数字图像处理基础程序及运行结果图像matlab程序讲解Word文档格式.docx
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四、实验内容
f=imread('
C:
\Users\Gateway\Desktop\Í
¼
Æ
¬
\flower.tif'
);
whosf;
imshow(f);
imfinfoC:
\flower.tif
ans=
Filename:
'
\Users\Gateway\Desktop\图片\flower.tif'
FileModDate:
24-六月-201218:
46:
53'
FileSize:
392018
Format:
jpg'
FormatVersion:
'
Width:
1600
Height:
1200
BitDepth:
24
ColorType:
truecolor'
FormatSignature:
NumberOfSamples:
3
CodingMethod:
Huffman'
CodingProcess:
Sequential'
Comment:
{}
ans=%imfinfo压缩后的信息
flower.jpg'
25-六月-201216:
07:
40'
81013
f=imread('
\lenna.jpg'
g=imread('
\camera.jpg'
figure;
figure,imshow(g);
\lenna.jpg
\camera.jpg
\Users\Gateway\Desktop\图片\lenna.jpg'
44:
09'
21307
300
\Users\Gateway\Desktop\图片\camera.jpg'
32'
18653
256
g=im2bw(f);
五、思考题
(1)简述MatLab软件的特点。
(2)MatLab软件可以支持哪些图像文件格式?
docimread
(3)说明函数imread的用途格式以及各种格式所得到图像的性质。
(4)为什么用I=imread(‘lena.bmp’)命令得到的图像I不可以进行算术运算?
实验二图像的代数运算
一、实验目的
1.了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。
2.体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。
二、实验步骤
2.图像的减法运算
3.图像的乘法运算
4.图像的除法运算
三、实验内容
1.图像的加法运算
I=imread('
\lenna2.jpg'
J=imread('
K=imadd(I,J);
imshow(K);
%lenna原图和camera尺寸大小不一样,不能相加,用ps将lenna裁剪成256*256与camera相同尺寸
J=imadd(I,50);
subplot(1,2,1);
imshow(I);
subplot(1,2,2);
imshow(J);
I2=zeros(256,256);
rice.png'
imshow(I)
background=imopen(I,strel('
disk'
15));
figure,imshow(background)
I2=imsubtract(I,background);
figure,imshow(I2)
J=immultiply(I,1.5);
J=double('
K=J*0.43+90;
I2=unit8(J);
Ip=imdivide(I,I2);
imshow(Ip,[]);
5.图像的四则代数运算
Z=imlincomb(0.5,I,0.5,J,50);
imshow(Z);
四、思考题
由图像算术运算的运算结果,思考图像减法运算在什么场合上发挥优势?
从背景中提取图像
实验三图像增强—灰度变换
一、实验目的:
1、了解图像增强的目的及意义,加深对图像增强的感性认识,巩固所学理论知识。
2、学会对图像直方图的分析。
3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。
二、实验内容:
1、图像数据读出
2、计算并分析图像直方图
3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换
\medicine.jpg'
J=rgb2gray(I);
imhist(J);
g=imhist(J,256);
g1=imadjust(f,[01],[10]);
imshow(g1);
%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[01]
g2=imadjust(f,[0.50.75],[01]);
imshow(g2);
\point.jpg'
h=log(1+double(g));
%对输入图像对数映射变换
h=mat2gray(h);
%将矩阵h转换为灰度图片
h=im2uint8(h);
%将灰度图转换为8位图
imshow(h);
实验四图像增强—直方图变换
1.掌握灰度直方图的概念及其计算方法;
2.熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程;
3.熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器;
4.掌握色彩直方图的概念和计算方法
5.利用MATLAB程序进行图像增强。
1打开计算机,启动MATLAB程序;
程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件;
2调入“实验一”中获取的数字图像,并进行计算机均衡化处理;
3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。
4记录和整理实验报告
\pollen.jpg'
g=rgb2gray(I);
J=histeq(g);
%对原图像进行直方图均衡化处理
title('
Ô
Í
Ï
ñ
¾
ù
º
â
»
¯
ó
Í
figure,subplot(1,2,1);
imhist(g,64);
%将原图像直方图显示为64级灰度
Ö
±
·
½
imhist(J,64);
1.直方图是什么概念?
它反映了图像的什么信息?
直方图是图像的最基本的统计特征,它反映的是图像的灰度值的分布情况.直方图是以图形化参数来显示图片曝光精确度的手段,其描述的是图片显示范围内影像的灰度分布曲线。
它可以帮助分析图片的曝光水平等一些信息
2.直方图均衡化是什么意思?
它的主要用途是什么?
