图像处理报告

数字图像处理实验报告完整版

数字图像处理 实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、显示图像 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.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； 实验结果如下图： 源代码： >>I=imread('lily.tif') >> whos I >> imshow(I) 二、压缩图像 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lily.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flily.bmp。7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小； 9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。 其中9的实验结果如下图：

源代码： 4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif') >> imfinfo 'lily.tif'； >> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20); >> imwrite(I,'lily.bmp'); 7~9 >>I=imread('Sunset.jpg'); >>J=imread('Winter.jpg') >>imfinfo 'Sunset.jpg' >> imfinfo 'Winter.jpg' >>figure(1),imshow('Sunset.jpg') >>figure(2),imshow('Winter.jpg') 三、二值化图像 10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。实验结果如下图： 源代码： >> I=imread('lily.tif') >>gg=im2bw(I,0.4); F>>igure, imshow(gg)

数字图像处理 课程设计报告

数字图像处理 课程设计报告 姓名： 学号： 班级： 设计题目：图像处理 教师：赵哲老师 提交日期： 12月29日

一、设计内容： 主题：《图像处理》 详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等）， 二、涉及知识内容： 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 四、实例分析及截图效果： 运行效果截图： 第一步：读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread(''); % 插入图片赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口 subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片

title('原图直方图');%图片名称 一，图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二，图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三，图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread(''); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',; %高斯噪声加入密度为的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四，图像处理素描(来源网络) f=imread(''); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

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。

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);

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：

数字图像处理课程设计报告

课程设计报告书课程名称：数字图像处理 题目：数字图像处理的傅里叶变换 学生姓名： 专业：计算机科学与技术 班别：计科本101班 学号： 指导老师： 日期： 2013 年 06 月 20 日

数字图像处理的傅里叶变换 1.课程设计目的和意义 (1)了解图像变换的意义和手段 (2)熟悉傅里叶变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2.课程设计内容 (1)熟悉并掌握傅立叶变换 (2)了解傅立叶变换在图像处理中的应用 (3)通过实验了解二维频谱的分布特点 (4)用MATLAB实现傅立叶变换仿真 3.课程设计背景与基本原理 傅里叶变换是可分离和正交变换中的一个特例，对图像的傅里叶变换将图像从图像空间变换到频率空间，从而可利用傅里叶频谱特性进行图像处理。从20世纪60年代傅里叶变换的快速算法提出来以后，傅里叶变换在信号处理和图像处理中都得到了广泛的使用。 3.1课程设计背景 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 3.2 傅里叶变换 (1)应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。

读书报告第一次作业。。。。

膨胀土工程地质特性研究进展 1.前言 膨胀土是一种具有高分散性、高塑性的黏土，其矿物成分主要以蒙脱石、伊利石/蒙脱石、绿泥石/脱石、高岭石/蒙脱石等为主，对干湿气候变化异常敏感，常给人类工程建设活动带来巨大危害，是一种“问题多的特殊土”。其吸水膨胀、失水收缩的特性容易引起建筑物开裂、边坡失稳、渠道桥梁等结构物破坏，给工程建设带来安全隐患。如1978 年我国南阳地区和1988 ～ 1992 年欧洲地区，持续的干旱天气致使出现了大规模房屋建筑开裂破坏现象，造成严重经济损失，究其原因为地基膨胀土失水收缩导致地面不均匀沉降变形。南水北调中线工程穿越膨胀土地区累计长度约386km，沿线曾发生大量渠段坍塌和浅层滑坡等工程地质问题。事实上，早在20 世纪70 年代初，南阳陶岔引水渠的开挖施工中，膨胀土层就发生过十几处大滑坡，且大都发生在1: 4－1: 5的缓坡上，由此引起了人们对膨胀土问题的重视，并在其后进行了处理，为以后正式开工建设提供了处治经验。 2.胀缩性 胀缩性的概念是由于含水率变化而引起的膨胀土体积变化，称为胀缩变形，即含水率升高发生膨胀，含水率降低发生收缩。胀缩性是

