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南昌大学数字图像处理实验报告.docx

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：2.95M 资料格式：docx 举报 版权申诉
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    南昌大学实验报告 学生姓名： 学 号： 专业班级： 实验类型：□ 验证 □ 综合 □ 设计 □ 创新 实验日期：2017.3.15 实验成绩： 实验一 图像信号的数字化 一． 实验目的 （1） 通过本实验了解图像的数字化过程，了解数字图像的数据矩阵表示法。 （2） 掌握取样（象素个数）、量化与图像质量的关系。 二． 实验原理 在数字系统进行处理、传输和存储图像，必须把代表图像的连续信号转变为 离散信号，这样的变换过程称为图像信号的数字化。它包括两种处理：取样和量 化,对坐标值进行数字化称为取样，对幅值数字化称为量化，数字图像的质量很 大程度上取决于取样和量化中所用到的样本数和灰度级。 三． 实验内容 （1） 选取任意函数，实现 MATLAB 中的二维绘图。 （2） 选取任意函数，实现 MATLAB 中的三维绘图。 （3） 选取任意一副灰度图像，imread 进行读取，显示其像素值阵列。 （4） 使用 MATLAB 函数实现图像的缩放，观察图像采样的像素数对图像质量的 影响，观察“棋盘格”现象。 （5） 使用灰度分割减小灰度级来显示同一幅图像，二值图显示图像，观察图像 量化对图像质量的影响，观察“伪轮廓”现象。 四． 源程序及结果 （1）显示函数 y  8.0 e 5.0 x sin 10 x 的二维图像。 程序： x=0:0.01:10; y=0.8*exp(-0.5*x).*sin(10*x); plot(y); 结果： 1
    0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 0 200 400 600 800 1000 1200 （2）三维图像 程序: [x,y]=meshgrid(-3:1/8:3); z=peaks(x,y); surfl(x,y,z); shading interp colormap(gray); axis([-3 3 -3 3 -8 8]) 结果： 5 0 -5 2 0 3 2 1 -2 -2 -3 0 -1 2
    （3）读取图像 程序： I=imread('2.jpg'); figure; imshow(I); 结果： （4）放大和缩小 程序： A=imread('boy.jpg'); [M,N,Q]=size(A); K=rgb2gray(A); B=imresize(K,[50,50],'nearest');C=imresize(K,[100,100],'nearest'); D=imresize(K,[1000,1000],'nearest'); E=imresize(K,0.2,'nearest');%放大倍数为 0.1 倍 F=imresize(K,0.5,'nearest');%放大倍数为 0.2 倍 subplot(2,3,1);imshow(A);title('原图'); subplot(2,3,2);imshow(B);title('像素 50*50'); subplot(2,3,3);imshow(C);title('像素 100*100'); subplot(2,3,4);imshow(D);title('像素 1000*1000'); subplot(2,3,5);imshow(E);title('原图像缩小为 0.1 倍'); subplot(2,3,6);imshow(F);title('原图像缩小为 0.2 倍');hold on;figure; 结果： 3
    原 图 像 素 50*50 像 素 100*100 像 素 1000*1000 原 图 像 缩 小 为 0.2倍 原 图 像 缩 小 为 0.5倍 （5）灰度分割 程序： A=imread('620.jpg'); [M,N,Q]=size(A); K=rgb2gray(A); thresh=graythresh(K); A1=histeq(K,32);A2=histeq(K,128);A3=histeq(K,256); B1=im2bw(A1,thresh);B2=im2bw(A2,thresh);B3=im2bw(A3,thresh); subplot(2,3,1);imshow(K,[0,31]);title('灰度级为 32 的图像'); subplot(2,3,2);imshow(K,[0,127]);title('灰度级为 128 的图像'); subplot(2,3,3);imshow(K,[0,255]);title('灰度级为 256 的图像'); subplot(2,3,4);imshow(B1,[]);title('灰度级 4 的二值化图'); subplot(2,3,5);imshow(B2,[]);title('灰度级 32 的二值化图'); subplot(2,3,6);imshow(B3,[]);title('灰度级 256 的二值化图'); 结果： 4
