课设报告正文(MATLAB的图像直方图的计算与显示)

数字图像处理实验报告（matlab版）一．实验目的：熟悉数字图像处理中各种椒盐噪声的实质，明确各种滤波算法的的原理。

进一步熟悉matlab的编程环境，熟悉各种滤波算法对应的matlab函数。

实验结果给以数字图像处理课程各种算法处理效果一个更直观的印象。

二.实验原理:1．IPT(图像处理工具箱)基本函数介绍1. imread函数该函数用于从图形文件中读出图像。

格式A=IMRAED(FILENAME,FMT)。

该函数把FILENAME 中的图像读到A中。

若文件包含一个灰度图,则为二维矩阵。

若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。

FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。

格式[X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。

FMT的可能取值为jpg 或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。

2.imwrite函数该函数用于把图像写入图形文件中。

格式IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文件FILENAME中。

FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。

A既可以是一个灰度图,也可以是一个真彩图像。

格式IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图及其调色板写入FILENAME中。

MAP必须为合法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持多于256色的调色板。

FMT的可能取值为tif或tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。

3. imshow函数显示图像。

格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度图象I。

若省略N,默认用256级灰度显示24位图像,64级灰度显示其他系统。

格式IMSHOW(I,[LOW HIGH])，把I 作为灰度图显示。

LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中间为按比例分布的灰色。

课设报告正⽂（MATLAB的图像直⽅图的计算与显⽰）⽬录摘要........................................................................ I 1 基础介绍 (1)1.1MATLAB简介 (1)1.2数字图像处理简介 (1)2 设计原理分析 (3)2.1灰度直⽅图的定义 (3)2.2设计原理 (3)2.3常⽤函数介绍 (3)3 程序及运⾏结果 (4)3.1流程图 (4)3.2源程序 (4)3.3运⾏结果 (5)3.4库函数运⾏结果 (7)4设计总结 (8)5⼼得体会 (9)参考⽂献 (10)1 基础介绍1.1MATLAB简介MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要⾯对科学计算、可视化以及交互式程序设计的⾼科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及⾮线性动态系统的建模和仿真等诸多强⼤功能集成在⼀个易于使⽤的视窗环境中，为科学研究、⼯程设计以及必须进⾏有效数值计算的众多科学领域提供了⼀种全⾯的解决⽅案，并在很⼤程度上摆脱了传统⾮交互式程序设计语⾔（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进⽔平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三⼤数学软件。

它在数学类科技应⽤软件中在数值计算⽅⾯⾸屈⼀指。

MATLAB可以进⾏矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建⽤户界⾯、连接其他编程语⾔的程序等，主要应⽤于⼯程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、⾦融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、⼯程中常⽤的形式⼗分相似，故⽤MATLAB来解算问题要⽐⽤C，FORTRAN等语⾔完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为⼀个强⼤的数学软件。

在新的版本中也加⼊了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的⽀持。

重庆交通大学
测绘工程系
实验课程：数字图像处理
实验名称：数字图像直方图的显示班级：
学号：
姓名：
实验日期：2011 年11 月20 日
1、用matlab显示图像的直方图
一、实验目的
通过学习数字图像的直方图，并通过matlab显示直观的领会直方图的含义与意义。

对matlab的图像处理进行初步了解。

二、实验素材
三、实验原理
灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率之间的关系。

以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

在matlab中用imhist函数来实现。

四、实验步骤（操作截图）
在matlab中实现图像的直方图输出。

1、通过z=imread(‘I:\_DSC0163.jpg’)在matlab中载入上边素材中的图像。

2、通过g=rgb2gray(z)将其转换成灰度图像。

3、通过Imshow(g)将灰度图像在matlab中显示。

4、通过Imhist(g)显示出其的直方图。

五、实验体会。

《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。

二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。

其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。

此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。

频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。

常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。

假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。

频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。

四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。

绘制数字图像灰度直方图实验报告matlab实现数字图像处理实验报告实验一绘制直方图学号__________________________ 姓名__________________________ 日期 __________________________实验一绘制直方图、实验内容1、编程绘制数字图像的直方图。

