数字图像基本处理实验
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_＿____＿＿_＿___＿_姓名 __＿___＿_____＿__学号___＿＿_____＿____电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一．实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念；3.掌握进行边缘提取得基本方法；4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roｂerｔs，Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明。
3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图２三．实验具体实现1.分别用Robｅrts,Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；I=ｉｍreａｄ(’ｍｒi、ｔｉｆ');imshｏw（Ｉ)BW1=edgｅ（I，’ｒoｂerｔs’）;ｆigure ，ｉｍshow（BＷ1）,titlｅ(’用Robeｒｔs算子’)ＢW2=edgｅ(Ｉ，’sｏbel’);ｆigure,imshoｗ（BW2），ｔitle（’用Sｏbｅl算子 ')BW３＝ｅdge(I，’log’);figure，iｍshｏw（BW３)，titlｅ(’用拉普拉斯高斯算子’）比较提取边缘得效果可以瞧出,sｏbｅr算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Ｌaplaｃｉan—Gaussiaｎ算子就是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Ｌａplaciaｎ-Gauｓsｉan算子比sobeｒ算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明.i=ｉmread（＇m８3、ｔif’）;subplｏｔ（１，2,1）；ｉmｈｉst（i）;ｔitle（'原始图像直方图'）;thread＝1３０/２5５；subplot（1，２，2);ｉ3=ｉｍ2bｗ(i，thrｅaｄ）；imsｈow（i3)；titlｅ('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=iｍread（'tｒｅes、tif’）;subploｔ（１,2,1）；imｈist（i)；ｔitle（＇原始图像直方图’)；threａd=10０/２5５；sｕｂploｔ（１，2,2）;i3=iｍ2bｗ(i,thread）;imｓhow（i３）;titlｅ('分割结果’)1、分别用Robｅrts，Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
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得基本信息；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得压缩，颜色等等其她得详细信息；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得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()函数将最初读入得tiｆ图象另存为一幅bmp图像，设为flilｙ、bmｐ。
7。
用imrｅad（)读入图像Sunｓet、jpg与Ｗinｔeｒ、jpg；8.用ｉmｆｉnfo()获取图像Sｕnｓeｔ、ｊpg与Winter、ｊpg得大小；9.用ｆｉｇurｅ，imｓhow()分别将Ｓunｓet、ｊｐg与Winter、jpg显示出来,观察两幅图像得质量.其中9得实验结果如下图：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显示出来观察图像得特征。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告（一）实验目的1.理解数字图像处理的基本概念与原理。
2.掌握数字图像处理的基本方法。
3.掌握常用数字滤波器的性质和使用方法。
4.熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
实验器材计算机、MATLAB软件实验内容1.图像的读写与显示首先，我们需要在MATLAB中读入一幅图像，并进行显示。
% 导入图像文件I = imread('myimage.jpg');% 显示图像imshow(I);2.图像的分辨率与色彩空间转换数字图像处理中的一个重要概念是图像的分辨率，通常用像素数量表示。
图像的分辨率越高，代表着图像包含更多的像素，从而更具细节和清晰度。
在数字图像处理中，常常需要将一幅图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间。
RGB色彩空间是最常见的图像色彩空间之一，并且常常作为其他色彩空间的基础。
% 转换图像色彩空间J = rgb2gray(I);% 显示转换后的图像imshow(J);3.图像的增强与滤波图像的增强通常指的是对图像的对比度、亮度和清晰度等方面进行调整，以改善图像的质量和可读性。
数字图像处理中的滤波是一种常用的图像增强方法。
滤波器是一个能够对图像进行局部操作的矩阵，它能够提取或抑制特定的图像特征。
% 对图像进行平滑滤波K = imgaussfilt(J, 1);% 显示滤波后的图像imshow(K);4.数字图像处理在实际应用中的例子数字图像处理在很多实际应用中被广泛应用。
这些应用包括医疗成像、计算机视觉、人脸识别、安防监控等。
下面是数字图像处理在人脸识别应用中的一个简单例子。
% 导入图像文件I = imread('face.jpg');% 进行人脸检测faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;bbox = step(faceDetector, I);% 在图像上标记人脸位置IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(IFaces);实验结论通过本次实验，我已经能够理解数字图像处理的基本概念与原理，掌握数字图像处理的基本方法，熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
