实验报告四图像锐化处理

实验报告四图像锐化处理
实验报告四图像锐化处理

姓名:学号:班级:

实验日期:实验成绩:

一.实验目的

(1)学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节,对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子设计,使图

像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。(2)分析模板大小对空域锐化滤波的影响,比较不同滤波器的处理效果,分析其优缺点。

二.实验原理

锐化处理的主要目的是突出灰度的过度部分,在空间域中,均值滤波类似于积分,那锐化滤波类似于微分,微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点突变程度成正比,图像积分模糊了图像,同时起到了消除噪声的作用;图像微分增强边缘和其它突变(如噪声),而削弱灰度变换缓慢的区域,laplacian算子类似于二阶微分,强调的是图像灰度级剧烈变换的部分,而sobel算子类似于一阶微分,强调的是图像灰度级缓慢变化的部分。

三.实验内容及结果

(1)选择一副图像,分别使用拉普拉斯算子、sobel算子对图像进行锐化滤波,并观察滤波效果。

图 1 laplacian及sobel算子处理图像

(2)选择一副图像,构造一个中心系数为-24的5×5的类似于拉普拉斯模板对图像进行锐化,与上述拉普拉斯算子的结果相比,是否能得到更加清晰的结果?

图 2 不同大小laplacian模板处理原图及二值图

四.结果分析

(1)观察图一,可以发现对原图进行sobel算子运算后,原图阶梯的边缘细节被突显出来了,而每个阶梯灰度级保持不变的背景则没了,全变黑了,而对原图进行laplacian算子运算后,边缘部分则只剩下些杂乱无章的点了,基本是在sobel算子运算过后筛选出来的缓慢突变边缘上的一些突变更快的点。如果把sobel算子比作是一阶微分就不难理解它是对原图的缓慢边缘变化部分,而把laplacian算子比作是二阶微分的话,就是原图的剧烈突变部分,由于原图像的阶梯边缘在灰度级上是缓慢过度的,所以使用sobel算子边缘的突出效果更明显,而laplacian算子无论模板大小为多大,都不能清晰的显示出边缘。至于背景为什么会变黑是因为算子模板中有负因子,当计算的出来的值为负数时,自动标定其为0,也就是黑色。

(2)观察图二,可以发现对原图使用无论多大的laplacian模板,效果都很差,原因就是上述提到的原图像的边缘灰度级是缓慢变化的,对原图灰度级二值化处理,由于灰度值大小只有0和1两个值,阶梯边缘两边的值分别为0和1,这样边缘突变就成了一个单位的剧烈突变,所以3*3的laplacian算子效果就和上述的sobel算子效果相似,而当增加laplacian算子的大小到5*5时,边缘检测效果更加明显。正印证了微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点突变程度成正比这一原理。

五、实验总结

本次实验主要是进一步加深fspecial构造算子模板的功能以及imfilter滤波函数的运用,本次实验比较简单,主要就是体会一下两种算子对图像锐化的作用,感受sobel算子和laplacian算子对边缘检测的作用。

附录(程序)

A=imread('F:\数字图像处理\图片\');

thresh=graythresh(A);%使用最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值(thresh)

B=im2bw(A,thresh);%二值图

h1=fspecial('laplacian');%拉普拉斯算子,模板默认大小为 3*3

h2=fspecial('sobel');%sobel算子,模板默认大小为 3*3

h3=zeros(5,5);%先构造模板大小规格为5*5

for i=1:5

for j=1:5

if(i==3&j==3)

h3(i,j)=-24;%模板中间元素为-24

else

h3(i,j)=1;%模板其它元素为1

end

end

end

A1=imfilter(A,h1);

A2=imfilter(A,h2);

A3=imfilter(A,h3);

A4=imfilter(B,h1);

A5=imfilter(B,h3);

subplot(2,2,1);imshow(A);title('原图');

subplot(2,2,2);imshow(A1);title('laplacian3*3');

subplot(2,2,3);imshow(A2);title('sobel3*3');

hold on;

figure;

subplot(2,3,1);imshow(A);title('原图');

subplot(2,3,2);imshow(A1);title('原图laplacian3*3');

subplot(2,3,3);imshow(A3);title('原图laplacian5*5');

subplot(2,3,4);imshow(B);title('二值图');

subplot(2,3,5);imshow(A4);title('二值图laplacian3*3'); subplot(2,3,6);imshow(A5);title('二值图laplacian5*5');