2、直方图均衡处理。

二、实验步骤1、设计思想或者流程图。

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。

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、源程序并附上注释。

clear all9一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化PS=imread（J; % 读入JPG彩色图像文件imshow（PS）% 显示出来title（' 输入的彩色JPG图像'）imwrite（rgb2gray（PS）,”）； % 将彩色图片灰度化并保存PS=rgb2gray(PS); % 汇，绘制直方图[m, n]=size(PS); %GP=zeros(1,256); %量for k=0:255GP(k+1)=le ngth(fi nd(PS==k))/(m* n); 概率，将其存入GP中相应位置灰度化后的数据存入数组测量图像尺寸参数预创建存放灰度出现概率的向% 计算每级灰度出现的v1.0可编辑可修改endfigure,bar(0:255,GP,'g') % title(' 原图像直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')%E,直方图均衡化S仁zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i); % endendS2=rou nd((S1*256)+; % for i=1:256GPeq(i)=sum(GP(fi nd(S2==i))); % 概率endfigure,bar(0:255,GPeq,'b') % title(' 均衡化后的直方图')xlabel('灰度值') ylabel('出现概率')咖，图像均衡化PA=PS;for i=0:255PA(fi nd(PS==i))=S2(i+1); % 的灰度值赋给这个像素绘制直方图计算Sk将Sk归到相近级的灰度计算现有每个灰度级出现的显示均衡化后的直方图将各个像素归一化后endfigure,imshow(PA) %title(' 均衡化后图像')imwrite(PA,”);3、程序运行结果比较。

电信信息工程3班卢国梁200730213246 23 1、用matlab作出图像的直方图clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);add=[];tab1=zeros(1,256);for n=0:255X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a,b]=size(I);final=add/(a*b);figure;stem(final,'Marker','none'); figure(2)imshow(I)2、用matlab实现图像的直方图均衡化均衡化前均衡化后程序：clear;I=imread('2222.jpg');I=rgb2gray(I);I2=I;add=[];add1=[];tab1=zeros(1,256);tab2=zeros(1,256);for n=0:255X=I==n;add=[add;sum(sum(X))]; end;[a,b]=size(I);final=add/(a*b);for n=1:256for i=1:ntab1(n)=tab1(n)+final(i);end;end;tab1=tab1*255;tab2=round(tab1); for n=1:afor m=1:bfor t=0:255if I(n,m)==tI2(n,m)=tab2(t+1);end;end;end;end;for n=0:255X1=I2==n;add1=[add1;sum(sum(X1))]; end;[a1,b1]=size(I2);final1=add1/(a1*b1);figure;stem(final,'Marker','none');figure(2)imshow(I2);figure(3)stem(final1,'Marker','none')均衡化后直方图实验心得体会：这次先是把老师的课件都看了一次，知道了各种方法，包括多幅图像去噪声啊，中值滤波啊等等，看了一些参考的程序，请教了同学，就写了这么几个程序，中间遇到了一些问题，比如在均衡化的时候判断的时候用错了序列，结果图像处理之后变得更加难看，思量着不可能越处理越糟糕，就里里外外看了好久的程序，毕竟是当局者，看不出来，请教了同学帮忙看错误，才找出了那个错误：if I(n,m)==add(t)；I2(n,m)=tab2(t+1);后来改为if I(n,m)==t；I2(n,m)=tab2(t+1)；图像也好看很多了！。

MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）课程设计任务书学⽣姓名：专业班级：指导教师：⼯作单位：题⽬: 基于MATLAB的图像处理的基本运算初始条件①MATLAB软件②数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:（1）能够对图像亮度和对⽐度变化调整，并⽐较结果。

（2）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果。

（3）图像直⽅图统计和直⽅图均衡，要求显⽰直⽅图统计，⽐较直⽅图均衡后的效果。

（4）对图像加⼊各种噪声，⽐较效果。

时间安排：第1周：安排任务，分组第2-17周：设计仿真，撰写报告第18周：完成设计，提交报告，答辩地点：鉴主3楼计算机实验室指导教师签名： 2010年⽉⽇系主任（或责任教师）签名： 2010年⽉⽇摘要MATLAB是—套⾼性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显⽰于⼀体，构成—个⽅便的、界⾯友好的⽤户环境。

