用Matlab进行数字图像处理实验1
实验报告
专业：信息与计算科学班级：07级（1）班指导老师：汪太月老师姓名：刘莲学号：0641210224 实验室：K7-407
实验名称：Matlab图像工具箱的使用时间：2010.6.13
一、实验目的及要求
（一）实验目的
1、掌握MATLAB中常用的图像处理语句；
2、掌握图像的读入，信息查询以及显示；
3、掌握采用不同的模板对图像进行滤波；
4、掌握图像显示的调用格式；
（二）实验要求
1、练习MATLAB中常用的图像处理语句；
2、练习图像的读入，信息查询以及显示；
3、练习采用不同的模板对图像进行滤波；
4、练习图像显示的调用格式；
二、实验设备（环境）及要求
1、支持Intel Pentium Ⅲ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；软件配有
Windows98/2000/XP操作系统及MATLAB软件；
2、实验过程中，务必分析实验结果，按要求写出实验报告。（建议同时网上提交电子版实验报告：
yw6895@https://www.360docs.net/doc/012966026.html,）
三、实验内容与步骤
1、练习MATLAB中常用的图像处理语句
Matlab中为用户提供了一些特殊的函数，用于从图像格式的文件中读写图像。其中：a、读取图形文件格式的图像需要用imread函数；
b、写入一个图形文件格式的图像需要调用imwrite函数；
c、获取图形文件格式的图像的信息需要调用imfinfo、ind2rgb函数；
d、以Mat文件加载或保存矩阵数据用load、save函数；
e、显示加载到Matlab中的图像用image、imagesc.
此外，Matlab工具箱中还提供了图像转化函数，可以对图像类型进行转化，以达到某些图像处理工作的要求。
下面，我们将分别对这些常用的图像处理语句在Matlab中进行练习，并观察其输出结果：
（1）在Matlab中读入一个灰度图像，并利用相关函数进行图像处理，并显示结果。
Matlab程序如下：
I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件
imshow(I) %图像文件的显示
imwrite(I,'lena1.bmp'); %将原图像重命名为lena1.bmp,并保存图像
figure,imhist(I,225) %显示原图像的直方图，225为指定的灰度级数目
X=grayslice(I,64); %将原图像I均匀量化成64个等级，然后转化成索引色图像X
figure,imshow(X,pink(64)) %显示索引色图像，pink(64)产生一个64×3的调色板，色度为粉红运行结果如下：
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
050100150200250
（2）练习图像的读入，信息查询以及显示
Matlab程序如下：
load trees
image(50,80,X) %显示加载到Matlab中的图像
imwrite(X,map,'trees.tif'); %将图像以tif格式保存
inf=imfinfo('trees.tif') %图像文件信息的查询
BW=im2bw(X,map,0.4); %将索引图像转化成二值图像
figure,imshow(X,map) %显示图像
figure,imshow(BW)
运行结果如下：
50100150200250300350
100
150
200
250
300
%显示从Matlab中加载的图像文件的信息
inf = Filename: 'trees.tif'
FileModDate: '18-六月-2010 19:41:48'
FileSize: 75764
Format: 'tif'
FormatVersion: []
Width: 350
Height: 258
BitDepth: 8
ColorType: 'indexed'
FormatSignature: [73 73 42 0]
ByteOrder: 'little-endian'
NewSubFileType: 0
BitsPerSample: 8
Compression: 'PackBits'
PhotometricInterpretation: 'RGB Palette'
StripOffsets: [12x1 double]
SamplesPerPixel: 1
RowsPerStrip: 23
StripByteCounts: [12x1 double]
XResolution: 72
YResolution: 72
ResolutionUnit: 'Inch'
Colormap: [256x3 double]
PlanarConfiguration: 'Chunky'
TileWidth: []
TileLength: []
TileOffsets: []
TileByteCounts: []
Orientation: 1
FillOrder: 1
GrayResponseUnit: 0.0100
MaxSampleValue: 255
MinSampleValue: 0
Thresholding: 1
2、练习采用不同的模板对图像进行滤波
Matlab程序如下：
I=imread('rice.png'); %读入图像文件rice.png
