圖像處理課程設計孫玉寶2023/12/81課程設計的目的數(shù)字圖像處理課程設計是在學習完數(shù)字圖像處理的相關理論后，進行的綜合性訓練課程，其目的是：1、使學生進一步鞏固數(shù)字圖像處理的基本概念、理論、分析方法和實現(xiàn)方法；2、增強學生應用Matlab編寫數(shù)字圖像處理的應用程序及分析、解決實際問題的能力；3、嘗試所學的內(nèi)容解決實際工程問題，培養(yǎng)學生的工程實踐能力。2023/12/82設計要求1、按照設計任務書要求，使用Matlab軟件獨立完成設計任務，鼓勵使用C語言編程實現(xiàn)；2、根據(jù)設計任務寫出設計工作小結，對設計過程所進行的有關步驟進行理論分析，并對完成的設計作出評價，總結自己整個設計工作中的經(jīng)驗教訓、收獲；3、編寫課程設計報告，報告必須按照統(tǒng)一格式打印，裝訂成冊，字數(shù)一般不少于三千字；2023/12/83課程考核及評分標準課程整體考核分三部分，一部分是平時成績，占20%；第二部分是上機實驗及其報告，占30%；第三部分為課程設計及其報告，占50%。設計完成后，要提交相關的文檔：1.課程設計報告書(紙質(zhì)和電子版各一份)

2.源程序代碼（電子版）2023/12/84課程考核及評分標準評

定

項

目評分成績1．設計內(nèi)容合理、方案正確，具有可行性（40分）

2．設計結果及軟件程序?qū)崿F(xiàn)正確（30分）

3．創(chuàng)新性(10分)

4．設計報告規(guī)范、分析正確，參考文獻充分（20分）

總分

課程設計的具體評分基本標準如下表：2023/12/85課程設計報告的內(nèi)容及要求在完成課題驗收后，學生應在規(guī)定的時間內(nèi)完成課程設計報告一份（不少于3000字）報告的格式內(nèi)容如下：1、目的與要求

這部分主要說明本課程設計的目的、任務和要求；2、設計的內(nèi)容

根據(jù)指導書的講述，介紹系統(tǒng)中所設計的主要功能和原理方法；3、總體方案設計

根據(jù)課程設計的具體情況，描述系統(tǒng)的具體構架，包括：功能模塊的劃分、系統(tǒng)運行的環(huán)境、選用的工具及主要實現(xiàn)功能的原理。4、各個功能模塊的主要實現(xiàn)程序

主要的功能實現(xiàn)和函數(shù)要進行詳細的說明，包括其用法，使用范圍，及參數(shù)等。5、測試和調(diào)試

按課程設計要求，選用多幅圖像對程序進行測試，并提供系統(tǒng)的主要功能實現(xiàn)的效果圖。并在調(diào)試中發(fā)現(xiàn)的問題做說明。6、課程設計總結與體會

主要說明設計中學到的東西和取得的經(jīng)驗總結，心得體會。7、參考文獻

寫出具體的主要參考文獻，標明其作者、出處、年代、若是期刊文章，還需要給出期刊名。網(wǎng)絡的文章要給出網(wǎng)址。2023/12/86課程設計報告的內(nèi)容及要求報告要求1、必須按照以上格式書寫報告。2、必須對課程設計總體方案進行詳細地說明。3、詳細說明各個功能模塊的具體實現(xiàn)，對用到的主要函數(shù)及參數(shù)要做具體的說明，同時要有必要的實現(xiàn)流程圖。4、程序代碼后必須貼上主要步驟實現(xiàn)的效果圖。2023/12/87題目1：圖像處理軟件設計內(nèi)容及要求：（1）、獨立設計方案，實現(xiàn)對圖像的4種及以上處理（比如：底片化效果、灰度增強、圖像復原等等），并至少對其中一種處理方法獨立編程實現(xiàn)，不能完全使用工具箱中的函數(shù)。（2）、參考photoshop軟件，設計軟件界面，對處理前后的圖像以及直方圖等進行對比顯示；（3）、將實驗結果與其他軟件實現(xiàn)的效果進行比較、分析?？偨Y設計過程所遇到的問題。2023/12/88題目1：圖像處理軟件參考方案實現(xiàn)圖像處理的基本操作

學習使用matlab圖像處理工具箱，利用imread（）語句讀入圖像，例如image=imread（flower.jpg），對圖像進行顯示(如imshow（image）)，以及直方圖計算和顯示。圖像處理算法的實現(xiàn)與顯示