MATLAB强⼤的扩展功能为各个领域的应⽤提供了基础，由各个领域的专家相继给出了MATLAB ⼯具箱，其中主要有信号处理，控制系统，神经⽹络，图像处助，鲁棒控制，⾮线性系统控制设计，最优化，⼩波，通信等⼯具箱，这此⼯具箱给各个领域的研究和⼯程应⽤提供了有⼒的⼯具。

借助于这些“巨⼈肩膀上的⼯具”，各个层次的研究⼈员可直现⽅便地进⾏分析、计算及设计⼯作，从⽽⼤⼤地节省了时间。

本次课程设计的⽬的在于较全⾯了解常⽤的数据分析与处理原理及⽅法，能够运⽤相关软件进⾏模拟分析。

通过对采集的图像进⾏常规的图像的亮度和对⽐度的调整，并进⾏最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果，以及对图像进⾏直⽅图和直⽅图均衡并加⼊噪声进⾏对⽐，达到本次课程设计的⽬的关键词：MATLAB 亮度和对⽐度插值放⼤旋转噪声AbstractMATLAB is - set of high-performance numerical computation and visualization software, which combines numerical analysis, matrix computation, signal processing and graphics in one form - a convenient, user-friendly user environment.MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinearcontrol system design, optimization, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of research and engineering applications a powerful tool.With these "tools on the shoulders of giants," researchers at all levels can now be easily analyzed directly, calculation and design work, which greatly saves time.The training aims to strengthen the basis of a more comprehensive understanding of commonly used data analysis and processing principles and methods related to the use of simulation software.Images collected by conventional image brightness and contrast adjustments, and the nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation algorithm to the user selected image area to zoom in and out several times and rotate the whole operation, and save, comparethe effect of several interpolation and the image histogram and histogram and compared with noise, to the purpose of this course design.Keywords: MATLAB brightness and contrast rotation interpolation noise amplification ⽬录1.MATLAB简介 (1)1.1 MATLA的基本⽤途 (1)1.2 MATLAB的语⾔特点 (1)1.3 MATLAB系统构成 (1)2.数据采集 (2)2.1图像的选取 (2)2.2 图像亮度和对⽐度的调整 (2)2.2.1 编辑M⽂件 (2)2.2.2 MATLAB⽀持的图像格式和类型 (3)2.2.3 图像的读取 (3)2.2.4调整图像亮度和对⽐度 (4)3.图像的⼏何操作 (6)3.1插补操作 (6)3.1.1 插补功能介绍 (6)3.1.2 插补具体操作 (6)3.2 放缩操作 (8)3.2.1放缩功能介绍 (8)3.2.2 具体操作 (9)3.3 旋转操作 (10)3.3.1 旋转功能介绍 (10)3.3.2 具体操作 (10)4.直⽅图统计 (12)4.1灰度图的获取 (12)4.1.1 灰度图的转换功能介绍 (12)4.1.2 具体操作 (12)4.2直⽅图以及直⽅图均衡 (13)4.2.1 直⽅图函数功能介绍 (13)4.2.2 直⽅图具体操作 (14)5.图像的噪声处理 (15)5.1添加噪声的功能介绍 (15)5.2添加噪声的具体操作 (16)6.总结（⼼得体会） (18)7.参考⽂献 (19)1.MATLAB简介1.1 MATLA的基本⽤途MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。

课程设计任务书学生姓名：董航专业班级：电信1006班指导教师：阙大顺，李景松工作单位：信息工程学院课程设计名称：Matlab应用课程设计课程设计题目：Matlab运算与应用设计5初始条件：1.Matlab6.5以上版本软件；2.课程设计辅导资料：“Matlab语言基础及使用入门”、“Matlab及在电子信息课程中的应用”、线性代数及相关书籍等；3.先修课程：高等数学、线性代数、电路、Matlab应用实践及信号处理类相关课程等。

要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1.课程设计内容：根据指导老师给定的7套题目，按规定选择其中1套完成；2.本课程设计统一技术要求：研读辅导资料对应章节，对选定的设计题目进行理论分析，针对具体设计部分的原理分析、建模、必要的推导和可行性分析，画出程序设计框图，编写程序代码（含注释），上机调试运行程序，记录实验结果（含计算结果和图表），并对实验结果进行分析和总结。

