实验1：计算图像的基本统计指标(1)
图像基本运算实验指导
图像的缩放
1 、实验内容 对一幅图像实现按比例缩小和不按比例任意缩小的效果，以及图像的成倍放大和 不按比例放大效果。 2 、实验原理 数字图像的比例缩放是指将给定的图像在 x 方向和 y 方向按相同的比例缩放 a 倍， 从而 获得一幅新的图像，又称为全比例缩放。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。设原始图像中的点 A0 ( x0 , y0 ) 比 例缩放后，在新图中的对应点为 A1 ( x 1 , y1 ) ，则 A0 ( x0 , y0 ) 和 A1 ( x 1 , y1 ) 之间坐标关系可表 示如下：
J = i m 2 d o u b l e ( J ) ; K = I + 0 . 3 * J ; % 两幅图像相加 s u b p l o t ( 1 , 3 , 1 ) ; i m s h o w ( I ) ; t i t l e ( ' 人物图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 2 ) ; i m s h o w ( J ) ; t i t l e ( ' 背景图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 3 ) ; i m s h o w ( K ) ; t i t l e ( ' 相加后的图' ) ; i m w r i t e ( K , ' i _ l e n a 1 . j p g ' ) ; （2 ）选取一幅混合图像，如上图相加得到的图像 i _ l e n a . j p g , 将混合图像与背景图像 做减法运算，程序如下，结果如图（b ） 。 A = i m r e a d ( ' i _ l e n a 1 . j p g ' ) ; B = i m r e a d ( ' r i c e . p n g ' ) ; C = A 0 . 3 * B ; % 混合图减去背景图 s u b p l o t ( 1 , 3 , 1 ) ; i m s h o w ( A ) ; t i t l e ( ' 混合图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 2 ) ; i m s h o w ( B ) ; t i t l e ( ' 背景图' ) ; s u b p l o t ( 1 , 3 , 3 ) ; i m s h o w ( C ) ; t i t l e ( ' 分离后的图' ) ; （3 ）选取一幅尺寸为 2 5 6 ×2 5 6 的灰度图，如 i _ l e n a . j p g 。设置掩膜模板，对于需要 保留下来的区域，掩膜图像的值置为 1，而在需要被抑制掉的区域，掩膜图像的值置为 0。 程序如下，结果如图（c） 。 A = i m r e a d ( ' i _ l e n a . j p g ' ) ; A = i m 2 d o u b l e ( A ) ; s u b p l o t ( 1 , 2 , 1 ) ; i m s h o w ( A ) ; t i t l e ( ' 原图' ) ; B = z e r o s ( 2 5 6 ) ; % 设置模板 B ( 4 0 : 2 0 0 , 4 0 : 2 0 0 ) = 1 ; K = A . * B ; % 两幅图像相乘 s u b p l o t ( 1 , 2 , 2 ) ; i m s h o w ( K ) ; t i t l e ( ' 局部图' ) ; 4 、实验结果与分析 （1 ） 、实验结果如图 3 . 8 所示。
计算图像的基本统计指标
实验：计算图像的基本统计指标程序一：将图像反白I=imread('football.jpg');subplot(221);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(222);imshow(J);Ave=mean2(J)SD=std2(double(J))s=size(J);all_white=255*ones(s(1),s(2));all_white_uint8=uint8(all_white);K=imsubtract(all_white_uint8,J);subplot(223);imshow(K);imwrite(K,'football_ivers.jpg');图像与结果：Ave=73.9462SD=37.1148程序二：利用imfinfo函数了解图像文件的基本信息imfinfo('football.jpg')结果：ans =Filename: 'D:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\football.jpg' FileModDate: '01-Mar-2001 17:52:38'FileSize: 27130Format: 'jpg'FormatVersion: ''Width: 320Height: 256BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: ''NumberOfSamples: 3CodingMethod: 'Huffman'CodingProcess: 'Sequential'Comment: {}程序三：利用corr2函数读入图像的二维相关系数I=imread('D:\others\桌面\1328601068WrNpsR.jpg');I_Gray=rgb2gray(I);subplot(221);imshow(I);subplot(223);imshow(I_Gray);J=imread('D:\others\桌面\1328601069mBgB8C.jpg');J_Gray=rgb2gray(J);subplot(222);imshow(J);subplot(224);imshow(J_Gray);rfg=corr2(I_Gray,J_Gray) %两张图片的相关系数图像与结果：rfg =0.5729程序四：确定像素的平均值，计算像素的标准偏移I=imread('D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg');subplot(211);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(212);imshow(J);Ave_RGB=mean2(I) %原图片的平均值Ave_Gray=mean2(J) %灰度图片的平均值SD_RGB=std2(double(I)) %原图片的标准偏移SD_Gray=std2(double(J)) %灰度图片的标准偏移图像与结果：Ave_RGB =162.5189Ave_Gray =171.7345SD_RGB =40.3650SD_Gray =27.6878程序五：改变图像大小（imresize）Img=imread('D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); subplot(211);imshow(Img);Img_New=imresize(Img,[600,900]);subplot(212);imshow(Img_New);imwrite(Img_New,'D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); 图像与结果：程序六：旋转图像（imrotate）Img=imread('D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); subplot(221);imshow(Img);Img_New2=imrotate(Img,25); %将图片顺时针旋转25度subplot(222);imshow(Img_New2);imwrite(Img_New2,'D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); Img_New3=imrotate(Img,-25); %将照片逆时针旋转25度subplot(223);imshow(Img_New3);imwrite(Img_New3,'D:\others\图片\p_large_Y3Z5_6720000222835c3f.jpg'); 图像与结果：。
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。
计算图像的基本统计指标Read课件
灰度熵
总结词
灰度熵是一种衡量图像信息复杂度的指标，表示图像中像素灰度级分布的不确定 性或随机性。
详细描述
灰度熵计算公式为-sum(p(i)*log2(p(i))),其中p(i)表示灰度值为i的像素出现的概 率。较大的熵值意味着图像具有较高的信息量。
PART 03
图像的结构特性
边缘检测
边缘检测是图像处理中的基本操 作，用于识别图像中的边缘和轮
廓。
边缘检测算法通过分析图像中的 像素强度变化来检测边缘，通常 使用一阶或二阶导数来检测边缘
。
常见的边缘检测算法包括Sobel 、Prewitt、Canny等。
角点检测
01
角点检测是图像处理中 的一项重要任务，用于 识别图像中的角点。
灰度游程长度矩阵
灰度游程长度矩阵（RLM）是一种描述图像中连续相同灰 度级像素组成的“游程”的统计方法。它通过计算游程的 长度、方向和变化频率，来描述图像的纹理特征。
灰度游程长度矩阵可以用于图像的边缘检测、纹理分类和 增强等应用。
灰度自相关函数
灰度自相关函数（ACF）是一种描述图像中像素灰度级与其相邻像素灰度级之间 关系的函数。它通过计算像素灰度级与其相邻像素灰度级的相似程度，来描述图 像的纹理特征。
马尔科夫随机场模型
总结词
马尔科夫随机场模型是一种概率图模型，用于描述图像中像素之间的空间依赖关系。
详细描述
马尔科夫随机场模型基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，通过定义像素之间的转移概率和状态概率，能够 模拟图像中的纹理、边缘和形状等特征。马尔科夫随机场模型在图像分割、图像恢复和图像识别等领 域有广泛应用。
图像的数据分析
图像的数据分析图像数据分析是计算机视觉领域中的一个重要分支，它通过提取和分析图像中的数据，从而获取图像中蕴含的信息。
在图像数据分析中，常用的方法包括图像预处理、特征提取、特征选择、分类和聚类等。
图像预处理是图像数据分析的第一步，它包括图像去噪、图像增强、图像分割等。
图像去噪是为了消除图像中的噪声，提高图像质量；图像增强是为了增强图像中的某些特征，使得图像更容易被分析；图像分割是将图像分割成若干个部分，以便于分析每个部分的特征。
特征提取是图像数据分析的关键步骤，它通过提取图像中的特征，将图像转化为可分析的数字形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析、形状分析等。
边缘检测是通过检测图像中的边缘，从而提取图像中的轮廓信息；纹理分析是通过分析图像中的纹理，从而提取图像中的纹理信息；形状分析是通过分析图像中的形状，从而提取图像中的形状信息。
特征选择是在特征提取的基础上，选择最有效的特征，以便于进行分类和聚类。
常用的特征选择方法包括主成分分析、线性判别分析等。
主成分分析是一种常用的特征选择方法，它通过寻找数据中的主成分，从而提取数据中的主要特征；线性判别分析是一种基于统计学的特征选择方法，它通过寻找数据中的线性判别函数，从而提取数据中的判别特征。
分类和聚类是图像数据分析的最终目的，它们通过分析图像中的特征，从而对图像进行分类和聚类。
常用的分类方法包括支持向量机、决策树、神经网络等；常用的聚类方法包括Kmeans聚类、层次聚类等。
支持向量机是一种基于统计学的分类方法，它通过寻找数据中的最优分类超平面，从而对数据进行分类；决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过建立树形结构，从而对数据进行分类；神经网络是一种基于人工神经网络的分类方法，它通过模拟人脑的神经元，从而对数据进行分类。
图像数据分析是一个复杂的过程，需要经过多个步骤才能完成。
通过图像数据分析，我们可以从图像中提取出有价值的信息，为图像识别、图像检索、图像等领域提供有力支持。
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。
教案二：用图像表示数据的统计方法
数据统计是一项重要的工作，它可以为决策制定提供有力的支持。
然而，如何对大量的数据进行分析和处理，成为了关键问题。
图像表示数据的统计方法，成为了一种流行的数据可视化方式。
在本文中，我们将介绍一些常见的图像表示数据的统计方法，并讨论它们的优缺点。
