实验一Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan.docx
- 文档编号:11810351
- 上传时间:2023-04-02
- 格式:DOCX
- 页数:8
- 大小:1.06MB
实验一Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan.docx
《实验一Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《实验一Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan.docx(8页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
实验一Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan
实验一--Matlab编程环境下图像的读取qiaohanyan
实验一Matlab编程环境下图像的读取、存储和显示
一、实验目的与要求
1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5.图像的显示。
二、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在任何坐标处(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,而彩色图像是由单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适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副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。
将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。
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。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1图像的采样和量化
根据图像数据矩阵解释方法的不同,MATLAB把其处理为4类:
Ø亮度图像(Intensityimages)
Ø二值图像(Binaryimages)
Ø索引图像(Indexedimages)
ØRGB图像(RGBimages)
(1)亮度图像
一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。
若图像是double类,则像素取值就是浮点数。
规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0,1]
(2)二值图像
一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。
而一幅取值只包含0和1的uint8类数组,在MATLAB中并不认为是二值图像。
使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。
创建一个逻辑图像,其语法为:
B=logical(A)
其中,B是由0和1构成的数值数组。
要测试一个数组是否为逻辑数组,可以使用函数:
islogical(c)
若C是逻辑数组,则该函数返回1;否则,返回0。
(3)索引图像
索引颜色通常也称为映射颜色,在这种模式下,颜色都是预先定义的,并且可供选用的一组颜色也很有限,索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。
一幅索引颜色图像在图像文件里定义,当打开该文件时,构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里,然后根据索引值找到最终的颜色。
(4)RGB图像
一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组,其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。
按照惯例,形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。
令fR,fG和fB分别代表三种RGB分量图像。
一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像:
rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)
在操作中,图像按顺序放置。
2、数据类和图像类型间的转化
表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。
表中的前8项称为数值数据类,第9项称为字符类,最后一项称为逻辑数据类。
工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2)。
以在图像类和类型间进行转化。
表1-1MATLAB和IPT支持数据类型
名称
描述
double
双精度浮点数,范围为
uint8
无符号8比特整数,范围为[0255]
uint16
无符号16比特整数,范围为[065536]
uint32
无符号32比特整数,范围为[04294967295]
int8
有符号8比特整数,范围为[-128127]
int16
有符号16比特整数,范围为[-3276832767]
int32
有符号32比特整数,范围为[-21474836482147483647]
single
单精度浮点数,范围为
char
字符
logical
值为0或1
表1-2格式转换函数
名称
将输入转化为
有效的输入图像数据类
im2uint8
uint8
logical,uint8,uint16和doulbe
im2uint16
uint16
logical,uint8,uint16和doulbe
mat2gray
double,范围为[01]
double
im2double
double
logical,uint8,uint16和doulbe
im2bw
logical
uint8,uint16和double
下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句,编程时可不用输入)
I=imread(‘原图像名.tif’);%读入原图像,tif格式
whosI%显示图像I的基本信息
imshow(I)%显示图像
imfinfofilenameimwrite(I,'filename.jpg','quality',q);%这种格式知识用于jpg格式,压缩存储图像,q是0-100之间的整数
imwrite(I,'filename.bmp');%以位图(BMP)的格式存储图像
%显示多幅图像,其中n为图形窗口的号数
figure(n),imshow('filename');
gg=im2bw('filename');%将图像转为二值图像
figure,imshow(gg)%显示二值图像
三、实验内容及步骤
1.利用imread()函数读取一幅图像,假设其名为flower.tif,存入一个数组中;
2.利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息;
3.利用imshow()函数来显示这幅图像;
4.利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息;
5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg;语法:
imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q),q取0-100。
6.同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。
7.用imread()读入图像:
Lenna.jpg和camema.jpg;
8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg的大小;
9.用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来,观察两幅图像的质量。
10.用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像,并且用imshow显示出来观察图像的特征。
11.将每一步的函数执行语句拷贝下来,写入实验报告,并且将得到第3、9、10步得到的图像效果拷贝下来。
四、实验过程
1.利用imread()函数读取一幅图像,假设其名为flower.tif,存入一个数组中;
2.利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息;
3.利用imshow()函数来显示这幅图像;
实验操作:
实验结果:
4.利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息;
实验操作:
实验结果:
5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg;语法:
imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q),q取0-100。
实验操作:
实验结果:
flower2.jpg
6.同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。
实验操作:
实验结果:
flower3.bmp
7.用imread()读入图像:
Lenna.jpg和camema.jpg;
8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg的大小;
9.用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来,观察两幅图像的质量。
实验操作:
实验结果:
10.用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像,并且用imshow显示出来观察图像的特征。
实验操作:
实验结果:
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 实验 Matlab 编程 环境 下图 读取 qiaohanyan