昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（2016—2017学年第一学期）
课程名称：数字图像基础开课实验室： 2016年月日
年级、专业、班学号姓名成绩
实验项目名称图像增强（1）指导教师
教师评语
该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□
该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□
该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□
实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□
实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□
教师签名： 2016年 11月 16日
一、实验目的及内容
目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握直方图统计的算法和用途。
内容：
1.调试教材P25页例
2.1输出类似教材图2.3的结果。
2.调试教材P33页例2.4，编写一个程序，分别使用imhist、bar、stem、plot四种方式
显示一幅灰度图像的直方图
3.调试教材P37页例2.5。
4.直方图均衡化的公式如下所示：
11
()()
k k
j
k k r j
j j
n
s T r p r
n
==
===
∑∑
根据上式及课堂所讲直方图均衡化原理及方法，自己写一个Matlab函数实现对灰度图像的直方图均衡化功能（类似于Matlab提供的hist eq函数）。（提示：实现中使用Matlab函数cumsum（P38）可能会使程序简单些）。
二、要求
1.描述直方图的概念并解释直方图均衡化原理。
2.程序结构清晰，运行结果正确。
3.对于第1、2、3小题在实验报告中给出所调试的程序，及其运行结果，对第4小题
描述程序的设计、实现和结果，并对结果进行分析。
医学图像处理实验报告 班级专业姓名学号 实验名称：图像增强 一、实验目的 1：理解并掌握常用的图像的增强技术。 2：熟悉并掌握MA TLAB图像处理工具箱的使用。 3：实践几种常用数字图像增强的方法，增强自主动手能力。 二、实验任务 对于每张图像(共三张图片)，实现3种图像增强方法。根据图像的特点，分别选用不用的图像增强算法。 三、实验内容（设计思路） 1、artery_vessel (1)直方图均衡化 直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。 图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。 直方图均衡化是指：采用累积分布函数（CDF）变化生成一幅图像，该图像的灰度级较为均衡化，且覆盖了整个范围[0，1]，均衡化处理的结果是一幅扩展了动态范围的图像。直方图均衡化就是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。主要用途是：将一幅灰度分布集中在较窄区间，细节不够清晰的图像，修正后使图像的灰度间距增大或灰度分布均匀，令图像的细节清晰，达到图像增强的目的。 (2)中值滤波加直方图均衡化 中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，
数字图像处理 实验指导书 河北工业大学 计算机科学与软件学院
实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像类型转换。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images) (1) 亮度图像 一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。若图像是double类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1] (2) 二值图像 一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。 (3) 索引图像 索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。 一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB图像 一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一个彩色相
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造
实验一 Matlab图像处理工具箱的初步练习 一、实验目的和任务 1、初步了解与掌握MA TLAB语言的基本用法； 2、掌握MA TLAB语言中图象数据与信息的读取方法； 3、掌握在MA TLAB语言中图像类型的转换。 二、实验仪器、设备及材料 1、计算机 2、MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3、实验所需要的图片 三、实验原理 将数字图像的RGB表示转换为YUV表示； Y=0.30R+0.59G+0.11B U=0.70R-0.59G-0.11B V=-0.30R-0.59G+0.89B 四、实验步骤 1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作 2、读取MATLAB中的图象数据 3、显示MATLAB中的图象文件。用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MA TLAB目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MA TLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。 4、将3中的图象显示出来（用imshow）。 5、对MA TLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。 6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。 五、实验报告要求 1、描述实验的基本步骤； 2、用图片给出步骤4、5、6中取得的实验结果； 六、实验所需图片
