数字图像处理第二次作业
摘要
本次报告主要记录第二次作业中的各项任务完成情况。本次作业以Matlab 2013为平台，结合matlab函数编程实现对lena.bmp,elain1.bmp图像文件的相关处理：1.分别得到了lena.bmp 512*512图像灰度级逐级递减8-1显示，2.计算得到lena.bmp图像的均值和方差，3.通过近邻、双线性和双三次插值法将lena.bmp zoom到2048*2048，4. 把lena和elain 图像分别进行水平shear（参数可设置为1.5，或者自行选择）和旋转30度，并采用用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048。以上任务完成后均得到了预期的结果。
1.把lena 512*512图像灰度级逐级递减8-1显示
（1）实验原理：
给定的lena.bmp是一幅8位灰阶的图像，即有256个灰度色。则K位灰阶图像中某像素的灰度值k(x,y)(以阶色为基准)与原图同像素的灰度值v(x,y)(以256阶色为基准)的对应关系为：
式中floor函数为向下取整操作。取一确定k值，对原图进行上式运算即得降阶后的k位灰阶图像矩阵。
（2）实验方法
首先通过imread()函数读入lena.bmp得到图像的灰度矩阵I，上式对I矩阵进行灰度降阶运算，最后利用imshow()函数输出显示图像。对应源程序为img1.m。
（3）处理结果
8灰度级
7灰度级
6灰度级
5灰度级
4灰度级
3灰度级
2灰度级
1灰度级
（4）结果讨论：
由上图可以看出，在灰度级下降到5之前，肉眼几乎感觉不出降阶后图像发生的变化。但从灰度级4开始，肉眼明显能感觉到图像有稍许的不连续，在灰度缓变区常会出现一些几乎看不出来的非常细的山脊状结构。随着灰度阶数的继续下降，图像开始出现大片的伪轮廓，灰度级数越低，越不能将图像的细节刻画出来，最终的极端情况是退化为只有黑白两色的二值化图像。由此可以得出，图像采样的灰度阶数越高，灰度围越大，细节越丰富，肉眼看去更接近实际情况。
2.计算lena图像的均值方差
（1）实验原理
对分辨率为M*N的灰度图像，其均值和方差分别为：
（2）实验方法
首先通过imread（）函数读入图像文件到灰度矩阵I中，然后利用 mean2函数和std2函数计算灰度矩阵（即图像）的均值和标准差，再由标准差平方得到方差。对应源程序：img1.m （3）处理结果
均值me =99.0512，标准差st =52.8776，方差sf =2.7960e+03。
（4）结果分析
图像的均值可反应图像整体的明暗程度，而方差可以反应图像整体的对比度情况，方差越大，图像的对比度越大，可以显示的细节就越多。
3.把lena图像用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048；
（1）实验原理
图像插值就是利用已知邻近像素点的灰度值来产生未知像素点的灰度值，以便由原始图
像再生出具有更高分辨率的图像。典型方法包括最近邻、双线性、双三次三种方法。
最邻近插值法就是将待插值点像素的灰度值取为其相对于原图坐标中最邻近像素点的灰度值。这种方法比较简单，计算速度快，但效果不好，校正后存在灰度不连续性，图像有明显锯齿状，会产生严重的“棋盘格”效应。
双线性插值法是将待插值点像素的灰度值取为其在原图坐标中距离最近的4个像素点灰度值的加权和。双线性插值法可以比较平滑得对图像进行插值，效果令人满意，但计算速度较最邻近法有所下降。
双三次插值是一种更加复杂的插值方式，通过待插值像素点周围 9 个点的灰度值，可以结合导数信息列出线性方程组求解系数向量。双三次插值法较双线性插值法能显示更多的细节，效果更好，但计算开销较大，速度不理想。
（2）实验方法
本题先通过imread函数读入图像文件，然后利用imresize函数将图像分别利用三种插值方法放大到2048*2048。对应源程：img1.m
（3）处理结果
原始图像
最近邻插值法
双线性插值法
双三次插值法
分别放大细节后如图：
最近邻插值法
双线性插值法双三次插值法
（4）结果分析
通过放大细节可以看到，经过最邻近插值后的图像产生了“棋盘格”效应，而后两种插值方法得到的图像比较平滑。
4.把lena和elain图像分别进行水平shear（参数可设置为1.5，或者自行选择）和旋转
30度，并采用用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048
（1）实验原理
二维仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”和“平行性”，即用图像的矩阵去乘仿射变换的矩阵T，把图像上的像素重新定位到一个新位置，并为这些新位置赋灰度值, 而这个过程可以用灰度插的方法完成。
二维仿射变换可以用一个3×3的矩阵来表示，其最后一行为(0 0 1)。该变换矩阵将原坐标(v,w)变换为新坐标(x,y)。设仿射矩阵为T，则新坐标与原坐标的关系为：
对于shear水平偏移变换，
根据要求设为1.5
对于旋转变换，
（2）实验方法
使用 imrotate 函数旋转图像，使用 imtransform 函数完成一般的二维空间转换。其语法格式如下：B=imtransform(A,TFORM,paraml,vall,param2,val2)。其中TFORM为空间变换结构。可使用makeform 函数或cp2tform 函数创建一个TFORM结构，本次实验中使用makeform函数，指定的仿射变换“affine”类型，即进行平移，旋转，比例，拉伸和错切等功能。对应源程序;img2.m
（3）处理结果
水平偏移最近邻内插
水平偏移双线性内插
水平偏移最近邻内插
水平偏移双线性内插
旋转30度最近邻内插
旋转30度双线性内插
旋转30度最近邻内插
旋转30度双线性内插
（4）结果分析
三种插值方法中，最近邻插再次产生了“棋盘格”效应，边缘锯齿化严重，而后两种插
值方法得到的图像比较平滑。双三次插产生了稍微清晰的结果
附录：
参考文献：
Rafael C. Gonzalez., et al. 数字图像处理（第三版）, 电子工业，2011. 源代码：
img1.m
