MATLAB图像处理DWT(离散小波变化)

《基础强化训练》报告题目：MATLAB图像处理专业班级：学生姓名：指导教师：2010年07月13日基础强化训练任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目:MATLAB图像处理DWT（离散小波变化）基础强化训练目的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提高正确地撰写论文的基本能力。训练内容和要求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数据分析常用算法：FFT（傅立叶变换），DCT（离散余弦变化），DWT（离散小波变化）初始条件①MATLAB软件②数字信号处理与图像处理基础知识时间安排：第19周，安排任务第20周，仿真设计（鉴主13楼计算机实验室）第21周，完成（答辩，提交报告，演示）指导教师签名：20010年7月14日系主任（或责任教师）签名：2010年7月14日目录摘要................................................................................................................................1Abstract..........................................................................................................................21数据采集....................................................................................................................31.1图像的选取......................................................................................................31.2MATLAB读取方法............................................................................................31.2.1编辑M文件..........................................................................................31.2.2图像的读取与灰度图的转换................................................................41.2.3灰度值的获取......................................................................................52数据统计处理............................................................................................................62.1均值计算.........................................................................................................62.1.1原理及计算公式..................................................................................62.2各点像素灰度值的标准差计算.....................................................................72.3各像素点灰度值的方差.................................................................................82.4灰度直方图.....................................................................................................93．离散小波变换........................................................................................................103.1离散小波变换原理.......................................................................................103.2变换及反变换程序和结果............................................................................103.2.1离散小波变换.....................................................................................103.2.2离散小波反变换.................................................................................125总结（心得体会）..................................................................................................146参考文献...................................................................................................................15第1页摘要MATLAB是矩阵实验室之意。除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能，MATLAB语言在各国高校与研究单位起着重大的作用。本次基础强化训练的目的在于较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法，能够运用相关软件进行模拟分析。通过对采集的图像进行常规的数学统计数据处理和计算图像各象素点灰度值得均值、标准差、方差，并绘出灰度直方图；最后进行各种变换，从而达到本次强化训练的目的。第2页AbstractMATLABisthemeaningofthematrixlaboratory.Besidestheremarkablenumericalcalculusability,ithasalsoprovidedthecompetencelevelmarkcomputation,thelanguageprocessing,visualizationfunctionsandsoonmodellingsimulationandreal-timecontrol,theMATLABlanguageisplayingthesignificantroleinvariouscountries'universityandtheresearchunit.Thisfoundationstrengtheningtraining'sgoalliesinthethoroughunderstandingcommonlyuseddataanalysisandtheprocessingprincipleandthemethod,andbeingabletoutilizetherelatedsoftwaretocarryonthesimulationanalysis.Throughcarryingonconventionaltothegatheringimagemathematicsstatisticaldataprocessingandacomputationimagevariouspictureelementsgradationisworththeaveragevalue,thestandarddeviation,thevariance,anddrawsthegradationhistogram;Finallycarriesonthekindsoftransformation,thusachievesthegoalofthisstrengthenedtraining.第3页1数据采集1.1图像的选取从互联网上下载一张图片，如图1，像素为413*583，满足像素要求，但由于图像为彩图。为满足要求，在下面的过程中会将彩图转换为灰度图。图1原彩色图1.2MATLAB读取方法1.2.1编辑M文件MATLAB是解释型语言，就是说MATLAB命令行中敲入的命令在当前MATLAB进程中被解释运行。为方便起见，有两种方法可以使MATLAB的力量得到扩展——脚本和函数。这两种方法都用像emacs一样的文本编辑器中编写的第4页m文件（因为扩展名是.m所以这样命名，m文件还称点m文件）。m文件的好处在于它可以保存命令，还可以轻易地修改命令而无需重新敲入整个命令行。新建m文件的方法为File-New-BlankM-File，如图2所示。图2新建m文件1.2.2图像的读取与灰度图的转换1.图像的读取：利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：a=imread(filename,fmt)[X,map]=imread(filename,fmt)[...]=imread(filename)[...]=imread(filename,idx)（只对TIF格式的文件）[...]=imread(filename,ref)（只对HDF格式的文件）通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将其存贮在uint16中。对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。2.灰度图的转换：为了转换为灰度图，利用MATLAB中的rgb2gray（）命令实现RGB图像第5页到灰度图像的转化。转化后在使用命令isgray（）判断图像是否变为灰度图，如果是灰度图将返回为1，不是将返回0。灰度图转换成功后，将转化后的灰度图读取出来。相关的MATLAB命令为：a=imread('F:\tuo.jpg');%读取图像路径figure,subplot(1,2,1)imshow(a);%显示图像title('原彩色图像')A=rgb2gray(a);%转化成灰度图isgray(A)subplot(1,2,2)imshow(A);title('转化成的灰度图')键入isgray(A)后，显示的返回值ans=1，证明转化成功。原彩图读取和灰度图转化图如图3所示。图3原彩图读取和灰度图转化图1.2.3灰度值的获取直接在MATLAB命令行中输入灰度图像所存储的文件名“A”记得获得其灰度值，部分值如图4所示。第6页图4灰度矩阵截图2数据统计处理2.1均值计算2.1.1原理及计算公式用mean(A)（默认dim=1）就会求每一列的均值，结果如图5所示。用mean2（A）求出所有像素的均值，结果如图6所示。第7页图5每一列的均值图图6所有像素平均值结果2.2各点像素灰度值的标准差计算图像矩阵标准差的计算与平均值的类似，Matla