实验一 数字图像基本处理及灰度调整

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数字图像基本操作

数字图像基本操作

实验一数字图像基本操作一、实验目的1)掌握读、写图像的基本方法。

2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。

3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。

二、实验内容与要求复制若干图形文件(如forest.tif和b747.jpg)至MATLAB目录下work文件夹中。

1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot ()函数、Figure()函数。

1)将MA TLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread,imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。

将这个图像显示出来(用imshow)。

尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。

2)将MA TLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B。

2.图像灰度变换处理在图像增强的作用1)读入不同情况的图像,请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。

2)对B进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。

图1.1分段线性变换函数三、实验原理与算法分析1.灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。

1)图像反转灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得-=1Ls-r2)对数运算:有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围,如直接使用原图,则一部分细节可能丢失。

解决的方法是对原图进行灰度压缩,如对数变换:s = c log(1 + r ),c 为常数,r ≥ 03) 幂次变换:0,0,≥≥=γγc cr s4) 对比拉伸:在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸:其对应的数学表达式为:四、实验步骤1. 熟悉MATLAB 语言中对图像数据读取,显示等基本函数 1) 文件读取与信息显示:load trees;[X,map]=imread('forest.tif');subimage(X,map); I=imread('forest.tif');imshow(I);imfinfo('forest.tif');2) map 颜色矩阵的修改[X,map]=imread('forest.tif');map1=map+map;subimage(X,map1);3) 灰度图像的转化RGB=imread('b747.jpg');B=rgb2gray(RGB);figure(1);imshow(RGB);title('原图');figure(2);imshow(B);title('灰度图');2. 图像灰度变换处理在图像增强中的作用RGB=imread('b747.jpg');B=rgb2gray(RGB);figure(1);imshow(RGB);title('原图');figure(2);imshow(B);title('灰度图');%J = imadjust(I,[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。

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(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 灰度变换

数字图像处理 实验 灰度变换
非线性拉伸不是对图像的整个灰度范围进行扩展而是有选择地对某一灰度值范围进行扩展其他范围的灰度值则有可能被压缩
XXXXXXX
实验名称图像灰度变换
实验时间年月日
专业姓名学号
预习操作座位号
教师签名总评
一、实验目的:
1.深入理解图像灰度变换的基本原理。
2.学习编程实现图像灰度变换,并分析各种算法的效果。
二、实验原理:
现行拉伸:
void CHangView::OnXxls()
{
// TODO: Add your command handler code here
long w,h;
unsigned char *lpsrc;
lpsrc=m_Image;
w=m_DibHead->biWidth;
h=m_DibHead->biHeight;
对数变换:对数变换的一般表达式为:s = c log(1 + r),其中C是一个常数。低灰度区扩展,高灰度区压缩。图像加亮、减暗。非线性拉伸不是对图像的整个灰度范围进行扩展,而是有选择地对某一灰度值范围进行扩展,其他范围的灰度值则有可能被压缩。
三、实验内容:
与实验二建立菜单方式相同。
建立相应的类向导使之建立函数(步骤与实验二相同),函数代码如下:
}
分段变换:
void CHangView::OnFenduan()
{
// TODO: Add your command handler code here
long w,h;
unsigned char *lpsrc;
lpsrc=m_Image;
w=m_DibHead->biWidth;
h=m_DibHead->biHeight;

《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》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科,它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。

在本次实验中,我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法,并通过实验来探索其应用和效果。

首先,我们进行了图像的读取和显示实验。

通过使用Python中的OpenCV库,我们能够轻松地读取图像文件,并将其显示在屏幕上。

这为我们后续的实验奠定了基础。

同时,我们还学习了图像的像素表示方法,了解了图像由像素点组成的原理。

这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。

接下来,我们进行了图像的灰度化实验。

灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。

在实验中,我们使用了不同的算法来实现灰度化操作,包括平均值法、最大值法和加权平均法等。

通过比较不同算法得到的灰度图像,我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异,这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。

