SEED-DTK643_v1.0实验手册_09年版_图像处理实验
135
3.6
图像点实验
3.6.1
图像反色实验
3.6.1.1
实验目的
1. 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径；
2. 结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
3. 了解图像反色的算法和用途；
4.
了解RF-5程序框架。
3.6.1.2 实验内容
1. 系统初始化；
2. RF-5程序框架实现；
3. 反色算法实现。
3.6.1.3 实验背景知识
将图像按象素进行求反，取得类似照相底片效果。求反处理的图像与原始图“黑白颠倒”，可以看清原始图中灰黑区域的情况。求反的图像一般用于数字图像的初步处理。
原始图像 反色后的图像
设A D 表示输入图像的灰度，B D 表示输出图像的灰度。灰度变换方程为：
A A
B D D f D ?==255)(
3.6.1.4 程序简介
3.6.1.
4.1 程序包含文件介绍
1. main.c：实验的主程序。系统使用到资源、CSL、BIOS以及任务初始化。
2. appData.c：SCOM模块初始化。
3. tskVideoInput.c：视频输入任务初始化及输入任务处理。
4. tskVideoOutput.c：视频输出任务初始化及输出任务处理。
5. DEC643.gel：系统初始化。
6. *.h：程序使用的头文件。
7. *.lib：程序使用的库文件。
8. link_dm642.cmd：库文件连接命令文件。
9. VideoReverseloop2.tcf：BIOS配置文件。
10. VideoReverseloop2cfg.cmd：DSP存储器及资源分配与程序各段的连接关系。
3.6.1.
4.2 程序架构简介
实验例程采用RF-5（参考设计框架5）实现视频的采集、处理及显示。程序使用2个任务模块，视频采集任务以及视频处理输出任务。
系统流程图
(一)初始化模块介绍
136
1. 系统初始化模块功能介绍：
?初始化CSL以及BIOS
?设置64K的CACHE，并将其映射到EMIF的CE0及CE1空间
?设置DMA优先级序列，长度
2. RF-5模块初始化
初始化RF-5框架中用于内部单元传递消息的SCOM模块
3. 任务模块初始化启动
任务存储空间分配及管理
(二)任务模块介绍
1. 输入任务
输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像，使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用输入设备按照4:2:2格式获取一帧视频图像。然后发送采集完成消息到输出设备；最后等待输出任务发送输出完成消息后，进行下次数据采集处理。
2. 输出任务
输出任务接到采集完成消息后，对采集到图像信息进行处理。处理完成后使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用显示设备实现图像显示。最后发送输出完成消息给输入任务。然后等待下次的采集完成消息。
为使实验效果明显，本试验只对屏幕方框区域内的图像进行反色处理。具体详见：tskVideoOutput.c程序中进行画矩形边框函数drawRectangle()，反色处理函数见：tskVideoOutput.c程序中videoReverse()。
3.6.1.5 实验准备
首先将光盘下03. Examples of Program \ 04. SEED-DTK643实验程序目录下的
3.6.1 VideoReverse的文件夹拷贝到D盘根目录下。
1. 将DSP仿真器与计算机连接好；
2. 将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC643元的J1相连接；
3. 打开SEED-DTK643的电源。观察SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋
15V，－15V的电源指示灯灯以及SEED-DEC643的电源指示灯D1是否均亮；若
有不亮的，请断开电源，检查电源。
4. 将视频转接线与DEC643的J13接好，将摄像头的输出接入到VinY；将PAL制式
的显示器链接到VoutB上。
3.6.1.6 实验步骤
1. 打开CCS，进入CCS的操作环境。
2. 装载VideoReverseloop2.pjt。
3. 运行程序，观察显示。
3.6.1.7 实验结果
可以观察到，屏幕方框区域内的图像有类似照相底片效果，达到了设计要求。
3.6.1.8 思考
实验程序由于只处理亮度信号，所以只在任务中处理了亮度数据，而色差信号数据未作
137
处理。您是否能将它们也进行取反处理后输出？138
3.6.2 图像灰度实验
3.6.2.1 实验目的
1. 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径；
2. 结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
3. 理解和掌握图像的灰度显示原理和应用；
4. 了解RF-5程序框架。
3.6.2.2 实验内容
1. 系统初始化；
2. RF-5程序框架实现；
3. 灰度显示算法实现。
3.6.2.3 实验背景知识
灰度图(gray-scale imgc5)是指将图像按照灰度等级的数目来划分后形成的图像。灰度模式最多使用256级灰度来表现图像，图像中的每个像素有一个0（黑色）到255（白色）之间的亮度值。实现灰度图的方法比较简单，将UV 分量的值赋为0x80，Y 分量值保持不变即可。
灰度图
3.6.2.4 程序简介
3.6.2.
