图像裁剪
影像裁剪的目的是将研究区以外的区域去除，经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪，在基础数据生产中，还经常要做标准分副裁剪。按照ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
1规则裁剪
（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开裁剪的图像；
（2）在主菜单中，选择Basic Tools→Resize Data (Sptial/Spectral)命令；
（3）在Resize Data Input File对话框中选择需要裁剪的图像（图2-33）；
图2-33 选择图像裁剪文件
Spatial Subset按钮在空间上对图像进行裁剪；
Spactral Subset按钮在光谱空间上分割。
（4）点击Spatial Subset按钮，设置规则裁剪的方式（图2-34）；
A.基于图像的裁剪，点击区域（图2-35）。
图2-34选择图像裁剪方式图2-35基于图像的裁剪
Image：通过输入行列数确定裁剪尺寸，按住鼠标左键拖动图像的红色矩形框确定裁剪区域，或者直接用鼠标拖动红色边框来确定裁剪尺寸以及位置；
B.基于地图坐标的裁剪，点击选择坐标范围（图2-36）。
图2-36 基于地图坐标的裁剪
Map:通过输入左上角和右下角两点坐标来确定外边界矩形区域（图像必须有地理坐标）；
C.基于文件的裁剪，点击选择基准图像。
图2-37 基于地图坐标的裁剪
File:以另外一个图像文件范围为标准确定外边界区域；
ROI/EVF：以感兴趣区域或者矢量边界为区域进行裁剪；
Scroll：根据当前放大的（meta zoomed）缩放窗口中的显示区域进行裁剪；（5）选择输出路径及文件名，点击OK按钮，完成规则图像裁剪（图2-38）。
图2-38 图像裁剪输出参数设置
2不规则裁剪
不规则裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形，通过事先确定的一个完整的闭合区域进行，这个区域可以是一个手工绘制的ROI多边形，也可以是ENVI支持的矢量数据文件。
1、基于手动绘制感兴趣区域的图像裁剪
（1）打开要裁剪的图像，并显示在Display中；
（2）在Image视图窗口中选择Overlay→Region of Interest。在ROI Tool窗口中，选择ROI_Type→Polygon；
（3）在Window一栏中选择感兴趣区域绘制窗口，这里选择Image，然后在Image窗体中绘制一个多边形区域，然后右键单击两次结束；
（4）选择主菜单Basic→subset data via ROIs，或者选择ROI Tool→File→Subset data via ROIs命令，选择裁剪图像（图2-39）；
图2-39 选择图像裁剪文件
（5）点击OK，在出现的Spatial Subset via ROI Parameters窗口中选择进行裁剪的感兴趣区域及输出文件（图2-40）。
图2-40 选择ROI文件
（6）单击OK，对图像进行裁剪处理（图2-41）。
图2-41 图像裁剪前后对比
2、基于矢量边界生成的感兴趣区域的裁剪
（1）选择主菜单File→Open Vector File，打开Shapefile矢量文件，投影参数不变，选择Output Result to为Memory，点击OK。如图2-42所示；
图2-42 输入矢量文件参数
（2）在Available Vector List窗口中选择矢量图层，然后选择菜单File→Export Layers to ROI命令；
（3）在弹出的窗口中选择用矢量边界进行裁剪的影像图层，点击OK；
（4）在Export EVF layers to ROI窗口中选择转换方法，这里以第一种为例（图2-43）；
图2-43 导出EVF图层为ROI
（5）选择主菜单Basic→subset data via ROIs，或者选择ROI Tool→File→Subset data via ROIs，选择要裁剪图像，点击OK；
（6）在弹出的Spatial Subset via ROI Parameters窗口中选择进行裁剪的感兴趣区域及输出文件（图2-44）。
图2-44 图像裁剪输出参数设置
（7）单击OK，对图像进行裁剪处理（图2-45）。
图2-45 图像裁剪前后对比
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：
实验六-图像分割
