媒体信号变换.doc

媒体计算方法课程 实验总结报告 实验名称： 媒体信号变换 学 号： 姓 名： 日 期： 2014.11.12 格式要求：一级标题为四号黑体，正文为仿宋四号字体，1.5倍行距，图要有图注，表要有表头，字体均为小四黑体。建议使用插入题注的方式进行自动编号。 一、实验目的 1、实验目标 以图像媒体为例，对指定的图像数据进行读取与显示，对图像进行灰度变换、空域滤波、傅里叶变换、频域滤波等信号变换处理，体会图像空域和频域信号的表示与变换方法。 2、实验涉及到的学习内容 灰度变换、空域滤波、傅里叶变换、频域滤波。 二、实验具体完成情况 1、总体实验方案 对实验涉及到的内容逐一进行操作，改变函数的参数，观察实验的结果。 2、具体技术途径 使用matlab工具进行实验。 3、实验结果与分析 （1）图像灰度变换 a) 利用imadjust函数对图像进行灰度变换，体会参数设置不同时得到的不同灰度变换效果。其中函数代码为 g=imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)改变imadjus函数中各个参数，结果如图1所示： 图 1 采用imadjust函数进行空域滤波结果 b) 计算图像颜色直方图，并对其进行均衡化处理，函数imhist得到图像s的直方图，再通过函数histeq即可进行直方图的均衡化。核心代码如下： imhist(s,256) g=histeq(s,256) 实验得到结果如图2所示： 图 2 直方图均衡 （2）图像空域滤波 a) 对图像添加噪声，用中值滤波法、邻域平均法对图像进行平滑处理，核心代码如下： fn=imnoise(k,salt pepper,0.2); gm=medfilt2(fn); gms=medfilt2(fn,symmetric); gmi=medfilt2(fn,indexed); w=fspecial(average,[7 7]); g=imfilter(fn,w); 得到结果如图3所示： 图 3 平滑去噪 b) 用prewitt算子、sobel算子、拉普拉斯算子实现对图像的锐化处理，改变参数设置，对各算子的锐化效果进行比较，核心代码如下： w1=fspecial(prewitt); w2=fspecial(sobel); w3=fspecial(laplacian); gd=imfilter(q,w1); gr=imfilter(q,w2); gs=imfilter(q,w3); 结果如图4所示： 图4 图像锐化结果 （3）图像傅里叶变换 对图像进行傅里叶变换，显示傅里叶频谱，将频谱中心由原点移到频率矩形的中心。对变换后的图像进行傅里叶逆变换，比较逆变换后的图像与原图像的差别，核心代码如下： F=fft2(f); W=abs(F); Fc=fftshift(F); S=log(1+abs(Fc)); q=real(ifft2(F)); 结果如图5所示： 图5（3） 图像傅里叶变换 （4） 图像频域滤波 构建频域高斯低通滤波器，采用频域滤波的方法，对原图像进行频域滤波处理；将频域滤波的结果与直接在空域进行高斯滤波的效果进行对比。 首先执行没有填充的滤波，构造高斯低通滤波器，分别进行频域滤波和空域滤波，核心代码如下： sigma=10; w=fspecial(gaussian,[M N] ,sigma); gd=imfilter(f,w); [M,N]=size(f); [f,revertclass]=tofloat(f); F=fft2(f); H=lpfilter(gaussian, M,N,sigma); G=H.*F; g=ifft2(G); g=revertclass(g); 结果如图6所示： 图6 无填充频域滤波与空域滤波对比 然后执行有填充的滤波，构造高斯低通滤波器，分别进行频域滤波和空域滤波，核心代码如下： PQ=paddedsize(size(f)); Fp=fft2(f,PQ(1),PQ(2)); Hp=lpfilter(gaussian,PQ(1),PQ(2),2*sigma); w=fspecial(gaussian,[PQ(1) PQ(2)] ,sigma); gd=imfilter(f,w); Gp=Hp.*Fp; gp=ifft2(Gp); gpc=gp(1:size(f,1),1:size(f,2)); gpc=revertclass(gpc); 结果如图7所示： 图7有填充