数字图像处理实验指导书终结版.docx
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数字图像处理实验指导书终结版
数字图像处理
实验指导书
电气信息综合实验中心
实验一数字图像处理系统的安装调试
实验目的:
通过实际操作,掌握MATLAB的安装过程,养成良好的计算机使用、安装习惯。
通过实际操作,了解MATLAB的使用界面、基本的操作使用,并在以后的实验中熟练运用。
实验原理:
MATLAB语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件,现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境,而且还具有可扩展性特征。
MathWorks公司针对不同领域的应用,推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30多个具有专门功能的工具箱,这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的,无需用户自己编写所用的专业基础程序,可直接对工具箱进行运用。
同时,工具箱内的函数源程序也是开放性的,多为M进行文件,用户可以查看这些文件的代码并进行更改,MALAB支持用户对其函数二次开发,用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。
MATLAB中的数字图像是以矩阵形式表示的,这意味着MATLAB强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利,矩阵运算的语法对MATLAB中的数字图像同样适用。
数字图像处理工具箱函数包括以下15类:
、⑴、图像显示函数;⑵、图像文件输入、输出函数;⑶、图像几何操作函数;⑷、图像像素值及统计函数;⑸、图像分析函数;⑹、图像增强函数;⑺、线性滤波函数;⑻、二维线性滤波器设计函数;⑼、图像变换函数;⑽、图像邻域及块操作函数;⑾、二值图像操作函数;⑿、基于区域的图像处理函数;⒀、颜色图操作函数;⒁、颜色空间转换函数;⒂、图像类型和类型转换函数。
MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型,分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像,由于有的函数对图像类型有限制,这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。
MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。
实验内容:
MATLAB操作基础
包括MATLAB的安装及界面使用。
参考资料:
图像处理Matlab的应用实验:
实例:
消除rice.png图像中亮度不一致的背景,并使用阈值将修改后的图像转换为二值图像,使用成员标记返回图像中对象的个数以及统计特性。
按照如下步骤进行:
1.读取和显示图像
clear;closeall
I=imread('rice.png');
imshow(I)
2.估计图像背景:
图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度,用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作,去掉那些不完全包括在圆盘中的对象,从而实现对背景亮度的估计。
clear;closeall
I=imread('rice.png');
imshow(I)
background=imopen(I,strel('disk',15));
imshow(background)
figure,surf(double(background(1:
8:
end,1:
8:
end))),zlim([0,255]);
set(gca,'ydir','reverse');
显示了背景图(左)和背景表面图(右)
3.从原始图像中减去背景图像(原始图像I减去背景图像得到背景较为一致的图像):
I2=imsubtract(I,background);
figure,imshow(I2)
4.调节图像的对比度(图像较暗,可用imadjust函数命令来调节图像的对比度)
I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[01]);
figure,imshow(I3);
5.使用阈值操作将图像转换为二进制(二值)图像(bw),调用whos命令查看图像的存储信息.
level=graythresh(I3);%图像灰度处理
bw=im2bw(I3,level);%图像二值化处理
figure,imshow(bw)%显示处理后的图片
whos
显示为:
NameSizeBytesClass
I256x25665536uint8array
I2256x25665536uint8array
I3256x25665536uint8array
background256x25665536uint8array
bw256x25665536logicalarray
level1x18doublearray
Grandtotalis327681elementsusing327688bytes
6.检查图像中对象个数(bwlabel函数表示了二值图像中的所有相关成分并返回在图像中找到的对象个数)
[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);
numObjects
显示为:
numObjects=
101
表示图像中的米粒对象个数是101.
