数字图像处理代码大全

1.图像反转

MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

J=double(I);

J=-J+(256-1); %图像反转线性变换

H=uint8(J);

subplot(1,2,1),imshow(I);

subplot(1,2,2),imshow(H);

2.灰度线性变换

MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J);

title('线性变换图像[0.1 0.5]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,4),imshow(K);

title('线性变换图像[0.3 0.7]');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

3.非线性变换

MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

J=double(I1);

J=40*(log(J+1));

H=uint8(J);

subplot(1,2,2),imshow(H);

title('对数变换图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系4.直方图均衡化

MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I);

subplot(2,2,2);

imhist(I);

I1=histeq(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

subplot(2,2,2);

imhist(I1);

5.线性平滑滤波器

用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：

I=imread('xian.bmp');

subplot(231)

imshow(I)

title('原始图像')

I=rgb2gray(I);

I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);

subplot(232)

imshow(I1)

title('添加椒盐噪声的图像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波

k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波

k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板平滑滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板平滑滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板平滑滤波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板平滑滤波');

6.中值滤波器

用MATLAB实现中值滤波程序如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);

subplot(231),imshow(I);title('原图像');

subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像'); k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波

k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波

k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波

k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板中值滤波');

7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子

J=filter2(H,I1); %卷积运算subplot(2,2,3),imshow(J);

title('sobel算子锐化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子

J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算subplot(2,2,4),imshow(J1);

title('拉普拉斯算子锐化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

8.梯度算子检测边缘

用MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,3,1);

imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);

subplot(2,3,2);

imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=edge(I1,'roberts');

figure;

subplot(2,3,3);

imshow(I2);

title('roberts算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=edge(I1,'sobel');

subplot(2,3,4);

imshow(I3);

title('sobel算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I4=edge(I1,'Prewitt');

subplot(2,3,5);

imshow(I4);

title('Prewitt算子分割结果');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系9.LOG算子检测边缘

用MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'log');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('log算子分割结果');

10.Canny算子检测边缘

用MATLAB程序实现如下：

I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始图像')

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰度图像');

I2=edge(I1,'canny');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('canny算子分割结果');

11.边界跟踪（bwtraceboundary函数）

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

figure

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限

BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像

figure

imshow(BW);

title('二值图像');

dim=size(BW);

col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标

row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标connectivity=8;

num_points=180;

contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,n um_points);

%提取边界

figure

imshow(I1);

hold on;

plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2); title('边界跟踪图像');

12.Hough变换

I= imread('xian.bmp');

rotI=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);

imshow(rotI);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

BW=edge(rotI,'prewitt');

subplot(2,2,2);

imshow(BW);

title('prewitt算子边缘检测后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

[H,T,R]=hough(BW);

subplot(2,2,3);

imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification', 'fit');

title('霍夫变换图');

xlabel('\theta'),ylabel('\rho');

axis on , axis normal, hold on;

P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));

x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));

plot(x,y,'s','color','white');

lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7); subplot(2,2,4);,imshow(rotI);

title('霍夫变换图像检测');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;

hold on;

max_len=0;

for k=1:length(lines)

xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];

plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green'); plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow'

);

plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red'); len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);

if(len>max_len)

max_len=len;

xy_long=xy;

end

plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','c yan');

13.直方图阈值法

用MATLAB实现直方图阈值法：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

[m,n]=size(I1); %测量图像尺

寸参数

GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图

title('灰度直方图')

xlabel('灰度值')

ylabel('出现概率')

I2=im2bw(I,150/255);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('阈值150的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I3=im2bw(I,200/255); %

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('阈值200的分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系14. 自动阈值法：Otsu法

用MATLAB实现Otsu算法：

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

subplot(1,2,1),imshow(I);

title('原始图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系level=graythresh(I); %确定灰度阈值BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title('Otsu法阈值分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系15.膨胀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title('膨胀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

16.腐蚀操作

MATLAB实现腐蚀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title('腐蚀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

17.开启和闭合操作

用MATLAB实现开启和闭合操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素I2=imopen(I1,se); %开启操作