針對課程中學習的圖像處理內(nèi)容，實現(xiàn)至少三種圖像處理功能，例如模糊、銳化、對比度增強、復原操作。改變圖像處理的參數(shù)，查看處理結果的變化。自己設計要解決的問題，例如引入噪聲，去噪；引入運動模糊、聚焦模糊等，對圖像進行復原。參照“photoshop”軟件，設計圖像處理軟件界面

可設計菜單式界面，在功能較少的情況下，也可以設計按鍵式界面，視功能多少而定；參考matlab軟件中GUI設計，學習軟件界面的設計。2023/12/89題目2：運動目標的檢測在視頻監(jiān)控領域，需要對監(jiān)控畫面進行存儲。長時間的存儲占用了大量的硬盤空間。為了節(jié)省存儲磁盤空間，對于監(jiān)視場景內(nèi)沒有活動目標出現(xiàn)時的視頻畫面一般不進行存儲。只有在檢測到畫面中存在運動目標時才進行錄像存儲。設計一個視頻監(jiān)控軟件，完成對運動目標的檢測及視頻存儲功能。要求完成功能：1、顯示動態(tài)視頻畫面；2、對畫面中內(nèi)容進行運動目標檢測；3、對有變化的畫面進行存儲，并按照系統(tǒng)時間命名文件名；4、設計軟件界面。2023/12/810題目2：運動目標的檢測參考方案1、從計算機上聯(lián)接的圖像獲取設備中獲得實際視頻；2、對相鄰幀（或者間隔固定幀）圖像進行差值檢測3、差值超過一定閾值則認為有運動目標，將視頻畫面保存在硬盤中.2023/12/811設計內(nèi)容及要求：在交通管理過程中，通常采用視頻監(jiān)控方式對闖紅燈和超速等違章車輛進行監(jiān)督。對違章車輛，需要自動檢測車牌信息，提取車牌號碼，以便查找車主信息和監(jiān)督管理。國內(nèi)常用的一般車牌通常是是藍底白字，長寬比3:1。1、對車牌圖像進行預處理，然后進行車牌定位；2、進行字符分割；2、對車牌中的數(shù)字和字母進行提取和識別（對漢字不作要求）；（提高部分）3、要求自行設計方案、編寫代碼實現(xiàn)上述功能。題目3：車牌識別2023/12/812題目3：車牌識別參考方案1、對圖像進行預處理，增加圖像的對比度；2、根據(jù)圖像的顏色對車牌區(qū)域定位2、對圖像進行旋轉(zhuǎn)、二值化操作，并進行水平投影操作，根據(jù)直方圖峰值和谷值對字符進行分割；3、可采用模板匹配方法，對數(shù)字和字母進行識別，并輸出識別后的結果。4、設計車牌識別的軟件界面。2023/12/813題目3：車牌識別2023/12/814模式識別課程設計孫玉寶2023/12/815前言考核標準以及課程設計報告要求同圖像處理課程2023/12/816題目1:基于PCA方法的人臉識別訓練階段：

1:一張人臉圖片在計算機表示為一個像素矩陣，即是一個二維數(shù)組，現(xiàn)在把這個二維數(shù)組變成一維數(shù)組，即把第一行后面的數(shù)全部添加到第一行。這樣一張圖片就能表示為一個向量d=（x1,x2......xn）。xn表示像素。

2:現(xiàn)在訓練庫里有m張人臉圖片，把這些圖片都表示成上述的向量形式，即d1，d2，…,dm，把這m個向量取平均值得向量avg=（y1，y2......yn）。

3:用d1，d2...........dm分別減去avg后組成一個矩陣A,即矩陣A的第一行為d1-avg，后面類似。A的大小為m×n。

4:根據(jù)A計算其協(xié)方差矩陣B，B的大小m×m，求B的特征向量。取最大的K個特征向量組成新的矩陣T，T的大小m×k。

5:用圖片向量d乘以T得到圖片向量d在特征臉的投影向量pn，有多少張訓練圖片就有多少個pn。pn的大小1×k

2023/12/817題目1:基于PCA方法的人臉識別識別階段：

1:一張新的圖片也表示為d的向量，記為D，D的大小1×n

2:D乘以上面訓練得到的T,得到這個圖片向量D在T下的投影向量P，p的大小1×k。

3:計算p與上面所有的pn的向量距離，與p最小的那個向量所對應的人臉圖片跟這張新人臉圖片最像。2023/12/818題目1:基于PCA方法的人臉識別數(shù)據(jù)集：Yaledatabase