具体设计要求包括：①初步了解Matlab、熟悉Matlab界面、进行简单操作；②MATLAB的数值计算：创建矩阵矩阵运算、多项式运算、线性方程组、数值统计；③基本绘图函数：plot, plot3, mesh, surf等，要求掌握以上绘图函数的用法、简单图形标注、简单颜色设定等；④使用文本编辑器编辑m文件，函数调用；⑤能进行简单的信号处理Matlab编程；⑥按要求参加课程设计实验演示和答辩等。

3.课程设计说明书按学校“课程设计工作规范”中的“统一书写格式”撰写，具体包括：①目录；②与设计题目相关的理论分析、归纳和总结；③与设计内容相关的原理分析、建模、推导、可行性分析；④程序设计框图、程序代码（含注释）、程序运行结果和图表、实验结果分析和总结；⑤课程设计的心得体会（至少500字）；⑥参考文献（不少于5篇）；⑦其它必要内容等。

时间安排：1.5周（分散进行）参考文献：[1](美)穆尔,高会生,刘童娜,李聪聪．MA TLAB实用教程(第二版) . 电子工业出版社,2010.[2]王正林,刘明．精通MATLAB(升级版) .电子工业出版社,2011.[3]陈杰. MA TLAB宝典(第3版) . 电子工业出版社,2011.[4]刘保柱,苏彦华,张宏林. MATLAB 7.0从入门到精通(修订版) . 人民邮电出版社,2010.指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录1 MATLAB的简介 (1)2课程设计内容 (4)2.1 (5)2.2 (2)2.3 (2)2.4 (2)2.5 (2)2.6 (2)2.7 (2)2.8 (2)2.9 (2)2.10 (2)3课程设计心得体会 (1)4参考文献 (1)1 Matlab 软件简介1.1 MATLAB产生的历史背景MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

