第一二次实验.docx
《第一二次实验.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《第一二次实验.docx（20页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
第一二次实验
说明
一、实验设备
1.PC计算机系统；
2.MatLab软件/语言包括图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）；
3.实验所需要的图片。
二、实验步骤
1.启动MatLab，在MatLab命令窗口中输入相应程序；
A）书写程序时，首先读取图像，一般调用MatLab自带的图像,如cameraman.tif图像；再调用相应的图像处理函数，设置参数；最后输出处理后的图像；
B）Matlab自带图像存储路径为：
Matlab安装路径\toolbox\images\imdemos\,如果Matlab安装在C盘根目录下，则的自带图像路径为：
“C:
\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\”；
C）*.m文件默认保存的文件夹为：
Matlab安装路径\work\，如“C:
\MATLAB7\work\”；
D）除Matlab自带的图像外，新添加的被处理图像一般与其*.m文件放在同一文件夹中；
2.浏览源程序并理解含义；
3.运行，观察并截图记录显示结果；
A）运行过程中改变相应参数，观察结果图像，理解参数含义；
B）截图方法：
键盘上PrintScreen键可截取整个屏幕，Alt+PrintScreen组合键可截取活动窗口，粘贴到Windows附件中的画图工具中保存即可。
另外也可自带专用截图软件截取；
4.结束运行，退出程序，撰写实验报告。
三、实验报告要求
描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。
1.实验报告中必须包含完整的图像处理过程、代码和结果及其分析；
2.处理前后的图像可以打印出来粘贴到实验报告上；
3.图像应有简单注释（程序中用title标记或用笔添加注释），且必须与程序代码对应。
实验一数字图像处理系统MATLAB初识
实验目的：
通过实际操作，掌握MATLAB的安装过程，养成良好的计算机使用、安装习惯。
通过实际操作，了解MATLAB的使用界面、基本的操作使用，并在以后的实验中熟练运用。
实验原理：
MATLAB语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。
MathWorks公司针对不同领域的应用，推出了信号处理、控制系统、神经网络、图像处理、小波分析、鲁棒控制、非线性系统控制设计、系统辨识、优化设计、统计分析、财政金融、样条、通信等30多个具有专门功能的工具箱，这些工具箱是由该领域内的学术水平较高的专家编写的，无需用户自己编写所用的专业基础程序，可直接对工具箱进行运用。
同时，工具箱内的函数源程序也是开放性的，多为M进行文件，用户可以查看这些文件的代码并进行更改，MALAB支持用户对其函数二次开发，用户的应用程序也可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。
MATLAB中的数字图像是以矩阵形式表示的，这意味着MATLAB强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利，矩阵运算的语法对MATLAB中的数字图像同样适用。
数字图像处理工具箱函数包括以下15类：
、⑴、图像显示函数；⑵、图像文件输入、输出函数；⑶、图像几何操作函数；⑷、图像像素值及统计函数；⑸、图像分析函数；⑹、图像增强函数；⑺、线性滤波函数；⑻、二维线性滤波器设计函数；⑼、图像变换函数；⑽、图像邻域及块操作函数；⑾、二值图像操作函数；⑿、基于区域的图像处理函数；⒀、颜色图操作函数；⒁、颜色空间转换函数；⒂、图像类型和类型转换函数。
MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像，由于有的函数对图像类型有限制，这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。
MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。
实验内容：
MATLAB操作基础
包括MATLAB的安装及界面使用。
参考资料：
实验二Matlab图像处理基础
一、实验目的
1.了解Matlab的基本功能及操作方法
2.练习图像读写和显示函数的使用方法
3.掌握Matlab支持的五类图像的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色等）
4.熟悉常用的图像文件格式与格式转换；
二、常用函数
●读写图像文件
imread：
读入各种图像文件（文件类型）
imwrite：
写入图像文件
imfinfo：
读取图像文件的有关信息
whos:
提取图像的基本信息
●图像的显示
figure：
设定图像显示窗口
subplot：
把图形窗口分成多个矩形部分，每个部分可以分别用来进行显示。
subplot（m，n，p）分成m*n个小窗口，在第p个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴，用于显示图形。
image：
MATLAB提供的最原始的图像显示函数
imshow：
图像文件的显示，
subimage：
在一个图形中显示多个图像，结合函数subplot使用
colorbar：
显示图像的颜色条
plot：
绘制二维图形
●图像类型转换
rgb2gray：
把真彩图像转换为灰度图像
im2bw：
通过阈值化方法把图像转换为二值图像
imresize：
改变图像的大小
三、实验内容
1.图像的读写
A）图像读
RGB=imread（'ngc6543a.jpg'）;