J=filter2([1 3;-1 -3],I); %用模板[1 3;-1 -3]对图像滤波
K=filter2([-3 -1;1 3],I); %用模板[-3 -1;1 3]对图像滤波
imshow(I) %原图像显示
figure,imshow(J,[]) %由于波波后图像灰度范围与滤波之前不同，所以用[]作为参考
figure,imshow(K,[]) %用另一个模板得到的滤波后的图像显示
运行结果如下：
3、练习图像显示的调用格式
Matlab中不同类型的图像显示方法也不同。从1和2的练习中，我们可以看到，在Matlab中,可以用imshow(I)这种调用格式显示灰度图像，用image(x,y,X)显示索引图像，用imshow(RGB)显示真彩色图像等。在此，我们对其中的部分图像显示的调用格式进行练习。
Matlab程序如下：
%在Matlab中显示多幅索引图像
[X1,map1]=imread('clown.tif'); %读入原图像
[X2,map2]=imread('forest.tif');
[X3,map3]=imread('lena.tif'); %imshow函数显示图像（作为与subimage函数显示的图像的参照，利于比较分析）
subplot(1,3,1),imshow(X1,map1)
subplot(1,3,2),imshow(X2,map2)
subplot(1,3,3),imshow(X3,map3)
figure(2);
%subimage函数与subplot结合使用，在一个图形中显示多个图像
subplot(1,3,1),subimage(X1,map1)
subplot(1,3,2),subimage(X2,map2)
subplot(1,3,3),subimage(X3,map3)
运行结果如下：
100200300
100
200
200400
100
200
300
100200300400500
100
200
300
400
500
由图可知，在imshow和subimage函数分别与subplot函数结合显示图像的过程中，比较最后结果，除了最后读入的lena图像的显示结果是一样的，其他图像均有偏差，且subimage函数所显示的输出图像是正确的，而imshow函数在多图像的显示中出现了失真。我们还可以两个图像的显示，四个图像的显示等多图显示的过程中，对imshow和subimage函数进行比较，得到的结果也是一样的。
因此，我们可以推测，subimage函数与subplot函数结合使用，是在多图显示中不出现较大失真的较好的且可行的方法。当然，这只是一种推测，要得出结论，还需进一步验证。
结
论
在本次实验中，通过对Matlab中常用图像处理函数和Matlab工具箱中提供的对图像进行预处理的函数的练习，掌握了有关图像处理常用的语句，也熟悉了Matlab在进行图
像处理时的一些技巧，并能通过图像处理结果，对各函数在图像处理中的优缺点进行比较，收获较多，基本达到实验目的。
2010年 4 月 2 日教师
批阅
年月日
非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术
MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图； X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap； [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引； [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。灰度图n默认64，二值图默认2； X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v； BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图； BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图； I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图； RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB； I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。 读取（imread）： [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入（imwrite）： [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth，Comment:Empty or not，Mode:lossy or lossless，Quality等。 2.2 图像的显示 方法1：使用Image Viewer(图像浏览器)，即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧，可用到montage函数。
Matlab上机实验答案
