实验二、数据预处理
实验二、数据预处理
实习二、数据预处理
一、预处理简介
ERDAS IMAGING数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（Creat New Image）、三维地形表面（Create Surface）、图像分幅裁剪（Subset Image）、图像几何校正（Image Geometric Correction）、图像拼接处理（Mosaic Images）、非监督分类（Unsupervised Classification）、以及图像投影变换（Reprojection Images）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客观需要，对数据输入模块中获取的IMG图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。
数据预处理模块简称Data Preparation或DataPrep，可以通过两种途径启动：
ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Data Preparation菜单（图2.1）ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep 图标→Data Preparation菜单（图2.1）
图2.1 Data
Preparation菜单
从图2.1可以看出，ERDAS IMAGIMG数据预处理模块包括了7项主要功能，其中第一项
功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。
二、三维地形表面（3D Surfacing）
三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：ASCII码点文件、ArcInfo的Coverage点文件和线文件，ERDAS IMAGING 的注记数据层，以及栅格图像文件IMG。
所有输入数据必须具有X、Y、Z值，三维地形表面工具所应用的TIN插值方法，所输出的是一个连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持Z值不变，而没有Z值的空间点，其输出表面的Z值是基于TIN 其周围的已知点插值计算获得的。
在三维地形表面工具中提供了两种TIN插值方法：线性插值（Linera）与非线性插值（non-linear）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的TIN三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，TIN 三角面不是一个平面，而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则分布数据集的非常连续的、圆滑的表面结果。
1.启动三维地形表面（Surfacing Create Surface）
ERDAS 图标面板菜单条：Main→Data Preparation菜单
→选择Create Surface→打开3D Surfacing对话框（图2.2）ERDAS 图标面板工具条：点击Data Pre
图标，打开Data Preparation菜单
→选择Create Surface→打开3D Surfacing对话框（图2.2）3D Surfacing对话框由菜单条（Menu Bar）、工具条（Tool Bar）和数据表格（Data CellArray）组成。菜单条主要由文件操作（File）、数据表操作（Row）和表面生成（Surface）菜单组成，而工具条则由读取数据（Read Point）文件、保存数据文件（Save Point）和生成地形表面（Perform Surfacing）图标组成。
图2.2 3D Surfacing对话框（读入数据之后）
2.定义地形表面参数（Defining Surface Parameters）
3D Surfacing对话框菜单条：File Read 打开Read Point对话框（图2.3）
图2.3 Read Point对话
框
在Read Point 对话框中需要定义下列参数：
→数据源文件类型（Source File Type）：ASCII File
→数据源文件名称（Source File Name）：Inpts.dat
→OK（关闭Read Points对话框）→打开Import Options对话框（图2.4）
在Import Options栏目，需要定义下列参数：
→选择字段类型（Field Type）：Delimited by Separation（分割字符）
→选择分割字符（Separation Charactor）：Comma（逗号分割）
图2.4 Import Options 对话框
（Field Definition栏目）
→每行结束字符（Row Terminator Charactor）：Return New Line（DOS）
→确定跳过几行（Number of Rows to Skip）：0（从头读）
→点击Input Preview标签，进入Input Preview栏目（图2.5）
从Import Options对话框显示的原始数据可知，数据文件中的数据记录方式是一行一个点，每一行数据包括点号、X坐标、Y坐标、Z 坐标（高程值）四个字段，其中点号在此处读入数据时不需要，因此，必须在Import Options 对话框的Colum Mapping中确定X、Y、Z与数据文件中字段的对应关系：
→Output Column Name：X对应Input Field Number：2
→Output Column Name：Y对应
数据挖掘实验报告(一)
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
数字图像处理实验报告
实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()
Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。
数据挖掘数据预处理
XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 实验报告 实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化 专业：数学与应用数学 班级： 姓名： 学号： 实验学时： 指导教师：刘建伟 成绩： 2016年5月5 日
西安工业大学实验报告 专业数学与应用数学班级131003 姓名学号实验课程数据挖掘指导教师刘建伟实验日期2016-5-5 同实验者实验项目数据集成、变换、归约和离散化 实验设备 计算机一台 及器材 一实验目的 掌握数据集成、变换、归约和离散化 二实验分析 从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。三实验步骤 1数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成是指将多个数据源中的数据合并并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。在数据集成时，有许多问题需要考虑。模式集成和对象匹配可能需要技巧。 2数据变换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 （1）数据泛化：使用概念分层，用高层概念替换低层或“原始”数据。例如，分类的属性，如街道，可以泛化为较高层的概念，如城市或国家。类似地，数值属性如年龄，可以映射到较高层概念如青年、中年和老年。 （2）规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。大致可分三种：最小最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。 （3）属性构造：可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。例如，可能希望根据属性height和width添加属性area。通过属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息，这对知识发现是有用的。 3数据经过去噪处理后,需根据相关要求对数据的属性进行相应处理.数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得
matlab图像处理实验报告
图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104
目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)
实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?
