数字图像matlab结课作业[模版]

第一篇：数字图像matlab结课作业[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的数字图像处理

目 录 引言.................................................................................................................1 2 设计使用软件....................................................................................................2 2.1MATLAB简介.........................................................................................2 2.2matlab基本操作.......................................................................................2 3 图像几何变换设计原理....................................................................................4 3.1图像几何变换设计说明..........................................................................4 3.2 图像平移理论基础.................................................................................4 3.3图像缩放的理论基础..............................................................................5 3.4双线性插值法..........................................................................................5 3.5最邻近差值法..........................................................................................6 4图像变换总体设计.............................................................................................7 4.1基于MATLAB的GUI设计..................................................................7 4.2插入图像..................................................................................................8 4.3图像的平移变换......................................................................................9 4.3.1图像右下方平移...........................................................................9 4.3.3图像左上方平移.........................................................................10 4.4图像的缩放变换....................................................................................12 4.4.1基于双线性插值法的图像缩放.................................................12 4.4.2邻近插值法的图像缩放.............................................................13 5心得体会...........................................................................................................14 参考文献..............................................................................................................15 附录一..................................................................................................................16

课程设计说明书 引言

数字图像处理技术是20世界60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或变成以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。

MATLAB是一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言，能够满足科学、工程计算和绘图的要求，与其它计算机语言相比，其特点是简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯，使得编程和调试效率大大提高。我们学习掌握MATLAB，也可以说是在科学工具上与国际接轨。

课程设计说明书 设计使用软件

2.1MATLAB简介

MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为四大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连

接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

2.2matlab基本操作

Matlab中基本变量都是以矩阵的形式保存的。一幅图像即是一个二维的矩阵。变量名区分大小写，如a和A表示两个不同的变量。图像I中第i行第j列的像素用I(i,j)表示，其中行号和列号都从1开始计数。要了解更多关于Matlab的基本知识，可看Matlab help下的Matlab目录。

本实验可能用到的matlab函数有：zeros，imwrite，imread，imshow，FFT2，abs，log，min，max，查询具体的函数用法可以在Matlab help中查找，或在Matlab command window中打(空格)函数名。

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在Matlab command window中的命令在打回车后直接执行。也可以在m-file editor中编写程序，存盘为.m文件后，按Debug菜单下的Run，自动逐条执行命令。Debug菜单下还提供了设置断点逐行执行等调试命令。做本实验时可先在command window中熟悉Matlab命令与函数，最后所有命令应保存在一个m文件中，便于检查和调试。

每次画图前可用figure命令新开一个图像窗口，否则前一次显示的图像会被新的图像覆盖。也可用figure（n）命令规定当前图像窗口序号。

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图像几何变换设计原理

3.1图像几何变换设计说明

数字图像几何变换是一种用途广泛的图像处理技术，在图像校正、图像匹配、图像变形等方面有广泛用途。图像的几何变换需要两个过程：空间变换和灰度插值，需要对离散数据组成的象素位置和间距进行重新采样，以构成几何变换后的新图像，即根据离散的数字图像重建二维连续函数，再按新的像素位置和间距进行采样。

要求编程实现图像的平移、缩放两种几何变换，插值分别采用最近邻插值和双线性插值。

在图像的几何变换中，通常包括图像的平移、图像的转置、图像的镜像变换、图像的缩放和图像的旋转等。

几种图像几何变换中都是1：1的变换，而图像的缩放操作会改变图像的大小，产生的图像中的像素可能在原图中找不到相应的像素点，这样就必须进行近似处理。一般的方法是直接赋值为和它最相近的像素值，但也可以通过一些插值算法来计算。下面的代码直接采用了前一种做法。

3.2 图像平移理论基础

图像平移就是将图像中所有的点都按照指定的平移量水平、垂直移动。设（x0，y0）为原图像上的一点，图像水平平移量为tx，垂直平移量为ty，则平移后点（x0，y0）坐标将变为（x1，y1）。

显然（x0，y0）和（x1，y1）的关系如下：

x1y1x0txy0ty

用矩阵表示如下：

x110txx0y101tyy0 10011

对该矩阵求逆，可以得到逆变换：

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x010txx1y001tyy1

即x0y010011x1txy1ty

这样，平移后的图像上的每一点都可以在原图像中找到对应的点。例如，对于新图中的（0，0）像素，代入上面的方程组，可以求出对应原图中的像素（-tx，-ty）。如果tx或ty大于0，则（-tx，-ty）不在原图中。对于不在原图中的点，可以直接将它的像素值统一设置为0或则255（对于灰度图就是黑色或白色）。同样，若有点不在原图中，也就说明原图中有点被移出显示区域。如果不想丢失被移出的部分图像，可以将新生成的图像宽度扩大|tx |，高度扩大| ty |。

