matlab图像处理实验报告
matlab图象处理实验报告
对图像lena.bmp 添加高斯噪声，并分别进行均值滤波和中值滤波。
程序：I=imread('d:\lena.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I)title('原始图像')I=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 添加均值为0，方差为0.02的高斯噪声 subplot(2,2,2),imshow(I)title('加噪图像')h=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];h=h/9; % 产生3×3的均值滤波模板 J1=filter2(h,I,'same'); % 用均值模板对图像I 滤波 subplot(2,2,3),imshow(J1,[])%subplot(2,2,3),imshow(J1/255)%J1=uint8(J1);subplot(2,2,3),imshow(J1)title('均值滤波结果')J2=medfilt2(I); % 用3×3的滤波窗口对图像I 进行中值滤波 subplot(2,2,4),imshow(J2)title('中值滤波结果')结果：加噪图像中值滤波结果原始图像均值滤波结果I=imread('d:\lena.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I)title('原始图像')hx=[-1 -2 -1;0 0 0;1 2 1]; % 生成Sobel 垂直梯度模板 hy=hx'; % 生成Sobel 水平梯度模板 gradx=filter2(hx,I,'same');gradx=abs(gradx); % 计算图像的Sobel 垂直梯度 subplot(2,2,2),imshow(gradx,[])title('图像的Sobel 垂直梯度')grady=filter2(hy,I,'same');grady=abs(grady);% 计算图像的Sobel 水平梯度 subplot(2,2,3),imshow(grady,[])title('图像的Sobel 水平梯度')grad=gradx+grady;% 得到图像的Sobel 梯度subplot(2,2,4),imshow(grad,[])title('图像的Sobel 梯度')结果：图像的Sobel 垂直梯度图像的Sobel 梯度原始图像图像的Sobel 水平梯度。
matlab数字图像处理实验报告
学通大重庆交告生实验报学实验课程名称《数字图像处理》课程上机实验河海学院仿真实验室开课实验室河海学院学院级地理信息系统08 年级专业姓学生名学号08260129时间2011 至2012 学年第 1 学期实验一图像显示本次实验得分【实验内容】）1 imread读取图像。
使用 MATLAB图像读取函数）2显示图像。
MATLAB图像显示函数imshow使用）3为图像添加色带。
MATLAB添加色带函数colorbar使用【实验目的】）1图像读取和显示函数的应用方法。
掌握MATLAB）2了解如何为图像添加色带。
【实验结果】（放置处理前图像）（放置处理后图像）2-1 2-5-3 2-10【程序说明】bw1 a=imread('yq.jpg'); e=imread('yq.jpg');whosa=double(a); imshow(e);2-5-3 iptsetpref('ImshowTrues%a=uint8(a); 结果图% ize','manual'); imshow(a);figure,imshow(e);%save saturn.dat a 使用一个调色板来显示一%iptsetpref('ImshowTrues-ascii;副二进制图像ize','auto'); save yu.text a -ascii; figure,imshow(bw,[1 0bw1=zeros(20,20); 结果图%2-1 0;0 0 1]); bw1(2:2:18,2:2:18)=1; 2-10%结果图figure,imshow(bw1,'notruesize');实验二图像运算本次实验得分【实验内容】）1 MATLAB使用滑动邻域操作函数nlfilter对图像进行处理。
）2使用 MATLAB分离邻域操作函数blkproc对图像进行处理。
matlab图像处理实验
matlab图像处理实验实验⼀ Matlab语⾔、数字图象基本操作⼀、实验⽬的1、复习MATLAB语⾔的基本⽤法；2、掌握MATLAB语⾔中图象数据与信息的读取⽅法；3、掌握在MATLAB中绘制灰度直⽅图的⽅法，了解灰度直⽅图的均衡化的⽅法。
⼆、实验原理MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强⼤功能于⼀体的科学计算语⾔。
作为强⼤的科学计算平台，它⼏乎能够满⾜所有的计算需求。
MATLAB软件具有很强的开放性和适⽤性。
在保持内核不变的情况下，MATLAB可以针对不同的应⽤学科推出相应的⼯具箱(toolbox)。
⽬前，MATLAB已经把⼯具箱延伸到了科学研究和⼯程应⽤的诸多领域，诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等，都在⼯具箱（Toolbox）家族中有⾃⼰的⼀席之地。
在实验中我们主要⽤到MATLAB提供图象处理⼯具箱（Image ProcessingToolbox）。
1、MATLAB与数字图像处理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MATLAB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MATLAB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图像处理实验报告
matlab图像处理实验报告《Matlab图像处理实验报告》摘要：本实验报告通过使用Matlab软件进行图像处理实验，对图像进行了灰度化、二值化、边缘检测、图像增强等处理，通过实验结果分析，验证了Matlab在图像处理领域的实用性和有效性。
1. 实验目的本实验旨在通过Matlab软件进行图像处理实验，掌握图像处理的基本方法和技术，提高对图像处理算法的理解和应用能力。
2. 实验原理图像处理是对图像进行数字化处理的过程，主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割和图像识别等步骤。
Matlab是一种功能强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可用于图像的处理、分析和识别。
3. 实验内容（1）图像灰度化首先，通过Matlab读取一幅彩色图像，并将其转换为灰度图像。
