第一篇：數字圖像matlab結課作業[模版]

clear all;close all;I=imread('e:5.tif');imshow(I);I_gray=rgb2gray(I);figure,imshow(I_gray);I_gray_hist=imhist(I_gray);figure,imshow(I_gray_hist);Ibw=im2bw(I_gray,0.7);figure,imshow(Ibw);

第二篇：基于MATLAB的數字圖像處理

目 錄 引言.................................................................................................................1 2 設計使用軟件....................................................................................................2 2.1MATLAB簡介.........................................................................................2 2.2matlab基本操作.......................................................................................2 3 圖像幾何變換設計原理....................................................................................4 3.1圖像幾何變換設計說明..........................................................................4 3.2 圖像平移理論基礎.................................................................................4 3.3圖像縮放的理論基礎..............................................................................5 3.4雙線性插值法..........................................................................................5 3.5最鄰近差值法..........................................................................................6 4圖像變換總體設計.............................................................................................7 4.1基于MATLAB的GUI設計..................................................................7 4.2插入圖像..................................................................................................8 4.3圖像的平移變換......................................................................................9 4.3.1圖像右下方平移...........................................................................9 4.3.3圖像左上方平移.........................................................................10 4.4圖像的縮放變換....................................................................................12 4.4.1基于雙線性插值法的圖像縮放.................................................12 4.4.2鄰近插值法的圖像縮放.............................................................13 5心得體會...........................................................................................................14 參考文獻..............................................................................................................15 附錄一..................................................................................................................16

課程設計說明書 引言

數字圖像處理技術是20世界60年代發展起來的一門新興學科，隨著圖像處理理論和方法的進一步完善，使得數字圖像處理技術在各個領域得到了廣泛應用，并顯示出廣闊的應用前景。MATLAB既是一種直觀、高效的計算機語言，同時又是一個科學計算平臺。它為數據分析和數據可視化、算法和應用程序開發提供了最核心的數學和高級圖形工具。根據它提供的500多個數學和工程函數，工程技術人員和科學工作者可以在它的集成環境中交互或變成以完成各自的計算。MATLAB中集成了功能強大的圖像處理工具箱。由于MATLAB語言的語法特征與C語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式，而且這種語言可移植性好、可擴展性強，再加上其中有豐富的圖像處理函數，所以MATLAB在圖像處理的應用中具有很大的優勢。

MATLAB是一種以矩陣運算為基礎的交互式程序語言，能夠滿足科學、工程計算和繪圖的要求，與其它計算機語言相比，其特點是簡潔和智能化，適應科技專業人員的思維方式和書寫習慣，使得編程和調試效率大大提高。我們學習掌握MATLAB，也可以說是在科學工具上與國際接軌。

課程設計說明書 設計使用軟件

2.1MATLAB簡介

MATLAB是由美國mathworks公司發布的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易于使用的視窗環境中，為科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的眾多科學領域提供了一種全面的解決方案，并在很大程度上擺脫了傳統非交互式程序設計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟件的先進水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并稱為四大數學軟件。它在數學類科技應用軟件中在數值計算方面首屈一指。MATLAB可以進行矩陣運算、繪制函數和數據、實現算法、創建用戶界面、連

接其他編程語言的程序等，主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等軟件的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟件。在新的版本中也加入了對C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接調用,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以后調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用。

2.2matlab基本操作

Matlab中基本變量都是以矩陣的形式保存的。一幅圖像即是一個二維的矩陣。變量名區分大小寫，如a和A表示兩個不同的變量。圖像I中第i行第j列的像素用I(i,j)表示，其中行號和列號都從1開始計數。要了解更多關于Matlab的基本知識，可看Matlab help下的Matlab目錄。

本實驗可能用到的matlab函數有：zeros，imwrite，imread，imshow，FFT2，abs，log，min，max，查詢具體的函數用法可以在Matlab help中查找，或在Matlab command window中打(空格)函數名。

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在Matlab command window中的命令在打回車后直接執行。也可以在m-file editor中編寫程序，存盤為.m文件后，按Debug菜單下的Run，自動逐條執行命令。Debug菜單下還提供了設置斷點逐行執行等調試命令。做本實驗時可先在command window中熟悉Matlab命令與函數，最后所有命令應保存在一個m文件中，便于檢查和調試。

每次畫圖前可用figure命令新開一個圖像窗口，否則前一次顯示的圖像會被新的圖像覆蓋。也可用figure（n）命令規定當前圖像窗口序號。

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圖像幾何變換設計原理

3.1圖像幾何變換設計說明

數字圖像幾何變換是一種用途廣泛的圖像處理技術，在圖像校正、圖像匹配、圖像變形等方面有廣泛用途。圖像的幾何變換需要兩個過程：空間變換和灰度插值，需要對離散數據組成的象素位置和間距進行重新采樣，以構成幾何變換后的新圖像，即根據離散的數字圖像重建二維連續函數，再按新的像素位置和間距進行采樣。

要求編程實現圖像的平移、縮放兩種幾何變換，插值分別采用最近鄰插值和雙線性插值。

在圖像的幾何變換中，通常包括圖像的平移、圖像的轉置、圖像的鏡像變換、圖像的縮放和圖像的旋轉等。

幾種圖像幾何變換中都是1：1的變換，而圖像的縮放操作會改變圖像的大小，產生的圖像中的像素可能在原圖中找不到相應的像素點，這樣就必須進行近似處理。一般的方法是直接賦值為和它最相近的像素值，但也可以通過一些插值算法來計算。下面的代碼直接采用了前一種做法。

3.2 圖像平移理論基礎

圖像平移就是將圖像中所有的點都按照指定的平移量水平、垂直移動。設（x0，y0）為原圖像上的一點，圖像水平平移量為tx，垂直平移量為ty，則平移后點（x0，y0）坐標將變為（x1，y1）。

顯然（x0，y0）和（x1，y1）的關系如下：

?x1???y1?x0?txy0?ty

用矩陣表示如下：

?x1??10tx??x0??y1???01ty??y0??????? ??1????001????1??