数字图像处理课程设计报告姓名：学号：班级： .net设计题目：图像处理教师：赵哲老师提交日期： 12月29日一、设计内容：主题：《图像处理》详细说明：对图像进行处理（简单滤镜，模糊，锐化，高斯模糊等），对图像进行处理（上下对称，左右对称，单双色显示，亮暗程度调整等），对图像进行特效处理（反色，实色混合，色彩平衡，浮雕效果，素描效果，雾化效果等），二、涉及知识内容：1、二值化2、各种滤波3、算法等三、设计流程图四、实例分析及截图效果：运行效果截图：第一步：读取原图,并显示close all;clear;clc;% 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close allI=imread('1.jpg');% 插入图片1.jpg 赋给Iimshow(I);% 输出图II1=rgb2gray(I);%图片变灰度图figure%新建窗口subplot(321);% 3行2列第一幅图imhist(I1);%输出图片title('原图直方图');%图片名称一，图像处理模糊H=fspecial('motion',40);%% 滤波算子模糊程度40 motion运动q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制q1=rgb2gray(q);imhist(q1);title('模糊图直方图');二，图像处理锐化H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子，unsharp不清晰的qq=imfilter(I,H,'replicate');qq1=rgb2gray(qq);imhist(qq1);title('锐化图直方图');三，图像处理浮雕(来源网络)%浮雕图l=imread('1.jpg');f0=rgb2gray(l);%变灰度图f1=imnoise(f0,'speckle',0.01);%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];%采用h3对图像f2进行卷积滤波f4=conv2(f1,h3,'same');%进行sobel滤波h2=fspecial('sobel');g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作四，图像处理素描(来源网络)f=imread('1.jpg');[VG,A,PPG] = colorgrad(f);ppg = im2uint8(PPG);ppgf = 255 - ppg;[M,N] = size(ppgf);T=200;ppgf1 = zeros(M,N);for ii = 1:Mfor jj = 1:Nif ppgf(ii,jj)<Tppgf1(ii,jj)=0;elseppgf1(ii,jj)=235/(255-T)*(ppgf(ii,jj)-T);endendendppgf1 = uint8(ppgf1);H=fspecial('unsharp');Motionblur=imfilter(ppgf1,H,'replicate');figure;imshow(ppgf1);调用function [VG, A, PPG] = colorgrad(f, T)if (ndims(f)~=3) || (size(f,3)~=3)error('Input image must be RGB');endsh = fspecial('sobel');sv = sh';Rx = imfilter(double(f(:,:,1)), sh, 'replicate');Ry = imfilter(double(f(:,:,1)), sv, 'replicate');Gx = imfilter(double(f(:,:,2)), sh, 'replicate');Gy = imfilter(double(f(:,:,2)), sv, 'replicate');Bx = imfilter(double(f(:,:,3)), sh, 'replicate');By = imfilter(double(f(:,:,3)), sv, 'replicate');gxx = Rx.^2 + Gx.^2 + Bx.^2;gyy = Ry.^2 + Gy.^2 + By.^2;gxy = Rx.*Ry + Gx.*Gy + Bx.*By;A = 0.5*(atan(2*gxy./(gxx-gyy+eps)));G1 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A));A = A + pi/2;G2 = 0.5*((gxx+gyy) + (gxx-gyy).*cos(2*A) + 2*gxy.*sin(2*A)); G1 = G1.^0.5;G2 = G2.^0.5;VG = mat2gray(max(G1, G2));RG = sqrt(Rx.^2 + Ry.^2);GG = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);BG = sqrt(Bx.^2 + By.^2);PPG = mat2gray(RG + GG + BG);if nargin ==2VG = (VG>T).*VG;PPG = (PPG>T).*PPG;endf1=rgb2gray(f);imhist(f1);title('素描图直方图');五，图像处理实色混合(来源网络)%实色混合I(I<=127)=0; %对像素进行处理，若值小于等于127，置0 I(I>127)=255; %对像素进行处理，若值大于127，置255 imshow(I);title('像素图');I1=rgb2gray(f);imhist(I1);title('像素图直方图');六，图像处理反色图f=imread('1.jpg');q=255-q;imshow(q);title('反色图');imhist(q1);title('反色图直方图');七，图像处理上下对称A=imread('1.jpg');B=A;[a,b,c]=size(A);a1=floor(a/2); b1=floor(b/2); c1=floor(c/2);B(1:a1,1:b,1:c)=A(a:-1:a-a1+1,1:b,1:c);figureimshow(B)title('上下对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)title('上下对称直方图');八，图像处理类左右对称C=imread('1.jpg');A=C;C(1:a,1:b1,1:c)=A(1:a,b:-1:b+1-b1,1:c);figureimshow(C)title('左右对称');A=rgb2gray(A);figureimhist(A)；title('左右对称直方图');九，图像处理单双色显示a=imread('1.jpg');a1=a(:,:,1);a2=a(:,:,2); a3=a(:,:,3);aa=rgb2gray(a);a4=cat(3,a1,aa,aa); a5=cat(3,a1,a2,aa);figuresubplot(121);imshow(a4);title('单色显示');subplot(122);imshow(a5);title('双色显示');a4=rgb2gray(a4);a5=rgb2gray(a5);figuresubplot(121);imhist(a4);title('单色显示直方图');subplot(122);imhist(a5);title('双色显示直方图');十，图像处理亮暗度调整a=imread('1.jpg');a1=0.8*a;figuresubplot(121);imshow(a1);title('暗图');subplot(122);imshow(a2);title('亮图')q3=rgb2gray(a1);q4=rgb2gray(a2);figuresubplot(121);mhist(q3);title('暗图直方图') subplot(122);imhist(q4);title('亮图直方图')十一，图像处理雾化处理q=imread('1.jpg');m=size(q,1);n=size(q,2);r=q(:,:,1);g=q(:,:,2);b=q(:,:,3);for i=2:m-10for j=2:n-10k=rand(1)*10;%产生一个随机数作为半径di=i+round(mod(k,33));%得到随机横坐标dj=j+round(mod(k,33));%得到随机纵坐标r(i,j)=r(di,dj);%将原像素点用随机像素点代替 g(i,j)=g(di,dj);b(i,j)=b(di,dj);endenda(:,:,1)=r;a(:,:,2)=g;a(:,:,3)=b;imshow(a)title('雾化处理图');q=rgb2gray(a);figureimhist(q);title('雾化处理图直方图');十二，图像处理高斯滤波I = imread('1.jpg');G =fspecial('gaussian', [5 5], 2);% fspecial生成一个高斯滤波器Ig =imfilter(I,G,'same');%imfilter使用该滤波器处理图片imshow(Ig);title('高斯滤波');I1=rgb2gray(Ig);imhist(I1);title('高斯滤波直方图');十三，图像处理色彩平衡（来自网络）im=imread('1.jpg');im2=im;%存储元图像im1=rgb2ycbcr(im);%将im RGB图像转换为YCbCr空间。

