数字图像处理实验教学大纲

数字图像处理实验教学大纲
数字图像处理实验教学大纲

数字图像处理实验教学大纲

课程名称:数字图像处理课程编号:

学时/学分:32 /2 开课学期:6

适用专业:计算机科学与技术课程类型:院系选修课

一、本课程的学时、学分,实验课所占学时

本课程的学时32、学分2,实验课所占学时6。

二、实验课的配套教材

三、面向专业

实验开设对象为计算机科学与技术专业,是学科与专业的选修课。

四、实验课的性质、任务与目的要求

1.实验性质

《数字图像处理》是计算机科学与技术专业的一门学科与专业选修课。数字图像处理是计算机的重要应用领域。实验主要是数据图像处理的理论进行验证,增加学生对数字图像处理理论的了解和掌握。

2.实验任务

通过本课程的学习,使学生掌握数字图像处理中的数据处理锐化,变换,分割等理论和实现方法。

3.实验的意义和目的

课程系统地讲解了数字图像处理的常用工具和常用库的使用以及常用算法及其实现,课程在讲授原理的同时,通过系统实验课程,加深对数字图像处理原理的理解。使学生对数字图像处理有一个系统的认识,提高学生实际操作能力和分析问题、解决问题的能力。

课程支持的毕业要求如下表所示:

五、实验课的基本理论

课程的基本理论包括:图像的采样和量化方法,图像变换,包括傅里叶变换、离散余弦变换及霍特林变换等的原理及性质,并学会使用这些变换;图像增加方法,空域图像平滑及图像锐化的各种方法;图像分割的概念,了解掌握分水岭算法。

六、实验方式与基本要求

实验方式:每人一组,独立进行实验,每次课内实验安排为2学时。

本实验课程要求学生:

1. 使学生掌握数字图像处理技术的基本理论,得到必要的程序设计技能训练,为进行机器学习和模式识别的设计和实现提供必要的知识准备。

七、实验项目的设置与内容提要

八、实验报告

1.每个实验完毕后,学生要认真写出一份规范的实验报告,应包括的内容:上机实习题目及要求详细程序清单及相应程序注释、上机调试中的问题分析,实验总结等。鼓励学生在报告中写出自己创新性,有独到之处的见解,设计方案等。

2.教师对实验报告要认真进行批阅。对报告中出现的独到见解或问题应进行批注、写出评语、课程结束后应在规定时间内上报学生实验成绩。

九、实验课的考核方式与评分办法或标准

学生每个实验成绩评定为预习20%,实际操作30%,实验报告50%。

执笔人:杨海燕审核人:

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

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码:3073009223 课程名称:数字图像处理 总学分: 2 总学时:32 (讲课28,实验4) 课程英文名称:Digital Image Processing 先修课程:概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业:自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力,为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术,并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统,为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1.了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2.掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3.了解图像变换,主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4.理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章:绪论(2学时) 教学目标:了解数字图像处理的基本概念,发展历史,应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域;了解数字图像处理的基本步骤;了解图像处理系统的组成。 重点难点:数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章:数字图像基础(4学时) 教学目标:了解视觉感知要素;了解几种常用的图像获取方法;掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系;掌握像素间的联系的概念;了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点:要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素(1学时) 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取(1学时) 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化(1学时) 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系(1学时) 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

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:

数字图像处理研研究生课程教学大纲

《数字图像处理》研研究生课程教学大纲 (课程编号S009108 学分-学时-上机 3-54-12) 东南大学计算机科学与工程学院 一、课程的性质与目的 本课程为计算机科学与技术一级学科中图像处理与科学可视化方向的重要专业课,包含了该专业方向学生必须掌握的专业知识。 通过课程学习,学生除了掌握必须的专业技术知识外,还需要了解该方向的研究前沿,提高阅读专业学术资料和解决实际问题的能力。 二、课程内容的教学要求 本课程采用讲课+自学+讨论的教学模式。其中,讲课环节以综述为主,重点介绍各知识点的问题提出、解决思路、主要算法、评估;自学环节需要学生阅读专业论文并进行实验,得出结论;讨论环节由学生进行论文阅读及实验结论的交流,加深理解,并由此了解研究前沿。 讲课课时安排(24课时): 1.数字图像处理概述(3):数字图像处理技术的发展历史,包含的主要内容,应 用,相关的学科方向 2.线性系统分析方法、傅里叶变换(3):复习线性系统基本知识,复习一维傅里 叶变换,掌握二维傅氏变换及性质,线性滤波器设计。 3.图像几何变换及插值(3):图像几何变换应用,重点插值方法 4.图像增强综述(6):图像增强的目的,算法分类,各类算法的基本原理及性能 5.图像分割综述(6):图像分割的目的,算法分类,各类算法的基本原理及性能 6.图像压缩综述(3):图像压缩的目的,算法分类,各类算法的基本原理及性能, JPEG标准简介 实验及讨论课时安排(30课时): 1.图像插值(实验3 +讨论3) 2.图像增强(实验3 +讨论3) 3.图像分割(实验3 +讨论3) 4.图像压缩(实验3+讨论3) 5.课程论文(讨论6) 三、上机实验要求 实现选择算法,并给出实验结果及算法性能评估数据。 四、能力培养的要求 1.自学能力的培养:提高学生自学及查阅学术文献的能力。 2.分析能力和实验能力的培养:要求学生能够实现文献提供的算法,并能自主给出算 法性能的评价。 3.科研和创新能力的培养:培养独立思考、深入钻研问题的习惯,提高学术交流能力。

东南大学数字图像处理实验报告

数字图像处理 实验报告 学号:04211734 姓名:付永钦 日期:2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理:灰度直方图是将数字图像的所有像素,按照灰度值的大小,统计其所出现的频度。 通常,灰度直方图的横坐标表示灰度值,纵坐标为半个像素个数,也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法: clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %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(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果:

原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析:由图可以看出,原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理:直方图均衡方法的基本原理是:对在图像中像素个数多的灰度值(即对画面起主 要作用的灰度值)进行展宽,而对像素个数少的灰度值(即对画面不起主要作用的灰度值)进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法: clear all %一,图像的预处理,读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二,绘制直方图 [m,n]=size(PS); %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

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》实验教学大纲

《数字图像处理》实验教学大纲 实验类别:专业教育课程 实验课程名称:数字图像处理 实验室名称:动态信息获取与处理实验室 课程编号: 总学时:8 学 分: 0.5 适用专业:信息与计算 先修课程:复变函数、线性代数、电路分析、电子技术、信号与系统、数字信号处理 一、实验在教学培养方案中地位、作用 《数字图像处理》课程是大学本科四年级信息与计算专业本科生选修的专业课程。随着科学技术的飞速发展,数字图像处理的应用已渗透到了通信、雷达、航空航天、医疗等各个科学技术领域。《数字图像处理》是一门理论与实践并重的技术,在成功掌握了理论知识的同时再配合做一些相关的实验,更能加深对课程中的基本概念、算法、分析方法等的理解与掌握,为课程的学习起到促进和巩固作用,也为今后从事独立的开发打下扎实的基础。因此本实验在整个专业中与《数字图像处理》课程具有同等重要的地位和作用。 二、实验内容、基本要求: 实验一 图像变换 内容: 1. 对标准图像进行离散傅里叶变换并在计算机屏幕观测其频谱,验证二维傅里叶变换 的常用性质。 2. 对标准图像进行离散余弦变换并在计算机屏幕观测其频谱,验证二维余弦变换的常 用性质,了解二维余弦变换用在图像压缩中的原因。 3. 对标准图像离散傅里叶变换和离散余弦变换的频谱进行比较。 4. 对标准图像进行Walsh 变换并在计算机屏幕观测其频谱。 基本要求: 1.加深理解DFT 、DCT 、Walsh 变换的原理和基本性质。 2.掌握DFT 、DCT 变换的算法流程,并能根据流程编程实现。 3.分析变换域内频谱的特征。 实验二 灰度图的线性变换 内容: 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。该线性灰度变换函数)(x f 是一个一维线性函数: B A f x f x f +?=)( 灰度变换方程为: B A A A B f D f D f D +*==)( 式中参数A f 为纯属函数的斜率,B f 为纯属函数在y 轴上的截距,A D 表示输入图像的灰度,B D 表示输出图像的灰度。当1>A f 时,输出图像的对比度将增大;当1