4.1 程序包含文件介绍
1. main.c：实验的主程序。系统使用到资源、CSL、BIOS以及任务初始化。
2. appData.c：SCOM模块初始化。
3. tskVideoInput.c：视频输入任务初始化及输入任务处理。
4. tskVideoOutput.c：视频输出任务初始化及输出任务处理。
5. DEC643.gel：系统初始化。
139
6. Grayscaleloop2.tcf：BIOS配置文件。
7. *.h：程序使用的头文件。
8. *.lib：程序使用的库文件。
9. link_dm642.cmd：库文件连接命令文件。
10. Grayscaleloop2cfg.cmd：DSP存储器及资源分配与程序各段的连接关系。
3.6.2.
4.2 程序架构简介
实验例程采用RF-5（参考设计框架5）实现视频的采集、处理及显示。程序使用2个任务模块，视频采集任务以及视频处理输出任务。
系统流程图
(一)初始化模块介绍
1. 系统初始化模块功能介绍：
?初始化CSL以及BIOS
?设置64K的CACHE，并将其映射到EMIF的CE0及CE1空间
?设置DMA优先级序列，长度
2. RF-5模块初始化
初始化RF-5框架中用于内部单元传递消息的SCOM模块
3. 任务模块初始化启动
任务存储空间分配及管理
(二)任务模块介绍
140
1. 输入任务
输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像，使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用输入设备按照4:2:2格式获取一帧视频图像。然后发送采集完成消息到输出设备；最后等待输出任务发送输出完成消息后，进行下次数据采集处理。
2. 输出任务
输出任务接到采集完成消息后，对采集到图像信息进行处理。处理完成后使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用显示设备实现图像显示。最后发送输出完成消息给输入任务。然后等待下次的采集完成消息。
为使实验效果明显，本试验只对屏幕方框区域内的图像进行处理。具体详见：tskVideoOutput.c程序中进行画矩形边框函数drawRectangle()，灰度处理函数见：tskVideoOutput.c程序中removeColor ()。
3.6.2.5 实验准备
首先将光盘下03. Examples of Program \ 04. SEED-DTK643实验程序目录下的
3.6.2 Grayscale的文件夹拷贝到D盘根目录下。
1. 将DSP仿真器与计算机连接好；
2. 将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC643元的J1相连接；
3. 打开SEED-DTK643的电源。观察SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋
15V，－15V的电源指示灯灯以及SEED-DEC643的电源指示灯D1是否均亮；若有不亮的，请断开电源，检查电源。
4. 将视频转接线与DEC643的J13接好，将摄像头的输出接入到VinY；将PAL制式
的显示器链接到VoutB上。
3.6.2.6 实验步骤
1. 打开CCS，进入CCS的操作环境。
2. 装载Grayscaleloop2cfg.pjt。
3. 运行程序，观察显示。
3.6.2.7 实验结果
矩形框内的图像是经过处理后的，方框外的图像是未经处理的。
3.6.2.8 思考
了解灰度图的使用范围，以及对灰度图的处理方式有哪一些？
141
142 3.6.3
图像阈值分割
3.6.3.1
实验目的
1. 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径；
2. 结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
3. 理解和掌握图像的域值分割的原理和应用；
4.
了解RF-5程序框架。
3.6.3.2 实验内容
1. 系统初始化；
2. RF-5程序框架实现；
3. 图像的域值分割算法实现。
3.6.3.3 实验背景知识
灰度的阈值变换可以将一幅灰度图像转换成黑白二值图像。它的操作过程是先由用户指定一个阈值，如果图像中期权像素的灰度值小于该阈值，则将该像素的灰度值设置为0，否则灰度值设置为255。
灰度的阈值变换的变换函数表达式如下：
?
