佳木斯大学数字图像报告Word文件下载.docx
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100,248]转化为double类数组;
uint8,double,im2uint8,mat2gray,im2double,im2bw
1-6〕按以下方式检索查找实验1-3〕中矩阵A的相关元素:
A(8)、A([1,7,14,20])、A([end-4:
end])、A(3,4)、A(1:
3,2:
4)、A([123],[34])、A(1:
4,5)、A(:
5)、A(end,:
)、A(17:
20)。
1-7〕建立一个m函数文件,实现一个两参数的加法和乘法运算,并在命令窗口中调用它;
1-8〕建立一个m脚本文件,比拟向量化循环与for循环的执行速度,参考公式为:
f(x,y)=Asin(ux+vy),其中x、y范围可定为[0--99],A、u和v参数值可自行设定;
tic、toc
要
求
五号宋体,单倍行距
原
理
结
果
及
分
析
1题。
>
a=[3,4,5,6;
7,8,9,10]
a=
3456
78910
b=[-0.5,0.5;
0.75,1.5]
b=
-0.50000.5000
0.75001.5000
c=[1,2;
3,4]
c=
12
34
d=[5,6;
7,8]
d=
56
78
savedataabcd
clearall
loaddataa
size(a)
ans=
24
2题。
e=[]
e=
[]
F=zeros(3)
F=
000
G=ones(3)
G=
111
H=eye(3)
H=
100
010
001
I=rand(3)
I=
0.95010.48600.4565
0.23110.89130.0185
0.60680.76210.8214
3题
fori=1:
4
forj=1:
5
A(i,j)=(i-1)*5+j;
end
A
A=
12345
678910
1112131415
1617181920
4题.loaddataabcd
c+d
68
1012
c-d
-4-4
c*d
1922
4350
c.*d
512
2132
U=rot90(c,1)
U=
13
J=c.^2
J=
14
916
K=sum(c)
K=
46
L=[cd]
L=
1256
3478
5题>
loaddataabcd
m=uint8(b)
m=
01
e=mat2gray(c)
00.3333
0.66671.0000
n=im2bw(e)
n=
00
11
g=mat2gray(b,[0,1])
g=
00.5000
0.75001.0000
h=uint8([48,125;
100,248])
h=
48125
100248
l=double(h)
l=
6题
A(8)
17
A([1,7,14,20])
112920
A([end-4:
end])
195101520
A(3,4)
14
A(1:
4)
234
789
121314
A([123],[34])
89
1314
4,5)
5
10
15
20
A(:
5)
A(end,:
)
A(17:
20)
5101520
7题
functiony=myfunction(a,b)
y=a*b+a*b;
t=myfunction(1,2)
t=
4
8题
x=1:
99;
y=1:
a=1,u=2,v=3;
tic
fori=1:
99
forj=1:
f(i,j)=a*sin(u*i+v*j);
end
t1=toc
f=a*sin(u*x+v*y);
t2=toc
times=t1/t2
soso
1
u=
2
t1=
0.0110
t2=
0.0140
times=
0.7857
总
指
导
教
师
意
见
签名:
年月日
填写说明:
⑴表格可根据实际填写内容进行扩展调整;
⑵填写表格字体为宋体五号字,行间距为单倍;
⑶表头处“数字图像处理实验报告()〞括号中,填写第几次实验,如第一次实验就填写“一〞;
⑷实验原理处,主要填写与实验内容相关的理论、方法,以及具体流程和程序代码等内容;
⑸实验结果与分析局部:
要标明是那一局部内容的结果,如第一个实验的第二个内容标为1-2,具体标注为:
1-2结果如图几所示,接下来就本结果进行适当的分析;
⑹实验总结局部;
主要写心得、体会,通过实验解决了什么问题等。
数字图像处理实验报告
(二)
实验二:
图像根本操作
了解MATLAB数字图像处理工具箱,熟悉数字图像根本处理操作原理,掌握相关工具箱函数调用及其参数设置方法,能够查看图像的相关信息,并分析图像的处理效果。
2-1〕、将目标图像加载到MATLAB目录下work文件夹中,读入并显示目标图像I,查看图像的根本信息及其在内存中的情况;
参考函数imread、imshow、imfinfo、whos
2-2〕、创立名为exp2-1.m程序文件,在文件中实现以下的图像操作:
①对图像I进行缩放处理,将其缩小为0.5倍,并在当前空间下存储名称为〞exp11〞的图片;
②对图像I进行旋转处理,将其顺时针旋转30°
,并在当前空间下存储名称为〞exp12〞的图片;
③分别给原始图像和变换后图像赋予相应的标题名称〔输入图片为〞原图像〞、输出图像为〞缩小0.5倍图像〞和〞旋转30°
