图像处理实验报告Word文档格式.docx
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学习Matlab软件的图像处理工具箱,掌握常用的一些图像处理命令;
通过编程实现几种简单的图像增强算法,加强对图像增强的理解。
实验内容
题目A.打开Matlab软件帮助,学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能;
题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用:
imread()imageinfo()imwrite()imopen()imclose()imshow()impixel()imresize()imadjust()imnoise()imrotate()im2bw()rgb2gray()
题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y=ax+b,函数形式为:
imstrech(I,a,b);
题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理,并将实验结果与Matab中imhist命令结果比较。
三、实验结果
1).基本图像处理函数的使用:
I=imread('
rice.png'
);
se=strel('
disk'
1);
I_opened=imopen(I,se);
%对边缘进行平滑
subplot(1,2,1),imshow(I),title('
原始图像'
)
subplot(1,2,2),imshow(I_opened),title('
平滑图像'
imview(I_opened,[])
Imageinfo(‘rice.png’)
二、实现灰度图像的拉伸(代码)
I=imread('
I1=2*I+5;
%对其进行线性拉伸2*I+5;
subplot(1,2,2),imshow(I1),title('
f=2x+5'
三、图像进行直方图均衡化处理(代码)
4、编程实现对图像进行直方图均衡化处理,并将实验结果与Matab中imhist命令结果比较。
clearall;
figure;
subplot(221);
imshow(I);
subplot(222);
imhist(I);
I1=histeq(I);
%直方图均衡化处理
subplot(223);
imshow(I1);
subplot(224);
imhist(I1);
四、实验体会
通过这次实验,让我认识到了到图像处理在我们生活中的应用。
以及相应的直方图均衡化的方式和方法,收获颇丰
实验二
实验目的
掌握数字图像增强的基本原理和方法,通过Matlab编程实现图像的各种增强技术;
掌握Matlab软件图像处理工具箱中相关图像增强函数及用法。
实验内容
1、利用灰度线性变换和非线性变换进行图像增强处理。
2、编程实现图像的平滑增强,分别采用3×
3,6×
6,8×
8的窗口实现,比较窗口大小对图像平滑效果的影响。
下面给出了对应3×
3平滑模板:
3、编程实现图像的锐化增强,分别采用Robert梯度算子,prewiit梯度算子,Laplace算子实现,比较实现结果,说明每种算子的锐化特点;
实验要求
采用Matlab自带图像或者自己找些图像,验证自己编写的图像增强图像函数的正确性,并与Matlab工具箱中对应函数的处理结果比较,显示处理后结果,并将代码和显示结果整理在实验报告中。
实验结果
用滤波器出去图像噪声:
I1=imread('
C:
\123.png'
I=rgb2gray(I1);
subplot(2,2,1),imshow(I),title('
h=ones(3,3);
h=h/9;
k=conv2(I,h);
subplot(2,2,2),imshow(k,[]),title('
3*3平滑增强'
h1=ones(6,6);
h1=h1/36;
k1=conv2(I,h1);
subplot(2,2,3),imshow(k1,[]),title('
6*6平滑增强'
h2=ones(8,8);
h2=h2/64;
k2=conv2(I,h2);
subplot(2,2,4),imshow(k2,[]),title('
8*8平滑增强'
得到:
滤波器程序为
\new123.png'
I=rgb2gray(I);
figure
(1),imshow(I),title('
输出原始图像'
[x,y]=size(I);
a=1;
c=1;
%算术均值滤波
fori=1+a:
x-a
forj=1+c:
y-c
J1(i,j)=sum(sum(I(i-a:
i+a,j-c:
j+c),1),2)/((2*a+1)*(2*c+1));
end
end
figure
(2),imshow(J1),title('
算术均值滤波后的图像'
%几何均值滤波
I1=double(I);
J2(i,j)=prod(prod(I1(i-a:
j+c),1),2)^(1/((2*a+1)*(2*c+1)));
figure(3),imshow(J2),title('
几何均值滤波后的图像'
以及相应的图像滤波的集中方式,以及降低噪声均值滤波和中值滤波的差异以及方式和方法,收获颇丰
实验(三)
一、实验目的
掌握Matlab中二值图像的基本逻辑运算符号;
掌握膨胀和腐蚀的基本原理和作用,可以根据实际需要,熟练使用不用结构元素进行膨胀和腐蚀操作;
掌握开运算和闭运算的基本原理作用,能够熟练使用开和闭运算对二值图像进行处理。
二、实验要求
找Matlab自带图像或者自己找些图像,说明1中各个函数的调用格式和功能;
按2中要求进行实验,显示处理后结果,并进行必要的文字说明;
按3要求编写代码,并给出实验图像效果和结论。
三、实验内容
题目A.学习Matlab的图像处理工具箱中下列函数:
rgb2gray(),im2bw(),graythresh(),strel(),imdilate(),imerode(),imopen(),imclose();
clc
clear
figure
%rgb2gray()、将彩色图像转化为灰度图
A='
c:
/cavin.jpg'
;
I=imread(A);
II=rgb2gray(I);
imshow(II)
%im2bw()、将图像转成二值图像
II=im2bw(I);
%灰度图和彩图均可
%graythresh()通过otsu方法得到图像二值化时的阀值
J=edge(I,'
canny'
graythresh(I));
subplot(1,2,1),imshow(I),title('
原图'
subplot(1,2,2),imshow(J),title('
边界图'
%strel()创建由指定形状shape对应的结构元素,其中shape的种类有'
arbitrary'
、'
pair'
diamond'
periodicline'
rectangle'
line'
square'
octagon’
s1=strel('
6)%创建6*6的正方形
s2=strel('
10,45)%创建直线长度10,角度45
s3=strel('
15)%创建圆盘半径15
s4=strel('
ball'
15,5)%创建椭圆体,半径15,高度5
%imdilate()、实现图像膨胀
BW=zeros(9,10);
BW(4:
6,4:
7)=1;
SE=strel('
3);
BW2=imdilate(BW,SE);
figure
(1),imshow(BW,'
notruesize'
figure
(2),imshow(BW2,'
%imerode()、实现函数腐蚀
BW1=imread(A);
SE=sterl('
eye(5));
BW2=imerode(BW1,SE);
imshow(BW1)
figure,imshow(BW2)
%imopen()、打开文件
5);
I_opened=imopen(A,se);
figure,imshow(I_opened,[])
%imclose()、关闭文件
W=imclose(A,se);
figure,imshow(closeBW)
题目B.运行下面一段代码,体会形态学图像处理的几个基本操作及其作用
(1)A='
I=imread(A);
I=rgb2gray(I)
原始图片'
)
h=[010;
111;
010];
II=imdilate(I,h);
subplot(1,2,2),imshow(II),title('
膨胀后图片'
尝试改变上面代码中结构元素的大小和形状,运行查看结果
(2)A='
10);
II=imerode(I,se);
腐蚀后图片'
将上面的结构元素大小分别改为5和20,运行代码,并与上面的结果比较并说明差异。
将代码
(1)改为
(1)*
h=zeros(9,10);
h(4:
(1)**
A='
h=[0111
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