3.3图像缩放的理论基础

假设图像x轴方向缩放比率为fx，y轴方向缩放比率为fy，那么原始图中点（x0，y0）对应与新图中的点（x1，y1）的转换矩阵为：

x1fxy10100x0y0 fy00110

其逆运算如下：

00x1x01/fxy00y1

即x01/fy0y001110x1/fxy1/fy

例，当fx=fy=0.5时，图像被缩一半大小，此时缩小后图像中的（0，0）像素对应于原图中的（0，0）像素；（0，1）像素对应于原图中的（0，2）像素；（1，0）像素对应于原图中的（2，0）像素，以此类推。在原图基础上，每行隔一个像素进行取点，每隔一行进行操作。其实是将原图每行中的像素取值重复一遍，然后每行重复一次。

3.4双线性插值法

双线性插值[是利用了需要处理的原始图像像素点周围的四个像素点的相关陛，通过双线眭算法计算得出的。对于一个目的坐标，通过向后映射法得到其在原始图像的对应的浮点坐标(i+u，j+v)，其中i，j均为非负整数，u，v为[0，l]区间的浮点数，则这个像素的值f(i+u，j+v)可由原图像中坐标为(i，j)、(i+l，j)、课程设计说明书

(i，j+1)、(i+1，j+1)所对应的周围四个像素的值决定，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)表示源图像(i，j)处的的像素值，这就是双线性内插值法。

如图3.1所示，已知(0，0)、(0，1)、(1，0)、(1，1)四点的的灰度，可以由相邻像素的灰度值f(0，0)和f(1，0)在X方向线性插值求出(x，0)的灰度f(x，0)，由另外两个相邻像素f(0，1)和f(1，1)在X方向上线性插值可求出(x，1)的灰度f(x，1)，最后由f(x，0)，f(x，1)在Y方向上进行线性插值就可以得到(x，y)的灰度f(x，y)。

在同一行内根据待插值像素点与其前后的原图像像素点的位置距离进行加权线性插值，即离原图像像素点越近的待插值像素点，原图像像素的加权系数就越大；行间根据待插值行与其上下的原图像行间的距离进行加权线性插值，即离原图像行越近的待插值行，原图像行的加权系数就越大。

图3.1 双线性插值原理

3.5最邻近差值法

最简单的插值算法是最邻近插值，也称为零阶插值。它输出的像素灰度值就等于距离它映射到的位置最近的输入像素的灰度值，最邻近插值算法简单，在许多情况下都能得到令人满意的结果，但是当图像中包含像素之间灰度级有变化的细微结构时，最邻近算法会在图像中产生人为加工的痕迹。双线性插值算法计算

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量比零阶插值大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况，这样就可以获得一个令人满意的结果[2,6]。

最邻近点插值[6]取插值点的4个邻点中距离最近的邻点灰度值作为该点的灰度值。设插值点（i，j）到周边4个邻点fk（i，j）（k ＝ 1，2，3，4）的距离为dk（k ＝ 1，2，3，4），则：g（i，j）＝fk（i，j），dl ＝ min{d1，d2，d3，d4}，l＝ 1，2，3，4。

4图像变换总体设计

4.1基于MATLAB的GUI设计

图形用户界面（GUI）是用户与计算机程序之间的交互方式，是用户与计算机进行信息交流的方式。计算机在屏幕显示图形和文本，若有扬声器还可产生 声音。用户通过输入设备，如：键盘、鼠标、跟踪球、绘制板或麦克风，与计算机

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通讯。用户界面设定了如何观看和如何感知计算机、操作系统或应用程序。通常，多是根据悦目的结构和用户界面功能的有效性来选择计算机或程序。图形用户界面或GUI是包含图形对象，如：窗口、图标、菜单和文本的用户界面。以某种方式 选择或激活这些对象，通常引起动作或发生变化。最常见的激活方法是用鼠标或其它点击设备去控制屏幕上的鼠标指针的运动。

图4.1GUI界面设计

通过MATLAB里面GUI功能自己设计出的关于本次课程设计的GUI界面，在这个界面中有预览图像，图像平移，图像缩放三个选项以及四个数据填充空格，来填写关于图像平移的长度与宽度，以及缩放的比例。