实验报告四图像锐化处理

实验报告四 姓名:学号:班级: 实验日期:2016.5.10实验成绩: 一.实验目的 (1)学习如何用锐化处理技术来加强图像的目标边界和图像细节,对图像进行梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子设计,使图 像的某些特征(如边缘、轮廓等)得以进一步的增强及突出。(2)分析模板大小对空域锐化滤波的影响,比较不同滤波器的处理效果,分析其优缺点。 二.实验原理 锐化处理的主要目的是突出灰度的过度部分,在空间域中,均值滤波类似于积分,那锐化滤波类似于微分,微分算子的响应程度与图像在用算子操作的这一点突变程度成正比,图像积分模糊了图像,同时起到了消除噪声的作用;图像微分增强边缘和其它突变(如噪声),而削弱灰度变换缓慢的区域,laplacian算子类似于二阶微分,强调的是图像灰度级剧烈变换的部分,而sobel算子类似于一阶微分,强调的是图像灰度级缓慢变化的部分。

三.实验内容及结果 (1)选择一副图像i_texture2.bmp,分别使用拉普拉斯算子、sobel 算子对图像进行锐化滤波,并观察滤波效果。

图1 laplacian及sobel算子处理图像 (2)选择一副图像i_texture2.bmp,构造一个中心系数为-24的5×5的类似于拉普拉斯模板对图像进行锐化,与上述拉普拉斯算子的结果相比,是否能得到更加清晰的结果?

图2 不同大小laplacian模板处理原图及二值图 四.结果分析 (1)观察图一,可以发现对原图进行sobel算子运算后,原图阶梯的边缘细节被突显出来了,而每个阶梯灰度级保持不变的背景则没了,全变黑了,而对原图进行laplacian算子运算后,边缘部分则只剩下些杂乱无章的点了,基本是在sobel算子运算过后筛选出来的缓慢突变边缘上的一些突变更快的点。如果把sobel算子比作是一阶微分就不难理解它是对原图的缓慢边缘变化部分,而把laplacian 算子比作是二阶微分的话,就是原图的剧烈突变部分,由于原图像的阶梯边缘在灰度级上是缓慢过度的,所以使用sobel算子边缘的突出效果更明显,而laplacian算子无论模板大小为多大,都不能清晰的显示出边缘。至于背景为什么会变黑是因为算子模板中有负因子,当计算的出来的值为负数时,自动标定其为0,也就是黑色。(2)观察图二,可以发现对原图使用无论多大的laplacian模板,效果都很差,原因就是上述提到的原图像的边缘灰度级是缓慢变化的,对原图灰度级二值化处理,由于灰度值大小只有0和1两个值,阶梯边缘两边的值分别为0和1,这样边缘突变就成了一个单位的剧烈突变,所以3*3的laplacian算子效果就和上述的sobel算子效

北科大数字图像处理实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 实验报告 实验名称:《数字图像处理》课程实验 学生姓名:徐松松 专业:计算机科学与技术 班级:计1304 学号:41345053 指导教师:王志明 实验成绩: 实验时间:2016 年12 月15 日

一、实验目的与实验要求 1、实验目的 1. 熟悉图像高斯、脉冲等噪声的特点,以及其对图像的影响; 2. 理解图像去噪算法原理,并能编程实现基本的图像去噪算法,达到改善图像质量的效果,并能对算法性能进行简单的评价。 3. 理解图像分割算法的原理,并能编程实现基本的灰度图像分割算法,并显示图像分割结果。 2、实验要求 1. 对于给定的两幅噪声图像(test1.jpg, test 2.jpg),设计或选择至少两种图像滤波算法对图像进行去噪。 2.利用给出的参考图像(org1.jpg, org2.jpg),对不同算法进行性能分析比较。 3. 对于给定的两幅数字图像(test.jpg,test 4.jpg),将其转换为灰度图像,设计或选择至少两种图像分割算法对图像进行分割,用适当的方式显示分割结果,并对不同算法进行性能分析比较。 二、实验设备(环境)及要求 1. Mac/Windows计算机 2. Matlab编程环境。 三、实验内容与步骤 1、实验1 (1)实验内容 1. 对于给定的两幅噪声图像(test1.jpg, test 2.jpg), 设计或选择至少两种图像滤波算法对图像进行去噪。 2. 利用给出的参考图像(org1.jpg, org2.jpg), 对不同算法进行性能分析比较。(2)主要步骤 1. 打开Matlab编程环境; 2. 利用’imread’函数读入包含噪声的原始图像数据; 3. 利用’imshow’函数显示所读入的图像数据;

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)

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:

