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数字图像实验报告

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实验一 实验目的 （1）熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法。 （2）了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。 实验内容 （1）利用MATLAB图像处理工具箱读，写和显示图像文件。 （2）计算图像的有关统计参数。 实验步骤及结果 （1）将图像反白。图像是RGB彩色图像football.jpg，采用rgb2gray函数可以讲彩色图像转换为灰度图像。 相关代码如下： I = imread(‘football.jpg’); Subplot(2,2,1); imshow(I); J = rgb2gray(I); Subplot(2,2,2); imshow(J); Ave = mean2(J) SD = std(double(J)) s = size(J); all_white = 255*ones(s(1),s(2)); all_white_uint8 = uint8(all_whilt); K = imsubtract(all_white_uint,J); Subplot(2,2,3); imsho(K); Imwrite(K,’football_iverse.jpg’); 运行结果如下： （2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息。代码如下： info = imfinfo(‘football.jpg’) info = Filename:[1x66 char] FileModDate:’01-三月-2001 09:52:38’ FileSize:27130 Format:’jpg’ FormatVersion:” Width:320 Height:256 BitDepth:24 ColorType:’truecolor’ FormatSignature:” NumberOfSamples:3 CodingMethod:’Huffman’ CodingPrrocess:’Sequential’ Comment{} 结果如下： 函数： corr2 I = imread(‘pout.tif’); J = medfilt2(I); R= corr2(I,J)

R = 0.9959 函数 impixel :

函数pixval已经被函数impixelinfo取代： 函数 std2： I = imread(‘football.jpg’); Val = std2(I)

Val = 44.2095 实验二 实验目的 （1）了解静止图像的数字化原理。 （2）掌握常用图像数字化设备的使用：摄像机。扫描仪，数码相机等。 实验内容 （1）建构微机图像系统 （2）采集视频图像和静态图像。 （3）编辑静态图像。 实验步骤及结果 （1）用MATLAB程序说明实际数字图像的量化特点。采用cameraman测试图像，计算图像大小，取中央窗口的16×16子图像，显示其量化值。对测试图像进行适当裁剪并显示处理后的图像。 相关代码如下： W = 16; I = imread(‘Cameraman.tif’); S = size(I); J = I(S(1)/2-W/2:S(1)/2+W/2-1,S(2)/2-W/2:S(2)/2+W/2-1) imshow(J); K = I(2*W:S(1)-W,2*W:S(2)-5*W) imshow(k); 结果如下： 图像二值化： 实验三

实验目的 （1）了解图像正变换和逆变换的原理。 （2）理解图像变化系数的特点。 （3）掌握常用图像变换的实现过程。 （4）掌握图像的频谱分析方法。 （5）了解图像变化在图像数据压缩等方面的应用。 实验内容 （1）在MATLAB环境中，进行图像的离散傅里叶变换和离散余弦变换，观察图像的频谱并减少DCT系数，观察重建信号和误差信号，理解正交变换在压缩编码中的应用。 （2）在MATLAB环境中，进行图像的离散小波变换，观察图像的近似图像和个方向的细节图像，观察重建图像，理解小波变换在图像特征检测（如边缘检测，方向检测等）中的应用。 实验步骤及结果 （1）用MATLAB实现图像的傅里叶变换。为了增强效果，程序中用对数对频谱的幅度进行压缩，然后将频谱幅度的对数值用0~10之间的值进行显示。 相关代码如下： I = imread(‘pout.tif’); imshow(I); F1 = fft2(I); figure, imshow(log(abs(F1)+1), [0 10]); F2 = fftshift(F1); figure, imshow(log(log(abs(F2)+1),[0 10]); 结果如下： （2）应用MATLAB实现图像的DCT变换。 代码如下： I = imread(“football.jpg”); imshow(I); J = rgb2gray(I); c1 = dct2(J); figure, imshow(log(abs(c1)+1), [0 10]); c2 = fftshift(c1); figure, imshow(log(abs(c2)+1), [0 10]); 结果如下： 实验四 实验目的 （1）熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数。 （2）了解图像增强的方法，去噪的方法和效果。 实验内容 （1）图像灰度修正。 （2）图像平滑方法。 （3）图像锐化方法。 实验步骤及结果 （1）采用线性变换进行图像增强。应用MATLAB函数imadjust将图像在0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变化映射到0~255之间。 相关代码如下： I = imread(“pout.tif”); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imhist(I); J = imadjust(I,[0.3,0.7],[]); subplot(2,2,3),imshow(J); subplot(2,2,4),imhist(J);