I3=imclose(I1,se); %闭合操作

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

18.开启和闭合组合操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

subplot(3,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(3,2,2),imshow(I1);

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1);

I2=imopen(I1,se); %开启操作

I3=imclose(I1,se); %闭合操作

subplot(3,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

subplot(3,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1);

I4=imopen(I1,se);

I5=imclose(I4,se);

subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像title('开—闭运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

I6=imclose(I1,se);

I7=imopen(I6,se);

subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像title('闭—开运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

19.形态学边界提取

利用MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp'); %载入图像

subplot(1,3,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(1,3,2),imshow(I1);

title('二值化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线

axis on; %显示坐标系

I2=bwperim(I1); %获取区域的周长subplot(1,3,3),imshow(I2);

title('边界周长的二值图像');

数字图像处理实验1

实验一实验内容和步骤练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);

RGB 图像灰度图像二值图像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000

(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理实验指导书学院：通信与电子工程学院专业：电子信息工程班级：学号：姓名： XX理工大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

(完整版)数字图像处理题库

[题目] 数字图像 [参考答案] 为了便于用计算机对图像进行处理，通过将二维连续（模拟）图像在空间上离散化，也即采样，并同时将二维连续图像的幅值等间隔地划分成多个等级（层次），也即均匀量化，以此来用二维数字阵列表示其中各个像素的空间位置和每个像素的灰度级数（灰度值）的图像形式称为数字图像。图像处理 [参考答案] 是指对图像信息进行加工以满足人的视觉或应用需求的行为。题目] 数字图像处理 [参考答案] 是指利用计算机技术或其他数字技术，对一图像信息进行某此数学运算及各种加工处理，以改善图像的视觉效果和提高图像实用性的技术。一、绪论(名词解释，易，3分) [题目] 图像 [参考答案] 是指用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用于人的视觉系统而产生的视知觉的实体。一、绪论(简答题，难，6分) [题目] 什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？ [参考答案] “图”是物体透射或反射光的分布，是客观存在的。“像”是人的视觉系统对图在大脑中形成的印象或认识，是人的感觉。图像是图和像的有机结合，既反映物体的客观存在，又体现人的心理因素；图像是对客观存在的物体的一种相似性的生动模仿或描述，或者说图像是客观对象的一种可视表示，它包含了被描述对象的有关信息。模拟图像是空间坐标和亮度(或色彩)都连续变化的图像；数字图像是空间坐标和亮度(或色彩)均不连续的、用离散数字(一般是整数)表示的图像。

[题目] 简述研究图像恢复的基本思路。 [参考答案] 基本思路是，从图像退化的数学或概率模型出发，研究改进图像的外观，从而使恢复以后的图像尽可能地反映原始图像的本来面日，从而获得与景物真实面貌相像的图像。一、绪论(简答题，易，5分) [题目] 简述研究图像变换的基本思路。 [参考答案] 基本思路是通过数学方法和图像变换算法对图像的某种变换，以便简化图像进一步处理的过程，或在进一步的图像处理中获得更好的处理效果。一、绪论(简答题，易，5分) [题目] 简述一个你所熟悉的图像处理的应用实例。 [参考答案] 比如，医学上用B超检测仪对人体器官病变的检查和诊断。一、绪论(简答题，中，5分) [题目] 一般的数字图像处理要经过几个步骤？由哪经内容组成？ [参考答案] 数字图像处理的基本步骤包括图像信息的获取、存储、处理、传输、输出和显示。数字图像处理的内容主要包括图像数字化、图像变换、图像增强、图像恢复(复原)、图像压缩编码、图像分割、图像分析与描述和图像识别分类。一、绪论(简答题，中，5分) [题目] 图像处理的目的是什么？针对每个目的请举出实际生活中的一个例子。 [参考答案] 图像处理就是对图像信息进行加工处理和分析，以满足人的视觉心旦需要和实际应用或某种目的(如压缩编码或机器识别)的要求。如视频图像的高清晰化处理、医学图像的识别分类及其在疾病断中的应用，就是图像处理这两个目的的实际例子。