?
?≥<=)(255)
(0)(T x T x x f 其中T 为指定的阈值。
原始图像 阈值分割后的图像
3.6.3.4 程序简介
3.6.3.
4.1 程序包含文件介绍
1. main.c ：实验的主程序。系统使用到资源、CSL 、BIOS 以及任务初始化。
2. appData.c：SCOM模块初始化。
3. tskVideoInput.c：视频输入任务初始化及输入任务处理。
4. tskVideoOutput.c：视频输出任务初始化及输出任务处理。
5. DEC643.gel：系统初始化。
6. Thresholdloop2.tcf：BIOS配置文件。
7. *.h：程序使用的头文件。
8. *.lib：程序使用的库文件。
9. link_dm642.cmd：库文件连接命令文件。
10. Thresholdloop2cfg.cmd：DSP存储器及资源分配与程序各段的连接关系。
3.6.3.
4.2 程序架构简介
实验例程采用RF-5（参考设计框架5）实现视频的采集、处理及显示。程序使用2个任务模块，视频采集任务以及视频处理输出任务。
系统流程图
(一)初始化模块介绍
1. 系统初始化模块功能介绍：
?初始化CSL以及BIOS
?设置64K的CACHE，并将其映射到EMIF的CE0及CE1空间
?设置DMA优先级序列，长度
2. RF-5模块初始化
143
初始化RF-5框架中用于内部单元传递消息的SCOM模块
3. 任务模块初始化启动
任务存储空间分配及管理
(二)任务模块介绍
1. 输入任务
输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像，使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用输入设备按照4:2:2格式获取一帧视频图像。然后发送采集完成消息到输出设备；最后等待输出任务发送输出完成消息后，进行下次数据采集处理。
2. 输出任务
输出任务接到采集完成消息后，对采集到图像信息进行处理。处理完成后使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用显示设备实现图像显示。最后发送输出完成消息给输入任务。然后等待下次的采集完成消息。
为使实验效果明显，本试验只对屏幕方框区域内的图像进行处理。具体详见：tskVideoOutput.c程序中进行画矩形边框函数drawRectangle()，阈值处理函数见：tskVideoOutput.c程序中threshold ()。
/*二值化阈值初始化*/
Uint8 intThreshold = 0x80; //更改此值来进行阈值的设定
3.6.3.5 实验准备
首先将光盘下03. Examples of Program \ 04. SEED-DTK643实验程序目录下的
3.6.3 Threshold的文件夹拷贝到D盘根目录下。
1. 将DSP仿真器与计算机连接好；
2. 将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC643元的J1相连接；
3. 打开SEED-DTK643的电源。观察SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋
15V，－15V的电源指示灯灯以及SEED-DEC643的电源指示灯D1是否均亮；若有不亮的，请断开电源，检查电源。
4. 将视频转接线与DEC643的J13接好，将摄像头的输出接入到VinY；将PAL制式
的显示器链接到VoutB上。
3.6.3.6 实验步骤
1. 打开CCS，进入CCS的操作环境。
2. 装载Thresholdloop2.pjt。
3. 运行程序，观察显示。
3.6.3.7 实验结果
矩形框内的图像是经过处理后的，方框外的图像是未经处理的。
3.6.3.8 思考
更改阈值（intThreshold的值，注意在0—255之间）后，看看效果有什么不同？ 144
145
3.6.4
灰度图的线性变换
3.6.
4.1
实验目的
1. 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径；
2. 结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
3. 理解和掌握的线性变换的原理和应用；
4.
了解RF-5程序框架。
3.6.
4.2 实验内容
1. 系统初始化；
2. RF-5程序框架实现；
3. 图像的线性变换算法实现。
3.6.
