数字图像处理及应用(MATLAB)第8章
数字图像处理及应用(MATLAB)第8章
（4）filter2 功能：基于卷积的图象滤波函数 格式：Y = filter2(h,X) 说明：Y = filter2(h,X)返回图像X经滤波算子h滤波后的结果， 默认返回图像Y与输入图像X大小相同。 （5） fspecial 功能：产生预定义滤波器 格式：H=fspecial(type) H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器 H=fspecial('sobel') Sobel水平边缘增强滤波器 H=fspecial('prewitt') Prewitt水平边缘增强滤波 器 H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤 波器 H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（LoG）运 算滤波器 H=fspecial('average',n) 均值滤波器 H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器
figure,imshow('newclown.bmp') title('newclown.bmp') whos i1 i2
实验结果如图8.1.1所示及以下数据： Name Size Bytes Class i1 280x272 76160 logical array i2 291x240 69840 uint8 array
8.2 图像增强技术实验
1、实验目的 （1）了解图像增强的目的和意义。 （2）掌握MATLAB中常用的图像增强函数的使用方法。 （3）掌握图像灰度变换、图像平滑和图像锐化的算法原理。
2、实验中所用部分函数介绍 （1）imadjust 功能：调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。 格式：J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma) newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
数字图像处理北民大试题
1.什么是数字图像？答：在空间坐标x,y处的值f(x,y)表示亮度或灰度，f(x,y)在空间上是离散的，在幅值上也离散的。
经过数字化后的图像称为数字图像(或离散图像)。
2.什么是数字图像处理？答：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
如：放大、缩小、转置、增强、边界分割......3.一般来说，图像采样间距越大，图像数据量_少__，质量_差；反之亦然。
4.什么是采样和量化？答：对图像在空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样，幅值数字化被称为灰度级量化。
5.什么是二值图像？答：二值图像就是只有黑白两个灰度级。
6.判断：图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。
（√）答：正确7.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为64级，则这幅图像的存储空间为（B）。
答：BA、200×300×4 B 200×300×6C、200×300×8 D、200×300×642.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为32级，则这幅图像的存储空间为（B）。
答：BA、200×300×4B、200×300×5C、200×300×8D、200×300×329.如果一幅图像尺寸为200×300，每个像素点的灰度为16级，则这幅图像的存储空间为（A）。
答：AA、200×300×4B、200×300×5C、200×300×8D、200×300×1612.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。
现用三位二进制数进行量化，则量化后的值分别为多少？答：5 0 7 7 （三位二进制数的最大值为7）13.若采样4个数，大小分别为4.56 0.23 7.94 16.55。
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。
《数字图像处理》习题参考答案
《数字图像处理》习题参考答案第1 章概述连续图像和数字图像如何相互转换答：数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
#采用数字图像处理有何优点答：数字图像处理与光学等模拟方式相比具有以下鲜明的特点：1．具有数字信号处理技术共有的特点。
（1）处理精度高。
（2）重现性能好。
（3）灵活性高。
2．数字图像处理后的图像是供人观察和评价的，也可能作为机器视觉的预处理结果。
3．数字图像处理技术适用面宽。
4．数字图像处理技术综合性强。
数字图像处理主要包括哪些研究内容答：图像处理的任务是将客观世界的景象进行获取并转化为数字图像、进行增强、变换、编码、恢复、重建、编码和压缩、分割等处理，它将一幅图像转化为另一幅具有新的意义的图像。
]讨论数字图像处理系统的组成。
列举你熟悉的图像处理系统并分析它们的组成和功能。
答：如图，数字图像处理系统是应用计算机或专用数字设备对图像信息进行处理的信息系统。
图像处理系统包括图像处理硬件和图像处理软件。
图像处理硬件主要由图像输入设备、图像运算处理设备（微计算机）、图像存储器、图像输出设备等组成。
软件系统包括操作系统、控制软件及应用软件等。
$图数字图像处理系统结构图1常见的数字图像处理开发工具有哪些各有什么特点答．目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++（面向对象可视化集成工具）和MATLAB 的图像处理工具箱（Image Processing Tool box）。
两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。
Microsoft 公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来的Win 32 程序有着运行速度快、可移植能力强等优点。
数字图像处理与应用(MATLAB版)课后题答案
第一章1. 什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？模拟图像和数字图像如何相互转换？答：图像是当光辐射能量照在物体上，经过反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