膨胀土的典型性质之一。在许多条件下，当膨胀土经历往复干湿循环时，胀缩变形表现出不可逆性，往往随干湿循环次数的增加而增加，在控制吸力条件下开展了干湿循环试验，发现膨胀土的胀缩变形可分为宏观结构变形和微观结构变形两部分。一般而言，宏观结构变形的可逆性与干湿循环过程中的累积变形量有关，然而微观结构变形却通常是可逆的。 关于膨胀土的胀缩机理，国内外学者也开展了许多研究，得到一些普遍的认识。与水相互作用时，由于黏土矿物颗粒表面的亲水性与水分子的极性结构特征，水分子在电场力作用下会吸附在矿物颗粒周围，形成一层水膜。水膜的厚度受黏土矿物种类、孔隙溶液成分、环境温度、外部荷载和微观结构等因素的影响，水膜的厚度变化则直接反映了膨胀土的胀缩性。膨胀土的干燥收缩过程实际上是土体在内力作用下颗粒间孔径减小和密实度增加的过程。当土体中的相对湿度高于大气相对湿度时，土体中的水分子会通过土体表面进入到大气中，形成蒸发。在蒸发过程中孔隙水表面张力的作用下，在颗粒间会形成弯液面，产生毛细水压力。表面张力和弯液面曲率半径是影响毛细水压力的关键因素，且一般而言，毛细水压力为负值。因此，土体干燥失水过程中，颗粒周围的水膜变薄，孔径减小，在毛细水压力和表面张力的共同作用下，土颗粒会随蒸发而逐渐靠拢，宏观表现为收缩变。关于膨胀土的胀缩机理，也有学者提出了不同的观点。如廖世文( 1984) 、高国瑞( 1984) 从晶格扩展、双电层理论和微观结构控制3 个方面对膨胀土的胀缩机理进行了总结归纳。刘特洪( 1997）则

数字图像处理与分析习题及答案

第一章绪论 课后4. 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。 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。 3. 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。

4.一个数字图像处理系统由哪几个模块组成？ 答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成 5.连续图像和数字图像如何相互转换？ 答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。这样，数字图像可以用二维矩阵表示。将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。 6.采用数字图像处理有何优点？ 答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点： 1．具有数字信号处理技术共有的特点。（1）处理精度高。（2）重现性能好。（3）灵活性高。2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。 3．数字图像处理技术适用面宽。 4．数字图像处理技术综合性强。 7.数字图像处理主要包括哪些研究内容？ 答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。 8.常见的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答．目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++（面向对象可视化集成工具）和MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 Microsoft 公司的 VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的 Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。VC++所提供的 Microsoft 基础类库 MFC 对大部分与用户设计有关的 Win 32 应用程序接口 API 进行了封装，提高了代码的可重用性，大大缩短了应用程序开发周期，降低了开发成本。由于图像格式多且复杂，为了减轻程序员将主要精力放在特定问题的图像处理算法上，VC++ 6.0 提供的动态链接库ImageLoad.dll 支持B MP、JPG、TIF 等常用6种格式的读写功能。 MATLAB 的图像处理工具箱 MATLAB 是由 MathWorks 公司推出的用于数值计算的有

数字图像处理报告

数字图像处理的起源与应用 1.概述 数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理技术目前广泛应用于各个领域，其发挥的作用有效提高了人们的生产生活质量。 2.起源与发展 （1）20世纪 20 年代，数字图像处理最早应用于报纸行业。由于报纸行业信息传输的需要，一根海底电缆从英国伦敦连输到美国纽约，实现了第一幅数组照片的传送。（在当时那个年代如果不采用数字图像处理，一张图像传达的时间需要7 天，而借助数字图像处理技术仅耗费 3 小时）。 （2）20世纪50年代，当时的图像处理是以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。 （3）20世纪60年代的美国喷气推进实验室是图像处理技术首次获得实际成功的应用，推动了数字图像处理这门学科的诞生。 （4）20世纪70年代英国EMI公司工程师Housfield发明了CT并获得了诺贝尔奖，这对人类的发展作出了划时代的贡献。借助计算机、人工智能等方面的快速发展，数字图像处理技术实现了更高层次的发展。相关工作人员已经着手研究如何使用计算机进行图像解释。 （5）20世纪 80 年代。研究人员将数字图像处理应用于地理信息系统。从这个阶段开始数字图像处理技术的应用领域不断扩大，在工业检测、遥感等方面也得到了广泛应用，在遥感方面实现了对卫星传送回来的图像的处理。 （6）20世纪 90 年代。数字图像处理技术就得到了一个快速发展，其中特别是小波理论和变换方法的诞生（Mallat在1988年有效地将小波分析应用于图像分解和重构），更好地实现了数字图像的分解与重构。 （7）进入到 21 世纪，借助计算机技术的飞速发展与各类理论的不断完善，数字图像处理技术的应用范围被拓宽，甚至已经在某些领域取得突破。从目前数字图像处理技术的特点进行分析，可以发现图像信息量巨大，在图像处理综合性方面显示出十分明显的优势，其中就借助了图像信息理论与通信理论的紧密联系。再加上数字图像处理技术具有处理精度高、灵活性强、再现性好、适用面广、信息压缩的潜力大等特点，因此已经成功地应用在各个领域。 3.应用 （1）航天和航空技术方面:早在1964年美国就利用图像处理技术对月球照片进行处理，并且成功地绘制出月球表面地图，这个重大的突破使得图像处理技术在航天技术中发挥着越来越重要的作用。“卡西尼”号飞船进入土星轨道后传回地球的土星环照片，“火星快车”拍摄到的火星山体滑坡照片，还有我国嫦娥探测器拍摄的月球表面照片，以及近来很火的“大疆”无人机航拍等等。这些照片都体现了数字图像处理技术在航空航天技术领域不可或缺的重要作用。 （2）遥感领域方面的应用:数字图像处理在遥感的应用,主要是获取地形地质及地面设施资料，矿藏探查、森林资源状况、海洋和农业等资源的调查、自然灾害预测预报、环境污染检测、气象卫星云图处理以及地面军事目标的识别。例