结果图： （2）求图像的归一化直方图。 代码如下： I = imread(“布格罗的画.jpg”); J = rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(J); N = numel(J); pr = imhist(J)/N; K = 0:255; subplot(1,2,2),strm(k,pr); 结果如下：

（3）利用罗伯茨梯度对图像进行锐化处理。 代码如下： I= imread(‘eight.tif’); imshow(I); BW1 = edge(I,’roberts’,0.1); figure,imshow(BW1); 实验五 实验目的 （1）了解图像复原的原理。 （2）掌握常用图像复原方法。 实验内容 （1）利用维纳滤液对有噪声模糊图像进行复原。 （2）比较直接维纳滤液，设置信噪比参数、设置噪声和自相关函数这三种情况下的图像复原效果。 实验步骤及结果 （1）使用deconvwnr函数对无噪声模糊图像进行复原重建，观察所得结果，并将不同PSF产生的复原效果进行比较。 代码如下： blurred = imread(‘flower.gif’); len = 28; theta = 14; PSF = faspecial(‘motion’,len,theta); wnrl = deconvwnr(blurred,PSF); figure,imshow(wnrl);

结果如下： （2）对有噪声模糊图像使用最小二乘滤波方法进行复原重建，要求尽量提高重建图的质量。 代码如下： 实验六 实验目的 （1）熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法。 （2）熟悉图像边缘检测的方法。 （3）理解边缘检测在图像分割中的应用。 实验内容 （1）利用MATLAB图像处理工具箱提供的DEMO进行实验。 （2）利用MATLAB图像处理工具箱的边缘检测函数编程进行边缘检测。 （3）理解边缘检测在图像分割中的应用，比较各种边缘检测方法。 实验步骤及结果 利用阀值分割图像。 相关代码如下： I = imread（‘rice.tif’）; subplot(131); imshow(I); subplot(132); imhist(I); T = 110; S = size(I) [maxi,maxP] = max(I(：，：)) [mini,minP] = min(I(：，：)) for I = 1:S(1) for j = 1:S(2) if I(i,j)>=T I(i,j) = 255; else I(i,j) = 255; end end end subplot(133); imshow(I); 结果如下： （2）利用bwtraceboundary函数对图像进行边缘跟踪。 结果如下：