实验二直方图与灰度变换
实验目的:
本实验通过对实际图像的直方图制作,增强对直方图的概念的理解。
通过对图像的灰度线性变换、二值化处理,加强对灰度线性变换、二值化处理等技术的理解。
实验原理:
灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。
灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像增强。
实验内容:
1、灰度直方图
(1)计算出一幅灰度图像的直方图
clear
closeall
I=imread('camerama.tif');
imhist(I)
title('实验一
(1)直方图');
(2)对灰度图像进行简单的灰度线形变换,
figure
subplot(2,2,1)
imshow(I);
title('试验2-灰度线性变换');
subplot(2,2,2)
histeq(I);
(3)看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。
原图像f(m,n)的灰度范围[a,b]线形变换为图像g(m,n),灰度范围[a’,b’]
公式:
g(m,n)=a’+(b’-a’)*f(m,n)/(b-a)
figure
subplot(2,2,1)
imshow(I)
J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1);
title('实验一(3)用g(m,n)=a’+(b’-a’)*f(m,n)/(b-a)进行变换');
subplot(2,2,2)
imshow(J)
subplot(2,2,3)
imshow(I)
J=imadjust(I,[0.50.8],[0,1],1);
subplot(2,2,4)
imshow(J)
(4)图像二值化(选取一个域值,(5)将图像变为黑白图像)
figure
subplot(2,2,1)
imshow(I)
J=find(I<150);
I(J)=0;
J=find(I>=150);
I(J)=255;
title('实验一(4)图像二值化(域值为150)');
subplot(2,2,2)
imshow(I)
clc;
I=imread('camerama.tif');
bw=im2bw(I,0.5);%选取阈值为0.5
figure;
imshow(bw)%显示二值图象
实验三模板运算
实验目的:
本实验通过对实际图像的平滑滤波、中值滤波、高通滤波、sobel算子和laplacian算子的处理,加强对图像增强的理解
实验原理:
图像增强是数字图像处理的基本内容之一,包括灰度变换、直方图的均衡化、直方图的规定化、平滑滤波、尖锐化处理等。
通过不同的模板处理,可以获得不同的处理结果。
实验内容:
(1)平滑:
平滑的目的是模糊和消除噪声。
平滑是用低通滤波器来完成,在空域中全是正值。
(2)锐化:
锐化的目的是增强被模糊的细节。
锐化是用高通滤波器来完成,在空域中,接近原点处为正,在远离原点处为负。
利用模板进行图象增强就是进行模板卷积。
1、利用二个低通邻域平均模板(3×3和9×9)对一幅图象进行平滑,验证模板尺寸对图象的模糊效果的影响。
2、利用一个低通模板对一幅有噪图象(GAUSS白噪声)进行滤波,检验两种滤波模板(分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板:
3×5中值滤波器)对噪声的滤波效果。
3、选择一个经过低通滤波器滤波的模糊图象,利用sobel和prewitt水平边缘增强高通滤波器(模板)对其进行高通滤波图象边缘增强,验证模板的滤波效果。
4、选择一幅灰度图象分别利用一阶Sobel算子和二阶Laplacian算子对其进行边缘检测,验证检测效果。
实验步骤:
1、利用低通邻域平均模板进行平滑:
I=imread('cameraman.tif');
subplot(1,3,1);
imshow(I);
title('原图');
J=fspecial('average');
J1=filter2(J,I)/255;
subplot(1,3,2);
imshow(J1);
title('3*3滤波');
K=fspecial('average',9);
K1=filter2(K,I)/255;
subplot(1,3,3);
imshow(K1);
title('9*9滤波');
2、中值滤波和平均滤波
I=imread('cameraman.tif');
J=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原图');
subplot(2,2,2);
imshow(J);
title('noise');
K=fspecial('average',5);
K1=filter2(K,J)/255;
subplot(2,2,3);
imshow(K1);
title('average');
L=medfilt2(J,[35]);
subplot(2,2,4);
imshow(L);
title('medium');
3、高通滤波边缘增强
I=imread('cameraman.tif');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('originalpic');
J=fspecial('average',3);
J1=conv2(I,J)/255;
%J1=filter2(J,I)/255;
subplot(2,2,2);
imshow(J1);
title('3*3lowpass');
K=fspecial('prewitt');
K1=filter2(K,J1)*5;
subplot(2,2,3);
imshow(K1);
title('prewitt');
L=fspecial('sobel');
L1=filter2(L,J1)*5;
subplot(2,2,4);
imshow(L1);
title('sibel');
4、边缘检测
分别用sobel和laplacian算子来进行,程序如下:
I=imread('cameraman.tif');
subplot(1,3,1);
imshow(
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