#一MATLAB数字图像处理初步河北工业大学.docx
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#一MATLAB数字图像处理初步河北工业大学
实验一MATLAB数字图像处理初步
网络121XXX
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.图像类型转换。
二、实验原理及知识点
1、数字图像的表示和类别
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。
将坐标值数字化称为采样;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。
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:
Ø亮度图像(Intensityimages>
Ø二值图像(Binaryimages>
Ø索引图像(Indexedimages>
ØRGB图像(RGBimages>
(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。
(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M×N×3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。
2、数据类和图像类型间的转化
表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。
表中的前8项称为数值数据类,第9项称为字符类,最后一项称为逻辑数据类。
工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2>。
以在图像类和类型间进行转化。
表1-1MATLAB和IPT支持数据类型
名称
描述
double
双精度浮点数,范围为
uint8
无符号8比特整数,范围为[0255]
uint16
无符号16比特整数,范围为[065536]
uint32
无符号32比特整数,范围为[04294967295]
int8
有符号8比特整数,范围为[-128127]
int16
有符号16比特整数,范围为[-3276832767]
int32
有符号32比特整数,范围为[-21474836482147483647]
single
单精度浮点数,范围为
char
字符
logical
值为0或1
表1-2格式转换函数
名称
将输入转化为
有效的输入图像数据类
im2uint8
uint8
logical,uint8,uint16和doulbe
im2uint16
uint16
logical,uint8,uint16和doulbe
mat2gray
double,范围为[01]
double
im2double
double
logical,uint8,uint16和doulbe
im2bw
logical
uint8,uint16和double
下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句,编程时可不用输入>
I=imread(‘原图像名.tif’>。
%读入原图像,tif格式
whosI%显示图像I的基本信息
imshow(I>%显示图像
Imfinfo%查询图像文件信息
imwrite。
%压缩存储图像
例如:
imwrite(I,'1.jpg','jpg','quality',80>就是以质量因子80压缩,100就是不变,图像尺寸不变,像素值会发生变化,图像会变得越来越模糊。
可以看压缩后图像与原始图像的大小发生变化。
%显示多幅图像,其中n为图形窗口的号数
figure(n>,imshow('filename'>。
gg=im2bw('filename'>。
%将图像转为二值图像
figure,imshow(gg>%显示二值图像
三、实验内容及步骤
1.利用imread(>函数读取一幅图像,假设其名为football.jpg,存入一个数组中;
>>I=imread('football.jpg'>。
2.利用whos命令提取该读入图像football.jpg的基本信息;
>>whos
NameSizeBytesClass
I256x320x3245760uint8array
ans1x11966structarray
Grandtotalis245874elementsusing247726bytes
3.利用imshow(>函数来显示这幅图像;
>>imshow(I>
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;
>>imfinfo('football.jpg'>
ans=
Filename:
'C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\football.jpg'
FileModDate:
'01-Mar-200109:
52:
38'
FileSize:
27130
Format:
'jpg'
FormatVersion:
''
Width:
320
Height:
256
BitDepth:
24
ColorType:
'truecolor'
FormatSignature:
''
NumberOfSamples:
3
CodingMethod:
'Huffman'
CodingProcess:
'Sequential'
Comment:
{}
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footballnew.jpg;语法:
imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q>,q取0-100。
>>imwrite(I,'footbal.jpg','quality',10>。
6.用imread(>读入索引图像:
kids.tif;
>>K=imread('kids.tif'>。
7.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kids_index.bmp。
>>imwrite(K,'kids_index.bmp'>。
8.用imfinfo(>获取图像football.jpg和kids.tif的大小;
>>imfinfo('football.jpg'>
Width:
320Height:
256
>>imfinfo('kids.tif'>
Width:
318Height:
400
9.用figure,imshow(>分别将football.jpg和kids.tif显示出来,观察两幅图像的质量。
10.用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像,并且用imshow显示出来观察图像的特征。
>>a=imread('football.jpg'>。
>>e=rgb2gray(a>。
>>f=im2bw(e>。
>>imshow(f>。
11.用imread打开一幅图像,在MATLAB中用程序绘制其灰度直方图。
<不要用MATLAB中自带的函数imhist和histeq实现)。
>>I=imread('football.jpg'>。
>>[rows,cols]=size(I>。
>>zhifang=zeros(1,256>。
>>fori=0:
255
zhifang(1,i+1>=length(find(I==i>>/(rows*cols>。
end
>>figure(1>。
>>bar(0:
255,zhifang,'grouped'>。
>>
12.将一幅彩色图像转换成256级灰度图像,进行4倍和16倍减采样,并对减采样的效果进行描述
>>a=imread('football.jpg'>。
>>e=rgb2gray(a>。
>>imshow(e>。
。
>>form=1:
2
figure
[width,height]=size(b>。
c=zeros(floor(width/(2*m>>,floor(height/(2*m>>>。
k=1。
n=1。
fori=1:
(2*m>:
width
forj=1:
(2*m>:
height
c(k,n>=b(i,j>。
n=n+1。
end
k=k+1。
n=1。
end
imshow(uint8(c>>。
ifm==1
title('4倍减采样'>。
else
title('16倍减采样'>。
end
End
13.将一幅彩色图像转换成256、64、32、8、2级灰度图像,并对灰度减小后的图像效果进行描述。
14.>>a=imread('football.jpg'>。
15.>>b=rgb2gray(a>。
16.>>figure
17.>>imshow(b>。
18.>>title('256级灰度图像'>。
19.>>[wid,hei]=size(b>。
20.>>form=1:
4
21.figure
22.c=zeros(wid,hei>。
23.ifm==1
24.fori=1:
wid
25.forj=1:
hei
26.c(i,j>=floor(b(i,j>/4>。
27.end
28.end
29.imshow(uint8(c>,[0,63]>。
30.title('64级灰度图像'>
31.else
32.fori=1:
wid
33.forj=1:
hei
34.c(i,j>=floor(b(i,j>/(2^(2*m-1>>>。
35.end
36.end
37.imshow(uint8(c>,[0,256/2^(2*m-1>-1]>。
38.switchm
39.case{2}
40.title('32级灰度图像'>。
41.case{3}
42.title('8级灰度图像'>。
43.case{4}
44.title('2级灰度图像'>。
45.end
46.end
47.End
申明:
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