對該矩陣求逆，可以得到逆變換：

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?x0??10?tx??x1??y0???01?ty??y1?

即?x0?????????y0???????10011??????x1?txy1?ty

這樣，平移后的圖像上的每一點都可以在原圖像中找到對應的點。例如，對于新圖中的（0，0）像素，代入上面的方程組，可以求出對應原圖中的像素（-tx，-ty）。如果tx或ty大于0，則（-tx，-ty）不在原圖中。對于不在原圖中的點，可以直接將它的像素值統一設置為0或則255（對于灰度圖就是黑色或白色）。同樣，若有點不在原圖中，也就說明原圖中有點被移出顯示區域。如果不想丟失被移出的部分圖像，可以將新生成的圖像寬度擴大|tx |，高度擴大| ty |。

3.3圖像縮放的理論基礎

假設圖像x軸方向縮放比率為fx，y軸方向縮放比率為fy，那么原始圖中點（x0，y0）對應與新圖中的點（x1，y1）的轉換矩陣為：

?x1??fx?y1???0?????1????00??x0??y0? fy0????01????1??0

其逆運算如下：

00??x1??x0??1/fx?y0???0??y1?

即?x0?1/fy0???????y0????????01??1??1??0x1/fxy1/fy

例，當fx=fy=0.5時，圖像被縮一半大小，此時縮小后圖像中的（0，0）像素對應于原圖中的（0，0）像素；（0，1）像素對應于原圖中的（0，2）像素；（1，0）像素對應于原圖中的（2，0）像素，以此類推。在原圖基礎上，每行隔一個像素進行取點，每隔一行進行操作。其實是將原圖每行中的像素取值重復一遍，然后每行重復一次。

3.4雙線性插值法

雙線性插值[是利用了需要處理的原始圖像像素點周圍的四個像素點的相關陛，通過雙線眭算法計算得出的。對于一個目的坐標，通過向后映射法得到其在原始圖像的對應的浮點坐標(i+u，j+v)，其中i，j均為非負整數，u，v為[0，l]區間的浮點數，則這個像素的值f(i+u，j+v)可由原圖像中坐標為(i，j)、(i+l，j)、課程設計說明書

(i，j+1)、(i+1，j+1)所對應的周圍四個像素的值決定，即：

f(i+u，j+v)=(1-u)×(1-v)×f(i，j)+(1-u)×V× f(i，j+1)+u×(1-v)×f(i+l，j)+u×v×f(i+l，j+1)，其中f(i，j)表示源圖像(i，j)處的的像素值，這就是雙線性內插值法。

如圖3.1所示，已知(0，0)、(0，1)、(1，0)、(1，1)四點的的灰度，可以由相鄰像素的灰度值f(0，0)和f(1，0)在X方向線性插值求出(x，0)的灰度f(x，0)，由另外兩個相鄰像素f(0，1)和f(1，1)在X方向上線性插值可求出(x，1)的灰度f(x，1)，最后由f(x，0)，f(x，1)在Y方向上進行線性插值就可以得到(x，y)的灰度f(x，y)。

在同一行內根據待插值像素點與其前后的原圖像像素點的位置距離進行加權線性插值，即離原圖像像素點越近的待插值像素點，原圖像像素的加權系數就越大；行間根據待插值行與其上下的原圖像行間的距離進行加權線性插值，即離原圖像行越近的待插值行，原圖像行的加權系數就越大。

圖3.1 雙線性插值原理

3.5最鄰近差值法

最簡單的插值算法是最鄰近插值，也稱為零階插值。它輸出的像素灰度值就等于距離它映射到的位置最近的輸入像素的灰度值，最鄰近插值算法簡單，在許多情況下都能得到令人滿意的結果，但是當圖像中包含像素之間灰度級有變化的細微結構時，最鄰近算法會在圖像中產生人為加工的痕跡。雙線性插值算法計算

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量比零階插值大，但縮放后圖像質量高，不會出現像素值不連續的的情況，這樣就可以獲得一個令人滿意的結果[2,6]。

最鄰近點插值[6]取插值點的4個鄰點中距離最近的鄰點灰度值作為該點的灰度值。設插值點（i，j）到周邊4個鄰點fk（i，j）（k ＝ 1，2，3，4）的距離為dk（k ＝ 1，2，3，4），則：g（i，j）＝fk（i，j），dl ＝ min{d1，d2，d3，d4}，l＝ 1，2，3，4。

4圖像變換總體設計

4.1基于MATLAB的GUI設計

圖形用戶界面（GUI）是用戶與計算機程序之間的交互方式，是用戶與計算機進行信息交流的方式。計算機在屏幕顯示圖形和文本，若有揚聲器還可產生 聲音。用戶通過輸入設備，如：鍵盤、鼠標、跟蹤球、繪制板或麥克風，與計算機

