数字图像处理实验讲解

数字图像处理实验讲解（精选6篇）

篇1：数字图像处理实验讲解

数 字 图 像 处 理

实 验 指 导 书

信息科学与工程学院电子系

二○○六年

前

言

数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，是电子信息类本科专业的专业课。

本课程侧重于数字图像的基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍；目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法，学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术，具备解决通信领域的图像相关问题的初步能力，为今后的研究与开发打下扎实的基础。

目

录

实验一 常用的图像文件格式与格式转换和图像矩阵的显示方实验二 实验三

法 …………………………………………………………2

傅立叶变换……………………………………………………4 图像增强及编程处理…………………………………………5

实验一 常用的图像文件格式与格式转换和图像矩阵的显示方法

1． 实验目的

熟悉Matlab语言的初步使用；

熟悉常用的图像文件格式与格式转换；

熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）； 熟悉图像矩阵的格式转换 2． 实验内容

练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式间的转换。特别是索引图像与1，4，8，16比特图像的存储与转换。

熟悉下列模块函数 Image file I/O.imread

-Read image file.imwrite

Create and display image

imagesc

Make movie from multiframe indexed image.imshow

-Display image.subimage

-Display multiple images in single figure.truesize

-Adjust display size of image.warp

-Display image as texture-mapped surface.zoom

-Zoom in and out of image or 2-D plot.3． 实验步骤

a.Load cameraman.tif image from your hard disk(using function imread).b.Show the image in a figure window(using function image or imshow).c.Draw a brightness bar on the right side of the image(using function colorbar).d.Get image data from the current figure(axes)(using function getimage).e.Show the gray level of the image between 64 to 128(using function imagesc).f.Make a movie from a 4-D image(load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).object.g.Draw the cameraman image on a cylinder(using function warp).Question: how to show the cameraman like this

Requirement: write a report to do the experiment from a to g.实验二

傅立叶变换

1．实验目的

熟悉傅立叶变换的概念和原理； 理解Fourier变换的意义。

2．实验内容

用Fourier变换算法对图像进行Fourier变换； 评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。

3．实验步骤

<1>产生如图所示图像f1(x,y)（128×128 大小，暗处=0，亮处=255），用MATLAB中的fft2函数对其进行FFT；

<2>同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图；

<3>若令f2(x,y)=（-1）

xy f1(x,y)，重复以上过程，比较两幅图像的幅度谱的异同，简述理由；

<4>若将f2(x,y)顺时针旋转45度得到f3(x,y)，试显示FFT(f3)的幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较；

<5>评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。

4.实验报告

<1>简述实验目的及原理；

<2>给出实验代码，并加以注释； <3>对实验现象加以说明和讨论。

实验三

图像增强及编程处理

1． 实验目的

观察数字图像增强的效果； 熟悉数字图像增强的一般方法；

掌握数字图像增强的一般方法的Matlab编程实现。2． 实验内容

使用Photoshop观察数字图像增强的效果； 练习和掌握图像增强的Matlab编程。

熟悉下列模块函数 Image enhancement.histeq

Adust imae intensity values or colormap.Image noising.imnoise

-Add noise to an image.Image filtering

medfilt2

-Perform 2-D median filtering.ordfilt2

Perform 2-D adaptive noise-removal filtering.3． 实验步骤

<1> 使用Photoshop观察数字图像增强的效果 a.对比度增强

1)在Photoshop中打开一黑白灰度图像文件。

2)在图像菜单中选直方图项，观察原始图像的直方图。

3)在图像菜单调整子菜单中选亮度/对比度项，调节对比度滑块，观察图像变化。

4)在图像菜单中选直方图项，观察处理后图像的直方图，并同（2）中的直方图比较。b.灰度变换

1)在Photoshop中打开一黑白灰度图像文件。

2)在图像菜单中选直方图项，观察原始图像的直方图。3)在图像菜单调整子菜单中选反相项，观察图像变化。

4)在图像菜单中选直方图项，观察处理后图像的直方图，并同（2）中的直方图比较。5)画出灰度变换曲线。

6)在编辑菜单中选返回项，恢复原始图像。

7)在图像菜单调整子菜单中阈值项，调节阈值色阶滑块，观察图像变化。

8)在图像菜单中选直方图项，观察处理后图像的直方图，并同（2）中的直方图比较。9)画出灰度变换曲线。

c.直方图均衡化

1)在Photoshop中打开一黑白灰度图像文件。

2)在图像菜单中选直方图项，观察原始图像的直方图。3)在图像菜单调整子菜单中选色调均化项，观察图像变化。

4)在图像菜单中选直方图项，观察处理后图像的直方图，并同（2）中的直方图比较。

d.图像平滑

1)在Photoshop中打开一黑白灰度图像文件。

2)在图像菜单中选直方图项，观察原始图像的直方图。

3)在滤镜菜单模糊子菜单中选进一步模糊项，观察图像变化。

4)在图像菜单中选直方图项，观察处理后图像的直方图，并同（2）中的直方图比较。5)在编辑菜单中选返回项，恢复原始图像。

6)在滤镜菜单模糊子菜单中选高斯模糊项，观察图像变化。

7)在图像菜单中选直方图项，观察处理后图像的直方图，并同（2）中的直方图比较。8)在Matlab Help菜单中, 选Demos项。

9)打开ToolboxesImage Processing项，选Noise Reduction Filtering，并运行。

10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3，比较原始图像、受噪声污染图像、滤波后图像。11)改变参数，重做（10）。

12)选其他图像，重做（10）-（11）。

13)思考何种滤波器对抑制何种类型噪声更有效，邻域大小对抑制噪声效果及图像模糊程度的影响。

<2> 图像增强的Matlab编程

a.Load cameraman.tif image from your hard disk(using function imread).b.Show the image in a figure window.c.Show the histogram of the image(using function imhist).d.Enhance the contrast of the image using histogram equalization.e.Show the histogram of the image after processing.f.Compare the qualities of two images and makes a discussion about them.g.Add noises, such as gaussian, salt&pepper, speckle noise into the image respectively.Compare with the influence of the different Means and Variance.h.Remove the added noise from the image by function medfilt2, ordfilt2 and wiener2 respectively.Compare the qualities of the original images with the processed images and discuss the effect of the methods.Requirement:

Write a report to do the experiment.Make sure the report includes the discussion about the experiment.If the report just is a copy from others, the report will have a zero mark.