lenacolor.jpg 七、实验注意事项 1、学生应提前预习 2、请大家在E盘建一个目录（matlab），在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中，添加的方法为File----Set Path----Tool---Add Path 八、思考题 1、图像之间转换的基础是什么，为什么可以实现相互的转换 九、附录 MATLAB简介 (1) MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MA TLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MA TLAB处理数字图像非常的方便。MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。 1、MATLAB中图象数据的读取 A、imread imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为 [X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’) 其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可以加上文件的路径）。 例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;
医学图像处理实验三1、计算图像的梯度，梯度值和梯度角。 I=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\cat.jpg'); B=rgb2gray(I); C=double(B); e=1e-6;%10^-6 [dx,dy]=gradient(C);%计算梯度 G=sqrt(dx.*dx+dy.*dy);%梯度幅值 figure,imshow(uint8(G)),title('梯度图像'); pha=atan(dy./(dx+e)) figure,imshow(pha,[]) 图 1
图 2 梯度角图 2、计算图像边缘检测，用滤波器方式实现各种算子。 （1）Roberts算子 clear; I=imread('C:\Users\admin\Desktop\mao.jpg'); B=rgb2gray(I); [m,n]=size(B); nB=B; robertsnum=0;%经roberts算子计算得到的每一个像素的值robertsthreshold=0.6;%设定阈值 for j=1:m-1;%进行边界提取 for k=1:n-1 robertsnum=abs(B(j,k)-B(j+1,k+1))+abs(B(j+1,k)-B(j,k+1)); if(robertsnum>robertsthreshold) nB(j,k)=255; else nB(j,k)=0; end end end subplot(1,2,1);imshow(B);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(nB,[]);title('Robert算子处理后的图像');
实验1 图像的特性及图像处理初步 1 实验目的 了解MatLab软件/语言学，会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 了解图像的基本特性，以及对图像进行简单运算后其性质的变化，学习对图像进行基本处理并评价处理结果。 2 实验要求 学生应当基本掌握MatLab的操作，掌握MatLab图像处理工具箱中最常用的函数的用法，会用该软件调入/保存图像数据，会利用该软件对图像进行简单的计算，例如四则运算等，并观察运算的结果加深对于象素和数值之间的关系的理解。 原始图像 3 实验内容与步骤 (1) 学习MatLab的基本操作 (2) 调入并显示图像 lena.gif lane = imread('lena.gif'); figure; imshow(lane); (3) 在图像 lena.gif 和图像的数据上进行加减乘除一个常数观察计算结果 l1 = imadd(lane,100); figure; imshow(l1); title('加法') l2 = imsubtract(lane,50); figure; imshow(l2); title('减法') l3 = immultiply(lane,0.6);
figure imshow(l3) title('乘法') l4 = imdivide(lane,2); figure imshow(l4); title('除法'); 从图中可以看出，当加法处理时，图像灰度值增加而变亮，减法时图像灰度值 减小而变暗，由于乘法参数为0.6，相当于减小灰度值；而 (4) 利用 imcrop 函数对图像 lena.gif 的头部进行剪裁，然后显示剪裁的结果 l5 = imcrop(lane,[55,50,180,212]); figure imshow(l5) 加法
中南大学 数字图像处理实验报告实验三数学形态学及其应用
实验三 数学形态学及其应用 一．实验目的 1.了解二值形态学的基本运算 2.掌握基本形态学运算的实现 3.了解形态操作的应用 二．实验基本原理 腐蚀和膨胀是数学形态学最基本的变换，数学形态学的应用几乎覆盖了图像处理的所有领域，给出利用数学形态学对二值图像处理的一些运算。 膨胀就是把连接成分的边界扩大一层的处理。而收缩则是把连接成分的边界点去掉从而缩小一层的处理。 二值形态学 I(x,y), T(i,j)为 0/1图像Θ 腐蚀：[]),(&),(),)((),(0,j i T j y i x I AND y x T I y x E m j i ++=Θ== 膨胀：[]),(&),(),)((),(0 ,j i T j y i x I OR y x T I y x D m j i ++=⊕== 灰度形态学T(i,j)可取10以外的值 腐蚀： []),(),(min ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x E m j i -++=Θ=-≤≤ 膨胀： []),(),(max ),)((),(1 ,0j i T j y i x I y x T I y x D m j i +++=⊕=-≤≤ 1.腐蚀Erosion: {}x B x B X x ?=Θ: 1B 删两边 2B 删右上 图5-1 剥去一层（皮） 2.膨胀Dilation: {}X B x B X x ↑⊕:＝ 1B 补两边 2B 补左下 图5-2 添上一层（漆） 3.开运算open ：
