数字图像报告 杨世楚 102471Word文件下载.docx
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一、实验目的
掌握二进制(黑白)图像、灰度图像、彩色图像读和写的基本方法。
三、实验要求
观察其图像参数,并说明以下程序的显示结果为何是一幅几乎全黑的图像。
四、程序设计
1、
myi=zeros(20,20);
myi(2:
2:
18,2:
18)=1;
myi=uint8(myi);
figure,imshow(myi,'
notruesize'
);
图1图1的直方图
2、
18)=100;
图2图2的直方图
五、实验分析
第一幅图之所以看起来近似全黑是因为量化区域的像素值为1,与0几乎分辨不出来,这点通过两幅图的直方图可以比较得出。
实验1.3图像采样和量化相关实验
1.选择lena.jpg或其它图片,缩小空间分辨率,观察结果并分析
2.选择lena.jpg或其它图片,缩小灰度分辨率,观察结果并分析
1、缩小空间分辨率
I=imread('
lena.jpg'
>
imshow(I);
fori=1:
257
forj=1:
513
I(2*i,j)=I(2*i-1,j);
end
514
256
I(i,2*j)=I(i,2*j-1);
figure;
2、将图像转换为二值图像
768
1024
ifI(i,j)<
127
I(i,j)=0;
else
I(i,j)=255;
imshow(I,’notruesize’);
二值图像
实验1.4直方图学习
1、显示图像直方图imhist()
显示灰度图像直方图(lena.jpg)
源代码:
00.jpg'
A=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(A);
subplot(1,2,2);
imhist(A);
2、显示彩色图像直方图(lena.jpg)
程序设计:
)
R=I(:
:
1);
G=I(:
2);
B=I(:
3);
figure,imhist(R);
title('
R'
figure,imhist(G);
G'
figure,imhist(B);
B'
RG
B
实验1.5
五、应用MATLAB(或C)语言编写一幅灰度图像直方图统计程序,并选择一幅图像显示其直方图,将结果与MATLAB工具箱提供的灰度直方图函数imhist的处理结果进行比较。
利用以上编写的程序,估算下面图像中瞳孔半径(以像素为单位)。
A=imread('
1.bmp'
K=rgb2gray(A);
imhist(K);
a=0;
fori=1:
384
512
if(120<
K(i,j)&
K(i,j)<
140)
a=a+1;
a
a=
29867
x=4*a/pi
x=
3.8028e+004
d=sqrt(x)
d=
195.0073
眼睛眼睛图像的直方图
实验1.6傅里叶变换和反变换
f1=imread('
%读入原图像文件
i=rgb2gray(f1);
%将彩色图片转换为灰度图
subplot(2,2,1);
imshow(i);
%显示原图像
colorbar;
%显示图像的颜色条
原图像'
)%图像命名
j=fft2(i);
%二维离散傅立叶变换
k=fftshift(j);
%直流分量移到频谱中心
l=log(1+abs(k));
%数字图像的对数变换
subplot(2,2,2);
imshow(l,[]);
经过二维快速傅立叶变换后的图像'
)%图像命名
n=ifft2(j)/255;
%逆二维快速傅里叶变换
subplot(2,2,3);
imshow(n);
%显示图像的颜色条
经过二维快速傅立叶逆变换后的图像'
m=fftshift(j);
%直流分量移到频谱中心
RR=real(m);
%取傅立叶变换的实部
II=imag(m);
%取傅立叶变换的虚部
A=sqrt(RR.^2+II.^2);
%计算频谱幅值
A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;
%归一化
subplot(2,2,4);
离散傅立叶频谱'
%图像命名
实验二
应用MATLAB工具箱进行图像处理,包括显示图像、格式转换、图像灰度调整、对比度增强、直方图均衡、邻域平均法、中值滤波法、图像代数运算、边缘增强、伪彩色增强、假彩色合成、二值化、边缘检测等;
分析处理结果,掌握方法和原理,巩固所学内容。
一、图像增强点运算
1.直方图均衡化
使用函数:
直方图均衡化histeq(’lena.jpg’);
实验要求:
选择一幅直方图不均匀的图像,对该图像进行直方图均衡处理,显示处理前后的图像以及它们的灰度直方图。
I=imread('
subplot(2,2,1);
title('
原图'
K=rgb2gray(I);
J=histeq(K);
subplot(2,2,2);
imshow(K);
灰度图'
subplot(2,2,3);
imshow(J);
imhist(K,64);
原直方图'
subplot(2,2,4);
imhist(J,64);
均衡化'
2.灰度修正技术:
imadjust();
选择一幅对比度不足的图像,对该图像进行灰度变换,增强对比度,显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图。
源程序:
RGB1=imread('
21.bmp'
RGB2=imadjust(RGB1,[0.20.30;
0.60.71],[]);
imshow(RGB1);
K=rgb2gray(RGB1);
原图直方图'
imshow(RGB2);
增强图'
L=rgb2gray(RGB2);
imhist(L);
增强图直方图'
2、图像的空间域平滑(使用4-邻域,8邻域进行处理),比较处理结果
I=imread('
imshow(I);
I1=imnoise(I,'
gaussian'
0.1);
imshow(I1);
添加噪声的图'
F4=[0,1,0;
1,0,1;
0,1,0]/4;
I2=filter2(F4,I1);
imshow(I2);
4邻域平滑'
F8=[0,1,0;
0,1,0]/8;
I2=conv2(F8,I1);
8邻域平滑'
三、图像的空间域锐化(要求梯度法图像锐化的五种方法)
[I,map]=imread('
2.jpg'
subplot(2,3,1),imshow(I,map);
I=double(I);
[Gx,Gy]=gradient(I);
%计算梯度
G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy);
%注意是矩阵点乘
J1=G;
%第一种图像增强
J2=I;
%第二种图像增强
K=find(G>
=1);
J2(K)=G(K);
J3=I;
%第三种图像增强
=7);
J3(K)=100;
J4=G;
%第四种图像增强
K=find(G<
J4(K)=100;
J5=I;
%第五种图像增强
J5(K)=0;
Q=find(G>
J5(Q)=255;
%显示图形
subplot(2,3,2),imshow(J1,map);
第一种'
subplot(2,3,3),imshow(J2,map);
第二种'
subplot(2,3,4),imshow(J3,map);
第三种'
subplot(2,3,5),imshow(J4,map);
第四种'
subplot(2,3,6),imshow(J5,map);
第五种'
4、图像的频率域平滑和锐化(常用的四种低通和高通滤波器)
%functionLowfiter
%?
?
?
%?
B=ones(200,200);
50
forj=1:
60
B(i,j)=0;
end
80
K(i,j)=0.5;
K1=imnoise(K,'
salt&
pepper'
%figure;
%imshow(B);
%imshow(K1);
B(100+i,100+j)=K1(i,j);
figure;
imshow(B);
f=double
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