Matlab上机实验答案 实验一 MATLAB运算基础 1. 先求下列表达式的值，然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。 >> z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2)) z1 = >> x=[2 1+2i; 5]; >> z2=1/2*log(x+sqrt(1+x^2)) z2 = - + + -
>> a=::; >> z3=(exp.*a)-exp.*a))./2.*sin(a++log(+a)./2) (>> z33=(exp*a)-exp*a))/2.*sin(a++log(+a)/2)可以验证z3==z33，是否都为1） z3 = Columns 1 through 5 + + + + + Columns 6 through 10 + + + + + Columns 11 through 15 + + + + + Columns 16 through 20 + + + + +
Columns 21 through 25 + + + + + Columns 26 through 30 + + + + + Columns 31 through 35 + + + + + Columns 36 through 40 + + + + + Columns 41 through 45 + + + + + Columns 46 through 50
+ + + + + Columns 51 through 55 + + + + + Columns 56 through 60 + + + + + Column 61 + (4) 2 2 4 2 01 112 2123 t t z t t t t t ?≤< ? =-≤< ? ?-+≤< ? ，其中t=0:: >> t=0::; >> z4=(t>=0&t<1).*(t.^2)+(t>=1&t<2).*(t.^2-1)+(t>=2&t<3).*(t.^ 2-2.*t+1) z4 =
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
用Matlab进行数字图像处理实验1
实验报告 专业：信息与计算科学班级：07级（1）班指导老师：汪太月老师姓名：刘莲学号：0641210224 实验室：K7-407 实验名称：Matlab图像工具箱的使用时间：2010.6.13 一、实验目的及要求 （一）实验目的 1、掌握MATLAB中常用的图像处理语句； 2、掌握图像的读入，信息查询以及显示； 3、掌握采用不同的模板对图像进行滤波； 4、掌握图像显示的调用格式； （二）实验要求 1、练习MATLAB中常用的图像处理语句； 2、练习图像的读入，信息查询以及显示； 3、练习采用不同的模板对图像进行滤波； 4、练习图像显示的调用格式； 二、实验设备（环境）及要求 1、支持Intel Pentium Ⅲ及其以上CPU，内存256MB以上、硬盘1GB以上容量的微机；软件配有 Windows98/2000/XP操作系统及MATLAB软件； 2、实验过程中，务必分析实验结果，按要求写出实验报告。（建议同时网上提交电子版实验报告： yw6895@https://www.360docs.net/doc/012966026.html,） 三、实验内容与步骤 1、练习MATLAB中常用的图像处理语句 Matlab中为用户提供了一些特殊的函数，用于从图像格式的文件中读写图像。其中：a、读取图形文件格式的图像需要用imread函数； b、写入一个图形文件格式的图像需要调用imwrite函数； c、获取图形文件格式的图像的信息需要调用imfinfo、ind2rgb函数； d、以Mat文件加载或保存矩阵数据用load、save函数； e、显示加载到Matlab中的图像用image、imagesc. 此外，Matlab工具箱中还提供了图像转化函数，可以对图像类型进行转化，以达到某些图像处理工作的要求。 下面，我们将分别对这些常用的图像处理语句在Matlab中进行练习，并观察其输出结果： （1）在Matlab中读入一个灰度图像，并利用相关函数进行图像处理，并显示结果。 Matlab程序如下： I=imread('lena.bmp'); %读入原图像文件 imshow(I) %图像文件的显示 imwrite(I,'lena1.bmp'); %将原图像重命名为lena1.bmp,并保存图像 figure,imhist(I,225) %显示原图像的直方图，225为指定的灰度级数目 X=grayslice(I,64); %将原图像I均匀量化成64个等级，然后转化成索引色图像X figure,imshow(X,pink(64)) %显示索引色图像，pink(64)产生一个64×3的调色板，色度为粉红运行结果如下： 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 050100150200250 （2）练习图像的读入，信息查询以及显示 Matlab程序如下： load trees image(50,80,X) %显示加载到Matlab中的图像 imwrite(X,map,'trees.tif'); %将图像以tif格式保存 inf=imfinfo('trees.tif') %图像文件信息的查询 BW=im2bw(X,map,0.4); %将索引图像转化成二值图像 