4.2插入图像

单击GUI界面的预览图像按钮，就可以选择将自己想要进行平移或缩放的图片插入到这个程序里面去，并显示出来。在这次课程设计当中将“lena.bmp”这张图片插入到所做的程序当中，如图所示。

图4.2预览的图片

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插入的“lena.bmp”图片在MTALAB中所做的GUI图形用户界面中显示了出来。

4.3图像的平移变换

在所设计的GUI界面当中，首先设定所要平移的像素长度以及宽度，并且在设计当中用正负符号来表示图像的方向，设置完成之后，单击图片平移按钮，就会弹出窗口当中显示出两张图片。通过左右两张的图片对比可以清楚的看到右边图片是经过平移处理之后的。

4.3.1图像右下方平移

图4.3图像右下方向移动

如图所示，在GUI界面中将参数设置成平移长度为100，平移宽度为100之后，单击图像平移按钮，在弹出来的窗口之中，明显可以看到右边的图片向右下方向移动了各100个像素点，空出来的部分通过用黑像素点替换，以便能够进行清晰的对比结果。

4.3.2图像左下方平移

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图 4.4图像的左下方向移动

如图所示，在GUI界面中将参数设置成平移长度为-100，平移宽度为100之后，单击图像平移按钮，在弹出来的窗口之中，明显可以看到右边的图片向左下方向移动了各100个像素点，空出来的部分通过用黑像素点替换，以便能够进行清晰的结果对比。

4.3.3图像左上方平移

图4.5图像向左上方向移动

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如图所示，在GUI界面中将参数设置成平移长度为-100，平移宽度为-100之后，单击图像平移按钮，在弹出来的窗口之中，明显可以看到右边的图片向左上方向移动了各100个像素点，空出来的部分通过用黑像素点替换，以便能够进行清晰的结果对比。

4.3.4图像右上平移

图4.6图像向右上方向移动

如图所示，在GUI界面中将参数设置成平移长度为100，平移宽度为-100之后，单击图像平移按钮，在弹出来的窗口之中，明显可以看到右边的图片向右上方向移动了各100个像素点，空出来的部分通过用黑像素点替换，以便能够进行清晰的结果对比

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4.4图像的缩放变换

在所设计的GUI界面当中，首先设定所要缩放的像素长度以及宽度比例系数，设置完成之后，单击双线性差值法缩放按钮，就会弹出窗口，在当中显示出两张图片。通过左右两张的图片对比可以清楚的看到右边图片是经过缩放处理之后的，在长度宽度的比例上有所变化

4.4.1基于双线性插值法的图像缩放

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图4.6双线性差值法的图像缩放

如图所示，在所设计的GUI界面中将参数设置成长度缩放比例系数为2，宽度缩放比例系数为3之后，单击双线性插值法按钮，在弹出来的窗口之中，明显可以看到右边的图片相比较左边的图片，在长度上是要比宽度上要放大了所设置的比例系数的，由于对应的系数为2倍3倍，所以可以清楚明了的看到缩放效果。所以当设置为长宽系数形同时，缩放效果是不明显的。

4.4.2邻近插值法的图像缩放

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图4.7邻近插值法的图像缩放

如图所示，在所设计的GUI界面中将参数设置成长度缩放比例系数为2，宽度缩放比例系数为3之后，单击邻近插值法按钮，在弹出来的窗口之中，明显可以看到右边的图片相比较左边的图片，在长度上是要比宽度上要放大了所设置的比例系数的，由于对应的系数为2倍3倍，所以可以清楚明了的看到缩放效果。

5心得体会

通过这次课程设计，使得我更加的掌握了在数字图像处理方面的知识，以及

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加强了我对数字图像处理这一门学科的兴趣与爱好。此外还掌握了相关MATLAB的一些基本操作与应用，能够在以后的学习生活之中进行一些简单的设计。虽然在这次设计实践过程之中，遇到了重重困难，但是在经过一次次的更正，一次次的修改之后，以及经过网络上多方面材料的查找与老师的悉心指导，终于能够最终的完成这次课程设计的题目要求。

两周的时间不算很长，但是在这两周的时间里面，我们却学习到了很多之前多不能学习到的东西。在这次课程设计中不仅培养了独立思考、动手操作的能力，在各种其它能力上也都有了提高。更重要的是，我们学会了很多学习的方法。而这是日后最实用的，真的是受益匪浅。要面对社会的挑战，只有不断的学习、实践，再学习、再实践。这对于我们的将来也有很大的帮助。