(整理)数字图像处理实验指导书 _贵州大学

计算机科学与信息学院 《数字图像处理》 实验指导书 适用专业:信息安全、网络工程、计算机 贵州大学 二O一三年五月

前言 本指导书是根据数字图像处理教学大纲和实验大纲编写的,在教学过程中指导学生实验时使用。运用MATLAB软件平台,结合图像处理工具箱,对图像处理相关算法进行编程和实现。通过学生上机操作实践与教师指导,使学生深入理解和掌握数字图像处理的技术和方法,增强处理实际问题的能力。 考虑到《数字图像处理》课程的自身特点,以及软件的升级更新性,本实验指导书具有适应性。 本实验指导书主要适用于计算机科学与信息学院的各个相关专业。

目录 实验一图像基本操作 (4) 实验二图像增强 (7) 实验三图像分割 (11) 实验四汽车牌照自动识别 (16) 实验报告的基本内容及要求 (18) 贵州大学实验报告 (19)

实验一图像基本操作 实验学时:2 实验类型:验证 实验要求:必做 一、实验目的 利用MATLAB软件,熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。 1.熟悉图像矩阵的基本操作 2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换 3.掌握图像文件的读写 4.掌握图像及灰度图像直方图的显示 5.掌握图像缩放和旋转 二、实验原理和方法 1.关于图像矩阵 MATLAB中图像数据以矩阵方式的存储。所以有必要学会关于矩阵的操作,由于篇幅有限,这里只作简要的介绍。 生成矩阵的函数有: eye 生成单位矩阵 ones全1阵 zeros 全零阵 rand 均匀随机阵 randn 正态随机阵 2.图像数据类型及图像类型 2.1 图像数据类型转换 MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为双精度(double)类型即64位浮点数。而存储图像时MATLAB有时采用无符号整型(uint8)即图像矩阵中的每个数据占用一个字节。由于大多数运算和函数(比如最基本的矩阵加减运算)都不支持uint8类型,所以运算时通常要将图像转换成 double型。 函数double将数据转换为双精度浮点类型,调用格式为: X64=double(x8) /256 2.2 图像类型及转换 在MATLAB中,一幅图像可能包含一个数据矩阵,也可能有一个颜色映像表矩阵。MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型,其区别在于数据矩阵元素的不同含意。它们是:● 真彩色图像 ● 索引图像 ● 灰度图像 ● 二值图像 (1)真彩色图像 真彩色图像又称RGB图像,对于一个尺寸为M×N的彩色图像来说,在MATLAB中则存储为一个M×N×3的多维数组,像素的颜色由保存在像素位置上的R、G、B的强度值的组合来确定。如果需要知道图像A中(x,y)处的像素值,则可以使用这样的代码A(x,y,1:3)。 (2)索引图像

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

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 – 8 1; 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

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;

数字图像处理实验教学大纲

数字图像处理实验教学大纲 课程名称:数字图像处理课程编号: 学时/学分:32 /2 开课学期:6 适用专业:计算机科学与技术课程类型:院系选修课 一、本课程的学时、学分,实验课所占学时 本课程的学时32、学分2,实验课所占学时6。 二、实验课的配套教材 无 三、面向专业 实验开设对象为计算机科学与技术专业,是学科与专业的选修课。 四、实验课的性质、任务与目的要求 1.实验性质 《数字图像处理》是计算机科学与技术专业的一门学科与专业选修课。数字图像处理是计算机的重要应用领域。实验主要是数据图像处理的理论进行验证,增加学生对数字图像处理理论的了解和掌握。 2.实验任务 通过本课程的学习,使学生掌握数字图像处理中的数据处理锐化,变换,分割等理论和实现方法。 3.实验的意义和目的 课程系统地讲解了数字图像处理的常用工具和常用库的使用以及常用算法及其实现,课程在讲授原理的同时,通过系统实验课程,加深对数字图像处理原理的理解。使学生对数字图像处理有一个系统的认识,提高学生实际操作能力和分析问题、解决问题的能力。 课程支持的毕业要求如下表所示:

五、实验课的基本理论 课程的基本理论包括:图像的采样和量化方法,图像变换,包括傅里叶变换、离散余弦变换及霍特林变换等的原理及性质,并学会使用这些变换;图像增加方法,空域图像平滑及图像锐化的各种方法;图像分割的概念,了解掌握分水岭算法。 六、实验方式与基本要求 实验方式:每人一组,独立进行实验,每次课内实验安排为2学时。 本实验课程要求学生: 1. 使学生掌握数字图像处理技术的基本理论,得到必要的程序设计技能训练,为进行机器学习和模式识别的设计和实现提供必要的知识准备。 七、实验项目的设置与内容提要 八、实验报告 1.每个实验完毕后,学生要认真写出一份规范的实验报告,应包括的内容:上机实习题目及要求详细程序清单及相应程序注释、上机调试中的问题分析,实验总结等。鼓励学生在报告中写出自己创新性,有独到之处的见解,设计方案等。 2.教师对实验报告要认真进行批阅。对报告中出现的独到见解或问题应进行批注、写出评语、课程结束后应在规定时间内上报学生实验成绩。 九、实验课的考核方式与评分办法或标准 学生每个实验成绩评定为预习20%,实际操作30%,实验报告50%。 执笔人:杨海燕审核人:

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名:学号: 专业年级: 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果');Subplot (3,2,4);z=imsubtract(x,y);imshow(z);title('相减结果') Subplot (3,2,5);z=immultiply(x,y);imshow(z);title('相乘结果') Subplot (3,2,6);z=imdivide(x,y);imshow(z);title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。 实验结果如右图: 代码如下: Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答:图像减运算与图像加运算的原理和用法类似,同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同,但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数,此时系统将负数统一置为零,即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y),将结果输出到矩阵Z中,若乘以一个常数,将改变图像的亮度:若常数值大于1,则乘运算后的图像将会变亮;叵常数值小于是,则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级,实现灰度级变换,也可以用来遮住图像的某些部分,其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算,就是对两幅图像的对应像素点进行点(X./Y), imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度,可用来改变图像的灰度级,其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体,图像相减运算又称为图像差分运算,差分运算还可以用于消除图像背景,用于混合图像的分离。

数字图像处理实验一

数字图像处理—实验一 一.实验内容: 图像灰度变换 二.实验目的: 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换;感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三.实验步骤: 1.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序: clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2.产生灰度变换函数T1,使得: 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65

1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序: subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3.产生灰度变换函数T2,使得: 用T2对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];

《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲 Digital Image Processing 一、课程说明 课程编码:045236001 课程总学时(理论总学时/实践总学时):51(42/9),周学时:3,学分:3,开课学期:第6学期。 1.课程性质:专业选修课 2.适用专业:电子信息与技术专业 3.课程教学目的和要求 《数字图像处理》是信号处理类的一门重要的专业选修课,通过本课程的学习,应在理论知识方面了解和掌握数字图像的概念、类型,掌握数字图像处理的基本原理和基本方法:图像变换、图像增强、图像编码、图像的复原和重建。并通过实验加深理解数字图像处理的基本原理。 4.本门课程与其他课程关系 本课程的先修课程为:数字信号处理和应用 5.推荐教材及参考书 推荐教材: 阮秋琦,《数字图像处理学》(第二版),电子工业出版社,2007年 参考书 (1)姚敏等,《数字图像处理》,机械工业出版社,2006年 (2)何东健,《数字图像处理》(第二版),西安电子工业出版社,2008年 (3)阮秋琦,《数字图像处理基础》,清华大学出版社,2009年 (4)(美)Rafael C. Gonzalez著,阮秋琦译,《数字图像处理》(第二版),电子工业出版社,2007年 6.课程教学方法与手段 主要采用课堂教学的方式,通过多媒体课件进行讲解,课外作业,答疑辅导。并辅以适当的实验加深对数字图像处理的理解。 7.课程考核方法与要求 本课程为考查课 课程的实验成绩占学期总成绩的50%,期末理论考查占50%; 考查方式为笔试。 8.实践教学内容安排 实验一:图像处理中的正交变换 实验二:图像增强 实验三:图像复原

