1、 中原工学院实验报告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。实验一 MATLAB 数字图像处理初步1、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。2、实验原理及要求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
2、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。作为 MATLAB 基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图中原工学院实验报告专用
3、纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：组。创建一个逻辑图像，其语法为：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) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是 uint8 类或 uint16 类，则它们的整数值范围分别是0，255和0，65536。若图像是 double 类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像
4、的取值范围是0，1 (2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有 0 和 1 的逻辑数组。而一幅取值只包含 0 和 1 的 uint8 类数组，在 MATLAB 中并不认为是二值图像。使用 logical 函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数中原工学院实验报告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：B=logical(A)其中，B 是由 0 和 1 构成的数值数组。要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数:islogical(c)若 C 是逻辑数组，则该函数返回 1；否则，返回 0。(3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预先定义的，并且可供
5、选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示 256 种颜色。一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。(4) RGB 图像一幅 RGB 图像就是彩色像素的一个 MN3 数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例，形成一幅 RGB 彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。令 fR，fG 和 fB 分别代表三种 RGB 分量图像。一幅 RGB 图像就利用 cat(级联)操作将这些分量图像组合成彩色图像：rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)在操作中
6、，图像按顺序放置。3、实验程序及结果中原工学院实验报告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：HiyanbaoigaoJ=imread(P1.tif);I=imresize(J,0.5);figure,imshow(I) imfinfo P1.tif;imwrite(I,P1Jpg.jpg,quality,50); imwrite(I,P1Bmp.bmp); figure, imshow(P1Bmp.bmp); I_g=rgb2gray(I);gg=im2bw(I_g); figure, imshow(gg) 中原工学院实验报
7、告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：实验二 图像增强灰度变换及直方图变换 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学会对图像直方图的分析，掌握灰度直方图的概念及其计算方法。 3掌握直接灰度变换的图像增强方法。 4熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程； 5掌握色彩直方图的概念和计算方法 6利用MATLAB程序进行图像增强。 二、实验原理及要求 2.1 灰度变换 术语空间域指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。空间域处理方法分为两种：灰度级
8、变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为 g(x,y)=Tf(x,y) 其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，。此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。T中原工学院实验报告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。 灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为
9、11，此时,(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式： s=T(r) 其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。 2.2 直方图变换 直方图是多种空间城处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流
10、行工具。 直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。 图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。 中原工学院实验报告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数
11、的过程。3、实验程序及结果 1）灰度变化f=imread(P2.jpg);i=rgb2gray(f);subplot(1,2,1);imshow(i,);g=imhist(i,256); subplot(1,2,2);plot(g);g1=imadjust(f,0 1,1 0); figure,imshow(g1)g2=imadjust(i,0.5 0.75,0 1);figure,imshow(g2)g=imread(P2.jpg);h=log(1+double(g); h=mat2gray(h); h=im2uint8(h); figure,imshow(h)0 10 20 3000.51
12、1.522.533.54x 104中原工学院实验报告专用纸 第 页 班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：灰度图像 8位图2）直方图变化A=imread(P2.jpg);P=rgb2gray(A)m,n=size(P); B=zeros(size(P); l=m*n; r=zeros(1,256); y=zeros(1,256); A=double(P); for i=1:m for j=1:n r(A(i,j)+1)=r(A(i,j)+1)+1; endend r=r./l;for k=1:256 for j=1:k y(k)=y(k)+r(j); end end for k=1:2
13、56 y(k)=floor(255*y(k)+0.5); end for i=1:m for j=1:n B(i,j)=y(A(i,j)+1);end end A=uint8(A); B=uint8(B); subplot(1,2,1) ;imshow(A) ;title(原图像) subplot(1,2,2) ;imhist(A) ;title(原图像的直方图)中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：像像像00.511.522.53x 104 像像像像像像像0 100 200直方图变换中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指
14、导老师：实验三 图像增强空域滤波及频域滤波 1、实验目的 1. 进一步了解 MatLab 软件/语言，学会使用 MatLab 对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果； 2. 掌握常用的空域滤波方法； 3掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波； 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利用 MATLAB 程序进行空域及频域滤波。 2、实验原理及要求 1. 学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。 2. 频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对
