数字图像处理实验报告完整版
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。
三、源代码I=imread('cameraman.tif')imshow(I);subplot(221),title('图像1');imwrite('cameraman.tif')M=imread('pout.tif')imview(M)subplot(222),imshow(M);title('图像2');imread('pout.bmp')N=imread('eight.tif')imview(N)subplot(223),imshow(N);title('图像3');V=imread('circuit.tif')imview(V)subplot(224),imshow(V);title('图像4');N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg')imshow(N);I=rgb2gary(GRB)[X.map]=gary2ind(N,2)RGB=ind2 rgb(X,map)[X.map]=gary2ind(I,2)I=ind2 gary(X,map)I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg');subplot(231),imshow(I);title('原图');M=rgb2gray(I);subplot(232),imshow(M);[X,map]=gray2ind(M,100);subplot(233),imshow(X);RGB=ind2rgb(X,map);subplot(234),imshow(X);[X,map]=rbg2ind(I);subplot(235),imshow(X);四、实验效果实验二 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。
数字图像处理实验报告 (图像编码)

实验三图像编码一、实验内容:用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件,对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码2.了解图像压缩国际标准三、实验原理与主要框架:3.1实验所用编程环境:Visual C++6.0(简称VC)3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)图3.1 位图的文件结构具体组成图:单色DIB 有2个表项16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板每个表项长度为4字节(32位) 像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImagebiXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsedbiClrImportantbfType=”BM ” bfSizebfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER位图文件头 (只用于BMP 文件)BITMAPINFOHEADER位图信息头Palette 调色板DIB Pixels DIB 图像数据3.3 数字图像基本概念数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示,通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示:(0,0)(0,1)...(0,1)(1,0)(1,1)...(1,1).........(1,0)(1,1)...(1,1)f f f M f f f M f N f N f N M -⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦每一个采样单元叫做一个像素(pixel ),上式(2.1)中,M 、N 分别为数字图像在横(行)、纵(列)方向上的像素总数。
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(图像灰度变换处理)

数字图像处理实验报告班级:姓名:学号:数字图像处理实验报告一.实验名称:图像灰度变换二.实验目的:1 学会使用Matlab;2 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.实验原理:Matlab中经常使用的一些图像处理函数:读取图像:img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。
显示图像:imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数,如省略则默认为256。
保存图片:imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式,其他与imread相同。
亮度变换:imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间,low_in 以下及high_in以上归零。
绘制直方图:imhist(img);直方图均衡化:histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。
像平滑与锐化(空间滤波):w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大,可以实现photoshop里的任意滤镜。
图像复原:deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。
四.实验步骤:1.获取实验用图像:Fig3.10(b).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 < 0.35s = 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Fig3.10(b).jpg进行处理,打印处理后的新图像。
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1一. 实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等.具体要求如下:1.编程实现图像平移,要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比例缩放,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图像进行旋转变换,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的旋转效果.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法,并能通过程序设计实现图像文件的读、写操作,及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架:3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库,使用它能有效的创建高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外,还提供了大量的可重用类和组件,包括著名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL),因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.VC丰富的功能和大量的扩展库,类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化,并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发,正由于VC具有明显的优势,因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中,VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的体现和灵活的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:具体组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=”BM” bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels DIB图像数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保留字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别,每个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色,它有若干个表项,每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构,定义一种颜色.