B B X ⊕Θ=)(X B 4.闭close ：∨ Θ⊕=B B X X B )( 5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换) 条件严格的模板匹配 ),(21T T T =模板由两部分组成。1T ：物体，2T ：背景。 {} C x x i X T X T X T X ??=?21, 图5-3 击不中变换示意图 性质： （1）φ=2T 时，1T X T X Θ=? （2）)()()(21T X T X T X C Θ?Θ=? C T X T X )()(21Θ?Θ= )/()(21T X T X ΘΘ= 6.细化/粗化 (1)细化（Thin ） C T X X T X XoT )(/??=?= 去掉满足匹配条件的点。 图5-4 细化示意图 系统细化{}n B oB XoB T Xo ))(((21=， i B 是1-i B 旋转的结果（90?，180?，270?）共8种情况 适于细化的结构元素 1111000d d I = d d d L 10110 0= (2)粗化（Thick ） )(T X X T X ??=? 用(){}0,01=T (){}0,12=T 时，X X X T X =?=? X 21 1 1 2 3 T ? XoT X ? X X ?T X ΘT T ⊕
实验一 yq1 I=imread('');%读黑白图像 subplot(2,2,1);imshow(I) %显示图像 subplot(2,2,2);imhist(I) %显示直方图 J=imadjust(I,[ ],[0 1]);%对比度增强 subplot(2,2,3);imshow(J) subplot(2,2,4);imhist(J) I1=imresize(I,;imview(I1)%缩小 I2=imresize(I,;imview(I2)%放大 I3=imrotate(I,45,'bilinear','crop');imview(I3)%旋转45°%%原图、直方图对比度增强、直方图 %%缩小
%%放大 %%旋转45°
yq2 I=imread(''); imshow(I); I1=rgb2gray(I);%把彩色图像转换成灰度图像figure,imshow(I1); info= imfinfo('')%查询文件信息 imwrite(I1,'D:\yq\小小.png'); %写图像
info = Filename:'C:\MATLAB7\toolbox\images\i mdemos\' FileModDate: '03-May-2003 13:53:58' FileSize: 554554 Format: 'png' FormatVersion: [] Width: 732 Height: 486 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10] Colormap: [] Histogram: [] InterlaceType: 'none' Transparency: 'none' SimpleTransparencyData: [] BackgroundColor: [] RenderingIntent: [] Chromaticities: [] Gamma: []XResolution: [] YResolution: [] ResolutionUnit: [] XOffset: [] YOffset: [] OffsetUnit: [] SignificantBits: [] ImageModTime:'20 Feb 2003 20:53:33 +0000' Title: [] Author: [] Description: [] Copyright: 'Copyright Corel' CreationTime: [] Software: [] Disclaimer: [] Warning: [] Source: [] Comment: [] OtherText: [] yq3 [I,map]=imread(''); imshow(I,map)
实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MATLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MATLAB的基本应用方法； 3. 掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验原理 略。 三、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 四、分析思考 归纳总结Matlab各个基本指令。 Dither 采用“抖动”方法从RGB 图像创建索引图像 grayslice 从灰度图像通过阈值处理创建索引图像 gray2ind 从灰度图像创建索引图像 ind2gray 从索引图像创建灰度图像 rgb2ind 从RGB 图像创建索引图像 ind2rgb 从索引图像创建RGB 图像 rgb2gray 从RGB 图像创建灰度图像
实验二 图像几何变换实验 一、实验目的 1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果； 2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现； 3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。 二、实验原理 1. 初始坐标为(,)x y 的点经过平移00(,)x y ，坐标变为(',')x y ，两点之间的关系为：00 ''x x x y y y =+??=+?，以矩阵形式表示为： 00'10'01100 11x x x y y y ????????????=?????????????????? 2. 图像的镜像变换是以图象垂直中轴线或水平中轴线交换图像的变换，分为垂直镜像变换和水平镜像变换，两者的矩阵形式分别为： '100'01010011x x y y -????????????=?????????????????? '100'01010011x x y y ????????????=-?????????????????? 3. 图像缩小和放大变换矩阵相同： '00'0010011X y x S x y S y ????????????=?????????????????? 当1x S ≤，1y S ≤时，图像缩小；当1x S ≥，1y S ≥时，图像放大。 4. 图像旋转定义为以图像中某一点为原点以逆时针或顺时针方