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通訊。用戶界面設定了如何觀看和如何感知計算機、操作系統或應用程序。通常，多是根據悅目的結構和用戶界面功能的有效性來選擇計算機或程序。圖形用戶界面或GUI是包含圖形對象，如：窗口、圖標、菜單和文本的用戶界面。以某種方式 選擇或激活這些對象，通常引起動作或發生變化。最常見的激活方法是用鼠標或其它點擊設備去控制屏幕上的鼠標指針的運動。

圖4.1GUI界面設計

通過MATLAB里面GUI功能自己設計出的關于本次課程設計的GUI界面，在這個界面中有預覽圖像，圖像平移，圖像縮放三個選項以及四個數據填充空格，來填寫關于圖像平移的長度與寬度，以及縮放的比例。

4.2插入圖像

單擊GUI界面的預覽圖像按鈕，就可以選擇將自己想要進行平移或縮放的圖片插入到這個程序里面去，并顯示出來。在這次課程設計當中將“lena.bmp”這張圖片插入到所做的程序當中，如圖所示。

圖4.2預覽的圖片

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插入的“lena.bmp”圖片在MTALAB中所做的GUI圖形用戶界面中顯示了出來。

4.3圖像的平移變換

在所設計的GUI界面當中，首先設定所要平移的像素長度以及寬度，并且在設計當中用正負符號來表示圖像的方向，設置完成之后，單擊圖片平移按鈕，就會彈出窗口當中顯示出兩張圖片。通過左右兩張的圖片對比可以清楚的看到右邊圖片是經過平移處理之后的。

4.3.1圖像右下方平移

圖4.3圖像右下方向移動

如圖所示，在GUI界面中將參數設置成平移長度為100，平移寬度為100之后，單擊圖像平移按鈕，在彈出來的窗口之中，明顯可以看到右邊的圖片向右下方向移動了各100個像素點，空出來的部分通過用黑像素點替換，以便能夠進行清晰的對比結果。

4.3.2圖像左下方平移

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圖 4.4圖像的左下方向移動

如圖所示，在GUI界面中將參數設置成平移長度為-100，平移寬度為100之后，單擊圖像平移按鈕，在彈出來的窗口之中，明顯可以看到右邊的圖片向左下方向移動了各100個像素點，空出來的部分通過用黑像素點替換，以便能夠進行清晰的結果對比。

4.3.3圖像左上方平移

圖4.5圖像向左上方向移動

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如圖所示，在GUI界面中將參數設置成平移長度為-100，平移寬度為-100之后，單擊圖像平移按鈕，在彈出來的窗口之中，明顯可以看到右邊的圖片向左上方向移動了各100個像素點，空出來的部分通過用黑像素點替換，以便能夠進行清晰的結果對比。

4.3.4圖像右上平移

圖4.6圖像向右上方向移動

如圖所示，在GUI界面中將參數設置成平移長度為100，平移寬度為-100之后，單擊圖像平移按鈕，在彈出來的窗口之中，明顯可以看到右邊的圖片向右上方向移動了各100個像素點，空出來的部分通過用黑像素點替換，以便能夠進行清晰的結果對比

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4.4圖像的縮放變換

在所設計的GUI界面當中，首先設定所要縮放的像素長度以及寬度比例系數，設置完成之后，單擊雙線性差值法縮放按鈕，就會彈出窗口，在當中顯示出兩張圖片。通過左右兩張的圖片對比可以清楚的看到右邊圖片是經過縮放處理之后的，在長度寬度的比例上有所變化

4.4.1基于雙線性插值法的圖像縮放

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圖4.6雙線性差值法的圖像縮放

如圖所示，在所設計的GUI界面中將參數設置成長度縮放比例系數為2，寬度縮放比例系數為3之后，單擊雙線性插值法按鈕，在彈出來的窗口之中，明顯可以看到右邊的圖片相比較左邊的圖片，在長度上是要比寬度上要放大了所設置的比例系數的，由于對應的系數為2倍3倍，所以可以清楚明了的看到縮放效果。所以當設置為長寬系數形同時，縮放效果是不明顯的。

4.4.2鄰近插值法的圖像縮放

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圖4.7鄰近插值法的圖像縮放

如圖所示，在所設計的GUI界面中將參數設置成長度縮放比例系數為2，寬度縮放比例系數為3之后，單擊鄰近插值法按鈕，在彈出來的窗口之中，明顯可以看到右邊的圖片相比較左邊的圖片，在長度上是要比寬度上要放大了所設置的比例系數的，由于對應的系數為2倍3倍，所以可以清楚明了的看到縮放效果。

5心得體會

通過這次課程設計，使得我更加的掌握了在數字圖像處理方面的知識，以及

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加強了我對數字圖像處理這一門學科的興趣與愛好。此外還掌握了相關MATLAB的一些基本操作與應用，能夠在以后的學習生活之中進行一些簡單的設計。雖然在這次設計實踐過程之中，遇到了重重困難，但是在經過一次次的更正，一次次的修改之后，以及經過網絡上多方面材料的查找與老師的悉心指導，終于能夠最終的完成這次課程設計的題目要求。

兩周的時間不算很長，但是在這兩周的時間里面，我們卻學習到了很多之前多不能學習到的東西。在這次課程設計中不僅培養了獨立思考、動手操作的能力，在各種其它能力上也都有了提高。更重要的是，我們學會了很多學習的方法。而這是日后最實用的，真的是受益匪淺。要面對社會的挑戰，只有不斷的學習、實踐，再學習、再實踐。這對于我們的將來也有很大的幫助。

