计算机图像处理实验
图像处理实验报告

图像处理实验报告图像处理实验报告一、引言图像处理是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向,它涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
本实验旨在通过使用图像处理技术,对一幅给定的数字图像进行处理和分析,以探索图像处理的原理和应用。
二、实验目的本实验有以下几个目的:1. 理解图像处理的基本概念和原理;2. 掌握图像处理的常用技术和方法;3. 熟悉图像处理软件的使用。
三、实验步骤1. 图像获取在本实验中,我们选择了一张风景图作为实验对象。
该图像是通过数码相机拍摄得到的,保存在计算机中的文件格式为JPEG。
我们使用图像处理软件将该图像导入到程序中,以便进行后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行图像处理之前,我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、平滑图像的边缘等。
我们使用了均值滤波和中值滤波两种常用的图像平滑方法。
通过对比两种方法的效果,我们可以选择合适的方法来进行图像预处理。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的操作,使得图像在视觉上更加鲜明、清晰、易于观察。
在本实验中,我们使用了直方图均衡化和灰度拉伸两种图像增强方法。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行变换,使得图像的直方图更加均匀,从而增强图像的对比度。
灰度拉伸则是通过对图像的像素值进行线性变换,将图像的灰度范围拉伸到更广的范围内,从而增强图像的细节。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域,每个区域具有一定的意义和特征。
在本实验中,我们使用了阈值分割和边缘检测两种图像分割方法。
阈值分割是指通过设置一个合适的阈值,将图像中的像素分为两个类别。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息,将图像分割为不同的区域。
5. 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有一定意义和特征的信息。
在本实验中,我们选择了纹理特征和颜色特征两种常用的图像特征提取方法。
纹理特征提取通过对图像的纹理进行分析,提取出图像的纹理特征。
图像分割处理实验报告

图像分割处理实验报告1. 引言图像分割是计算机视觉中的重要任务之一,其目标是将图像划分成具有相似特征的子区域。
图像分割在很多应用领域中都有着广泛的应用,比如医学影像分析、目标检测和图像编辑等。
本实验旨在探索不同的图像分割算法,并比较它们在不同场景下的效果和性能。
2. 实验方法2.1 实验数据本实验选取了一组包含不同场景的图像作为实验数据集,包括自然景观、人物肖像和城市街景等。
每张图像的分辨率为500x500像素。
2.2 实验算法本实验使用了两种经典的图像分割算法进行比较,分别是基于阈值的分割和基于边缘的分割。
2.2.1 基于阈值的分割基于阈值的分割算法是一种简单而直观的方法,其原理是根据像素值的亮度信息将图像分割成不同的区域。
在本实验中,我们将图像的灰度值与一个事先设定的阈值进行比较,如果大于阈值则设为白色,否则设为黑色,从而得到分割后的图像。
2.2.2 基于边缘的分割基于边缘的分割算法利用图像中的边缘信息进行分割,其原理是检测图像中的边缘并将其作为分割的依据。
在本实验中,我们使用了Canny边缘检测算法来提取图像中的边缘信息,然后根据边缘的位置进行分割。
2.3 实验流程本实验的流程如下:1. 加载图像数据集;2. 对每张图像分别应用基于阈值的分割算法和基于边缘的分割算法;3. 计算分割结果和原始图像之间的相似度,使用结构相似性指标(SSIM)进行评估;4. 分析并比较两种算法在不同场景下的分割效果和性能。
3. 实验结果3.1 分割效果实验结果表明,基于阈值的分割算法在处理简单场景的图像时效果较好,可以比较准确地将图像分割为目标区域和背景。
然而,当图像的复杂度增加时,基于阈值的分割算法的效果明显下降,往往会产生较多的误分割。
相比之下,基于边缘的分割算法在处理复杂场景的图像时表现良好。
通过提取图像的边缘信息,该算法能够较准确地分割出图像中的目标区域,相比于基于阈值的分割算法,其产生的误分割较少。
3.2 性能评估通过计算分割结果和原始图像之间的SSIM指标,我们可以得到两种算法在不同场景下的性能评估。
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。
东北大学matlab计算机图像处理实验报告