信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理 实验项目名称：实验六图像分割实验时间：2016.12.16 班级：姓名：学号： 一、实验目的 1. 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。 2. 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。 二、实验内容与步骤 1.边缘检测 (1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像room.tif图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： （a）450方向模板（b）1350方向模板 图 1 matlab 2010的Roberts算子模板 相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为45度Roberts 算子，rv 为135度Roberts 算子。分别显示处理后的45度方向和135方向的边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果。 提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。 (2)使用Prewitt 算子的图像分割实验
（a）水平模型（b）垂直模板 图2. Prewitt算子模板 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel （a）水平模型（b）垂直模板 图3. Sobel算子模板 (4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。 (5) 打印全部结果并进行讨论。 下面是使用sobel算子对图像进行分割的MATLAB程序 f=imread('room.tif'); [gv,t1]=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直边缘 imshow(gv) [gb,t2]=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函数对图像f提取水平边缘 figure,imshow(gb) w45=[-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2];%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘 g45=imfilter(double(f),w45,'replicate'); T=0.3*max(abs(g45(:))); %设定阈值 g45=g45>=T; %进行阈值处理 figure,imshow(g45); 在函数中使用'prewitt'和'roberts'的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。
武汉科技大学城市学院 实训报告 课程名称图形图像处理技术实训 题目photoshop图像处理综合设计 学部城市学院信息工程学部 专业电子商务（专） 班级1班 姓名姚一杰 指导教师邓娟 2015 年 6 月26 日
实训评分表
图形图像处理技术实训任务书 题目: photoshop图像处理综合设计 一. 实训教学条件要求 实训要求学生一人一组，独立完成，机房需要有安装photoshop cs5以上版本的计算机提供实训使用。 二. 实训任务 整体要求： 在完成每一个任务的时候，都要求认真审题，严格按照任务书要求完成设计，设计要与主题相符，有整体性的策划及设计，切忌堆砌图片，要有艺术创作的能力，设计过程中的步骤请在制作过程中边做边截图保存在实训报告书中，以便能更方便完成报告。设计时，所有作品留3mm的出血。 本实训要求自选两个主题完成系列海报的设计，设计过程中要求自己根据所选的题目搜集素材，制作海报的模板，并根据自己设计的海报模板完成系列海报内容。要求注意的是，系列海报可以是模板相同，模板类似或者风格一致均可，可以参考素材，但是必须原创。最后完成实训报告书并打印上交。 可选题目： 一、中国民族题材 本题材主要是用中国传统元素来综合表达出某一主题，表达出所选主题的系列作品。 1.中国传统文化（传统节日习俗、传统饮食文化、传统精神、传统书籍（国学分类）、 传统美德、古代科技、书法汉字、传统工艺（木版年画、扑灰画、纸马、内画、泥 塑、面塑、糖塑、吹糖人、砖雕、瓷刻、微雕、木偶、皮影、蜡染、刺绣、织锦、 剪纸、风筝、脸谱、面具）、传统戏曲、茶文化等） 2.中国历史人物（名著人物、名族英雄、杰出女性等） 3.中国神话传说（神话传说人物、神话故事等） 4.中国品牌（中国老字号） 5.中国梦（中国梦主题相关均可） 6.中国名胜古迹（五岳、湖泊、楼阁、十大名胜古迹、历史遗迹等）
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);
（1）矩阵图像的傅里叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,'notruesize') F=fft2(f); F2=log(abs(F)); figure;imshow(F2,[-1 5],'notruesize');colormap(jet);colorbar;
-0.5 00.5 11.522.533.544.5 （2）图像的傅里叶变换 I=imread('concordorthophoto.png'); imshow(I); B=ffshift(fft2(I)); figure; imshow(log(abs(B)),[]),colorbar;