實驗過程中，此次設計也讓我明白了有什么不懂不明白的地方要及時請教或上網查詢，只要認真鉆研，動腦思考，動手實踐，就沒有弄不懂的知識，收獲頗豐。也對團隊精神的進行了考察，讓我們在合作起來更加默契，在成功后一起體會喜悅的心情。

參考文獻

[1]章毓晉.《圖像處理和分析教程》，人們郵電出版社，2009。

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[2]龔聲蓉.《數字圖像處理與分析》，清華大學出版社，2006 [3]余成波.《數字圖像處理及MATLAB實現》，重慶大學出版社，2003 [4]姚敏.《數字圖像處理》，機械工業出版社，2006 [5]李顯宏.《MATLAB7.x界面設計與編程技巧》電子工業出版社，2006 [6]Kenneth R.Castleman著，朱志剛等譯，《數字圖像處理》，電子工業出版社，2006

1.MATLAB圖像平移程序

附錄

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N1 = get(handles.cc,'String');N2 = get(handles.kk,'String');Tx = str2double(N1);Ty = str2double(N2);[m, n] = size(I);H = uint8(zeros(m+abs(Ty), n+abs(Tx)));if(Tx>0&&Ty>0)

H(1+Ty:m+Ty,1+Tx:n+Tx)= I;else if(Tx<0&&Ty<0)

H(1:m,1:n)= I;

else if(Tx<0&&Ty>0)

H(1+Ty:m+Ty,1:n)= I;

else

H(1:m,1+Tx:n+Tx)= I;

end

end end figure,subplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖像');subplot(1,2,2);imshow(H);title('輸出圖像');2.MATLAB圖像雙線性插值法圖像縮放 I=imread('lena.bmp');[rows,cols]=size(I);N1=get(handles.chang,'String');N2=get(handles.kuan,'String');K1=str2double(N1);K2=str2double(N2);width = K1 * rows;

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height = K2 * cols;Out = uint8(zeros(width,height));widthScale = rows/width;heightScale = cols/height;for x = 2:width2

oldX = x * widthScale;

oldY = y * heightScale;

if(oldX/double(uint16(oldX))== 1.0)&(oldY/double(uint16(oldY))== 1.0)

Out(x,y)= I(int16(oldX),int16(oldY));

else

a = double(uint16(oldX));

b = double(uint16(oldY));

x11 = double(I(a,b));

x12 = double(I(a,b+1));

x21 = double(I(a+1,b));

x22 = double(I(a+1,b+1));

Out(x,y)= uint8((b+1-oldY)*((oldX-a)*x21 +(a+1-oldX)*x11)+(oldY-b)*((oldX-a)*x22 +(a+1-oldX)* x12));

end

end end figure,subplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖像')subplot(1,2,2);imshow(Out);title('輸出圖像');2.MATLAB圖像最鄰近差值法圖像縮放 I=imread('lena.bmp');[rows,cols]=size(I);

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N1 = get(handles.chang,'String');N2 = get(handles.kuan,'String');K1 = str2double(N1);K2 = str2double(N2);width = K1 * rows;

height = K2 * cols;im2 = uint8(zeros(width,height));widthScale = rows/width;heightScale = cols/height;for x = 2:width2

oldX = x * widthScale;

oldY = y * heightScale;

if(oldX/double(uint16(oldX))== 1.0)&(oldY/double(uint16(oldY))== 1.0)

im2(x,y)= I(int16(oldX),int16(oldY));

else

a = double(round(oldX));

b = double(round(oldY));

im2(x,y)= I(a,b);

end

end end figure,subplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖像')subplot(1,2,2);imshow(im2);title('輸出圖像')

第三篇：數字圖像作業

數字圖像處理大作業，請轉發。

要求每個同學完成1題，按照學號進行分配，1、11、21、31、41、51完成第一題，2、22、32、42、52完成第二題，以此類推。每道題要求有理論說明和實驗驗證，完成后撰寫報告并打印，報告頁數不少于5頁，包括，理論、實驗代碼和實驗結果，報告完成后由班長收齊后交到計算機樓530，時間7月2日截止。