计算机图像处理实验报告学院:信息学院班级:姓名:学号:实验内容:数字图像处理1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序,并进行相互之间的转换;(1)、显示一副真彩RGB图像代码:I=imread('mikasa.jpg');>>imshow(I);效果:(2)、RGB转灰度图像代码:graycat=rgb2gray(I);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(graycat);效果:(3)、RGB转索引图像代码:[indcat,map]=rgb2ind(I,0.7);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcat,map);效果:(4)、索引图像转RGB代码:I1=ind2rgb(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(I1);效果:(5)、索引转灰度图像代码:i2gcat=ind2gray(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2gcat);效果:(6)、灰度转索引图像代码:[g2icat,map]=gray2ind(graycat,64);>>subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subimage(g2icat,map);效果:(7)、RGB转二值图像代码:r2bwcat=im2bw(I,0.5);>>subplot(1,2,1);>>subimage(I);>>subplot(1,2,2);>>subimage(r2bwcat);效果:(8)灰度转二值图像代码:g2bwcat=im2bw(graycat,0.5); subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2bwcat);效果:(9)、索引转二值图像代码:>> i2bwcat=im2bw(indcat,map,0.7);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2bwcat);效果:2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换,观察其频谱图。
数字图像处理图像变换实验报告.

实验报告实验名称:图像处理姓名:刘强班级:电信1102学号:1404110128实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件PC机数字图像处理实验教学软件大量样图二、实验目的1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的简单操作;2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体步骤;3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用和意义;4、观察图像点运算和几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。
三、实验原理1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。
图像点运算是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。
点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。
如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:B(x,y)=f[A(x,y)]其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。
一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。
另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。
点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。
点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。
图像几何变换是图像的一种基本变换,通常包括图像镜像变换、图像转置、图像平移、图像缩放和图像旋转等,其理论基础主要是一些矩阵运算,详细原理可以参考有关书籍。
实验系统提供了图像灰度直方图、点运算和几何变换相关内容的文字说明,用户在操作过程中可以参考。
下面以图像点运算中的阈值变换为例给出编程实现的程序流程图,如下:2、图像正交变换的基本原理及编程实现步骤数字图像的处理方法主要有空域法和频域法,点运算和几何变换属于空域法。
计算机图形学实验报告

计算机图形学实验报告
实验目的:通过本次实验,深入了解并掌握计算机图形学的基本原理和相关技术,培养对图形处理的理解和能力。
实验内容:
1. 图像的基本属性
- 图像的本质及表示方法
- 像素和分辨率的概念
- 灰度图像和彩色图像的区别
2. 图像的处理技术
- 图像的采集和处理
- 图像的变换和增强
- 图像的压缩和存储
3. 计算机图形学的应用
- 图像处理在生活中的应用
- 计算机辅助设计中的图形学应用
- 三维建模和渲染技术
实验步骤和结果:
1. 在计算机图形学实验平台上加载一张测试图像,分析其像素构成
和基本属性。
2. 运用图像处理技术,对测试图像进行模糊、锐化、色彩调整等操作,观察处理后的效果并记录。
3. 学习并掌握计算机图形学中常用的处理算法,如卷积、滤波等,
尝试应用到测试图像上并进行实验验证。
4. 探讨计算机图形学在数字媒体制作、虚拟现实、计算机辅助设计
等领域的应用案例,并总结其在实践中的重要性和价值。
结论:
通过本次实验,我对计算机图形学有了更深入的了解,掌握了图像
处理技术的基本原理和应用方法。
计算机图形学作为一门重要的学科,对多个领域有着广泛的应用前景,有助于提高数字媒体技术、虚拟现
实技术等领域的发展水平。
希望在未来的学习和工作中能进一步深化
对计算机图形学理论和实践的研究,不断提升自己在这一领域的专业
能力和创新意识。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】

关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结:图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。
通过本次实训课程,我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术,并通过实际操作来提升了自己的实践能力。
下面是对本次实训的九篇报告总结:1. 实验一:图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像,以及使用Matplotlib库进行图像展示。
通过实验,我掌握了图像读取和显示的基本方法,并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二:图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换,包括线性变换和非线性变换。
我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度,进一步提升图像的质量。
3. 实验三:图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术,包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过实验,我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式,并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四:图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术,包括傅里叶变换和频域滤波等。
通过实验,我了解了傅里叶变换的原理和应用,并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五:图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术,包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
通过实验,我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构,进一步改善图像的质量。
6. 实验六:图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术,包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
通过实验,我了解了不同边缘检测方法的原理和应用,并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。
7. 实验七:图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术,包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。
通过实验,我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用,并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。
8. 实验八:图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术,包括尺度不变特征变换(SIFT)和方向梯度直方图(HOG)等。
大学计算机实验:图像处理习题与答案

