实验一图像增强

实验一图像增强

第一篇：实验一图像增强

《数字图像处理》实验报告

实验一 图像增强

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实验目的

一、熟悉MATLAB中的图像处理工具箱。

二、熟悉MATLAB中常用的图像处理函数。

三、掌握图像增强的基本原理与实现方法，掌握基本的空间域操作。

四、了解imread、imshow、imhist、imwrite、rgb2gray、mat2gray、imresize、imrotate、imtransform等函数的使用方法。

五、实验内容

1． 熟悉MATLAB图像处理工具箱的功能及常用的图像处理函数。

2．实现“DIPUM2E_PROJECT_STATEMENTS”中的PROJECT

2.1、2.2、2.3、2.5、3.1、3.5、3.6

六、实验结果

第一题

function I = isinteger(A)if ~isnumeric(A)error('A must be a

numeric array.');end

A = double(A);I = A == floor(A);A=[6.1 2.1;0.1 2] isinteger(A)结果ans = 0 0 0 1 2.2代码

function E = iseven(A)if ~isnumeric(A)error('A must be a

numeric array.');end A = double(A);E = floor(A/2)==(A/2);A=[3

5;0.1 6] iseven(A)结果ans =

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0 0 0 1 2.3代码

function D = isodd(A)if ~isnumeric(A)error('A must be a

numeric array.');end A = double(A);D = floor((A + 1)/2)==((A + 1)/2);A=[2 3;6 1]

isodd(A)结果 ans = 0 1 0 1 2.5代码

function [I, map] = imagein1(path)if nargin < 1 path =

pwd;end

original_directory = pwd;[file, pathname] = uigetfile('*.*',

'Image Open');if isequal(file, 0)| isequal(pathname, 0)disp('Image

input canceled.');I = [];map = [];else

[I, map] = imread(file);end 结果

>>imagein1 Image input canceled.ans = []

3.1、代码

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function z = intxform(s, map)classin = class(s);[s, revertclass]

= tofloat(s);x = linspace(0, 1, numel(map))';y = map(:);z =

interp1(x, y, s, 'linear');z =

revertclass(z);A=imread('Fig0210(a).tif');subplot(2,1,1);imshow(A);t = linspace(0, 1, 256);map = t.^2;z = intxform(A,

map);subplot(2,1,2);imshow(z);结果：

3.5、代码

function w = genlaplacian(n)if ~isinteger1(n)| n <= 0 |

iseven(n)error('n must be a positive, odd integer')end

center =(n^2)imfilter(fd, genlaplacian(3), 'replicate');g5 =

fdimfilter(fd, genlaplacian(9), 'replicate');g15 = fdimfilter(fd,

genlaplacian(25),

'replicate');subplot(2,3,1);imshow(fd);title('a');subplot(2,3,2);imshow(g3);title('b');subplot(2,3,3);imshow(g5);title('c');subplot(2,3,4);imshow(g9);title('d');subplot(2,3,5);imshow(g15);title('e');subplot(2,3,6);imshow(g25);title('f');结果：

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3.6 代码：

w = fspecial('unsharp', 0);f = imread('Fig0217(a).tif');imshow(f)g = imfilter(f, w,

'replicate');figure, imshow(g)

结果

七、本实验的心得体会

通过本实验的学习与实践，我学到了很多图像处理的技巧，掌握图像增强的基本原理与实现方法，掌握基本的空间域操作，也对学习图像处理产生了更多的兴趣。

第二篇：图像增强参考文献

[1] 冈萨雷斯.数字图像处理[M].电子工业出版社,2003.[2] 杨 帆等.数字图像处理与分析[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007 [3]

马平.数字图像处理和压缩[M].北京：电子工业出版社，2007 [4] 闫敬文.数字图像处理[M].北京：国防工业出版社，2007 [5] 王慧琴.数字图像处理.北京:北京邮电出版社, 2006.[6] 阮秋琦.数字图像处理学.北京:电子工业出版社, 2001 [7] 何东健.数字图像处理.西安:西安电子科技大学出版社, 2003.[8] 王家文, 曹宇.MATLAB6.5图形图像处理.北京:国防工业出版社, 2004.[9] 余成波.数字图像处理及MATLAB实现.重庆:重庆大学出版社, 2003.[10] 张志涌, 徐彦琴.MATLAB教程-基于6.x版本.北京航空航天大学出版社, 2001.[11] 夏德深, 傅德胜.计算机图像处理及应用.南京:东南大学出版社, 2004.[12] Simard P,Steinkraus D,Malvar