1、什么是圖像增強，常用的圖像增強方法有哪幾種？請舉例并用實驗說明。

2、什么是圖像復原，圖像復原常用的方法有哪些？請舉例并用實驗說明。

3、什么是灰度直方圖，直方圖的作用是什么，請用實驗說明。彩色圖像如何利用直方圖法進行增強，利用例子說明之。

4、常用的圖像分割方法有哪幾種？請舉例并用實驗說明。

5、分析幾種常用邊緣分割的方法的特點并用實驗說明。

6、什么是頻域濾波，什么是空域濾波，它們的特點是什么？用實驗說明。

7、常用的數字圖像處理的格式有哪些？它們的特點是什么？編程實現不同類型圖像的平移、鏡像、旋轉和縮放。

8、數字圖像噪聲的有哪些類？ 常見的噪聲有哪幾種，它們的特點有哪些，有實驗圖像說明之，如何消除這些噪聲，效果如何，實驗說明之。

9、查找資料，敘述車牌識別的基本過程，并用matlab進行仿真

10、查找資料，說明什么是圖像膨脹，什么是圖像腐蝕，它們的作用是什么，用并用實驗說明。

第四篇：《數字圖像處理》結課小論文

2013-2014年第一學期《數字圖像處理》科目考查卷

專業：通信工程 班 級： 任課教師：王新新 姓名： 學 號： 成 績：

一 Deblurring Images Using the Wiener Filter ——使用維納濾波器進行圖像去模糊簡介

在人們的日常生活中，常常會接觸很多的圖像畫面，而在景物成像的過程中有可能出現模糊，失真，混入噪聲等現象，最終導致圖像的質量下降，我們現在把它還原成本來的面目，這就叫做圖像還原。引起圖像的模糊的原因有很多，舉例來說有運動引起的，高斯噪聲引起的，斑點噪聲引起的，椒鹽噪聲引起的等等，而圖像的復原也有很多，常見的例如逆濾波復原法，維納濾波復原法，約束最小二乘濾波復原法等等。它們算法的基本原理是，在一定的準則下，采用數學最優化的方法從退化的圖像去推測圖像的估計問題。因此在不同的準則下及不同的數學最優方法下便形成了各種各樣的算法。而我接下來要介紹的算法是一種很典型的算法，維納濾波復原法。它假定輸入信號為有用信號與噪聲信號的合成，并且它們都是廣義平穩過程和它們的二階統計特性都已知。維納根據最小均方準則，求得了最佳線性濾波器的的參數，這種濾波器被稱為維納濾波器。

維納濾波器是最小均方差準則下的最佳線性濾波器，它在圖像處理中有著重要的應用。本文主要通過介紹維納濾波的結構原理，以及應用此方法通過MATLAB函數來完成圖像的復原。關鍵詞：維納函數、圖像復原。

二 維納濾波器結構

維納濾波自身為一個FIR或IIR濾波器，對于一個線性系統，如果其沖擊響應為h（n），則當輸入某個隨機信號x(n)時，式（1）

這里的輸入 ?

式（2）

式中s(n)代表信號，v(n)代表噪聲。我們希望這種線性系統的輸出是盡可能地逼近s(n)的某種估計，并用s^(n)表示，即

式（3）

因而該系統實際上也就是s(n)的一種估計器。這種估計器的主要功能是利用當前的觀測值

x(n)以及一系列過去的觀測值x(n-1),x(n-2),……來完成對當前信號值的某種估計。維納濾波屬于一種最佳線性濾波或線性最優估計，是一最小均方誤差作為計算準則的一種濾波。設信號的真值與其估計值分別為s(n)和)s^(n)，而它們之間的誤差

式（4）

則稱為估計誤差。估計誤差e(n)為可正可負的隨機變量，用它的均方值描述誤差的大小顯然更為合理。而均方誤差最小，也就是

式（5）

最小。利用最小均方誤差作為最佳過濾準則比較方便，它不涉及概率的描述，而且以它導出的最佳線性系統對其它很廣泛的一類準則而言是屬最佳。

圖1 維納濾波器一般結構

三、維納濾波器的局限

維納濾波復原法存在著幾個實質性的局限。第一，最有標準是基于最小均方誤差的且對所有誤差等權處理，這個標準在數學上可以接受，但卻是個不適合人眼的方式，原因在于人類對復原錯誤的感知在具有一致灰度和亮度的區域中更為嚴重，而對于出現在暗的和高梯度區域的誤差敏感性差得多。第二，空間可變的退化不能用維納濾波復原法復原，而這樣的退化是常見的。第三，維納濾波不能處理非平穩信號和噪聲。

四、模擬仿真

運行程序及結果

% 讀入圖像

The example reads in an RGB image and crops it to be 256-by-256-by-3.The deconvwnr function can handle arrays of any dimension.I = imread('peppers.png');I = I(10+[1:256],222+[1:256],:);figure;imshow(I);title('Original Image');

圖2 原始圖像

% 圖像模擬模糊處理。模擬一個真實的圖像,可以模糊。攝像機運動。示例創建一個point-spread函數PSF,對應直線運動在31個像素(LEN = 31),在11度角(θ= 11)。模擬模

糊,過濾器是使用imfilter convolved與形象。

Simulate a a real-life image that could be blurred e.g., by camera motion.The example creates a point-spread function, PSF, corresponding to the linear motion across 31 pixels(LEN=31), at an angle of 11 degrees(THETA=11).To simulate the blur, the filter is convolved with the image using imfilter.LEN = 31;THETA = 11;PSF = fspecial('motion',LEN,THETA);Blurred = imfilter(I,PSF,'circular','conv');figure;imshow(Blurred);title('Blurred');

圖3圖像模擬模糊處理

%恢復模糊圖像。真正的PSF由模糊變清晰,這個例子執行三個修復

wnr1 = deconvwnr(Blurred,PSF);figure;imshow(wnr1);title('Restored, True PSF');

圖4恢復模糊圖像

% 第二個恢復使用估計PSF,模擬運動模糊長度的兩倍長(LEN)。

wnr2=deconvwnr(Blurred,fspecial('motion',2*LEN,THETA));figure;imshow(wnr2);title('Restored, “Long” PSF');

圖5兩倍長模糊處理

%第三恢復使用估計PSF,模擬運動兩倍陡峭的角度模糊角度(θ)。

wnr3=deconvwnr(Blurred,fspecial('motion',LEN,2*THETA));figure;

imshow(wnr3);title('Restored, Steep');

圖6兩倍陡峭的角度處理

% 模擬加性噪聲。模擬使用態分布隨機數相加噪聲,并將它添加到模糊圖像,模糊。

noise = 0.1*randn(size(I));BlurredNoisy = imadd(Blurred,im2uint8(noise));figure;imshow(BlurredNoisy);title('Blurred & Noisy');

圖7模擬加性噪聲處理

%恢復圖像模糊處理。

恢復模糊和噪聲圖像使用一個逆濾波器,假設zero-noise,并比較這第一個結果實現了在步驟3中,wnr1。噪聲呈現在原始的數據顯著放大。

wnr4 = deconvwnr(BlurredNoisy,PSF);figure;imshow(wnr4);title('Inverse Filtering of Noisy Data');

