图形图像处理实验报告八
关于图形图像处理实训报告总结
关于图形图像处理实训报告总结随着科技的不断发展，图形图像处理技术在现代化社会中的应用日益广泛。
图案处理技术能够极大地提高图片或视频的清晰度、美观度和可视性，对于在互联网以及媒体行业中应用非常广泛。
为了更好地掌握图形图像处理技术，本人参加了一次图形图像处理实训，下面对该实训报告进行总结。
一、实训内容本次图形图像处理实训主要分为两个部分。
第一部分是利用Photoshop软件进行图片处理，包括对亮度、对比度、色彩等进行调整。
第二部分是利用Vegas Pro软件进行视频剪辑和渲染的实践。
二、实训收获1.学习了基础的图像处理知识通过本次实训，我了解到图像处理的主要方法、原理和流程。
在实践中，我了解了亮度、对比度和色彩等基本调整方法，还学会了使用各种滤镜、效果和画笔，使图片更加美观和生动。
2.学习了视频剪辑的基本技巧本次实训的另一部分是视频剪辑实践，这对于我来说是一个新的领域。
实践中，我学习了视频时间线编辑和选区剪辑的基本技巧，学会了使用各种特效和转场，还学会了使用音频处理功能，使视频更加具有观赏性和可听性。
3.提高了沟通和协调能力在实践中，我们不仅需要自己完成图形图像处理，还需要协同工作，与其他同学共同完成要求。
这锻炼了我的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力，为以后更好的工作环境打下了良好的基础。
4.拓展了职业技能本次实训让我更深入了解图形图像处理技术，对于日后开展相关工作大有裨益。
我获得了更多的职业技能，并对相关工作有了更全面、准确的了解，这为我以后的职业发展提供了更多的选择和机会。
三、结论在此次图形图像处理实训中，我学到了许多有用的知识，并且对数字多媒体方面的工作有了更深入的了解。
通过这次实训，我提高了职业素养，更加有信心地面对日后的工作，并且更加积极地去学习新的知识和技术。
希望今后能更深入地掌握图形图像处理技术，并在工作中能够更好地运用和发挥。
图片处理实训报告总结
图片处理实训报告总结
本次图片处理实训主要围绕图像采集、预处理、特征提取和图像分割等方面展开。
通过本次实训，我对图像处理的基本原理和常用技术有了更深入的了解，并且掌握了相关的工具和方法。
在图像采集方面，我们学习了如何使用相机或者手机进行图像的拍摄，以及如何处理不同光照和角度下的图像。
我们使用了不同的拍摄方式和参数设置，以获得更好的图像质量。
同时，我们还学习了如何使用图像处理软件对已有的图像进行采集和处理，包括调整亮度、对比度和色彩平衡等。
在图像预处理方面，我们学习了如何去除噪声和不必要的细节，以提高图像的质量。
我们使用了滤波器对图像进行平滑和锐化处理，同时还学习了如何使用图像算法对图像进行增强处理。
通过预处理，我们能够更好地凸显出图像的目标信息和特征。
在特征提取方面，我们学习了常用的特征提取方法，包括边缘检测、角点检测和纹理特征提取等。
我们使用了不同的算法和工具对图像进行特征提取，并利用提取到的特征进行目标检测和识别。
通过特征提取，我们能够更好地分析和理解图像中的信息内容。
最后，在图像分割方面，我们学习了如何将图像分割成不同的区域或者对象。
我们使用了不同的图像分割算法，包括阈值分割、边缘检测和聚类等方法。
通过图像分割，我们能够更好地提取出图像中的目标区域，为后续的图像处理和分析提供基础。
综上所述，本次图片处理实训使我对图像处理的原理和技术有了更深入的了解，并且通过实际操作和实验，掌握了相关的工具和方法。
这对我的专业发展和实际工作都具有重要的意义，我将更加努力地学习和实践，不断提升自己在图像处理领域的能力。
数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');截图：（2）编写MATLAB程序，将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间，并观察其效果。
如例9.2所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);g=rgb1(:,:,2);b=rgb1(:,:,3);I=(r+g+b)/3figure,imshow(I);tmp1=min(min(r,g),b);tmp2=r+g+b;tmp2(tmp2==0)=eps;S=1-3.*tmp1./tmp2;figure,imshow(S);tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);H(S==0)=0;figure,imshow(H);截图：（3）编写MATLAB程序，将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割，并观察其效果。
如例9.11所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);figure,imshow(r);g=rgb1(:,:,2);figure,imshow(g);b=rgb1(:,:,3);figure,imshow(b);r1=r;r1_u=mean(mean(r1(:)));[m,n]=size(r1);sd1=0.0;for i=1:mfor j=1:nsd1= sd1+(r1(i,j)-r1_u)*(r1(i,j)-r1_u);endendr1_d=sqrt(sd1/(m*n));r2=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));ind=find((r>r1_u-1.25*r1_d)&(r<r1_u+1.25*r1_d));r2(ind)=1;figure,imshow(r2);截图：（4）编写MATLAB程序，将一彩色图像在向量空间进行边缘检测，并观察其效果。
