sum函数,其格式是sum((X(1,:
:
)-mean2(X)).^2)/length(X);,括号里面的X就是待处理待分析的信号。
下面为具体计算图像方差的程序:
图2.3程序
2.3.2仿真结果
运行以上的程序以后,如果程序有错误的话,会在MATLAB的主页面里显示出来;如果没有错误也可以在MATLAB的主页面查看显示的结果。
上图程序运行的结果如下所示:
方差:
图2.4方差
3离散小波变换
小波变换是现代谱分析工具,它既能考察局部时域过程的频域特征,又能考察局部频域过程的时域特征,因此即使对于非平稳过程,处理起来也得心应手。
它能将图像变换为一系列小波系数,这些系数可以被高效压缩和存储,此外,小波的粗略边缘可以更好地表现图像,因为它消除了DCT压缩普遍具有的方块效应。
3.1原理介绍
小波的应用主要是信号的处理,其中最典型的应用是小波图象压缩。
另外,小波在诸如信号去噪、特征提取等多方面均有成功的应用。
下面为具体计算图像离散小波变化的程序:
图3.1程序
3.2仿真结果
如果运行之后在MATLAB主页面里显示有错误的话就需要重新回到M-File的页面里面对程序进行修改然后才可以运行;如果运行之后在MATLAB主页面里面没有错误显示就可以看到如下图5的对话框:
图3.2离散小波变化后的图象
3.3小波反变换
idwt、idwt2分别实现一维、二维反DWT变换。
调用格式是:
X=idwt(cA,cD,'wname')%由近似分量cA和细节分量cD经小波反变换重构原始信号X。
'wname'为所选小波函数
X=idwt(cA.cD,Lo_R,Hi_R)%用指定的重构滤波器Lo_R和Hi_R经小波反变换重构原始信号X。
X=idwt(cA,cD,'wname',L)
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)%指定返回信号X中心附近的L个点。
图3.3程序
图3.4离散小波反变化后的图像
4总结
课设的过程是个自我探索、自我学习的过程,其中,我不仅学到了专业的知识,也提升了自己的学习能力。
虽然开始的时候不知道从何入手,该怎么样达到要求,完成设计,但是经过一步步的摸索和总结,最后总算完成了这次任务。
这次基础强化训练主要是让我们学习使用MATLAB,利用对图像的处理来学习MATLAB这个软件。
这是我第一次接触MATLAB,还好这是门很简单的语言,编程风格非常随意,一个下午的时间就一进能够很熟练的编写大部分程序了。
通过强化训练,我认识到了MATLAB功能非常的强大,使得我们在使用的时候用户直接调用这些库函数并赋予实际参数就能解决实际问题,具有极高的变成效率。
我也熟悉了MATLAB的工作环境,可以很熟练的对MATLAB进行常规的操作。
这次课设收获很大,学习了MATLAB编程。
编程用去了很多时间,从完全不懂到能进行模拟的程序,其中需要自己学习很多东西,并在很短的时间内融会贯通,考验了自己的学习能力。
参考文献
[1]陈怀琛主编.《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》.电子工业出版社.2004.06
[2]贺兴华等著.《MATLAB7.X图像处理》.人民邮电出版社.2006.11.01
[3]王洪元主编.《MATLAB语言以及在电子信息工程中的应用》.清华出版社.2004.12
[4]赵树杰编著.《数字图像处理》.西安电子科技大学出版社.2000.03
[5]EdwardW.Kamen.《应用Web和MATLAB的信号与系统基础》.电子工业出版社,2002
[6]吴新余,邹井泉,沈元隆.《信号与系统——时域、频域分析及MATLAB软件的应用》.电子工业出版社,1999
[7]SimonHaykin,BarryVanVeen.SignalsandSystems.PrintintheUnitedStatesofAmerica,2002
[8]C.L.LiuandJaneW.S.Liu,LinearSystemAnalysis.McGraw-HillInc.,1975
[9]A.V.Oppenheim,et.al,SignalsandSystems,PrenticeHall,Inc.1997
[10]S.J.MasonandH.J.Zimmermann.ElectronicCircuits,Signals,andSystems.JohnWilyandSons,Inc.,1999
本科生基础强化训练成绩评定表
姓名
性别
专业、班级
题目:
二维灰度图象的统计分析及DWT变换处理
答辩或质疑记录:
成绩评定依据:
最终评定成绩(以优、良、中、及格、不及格评定)
指导教师签字:
年月日
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- 关 键 词:
- 二维 灰度 图像 统计分析 DWT 处理