当前位置:文档之家› 数字图像处理实验二 图像灰度变换

数字图像处理实验二 图像灰度变换

数字图像处理实验二 图像灰度变换
数字图像处理实验二 图像灰度变换

实验二图像灰度变换实验

一、实验目的

熟悉亮度变换函数的使用

熟悉灰度图像的直方图的表示;

掌握图像增强的基本方法:灰度变换、直方图均衡;

二、实验内容

灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理;

灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像增强。

三、实验原理

1.函数imadjust

函数imadjust是对灰度图像进行亮度变换的基本命令,语法为:

g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma)

将图像f中的亮度值(灰度值)映射到新图像g中,即将low_in至high_in 之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in以下的灰度值映射为

low_out,high_in以上的灰度值映射为high_out,函数imadjust的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间,[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out小于low_out,则输出图像会反转。

参数gamma指定了曲线(变换函数)的形状,若gamma小于1,则映射被加权至更高(更亮)的输出值;若gamma大于1,则映射被加权至更低(更暗)的输出值。若省略了函数的参量gamma,则gamma默认为1——即线性映射。

>>f = imread(‘filename’)

>>imshow(f)

>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转

>>figure, imshow(g1) %figure命令表示同时显示多个窗口

>>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]);

%将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间

>>figure, imshow(g2)

>>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma值

>>figure, imshow(g3)

2.直方图处理与函数绘图

图像的直方图定义为离散函数:

h(r k) = n k

绘制图像的直方图,函数imhist,语法为:

h = imhist(f, b)

f为输入图像,h为直方图h(r k),b是用于形成直方图的灰度级个数,若b 省略,则默认值为256。

函数numel(f)可给出图像f的象素个数,有了它可归一化直方图:

p = imhist(f, b) / numel(f)

>>imhist(f) %MTALAB默认显示的图像f的直方图

MATLAB中其它一些有代表性的绘制函数选项:

(1)用条形图绘制直方图

函数bar(horz, v, width),其中,v是一个行(列)向量,它包含将被绘制的点;

horz是一个与v有相同维数的向量,它包含水平标度值的增量;width是一个在0到1之间的数,表示竖条宽度,width值为1时,竖条较明显;当width 的值为0时,竖条是简单的垂直线;width的默认值是0.8。在绘制条形图时,我们通常会将水平轴等分为几段,以便降低水平轴的分辨率。下面的语句将生成一副条形图,其水平轴以10个灰度级为一组:

>>h = imhist(f)

>>h1 = h(1:10:256)

>>horz = 1:10:256

>>bar(horz, h1)

>>axis([0 255 0 15000])

%axis函数设置了水平轴和垂直轴的最大和最小值,语法为:

%axis([horzmin horzmax vertmin vertmax])

>>set(gca, ‘xtick’, 0:50:255)

>>set(gca, ‘ytick’, 0:2000:15000)

%参数gca表示“获得当前轴”(即最终显示的图形的轴),参数xtick和%ytick 按所示的间隔设置水平轴和的垂直轴的刻度。

%这两个语句中,坐标轴的取值范围和刻度线都是人工设定的。使用函

数%xlim(‘auto’)和ylim(‘auto’)可以自动设定坐标轴的取值范围和刻度线。

(2)用杆状图绘制直方图

函数stem(horz, v, ‘color_linestyle_marker’, ‘fill’),参量

color_linestyle_marker来自下表的三个值:颜色_线形_标记

例如,stem(v, ‘r--s’)生成一副杆状图,其线条与标记点都为红色,线条为虚线,标记点为方形。若使用fill,且标记点为圆形、方形、菱形,则标记点的颜色会是color指定的颜色。

默认颜色是black黑色,默认线条为solid实线,默认标记点的形状是circle 圆形。

>>h = imhist(f)

>>h1 = h(1:10:256)

>>horz = 1:10:256

>>stem(horz, h1, ‘fill’)