图像离散余弦变换 RGB=imread('hestain.png'); I=rgb2gray(RGB); imshow(RGB); J=dct2(I); figure,imshow(log(abs(J)),[]),colorbar; J(abs(J)<10)=0; K=idct2(J)/255; figure,imshow(K)
二(1) 直方图均衡化增强图像对比度程序I=imread('trees.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); imshow(I);figure,imshow(J) K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255; K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; figure,imshow(K1) figure,imshow(K2) figure,imshow(K3)
6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果：
彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像
(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间
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 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
信息工程学院实验报告 课程名称：数字图像处理Array 实验项目名称：实验四图像增强实验时间： 班级：姓名：学号： 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. 掌握图像空域增强算法的基本原理。 3. 掌握图像空域增强的实际应用及MATLAB实现。 4. 掌握频域滤波的概念及方法。 5. 熟练掌握频域空间的各类滤波器。 6.掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波。 7. 掌握图像频域增强增强的实际应用及MATLAB实现。 二、实验步骤及结果分析 1. 基于幂次变换的图像增强 程序代码： clear all; close all; I{1}=double(imread('fig534b.tif')); I{1}=I{1}/255; figure,subplot(2,4,1);imshow(I{1},[]);hold on I{2}=double(imread('room.tif')); I{2}=I{2}/255; subplot(2,4,5);imshow(I{2},[]);hold on for m=1:2 Index=0; for lemta=[0.5 5] Index=Index+1; F{m}{Index}=I{m}.^lemta; subplot(2,4,(m-1)*4+Index+1),imshow(F{m}{Index},[]) end end 执行结果：
图1 幂次变换增强结果 实验结果分析： 由实验结果可知，当r<1时，黑色区域被扩展，变的清晰；当r>1时，黑色区域被压缩，变的几乎不可见。 2.直方图规定化处理 程序代码： clear all clc close all %0.读图像 I=double(imread('lena.tiff')); subplot(2,4,1); imshow(I,[]); title('原图') N=32; Hist_image=hist(I(:),N); Hist_image=Hist_image/sum(Hist_ima ge); Hist_image_cumulation=cumsum(Hist_ image);%累计直方图 subplot(245); stem(0:N-1,Hist_image); title('原直方图'); %1.设计目标直方图 Index=0:N-1; %正态分布直方图 Hist{1}=exp(-(Index-N/2).^2/N); Hist{1}=Hist{1}/sum(Hist{1}); Hist_cumulation{1}=cumsum(Hist{1}) ; subplot(242); stem([0:N-1],Hist{1}); title('规定化直方图1'); %倒三角形状直方图 Hist{2}=abs(2*N-1-2*Index); Hist{2}=Hist{2}/sum(Hist{2}); Hist_cumulation{2}=cumsum(Hist{2}) ; subplot(246); stem(0:N-1,Hist{2}); title('规定化直方图2'); %2. 规定化处理 Project{1}=zeros(N); Project{2}=zeros(N); Hist_result{1}=zeros(N); Hist_result{2}=zeros(N); for m=1:2 Image=I; %SML处理(SML,Single Mapping Law单映 射规则 for k=1:N Temp=abs(Hist_image_cumulation(k)-
