光学图像处理作业——崔铮

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1、2010年春季学期研究生课程考核（实验报告）考核科目现代光电子技术实验学生所在院（系）航天学院21系学生所在学科物理电子学学生姓名崔铮学号10S021050学生类别非委培考核结果阅卷人光学图像数字化处理1.实验目的通过实验教学进一步加深研究生对光学图像产生的基本理论和技术的理解，培养学生的创新意识和创新能力。掌握视景仿真和图像处理软件的操作，奠定研究生实际工作中分析问题和解决问题的能力。2.实验设备（软件）实验仪器设备主要有：计算机、视景仿真软件和Matlab图像处理软件。3.实验原理（1）视景仿真技术视景仿真技术作为一种新技术,已

2、应用于航空航天、现代制造业、产品展示、医疗、城市规划、工艺模拟、水利等领域,具有科学直观、可视性强、及时更新、互动性等特点。景象系统的制作过程可以简单概括为如图1所示的两个部分，模型生成部分使用三维建模软件MultiCreator，生成含干扰、目标、背景等多个开放式文件的模型库；图像生成部分使用仿真平台Vega和编程语言VisualC++6.0，由Vega界面软件配置仿真场景信息，如环境、窗口、运动方式、通道、视场角等；最后使用编程语言编写视景驱动程序，载入模型，生成实时红外图像。图1仿真系统流程（2）噪声分析噪声一般简单可划分为加

3、性噪声和乘性噪声，人们研究最早、最广、也最成熟的是加性噪声，加性噪声较乘性噪声易于抑制。散斑（speckle）噪声是一种乘性噪声。相干激光雷达强度像主要受散斑噪声影响，其概率密度函数服从指数分布。一些重要噪声的概率密度函数（PDF）：①高斯噪声Gaussiannoise①瑞利噪声Rayleighnoise②爱尔兰（伽马）噪声Erlang（Gamman）noise③指数分布噪声exponetialnoise④均匀分布噪声uniformnoise⑥脉冲噪声（椒盐噪声）impulse(salt-and-pepper)noise（3）噪声抑

4、制一般方法噪声抑制主要有空域处理和频域处理两类。一般空域滤波直接针对图像分辨率不高的图像。主要有均值滤波、中值滤波、加权均值滤波、多级中值滤波等。其中模板大小和形状的选择对去噪效果有较大影响。频域滤波主要有通过衰减指定图像傅立叶变换或小波变换等变换中高频成分的范围实现的。典型的利用傅立叶变换的低通滤波器有：理想低通滤波器（ideallowpassfilter）、巴特沃思低通滤波器（Butterworthlowpassfilter）和高斯低通滤波器。（4）图像分割基本思想图像分割主要根据图像在各个区域的不同特性，对其进行边缘或区域上的

5、分割，从中提取出所关心的目标。图像分割算法必须符合：分割产生的所有区域之和包括了原始图像中的所有像素；分割后的结果互不重叠；分割后的各个区域有其独立的特性；分割后的区域是一个连通集。图像分割是依据亮度值的两个基本特性：不连续性和相似性。基于亮度的不连续性分割图像，如图像的边缘检测等。依据事先制定的准则将图像分割为相似的区域，如门限处理、区域生长、区域分离和聚合等。4.实验步骤（1）通过视景仿真软件观察视场不同时的红外和可见光图像，获得图像数据。（2）利用Matlab软件，读取图像数据，并对获得的图像数据进行添加高斯、椒盐、指数分布等

6、噪声实验，观察加入噪声前后的图像及其直方图，观察激光雷达仿真图像的直方图。（3）采用中值滤波和均值滤波进行图像去噪实验，观察两种方法的去噪效果。（4）采用Sobel和LOG算子进行边缘检测实验，观察两种方法的边缘检测效果。（5）应用Matlab软件，进行图像处理，获得除上面（1）-（4）提及算法的处理结果。5.实验原始数据、处理结果与分析(1)获得原始图像数据通过视景仿真软件观察可见光和红外图像，各获得一幅图像数据，并将其裁剪成大小为256×256像素，如图1所示。(a)可见光图像(b)红外图像图1原始图像(2)添加噪声实验分别对两

7、幅图像添加均值为0，方差为0.01的高斯噪声，如图2所示。(a)可见光图像(b)红外图像图2添加高斯噪声图像分别对两幅图像添加噪声密度为0.05的椒盐噪声，结果如图3所示。(a)可见光图像(b)红外图像图3添加椒盐噪声图像分别观察加入噪声前后的图像及其直方图，如图Error!Referencesourcenotfound.所示。原始图像加高斯噪声图像加椒盐噪声图像(a)可见光图像原始图像加高斯噪声图像加椒盐噪声图像(b)红外图像图4各图像的直方图分析：图像中含有高斯噪声或椒盐噪声，必然引起图像质量的下降。高斯噪声的均值会对整幅图像的

8、亮度产生影响，如果均值大于零，则会造成图像变亮，反之，使图像变暗。高斯噪声的方差反映了图像中含有噪声的程度，方差越大，说明图像中的噪声越大，图像退化更严重，图像质量更低。要求了解噪声特性，尤其掌握高斯噪声中方差和均值对图像的作用。椒盐