一、单选题1、以下属于PhotoShop专用的图像文件格式的是()。
A、TGAB、TIFC、GIFD、PSD正确答案:D2、下列属于Photoshop图象最基本的组成单元是()。
A、色彩空间B、节点C、像素D、路径正确答案:C3、在Photoshop中,RGB颜色模式所代表的三种基本颜色是()。
A、红绿黄B、红绿蓝C、蓝红橙D、绿蓝紫正确答案:B4、在通道中()代表选择的区域。
A、白色B、红色C、黑色D、绿色正确答案:A5、笔刷面板中,笔刷的直径是以()为单位。
A、厘米B、英寸C、毫米D、像素正确答案:D6、在用Photoshop CS编辑图像时,可以还原多步操作的面板是()。
A、图层面板B、路径面板C、动作面板D、历史记录面板正确答案:D7、在用Photoshop CS编辑图像时,只能用来选择规则图形的工具是()。
A、矩形选框工具B、魔棒工具C、套索工具D、钢笔工具正确答案:A8、图象分辨率的单位是()。
A、lpiB、pixelC、dpiD、ppi正确答案:D9、色彩深度是指在一个图象中()的数量。
A、饱和度B、灰度C、颜色D、亮度正确答案:C10、Photoshop CS中,在图层面板中不可以调节的参数是()。
A、透明度B、图层大小C、编辑锁定D、显示隐藏正确答案:B11、使用圆形选框工具时,需配合()键才能绘制出正圆。
A、SHIFTB、Photoshop不能画正圆C、TABD、CTRL正确答案:A12、下面这些选择工具形成的选区可以被用来定义画笔的形状的是()。
A、矩形工具B、套索工具C、椭圆工具D、魔棒工具正确答案:A13、在Photoshop CS中,下列说法不正确的是()。
A、“色相/饱和度”命令可以调整图像中特定颜色分量的色相饱和度和明度。
B、“色阶”命令可以调整图像的暗调、中间调和高光等强度级别,校正图像的色调范围和色彩平衡。
C、“亮度/对比度”命令可以调节图像的亮度及对比度,值为正数时,增强亮度和对比度,值为负数时相反。
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位图文件信息的提取和二值化处理实验步骤:1.拷贝MinGW文件夹至C:(路径为C:\MinGW)2.编辑setc.bat文件,然后运行此批处理以设置路径。
3.编辑hdr.h 和hdr.c文件4.编辑bmphdr.c文件,然后在当前文件路径下,使用DOS命令:gcc -c hdr.c //编译,生成hdr.o目标文件gcc -c bmphdr.c //编译,生成bmphdr.o目标文件gcc -o bmphdr.exe hdr.o bmphdr.o //链接,生成bmphdr.exe执行文件使用bmphdr.exe来提取某一个bmp文件的头信息,例如:bmphdr test.bmp5.编辑 ez.c文件(用于图像的二值化处理),然后gcc -c ez.c //编译,生成ez.o目标文件gcc -o ez.exe hdr.o ez.o //链接,生成ez.exe执行文件使用 ez.exe文件来对某一个bmp文件进行二值化处理。
例如:ez test.bmp result.bmp 108 (对test.bmp文件进行二值化处理,阈值为108,处理的结果为result.bmp文件)hdr.h文件内容:#ifndef __HDR_H__#define __HDR_H__struct bmphdr {char signature[2];int size;short reserved[2];int offset;int hdr_size;int width;int height;short nr_planes;short bits_per_pixel;int compress_type;int data_size;int resol_hori;int resol_vert;int nr_colors;int important_color;char info[1024];};struct bmphdr *get_header(char filename[]);#endifhdr.c文件内容:#include <stdio.h>#include <memory.h>#include "hdr.h"struct bmphdr *get_header(char filename[]){FILE *fp;struct bmphdr *hdr;fp = fopen(filename, "rb");if (!fp) {printf("File open error or such file does not exist!\n");return NULL;}hdr = (struct bmphdr *)malloc(sizeof(struct bmphdr));fread(hdr->signature, 2, 1, fp);if (hdr->signature[0] != 'B' || hdr->signature[1] != 'M') { printf("Not a bmp file!\n");return NULL;}fread(&hdr->size, 4, 1, fp);fread(hdr->reserved, 4, 1, fp);fread(&hdr->offset, 4, 1, fp);fread(&hdr->hdr_size, 4, 1, fp);fread(&hdr->width, 4, 1, fp);fread(&hdr->height, 4, 1, fp);fread(&hdr->nr_planes, 2, 1, fp);fread(&hdr->bits_per_pixel, 2, 1, fp);fread(&hdr->compress_type, 4, 1, fp);fread(&hdr->data_size, 4, 1, fp);fread(&hdr->resol_hori, 4, 1, fp);fread(&hdr->resol_vert, 4, 1, fp);fread(&hdr->nr_colors, 4, 1, fp);fread(&hdr->important_color, 4, 1, fp);if (hdr->offset > 54)fread(&hdr->info, 1024, 1, fp);fclose(fp);return hdr;}bmphdr.c文件内容:#include <stdio.h>struct bmphdr {char signature[2];int size;short reserved[2];int offset;int hdr_size;int width;int height;short nr_planes;short bits_per_pixel;int compress_type;int data_size;int resol_hori;int resol_vert;int nr_colors;int important_color;} header;int main(int argc, char *argv[]){FILE *fp;if (argc != 2) {printf("Usage: %s <filename>\n", argv[0]);exit(1);}fp = fopen(argv[1], "r");if (!fp) {printf("File open error or such file does not exist!