大学数字图像作业.docx

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大学数字图像作业

数字图像试验报告

1、根据实验程序一2幅灰度图像相加的程序，用MATLAB实现2幅3通道RGB图像的相加

a=imread（'a.pg'）;

b=imread（'b.jpg'）;

a1=a（:

:

1）;

a2=a（:

:

2）;

a3=a（:

:

3）;

b1=b（:

:

1）;

b2=b（:

:

2）;

b3=b（:

:

3）;

c（:

:

1）=imadd（a1,b1,'uint16'）;

c（:

:

2）=imadd（a2,b2,'uint16'）;

c（:

:

3）=imadd（a3,b3,'uint16'）;

subplot（2,2,1）;

imshow（a,[]）;

subplot（2,2,2）;

imshow（b,[]）

subplot（2,3d,3）;

imshow（uint8（c））;

2、针对程序十一，实现对彩色图像的均值滤波处理。

I=imread（'a.jpg'）;%读入源图像

a=I（:

:

1）

b=I（:

:

2）

c=I（:

:

3）

figure;

subplot（3,2,1）;

imshow（I）;

title（'原图'）;

aa=im2double（a）;%将原图转换为double类型，值在01之间，imnoise要求

bb=im2double（b）

cc=im2double（c）

J=imnoise（aa,'gaussian',0,0.005）;%人为给图像添加高斯噪声，噪声均值为0，方差为0.005

K=imnoise（bb,'gaussian',0,0.005）

L=imnoise（cc,'gaussian',0,0.005）

e（:

:

1）=J

e（:

:

2）=K

e（:

:

3）=L

subplot（3,2,2）;

imshow（e）;%显示噪声图像

title（'加入高斯噪声后的图像'）;

%用filter2函数对加入高斯噪声后的图像进行均值滤波

f1=filter2（fspecial（'average',3）,J）;%对图像进行模板大小为3的均值滤波

f2=filter2（fspecial（'average',3）,K）

f3=filter2（fspecial（'average',3）,L）

d（:

:

1）=f1

d（:

:

2）=f2

d（:

:

3）=f3

subplot（3,2,3）;

imshow（d）;%显示模板大小为3的均值滤波图像

title（'模板为3的均值滤波'）;

f4=filter2（fspecial（'average',5）,J）;%对图像进行模板大小为3的均值滤波

f5=filter2（fspecial（'average',5）,K）

f6=filter2（fspecial（'average',5）,L）

g（:

:

1）=f4

g（:

:

2）=f5

g（:

:

3）=f6

subplot（3,2,4）;

imshow（g）;%显示模板大小为3的均值滤波图像

title（'模板为5的均值滤波'）;

3、根据程序五的定位程序，换张图片（text_01.png）重新定位

w=imread（'D:

\ccx\photo\text_01.png'）;

%将字母a从图象中切割出来

a=w（33:

45,88:

98）;;

figure;imshow（w）;

figure;imshow（a）;

%将字母a和图象text.tif进行快速傅立叶变换，然后计算字母a和图象的卷积

C=real（ifft2（fft2（w）.*fft2（rot90（a,2）,220,220）））;

figure,imshow（C,[]）;

thresh=60;

%显示象素值超过阈值的象素

figure,imshow（C>thresh）

4、图像空间域增强。

空域增强包括空域变换增强（线性对比度增强，非线性对比度增强等），选择一个非线性对比度增强的方法实现，把增强公式体现出来。

a=imread（'1.jpg'）;

subplot（1,2,1）;

imshow（a）;

a=double（a）;

i=log（1+a）;

subplot（1,2,2）;

imshow（mat2gray（i））;

5、将一幅图像的DCT系数大于20的系数进行缩小2倍，然后进行DCT反变换得到处理后的图像

a=imread（'2.jpg'）;

subplot（2,2,1）;

imshow（a）;

i=rgb2gray（a）;

subplot（2,2,2）;

imshow（i）;

j=dct2（i）;

subplot（2,2,3）;

imshow（log（abs（j））,[]）;

i=abs（j）>20;

i=abs（i）*0.5;

ifabs（j）>20;

j=i;

k=idct2（j）;

subplot（2,2,4）;

imshow（k,[0,255]）;

6、将图像进行FFT变换，将高频系数放大倍数，然后反变换，得到图像锐化效果

a=imread（'3.jpg'）;

b=rgb2gray（a）;

g=fftshift（fft2（b））;

[N1N2]=size（b）;

result2=zeros（N1,N2）;

d0=5;n=2;l=1.2;

n1=fix（N1/2）;

n2=fix（N2/2）;

fori=1:

N1

forj=2:

N2

d=sqrt（（i-n1）^2+（j-n2）^2）;

h=1/（（1+d0/d）^（2*n））;

ifg（i,j）>d0

result2（i,j）=g（i,j）*l;

else

result2（i,j）=g（i,j）;

end

end

end

R2=ifftshift（result2）;

R2=ifft2（R2）;

figure,subplot（2,2,1）,imshow（a）;

subplot（2,2,2）,imshow（b）;

subplot（2,2,3）,imshow（g）;

subplot（2,2,4）,imshow（uint8（real（R2））,[]）;

7、实现一种图像分割方法

functionthresh

a=rgb2gray（imread（'4.jpg'））;

subplot（221）;imshow（a）;

imgbw=im2bw（a）;

subplot（222）;imshow（imgbw）;

imgbw=im2bw（a,0.25）;

subplot（223）;imshow（imgbw）;

I=graythresh（a）;imgbw=im2bw（a,I）;

subplot（224）;imshow（imgbw）;