利用Matlab 中的rgb2gray函数，将RGB图像转换为灰度图像，实现图像的灰度化处理。
（2）图像二值化接着，对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。
利用Matlab 中的im2bw函数，根据设定的阈值对灰度图像进行二值化处理，实现图像的二值化处理。
（3）边缘检测然后，对二值图像进行边缘检测处理，提取图像的边缘信息。
利用Matlab中的edge函数，对二值图像进行边缘检测处理，实现图像的边缘检测处理。
（4）图像增强最后，对原始图像进行图像增强处理，改善图像的质量和清晰度。
利用Matlab 中的imadjust函数，对原始图像进行图像增强处理，实现图像的增强处理。
4. 实验结果分析通过实验结果分析，可以发现Matlab在图像处理领域具有较高的实用性和有效性。
通过Matlab软件进行图像处理实验，可以快速、方便地实现图像的处理和分析，提高图像处理的效率和精度，为图像处理技术的研究和应用提供了重要的工具和支持。
5. 结论本实验通过Matlab图像处理实验，掌握了图像处理的基本方法和技术，提高了对图像处理算法的理解和应用能力。
数字图像处理matlab版实验报告
数字图像处理实验报告（matlab版）一．实验目的：熟悉数字图像处理中各种椒盐噪声的实质，明确各种滤波算法的的原理。
进一步熟悉matlab的编程环境，熟悉各种滤波算法对应的matlab函数。
实验结果给以数字图像处理课程各种算法处理效果一个更直观的印象。
二.实验原理:1．IPT(图像处理工具箱)基本函数介绍1. imread函数该函数用于从图形文件中读出图像。
格式A=IMRAED(FILENAME,FMT)。
该函数把FILENAME 中的图像读到A中。
若文件包含一个灰度图,则为二维矩阵。
若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。
FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。
格式[X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。
FMT的可能取值为jpg 或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
2.imwrite函数该函数用于把图像写入图形文件中。
格式IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文件FILENAME中。
FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。
A既可以是一个灰度图,也可以是一个真彩图像。
格式IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图及其调色板写入FILENAME中。
MAP必须为合法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持多于256色的调色板。
FMT的可能取值为tif或tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
3. imshow函数显示图像。
格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度图象I。
若省略N,默认用256级灰度显示24位图像,64级灰度显示其他系统。
格式IMSHOW(I,[LOW HIGH])，把I 作为灰度图显示。
LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中间为按比例分布的灰色。
MATLAB图像处理实验程序及结果
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。
clear N=100; f=zeros(64,64);f(24:39,24:39)=1;subplot(1, 2 ,1),imshow(f,'notruesize') title('原始图像') F=fft2(f,N,N)F2=fftshift(abs(F));subplot(1, 2 ,2),x=1:N;y=1:N; mesh(x,y,F2(x,y)); title('傅里叶变换')原始图像100傅里叶变换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。
clear N=100; f=zeros(64,64);f(10:25,10:25)=1;subplot(1, 2 ,1),imshow(f,'notruesize') title('原始图像') F=fft2(f,N,N)F2=fftshift(abs(F));subplot(1, 2 ,2),x=1:N;y=1:N; mesh(x,y,F2(x,y)); title('傅里叶变换')原始图像0100傅里叶变换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。
clear N=100;f=zeros(64,64); f(12:51,12:51)=1;subplot(1, 2 ,1),imshow(f,'notruesize') title('原始图像') F=fft2(f,N,N)F2=fftshift(abs(F));subplot(1, 2 ,2),x=1:N;y=1:N; mesh(x,y,F2(x,y)); title('傅里叶变换')原始图像100clear N=100; f=zeros(64,64);f(30:33,30:33)=1;subplot(1, 2 ,1),imshow(f,'notruesize') title('原始图像') F=fft2(f,N,N)F2=fftshift(abs(F));subplot(1, 2 ,2),x=1:N;y=1:N; mesh(x,y,F2(x,y)); title('傅里叶变换')原始图像1001.显示图像（cameraman.tif ）及灰度直方图。
matlab简单图像处理实验报告