4.3 实验背景知识
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：
fB x fA x f +?=)(
灰度变换方程为：
fB D *fA )f(D A A +=＝B D
式中参数fA 为纯属函数的斜率，fB 为纯属函数的在y 轴的载距，A D 表示输入图像的灰度，B D 表示输出图像的灰度。当fA>1时，输出图像的对比度将增大；当fA<1时，输出图像的对比度将减小；当fA=1且fB ≠0时，操作仅使所有像素的灰度值上移或下移，其效果是使整个图像更暗或更亮；如果fA<0，暗区域将变亮，亮区域将变暗，点运算完成了图像求补运算。特殊情况下，当fA=1，fB=0时，输出图像和输入图像相同；当fA=-1，fB=255时，输出图像的灰度正好反转。
146
原始图像线性变换后的图像（斜率fA=2，截距fB=-128）
3.6.
4.4 程序简介
3.6.
4.4.1 程序包含文件介绍
1. main.c：实验的主程序。系统使用到资源、CSL、BIOS以及任务初始化。
2. appData.c：SCOM模块初始化。
3. tskVideoInput.c：视频输入任务初始化及输入任务处理。
4. tskVideoOutput.c：视频输出任务初始化及输出任务处理。
5. DEC643.gel：系统初始化。
6. LinerTransloop2.tcf：BIOS配置文件。
7. *.h：程序使用的头文件。
8. *.lib：程序使用的库文件。
9. link_dm642.cmd：库文件连接命令文件。
10. LinerTransloop2cfg.cmd：DSP存储器及资源分配与程序各段的连接关系。
3.6.
4.4.2 程序架构简介
实验例程采用RF-5（参考设计框架5）实现视频的采集、处理及显示。程序使用2个任务模块，视频采集任务以及视频处理输出任务。
系统流程图
(一)初始化模块介绍
1. 系统初始化模块功能介绍：
?初始化CSL以及BIOS
?设置64K的CACHE，并将其映射到EMIF的CE0及CE1空间
?设置DMA优先级序列，长度
2. RF-5模块初始化
初始化RF-5框架中用于内部单元传递消息的SCOM模块
3. 任务模块初始化启动
任务存储空间分配及管理
(二)任务模块介绍
1. 输入任务
输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像，使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用输入设备按照4:2:2格式获取一帧视频图像。然后发送采集完成消息到输出设备；最后等待输出任务发送输出完成消息后，进行下次数据采集处理。
2. 输出任务
输出任务接到采集完成消息后，对采集到图像信息进行处理。处理完成后使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用显示设备实现图像显示。最后发送输出完成消息给输入任务。然后等待下次的采集完成消息。
147
为使实验效果明显，本试验只对屏幕方框区域内的图像进行处理。具体详见：tskVideoOutput.c程序中进行画矩形边框函数drawRectangle()，灰度线性变换处理函数见：tskVideoOutput.c程序中linerTrans ()。
/*线性变换参数设置*/
int intFA =2; //斜率
int intFB = -128; //截距
3.6.
4.5 实验准备
首先将光盘下03. Examples of Program \ 04. SEED-DTK643实验程序目录下的
3.6.4 LinerTrans的文件夹拷贝到D盘根目录下。
1. 将DSP仿真器与计算机连接好；
2. 将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC643元的J1相连接；
3. 打开SEED-DTK643的电源。观察SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋
15V，－15V的电源指示灯灯以及SEED-DEC643的电源指示灯D1是否均亮；若有不亮的，请断开电源，检查电源。
4. 将视频转接线与DEC643的J13接好，将摄像头的输出接入到VinY；将PAL制式
的显示器链接到VoutB上。
3.6.
4.6 实验步骤
1. 打开CCS，进入CCS的操作环境。
2. 装载LinerTransloop2.pjt。
3. 运行程序，观察显示。
3.6.
4.7 实验结果
矩形框内的图像是经过处理后的，方框外的图像是未经处理的。
3.6.