2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)
实验二、数据预处理
实验二、数据预处理
实习二、数据预处理 一、预处理简介 ERDAS IMAGING数据预处理模块是由一组实用的图像数据处理工具构成，包括生成单值图像（Creat New Image）、三维地形表面（Create Surface）、图像分幅裁剪（Subset Image）、图像几何校正（Image Geometric Correction）、图像拼接处理（Mosaic Images）、非监督分类（Unsupervised Classification）、以及图像投影变换（Reprojection Images）等，主要是根据工作区域的地理特征和专题信息提取的客观需要，对数据输入模块中获取的IMG图像文件进行范围调整、误差校正、坐标转换等处理，以便进一步开展图像解译、专题分类等分析研究。 数据预处理模块简称Data Preparation或DataPrep，可以通过两种途径启动： ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Data Preparation菜单（图2.1）ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep 图标→Data Preparation菜单（图2.1） 图2.1 Data Preparation菜单 从图2.1可以看出，ERDAS IMAGIMG数据预处理模块包括了7项主要功能，其中第一项
功能（生成单值图像）比较简单，第六项功能（非监督分类）将在图像分类中进行说明。下面将主要介绍其余五项功能，重点是图像几何校正和图像拼接处理，因为这两项操作是从事遥感应用研究必须开展的基本工作过程。 二、三维地形表面（3D Surfacing） 三维地形表面工具允许用户在不规则空间点的基础上产生三维地形表面，所支持的输入数据类型包括：ASCII码点文件、ArcInfo的Coverage点文件和线文件，ERDAS IMAGING 的注记数据层，以及栅格图像文件IMG。 所有输入数据必须具有X、Y、Z值，三维地形表面工具所应用的TIN插值方法，所输出的是一个连续的栅格图像文件。每一个已知的空间点在输出的地形表面上保持Z值不变，而没有Z值的空间点，其输出表面的Z值是基于TIN 其周围的已知点插值计算获得的。 在三维地形表面工具中提供了两种TIN插值方法：线性插值（Linera）与非线性插值（non-linear）。线性插值方法是应用一次多项式方程进行计算，输出的TIN三角面是一些有棱角的平面；非线性插值方法应用五次多项式方程进行计算，输出的是平滑表面，这种情况下，TIN 三角面不是一个平面，而是具有弹性的曲面。线性插值方法速度快但结果简单，而非线性插值方法产生基于不规则分布数据集的非常连续的、圆滑的表面结果。 1.启动三维地形表面（Surfacing Create Surface） ERDAS 图标面板菜单条：Main→Data Preparation菜单 →选择Create Surface→打开3D Surfacing对话框（图2.2）ERDAS 图标面板工具条：点击Data Pre
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
遥感图像预处理实验报告
实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存
⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等
数据挖掘实验报告三
实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数
四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。
2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。
五、实验结果 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果
图像处理实验报告
实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日
实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1 在图像处理中，有事为了讨论上的方便，取M=N ，这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …，N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ，…，N-1 其中，]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核，]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱，记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果： 1、实验步骤： （1）、编写程序建立输入图像； （2）、对上述图像进行二维傅立叶变换，观察其频谱 （3）、改变输入图像中白框的位置，在进行二维傅里叶变换，观察频谱；
数字图像处理第三版第五章答案
第五章 一个带通滤波通过从相应的带阻滤波而获得： 然后： （a）理想带通滤波： （b）巴特带通滤波： （c）高斯带通滤波：