figure,imshow(X,map) %显示图像 figure,imshow(BW) 运行结果如下： 50100150200250300350 100 150 200 250 300 %显示从Matlab中加载的图像文件的信息 inf = Filename: 'trees.tif' FileModDate: '18-六月-2010 19:41:48' FileSize: 75764 Format: 'tif' FormatVersion: [] Width: 350 Height: 258 BitDepth: 8 ColorType: 'indexed' FormatSignature: [73 73 42 0] ByteOrder: 'little-endian' NewSubFileType: 0 BitsPerSample: 8 Compression: 'PackBits'
MATLAB上机实验(答案)
MATLAB工具软件实验(1) （1）生成一个4×4的随机矩阵，求该矩阵的特征值和特征向量。程序： A=rand(4) [L,D]=eig(A) 结果： A = 0.9501 0.8913 0.8214 0.9218 0.2311 0.7621 0.4447 0.7382 0.6068 0.4565 0.6154 0.1763 0.4860 0.0185 0.7919 0.4057 L = -0.7412 -0.2729 - 0.1338i -0.2729 + 0.1338i -0.5413 -0.3955 -0.2609 - 0.4421i -0.2609 + 0.4421i 0.5416 -0.4062 -0.0833 + 0.4672i -0.0833 - 0.4672i 0.4276 -0.3595 0.6472 0.6472 -0.4804 D = 2.3230 0 0 0 0 0.0914 + 0.4586i 0 0 0 0 0.0914 - 0.4586i 0 0 0 0 0.2275 （2）给出一系列的a值，采用函数 22 22 1 25 x y a a += - 画一组椭圆。 程序： a=0.5:0.5:4.5; % a的绝对值不能大于5 t=[0:pi/50:2*pi]'; % 用参数t表示椭圆方程 X=cos(t)*a; Y=sin(t)*sqrt(25-a.^2); plot(X,Y) 结果： （3）X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2], （a）写出计算其负元素个数的程序。程序： X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2]; L=X<0; A=sum(L) 结果： A =
Matlab上机实验
Matlab 上机实验 一、 实验目的 1、 掌握绘制MATLAB 二维、三维和特殊图形的常用函数； 2、 熟悉并掌握图像输入、输出及其常用处理的函数。 二、 实验内容 1 绘制函数的网格图和等高线图。42 2cos cos y x ye x z +-= 其中x 的21个值均匀分布在[-5,5]范围，y 的31个值均匀分布在[0,10]，要求将产生的网格图和等高线图画在同一个图形窗口上。 2 绘制三维曲面图，使用纯铜色调色图阵进行着色，并进行插值着色 处理。?????===s z t s y t s x sin sin cos cos cos 230,20ππ≤≤≤≤t s 3 已知 ???????>++≤+=0),1ln(210,22x x x x e x y π 在-5<=x<=5区间绘制函数曲线。 4 已知y1=x2，y2=cos(2x)，y3＝y1*y2，其中x 为取值-2π~2π的等差数列(每次增加0.02π)，完成下列操作： a) 在同一坐标系下用不同的颜色和线型绘制三条曲线，给三条曲线添加图例； b) 以子图形式，分别用条形图、阶梯图、杆图绘制三条曲线，并分别给三个图形添加标题“y1=x^2”，“y2=cos(2x)”和“y3＝
y1*y2”。 5 在xy 平面内选择区域[][],,-?-8888 ，绘制函数 z =的三 种三维曲面图。 6 在[0,4pi]画sin(x),cos(x)(在同一个图象中); 其中cos(x)图象用红色小圆圈画.并在函数图上标注 “y=sin(x)”, “y=cos(x)” ,x 轴,y 轴,标题为“正弦余弦函数图象”. 7 分别用线框图和曲面图表现函数z=cos(x)sin(y)/y ，其中x 的取值为 [-1.5pi,1.5pi]，y=x ，要求：要有标题、坐标轴标签 8 有一组测量数据满足-at e =y ，t 的变化范围为0~10，用不同的线型和标记点画出a=0.1、a=0.2和a=0.5三种情况下的曲线，并加入标题和图列框（用代码形式生成） 9 2 2y x xe z --=，当x 和y 的取值范围均为-2到2时，用建立子窗口 的方法在同一个图形窗口中绘制出三维线图、网线图、表面图和带渲染效果的表面图 10 x= [66 49 71 56 38]，绘制饼图，并将第五个切块分离出来。 11 用sphere 函数产生球表面坐标，绘制不通明网线图、透明网线图、表面图和带剪孔的表面图。 12 以自己的个人画像或照片(JPG)为对象，读入该图像并了解图像的信息，同时利用所学函数对其进行灰度、二值、旋转及缩放等处理，并以PNG 形式输出。
