DSP數(shù)字圖像處理實驗課設(shè)要點

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1、所屬課程名稱 題 目 分 院 專業(yè)班級 學(xué)生姓名 指導(dǎo)教師 華東交通大學(xué)理工學(xué)院 課程設(shè)計報告書 DSP原理及應(yīng)用 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)設(shè)計 電信分院 12通信2班 余志強 李 杰 第一章 課程設(shè)計內(nèi)容及要求 第二章 程序設(shè)計原理 2.1 數(shù)字圖象處理基本原理 2.2 數(shù)字圖像處理常用方法 2.3 圖象灰度處理的基本原理 2.4 圖象的反色原理和實現(xiàn) 2.5 灰度圖象二值化原理及意義 第三章 程序設(shè)計步驟 第四章 總結(jié) 第一章 課程設(shè)計內(nèi)容及要求 一、設(shè)計內(nèi)容 1 了解數(shù)字圖象處理的基本原理 2 學(xué)習(xí)灰度圖象反色處理技術(shù) 3學(xué)習(xí)灰度圖象二值化

2、處理技術(shù) 第二章 程序設(shè)計原理 2、 1 數(shù)字圖像處理的基本原理 數(shù)字圖像處理是指將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并利用計算機(jī)對其 進(jìn)行處理的過程。圖像處理最早出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 50 年代，當(dāng)時的 電子計算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計算機(jī)來處理圖 形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于 20 世 紀(jì) 60 年代初期。 早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量， 它以 人為對象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是 質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方 法有圖像增強、復(fù)原、編碼、壓縮等。 2、 2 數(shù)字圖像處理常用方法： 1 ）圖像變

3、換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理， 涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立 葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域 的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有 效的處理 （如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理） 。 目前新 興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它 在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。 2 ）圖像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量 （即比特數(shù)） ， 以便節(jié)省圖像傳輸、 處理時間和減少所占用的存儲 器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真 條件下進(jìn)行。

4、編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技 術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。 3 ）圖像增強和復(fù)原：圖像增強和復(fù)原的目的是為了提高圖像的 質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像 降質(zhì)的原因， 突出圖像中所感興趣的部分。 如強化圖像高頻分量， 可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖 像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解， 一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型” ，再采用某種濾波方法， 恢復(fù)或重建原來的圖像。 4 ）圖像分割：圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖 像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征

5、 有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理 解的基礎(chǔ)。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法， 但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分 割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之 5 ）圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最 簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的 描述方法采用二維形狀描述， 它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。 對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研 究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積 描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。 6 ）圖像分

6、類（識別） ：圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇， 其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn) 行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng) 典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類， 近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖 像識別中也越來越受到重視。 2.3 圖像的灰度化處理的基本原理 將彩色圖像轉(zhuǎn)化成為灰度圖像的過程成為圖像的灰度化處理。 彩色圖像中的每個像素的顏色有 R、 G、 B 三個分量決定， 而每個 分量有 255 中值可 取， 這樣 一個像 素點 可以 有 1600 多萬 （255*255*255 ）的

7、顏色的變化范圍。而灰度圖像是 R、 G、 B 三 個分量相同的一種特殊的彩色圖像，其一個像素點的變化范圍為 255 種，所以在數(shù)字圖像處理種一般先將各種格式的圖像轉(zhuǎn)變成 灰度圖像以使后續(xù)的圖像的計算量變得少一些。灰度圖像的描述 與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度 等級的分布和特征。圖像的灰度化處理可用兩種方法來實現(xiàn)。 1）使求出每個像素點的 R、 G、 B 三個分量的平均值，然后將 這個平均值賦予給這個像素的三個分量。 （ 2） 根據(jù) YUV 的顏色空間中， Y 的分量的物理意義是點的亮度， 由該值反映亮度等級，根據(jù) RGB 和 YUV 顏色空間的變化關(guān)系

8、可 建立亮度 Y 與 R、 G、 B 三個顏色分量的對應(yīng)： Y=0.3R+0.59G+0.11B,以這個亮度值表達(dá)圖像的灰度值 。 2.4 圖像的反色原理 對于彩色圖像的 R、 G、 B 各彩色分量取反的技術(shù)就是圖像的反色 處理，這在處理二值化圖像的連通區(qū)域選取的時候非常重要。如 物體連通域用黑色表示，而二值化后的物體連通域圖像可那是白 色的，而背景是黑色的，這時應(yīng)手動選取圖像的反色處理或有程 序根據(jù)背景和物體連通域兩種顏色的數(shù)量所占比例而自動選擇是 否選擇選取圖像的反色處理。 2.5 灰度圖像二值化原理及意義 作為一種高效智能的人機(jī)交互手段，身份證的快速識別技術(shù)可以

