数字图像处理


经过12周的课程,数字图像处理这门课结课了。

这门课的主要内容包括:

  • 图像的数字化和显示
  • 图像变换
  • 图像增强
  • 图像编码和压缩
  • 图像复原
  • 图像分割
  • 彩色图像处理
  • 数学形态学
  • 图像分析与模式识别

课后作业一般是自行写代码对图像进行处理,较难的内容可以使用MATLABOpenCV.我依然使用python作为开发语言。python有强大的PIL(Python Imaging Library),让我能够对图像快速进行各种处理。

从最开的简单功能开始,然后一点一点增加功能,目前已经完成的功能有:

  • 点运算:采样和量化,均衡化,线性增强减弱,非线性变换
  • 放大及旋转:最临近插值法放大,双线性插值法放大,逆时针旋转45度
  • 图像变换:傅立叶变换,离散余弦变换
  • 图像增强:平滑,弱化
  • 压缩:哈夫曼编码
  • 图像分割:基于拉普拉斯算子和Canny算子的边缘检测,图像细化
  • 灰度化:24位真彩色转256灰度

部分功能没有完成:

  • 读取调色板数据
  • 沃尔什变换和小波变换
  • 图像压缩
  • 图像复原
  • 霍夫变换检测直线和圆
  • 真彩色转256色

代码请见这里。编码过程中参考过大量资料,也有小部分直接copy,由于是代码一点一点写成的,请原谅我无法一一给出参考连接。

以下是一些处理实例

平滑灰度化边缘旋转线性增强Canny


说说图片背后的故事

做过图像处理的人肯定对这张测试图像不陌生。该照片最初刊登于《花花公子》杂志(1972年11月刊),照片中的女主角名叫Lena.

1973年的夏天,美国南加州大学信号与图像处理研究所里,助理教授亚历山大(Alexander Sawchuk)和研究员威廉(William Pratt)试图找到一张适合测试压缩算法的图片,来完成一篇论文。但一直没有找到满意的图像,无意中他们发现了《花花公子》的这张插图,这张有着光滑面庞和繁杂饰物的图片正好符合要求,于是便将上半身扫描下来,做成一张512 ×512的图片。论文发表后,不断有同行向亚历山大索要原始的扫描件,以便对图像压缩算法进行效果比较。久而久之,这张图片成为了图像处理领域的一个标准测试图。

不多说,上原图

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