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；

BMP图像的读写(8位和24位)

南通大学计算机科学与技术学院 《数字图像处理》课程实验 报告书 实验名 BMP文件的读写（8位和24位） 班级计 121 姓名张进 学号 1213022016 2014年6月 16 日

一、实验内容 1、了解BMP文件的结构 2、8位位图和24位位图的读取 二、BMP图形文件简介 BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格式，在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都是以BMP为基础的。Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP 图象文件格式称为设备相关位图DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(device-independent bitmap)格式（注：Windows 3.0以后，在系统中仍然存在DDB位图，象BitBlt()这种函数就是基于DDB位图的，只不过如果你想将图像以BMP格式保存到磁盘文件中时，微软极力推荐你以DIB格式保存），目的是为了让Windows能够在任何类型的显示设备上显示所存储的图象。BMP位图文件默认的文件扩展名是BMP或者bmp（有时它也会以.DIB或.RLE作扩展名）。 位图文件可看成由4个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定义位图的字节阵列，它具有如下所示的形式。 位图文件结构内容摘要

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

图像处理课程报告

《数字图像处理》课程论文 题目：瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测 姓名 学院 专业班级 学号 指导教师 日期2015年6月10日

瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测 摘要：使用数字图像处理方法分析图像中液面高度来检测瓶中的液体体积是否符合要求。通过对瓶子中装满液体的区域进行提取，以此区域的大小作为判断的依据。首先对采集的实际图像进行RGB三种颜色分量的提取，将其中的两种分量作差，除去背景，接下来将作差后的图像采用大津法计算阈值并二值化，再通过腐蚀、膨胀等运算去除躁声点。最后标记连通域、计算各连通域的面积，判断出未装满的瓶子，将其标注出来，同时统计瓶子总数及未装满的个数。所有处理过程通过matlab编程实现。 关键词：数字图像处理；液体体积检测 0 引言 随着消费水平的提高，相关法律法规的完善，在食品（饮料、调料）和医药等行业中，产品的质量变得越来越重要。而产品的重量符合要求正是产品质量的基本要求之一。但现在，这些行业的生产规模日益扩大，生产现代化水平日益提高。采用传统手段对大规模现代化生产线上的产品灌装后的液体体积进行逐一检测，已经是很困难的了。 在固定的同一种瓶中，其液体的液位变化直接反应了所装液体体积的变化，所以对液位的检测实际上就是对灌装液体体积的检测。本文利用数字图像处理技术对灌装后瓶内液位进行检测的算法，能满足对液体体积进行快速在线检测的要求。

在当前市面上液面的检测是基于传感器等芯片实现的，结构复杂。而基于数字图像处理的算法只能处理一些简单的理想的图片，事实上流水线由于空气浮沉、机械振动等的影响根本无法采集到躁点少，杂波低的理想图片。 本算法利用作差法实现了去噪，又运用了图像增强法实现了对目标图像的提取，克服了传统算法的缺点。 1 检测原理 在瓶子灌装流水线上要实现对液体是否灌装满瓶体的检测，可以有下面三种方法： （1）以液面的高度作为判断依据。将刚好装满时的液位高度作为标准，若液面高度低于此标准，则认为未装满。 （2）以瓶口处未装满的体积作为判断依据。由于同一流水线上的瓶子的尺寸和规格都是一样的，所以当瓶口处未装满的体积大于标准值时则认为未装满。而实际通过摄像头采集的图像是二维的，无法计算体积，于是有面积代替。 （3）以瓶子装满的体积作为判断依据。由于同一流水线上的瓶子的尺寸和规格都是一样的，所以当瓶子装满的体积小于标准值时则认为未装满。而实际通过摄像头采集的图像是二维的，无法计算体积，于是用面积代替。 考虑到算法的简便性，本文采用了第三种方法。图像处理的流程如下：