>>axis([0 255 0 15000])

>>set(gca, ‘xtick’, 0:50:255)

>>set(gca, ‘ytick’, 0:2000:15000)

(3)用曲线图绘制直方图

函数plot(X, Y, ‘color_linestyle_marker’)绘制以X、Y元素为横、纵坐标的曲线。plot(X, ‘color_linestyle_marker’)绘制以向量元素X的下标为横坐标、元素值为纵坐标的连续曲线。plot的默认值为黑色无标记实线。

>>h = imhist(f)

>>plot(h) %使用默认值

>>axis([0 255 0 15000])

>>set(gca, ‘xtick’, 0:50:255)

>>set(gca, ‘ytick’, 0:2000:15000)

用以上四种方法绘制直方图得到的结果:

3.直方图均衡

直方图均衡化由函数histeq实现,语法为:

g = histeq(f, nlev)

式中f是输入图像,nlev是为输出图像指定的灰度级,其默认值为64,我们要将nlev赋值为灰度级的最大可能数(通常为256)。

>>imshow(f)

>>figure, imhist(f)

>>ylim(‘auto’)

>>g = histeq(f, 256) %进行直方图均衡化处理图像

>>figure, imshow(g)

>>figure, imhist(g) %显示出图像g的直方图

>>ylim(‘auto’)

四、实验步骤与报告

1.对图像breast.bmp进行亮度变换函数imadjust实验,分别写出图像反转、

灰度变换、gamma取0.5和2的MATLAB程序,观察对比结果。

2.对图像breast.bmp进行直方图绘制,要求分别用上述4个绘图函数,写

出各自的MATLAB程序。

3.对图像pollen.bmp和lena.bmp进行图像增强——直方图均衡,对比增强

前后的图像,并给出增强前后的直方图,写出MATLAB程序。

数字图像处理实验1

实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据,步骤如下: (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像,注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);

RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000

(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中,观察对比它们的特点,体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍,插值方法使用三种不同方法,在figure(3)中显示放大后的图像,比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数,重复实验;A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B

图像灰度变换实验报告

图像灰度变换报告 一.实验目的 1.学会使用Matlab ; 2.学会用Matlab 软件对图像进行灰度变换,观察采用各种不同灰度变换发法对最终图像效果的影响; 二.实验内容 1.熟悉Matlab 中的一些常用处理函数 读取图像:img=imread('filename'); //支持TIF,JPEG,GIF,BMP,PNG 等文件格式。 显示图像:imshow(img,G); //G 表示显示该图像的灰度级数,如省略则默认为256。 保存图片:imwrite(img,'filename'); //不支持GIF 格式,其他与imread 相同。 亮度变换:imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之 间,low_in 以下及high_in 以上归零。 绘制直方图:imhist(img); 直方图均衡化:histeq(img,newlevel); //newlevel 表示输出图像指定的灰度级数。 2.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread 函数将图像读入Matlab 。 3 .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。 4.产生灰度变换函数T2,使得: s = 5.用T2imwrite 保存处理后的新图像。 6.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,使用Matlab 中的imadjust 函数,最后用imwrite 保存处理后的新图像。 7.对circuit.jpg 图像实施反变换(Negative Transformation )。s =1-r; 使

数字图像处理实验报告

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:

数字图像处理实验二 图像灰度变换

实验二 图像灰度变换实验一、 实验目的熟悉亮度变换函数的使用熟悉灰度图像的直方图的表示;掌握图像增强的基本方法:灰度变换、直方图均衡;二、实验内容灰度线性变换、灰度直方图、直方图均衡处理;灰度变换是图像增强的一种重要手段,使图像对比度扩展,图像更加清晰,特征更加明显。灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述,通过修改灰度直方图来得到图像增强。三、实验原理1.函数imadjust 函数imadjust 是对灰度图像进行亮度变换的基本命令,语法为: g = imadjust(f, [low_in high_in], [low_out high_out], gamma) 将图像f 中的亮度值(灰度值)映射到新图像g 中,即将low_in 至high_in 之间的值映射到low_out 至high_out 之间的值。low_in 以下的灰度值映射为low_out ,high_in 以上的灰度值映射为high_out ,函数imadjust 的矩阵[ ]内参数均指定在0和1之间,[low_in high_in]和[low_out high_out]使用空矩阵[ ]会得到默认值[0 1]。若high_out 小于low_out ,则输出图像会反转。 参数gamma 指定了曲线(变换函数)的形状,若gamma 小于1,则映射被加权至更高(更亮)的输出值;若gamma 大于1,则映射被加权至更低(更暗)的输出值。若省略了函数的参量gamma ,则gamma 默认为1——即线性映 射。 >>f = imread(‘filename’)>>imshow(f)>>g1 = imadjust(f, [0 1], [1 0]); %图像反转>>figure, imshow(g1) %figure 命令表示同时显示多个窗口 >>g2 = imadjust(f, [0.5 0.75], [0 1]); %将0.5至0.75之间的灰度级扩展到范围0和1之间 >>figure, imshow(g2) >>g3 = imadjust(f, [ ], [ ], 2) %使用gamma 值 >>figure, imshow(g3)

数字图像处理实验 实验二

实验二MATLAB图像运算一、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、实验步骤 1.图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有: g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为: g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中,α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果,也可以用于两张图像的衔接。说明:两个示例图像保存在默认路径下,文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif',要求实现下图所示结果。 代码: I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图:

2.图像的减法运算-imsubtract 说明: 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));,要求实现下图所示结果。 示例代码如下: I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图: 3.图像的乘法运算-immultiply

matlab图像处理图像灰度变换直方图变换

附录1 课程实验报告格式 每个实验项目包括:1)设计思路,2)程序代码,3)实验结果,4)实验中出现的问题及解决方法。 实验一:直方图灰度变换 A:读入灰度图像‘debye1.tif’,采用交互式操作,用improfile绘制一条线段的灰度值。 imread('rice.tif'); imshow('rice.tif'),title('rice.tif'); improfile,title('主对角线上灰度值')

B:读入RGB图像‘flowers.tif’,显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布imread('flowers.tif'); imshow('flowers.tif'),title('flowers.tif'); improfile,title('主对角线红绿蓝分量') C:图像灰度变化 f=imread('rice.png'); imhist(f,256); %显示其直方图 g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]); %灰度转换,实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]); figure,imshow(g2) 图像灰度变换处理实例: g=imread('me.jpg'); imshow(g),title('原始图片'); h=log(1+double(g)); %对输入图像对数映射变换 h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片

h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图 imshow(h),title('转换后的8位图'); 运行后的结果: 实验二:直方图变换 A:直方图显示 I=imread('cameraman.tif'); %读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题运行结果如下:

南昌大学-数字图像处理实验报告1-8(全)

NANCHANG UNIVERSITY 数字图象处理实验报告 专业:通信工程 班级:121班 学号:6100212024 学生姓名:徐万然 2015年4月20日

目录 实验1:图像信号的数字化 实验2:图像灰度级修正 实验3:图像的平滑滤波 实验4:图像的锐化处理 实验5:图像的伪彩色处理 实验6:图像的几何变化 实验7:图像的复原处理 实验8:图像的正交变换

