InImg=ImRead('E:\2.jpg');
I=rgb2gray(InImg);
F1=fft2(I);
f1=ifft2(F1);
I1=abs(f1);
I1= mat2gray(I1);
subPlot(3,3,1);Imshow(I);
subPlot(3,3,2);Imshow(I1) ;
Pha=ANGLE(F1);
Pha1 =mat2gray(Pha);
F=fftshift(F1);
R= abs(F);
R1 =mat2gray(R);
Imshow(R1);
R1=log(R);
R1 =mat2gray(R1);
subPlot(3,3,3);Imshow(R1); subPlot(3,3,4);Imshow(Pha1);
I2=ifft2(Pha);
I2= abs(I2);
I2 =mat2gray(I2);
I1=ifft2(R);
I3= abs(I1);
I3 =mat2gray(I3);
subPlot(3,3,5);Imshow(I3) ; subPlot(3,3,6);Imshow(I2) ;
J1=imnoise(I, 'salt & pepper',0.05); f=double(J1);
g=fft2(f);
g=fftshift(g);
[M,N]=size(g);
nn=2;
d0=50;
m=fix(M/2);n=fix(N/2);
for i=1:M
for j=1:N
d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);
h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));
result(i,j)=h*g(i,j);
end
end
result=ifftshift(result);
j2=ifft2(result);
j3=uint8(real(j2)); subplot(3,3,7);imshow(J1); subplot(3,3,8);imshow(j3);
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：
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);
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');
数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学
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) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称数字图像处理 开课实验室数学实验室 学院理学院年级信息与计算科学专业 2 班学生姓名李伟凯学号631122020203 开课时间2014 至2015 学年第 1 学期
实验（一）图像处理基础 ?实验目的 学习Matlab软件的图像处理工具箱，掌握常用的一些图像处理命令；通过编程实现几种简单的图像增强算法，加强对图像增强的理解。 ?实验内容 题目A.打开Matlab软件帮助，学习了解Matlab中图像处理工具箱的基本功能；题目B.掌握以下常见图像处理函数的使用： imread( ) imageinfo( ) imwrite( ) imopen( ) imclose( ) imshow( ) impixel( ) imresize( ) imadjust( ) imnoise( ) imrotate( ) im2bw( ) rgb2gray( ) 题目C.编程实现对图像的线性灰度拉伸y = ax + b，函数形式为：imstrech(I, a, b)； 题目D.编程实现对图像进行直方图均衡化处理，并将实验结果与Matab中imhist 命令结果比较。 三、实验结果 1）．基本图像处理函数的使用： I=imread('rice.png'); se = strel('disk',1); I_opened = imopen(I,se); %对边缘进行平滑 subplot(1,2,1), imshow(I), title('原始图像') subplot(1,2,2), imshow(I_opened), title('平滑图像') 原始图像平滑图像
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 ⊕
实验三 图像的几何运算 实验目的 1、 理解几何运算的基本概念与定义； 2、 掌握在MA TLAB 中进行插值的方法 3、 运用MATLAB 语言进行图像的插值缩放和插值旋转。 实验原理 几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。这种运算可以被看成是将（各）物体在图像内移动。一个几何运算需要两个独立的算法。首先，需要一个算法来定义空间变换本身，用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置，即每个像素的“运动”。同时，还需要一个用于灰度插值的算法，这是因为，在一般情况下，输入图像的位置坐标(x,y)为整数，而输出图像的位置坐标为非整数，反过来也如此。因此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。MATLAB 提供了一些函数实现这些功能。 插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线，用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。 最近邻插值是最简便的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。该算法的数学表示为： ()()k f x f x = 如果 1111 ()()22 k k k k x x x x x -++<<+ 最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。不过，当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时，最近邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。 双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。 设''''1,1,,m i m n j n a i m b j n <<+<<+=-=-，' i 和'j 是要插值点的坐标，则双线性插值的公式为： ' ' (,)(1)(1)(,)(1)(1,)(1)(,1)(1,1)g i j a b g m n a b g m n a bg m n abg m n =--+-++-++++ 把按照上式计算出来的值赋予图像几何变换对应于'' (,)i j 处的像素，即可实现双线性插值。 双三次插值的插值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。它的插值效果比较好，但相应的计算量也比较大，在这里不做讨论。
图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104
目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)
实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?