随后,我们进行了图像的直方图均衡化实验。

直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。

在实验中,我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理,并观察了处理前后的效果变化。

通过实验,我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度,使图像更加清晰和鲜明。

在进一步探索图像处理技术的过程中,我们进行了图像的滤波实验。

滤波是一种常用的图像处理操作,它通过对图像进行卷积操作来实现。

在实验中,我们学习了不同类型的滤波器,包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。

通过比较不同滤波器对图像的处理效果,我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。

此外,我们还进行了图像的边缘检测实验。

边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。

在实验中,我们学习了不同的边缘检测算法,包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。

通过比较不同算法对图像的处理效果,我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。

最后,我们进行了图像的压缩实验。

图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。

数字图像处理实验 图像生成及取反 图像亮(灰)度变换

数字图像处理实验  图像生成及取反 图像亮(灰)度变换

数字图像处理实验报告实验一图像处理入门实验:图像生成及取反1、【实验目的】了解matlab有关图像的基本操作,如图像的读写,显示等。

熟悉调试环境。

2、【实验步骤】(1)Matlab workspace中生成一幅大小为512×512像素的8位灰度图, 背景为黑色,中心有一个宽40像素高20像素的白色矩形。

(2)将这幅图像保存为文件test.bmp。

•从文件test.bmp中读出图像到变量I。

•在Matlab图形界面中显示变量I所代表的图像。

•将获得的图像的格式分别转换为“*.tif”、“*.jpg”的格式保存,检查图像文件数据量的大小。

•将图片保存或拷贝到MATLAB程序组根目录的“work”文件夹中,以便后面的实验利用。

•将test.bmp 编程取反,观察效果。

3、【实验源码】(1)图像生成B=zeros(512,512)(2) 在图像中生成宽40像素高20像素的白色矩形for i=246:266for j=246:266B(i,j)=1;endend(3)图像保存imwrite(B,'test.bmp')(4)读出图像到变量I并另存为“*.tif”、“*.jpg”的格式e=imread('test.bmp')imshow(e)imwrite(e,'test.tif')imwrite(e,'test.jpg')(5)将test.bmp 编程取反for j=1:512for k=1:512if(i(j,k)==255)i(j,k)=0;elsei(j,k)=255;end;endend4、【实验截图】查看文件大小将test.bmp 编程取反5、【实验小结】(1)通过本次实验,对Matlab软件处理图像的相关功能有了初步了解。

(2)在灰度图像的取反操作中,可以使用双重循环,对每一行每一列的象素值进行更改操作。

实验二图像亮(灰)度变换1、【实验目的】灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。

数字图象处理实验报告《matlab基本操作 》

数字图象处理实验报告《matlab基本操作 》
一般情况下如果图像的灰度分别集中在比较窄的区间从而引起图像细节的模糊为了使图像细节清晰并使目标得到突出达到图像增强的目的可通过改善各部分亮度的比例关系即通过直方图的方法来实现
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

数字图像处理图像变换实验报告

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,明确直方图的作用与意义;4、观察图像点运算与几何变换的结果,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、点运算与几何变换的基本原理及编程实现步骤图像灰度直方图就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。

图像点运算就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。

点运算可以瞧作就是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作就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与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、灰度拉伸与均衡等。

图像几何变换就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、图像缩放与图像旋转等,其理论基础主要就是一些矩阵运算,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、点运算与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与频域法,点运算与几何变换属于空域法。

《数字图像处理》实验教案

《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) 掌握常用的数字图像处理方法和技术;(3) 能够运用数字图像处理软件进行图像处理和分析。

2. 实验要求(1) 熟悉计算机操作和图像处理软件的使用;(2) 能够阅读和理解图像处理相关的文献资料;二、实验内容与步骤1. 实验内容(1) 图像读取与显示;(2) 图像的基本处理方法:灰度化、二值化、滤波;(3) 图像的增强与复原;(4) 图像的分割与描述;(5) 图像的压缩与编码。

