数字图像处理实验报告全答案Word下载.docx
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1image
image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数,如:
a=[1,2,3,4;
4,5,6,7;
8,9,10,11,12];
image(a);
2imshow
imshow函数用于图像文件的显示,如:
i=imread('
);
imshow(i);
title(‘原图像’)%加上图像标题
3colorbar
colorbar函数用显示图像的颜色条,如:
imshow(i);
colorbar;
4figure
figure函数用于设定图像显示窗口,如:
figure
(1);
/figure
(2);
5subplot
把图形窗口分成多个矩形部分,每个部分可以分别用来进行显示。
Subplot(m,n,p)分成m*n个小窗口,在第p个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴,用于显示图形。
6plot
绘制二维图形
plot(y)
Plot(x,y)xy可以是向量、矩阵。
●图像类型转换
1rgb2gray//灰色
把真彩图像转换为灰度图像
i=rgb2gray(j)
2im2bw//黑白
通过阈值化方法把图像转换为二值图像
I=im2bw(j,level)
Level表示灰度阈值,取值范围0~1(即0.n),表示阈值取自原图像灰度范围的n%
3imresize
改变图像的大小
I=imresize(j,[mn])将图像j大小调整为m行n列
●图像运算
1imadd
两幅图像相加,要求同样大小,同种数据类型
Z=imadd(x,y)表示图像x+y
2imsubstract
两幅图像相减,要求同样大小,同种数据类型
Z=imsubtract(x,y)表示图像x-y
3immultiply
Z=immultiply(x,y)表示图像x*y
4imdivide
Z=imdivide(x,y)表示图像x/y
5:
m=imadjust(a,[,],[0.5;
1]);
%图像变亮
n=imadjust(a,[,],[0;
0.5]);
%图像变暗
g=255-a;
%负片效果
四、实验内容(请将实验程序填写在下方合适的位置,实验图像结果拷屏粘贴)
1、读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。
f:
\1.jpg'
i=rgb2gray(a)
I=im2bw(a,0.5)
subplot(3,1,1);
imshow(a);
title('
原图像'
subplot(3,1,2);
灰度图像'
subplot(3,1,3);
imshow(I);
二值图像'
)
2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。
A=imresize(a,[800800])
b=imread('
\2.jpg'
B=imresize(b,[800800])
Z1=imadd(A,B)
Z2=imsubtract(A,B)
Z3=immultiply(A,B)
Z4=imdivide(A,B)
subplot(3,2,1);
imshow(A);
原图像A'
subplot(3,2,2);
imshow(B);
原图像B'
subplot(3,2,3);
imshow(Z1);
加法图像'
subplot(3,2,4);
imshow(Z2);
减法图像'
subplot(3,2,5);
imshow(Z3);
乘法图像'
subplot(3,2,6);
除法图像'
3、对一幅图像进行灰度变化,实现图像变亮、变暗和负片效果,在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示,注上文字标题。
subplot(2,2,1);
subplot(2,2,2);
imshow(m);
图像变亮'
subplot(2,2,3);
imshow(n);
图像变暗'
subplot(2,2,4);
imshow(g);
负片效果'
4、熟悉数字图像处理常用函数的使用,调出帮助文档查看其各种不同用法。
方法:
选择函数(函数所在区变暗),点右键弹出菜单,选择“HelponSelection”
五、实验总结
分析图像的代数运算结果,分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。
实验四常用图像增强方法
1、熟悉并掌握MATLAB图像处理工具箱的使用;
2、理解并掌握常用的图像的增强技术。
三、相关知识
1imnoise
imnoise函数用于对图像生成模拟噪声,如:
j=imnoise(i,'
gaussian'
0,0.02);
模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声,
salt&
pepper'
0.04)模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声
2fspecial
fspecial函数用于产生预定义滤波器,如:
h=fspecial('
sobel'
%sobel水平边缘增强滤波器
%高斯低通滤波器
laplacian'
%拉普拉斯滤波器
log'
%高斯拉普拉斯(LoG)滤波器
average'
%均值滤波器
3基于卷积的图像滤波函数
imfilter函数,filter2函数,二维卷积conv2滤波,都可用于图像滤波,用法类似,如:
h=[1,2,1;
0,0,0;
-1,-2,-1];
%产生Sobel算子的水平方向模板
j=filter2(h,i);
或者:
h=fspecial(‘prewitt’)
I=imread('
cameraman.tif'
H=fspecial('
prewitt‘);
%预定义滤波器
M=imfilter(I,H);
imshow(M)
或者:
h=[1,1,1;
1,1,1;
1,1,1];
h=h/9;
j=conv2(i,h);
4其他常用滤波举例
(1)中值滤波
medfilt2函数用于图像的中值滤波,如:
j=medfilt2(i,[MN]);
对矩阵i进行二维中值滤波,领域为M*N,缺省值为3*3
(2)利用拉氏算子锐化图像,如:
j=double(i);
h=[0,1,0;
1,-4,0;
0,1,0];
%拉氏算子
k=conv2(j,h,'
same'
三、实验步骤
1、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波,窗口分别采用3*3,5*5,7*7
\lena.png'
J=imnoise(I,'
salt&
pepper'
0.04);
K1=medfilt2(J,[33]);
%对矩阵i进行二维中值滤波,领域为3*3
K2=medfilt2(J,[55]);
K3=medfilt2(J,[77]);
imshow(J);
椒盐噪声干扰图像'
imshow(K1);
领域为3*3二维中值滤波'
imshow(K2);
领域为5*5二维中值滤波'
imshow(K3);
领域为7*7二维中值滤波'
2、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
%模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声,
M=filter2(fspecial('
9),J)/255;
%模板尺寸为9
subplot(2,1,1);
imshow(j);
噪声干扰图像'
subplot(2,1,2);
imshow(M);
改进后的图像'
3、采用三种不同算子对图像进行锐化处理。
i=imread('
I=rgb2gray(s)
H=fspecial('
)%应用Sobel算子锐化图像
I1=filter2(H,I)%Sobel算子滤波锐化
prewitt'
)%应用prewitt算子锐化图像
I2=filter2(H,I)%prewitt算子滤波锐化
)%应用log算子锐化图像
I3=filter2(H,I)%log算子滤波锐化
imshow(I1);
Sobel算子锐化图像'
imshow(I2);
prewitt算子锐化图像'
imshow(I3);
log算子锐化图像'
四、实验总结
1、比较不同平滑滤波器的处理效果,分析其优缺点
2、比较不同锐化滤波器的处理效果,分析其优缺点
实验五图像恢复和图像分割
2、理解并掌握常用的图像的恢复和分割技术。
1deconvwnr
维纳滤波,
用法:
J=deconvwnr(I,PSF,NSR)
用维纳滤波算法对图片
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