西电《数字图像处理》实验指导——学生版
数字图像处理实验指导书
数字图像处理实验指导书Digital image processing ExperimentalInstruction崔艳秋许爽大连民族学院Dalian nationalities university数字图像处理实验指导书机电信息工程学院(College of Electromechanical and Information Engineering)2009年7月10日基本要求Basic requirements1.学生必须按时到实验室做实验，不得迟到早退，未经老师批准不得中途离开。
凡迟到者，应给予批评并作适当扣分。
实验课迟到20分钟以上及无故缺席者视为旷课，旷课者不予补做实验，本次实验以零分计。
学生因病或特殊情况不能按时到实验室做实验时，应办理正常请假手续。
请病假必须有医生签字的病假条，请事假必须有班主任签字的事假条。
不符合请假手续的，以旷课论处。
请假的学生由指导教师安排补做实验。
对于未做实验数达三分之一以上（含三分之一）的学生，实验课程按0分计。
2.学生在每次实验课之前，应仔细阅读实验教材，查阅相关的资料，写出预习报告。
预习报告的具体内容包括：实验内容、实验目的、实验原理图、实验步骤、实验数据记录表格等。
实验课前由任课教师检查预习报告，未写预习报告者不予做实验。
3.做实验前，了解设备的原理和正确使用方法。
在没有弄懂仪器设备的使用方法前，不得贸然使用，否则因使用不当造成仪器设备损坏的，根据大连民族学院《仪器设备损坏丢失处理暂行办法》规定进行处理。
实验室内设备在实验过程中不准任意搬动和调换，非本次实验所用仪器设备，未经指导教师允许不得动用。
4.要求每位学生在实验过程中，要具有严谨的学习态度、认真、踏实、一丝不苟的科学作风。
实验过程中学生按照预习的内容进行实验，且重视实验的调试过程，学会如何根据实验现象判断问题所在。
坚持每次实验都要亲自动手，不可“坐车”，每个实验每个学生都要独立完成，不允许抄袭，无特殊原因，中途不得退出实验，否则本次实验无效。
《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）掌握常用数字图像处理算法和技巧；（3）培养实际操作能力和动手能力，提高解决实际问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）了解实验原理和流程；二、实验环境与工具1. 实验环境（1）计算机操作系统：Windows 10/Linux/macOS；（2）编程语言：MATLAB/Python/C++等；（3）图像处理软件：Photoshop/OpenCV等。
2. 实验工具（1）编程环境：MATLAB/Python/C++开发工具；（2）图像处理软件：Photoshop/OpenCV；（3）实验教材和参考资料。
三、实验内容与步骤1. 实验一：图像读取与显示（1）打开图像处理软件，导入一幅图像；（2）了解图像的基本信息，如像素大小、分辨率等；（3）将图像显示在界面上，进行观察和分析。
2. 实验二：图像基本运算（1）对图像进行灰度化处理；（2）进行图像的直方图均衡化；（3）实现图像的滤波处理，如高斯滤波、中值滤波等。
3. 实验三：边缘检测（1）实现Sobel边缘检测算法；（2）实现Canny边缘检测算法；（3）分析不同边缘检测算法的效果和特点。
4. 实验四：图像分割（1）利用阈值分割法对图像进行分割；（2）利用区域生长法对图像进行分割；（3）分析不同图像分割算法的效果和特点。
5. 实验五：特征提取与匹配（1）提取图像的关键点，如角点、边缘点等；（2）利用特征匹配算法，如SIFT、SURF等，进行图像配准；（3）分析不同特征提取与匹配算法的效果和特点。
四、实验注意事项1. 严格遵循实验要求和步骤，确保实验的正确性；2. 注意实验环境和工具的使用，防止计算机和设备的损坏；3. 尊重知识产权，不得抄袭和剽窃他人成果；4. 实验过程中遇到问题，应及时请教老师和同学。
五、实验报告要求1. 报告内容：实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤、实验结果及分析；2. 报告格式：文字描述清晰，条理分明，公式和图像正确无误；3. 报告篇幅：不少于2000字；4. 提交时间：实验结束后一周内。
西安石油大学数字图像处理实验报告四
《数字图像处理》实验四题目图像分割专业班级学号姓名时间实验报告课程名称数字图像处理实验名称图像分割姓名____________ 学号专业班级____ _实验日期成绩______ _指导教师____ _一、实验目的1、掌握图像分割的原理2、掌握基于阈值的分割方法二、实验原理迭代阈值法(1)选择一个初始阈值T1(2)根据初始阈值T1将图像分割为G1和G2两个部分，分别求出G1和G2的平均灰度值m1和m2；(3)计算新的阈值T2= (m1+m2)/2；(4)如果| T1 –T2 |≤ T0，终止迭代。
否则令T1= T2，重复步骤（2）和（3），最后的T2就是所求的最优阈值。
初始阈值T1的选取：当目标与背景面积相当时，将T1设为整幅图像的平均灰度当目标与背景面积相差较远时，将T1设为最大灰度与最小灰度的中间值。
