《基础强化训练》设计报告。
题目：二维灰度图象的统计分析及dct变换处理
专业班级。学生姓名。
指导教师。武汉理工大学信息工程学院。
2010 年 7 月 9 日。
基础强化训练》设计任务书。
学生姓名专业班级。
指导教师工作单位： 信息工程学院
题目： 二维灰度图象的统计分析及dct变换处理。
课程设计目的：
1 较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法；
2 能够运用相关软件进行模拟分析；
3 掌握基本的文献检索和文献阅读的方法；
4 提高正确地撰写**的基本能力。
课程设计内容和要求。
1 采集一幅像素大于64*64黑白图像；
2 常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图；
3 采用dct（离散余弦变化）对图像进行分析。
初始条件：1 matlab软件。
2 数字信号处理与图像处理基础知识。
时间安排：第18周周一：安排任务。
19～20周：**设计（鉴主13楼计算机实验室）
第20周周六：完成（答辩，提交报告，演示。
指导教师签名年月日。
系主任（或责任教师）签名年月日。
matlab为三大数学软件之一，在数值计算方面首屈一指。matlab可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测等领域。 特别是在图像处理方面，matlab的图像处理和分析工具箱支持索引图像、rgb图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.
bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件，这充分体现了matlab图像处理和分析中的优越性。
本次基础强化训练，就是在matlab环境下进行一些基本的图像处理操作，如读取图像、查看图像信息和格式和获取图像的灰度值等等；并通过实验掌握数据统计处理和灰度直方图描绘的方法，加强运用matlab进行图像变换的能力。
as one of the three mathematical software matlab in numerical fields. matlab for matrix computation, can draw function and data, the algorithm, connect to other programming language program, etc., mainly applied in engineering design, calculation, the control signal processing and communication, image processing and signal detection, etc.
especially in the image processing, image processing and analysis of the matlab support thumbnail images toolbox, rgb images, gray image, the binary image, and can operate * bmp, jpg, *tif files, etc. various image formats that fully reflects the matlab image processing and analysis of the advantages.
this is based on matlab, strengthen training under the environment of some of the most basic image processing, image, such as reading, writing and image information to image formats, size and gray telescopic; etc. and through the experiment mastery of image histograms depicts method, deepen the understanding of histogram equalization algorithm.
目录。摘要 i
abstract ii
1 数据采集 1
1.1 图像的选取 1
1.2 matlab读取方法 1
1.2.1 编辑m文件 1
1.2.2 图像的读取 1
1.2.3查看图像的格式 3
1.2.4 灰度值的获取 4
2 数据统计处理 5
2.1 均值计算 5
2.1.1 原理介绍 5
2.1.2 **结果 5
2.2 标准差计算 6
2.3 方差计算 6
2.4灰度直方图的绘制 6
3 离散余弦变换 8
3.1 原理介绍 8
3.2 **结果 8
4 总结（心得体会） 11
5参考文献 12
matlab提供专用函数从图像格式的文件中读写图像数据，这种方法不需要编写复杂的**，只需要简单地利用matlab提供的函数即可。
matlab可以支持很多很多**的文件格式，例如﹡cur、﹡bmp、﹡hdf、﹡ico、﹡jpg、﹡tif、﹡gif、﹡pcx等。用于读写图像数据的函数有imread（从图像格式的文件中读取数据）和imwrite（将数据写入图像格式的文件）。
所选取的****于自己的**收藏，名称为“彩色**。
图1 原始**。
打开运行matlab，然后在file里面新建m-file文件，输入程序即可。
利用函数imread函数实现图像文件的读取，然后运用imshow函数显示图像。如果采集图像为彩色图像，可以先将彩色图像转换为灰度图像，再进行计算分析。
操作程序如下图2所示，将work里的**“写入matlab中。
图2 图像的读取、转换及显示程序。
在command window窗口运行此m文件。如果运行之后在matlab主页面里显示有错误的话就需要重新回到m-file的页面里面对程序进行修改然后才可以运行；如果运行之后在matlab主页面里面没有错误显示就可以看到如图3和图4显示的结果。
图3 原始**。
图4 灰度**。
matlab中可以使用imfinfo函数查看文件信息，其调用格式为：info=imfinfo（filename），如下图5所示。得到的图像信息如下图7所示。
图5 查看图像格式的程序。
图6 图像信息。
灰度值的获取可以通过imread函数读图，然后再双击workspace中的i项，在弹出的array editor中就可以看到灰度值矩阵了。
图7 灰度值矩阵。
由于在应用**的方面，对图像各项参数的要求不同，所以要对**进行适当的数据处理，来考察**的不同参数。均值，标准差，方差就是图像的一些相关的参数，可以用作对**的质量来做评价。
均值是像素的灰度平均值，它反映了图像的平均亮度，如果均值适中，则目视效果良好。
这里对图像的灰度平均值计算用的函数是mean2，其格式是mean2（），括号里面就是待处理待分析的信号。由于均值反映了图像的平均亮度，所以这个指标是非常重要的。下面为具体计算图像均值的程序，如图8所示。
图8 图像均值的计算程序。
运行以上的程序以后，如果程序有错误的话，会在matlab的主页面里显示出来；如果没有错误，就可以在matlab的主页面查看显示的结果。上图程序运行的结果如下图9所示。
图9 图像均值的计算结果。
标准差作为衡量图像信息量的重量指标，反映了灰度偏离灰度均值的程度，标准差越大，则灰度级分布越分散，图像中所有灰度级出现的概率越趋于相等，则包含的信息越趋于最大。
这里对图像的标准差计算用的函数是std2，其格式是std2（），括号里面就是待处理待分析的信号。如下图10为图像标准差的计算程序及结果。
图10 图像标准差的计算程序及结果。
方差，即标准差的平方。它也是考察图像质量的一种重要参数。
这里对图像方差的计算如图11所示，在求标准差的基础上，方差是标准差的平方。
图11 图像方差的计算程序及结果。
直方图是一个显示灰度或索引图像亮度分布情况的图表，它是图像分析中用来说明图像灰度分布的图形。直方图的每一个分支表示对应灰度级出现的频数（处于该灰度级的像素的数目）间的统计关系，用横坐标表示灰度级，纵坐标表示频数（或相对频数=频数/总像素数目）。
这里对图像的直方图的绘制用的函数是imhist，如下图12所示为绘制图像灰度直方图的程序。
图12 绘制图像的灰度直方图的程序。
以上程序运行的结果如下图13所示。
图13 图像的灰度直方图。
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