Contains165grayscaleimagesinGIFformatof15individuals.Thereare11imagespersubject,oneperdifferentfacialexpressionorconfiguration:center-light,w/glasses,happy,left-light,w/noglasses,normal,right-light,sad,sleepy,surprised,andwink.64x64DataFile:containsvariables'fea'and'gnd'.Eachrowof'fea'isaface;'gnd'isthelabel.2023/12/819題目1:基于PCA方法的人臉識別Arandomsubsetwithp(=2,3,4,5,6,7,8)imagesperindividualwastakenwithlabelstoformthetrainingset,andtherestofthedatabasewasconsideredtobethetestingset.Foreachgivenp,thereare50randomlysplits:

2Train|3Train|4Train|5Train|6Train|7Train|8Train|Eachsplitfilecontainsvariables'trainIdx'and'testIdx'.Thefollowingmatlabcodescanbeusedtogeneratethetrainingandtestset:

%===========================================

fea_Train=fea(trainIdx,:);

fea_Test=fea(testIdx,:);

gnd_Train=gnd(trainIdx);

gnd_Test=gnd(testIdx);

%===========================================

2023/12/820題目1:基于PCA方法的人臉識別ORLdatabase

Tendifferentimagesofeachof40distinctsubjects.Forsomesubjects,theimagesweretakenatdifferenttimes,varyingthelighting,facialexpressions(open/closedeyes,smiling/notsmiling)andfacialdetails(glasses/noglasses).Alltheimagesweretakenagainstadarkhomogeneousbackgroundwiththesubjectsinanupright,frontalposition(withtoleranceforsomesidemovement).32x32DataFile:containsvariables'fea'and'gnd'.Eachrowof'fea'isaface;'gnd'isthelabel.Sampleimages

64x64DataFile

Arandomsubsetwithp(=2,3,4,5,6,7,8)imagesperindividualwastakenwithlabelstoformthetrainingset,andtherestofthedatabasewasconsideredtobethetestingset.Foreachgivenp,thereare50randomlysplits:

2Train|3Train|4Train|5Train|6Train|7Train|8Train|2023/12/821題目2：基于線性感知器的多類數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)集：irisdataset，包含四類先前課后作業(yè)中做的兩類分類，要求同學結合之前講的多類分類器設計算方法，實現(xiàn)基于線性感知器的irisdataset四類數(shù)據(jù)分類。完成WineDataSet的分類實驗可以加分2023/12/822題目3：基于Fisher線性鑒別分析的數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)集：irisdataset，包含四類先前實驗中做的是兩類的fisher線性鑒別分析，要求同學結合之前講的多類分類器設計算方法，實現(xiàn)基于Fisher線性鑒別分析的irisdataset四類數(shù)據(jù)分類。完成WineDataSet的分類實驗可以加分2023/12/823題目4：車牌識別同圖像處理課程2023/12/824題目5：ISODATA動態(tài)聚類算法實現(xiàn)K-means聚類算法理解并實現(xiàn)ISODATA動態(tài)聚類算法；對irisdataset進行動態(tài)聚類分析，并對兩種算法的實驗結果進行對比分析。完成WineDataSet的分類實驗可以加分

2023/12/825262023/12/827多類問題圖例（第一種情況）?不確定區(qū)域281、第一種情況（續(xù)）判別規(guī)則為：如果則判比如對圖的三類問題,如果對于任一模式如果它的則該模式屬于ω1類。2023/12/8291、第一種情況（續(xù)）如果某個X使二個以上的判別函數(shù)di>0

。則此模式X就無法作出確切的判決。如圖另一種情況是IR2區(qū)域，判別函數(shù)都為負值。IR1，IR2，IR3，IR4。都為不確定區(qū)域。2023/12/8301、第一種情況（續(xù)）解：三個判別邊界分別為：2023/12/8311、第一種情況（續(xù)）結論：因為所以它屬于ω2類。2023/12/8321、第一種情況（續(xù)）2023/12/8332023/12/8342、第二種情況（續(xù)）多類問題圖例（第二種情況）2023/12/8352023/12/836d12(x)=-d21(x)=–x1–x2+5=0d12(x)為正兩分法例題圖示0123456789987654321d21(x)為正2023/12/837d12(x)為正兩分法例題圖示0123456789987654321d21(x)為正d23(x)=-d32(x)=–x1+x2=0d32(x)為正d23(x)為正2023/12/838d12(x)為正兩分法例題圖示0123456789987654321d21(x)為正d32(x)為正d23(x)為正d13(x)=-d31(x)=–x1+3=0d31(x)為正d13(x)為正2023/12/839