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

实验一 数字图像的基本操作和灰度变换 一、 实验目的 1. 了解数字图像的基本数据结构 2. 熟悉Matlab 中数字图像处理的基本函数和基本使用方法 3. 掌握图像灰度变换的基本理论和实现方法 4. 掌握直方图均衡化增强的基本理论和实现方法 二、实验原理 1. 图像灰度的线性变换 灰度的线性变换可以突出图像中的重要信息。通常情况下,处理前后的图像灰度级是相同的,即处理前后的图像灰度级都为[0,255]。那么,从原理上讲,我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽。 设原图像的灰度为),(j i f ,处理后的图像的灰度为),(j i g ,对比度线性展宽的原理示意图如图1.1所示。假设原图像中我们关心的景物的灰度分布在[a f , b f ]区间内,处理后的图像中,我们关心的景物的灰度分布在[a g ,b g ]区间内。在这里)(a b g g g -=?()b a f f f >?=-,也就是说我们所关心的景物的灰度级得到了展宽。 根据图中所示的映射关系中分段直线的斜率我们可以得出线性对比度展 b g a g a b )j 图1.1 对比度线性变换关系

宽的计算公式: ),(j i f α, a f j i f <≤),(0 =),(j i g a a g f j i f b +-)),((, b a f j i f f <≤).,( (1-1) b b g f j i f c +-)),((, 255),(<≤j i f f b (m i ,3,2,1 =;n j ,3,2,1 =) 其中,a a f g a = ,a b a b f f g g b --=,b b f g c --=255255,图像的大小为m ×n 。 2. 直方图均衡化 直方图均衡化是将原始图像通过某种变换,得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法。 离散图像均衡化处理可通过变换函数: 来实现。 三、实验步骤 1.图像灰度线性变换的实现 (1)读入一幅灰度图像test1.tif ,显示其灰度直方图。 新建M 文件,Untitled1.m ,编辑代码如下。 得到读入图像test1和它的灰度直方图。

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

武汉科技大学 数字图像处理实验报告

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);

图像处理实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期

实验(一)图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱,掌握常用的一些图像处理命令;通过编程实现几种简单的图像增强算法,加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助,学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能;题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用: imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b,函数形式为:imstrech(I, a, b); 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理,并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1).基本图像处理函数的使用: I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像

利用laplacian算子对图像进行锐化操作

利用laplacian算子对图像进行锐化操作 人机交互实验报告 班级:计0905 姓名:车雨欣 学号:20091221018

利用laplacian算子对图像进行锐化操作Laplacian算子定义 Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度()的散度()。因此如果f是二阶可微的实函数,则f的拉普拉斯算子定义为: (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数: (2) 作为一个二阶微分算子,拉普拉斯算子把C函数映射到C函数,对于k ≥2。表达式(1)(或(2))定义了一个算子Δ: C(R) →C(R),或更一般地,定义了一个算子Δ : C(Ω) → C(Ω),对于任何开集Ω。 运算模板 函数的拉普拉斯算子也是该函数的黑塞矩阵的迹,可以证明,它具有各向同性,即与坐标轴方向无关,坐标轴旋转后梯度结果不变。如果邻域系统是4 邻域,Laplacian 算子的模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0

如果邻域系统是8 邻域,Laplacian 算子的模板为: 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 前面提过,Laplacian 算子对噪声比较敏感,所以图像一般先经过平滑处理,因为平滑处理也是用模板进行的,所以,通常的分割算法都是把Laplacian 算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。图像 图像最基本的特征是边缘。所谓边缘是指周围像素有阶跃变化或屋顶状变化的那些象素的集合。他存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间,因此他是图像分割所依赖的最重要的特征,他两边象素的灰度值有显著不同;其二是屋顶装边缘,他位于灰度值从增加到减少的变化转折点。 图像边缘检测 一种定位二维或三维图像(特别是医学图像)中的对象的边缘的系统。通过输入端(310)接收表示该图像的各元素值的数据元素集。该数据集被存储在存储装置(320)中。处理器(340)确定该图像中的对象的边缘。该处理器计算所述数据元素的至少一阶和/或二阶导数,并且计算该图像的等照度线曲率,所述曲率由κ

图像分割 实验报告

实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期

050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析:手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值,若有多个双峰谷底,则取第一个作为阈值。本题的阈值取

%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口,在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量,用于控制循环次数 i=0; %迭代,初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件,~ 是“非”的意思,此 处done = 0; 说明是无限循环,循环体里面应该还 有循环退出条件,否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较,当满足小于1时,停止循环, 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏,每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口,在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析:本题是迭代阈值二值化分割,步骤是:1.选定初始阈值,即原图大小取平均;2.用初阈值进行二值分割;3.目标灰度值平均背景都取平均;4.迭代生成阈值,直到两次阈值的灰 度变化不超过1,则稳定;5.输出迭代结果。