篇2：数字图像处理实验讲解

实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。

二、实验原理和方法

(1) Raw格式到BMP格式的转换：

Raw格式：Raw格式文件是按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小(矩阵大小)。RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储。

BMP格式：BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。BMP文件由文件头、信息头、颜色表、数据区四个部分组成。

做Raw格式文件到BMP格式文件的转化，先要为BMP格式文件申请四部分的内存：文件头，位图信息头，颜色表，图象数据，然后根据输入值以及Raw文件信息，BMP格式文件信息计算出这几部分的值，赋给他们，写到BMP文件中去。

(2) 灰度图象的线性拉伸：

灰度变化是点运算，将原图象的每个像素的灰度值改成线性变化之后的灰度即可。

灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。灰度变换方程如下：

该方程为线性方程。式中参数 为输入图像的像素的灰度值，参数 为输出图像的

灰度值。

设原图象的灰度范围为[a,b],变化之后的范围为[a’,b’]，则：

fA=(b’-a’)/(b-a)

fB=-(b’-a’)/(b-a)*a+a’

如果算出来的值大于255，则让它等于255，小于0则让其等于0。

(3) 局部处理(3*3高通滤波，3*3低通滤波)：

局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。经过处理后，目标像素的值为经过特定算法计算后所得的结果。

实际上都是利用卷积来实现的，卷积往往用一个矩阵表示，将矩阵的中心对齐某个像素，矩阵中的值乘到相应的像素中去，然后将所有乘积加起来就得到中心像素的灰度值。边界像素不做处理，仍为原来的灰度值。求出的像素灰度值若超过[0~255]，则向离其最近的属于该范围的像素值靠拢。

3*3低通滤波的算子见表1。

3*3高通滤波的算子见表2。

表格 1

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

表格 2

-1

-1

-1

-1

9

-1

-1

-1

-1

(4) 图象几何处理(图象平移，图象缩放)：

对于图像平移来说，若平移量是(tx，ty)，像素在原图像中的坐标为(x0，y0)，则变化后的坐标为(x1，y1)，x1=x0+tx，y1=y0+ty。平移只需改变像素的灰度值，不必改变位图信息头和调色板内容。

对于图像缩放，假设放大因子为ratio，缩放的变换矩阵为：

图像信息头中新图像的宽度和高度都变为原来宽度和高度分别与水平垂直比例的乘积，图像大小变为新宽度(变为4的整数倍)与新高度的乘积。

(5) 灰度图象中值滤波：

中值滤波也属于局部处理的一种，将窗口中的各个像素排序之后排序，取中值赋给模板中心的像素，所以窗口中个数一般是基数。

我用的中值滤波窗口是十字丝的9个数的窗口。

(6) 灰度图象边缘检测：

边缘检测有三种算子：Roberts，Prewit，Sobel。三种算子都是做一阶差分的，通过算子算出各个像素的梯度值，将水平梯度的绝对值和垂直梯度的绝对值相加，若此梯度值大于某个阈值，则将其灰度值赋为255，否则赋为0。

(7) 图象旋转：

图像旋转一般是以图像中心为中心顺时针旋转，利用图像的四个角点求出图像旋转后的大小。

先计算以图像中心为原点坐标系下原图像四个角点的坐标值，按照旋转矩阵计算其旋转之后的坐标值，根据四个角点的新坐标值计算出最大宽度和高度作为新图像的宽度和高度值，按照计算值修改位图信息头，申请一块新内存，存储旋转后图像的灰度值。

旋转矩阵如下：

同样要求各个像素在原图像中的坐标，先将新图像的坐标系平移到图像中心，做逆时针旋转，然后再平移到屏幕左上角，然后将原图像对应坐标的值赋给新图像。

(8) 图象二值化：

判断分析法：假定图像的灰度区间为[0，L-1]，则选择一阈值T 将图像的像素分为两组。

为最大值所对应的T，就是所求判断分析法的分割阈值。

搜寻到阈值之后，灰度值小于阈值的像素赋0，其他的赋1，修改文件信息头，调色板，申请新内存。

(9) 图象直方图：

统计各灰度值出现的频数，以及像素的总个数，用频数除以总个数作为频率，以灰度值作为横坐标，频率作为纵坐标绘图。

三、实验过程和步骤

首先要建立一个基于MFC的多文档工程，将视图基类改为滚动视图，以自己的学号命名。

我用的是书上给的CDib类，类里面有获取BMP宽度，高度的函数，有指向位图信息头的指针，指向图象数据的指针，因此我在文档类(Doc类)里定义了一个CDib类的对象，打开以及保存文件的时候利用这个对象去调用CDib里读取与存储文件的函数，并且可以利用这个对象的两个指针对打开的图象进行各种操作。

1.Raw格式到BMP格式的转换：

首先建立一个RawToBMP的对话框，在上面加上四个编辑框(一个输入打开文件的路径一个输入保存文件的路径，另两个)，两个按钮，以及默认的确认，取消按钮。利用类向导插入此对话框类，并且为前两个编辑框定义CString的两个变量，用来存储打开与保存文件的路径。同时为两个浏览按钮添加消息响应函数，在消息函数里创建CFileDialog对象，利用此对象的函数将两个路径值赋给前两个编辑框的成员变量。再为OK键添加消息响应函数，分别定义BMP格式文件前三部分数据变量，计算出各变量的值，并且利用一个CFile对象获取Raw图象的数据，利用另一个CFile对象将数据存储到所输入的路径的文件中去，CFile对象的Read函数会自动创建一个文件。