遥感地质学在实际工作中的应用论文

课程期末考试论文（读书报告） 课程名称：遥感地质学 班级： 学号： 姓名： 任课教师： 学时： 开课时间：

浅谈“遥感地质学”在地质类工作中的应用 摘要：随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感地质是一门理论与技术相结合的课程，其实际操纵性较强，需要我们对理论基础知识不断地应用巩固。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 关键词：遥感空间信息地质找矿应用 近年来，一方面，由于空间科学、信息科学、计算机科学、物理学等科学技术的进步与发展，为遥感技术奠定了必要的技术基础，另一方面，由于人类生产活动不断地向深度和广度进军，遥感技术得到较为广泛的应用，因而使得遥感技术获得了飞跃的发展，已经成为发达国家和一些发展中国家十分重视的一项科学技术。随着我国工农业生产的高速发展，人类对自然资源，特别是对矿产资源的需求量与日俱增。遥感数字图像处理属于地质工作中的一种新型的工作手段，充分结合了现时计算机高科技信息技术。在地质工作中主要是通过对一个地区岩性，构造的状况分析后服务与地调填图，矿产普查，工程地质，水文地质及地质灾害治理方面，有着其特殊的高效性，空间性和优势所在。正如中科院院士徐冠华等，所谈及遥感技术为地学研究提供了全新的手段，导致了地学研究范围，内容、方法的重要变化，标志着地学信息获取和方法处理的一场革命。中国遥感事业自70年代至今发生了巨大的变化，在国民经济中的应用也日渐普遍。相对国际发达国家，中国遥感事业与其尚存在较大差距，这也正证明了在学科应用教学方面的前景性和挑战性。 《遥感地质学》是我校地球科学与资源学院为地质，资勘和海洋类专业开设的院定专业限选课，共48学时，其中24实验学时。通过半学期的遥感地质课及遥感数字图像处理技术的学习，对遥感技术有了新的认识和定义，同时对地学高新技术的发展有了所了解。本文结合“遥感地质”课程的学习，浅谈下其在未来地学相关工作中的应用。 遥感地质在地学方面的意义和作用主要表现在以下几个方面： （1）区域地质调查方面： 地质调查方面遥感数字图像处理的意义和作用应体现最明显的是在我国青藏高原地区。我国存在最大的空白区是青藏高原空白区，因其独特的海拨，积雪，压力，缺氧，交通等因素给地质工作者在这一地区开展工作造成了极大的困难，尤其在藏北属于“世界屋脊”，生命的禁区，地质工作者很难实地进入实施开展。青藏高原所占面积巨大，是我国地学，生物学，资源与环境科学有特色的研究领域和天然的实验室，我国研究开发价值极大。近年来国土资源部先后开展了多次地质调查，如1:25万区域地质调查。中国地质大学（北京）地球科学与资源学院教师承担的地质调查局“西藏安多1：25万安多多幅区域地质调查项目”中就充分利用的遥感数字图像处理技术的优势性。安多地区平均海拨4700多米，气候已变，极寒，其中部分地区很难进入。 安多北捷布曲冰蚀谷（上为南）（据张绪教等）

数字图像处理报告

《数字图像处理》 实验报告 院系：XXXXX 学号：XXXXXXX 姓名：XXX 指导老师：XX XX 完成时间：2020.02.02

题目一： (1)将宽为2n的正方形图像，用FFT算法从空域变换到频域，并用频域图像的模来进行显示； (2)使图像能量中心，对应到几何中心，并用频域图像的模来进行显示； (3)将频域图象，通过FFT逆变换到空域，并显示。 该题实现环境为操作系统：Windows 10 操作系统；编程环境：VS2013；内部核心处理算法库：OpenCV。 此题目的具体实现过程及其展示如下所示：