圖8恢復噪聲圖像

%控制噪聲放大,NSR功能提供了信噪比。

NSR = sum(noise(:).^2)/sum(im2double(I(:)).^2);wnr5 = deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR);figure;imshow(wnr5);title('Restored with NSR');

圖9 NSR功能恢復噪聲圖像

%不同NSR值影響恢復的結果。小NSR值放大噪聲

wnr6 = deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NSR/2);figure;imshow(wnr6);title('Restored with NSR/2');

圖10 小NSR功能恢復噪聲圖像

%使用自相關來提高圖像恢復

改進模糊的恢復和嘈雜的圖像,提供完整的自相關函數(ACF)噪音,NCORR,和信號,ICORR NP = abs(fftn(noise)).^2;NPOW = sum(NP(:))/prod(size(noise));% noise power NCORR = fftshift(real(ifftn(NP)));% noise ACF, centered IP = abs(fftn(im2double(I))).^2;IPOW = sum(IP(:))/prod(size(I));% original image power ICORR = fftshift(real(ifftn(IP)));% image ACF, centered

wnr7 = deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NCORR,ICORR);figure;imshow(wnr7);title('Restored with ACF');

圖11 自相關來提高圖像恢復

%探索修復提供了有限的統計信息:權力的噪音,NPOW,和一個單維的自相關函數的真實形象,ICORR1 ICORR1 = ICORR(:,ceil(size(I,1)/2));wnr8 = deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NPOW,ICORR1);figure;imshow(wnr8);title('Restored with NP & 1D-ACF');

圖12 單維自相關來提高圖像恢復

五、結論與心得體會

通過這個實驗，使我們更加深刻和具體的了解到了維納濾波的原理，功能以及在圖像處理方面的應用。維納濾波器是對噪聲背景下的信號進行估計，它是最小均方誤差準則下的最佳線性濾波器。在實驗的過程中，我發現采用維納濾波復原可以得到比較好的效果，這個算法可以使估計的點擴散函數值更加接近它的真實值。但實現維納濾波的要求是輸入過程是廣義平穩的；輸入過程的統計特性是已知的。根據其他最佳準則的濾波器也有同樣的要求。然而，由于輸入過程取決與外界信號，干擾環境，這種環境的統計特性常常是未知的，變化的，因而這兩個要求很難滿足，這就促使人們研究自適應濾波器。

通過本次實驗，深深地了解了圖像處理是一門既有用又有難度的一門學科，需要我們認真的學習，自己在學習上還有很多的漏洞，在以后的學習中會更加的努力上進，做一個引以為自豪的人。

參考文獻

《數字圖像處理》，2007年，清華大學出版社。

《數字圖像處理（第3版）》，2010年，科教出版社。

《基于0penCV的計算機視覺技術實現》，2001，科學出版社。《計算機圖像處理》，2005，武漢大學出版社。

第五篇：結課作業

河南牧業經濟學院

《電子商務基礎與應用》

課程報告

京東商城公司案例分析

班級： 報關班 學號： 14070501025 姓名： 夏艷芬 日期：

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京東商城網站案例分析

一、網站概況

1.網站名稱

www.tmdps.cn

2.網站基本情況

京東商城是中國最大的綜合網絡零售商，是中國電子商務領域最受消費者歡迎和最具有影響力的電子商務網站之一，在線銷售家電、數碼通訊、電腦、家居百貨、服裝服飾、母嬰、圖書、食品、在線旅游等12大類數萬個品牌百萬種優質商品。2012年第一季度，京東商城以50.1%的市場占有率在中國自主經營式B2C網站中排名第一。目前京東商城已經建立華北、華東、華南、西南、華中、東北六大物流中心，同時在全國超過300座城市建立核心城市配送站。2012年8月14日，京東與蘇寧開打“史上最慘烈價格戰”。公司北京京東世紀貿易有限公司

口號：

年營

業額：

員工

數：

涉及

產品：

重要

人物： 做中國最大，全球前五強電子商務公司 2010年 約102億人民幣 超過2萬人 3C數碼、家電圖書、百貨、機票等 劉強東（董事局主席兼CEO）名稱： 公司 總部北京市朝陽區北辰西路地點： 8號北辰世紀中心A座 成立2004年1月 時間： 經營網絡零售服務 范圍： 公司B2C 性質： 3.網絡定位

1)市場定位

京東商城的市場定位是：中國最大的電腦、數碼、通訊、家用電器產品網上購物商城。相較于同類電子商務網站，360buy京東商城擁有更為豐富的商品種類，并憑借更具競爭力的價格和逐漸完善的物流配送體系等各項優勢，贏得市場占有率多年穩居行業首位的驕人成績。京東商城秉承“以人為本”的服務理念，全程為個人用戶和企業用戶提供人性化的“親情360”全方位服務，努力為用戶創造親切、輕松和愉悅的購物環境；不斷豐富產品結構，務求最大化地滿足消費者日趨多樣的購物需求。

2）企業定位

（一）目 標： 做中國最大，全球前五強電子商務公司

（二）使 命： 讓購物變得簡單、快樂！

（三）價值觀：誠信、客戶為先、激情、學習、團隊精神、追求超越核心企業文化： 誠信：內部坦白、誠實、守信 客戶為先：客戶利益第一、為客戶著想、為客戶多做事 激情：積極、主動、勤快、向上 學習：謙虛、好學、進步、用腦 團隊精神：合作、誠信、步伐一致追求超越：創新、競爭