4.8 思考
设定不同的斜率值和截距值，显示效果将会怎样呢？
148
3.6.5 灰度窗口变换
3.6.5.1 实验目的
1. 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径；
2. 结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
3. 理解和掌握的灰度窗口变换的原理和应用；
4. 了解RF-5程序框架。
3.6.5.2 实验内容
1. 系统初始化；
2. RF-5程序框架实现；
3. 图像的灰度窗口变换算法实现。
3.6.5.3 实验背景知识
灰度窗口变换(slicing)是将某一区间的灰度级和其它部分(背景)分开。我们用下图说明灰度窗口变换的原理。其中[g1old,g2old]称为灰度窗口。
清除背景的灰度窗口变换的原理保留背景的灰度窗口变换的原理
灰度窗口变换有两种，一种是清除背景的，一种是保留背景的。前者把不在灰度窗口范围内的象素都赋值为0，在灰度窗口范围内的象素都赋值为255，这也能实现灰度图的二值化；后者是把不在灰度窗口范围内的象素保留原灰度值，在灰度窗口范围内的象素都赋值为255。本试验采用的是清除背景的灰度窗口变换。灰度窗口变换可以检测出在某一灰度窗口范围内的所有象素，是图象灰度分析中的一个有力工具。
3.6.5.4 程序简介
3.6.5.
4.1 程序包含文件介绍
1. main.c：实验的主程序。系统使用到资源、CSL、BIOS以及任务初始化。
2. appData.c：SCOM模块初始化。
3. tskVideoInput.c：视频输入任务初始化及输入任务处理。
149
4. tskVideoOutput.c：视频输出任务初始化及输出任务处理。
5. DEC643.gel：系统初始化。
6. WindowTransloop2.tcf：BIOS配置文件。
7. *.h：程序使用的头文件。
8. *.lib：程序使用的库文件。
9. link_dm642.cmd：库文件连接命令文件。
10. WindowTransloop2cfg.cmd：DSP存储器及资源分配与程序各段的连接关系。3.6.5.4.2 程序架构简介
实验例程采用RF-5（参考设计框架5）实现视频的采集、处理及显示。程序使用2个任务模块，视频采集任务以及视频处理输出任务。
系统流程图
(一)初始化模块介绍
1. 系统初始化模块功能介绍：
?初始化CSL以及BIOS
?设置64K的CACHE，并将其映射到EMIF的CE0及CE1空间
?设置DMA优先级序列，长度
2. RF-5模块初始化
初始化RF-5框架中用于内部单元传递消息的SCOM模块
3. 任务模块初始化启动
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任务存储空间分配及管理
(二)任务模块介绍
3. 输入任务
输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像，使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用输入设备按照4:2:2格式获取一帧视频图像。然后发送采集完成消息到输出设备；最后等待输出任务发送输出完成消息后，进行下次数据采集处理。
4. 输出任务
输出任务接到采集完成消息后，对采集到图像信息进行处理。处理完成后使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用显示设备实现图像显示。最后发送输出完成消息给输入任务。然后等待下次的采集完成消息。
为使实验效果明显，本试验只对屏幕方框区域内的图像进行处理。具体详见：tskVideoOutput.c程序中进行画矩形边框函数drawRectangle()，灰度拉伸处理函数见：tskVideoOutput.c程序中windowTrans ()。
/*灰度窗口参数*/
Uint8 intL = 0x40;
Uint8 intU = 0xC0;
3.6.5.5 实验准备
首先将光盘下03. Examples of Program \ 04. SEED-DTK643实验程序目录下的
3.6.5 WindowTrans的文件夹拷贝到D盘根目录下。
1. 将DSP仿真器与计算机连接好；
2. 将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC643元的J1相连接；
3. 打开SEED-DTK643的电源。观察SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋
15V，－15V的电源指示灯灯以及SEED-DEC643的电源指示灯D1是否均亮；若有不亮的，请断开电源，检查电源。
4. 将视频转接线与DEC643的J13接好，将摄像头的输出接入到VinY；将PAL制式
的显示器链接到VoutB上。
3.6.5.6 实验步骤
1. 打开CCS，进入CCS的操作环境。
2. 装载WindowTransloop2.pjt。
3. 运行程序，观察显示。
3.6.5.7 实验结果
矩形框内的图像是经过处理后的，方框外的图像是未经处理的。
3.6.5.8 思考
改变第一点和第二点的X、Y坐标，显示效果将会怎样呢？
151
152 3.6.6
灰度拉伸
3.6.6.1
实验目的
1. 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径；
2. 结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法；
3. 理解和掌握的灰度拉伸的原理和应用；
4.