带阻滤波器公式可以通过带通滤波器的公式得到。两者的和为1. ),(1),(v u H v u H np nr -= 然后： (a) 理想带阻滤波： { 01),(= v u H 2.巴特带阻滤波： 我不想输这个公式了，这个就是下面的巴特带通滤波的公式中1减的后面那个式子 (b) 巴特带通滤波： 3.高斯带阻滤波： 我不想输这个公式了，这个就是下面的高斯带通滤波的公式中1减的后面中括号那个式子 (c)高斯带通滤波：
二维连续余弦函数的傅里叶变换 dxdy e y v x u A dxdy e v u f v u F vy ux j vy ux j )(200)(2)cos(),(),(+-+-????+==ππ 余弦的变换 )(2 1cos θθ θj i e e -+= 带入得到 ] [2][2][2 ),()(2)2/2/(2)(2)2/2/(2) (2)()(00000000??????+-+-+-++-+-+--=+- =dxdy e e A dxdy e e A dxdy e e e A v u F vy ux j y v x u j vy ux j y v x u j vy ux j y v x u j y v x u j πππππππππ 这些都是傅里叶变换的功能 并且 结果变换成 )]2,2()2,2([2),(0000π πδππδv v u u v v u u A v u F ++---- =即可
图像处理 实验报告
摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定
义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。
河北工业大学数据挖掘实验报告
实验一数据预处理 一、实验目的 1、熟悉 VC++编程工具和完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 2、浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性 等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数据变换、数据集成的具体算法。 3、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能。 4、调试整个程序获得清洁的、一致的、集成的数据，选择适于全局优化的 参数。 5、写出实验报告。 二、实验原理 1、数据预处理现实世界中的数据库极易受噪音数据、遗漏数据和不一致性数据的侵扰，为提高数据质量进而提高挖掘结果的质量，产生了大量数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。 2、数据清理数据清理例程通过填写遗漏的值，平滑噪音数据，识别、删除离群点，并解决不一致来“清理”数据。 3、数据集成数据集成将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据立方体。 4、数据变换通过平滑聚集，数据概化，规化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。 5、数据归约使用数据归约可以得到数据集的压缩表示，它小得多，但能产生同样（或几乎同样的）分析结果。常用的数据归约策略有数据聚集、维归约、数据压缩和数字归约等。 三、实验容和步骤 1、实验容 1、用 VC++编程工具编写程序，实现数据清理、数据变换、数据集成等功能，并在实验报告中写出主要的预处理过程和采用的方法。 2、产生清洁的、一致的、集成的数据。 3、在试验报告中写明各主要程序片段的功能和作用。 2、实验步骤 1）仔细研究和审查数据，找出应当包含在你分析中的属性或维，发现数据中的一些错误、不寻常的值、和某些事务记录中的不一致性。 2）进行数据清理，对遗漏值、噪音数据、不一致的数据进行处理。例如：1、日期中的缺失值可以根据统一的流水号来确定。 2、购买的数量不能为负值。 3）进行数据集成和数据变换和数据归约，将多个数据源中的数据集成起来，
东北大学图像处理实验报告
计算机图像处理实验报告 哈哈哈哈哈哈实验台31 1.应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及 彩色图像的程序，并进行相互之间的转换 1)彩色图像转换为灰度图像、索引图像、二值图像 A=imread('F:\colorful.jpg'); subplot(221);imshow(A);title('彩色图像'); I1=rgb2gray(A); subplot(222);imshow(I1);title('灰度图像'); [X1,map]=rgb2ind(A,256); subplot(223);imshow(X1);title('索引图像'); BW=im2bw(A); subplot(224);imshow(BW);title('二值图像'); 彩色图像灰度图像 索引图像二值图像
2)灰度图像转换为索引图像、二值图像 clear A=imread('F:\colorful.jpg'); B=rgb2gray(A); subplot(131);imshow(B);title('灰度图像'); [X2,map]=gray2ind(B,128); subplot(132);imshow(X2);title('索引图像'); BW2=im2bw(B); subplot(133);imshow(BW2);title('二值图像'); 灰度图像索引图像二值图像 3)索引图像转为灰度图像、二值图像、彩色图像 clear A=imread('F:\colorful.jpg'); [X,map]=rgb2ind(A,256); subplot(221);imshow(X);title('索引图像'); I3=ind2gray(X,map); subplot(222);imshow(I3);title('灰度图像'); BW3=im2bw(X,map,0.5); subplot(223);imshow(BW3);title('二值图像'); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(24);imshow(RGB);title('还原彩色图像'); 索引图像灰度图像 二值图像还原彩色图像