然后在菜单上新建一个菜单，为菜单添加消息响应函数，在其消息响应函数里创建RowToBMP对话框。这样点击菜单后就会弹出一个对话框，按确定键之后就可以读取Raw文件并且存储BMP文件，完成整个消息循环。

2.灰度图象的线性拉伸：

创建一个对话框来输入变化后的灰度值，为对话框的两个编辑框定义成员变量，在文档类中添加处理函数，按照对话框输入值计算出fA与fB，做一个循环，将0到255的灰度值，计算出拉伸后的灰度值(超限情况特殊处理)，存放在下标为此值的一个数组中，然后利用文档类的中定义的CDib类的成员变量m_DIB，获得当前打开的图像指

向图像数据部分的指针m_DIB.m_pBits，在数组中查出每个像素变化后的灰度值，并将此值赋给指针m_pBits指向的内存。刷新视图。

然后在菜单中加上线性拉伸的菜单，为该菜单的ID添加消息响应函数，在该函数中创建对话框，并调用文档类线性拉伸的函数，将对话框的两个成员变量传给此函数。

3.局部处理：

在文档类里添加低通滤波和高通滤波的成员函数，在函数中使用m_DIB对象中指向图像数据部分的指针m_pBits，首先申请一个新内存，将原来图像的灰度值存储起来，然后定义9个BYTE类型的指针，利用双重嵌套循环，在循环中每次用这9个指针指向复制图像对应模板中的9个数，然后按照模板中的数值计算出中心像素的灰度值，判断是否超过范围，如果超过范围则做相应的处理，否则将此值直接赋给m_pBits中对应的中心像素。循环之后刷新视图。

添加局部处理的菜单，为菜单设置消息响应函数，在菜单消息响应函数中调用文档类的函数，完成对m_DIB的处理。

4.图像几何变换：

建立平移对话框，定义两个成员变量，分别存储输入的水平位移和垂直位移。

在文档类里添加平移函数，申请一块新内存复制原图像的信息，在函数中将

外层循环变量i视为纵坐标，内层循环变量j视为横坐标，通过双重循环，对每个像素，求出其在原图像中的坐标(i0，j0)，将复制图像中的对应(i0，j0)的像素灰度值赋给m_DIB.m_pBits指针中的图像。如果在原图像中找不到该像素，置为背景色。刷新视图。

在菜单中添加图像平移菜单，并为该菜单添加消息响应函数，在此函数中创建平移对话框，调用文档类的平移函数，将对话框的成员变量传入该函数。

建立缩放对话框类，为此类定义两个成员变量，存储输入的水平缩放因子和垂直缩放因子。

再在文档类中添加缩放函数，利用m_DIB.m_pBMI(指向位图信息头的指针)，修改位图信息头中的宽度，高度，图像大小。计算出新图像的大小，申请一块新内存存储新图像，同平移函数一样，计算出每个像素在原图像中的坐标，i0=i/PRatio,j0=j/VRatio,PRatio与VRatio分别为水平缩放因子和垂直缩放因子。将原图像中对应坐标的灰度值赋给新内存，然后将m_DIB.m_pBits(指向图像数据的指针)指向新内存，刷新视图。

5.中值滤波：

在文档类中添加两个成员函数。一个用来把传入的指针里的内容排序，一个用来做中值滤波。也要申请一块新内存来复制原图像的信息，双重嵌套循环，边界像素不处理，对每个像素，使用一个大小为9个字节的数组来存放复制图像窗口中各像素值，然后将数组首地址传入排序的函数中，将中间的值赋给当前图像窗口中心的像素。排序函数我用的是快速排序法。

在菜单中添加中值滤波菜单项，为其添加消息响应函数，调用文档类的中值滤波函数。

6.边缘检测：

在文档类中定义三个函数，分别为Roberts，Prewit，Sobel算子处理函数，处理时，先申请新内存复制原来图像信息，边界像素不作处理，对每个像素值，求出其在复制图像中的梯度，判断，若梯度值大于150(这个是我自己定的)，则将灰度值赋为255，否则置零。

菜单中添加边缘检测菜单，置属性为Pop—up，添加三个下一级菜单，分别为Roberts，Prewit，Sobel，各个菜单的消息响应函数中调用文档类中各自的处理函数。

7.图像旋转：

创建一个对话框输入旋转角度，在文档类中添加成员函数。

先将角度化为弧度值。

计算原图像四个角点的坐标，以及新图像四个角点的坐标。

根据新图像四个角点的坐标，取对角线上两个点横坐标差值较大值作为宽度，纵坐标差值较大值作为高度。

根据计算出来的高度和宽度修改文件信息头，并且申请内存存储新图像。

计算每点的像素在原来图像中的坐标从而获取其灰度值，写入新内存。

将m_DIB.m_pBits指向该新内存。刷新视图。

添加图像旋转菜单，在菜单响应函数中创建对话框，调用文档类中旋转函数，将对话框中获取的角度传给旋转函数。

8.图像二值化：

在文档类添加一个成员函数，根据传人的图像和阈值返回组间方差和组内方差的比值。

再添加一个成员函数，进行二值化。

在函数中：

计算新BMP文件的大小，申请一块新内存，存储新的整个BMP文件的信息，将位图信息头中biBitCount置为1，调色板数组只有两个两个元素，下标为0的三个灰度值都为0，下标为1的三个灰度值为255。

从最大灰度值到最小灰度值之间搜寻上述函数返回值最大的值，作为阈值。

对每个像素，若其原来灰度值小于阈值，赋1，否则赋0。

将m_DIB,m_pBits指向新内存的图像数据部分，m_DIB.m_pBMI指向位图信息头。

9.图像直方图：

为文档类添加一个int型指针成员变量m_pGray，在构造函数中将该指针赋空，在文档类中定义了一个函数，统计各个灰度值出现的频数，申请一个内存，存储在这个内存中，并将m_pGray指向它。