图形图像处理实验报告_08-7ban
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2012 — 2013 学年第 2 学期）专业、年级、班计科101 学号201010405127 姓名张泽华成绩实验项目名称图形图像处理实验报告(五个实验报告) 指导教师刘辉教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□教师签名：年月日实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1. 熟悉并掌握在MATLAB中能够处理的图像类型。
2. 熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3. 掌握利用MATLAB获取图像的大小、颜色、高度、宽度等相关信息。
4. 掌握在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像。
5. 掌握图像间的转化。
二、实验设备与软件(1) PC计算机系统(2) MATLAB软件，包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)(3) 实验图片三、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y)，其中x和y是空间(平面)坐标，f在坐标(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由若干个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术也适用于彩色图像处理，方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化称为取样，将振幅数字化称为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
《图形图像处理》实验报告书
《图形图像处理》（2014 - 2015 学年第一学期）实验报告书学生姓名：班级：学号：院系：计算机系指导教师：2014年12月目录一、目的 (2)二、要求 (2)三、操作环境与时间 (1)四、项目名称与记录 (3)任务一（名称） (x)任务二（名称） (x)任务三（名称） (x)任务四（名称） (x)任务五（名称） (x)任务六（名称） (x)任务七（名称） (x)任务八（名称） (x)任务九（名称） (x)任务十（名称） (x)五、总结 (x)一、目的1、加深、巩固学生所学课程的基本理论知识，理论联系实际，进一步培养学生综合分析问题和解决问题的能力。
2、培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。
使学生得到收集资料、整理相关素材、处理图片、制作动画等实践训练，更好地掌握基本理论知识及其实际操作能力，从而达到提高学生素质的最终目的。
3、利用所学知识，调研查阅相关信息，发挥创造力，掌握运用专业动画设计与制作软件，与其它相关设计工具的综合应用的技能及独立设计的综合能力。
二、要求1、在规定时间完成期末大作业的项目任务。
2、通过这次大作业，要求学生在指导教师的指导下，独立完成作品设计的全部内容。
3、通过调查研究，学会收集资料、整理相关素材、确定主题等。
4、用所学的知识学会处理图像，掌握课程设计的基本步骤和方法。
5、报告书要做到文字通畅、论点正确、论述有据。
6、报告书以书面打印形式的报告交给指导教师，作品刻成光盘存档。
7、在教师指导下，发挥学生的主观能动性、独立动手进行工作。
8、增强学生理论与实践的结合能力，为毕业设计打好基础。
三、操作环境与时间操作地点：计算机系软件实验室S603系统要求：Windows XP以上操作系统软件要求：使用Flash CS6、Photoshop CS6等专业软件四、项目名称与记录：任务一（一）主题内容：1、设计作品名称：梦幻海报设计2、设计思想：画面唯美，有强烈的视觉效果3、设计元素：滤镜、色彩平衡、亮度/饱和度、图层蒙板、剪贴蒙板等。
图形图像处理实验报告
2、创建实时上色组。
3、使用实时上色工具，为功夫小子填上自己喜欢的颜色。
绘制精美的信笺。
1、新建文档，选择矩形工具，绘制一个矩形。
2、单击渐变按钮，弹出渐变面板，设置矩形的颜色和透明度。
3、确认矩形处于选中状态，用画笔进行描边。
4、使用钢笔工具绘制一个心形，设置颜色和渐变。
9.学习符号，学会自己创建自定义的符号或者删除不再使用的符号。
二、实验器材及实验准备：
1.预习书本相关内容。
2.下载相关实验素材。
3.下载并安装AI软件。
三、实验内容
1.为“咖啡杯未填色.ai”进行填色；设计“鸢尾花家居用品”的logo并填色。
2.绘制小老鼠。
3.绘制“蜜蜂宝宝”及为其填色。
4.为文档“制作弯曲文字.ai”设置弯曲的标题文字效果。
让我印象最深的是ai中的“实时描摹”工具，它竟然能将图像转化为矢量图形，这对于很多手工用钢笔工具难以绘制的图形得以实现。
在绘制小老鼠时，我发现我比身边的同学画地都要快一些，在我观察了他们绘制时，我发现我在绘制中使用了一些小技巧，不仅能够提高绘制的速度，还能提升绘制的精度。比如在绘制老鼠的屁股时，它就像一个半圆，我们可以先用椭圆工具绘制一个圆形，然后截去不需要的部分，留下老鼠的尾巴。在绘制老鼠的两只耳朵时，也可以运用相应的技巧，耳朵看起来就像是一个圆截去不需要的部分，然后再将身体与两只耳朵然后头部相连就形成了一个老鼠的轮廓。然后再对老鼠的细节部分进行绘制和修饰，这样绘制的速度明显提高，而且绘制出的老鼠很可爱。
3.掌握通过编辑路径的锚点或是曲线的方向线和方向点来改变图形的形状。
4.掌握ai中提供的文字编辑工具。