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)
matlab上机实验指导书
MATLAB应用基础实验指导书
第一章 MATLAB及其工作环境介绍 (1) 1.1 MATLAB简介 (1) 1.2 MATLAB的工作环境介绍 (1) 1.3 MATLAB的基本管理命令 (4) 第二章 MATLAB的数值计算功能 (5) 2.1 变量与赋值语句 (5) 2.2 MATLAB矩阵 (5) 2.3 MATLAB表达式 (10) 2.4 MATLAB常用数学函数 (11) 2.5 矩阵的基本运算 (12) 2.6 数组运算 (16) 2.7 多项式及其运算 (17) 第三章 MATLAB程序设计入门 (19) 3.1 M文件 (19) 3.2 数据的输入输出 (21) 3.3 全局变量和局部变量 (23) 3.4 程序流程控制 (23) 第四章 MATLAB的符号运算功能 (28) 4.1 建立符号对象 (28) 4.2 符号算术运算 (29) 4.3 符号微积分运算 (32) 4.4 符号函数的可视化 (34) 第五章 MATLAB的可视化功能 (37) 5.1 二维图形 (37) 5.2绘制三维图形 (42) 5.3 特殊坐标图形 (44) 5.4 图形句柄 (45)
第一章 MATLAB及其工作环境介绍 1.1 MATLAB简介 MATLAB是matrix和laboratory前三个字母的缩写，意思是实验室矩阵。MATLAB 语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言，自1984年由美国MathWorks公司推向市场以来，经过十多年的发展与完善，MATLAB已发展成为由MATLAB语言、MATLAB工作环境、MATLAB图象处理系统、MATLAB数学函数库和MATLAB 应用程序接口五大部分组成的集数值计算、图形处理、程序开发为一体的功能强大的体系。MATLAB由“主包”和三十多个扩展功能和应用学科性的工具箱组成。 MATLAB具有以下基本功能： ●数值计算功能 ●符号计算功能 ●图形处理及可视化功能 ●可视化建模及动态仿真功能 MATLAB语言是以矩阵计算为基础的程序设计语言，语法规则简单易学。其指令格式与数学表达式非常相近，用MATLAB编写程序犹如在便笺上列写公式和求解，因而被称为“便笺式”的编程语言。另外，MATLAB还具有功能丰富和完备的数学函数库及工具箱，大量繁杂的数学运算和分析可通过调用MATLAB函数直接求解，大大提高效率，其程序编译和执行速度远远超过了传统的C和FORTRAN语言，因而用MATLAB 编写程序，往往可以达到事半功倍的效果。在图形处理方面，MATLAB可以给数据以二维、三维乃至四维的直观表现，并在图形色彩、视角、品性等方面具有较强的渲染和控制能力，使技术人员对大量原始数据的分析变得轻松和得心应手。 MATLAB的上述特点，使它深受工程技术人员及科技专家的欢迎，并成为应用学科计算机辅助分析、设计、仿真、教学等领域不可缺少的基础软件。目前MATLAB已成为国际上公认的最优秀的科技应用软件。 1.2 MATLAB的工作环境介绍 一、MATLAB的工作环境
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】
第一部分数字图像处理
实验一图像的点运算 实验1.1 直方图 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2．理解和掌握直方图原理和方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab。 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 四．实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像， 如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3．浏览源程序并理解含义； 4．运行，观察显示结果； 5．结束运行，退出； 五．实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像 (b)原始图像直方图 六．实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab； 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像 title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图 title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题 四．实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像， 如:cameraman图像；再调用相应的灰度均衡函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3．浏览源程序并理解含义； 4．运行，观察显示结果； 5．结束运行，退出； 五．实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 (a)原始图像 (b)均衡化后图像