创建一个画直方图的对话框，添加Picture控件，在控件里调用文档类成员变量，画直方图。添加一个滚动条，用来确定阈值，为滚动条添加消息响应函数，按照滚动条的值进行二值化。

在菜单中添加直方图菜单，添加消息响应函数，在响应函数中创建直方图对话框对象。

最后，因为我开始做工程的时候没有把菜单设计好，做得有点乱，所以，我又在View里添加WM_CONTEXTMENU消息响应函数，在函数体内用CMenu类来实现弹出菜单。

四、结果分析与评价

(1)Raw格式到BMP格式的转换：效果见图1。

图表 1

老师说在转化的时候后面用一个循环会降低效率，但是实际上只要宽度是4的整数倍，后面的循环就不会做了。所以这个算法效率我觉得还行吧。

(2)线性变化：输入线性变化范围10~20，效果见图2。

图表 2

用了线性查找表之后，这个算法的效率应该会高很多，但是我的算法里是线性表从0~255都有变化之后的值，实际上，如果图片的灰度范围小一些的话，做了很多无用的计算，而且前面已经搜寻过原图像的最大最小灰度值了，所以线性表的生成循环可以只从最小灰度做到最大灰度。另外，我设计的算法里，如果最大值和最小值输反了的话，程序会自动交换他们的值，做这个可能就会多算一些东西了。

(3)低通滤波：效果见图3。

图表 3

取的是8邻域内的平均值，效果不是很好。

高通滤波：效果见图4。

图表 4

基本上我觉得边缘还是有突出了吧。

中值滤波：效果见图5。

图表 5

这个中值滤波的效果我还是比较满意的，因为排序所以要调用其他函数，我用了快速排序，而且用的是9个数的十字丝窗口，所以速度要比25个数的窗口快一些。平滑的效果出来还可以。

(4)边缘检测：

Roberts算子：效果见图6。

图表 6

Prewit算子：效果见图7。

图表 7

Sobel算子：效果见图8。

图表 8

由于Prewit算子和Sobel算子都用了8个数去做，所以效果要好一些，相比之下，Sobel算子对这幅图又要效果好些，应该是对4邻域赋予了更大权的缘故。但是后两种算法计算量也要大一些。

(5)图像平移：效果见图9。

图表 9

这个图像平移量比较大，所以被裁切的也显得不真实了。主要是因为我的图像大小和坐标都没有变化，所以只在原来的图像坐标范围内显示平移后的图像，实际上，我既可以改变图像的大小，并且为了节省计算，可以让循环变量i和j从一个新的值开始做计算，前面的全都赋背景色。

图像缩放：水平比例0.4，垂直比例0.5，效果见图10。

图表 10

在此基础上旋转：效果见图11。

图表 11

这几种算法主要的计算量都在for循环内，所以要想优化算法的话，必须简化循环里的计算。不过我的想法差不多跟书上的差不多，还没有什么优化。也许，这种优化的算法需要看很多别人做的好程序才能慢慢自己学会吧。

(6)二值化(判断分析法)：效果见图12。

图表 12

实际上，我用直方图看的最佳阈值应该在100多左右，而我做的程序阈值好像偏小一些，所以效果不太好，我计算组间方差和组内方差的时候调用了一个函数专门求阈值，可能这里的计算还是有一点问题。而且在我的函数里，要256次调用这个函数，又因为计算机是按字节处理数据的，因此写图像数据的时候要用每8个写到一个数组中，然后通过计算得到字节类型的值，这些都使得我的算法效率比较低，最后一个问题，我觉得如果使用位运算会快一些，但是前面的问题还没有想到比较好的解决方法。

(7)直方图：效果见图13。

这个图像255的像素太多，如果我没算错的话，量化应该不是很好吧。

图表 13

五、实验总结与体会

这次实验学到最大的东西，是自己总算有MFC编程的概念了，虽然自己VC++考试的分数还不错，但是里面的很多东西，不通过自己的编程时绝对不能真正理解。比如说封装性，这次用CDib的方便，很好地利用了类的封装性。另外，比如MFC是基于消息响应机制的，这就决定了，要利用鼠标或者菜单响应函数去实现功能，而用c语言编写程序的时候，完全是按主函数的线程来的。

另外，我也学会了调试的真正含义。以前都只知道那几个按键是做什么用的，调试的真正目的，是根据自己的算法来检验程序计算的各个值是否符合，从而可以很快速方便地查到自己的错误。

自学也是很重要的一方面。实际上，在现在来说，用MSDN也不是很难的事了，我们不应该被英文打到，而且现在，随着对一些专有名词熟悉了之后，看MSDN也容易一些了，万一不懂的函数，也可以利用网络查到很多函数功能用法的解释。

刚开始的时候做的是位图的读取和显示，实在是不知从哪里做起，所以就照着实验书上敲了前面的部分，但是慢慢地也看懂了代码的意思。所以后来的基本上都是自己做的了，但是算法还是基本上和书上差不多。不过自己编的时候还是有很多细节的部分没有注意到，比如说，强制数据类型转换，我自己编的时候没有注意这个问题，结果出了很多错，有些事由于函数调用引起的，有些是由于不等号两边数据的匹配问题，还有的是由于指针的移动，直到这个时候，才真正明白实验书上程序为什么那么多强制类型转换，虽然书上很多东西不是尽善尽美，但是对于我这种刚开始学会编程的人还是有很多可以学习的地方的。

如老师所说，算法的效率是很重要的。要提高算法的效率，一个是要简化计算(不得不说，这需要数学基础)，另外一个就是要避免许多重复的计算。在参考书上的程序里，很多时候，为了避免这种重复的计算(在循环中表现尤其明显)，会把某些数当常数算出来，只要后来加上这个常数就可以，这样，效率高很多。