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：图原图及其灰度图像，二值图像2.对实验任务2的实现代码如下：a=imread('d:\');A=imresize(a,[800 800]);b=imread('d:\');B=imresize(b,[800 800]);Z1=imadd(A,B);Z2=imsubtract(A,B);Z3=immultiply(A,B);Z4=imdivide(A,B);subplot(3,2,1);imshow(A);title('原图像 A'); subplot(3,2,2);imshow(B);title('原图像 B'); subplot(3,2,3);imshow(Z1);title('加法图像'); subplot(3,2,4);imshow(Z2);title('减法图像'); subplot(3,2,5);imshow(Z3);title('乘法图像'); subplot(3,2,6);imshow(Z2);title('除法图像');结果如图所示：3.对实验任务3的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心I=log(abs(k)); %对数变换m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心RR=real(m); %取傅里叶变换的实部II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶变换频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶变换频谱');结果如图所示：4.对实验任务4的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j);I=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=imrotate(s,-90);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱');结果如图所示：：结果分析对MATLAB软件的操作开始时不太熟悉，许多语法和函数都不会使用，写出程序后，调试运行，最开始无法显示图像，检查原因，是有些标点符号没有在英文状态下输入和一些其他的细节，学会了imread()，imshow()，rgb2gray（）等函数。
数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告.doc
实验一图像的基本操作和基本统计指标计算一、实验目的熟悉MATLAB图像处理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基础上，本课程主要依靠图像处理工具箱验证和设计图像处理算法。
对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理工具箱也是学号本课程的必经之路。
了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。
了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。
二、实验主要仪器设备（1）台式计算机或笔记本电脑（2）MATLAB（安装了图像处理工具箱，即Image Processing Toolbox(IPT）)（3）典型的灰度、彩色图像文件三、实验原理（1）将一幅图像视为一个二维矩阵。
（2）利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。
①调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。
例如“I=imread(‘tire.tif’);”。
其基本格式为：“A=imread(‘filename.fmt’)”，其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt 为图像文件格式的扩展名。
②调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。
例如“imwrite(A,’test_image.jpg’);”。
其基本格式为“imwrite(a,filename.fmt)”。
③调用imshow函数显示图像。
例如“imshow(‘tire.tif’);”。
其基本格式为：I为图像矩阵，N为显示的灰度级数，默认时为256。
（3）计算图像有关的统计参数。
四、实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像文件。
（2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。
五、实验步骤（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像Italy.jpg。
（2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息：主要包括Filename(文件名)、FileModDate(文件修改时间)、Filesize(文件尺寸)、Format(文件格式)、FormatVersion （格式版本）、Width（图像宽度）、Height（图像高度）、BitDepth（每个像素的位深度）、ColorType （彩色类型）、CodingMethod（编码方法）等。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用数字图像处理算法和技巧；（3）培养实际操作能力和动手能力，提高解决实际问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）了解实验原理和流程；二、实验环境与工具1. 实验环境（1）计算机操作系统：Windows 10/Linux/macOS；（2）编程语言：MATLAB/Python/C++等；（3）图像处理软件：Photoshop/OpenCV等。
2. 实验工具（1）编程环境：MATLAB/Python/C++开发工具；（2）图像处理软件：Photoshop/OpenCV；（3）实验教材和参考资料。
三、实验内容与步骤1. 实验一：图像读取与显示（1）打开图像处理软件，导入一幅图像；（2）了解图像的基本信息，如像素大小、分辨率等；（3）将图像显示在界面上，进行观察和分析。
2. 实验二：图像基本运算（1）对图像进行灰度化处理；（2）进行图像的直方图均衡化；（3）实现图像的滤波处理，如高斯滤波、中值滤波等。