了解RF-5程序框架。
3.6.6.2 实验内容
1. 系统初始化；
2. RF-5程序框架实现；
3. 灰度拉伸变换算法实现。
3.6.6.3 实验背景知识
灰度拉伸和灰度的线性变换有点类似，都用到了灰度的线性变换。但不同之处在于灰度拉伸不是完全的线性，而是分段进行线性变换。它的灰度变换函数表达式如下：
?
????????>+???≤≤+???<=)
()(*255255)()(*)(*)(2222
2
2111121
2
11
1
x x y x x x y x x x y x x x x y y x x x x y x f
灰度拉伸变换函数
灰度拉伸可以更加灵活的控制输出灰度直方图的分布，它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。如果一图像灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸（斜率>1）物体灰度敬意以改善图像；同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩（斜率<1）物体灰度区间以改善图像质量。
下图是将第一点和第二点的坐标作如下设置后的进行灰度拉伸后的效果：
Uint8 intX1 = 70; //第一点X坐标
Uint8 intY1 = 30; //第一点Y坐标
Uint8 intX2 = 180; //第二点X坐标
Uint8 intY2 = 220; //第二点Y坐标
原始图像灰度拉伸后的图像
3.6.6.4 程序简介
3.6.6.
4.1 程序包含文件介绍
1. main.c：实验的主程序。系统使用到资源、CSL、BIOS以及任务初始化。
2. appData.c：SCOM模块初始化。
3. tskVideoInput.c：视频输入任务初始化及输入任务处理。
4. tskVideoOutput.c：视频输出任务初始化及输出任务处理。
5. DEC643.gel：系统初始化。
6. GrayStretchloop2.tcf：BIOS配置文件。
7. *.h：程序使用的头文件。
8. *.lib：程序使用的库文件。
9. link_dm642.cmd：库文件连接命令文件。
10. GrayStretchloop2cfg.cmd：DSP存储器及资源分配与程序各段的连接关系。
3.6.6.
4.2 程序架构简介
实验例程采用RF-5（参考设计框架5）实现视频的采集、处理及显示。程序使用2个任务模块，视频采集任务以及视频处理输出任务。
153
系统流程图
(一)初始化模块介绍
1. 系统初始化模块功能介绍：
?初始化CSL以及BIOS
?设置64K的CACHE，并将其映射到EMIF的CE0及CE1空间
?设置DMA优先级序列，长度
2. RF-5模块初始化
初始化RF-5框架中用于内部单元传递消息的SCOM模块
3. 任务模块初始化启动
任务存储空间分配及管理
(二)任务模块介绍
1. 输入任务
输入任务从输入设备驱动程序获得视频图像，使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用输入设备按照4:2:2格式获取一帧视频图像。然后发送采集完成消息到输出设备；最后等待输出任务发送输出完成消息后，进行下次数据采集处理。
2. 输出任务
输出任务接到采集完成消息后，对采集到图像信息进行处理。处理完成后使用FVID（视频驱动程序）提供的FVID_exchange函数调用显示设备实现图像显示。最后发送输出完成消息给输入任务。然后等待下次的采集完成消息。
154
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
数字图像处理实验指导书-河北工业大学2014实验一
数字图像处理 实验指导书 河北工业大学 计算机科学与软件学院
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．图像类型转换。 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。将坐标值数字化称为采样；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) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相
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
实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法； 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、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 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示； Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来（用imshow）。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。 6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤； 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果； 六、实验所需图片
lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录（matlab），在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中，添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换 九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可以加上文件的路径）。 例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;
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);
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——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
数字图像处理实验指导书
实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MATLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MATLAB的基本应用方法； 3. 掌握MATLAB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、实验原理 略。 三、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。 四、分析思考 归纳总结Matlab各个基本指令。 Dither 采用“抖动”方法从RGB 图像创建索引图像 grayslice 从灰度图像通过阈值处理创建索引图像 gray2ind 从灰度图像创建索引图像 ind2gray 从索引图像创建灰度图像 rgb2ind 从RGB 图像创建索引图像 ind2rgb 从索引图像创建RGB 图像 rgb2gray 从RGB 图像创建灰度图像