I=imread('lena.bmp');
me=mean2(I)
st=std2(I)
sf=st^2
figure(1)
imshow(I)
title('8灰度级');
[x,y]=size(I);
img7=zeros(x,y);
img6=zeros(x,y);
img5=zeros(x,y);
img4=zeros(x,y);
img3=zeros(x,y);
img2=zeros(x,y);
Img1=zeros(x,y);
for i=1:x
for j=1:y
img7(i,j)=floor(I(i,j)/2);
end
end
figure(2)
imshow(uint8(img7),[0,127])
title('7灰度级');
for i=1:x
for j=1:y
img6(i,j)=floor(I(i,j)/4);
end
end
figure(3)
imshow(uint8(img6),[0,63])
title('6灰度级');
for i=1:x
for j=1:y
img5(i,j)=floor(I(i,j)/8);
end
end
figure(4)
imshow(uint8(img5),[0,31])
title('5灰度级');
for i=1:x
for j=1:y
img4(i,j)=floor(I(i,j)/16);
end
end
figure(5)
imshow(uint8(img4),[0,15])
title('4灰度级');
for i=1:x
for j=1:y
img3(i,j)=floor(I(i,j)/32);
end
end
figure(6)
imshow(uint8(img3),[0,7])
title('3灰度级');
for i=1:x
for j=1:y
img2(i,j)=floor(I(i,j)/64);
end
end
figure(7)
imshow(uint8(img2),[0,3])
title('2灰度级');
for i=1:x
for j=1:y
Img1(i,j)=floor(I(i,j)/128);
end
end
figure(8)
imshow(uint8(Img1),[0,1])
title('1灰度级');
figure(8);
imshow(I);
title('原始图像');
A1=imresize(I,[2048 2048],'nearest');
figure(9);
imshow(A1);
title('最近邻插值法');
A2=imresize(I,[2048 2048],'bilinear'); figure(10);
imshow(A2);
title('双线性插值法');
A3=imresize(I,[2048 2048],'bicubic');
figure(11);
imshow(A3);
title('双三次插值法');
img2.m
transformtype='affine';
transformmatrix=[1 1.5 0;0 1 0;0 0 1];
T=maketform(transformtype,transformmatrix); I=imread('lena.bmp');
nI=imtransform(I,T);
A1=imresize(nI,[2048 2048],'nearest');
figure(1);
imshow(A1);
title('水平偏移最近邻插');
A2=imresize(nI,[2048 2048],'bilinear'); figure(2);
imshow(A2);
title('水平偏移双线性插');
A3=imresize(nI,[2048 2048],'bicubic'); figure(3);
imshow(A3);
title('水平偏移双三次插');
I1=imread('elain1.bmp');
nI1=imtransform(I1,T);
B1=imresize(nI1,[2048 2048],'nearest'); figure(4);
imshow(B1);
title('水平偏移最近邻插');
B2=imresize(nI1,[2048 2048],'bilinear'); figure(5);
imshow(B2);
title('水平偏移双线性插');
B3=imresize(nI1,[2048 2048],'bicubic'); figure(6);
imshow(B3);
title('水平偏移双三次插');
R1=imrotate(I,30,'nearest');
C1=imresize(R1,[2048 2048],'nearest'); figure(7);
imshow(C1);
title('旋转30度最近邻插');
R2=imrotate(I,30,'bilinear');
C2=imresize(R2,[2048 2048],'bilinear'); figure(8);
imshow(C2);
title('旋转30度双线性插');
R3=imrotate(I,30,'bicubic');
C3=imresize(R3,[2048 2048],'bicubic'); figure(9);
imshow(C3);
title('旋转30度双三次插');
r1=imrotate(I1,30,'nearest');
D1=imresize(r1,[2048 2048],'nearest'); figure(10);
imshow(D1);
title('旋转30度最近邻插');
r2=imrotate(I1,30,'bilinear');
D2=imresize(r2,[2048 2048],'bilinear'); figure(11);
imshow(D2);
title('旋转30度双线性插');
r3=imrotate(I1,30,'bicubic');
D3=imresize(r3,[2048 2048],'bicubic');
figure(12);
imshow(D3);
title('旋转30度双三次插');
西安交通大学 微型计算机接口技术实验报告 班级:物联网 姓名: 学号：