另外，对许多出错的情况，我的程序里也没有做好。比如，如果打开的不是8位图像，我的程序不会提示错误，正常结束，而可能做错，所以，这也是我应该向别人程序学习的地方。

篇3：遥感数字图像处理课程实验综述

目前, 随着遥感技术的快速发展以及遥感和GIS的一体化在各个行业中的应用, 遥感已经走向全面应用的阶段[1]。现在, 好多高校都建立了遥感专业, 遥感数字图像处理是学习遥感软件应用的一门基础课[2]。这门课包含了课内实验, 通过课内实验学生可以使学生对课上讲的理论知识有更深的理解并且可以掌握一种遥感软件的操作方法, 为以后的学习打下坚实的基础。因此, 探讨该课程的实验教学对提高遥感数字图像的处理水平有十分重要的意义[3,4]。

ENVI (The Environment for Visualizing Images) 是美国ITT公司生产的一套系统软件, 包含了遥感数字图像处理的所有功能, 并且支持多种操作系统[5], 并且它可以和Arc GIS10和Arc GIS9.3完全兼容。用户在Arc GIS Toolbox中可以直接使用ENVI功能。所以很多高校都选择ENVI作为遥感数字图像处理实验课程的软件。

2 实验目的

2.1 遥感图像的几何精校正

遥感图像的几何校正包括系统几何纠正、投影变形纠正和几何精纠正, 系统几何纠正和投影变形纠正一般不需要用户进行, 而几何精纠正一般由用户根据不同的精度要求来完成。遥感图像的几何精纠正主要解决遥感图像和地图投影之间的匹配, 只有进行图像之间的空间匹配, 才能保证不同图像之间的几何一致性[6]。遥感图像在进行纠正后才能对图像进行分析并制作出满足要求的各类遥感专题图。

2.2 实验的内容和步骤

在本实验中, 一幅非校正遥感影像的纠正工作是利用已经过精纠正后的遥感影像来完成的。例如, 我们可以用已经纠正过得SPOT图像来对Landsat TM图像进行校正。

在进行校正时, 首先打开需要进行纠正的遥感图像--Landsat TM图像。图像配准使用Image to Image对话框。在对话框中, 把SPOT影像作为基准影像。把TM影像作为需要纠正的影像, 在进行地面的控制点选择时, 需要选择的控制点需在两张图上都存在。为了提高精度, 控制点一般选择河流和道路的交叉点或者建筑物的拐角点。在两张图上找到同名地物点, 把找到的同名地物点即地面控制点添加到列表。影像配准中所用到的Image to Image GCP List对话框如图1所示。选择的地面控制点在超过4个时就会显示RMS误差。如果在选择的控制点中, 某点的误差很大, 可以删除该点并重新进行添加。如果选择的地面控制点符合要求, 则对控制点信息进行保存并配准。

配准完成后, 就可以对TM影像中的所有波段进行纠正。在Ground Control Points Selection对话框中, 选择Options→Warp Displayed Band, 输入要纠正的波段。ENVI提供了三种几何纠正模型:RST (仿射变换) 、Polynomial (多项式) 和Delaunay Triangulation (局部三角网) 。重采样方法 (Resampling) 有三种:Nearest Neighbor (最邻近法) 、Bilinear interpolation (双线性内插法) 、Cubic Convolution (三次卷积法) 。在Registration Parameters (参数配准) 对话框中的Warp Method (纠正模型) 按钮菜单中选择几何纠正模型, 在Resampling (重采样方法) 的按钮菜单中选择要用到的重采样法, 即可对所选的波段进行纠正, 如图2所示。对波段的纠正可以选择采用不同的纠正模型和不同的重采样方法进行纠正。

3 小结

通过遥感图像的几何精纠正实验的学习, 加强了学生运用ENVI软件的动手能力和解决实际问题的能力。通过本实验学生对图像几何精纠正的含义有了更深的了解, 熟练掌握了运用几种常用的几何纠正模型和重采样对遥感波段进行几何纠正, 为学生今后对软件的深入学习打下了坚实的基础。

摘要：遥感数字图像处理是地理信息系统专业的一门必修课程, 该课程的学习效果对于掌握遥感技术的基本原理和方法具有十分重要的意义。几何精纠正是遥感图像处理之前一定要进行的工作。针对当前遥感数字图像处理课程的实验教学现状, 利用遥感图像处理软件ENVI对遥感图像进行几何精纠正是非常重要的实验内容。

关键词：遥感影像,ENVI,图像处理,纠正

参考文献

[1]陈锋锐, 乔家君, 闰卫阳, 张喜旺, 杨玲.“遥感数字图像处理”教学改革初探[J].计算机时代, 2013 (6) :67-68.

[2]刘春国, 韩瑞梅, 卢晓峰.遥感专业《数字图像处理》课程教学探讨[J].地理空间信息, 2012 (3) :180-182.

[3]贺东霞, 李竹林, 王静.浅谈数字图像处理的应用与发展趋势[J].延安大学学报:自然科学版, 2013 (4) :18-21.

[4]戚鹏程, 郭广猛, 潘竟虎.遥感数字图像处理课程教学模式的构建[J].测绘科学, 2012 (3) :194-196.

[5]武艺, 文先华.利用ENVI软件处理遥感影像[J].科技信息, 2011 (16) :772-773.