实验报告 课程名称医学图像处理 实验名称图像分割 专业班级 姓名 学号 实验日期 实验地点 2015—2016学年度第 2 学期
050100150200250 图1 原图 3 阈值分割后的二值图像分析：手动阈值分割的阈值是取直方图中双峰的谷底的灰度值作为阈值，若有多个双峰谷底，则取第一个作为阈值。本题的阈值取
%例2 迭代阈值分割 f=imread('cameraman.tif'); %读入图像 subplot(1,2,1);imshow(f); %创建一个一行二列的窗口，在第一个窗口显示图像title('原始图像'); %标注标题 f=double(f); %转换位双精度 T=(min(f(:))+max(f(:)))/2; %设定初始阈值 done=false; %定义开关变量，用于控制循环次数 i=0; %迭代，初始值i=0 while~done %while ~done 是循环条件，~ 是“非”的意思，此 处done = 0; 说明是无限循环，循环体里面应该还 有循环退出条件，否则就循环到死了; r1=find(f<=T); %按前次结果对t进行二次分 r2=find(f>T); %按前次结果重新对t进行二次分 Tnew=(mean(f(r1))+mean(f(r2)))/2; %新阈值两个范围内像素平均值和的一半done=abs(Tnew-T)<1; %设定两次阈值的比较，当满足小于1时，停止循环， 1是自己指定的参数 T=Tnew; %把Tnw的值赋给T i=i+1; %执行循坏，每次都加1 end f(r1)=0; %把小于初始阈值的变成黑的 f(r2)=1; %把大于初始阈值的变成白的 subplot(1,2,2); %创建一个一行二列的窗口，在第二个窗口显示图像imshow(f); %显示图像 title('迭代阈值二值化图像'); %标注标题 图4原始图像图5迭代阈值二值化图像 分析：本题是迭代阈值二值化分割，步骤是：1.选定初始阈值，即原图大小取平均；2.用初阈值进行二值分割；3.目标灰度值平均背景都取平均；4.迭代生成阈值，直到两次阈值的灰 度变化不超过1，则稳定；5.输出迭代结果。
《PHOTOSHOP图形图像处理》课程标准 第一部分前言 一、课程概述 （一）课程性质 图形图像处理作为平面设计领域的重要组成部分，在各行各业中有着广泛的应用。Photoshop 是Adobe公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用，Photoshop发挥了越来越大的作用。Photoshop是当今使用最为广泛的的图像处理软件，广泛应用于平面设计等领域。Photoshop图像处理就是借助Photoshop软件来实现图形图像的绘制、图像的编辑、修饰、合成、特效制作、创意设计等。 《Photoshop图形图像处理》课程是计算机类专业一门专业技术必修课程，是培养学生专业能力的核心课程之一。本课程采用理实一体化教学，具有很强的实践性和应用性，它是利用计算机进行平面设计、网页设计、美术设计、多媒体应用软件开发制作的重要基础课程，是从事平面广告设计、包装设计、装饰设计、排版编辑、网页制作、图文印刷、动漫、游戏制作等工作的必备基础课，也是提高学生审美能力、创新能力、设计能力的计算机应用软件的典型课程。 （二）课程目的 该课程针对平面设计师、插画设计师、网络美工、动画美术设计师等工作岗位要求，培养学生图形图像绘制、图像合成、特效制作、产品效果图处理、网页图像处理、VI设计等技能，达到“会、熟、快、美”的岗位要求。通过对Photoshop软件的讲授与学习，让学生达到熟练处理图像与灵活创作设计的要求。学生应掌握平面绘图的方法；掌握图层、通路径等在图像处理中的应用；掌握常用的滤镜效果并在创作中应用；掌握Adobe ImageReady制作动画；掌握图形图像的输出等知识点。使学生掌握图形图像处理的基本理论和基本操作，并具有一定的广告设计和综合创作能力，同时培养学生创新思维能力和健康的审美意识以及团结协作能力，为其成长为一名合格的平面设计与制作人员奠定良好的基础，帮助学生在学习制作图像的过程中，培养审美能力，形成创新意识。 （三）课程定位 《Photoshop图形图像处理》属于一门专业必修课，它前续课程为《计算机应用基础》、《三大构成》等课程；后续课程为《Dreamweaver网页设计》、《Flash二维动画制作》、《3D MAX三维设计》等专业核心课程。在数字媒体制作、动漫设计、游戏软件专业中起承上启下、连贯前后课程，围绕专业核心技能设置的。鉴于计算机图形图像处理的重要意义和在设计中的重要左右，本课程作为平面设计的岗位职业能力培养，可以充分发挥学生的特长，拓展就业渠道。 本课程是数字媒体专业学生专业技能鉴定制定的专业考核技能，是学生必须掌握的职业核心技能，学完本课程后学生完全能够胜任数码照片处理、广告图像处理、VI图形绘制和网页图像处理等职业岗位。 二、课程设计理念 本课程针对高职高专教育教学的特点，以岗位需求为导向，以学生图形图像处理以及平面设计的职业能力培养为目标，以工作过程的系统化和可持续发展为出发点，与企业行业合作共同进行基于工作过程的课程设计开发。根据对学生所从事工作岗位职业能力、工作任务、工作过程的分析，以图形图像处理和平面设计领域的典型工作任务构建教学内容；以真实设计项目和典型案例为载体，采用理实一体化教学模式，基于平面设计实际工作流程设计教学实施过程，创作最佳的基于工作过程的学习环境；以学生为中心，采用项目导向、任务驱动、案例教学等行动导向教学法实施教学，充分调动学生的学习积极性；合理利用网络资源，多渠道拓展职业能力；充分体