实验一基本I/O扩展实验 一、实验目的 1、了解 TTL 芯片扩展简单 I/O 口的方法，掌握数据输入输出程序编制的方法； 2、对利用单片机进行 I/O 操作有一个初步体会。 二、实验内容 74LS244 是一种三态输出的8 总线缓冲驱动器，无锁存功能，当G 为低电平时，Ai 信号传送到Yi，当为高电平时，Yi 处于禁止高阻状态。 74LS273 是一种8D 触发器，当CLR 为高电平且CLK 端电平正跳变时，D0——D7 端数据被锁存到8D 触发器中。 实验原理图： 三、实验说明 利用74LS244 作为输入口，读取开关状态，并将此状态通过74LS273 再驱动发光二极管显示出来，连续运行程序，发光二极管显示开关状态。
四、实验流程图 五、实验连线 1、244的cs连接到CPU地址A15，Y7—Y0连接开关K1-K8; 2、273的CS连接到CPU地址A14，Q7-Q0连接到发光二极管L1-L8; 3、该模块的WR,RD连接CPU的WR,RD,数据线AD7-AD0，地址线A7-A0分别与CPU的数据线AD7-AD0，地址线A7-A0相连接。
六、程序源代码（略） 七、实验结果 通过开关K01 到K08 可以对应依次控制LED 灯的L1 到L8 ，即当将开关Ki 上拨时，对应的Li 被点亮，Ki 下拨时，对应的Li熄灭。 此外，如果将开关拨到AAH 时，将会产生LED 灯左移花样显示；如果开关拨到55H 时，将会产生LED 灯右移花样显示。 七、实验心得 通过本次实验，我了解了TTL 芯片扩展简单I/O 口的方法，同时也对数据输入输出程序编制的方法有一定的了解与掌握，对利用单片机进行I/O 操作有一个初步体会，实验使我对自己在课堂上学的理论知识更加理解，同时也锻炼了我的动手操作能力。
Duffing 方程及其在信号检测中的应用 李禹锋 （西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室，陕西西安710049） 摘要：在工程领域中，在噪声环境下对信号进行检测一直都是研究的重点课题。混沌理论表明一类混沌系统在一定条件下对小信号具有参数敏感性，同时对噪声具有免疫力，因此使得它在信号检测中非常具有发展潜力。为此，本文分析了Duffing 方程的动力学特性，研究了利用Duffing 方程来进行微弱信号检测的原理和过程，并在Matlab 平台下进行了仿真实验。结果表明，可以利用Duffing 方程在噪声背景下进行信号的检测。 关键词：混沌理论；信号检测； Duffing 方程；仿真研究 1 引言 在噪声背景中检测微弱的有用信号是工程应用中的一个重要内容，前人已经开展了大量的研究工作。传统的基于线性理论的信号检测方法由于对噪声背景下的输出信噪比难以提高而存在一定局限性，尤其在对强噪声背景下的微弱信号检测更是受到了限制。然而很多研究证明，利用“混沌振子对周期小信号具有敏感依赖性，而对噪声具有免疫性”的特点，从噪声背景中提取微弱的周期信号是一种行之有效的方法，引起了人们极大的兴趣[1]。 在众多的信号检测中，正弦或余弦信号的检测占有极其重要的地位，在许多领域中有着极其广泛的应用。本文采用余弦小信号作为检测对象，在Matlab 平台下，对Duffing 方程及其在信号检测中的应用进行了初步探讨。 2 基于Duffing 方程的信号检测 2.1 Duffing 方程的数学模型及分析 Duffing 方程已被证明是混沌系统，大量学者对其进行过许多研究，研究它的动力学行为可以揭示系统的各种性质。Duffing 系统所描述的非线性动力学系统表现出丰富的非线性动力学特性，目前已成为研究混沌现象的常用模型[2]。 霍尔姆斯型Duffing 方程为： 232()()cos()d x dx k x t x t t dt dt γω+-+=(1) 式中，cos()t γ为周期策动力；k 为阻尼比；-x (t )+x 3(t )为非线性恢复力[3]。其状态方程为： dx y dt =(2) 3cos()dy ky x x t dt γω=-+-+(3) 在k 固定的情况下，系统状态随γ的变化出现变化，具体分析如下： (1)当策动力γ为0时，计算得到相平面中结点为(0,0)和鞍点为(±1,0)。系统
（注：以下两套模拟题仅供题型参考，请重点关注选择填空以及判断题、名词解释，蓝色下划线内容肯定不考） 《数字图像处理》模拟试卷（A 卷） 一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号填在题前的括号内。答案选错或未作选择者，该题不得分。每小题1分，共10分） ( d )1.一幅灰度级均匀分布的图象，其灰度范围在[0，255]，则该图象的信息量为： a. 0 b.255 c.6 d.8 ( b )2.图象与灰度直方图间的对应关系是： a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )3.下列算法中属于局部处理的是： a.灰度线性变换 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( b )4.下列算法中属于点处理的是： a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( ) 5.一曲线的方向链码为12345，则曲线的长度为 a.5 b.4 c.5.83 d.6.24 ( c )6. 下列算法中属于图象平滑处理的是： a.梯度锐化 b.直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/0915814899.html,placian增强 ( )7.下列图象边缘检测算子中抗噪性能最好的是： a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c)8.采用模板［-1 1］主要检测____方向的边缘。 a.水平 b.45° c.垂直 d.135° ( d )9.二值图象中分支点的连接数为： a.0 b.1 c.2 d.3 ( a )10.