实验一:图像信号的数字化 一、实验目的 通过本实验了解图像的数字化参数取样频率(象素个数)、量化层数与图像质量的关系。 二、实验内容 编写并调试图像数字化程序,要求参数k,n 可调。其中k为亚抽样比例;n 为量化比特数;选择任意图像进行处理,在显示器上观察各种数字化参数组合下的图像效果。 三、实验程序 f=imread('Water lilies.jpg'); %读入一张图片 f1=rgb2gray(f); %将rgb值转换为灰度图 subplot(3,3,1),imshow(f),title('灰度图'); %显示这幅图像 f2=im2bw(f1); %将图像转换为二值图 subplot(3,3,2),imshow(f2),title('二值图'); %显示这幅图像 f3=~f2; %对图像进行取反操作 subplot(3,3,3),imshow(f3),title('取反图'); %显示这幅图像 f4=imnoise(f,'gaussian');% subplot(3,3,4),imshow(f4),title('加高斯噪声图'); %对象进行预操作,加入高斯噪声 h=ones(5,5)/25; %设计一个5*5的均值滤波器 f5=imfilter(f4,h); %对图像进行均值滤波 subplot(3,3,5),imshow(f5),title('平滑滤波图'); %显示这幅图像 f6=imadjust(f,[0,1],[0,1]); %对图像灰度值进行归一化处理 subplot(3,3,6),imshow(f6),title('灰度级修正图1'); %显示这幅图像 f7=imadjust(f,[0,0.8],[0,1]); %降低输入的灰度值 subplot(3,3,7),imshow(f7),title('灰度级修正图2'); %显示这幅图像

数字图像处理——彩色图像实验报告

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

实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换

实验一Matlab图像处理基础及图像灰度变换 一、实验目的 了解Matlab平台下的图像编程环境,熟悉Matlab中的DIP (Digital Image Processing)工具箱;掌握Matlab中图像的表示方法,图像类型、数据类型的种类及各自的特点,并知道怎样在它们之间进行转换。掌握Matlab环境下的一些最基本的图像处理操作,如读图像、写图像、查看图像信息和格式、尺寸和灰度的伸缩等等;通过实验掌握图像直方图的描绘方法,加深直方图形状与图像特征间关系间的理解;加深对直方图均衡算法的理解。 二、实验内容 1.从硬盘中读取一幅灰度图像; 2.显示图像信息,查看图像格式、大小、位深等内容; 3.用灰度面积法编写求图像方图的Matlab程序,并画图; 4.把第3步的结果与直接用Matlab工具箱中函数histogram的结果进行比较,以衡量第3步中程序的正确性。 5.对读入的图像进行直方图均衡化,画出处理后的直方图,并比较处理前后图像效果的变化。 三、知识要点 1.Matlab6.5支持的图像图形格式 TIFF, JEPG, GIF, BMP, PNG, XWD (X Window Dump),其中GIF不支持写。 2.与图像处理相关的最基本函数 读:imread; 写:imwrite; 显示:imshow; 信息查看:imfinfo; 3.Matlab6.5支持的数据类 double, unit8, int8, uint16, int16, uint32, int32, single, char (2 bytes per element), logical. 4.Matlab6.5支持的图像类型 Intensity images, binary images, indexed images, RGB image 5.数据类及图像类型间的基本转换函数 数据类转换:B = data_class_name(A);

数字图像处理实验

(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)

数字图像处理实验

《数字图像处理》 实验报告 学院:信息工程学院 专业:电子信息工程 学号: 姓名: 2015年6月18日

目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示 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.图像的显示。 二、实验原理 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。 三、实验设备 (1) PC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 四、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; 2.利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息; 3.利用imshow()函数来显示这幅图像; 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; 5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。 6.同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。 7.用imread()读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg; 8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小;

数字图像处理试卷1.docx

-、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.—一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 )3?下列算法屮属于局部处理的是: a.灰度线性变换b?二值化 c ?傅立叶变换d.中值滤波 )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 )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/6d14676598.html,placian 增强 )7下列图象边缘检测算子屮抗噪性能最好的是: a.梯度算子 b.Prcwitt 算子 c.Roberts 算子 d. Laplacian 算子 )8?釆用模板[?1 1]主要检测___ 方向的边缘。 a.水平b?45。 c ?垂直 d.l35° (d )9 ?二值图象屮分支点的连接数为: a.O b.l d.3 a )10?対一幅100U00像元的图象,若每像元用8 bit表示其灰度值,经霍夫曼编码后 压缩图象的数据暈为40000bit,则图象的压缩比为: a.2:l b.3:l c.4:l d.l: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o 3.直方图修正法包扌舌直方图均衡和直方图规定化两种方法。 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 &一般來说,采样间距越大,图象数据量一少,质量差;反之亦然。 三、名词解释(每小题3分,共15分)