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016—2017学年第一学期） 课程名称：数字图像基础开课实验室： 2016年月日 年级、专业、班学号姓名成绩 实验项目名称图像增强（1）指导教师 教师评语 该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□ 该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□ 该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□ 实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□ 实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□ 教师签名： 2016年 11月 16日 一、实验目的及内容 目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握直方图统计的算法和用途。 内容： 1.调试教材P25页例 2.1输出类似教材图2.3的结果。 2.调试教材P33页例2.4，编写一个程序，分别使用imhist、bar、stem、plot四种方式 显示一幅灰度图像的直方图 3.调试教材P37页例2.5。 4.直方图均衡化的公式如下所示： 11 ()() k k j k k r j j j n s T r p r n == === ∑∑ 根据上式及课堂所讲直方图均衡化原理及方法，自己写一个Matlab函数实现对灰度图像的直方图均衡化功能（类似于Matlab提供的hist eq函数）。（提示：实现中使用Matlab函数cumsum（P38）可能会使程序简单些）。
二、要求 1.描述直方图的概念并解释直方图均衡化原理。 2.程序结构清晰，运行结果正确。 3.对于第1、2、3小题在实验报告中给出所调试的程序，及其运行结果，对第4小题 描述程序的设计、实现和结果，并对结果进行分析。
数字图像处理实验报告 学院：电子信息与自动化 专业：电子信息工程 班级：120224 实验人：张文君（12022419） 同组人：姚朱晨（12022417）
实验三： 数字图像的频域增强:低通滤波 一．实验目的 1. 掌握图像滤波的基本定义及目的。 2. 理解频域滤波的基本原理及方法。 3. 掌握进行图像的低通滤波的方法。 二．实验基本原理 频域增强是利用图像变换方法将原来的图像空间中的图像以某种形式转换到其他空间中，然后利用该空间的特有性质方便地进行图像处理，最后再转换回原来的图像空间中，从而得到处理后的图像。 频域增强的主要步骤是： 1.选择变换方法，将输入图像变换到频域空间。 2.在频域空间中，根据处理目的设计一个转移函数，并进行处理。 3.将所得结果用反变换得到增强的图像。 常用的频域增强方法有低通滤波和高通滤波。 低通滤波 图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频部分，而图像的边缘和噪声对应于高频部分。因此能降低高频成分幅度的滤波器就能减弱噪声的影响。由卷积定理，在频域实现低通滤波的数学表达式： G (u ,v ) =H (u ,v )F (u ,v ) 1) 理想低通滤波器（ILPF ） { 0),u (0 ),(10)v ,u (≤>= v D v u D H 2) 巴特沃斯低通滤波器（BLPF ） n D v u D v u H 20),()12(11 ),(??? ? ??-+= 3）指数型低通滤波器（ELPF ） 2 0),(),(n D v u D e v u H ? ?????-= 三．实验内容与要求
平滑频域滤波 1) 设计理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和指数型低通滤波器，截止频率自选。 2) 读出cameraman.tif 这幅图像，加入椒盐躁声，分别采用理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器对其进行滤波（截止频率自选），再做反变换得到低通滤波后的空域图像。 四．实验程序 I=imread('cameraman.tif');%读入图像 figure; subplot(2,3,1),imshow(I); title('原图'); I=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加入椒盐躁声 subplot(2,3,2),imshow(I); title('加入椒盐躁声图'); f=double(I); % 由于MATLAB 不支持unsigned int 型图像计算，故将图像数据变为double 型 g=fft2(f); % 傅里叶变换 g=fftshift(g); % 将傅里叶变化零频率搬移到频谱中间 [M,N]=size(g); % 确定图像大小,M 为行数，N 为列数 D0=100; %截止频率 m=fix(M/2); n=fix(N/2);% 确定傅里叶变化原点（即直流部分），并且数据向0 取整result=zeros(M,N); for i=1:1:M for j=1:1:N d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);%计算D(u，v) if(d<=D0) h=1;%如果D(u，v)<=D0, H(u,v)=1 else h=0;%如果D(u，v)>D0, H(u,v)=0 end result(i,j)=h*g(i,j); end end result=ifftshift(result);% 傅里叶逆移频，由于之前做过fftshift J1=ifft2(result);% 傅里叶反变换 J2=uint8(real(J1));%提取J1 的实部,并将该数据定义为8 位无符号整数 subplot(2,3,3),imshow(J2) ; title('理想低通滤波图'); n=2;%二阶 D0=150; %截止频率 m=fix(M/2); n=fix(N/2);% 确定傅里叶变化原点（即直流部分），并且数据向0 取整result=zeros(M,N);