对一幅100′100像元的图象，若每像元用８bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后压缩图象的数据量为40000bit，则图象的压缩比为： a.2:1 b.3:1 c.4:1 d.1:2 二、填空题（每空1分，共15分） 1.图像锐化除了在空间域进行外，也可在频率域进行。 2.图像处理中常用的两种邻域是4-邻域和8-邻域。 3.直方图修正法包括直方图均衡和直方图规定化两种方法。 4.常用的灰度差值法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 5.多年来建立了许多纹理分析法，这些方法大体可分为和结构分析法两大类。 6.低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 7.检测边缘的Sobel算子对应的模板形式为和。 8.一般来说，采样间距越大，图象数据量少，质量差；反之亦然。 三、名词解释（每小题3分，共15分） 1.数字图像是将一幅画面在空间上分割成离散的点（或像元），各点（或像元）的灰度值经量化用离散的整数来表示，形成计算机能处理的形式。 2.图像锐化是增强图象的边缘或轮廓。 3.从图象灰度为i的像元出发，沿某一方向θ、距离为d的像元灰度为j同时出现的概率
数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰
度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：
数字图像处理第二次作业
摘要 本次报告主要记录第二次作业中的各项任务完成情况。本次作业以Matlab 2013为平台，结合matlab函数编程实现对lena.bmp,elain1.bmp图像文件的相关处理：1.分别得到了lena.bmp 512*512图像灰度级逐级递减8-1显示，2.计算得到lena.bmp图像的均值和方差，3.通过近邻、双线性和双三次插值法将lena.bmp zoom到2048*2048，4. 把lena和elain 图像分别进行水平shear（参数可设置为1.5，或者自行选择）和旋转30度，并采用用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048。以上任务完成后均得到了预期的结果。 1.把lena 512*512图像灰度级逐级递减8-1显示 （1）实验原理： 给定的lena.bmp是一幅8位灰阶的图像，即有256个灰度色。则K位灰阶图像中某像素的灰度值k(x,y)(以阶色为基准)与原图同像素的灰度值v(x,y)(以256阶色为基准)的对应关系为： 式中floor函数为向下取整操作。取一确定k值，对原图进行上式运算即得降阶后的k位灰阶图像矩阵。 （2）实验方法 首先通过imread()函数读入lena.bmp得到图像的灰度矩阵I，上式对I矩阵进行灰度降阶运算，最后利用imshow()函数输出显示图像。对应源程序为img1.m。 （3）处理结果 8灰度级
7灰度级 6灰度级 5灰度级
4灰度级 3灰度级 2灰度级
1灰度级 （4）结果讨论： 由上图可以看出，在灰度级下降到5之前，肉眼几乎感觉不出降阶后图像发生的变化。但从灰度级4开始，肉眼明显能感觉到图像有稍许的不连续，在灰度缓变区常会出现一些几乎看不出来的非常细的山脊状结构。随着灰度阶数的继续下降，图像开始出现大片的伪轮廓，灰度级数越低，越不能将图像的细节刻画出来，最终的极端情况是退化为只有黑白两色的二值化图像。由此可以得出，图像采样的灰度阶数越高，灰度围越大，细节越丰富，肉眼看去更接近实际情况。 2.计算lena图像的均值方差 （1）实验原理 对分辨率为M*N的灰度图像，其均值和方差分别为： （2）实验方法 首先通过imread（）函数读入图像文件到灰度矩阵I中，然后利用 mean2函数和std2函数计算灰度矩阵（即图像）的均值和标准差，再由标准差平方得到方差。对应源程序：img1.m （3）处理结果 均值me =99.0512，标准差st =52.8776，方差sf =2.7960e+03。 （4）结果分析 图像的均值可反应图像整体的明暗程度，而方差可以反应图像整体的对比度情况，方差越大，图像的对比度越大，可以显示的细节就越多。 3.把lena图像用近邻、双线性和双三次插值法zoom到2048*2048； （1）实验原理 图像插值就是利用已知邻近像素点的灰度值来产生未知像素点的灰度值，以便由原始图
数字图像处理 实验报告 学号：04211734 姓名：付永钦 日期：2014/6/7 1.图像直方图统计 ①原理：灰度直方图是将数字图像的所有像素，按照灰度值的大小，统计其所出现的频度。 通常，灰度直方图的横坐标表示灰度值，纵坐标为半个像素个数，也可以采用某一灰度值的像素数占全图像素数的百分比作为纵坐标。 ②算法： clear all PS=imread('girl-grey1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件figure(1);subplot(1,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率end figure(1);subplot(1,2,2);bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 axis([0 255 min(GP) max(GP)]); title('原图像直方图') xlabel('灰度值') ylabel('出现概率') ③处理结果：
原图像灰度图 100 200 0.005 0.010.0150.020.025 0.030.035 0.04原图像直方图 灰度值 出现概率 ④结果分析：由图可以看出，原图像的灰度直方图比较集中。 2. 图像的线性变换 ①原理：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主 要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 ②算法： clear all %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('girl-grey1.jpg'); figure(1);subplot(2,2,1);imshow(PS);title('原图像灰度图'); %二，绘制直方图 [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255