B）图像写
先从一个.mat文件中载入一幅图像，然后利用图像写函数imwrite，创建一个.bmp文件，并将图像存入其中。
loadclown%载入一幅图像
whos%提取该读入图像的基本信息
imwrite（X,map,'clown.bmp'）%写图像
C）图像文件格式转换
bitmap=imread（'clown.bmp','bmp'）;
imwrite（bitmap,'clown.png','png'）;
D）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***.jpg；语法：
imwrite（原图像，新图像，‘quality’,q）,q取0-100。
%%
E）图像综合操作
利用matlab提供的函数将图像读入；编写程序实现对给定图像进行一定比例的放大和缩小处理，在Mfile编辑器中写入以下程序，全速执行：
;%读入图像
I=imread（'cameraman.tif'）
J=imresize（x,10）;%放大10倍;
K=imresize（I,0.1）;%缩小10倍
L=imrotate（I,-10,'bilinear','crop'）;%逆时针旋转10°
figure
subplot（2,2,1）,imshow（I）,title（'原图'）;%原图
subplot（2,2,2）,imshow（J）,title（'放大10'）;%放大10倍
subplot（2,2,3）,imshow（K）,title（'缩小0.1'）;%缩小10倍
subplot（2,2,3）,imshow（K）,title（'缩小0.1'）;%逆时针转10°
2.图像显示
A）二进制图像的显示
BW1=zeros（20,20）;%创建仅包含0/1的双精度图像
BW1（2:
2:
18,2:
2:
18）=1;
imshow（BW1,'notruesize'）;
whos
BW2=uint8（BW1）;
figure,imshow（BW2,'notruesize'）
BW3=BW2~=0;%逻辑标志置为on
figure,imshow（BW3,'notruesize'）
whos
BW=imread（'circles.png'）;
imshow（BW）;
figure,imshow（~BW）;
figure,imshow（BW,[100;001]）;
B）灰度图像的显示
I=imread（'testpat1.tif'）;
J=filter2（[12;-1-2],I）;
figure,imshow（I）
figure,imshow（J）
figure,imshow（J,[]）
C）索引图像的显示
loadclown%装载一幅图像
imwrite（X,map,'clown.bmp'）;%保存为bmp文件
figure,imshow（X）
figure,imshow（X,map）
D）RGB图像的显示
I=imread（'flowers.tif'）;
imshow（I）
RGB=imread（'ngc6543a.jpg'）;
figure,imshow（RGB）
imshow（I（:
:
3）%显示第3个颜色分量
E）多帧图像的显示
mri=uint8（zeros（128,128,1,27））;%27帧文件mri.tif初始化
forframe=1:
27
[mri（:
:
:
frame）,map]=imread（'mri.tif',frame）;%读入每一帧
end
imshow（mri（:
:
:
3）,map）;%显示第3帧
figure,imshow（mri（:
:
:
6）,map）;%显示第6帧
figure,imshow（mri（:
:
:
10）,map）;%显示第10帧
figure,imshow（mri（:
:
:
20）,map）;%显示第20帧
F）显示多幅图像
[X1,map1]=imread（'forest.tif'）;
[X2,map2]=imread（'trees.tif'）;
figure
subplot（1,2,1）,imshow（X1,map1）
subplot（1,2,2）,imshow（X2,map2）
figure
subplot（1,2,1）,subimage（X1,map1）
subplot（1,2,2）,subimage（X2,map2）
三、具体实现
1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。
a=imread（'f:
\1.jpg'）
i=rgb2gray（a）subplot
I=im2bw（a,0.5）
subplot（3,1,1）;imshow（a）;title（'原图像'）
subplot（3,1,2）;imshow（i）;title（'灰度图像'）
subplot（3,1,3）;imshow（I）;title（'二值图像'）
。
。
。
。
。
。
。
。
三、思考题
1.MatLab软件可以支持哪些图像文件格式？
2.如何显示多帧图像的所有帧？
如何根据多帧图像创建电影片段？
3.图像显示时，若不带参数’notruesize’，显示效果如何？
4.如何显示RGB图像的某一个颜色分量？
tmp2=x;
>>tmp3=zeros（256,256）;
>>fori=1:
8
tmp=zeros（size（x））;
tmp（x>=2^（8-i））=1;
y（:
:
i）=tmp;
tmp3=imadd（x,tmp）;
tmp3=tmp2.*tmp-2^（8-i）;
实验三图像运算
一、实验目的
1.熟悉图像点运算和代数运算的实现方法
2.了解图像几何运算的简单应用
3.了解图像的邻域操作
二、常用函数
imadd:
加运算
imopen：
估计背景图像
imsubtract：
减运算
immultiply：
乘运算
individe：
除运算
imresize：
改变图像的大小
translate：
图像平移
imdilate：
对图像实现膨胀操作
imrotate：
旋转
imtransform：
图像空间变换
imcrop：