9、廣泛的應(yīng)用于公民身份核查、暫住人口調(diào)查、旅店業(yè)登記核查、 罪犯追逃等公安業(yè)務(wù)當(dāng)中，大大提高了工作人員的錄入速度，減 少了用戶的等待時間，提高了工作效率。由于身份證圖像背景復(fù) 雜，由激光防偽陰影網(wǎng)格線及各種版面噪聲構(gòu)成；且因激光防偽 標(biāo)志和打印條件的千差萬別，再加上身份證圖像質(zhì)量偏差，給身 份證的字符識別帶來了很大的困難。必須經(jīng)過預(yù)處理，除去大量 的噪聲信號，才能更好的進(jìn)行字符的定位、分割，以及識別。而 二值化是預(yù)處理中非常重要的一步，也是最為關(guān)鍵的一步，它直 接影響到 OCR 系統(tǒng)的性能。 研究者在分析和討論了多種圖像二值 化的優(yōu)缺點后，在吸取各種方法優(yōu)點的基礎(chǔ)上，提出了一種

10、新的 身份證掃描圖像的二值化方法——嵌入式多閾值動態(tài)自適應(yīng)的二 值化方法。 圖像二值化是圖像處理中的一項基本技術(shù)，也是很多圖像處理技 術(shù)的預(yù)處理過程。在顆粒分析、模式識別技術(shù)、光學(xué)字符識別 (OCR)、醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化中的切片配準(zhǔn)等應(yīng)用中，圖像二值化是 它們進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要技術(shù)。由于圖像二值化過程將會損失 原圖像的許多有用信息，因此在進(jìn)行二值化預(yù)處理過程中，能否 保留原圖的主要特征非常關(guān)鍵。在不同的應(yīng)用中，圖像二值化時 閾值的選擇是不同的。因此，自適應(yīng)圖像閾值的選取方法非常值 得研究。研究者對圖像二值化方法進(jìn)行了討論，在此基礎(chǔ)上提出 了一個新的圖像二值化算法。該算法基于

11、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論，較好 地保留了圖像二值化時原圖的邊緣特征。 圖像的二值化處理就是講圖像上的點的灰度置為 0 或 255，也就 是講整個圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。即將 256 個亮度等級的灰 度圖像通過適當(dāng)?shù)拈y值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部 特征的二值化圖像。在數(shù)字圖像處理中，二值圖像占有非常重要 的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現(xiàn)而構(gòu) 成的系統(tǒng)是很多的，要進(jìn)行二值圖像的處理與分析，首先要把灰 度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于再對圖像做進(jìn)一 步處理時，圖像的集合性質(zhì)只與像素值為 0 或 255 的點的位置有 關(guān)，不再涉及像素的多級值，使處理

12、變得簡單，而且數(shù)據(jù)的處理 和壓縮量小。為了得到理想的二值圖像，一般采用封閉、連通的 邊界定義不交疊的區(qū)域。 所有灰度大于或等于閥值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度 值為 255 表示，否則這些像素點被排除在物體區(qū)域以外，灰度值 為 0，表示背景或者例外的物體區(qū)域。如果某特定物體在內(nèi)部有 均勻一致的灰度值，并且其處在一個具有其他等級灰度值的均勻 背景下，使用閥值法就可以得到比較的分割效果。如果物體同背 景的差別表現(xiàn)不在灰度值上 （比如紋理不同） ， 可以將這個差別特 征轉(zhuǎn)換為灰度的差別，然后利用閥值選取技術(shù)來分割該圖像。動 態(tài)調(diào)節(jié)閥值實現(xiàn)圖像的二值化可動態(tài)觀察其分割圖像的具

13、體結(jié) 果。 第三章 程序設(shè)計步驟 1、首先，在PC機(jī)的D盤新建目錄“ tu ,并把“l(fā)ena64.bmp”拷 貝到該目錄下。然后啟動 CCS 2.0用Project/Open打開 “Exp12_cpu1” 目錄下 “exp12.pjt” 工程文件；并雙擊 “exp12.pjt” 及“Source可查看源程序；并加載“ exp12.out”； 2、在源程序“exp12..c”中，在三個“i=0”處設(shè)置三個斷點；（如 下圖所示）； 血時心自國圖日圓也 拿hl - 」i -面”1 O*bn. _| D*ptndt Peq" 二J BSF/BW 口由 」G*h*r*u* Fi l

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16、/Graph/Image打開一個圖形觀察窗口，以觀察程序載入 的“ lena64.bmp”圖像，該圖彳應(yīng)保存在“ D: \Tu”目錄中；按 下圖設(shè)置該圖形觀察窗口，觀察變量 y,為64*64的二維數(shù)組; Di splay Type Image Graphic 氯 Di splay RGB Yes DATA 64 84 Image Origin Bottom Left Gr^ph Title Color Space Interleaved Data Sources Start Address Page Linei Fer Display Pixels