质心型区域生长算法：(1)确定初始种子点，阈值；(2)对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的像素；(3)比较已存在区域的像素灰度平均值与该区域邻接的像素灰度值，若差值小于阈值，则合并；(4)以新合并的像素为中心，重复步骤(3)，检查新像素的邻域，直到区域不能进一步扩张；(5)返回到步骤(2)，继续扫描直到不能发现没有归属的像素，则结束整个生长过程。
迭代阈值算法原理：三、实验环境操作系统：Windows 8.1软件：Matlab 2016a四、实验内容与步骤1、利用im2bw()实现固定阈值分割，完成对一幅灰度图像的二值分割，调整阈值，记录并分析实验结果；>> yuantu=imread('C:\Users\wangdediannao1\Desktop\a.jpg');%原图如图一所示>> hudutu=rgb2gray(yuantu);>> figure;>> imshow(hudutu); %转化为灰度图像，如图二所示>> bianhuan=im2bw(hudutu,0.3); %实现固定阈值分割, 阈值为0.3>> figure;>> imshow(bianhuan); %显示固定固定阈值分割分割后的图像，如图三所示>> bianhuan1=im2bw(hudutu,0.5); %实现固定阈值分割, 阈值为0.5>> figure;>> imshow(bianhuan1); %显示固定固定阈值分割分割后的图像，如图四所示2、编写迭代阈值法程序，记录迭代得出的最优阈值，利用该阈值实现图像的分割；>> j=double(hudutu);>> t=(min(j(:))+max(j(:)))/2; %设置初始阈值>> done=false;>> i=0;>> while ~doner1=find(j<=t);%找出不大于t的所有像素点索引值r2=find(j>t);%找出大于t的所有像素点索引值tnew=(mean(j(r1))+mean(j(r2)))/2;%计算心得阈值done=abs(tnew-t)<1;t=tnew;i=i+1;end>> j(r1)=0;%小于阈值的为黑>> j(r2)=1;%大于阈值的为白>> figure;>> imshow(j);%显示处理结果如图五所示五、实验结果与分析(可提供屏幕抓图)图一图二图三图四图五六、实验心得与体会熟悉了Matlab软件，以及在Matlab中对于图像处理的方法，对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab中的图像阈值处理操作和命令的使用有了更高的掌握。
《数字图像处理》实验指导书
数字图像处理实验指导书信息科学与工程学院电子系二○○六年前言数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，是电子信息类本科专业的专业课。
本课程侧重于数字图像的基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍；目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法，学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术，具备解决通信领域的图像相关问题的初步能力，为今后的研究与开发打下扎实的基础。
目录实验一常用的图像文件格式与格式转换和图像矩阵的显示方法 (2)实验二傅立叶变换 (6)实验三图像增强及编程处理 (8)实验一常用的图像文件格式与格式转换和图像矩阵的显示方法1．实验目的熟悉Matlab语言的初步使用；熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换2．实验内容练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式间的转换。
特别是索引图像与1，4，8，16比特图像的存储与转换。
熟悉下列模块函数Image file I/O.imread - Read image file.imwrite - Write image file.Image display.colorbar - Display colorbar.getimage - Get image data from axes.image - Create and display image object.imagesc - Scale data and display as image.immovie - Make movie from multiframe indexed image.imshow - Display image.subimage - Display multiple images in single figure.truesize - Adjust display size of image.warp - Display image as texture-mapped surface.zoom - Zoom in and out of image or 2-D plot.3．实验步骤a. Load cameraman.tif image from your hard disk (using function imread).>>A=imread('C:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif');b. Show the image in a figure window (using function image or imshow).