4.京東商城網站logo的含義

360°全方位服務，整個LOGO“6”左半邊跟前邊“3”組成“3C”，“6”和后面“0”組成的是一個眼鏡的標記，標明專注~~~京東商城旨在為用戶提供人性化的“親情360” 全方位服務，在其標志上就體現了這一理念，藍色網址與橙色名稱的組合讓人感覺還是挺本分的。

二、網站特色及優勢

1.網站特色

京東商城網站總體看來簡單明了，各個板塊結構和諧，渾然一體。首頁導航按商品類別分為家用電器、手機數碼、電腦產品、日用百貨及積分兌換。透過“熱門搜索”可以看到大家都在尋找的東西；商品搜索能使消費者快速的找到自己想要的商品。同時，首頁又將不同的商品分類更加的細分，便于消費者的查找。首頁板塊設計按照1：3：1的比例設計，左側從上到下的板塊包括商品分類、品牌專賣店、最熱評價。中間分為瘋狂搶購、新品上架、特價專區板塊，以圖片和產品信息描述為主。右側為京東快報、拍賣商品及限時搶購模塊。同類別的商品之間可以選擇多個進行比較，選擇一款商品可以獲得其同類品牌的信息。同時，還有一個按同類別、同品牌、同價位的銷售排行情況來給消費者更多的參考。京東商城有一個積分兌換頻道，每次網購行為會產生一定的積分，累積到一定數目后可以兌換現金券或優惠券。另外，京東禮品卡也是京東商城特色的一個體現。它具有隨心、安全、靈活、時尚的特點。顧客可以購買自行設定金額的禮品卡，在為期一年的時間內不受任何限制，隨心購買特價、限價商品，可以抵運。京東商城網主要做零售,以零售商開通為主, 京東商城網還有一個特點,擅長特約經銷商,從中賺取差價.2.網站優勢

? 1.作為中國B2C市場最大的3C網購專業平臺，360buy京東商城訪問量、點

擊率、銷售量以及業內知名度和影響力上 都非常大

? 2.360buy京東商城擁有更為豐富的商品種類，價格是比較低的，這就使得

京東網 站能憑借其價格優勢在市場上占據一定的市場。

? 3.京東網更加重視產品在售后的服務，京東除了在保證其產品質量的同時，還在售后服務方面做了很大的改進

? 4.京東的商品運輸速度卻是最快的京東商城創網購最快物流速度最新推出 的“211限時達”服務

? 5.京東先后組建了上海及廣州全資子公司富有戰略遠見地將華北、華東和

華南三點連成一線，使全國大部分地區都覆蓋在360buy京東商城的物流配送網絡之下

3.電子商務模式

京東商城是企業與消費者之間的電子商務（Business to Customer，即B2C）。這是消費者利用因特網直接參與經濟活動的形式，類同于商業電子化的零售商務。

三、網站經營理念及盈利模式

1.網站經營理念

國際化帶來競爭全球化，中國電子商務領域風云變幻，360buy京東商城作為首當其沖的旗幟性企業，不可避免的會迎來更為激烈甚至白熱化的商業競爭。面對愈發激烈的市場競爭，京東時刻告誡自己：我們不僅要協同戰略合作伙伴 加強密切合作關系，更要與對手在充分競爭的基礎上展開合作。京東理解的合作，是共贏發展的合作、聯合互補的合作，由合作帶來的“競合共贏”是京東謀求發展的永恒理念。誠信京東在發展上秉承先人后企、以人為本的理念，在誠信的基礎上建立與用戶、供應商、投資方等多方合作者之間最為融洽的合作關系。“誠”代表了京東在合作關系中所堅持的誠意態度，而“信”則代表了京東以“信用”為根本的發展信條。可以說，“誠信”既是京東的行為準則，同時也是京東的道德規范。如果將京東比喻為一個高速運轉的機器，那么，用戶、員工、投資方、供應商等多方合作者則是這一機器上不可或缺的組成部分，只有多方合作者親密無間的合作才能讓這一龐大的機器正常運轉。因此，京東在做生意的過程中，力爭與每一個客戶或合作伙伴多一些情感交流，慢慢地將生意圈轉化為朋友圈，而不是純粹的生意往來。做生意就是做人，而且要先做好人！

2.網站盈利模式

1)．成本控制

（1）網上商店節省人工費用

京東商城自主研發的信息系統是未來的一筆可獲利資源。京東商城會將特定商品過去的銷售數據、消費者的點擊、標簽、路徑、瀏覽次數、停留時間等幾百個參數，按一定的權重進行匯總計算，得出消費數據，幫助企業判斷消費需求情況。這信息系統在將來也必將為京東的改善和擴展其他服務提供參考信息，最大限度地節省人力、物力及資金，為京東帶來更多、更大的利潤。

（2）利用網絡平臺進行市場營銷

京東商城利用B2C整合營銷傳播策略的營銷手法，積極開拓多元化的銷售渠道，并進行網上追蹤銷售，相比傳統的市場營銷手法，網絡營銷更具有競爭優勢，節省成本的同時，能最大限度地提高傳播的覆蓋率。

（3）節省房租

由于去用網上商店的經營方式，公司只需要辦公原址和倉庫，并不需要實體店鋪，這樣就可以規避現在日益增長的高額租金，從而減少公司資金周轉壓力，為低價策略騰出發揮的空間。