数字图像处理 实验指导书
目录 实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算 实验三图像增强-空间滤波 实验四图像分割 3
实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： ?亮度图像(Intensity images)
实验三数字图像的空间域滤波 院（系）：电气学院姓名：刘丽霞学号：200902050068 实验时间：2012/11/20 实验地点：A07-602 指导老师：李静 一、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。 二、实验环境 1）在MATLAB的环境下进行实验； 2）复制若干图形文件至MATLAB目录下work文件夹中。 三、实验方法 1.平滑空间滤波： 1)读出eight.tif这幅图像，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。 I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %加入椒盐噪声 I2=imnoise(I,'gaussian',0,0.005); %加入高斯噪声 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。 Hs = fspecial('sobel'); Sobel = imfilter(I,Hs,'replicate'); %选用不同的平滑模板 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。 II1=rgb2gray(I1); a=1/9.*[1 1 1 1 1 1
1 1 1]; b=conv2(a,II1); %均值处理 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。 2.锐化空间滤波 读出moon.tif这幅图像，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。 w =[1,1,1; 1,-8,1; 1,1,1]; K=conv2(T,w,'same');%3×3的拉普拉斯算子滤波 四、实验结果
《数字图像处理》课程实验教学大纲 电子信息工程教研室编 信息与电子工程学院 2013 年 8 月
课程名称：数字图像处理课程编号：056123 英文名称： Digital Image Processing 课程负责人：马加庆 课程性质：非独立设课 课程属性：专业 应开实验学期：第6学期 学时学分：课程总学时---48 实验学时---16 课程总学分---3 实验学分---0 实验者类别：本科生 适用专业：电子信息工程、电子信息科学与技术 先修课程：线性代数，信号与系统，数字信号处理，计算机仿真及应用 一、课程简介 数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，本课程侧重于数字图像的基本处理理论和方法，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍。目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，了解数字图像处理基本应用和当前国内外的发展方向。要求学生通过该课程学习，具备解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下扎实的理论基础。 二、课程实验教学的目的、任务与要求 通过实验使学生加深对课堂上所学专业知识的认识，通过理论与实践相结合提高学生的动手能力。要求学生利用所学知识完成对图像的锐化、模糊、加噪声、读取、变换等处理。 三、实验方式与基本要求 实验方式：学生一人一机，独立实验，注意记录实验数据与结果分析。 基本要求：实验前，学生要认真预习实验任务，了解实验目的和实验内容；实验时，要认真上机，做好观察分析和记录；实验后，按要求编写实验报告。 四、实验项目设置 注：实验类型：1.演示/2.验证/3.综合/4.设计研究/5.其他；实验类别：1.基础/2.专业基础/3.专业/4.其它；实验要求：1.必修/2.选修/3.其它
数字图像处理—实验一 一．实验内容： 图像灰度变换 二．实验目的： 学会用Matlab 软件对图像灰度进行变换；感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三．实验步骤： 1．获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 2．产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 函数保存处理后的新图像。 3．产生灰度变换函数T2，使得： s = 用T2对原图像rice.jpg 进行处理，使用imwrite 保存处理后的新图像。 4．分别用 s = r 0.6; s = r 0.4; s = r 0.3 对kids.tiff 图像进行处理。为简便起见，请 使用Matlab 中的imadjust 函数。使用imwrite 保存处理后的新图像。 5．对circuit.jpg 图像实施反变换（Negative Transformation ）。s =1－r; 使用 imwrite 保存处理后的新图像。 6．对rice.jpg 图像实施灰度切片（Gray-level slicing ）。具体要求如下： 当0.2 ≤ r ≤ 0.4时，将r 置为0.6, 当r 位于其他区间时, 保持其灰度与原图像一样。使用imwrite 保存处理后的新图像。 7．利用灰度变换对Picture.jpg 做增强处理，突出图中的人物，改善整个图像过 于灰暗的背景。通过调节参数，观察变换后的图像与原始图像的变化，寻找出最佳的灰度变换结果。写出所采用的拉伸表达式。(提示：用imhist 观察图像直方图，利用分段线性灰度变换。 )
数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造
《数字图像处理》 实 验 指 导 书 信息工程学院电子信息工程系 上课地点：704 2014.5