3. 实验三：边缘检测（1）实现Sobel边缘检测算法；（2）实现Canny边缘检测算法；（3）分析不同边缘检测算法的效果和特点。
4. 实验四：图像分割（1）利用阈值分割法对图像进行分割；（2）利用区域生长法对图像进行分割；（3）分析不同图像分割算法的效果和特点。
5. 实验五：特征提取与匹配（1）提取图像的关键点，如角点、边缘点等；（2）利用特征匹配算法，如SIFT、SURF等，进行图像配准；（3）分析不同特征提取与匹配算法的效果和特点。
四、实验注意事项1. 严格遵循实验要求和步骤，确保实验的正确性；2. 注意实验环境和工具的使用，防止计算机和设备的损坏；3. 尊重知识产权，不得抄袭和剽窃他人成果；4. 实验过程中遇到问题，应及时请教老师和同学。
五、实验报告要求1. 报告内容：实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤、实验结果及分析；2. 报告格式：文字描述清晰，条理分明，公式和图像正确无误；3. 报告篇幅：不少于2000字；4. 提交时间：实验结束后一周内。
《数字图像处理》实验教案
《数字图像处理》实验教案一、实验目的1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
数字图像基本处理实验
数字图像基本处理实验成绩实验论⽂题⽬：图像的基本运算学⽣姓名：戚云锦学⽣学号：1114020125 系别：电⽓信息⼯程学院专业：电⼦信息⼯程年级：11级任课教师：沈晓波电⽓信息⼯程学院2013年12⽉实验题⽬：图像的基本运算学⽣：戚芸锦任课教师：沈晓波电⽓信息⼯程学院电⼦信息⼯程1、实验题⽬图像的基本运算2、实验对象⾃⼰的图像和moon3、实验任务（1）实现对图像的点运算（加减乘除）具体参数⾃⾏规定。
（2）实现对图像的逻辑运算（与或⾮）。
（3）实现对单幅图像的空间运算（放⼤、缩⼩、旋转、平移、X镜像、Y镜像），具体参数⾃⾏规定。
以上3个任务要求⽤⼀个M⽂件实现，输出到同⼀个图⽚中，按顺序编号，并在每个⼦图⽚下⽅命名，命名规则样例“（2）放⼤后图像”（4）简单应⽤：将⾃⼰的头像上添加：“姓名第⼀次作品”，字体规格不限，输出新的图像。
4、实验原理4.1理论基础（1）点运算点运算实际上就是对图像的每个像素点的灰度值按⼀定的映射关系运算，得到新图像的过程。
运⽤点运算可以改变图像数据所占的灰度值范围。
对于⼀幅输⼊图像，经过点运算会产⽣⼀幅输出图像，输出图像中每个像素点的灰度值仅有相应输⼊点的灰度值确定。
点运算从数学上可以分为线性点运算和⾮线性点运算两类。
线性点运算是指输⼊图像的灰度级与⽬标图像的灰度级呈线性关系。
线性点运算的灰度变换函数形式可以采⽤线性⽅程描述，即s=ar+b 其中r为相应输出点的灰度值，s为相应输出点的灰度值。
常见的⾮线性点运算为对数变换和幂次变换。
对数变换的⼀般表达式为：s=c log(1+r),c为常数，并假定r>=0.(2)代数运算与逻辑运算代数运算是指对两幅图或两幅图已上输⼊图像进⾏点对点的加、减、乘、除运算⽽得到的⽬标图像的运算。
加法运算的作⽤是去除“叠加性”随机噪⾳和⽣成图像。
减法运算的作⽤是差影法和混合图像的分离。
乘法和除法运算可以⽤来改变图像的灰度级，实现灰度级变换。
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题目：图像的基本运算学生姓名：戚云锦学生学号：1114020125系别：电气信息工程学院专业：电子信息工程年级：11级任课教师：沈晓波电气信息工程学院2013年12月实验题目：图像的基本运算学生：戚芸锦任课教师：沈晓波电气信息工程学院电子信息工程1、实验题目图像的基本运算2、实验对象自己的图像和moon3、实验任务（1）实现对图像的点运算（加减乘除）具体参数自行规定。
（2）实现对图像的逻辑运算（与或非）。
（3）实现对单幅图像的空间运算（放大、缩小、旋转、平移、X镜像、Y镜像），具体参数自行规定。
以上3个任务要求用一个M文件实现，输出到同一个图片中，按顺序编号，并在每个子图片下方命名，命名规则样例“（2）放大后图像”（4）简单应用：将自己的头像上添加：“姓名第一次作品”，字体规格不限，输出新的图像。
4、实验原理4.1理论基础（1）点运算点运算实际上就是对图像的每个像素点的灰度值按一定的映射关系运算，得到新图像的过程。
运用点运算可以改变图像数据所占的灰度值范围。
对于一幅输入图像，经过点运算会产生一幅输出图像，输出图像中每个像素点的灰度值仅有相应输入点的灰度值确定。
点运算从数学上可以分为线性点运算和非线性点运算两类。
线性点运算是指输入图像的灰度级与目标图像的灰度级呈线性关系。
线性点运算的灰度变换函数形式可以采用线性方程描述，即s=ar+b 其中r为相应输出点的灰度值，s为相应输出点的灰度值。
常见的非线性点运算为对数变换和幂次变换。
对数变换的一般表达式为：s=c log(1+r),c为常数，并假定r>=0.(2)代数运算与逻辑运算代数运算是指对两幅图或两幅图已上输入图像进行点对点的加、减、乘、除运算而得到的目标图像的运算。
加法运算的作用是去除“叠加性”随机噪音和生成图像。
减法运算的作用是差影法和混合图像的分离。
乘法和除法运算可以用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换。
除法运算还经常用于消除图像数字化设备随空间所产生的影响。
常见的逻辑运算有与或非等，其主要针对二值图像，在进行图像理解与分析领域比较有用。
运用这种方法可以为图像提供模板，与其他运算犯法结合起来可以获得某种特殊的效果。
(3)几何运算从变换性质来分，几何变换可以分为图像的位置变换（平移、镜像、旋转），形状变换（放大、缩小）及图像的复合变换等。
图像的镜像是指原图像相对于木一照面旋转180度的图像。
镜像变换又常称为对称变换，它可以分为水平对称、垂直对称等多种变换。
对称变换后，图像宽度和高不变。
图像的旋转变换是指以图像的中心为原点，将图像上所有像素都旋转同一个角度的变换。
图像的位置发生了变化。
和平移一样，在图像的旋转变换中既可以把转出显示区域的图像截去，也可以扩大显示区域的图像范围以显示图像的全部。
数字图像的比例缩放是指将给定的图像在X方向和Y方向按相同比例a缩放，从而获得一副新的图像，又成为全比例缩放。
如果X方向和Y方向缩放的比例不同，则图像的比例缩放会改变原始图像像素间的相对位置，产生几何畸变。
若比例所产生的图像中没有相对应的像素点时，就需要进行灰度值的插值运算，一般有以下两种插值处理方法。
①直接复值为和它最相近的像素灰度值，这种方法称为最近邻插值法，该方法简单、计算量小，但很可能会产生马赛克现象。