篇4：数字图像处理实验平台的设计

关键词： 数字图像处理    实验平台    Matlab    GUI

数字图像处理是信息科学中一个发展迅速的研究方向，是模式识别、计算机视觉、图像通讯、多媒体技术等学科的基础，是一门涉及多领域的交叉学科，具有很强的理论性和实践性[1]。该课程的主要任务是通过对数字图像处理基本概念、理论和算法的学习，培养学生对数字图像的实践编程处理能力，为学生从事图像处理工程师工作奠定基础。该课程涉及内容比较宽广，课程起点高，难度系数较大，如何在教学过程中提高学生的学习兴趣和后续实践能力一直是该课程研究的重点[2]。

为促使学生更深入地学习数字图像处理课程，在学习过程中更熟练地掌握数字图像处理的基本理论和基本方法，并有效提高学生的实践动手能力和创新能力。本文利用Matlab的图形用户界面环境（GUI）设计了一个数字图像处理实验平台。该实验平台采用模块化设计的方式，通过对窗口及控件的控制函数的设计，较好地实现数字图像处理算法一体化集成的功能。通过该平台可以实现助教、助学、实践创新及考核等功能，帮助学生理解和掌握数字图像处理的基本技能。

1.数字图像处理实验平台的总体设计

数字图像处理实验平台总体设计如图1所示，在该实验平台上主要集中了数字图像处理中常用的基本操作及算法，通过该平台的窗口界面对象操作就能够实现相应的数字图像处理功能，主要操作包括文件对象操作、图像格式转换、直方图修正、图像转置、图像旋转、空间域图像滤波、灰度图像二值化处理、图像边缘检测、图像变换操作、图像代数运算、亮度对比度调节、图像缩放操作和形态学操作等。该平台可以操作者提供了一个方便快捷的数字图像处理实践环境，适合实现对数字图像进行基本处理[3]。

2.实验平台界面的设计

在数字图像处理系统实验平台的设计过程中，主要利用Matlab提供的GUI向导设计控件而完成，图形用户界面包含的图形对象有图形窗口、菜单、控件、文本等，本文设计改变传统的菜单式设计，将所有的图像处理操作采用窗口或控件的方式直接放于平台窗口界面上。设计时在GUIDE开发环境中设计好GUI后会自动生成相应的FIG文件和M文件，其中在FIG文件中实现数字图像处理窗口界面，包括有图像界面窗口和静态界面中所有序列化的图形对象[4][5]。根据数字图像处理系统的系统框图，将要实现的功能全部集中体现在界面上，进行合理布局，界面设计结果如图2所示：

3.实验平台的模块功能实现

在各平台模块功能实现中，我们主要通过对界面上的相应控件对象编写回调函数，激活相应控件以实现图像处理功能，在GUIDE开发环境中自动生成的M文件中包括界面窗口中自动生成的函数框架、控制函数及自定义图形对象的回调函数。例如在文件操作模块中，设计了载入图像、保存图像、撤销、退出的触控按钮。在设计时，载入图像时采用对话框的方式，uigetfile函数显示一个对话框用选择图像，当前路径下的文件和目录将在带对话框内显示[8];保存图像触控按钮的实现主要应用uiputfile（）标准写盘处理对话框实现，将处理后的图像写入相应路径下的磁盘中;撤销操作是指对当前对象的上一步操作的取消，图像的处理后显示区显示的是原始图像;退出即退出当前操作界面;其他模块的设计方式类似。

如图3所示，我们对输入的lena图像进行了边缘检测，采用的边缘检测算子为canny算子，在图形输出窗口直接看到的输出结果，如果想要改变算子就可以直接点击不同的算子按钮即可实现图像处理。通过验证该实验平台的控件选择方式比菜单式的数字图像处理平台更直观、方便，可以实现教学演示、实训练习等，帮助学生更深入理解和掌握数字图像处理课程的基本知识。

4.结语

本文基于MatlabGUI实现了一个数字图像处理实验平台，该平台将数字图像处理基本算法集成于一个界面中，所有功能实现通过点击界面中相应的控件完成，部分操作还可以自定义参数，经处理的图像能够直观、形象地展示在数字图像处理实验平台上。该平台使得数字图像处理的教学过程更方便、直观，对学生学习了解数字图像处理具有一定的辅助作用，同时也可将该平台应用于学生实践创新能力的培养。

参考文献：

[1]史彩娟，刘利平，李志刚.“数字图像处理”课程多层次实践教学体系研究[J].中国电力教育，2014，（307）：133-134.

[2]杨淑莹，张桦."数字图像处理"教学软件的开发设计[J].天津师范大学学报，2009，（4）：76-80.

[3]梁原.基于MATLAB的数字图像处理系统研究[D].长春理工大学.2008.

[4]陈超等编著.MATLAB应用实例精讲-图像处理与GUI设计篇[M].北京：电子工业出版社，2011.

[5]邢文博，蒋敬.基于Matlab开发数字图像处理GUI[J]，电气电子教学学报，2013，35（6）：107-108.

篇5：数字图像处理图像变换实验报告

实验一 图象变换实验

实 验

实验名称：图像处理姓名：刘强

班级：电信

学号：

报 告

1102

1404110128

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

实验一 图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换

一、实验条件

PC机 数字图像处理实验教学软件

大量样图

二、实验目的

1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”，能够进行图像处理方面的简单操作；

2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理，了解编程实现的具体步骤；

3、观察图像的灰度直方图，明确直方图的作用和意义；

4、观察图像点运算和几何变换的结果，比较不同参数条件下的变换效果；

5、观察图像正交变换的结果，明确图像的空间频率分布情况。

三、实验原理

1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤

图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具，它描述了一幅图像的灰度分布情况，为图像的相关处理操作提供了基本信息。

图像点运算是一种简单而重要的处理技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作，而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y)，输出图像为B(x,y)，则点运算可以表示为：

B(x,y)＝f[A(x,y)] 其中f(x)被称为灰度变换（Gray Scale Transformation，GST）函数，它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定，该点运算就完全确定下来了。另外，点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。

图像几何变换是图像的一种基本变换，通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等，其理论基础主要是一些矩阵运算，详细原理可以参考有关书籍。

实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图，如下：

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤 数字图像的处理方法主要有空域法和频域法，点运算和几何变换属于空域法。频域法是将图像变换到频域后再进行处理，一般采用的变换方式是线性的正交变换（酉变换），主要包括傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换和小波变换等。正交变换被广泛应用于图像特征提取、图像增强、图像复原、图像压缩和图像识别等领域。