1類判別區(qū)域

d12(x)>0d13(x)>0

2類判別區(qū)域

d21(x)>0d23(x)>0d12(x)為正兩分法例題圖示0123456789987654321d21(x)為正d32(x)為正d23(x)為正d31(x)為正d13(x)為正

3類判別區(qū)域

d31(x)>0d32(x)>0IR2023/12/8402023/12/8413、第三種情況（續(xù)）多類問題圖例（第三種情況）42。43上述三種方法小結:方法⑶判別函數(shù)的數(shù)目和方法⑴相同，但沒有不確定區(qū)，分析簡單，是最常用的一種方法。時，法比法需要更多當?shù)呐袆e函數(shù)式，這是一個缺點。類與其余的開，而法是將類和類分開，顯然法是將但是類區(qū)分法使模式更容易線性可分，這是它的優(yōu)點。3.5.3感知器訓練算法在多類問題中的應用44判別規(guī)則：

對于c類問題，應建立c個判別函數(shù)：

di(x)=wi’xi(i=1,2,…,c)

如果x

i，則有wi’x>wj’x(

j

i)

因此判別規(guī)則是

若di(x)>dj(x)

j

i則判x

i

第三章判別域代數(shù)界面方程法2023/12/8算法步驟：45(1)賦初值,分別給c個權矢量wi(i=1,2,…,c)賦任意的初值，選擇正常數(shù)

，置步數(shù)k=1。(2)輸入已知類別的增廣訓練模式xk，計算c個判別函數(shù)

di(xk)=wi’xk(i=1,2,…,c)(3)修正權矢量，修正規(guī)則是：

if(xk

i)and(di(xk)>dj(xk))(

j

i)then

wi(k+1)=wi(k)(i=1,2,…,c)(正確分類)

if(xk

i)and(di(xk)

dl(xk))(l

i)then

wi(k+1)=wi(k)+

xk

wl(k+1)=wl(k)-

xk

wj(k+1)=wj(k)(

j

i,l)2023/12/8算法步驟：46(1)賦初值,分別給c個權矢量wi(i=1,2,…,c)賦任意的初值，選擇正常數(shù)

，置步數(shù)k=1。(2)輸入已知類別的增廣訓練模式xk，計算c個判別函數(shù)di(xk)=wi’xk(i=1,2,…,c)(4)ifk<N,令k=k+1,返至⑵；

ifk=N，檢驗判別函數(shù)是否對都能正確分類，若是，結束；否則，令k=1，返至⑵。(3)修正權矢量。2023/12/8例題:已知訓練樣本(0,0)T

1，(1,1)T

2，(-1,1)T

3,

試求解向量w1、w2和w3。47

（2）運用感知器訓練算法。置k=1，增量

=1，賦初值：w1=(0,0,0)T,w2=(0,0,0)T,w3=(0,0,0)T,進行迭代運算：解:（1）訓練樣本分量增廣化。將訓練樣本變成增廣訓練模式：x1=(0,0,1)T,x2=(1,1,1)T,x3=(-1,1,1)T,

這里的下標恰是所屬類別，各類樣本不需符號規(guī)范化。2023/12/8例題:已知訓練樣本(0,0)T

1，(1,1)T

2，(-1,1)T

3,

試求解向量w1、w2和w3。48

k=1,xk=x1

1,因為d1(x1)=d2(x1)=0，d1(x1)=d3(x1)=0，錯分，所以:w1(2)=w1(1)+x1=(0,0,1)Tw2(2)=w2(1)-x1=(0,0,-1)Tw3(2)=w3(1)-x1=(0,0,-1)Tk=2,xk=x2

2,因為d2(x2)=-1<d1(x2)=1，d2(x2)=d3(x2)=-1，錯分，所以w1(3)=w1(2)-x2=(-1,-1,0)Tw2(3)=w2(2)+x2=(1,1,0)T

w3(3)=w3(2)-x2=(-1,-1,-2)T2023/12/8例題:已知訓練樣本(0,0)T

1，(1,1)T

2，(-1,1)T

3,

試求解向量w1、w2和w3。49

k=3,xk=x3

3,因為d3(x3)=-2<d1(x3)=0，d3(x3)=d2(x3)=0，錯分，所以w1(4)=w1(3)-x3=(0,-2,-1)Tw2(4)=w2(3)-x3=(2,0,-1)T

w3(4)=w3(3)+x3=(-2,0,-1)Tk=4,xk=x1

1,因為d1(x1)=d2(x1)=-1，d1(x1)=d3(x1)=-1，錯分，所以