2. 什么是数字图像处理？答：数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
3. 数字图像处理系统有哪几部分组成？各部分的主要功能和常见设备有哪些？答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成，如下图所示。
各个模块的作用分别为：图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
图像存储模块：主要用来存储图像信息。
图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。
图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。
图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图像信息处理的所有功能。
4. 试述人眼的主要特性。
答：（1）、人眼的视觉机理。
视网膜上有大量的杆状细胞和锥状细胞，锥状细胞能辨别光的颜色，而杆状细胞感光灵敏度高，但不能辨色。
（2）、人眼的视敏特性。
指人眼对不同波长的光具有不同的敏感程度。
（3）、人眼的亮度感觉。
亮度感觉范围指人眼所能感觉到的最大亮度与最小亮度之间的范围。
数字图像处理实验八
数字图像处理实验实验八：彩色图像处理学院：信息工程学院姓名：学号：专业及班级：指导教师：一、实验目的使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。
使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法，并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。
二、实验内容要求学生能够完成彩色图像的分析，能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质；会对彩色图像进行直方图均衡，并能正确解释均衡处理后的结果；能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。
利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序：rgb_image=imread('flower1.tif'); %读取图像flower1.tiffR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量figure(1),imshow(fR) %分别显示图像figure(2),imshow(fG)figure(3),imshow(fB)%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image);fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度figure(4),imshow(fY)figure(5),imshow(fI)figure(6),imshow(fQ)fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化fG=histeq(fG,256);fB=histeq(fB,256);RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并figure,imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度，亮度参照前面f1=imread('v1_red.jpg');f2=imread('v1_green.jpg');f3=imread('v1_blue.jpg');f4=imread('infer_near.jpg');ture_color=cat(3,f1,f2,f3);figure,imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量figure,imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图f=imread('head.jpg');cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素figure,imshow(cut_1),colormap(hot) %显示图像cut_1,并使用hot模型彩色化figure,imshow(cut_2),colormap(cool) %显示图像cut_2,并使用cool模型彩色化三、实验具体实现(1) 彩色图像的分析调入并显示彩色图像flower1.tif ；拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；根据各个分量图像的情况讨论该彩色图像的亮度、色调等性质。
数字图像处理及应用(MATLAB)第6章
edge
检测图像边缘，例如： `BW = edge(I, 'sobel');`
自定义函数实现特定功能
1
自定义函数可以实现一些特定的图像处理功能， 例如图像滤波、形态学处理、特征提取等。
2
在MATLAB中，可以通过编写M文件来定义自己 的函数，然后在图像处理过程中调用这些函数。
3
自定义函数的编写需要遵循MATLAB的语法规则， 同时需要考虑函数的输入、输出参数以及函数的 返回值等问题。
小波变换在图像压缩中的应用
压缩原理
小波变换能够将图像的能量集中在少数几个小波系数上，因此可以通 过保留重要的小波系数并舍弃不重要的小波系数来实现图像压缩。
编码方法
常用的小波编码方法包括嵌入式零树编码（EZW）、分层树集合分裂编码 （SPIHT）等，这些方法能够有效地对小波系数进行编码，实现高压缩比。
MPEG标准
是一种针对运动图像和音频的压缩标准，采用运动补偿预测（MCP）、离散余弦变换（DCT）和量化编码等有损 压缩技术，可实现视频数据的实时传输和存储。MPEG标准包括MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4等多个版本，分 别适用于不同应用场景和需求。
04 形态学图像处理
膨胀与腐蚀运算
膨胀运算
通过结构元素在图像中的移动， 将结构元素与图像对应区域进行 逻辑“或”操作，使图像中的高 亮区域逐渐扩大。
腐蚀运算
通过结构元素在图像中的移动， 将结构元素与图像对应区域进行 逻辑“与”操作，使图像中的高 亮区域逐渐缩小。
开闭运算及形态学梯度
01
开运算