图像〞〕,并在同一个窗口中,以1行3列的方式同时显示几幅图片进行比拟;
参考函数imresize、imrotate、title、subplot、subimage
2-3〕、通过交互方式将图像中的人眼和人脸区域剪切提取出来,分别存名为〞eye〞和〞face〞的新的图像,并查看眼部图片数据;
参考函数imcrop
2-4〕、将原始图片分别转换成HSV色彩空间下的图像、灰度图像和二值图像,并在同一窗口中,以2行2列的方式同时显示几幅图片进行比拟〔四幅图像的标题名称分别为〞原图像〞、〞HSV图像〞、〞灰度图像〞、〞二值图像〞〕;
参考函数rgb2hsv、rgb2gray、im2bw、title
2-5〕、在原始图像中,通过交互方式,任意选取四个像素点,查看像素点的灰度;
给出原始图片在R、G、B三个色彩空间下的图像,并在同一窗口中,以2行2列的方式同时显示几幅图片进行比拟〔四幅图像的标题名称分别为〞原图像〞、〞R图像〞、〞G图像〞、〞B图像〞〕;
2-6〕、将原始图片转换为灰度图片,并分别在水平和垂直方向添加颜色条,在同一个窗口中,以1行3列的方式同时显示几幅图片进行比拟;
1〕、实验采用的原始图片要求是包含自己头像的照片,图片大小控制在640×
480之内;
2〕、实验中的当前工作目录采用MATLAB目录下的work文件夹。
1题
A=imread('
qi.jpg'
);
imshow(A)
2题
A=imread('
subplot(1,3,1),imshow(A);
title('
原图像'
B=imresize(A,0.5);
subplot(1,3,2),imshow(B);
缩小0.5倍'
C=imrotate(A,30);
subplot(1,3,3),imshow(C);
旋转30度'
C=imcrop(B)
imwrite(C,'
eye.jpg'
imshow(C)
D=imcrop(A)
imwrite(D,'
face.jpg'
imshow(D)
4题
G=rgb2hsv(B);
H=rgb2gray(B);
I=im2bw(B);
subplot(2,2,1);
imshow(B),title('
subplot(2,2,2);
imshow(G),title('
HSV图像'
subplot(2,2,3);
imshow(H),title('
灰度图像'
subplot(2,2,4);
imshow(I),title('
二值图像'
5题
I=imread('
subplot(1,3,1);
imshow(I)
subplot(1,3,2);
colorbar
subplot(1,3,3);
colorbar('
horizontal'
数字图像处理实验报告(三)
电子信息工程
2015-03-29
图像灰度统计特性及其相关变换
理解直方图的形成原理,掌握绘制灰度直方图的方法;
熟悉图像灰度直方图的变换及直方图均衡化方法;
理解图像灰度变换处理在图像增强中的作用;
熟悉图像灰度分布统计与图像视觉质量之间的关系;
通过工具箱函数调用和结构化编程两种方式实现图像的相关处理,在加深理解根本原理的同时,提高编程实践的技巧和能力。
3-1读入RGB目标图像,并将其转换成灰度图像,分别赋给变量M和N,查看变换前后图像大小,并分别在变换前后的图像上返回选定图像像素点〔116,248〕,〔75,184〕,〔254,310〕的灰度值;
参考函数imread、size、impixel
3-2根据直方图定义,通过结构化编程方式给出3-1〕中灰度图像像素点统计形式的直方图,并与利用函数调用方式获得的直方图在两个不同窗口中进行比拟,两窗口图像名称分别为〞编程直方图〞、〞函数调用直方图〞;
参考函数imread、size、bar、imhist、image
3-3根据直方图定义,通过结构化编程方式给出3-1〕中灰度图像的概率形式的直方图;
3-4根据直方图均衡化原理,通过结构化编程和函数调用两种方式,实现图像的均衡化处理,并比拟处理的结果〔两种均衡化图像名称分别为〞编程均衡化直方图〞、〞函数调用均衡化直方图〞〕;
参考函数imread、size、find、unique、histeq
3-5利用比照度调整方法来改善图像质量;
参考函数imadjust
3-6通过编程方式对3-1〕中灰度图像N实施分段灰度变换处理,相关变换公式为:
1〕、实验采用的原始图片要求是真彩色的,图片大小控制在640×
2〕、针对实验的每一个内容建立相应的M文件,文件名分别为exp31.m~exp36.m。
数字图像处理实验报告(四)
12
杜云明
2015-04-5
图像平滑与锐化
结合课上学习的相关图像增强〔平滑和锐化〕处理知识,利用编程和相关函数知识实现图像的处理和结果的比拟分析。
着重加强对模板概念的理解,掌握利用模板通过编程实现图像的增强操作。
4-1〕、将自己的照片〔彩色〕,转换为灰度图像,然后分别参加椒盐噪声和高斯噪声,在名为〞Thesimulationwindow1〞的窗口中同时显示彩图、灰度图和两个参加噪声的图片,分别命名为“原始图像〞、“灰度图像〞、“椒盐噪声图像〞、“高斯噪声图像〞;
参考函数rgb2gray、imnoise、figure
4-2〕、利用3×
3的BOX模板,通过编程方式,实现对椒盐噪声图像的平滑去噪处理〔边界用原图像素〕,并在名为〞Thesimulationwindow2〞的窗口中同时显示原图与处理后图像;