数字图像处理实验八

数字图像处理 实验 实验八:彩色图像处理 学院:信息工程学院 姓名: 学号: 专业及班级: 指导教师:

一、实验目的 使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法,并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。二、实验内容 要求学生能够完成彩色图像的分析,能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质;会对彩色图像进行直方图均衡,并能正确解释均衡处理后的结果;能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。 利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序: rgb_image=imread('flower1.tif'); %读取图像flower1.tif fR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量 fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量 fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量 figure(1),imshow(fR) %分别显示图像 figure(2),imshow(fG) figure(3),imshow(fB) %实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像 yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image); fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度 fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调 fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度 figure(4),imshow(fY) figure(5),imshow(fI) figure(6),imshow(fQ) fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化 fG=histeq(fG,256); fB=histeq(fB,256); RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并 figure,imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度,亮度参照前面 f1=imread('v1_red.jpg'); f2=imread('v1_green.jpg'); f3=imread('v1_blue.jpg'); f4=imread('infer_near.jpg'); ture_color=cat(3,f1,f2,f3); figure,imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图 false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量 figure,imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图 f=imread('head.jpg'); cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素 cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素

数字图像处理实验一

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。 程序: clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 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。程序: subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3.产生灰度变换函数T2,使得: 用T2对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];

matlab图像的灰度变换

实验二 图像的灰度变换 一、实验目的 1、 理解数字图像处理中点运算的基本作用; 2、 掌握对比度调整与灰度直方图均衡化的方法。 二、实验原理 1、对比度调整 如果原图像f (x , y )的灰度范围是[m , M ],我们希望对图像的灰度范围进行线性调整,调整后的图像g (x , y )的灰度范围是[n , N ],那么下述变换: []n m y x f m M n N y x g +---=),(),(就可以实现这一要求。 MATLAB 图像处理工具箱中提供的imadjust 函数,可以实现上述的线性变换对比度调整。imadjust 函数的语法格式为: J = imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out]) J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out])返回原图像I 经过直方图调整后的新图像J ,[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围,灰度范围可以用 [ ] 空矩阵表示默认范围,默认值为[0, 1]。 不使用imadjust 函数,利用matlab 语言直接编程也很容易实现灰度图像的对比度调整。但运算的过程中应当注意以下问题,由于我们读出的图像数据一般是uint8型,而在MATLAB 的矩阵运算中要求所有的运算变量为double 型(双精度型)。因此读出的图像数据不能直接进行运算,必须将图像数据转换成双精度型数据。 2、直方图均衡化 直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式,即将一已知灰度概率密度分布的图像,经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像,从而改善图像的灰度层次。 MATLAB 图像处理工具箱中提供的histeq 函数,可以实现直方图的均衡化。 三、实验内容及要求 1、 用MATLAB 在自建的文件夹中建立example2.m 程序文件。在这个文件的程序中,将girl2.bmp 图像文件读出,显示它的图像及灰度直方图(可以发现其灰度值集中在一段区

数字图像处理实验报告

目录 实验一:数字图像的基本处理操作....................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验二:图像的灰度变换和直方图变换............................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验三:图像的平滑处理....................................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。实验四:图像的锐化处理......................................................................................... 错误!未定义书签。:实验目的 .............................................................................................................. 错误!未定义书签。:实验任务和要求..................................................................................................... 错误!未定义书签。:实验步骤和结果..................................................................................................... 错误!未定义书签。:结果分析................................................................................................................. 错误!未定义书签。

数字图像处理实验报告

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。

相关主题
相关文档 最新文档