H.On-line Adaptation Image Coding with a 2-d Tarp

Filter.Proceedings of IEEE Data Compression

Conference[J].2002.vol.8(1):23-32.[13] WangHong，LuLing，QueDaShun.Image Compression Based on Wavelet

Transformand Veetor Quantization[J].Beijing : Proceedings of the

First International Confereneeon Maehine Leamingand

Cybernetics，2002(5):35-41 [14] WangHong，LuLing，QueDaShun.Image Compression Based on Wavelet

Transformand Veetor Quantization[D].Beijing： Proeeedingsof

the First Inter national Confereneeon Maehine Leamingand

Cybernetics，2002 [15] YufangGao ,Yang Liu.Analysis of Compression Encoding about Digital Image[D].Beijing: Beijing

University of Posts and Telecommunications,2003 [16] Jerome

M.Sha Piro.Afast Technology for Identifying Zerotreesin the EZW

Algorithm[J]，IEEET rans.Coef.Aeoustv Speech Signal

Proeessing.1996(7):11-23

[1] 冈萨雷斯.数字图像处理[M].电子工业出版社,2003.摘要：本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。

[2] 杨 帆等.数字图像处理与分析[M].北京：北京航空航天大学出版社，2007 摘要：系统介绍数字图像处理与分析技术中所涉及的有代表性的思想、算法与应用，跟踪图像处理技术的发展前沿，以图像频域变换、图像增强、图像复原、图像几何变换、图像压缩编码、数学形态学及应用、图像分割技术、图像特征分析、图像配准与识别、实用数字图像处理与应用系统为主线，系统讲述图像处理与分析技术的理论基础、典型算法和应用实例。编写上力求系统性、实用性与先进性相结合，理论与实践相交融，既注重传统知识的讲授，又兼顾新技术、新成果的应用。

[3] 马平.数字图像处理和压缩[M].北京：电子工业出版社，2007

摘要：书中不仅讲述了数字图像处理和压缩的基本内容及基础理论，而且根据数字图像处理和压缩学科领域的最新发展，力求系统地揭示小波变换技术、多重小波变换技术等有关最新应用技术原理的数学理论。其中，最优小波函数理论和基于多重小波变换的图像压缩等内容是其他数字图像处理和压缩书籍尚未涉及的内容，也是作者留日多年来跟踪国际数字图像处理和压缩最新研发方向的成果。[4] 闫敬文.数字图像处理[M].北京：国防工业出版社，2007 摘要：本书以概要形式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。第1章是本课程的学习方法。第2章介绍小波分析和应用的基本理论。第3章是图像压缩编码。第4章是空间域内图像增强。第5章是频域内图像增强。第6章是小波域内去噪声滤波器，重点对小波域内图像增强技术进行了重点研究。第7章是数字视频处理技术。第8章为图像融合技术。此部分内容具有理论意义和实际应用价值。提出的算法可完全应用到遥感图像和医学图像融合。第9章是图像图形学基本知识，以两个实例说明计算机图形学的实际开发应用技术。希望起到举一反三的作用。

[5] 王慧琴.数字图像处理.北京:北京邮电出版社, 2006.摘要：本书重点介绍了数字图像处理的基本概念、基本理论、实用技术,以及用Matlab进行图像处理、编程的方法。全书共7章,主要内容包括图像及其数字处理、Matlab图像处理工具箱、图像的变换、图像的增强、图像的复原、图像编码与压缩技术和数字图像的应用实例等。本书结构合理,叙述清晰、简练,理论与实践并重。使用Matlab作为实验平台,加入了大量的实验实例,并且有大量的实验结果图片,对读者理解利用Matlab软件进行数字图像处理有很大的帮助。[6] 阮秋琦.数字图像处理学.北京:电子工业出版社, 2001