信息处理报告.docx
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信息处理报告
信息处理的数学基础
实验一
班级：
信息1201班
学号：
07121028
成绩：
2015年3月25日
实验目的
本次实验与书中第二章及3.2节的部分内容有关，包括以下几个部分：
开始使用MATLAB；显示图像，理解图像的模型；使用图像的不同格式，理解图像压缩的意义；对图像做简单的操作
本次实验需要熟练使用以下几个MATLAB命令：
imread,imwrite,imshow,figure
准备工作
所有的实验基于MATLAB软件，希望读者在实验课开始前安装好MATLAB软件，建议使用MATLAB5.0以上版本。
一、开始使用MATLAB
我们默认已经安装好MATLAB软件。
在MATLAB的安装目录下面有一个work文件夹，这是MATLAB的默认工作目录。
我们将本目录（光盘下的“实验手册）下的实验图像一和程序源代码一两个文件夹拷入MATLAB下的work文件夹内。
实验图像一文件夹中放置了作为本次实验素材的原始图像，它们从光盘中的图像库文件夹中的部分文件，也可以在这里添加自己喜欢的其他图像文件
启动MATLAB软件，如图1所示。
图1MATLAB启动后
在图1所指示commandwindow窗口中键入cd实验图像一和initial1命令，如图2所示。
以后的操作都在”>>”后键入命令。
除非特别申明，命令后面加上“;”。
图2
二、显示图像
1．显示灰度图像
命令格式
Image=imread（'C16.bmp'）;
imshow（Image,[]）
此实验分两步完成，先用imread命令将图像文件读入图像像素矩阵Image，然后用imshow命令将该矩阵在屏幕上显示，如图3所示。
其中‘灰度图像文件名’必须是实验图像一文件夹中所包含灰度图像的名字。
例1
Image=imread（'C16.bmp'）;
imshow（Image,[]）;
Image
图3为执行的结果。
为简洁起见，在后面的例子中，我们隐去背景而直接留下图像。
2.彩色图像显示和分解
命令格式
Image=imread（'C20.jpg’）;
imshow（Image,[]）;
RGB_heft（'C20.jpg’）;
imread和imshow也用来显示彩色图像，其中‘彩色图像文件名’必须是实验图像一文件夹中所包含彩色图像的名字。
RGB_heft把彩色图像分解为RGB图像。
其输入参数'彩色图像文件名'须为彩色文件，该程序将三维像素值矩阵分解成三个矩阵，并将它们分别显示出来，可以看到RGB文件的三原色分解。
例2：
Image=imread（'C20.jpg'）;
imshow（Image,[]）;
Image
例3：
彩色图像显示和分解
RGB_heft（'C20.jpg'）;
I=imread（'C20.jpg'）;
a=im2double（I）;
fori=1:
1080
forj=1:
1920
r（i,j,1）=a（i,j,1）;
r（i,j,2）=（0）;
r（i,j,3）=（0）;
end
end;
fori=1:
1080
forj=1:
1920
g（i,j,2）=a（i,j,2）;
g（i,j,1）=（0）;
g（i,j,3）=（0）;
end
end;
fori=1:
1080
forj=1:
1920
b（i,j,3）=a（i,j,3）;
b（i,j,1）=（0）;
b（i,j,2）=（0）;
end
end;
subplot（2,2,1）,imshow（I）;
subplot（2,2,2）,imshow（r）;
subplot（2,2,3）,imshow（g）;
subplot（2,2,4）,imshow（b）;
3）显示图像的大小
命令格式：
[heightwidth]=size（Image）
返回图像的高height和宽widthImage=imread（'输入图像名'）;
，注意第二句程序化不要分号。
例4
Image=imread（'C5.bmp'）;
[heightwidth]=size（Image）
返回128和128。
4）显示灰度图像的一个像素的灰度值
命令格式：
get_pixel（'图像文件名',x,y）
其中x,y为像素在图像中的坐标值，返回该像素的灰度值。
注意不要分号。
例5
get_pixel（'I5.bmp',21,46）
返回结果为168。
2.3电影分解与显示
1）电影的显示
命令格式：
mov=aviread（'动态图像名字.avi'）；
movie（mov,n,fps）；
程序aviread将AVI（AudioVideoInterleaved）文件的帧读出，然后movie将该电影文件在MATLAB的对话框里放映出来。
movie（mov,n,fps）命令中第2个参数n为播放次数，第3个参数fps为每秒播放的帧数。
例6
mov=aviread（'Anna.avi'）;
movie（mov,1,12）;
三、图像格式的转换
命令格式
Image=imread（'C5.bmp'）;
Iwrite（Image,‘C5.bmp’）;
这两个命令把bmp格式的图像转换为JPEG格式的图像，对灰度和彩色图像都适用。
在输入和输出的图像名字需要加上后缀，这个后缀代表了不同的图像格式。
其中图像格式的内容在书中2.6节介绍。
例7
Image=imread（'C5.bmp'）;
imwrite（Image,‘C5.jpg’）;
我们观察bmp格式的图像和JPEG格式的图像的差别，并比较这两个文件的大小，其中bmp格式的图像是压缩前的图像，JPEG格式的图像是压缩后的图像，可以计算出它们的压缩比。
四基本操作
1）图像的反转显示
命令格式：
I=imread（'C20.jpg'）;
JJ=imadjust（I,[01],[10]）;
imshow（JJ,[]）
图像的反转类似于照片的底片，将灰度值为i的像素点按255-i（二值图像按1-i）显示。
JJ就是得到的反转图像。
例8
I=imread（'C21.jpg'）;
JJ=imadjust（I,[01],[10]）;
imshow（I,[]）;
figure;
imshow（JJ,[]）
其中figure命令是MATLAB的系统函数，为了实现同时显示两幅图像。
图5中同时显示了原图像和反转图像，可以作比较。
图5
2）图像直方图
图像直方图和图像直方图均衡化的概念见书上3.2节。
命令格式
Image=imread（'输入图像名'）;
imhist（Image）;
例9
Image=imread（'I'）;
imhist（Image）;
【命令】
I=imread（'I2.bmp'）;
imshow（I）
figure,imhist（I）
3）图像灰度的变换
命令格式
Image=imread（'输入图像名'）;
Image=g（Image）
通过Image=g（Image）的语句可以实现对图像每个像素值的g变换，即
对于所有的像素[I,J]
Image[I,J]=g（Image[I,J]）
例10
Image=imread（'C21.jpg'）;
Image=0.5*double（Image）;
imshow（Image）;
imshow（uint8（Image））;
figure;
imhist（Image）
在本例中我们把图像的像素值都变换为原来的1/2,图像质量变差。
4）直方图均衡化
直方图均衡化是图像增强的一个重要方法，人们已经提出了很多直方图均衡化和规定化的算法，其中基于累积分布函数的算法最为经典。
Histeq命令就是基于这种经典的算法。
命令格式：
Image=imread（'C21.jpg'）;
Out_Image=histeq（Image）;
Out_Image为均衡化后的图像。
例11
Image=imread（'I18.bmp'）;
Out_Image=histeq（Image）;
imshow（Out_Image）;
5）结果比较
我们将2）3）4）结合使用，并进行比较，为了便于观察直方图均衡化前后图像的对比度的变化，先产生一幅质量较差（偏暗或者偏亮或灰度值集中）的图像，均衡化后，原图像的对比度得到了增强，原图像的直方图相应地变得平坦，灰度值均匀地分布在0～255。
例12
命令如下：
I=imread（'I2.bmp'）;
J=histeq（I）;
imshow（I）
figure,imshow（J）
figure,imhist（I）
figure,imhist（J）
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