课程生物信息学实验名称核酸和蛋白质序列数据的使用系别实验日期： 专业班级组别交报告日期： 姓名学号报告退发：（订正、重做） 同组人无教师审批签字： 实验目的：了解常用的序列数据库，掌握基本的序列数据信息的查询方法。 实验步骤：在序列数据库中查找某条基因序列（insulin人的），通过相关一系列数据库的搜索、比对与结果解释 实验结果： 1.该基因的功能是？ DNA结合、RNA结合、雄激素受体结合、酶结合、蛋白结合、转录激活活性、转录调控区的DNA结合、微管蛋白结合、泛素蛋白与连接酶结合、泛素蛋白连接酶的活性、提高泛素蛋白连接酶的活性、锌离子结合 3. 该蛋白质有没有保守的功能结构域 该蛋白质有保守的功能结构域。分别为cd00027（Location:1763 –1842 Blast Score: 107）cd00162（Location:23 –68 Blast Score: 134）pfam04873（Location:655 –978 Blast Score: 1301）pfam12820（Location:344 –507 Blast Score: 809）pfam13923（Location:20 –65 Blast Score: 135） 4. 该蛋白质的功能是怎样的？ ①E3泛素蛋白连接酶，专门介导L YS-6'-联泛素链的形成，并通过促胞对DNA损伤的反应，在DNA修复中起着核心的作用；目前还不清楚是否也介导其他类型的泛素链形成。E3泛素蛋白连接酶的活性是其抑癌能必需的。②BARD1- BRCA1异源二聚体协调各种不同的细胞通路，如DNA损伤修复，泛素化和转录调控，以维持基因组稳定性。③调节中心体微核。 ④从G2到有丝分裂的正常细胞周期进程所必需的。⑤参与转录调控在DNA损伤反应中的P21。⑥为FANCD2靶向DNA损伤位点所需。⑦可以用作转录调控因子。⑧绑定到ACACA 和防止其去磷酸化，抑制脂质合成。 5. 该蛋白质的三级结构是什么？如果没有的话， 和它最相似的同源物的结构是什么样子的？给出 示意图。 该蛋白有三级结构，如图所示
中南大学考试试卷 2015-- 2016 学年1学期 时间100分钟 2015 年11月4日 数字图像处理 课程32学时2学分考试形式：也卷 专业年级： 电子信息2013级 总分100分，占总评成绩 70% 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、填空题（本题20分，每小题1分） 1. 图像中像素具有两个属性： _空间位置 ______ 和—灰度 ______ 。 2. _红（R ）_、_绿（G ）_、 _____________ 蓝（B ）_这三种颜色被称为图像的三基色。 3. 对于一个6位的灰度图像，其灰度值范围是 __0-63 _________ 。 4. RGB 模型中黑色表示为 _____ （0，0，0） _____ 。 5. 直方图修正法包括 —直方图均衡 ___________ 和 _直方图规定化_ 两种方法。 6. 常用的灰度内插法有最近邻内插法、 _双线性内插法_和 三次内插法。 7. 依据图像的保真度，图像压缩可分为一无损压缩_和一有损压缩。 8. 图像压缩是建立在图像存在 _编码冗余，空间和时间冗余（像素间冗余） ， 视觉心理冗余三种冗余基础上。 9. 根据分割时所依据的图像特性的不同，图像分割方法大致可以分为阈值分割法、边缘检 ________ 测法和一区域分割法一三大类。 10. 傅立叶频谱中，与图像的平均灰度值对应的系数是 F （0 ， 0） _________ 。 二、选择题（本题20分，每小题2分） 1. 图像与灰度直方图间的对应关系是： （b ） a. ------- 对应 b. 多对一 c. 一对多 d. 都不对 2. 下列算法中属于图像平滑处理的是： （c ） a.梯度锐化 b. 直方图均衡 c. 中值滤波 https://www.doczj.com/doc/0915814899.html,placian 增强 3. 下列图像边缘检测算子中抗噪性能最好的是： （b ） a.梯度算子 b.Prewitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 6. 维纳滤波器通常用于：（c ） a.去噪 b. 减小图像动态范围 7. 采用幕次变换进行灰度变换时，当幕次 4. 5. 采用模板］-1 1 ］主要检测__ a.水平 b.45 0 c. 一幅256*256的图像，若灰度级为 a. 256Kb b.512Kb c.1Mb 方向的边缘。（c ） 垂直 d.135 16,则存储它所需的总比特数是 d. 2M c.复原图像 d.平滑图像
西安交通大学实验报告 课程_大学计算机_实验名称_检索绘图音频及图像处理_第页共页 系别_____ 能动学院___________ 实验日期年月日专业班级________________组别_____________ 实验报告日期年月日姓名________________学号_____________ 报告退发 ( 订正、重做 ) 同组人_________________________________ 教师审批签字 ●目标任务： 一. 信息检索 1．使用百度地图网站搜索西安交通大学南门到西安大唐芙蓉园的公交线路。（屏幕截图）2．在本校图书馆网站查找两门课程的教学参考书（屏幕截图）。 3．使用百度图片网站搜索有关“飞机”和“天空”的图片，各下载一张，并分别命名为：天空.jpg，飞机.jpg。 4．使用Ei检索，检索目前中国高速铁路（High-speed railway in China）相关的工程论文（屏幕截图） 二. 矢量图绘制 题目：使用Microsoft Office Visio 2010办公绘图软件，绘制流程图。 要求：参见实验教材p27，“四. 实验任务和要求”。 三．数字音频处理 题目：使用GoldWave音频处理软件，完成手机铃声制作 要求：从网上下载一个音乐文件，选取最喜爱的片段，将其保存成手机要求的音频格式（如MP3、WAV）作为手机铃声（存放为另一个音乐文件）。 结果：在实验报告中，粘贴两个音乐文件的属性对话框屏幕截图。（分析文件的大小与占用空间的不同） GoldWave软件存放地址： D:\计算机应用技术基础、ECAT.Software\ECAT-Software\GoldWave.rar 或从网上下载。 四．数字图像处理 题目：使用Photoshop软件进行“飞行编队”图像设计。 要求：参见实验教材p37，“四. 实验任务和要求”（1）飞行编队设计。 结果：将设计的“三角飞行编队图片”粘贴到实验报告中。 最后上传实验报告。 ●实验环境