>> imshow(A)>> colorbard. Get image data from the current figure(axes) (using function getimage).B=getimage；生成新的矩阵e. Show the gray level of the image between 64 to 128 (using function imagesc).>> clims = [64 128];imagesc(A,clims)imshow(A)f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).>> load mrimov = immovie(D,map);movie(mov,3)g. Draw the cameraman image on a cylinder (using function warp).C=[A A];>> [x,y,z] = cylinder;>> warp(-x,-y,-z,C)Question: how to show the cameraman like thisRequirement: write a report to do the experiment from a to g.实验二傅立叶变换1．实验目的熟悉傅立叶变换的概念和原理；理解Fourier变换的意义。
《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1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
数字图像处理实验指导书
数字图像处理实验指导书前言数字图像处理技术的研究内容涉及工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、生物医学工程和社会科学等领域 它已成为高等理工院校电子信息工程、通信工程、生物医学工程、信号与信息处理等学科的一门重要的专业技术课。
作为人类获取信息的重要来源及利用信息的重要手段 数字图像处理技术被广泛应用于工业、农业、交通、气象、生物医学、军事、公安、机器人视觉、导航、多媒体信息网络通信等领域 给人类带来了巨大的经济和社会效益。
考虑到实际需要，在注重理论与实践的前提下，编写了这本实验指导资料。
本书以实践为基础，利用MATLAB 图像处理工具箱在数学运算和算法验证上的优势，结合教学实际，安排了熟悉matlab编程环境和图像基本操、图像变换、图像增强和滤波增强、图像滤波恢复、图像的压缩编码、图像的边缘检测和分割、图像分割后的目标对象的参数测量以及伪彩色图像处理等部分的相关实验8个。
通过具体的上机实践，激发同学们的学习激情在学习和实践中充分体验数字图像处理的内涵和它的魅力。
实验一熟悉matlab编程环境和图像基本操作一、实验目的及要求1.熟悉MATLAB编程环境2.熟悉图像的基本操作方法：读取、显示、保存、3.熟悉简单二值图像的创建以及图像的像素平移变换二、实验任务1．从电脑中读取一幅图片并显示，然后保存到一个制定路径2．创建一幅二值灰度图像，背景灰度级为0，图像中间矩形框的灰度级为255 3．对二值图像中矩形框的像素进行平移变换三、示例代码[iname,ipath]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'load image',''); %读取图片I=[ipath,iname];image=imread(I);imshow(image); %显示图片imwrite(image, 'picture.jpg'); %保存图片bwimage=zeros(256,256,'uint8'); %创建二值图像bwimage([100:156],[100:156])=255;imshow(bwimage);[M,N]=size(bwimage);shiftdis=80; %定义像素平移量R=[1,0,shiftdis;0,1,shiftdis;0,0,1]; %定义平移矩阵temp=[0,0,1]'resultimage=zeros(M,N,'uint8');for i=100:156 %平移转换for j=100:156temp(1)=i;temp(2)=j;transdot=R*temp;resultimage(transdot(1),transdot(2))=bwimage(i,j);endendfigure;imshow(resultimage);实验二图像变换（傅里叶、离散余弦）一、实验目的及要求1.熟悉傅里叶变换和离散余弦变换的原理2.掌握傅里叶变换和离散余弦变换的算法和应用二、实验任务1．从电脑中读取一幅图片并显示2．将读取的彩色图片转换为灰度图3．对灰度图分别进行傅里叶变换和离散余弦变换三、示例代码[iname,ipath]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'load image','');I=[ipath,iname];image=imread(I);imshow(image);figure;igray=rgb2gray(image); %将彩色图转换为灰度图imshow(igray,[]);figure;X=fft2(igray); %二维傅里叶变换X2=abs(X.