5.学习ai中的实时描摹工具，掌握将位图、照片转换成矢量路径，并对其编辑，描摹色彩等。
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。
图形图像处理实训报告总结集合9篇
图形图像处理实训报告总结集合9篇作为一个AI助手，我可以为您生成一份图形图像处理实训报告总结集合，但请注意，这些报告仅供参考。
1. 实训报告一本次实训旨在学习数字图像处理的基本知识和常用算法，主要包括图片读取、图像增强、图像分割等内容。
通过实践操作，我们掌握了常见的图像处理方法，如灰度化、二值化、中值滤波、Canny边缘检测等，并通过实验验证了这些算法的效果。
2. 实训报告二本次实训主要内容是光线追踪（Ray Tracing）方法在图形图像处理中的应用。
从基本的光线追踪原理入手，我们逐步学习了光线追踪算法、阴影算法、反射算法、折射算法等，理论和实践相结合，我们通过编写代码实现了一个小型的光线追踪引擎，并将其应用到了图像渲染中。
3. 实训报告三本次实训内容是图像识别，我们学习了图像识别的基本知识和算法，并通过实验实现了一些基本的图像识别功能，如人脸识别、手写数字识别等。
我们更深入地研究了卷积神经网络（CNN）的原理和应用，搭建了一个深度学习模型，并对其进行了训练和验证，得到了很好的识别效果。
4. 实训报告四本次实训主要内容是图像处理中的变换算法，我们学习了常见的几何变换和像素变换，如旋转、缩放、平移、镜像、色彩空间转换等。
通过实践操作，我们掌握了这些算法的原理和具体实现方法，并对其效果进行了验证。
在实践中，我们发现不同的变换算法的效果和适用范围有很大的差异，需要根据具体需求进行选择。
5. 实训报告五本次实训内容是图像处理中的形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
我们学习了这些算法的原理和实现方法，并通过实验验证了它们的效果。
我们还研究了基于形态学操作的图像分割方法，并编写代码实现了一个基本的图像分割引擎。
通过实践，我们更加深入地认识了形态学操作在图像处理中的应用。
6. 实训报告六本次实训的主题是图像特征提取与匹配。
我们学习了常见的图像特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，并通过实验了解了它们的实现方法和效果。
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图形图像处理实验报告实验八：几何变换（第五章）指导教师：张宝雷姓名：刘爽专业：09信本二班学号：09040342021一、图像的平移变换MATLAB代码：clear all;A=imread('iep.jpg');figure;subplot(121);imshow(A);A=double(A);A_move=zeros(size(A));H=size(A);A_x=50;A_y=50;I_movesult(A_x+1:H(1),A_y+1:H(2),1:H(3))=I(1:H(1)-A_x,1:H(2)-A_y,1:H(3));subplot(122);imshow(uint8(A_move));二、图像的裁剪1、用imcrop函数对图像进行裁剪MATLAB代码：I=imread('iep.jpg');I1=imcrop(I,[80 60 50 50]);figure;subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(I1);2、使用剪切图像函数制作动画MATLAB代码：I=imread('iep.jpg')n=50;m=50;figure;imshow(I);for i=1:50n=n-1;m=m+1;I1=imcrop(I,[n,n,m,m]);figure;imshow(I1);end三、图像的比例缩放变换1、用最近邻域法进行图像放大4倍和缩小1/2倍的操作。
MATLAB代码：I=imread('fish.jpg'); %I为原始图像figure;subplot(131);imshow(I); %显示原始图像I=double(I);I_en=imresize(I,4,'nearest'); %最近邻法标志函数nearest扩大4倍subplot(132);imshow(uint8(I_en)); %显示扩大4倍后的图像I_re=imresize(I,0.5,'nearest'); %缩小两倍subplot(133);imshow(uint8(I_re));%显示缩小2倍后的图像2、图像旋转MATLAB代码：clear all;I=imread('mei.jpg'); %本书用的图片都在当前目录下，故不用写路径figure;subplot(121);imshow(I);I1=imrotate(I,30,'crop');subplot(122);imshow(I1);3、使用imrotate函数旋转图像，制作动画效果MATLAB代码：I=imread('mei.jpg');for i=1:25I1=imrotate(I,15*i,'crop');imshow(I1);end三、图像错切变换1、图像错切示例MATLAB代码：I=imread('mao.jpg');figure;subplot(121);imshow(I);I=double(I);h=size(I);I1=zeros(h(1)+round(h(2)*tan(pi/6)),h(2),h(3));for m=1:h(1)for