数字图像处理实验报告(全答案).doc

发布时间：2022-06-13 发布人：admin 分类：说明书资料大小：1.01M 资料格式：doc 举报版权申诉

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一、实验目的

二、实验环境

三、常用函数

读写图像文件

1 imread

imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')

2 imwrite

imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’ti

3 imfinfo

imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')

图像的显示

1 image

image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数，如：

a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];

image(a);

2 imshow

imshow函数用于图像文件的显示，如：

i=imread('e:\w01.tif');

imshow(i);

title（‘原图像’）%加上图像标题

3 colorbar

colorbar函数用显示图像的颜色条，如：

i=imread('e:\w01.tif');

imshow(i);

colorbar;

4 figure

figure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)；

5 subplot

把图形窗口分成多个矩形部分，每个部分可以分别用来进行显示。

Subplot（m，n，p）分成m*n个小窗口，在第p个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴，用于显示图形。

6 plot

绘制二维图形

plot（y）

Plot（x，y）xy可以是向量、矩阵。

图像类型转换

1 rgb2gray//灰色

把真彩图像转换为灰度图像

i=rgb2gray（j）

2 im2bw//黑白

通过阈值化方法把图像转换为二值图像

I=im2bw（j，level）

Level表示灰度阈值，取值范围0~1（即0.n），表示阈值取自原图像灰度范围的n%

3 imresize

改变图像的大小

I=imresize（j，[m n]）将图像j大小调整为m行n列

图像运算

1 imadd

两幅图像相加，要求同样大小，同种数据类型

Z=imadd（x，y）表示图像x+y

2 imsubstract

两幅图像相减，要求同样大小，同种数据类型

Z=imsubtract（x，y）表示图像x-y

3 immultiply

Z=immultiply（x，y）表示图像x*y

4 imdivide

Z=imdivide（x，y）表示图像x/y

四、实验内容（请将实验程序填写在下方合适的位置，实验图像结果拷屏粘贴）

一、实验目的

二、实验环境

1 imnoise

imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如：

i=imread('e:\w01.tif');

j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);模拟均值为0方差为0.02的高斯噪声，

j=imnoise(i,'salt&pepper', 0.04) 模拟叠加密度为0.04的椒盐噪声

2 fspecial

fspecial函数用于产生预定义滤波器，如：

h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器

h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器

h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器

h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器

h=fspecial('average');%均值滤波器

3 基于卷积的图像滤波函数

imfilter函数， filter2函数，二维卷积conv2滤波,都可用于图像滤波，用法类

i=imread('e:\w01.tif');

h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%产生Sobel算子的水平方向模板

j=filter2(h,i);

h = fspecial(‘prewitt’)

I = imread('cameraman.tif');

imshow(I);

H = fspecial('prewitt‘); %预定义滤波器

M = imfilter(I,H);

imshow(M)

i=imread('e:\w01.tif');

h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];

h=h/9;

j=conv2(i,h);

4 其他常用滤波举例

（1）中值滤波

medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：

i=imread('e:\w01.tif');

j=medfilt2(i，[M N]);对矩阵i进行二维中值滤波，领域为M*N，缺省值为3*

（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:

i=imread('e:\w01.tif');

j=double(i);

h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子

k=conv2(j,h,'same');

一、实验目的

二、实验环境

1 deconvwnr

2 edge

3 strel

4 imerode

5 imdilate

一、实验目的

二、实验环境

三、实验内容

一、实验目的

二、实验环境

图像的增强

1、直方图

imhist函数用于数字图像的直方图计算或显示，

[counts,x] = imhist(...)返回直方图数据向量counts，相应的色彩值向量x。

如：

i=imread('e:\w01.tif');

imhist(i);

2 、直方图均衡化

histeq函数用于数字图像的直方图均衡化，

J = histeq(I, n) 均衡化后的级数n，缺省值为64。

J = histeq(I, hgram) "直方图规定化"，即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定

如：

i=imread('e:\w01.tif');

j=histeq(i，N);对图像i执行均衡化，得到具有N个灰度级的灰度图像j，N缺省值为64

3、灰度调整

如：

i=imread('e:\w01.tif');

j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);将图像i转换为j，使灰度值从0.3~0

一、实验目的

二、实验环境

图像的变换

1 fft2

fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：

i=imread('e:\w01.tif');

j=fft2(i);

由于MATLAB无法显示复数图像，因此变换后的结果还需进行求模运算，即调用abs函数。

之后常常还进行对数变换，即调用log函数，以减缓傅里叶谱的快速衰减，更好地显示高频信息。

2 ifft2

ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如：

i=imread('e:\w01.tif');

j=fft2(i);

k=ifft2(j);

3 fftshift

用于将变换后图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心

B=fftshift（i）

4 利用fft2计算二维卷积

利用fft2函数可以计算二维卷积,如:

a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2];

b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];

a(8,8)=0;

b(8,8)=0;

c=ifft2(fft2(a).*fft2(b));

c=c(1:5,1:5);

利用conv2(二维卷积函数)校验, 如：

a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2];

b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];

c=conv2(a,b);