实验过程中，此次设计也让我明白了有什么不懂不明白的地方要及时请教或上网查询，只要认真钻研，动脑思考，动手实践，就没有弄不懂的知识，收获颇丰。也对团队精神的进行了考察，让我们在合作起来更加默契，在成功后一起体会喜悦的心情。

参考文献

[1]章毓晋.《图像处理和分析教程》，人们邮电出版社，2009。

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[2]龚声蓉.《数字图像处理与分析》，清华大学出版社，2006 [3]余成波.《数字图像处理及MATLAB实现》，重庆大学出版社，2003 [4]姚敏.《数字图像处理》，机械工业出版社，2006 [5]李显宏.《MATLAB7.x界面设计与编程技巧》电子工业出版社，2006 [6]Kenneth R.Castleman著，朱志刚等译，《数字图像处理》，电子工业出版社，2006

1.MATLAB图像平移程序

附录

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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('原图像');subplot(1,2,2);imshow(H);title('输出图像');2.MATLAB图像双线性插值法图像缩放 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('原图像')subplot(1,2,2);imshow(Out);title('输出图像');2.MATLAB图像最邻近差值法图像缩放 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('原图像')subplot(1,2,2);imshow(im2);title('输出图像')

第三篇：数字图像作业

数字图像处理大作业，请转发。

要求每个同学完成1题，按照学号进行分配，1、11、21、31、41、51完成第一题，2、22、32、42、52完成第二题，以此类推。每道题要求有理论说明和实验验证，完成后撰写报告并打印，报告页数不少于5页，包括，理论、实验代码和实验结果，报告完成后由班长收齐后交到计算机楼530，时间7月2日截止。

1、什么是图像增强，常用的图像增强方法有哪几种？请举例并用实验说明。

2、什么是图像复原，图像复原常用的方法有哪些？请举例并用实验说明。

3、什么是灰度直方图，直方图的作用是什么，请用实验说明。彩色图像如何利用直方图法进行增强，利用例子说明之。

4、常用的图像分割方法有哪几种？请举例并用实验说明。

5、分析几种常用边缘分割的方法的特点并用实验说明。

6、什么是频域滤波，什么是空域滤波，它们的特点是什么？用实验说明。

7、常用的数字图像处理的格式有哪些？它们的特点是什么？编程实现不同类型图像的平移、镜像、旋转和缩放。

8、数字图像噪声的有哪些类？ 常见的噪声有哪几种，它们的特点有哪些，有实验图像说明之，如何消除这些噪声，效果如何，实验说明之。

9、查找资料，叙述车牌识别的基本过程，并用matlab进行仿真

10、查找资料，说明什么是图像膨胀，什么是图像腐蚀，它们的作用是什么，用并用实验说明。

第四篇：《数字图像处理》结课小论文

2013-2014年第一学期《数字图像处理》科目考查卷

专业：通信工程 班 级： 任课教师：王新新 姓名： 学 号： 成 绩：

一 Deblurring Images Using the Wiener Filter ——使用维纳滤波器进行图像去模糊简介

在人们的日常生活中，常常会接触很多的图像画面，而在景物成像的过程中有可能出现模糊，失真，混入噪声等现象，最终导致图像的质量下降，我们现在把它还原成本来的面目，这就叫做图像还原。引起图像的模糊的原因有很多，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等，而图像的复原也有很多，常见的例如逆滤波复原法，维纳滤波复原法，约束最小二乘滤波复原法等等。它们算法的基本原理是，在一定的准则下，采用数学最优化的方法从退化的图像去推测图像的估计问题。因此在不同的准则下及不同的数学最优方法下便形成了各种各样的算法。而我接下来要介绍的算法是一种很典型的算法，维纳滤波复原法。它假定输入信号为有用信号与噪声信号的合成，并且它们都是广义平稳过程和它们的二阶统计特性都已知。维纳根据最小均方准则，求得了最佳线性滤波器的的参数，这种滤波器被称为维纳滤波器。

维纳滤波器是最小均方差准则下的最佳线性滤波器，它在图像处理中有着重要的应用。本文主要通过介绍维纳滤波的结构原理，以及应用此方法通过MATLAB函数来完成图像的复原。关键词：维纳函数、图像复原。