n=1:h(2)I1(m+round(n*tan(pi/6)),n,1:h(3))=I(m,n,1:h(3));endendI2=uint8(I1);subplot(122);imshow(I2);2、图像镜面变换示例MATLAB代码：I=imread('ta.jpg');figure;subplot(221);imshow(I);I=double(I);h=size(I);I_fliplr(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I(1:h(1),h(2):-1:1,1:h(3)); %水平镜像变换I1=uint8(I_fliplr);subplot(222);imshow(I1);I_flipud(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I(h(1):-1:1,1:h(2),1:h(3)); %垂直镜像变换I2=uint8(I_flipud);subplot(223);imshow(I2);I_fliplr_flipud(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I(h(1):-1:1,h(2):-1:1,1:h(3)); %对角镜像变换I3=uint8(I_fliplr_flipud);subplot(224);imshow(I3);四、图像复合变换1、将图像向下、向右平移，并用白色填充空白部分，再对其作垂直镜像，然后旋转45度，再扩大3倍。
MATLAB代码：I=imread('ben.jpg'); %读取原始图像figure;subplot(121);imshow(I);I=double(I);I1=zeros(size(I))+255;h=size(I1);I1(50+1:h(1),50+1:h(2),1:h(3))=I(1:h(1)-50,1:h(2)-50,1:h(3)); %平移变换I2(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I1(h(1):-1:1,1:h(2),1:h(3)); %镜像变换I3=imrotate(I2,45,'nearest'); %旋转变换I4=imresize(I3,3,'nearest'); %扩大3倍I4=uint8(I4);subplot(122);imshow(I4);五、图像的几何变换1、使用imtrasform函数实现图像平面扭曲功能MATLAB代码：T=maketform('affine',[0.5 0 0;0.5 1 0;0 0 1]);I=imread('cameraman.tif');I1=imtransform(I,T);figure;subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(I1);2、图像二维投影变换示例MATLAB代码：I=imread('ben.jpg'); %读取原始图像I1=imresize(I,[60 60]);figure;subplot(121);imshow(I);T=maketform('projective',[1 1;31 1;31 31;1 31],[5 5;40 5;35 30;-10 30]);T1=makeresampler('cubic','circular');T2=imtransform(I1,T,T1,'size',[150 200],'XYScale',1);subplot(122);imshow(T2);六、图像的邻域操作1、对图像进行邻域操作，使图像的轮廓变得清晰MATLAB代码：I=imread('nah.bmp'); %读取原始图像I1=double(I);I2=floor((I1(:,:,1)+I1(:,:,2)+I1(:,:,3))/3);A=[-1 -1 -1;-1 8 -1;-1 -1 -1];for i=2:15for j=2:15L=I2(i-1:i+1,j-1:j+1).*A;I3(i,j)=sum(sum(L));endendI3imshow(I3);2、使用nlfilter进行图像邻域操作MATLAB代码：I=imread('nah.bmp');I1=rgb2gray(I);figure;subplot(121);imshow(I1);fun=inline('median(x(:))');B=nlfilter(I1,[3 3],fun);subplot(122);imshow(B);3、使用函数blkproc进行图像分离块操作MATLAB代码：I=imread('mao.bmp');I1=rgb2gray(I);fun=@dct2;I2=blkproc(I1,[8 8],fun);imagesc(I2);七、图像区域选取1、使用函数roipoly选取图像块MATLAB代码：I=imread('yun.jpg');figure;subplot(121);imshow(I);C1=[10 40 90];C2=[30 98 54];I2=roipoly(I,C1,C2);subplot(122);imshow(I2);2、图像块选取后进行加运算，完成图像块的标注MATLAB代码：[I1,m]=imread('yun.jpg');I2=rgb2gray(I1);I3=double(I2);figure;subplot(121);imshow(I3,m);C1=[10 40 90];C2=[30 98 54];BW=roipoly(I3,C1,C2);B=double(BW)*256;AB=(I3+B);subplot(122);imshow(AB,m);3、使用余弦曲线围成图像块MATLAB代码：[I1,m]=imread('yun.jpg');I2=rgb2gray(I1);I3=double(I2);figure;subplot(121);imshow(I3,m);C1=10:pi:180;C2=floor(20*cos(C1));BW=roipoly(I3,C1,C2);B=double(BW)*256;AB=(I3+B);subplot(122);imshow(AB,m);。