数据挖掘分类实验详细报告概论
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
图像处理实验报告
武汉大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告 专业：网络传播专业2010年10 月25 实验名称图像处理指导教师洪杰文 姓名华滢年级08 学号2008300710123 成绩 一、预习部分 1、实验目的 2、实验基本原理 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具） 1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。 （2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。 （3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。 （4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。 （5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。 2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop 二、实验操作部分 1、实验操作过程 2、实验数据、观察到的实验现象 1、实验操作过程： 1.图像的基本变换 （1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。
文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。 （2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。 灰度：容量大小为：88.9kb Indexed；容量大小为：88.9kb
数据预处理实验5
重庆交通大学信息科学与工程学院 实验报告 班级：曙光1701班 姓名学号： 实验项目名称：透视表编程、股票协方差相关系数实验项目性质：验证性、设计性 实验所属课程：《数据导入与预处理》实验室(中心)：语音楼八楼 指导教师： 实验完成时间： 2019 年 11 月 23 日
一、实验目的 了解和掌握透视表进行数据预处理方法。 了解和掌握协方差和相关系数的计算。 二、实验要求 1.使用python的pandas进行操作。 2.涉及知识包括：1.数据框的增删查改； 2.批量读取数据； 3.变量类型的转换； 4.数据框的重塑与合并； 5.生成数据透视表。 3.提交模块化的实验程序源代码，给出实验结果。 4.简述程序的测试过程，提交实录的输入、输出文件； 三、实验步骤示例（仅供参考） （1）.flu_data数据集 ①读取flu_data2015年的数据，并展示查看数据查看其格式 代码如下： import pandas as pd import numpy as np import os import re os.chdir('C:/Users/11494/Desktop/4flu_data/flu_data') data0=pd.read_csv("by_year/2015.csv",encoding="gbk") data0.head() data0.tail()
②对2015年的数据进行预处理。 代码如下)： data0.drop("Unnamed: 0",axis=1,inplace=True) col_name=data0.iloc[1] data0.columns=col_name data0.drop([0,1,len(data0)-1],axis=0,inplace=True) data0.head(
数据仓库与数据挖掘实验报告-焦永赞
《数据仓库与数据挖掘》 实验报告册 2013- 2014学年第一学期 班级： T1153-8 学号： 20110530816 姓名：焦永赞 授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华 实验学时： 16 实验组号： 1 信息管理系
目录 实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用.. 3 实验二使用WEKA进行分类与预测 (114) 实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (22) 实验四数据挖掘算法的程序实现 (28)
实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 实验类型：验证性实验学时：4 实验目的： 学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。 实验内容： 在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。 实验步骤（写主要步骤，可以打印）： 1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。 2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。 3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的 连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。 （1）打开管理工具中的数据源： （2）选择系统DNS