二 维纳滤波器结构

维纳滤波自身为一个FIR或IIR滤波器，对于一个线性系统，如果其冲击响应为h（n），则当输入某个随机信号x(n)时，式（1）

这里的输入 

式（2）

式中s(n)代表信号，v(n)代表噪声。我们希望这种线性系统的输出是尽可能地逼近s(n)的某种估计，并用s^(n)表示，即

式（3）

因而该系统实际上也就是s(n)的一种估计器。这种估计器的主要功能是利用当前的观测值

x(n)以及一系列过去的观测值x(n-1),x(n-2),……来完成对当前信号值的某种估计。维纳滤波属于一种最佳线性滤波或线性最优估计，是一最小均方误差作为计算准则的一种滤波。设信号的真值与其估计值分别为s(n)和)s^(n)，而它们之间的误差

式（4）

则称为估计误差。估计误差e(n)为可正可负的随机变量，用它的均方值描述误差的大小显然更为合理。而均方误差最小，也就是

式（5）

最小。利用最小均方误差作为最佳过滤准则比较方便，它不涉及概率的描述，而且以它导出的最佳线性系统对其它很广泛的一类准则而言是属最佳。

图1 维纳滤波器一般结构

三、维纳滤波器的局限

维纳滤波复原法存在着几个实质性的局限。第一，最有标准是基于最小均方误差的且对所有误差等权处理，这个标准在数学上可以接受，但却是个不适合人眼的方式，原因在于人类对复原错误的感知在具有一致灰度和亮度的区域中更为严重，而对于出现在暗的和高梯度区域的误差敏感性差得多。第二，空间可变的退化不能用维纳滤波复原法复原，而这样的退化是常见的。第三，维纳滤波不能处理非平稳信号和噪声。

四、模拟仿真

运行程序及结果

% 读入图像

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');

图2 原始图像

% 图像模拟模糊处理。模拟一个真实的图像,可以模糊。摄像机运动。示例创建一个point-spread函数PSF,对应直线运动在31个像素(LEN = 31),在11度角(θ= 11)。模拟模

糊,过滤器是使用imfilter convolved与形象。

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');

图3图像模拟模糊处理

%恢复模糊图像。真正的PSF由模糊变清晰,这个例子执行三个修复

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

图4恢复模糊图像

% 第二个恢复使用估计PSF,模拟运动模糊长度的两倍长(LEN)。

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

图5两倍长模糊处理

%第三恢复使用估计PSF,模拟运动两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');

图6两倍陡峭的角度处理

% 模拟加性噪声。模拟使用态分布随机数相加噪声,并将它添加到模糊图像,模糊。

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

图7模拟加性噪声处理

%恢复图像模糊处理。

恢复模糊和噪声图像使用一个逆滤波器,假设zero-noise,并比较这第一个结果实现了在步骤3中,wnr1。噪声呈现在原始的数据显著放大。

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

图8恢复噪声图像

%控制噪声放大,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');

图9 NSR功能恢复噪声图像

%不同NSR值影响恢复的结果。小NSR值放大噪声

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

图10 小NSR功能恢复噪声图像

%使用自相关来提高图像恢复

改进模糊的恢复和嘈杂的图像,提供完整的自相关函数(ACF)噪音,NCORR,和信号,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');

图11 自相关来提高图像恢复

%探索修复提供了有限的统计信息:权力的噪音,NPOW,和一个单维的自相关函数的真实形象,ICORR1 ICORR1 = ICORR(:,ceil(size(I,1)/2));wnr8 = deconvwnr(BlurredNoisy,PSF,NPOW,ICORR1);figure;imshow(wnr8);title('Restored with NP & 1D-ACF');

图12 单维自相关来提高图像恢复

五、结论与心得体会

通过这个实验，使我们更加深刻和具体的了解到了维纳滤波的原理，功能以及在图像处理方面的应用。维纳滤波器是对噪声背景下的信号进行估计，它是最小均方误差准则下的最佳线性滤波器。在实验的过程中，我发现采用维纳滤波复原可以得到比较好的效果，这个算法可以使估计的点扩散函数值更加接近它的真实值。但实现维纳滤波的要求是输入过程是广义平稳的；输入过程的统计特性是已知的。根据其他最佳准则的滤波器也有同样的要求。然而，由于输入过程取决与外界信号，干扰环境，这种环境的统计特性常常是未知的，变化的，因而这两个要求很难满足，这就促使人们研究自适应滤波器。

通过本次实验，深深地了解了图像处理是一门既有用又有难度的一门学科，需要我们认真的学习，自己在学习上还有很多的漏洞，在以后的学习中会更加的努力上进，做一个引以为自豪的人。