实验一：图像文件类型转换实验目的：理解数字图像文件的几种基本类型掌握在MATLAB中进行图象文件类型转换的方法观察图象转换前后的效果加深对图象文件类型的理解熟悉图象格式、颜色系统间的转换实验内容：1）灰度图像与索引图像的相互转换2）RGB图像与索引图像的相互转换3）将图像转换为二值化图像实验方法：利用MATLAB工具进行实验一、灰度图像到索引图像的转换clear>> info=imfinfo('rice.png')info =Filename: 'rice.png'FileModDate: '26-Jan-2003 00:03:06'FileSize: 44607Format: 'png'FormatVersion: []Width: 256Height: 256BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'none'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: []XResolution: []YResolution: []ResolutionUnit: []XOffset: []YOffset: []OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '27 Dec 2002 19:57:12 +0000'Title: []Author: []Description: 'Rice grains'Copyright: 'Copyright The MathWorks, Inc.'CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []RGB=imread('rice.png');>> figure(3);>> imshow(RGB);>> figure(1);>> [RGB1,map1]=gray2ind(RGB,128);>> imshow(RGB1,map1);>> figure(2);>> [RGB2,map2]=gray2ind(RGB,16);>> imshow(RGB2,map2);>> imwrite(RGB1,map1,'3.bmp');>> imwrite(RGB2,map2,'4.bmp');图3 图1图2实验结果分析：从上述实验结果，我们可以看出灰度级不同，图像的亮度也不一样。
数字图像处理实验1 MATLAB图像处理编程基础 实验报告
实验报告课程名称数字图像处理实验项目MATLAB图像处理编程基础指导教师学院光电信息与通信工程__专业电子信息工程班级/学号学生姓名______ __________实验日期______ _成绩______________________实验1 MATLAB图像处理编程基础一、实验目的1.了解MATLAB产品体系和了解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、特殊图像的显示技术6.编程实现图像类型间的转换和图像算术操作。
二、实验的硬件、软件平台硬件：计算机软件：操作系统：Windows XP应用软件：MATLAB 7.0.1三、MATLAB图像处理工具箱的功能图像处理工具箱是一个函数的集合，它扩展了matlab数值计算环境的能力。
这个工具箱支持了大量图像处理操作，包括：空间图像变换 Spatial image transformations形态操作 Morphological operations邻域和块操作 Neighborhood and block operations线性滤波和滤波器设计 Linear filtering and filter design格式变换 Transforms图像分析和增强 Image analysis and enhancement图像登记 Image registration清晰化处理 Deblurring兴趣区处理 Region of interest operations四、说明使用MATLAB进行图像处理所需函数调用步骤在Command Window中，以命令行单句调用某一函数只需写xxx(函数名)xxxxxxx)这样就可以调用了.五、给出MATLAB图像处理工具箱的数据类型和4种基本图像类型工具箱里的函数都是M文件，可以通过type function_name来查看代码，也可以通过写自己的matlab函数来扩展工具箱。
matlab图像处理综合实验实验报告
《数字图像处理》实验报告学院：专业：班级：姓名：学号：实验一实验名称：图像增强实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示；2.熟悉直方图均衡化；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验仪器：计算机，Matlab软件实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。
图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域的方法进行增强。
空间域的增强主要有：灰度变换和图像的空间滤波。
图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图，是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律，均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。
实验容如下：I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像title('灰度图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图title('原始图像直方图')I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I);theta = 30;K = imrotate(I,theta);subplot(1,2,2),imshow(K)对数运算：I=imread('E:\dog.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J));subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后')指数运算:I=imread('E:\dog.jpg');f=double(I);g=(2^2*(f-1))-1f=uint8(f); g=uint8(g);subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') subplot(1,2,2);subimage(g),title('变换二')加法运算：clc;clear all;close all; i = imread('E:\dog.jpg');j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02);subplot(1,3,1),imshow(i),title('图一') subplot(1,3,2),imshow(j),title('图二') k=zeros(242,308); for p=1:100j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02); j1 = im2double(j); k = k + j1; end k=k/100;subplot(1,3,3),imshow(k),title('图三')变换一200400600100200300400500变换二200400600100200300400500实验二实验名称：图像变换实验目的：（1）进一步对matlab的了解和使用；（2）学习如何在matlab中对数字图像的处理；实验原理：图像和其他信号一样，既能在空间域处理，也能在频率域处理。