2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件,导入实验所需的图像;(2) 进行图像的基本处理,观察处理前后的效果;(3) 应用图像的增强与复原方法,改善图像的质量;(4) 使用图像的分割与描述技术,提取图像中的目标区域;(5) 对图像进行压缩与编码,观察压缩后的效果。

三、实验注意事项1. 实验前请确保已经安装了图像处理软件,并熟悉其基本操作;3. 在进行图像分割与描述时,请合理选择阈值和算法,确保目标区域的准确提取;四、实验报告要求1. 实验报告应包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结;2. 实验报告中应详细描述实验过程中遇到的问题及解决方法;3. 实验报告应有清晰的图像处理结果展示,并附上相关图像的处理参数和效果对比;五、实验评分标准1. 实验目的与要求(20分):是否达到实验目的,是否符合实验要求;2. 实验内容与步骤(30分):是否完成实验内容,是否遵循实验步骤;3. 实验注意事项(20分):是否注意实验注意事项,处理过程中是否出现错误;4. 实验报告要求(30分):报告结构是否完整,描述是否清晰,图像处理结果是否合理,总结是否到位。

评分总分:100分。

六、实验一:图像读取与显示1. 实验目的(1) 学习如何使用图像处理软件读取和显示图像。

2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件。

(2) 导入实验所需的图像文件。

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数字图像处理实验报告学生姓名王真颖学生学号L01指导教师梁毅雄专业班级计算机科学与技术1501完成日期2017年10月30日计算机科学与技术系信息科学与工程学院目录实验一 ..................................................................................................... 错误!未定义书签。

一、实验目的............................................................................................... 错误!未定义书签。

二、实验基本原理....................................................................................... 错误!未定义书签。

三、实验内容与要求................................................................................... 错误!未定义书签。

四、实验结果与分析................................................................................... 错误!未定义书签。

实验总结.................................................................................................. 错误!未定义书签。

参考资料. (3)实验一数字图像基本操作及灰度调整一.实验目的1.掌握读、写图像的基本方法;2.掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法;3.理解图像灰度变换处理在图像增强的作用;4.掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。

二.实验基本原理灰度变换灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。

图像反转灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得r L s --=1对数运算:有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围,如直接使用原图,则一部分细节可能丢失。

解决的方法是对原图进行灰度压缩,如对数变换: s = clog(1 + r),c 为常数,r ≥ 0 幂次变换:0,0,≥≥=γγc cr s对比拉伸:在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸:其对应的数学表达式为:直方图均衡化灰度直方图的横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度级出现的频度,它是图像最基本的统计特征。

依据定义,在离散形式下, 用rk 代表离散灰度级,用pr(rk)代表pr(r),并且有下式成立:n n r P kk r =)( 1,,2,1,010-=≤≤l k r k Λ式中:nk 为图像中出现rk 级灰度的像素数,n 是图像像素总数,而nk/n 即为频数。

直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。

假定变换函数为ωωd p r T s r r)()(0⎰==(a) Lena 图像 (b) Lena 图像的直方图 图1-1 Lena 图像及直方图当灰度级是离散值时,可用频数近似代替概率值,即1,,1,010)(-=≤≤=l k r nn r p k k k r Λ式中:l 是灰度级的总数目,pr(rk)是取第k 级灰度值的概率,nk 是图像中出现第k 级灰度的次数,n 是图像中像素总数。

所以积分可以表示为下列累计分布函数(cumulative distribution function, CDF)1,,1,010)()(0-=≤≤===∑∑==l k r r p nn r T s j kj j r kj j k k Λ三.实验内容与要求copy 若干个图形文件如和到MATLAB 目录下work 文件夹中。

