《数字图像处理基础》课程实验报告-1-Matlab工具熟悉
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。
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Matlab及其图像处理工具箱的使用
实验一 Matlab及其图像处理工具箱的使用一、实验目的与要求1．熟悉常用图像的格式和类型。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取和保存图像。
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．掌握如何进行图像间转化。
5．掌握如何实时获取USB2.0摄像头采集的视频图像。
二、实验内容及步骤1．利用imread函数读取一幅图像，设名为cameraman.tif，存入一个数组中；I=imread(‘cameraman.tif’); % 读入原图像,tif格式2．利用whos 命令提取该读入图像cameraman.tif的基本信息；whos I；%显示图像I的基本信息3．利用imshow()函数来显示这幅图像；imshow(I) %显示图像前三步综合程序：>> I=imread('cameraman.tif');>> whos IName Size Bytes Class AttributesI 256x256 65536 uint8>> imshow(I)步骤三图像：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；程序：>> imfinfo cameraman.tifans =Filename:'D:\Program Files\MA TLAB\R2009a\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif'FileModDate: '04-十二月-2000 13:57:54'FileSize: 65240Format: 'tif'FormatV ersion: []Width: 256Height: 256BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [77 77 42 0]ByteOrder: 'little-endian'NewSubFileType: 0BitsPerSample: 8Compression: 'PackBits'PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'StripOffsets: [8x1 double]SamplesPerPixel: 1RowsPerStrip: 32StripByteCounts: [8x1 double]XResolution: 72YResolution: 72ResolutionUnit: 'None'Colormap: []PlanarConfiguration: 'Chunky'TileWidth: []TileLength: []TileOffsets: []TileByteCounts: []Orientation: 1FillOrder: 1GrayResponseUnit: 0.0100MaxSampleV alue: 255MinSampleV alue: 0Thresholding: 1Offset: 64872ImageDescription: [1x112 char]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flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
数字图象处理实验报告《matlab基本操作 》
武汉工程大学
《数字图像处理》实验报告2
专业班级
实验时间
学生学号
实验地点
学生姓名
指导教师
实验项目
数字图像基本操作
实验类别
基础性
实验学时
%读入原始图像
f=imread('pollen.tif');
%显示原始图像
subplot(3,2,1);imshow(f);
title('original image');
subplot(3,2,2);imhist(f);
title('original image histogram');
%将原始图像均衡化，目的是与后面的规定化做对比
subplot(121),imshow(a);
title('原图为：');
subplot(122),imshow(c); %显示处理后的图像
title('均衡化后的图为：');
通过以上变换后总的效果为：
%读入原始图像
f=imread('pollen.tif');
%显示原始图像
iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')
c2=A2*(1/((2*pi)^0.5)*sig2); %设置c2=A2*(1/sqrt(2*pi)*sig)),即高斯函数的系数部分；
k2=2*(sig2^2); %设置指数部分的分母，即（1/2*sig^2），同上
数字图像处理实验报告（全答案解析）..
数字图像处理实验报告（全答案解析）..实验⼀常⽤MATLAB图像处理命令⼀、实验⽬的1、熟悉并掌握MATLAB⼯具的使⽤；2、实现图像的读取、显⽰、代数运算和简单变换。
⼆、实验环境MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN2000计算机三、常⽤函数●读写图像⽂件1 imreadimread函数⽤于读⼊各种图像⽂件，如：a=imread('e:\w01.tif')2 imwriteimwrite函数⽤于写⼊图像⽂件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)3 imfinfoimfinfo函数⽤于读取图像⽂件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif') ●图像的显⽰1imageimage函数是MATLAB提供的最原始的图像显⽰函数，如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a);2 imshowimshow函数⽤于图像⽂件的显⽰，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);title（‘原图像’）%加上图像标题3 colorbarcolorbar函数⽤显⽰图像的颜⾊条，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);colorbar;4 figurefigure函数⽤于设定图像显⽰窗⼝，如：figure(1)； /figure(2)；5 subplot把图形窗⼝分成多个矩形部分，每个部分可以分别⽤来进⾏显⽰。
Subplot（m，n，p）分成m*n个⼩窗⼝，在第p个窗⼝中创建坐标轴为当前坐标轴，⽤于显⽰图形。
6 plot绘制⼆维图形plot（y）Plot（x，y）xy可以是向量、矩阵。
