数字图像处理第一次作业1.docx

数字图像处理第一次作业1.docx

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数字图像处理第一次作业1

P1:

（a）Loadtheimageslena.tifandmandril.tifinMatlab.Whatarethesizesofthetwoimages?

Useimread（）toloadtheimagesinMatlab.Youcanfindoutthesizeoftheimagesbyusingthecommandsize（）orwhostolookattheMatlabworkspace.

Answer:

Thesizeoflena.tifis（512,512）andsizeofmandril.tifis（256,256）.

（b）Whatarethevaluesofpixelslena（29,86）andmandril（198,201）.Notethatforus（basedonthenotationfollowedinthetextbook）imagematrixindicesstartfrom（0,0）.InMatlabthematrixindicesstartfrom（1,1）.

Answer:

lena（29,86）isactuallythepixelof30throwand87thcolumn,sothevalueofpixellena（29,86）is105;

mandril（198,201）isactuallythepixelof199throwand202thcolumn,sothevalueofpixelmandril（198,201）is158.

（c）Plotthe103rdrowoflena.Plotthe69thcolumnofmandril.Usetheplot（）commandtoplottherow/column.

Answer:

Plotthe103rdrowoflena:

Plotthe69thcolumnofmandril:

（d）Generateanddrawtheimageshownbelowwheretheimagesub-block（ofsize128x128）onthetop-leftcornercomesfrommandril.Therestoftheimageisfromlena.Useimshow（）todrawtheimage.

Answer:

P2:

Useimread（）toloadtheimageinMatlab.Youcanseetheinitialimageconsistsofeightbitsofdataforeachpixel.Pleasecreatenewimagesusing5,4,3,2and1bitonlyforeachpixel.Howmanybitsareneededtopreserveimagequality?

Doesitchangefromplacetoplaceintheimage?

Howso?

Answer:

Imageusing5bitforeachpixel:

程序代码如下：

campusdrive=imread（'campusdrive.tif'）;

cam=double（campusdrive）;

cam5=floor（cam/8）;

%将原来的256个灰度级按比例减少为32个灰度级

cam5=cam5*8;

%为32个灰度级重新分配亮度（0为黑色，31为白色）

cam5=uint8（cam5）;

imshow（cam5）;

Imageusing4bitforeachpixel:

程序代码如下：

campusdrive=imread（'campusdrive.tif'）;

cam=double（campusdrive）;

cam4=floor（cam/16）;

%将原来的256个灰度级按比例减少为16个灰度级

cam4=cam4*16;

%为16个灰度级重新分配亮度（0为黑色，15为白色）

cam4=uint8（cam4）;

imshow（cam4）;

Imageusing3bitforeachpixel:

程序代码如下：

campusdrive=imread（'campusdrive.tif'）;

cam=double（campusdrive）;

cam3=floor（cam/32）;

%将原来的256个灰度级按比例减少为8个灰度级

cam3=cam3*32;

%为8个灰度级重新分配亮度（0为黑色，7为白色）

cam3=uint8（cam3）;

imshow（cam3）;

Imageusing2bitforeachpixel:

程序代码如下：

campusdrive=imread（'campusdrive.tif'）;

cam=double（campusdrive）;

cam2=floor（cam/64）;

%将原来的256个灰度级按比例减少为4个灰度级

cam2=cam2*64;

%为4个灰度级重新分配亮度（0为黑色，3为白色）

cam2=uint8（cam2）;

imshow（cam2）;

Imageusing1bitforeachpixel:

程序代码如下：

campusdrive=imread（'campusdrive.tif'）;

cam=double（campusdrive）;

cam1=floor（cam/64）;

%将原来的256个灰度级按比例减少为2个灰度级

cam1=cam1*64;

%为2个灰度级重新分配亮度（0为黑色，1为白色）

cam1=uint8（cam1）;

imshow（cam1）;

观察发现，5bits基本可以保持图像质量，使之不出现伪轮廓，少于5bits图像会出现伪轮廓；

P3:

Subtractingtogetimagechange.Downloadimagescarvision1.tifandcarvision2.tiffrom

（a）LoadthetwoimagesinMatlab.Determinethelinelengthanddisplaytheimages.

Answer:

Thelengthofthetwoimagesis640;

Toshowthetwoimages,

Carvision1:

Carvision2:

（b）Comparethetwoimagesandnoteanydifferences.

Answer:

Thelocationofthetwocarsintheimagesisdifferent.

（c）Subtractthesecondimagefromthefirstanddisplaythedifferencetohighlightanychangesintheimage.Whatpartsoftheimagearehighlighted,andwhy?

Answer:

car1=imread（'carvision1.tif'）;

car2=imread（'carvision2.tif'）;

dcar1=double（car1）;

dcar2=double（car2）;

dcar=dcar1-dcar2;

car=abs（dcar）;

car=uint8（car）;

imshow（car>100）;

imshow（im2bw（car））；

车辆前后不同位置被高亮显示，因为两幅图片中车位置不同，不同处会被高亮显示。