具体包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值,记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创建显示用位图, 用函数创建兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图,内存占用少,速度快,而且还可以对图形进行淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法,可以用来在一个支持比图像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下:1. 打开视频函数,一般放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 关闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据,可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数,但是这些函数都还没有被封装到MFC中,这些函数主要有:1. SetDIBitsToDevice函数:该函数可以直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放处理.2. StretchDIBits函数:该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数:还函数利用申请到的内存,由GDI位图来构造DIB.通过该函数,可以对DIB的格式进行控制,可以指定每个像素颜色的位数,而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数:利用该函数可以从DIB出发来创建GDI 位图.5. CreateDIBSection函数:该函数能创建一种特殊的DIB,称为DIB项,然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数:该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图,并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数:Windows提供了窗口视频(VFW)组件,Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits 的函数.它的最主要的优点是可以使用抖动颜色,并且提高显示DIB的速度,缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换,通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像处理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的:本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序,来巩固和掌握图像处理技术的基本技能,提高实际动手能力,并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
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实验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:I=imread('coins.png');%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2 均值滤波一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱及均值滤波函数的使用;2.理解和掌握3*3均值滤波的方法和应用;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,然后调用图像增强(均值滤波)函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。
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数字图像处理实验报告班级:学号:姓名:实验一DTF变换与余弦变换一、实验内容:用Matlab对某幅图像进行图像的离散付里叶变换、离散余弦变换二、实验目的:1. 掌握傅立叶变换2. 理解频域变换的通用公式3. 掌握离散余弦变换三、实验原理:f=imread(C:\);F=fft2(f);F=fft2(f,P,Q);S=abs(F);Fc=fftshift(F);S2=log(1+abs(Fc));F=ifftshift(Fc);F=ifft2(F);F=real(ifft2(F));dct2f()/idct2()imshow四、源程序:%傅里叶变换clear all;clc;x=imread('C:\Users\K\Desktop\matlab experiment\windows.jpg');y=imread('C:\Users\K\Desktop\matlab experiment\windows1.jpg');subplot(3,2,1);imshow(x);title('x 原图');subplot(3,2,2);imshow(y);title('y 原图');% 傅里叶变换qf=fft2(double(x));lf=fft2(double(y));%取幅度和相位qf1=abs(qf);qf2=angle(qf);lf1=abs(lf);lf2=angle(lf);%进行重建qfr=qf1.*cos(qf2)+qf1.*sin(qf2).*i;lfr=lf1.*cos(lf2)+lf1.*sin(lf2).*i;xr=uint8(abs(ifft2(qfr)));yr=uint8(abs(ifft2(lfr)));subplot(3,2,3);imshow(xr,[]);title('x幅谱与相谱重建'); subplot(3,2,4);imshow(yr,[]);title('y幅谱与相谱重建'); qfrm=qf1.*cos(lf2)+qf1.*sin(lf2).*i;lfrm=lf1.*cos(qf2)+lf1.*sin(qf2).*i;xr1=uint8(abs(ifft2(qfrm)));yr1=uint8(abs(ifft2(lfrm)));subplot(3,2,5);imshow(xr1,[]);title('x幅谱与y相谱重建'); subplot(3,2,6);imshow(yr1,[]);title('y幅谱与x相谱重建');%余弦变换x1=rgb2gray(x);y1=rgb2gray(y);figure(2);subplot(3,2,1);imshow(x1);title('x 原图');subplot(3,2,2);imshow(y1);title('y 原图');dctxchange=dct2(x1);dctychange=dct2(y1);subplot(3,2,3);imshow(log(abs(dctxchange)),[]);title('x图余弦变换幅频');subplot(3,2,4);imshow(log(abs(dctychange)),[]);title('y图余弦变换幅频');subplot(3,2,5);imshow(log(angle(dctxchange)),[]);title('x图余弦变换相频');subplot(3,2,6);imshow(log(angle(dctychange)),[]);title('y图余弦变换相频');%重建dctxchange1=abs(dctxchange);dctxchange2=angle(dctxchange);dctychange1=abs(dctychange);dctychange2=angle(dctychange);figure(2)dctxchanger=dctxchange1.*cos(dctxchange2)+dctxchange1.*sin(dctxch ange2).*i;dctychanger=dctychange1.*cos(dctychange2)+dctychange1.*sin(dctych ange2).*i;dctxchanger=uint8(abs(idct2(dctxchanger)));dctychanger=uint8(abs(idct2(dctychanger)));subplot(221);imshow(dctxchanger,[]);title('x幅谱与相谱重建');subplot(222);imshow(dctychanger,[]);title('y幅谱与相谱重建');dctxchanger=dctxchange1.*cos(dctychange2)+dctxchange1.*sin(dctych ange2).*i;dctychanger=dctychange1.*cos(dctxchange2)+dctychange1.*sin(dctxchange2).*i;dctxchanger1=uint8(abs(idct2(dctxchanger)));dctychanger1=uint8(abs(idct2(dctychanger)));subplot(223);imshow(dctxchanger1,[]);title('x幅谱与y相谱重建');subplot(224);imshow(dctychanger1,[]);title('y幅谱与x相谱重建');五、实验结果:实验二图像点操作一、实验内容:用Matlab对某幅图像进行反变换、对数变换、指数变换、分段线性变换二、实验目的:理解并掌握图像点运算处理三、实验原理:为了突出感兴趣的目标或灰度区间 相对抑制那些不感兴趣的目标或灰度区间常采用分段线性变换法。