参考文献

《数字图像处理》，2007年，清华大学出版社。

《数字图像处理（第3版）》，2010年，科教出版社。

《基于0penCV的计算机视觉技术实现》，2001，科学出版社。《计算机图像处理》，2005，武汉大学出版社。

第五篇：结课作业

河南牧业经济学院

《电子商务基础与应用》

课程报告

京东商城公司案例分析

班级： 报关班 学号： 14070501025 姓名： 夏艳芬 日期：

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京东商城网站案例分析

一、网站概况

1.网站名称

www.xiexiebang.com

2.网站基本情况

京东商城是中国最大的综合网络零售商，是中国电子商务领域最受消费者欢迎和最具有影响力的电子商务网站之一，在线销售家电、数码通讯、电脑、家居百货、服装服饰、母婴、图书、食品、在线旅游等12大类数万个品牌百万种优质商品。2012年第一季度，京东商城以50.1%的市场占有率在中国自主经营式B2C网站中排名第一。目前京东商城已经建立华北、华东、华南、西南、华中、东北六大物流中心，同时在全国超过300座城市建立核心城市配送站。2012年8月14日，京东与苏宁开打“史上最惨烈价格战”。公司北京京东世纪贸易有限公司

口号：

年营

业额：

员工

数：

涉及

产品：

重要

人物： 做中国最大，全球前五强电子商务公司 2010年 约102亿人民币 超过2万人 3C数码、家电图书、百货、机票等 刘强东（董事局主席兼CEO）名称： 公司 总部北京市朝阳区北辰西路地点： 8号北辰世纪中心A座 成立2004年1月 时间： 经营网络零售服务 范围： 公司B2C 性质： 3.网络定位

1)市场定位

京东商城的市场定位是：中国最大的电脑、数码、通讯、家用电器产品网上购物商城。相较于同类电子商务网站，360buy京东商城拥有更为丰富的商品种类，并凭借更具竞争力的价格和逐渐完善的物流配送体系等各项优势，赢得市场占有率多年稳居行业首位的骄人成绩。京东商城秉承“以人为本”的服务理念，全程为个人用户和企业用户提供人性化的“亲情360”全方位服务，努力为用户创造亲切、轻松和愉悦的购物环境；不断丰富产品结构，务求最大化地满足消费者日趋多样的购物需求。

2）企业定位

（一）目 标： 做中国最大，全球前五强电子商务公司

（二）使 命： 让购物变得简单、快乐！

（三）价值观：诚信、客户为先、激情、学习、团队精神、追求超越核心企业文化： 诚信：内部坦白、诚实、守信 客户为先：客户利益第一、为客户着想、为客户多做事 激情：积极、主动、勤快、向上 学习：谦虚、好学、进步、用脑 团队精神：合作、诚信、步伐一致追求超越：创新、竞争

4.京东商城网站logo的含义

360°全方位服务，整个LOGO“6”左半边跟前边“3”组成“3C”，“6”和后面“0”组成的是一个眼镜的标记，标明专注~~~京东商城旨在为用户提供人性化的“亲情360” 全方位服务，在其标志上就体现了这一理念，蓝色网址与橙色名称的组合让人感觉还是挺本分的。

二、网站特色及优势

1.网站特色

京东商城网站总体看来简单明了，各个板块结构和谐，浑然一体。首页导航按商品类别分为家用电器、手机数码、电脑产品、日用百货及积分兑换。透过“热门搜索”可以看到大家都在寻找的东西；商品搜索能使消费者快速的找到自己想要的商品。同时，首页又将不同的商品分类更加的细分，便于消费者的查找。首页板块设计按照1：3：1的比例设计，左侧从上到下的板块包括商品分类、品牌专卖店、最热评价。中间分为疯狂抢购、新品上架、特价专区板块，以图片和产品信息描述为主。右侧为京东快报、拍卖商品及限时抢购模块。同类别的商品之间可以选择多个进行比较，选择一款商品可以获得其同类品牌的信息。同时，还有一个按同类别、同品牌、同价位的销售排行情况来给消费者更多的参考。京东商城有一个积分兑换频道，每次网购行为会产生一定的积分，累积到一定数目后可以兑换现金券或优惠券。另外，京东礼品卡也是京东商城特色的一个体现。它具有随心、安全、灵活、时尚的特点。顾客可以购买自行设定金额的礼品卡，在为期一年的时间内不受任何限制，随心购买特价、限价商品，可以抵运。京东商城网主要做零售,以零售商开通为主, 京东商城网还有一个特点,擅长特约经销商,从中赚取差价.2.网站优势

