数字图像处理第二次实验报告.docx
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数字图像处理第二次实验报告
实验报告
课程名称数字图像处理
实验项目MATLAB图像的空间变换及
相邻区域和块的处理
指导教师
学院__
专业电子信息工程
班级/学号
学生姓名
实验日期_________
成绩___________________________
实验2MATLAB图像的空间变换及相邻区域和块的处理
一、实验目的
1.掌握MATLAB的基本应用方法。
2.掌握MATLAB空间变换--图像插值、缩放、旋转、剪切。
3.掌握MATLAB相邻区和块的处理-滑动窗和图像块操作。
二、实验的硬件、软件平台
硬件：
计算机
软件：
操作系统：
WindowsXP
应用软件：
MATLAB7.0.1
三、实验内容及步骤（参考MATLAB图像处理工具箱的帮助完成相应功能）
1.掌握MATLAB功能实现的两种方法：
◆在CommandWindow中，以命令行单句调用某一函数，例如两幅图像相加，观察Workspace中图像矩阵属性、值。
◆采用M语言编写由一条或多条语句实现某一或多个功能，例如：
图像算术操作和图像类型转换的MATLAT文件，文件的扩展名m。
将文件保存在c:
\MATLAB701\work目录下，从MATLAB的CommandWindow中键入文件名。
也可将M文件中的所有语句拷贝到CommandWindow下，回车执行。
观察Workspace中图像矩阵属性、值。
2.了解图像插值、Anti-aliasing的方法和应用。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-SpatialTransformations-Interpolation
3.了解图像相邻区域和块的处理-滑动窗和图像块操作。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox–NeighborhoodandBlockOperation
4.放大和缩小一幅图像（imresize）。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-SpatialTransformations-ImageResizing
5.旋转一幅图像（imrotate）。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox-SpatialTransformations-ImageRotation
6.滑动邻域操作（nlfilter）。
MATLAB帮助位置：
ImageProcessingToolbox–NeighborhoodandBlockOperation–SlidingNeighborhoodOperations-LinearandNonlinearFiltering
7.图像块操作（blkproc）。
●MATLAB帮助位置1：
ImageProcessingToolbox–NeighborhoodandBlockOperation–DistinctBlockOperations
●MATLAB帮助位置2：
ImageProcessingToolbox–Transforms–DiscreteCosineTransform-TheDCTandImageCompression（使用8-by-8blocksDCT变换对图像进行压缩与解压缩，利用函数dctmtx,blkproc）
四、实验代码
（一）放大和缩小一幅图像（imresize）。
A=imread（'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\photo1.jpg'）;
imshow（A）;
size1=imresize（A,2）;
size2=imresize（A,0.5）;
figure
imshow（size1）;
figure
imshow（size2）;
imwrite（size1,'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\size1.jpg'）;
imwrite（size2,'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\size2.jpg'）;
原图
放大2倍后
缩小一半后
（二）旋转一幅图像（imrotate）。
A=imread（'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\photo2.jpg'）;
figure
imshow（A）;
rotate=imrotate（A,-30,'bilinear','loose'）;
figure
imshow（rotate）;
imwrite（rotate,'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\rotate.jpg'）;
原图
顺时针旋转30度后
（三）滑动邻域操作（nlfilter）。
A=imread（'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\photo3.jpg'）;
A=rgb2gray（A）;
figure
imshow（A）;
fun=inline（'mean（mean（x））'）;
nA=nlfilter（A,[33],fun）;
figure
imshow（nA,[]）;
imwrite（nA,'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\nA.jpg'）;
原图
滑动邻域操作处理后
（四）图像块操作（blkproc）。
1、块操作
I=imread（'liftingbody.png'）;
fun=@（x）std2（x）*ones（size（x））;
I2=blkproc（I,[3232],fun）;
figure
imshow（I）;
figure
imshow（I2,'DisplayRange',[]）;
imwrite（I2,'C:
\DocumentsandSettings\501\桌面\数字图像\I2.jpg'）;
原图
块操作后
2、DCT变换
I=imread（'forest.tif'）;
I=im2double（I）;
T=dctmtx（8）;
B=blkproc（I,[88],'P1*x*P2',T,T'）;
mask=[11110000
11100050
11000200
10020000
03005000
00001000
09060460
00000000];
B2=blkproc（B,[88],'P1.*x',mask）;
I2=blkproc（B2,[88],'P1*x*P2',T',T）;
Figure;imshow（I）;
figure;imshow（I2）;
原图
DCT变换后
五、实验体会
这次实验，我学到了很多图像处理的方法，包括图像放大与缩小、图像旋转、图像滑动邻域操作和图像块操作。
实验的难点是对这些图像处理工具函数的理解与应用。
Imresize是用来对图像进行缩放、imrotate能使图像旋转一定角度、nlfilter是对图像进行滑动邻域操作、blkproc是实现图像块操作、dctmtx用来计算离散余弦变换矩阵，这些函数的功能明确之后，重要的就在于它们的调用方法。
通过MATLAB的帮助功能，我对这些函数进行了逐个的编程体验，领会了其中的道理。
实验过程中有不少的错误，我也上网进行了搜索和借鉴，最后顺利完成了实验。
总之，这次实验让我对图像处理有了更深入的认识和理解，使我有了一定的提高，我会继续努力。
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