    灰 度 级 为 32的 图 像 灰 度 级 为 128的 图 像 灰 度 级 为 256的 图 像 灰 度 级 4的 二 值 化 图 灰 度 级 32的 二 值 化 图 灰 度 级 256的 二 值 化 图 五．结果分析 观察结果（1），使用 plot 函数可以轻松画出各种复杂的函数图形。 观察结果（2），在 matlab 中给定图形的范围，描述出图形的特征，就可以 画出其三维图形，十分方便。 观察结果（3），用 imread 函数可以将图像读入 matlab，然后用 imshow 函 数显示图像。 观察（4）对原图进行图片缩放的过程中，当像素数为 50*50（2500）的时 候，棋盘格现象比较突出；像素为 100*100（10000）的时候，棋盘格现象不是 很突出 ，观察图三 的变量工作 区，发现 实际原图像 的像素大小 为 185*194 （35890），显然可以看出我们对原图像做的工作只是缩小，并且缩小得越小， 棋盘格现象越严重，正印证了当量化级数一定时图像的采样像素数越低，块状现 象或是说棋盘格现象越明显，同时在 imresize 上直接改变图像大小，当图像缩 小为 0.2 倍，棋盘效果更明显。 观察（5）显然灰度级为 4,32,256 的二值图中背景均出现伪轮廓，且灰度级 越小伪轮廓范围越大，印证了当采样的像素数一定时，灰度级越大，伪轮廓现象 越明显。 5
    6
    南昌大学实验报告 学生姓名： 学 号： 专业班级： 实验类型：□ 验证 □ 综合 □ 设计 □ 创新 实验日期：2017.3.22 实验成绩： 实验二 图像灰度修正 一． 实验目的 1.掌握常用的图像灰度级修正方法，包括图象的线性和非线性灰度点运算和直方 图均衡化法，加深对灰度直方图的理解。 2.掌握对比度增强、直方图增强的原理，方法。 二． 实验原理 灰度变换在空间域中进行，它是将原图像的灰度级按照一定的线性或是非线 性函数映射到指定的灰度级上，起到图像增强、突出细节等作用，直方图均衡化 则是在频域上对灰度值的频谱密度分布更加均匀化，能起到增强对比度的作用。 三． 实验内容 1.任意选取一副图像，应用线性和非线性点运算，调整灰度的图像细节更容易看 清，显示灰度变换前后的图像。 2.使用分段线性灰度变换，实现任意图像的对比度拉伸。 3.任意选择一副灰度图像，实现图像的直方图均衡。显示原始图片，原始直方图 分布，直方图均衡后图像及直方图分布。 四． 源程序和结果 1.线性点运算和非线性点运算与分段线性灰度变换 程序： clear; I = imread('b.jpg'); B=2*I; A=double(I); A=40*(log(A+1)); H=uint8(A); figure;imshow(I) figure; subplot(121);imshow(B);title('线性变换'); subplot(122);imshow(H);title('非线性变换'); 7
    f0=0;g0=0;%对图像灰度进行分段的点 f1=80;g1=100; f2=150;g2=210; f3=255;g3=255; figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3]) axis tight,xlabel('f'),ylabel('g') title('intensitytransformation')%绘制变换曲线 r1=(g1-g0)/(f1-f0); b1=g0-r1*f0; r2=(g2-g1)/(f2-f1); b2=g1-r2*f1; r3=(g3-g2)/(f3-f2); b3=g2-r3*f2; [m,n]=size(I); X=double(I); for i=1:m for j=1:n f=X(i,j); g(i,j)=0; if(f>=f1)&&(f<=f2) g(i,j)=r1*f+b2; elseif(f>=f2)&&(f<=f3) g(i,j)=r3*f+b3; end end end figure; imshow(mat2gray(g)) 结果： 原图： 8
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