• 1.作为中国B2C市场最大的3C网购专业平台，360buy京东商城访问量、点

击率、销售量以及业内知名度和影响力上 都非常大

• 2.360buy京东商城拥有更为丰富的商品种类，价格是比较低的，这就使得

京东网 站能凭借其价格优势在市场上占据一定的市场。

• 3.京东网更加重视产品在售后的服务，京东除了在保证其产品质量的同时，还在售后服务方面做了很大的改进

• 4.京东的商品运输速度却是最快的京东商城创网购最快物流速度最新推出 的“211限时达”服务

• 5.京东先后组建了上海及广州全资子公司富有战略远见地将华北、华东和

华南三点连成一线，使全国大部分地区都覆盖在360buy京东商城的物流配送网络之下

3.电子商务模式

京东商城是企业与消费者之间的电子商务（Business to Customer，即B2C）。这是消费者利用因特网直接参与经济活动的形式，类同于商业电子化的零售商务。

三、网站经营理念及盈利模式

1.网站经营理念

国际化带来竞争全球化，中国电子商务领域风云变幻，360buy京东商城作为首当其冲的旗帜性企业，不可避免的会迎来更为激烈甚至白热化的商业竞争。面对愈发激烈的市场竞争，京东时刻告诫自己：我们不仅要协同战略合作伙伴 加强密切合作关系，更要与对手在充分竞争的基础上展开合作。京东理解的合作，是共赢发展的合作、联合互补的合作，由合作带来的“竞合共赢”是京东谋求发展的永恒理念。诚信京东在发展上秉承先人后企、以人为本的理念，在诚信的基础上建立与用户、供应商、投资方等多方合作者之间最为融洽的合作关系。“诚”代表了京东在合作关系中所坚持的诚意态度，而“信”则代表了京东以“信用”为根本的发展信条。可以说，“诚信”既是京东的行为准则，同时也是京东的道德规范。如果将京东比喻为一个高速运转的机器，那么，用户、员工、投资方、供应商等多方合作者则是这一机器上不可或缺的组成部分，只有多方合作者亲密无间的合作才能让这一庞大的机器正常运转。因此，京东在做生意的过程中，力争与每一个客户或合作伙伴多一些情感交流，慢慢地将生意圈转化为朋友圈，而不是纯粹的生意往来。做生意就是做人，而且要先做好人！

2.网站盈利模式

1)．成本控制

（1）网上商店节省人工费用

京东商城自主研发的信息系统是未来的一笔可获利资源。京东商城会将特定商品过去的销售数据、消费者的点击、标签、路径、浏览次数、停留时间等几百个参数，按一定的权重进行汇总计算，得出消费数据，帮助企业判断消费需求情况。这信息系统在将来也必将为京东的改善和扩展其他服务提供参考信息，最大限度地节省人力、物力及资金，为京东带来更多、更大的利润。

（2）利用网络平台进行市场营销

京东商城利用B2C整合营销传播策略的营销手法，积极开拓多元化的销售渠道，并进行网上追踪销售，相比传统的市场营销手法，网络营销更具有竞争优势，节省成本的同时，能最大限度地提高传播的覆盖率。

（3）节省房租

由于去用网上商店的经营方式，公司只需要办公原址和仓库，并不需要实体店铺，这样就可以规避现在日益增长的高额租金，从而减少公司资金周转压力，为低价策略腾出发挥的空间。

2)．赚取采购价和销售价之间的差价

立足微毛：毛利率不过7%～8%。自2004年创立至2008年，京东商城的年销售额分别为1000万元、3000万元、8000万元、3.6亿元和13.2亿元。京东商城的总裁刘强东预计，到2010年，这个数字将是100亿。京东以强大的IT系统消化每天发生的1500份订单，在线销售的产品品类超过3万种，产品价格比线下零售店便宜10%、20%；库存周转率为12天，与供货商现货现结，国美、苏宁的库存周转率为47天-60天，账期为112天；费用率比国美、苏宁低7%，毛利率维持在5%左右，向产业链上的供货商、终端客户提供更多价值。也通过控制成本为消费者提供更便宜可靠的产品。

3)．店中店租金（虚拟店铺出租）

京东商城是具有独立法人资格的零售批发型企业，能为各个生厂商、代理商、经销商、零售商、专卖店或者其他电子商务网站的优质商户（包括单位和个人）提供电子商务平台——网上商店，同时京东商城会为他们提供完善的供应链管理和协助。京东商城会针对不同的配置收取一定的租金。