图像剪切
二、实验内容
1.图像点运算
读入图像‘rice.png’，通过图像点运算改变对比度。
rice=imread（'rice.png'）;
subplot（131）,imshow（rice）
I=double（rice）;%转换为双精度类型
J=I*0.43+60;
J=I*0.43+60;%转换为uint8
subplot（132）,imshow（rice2）
J=I*1.5-60;
rice3=uint8（J）;%转换为uint8
subplot（133）,imshow（rice3）
2.图像的代数运算
A）图像加法运算
I=imread（'rice.png'）;
imshow（I）
J=imread（'cameraman.tif'）;
figure,imshow（J）
K=imadd（I,J）;
figure,imshow（K）
K2=imadd（I,J,'uint16'）;
figure,imshow（K2,[]）
RGB=imread（'flowers.tif'）;
RGB2=imadd（RGB,50）;
imshow（RGB）
figure,imshow（RGB2）
RGB3=imadd（RGB,100）;
figure,imshow（RGB3）
B）图像减法运算
I=imread（'rice.png'）;
imshow（I）
background=imopen（I,strel（'disk',15））;%估计背景图像
figure,imshow（background）;
%从原始图像中减去背景图像
figure,imshow（I2）
C）图像乘法运算
I=imread（'moon.tif'）;
J=immultiply（I,1.2）;
K=immultiply（I,0.5）;
imshow（I）
figure,imshow（J）
figure,imshow（K）
D）*图像除法运算
3.图像的几何运算
A）图像缩放
读入图像‘trees.tif’，改变图像大小，分别将原图像放大1.5倍和缩小0.5倍。
（改变imresize中的插值方式，再次实现下面的程序，分析结果）
I=imread（'trees.tif'）;
J=imresize（I,1.25）;
K=imresize（I,0.8）;
figure,imshow（I）
figure,imshow（J）
figure,imshow（K）
Y=imresize（I,[100,150]）;
figure,imshow（Y）
在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用图像缩放函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread（'cameraman.tif'）;
figure,imshow（I）;
scale=0.5;
J=imresize（I,scale）;
figure,imshow（J）;
B）图像平移
将图像沿水平和垂直方向任意移动，观察显示效果。
I=imread（'trees.tif'）;
se=translate（strel
（1）,[2525]）;
J=imdilate（I,se）;
imshow（I）,title（'Original'）
figure,imshow（J）,title（'Translated'）;
在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用图像平移函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
C）图像旋转
将上述图像顺时针和逆时针旋转任意角度，观察显示效果。
（改变imrotate中的插值方式，再次实现下面的程序，分析结果）
I=imread（'trees.tif'）;
J=imrotate（I,30,'bilinear'）;
J1=imrotate（I,30,'bilinear','crop'）;
imshow（I）
figure,imshow（J）
figure,imshow（J1）
J2=imrotate（I,-15,'bilinear'）;
figure,imshow（J2）
在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用图像旋转函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
D）图像的空间变换
I=imread（'cameraman.tif'）;
tform=maketform（'affine',[100;.510;001]）;%仿射变换
J=imtransform（I,tform）;
imshow（I）,figure,imshow（J）
tformfwd（[1020],T）
tforminv（tformfwd（[1020],T）,T）
E）图像剪切
I=imread（'trees.tif'）;
imshow（I）;
I1=imcrop;通过交互式操作，从一幅图像中剪切一个矩形区域。
figure,imshow（I1）
I2=imcrop（I,[3060120160]）;
figure,imshow（I2）
4.图像的邻域操作
读入图像‘tire.tif’，分别使用函数nlfilter和blkproc对图像进行滑动邻域操作和分离邻域操作。
I=imread（'tire.tif'）;
f=inline（'max（x（:
））'）;%构造复合函数
I2=nlfilter（I,[33],f）;%滑动邻域操作
imshow（I）
figure,imshow（I2）
I=imread（'tire.tif'）;
f=inline（'uint8（round（mean2（x）*ones（size（x））））'）;%构造复合函数
I2=blkproc（I,[88],f）;%滑动邻域操作
imshow（I）
figure,imshow（I2）
三、思考题
1.点运算和代数运算的实现方法各是怎样的？
升级会员 