MATLAB实验报告3
MATLAB实验报告3MATLAB实验报告3一、实验目的1.掌握MATLAB程序的调试方法；2.掌握MATLAB中的矩阵操作；3.熟悉MATLAB中处理图像的基本操作。
二、实验内容1.用MATLAB调试程序；2.用MATLAB进行矩阵运算；3.用MATLAB处理图像。
三、实验原理及步骤1.MATLAB程序的调试方法在MATLAB中调试程序可以采用设置断点、逐行运行、单步调试等方法。
设置断点可以在程序中的其中一行上点击左键，会出现一个红色的圆点表示断点已设置。
逐行运行可以通过点击Editor界面上的运行按钮实现。
单步调试可以通过点击断点所在行的左侧按钮实现。
2.矩阵运算在MATLAB中，对于矩阵的运算可以使用一些基本的函数，如矩阵加法、减法、乘法等。
矩阵加法可以使用"+"操作符实现，减法可以使用"-"操作符实现，乘法可以使用"*"操作符实现。
另外，MATLAB还提供了一些更复杂的矩阵运算函数，如矩阵的转置、逆等。
3.图像处理在MATLAB中，可以使用imread函数加载图像文件，使用imshow函数显示图像，使用imwrite函数保存图像。
另外，还可以使用一些图像处理函数对图像进行处理，如灰度化、二值化、平滑滤波等。
四、实验步骤1.调试程序首先，在MATLAB的Editor界面中打开要调试的程序文件。
然后，在程序的其中一行上点击左键，即设置了一个断点。
最后，点击运行按钮，程序会在断点处停下，然后可以通过单步调试和逐行运行来逐步查看程序的执行过程和变量的取值。
2.矩阵运算首先，定义两个矩阵A和B，并赋值。
然后，使用"+"操作符对两个矩阵进行相加，得到矩阵C。
最后，使用disp函数显示矩阵C的值。
3.图像处理首先，使用imread函数加载一张图像。
然后，使用imshow函数显示加载的图像。
接着，使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
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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)
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；
⏹采用可根据图像的局部方差来调整滤波器输出的自适应滤波对图像进行平滑，及采用拉氏算子运算使
图像的模糊部分得到增强。
⏹在Matlab 中，各种滤波方法都是在空间域中通过不同的卷积模板即滤波算子实现，可用fspecial( )
函数创建预定义的滤波算子，然后用filter2( )或conv2( )函数在实现卷积运算的基础上进行滤波。
⏹而锐化技术采用的是频域上的高通滤波方法，通过增强高频成分减少图像中的模糊，特别是模糊的边
缘部分得到了增强，但同时也放大了图像的噪声。
实验三：二值图像处理
题目：数学形态学运算
基本要求：
（1）实现腐蚀与膨胀运算；
（2）实现开、闭运算
（3）实现细化运算
实验过程：
1、实现腐蚀与膨胀运算；
⏹imerode 函数，该函数能够实现二值图像的腐蚀操作；
⏹imdilate函数，该函数能够实现二值图像的膨胀操作；
2、实现开、闭运算；
⏹strel用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象。
⏹imclose函数，该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨
胀操作后进行腐蚀操作。
⏹imopen函数，该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀
操作后进行膨胀操作。
3、实现细化运算
⏹remove：去掉内点，即若像素的4邻域都为1，则像素为0；
⏹skel：With n = Inf, 提取物体的骨架，即去除物体外边缘的点，但是保持物体不发生断裂。
实验总结：
通过掌握并应用matlab图像处理工具箱函数进行简单的图像处理；
实验四：图像变换
题目：傅立叶变换
基本要求：
（1）实现快速傅立叶变换和反变换算法
实验过程：
图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换时是以图像的左上角为坐标原点。
所以使用函数fftshift进行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心；
实验总结：
图像变换是图像处理的重要工具。
通过变换，改变图像的表示域，可以对图像的后继处理带来极大的方便。
大实验之车牌检测
实验题目：汽车车牌的号码识别
实验目的：通过车牌检测实验进一步加深了解matlab图像处理中灰度图像处理、灰度图像增强：二值图像处理、图像变换的各个操作过程。
基本要求:应用MATLAB软件对拍摄获取彩色汽车车牌号图片进行相应处理（如，彩色图像变为灰度图像、
边缘检测、去噪，去除背景提取目标，边缘分割，轮廓提取等）最终从一幅图像中提取车牌中的字母和数字。
实验内容：
1：灰度图像处理
由于彩色图像包含大量颜色信息，会占用计算机较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度，
因此对图像进行识别等处理时，通常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。
实验结果为：
2：车牌边缘处理（灰度图像增强：二值图像处理）
由于目前得到还是整张车牌图片，未得到所需的车牌号码部分。
为去除不需要的图像部分，首先对图像进行边缘处理，以有利于以后的号码提取。
在边缘提取后，利用腐蚀将汽车大部分其他不需要的边缘去掉。
在填充图片将所需的车牌部分还原，最后利用形态滤波对车牌号码进行平滑与锐化处理。
2：车牌定位
在通过预处理后的图片中将车牌的位置进行定位。
3：字符分割和识别
2：字符分割和识别
对分割出的车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像，对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。
实验总结：
通过该实验，用实际事例来实践之前各个实验，通过车牌检测实验进一步加深了解matlab图像处理中灰度图像处理、灰度图像增强：二值图像处理、图像变换的各个操作过程。