实验一常用 MATLAB 图像处理命令一、实验目的 1、熟悉并掌握 MATLAB 工具的使用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。二、实验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机三、常用函数  读写图像文件 1 imread imread 函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif') 2 imwrite imwrite 函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3 imfinfo imfinfo 函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')  图像的显示 1 image image 函数是 MATLAB 提供的最原始的图像显示函数，如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2 imshow imshow 函数用于图像文件的显示，如： i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); title（‘原图像’）%加上图像标题

3 colorbar colorbar 函数用显示图像的颜色条，如： i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); colorbar; 4 figure figure 函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)； 5 subplot 把图形窗口分成多个矩形部分，每个部分可以分别用来进行显示。 Subplot（m，n，p）分成 m*n 个小窗口，在第 p 个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴，用于显示图形。 6 plot 绘制二维图形 plot（y） Plot（x，y）xy 可以是向量、矩阵。  图像类型转换 1 rgb2gray//灰色把真彩图像转换为灰度图像 i=rgb2gray（j） 2 im2bw//黑白通过阈值化方法把图像转换为二值图像 I=im2bw（j，level） Level 表示灰度阈值，取值范围 0~1（即 0.n），表示阈值取自原图像灰度范围的 n%

3 imresize 改变图像的大小 I=imresize（j，[m n]）将图像 j 大小调整为 m 行 n 列  图像运算 1 imadd 两幅图像相加，要求同样大小，同种数据类型 Z=imadd（x，y）表示图像 x+y 2 imsubstract 两幅图像相减，要求同样大小，同种数据类型 Z=imsubtract（x，y）表示图像 x-y 3 immultiply Z=immultiply（x，y）表示图像 x*y 4 imdivide Z=imdivide（x，y）表示图像 x/y 5：m = imadjust(a,[,],[0.5;1]) ;%图像变亮 n = imadjust(a,[,],[0;0.5]) ;%图像变暗 g=255-a;%负片效果四、实验内容（请将实验程序填写在下方合适的位置，实验图像结果拷屏粘贴） 1、读入一幅 RGB 图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示 RGB 图像和灰度图像，注上文字标题。 a=imread('f:\1.jpg') i = rgb2gray(a) I = im2bw(a,0.5) subplot(3,1,1);imshow(a);title('原图像') subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像') subplot(3,1,3);imshow(I);title('二值图像')

2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 a=imread('f:\1.jpg') A=imresize(a,[800 800]) b=imread('f:\2.jpg') B=imresize(b,[800 800]) Z1=imadd(A,B) Z2=imsubtract(A,B) Z3=immultiply(A,B) Z4=imdivide(A,B) subplot(3,2,1); imshow(A);title('原图像 A') subplot(3,2,2); imshow(B);title('原图像 B') subplot(3,2,3); imshow(Z1);title('加法图像') subplot(3,2,4); imshow(Z2);title('减法图像') subplot(3,2,5); imshow(Z3);title('乘法图像') subplot(3,2,6); imshow(Z2);title('除法图像')

3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 a=imread('f:\1.jpg'); m = imadjust(a,[,],[0.5;1]) ;%图像变亮 n = imadjust(a,[,],[0;0.5]) ;%图像变暗 g=255-a;%负片效果 subplot(2,2,1);imshow(a);title('原图像') subplot(2,2,2);imshow(m);title('图像变亮') subplot(2,2,3);imshow(n);title('图像变暗') subplot(2,2,4);imshow(g);title('负片效果')

4、熟悉数字图像处理常用函数的使用，调出帮助文档查看其各种不同用法。方法：选择函数（函数所在区变暗），点右键弹出菜单，选择“Help on Selection” 五、实验总结分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。

实验四常用图像增强方法一、实验目的 1、熟悉并掌握 MATLAB 图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。二、实验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机三、相关知识 1 imnoise imnoise 函数用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);模拟均值为 0 方差为 0.02 的高斯噪声， j=imnoise(i,'salt&pepper', 0.04) 模拟叠加密度为 0.04 的椒盐噪声 2 fspecial fspecial 函数用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel 水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器 3 基于卷积的图像滤波函数 imfilter 函数， filter2 函数，二维卷积 conv2 滤波,都可用于图像滤波，用法类似，如： i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%产生 Sobel 算子的水平方向模板

j=filter2(h,i); 或者： h = fspecial(‘prewitt’) I = imread('cameraman.tif'); imshow(I); H = fspecial('prewitt‘); %预定义滤波器 M = imfilter(I,H); imshow(M) 或者： i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; h=h/9; j=conv2(i,h); 4 其他常用滤波举例（1）中值滤波 medfilt2 函数用于图像的中值滤波，如： i=imread('e:\w01.tif'); j=medfilt2(i，[M N]);对矩阵 i 进行二维中值滤波，领域为 M*N，缺省值为 3*3 （2）利用拉氏算子锐化图像, 如: i=imread('e:\w01.tif'); j=double(i); h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子 k=conv2(j,h,'same');

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