4-3〕、分别利用3×
3、5×
5和7×
7的BOX模板,通过函数调用的方式实现对椒盐噪声图像的平滑去噪处理,并在名为〞Thesimulationwindow3〞的窗口中同时显示原图与处理后图像,分析不同模板对图像的处理效果;
参考函数imfilter、figure
4-4〕、采用3×
3窗口,通过编程和函数调用两种方式,实现对含有椒盐噪声的图像进行中值滤波处理,并在名为〞Thesimulationwindow4〞的窗口中同时显示原图与处理后的图片,名称分别为“原图〞、“编程中值滤波图像〞和“函数中值滤波图像〞;
参考函数medfilt2
4-5〕、读取图片“rice.png〞设为变量I,利用水平-垂直差分法,通过结构化编程方式实现图片锐化处理〔即获得I的梯度幅度图〕,并在同一窗口显示原图和其对应的梯度图,两图分别命名为“原始图像〞和“梯度图像〞;
参考函数imfilter
4-6〕、读取图片“rice.png〞设为变量J,分别用梯度算子“roberts〞、“prewitt〞和“sobel〞,通过函数调用编程方式实现图像的锐化处理,在同一窗口显示原图与处理后图像,比拟分析三种算子的锐化差异;
参考函数fspecial、imfilter
4-7〕、利用8方向的拉普拉斯算子模板,通过结构化编程方式实现对“blood.bmp〞图像的锐化处理,比拟分析其处理结果与梯度算子处理结果的差异。
1〕、要求在给图像加噪时,噪声的强度设定为0.02;
2〕、要求实验4-1)~4-4)用一个名为exp41.m的文件来实现;
3〕、要求在同一个窗口显示时,图片数量≤3时,以1行的方式进行显示,图片数量>3时,以2行的方式进行显示;
4〕、在关键语句上添加必要的注释,以辅助说明该语句的功能。
qi..jpg'
I1=rgb2gray(I);
I2=imnoise(I1,'
salt&
pepper'
0.02);
I3=imnoise(I1,'
gaussian'
figure('
Name'
'
Thesimulationwindow1'
),subplot(2,2,1),imshow(I),title('
原始图像'
subplot(2,2,2),imshow(I1),title('
subplot(2,2,3),imshow(I2),title('
椒盐噪声图像'
subplot(2,2,4),imshow(I3),title('
高斯噪声图像'
B=rgb2gray(A);
I=imnoise(B,'
I=double(I);
s=1/9*ones(3);
[mn]=size(B);
C=zeros(m,n);
fori=2:
m-1
forj=2:
n-1
C(i,j)=sum(sum(I(i-1:
i+1,j-1:
j+1).*s));
C(1,:
)=I(1,:
C(m,:
)=I(m,:
C(:
1)=I(:
1);
n)=I(:
n);
name'
Thesimulationwindow2'
),subplot(1,2,1);
subplot(1,2,2);
imshow(uint8(C)),title('
处理后图像'
I=imread(qi.jpg'
I1=imnoise(I,'
s1=1/25*ones(5);
s2=1/49*ones(7);
A=imfilter(I1,s);
A1=imfilter(I1,s1);
A2=imfilter(I1,s2);
Thesimulationwindow3'
),subplot(2,2,1);
imshow(I1),title('
原图'
imshow(A),title('
3处理后图像'
imshow(A1),title('
5处理后图像'
imshow(A2),title('
7处理后图像'
)
数字图像处理实验报告(五)
1
2015-04-12
图像分割与边缘检测
通过结构化编程研究和验证图像分割与边缘检测的常用算法原理;
掌握MATLAB图像域值分割与边缘检测函数的使用方法;
了解边缘检测的算法和用途,比拟Sobel、Prewitt、Canny等算子边缘检测的差异。
5-1〕、自行设定阈值,利用编程方式实现“rice.png〞图像的二值化处理;
rice.png'
newA=im2bw(A,150/255);
imshow(newA);
5-2〕、利用阈值分割技术提取“rice.png〞图像中的目标,要求在同一窗口显示原图、原图直方图、T=120分割图和系统自定阈值的分割图,分别命名为“原始图像〞、“原始图像直方图〞、“T=120阈值分割图像〞和“系统自定阈值分割图像〞;
参考函数im2bw、graythresh
level=graythresh(A);
BW=im2bw(A,level);
newA=im2bw(A,120/255);
imshow(A);
yuan'
fg'
imhist(A);
zhifang'
imshow(BW);
xitongzid'
5-3〕、对“blood.bmp〞图像进行阈值分割提取目标,在同一窗口给出原图,同时比拟T=91、T=130和T=43的分割效果,实验图像分别命名为“原始图像〞、“T=
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