数字图像处理实验报告 专业： 学号：
目录 实验一MATLAB数字图像处理初步 (1) 实验二图像的代数运算 (8) 实验三图像增强—灰度变换 (16) 实验四图像增强—直方图变换 (18) 实验五图像增强—空域滤波 (22) 实验六图像的傅立叶变换 (27) 实验七图像增强—频域滤波 (32) 实验八彩色图像处理 (40) 实验九图像分割 (54)
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 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，MATLAB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 (2) 二值图像 (3) 索引图像
(4) RGB图像 三、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中； >> i=imread('flower.tif'); 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；>>whos i Name Size Bytes Class Attributes i 1x1 1 uint8 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； >> imshow(i) 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； >> imfinfo ('flower.tif') ans = Filename:'C:\Program Files\MATLAB\R2011a\bin\flower.tif' FileModDate: '1-Apr-2013 08:32:36' FileSize: 286256 Format: 'tif'
武汉大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告 专业：网络传播专业2010年10 月25 实验名称图像处理指导教师洪杰文 姓名华滢年级08 学号2008300710123 成绩 一、预习部分 1、实验目的 2、实验基本原理 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具） 1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。 （2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。 （3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。 （4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。 （5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。 2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop 二、实验操作部分 1、实验操作过程 2、实验数据、观察到的实验现象 1、实验操作过程： 1.图像的基本变换 （1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。
文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。 （2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。 灰度：容量大小为：88.9kb Indexed；容量大小为：88.9kb