②通过其他数学插值法来计算相应的像素点的灰度值，这类方法处理效果好，但运算量会有所增加。
4.2实际方案（1）查资料上网或翻看所学的书本查相关资料，了解怎样编写程序，应该用到哪些函数。
（2）编写程序在MATLAB软件下编写相关程序，运行观察所输出图像的变化。
5 、实验过程5.1 存图像将所需要的图像保存在新建文件夹（我的图像）中，图像的格式为JPG。
5.2 编写M文件打开MATLAB,把路径改成电子信息工程11（1-25）戚芸锦文件夹下我的图像。
新建M文件，在M文件下编写程序5.3 两幅灰度图像相加在M文件中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');I1=rgb2gray(I);H=imread('zi.jpg');H=rgb2gray(H);U=imadd(I1,H);subplot(4,4,2);imshow(U);xlabel('(2)图像合成');5.4 图像的点运算MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');I1=rgb2gray(I);J=double(I1);I=J*0.45+55;azl2=uint8(I);subplot(4,4,3);imshow(I1);xlabel('(3)点运算');5.5 对图像加常数MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg'); subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');Y=imadd(I1,54);subplot(4,4,4);imshow(Y);xlabel('(4)添加常数');5.6对图像减常数MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg'); subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');Y1= imsubtract(I1,50); subplot(4,4,5);imshow(Y1)xlabel('(5)减去常数');5.7对图像乘常数MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg'); subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');Y2= immultiply(I1,0.6); subplot(4,4,6);imshow(Y2);xlabel('(6)乘常数');Y3= imdivide(I1,2);5.8 对图像除常数MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg'); subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像'); subplot(4,4,7);imshow(Y3);xlabel('(7)除以一个常数');5.9 把图像放大MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg'); subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');Y4=imresize(I1,2);subplot(4,4,8);imshow(Y4);xlabel('(8)放大')5.10 把图像缩小MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');Y5=imresize(I1,0.5); subplot(4,4,9);imshow(Y5);xlabel('(9)缩小');5.11 把图像旋转120度MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');Y7=imrotate(I1,120,'nearest'); subplot(4,4,10);imshow(Y7);xlabel('(10)旋转120度'); 5.12 把图像平移MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');R=translate(strel(1),[0 40]);R1=imdilate(azl2,R);subplot(4,4,11);imshow(R1);xlabel('(11)平移');5.13把图像Y镜像MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');K1=double(I1);H=size(K1);K2(1:H(1),1:H(2))=K1(H(1):-1:1,1:H(2)); subplot(4,4,12);imshow(uint8(K2));xlabel('(12)Y镜像');5.14把图像X镜像MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');K3(1:H(1),1:H(2))=K1(1:H(1),H(2):-1:1); subplot(4,4,13);imshow(uint8(K3));xlabel('(13)X镜像');5.15 把原图像与MOON图像相与MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');K1=double(I1);moon=imread('moon.jpg');MOON=rgb2gray(moon);Q=and(MOON,I1);subplot(4,4,14);imshow(Q);xlabel('(14)与运算');5.16 把原图像与MOON图像相或MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');O=or(MOON,I1);subplot(4,4,15);imshow(O);xlabel('(15)或运算');5.17输出原图像的非MATLAB中编写程序如下clear allI=imread('我.jpg');subplot(4,4,1);imshow(I);xlabel('(1)原始图像');NO=not(I1);subplot(4,4,16);imshow(NO);xlabel('(16)非运算');6、实验结果输出的图像如下所示：图一：输出结果淮南师范学院电气信息工程学院电子信息工程专业图像的基本运算实验论文第 页 10 10 7 、实验分析及结论7.1 实验分析(1)在编写两图像相加时，应注意两图的格式、像素大小是否相同，相同才能进行相加。