^2);imshow(log(X2),[]);figure;Y=fftshift(X); %将低频点移动到中心Y=abs(Y);imshow(log(Y),[]);figure;imagecos=dct2(igray); %离散余弦变换imshow(log(abs(imagecos)))实验三图像的空域增强和滤波增强一、实验目的及要求1.熟悉图像的直方图计算方法和直方图均衡化原理2.熟悉图像的巴特沃斯滤波和理想低通滤波原理2.掌握图像的直方图计算的实现和直方图均衡化算法、图像的巴特沃斯滤波和理想低通滤波算法和应用二、实验任务1．从电脑中读取一幅图片并显示2．将读取的彩色图片转换为灰度图3．计算灰度图的统计直方图并进行直方图均衡化以增强图像4. 对灰度图进行维纳滤波三、示例代码[iname,ipath]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'load image','');I=[ipath,iname];image=imread(I);imshow(image);figure;igray=rgb2gray(image); %彩色图转换为灰度图imshow(igray,[]);figure;imhist(igray); %计算灰度图的统计直方图figure;eq_igray=histeq(igray); %灰度统计直方图均衡化imshow(eq_igray);figure; %显示均衡化化后的直方图imhist(eq_igray);%巴特沃斯滤波和理想低通滤波[iname,ipath]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'load image','');I=[ipath,iname];I1=imread(I);imshow(I1);title('原始图像');I1=rgb2gray(I1);figure;imshow(I1);I2=imnoise(I1,'salt & pepper');figure;imshow(I2);title('噪声图像');f=double(I2);g=fft2(f);%二维傅里叶变换g=fftshift(g);%转换数据矩阵[N1,N2]=size(g);n=2;d0=50;n1=fix(N1/2);n2=fix(N2/2);for i=1:N1for j=2:N2d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*n)); %计算巴特沃斯低通滤波转换函数result1(i,j)=h*g(i,j);if(g(i,j)>50) %进行理想低通滤波result2(i,j)=0;elseresult2(i,j)=g(i,j);endendendresult1=ifftshift(result1); %巴特沃斯低通滤波后反变换result2=ifftshift(result2); %理想低通滤波后反变换X2=ifft2(result1);X3=uint8(real(X2));figure;imshow(X3);title('Butterworth 滤波图像');X4=ifft2(result2);X5=uint8(real(X4));figure;imshow(X5);title('理想低通滤波器');实验四图像的滤波恢复一、实验目的及要求1.熟悉图像恢复的基本原理2.熟悉图像的维纳滤波恢复原理2.掌握图像的维纳滤波恢复算法和应用二、实验任务1．从电脑中读取一幅图片并显示2．将读取的彩色图片转换为灰度图3．人为对灰度图增加噪声4．利用维纳滤波算法对噪声图像进行恢复以提高显示质量三、示例代码d=15; %设定长度h=zeros(2*d+1,2*d+1);h(d+1,1:2*d+1)=1/(2*d); %设定函数h[iname,ipath]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'load image','');I=[ipath,iname];f=imread(I);imshow(f);f=rgb2gray(f);figure;imshow(f);[m,n]=size(f); %计算图像大小（尺寸）fe=zeros(m+2*d,n+2*d); %扩增ffe(1:m,1:n)=f;he=zeros(m+2*d,n+2*d);he(1:2*d+1,1:2*d+1)=h; %扩增hF=fft2(fe);H=fft2(he);ns=5*rand(m+2*d,n+2*d); %产生噪声g=ifft2(F.*H)+ns; %产生噪声且加载噪声的图像G=fft2(g);K=0; %É设定K值F_est=((H.^2)./(H.^2+K)).*G./H; %维纳滤波f_est=real(ifft2(F_est)); %恢复后的图像imshow(f); 显示原始图像figure;imshow(g(d+1:m+d,d+1:n+d),[min(g(:)) max(g(:))]); %、显示模糊后加噪声的图像figure;imshow(f_est(1:m,1:n),[min(f_est(:)) max(f_est(:))]);%显示恢复后的图像实验五图像的压缩编码一、实验目的及要求1.熟悉图像的压缩编码的基本原理和方法2.在MATLAB实现用离散余弦变换（DCT）对图像进行压缩编码2.在MATLAB实现用行程编码（RLE）对图像进行压缩编码二、实验任务1．从电脑中读取一幅图片2．利用DCT对图像进行压缩编码3．