4)．广告收入

目前，京东约30%的利润来自广告、品牌促销、首发专场活动等收益。京东商城08年的广告费为几十万元，而2009年，广告费的收入已超过了1000万元。京东引入商家都是年销售额亿元以上，以保证产品的质量，价格上也相对便宜。至今近80%的主流IT品牌厂商都已经和京东展开直接的合作。相信在未来，京东在这一方面获得的利润会更多，必将在这个平台上独占一块。

四、网站整体规划（网站地图）

1.首页栏目内容

导航 商品搜索 商品分类 品牌专卖店 最热评价 疯狂抢购 新品上架 特价专区板块 京东快报 拍卖商品 限时抢购模块等

2.用户体验（流程）

查找商品—放入购物车—提交定单—查看定单状态—收货后

五、网站评析

1.竞争对手分析

l 卓越亚马逊 www.xiexiebang.com

l 当当网www.xiexiebang.com

l 天猫

l 苏宁易购 www.xiexiebang.com

例一：

京东和当当大对比

行业经验：当当网1999年正式运营，京东2004年进入电子商务领域。当当在消费者中间拥有更高的知名度，行业经验丰富，拥有更好的品牌和口碑。而京东给人急功近利的感觉，服务水平并没有跟着市场规模同步提升，市场评价不如当当。核心业务：当当网是全球最大的中文网上图书音像商城，最近推出电子书业务，2009年当当网的营业额中80%的比重仍旧是图书，百货业务只占营业额20%的。京东商城主力商品是3C商品，是国内最大的电子类商务网站，同时兼营百货、图书。发展道路：都由垂直型电子商务网站向综合型电子商务网站转变。

经营状况：当当经历了大约九年的亏损后，中间也有偶尔的盈利，而从2009年3月起，当当网已经跨入了可持续的规模盈利门槛，2009年和2010年开始了持续盈利。京东目前任处于高速扩张阶段，大规模的投资导致基本没有利润，甚至是长期亏损。但当当的图书市场份额正在受到卓越和京东的强力冲击。京东每年保持300%的增长速度，在国内B2C市场上占有最大的市场份额。上市规划：都曾接纳风险资金的注入。

例二：

2.网站不足

(1)同类产品，没有价格排序、售出量排序功能。

(2)没有即时的聊天工具，客户不能及时和客服交流，顾客只能通过留言来向京都反映自己的需求，但是留言的方式存在一个时间差，不利于有效的沟通。

(3)不少时候客服电话基本属于打不通状态，消费者很难及时反映自己遇到的问题或者需求。而京都的送货效率也让很多顾客不满意，不仅速度慢，工作人员的素质有待提高，部分商品的包装也存在一定的缺陷。

(4)售后服务方面，京东也有不足的地方，很多顾客购买的商品在相应的厂商售后部门却得不到应有的售后服务支持，返修给京都，效果也令很多故顾客不满意

京东商城网站案例分析报告

3.网站发展对策建议

(1)完善价格排序、售出量排序功能。

(2)增加即时的聊天工具，使客户能及时和客服交流，从而进行有效的沟通

(3)提高客服工作人员的素质和送货效率，改善商品的包装

(4)完善售后服务

4.京东管理启示

首先，电子商务的竞争力首先就在于其自身的系统。只有拥有一条高效，精准、控制力极强的信息系统，电子商务业务才会具备坚实的基础。其次，物流平台的搭建。物流平台的搭建，如同信息系统建设一样，是电子商务网站的关键。再者，第三方物流的运用。在快速配送方面,京东选择了外包给第三方来做，而在配送大件商品时，京东选择与厂商合作，由厂商自己的售后服务网点进行配送。最后，保证资金流的通畅。

5.京东成功启示

完善的电子商务支付和物流系统，为京东商城的发展奠定了良好的基础； 独特促销环节，重视节日专场； 洞察市场先机，精准市场定位； 大胆创新，践行以人为本的发展理念； 价格优惠，品质保障。

六、对B2C电子商务的再认识：风险与机遇并存

创业者：市场潜力巨大，行业竞争日益激烈 从业者：提高诚信和服务，注重品牌建设 投资者：理性评估风险，看重后期回报 消费者：选择高信用商家，坚决维护自身合法权益 监管者：加快法制和规范建设，引导完善竞争环境