实验二 图像几何变换实验 一、实验目的 1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果； 2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现； 3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。 二、实验原理 1. 初始坐标为(,)x y 的点经过平移00(,)x y ，坐标变为(',')x y ，两点之间的关系为：00 ''x x x y y y =+??=+?，以矩阵形式表示为： 00'10'01100 11x x x y y y ????????????=?????????????????? 2. 图像的镜像变换是以图象垂直中轴线或水平中轴线交换图像的变换，分为垂直镜像变换和水平镜像变换，两者的矩阵形式分别为： '100'01010011x x y y -????????????=?????????????????? '100'01010011x x y y ????????????=-?????????????????? 3. 图像缩小和放大变换矩阵相同： '00'0010011X y x S x y S y ????????????=?????????????????? 当1x S ≤，1y S ≤时，图像缩小；当1x S ≥，1y S ≥时，图像放大。 4. 图像旋转定义为以图像中某一点为原点以逆时针或顺时针方
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
《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；
用matlab数字图像处理四个实验
数字图像处理 实验指导书
目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3
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)
数字图像处理实验一(附源程序)
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 。 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。 3．产生灰度变换函数T2，使得： s = 用T2对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 保存处理后的新图像。 4．分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见，请 使用Matlab 中的imadjust 函数。使用imwrite 保存处理后的新图像。 5．对circuit.jpg 图像实施反变换（Negative Transformation ）。s =1－r; 使用 imwrite 保存处理后的新图像。 6．对rice.jpg 图像实施灰度切片（Gray-level slicing ）。具体要求如下： 当0.2 ≤ r ≤ 0.4时，将r 置为0.6, 当r 位于其他区间时, 保持其灰度与原图像一样。使用imwrite 保存处理后的新图像。 7．利用灰度变换对Picture.jpg 做增强处理，突出图中的人物，改善整个图像过 于灰暗的背景。通过调节参数，观察变换后的图像与原始图像的变化，寻找出最佳的灰度变换结果。写出所采用的拉伸表达式。(提示：用imhist 观察图像直方图，利用分段线性灰度变换。 )
数字图像处理实验教学大纲
《数字图像处理》课程实验教学大纲 电子信息工程教研室编 信息与电子工程学院 2013 年 8 月
课程名称：数字图像处理课程编号：056123 英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：马加庆 课程性质：非独立设课 课程属性：专业 应开实验学期：第6学期 学时学分：课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0 实验者类别：本科生 适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术 先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用 一、课程简介 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备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扎实的理论基础。 二、课程实验教学的目的、任务与要求 通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。 三、实验方式与基本要求 实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。 基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。 四、实验项目设置 注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它
数字图像处理实验程序MATLAB.
实验一 内容（一） （1）彩色图像变灰度图像 A=imread('1.jpg'); B=rgb2gray(A); figure subplot(1,2,1), imshow(A) title('原图') subplot(1,2,2), imshow(B) title('原图灰度图像') （2）彩色图像变索引图像 A=imread('1.jpg'); figure subplot(1,2,1), imshow(A) title('原图') [X,map]=rgb2ind(A,128); subplot(1,2,2), imshow(X,map) title('原图索引图像') （3）彩色图像变二值图像 A=imread('1.jpg'); figure subplot(1,2,1), imshow(A) title('原图') C=im2bw(A,0.2); subplot(1,2,2), imshow(C) title('原图二值图像') （4）灰度图像变索引图像（一） A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') C=grayslice(B,39); subplot(1,2,2), imshow(C) title('灰度变索引图像')
（5）灰度图像变索引图像（二） A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') [X,map]=gray2ind(B,63); subplot(1,2,2), imshow(X,map) title('灰度变索引图像') （6）灰度图像变彩色图像 A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') C=gray2rgb(B,map); subplot(1,2,2), imshow(C) title('灰度变彩色图像') 内容（二） （1）灰度平均值 A=imread('1.jpg'); figure B=rgb2gray(A); subplot(1,2,1), imshow(B) title('灰度图像') B=double(B); [m,n]=size(B); sumg=0.0; for i=1:m; for j=1:n; sumg=sumg+B(i,j); end end avg=sumg/(m*n) % 均值 maxg=max(max(B)) % 区域最大灰度ming=min(min(B)) % 区域最小灰度 （2）彩色平均值