15、应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。频域低通过滤的基本思想： G(u,v)=F(u,v)H(u,v) F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过 H(u,v)减少 F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。 理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数： 01(,)(,)0ifDuvHuv其中， 为指定的非负数， 为(u,v)到滤波器的中心的0D(,)距离。 的点的轨迹为一个圆。 (,)uv中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：n 阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(
16、在距离原点 处出现截至频率)的0D传递函数为 201(,)(,)nHuvDuv与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在 处突然不连续。 0高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为 22),(),(vuDeH其中， 为标准差。 相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n 阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。给定一个低通滤波器的传递函数，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的(,)lpHuv传递函数： 1(,)hplpHuv3. 利用 MATLAB 软件实现空域及频域滤波的程序： 3、实验程序及结果 I= rgb2gray(imread(P3.tif);J = im
17、noise(I,gauss,0.02); J = imnoise(I,salt ave1=fspecial(average,3); ave2=fspecial(average,5); K = filter2(ave1,J)/255; L = filter2(ave2,J)/255; M = medfilt2(J,3 3); N = medfilt2(J,4 4); imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);中原工学院实验报告专用纸 第 页实验四 图
18、像分割 1、实验目的 中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：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、实验原理及要求 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。(1)使用 Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像 room.tif 中图像；使用 Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： 相应的矩阵
19、为：rh = 0 1；-1 0； rv = 1 0；0 -1；这里的 rh 为水平 Roberts 算子，rv 为垂直 Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；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。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤 bf。 (2)使用 Prewitt 算子的图像分割实验
20、 使用 Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 中原工学院实验报告专用纸 第 页(3)使用 Sobel 算子的图像分割实验 使用 Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (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。 3、实验程序及结果f=imread(P4.png);f=rgb2gray(f)gv,t1=edge(f,sobel,vertical);ims
21、how(gv)gb,t2=edge(f,sobel,horizontal);figure,imshow(gb)w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;g45=imfilter(double(f),w45,replicate);T=0.3*max(abs(g45(:); g45=g45=T; figure,imshow(g45);中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：实验五 图像变换 1、实验目的 1了解图像变换的意义和手段； 2熟悉傅立叶变换、小波变换的基本性质； 3熟练掌握 FFT、小波变换方法及应用； 4通过实验了解二维频谱的分布特点； 5
22、掌握利用 MATLAB 编程实现数字图像的傅立叶变换、小波变换。6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度 2、实验原理及要求 2.1 傅立叶变换 1 应用傅立叶变换进行图像处理 傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。 2 傅立叶（Fourier）变换的定义 对于二维信号，二维 Fo
23、urier 变换定义为： 2()(,)(,)juxyFuvfed逆变换： 2()(,)(,)juxyfxyvedv二维离散傅立叶变换为： 12()0(,)(,)ikNjmnNikFmnfie逆变换： 12()0(,)(,)ikNjmnNmnfikFe图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。2.2 小波变换 “小波” （wavelet)就是一种“尺度”很小的波动，并具有时间和频率特性。 小波函数必须满足以下两个条件的函数： (1)小波必须是振荡的； (2)小波
24、的振幅只能在一个很短的一段区间上非零，即是局部化的。 中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：2D 尺度函数和 2D 小波函数可由 1D 尺度函数和小波函数张量积得到，即： 图像的 2D 小波变换包括沿行向(水平方向)和列向(垂直方向)滤波和对角线 方向采样。变换后图像将得到近似系数 cA1,水平细节cH1,垂直细节 cV1,对角细节 cD1，最后将各个图像拼接显示在同一图中。 2D 小波逆变换是将图像的近似系数 cA1,水平细节 cH1,垂直细节cV1,对角细节 cD1 经过逆变换还原成原图显示。 3、实验程序及结果 1）傅里叶变换I=imread(P5
25、.gif); imshow(I); fftI=fft2(I); sfftI=fftshift(fftI); RR=real(sfftI); II=imag(sfftI); A=sqrt(RR.2+II.2); A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*225 figure; imshow(A); 中原工学院实验报告专用纸 第 页原图 原图的频谱2）小波变换oimg=imread(P5.jpg); cA,cH,cV,cD=dwt2(oimg,db1); X=size(oimg,1); cod_cA=wcodemat(cA,X); cod_cH=wcodemat
26、(cH,X); cod_cV=wcodemat(cV,X); cod_cD=wcodemat(cD,X); new_img=cod_cA,cod_cH;cod_cV,cod_cD; figure,imshow(oimg,); figure,imshow(new_img,); new_img2=idwt2(cA,cH,cV,cD,db1); diff=double(oimg)-double(new_img2); figure,subplot(1,3,1); imshow(oimg,); subplot(1,3,2); imshow(new_img2,); subplot(1,3,3); imshow(diff,);中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：中原工学院实验报告专用纸 第 页班级： 学号： 姓名： 同组姓名： 指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：班级：学号：姓名：同组姓名：指导老师：