} imshow("原始图像", srcImage); //将输入图像延扩到最佳的尺寸，边界用0补充 int m = getOptimalDFTSize(srcImage.rows); int n = getOptimalDFTSize(srcImage.cols); //将添加的像素初始化为0. Mat padded; copyMakeBorder(srcImage, padded,0, m - srcImage.rows,0, n -srcImage.cols, BORDER_CONSTANT, Scalar::all(0)); //为傅立叶变换的结果(实部和虚部)分配存储空间。 //将planes数组组合合并成一个多通道的数组complexI Mat planes[]={ Mat_(padded), Mat::zeros(padded.size(), CV_32F)}; Mat complexI; merge(planes,2, complexI); //进行就地离散傅里叶变换 dft(complexI, complexI); //将复数转换为幅值，即=> log(1 + sqrt(Re(DFT(I))^2 + Im(DFT(I))^2)) split(complexI, planes); // 将多通道数组complexI分离成几个单通道数组，planes[0] = Re(DFT(I), //planes[1] = Im(DFT(I))

数字图像处理课程心得

数字图像处理课程心得 本学期，我有幸学习了数字图像处理这门课程，这也是我大学学习中的最后一门课程，因此这门课有着特殊的意义。人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%,视觉信息占60%，其它如味觉、触觉、嗅觉信息总的加起来不过占20%。可见图像信息是十分重要的。通过十二周的努力学习，我深刻认识到数字图像处理对于我的专业能力提升有着比较重要的作用，我们可以运用Matlab对图像信息进行加工，从而满足了我们的心理、视觉或者应用的需求，达到所需图像效果。 数字图像处理起源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约采用数字压缩技术传输了第一幅数字照片。此后，由于遥感等领域的应用，使得图像处理技术逐步受到关注并得到了相应的发展。第三代计算机问世后，数字图像处理便开始迅速发展并得到普遍应用。由于CT的发明、应用及获得了备受科技界瞩目的诺贝尔奖，使得数字图像处理技术大放异彩。目前数字图像处理科学已成为工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域中各学科之间学习和研究的对象。随着信息高速公路、数字地球概念的提出以及Internet的广泛应用，数字图像处理技术的需求与日俱增。其中，图像信息以其信息量大、传输速度快、作用距离远等一系列优点成为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，因此图像处理科学与技术逐步向其他学科领域渗透并为其它学科所利用是必然的。 数字图像处理是通过对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像处理科学是一门与国计民生紧密相联的应用科学，它给人类带来了巨大的经济和社会效益，不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上亦是科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。它的发展及应用与我国的现代化建设联系之密切、影响之深远是不可估量的。在信息社会中，数字图象处理科学无论是在理论上还是在实践中都存在着巨大的潜力。近几十年，数字图像处理技术在数字信号处理技术和计算机技术发展的推动下得到了飞速的发展，正逐渐成为其他科学技术领域中不可缺少的一项重要工具。数字图像处理的应用领域越来越广泛，从空间探索到微观研究，从军事领域到工农业生产，从科学教育到娱乐游戏，越来越多的领域用到了数字图像处理技术。 虽然通过一学期的课程学习我们还没有完全掌握数字图像处理技术，但也收获了不少，对于数字图像处理方面的知识有了比较深入的了解，当然也更加理解了数字图像的本质，即是一些数字矩阵，但灰度图像和彩色图像的矩阵形式是不同的。对于一些耳熟能详的数字图像相关术语有了明确的认识，比如常见的：像素（衡量图像的大小）、分辨率（衡量图像的清晰程度）、位图（放大后会失真）、矢量图（经过放大不会失真）等大家都能叫上口却知识模糊的名词。也了解图像处理技术中一些常用处理技术的实质，比如锐化处理是使模糊的图像变清晰，增强图像的边缘等细节。而平滑处理是的目的是消除噪声，模糊图像，在提取大目标之前去除小的细节或弥合目标间的缝隙。对常提的RGB图像和灰度图像有了明确的理解，这对大家以后应用Photoshop等图像处理软件对图像进行处理打下了坚实的基础。更重要的是学习到了数字图像处理的思想。通过学习也是对C++编程应用的很好的实践与复习。 数字图像处理在国民经济的许多领域已经得到广泛的应用。农林部门通过遥感图像了解植物生长情况，进行估产，监视病虫害发展及治理。水利部门通过遥感图像分析，获取水害灾情的变化。气象部门用以分析气象云图，提高预报的准确程度。国防及测绘部门，使用航测或卫星获得地域地貌及地面设施等资料。机械部门可以使用图像处理技术，自动