目录 实验一图像基本操作 (1) 实验二图像运算 (3) 实验三图像增强——空域滤波 (5) 实验四图像的傅立叶变换 (7) 实验五图像增强——频域滤波 (9) 实验六图像分割 (12) 综合实验 (15)
实验一图像基本操作 一、实验目的 了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)，使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。 熟悉常用的图像文件格式与格式转换； 熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）； 熟悉图像矩阵的格式转换 二、实验要求 在MATLAB环境下完成下列操作： 1、读入图像； 2、保存图像； 3、图像的显示方法 三、实验方法 使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，imread的语法为： imread( ‘filename’ ) imread所支持的文件格式包括： TIFF---------- .tif .tiff JPEG-------- .jpg .jpeg GIF----------- .gif BMP--------- .bmp PNG--------- .png XWD--------- .xwd 使用函数imwrite可以将图像保存在磁盘上，imwrite的语法为 imwrite( f, ‘filename’ ) 使用函数size可以察看图像大小，size的语法为 size( ) 使用函数imfinfo可以察看图像信息，imfinfo的语法为 imfinfo filename 使用函数imshow 可以显示图像缩略图，imshow 的语法为 imshow ( ) 使用函数imview 可以显示图像原图，imview 的语法为 imview ( ) 使用函数figure可以开辟一个新的窗口，figure的语法为 figure, imshow ( ) figure, imview ( ) figure, plot ( ) ………………… 使用数据类型转换函数可以转换图像数据类型，如 im2uint8 ( ) ------------------ convert image to uint8
齐鲁工业大学 数字图像处理上机实验指导书 电气工程与自动化学院 电子信息工程系 2014年3月10日
实验一Matlab图像处理工具箱的初步练习实验目的： 熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换。 实验内容： 1.熟悉图像文件的读取、显示和保存； 2.熟悉常用的图像文件格式，以及各种格式的转换； 3.了解图像数据的存储形式，掌握在Matlab中获取图像数据的方法。 4.编写一个简单的图像处理程序（求反色图像）。 实验步骤： 1.熟悉图像文件的读取、显示、保存以及格式转换 1)读图像：分别读取不同格式的图像（灰度图像和索引图像和真彩色 图像），观察工作空间，把得到的信息记录下来，理解其中的含义。 需要用到的主要函数：imread、load 2)将1）中读入的图像显示出来。 需要用到的主要函数：imshow 3)将1）中读入的图像分别转换成灰度图像、真彩色图像、二值图像， 显示并保存成分别保存成数据文件（.mat）和图像文件 （.jpg/.tif/.png）到你的文件夹中，观察工作空间，学会如何将图像 数据显示在命令窗口。 需要用到的主要函数：ind2gray、ind2rgb、im2bw、save、imwrite 4)从matlab的images文件夹中读取一幅真彩色图像（green.jpg）将 其转换到HSV空间和YCrCb空间，并将这些图像保存成图像文件， 到你的文件夹中。 需要用到的主要函数：imread、rgb2hsv、rgb2Ycbcr、imwrite 注意：load函数和imread函数、save函数和imwrite函数的区别。 2.学习使用help功能。打开image processing工具箱，看demo 3.编写程序求一幅灰度图像的反色图像；
1.傅里叶变换 A=imread('picture.jpg'); I=rgb2gray(A); subplot(1,2,1),imshow(I); I=im2double(I); lnI=log(I+0.000001); FI=fft2(lnI); P=fftshift(FI); [M,N]=size(P); subplot(1,2,2),imshow(uint8(abs(P)),[]),title('频谱图像') 2.低通滤波 2.1理想低通滤波 I=imread('picture01.jpg'); % I=rgb2gray(I); subplot(121),imshow(I); title('原图像'); s=fftshift(fft2(I)); [a,b]=size(s); a0=round(a/2); b0=round(b/2); d=10; for i=1:a for j=1:b distance=sqrt((i-a0)^2+(j-b0)^2); if distance<=d h=1; else h=0; end; s(i,j)=h*s(i,j); end; end; s=uint8(real(ifft2(ifftshift(s)))); subplot(122), imshow(s); title('低通滤波所得图像 '); 频谱图像
2.2butterworth 低通滤波 A1=imread('picture01.jpg'); I1=rgb2gray(A1) f=double(I1); g=fft2(f); g=fftshift(g); [N1,N2]=size(g); n1=2; n2=5; n3=10; d0=10; a=round(N1/2); b=round(N2/2); for i=1:N1 for j=1:N2 d=sqrt((i-a)^2+(j-b)^2); if d==d0 h=0; else h1=1/(1+(d/d0)^(2*n1)); h2=1/(1+(d/d0)^(2*n2)); h3=1/(1+(d/d0)^(2*n3)); end result1(i,j)=h1*g(i,j); result2(i,j)=h2*g(i,j); result3(i,j)=h3*g(i,j); end end result1=ifftshift(result1); result2=ifftshift(result2); result3=ifftshift(result3); 原图 像低通滤波所得图像