17、Per Line Byte Packing to Fill 32 Bits No Bits Per Pixel 8 (256 Color Falette) Or我y Scale。 256 Colors Status Bar Display On 5、單擊“ Run”，程序運行到第一個斷點處停止 Cursor Mode Data Cursor * Fl19 T _J 力 fil^^ "_J旨4E - 總 wlZ—U (Ub.. I - ? - ■ p.istlul Pt c- i * UJisw^trcj 二 fF” O 1 hie： l_jl XiwsJvidfe 支

18、1-) Li-hrwiifi _J f jiJTCf 1*2 wz.通 1n?2 X^.l ILJ V— ikB ■ =1 liiJec r4 6、單擊“Run”，程序運行到第二個斷點處停止，這時可在圖形觀察 窗口中，觀察到原圖象經(jīng)反色處理后的結(jié)果圖象 川“ I _J ：ttL -Fi Ik -」 a 總 W1工 "二1 二馬餐米八日4用Fjfe i + _| F:Le: .. IoicIulIb LI hit-KT L =_J ：r - -i i-r 皿 H 4 ** wUhL iUH j] H以。1 7、單擊“Run”，程序運行到第三個斷點處停止；這時

19、可在圖形觀察 窗口中，觀察到原圖象經(jīng)二值化處理后的結(jié)果圖象，本程序中，二值 化處理閥值設(shè)為128 . n*h-r 3現(xiàn)束 ■ D141FA 12o-19O.：l 0141FE 04C4S3 口142 口 1 L"二 0H2DL MM口口 0142D4 3cD4 口 142口6 總皿口口 UH7D9(叫1口17H DM2DE 5X nn4?in &t(= i 3 I J5力 -ft-OJBZtS -Fjt LJ 3^Hhlfi*ll Fl 」.”.■:C總！ _| WiScT tit id Fil E： UJ 工 -|^| libr kt i b-r -_J

20、 Sawcf j Jp棺 4 -工 i a.i U -w Mt 圖 1 iaJkr rad 8、關(guān)閉各窗口，本實驗結(jié)束。 第四章總結(jié) 每一次的課設(shè)總能給我很多感觸。 雖然之前每個學(xué)期都會做課設(shè)，但 是經(jīng)歷一次就會有更多的收獲。作為一個當(dāng)代大學(xué)生，我明白想要在 將來的社會立足，就得學(xué)會思考，學(xué)會動腦，學(xué)會學(xué)習(xí)。這次課程設(shè) 計之后，我深深明白課程設(shè)計不僅是對前面所學(xué)知識的一種檢驗， 而 且也是對自己能力的一種提高。 這個學(xué)期做過7次CCS的仿真實驗。對于一個新的實驗內(nèi)容，我并 不是很適應(yīng)。但是在同學(xué)的幫助下，然后通過上網(wǎng)查找資料，結(jié)合實 驗課本我開始慢慢進(jìn)入狀態(tài)。 漸漸地，我能

21、夠較為順利的建立好仿真模型圖。 當(dāng)然這期間經(jīng)歷過很 多失敗。我的基礎(chǔ)本來也不是很扎實，所以這些對我來說，需要花更 多的時間去調(diào)試。最后能夠把自己的照片處理成符合課設(shè)要求， 這樣 使我對原來 CCS 軟件使用更加熟練。 在整個操作過程中也不可避免 地出現(xiàn)了一些問題。例如編程調(diào)試，圖片效果不明顯。在李杰老師的 指導(dǎo)下，我理解 CCS 的精髓，并完成了課設(shè)。 我參考了許多書籍及 資料，對此報告進(jìn)行完善。 不僅完成了報告，還起到了進(jìn)一步學(xué)習(xí)了 CCS 軟件的使用，這對于以后學(xué)習(xí)工作都會有很大的幫助。 在此要 感謝我們的指導(dǎo)老師 老師和熱心同學(xué)（ 等人）對我悉心的指導(dǎo)， 感謝老師及那些熱心的同學(xué)給我的幫助。 讓我得以較為順利地完成此 次的課程設(shè)計。在設(shè)計過程中，我學(xué)會了獨立思考，養(yǎng)成查閱資料的 習(xí)慣，使自己學(xué)到了不少知識，雖也經(jīng)歷了不少艱辛，但收獲更是巨 大。我明白很多道理，培養(yǎng)了我獨立工作的能力，樹立了對自己工作 能力的信心， 這些對我個人今后的人生學(xué)習(xí)工作都有著非常重要的影 響。 相對薄弱的動手能力也得到了大大提高， 我也充分體會到了在創(chuàng) 造過程中探索的艱難和成功時的喜悅。 由于本人基礎(chǔ)不是很好， 所以導(dǎo)致整個實驗報告不那么完美。 也難免 沒有差錯。懇請老師幫忙指正，我一定好好改正。爭取在以后的學(xué)習(xí) 工作中不犯同樣的錯誤。謝謝！