数字图像处理实验报告4
遥感数字图像处理实验报告
《遥感图像处理A》实验报告专业地理信息系统班级1112学号1120209201姓名杨飞任课教师白俊武苏州科技学院环境科学与工程学院2014年5月实验报告1 ERDAS Viewer的使用实验地点C1机房日期2013-3-12一、实验目的1熟悉软件界面和组成功能模块；2掌握软件主窗口（Viewer）的基本操作；二、实验要求1 打开图层的设置和图层的放大、缩小等基本操作；2 数据叠加显示（混合显示Blend，卷帘显示Swipe，闪烁显示Ficker）；3 Link两个图像，进行图像的比较浏览，最后Unlink；4 图像对比度调整；5 光标查询功能（Inquiry Cursor Function）；6 量测功能（Measurement Function）；7 文件信息操作（Layer Info）；8 三维图像操作（Image Drape）；9 AOI的使用；10Viewer其他菜单的熟悉（Raster、Vector、Annotation）；三、实验成果1）数据叠加显示图混合显示Blend卷帘显示Swipe闪烁显示Flicker（以下所示两种状态不断交替闪烁）2）三维图像操作图3）AOI操作图实验报告2 卫星影像及航空影像的几何校正实验地点C1机房日期2013-3-19 一、目的1掌握卫星影像及航空影像的几何校正方法二、要求1实现资源卫星图像校正；2实现遥感图像仿射变换；三、实验成果1）航空影像正射校正图2）Viewer to Viewer卫星影像采点模式图实验报告3 雷达图像的几何纠正实验地点C1机房日期2013-3-26 一、实验目的1掌握并熟悉Erdas这款软件的使用2实现雷达图像的正射处理与校正二、实验要求1利用OrthoRadar模块，进行SAR图像地理编码2对SAR图像进行正射校正三、实验成果1）地理编码SAR图像2）正射校正SAR图像3）基本雷达图像处理结果图斑点噪声压缩（注：左图为原图，右图为处理图像，下同）边缘增强处理雷达图像增强图像纹理分析实验报告4 空间增强处理与辐射增强处理实验地点C1机房日期2013-4-9一、实验目的1掌握并熟悉Erdas这款软件的使用2实现遥感图像的空间增强处理和辐射增强处理二、实验要求.1掌握空间增强处理和辐射增强处理2用Erdas这个软件完成实验要求的相关操作三、实验成果1）空间增强处理结果图卷积增强非定向边缘增强聚焦分析纹理分析锐化增强（注：左图为原图，可与右锐化增强结果图进行对比）2）辐射增强处理LUT拉伸直方图均衡化直方图匹配亮度反转（注：左图为处理前，右图为亮度反转结果图）去霾处理（注：左图为处理前，右图为去霾处理结果图）降噪处理（注：左图为处理前，右图为降噪处理结果图）去条带处理（注：左图为处理前，右图为去条带处理结果图）实验报告5 傅立叶变换实验地点C1机房日期2013-4-23一、实验目的傅立叶变换是首先把遥感图像从空间域转换到频率域，然后在频率域上对图像进行滤波处理，减少或消除周期性噪声，再把图像从频率域转换到空间域，达到增强图像的目的二、实验要求掌握相关原理，并用软件实现相关操作三、实验成果1）傅立叶变换图傅立叶处理图像（注：左图为原图）傅立叶处理图像逆变换结果图（注：左图为原图）2）周期噪声去除图（注：左图为原图）3）补充：同态滤波。
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。
dic实验报告
dic实验报告DIC实验报告一、引言DIC（Digital Image Correlation）是一种基于数字图像处理的测量技术，广泛应用于工程领域中的应变分析和形变测量等方面。
本实验旨在探究DIC技术的原理、应用以及其在实际工程中的潜力。
二、DIC技术原理DIC技术基于图像处理和模式匹配的理论，通过对两幅或多幅图像进行比较和分析，实现对物体的形变和位移的测量。
具体而言，DIC技术通过以下步骤实现测量：1. 图像获取：使用高分辨率的相机对待测物体进行拍摄，通常要求物体表面具有一定的纹理。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、滤波等操作，以提高后续图像处理的准确性。
3. 特征提取：使用图像处理算法提取图像中的特征点或特征区域，通常采用相关系数、亮度梯度等指标进行特征提取。
4. 特征匹配：将两幅或多幅图像中的特征点进行匹配，建立特征点之间的对应关系。
5. 形变分析：根据特征点的对应关系，计算物体的形变和位移等参数。
三、DIC技术应用DIC技术在工程领域具有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 材料力学：DIC技术可以用于材料的应力-应变分析，通过测量材料表面的形变，得到材料在受力下的应变情况，从而评估材料的力学性能。
2. 结构健康监测：DIC技术可以用于对结构的形变和位移进行实时监测，提供结构健康状况的评估和预警。
3. 液体力学：DIC技术可以用于液体流动的实时可视化和分析，通过对流体表面的形变进行测量，揭示流体的流动特性。
4. 汽车工程：DIC技术可以用于汽车碰撞试验中的形变测量，评估车身的安全性能。
5. 航空航天工程：DIC技术可以用于飞行器的结构形变分析，提供对飞行器在飞行过程中的变形情况的评估。
四、DIC技术的优势与挑战DIC技术相比传统的形变测量方法具有一些明显的优势，如高精度、非接触、全场测量等。
然而，DIC技术在实际应用中也面临一些挑战，如对图像质量要求高、对计算资源要求大等。
用matlab实现数字图像处理几个简单例子
实验报告实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）实验二图像的代数运算实验三filter2实现均值滤波实验四图像的缩放朱锦璐04085122实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）一、实验内容对图（1.1）的图像做旋转，观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。