1. 熟悉MATLAB 语言中对图像数据读取,显示等基本函数。

特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数,imwrite()函数,size()函数 Subplot ()函数:Figure ()函数a.将MATLAB 目录下work 文件夹中的图像文件读出.用到imread ,imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MATLAB 中的处理就是处理一个矩阵。

将这个图像显示出来(用imshow )。

尝试修改map 颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。

b 将MATLAB 目录下work 文件夹中的图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B ;2.图像灰度变换处理在图像增强的作用;读入不同情况的图像,请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果;3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理。

请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。

a.显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用imadjust函数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。

b.对B进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。

c.对B进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。

四.实验结果与分析1. 熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数。

a.将MATLAB目录下work文件夹中的图像文件读出.对应源代码如下:[I ,map] = imread(''),Imshow(I,map)结果如下图所示:图3-1尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,相关代码如下:[I ,map] = imread(''),Imshow(I,map/4)对应图像颜色的变化如下:图3-2Imfinfo函数的使用,显示图片相关信息,其对应源代码如下:imfinfo('','tif')对应结果如下ans =Filename: ''FileModDate: '04-Dec-2000 13:57:58'FileSize: 124888Format: 'tif'FormatVersion: []Width: 447Height: 301BitDepth: 8ColorType: 'indexed'FormatSignature: [73 73 42 0]ByteOrder: 'little-endian'NewSubfileType: 0BitsPerSample: 8Compression: 'PackBits'PhotometricInterpretation: 'RGB Palette'StripOffsets: [17x1 double]SamplesPerPixel: 1RowsPerStrip: 18StripByteCounts: [17x1 double]XResolution: 72YResolution: 72ResolutionUnit: 'Inch'Colormap: [256x3 double]PlanarConfiguration: 'Chunky'TileWidth: []TileLength: []TileOffsets: []TileByteCounts: []Orientation: 1FillOrder: 1GrayResponseUnit:MaxSampleValue: 255MinSampleValue: 0Thresholding: 1ImageDescription: 'Carmanah Ancient Forest, British Columbia, Canadab将MATLAB目录下work文件夹中的图像文件读出,用rgb2gray()将其转化为灰度图像,记为变量B,对应代码如下:I=imread(''),Imshow(B);B = rgb2gray(I)对应结果如下:图3-3结果分析:观察了图像数据了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵rgb2gray()将真彩色图像转换成灰度图像或者将彩色色图转换成灰度色图2.图像灰度变换处理在图像增强的作用,对应源代码如下:figure;subplot(2,3,1);I=imread('');I=im2double(I);imshow(I);title('图像3');subplot(2,3,5);r=[0::1];s=[r<].*r*+[r<=].*[r>=].*+*)+[r>].*(1+*(r-1));plot(r,s);title('2p,');subplot(2,3,2);T1=[I<].*I*+[I<=].*[I>=].*+*)+[I>].*(1+*(I-1));imshow(T1);title('2I,');subplot(2,3,6);r=[0::1];s=[r<=].*[r>=]*+[r>].*r+[r<].*r;plot(r,s);title('6p,');subplot(2,3,3);T6=[I<=].*[I>=]*+[I>].*I+[I<].*I;imshow(T6);title('6I,');对应结果如下:图3-4结果分析:rgb2gray ( ) 将真彩色图像转换成灰度图像或者将彩色色图转换成灰度色图im2bw()通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像rgb2hsv()实现RGB颜色空间到HSV颜色空间变换的函数3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理。

显示B的图像及灰度直方图,对应源代码如下:I=imread(''),B = rgb2gray(I),subplot(2,2,1),imshow(B),subplot(2,2,2),imhist(B)对应结果如下:图3-5用imadjust函数将它的灰度值调整到[0,1]之间,对应源代码如下:I=imread(''),B = rgb2gray(I),subplot(1,2,1), C=imadjust(B,[200/255;1],[]),imshow(C),subplot(1,2,2),imhist(C)图3-6Imadjust()调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。

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