河南城建学院MATLAB上机实验答案
一熟悉Matlab工作环境 1、熟悉Matlab的5个基本窗口 思考题： （1）变量如何声明，变量名须遵守什么规则、是否区分大小写。 答：变量一般不需事先对变量的数据类型进行声明，系统会依据变量被赋值的类型自动进行类型识别，也就是说变量可以直接赋值而不用提前声明。变量名要遵守以下几条规则：?变量名必须以字母开头，只能由字母、数字或下划线组成。 ?变量名区分大小写。 ?变量名不能超过63个字符。 ?关键字不能作为变量名。 ?最好不要用特殊常量作为变量名。 （2）试说明分号、逗号、冒号的用法。 分号：分隔不想显示计算结果的各语句；矩阵行与行的分隔符。 逗号：分隔欲显示计算结果的各语句；变量分隔符；矩阵一行中各元素间的分隔符。 冒号：用于生成一维数值数组；表示一维数组的全部元素或多维数组某一维的全部元素。 （3）linspace（）称为“线性等分”函数，说明它的用法。 LINSPACE Linearly spaced vector. 线性等分函数 LINSPACE(X1, X2) generates a row vector of 100 linearly equally spaced points between X1 and X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成100个元素的行向量。 LINSPACE(X1, X2, N) generates N points between X1 and X2. For N < 2, LINSPACE returns X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成n个元素的行向量。如果n＜2，返回X2。 Class support for inputs X1,X2: float: double, single 数据类型：单精度、双精度浮点型。 （4）说明函数ones（）、zeros（）、eye（）的用法。 ones（）生成全1矩阵。 zeros（）生成全0矩阵。 eye（）生成单位矩阵。 2、Matlab的数值显示格式
MATLAB数字图像处理技术
MATLAB 数字图像处理技术 4 MATLAB 图像增强 4.1 原理、方法及体系结构 三个阶段：图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。 目的：改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；是图像变得有利于计算机处理。 方法：空间域增强方法、频域增强方法。 体系： 图像增强：空间域、频率域、彩色增强 空间域：像素点处理（图像灰度变换、直方图修正（中值滤波、均值滤波））、领域处理（图像平滑滤波、图像锐化滤波） 频率域：低通滤波、高通滤波、同态滤波 彩色处理：真彩色处理、伪彩色处理（灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色） 4.2 对比度增强 线性变换：(,)[(,)]N n g x y f x y m n M m -= -+-。其中功能是把函数的灰度值(,)f x y 从 范围[m,M]变为[n,N]。 非线性变换：分为对数变换和Gamma 变换。前者表达式为(,)log[(,)1]g x y c f x y =+， 其中c 为常数。后者表达式为r f cr =，r 为CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度，为 常数，灰度与光强成正比，则有1 ()r f g kr k c ==，k 为常数通常为1，1/r 取0.4~0.8。 我们可以用一个函数imadjust 函数来实现： J=imadjust(I)； J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]); J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。 其中灰度范围用归一化灰度值，范围[0,1]。整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch 函数来获得。 MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板，调用函数imconstrast 。 4.3 空域变换增强 分为基于像素点和基于模板的两类方法。 像素选择：pixval 和impixel 。用法如下： Pixval(‘on/off ’)；pixval ；pixval(fig,option); [C,R,P]=impixel(X,MAP)。 说明：MAP 仅仅当是索引图的时候采用此参数。C 为像素的颜色，R,P 为像素的坐标。Pixval 可以得到更多的像素信息，impixel 可以返回指定像素的颜色值。 强度描述图：improfile ，用以描述图像一条线段或多条线段的强度值。格式：
MATLAB上机实验练习题答案