数字图像处理实验报告.doc
数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名： XX学号： 2XXXXXXX实验日期：2017年4月26日 1. 实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2. 实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2)对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在 同一窗口中显示。 3)使用函数 imfilter时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’ replicate ’、’ symmetric ’、’ circular ’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行10 次， 20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示 : 利用 fspecial 函数的’ average ’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6)自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2.锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 81;1,1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数 w = genlaplacian(n) ，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如 5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15 和 25×25 大小的拉普拉斯算子对blurry_moon.tif
图像预处理的主要方案
图像预处理的主要方案 1引言模拟世界的影像要为计算机系统所处理和理解一般要经过图像采集、图像预处理、特征取样、匹配分析等阶段。由于获取图像的工具或手段的影响成像系统获取的图像即原始图像由于受到种种条件限制和随机干扰往往不能直接使用必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理使获取图像无法完全体现原始图像的全部信息。因此对图像进行预处理就显得非常重要。预处理的目的是改善图像数据抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处理来说比较重要的图像特征。 图1图像处理的输入输出简图在图像分析中对输入图像进行特征抽取、分割和匹配前所进行的处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤。 2数字化一幅原始照片的灰度值是空间变量位置的连续值的连续函数。在M ×N点阵上对照片灰度采样并加以量化归为2b个灰度等级之一可以得到计算机能够处理的数字图像。为了使数字图像能重建原来的图像对M、N和b值的大小就有一定的要求。在接收装置的空间和灰度分辨能力范围内M、N和b的数值越大重建图像的质量就越好。当取样周期等于或小于原始图像中最小细节周期的一半时重建图像的频谱等于原始图像的频谱因此重建图像与原始图像可以完全相同。由于M、N和b三者的乘积决定一幅图像在计算机中的存储量因此在存储量一定的条件下需要根据图像的不同性质选择合适的M、N和b值以获取最好的处理效果。 3几何变换用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置的随机误差所进行的变换。对于卫星图像的系统误差如地球自转、扫描镜速度和地图投影等因素所造成的畸变可以用模型表示并通过几何变换来消除。随机误差如飞行器姿态和高度变化引起的误差难以用模型表示出来所以一般是在系统误差被纠正后通过把被观测的图和已知正确几何位置的图相比较用图中一定数量的地面控制点解双变量多项式函数组而达到变换的目的。 4归一化使图像的某些特征在给定变换下具有不变性质的一种图像标准形式。图像的某些性质例如物体的面积和周长本来对于坐标旋转来说就具有不变的性质。在一般情况下某些因素或变换对图像一些性质的影响可通过归一化处理得到消除或减弱从而可以被选作测量图像的依据。例如对于光照不可控的遥感图片灰度直方图的归一化对于图像分析是十分必要的。灰度归一化、几何归一化和变换归一化是获取图像不变性质的三种归一化方法。 5平滑消除图像中随机噪声的技术。对平滑技术的基本要求是在消去噪声的同时不使图像轮廓或线条变得模糊不清。常用的平滑方法有中值法、局部求平均法和k近邻平均法。局部区域大小可以是固定的也可以是逐点随灰度值大小变化的。此外有时应用空间频率域带通滤波方法。 6复原校正各种原因所造成的图像退化使重建或估计得到的图像尽可能逼近于理想无退化的像场。在实际应用中常常发生图像退化现象。例如大气流的扰动光学系统的像差相机和物体的相对运动都会使遥感图像发生退化。基本的复原技术是把获取的退化图像gxy看成是退化函数hxy和理想图像fxy的卷积。它们的傅里叶变换存在关系GuvHuvFuv。根据退化机理确定退化函数后就可从此关系式求出Fuv再用傅里叶反变换求出fxy。通常把称为反向滤波器。实际应用时由