图像管理组织实验Word文档格式.docx
- 文档编号:16016138
- 上传时间:2022-11-17
- 格式:DOCX
- 页数:30
- 大小:1.96MB
图像管理组织实验Word文档格式.docx
《图像管理组织实验Word文档格式.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《图像管理组织实验Word文档格式.docx(30页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
3.根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。
【实验环境】
操作系统:
WindowsXP
实验平台:
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤:
1.根据BMP格式,将图像内容读入内存数组;
2.通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵,改变数字图像的色彩;
3.将数字图像的RGB表示转换为YUV表示;
Y=0.30R+0.59G+0.11B
U=0.70R-0.59G-0.11B
V=-0.30R-0.59G+0.89B
4.通过访问Y(亮度)通道,改变数字图像的亮度;
5.通过Y(亮度)通道作灰度的线性变换,改变数字图像的对比度。
二、实验图像:
三、实验主要过程:
>
R=pic;
R(:
:
2)=zeros(r,c);
3)=zeros(r,c);
G=pic;
G(:
1)=zeros(r,c);
B=pic;
B(:
subplot(1,3,1)
imshow(R);
title('
R分量'
);
subplot(1,3,2)
imshow(G);
G分量'
subplot(1,3,3)
imshow(B);
B分量'
Y=0.30*R+0.59*G+0.11*B;
U=0.70*R-0.59*G-0.11*B;
V=-0.30*R-0.59*G+0.89*B;
subplot(1,3,1);
imshow(uint8(Y));
title('
Y分量'
subplot(1,3,2);
imshow(uint8(U));
U分量'
subplot(1,3,3);
imshow(uint8(V));
V分量'
Y=Y*2;
imshow(Y);
GreyR(:
1)=100+100/255*pic(:
1);
2)=100+100/255*pic(:
2);
3)=100+100/255*pic(:
3);
subplot(3,3,7);
imshow(GreyR);
线性变换'
小结
通过本次实验,掌握了基本的图像颜色空间变换,及简单的图像修改。
指导教师评语及成绩
评语:
成绩:
指导教师签名:
批阅日期:
数字图像空间域增强
了解数字图像的灰度变换和(0.4,0.6,0.8)校正。
1.了解图像的灰度变换。
2.对图像进行校正。
1.将BMP图像内容读入内存数组。
2.调整图像的灰度,对图像进行灰度变换(反变换)。
。
3.对图像进行校正较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.
pic=imread('
C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample2-1.bmp'
gray=rgb2gray(pic);
subplot(1,2,1);
imshow(gray);
subplot(1,2,2);
opgray=255-gray;
imshow(opgray);
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample2-2.bmp'
pic=double(pic);
pic=pic/256.0;
imshow(pic);
gama04=uint8(pic.^(1/0.4).*256.0);
gama06=uint8(pic.^(1/0.6).*256.0);
gama08=uint8(pic.^(1/0.8).*256.0);
subplot(2,2,1);
原图'
subplot(2,2,2);
imshow(gama04);
0.4'
subplot(2,2,3);
imshow(gama06);
0.6'
subplot(2,2,4);
imshow(gama08);
0.8'
通过本次实验,掌握了珈玛校正的原理及操作方法。
数字图像的噪声去除
学会用滤波器去除图像中的噪声。
1.用均值滤波器去除图像中的噪声;
2.用中值滤波器去除图像中的噪声;
3.比较两种方法的处理结果
1.将BMP图像内容读入内存数组;
2.用均值滤波器去除图像中的噪声;
3.用中值滤波器去除图像中的噪声;
4.将两种处理方法的结果与原图比较;
注意两种处理方法对边缘的影响。
源图像加噪声后的图像
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample3-2.bmp'
mid=medfilt2(pic);
ave=filter2(fspecial('
average'
3),pic)/255;
subplot(1,3,1);
subplot(1,3,2);
imshow(mid);
中值'
subplot(1,3,3);
imshow(ave);
均值'
比较:
从结果图像中看出,滤波后的图像比之前的图像模糊,但是可以基本滤去噪声。
而从直观上比较两种滤波,均值滤波的结果比中值滤波的结果亮一点。
通过本次实验,掌握了简单的滤波器原理及过滤方法。
图像的空间域锐化(拉普拉斯算子)
了解数字图像的空间域锐化和拉普拉斯算子
1.理解图像的空间域锐化原理;
2.熟悉拉普拉斯算子的公式和实现
3.运用拉普拉斯算子对图像进行空间域锐化
1、将BMP图像内容读入内存数组
2、运用拉普拉斯算子对图像进行空间域锐化
3、将锐化后的图像和原图像进行对比
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample4.bmp'
H=fspecial('
unsharp'
)
sharpened=imfilter(pic,H,'
replicate'
subplot(1,2,1)
subplot(1,2,2)
imshow(sharpened);
通过本次实验,掌握了数字图像的空间域锐化和拉普拉斯算子。
频率域低通和高通滤波
学会两种简单的频域低通和高通滤波方法。
1.学会傅立叶变换方法;
2.使用布特沃斯和高斯滤波器进行低通滤波;
3.使用布特沃斯和高斯滤波器进行高通滤波;
2、用布特沃思低通滤波器进行滤波
3、用高斯低通滤波器进行滤波
4、用布特沃思高通滤波器进行滤波
5、用高斯高通滤波器进行滤波
原始图像加噪声后的图像
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\实验图片\实验五\sample5-1.bmp'
[r,c]=size(pic);
f=fftshift(fft2(double(pic)));
mx=max(max(f,[],1),[],2);
imf=abs(f)/mx*25600;
imshow(uint8(imf));
布特沃斯低通滤波
D0
=
[10,20,40,80];
n
2;
D
f;
H
D;
for
row
1:
r
column
c
D(row,colu
- 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:
- 图像 管理 组织 实验