数字图像处理实验报告92184

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blurry_moon.tif

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。

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桂林电子科技大学 实验报告 一、实验目的 1、掌握基本的图像处理方法,包括读取、写入、显示、剪切、运算以及快操作 等等。 2、掌握常用的图像变换方法,分析变换结果。 二、实验内容 编写程序,在Matlab下调试运行,并注意观察分析结果。 1、使用imread函数分别读入图象cameraman.tif 、canoe.tif,并使用subplot 和imshow函数进行显示。再使用imcrop对第一幅图片进行剪切,并保存成文件。 2、申明向量X和矩阵A,使用二维傅立叶变换和fftshift函数进行处理,观察向量和矩阵结果。 3、创建一个1000*1000的全0图像,其中选择某矩形区域设置其象素为1(350:649,475:524),对该二值图逆时针旋转45°角,比较旋转前后的图像和傅里叶变换频谱。 三、实验设备、环境 计算机 四、实验原理 1、图像平滑算法 (1) 简单平均法:

设某像素的灰度值为,迭加噪声后,一幅含噪声的图像可表示为 现取以为中心的邻域S ——NN 方形窗口,在S 域内进行局部平均,得 式中,N 的平方为窗口内像素总数。令 ,则 式中,加权函数 (2)中值滤波: 中值滤波是一种非线性的信号处理方法。中值滤波器在1971 年由J.w.Jukey 首先提出并应用在一维信号处理技术(时间序列分析)中,后来被二维图象信号处理技术所引用。中值滤波在一定的条件下可以克服线性滤波器如最小均方滤波、均直滤波等带来的图象细节模糊,而且对滤除脉冲干扰及图象扫描噪声最为有效。由于在实际运算过程中不需要图象的统计特征,因此这也带来不少方便。但是对于一些细节多,特别是点、线、尖顶细节多的图象不宜采用中值滤波。中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口,将窗口中各点灰度值的中值来替代值定点(一般是窗口的中心点)的灰度值。对于奇数个元素,中值是指按大小排序后,中间的数值;对于偶数个元素,中值是指排序后中间两个元素灰度值的平均值。 一般选用3*3或5*5窗口,形状可分为方形或十字形,如下图所示。 (a) 方形 (b) 十字形 图2-1 二维中值滤波窗口形状 二维中值滤波可表示为

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实验三

中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用

实验三 数学形态学及其应用 一.实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二.实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换,数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域,给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀:[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀:[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀: []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀: []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层(皮) 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:= 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层(漆) 3.开运算open :

B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close :∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T :物体,2T :背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质: (1)φ=2T 时,1T X T X Θ=? (2))()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化(Thin ) C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=, i B 是1-i B 旋转的结果(90?,180?,270?)共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化(Thick ) )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时,X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕

图形图像处理实验报告

第四次实验报告 实验课程:图像图像处理实验人:尹丽(200921020047) 实验时间:2012年4月19日实验地点:5-602 指导老师:夏倩老师成绩: 一、实验内容: ⑴图像的锐化:使用Sobel,Laplacian 算子分别对图像进行运算,观察并体会运算结果。 ⑵综合练习:对需要进行处理的图像分析,正确运用所学的知识,采用正确的步骤,对图像进行各类处理,以得到令人满意的图像效果。 二、实验目的: 学会用Matlab中的下列函数对输入图像按实验内容进行运算;感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。(imfilter;fspecial;) 三、实验步骤:

1、仔细阅读Matlab 帮助文件中有关以上函数的使用说明,能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。 2、将Fig3.41(c).jpg 图像文件读入Matlab ,使用filter2函数分别采用不同的算子对其作锐化运算,显示运算前后的图像。 3、算子的输入可采用直接输入法。其中Sobel ,Laplacian ,也可用fspecial 函数产生。 4、各类算子如下: ???? ??????---121000121 ??????????-111181111 5、将Fig3.46(a).jpg 图像文件读入Matlab ,按照以下步骤对其进行处理: (1)用带对角线的Laplacian 对其处理,以增强边缘。 (2)用imadd 函数叠加原始图像。可以看出噪声增强了,应想法降低。 (3)获取Sobel 模板并用filter2对其进行5×5邻域平均,以减少噪声。 5(1)实验代码如图: 对角线Laplacian Sobel 垂直梯度

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目录 实验一:数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二:图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三:图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四:图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。

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