正交变换实验的重点是快速傅立叶变换（FFT），其原理过于复杂，可以参考有关书籍，这里不再赘述。至于FFT的编程实现，系统采用的方法是：首先编制一个一维FFT程序模块，然后调用该模块对图像数据的列进行一维FFT，再对行进行一维FFT，最后计算并显示幅度谱。程序流程图如下：

四、实验内容

图像灰度直方图

点运算：图像反色、灰度线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和灰度

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

均衡

几何变换：图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转 正交变换：傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、霍特林变换和小波正反变换

注意：

1、所有实验项目均针对8位BMP灰度图像进行处理，其它格式（如JPG）的图像可以利用系统提供的图像格式转换工具进行转换，再进行处理；

2、本次实验的重点是图像的灰度直方图和点运算，几何变换和正交变换只作一般性了解。

五、实验步骤

以图像灰度阈值变换为例说明实验的具体步骤，其它实验项目的步骤与此类似。

1、打开计算机，在系统桌面上双击“数字图像处理实验教学软件系统”的可执行文件“图象处理”的图标，进入实验系统；

2、执行文件→打开，在OPEN对话框中选择待处理的图像，按【OK】后系统显示出图像；

3、执行查看→图像基本信息，将显示图像基本信息对话框，如图所示；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

4、执行查看→灰度直方图，查看图像的灰度直方图，如图所示；

5、执行图像变换→正交变换→傅立叶变换，查看图像的频率域分布情况，如图所示；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

6、执行图像变换→正交变换→小波变换，查看图像经过小波变换的效果，如图所示；

7、执行图像变换→点运算→阈值变换，修改阈值变换对话框中的阈值参数，如图所示；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

8、设置完阈值参数后按【OK】,系统显示阈值变换后的图像，与原图像进行比较，观察阈值变换的效果，如图所示；

9、重复步骤4，查看阈值变换后图像的直方图分布情况；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

10、重复步骤5，查看阈值变换后图像的频率域分布情况；

11、执行文件→保存或另存为，保存处理后的图像；

12、执行文件→重新加载，重新加载原始图像，但要注意先前对图像的处理将会丢失； 注意：

13、在执行步骤2时可能会出现有些图像文件不能打开的情况，如图所示，此时可以先利用图像格式转换工具将图像文件转换为8位BMP图像，再利用系统进行处理。步骤14和15是使用图像格式转换工具的方法；

14、在桌面上双击图像格式转换工具Jpg2bmp的图标，进入转换工具界面，如图所示；

15、按照界面提示，把JPG格式的图像文件转换成8位BMP图像。

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

步骤13示意图

步骤14示意图

六、思考题

1、图像灰度线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和灰度均衡之间有何区别？

灰度线性变换就是将图像的像素值通过指定的线性函数进行变换，以此增强或者减弱图像的灰度。

灰度的阈值变换可以让一幅图像变成黑白二值图。

灰度的窗口变换也是一种常见的点运算。它的操作和阈值变换类似。从实现方法上可以看作是灰度折线变换的特列。窗口灰度变换处理结合了双固定阈值法，与其不同之处在于窗口内的灰度值保持不变。

灰度拉伸又叫做对比度拉伸，它与线性变换有些类似，不同之处在于灰度拉伸使用的是分段线性变换，所以它最大的优势是变换函数可以由用户任意合成。

灰度均衡是增强图像的有效方法之一。灰度均衡同样属于改进图像的方法，灰度均衡的图像具有较大的信息量。从变换后图像的直方图来看，灰度分布更加均匀。

2、利用图像镜像和旋转变换可以实现图像转置吗？如果可以，应该怎样实现？

可以。进行一次镜像变换，顺（逆）时针旋转两次，再以与第一次相反的方向镜像变换。

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

实验二 图像增强及复原实验

七、实验条件

PC机 数字图像处理实验教学软件

大量样图

八、实验目的

1、熟练使用“数字图像处理实验教学软件系统”；

2、熟悉图像增强及复原的基本原理，了解编程实现的具体步骤；

3、观察图像中值滤波、平滑、锐化和伪彩色编码的结果，比较不同参数条件下的图像增强效果；

4、观察图像退化和复原的结果，比较不同复原方法的复原效果。

九、实验原理

1、图像增强和复原的基本原理

对降质图像的改善处理通常有两类方法：图像增强和图像复原。

图像增强不考虑图像降质的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地进行突出，并衰减图像的次要信息，改善后的图像不一定逼近原始图像，只是增强了图像某些方面的可读性，如突出了目标轮廓，衰减了各种噪声等。图像增强可以用空域法和频域法分别实现，空域法主要是在空间域中对图像象素灰度值直接进行运算处理，一般包括中值滤波、模板平滑和梯度锐化等，空域法可以用下式来描述：

g(x,y)＝f(x,y)*h(x,y)其中f(x,y)是处理前图像，g(x,y)表示处理后图像，h(x,y)为空间运算函数。图像增强的频域法是在图像的频率域中对图像的变换值进行某种运算处理，然后变换回空间域，系统涉及的各种滤波器属于频域法增强，这是一种间接处理方法，可以用下面的过程模型来描述：

其中：F(u,v)=[ f(x,y)]，G(u,v)= F(u,v)H(u,v)，g(x,y)=1[ G(u,v)]，和1分别表示频域正变换和反变换。实验系统提供了图像增强相关内容的文字说明，用户在操作过程中可以参考。

图像复原是针对图像降质的原因，设法去补偿降质因素，使改善后的图像尽可能逼近原始图像，提高了图像质量的逼真度。关于图像复原的详细原理可以参考相关书籍，这里不再赘述。本系统提供了图像的噪声退化、卷积退化和运动模糊退化操作，并提供了相应的逆滤波复原、维纳复原和运动模糊复原操作。本次