图（1.1）二、实验原理首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F（w，ϕ）.f(x,y) <=> F(u，v)f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ，wsinϕ)经过变换得f( r,θ+θ。
)<=>F(w,ϕ+θ。
)上式表明，对f(x,y)旋转一个角度θ。
对应于将其傅里叶变换F(u，v)也旋转相同的角度θ。
F(u,v)到f(x,y)也是一样。
三、实验方法及程序选取一幅图像，进行离散傅里叶变换，在对其进行一定角度的旋转，进行离散傅里叶变换。
>> I=zeros(256,256); %构造原始图像I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256，前一值是纵向比，后一值是横向比figure(1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figure(2)imshow(J1,[5 50])J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°figure(3);imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);figure(4)imshow(J2,[5 50])四、实验结果与分析实验结果如下图所示（1.2）原图像（1.3）傅里叶频谱（1.4）旋转45°后的图像（1.5）旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图（1.6）原图像（1.7）傅里叶频谱（1.8）旋转45°后的图像（1.9）旋转后的傅里叶频谱由实验结果可知1、从旋转性质来考虑，图（1.8）是图（1.6）逆时针旋转45°后的图像，对比图（1.7）和图（1.9）可知，频域图像也逆时针旋转了45°2、从尺寸变换性质来考虑，如图（1.6）和图（1.7）、图（1.8）和图（1.9）可知，原图像和其傅里叶变换后的图像角度相差90°，由此可知，时域中的信号被压缩，到频域中的信号就被拉伸。
东北大学matlab计算机图像处理实验报告
计算机图像处理实验报告学院：信息学院班级：姓名：学号：实验内容：数字图像处理1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序，并进行相互之间的转换；（1）、显示一副真彩RGB图像代码：I=imread('mikasa.jpg');>>imshow(I);效果：（2）、RGB转灰度图像代码：graycat=rgb2gray(I);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(graycat);效果：（3）、RGB转索引图像代码：[indcat,map]=rgb2ind(I,0.7);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcat,map);效果：（4）、索引图像转RGB代码：I1=ind2rgb(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(I1);效果：（5）、索引转灰度图像代码：i2gcat=ind2gray(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2gcat);效果：（6）、灰度转索引图像代码：[g2icat,map]=gray2ind(graycat,64);>>subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subimage(g2icat,map);效果：（7）、RGB转二值图像代码：r2bwcat=im2bw(I,0.5);>>subplot(1,2,1);>>subimage(I);>>subplot(1,2,2);>>subimage(r2bwcat);效果：（8）灰度转二值图像代码：g2bwcat=im2bw(graycat,0.5); subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2bwcat);效果：（9）、索引转二值图像代码：>> i2bwcat=im2bw(indcat,map,0.7);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2bwcat);效果：2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换，观察其频谱图。
实验报告模板
实验报告
课程名称数字图像处理
实验项目名称
班级与班级代码
实验室名称
专业
任课教师
学号：
姓名：
实验日期：20 年月日
广东商学院教务处制
姓名实验报告成绩
评语：
指导教师（签名）
年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存
实验名称
一、实验目的与内容
二、实验环境
三、实验原理
四、实验步骤
五、实验结果与分析
六、附代码
空域图像增强技术
1. 实验目的与内容
1）理解和掌握图像的线性变换和直方图均衡化的原理和应用；
2）了解平滑处理的算法和用途，学习使用均值滤波、中值滤波和拉普拉斯锐化进行图像增强处理的程序设计方法；
3）了解噪声模型及对图像添加噪声的基本方法。
………..