数字图像处理试验报告 实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波 姓名：XX学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4 月26 日 1.实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解空间域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的空域滤波的方法。 4. 掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。 5. 理解频域滤波的基本原理及方法。 6. 掌握进行图像的频域滤波的方法。 2.实验内容与要求 1. 平滑空间滤波： 1) 读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一 图像窗口中。 2) 对加入噪声图像选用不同的平滑（低通）模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要 求在同一窗口中显示。 3) 使用函数 imfilter 时，分别采用不同的填充方法（或边界选项，如零填 充、’replicate’、’symmetric’、’circular’）进行低通滤波，显示处理后的图 像。 4) 运用 for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行 10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显 示均值处理后的图像（提示:利用fspecial 函数的’average’类型生成均值滤波器）。 5) 对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要 求在同一窗口中显示结果。 6) 自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。 2. 锐化空间滤波 1) 读出一幅图像，采用3×3 的拉普拉斯算子 w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1] 对其进行滤波。 2) 编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如5 ×5的拉普拉斯算子 w = [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1] 3) 分别采用5×5，9×9，15×15和25×25大小的拉普拉斯算子对
西安交通大学 现代检测技术实验报告 实验一金属箔式应变片——电子秤实验 实验二霍尔传感器转速测量实验 实验三光电传感器转速测量实验 实验四E型热电偶测温实验 实验五E型热电偶冷端温度补偿实验
实验一 金属箔式应变片——电子秤实验 一、实验目的： 了解金属箔式应变片的应变效应，直流全桥工作原理和性能，了解电路的定标。 二、实验仪器： 应变传感器实验模块、托盘、砝码、数显电压表、±15V 、±4V 电源、万用表（自备）。 三、实验原理： 电阻丝在外力作用下发生机械变形时，其电阻值发生变化，这就是电阻应变效应，描述电阻应变效应的关系式为 ε?=?k R R （1-1） 式中 R R ?为电阻丝电阻相对变化； k 为应变灵敏系数； l l ?= ε为电阻丝长度相对变化。 金属箔式应变片就是通过光刻、腐蚀等工艺制成的应变敏感组件。如图1-1所示，将四 个金属箔应变片分别贴在双孔悬臂梁式弹性体的上下两侧，弹性体受到压力发生形变，应变片随弹性体形变被拉伸，或被压缩。 图1-1 双孔悬臂梁式称重传感器结构图
图1-2 全桥面板接线图 全桥测量电路中，将受力性质相同的两只应变片接到电桥的对边，不同的接入邻边，如图3-1，当应变片初始值相等，变化量也相等时，其桥路输出 Uo=R R E ?? （3-1） 式中E 为电桥电源电压。 R R ?为电阻丝电阻相对变化； 式3-1表明，全桥输出灵敏度比半桥又提高了一倍，非线性误差得到进一步改善。 电子称实验原理同全桥测量原理，通过调节放大电路对电桥输出的放大倍数使电路输出电压值为重量的对应值，电压量纲（V ）改为重量量纲（g ）即成一台比较原始的电子称。 四、实验内容与步骤 1．应变传感器上的各应变片已分别接到应变传感器模块左上方的R1、R2、R3、R4上，可用万用表测量判别，R1=R2=R3=R4=350Ω。 2．差动放大器调零。从主控台接入±15V 电源，检查无误后，合上主控台电源开关，将差动放大器的输入端Ui 短接并与地短接，输出端Uo 2接数显电压表（选择2V 档）。将电位器Rw3调到增益最大位置（顺时针转到底），调节电位器Rw4使电压表显示为0V 。关闭主控台电源。（Rw3、