数字图像处理复习参考题共24页

一、填空题（每空1分，共20分） 1、在计算机中，按颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像、真彩色RGP图像四种类型。 2、存储一幅大小为1024 1024 ，256个灰度级的图像，需要 8M bit。 3、直方图均衡化适用于增强直方图呈尖峰分布的图像。 4、依据图像的保真度，图像压缩可分为有损压缩和无损压缩 5、图像压缩是建立在图像存在编码荣誉、像素间冗余、心理素质冗余三种冗余基础上。 6、对于彩色图像，通常用以区别颜色的特性是、、。 7、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况，写出一种标定方法：。 8、图像处理技术主要包括图像的、、等技术。 9、在RGB彩色空间的原点上，三个基色均没有，即原点为色。二、选择题（每题2分，共20分）

1、下列算法中属于点处理的是： A.梯度锐化 B.二值化 C.傅立叶变换 D.中值滤波 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（） A.平均灰度 B.图像对比度 C.图像整体亮度 D.图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（） A.RGB B.CMY或CMYK C.HSI D.HSV 4、采用模板［-1 1］T主要检测（）方向的边缘。 A.水平 B.45° C.垂直 D.135° 5、下列算法中属于图象锐化处理的是：( ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于（） A.去噪 B.减小图像动态范围 C.复原图像 D.平滑图像 7、彩色图像增强时，处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波

C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、____滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不三、判断题（每题2分，共10分） 1、彩色图像增强时采用RGB模型进行直方图均衡化可以在不改变图像颜色的基础上对图像的亮度进行对比度增强。（）2、高斯低通滤波器在选择小的截止频率时存在振铃效应和模糊现象。（） 3、拉普拉斯算子可用于图像的平滑处理。（）

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告实验一数字图像基本操作及灰度调整一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。图1.1 分段线性变换函数三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸：其对应的数学表达式为：

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书编写: 罗建军海南大学三亚学院 10月

目录一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

数字图像处理试题集(终版)

第一章引言一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为_像素_。 2. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是从图像到图像的处理，如图像增强等；二是_从图像到非图像的一种表示_，如图像测量等。 3. 数字图像处理可以理解为两个方面的操作：一是_从图像到图像的处理_，如图像增强等；二是从图像到非图像的一种表示，如图像测量等。 4. 图像可以分为物理图像和虚拟图像两种。其中，采用数学的方法，将由概念形成的物体进行表示的图像是虚拟图像_。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，_图像重建_的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。二.简答题 1. 数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的5种。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。 ②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。 ③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。 ④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。 ⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。 2. 什么是图像识别与理解？图像识别与理解是指通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。比如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 4. 简述数字图像处理的至少5种应用。 ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。 ②在医学中，比如B超、CT机等方面。 ③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。 ④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5. 简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。 ②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。

数字图像处理实验实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图：

2．图像的减法运算-imsubtract 说明：背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply

数字图像处理程序

数字图像处理实验图像处理实验（一）直方图灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。 1、灰度直方图（1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)

数字图像处理开卷整理后

1. 半调输出技术可以：（B） A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用抖动技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 2. 数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A） A、图像的幅度分辨率过小； B、图像的幅度分辨率过大； C、图像的空间分辨率过小； D、图像的空间分辨率过大； 1. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分_二值图像__、灰度图像和彩色图像三类。 4.下列算法中属于局部处理的是：（D ） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 1. 图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。 1. 图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 2. 图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？ 2. 如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。 3. 简述二值图像、彩色图像、灰度图像的区别。 3. 二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1,要么是0,具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值，灰度级数为256级。我们将平面景物在投影平面上的非垂直投影称为图像的___________________________ ，该处理会是的图像中的图形产生扭变。 1. 简述直角坐标系中图像旋转的过程。 1. （1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。 2. 如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？ 2. （1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。（2）阐述一下邻近行插值或者均值插值法进行空穴填充的过程。（该点参见简答题3和 3. 举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。 3. 邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点f23进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22. 4. 举例说明使用均值插值法进行空穴填充的过程。 4. 均值插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其上、下、左、右像素值的均值来填充。