先对图像进行腐蚀操作，再进行膨胀操作。可以用来消除图像中的小物
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数字图像处理复习提纲
4. 图像分辨率的单位dpi表示单位长度（ ）上包含的像素数目。 A．米 B.厘米 C. 寸 D.英寸
5.一幅大小为16*16，灰度级为2的图像，像素点有（）个 A．256 B. 512 C. 1024
第2章 matlab软件 • 熟悉matlab界面：命令窗口、工作间、命令历史窗口、路
素少的灰度级，使灰度直方图均衡分布。
histeq,adapthisteq 2.直方图规定化：将直方图按照参考图像的直 方图进行均衡化
[hgram,x]=imhist(I1);
J=histeq(I,hgram) ; • 图像增强：突出有用的特征，便于分析和处理。
方法：直方图均衡化、图像平滑、图像锐化和伪彩色处理
• hold on/off
• grid on/off • 格式化：title，text, legend, label • 特殊字符：: \pi, \omega, \Theta, ^2
第4章 matlab工具箱 • 浏览工具箱：菜单栏-主页-？-image processing toolbox • 图像类型：RGB图像，索引图像，灰度图像，二值图像 • 各种图像的数据结构 • 图像的数据类型：uint8,uint16,double,im2double • 图像类型转换：rgb2gray; ind2rgb, rgb2ind; ind2gray,
• Fourier, DFT，FFT
• fft2, ifft2 • fftshift的作用 • 傅里叶变换的幅度谱和相位谱 • fft高频和低频滤波，字符识别 • 为什么引入DCT?保持傅里叶变换的功能有减少数据量。 • DCT主要用于图像压缩。
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（2）imhist 功能：计算和显示图像的色彩直方图 格式：imhist(I,n) ；imhist(X,map) 说明：其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256； imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X 的直方图，map 为调色 板。
（3）histeq 功能：实现直方图均衡化 格式： J=histeq(I,n) ;J=histeq(I,hgram) ； [J,T]=histeq(I,...) 说明：J=histeq(I,n) 指定均衡化后的灰度级数n,缺省值64； J=histeq(I,hgram)是 实现直方图的规定化，即将 原图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram ，hgram 中的每 一个元素都在 [0,1] 中； [J,T]=histeq(I,...) 返回从能将图像 I 的灰度直方图 变换成图像J的直方图的变换T。
2、实验中所用部分函数介绍
（1）imread 功能：图像文件的读取 格式： A=imread(filename,fmt) 将文件命为filename表示的扩展名为fmt的图像文件读取到矩 阵A中。MATLAB支持的图像格式有bmp、jpg或jpeg、tif或tiff、 gif、pcx、png、xwd。 （2）imwrite 功能：图像文件的写入（保存），把图像写入图形文件中 格式：imwrite(A,filename,fmt) ；A,filename,fmt意义同上 所述。
figure,imshow('newclown.bmp') title('newclown.bmp') whos i1 i2
实验结果如图8.1.1所示及以下数据： Name Size Bytes Class i1 280x272 76160 logical array i2 291x240 69840 uint8 array
(a) rice
(b) cameraman
(c)相加后的图像
4、实验内容程序设计部分 （1）对灰度图像、真彩色图像实现读取、显示和保存。 （2）matlab图像文件夹中的mri.tif是一个包含27帧、图像尺寸为 128*128的多帧索引图像，请将前20帧图像顺序读入到一个数组中 并显示出来。 （3）通过图像点运算减弱图像对比度。 （4）分别将索引色图像转换为灰度图像和二值图像，并将灰度图 像转换为索引色图像 （5）求对任意两幅大小不相等的图像相加的结果，并加以验证用 语句：K2=Ibackground+J;代替示例程序中 K2=imadd(Ibackground,J,'uint16');的处理结果是否相同。
说明：J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)中，将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即 将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。 它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。
（3）imshow 功能：显示图像 格式：imshow(I,n) ；imshow(I,[low high]) ；imshow(BW) %显示黑白图像 imshow(X,map) %显示索引色图像；imshow(RGB) %显示真彩色图像 imshow filename （4）figure 功能：创建图形窗口 （5）subplot 功能：将多个图画到一个平面上的工具。 格式：subplot（m,n,p）或者subplot（mnp） 说明：其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就 是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行。
（6）imnoise 功能：给图像增加噪声 格式：J=imnoise(I,type) ； J=imnoise(I,type,parameter) 说明：J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有 噪图像 J ，参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的 参数。 （7）medfilt2 功能：二维中值滤波 格式：B = medfilt2(A) 用3×3的滤波窗口对图 像A进行中值滤波。 B = medfilt2(A,[m n]) 用指定大小为m×n的窗 口对图像A进行中值滤波。 说明：B = medfilt2(A)表示用3×3的滤波窗口对图像A进行 中值滤波。 B = medfilt2(A,[m n])表示 用指定大小为m×n的窗口 对图像A进行中值滤波。