2. 实验环境
Windows 系统和MATLAB 6.x
3. 实验原理
1 均值（中值）滤波是指在图像上，对待处理的像素给定一个模板，该模板包括了其周围的临近像素。
将模板中的全体像素的均值（中值）来代替原来像素值的方法。
………..
4. 实验步骤
1）打开一幅图像；
2）在图像中加入***噪声
3）用中值滤波器滤波
4）改变噪声类型
………..
x ）改变滤波器形状
………..
5. 实验结果与分析
从实验结果可以看出…….
(a)原图 (b)加椒盐噪声 (c)中值滤波
6.附代码。
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。
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。
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实验四：数字图像的频域滤波
1．实验目的
1. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。
2. 理解频域滤波的基本原理及方法。
3. 掌握进行图像的频域滤波的方法。
2．实验基本原理
1. 频域增强
频域增强是利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其他空间
中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从
而得到处理后的图像。
频域增强的主要步骤是：
选择变换方法，将输入图像变换到频域空间。
在频域空间中，根据处理目的设计一个转移函数，并进行处理。
将所得结果用反变换得到增强的图像。
常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。
2. 低通滤波
图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频部分，而图像的边缘和噪声对应于高频部
分。因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响。由卷积定理，在频域实现低通
滤波的数学表达式：
G(u,v) =H(u,v)F(u,v)
1) 理想低通滤波器（ILPF）
2) 巴特沃斯低通滤波器（BLPF）
3) 指数型低通滤波器（ELPF）
3． 实验内容与要求
1.设计一种低通滤波器，理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器均可，
截至频率自选。
img= imread('def.tif');;
I=rgb2gray(img);
f=double(I);
g=fft2(f);
g=fftshift(g);
[M,N]=size(g);
nn=2; % 2-grade Butterworth lowpss filter
d0=100;
m=fix(M/2);
n=fix(N/2);
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
result=ifftshift(result);
J1=ifft2(result);
J2=uint8(real(J1));
subplot(2,2,1);imshow(I);title('灰度图像 ');
subplot(2,2,2);imshow(J2); title('频率为100');
读出一幅图像，采用你设计的低通滤波器进行滤波。再做反变换，观察不同的截止频率
下采用不同低通滤波器得到的图像与原图像的区别。【提示:1)在频率域滤波同样要注意
到填充问题；2）注意到(-1)x+y;】
当截止频率do = 15时，滤波后的图像模糊，难以分辨，振铃现象明显。 当do = 30
时，滤波后的图像模糊减弱，能分辨出字母与图形轮廓，但由于理想低通滤波器在频率
域的锐截止特性，滤波后的图像仍有较明显的振铃现象。
当 do = 100时，滤波后的图像比较清晰，但高频分量损失后，图像边沿与文字变的有
些模糊，在图像的边框（如条带和矩形轮廓）附近仍有轻微振铃现象