资源描述：
《信息处理实践报告》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、信息处理课程设计实践报告班级：电信1001姓名：薄宏玉学号：1010930126指导老师：吴骏、徐妮妮49目录任务一：数字图像的基本处理2任务二、文本图像的字符分割20任务三：文本图像的倾斜校正21任务四：图像融合23任务五：图像压缩26任务六：基于模板匹配的字符识别28任务七：基于人工神经网络的字符识别32任务八：利用感知准则实现线性分类36任务九：K均值聚类38任务十：综述40任务十一：无损压缩4249任务一：数字图像的基本处理1、仔细分析如图fig1_1_1、fig1_1_2、fig1_1_3所示图像的缺陷。求出各图像的灰度直方图并进行直方图均衡化处理。一、实验原理
2、：直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。二、流程图：读取原图像计算原图像的灰度级对灰度直方图进行均衡化输出灰度直方图输出均衡化后的直方图三、实验代码：I=imread('E:/image/fig1_1_1.bmp');imhist(I)histeq(I)f=histeq(I);imhist(f)四、实验结果:49原图：fig1_1_1fig1_1_2fig1_1_3灰度直方图：直方图均
3、衡化：图像均衡化后的直方图:49实验结果分析：fig1_1_1灰度集中在低灰度区，图像亮度低fig1_1_2灰度集中在高灰度区，图像亮度高fig1_1_3灰度集中在中灰度区，图像颜色反差小。2、对图fig1_2分别进行如下处理：（1）利用各种不同尺寸的空间滤波器模板对图像进行平滑滤波，并比较滤波效果，说明不同大小的滤波器处理产生差异的原因。一、实验原理：平滑滤波是低通增强的空间域滤波技术。它的目的有两类：一类是模糊；另一类是消除噪音。空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行，就是求近邻像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大平滑的效果越好，但是邻域过大，
4、平滑会使边缘信息损失的越大，从而使输出的图像变得模糊，因此合理选择邻域大小。二、实验代码：I=imread('E:imagefig1_2.bmp');subplot(2,3,1)imshow(I)title('原始图像')I1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(2,3,2)imshow(I1)title('添加椒盐噪声的图像')k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;k3=filter2(fspecial
5、('average',7),I1)/255;k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255;subplot(2,3,3)imshow(k1)title('3*3模板平滑滤波')subplot(2,3,4)imshow(k2)title('5*5模板平滑滤波')subplot(2,3,5)imshow(k3)title('7*7模板平滑滤波')subplot(2,3,5)subplot(2,3,6)imshow(k4)title('9*9模板平滑滤波')二、流程图：49读取图像数据读取图像数据转化为double类型用各种模板高通平滑滤波显示
6、图像结束开始三、实验结果：（2）利用各种不同尺寸的空间滤波器模板对图像进行锐化滤波，并比较滤波效果，说明不同大小的滤波器处理产生差异的原因。49一、实验原理：图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。一般情况下，在计算机图像处理中可用微分运算和高通滤波器来实现图像的锐化。空间域图像的锐化常用的是拉普拉斯运算，它不仅是偏导致的线性组合，而且是各向同2的，这样可以使图像中间任何方向伸展的边缘和轮廓线变得清晰。二、实验代码：i=imread('E:/image/fig1_2.bmp');f=[8];g=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1];m=[
7、-1-1-1-1-1;-1-18-1-1;-1-1-1-1-1];n=[-1-1-1-1-1-1-1;-1-1-18-1-1-1;-1-1-1-1-1-1-1];p=[-1-1-1-1-1-1-1-1-1;-1-1-1-18-1-1-1-1;-1-1-1-1-1-1-1-1-1];h=double(i);e=conv2(h,f,'same');j=conv2(h,g,'same');x=conv2(h,m,'same');y=conv2(h,n,'same');z=conv2(h,n,'same');subplot(2,3,1