直方图拉伸和直方图均衡化化是两种最常见的间接对比度增强方法,直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。
直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
实验五图像增强—空域滤波
一、实验目的
进一步了解MatLab软件/语言,学会使用MatLab对图像作滤波处理,使学生有机会掌握滤波算法,体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合,培养处理实际图像的能力,并为课堂教学提供配套的实践机会。
二、实验内容与步骤
a)调入并显示原始图像Sample2-1.jpg。
b)利用imnoise命令在图像Sample2-1.jpg上加入高斯(gaussian)噪声
c)利用预定义函数fspecial命令产生平均(average)滤波器
d)分别采用3x3和5x5的模板,分别用平均滤波器以及中值滤波器,对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下,上述滤波器处理的结果;
e)选择不同大小的模板,对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理,观察上述滤波器处理的结果。
f)利用imnoise命令在图像Sample2-1.jpg上加入椒盐噪声(salt&
pepper)
g)重复c)~e)的步骤
h)输出全部结果并进行讨论。
三、实验内容
i=imread('
\electric.tif'
I=rgb2gray(i);
J=imnoise(I,'
gauss'
0.02);
salt&
pepper'
ave1=fspecial('
average'
3);
%产生3*3均值模板
ave2=fspecial('
5);
K=filter2(ave1,J)/255;
%均值滤波
L=filter2(ave2,J)/255;
M=medfilt2(J,[33]);
%中值滤波¨
N=medfilt2(J,[55]);
imshow(L);
imshow(M);
imshow(N);
原图gauss噪声
Gauss噪声3*3模板均值滤波Gauss噪声5*5模板均值滤波
Gauss噪声3*3中值滤波Gauss噪声5*5中值滤波
椒盐噪声
椒盐噪声3*3均值滤波椒盐噪声5*5均值滤波
椒盐噪声3*3中值滤波椒盐噪声5*5中值滤波
四,思考题/问答题
(1)简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。
椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
检验噪声往往由图像切割引起。
椒盐噪声是指两种噪声,一种是盐噪声(saltnoise),另一种是胡椒噪声(peppernoise)。
盐=白色,椒=黑色。
前者是高灰度噪声,后者属于低灰度噪声。
一般两种噪声同时出现,呈现在图像上就是黑白杂点。
高斯噪声是一种随机噪声。
在任选瞬时中任取n个,其值按n个变数的高斯概率定律分布。
高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。
如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
(2)结合实验内容,定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果?
两种滤波对高斯噪声效果都不是很好,5*5的中值滤波效果好于3*3。
中值滤波对椒盐噪声效果好于均值滤波。
(3)结合实验内容,定性评价滤波窗口对去噪效果的影响?
窗口越大,去噪效果越好,但是窗口越大所用的时间越多。
实验六图像的傅立叶变换
1了解图像变换的意义和手段;
2熟悉傅立叶变换的基本性质;
3熟练掌握FFT变换方法及应用;
4通过实验了解二维频谱的分布特点;
5通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。
6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。
二、实验原理
傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具,它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。
通过实验培养这项技能,将有助于解决大多数图像处理问题。
对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说,把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。
三、实验步骤
1.将图像内容读入内存;
2.用Fourier变换算法,对图像作二维Fourier变换;
3.将其幅度谱进行搬移,在图像中心显示;
4.用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换;
5.用Fourier系数的相位进行Fourier反变换;
6.比较4、5的结果,评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。
7.记录和整理实验报告。
四、实验内容
\number.jpg'
I=rgb2gray(J);
fftI=fft2(I);
%二维傅里叶变换
sfftI=fftshift(fftI);
%直流分量移到频谱中心
imshow(sfftI);
RR=real(sfftI);
%取实部
II=imag(sfftI);
%取虚部
A=sqrt(RR.^2+II.^2);
%计算幅值
A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255;
%归一化
figure;
imshow(A);
%显示图像频谱
另一种
I=rgb2gray(J);
F=fft2(I);
%¶
þ
Î
À
ë
É
¢
¸
µ
ï
Ò
¶
ä
S=abs(F);
imshow(S,[]);
FC=fftshift(F);
imshow(abs(FC),[]);
S2=log(1+abs(FC));
imshow(S2,[]);
原图
归一化后图像
实验七图像增强—频域滤波
1.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波
2.掌握频域滤波的概念及方法
3.熟练掌握频域空间的各类滤波器
4.利用MATLAB程序进行频域滤波
二、实验原理
频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类,对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。
频域低通过滤的基本思想:
G(u,v)=F(u,v)H(u,v)
F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式,H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数,G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果,运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。
n阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点
处出现截至频率)的传递函数为
与理想地通滤波器不同的是,巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在
处突然不连续。
高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为
其中,
为标准差。
二、实验步骤:
1.调入并显示所需的图片;
2.利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算,并与空间滤波进行比较。
3.利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。
4.记录和整理实验报告。
f1=imread('
f=rgb2gray(f1);
F=fft2(f);
S=fftshift(log(1+abs(F)));
%²
ú
×
h=fspecial('
sobel'
freqz2(h);
PQ=paddedsize(size(f));
H=freqz2(h,PQ
(1),PQ
(2));
H1=ifftshift(H);
imshow(abs(H),[]);
Sobel边缘提取
\dabao.jpg'
f=rgb2gray(f);
f=im2double(f);
[VSFAT]=edge(f,'
'
vertical'
imshow(VSFAT);
实验八彩色图像处理
一、实验目的
使用MatLab软件对图像进行彩色处理。
使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法,并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。
二、实验要求
要求学生能够完成彩色图像的分析,能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质;
会对彩色图像进行直方图均衡,并能正确解释均衡处理后的结果;
能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。
三、实验步骤
(1)彩色图像的分析
(2)彩色图像的直方图均衡
(3)假彩色处理
(4)伪彩色处理1:
灰度切片处理
(5)彩色变换(选做)
fR=f(:
:
1);
%获得红色分量
fG=f(:
2);
%获得绿色分量
fB=f(:
%获得蓝色分量
imshow(fR);
imshow(fG);
imshow(fB);
原图红色分量
绿色分量蓝色分量
%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像
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