数字图像处理实验报告 实验二图像变换实验 1．实验目的 学会对图像进行傅立叶等变换，在频谱上对图像进行分析，增进对图像频域上的感性认识，并用图像变换进行压缩。 2．实验内容 对Lena或cameraman图像进行傅立叶、离散余弦、哈达玛变换。在频域，对比他们的变换后系数矩阵的频谱情况，进一步，通过逆变换观察不同变换下的图像重建质量情况。 3. 实验要求 实验采用获取的图像，为灰度图像，该图像每象素由8比特表示。具体要求如下： （1）输入图像采用实验1所获取的图像（Lena、Cameraman）； （2）对图像进行傅立叶变换、获得变换后的系数矩阵； （3）将傅立叶变换后系数矩阵的频谱用图像输出，观察频谱； （4）通过设定门限，将系数矩阵中95%的（小值）系数置为0，对图像进行反变换，获得逆变换后图像； （5）观察逆变换后图像质量，并比较原始图像与逆变后的峰值信噪比（PSNR）。 （6）对输入图像进行离散余弦、哈达玛变换，重复步骤1-5； （7）比较三种变换的频谱情况、以及逆变换后图像的质量（PSNR）。 4. 实验结果 1. DFT的源程序及结果 J=imread('10021033.bmp'); P=fft2(J); for i=0:size(P,1)-1 for j=1:size(P,2) G(i*size(P,2)+j)=P(i+1,j); end end Q=sort(G); for i=1:size(Q,2) if (i 信息技术类专业知识试题8 本试卷分卷一（选择题）和卷二（非选择题）两部分。满分200分，考试时间120分钟，考试结束后，请将答题卡交回。 卷一（选择题，共100分） 一、 选择题（本大题50小题，每小题2分，共100分，每小题列出的四个选项中，只有一项符合 题目要求，请按要求选出并填写在答题卡上） 1. 以下不属于资源子网的设备是 A.主机 B.无盘工作站 C.带盘工作站 D.光纤 2.一个大型ICP 将相同内容的Web 服务器分布在世界各地，能使不同地域的用户看到相同的页面，这体现了计算机网络的 A.集中管理功能 B.负载均衡功能 C.分布式处理功能 D.资源共享功能 3.在数据传输中，（）的传输延迟最小 A.电路交换 B.分组交换 C.报文交换 D.信元交换 4. 关于数据、信息及数据处理，以下说法错误的是 A.信息不随它的数据形式变化而变化 B.信息是数据的载体和具体表现形式 C.同样的信息可用多种不同形式的数据来表示 D.数据处理是指数据转换为信息的过程 5.下列属于物理层的设备是 A 、中继器 B 、光纤 C 、以太网交换机 D 、网关 6.在传输过程中，接受和发送共享同一信道的方式称为 A.单工 B.半双工 C.双工 D.自动 7.以下拓扑结构中，故障诊断困难的是 A.总线型和星型B.总线型和环型 C.星型和环型 D.总线型和星型环型 8.OSI 的（）层主要定义了通信设备与传输线路接口硬件的电气、机械等特性 A.物理层 B.数据链路层 C.传输层 D.网络层 9.在TCP/IP 协议中负责处理路由选择的协议是 A.IP B.ICMP C.ARP D.RARP 10.关于UDP 和TCP 叙述中不正确的是 A.UDP 比TCP 的协议简单，数据传输效率也高 B.UDP 和TCP 均是传输层的协议 C.UDP 是面向连接的服务，而TCP 是面向无连接的服务 D.UCP 一般适应于成批传送大量数据的场所 11.要打印彩色照片，打印机的分辨率最好是 A.600dpi B.1200dpi C.2400dpi D.4800dpi 12.如果CMYK 四种油墨取值均为0%，则生产 A.纯黑色 B.纯红色 C.纯白色 D.纯蓝色 13.哪种模式属于PS 内部模式，并且也是目前色彩范围最广的一种颜色模式 A.RGB B.PSD C.CMYK https://www.doczj.com/doc/3a9333216.html,b 14.在PS 中下列选项中，颜色模式不会影响的是 A.图像分辨率 B.文件大小 C.通道数量 D.颜色数目 15.双击缩放工具，相当于选择视图菜单中的 A.放大 B.缩小C.实际像素D.按屏幕大小缩放 16.在PS 中，下列不能再新建对话框中设置的是 A.文件名称B.图像分辨率 C.背景内容 D.图层名称 17.关于参考线说法错误的是 A. 参考线可以从标尺向图像方向拖动产生 B. 参考线只能使用移动工具进行移动 C. 参考线可以进行锁定 D. 锁定后的参考线不能进行移动和删除 18.在CS6中，要将当前图像保存为另一个文件，可以使用文件菜单中的 A.保存 B.存储 C.存储为 D.另存为 19.下列不属于对面板的操作是 A.展开B.收缩 C.复制 D.拆分 20.以下不是图像窗口的组成部分是 A.标题栏 B.状态栏 C.调板 D.画布 21.在PS 的图层面板中，为了获得图层选区，需要单击相应图层的同时按下 A.Shift B.altC.alt+shift D.ctrl 班级 姓名 考号 数字图像处理实验(全 完整答案) 实验一常用 MATLAB图像处理命令 一、实验目的 1 、熟悉并掌握MA TLAB 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W IN2000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 把真彩图像转换为灰度图像 i=rgb2gray （j ） 2 im2bw 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% 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。信息技术类专业知识图形图像处理试题
数字图像处理实验(全完整答案)
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