数字图像处理——彩色图像实验报告

6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像程序运行结果：

彩色立方体原图不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像灰度图像抖动处理后的二值图像

(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息程序运行结果：原图转换到NTSC彩色空间

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

数字图像处理实验

《数字图像处理》实验报告学院：信息工程学院专业：电子信息工程学号：姓名： 2015年6月18日

目录实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像的显示。二、实验原理一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片四、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。 7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业班级51111 学号5111133 姓名杨静指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换（4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');

数字图像处理简答题及答案

1、数字图像处理的主要研究内容包含很多方面，请列出并简述其中的4种。 ①图像数字化：将一幅图像以数字的形式表示。主要包括采样和量化两个过程。②图像增强：将一幅图像中的有用信息进行增强，同时对其无用信息进行抑制，提高图像的可观察性。③图像的几何变换：改变图像的大小或形状。④图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。⑤图像识别与理解：通过对图像中各种不同的物体特征进行定量化描述后，将其所期望获得的目标物进行提取，并且对所提取的目标物进行一定的定量分析。如要从一幅照片上确定是否包含某个犯罪分子的人脸信息，就需要先将照片上的人脸检测出来，进而将检测出来的人脸区域进行分析，确定其是否是该犯罪分子。 4、简述数字图像处理的至少4种应用。 ①在遥感中，比如土地测绘、气象监测、资源调查、环境污染监测等方面。②在医学中，比如B超、CT机等方面。③在通信中，比如可视电话、会议电视、传真等方面。④在工业生产的质量检测中，比如对食品包装出厂前的质量检查、对机械制品质量的监控和筛选等方面。 ⑤在安全保障、公安方面，比如出入口控制、指纹档案、交通管理等。 5、简述图像几何变换与图像变换的区别。 ①图像的几何变换：改变图像的大小或形状。比如图像的平移、旋转、放大、缩小等，这些方法在图像配准中使用较多。②图像变换：通过数学映射的方法，将空域的图像信息转换到频域、时频域等空间上进行分析。比如傅里叶变换、小波变换等。 6、图像的数字化包含哪些步骤？简述这些步骤。图像的数字化主要包含采样、量化两个过程。采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。经过采样和量化后，数字图像可以用整数阵列的形式来描述。 7、图像量化时，如果量化级比较小会出现什么现象？为什么？如果量化级数过小，会出现伪轮廓现象。量化过程是将连续变化的颜色划分到有限个级别中，必然会导致颜色信息损失。当量化级别达到一定数量时，人眼感觉不到颜色信息的丢失。当量化级数过小时，图像灰度分辨率就会降低，颜色层次就会欠丰富，不同的颜色之间过度就会变得突然，可能会导致伪轮廓现象。 8、二值图像是指每个像素不是黑，就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。这种图像又称为黑白图像。二值图像的矩阵取值非常简单，每个像素的值要么是1，要么是0，具有数据量小的特点。彩色图像是根据三原色成像原理来实现对自然界中的色彩描述的。红、绿、蓝这三种基色的的灰度分别用256级表示，三基色之间不同的灰度组合可以形成不同的颜色。灰度图像是指每个像素的信息由一个量化后的灰度级来描述的数字图像，灰度图像中不包含彩色信息。标准灰度图像中每个像素的灰度值是0-255之间的一个值，灰度级数为256级。 11、简述直角坐标系中图像旋转的过程。（1）计算旋转后行、列坐标的最大值和最小值。（2）根据最大值和最小值，进行画布扩大，原则是以最小的面积承载全部的图像信息。（3）计算行、列坐标的平移量。（4）利用图像旋转公式计算每个像素点旋转后的位置。（5）对于空穴问题，进行填充。 12、如何解决直角坐标系中图像旋转过程中产生的图像空穴问题？（1）对于空穴问题，需要进行填充。可以采用插值的方法来解决填充问题。 13、举例说明使用邻近行插值法进行空穴填充的过程。邻近插值法就是将判断为空穴位置上的像素值用其相邻行（或列）的像素值来填充。例如对于下图中的空穴点f23进行填充时，使用相邻行的像素值来填充。即：f23=f22.

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数字图像处理实验1

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(完整版)数字图像处理题库

数字图像处理复习参考题共24页

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