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)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；⏹采用可根据图像的局部方差来调整滤波器输出的自适应滤波对图像进行平滑，及采用拉氏算子运算使图像的模糊部分得到增强。

⏹在Matlab 中，各种滤波方法都是在空间域中通过不同的卷积模板即滤波算子实现，可用fspecial( )函数创建预定义的滤波算子，然后用filter2( )或conv2( )函数在实现卷积运算的基础上进行滤波。

学院：自动化学院班级：电081班姓名：***学号：********2011年10月实验一直方图均衡化一、实验目的：1. 熟悉图像数据在计算机中的存储方式；2. 掌握图像直方图均衡化这一基本处理过程。

二、实验条件：PC微机一台和MATLAB软件。

三、实验内容：1.读入图像数据到内存中，并显示读入的图像；2.实现直方图均衡化处理，显示处理前后图像的直方图。

3.显示并保存处理结果。

四、实验步骤：1．打开Matlab编程环境；2．获取实验用图像。

用’imread’函数将图像读入Matlab；用’imshow’函数显示读入的图像。

3．获取输入图像的直方图：用’imhist’函数处理图像。

4．均衡化处理：用’histeq’函数处理图像即可。

5．获取均衡化后的直方图并显示图像：用’imhist’和’imshow’函数。

6．保存实验结果：用’imwrite’函数处理。

五、实验程序及结果：1、实验程序subplot(6,2,1);i=imread('test1-1.jpg');imhist(i);title('test1-1 hist');subplot(6,2,2);i=im2double(i);imshow(i);title('test1-1 Ô-ͼÏñ');subplot(6,2,3);s=histeq(i);imhist(s);title('test1-1 balancedhist');subplot(6,2,4);imshow(s);title('test1-1 ¾ùºâ»¯ºóµÄͼÏñ');subplot(6,2,5);i=imread('test1-2.jpg');imhist(i);title('test1-2 hist');subplot(6,2,6);i=im2double(i);imshow(i);title('test1-2 Ô-ͼÏñ');subplot(6,2,7);s=histeq(i);imhist(s);title('test1-2 balancedhist'); subplot(6,2,8);imshow(s);title('test1-2 ¾ùºâ»¯ºóµÄͼÏñ');subplot(6,2,9);i=imread('test1-3.jpg');imhist(i);title('test1-3 hist');subplot(6,2,10);i=im2double(i);imshow(i);title('test1-3 Ô-ͼÏñ');subplot(6,2,11);s=histeq(i);imhist(s);title('test1-3 balancedhist'); subplot(6,2,12);imshow(s);title('test1-3 ¾ùºâ»¯ºóµÄͼÏñ');2、实验结果test1-1 hist050100150200250test1-1 原图像test1-1 balancedhist00.10.20.30.40.50.60.70.80.91test1-1 均衡化后的图像test1-2 hist050100150200250test1-2 原图像test1-2 balancedhist00.10.20.30.40.50.60.70.80.91test1-2 均衡化后的图像0test1-3 hist050100150200250test1-3 原图像test1-3 balancedhist00.10.20.30.40.50.60.70.80.91test1-3 均衡化后的图像六、实验思考1.数字图像直方图均衡化之后直方图为什么不是绝对平坦的？答：直方图均衡化是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。

基于MATLAB的图像处理的课程设计物理与信息工程学院一、课程设计的目的综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。

二、课程设计的基本要求1）熟悉和掌握MA TLAB 程序设计方法2）掌握MATLAB GUI 程序设计3）学习和熟悉MA TLAB图像处理工具箱4）学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析三、程序需求和功能模块分析设计分为6个部分，分别为文件，实现图像读取、保存和退出该演示的功能；图像转换，实现RGB转为灰度图像、索引图像，二进制图像和创建轮廓等功能；工具，实现亮度改变、锐化、剪切、旋转和直方图统计与均衡等功能；缩放，实现最近邻插值法和双线性插值法的放大和缩小；噪声与滤波，实现对图像添加各种噪声和对图像进行去噪处理；帮助，是一个关于MA TLAB的显示。