2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。
实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)
实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日
实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1 在图像处理中，有事为了讨论上的方便，取M=N ，这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …，N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ，…，N-1 其中，]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核，]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱，记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果： 1、实验步骤： （1）、编写程序建立输入图像； （2）、对上述图像进行二维傅立叶变换，观察其频谱 （3）、改变输入图像中白框的位置，在进行二维傅里叶变换，观察频谱；
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 第二图像基本运算 一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验原理 图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式： C(x,y) = A(x,y) + B(x,y) C(x,y) = A(x,y) - B(x,y) C(x,y) = A(x,y) * B(x,y) C(x,y) = A(x,y) / B(x,y) 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用，它除了可以实现自身所需的算术操作，
还能为许多复杂的图像处理提供准备。例如，图像减法就可以用来检测同一场景或物体生产的两幅或多幅图像的误差。 使用MATLAB的基本算术符(+、-、*、/ 等)可以执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型。为了更方便地对图像进行操作，MATLAB图像处理工具箱包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。下表列举了所有图像处理工具箱中的图像代数运算函数。
表2-1 图像处理工具箱中的代数运算函数 能够接受uint8和uint16数据，并返回相同格式的图像结果。虽然在函数执行过程中元素是以双精度进行计算的，但是MATLAB工作平台并不会将图像转换为双精度类型。 代数运算的结果很容易超出数据类型允许的范围。例如，uint8数据能够存储的最大数值是255，各种代数运算尤其是乘法运算的结果很容易超过这个数值，有时代数操作（主要是除法运算）也会产生不能用整数描述的分数结果。图像的代数运算函数使用以下截取规则使运算结果符合数据范围的要求：超出数据范围的整型数据将被截取为数据范围的极值，分数结果将被四舍五入。例如，如果数据类型是uint8，那么大于255的结果（包括无穷大inf）将被设置为255。 注意：无论进行哪一种代数运算都要保证两幅输入图像的大小相等，且类型相同。三、实验步骤 1．图像的加法运算 图像相加一般用于对同一场景的多幅图像求平均效果，以便有效地降低具有叠加性质的随机噪声。直接采集的图像品质一般都较好，不需要进行加法运算处理，但是对于那些经过长距离模拟通讯方式传送的图像（如卫星图像），这种处理是必不可少的。 在MATLAB中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：Z = imadd（X，Y） 其中，X和Y表示需要相加的两幅图像，返回值Z表示得到的加法操作结果。 图像加法在图像处理中应用非常广泛。例如，以下代码使用加法操作将图2.1中的(a)、(b)两幅图像叠加在一起： I = imread(‘rice.tif’)； J = imread(‘cameraman.tif’)； K = imadd(I,J)； imshow(K)； 叠加结果如图2.2所示。
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blurry_moon.tif
数 字 图 像 实 验 报 告 学院：计算机与信息工程学院 专业：通信工程 学号：1008224072 姓名：张清峰
实验一图像增强—灰度变换 专业：通信工程学号：1008224072姓名：张清峰 一、实验目的： 1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。 2、学会对图像直方图的分析。 3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。 二、实验原理及知识点 术语‘空间域’指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为 g(x,y)=T[f(x,y)] 其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。 定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，。此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。 灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,(x,y)处的g值仅由f 在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式： s=T(r) 其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。 三、实验内容： 1、图像数据读出 2、计算并分析图像直方图 3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换 下面给出灰度变化的MATLAB程序 f=imread('C:\ch17\tu\6.jpg'); g=imhist(f,256); imshow(g) %显示其直方图