图像类型转换1 rgb2gray//灰⾊把真彩图像转换为灰度图像i=rgb2gray（j）2 im2bw//⿊⽩通过阈值化⽅法把图像转换为⼆值图像I=im2bw（j，level）Level表⽰灰度阈值，取值范围0~1（即0.n），表⽰阈值取⾃原图像灰度范围的n%3 imresize改变图像的⼤⼩I=imresize（j，[m n]）将图像j⼤⼩调整为m⾏n列图像运算1 imadd两幅图像相加，要求同样⼤⼩，同种数据类型Z=imadd（x，y）表⽰图像x+y2 imsubstract两幅图像相减，要求同样⼤⼩，同种数据类型Z=imsubtract（x，y）表⽰图像x-y3 immultiplyZ=immultiply（x，y）表⽰图像x*y4 imdivideZ=imdivide（x，y）表⽰图像x/y5：m = imadjust(a,[,],[0.5;1]) ;%图像变亮n = imadjust(a,[,],[0;0.5]) ;%图像变暗g=255-a;%负⽚效果四、实验内容（请将实验程序填写在下⽅合适的位置，实验图像结果拷屏粘贴）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。
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。
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
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。
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>> L=imread('Lenna.jpg');
>> C=imread('camera.jpg');
>> figure(1);
>> imshow(L);
>> figure(2);
>> imshow(C);
>> B=im2bw(L,0.5);
>> imshow(B);
3．利用imshow()函数来显示这幅图像；
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；
语法：info = imfinfo(filename,fmt)
info = imfinfo(filename)
5．利用imwrite()函数来压缩这幅图像，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；
PhotometricInterpretation: 'RGB'
StripOffsets: [1x600 double]
SamplesPerPixel: 3
RowsPerStrip: 2
StripByteCounts: [1x600 double]
XResolution: 300
YResolution: 300
ResolutionUnit: 'Inch'
Colormap: []
PlanarConfiguration: 'Chunky'
TileWidth: []
TileLength: []
TileOffsets: []
TileByteCounts: []
Orientation: 1
FillOrder: 1
GrayResponseUnit: 0.0100
9．用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camera.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
语法：figure(n), imshow('filename');
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。
11．将每一步的函数执行语句拷贝下来，写入实验报告，并且将得到第3、9、10步得到的图像效果拷贝下来。
分析：imwrite(I,'flower1.jpg','quality',1);q为1时图像如下：
imwrite(I,'flower50.jpg','quality',50);q为50时图像如下：
imwrite(I,'flower100.jpg','quality',100);q为100时图像如下：
综上，q越大图像越细腻。
info =
Filename: 'C:\Users\XXXX\Documents\MATLAB\数字图像\实验1\...'
FileModDate: '08-9月-2015 14:47:16'
FileSize: 3366606
Format: 'tif'
FormatVersion: []
Width: 1600
四、实验结果与分析
1．
2．
3．
>> clear
>> I=imread('flower.tif');
>> whos(&#tributes
I 1200x1600x3 5760000 uint8
>> imshow(I);
>> info=imfinfo('flower.tif')
二、实验原理
1．数字图像的矩阵表示。
2．数字图像的读、写和显示。
3．数据类和图像类型及其转化。
三、实验内容和步骤
1．利用imread( )函数读取一幅RGB图像，图像名为flower.tif，存入一个图像数组中；
2．利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；
语法：whosvariable_list
MaxSampleValue: [255 255 255]
MinSampleValue: [0 0 0]
Thresholding: 1
Offset: 3361318
Predictor: 'Horizontal differencing'
UnknownTags: [2x1 struct]
>> imwrite(I,'flower.jpg','quality',50);
Height: 1200
BitDepth: 24
ColorType: 'truecolor'
FormatSignature: [73 73 42 0]
ByteOrder: 'little-endian'
NewSubFileType: 0
BitsPerSample: [8 8 8]
Compression: 'LZW'
语法：imwrite(f，‘filename.jpg’，‘quality’,q), q取0-100。
6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图像另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。
7．用imread()读入图像：Lenna.jpg和camema.jpg；
8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg的大小；
《数字图像处理基础》课程实验报告
实验名称
Matlab工具熟悉
实验序号
1
学号
姓名
班级
实验日期
指导教师
成绩
一、实验目的和要求
1．了解MATLAB软件/语言，熟悉数字图像的读写与显示方法，在MATLAB环境下完成读入、保存以及显示数字图像的操作。
2．熟悉常用的数字图像文件格式与格式转换（灰度、索引、黑白、彩色）。在MATLAB环境下完成不同文件格式数字图像的格式转换。