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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。
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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)原始图像:四、思考题(1) 简述MatLab软件的特点。
答:①高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;②具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;③友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;④功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。
(2) MatLab软件可以支持哪些图像文件格式?JPEG、JPEG、PCX、TIFF、PNG、GIF、HDF、XWD等等。
(3) 说明函数imread 的用途格式以及各种格式所得到图像的性质。
imread函数用于读入各种图像文件,其一般的用法为[X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中,X,MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据,fmt为图像的格式,filename为读取的图像文件(可以加上文件的路径)。
(4) 为什么用I = imread(‘lena.bmp’) 命令得到的图像I 不可以进行算术运算?Matlab系统默认的算术运算时针对双精度类型(double)的数据,而上述命令产生的矩阵的数据类型是无符号8位,直接进行运算会溢出。
实验二图像的代数运算一.图像的加法运算在MATLAB中,如果要进行两幅图像的加法,或者给一幅图像加上一个常数,可以调用imadd函数来实现。
imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加,返回相应的像素值之和作为输出图像。
imadd函数的调用格式如下:Z = imadd(X,Y)其中,X和Y表示需要相加的两幅图像,返回值Z表示得到的加法操作结果。
实验结果如下图:源代码:I = imread(‘Sunset.jpg’);J = imread(‘Bluehills.jpg’);K = imadd(I,J);imshow(K);(两幅图尺寸大小一致)原始图像:给图像的每一个像素加上一个常数可以使图像的亮度增加。
效果如下:源代码>>RGB = imread(‘cameraman.tif’);>>RGB2 = imadd(RGB,50);>>subplot(1,2,1);imshow(RGB);>>subplot(1,2,2);imshow(RGB2);二、图像的减法运算在MATLAB中,使用imsubtract函数可以将一幅图像从另一幅图像中减去,或者从一幅图像中减去一个常数。
imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去,再将这个结果作为输出图像相应的像素值。
imsubtract函数的调用格式如下:Z = imsubtract(X,Y);其中,Z是X-Y操作的结果。
实验结果如下图:源代码>>rice = imread('cameraman.tif')>>background = imopen(rice, strel('disk',15))>>rice2 = imsubtract(rice, background)>>subplot(1,2,1);imshow(rice);>>subplot(1,2,2);imshow(rice2);三、图像的乘法运算在MATLAB中,使用immultiply函数实现两幅图像的乘法。
immultiply函数将两幅图像相应的像素值进行元素对元素的乘法操作(MATLAB点乘),并将乘法的运算结果作为输出图形相应的像素值。
immulitply函数的调用格式如下:Z = immulitply(X,Y) 其中,Z=X*Y。
实验结果如下图:源代码I>> = imread('zhaowei.bmp')>>J = immultiply(I,1.2)>>subplot(1,2,1);imshow(I)>>subplot(1,2,2);imshow(J)四、图像的除法运算在MATLAB中使用imdivide函数进行两幅图像的除法。
imdivide函数对两幅输入图像的所有相应像素执行元素对元素的除法操作(点除),并将得到的结果作为输出图像的相应像素值。
imdivide函数的调用格式如下:Z = imdivide(X,Y) 其中,Z=X/Y。
实验结果如下图:源代码>>Rice = imread('cameraman.tif');>>I = double(Rice);>>J= I * 0.43 + 90>>Rice2 = uint8(J)>>Ip = imdivide(Rice, Rice2)>>Imshow(Ip, [])原图像五、思考题由图像算术运算的运算结果,思考图像减法运算在什么场合上发挥优势?答:使用背景减法进行运动目标检测可以提取出完整的目标图像.可将所得标用于进一步的图像处理工作中。
除去人身体在环境中运动产生的动态区域外.背景减法对其它的动态场景的变化、干扰等特别敏感背景图像获取的理想情况是在场景没有运动因素,最简单背景获取方法是当场景中任何目标时采集一幅图像作为背景图像,但这种固定背景图像的方法.只适合应于外界条件较好的场。
实验三 图像增强—空域滤波一、实验内容与步骤a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。
b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器111191111---⎡⎤⎢⎥--⎢⎥⎢⎥---⎣⎦ d )分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果;e )选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。
f )利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper) g )重复c)~ e )的步骤h)输出全部结果并进行讨论。
二、实验结果与源代码源代码>>I=imread('cameraman.tif');J = imnoise(I,'gauss',0.02);J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);ave1=fspecial('average',3);ave2=fspecial('average',5);K = filter2(ave1,J)/255;L = filter2(ave2,J)/255;M = medfilt2(J,[3 3]);N = medfilt2(J,[4 4]);imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、思考题/问答题(1)简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。
高斯噪声是指噪声的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。
如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
高斯白噪声的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性。
高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
而椒盐噪声是指椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
椒盐噪声往往由图像切割引起。
(2)结合实验内容,定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果?通过实验可以看出,中值滤波对椒盐噪声的消噪处理效果比较好,但是对高斯噪声的消噪处理效果不是很理想(3) 结合实验内容,定性评价滤波窗口对去噪效果的影响?对比实验结果可以发现:发现对于椒盐噪声,中值滤波效果更好。