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数字影像实践报告总结

数字影像实践报告总结

数字影像实践报告总结
数字影像是指通过计算机技术对图像进行处理、存储和传输的一种方式。

数字影像技术的应用广泛，包括医学影像、摄影及影视制作、虚拟现实等。

数字影像实践报告总结如下：
首先，在本次数字影像实践中，我们学习了图像处理的基本知识和技术。

通过对图像的亮度、对比度、颜色等进行调整，我们可以改善图像的质量，并突出图像中的主题，从而提高观看体验。

此外，我们还学习了图像的滤波和边缘检测等技术，可以用于图像增强和特征提取。

其次，在数字影像实践中，我们了解了数字影像的存储和传输。

数字影像的存储可以通过压缩算法来减小文件大小，从而节省存储空间。

常用的压缩算法有JPEG和PNG等。

另外，数字
影像的传输可以通过网络进行，我们学习了图像的编码和解码，以及如何通过网络传输图像数据。

此外，在实践中我们还学习了虚拟现实技术。

虚拟现实是一种将计算机生成的图像与现实世界场景相结合的技术，通过虚拟环境的模拟，可以提供一种全新的沉浸式体验。

我们了解了虚拟现实的原理和应用，并实践了虚拟现实技术的制作和演示。

总的来说，本次数字影像实践使我对数字影像技术有了更深入的了解。

通过学习和实践，我掌握了图像处理的基本技术，了解了数字影像的存储和传输方式，以及虚拟现实技术的原理和应用。

这些知识对我今后的学习和工作都会有很大的帮助。

希
望能继续深入学习和应用数字影像技术，为未来的科技发展做出贡献。

数字图像处理实验报告 实验一 图像增强实验

数字图像处理实验报告 实验一 图像增强实验

实验一图像增强实验一、实验目标：掌握图像增强的算法。

二、实验目的：1. 了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法2. 掌握直方图灰度变换方法3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法三、实验内容：（1）图像的点操作、邻域操作算法。

（2）图像的直方图处理算法。

四、实验设备：1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5；五、实验步骤：（1）读入图像：用matlab函数实现图像读入（可读入Matlab中的标准测试图像）(原始图像)（2）实现图像点操作运算（如gamma校正，对数校正等）（3）实现图像的邻域处理（实现均值滤波，拉普拉斯滤波）（4）实现直方图均衡处理matlab 源程序clear all;clc;f=imread('girl_noise.jpg');figure,imshow(f),title('原始图像');[m,n]=size(f);f0= im2double(f); % 整型转换为double 类f1=f0;std_i=zeros(1,m-2);%灰线处理for i=2:m-1%灰线处理std_i(i-1)=std(f0(i,:));if(std_i(i-1)<0.1)for j=1:mf0(i,j)=(f0(i-1,j)+f0(i+1,j))/2;endendendfigure,imshow(f0),title('滤除灰线后的图像');fz=f0-f1;[r,c]=find(fz~=0);%寻找灰线噪声的位置f2=f0;change=0;count=0;for i=3:m-2%白线处理for j=1:mif(abs(f0(i,j)-f0(i-1,j))>0.2&&abs(f0(i,j)-f0(i+1,j))>0.2) count=count+1;endif(count>n*0.8)count=0;change=1;break;endendif(change==1)for k=1:mf0(i,k)=(f0(i-1,k)+f0(i+1,k))/2;endchange=0;count=0;endendfigure,imshow(f0),title('滤除白线后的图像');fz1=f2-f0;[r1,c1]=find(fz1~=0); %寻找白线噪声的位置fn = medfilt2(f0); %反射对称填充figure, imshow(fn),title('中值滤波后的图像');f0 = im2double(fn); % 整型转换为double 类g =2*f0- imfilter(f0,w4, 'replicate'); % 增强后的图像figure, imshow(g),title('高提升滤波图像(A=2)');图像处理结果六、结果分析从上面结果可以看出，带状噪声处理部分，已经基本将带状噪声去除。