实验__8__实验报告 教学班级：_26_ 学生学号：_201_ 学生：_ _ 实验日期：__5.26___ 实验地点：_________(机房) 指导教师签名：__________ 实验成绩：___________ 一、实验目的 1．掌握对数值型一维数组的使用方法； 2．掌握对数组的插入、删除、修改、排序和查找等常用算法。 二、实验任务 1. 设有一批学生的程序设计课程的考试成绩（学生人数最多为N=100人，数据如下： （提示：可以建立三个一维数组来存放学生的数据，其中：学号为一个long类型的数组studentID，为一个string类型的数组name，成绩为一个int类型的数组grade）（1）由键盘获取学生人数n，要求学生人数n的取值围11到N-2； （2）由键盘获取学生的相关数据； （3）用选择排序法将学生的数据按学号进行升序排列并输出排序后的学生数据； 2. 在任务1的基础上，在学生数据中，完成以下任务： （1）键盘输入一个学生的学号，用折半查找法查找是否有该学生，若有该学生则输出该学生的所有信息，按如下格式输出： 学号程序设计成绩 2015112324 思德72 若没有该学生，则输出“查无此人”的信息。 （2）插入一个新学生的数据，要求插入后学生的数据任按学号升序排列。 ⒊在任务1的基础上，在学生数据中，完成以下任务： ⑴用选择排序法将学生数据按学生程序设计课程成绩降序排列。 ⑵键盘输入一个学生的学号和程序设计课程的新成绩，在学生数据中查找是否有该学生，若有该学生则用键盘输入的新成绩替换该学生的原成绩，否则输出“查无此人”的信息。 三、实验结果（源程序+ 注释）
电子科技大学网络教育考卷（A 卷）答案 一、名词解释（每题2分，共10分） 1. 一幅图像可定义为一个二维函数f(x,y)，这里x 和y 是空间坐标，而在任何一对空间坐标(x,y)上的幅值f 称为该点图像的强度或灰度。当x,y 和幅值f 为有限的、离散的数值时，称该图像为数字图像。 2. 对数变换是一种灰度变换方法，其一般表达式是s=clog(1+r)。其中c 是一个常数，并假设r≥0。此种变换使一窄带低灰度输入图像值映射为一宽带输出值。相对的是输入灰度的高调整值。可以利用这种变换来扩展被压缩的高值图像中的暗像素。 3. CMY 是一种颜色模型，常用于打印机。CMY 表示青、品红、黄，等量的颜料原色(青、品 红和黄色)可以产生黑色。实际上，为打印组合这些颜色产生的黑色是不纯的。因此，为 了产生真正的黑色(在打印中起主要作用的颜色)加入了第四种颜色——黑色，提出了 CMYK 彩色模型。 4. 空间分辨率是图像中可辨别的最小细节.涉及物理意义时可以用每单位距离可分辨的最 小线对数目，当不涉及物理意义时也可用图像的像素数目表示。 5. 令H 是一种算子，其输入和输出都是图像。如果对于任何两幅图像f 和g 及任何两个标 量a 和b 有如下关系，称H 为线性算子： 。 二、判断正误 × × × × √ 三、单项选择题 1、D 2、D 3、C 4、C 5、A 6、B 7、D 8、B 9、D 10、D 四、简答题 (每题5分，共10分) 1. 什么是直接逆滤波？这种方法有何缺点？如何改进？ 直接逆滤波方法是用退化函数除退化图像的傅里叶变换(G(u,v))来计算原始图像的傅里叶变换估计：? (,)(,)/(,)F u v G u v H u v =。但考虑到噪声的影响，我们即使知道退化函数，也不能准确地复原未退化的图像。 (,)(,)(,)?(,)(,)F u v H u v N u v F u v H u v += 因为N(u,v)是一个随机函数，而它的傅里叶变换未知。还有更糟的情况。如果退化是零或非常小的值，N(u,v)/H(u,v)之比很容易决定^ F (u,v)的估计值。—种解决退化是零或者很小值问题的途径是限制滤波的频率使其接近原点值。 2. 伪彩色图像处理(也称假彩色)是根据特定的准则对灰度值赋以彩色的处理。伪彩色的主要应用是为了人眼观察和解释一幅图像或序列图像中的灰度目标。人类可以辨别上千种颜色和强度，而相形之下只能辨别几十种灰度。 3、彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都由单个点
数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班
实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 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。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 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。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)
title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 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。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、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。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
自动控制原理实验报告 学院： 班级： 姓名： 学号：
西安交通大学实验报告 课程自动控制原理实验日期2014 年12月22 日专业班号交报告日期 2014 年 12月27日姓名学号 实验五直流电机转速控制系统设计 一、实验设备 1.硬件平台——NI ELVIS 2.软件工具——LabVIEW 二、实验任务 1.使用NI ELVIS可变电源提供的电源能力，驱动直流马达旋转，并通过改变电压改变 其运行速度； 2.通过光电开关测量马达转速； 3.通过编程将可变电源所控制的马达和转速计整合在一起，基于计算机实现一个转速自 动控制系统。 三、实验步骤 任务一：通过可变电源控制马达旋转 任务二：通过光电开关测量马达转速 任务三：通过程序自动调整电源电压，从而逼近设定转速