四、详细设计过程，详细阐述如何实现具体操作，必要时画出流程图分析，附上关键程序代码。

学习MATLAB GUI程序设计，利用MA TLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop 。

要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。

然后按照自己拟定的功能要求进行程序设计和调试。

具体操作双击打开MATLAB 7.0→File→New→GUI→修改名称→保存；单击→调整文本框的大小，输入该演示名称，修改字体大小、颜色等；单击→调整axes1大小→单击OK，调整按钮大小和颜色，再建axes2→单击OK，调整按钮大小和颜色；单击→调整噪声群文本框的大小，输入名称，修改字体大小、颜色等，单击，建立3个噪声框；单击建立滤波群框，单击，建立3个滤波框；单击，建立Menu Editor,即建目录；View→M-file Edit→编写程序；最后单击，建立几个便捷按钮，相应的View callbacks与之前同。

程序代码及实现的功能1）图像的读取和保存。

读取[name,path]=uigetfile('*.*','');file=[path,name];axes(handles.axes1);x=imread(file);handles.img=x;guidata(hObject, handles);imshow(x);title(‘打开’);保存[sFileName sFilePath]=uiputfile({'*.jpg','JPEG-Files (*.jpg)'; ...'*.*','All Files (*.*)'},'保存图像文件','untitled.jpg');if ~isequal([sFileName,sFilePath],[0,0])sFileFullName=[sFilePath sFileName];imwrite(handles.noise_img,sFileFullName,'jpg');elsemsgbox('确定取消保存？');end退出clc;close all;close(gcf);2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像。

matlab课程设计报告模板一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握MATLAB的基本功能和使用方法，能够运用MATLAB进行简单的数学计算、数据处理和图形绘制。

具体分为以下三个部分：1.知识目标：学生需要了解MATLAB的基本组成、工作环境以及常用的数学函数和工具箱。

2.技能目标：学生能够熟练使用MATLAB进行矩阵运算、数学计算、数据分析和图形绘制。

3.情感态度价值观目标：通过学习MATLAB，培养学生对科学计算和计算机辅助设计的兴趣，提高学生解决实际问题的能力。

二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几个部分：1.MATLAB概述：介绍MATLAB的发展历程、功能特点和应用领域。

2.MATLAB基本操作：包括矩阵运算、数学计算、数据分析、图形绘制等。

3.MATLAB工具箱：介绍MATLAB常用的工具箱，如数值计算工具箱、信号处理工具箱等。

4.MATLAB实际应用案例：分析实际案例，让学生学会将MATLAB应用于实际问题的解决。

三、教学方法为了达到课程目标，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解MATLAB的基本概念和操作方法，使学生掌握MATLAB的基本使用技巧。

2.案例分析法：分析实际案例，让学生学会将MATLAB应用于实际问题的解决。

3.实验法：安排上机实验，让学生动手操作，巩固所学知识。

4.讨论法：学生进行小组讨论，促进学生之间的交流与合作。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《MATLAB教程》或其他类似教材。

2.参考书：提供相关的参考书籍，供学生课后自学。

3.多媒体资料：制作课件和教学视频，辅助课堂教学。

4.实验设备：提供计算机实验室，让学生进行上机实验。

五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，我们将采取以下评估方式：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等方式，评估学生在课堂上的表现。

2.作业：布置适量的作业，评估学生对知识的掌握和应用能力。

实验四：显示图像直方图
一、实验目的
通过上机使学生对图像的灰度直方图有直观的印象，了解直方图的性质。

二、实验器材
计算机，Matlab软件
三、实验内容
1了解灰度直方图绘制方法；
2 在Matlab中显示各类型的图像的灰度直方图，根据直方图得出灰度图象的特征；
四、实验步骤
1 了解灰度直方图定义
灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。

以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。

它是图像的一个重要特征，反映了图像灰度分布的情况。

频率的计算式为
2 在MATLAB中用函数实现各个类型图象灰度直方图的绘制
函数imhist
3.填写实习报告表，提交结果。