数学建模 MATLAB上机实验练习题 1、给出一个系数矩阵A[234;541;132]，U=[123]，求出线性方程组的一个精确解。 2、给出两组数据x=[00.30.81.11.62.3]’y=[0.820.720.630.600.550.50]’，我们可以简单的 认为这组数据在一条衰减的指数函数曲线上，y=C1+C2e-t通过曲线拟合求出这条衰减曲线的表达式，并且在图形窗口画出这条曲线，已知的点用*表示。 3、解线性方程 4、通过测量得到一组数据： 5、已知一组测量值 6、从某一个过程中通过测量得到： 分别采用多项式和指数函数进行曲线拟合。 7、将一个窗口分成四个子窗口，分别用四种方法做出多峰函数的表面图（原始数据法，临近 插值法，双线性插值法，二重三次方插值法） 8、在同一窗口使用函数作图的方法绘出正弦、余弦、双曲正弦、双曲余弦。分别使用不同的 颜色，线形和标识符。 9、下面的矩阵X表示三种产品五年内的销售额，用函数pie显示每种产品在五年内的销售额
占总销售额的比例，并分离第三种产品的切片。 X=19.322.151.6 34.270.382.4 61.482.990.8 50.554.959.1 29.436.347.0 10、对应时间矢量t，测得一组矢量y t00.30.8 1.1 1.6 2.3 y0.50.82 1.14 1.25 1.35 1.40 采用一个带有线性参数的指数函数进行拟合，y=a0+a1e-t+a2te-t，利用回归方法求出拟合函数，并画出拟合曲线，已知点用圆点表示。 11、请创建如图所示的结构数组（9分） 姓名编号指标 江明顺071023身高：176，体重：82 于越忠060134身高：168，体重：74 邓拓050839身高：182，体重：77 12、创建如图所示的元胞数组。（9分） 13、某钢材厂从1990年到2010年的产量如下表所示，请利用三次样条插值的方法计算1999年该钢材厂的产量，并画出曲线，已知数据用‘*’表示。要求写出达到题目要求的MATLAB 操作过程，不要求计算结果。 年份19901992199419961998200020022004200620082010 产量（万吨）75.99591.972105.711123.203131.669150.697179.323203.212226.505249.633256.344 14、在一次化学动力学实验中，在某温度下乙醇溶液中，两种化合物反应的产物浓度与反应时间关系的原始数据如下，请对这组数据进行三次多项式拟合，并画出拟合曲线，已知数据如下。 time=[2.55.07.510.013.017.020.030.040.050.060.070.0] res=[0.290.560.771.051.361.522.002.272.813.053.253.56]
基于Matlab的数字图像处理系统设计设计
论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计
基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。聞創沟燴鐺險爱氇谴净。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换
第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。酽锕极額閉镇桧猪訣锥。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGA/CPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。厦礴恳蹒骈時盡继價骚。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，
Matlab上机实验答案 (1)
Matlab上机实验答案 实验一MATLAB运算基础 1. 先求下列表达式的值,然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。 >> z1=2*sin(85*pi/200)/(1+exp(2)) z1 = 0.2375 >> x=[2 1+2i;-0.45 5]; >> z2=1/2*log(x+sqrt(1+x^2)) z2 = 0.7120 - 0.0253i 0.8968 + 0.3658i 0.2209 + 0.9343i 1.2041 - 0.0044i 2.9,,2.9, 3.0
>> a=-3.0:0.1:3.0; >> z3=(exp(0.3.*a)-exp(-0.3.*a))./2.*sin(a+0.3)+log((0.3+a)./2) (>> z33=(exp(0.3*a)-exp(-0.3*a))/2.*sin(a+0.3)+log((0.3+a)/2)可以验证z3==z33,是否都为1） z3 = Columns 1 through 5 0.7388 + 3.2020i 0.7696 + 3.2020i 0.7871 + 3.2020i 0.7920 + 3.2020i 0.7822 + 3.2020i Columns 6 through 10 0.7602 + 3.2020i 0.7254 + 3.2020i 0.6784 + 3.2020i 0.6206 + 3.2020i 0.5496 + 3.2020i Columns 11 through 20 0.4688 + 3.2020i 0.3780 + 3.2020i 0.2775 + 3.2020i 0.2080 + 3.2020i 0.0497 + 3.2020i