编程思路：PID控制器输入SP为期望转速输出，PV为实际测量得到的电机转速，MV为PID输出控制电压。其中SP由前面板输入；PV通过光电开关测量马达转速得到；将PID 的输出控制电压接到“可变电源控制马达旋转”模块的电压输入控制端，控制可变电源产生所需的直流电机控制电压。通过不断地检测马达转速与期望值对比产生偏差，通过PID控制器产生控制信号，达到直流电机转速的负反馈控制。 PID参数：比例增益：0.0023 积分时间：0.010 微分时间：0.006 采样率和待读取采样：采样率：500kS/s 待读取采样：500 启动死区：电机刚上电时，速度为0，脉冲周期测量为0，脉冲频率测量为无限大。通过设定转速的“虚拟下限”解决。本实验电机转速最大为600r/min。故可将其上限值设为600r/min，超过上限时，转速的虚拟下限设为200r/min。 改进：利用LabVIEW中的移位寄存器对转速测量值取滑动平均。
电子线路设计 实验报告 姓名： 班级：自动化 学号： 2015/12/10
PROTEL电子线路设计与仿真 一、实验目的 1、了解PROTEL电子线路设计软件的开发过程； 2、熟练使用PROTEL电子线路设计软件,会设计简单、常用的电子线路； 3、熟练掌握建立项目文件、建立原理图文件、绘制原理图、产生网络表、建立PCB 文件、绘制PCB线路图等基本技能；掌握绘制电路原理图的基本操作步骤和设计技 巧，掌握创建原理图元件的方法；理解PCB线路图参数设置的意义，掌握手动、自 动布局和布线的基本方法和设计技巧，掌握创建PCB元件的方法。 二、实验设备及编译环境 计算机一台，Protel DXP集成环境。 三、实验步骤 （1）建立项目文件 File->New design 设置工程名和存储路径后点击OK，进入下图界面。
（2）建立原理图文件 在Documents文件夹下，点击Schematic document创建原理图文件。 （3）绘制原理图 在库下有的元件直接添加到原理图中连线即可；对库中没有的元件需要自行创建，创建步骤如下： 1在Documents文件夹下，点击Schematic Library document创建原理图 库文件（Schematic library document）； 2绘制元件边框和引脚，设置引脚名称和编号，然后添加至原理图中。 绘制元件8563 U2如图：
绘制好原理图后点击Tools->ERC检查无错误 绘制好的原理图如下： 最后对每个元件设置一个封装（Footprint）： 电容C1,C2 二极管D7,D8
符号 ａ1 a2 a3 a4 a5 ａ6 概率 0、１ 0、4 0、０6 0、１ 0、04 0、3 解：霍夫曼编码: 原始信源 信源简化 符号 概率 1 2 3 4 a2 ０、4 0、4 ０、4 0、4 0、6 a ６ 0、３ ０、3 0、３ ０、３ ０、4 a １ ０、1 0、1 ０、2 0、3 a4 0、1 0、1 0、1 a ３ 0、06 ０、１ a5 0、04 霍夫曼化简后得信源编码： 从最小得信源开始一直到原始得信源 编码得平均长度： 压缩率： 冗余度: 1、 简述灰度分辨率、空间分辨率与图像质量得关系。： 空间分辨率就是瞧原图像转化为数字图像得像素点数，越多图像质量越高；灰度分辨率，即每一个像素点得灰度级数，灰度级越大，图像越清晰、 (0.4)(1)(0.3)(2)(0.1)3(0.1)(4)(0.06)(5)(0.04)(5) 2.2/avg L bit =+++++=（）符号
2、简述采样与量化得一般原则：空间坐标得离散化叫做空间采样, 而灰度得离散化叫做灰度量化。图像得空间分辨率主要由采样所决定，而图像得幅度分辨率主要由量化所决定。 3、图像锐化与图像平滑有何区别与联系?：图象锐化就是用于增强边缘，导致高频分量增强,会使图象清晰；图象平滑用于去噪，对图象高频分量即图象边缘会有影响。都属于图象增强，改善图象效果。 ４、伪彩色增强与假彩色增强有何异同点？: 伪彩色增强就是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象,进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则就是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同得彩色图像;主要差异在于处理对象不同。 1、对于椒盐噪声,为什么中值滤波效果比均值滤波效果好?：均值滤波器就是一种最常用得线性低通平滑滤波器,可抑制图像中得加性噪声，但同时也使图像变得模糊;中值滤波器就是一种最常用得非线性平滑滤波器,可消除图像中孤立得噪声点,又可产生较少得模糊。一般情况下中值滤波得效果要比邻域平均处理得低通滤波效果好,主要特点就是滤波后图像中得轮廓比较清晰.因此,滤除图像中得椒盐噪声采用中值滤波。 2.什么就是区域？什么就是图像分割?:图像分割就就是把图像分成若干 个特定得、具有独特性质得区域并提出感兴趣目标得技术与过程。它就是由图像处理到图像分析得关键步骤. 3.写出颜色RGB模型转换到ＨIS模型得变换公式;并说明HSI模型各分 量得含义及取值范围对应得颜色信息。书上 4.灰度图像：当点足够小,观察距离足够远时,人眼就不容易分开各个小点， 从而得到比较连续，平滑得灰度图像. 5.GIF格式：GIＦ格式就是一种公用得图像文件格式，它就是8位文件格 式,所以最多只能存储25６色图像，不支持24位得真彩色图像.GＩF文件中得图像数据均经过压缩,采用得压缩算法就是改进得LZW算法，所提供得压缩率通常在1：1到1：3之间,当图像中有随机噪声时效果不好 6.图像直方图:一幅图得灰度统计直方图就是一个1-D得离散函数,即Ｐｆ (fk)=nk/ｎ，ｋ＝０、1、、、，L—１。可以设置一个有L个元素得数组，通过对不同灰度值像素个数得统计来获得图像得直方图。 7.中值滤波：它实现一种非线性得平滑滤波、１、将模板在图像中漫游， 并将模板中心与图像中某个像素位置重合.2、读取模板下各对应像素得
二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日
实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');
原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);