(a)原始图像 实验结果图
(b) 处理后图像
（4）实现真彩色图像与索引图像的互相转换。
clear,clc close all RGB1 = imread('peppers.png');%读入真彩色图像 [X1,map1] = rgb2ind(RGB1,128);%真彩色图像转化为索引图 imshow(X1,map1) %显示索引图像 load clown;%载入图像 rgb2=ind2rgb(X,map);%将索引图像转化为真彩色图像 figure,imshow(rgb2)
第八章 数字图像处理实验
8.1 数字图像处理基本操作 8.2 图像增强技术实验 8.3 图像变换实验
8.4 图像分割实验
8.5 图像压缩编码实验
8.6 图像特征提取实验
8.1 数字图像处理基本操作
1、实验目的 （1）掌握MATLAB软件的运用，熟练掌握建立、保存、运行、调 试m文件的方法。 （2）了解MATLAB软件中图像处理工具箱的使用方法。 （3） 熟练掌握图像文件（黑白、灰度、索引色和彩色图像）的读 取及显示方法。 （4）熟悉常用的图像文件格式和格式转换。
8.2 图像增强技术实验
1、实验目的 （1）了解图像增强的目的和意义。 （2）掌握MATLAB中常用的图像增强函数的使用方法。 （3）掌握图像灰度变换、图像平滑和图像锐化的算法原理。
2、实验中所用部分函数介绍 （1）imadjust 功能：调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。 格式：J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma) newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma) RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
(a) 真彩色图像(d)第三个颜色分量
（3）通过图像点运算增强图像对比度 clear,clc close all I=imread('rice.png'); subplot(1,2,1),imshow(I); I1=double(I); J=I1*1.4+40;%点运算增强 I2=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(I2); 实验结果如图所示：
newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)为调整索引色图像的调色板map。
RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)为对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行 调整。随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。 参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度 值。如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。如果 gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。如果省略了函数的参 量，则gamma默认为1（线性映射）。
（4）filter2 功能：基于卷积的图象滤波函数 格式：Y = filter2(h,X) 说明：Y = filter2(h,X)返回图像X经滤波算子h滤波后的结果， 默认返回图像Y与输入图像X大小相同。 （5） fspecial 功能：产生预定义滤波器 格式：H=fspecial(type) H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器 H=fspecial('sobel') Sobel水平边缘增强滤波器 H=fspecial('prewitt') Prewitt水平边缘增强滤波 器 H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤 波器 H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（LoG）运 算滤波器 H=fspecial('average',n) 均值滤波器 H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器
(a) circbw.tif
(b) newcircbw.bmp
(c) clown.bmp
(d) new clown.bmp
(2) 在一个图形窗口中显示RGB图像 clear,clc close all I=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),imshow(I,'notruesize'),title('真彩色图像') R=I;R(:,:,[2 3])=0;%红色分量 G=I;G(:,:,[1 3])=0;%绿色分量 B=I;B(:,:,[1 2])=0;%蓝色分量 subplot(2,2,2),imshow(R,'notruesize');title('显示第一个颜色分量') subplot(2,2,3),imshow(G,'notruesize');title('显示第二个颜色分量') subplot(2,2,4),imshow(B,'notruesize');title('显示第三个颜色分量') 实验结果图如图所示。
（6）rgb2ind 功能：将真彩色图像转换成索引色图像 格式：[X,map]= = rgb2ind ( I，n) 说明：I表示被转换的RGB原图像，其中n指定map中颜色项数, n 最大不能超过65536。 （7）ind2rgb 功能：将索引色图像转换成真彩色图像， 格式：RGB=ind2rgb(X，map) 说明：X表示被转换的索引色图像，map是X的调色板。 MATLAB的实际处理方式是创建一个三维数组，然后将索引色图像 中与颜色对应的map值赋值给三维数组。 （8） im2bw 功能：通过设置阈值将RGB、索引色、灰度图像转换成二值图像 格式：BW=im2bw(I, level) 说明：参数I可以是真彩色图像、灰度图像和索引色图像，当是索 引色图像时，I表示成X，map；level为转换阈值，转换阈值根据图 像而不同，可以通过函数graythresh()求得。