遥感数字图像处理实验报告

遥感数字图像处理实验报告

《遥感图像处理A》实验报告专业地理信息系统班级1112学号1120209201姓名杨飞任课教师白俊武苏州科技学院环境科学与工程学院2014年5月实验报告1 ERDAS Viewer的使用实验地点C1机房日期2013-3-12一、实验目的1熟悉软件界面和组成功能模块；2掌握软件主窗口（Viewer）的基本操作；二、实验要求1 打开图层的设置和图层的放大、缩小等基本操作；2 数据叠加显示（混合显示Blend，卷帘显示Swipe，闪烁显示Ficker）；3 Link两个图像，进行图像的比较浏览，最后Unlink；4 图像对比度调整；5 光标查询功能（Inquiry Cursor Function）；6 量测功能（Measurement Function）；7 文件信息操作（Layer Info）；8 三维图像操作（Image Drape）；9 AOI的使用；10Viewer其他菜单的熟悉（Raster、Vector、Annotation）；三、实验成果1）数据叠加显示图混合显示Blend卷帘显示Swipe闪烁显示Flicker（以下所示两种状态不断交替闪烁）2）三维图像操作图3）AOI操作图实验报告2 卫星影像及航空影像的几何校正实验地点C1机房日期2013-3-19 一、目的1掌握卫星影像及航空影像的几何校正方法二、要求1实现资源卫星图像校正；2实现遥感图像仿射变换；三、实验成果1）航空影像正射校正图2）Viewer to Viewer卫星影像采点模式图实验报告3 雷达图像的几何纠正实验地点C1机房日期2013-3-26 一、实验目的1掌握并熟悉Erdas这款软件的使用2实现雷达图像的正射处理与校正二、实验要求1利用OrthoRadar模块，进行SAR图像地理编码2对SAR图像进行正射校正三、实验成果1）地理编码SAR图像2）正射校正SAR图像3）基本雷达图像处理结果图斑点噪声压缩（注：左图为原图，右图为处理图像，下同）边缘增强处理雷达图像增强图像纹理分析实验报告4 空间增强处理与辐射增强处理实验地点C1机房日期2013-4-9一、实验目的1掌握并熟悉Erdas这款软件的使用2实现遥感图像的空间增强处理和辐射增强处理二、实验要求.1掌握空间增强处理和辐射增强处理2用Erdas这个软件完成实验要求的相关操作三、实验成果1）空间增强处理结果图卷积增强非定向边缘增强聚焦分析纹理分析锐化增强（注：左图为原图，可与右锐化增强结果图进行对比）2）辐射增强处理LUT拉伸直方图均衡化直方图匹配亮度反转（注：左图为处理前，右图为亮度反转结果图）去霾处理（注：左图为处理前，右图为去霾处理结果图）降噪处理（注：左图为处理前，右图为降噪处理结果图）去条带处理（注：左图为处理前，右图为去条带处理结果图）实验报告5 傅立叶变换实验地点C1机房日期2013-4-23一、实验目的傅立叶变换是首先把遥感图像从空间域转换到频率域，然后在频率域上对图像进行滤波处理，减少或消除周期性噪声，再把图像从频率域转换到空间域，达到增强图像的目的二、实验要求掌握相关原理，并用软件实现相关操作三、实验成果1）傅立叶变换图傅立叶处理图像（注：左图为原图）傅立叶处理图像逆变换结果图（注：左图为原图）2）周期噪声去除图（注：左图为原图）3）补充：同态滤波。

数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理

数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理

rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');截图：（2）编写MATLAB程序，将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间，并观察其效果。

如例9.2所示。

程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);g=rgb1(:,:,2);b=rgb1(:,:,3);I=(r+g+b)/3figure,imshow(I);tmp1=min(min(r,g),b);tmp2=r+g+b;tmp2(tmp2==0)=eps;S=1-3.*tmp1./tmp2;figure,imshow(S);tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);H(S==0)=0;figure,imshow(H);截图：（3）编写MATLAB程序，将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割，并观察其效果。

如例9.11所示。

程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);figure,imshow(r);g=rgb1(:,:,2);figure,imshow(g);b=rgb1(:,:,3);figure,imshow(b);r1=r;r1_u=mean(mean(r1(:)));[m,n]=size(r1);sd1=0.0;for i=1:mfor j=1:nsd1= sd1+(r1(i,j)-r1_u)*(r1(i,j)-r1_u);endendr1_d=sqrt(sd1/(m*n));r2=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));ind=find((r>r1_u-1.25*r1_d)&(r<r1_u+1.25*r1_d));r2(ind)=1;figure,imshow(r2);截图：（4）编写MATLAB程序，将一彩色图像在向量空间进行边缘检测，并观察其效果。