Matlab编程与应用习题和一些参考答案
Matlab 上机实验一、二 3.求下列联立方程的解???????=+-+-=-+=++-=--+4 1025695842475412743w z y x w z x w z y x w z y x >> a=[3 4 -7 -12;5 -7 4 2;1 0 8 -5;-6 5 -2 10]; >> b=[4;4;9;4]; >> c=a\b 4．设???? ??????------=81272956313841A ，??????????-----=793183262345B ，求C1=A*B’;C2=A’*B;C3=A.*B,并求上述所有方阵的逆阵。 >> A=[1 4 8 13;-3 6 -5 -9;2 -7 -12 -8]; >> B=[5 4 3 -2;6 -2 3 -8;-1 3 -9 7]; >> C1=A*B' >> C2=A'*B >> C3=A.*B >> inv(C1) >> inv(C2) >> inv(C3) 5．设 ????? ?++=)1(sin 35.0cos 2x x x y ，把x=0~2π间分为101点，画出以x 为横坐标，y 为纵坐标的曲线。 >> x=linspace(0,2*pi,101); >> y=cos(x)*(0.5+(1+x.^2)\3*sin(x)); >> plot(x,y,'r') 6．产生8×6阶的正态分布随机数矩阵R1, 求其各列的平均值和均方差。并求该矩阵全体数的平均值和均方差。 （mean var ） a=randn(8,6) mean(a) var(a) k=mean(a) k1=mean(k) i=ones(8,6) i1=i*k1 i2=a-i1 i3=i2.*i2 g=mean(i3) g2=mean(g) 或者 u=reshape(a,1,48); p1=mean(u)
数字图像处理 matlab代码
MATLAB实用源代码 图像读取及灰度变换 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 图像旋转 I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K) 边缘检测 I = imread('cameraman.tif'); J1=edge(I,'sobel'); J2=edge(I,'prewitt'); J3=edge(I,'log'); subplot(1,4,1),imshow(I); subplot(1,4,2),imshow(J1); subplot(1,4,3),imshow(J2); subplot(1,4,4),imshow(J3); 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]);
MATLAB上机习题一
MATLAB上机习题一 请按以下步骤完成上机实验： 1）在FTP上下载“MATLAB上机习题一.doc”文件，所有习题列在该文件内； 2）在MATLAB中完成所有习题，并将屏幕截图粘贴到相应习题后面； 3）如果习题是问答题，请将答案写在题目后； 4）如果有的习题要求提供脚本文件，请将脚本文件内容拷贝到相应习题后； 5）将文件保存并重命名为“自己的学号-姓名”，例如“20110771-张三.doc”； 6）上传该文件到FTP的相关目录。 1. 运行MATLAB软件，拖放、关闭界面上的子窗口，并恢复到原始试图。 2. 采用鼠标及命令两种方式将桌面添加到MATLAB搜索路径列表的起始及最后位置。 3. 采用鼠标及命令方式将当前工作目录设置为桌面指向的文件夹。 4. 通过使用帮助确定内置变量ispc 的含义。 6. 观察MATLAB中关键字、字符串、注释的字体显示颜色。 5. 创建double类型的变量，并进行计算 1）a=87，b=190，计算a+b、a-b、a*b；
2）创建uint8类型的变量，数值与（1）中相同，进行相同的计算，观察计算结果与预想的是否一致。 6. 计算如下表达式： 1）()sin 60 2）3e 3）3cos 4π?? ??? 4）2 7562323336 +?-?? 7. 设u=2，v=3，计算： 1）4log uv v 2）() 2 2u e v v u +- 3 8. 计算如下表达式： 1）()()3542i i -+ 2）()sin 28i - 9. 判断下面语句的运算结果，并与MATLAB 计算结果做比较：
1）420< 2）420≤ 3）420== 4）4~20= 5）''''b B < 10. 设a=39，b=58，c=3，d=7，判断下面表达式的值与MATLAB 计算结果做比较： 1）a b > 2）a b < 3）&&a b b c >> 4）a d == 5）|a b c > 6）~~d 11. 判断下列变量名哪些是合法的MATLAB 变量： 1）fred 7）fred! 2）book_1 8）book-1 3）2ndplace 9）Second_Place 4）#1 10）No_1 5）vel_5 11）vel.5 6）tan 12）while 提示，可以使用isvarname 对上述变量名进行检验。 12. 编写脚本程序，命名为barbell.m ，完成如下计算： 如图1所示的杠铃，