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MATLAB与工程计算 课 程 设 计 报 告 专 业 电气工程及其自动化 班 级 电气一班 学 号学生姓名 罗迪庚 指导教师 马玉良、高云园 学 期 大二下学期 完成日期 2016/7/1 大作业一： 题目内容 取2幅真彩色图像（已提供），按照所给的算法生成图像变形效果的AVI文件。 原理分析 图像变形技术是指将一副图像A平滑地变换为另一幅图像B的方法，它实质上是将原图像平滑地变换到目标图像的一种数学变换。它是一种非常有效的视觉效果，常被用在教育及娱乐业上。图像变形的思路与技术方案有多种，其中有一个重要分支是Morphing技术。其思想是指定一个变换，该变换把第一幅图像变形成为第二幅图像。它的逆变换把第二幅图像变形为第一幅图像。由变形而生成的图像序列中，前面部分很象第一幅原始图像，中间部分既象第一幅原始图像又象第二幅图像，后面部分则很象第二幅图像。显然，图像变形不但是图像在空间域 上的变换，同时也是在时间域 上的变换。本作业的目的是利用图像变形算法产生图像A逐渐变换到图像B的过程中的每一“祯”图像，并将由变形而生成的图像序列生成一个视频文件（如AVI格式）。 设图像A与B的空间域描述函数为 和 ，其中 表示像素点的位置，而 和 则表示该位置像素点的值（可以是灰度值或RGB色彩值）。则每次变形变换产生的“一祯”图像是A图像和B图像的线性组合： ，其中 表示经过变换的时间。这个公式即是图像变形技术的基础。需要注意的是，不能将像素点值直接相加，而应该将它的RGB分量求出后（灰度图像的RGB分量值是互相相等的），再利用上面的公式分别计算新像素点的RGB分量并合成为新像素点的值。Matlab?中提供了一个名为imlincomb的函数，它可以实现多幅图像的线性组合，该函数的实现中考虑了上述分量的计算问题。它的原形为： ，其中 为组合系数， 为各个被组合的图像数据（各个图像尺寸相同）。组合结果图像为： 程序流程图 开始 开始 读入图像文件A和B，变形为 A - B f = LoadImage(A) 读入图像文件A和B，变形为 A - B f = LoadImage(A) g = LoadImage(B); 创建一个 AVI 动画文件 创建一个 AVI 动画文件avi = CreateAVIFile t = 0.00 t = 0.00 图像变形h(x,y) = (1-t) * f(x,y) + t * g(x,y) 图像变形h(x,y) = (1-t) * f(x,y) + t * g(x,y) 将变形后的图像加入 将变形后的图像加入AVI文件，使之成为“一祯”AddFrame(avi,h) 处理下一祯（ 处理下一祯（step 为可以调节的时间步长）t = t + Step t = 1.00 t = 1.00 生成最终的 生成最终的AVI文件SaveAVIFile(avi) 结束 结束 四、实验结果 五、结果分析和小结 以视频播放的方式，图像实现变换的过程，营造出一种多彩变换的视觉效果，真实而立体。 附录 f=imread(face1.jpg); g =imread(face2.jpg); avi = avifile(a.avi); t = 0.00; while (t = 1.00) h=imlincomb(1-t,f,t,g); avi=addframe(avi,h); t = t + 0.025; end; avi = close(avi); 大作业二： 题目内容 编程实现灰度图象的直方图均衡化算法。在图像上image1进行实验。（若干需要用到的函数：imread、imshow、size，可help之。） 二、原理分析 图像的直方图：由一副图像（一般是灰度图像）上的各个灰度值（灰度值在0-255之间）出现的次数（概率）绘图而成 直方图均衡化：是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。理想的图像其直方图分布是比较均衡的，如图3比图1对比度增强，表现在直方图分布上图4比图2要均衡。直方图均衡化实际上就是通过处理，使得一副效果欠佳的图像的直方图能够尽量分布均衡，从而使得处理后的图像对比度增强的技术。 直方图计算：计算图像各个灰度值的概率 L 是图像中所有的灰度数，n 是图像中所有的像素数, p 实际上是图像的直方图，归一化到 [0,1]。 累计概率计算 把 c 作为对应于 p 的累计概率函数, 定义为： c 是图像的累计归一化直方图，简言之，c（i）的物理意义是灰度值=i的像素出现的概率。 3）直方图均衡化处理 我们创建一个形式为 j= T(i) 的变换，其中，i、j分别