利用RLE对图像进行压缩编码三、示例代码%%DCT图像压缩编码[iname,ipath]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.tif';'*.*'},'load image','');IPATH=[ipath,iname];I=imread(IPATH);I=rgb2gray(I);I=im2double(I); %将原图像转换为双精度数据类型T=dctmtx(8); %产生二维DCT变换矩阵B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T'); %计算二维DCT 矩阵T，转置T’（函数p1*x*p2的参数）mask=[ 1 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0 0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0]; %二值掩膜，用来压缩DCT系数，只保留DCT系数中左上角的10个B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask); %只保留DCT变换的10个系数I2= blkproc(B2,[8,8],'P1*x*P2',T',T); %逆DCT，重构图像imshow(I);title('原图像'); %显示原图figure;imshow(I2);title('DCT压缩图像'); %显示压缩后的图像。
数字图像处理实验指导书zqd
《数字图像处理》实验指导书张启东实验一 MATLAB 图像及其操作一、实验目的1、熟练使用各种常用MATLAB命令2、了解MATLAB图像文件格式；3、了解MATLAB图像类型；4、了解MATLAB图像文件的读写；5、了解MATLAB标准的图像显示技术；二、实验原理及内容首先，数字图像以一定的格式存放在计算机的存储器中<如磁盘），常见的格式有BMP，TIF，PCX等等，因此我们要进行数字图像处理，需要完成的第一项工作就是把图像读到计算机的内存中，以便进行进一步的处理。
在Matlab中，函数imread(>完成此项工作。
我们用下面一小段Matlab语句即可实现将图像“rice.tif”显示在一个图像窗口的左边，将其轮廓图显示在该窗口的右边。
b5E2RGbCAPI=imread('rice.tif'>。
subplot(1,2,1>。
imshow(I>subplot(1,2,2>。
imcontour(I>。
这里，imread(‘rice.tif’>将磁盘上的图像文件rice.tif读入内存变量I中，subplot(1,2,1>生成一个可以横向放置2幅图像的窗口，并设置下一显示位置在左边，imshow(I>显示图像I，subplot(1,2,2>准备下一图像的显示位置，imcontour(I>生成图像I 的轮廓并显示在窗口的右边。
p1EanqFDPw数字图像一般可分为二值图、灰度图和真彩图等几类。
我们再看下面一段程序：bw=imread('text.tif'>。
bw2=imcomplement(bw>。
subplot(1,2,1>,imshow(bw>subplot(1,2,2>,imshow(bw2>这里函数imcomplement(bw>完成对二值图像text.tif<bw）的求补运算，<即原来黑的变白的，原来白的变黑的。
《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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说明
每个实验题目包含一些数字图像处理的程序设计要求，需要使用的数字图像在对应的文件夹中给出，供上机实验参考使用。
对于每个题目，只需要根据题目要求设计，对程序进行编译、调试。
实验一图像处理的基本操作
一、实验目的
1．熟悉有关数字图像处理的MATLAB基本操作和编写
2．掌握数字图像的基本读写、显示与保存。
3．能够利用MATLAB工具箱完成图像处理的基本运算
二、实验内容
1．（1）读取图像并显示真彩色图像（2）读取图像并显示索引色图像，并转换为灰度图像；
（3）读取图像并显示灰度图像，并转换为二进制图像；（4）检测内存中的图像和保存图像；
'moon.tif', 'canoe.tif', 'tree.tif', ’rice.png’
2．查看不同分辨率下图像的显示结果；
3．对于彩色图像观看GRB通道各单通道图像。
4．实现马赫带效应并画出灰度直方图。
实验二图像变换
一、实验目的
1．熟悉有关MATLAB工具箱中提供的图像变换函数；
2．掌握傅立叶变换和小波变换等常用的正交变换函数。
二、实验内容
1．对图像进行傅立叶变换和离散余弦变换，并分别求出其逆变换后重构图像的均方误差；2．求两层小波分解，观察分解系数并重构，求重构图像误差值。
3．观察小波分解系数的方向性，实现三层小波分解，分别把HL,LH,HH子带置零和重构，观察重构图像跟原始图像的差异。
实验三图像变换
一、实验目的
1．熟悉有关图像增强的直方图方法；
2．掌握傅立叶变换和离散余弦变换等常用的正交变换函数。
二、实验内容
1．对图像进行直方图均衡化，从而达到增强图像的目的，观察图像直方图的前后变化；
2．对图像加入某种噪声（如椒盐噪声等），运用低通滤波和中值滤波分别进行图像平滑。
3．同态图像的增强：对照明分量和反射分量进行同态滤波。