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

实验中图像复原只作一般性了解。

2、编程实现步骤

下面以图像增强中的中值滤波操作为例给出编程实现的程序流程图，如下：

十、实验内容

图像增强：中值滤波、图像模板平滑、理想低通滤波器平滑、巴特沃斯低通滤波器平滑、梯度锐化、拉普拉斯锐化、理想高通滤波器锐化、巴特沃斯高通滤波器锐化和伪彩色编码

图像复原：图像的噪声退化、卷积退化、卷积加噪声退化、运动模糊退化、逆滤波复原、维纳复原和运动模糊复原

注意：

3、所有实验项目均针对8位BMP灰度图像进行处理；

4、本次实验的重点是图像增强中的中值滤波和模板平滑，图像复原只作一般性了解。

十一、实验步骤

以图像中值滤波操作为例说明实验的具体步骤，其它实验项目的步骤与此类似。

11、打开计算机，在系统桌面上双击“数字图像处理实验教学软件系统”的可执行文件“图象处理”的图标，进入实验系统；

12、执行文件→打开，在OPEN对话框中选择待处理的图像，按【OK】后系统显示出图像；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

13、执行查看→图像基本信息，将显示图像基本信息对话框，如图所示；

14、执行查看→灰度直方图，查看图像的灰度直方图，如图所示；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

15、执行图像变换→正交变换→傅立叶变换，查看图像的频率域分布情况，如图所示；

16、执行图像增强→中值滤波，选择或自定义对话框中的滤波器参数，如图所示；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

17、设置完滤波器参数后按【OK】,系统显示中值滤波后的图像，与原图像进行比较，观察中值滤波的效果，如图所示；

18、重复步骤4，查看中值滤波后图像的直方图分布情况；

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

19、重复步骤5，查看中值滤波后图像的频率域分布情况；

10、执行文件→保存或另存为，保存处理后的图像；

11、执行文件→重新加载，重新加载原始图像，但要注意先前对图像的处理将会丢失。

数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

十二、思考题

1、图像中值滤波和模板平滑之间有何区别？

图像平滑处理就是用平滑模板对图像进行处理，以减少图像的噪声。而中值滤波是一种非线性的信号处理方法。

2、图像增强和图像复原之间有何区别？

图像增强：利用一定的技术手段，不用考虑图像是否失真（即原 始图像在变换后可能会失真）而且不用分析图像降质的原因。针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像复原：针对质量降低或者失真的图像，恢复图像原始的内容或者质量。图像复原的过程包含对图像退化模型的分析，再对退化的图像进行复原。图像退化是由于成像系统受各种因素的影响，导致了图像质量的降低，称之为图像退化。这些因素包括传感器噪声、摄像机聚焦不佳、物体与摄像机之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的象差、成像光源和射线的散射等。图像复原大致可以分为两种方法：

一种方法适用于缺乏图像先验知识的情况，此时可对退化过程建立模型进行描述，进而寻找一种去除或消弱其影响的过程，是一种估计方法；

另一种方法是针对原始图像有足够的先验知识的情况，对原始图像建立一个数学模型并根据它对退化图像进行拟合，能够获得更好的复原效果。

3、图像维纳复原为什么比逆滤波复原效果好？

维纳滤波复原的原理可表示为

对于维纳滤波，由上式可知，当

时，由于存在 项，所以数字图象处理实验指导书

实验一 图象变换实验

篇6：数字信号处理实验讲稿

讲 稿

2010 ～2011 学年 第 一 学期

分院(系、部)： 信息工程学院 教 研 室： 电子信息工程 课 程 名 称： 数字信号处理

授 课 班 级： 07级电子信息工程

主 讲 教 师： 王苗苗 职

称：

助教（研究生）

使 用 教 材： 《数字信号处理》

制 作 系 统：

Word2003

邯郸学院制

实验一..Matlab仿真软件介绍

一、实验目的

熟悉Matlab仿真软件

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、学习Matlab仿真软件的安装

2、熟悉Matlab仿真软件的操作环境

3、直接在Matlab仿真软件的命令窗口实现数值计算

4、编写M文件

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

1、熟悉Matlab仿真软件

2、参阅Matlab及在电子信息类课程中的应用（第2版）唐向宏 电子工业出版社

实验二 离散信号和系统分析的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现离散信号和系统分析

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab产生离散信号

2、利用Matlab计算离散卷积

3、利用Matlab求解离散LTI系统响应

4、利用Matlab计算DTFT

5、利用Matlab实现部分分式法

6、利用Matlab计算系统的零极点

7、利用Matlab进行简单数字滤波器设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验三 利用Matlab实现信号DFT的计算

一、实验目的

1、Matlab实现信号DFT的计算

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab计算信号的DFT

2、利用Matlab实现由DFT计算线性卷积

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验四 利用Matlab实现滤波器设计

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现模拟低通滤波器的设计

2、利用Matlab实现模拟域频率变换

3、利用Matlab实现脉冲响应不变法

4、利用Matlab实现双线性变换法

5、利用Matlab实现数字滤波器设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验五 利用Matlab实现FIR滤波器设计

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现窗函数法

2、利用Matlab实现频率取样法

3、利用Matlab实现优化设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验六..随机信号功率谱估计的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现随机序列

2、利用Matlab计算相关函数的估计

3、利用Matlab进行非参数功率谱估计

4、利用Matlab进行AR模型功率谱估计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验七..数字滤波器结构的Matlab实现

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、利用Matlab实现数字滤波器直接型设计

2、利用Matlab实现数字滤波器级联设计

3、利用Matlab实现数字滤波器并联型设计

4、利用Matlab实现数字滤波器格型设计

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求

预习课本上的相关内容

实验八....利用Matlab实现信号小波分析

一、实验目的

1、Matlab实现实现滤波器设计

2、进一步熟悉Matlab软件操作

二、实验设备和元器件

含Matlab仿真软件的计算机

三、实验内容和步骤

1、小波测试信号

2、分解与重构滤波器组

3、离散小波变换

4、离散小波反变换

5、基于小波的信号去噪

6、基于小波的信号压缩

四、实验报告要求

按照《Matlab程序设计》模板提交实验报告

五、预习要求