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);
中南民族大学 计算机科学学院 数字图像处理实验报告年级 专业计算机科学与技术 指导教师 学号 姓名 实验类型综合型 2012年6月5日
一、实验安排 1.实验目的 加深对数字图像处理理论课程的理解,进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理。 2.实验内容 实验一：略（放假） 实验二： （1）选择一副图像,叠加椒盐噪声,分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波,显示滤波后的图像,比较和分析各滤波器的效果。 （2）选择一副图像,叠加零均值高斯噪声,设计一种处理方法,既能去噪声,又能保持边缘清晰。 3.实验环境 Matlab7 二、算法原理 领域平均法有力地抑制了噪声,同时也引起了模糊,模糊程度与领域半径成正比。 中值滤波是一种非线性平滑滤波,在一定的条件下可以克服线性滤波如（平滑滤波）等所带来的图像细节模糊问题,而且对过滤脉冲干扰及图像扫描噪声非常有效。但对某些细节多（特别是点,线,尖顶）的图像不宜采用中值滤波方法。中值滤波是用一个有奇数点的滑动窗口,将窗口中心点的值用窗口各点的中值代替。中值滤波器不像平滑滤波器那样使图像边界模糊,它在衰减噪声的同时,保持了图像细节的清晰。 三、Matlab代码 （1）a.叠加椒盐噪声,用邻域平均法对该图像进行滤波 I=imread('eight.jpg'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231),imshow(I);title('原图象'); subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1=filter2(fspecial('average',3),J); k2=filter2(fspecial('average',5),J); k3=filter2(fspecial('average',7),J); k4=filter2(fspecial('average',9),J); subplot(233),imshow(uint8(k1));title('3*3模版平滑滤波'); subplot(234),imshow(uint8(k2));title('5*5模版平滑滤波'); subplot(235),imshow(uint8(k3));title('7*7模版平滑滤波'); subplot(236),imshow(uint8(k4));title('9*9模版平滑滤波'); b.叠加椒盐噪声,用中值滤波法对该图像进行滤波 I=imread('eight.tif'); I=imread('eight.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231),imshow(I);title('原图象'); subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图象') k1=medfilt2(J); k2=medfilt2(J,[5 5]); k3=medfilt2(J,[7 7]); k4=medfilt2(J,[9 9]); subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板中值滤波');
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。 )
1基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。 3静止背景下的移动目标视觉监控 主要内容： 基于视觉的人的运动分析最有前景的潜在应用之一是视觉监控。视觉监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、军事基地等。通过对静止背景下的目标识别，来提醒监测人员有目标出现。
要求： 1>对原始参考图和实时图像进行去噪处理； 2>对去噪后的两幅图像进行代数运算，找出目标所在位置，提取目标，并将背景置黑； 3> 判断目标大小，若目标超过整幅图像的一定比例时，说明目标进入摄像保护区域，系统对监测人员进行提示（提示方式自选）。 4>显示每步处理后的图像； 5>分析此种图像监控方式的优缺点。 背景目标出现目标提取 4车牌识别图像预处理技术 主要内容： 车辆自动识别涉及到多种现代学科技术，如图像处理、模式识别与人工智能、计算机视觉、光学、机械设计、自动控制等。汽车作为人类生产、生活中的重要工具被广泛的使用，实现自动采集车辆信息和智能管理的车牌自动识别系统具有十分重要的意义: 要求： 1>对原始车牌图像做增强处理； 2>对增强后的彩色图像进行灰度变换； 3>对灰度图像进行直方图均衡处理； 4>选取自适应的阈值，对图像做二值化处理； 5>显示每步处理后的图像； 6>分析此种图像预处理的优缺点及改进措施，简要叙述车牌字符识别方法 原始车牌图像处理后的车牌图像 5医学细胞图像细胞分割图像增强算法研究 主要内容： 医学图象处理利用多种方法对各种图像数据进行处理，以期得到更好的显示效果以便医生根据细胞的外貌进行病变分析。 要求： 1>通过对图像的灰度变换调整改变细胞图像的灰度，突出感兴趣的细胞和细胞核区域。 2>通过直方图修改技术得到均衡化或规定化等不同的处理效果。 3>采用有效的图像平滑方法对细胞图像进行降噪处理，消除图像数字化和传输时所混入的噪声，提高图像的视觉效果。 4>利用图像锐化处理突出细胞的边缘信息，加强细胞的轮廓特征。 5>显示每步处理图像，分析此种细胞分割图像预处理方法的优缺点。 原始细胞图像 图像处理后的细胞图像 6瓶子灌装流水线检测是否液体灌装满瓶体 当饮料瓶子在罐装设备后要进行液体的检测，即：进行判断瓶子灌装流水线是否灌装满瓶体的检测，如液面超过瓶颈的位置，则装满，否则不满，如果不满则灌装液体不合格，需重新进行灌装。 具体要求： 1）将原进行二值化 2）二值化后的图像若不好，将其滤波再进行膨胀处理,并重新进行二值化 3）将图像标记连通域并进行面积计算，找出不符合要求的标记块 4）将不合格的图像进行提取，并记录不合格率