2)．賺取采購價和銷售價之間的差價

立足微毛：毛利率不過7%～8%。自2004年創立至2008年，京東商城的年銷售額分別為1000萬元、3000萬元、8000萬元、3.6億元和13.2億元。京東商城的總裁劉強東預計，到2010年，這個數字將是100億。京東以強大的IT系統消化每天發生的1500份訂單，在線銷售的產品品類超過3萬種，產品價格比線下零售店便宜10%、20%；庫存周轉率為12天，與供貨商現貨現結，國美、蘇寧的庫存周轉率為47天-60天，賬期為112天；費用率比國美、蘇寧低7%，毛利率維持在5%左右，向產業鏈上的供貨商、終端客戶提供更多價值。也通過控制成本為消費者提供更便宜可靠的產品。

3)．店中店租金（虛擬店鋪出租）

京東商城是具有獨立法人資格的零售批發型企業，能為各個生廠商、代理商、經銷商、零售商、專賣店或者其他電子商務網站的優質商戶（包括單位和個人）提供電子商務平臺——網上商店，同時京東商城會為他們提供完善的供應鏈管理和協助。京東商城會針對不同的配置收取一定的租金。

4)．廣告收入

目前，京東約30%的利潤來自廣告、品牌促銷、首發專場活動等收益。京東商城08年的廣告費為幾十萬元，而2009年，廣告費的收入已超過了1000萬元。京東引入商家都是年銷售額億元以上，以保證產品的質量，價格上也相對便宜。至今近80%的主流IT品牌廠商都已經和京東展開直接的合作。相信在未來，京東在這一方面獲得的利潤會更多，必將在這個平臺上獨占一塊。

四、網站整體規劃（網站地圖）

1.首頁欄目內容

導航 商品搜索 商品分類 品牌專賣店 最熱評價 瘋狂搶購 新品上架 特價專區板塊 京東快報 拍賣商品 限時搶購模塊等

2.用戶體驗（流程）

查找商品—放入購物車—提交定單—查看定單狀態—收貨后

五、網站評析

1.競爭對手分析

l 卓越亞馬遜 www.tmdps.cn

l 當當網www.tmdps.cn

l 天貓

l 蘇寧易購 www.tmdps.cn

例一：

京東和當當大對比

行業經驗：當當網1999年正式運營，京東2004年進入電子商務領域。當當在消費者中間擁有更高的知名度，行業經驗豐富，擁有更好的品牌和口碑。而京東給人急功近利的感覺，服務水平并沒有跟著市場規模同步提升，市場評價不如當當。核心業務：當當網是全球最大的中文網上圖書音像商城，最近推出電子書業務，2009年當當網的營業額中80%的比重仍舊是圖書，百貨業務只占營業額20%的。京東商城主力商品是3C商品，是國內最大的電子類商務網站，同時兼營百貨、圖書。發展道路：都由垂直型電子商務網站向綜合型電子商務網站轉變。

經營狀況：當當經歷了大約九年的虧損后，中間也有偶爾的盈利，而從2009年3月起，當當網已經跨入了可持續的規模盈利門檻，2009年和2010年開始了持續盈利。京東目前任處于高速擴張階段，大規模的投資導致基本沒有利潤，甚至是長期虧損。但當當的圖書市場份額正在受到卓越和京東的強力沖擊。京東每年保持300%的增長速度，在國內B2C市場上占有最大的市場份額。上市規劃：都曾接納風險資金的注入。

例二：

2.網站不足

(1)同類產品，沒有價格排序、售出量排序功能。

(2)沒有即時的聊天工具，客戶不能及時和客服交流，顧客只能通過留言來向京都反映自己的需求，但是留言的方式存在一個時間差，不利于有效的溝通。

(3)不少時候客服電話基本屬于打不通狀態，消費者很難及時反映自己遇到的問題或者需求。而京都的送貨效率也讓很多顧客不滿意，不僅速度慢，工作人員的素質有待提高，部分商品的包裝也存在一定的缺陷。

(4)售后服務方面，京東也有不足的地方，很多顧客購買的商品在相應的廠商售后部門卻得不到應有的售后服務支持，返修給京都，效果也令很多故顧客不滿意

京東商城網站案例分析報告

3.網站發展對策建議

(1)完善價格排序、售出量排序功能。

(2)增加即時的聊天工具，使客戶能及時和客服交流，從而進行有效的溝通

(3)提高客服工作人員的素質和送貨效率，改善商品的包裝

(4)完善售后服務

4.京東管理啟示

首先，電子商務的競爭力首先就在于其自身的系統。只有擁有一條高效，精準、控制力極強的信息系統，電子商務業務才會具備堅實的基礎。其次，物流平臺的搭建。物流平臺的搭建，如同信息系統建設一樣，是電子商務網站的關鍵。再者，第三方物流的運用。在快速配送方面,京東選擇了外包給第三方來做，而在配送大件商品時，京東選擇與廠商合作，由廠商自己的售后服務網點進行配送。最后，保證資金流的通暢。

5.京東成功啟示

完善的電子商務支付和物流系統，為京東商城的發展奠定了良好的基礎； 獨特促銷環節，重視節日專場； 洞察市場先機，精準市場定位； 大膽創新，踐行以人為本的發展理念； 價格優惠，品質保障。

六、對B2C電子商務的再認識：風險與機遇并存

創業者：市場潛力巨大，行業競爭日益激烈 從業者：提高誠信和服務，注重品牌建設 投資者：理性評估風險，看重后期回報 消費者：選擇高信用商家，堅決維護自身合法權益 監管者：加快法制和規范建設，引導完善競爭環境