作业 - 图文 (2)

《水下目标探测与识别技术》大作业

(1)通过数学变换获得的系数特征：对目标图像运用各式各样的数学变换，例如离散余弦变换、小波变换、傅立叶函数变换等，数学变换后，系数可以提取出来作为该目标图像的特征。

(2) 图像的表面特征：包括图像的边界、形状样子、纹理粗细、区域和整体轮廓等，这些特征比较容易从图像中提取出来，因为都具有鲜明的物理意义。

(3)矩阵特征：由于数字图像采用的是数据量的表达方式，因此可以用矩阵来代表图像，变为矩阵后可以把许多数学中的代数变换已经矩阵知识中的各自矩阵分解用于矩阵。例如K-L 变换及时用协方差矩阵的本征矢量空间作为空间基底的一种代数方法的特征提取。由于矩阵的奇异值分解拥有几何不变性这样的特质，所有也可以作为图形特征。

（4）图像的统计学特征：包括图像矩特征，有关灰度的直方图特征，矩特征还分为旋转矩、复数矩、正交矩、Hu矩的快速算法。几种算法都在现在的图像特征选取中有很多应用。 三个模块及作用：

（1）目标检测模块（2）目标匹配模板（3）目标运动估计模块 目标检测模块判断图像序列中运动目标是否存在，描述目标的形状特征（如运动目标的位置，目标外接矩形的大小）：

目标匹配模板寻找运动目标在图像序列各帧中的对应关系，确定目标的运动轨迹；

目标运动估计模块利用Kalman滤波器预测检测运动目标在下一帧中可能处于的位置，确定目标搜索范围。

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《水下目标探测与识别技术》大作业

二、实践题（共50分）

作：1）将图像转化为灰度图，显示其灰度直方图；

2）进行灰度尺度规整，规整至512像素×512像素，并显示图像； 3）分别利用灰度均衡化和对比度增强两种方法进行图像预处理，给出增强后的图像及所对应的直方图。（此题18分） 1）

得分 1、自选一幅水下图像，利用MATLAB的图像处理工具包实现以下操

2）

3）

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《水下目标探测与识别技术》大作业

2、自选一幅水下图像，利用MATLAB的图像处理工具包实现以下操作：1）至少添加两种噪声，给出加入噪声后的图像，并附上噪声种类和参数；

2）自选滤波增强算法进行图像滤噪预处理；

3）计算去噪之后图像的均方误差（MSE）及峰值信噪比（PSNR）（此题18分）

1）高斯噪声方差0.01，椒盐噪声密度0.05

2）

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《水下目标探测与识别技术》大作业

3、自选一幅水下图像，利用MATLAB的图像处理工具包实现以下操作：

1）运用不少于两种边缘检测方法获得水下图像的边缘轮廓，给出检测结果，并附上所选的边缘检测方法种类；

2）运用最大类间方差方法实现水下图像的阈值分割方法，获得二值图像，并显示图像。（此题14分） 1）carry算子

sobel算子

2）

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《水下目标探测与识别技术》大作业

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