我们来介绍直方图。
直方图是一种常见的统计图表，它可以将数据分成若干个连续的区间，并以柱形图的形式展示每个区间的数据数量。
直方图的主要功能是展示数据的分布情况。
它的优点在于能够快速反映数据的集中程度和分布规律，同时也能显示离群值的存在。
其不足之处在于，它无法反映数据之间的关系，而且对于数据集的大小和分组方式有着较高的依赖性。
接下来，我们来介绍箱线图。
箱线图也是一种常见的统计图表，它主要用于显示数据的中位数、四分位数和极端值等统计信息。
箱线图可帮助我们了解数据的总体分布情况，包括数据的最大值和最小值、中位数、离群值等。
箱线图的主要优点在于它能够反映数据的分布情况、中心趋势以及异常值的存在情况，同时可以在不同的数据集之间进行比较。
缺点是无法展示数据之间的细节关系。
除了直方图和箱线图之外，还有其他的图像表示数据的统计方法，如散点图、饼图、柱状图、折线图等。
这些方法都有其独特的优点和不足之处。
散点图适用于表示两个变量之间的关系，能够快速展示数据的变化趋势，但对于数据的离散性较高时，展示效果会受到影响。
饼图用于表示数据部分和整体之间的比例关系，但不适用于展示数据的分布情况。
柱状图和折线图适用于表示多个数据变量之间的关系，柱状图能够快速反映数据的大小关系，而折线图则更适用于展示数据的变化趋势。
总结起来，图像表示数据的统计方法是一种简单有效的可视化数据方式。
不同的图像表示方法可以用于不同的数据场景。
在选择使用哪种图像表示方法时，应根据数据的特点和目的进行选择。
只有选择适合的统计方法，才能帮助我们更好地理解数据，并做出更好的决策。
以上就是本文对于教案二：用图像表示数据的统计方法的介绍。
图像处理实验报告
大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告实验名称图像处理指导教师洪杰文华滢年级08 学号23 成绩一、预习部分1、实验目的2、实验基本原理3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。
（2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。
（3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。
（4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。
（5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。
在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。
2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。
3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop二、实验操作部分1、实验操作过程2、实验数据、观察到的实验现象1、实验操作过程：1.图像的基本变换（1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。
在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。
文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。
（2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。
色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。
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实验内容1
利用MATLAB图像工具箱读、写和显示图像 文件。 计算图像的有关统计参数。
实验步骤
利用“读图像文件I/O”函数读入图像。
利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像的 基本信息。利用“像素和统计处理”函数计算读 入图像的二维相关系数，确定像素颜色值、像素 的平均值、显示像素的信息、计算像素的标准偏 移等。 利用几何操作剪切图像、改变图像大小。旋转图 像。
实验1：计算图像的基本统计指标
实验目的
熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法； 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。
实验主要的仪器设备
微机 MATLAB软件，并且安装了图像处理工具箱 （Image Processing Toolbox） 典型的灰度、彩色图像文件
在MATLAB的Command窗口中键入DEMO；
打开ToolBox，选择Image Processing；
运行Discrete Cosine Transform； 选择不同个数的DCT系数，观察重构图像和误差图像； 选择不同的图像重复上述步骤。
思考题：系数选择的要求？
将经上述不同操作后的图像用“读图像文件I/O” 函数分别写入到各自的图像文件中。
>> p1
p1 =
63
35Biblioteka 64>> m1
实验与思考
1. 在MATLAB里，256级的灰度图像的灰 度级表示是从0～255，还是1～256？ 2．图像的坐标，起始位置的坐标是（1， 1）还是（0，0）？起始位置在左上角还 是右下角？
实验原理
可以将一幅图像看成是一个二维矩阵，因 此用MATLAB处理图像十分方便。
利用MATLAB图像处理工具箱中的读、写和 显示图像文件。
imread，读 Imwrite，写 Imshow，显示
计算图像的有关统计参数 图像的大小 图像的灰度平均值 协方差矩阵 图像的灰度标准差 图像的相关系数
实验要求
实验报告要求：根据实验步骤，写出实验 程序，并记录实验结果，实验结果包括图 像的显示和统计数据的记录。 要求课堂完成程序的编制。 思考题：
图像的统计特征对图像处理的意义。 比较不同图像的统计特征差别，分析原因。
演示实验：离散余弦变换
实验内容：在MATLAB的DEMO里运行离散余弦变换的 演示，理解DCT变换的压缩编码的应用。减少DCT系 数重构图像，观察重建图像和原图像的差别。 实验步骤