\n");exit(1);}fread(header.signature, 2, 1, fp);if (header.signature[0] != 'B' || header.signature[1] != 'M') {printf("Not a bmp file!\n");exit(1);}fread(&header.size, 4, 1, fp);fread(header.reserved, 4, 1, fp);fread(&header.offset, 4, 1, fp);fread(&header.hdr_size, 4, 1, fp);fread(&header.width, 4, 1, fp);fread(&header.height, 4, 1, fp);fread(&header.nr_planes, 2, 1, fp);fread(&header.bits_per_pixel, 2, 1, fp);fread(&press_type, 4, 1, fp);fread(&header.data_size, 4, 1, fp);fread(&header.resol_hori, 4, 1, fp);fread(&header.resol_vert, 4, 1, fp);fread(&header.nr_colors, 4, 1, fp);fread(&header.important_color, 4, 1, fp);fclose(fp);printf("signature %c%c\n", header.signature[0], header.signature[1]);printf("size %d\n", header.size);printf("offset %d\n", header.offset);printf("hdr_size %d\n", header.hdr_size);printf("width %d\n", header.width);printf("height %d\n", header.height);printf("nr_planes %d\n", header.nr_planes);printf("bits_per_pixel %d\n", header.bits_per_pixel);printf("compress_type %d\n", press_type);printf("data_size %d\n", header.data_size);printf("resol_hori %d\n", header.resol_hori);printf("resol_vert %d\n", header.resol_vert);printf("nr_colors %d\n", header.nr_colors);printf("important_color %d\n", header.important_color);printf("\n");return 0;}二值化程序ez.c 文件内容:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <memory.h>#include "hdr.h"struct bmphdr *hdr;unsigned char *bitmap, *to;char buf[2048];int main(int argc, char *argv[]){int i, j, k, nr_pixels;FILE *fp, *fpnew;unsigned g;if (argc != 4) {printf("Usage: %s <file_from> <file_to> <threshold>\n", argv[0]);exit(1);}hdr = get_header(argv[1]);if (!hdr) exit(1);fp = fopen(argv[1], "rb");if (!fp) {printf("File open error!\n");exit(1);}fseek(fp, hdr->offset, SEEK_SET);nr_pixels = hdr->width * hdr->height;bitmap = malloc(nr_pixels);fread(bitmap, nr_pixels, 1, fp);fclose(fp);k = atoi(argv[3]);to = malloc(nr_pixels);memset(to, 0, nr_pixels);for (i = 0; i < nr_pixels; i++)to[i] = bitmap[i] > (unsigned char)k ? 255 : 0;fpnew = fopen(argv[2], "wb+");if (!fpnew) {printf("File create error!\n");exit(1);}fwrite(hdr->signature, 2, 1, fpnew);fwrite(&hdr->size, 4, 1, fpnew);fwrite(hdr->reserved, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->offset, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->hdr_size, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->width, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->height, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->nr_planes, 2, 1, fpnew);fwrite(&hdr->bits_per_pixel, 2, 1, fpnew);fwrite(&hdr->compress_type, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->data_size, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->resol_hori, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->resol_vert, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->nr_colors, 4, 1, fpnew);fwrite(&hdr->important_color, 4, 1, fpnew);if (hdr->offset > 54)fwrite(hdr->info, hdr->offset - 54, 1, fpnew);fwrite(to, nr_pixels, 1, fpnew);fclose(fpnew);free(hdr);free(bitmap);return 0;}直方图均衡化直方图均衡化实质上是减少图象的灰度级以换取对比度的加大例如:假设原图的灰度分布级为126(最大为256,也就是从0到255的级上的灰度都有或多或少的出现),经过直方图均衡化后,灰度分布级别将会小于126。