武汉科技大学 数字图像处理实验报告讲解

二○一四~二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级:电子信息工程(DB)1102班姓名 学号: 课程名称:数字图像处理 二○一四年十一月一日

实验一图像直方图处理及灰度变换(2学时) 实验目的: 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法,理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容: 1. 读入一幅图像,判断其是否为灰度图像,如果不是灰度图像,将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作,如线性变换、伽马变换、阈值变换(二值化)等,分别使用不同参数观察灰度变换效果(对灰度直方图的影响)。 实验步骤: 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡,并统计图像的直方图: I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');

原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析: 将灰度图直方图均衡后,从图形上反映出细节更加丰富,图像动态范围增大,深色的地方颜色更深,浅色的地方颜色更前,对比更鲜明。从直方图上反应,暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整,并统计图像的直方图: I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);

数字图像处理实验报告

目录 实验一:数字图像的基本处理操作 (4) :实验目的 (4) :实验任务和要求 (4) :实验步骤和结果 (5) :结果分析 (8) 实验二:图像的灰度变换和直方图变换 (9) :实验目的 (9) :实验任务和要求 (9) :实验步骤和结果 (9) :结果分析 (13) 实验三:图像的平滑处理 (14) :实验目的 (14) :实验任务和要求 (14) :实验步骤和结果 (14) :结果分析 (18) 实验四:图像的锐化处理 (19) :实验目的 (19) :实验任务和要求 (19) :实验步骤和结果 (19) :结果分析 (21)

实验一:数字图像的基本处理操作 :实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用; 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质,实现图像的傅里叶变换。:实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示,注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里叶变换, 显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里 叶变换,显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 :实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下: a=imread('d:\'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,; subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图所示:

数字图像处理实验报告

- 院系:计算机科学学院专业:计算机科学与技术年级: 2012级 课程名称:数字图像处理组号: 姓名(学号): 指导教师:高志荣 2015年 5月 25日

实验原理(算法流程)2.运行结果 1-1-1图查看2012213500.png图片的基本信息和显示图片过程 1-1-2图将2012213500.png图片保存为2012213500.bmp图片3.实验分析

实验原理(算法流程) 先用imread()函数将2012213500.png存入I数组中,可见1-1-1图右上角的Workspace中的I。然后用imfinfo()函数和ans函数读取该图像的大小、类型等信息,具体在1-1-1图的Command Window中可见。至于图片格式的转换,就是用rgb2gray()函数将保存在I数组中的数据转换成灰度格式保存在原来的数组I中。最后将变换所得到的数据保存于2012213500.bmp文件中。 实验(2): 1.代码实现 I=imread(2012213500.bmp');%读取灰度图片 subplot(221),imshow(I,[]),title('256*256,256') I=I(1:2:end,1:2:end);%图片采样 subplot(222),imshow(I,[]),title('128*128,256') I=I(1:2:end,1:2:end);%图片采样 subplot(223),imshow(I,[]),title('64*64,256') I=I(1:2:end,1:2:end);%图片采样 subplot(224),imshow(I,[]),title('32*32,256') 2.运行结果 1-2 图图片空间分辨率对图片的影响 3.实验分析 由1-2图可以看出,在保持灰度级数一定的条件下,随着图片空间分辨率的减半,即256*256,128*128,64*64,32*32的图像,图中的各个区域边缘处的棋盘模式越来越明显,并且全图的像素颗粒越来越粗。证明了空间分辨率是影响图片清晰度的因素之一。 实验(3): 1.代码实现 I=imread('2012213500.bmp');%读取灰度图片 subplot(221),imshow(I,256),title('256*256,256')%灰度级为256 subplot(222),imshow(I,50),title('256*256,50') %灰度级为50 subplot(223),imshow(I,10),title('256*256,10') %灰度级为10 subplot(224),imshow(I,5),title('256*256,5') %灰度级为5

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