图像处理实验.docx
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图像处理实验
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
数字图像读取及色彩、亮度对比度变化
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
了解数字图像的存储格式，并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。
实验要求：
1．从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据；
2．对数字图像的表示方式（如RGB、YUV）及各种表示方式之间的转换有初步了解；
3．根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；
2．通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵，改变数字图像的色彩；
3．将数字图像的RGB表示转换为YUV表示；
Y=0.30R+0.59G+0.11B
U=0.70R-0.59G-0.11B
V=-0.30R-0.59G+0.89B
4．通过访问Y（亮度）通道，改变数字图像的亮度；
5．通过Y（亮度）通道作灰度的线性变换，改变数字图像的对比度。
二、实验图像：
三、实验主要过程：
>>R=pic;
>>R（:
:
2）=zeros（r,c）;
>>R（:
:
3）=zeros（r,c）;
>>G=pic;
>>G（:
:
1）=zeros（r,c）;
>>G（:
:
3）=zeros（r,c）;
>>B=pic;
>>B（:
:
2）=zeros（r,c）;
>>B（:
:
1）=zeros（r,c）;
>>subplot（1,3,1）
>>imshow（R）;title（'R分量'）;
>>subplot（1,3,2）
>>imshow（G）;title（'G分量'）;
>>subplot（1,3,3）
>>imshow（B）;title（'B分量'）;
>>Y=0.30*R+0.59*G+0.11*B;
>>U=0.70*R-0.59*G-0.11*B;
>>V=-0.30*R-0.59*G+0.89*B;
>>subplot（1,3,1）;
>>imshow（uint8（Y））; title（'Y分量'）;
>>subplot（1,3,2）;
>>imshow（uint8（U））; title（'U分量'）;
>>subplot（1,3,3）;
>>imshow（uint8（V））; title（'V分量'）;
>>Y=Y*2;
>>imshow（Y）;
GreyR（:
:
1）=100+100/255*pic（:
:
1）;
GreyR（:
:
2）=100+100/255*pic（:
:
2）;
GreyR（:
:
3）=100+100/255*pic（:
:
3）;
subplot（3,3,7）;
imshow（GreyR）; title（'线性变换'）;
小结
通过本次实验，掌握了基本的图像颜色空间变换，及简单的图像修改。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
数字图像空间域增强
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
了解数字图像的灰度变换和（0.4，0.6，0.8）校正。
实验要求：
1.了解图像的灰度变换。
2.对图像进行校正。
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1.将BMP图像内容读入内存数组。
2.调整图像的灰度，对图像进行灰度变换（反变换）。
。
3.对图像进行校正较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.
二、实验图像：
三、实验主要过程：
>>pic=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample2-1.bmp'）;
>>gray=rgb2gray（pic）;
>>subplot（1,2,1）;
>>imshow（gray）;
>>subplot（1,2,2）;
>>opgray=255-gray;
>>imshow（opgray）;
>>pic=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample2-2.bmp'）;
>>pic=double（pic）;
>>pic=pic/256.0;
>>imshow（pic）;
>>gama04=uint8（pic.^（1/0.4）.*256.0）;
>>gama06=uint8（pic.^（1/0.6）.*256.0）;
>>gama08=uint8（pic.^（1/0.8）.*256.0）;
>>subplot（2,2,1）;
>>imshow（pic）;title（'原图'）;
>>subplot（2,2,2）;
>>imshow（gama04）;title（'0.4'）;
>>subplot（2,2,3）;
>>imshow（gama06）;title（'0.6'）;
>>subplot（2,2,4）;
>>imshow（gama08）;title（'0.8'）;
小结
通过本次实验，掌握了珈玛校正的原理及操作方法。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
数字图像的噪声去除
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
学会用滤波器去除图像中的噪声。
实验要求：
1．用均值滤波器去除图像中的噪声；
2．用中值滤波器去除图像中的噪声；
3．比较两种方法的处理结果
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1．将BMP图像内容读入内存数组；
2．用均值滤波器去除图像中的噪声；
3．用中值滤波器去除图像中的噪声；
4．将两种处理方法的结果与原图比较；注意两种处理方法对边缘的影响。
二、实验图像：
源图像加噪声后的图像
三、实验主要过程：
>>pic=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample3-2.bmp'）;
>>mid=medfilt2（pic）;
>>ave=filter2（fspecial（'average',3）,pic）/255;
>>subplot（1,3,1）;
>>imshow（pic）;title（'原图'）;
>>subplot（1,3,2）;
>>imshow（mid）;title（'中值'）;
>>subplot（1,3,3）;
>>imshow（ave）;title（'均值'）;
比较：
从结果图像中看出，滤波后的图像比之前的图像模糊，但是可以基本滤去噪声。
而从直观上比较两种滤波，均值滤波的结果比中值滤波的结果亮一点。
小结
通过本次实验，掌握了简单的滤波器原理及过滤方法。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
图像的空间域锐化（拉普拉斯算子）
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
了解数字图像的空间域锐化和拉普拉斯算子
实验要求：
1．理解图像的空间域锐化原理；
2．熟悉拉普拉斯算子的公式和实现
3．运用拉普拉斯算子对图像进行空间域锐化
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1、将BMP图像内容读入内存数组
2、运用拉普拉斯算子对图像进行空间域锐化
3、将锐化后的图像和原图像进行对比
二、实验图像：
三、实验主要过程：
>>pic=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\示例图片\sample4.bmp'）;
>>H=fspecial（'unsharp'）
>>sharpened=imfilter（pic,H,'replicate'）;
>>subplot（1,2,1）
>>imshow（pic）;
>>subplot（1,2,2）
>>imshow（sharpened）;
小结
通过本次实验，掌握了数字图像的空间域锐化和拉普拉斯算子。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
频率域低通和高通滤波
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
学会两种简单的频域低通和高通滤波方法。
实验要求：
1．学会傅立叶变换方法；
2．使用布特沃斯和高斯滤波器进行低通滤波；
3．使用布特沃斯和高斯滤波器进行高通滤波；
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1、将BMP图像内容读入内存数组
2、用布特沃思低通滤波器进行滤波
3、用高斯低通滤波器进行滤波
4、用布特沃思高通滤波器进行滤波
5、用高斯高通滤波器进行滤波
二、实验图像：
原始图像加噪声后的图像
三、实验主要过程：
>>pic=imread（'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\实验图片\实验五\sample5-1.bmp'）
>>[r,c]=size（pic）;
>>f=fftshift（fft2（double（pic）））;
>>mx=max（max（f,[],1）,[],2）;
>>imf=abs（f）/mx*25600;
>>imshow（uint8（imf））;
布特沃斯低通滤波
D0 = [10,20,40,80];
n = 2;
D = f;
H = D;
for row = 1:
r
for column = 1:
c
D（row,column） = sqrt（（row-r/2）^2+（column-c/2）^2）;
end
end
for type = 1:
length（D0）
H = 1./（1+（D/D0（type））.^（2*n））;
f2 = f.*H;
f2 = ifft2（ifftshift（f2））;
subplot（2,2,type）;
imshow（uint8（real（f2）））;
title（D0（type））;
end
高斯低通
D0 = [10,20,40,80];
D = f;
H = D;
for row = 1:
r
for column = 1:
c
D（row,column） = sqrt（（row-r/2）^2+（column-c/2）^2）;
end
end
for type = 1:
length（D0）
H = exp（D.^2/（2*D0（type）^2）*（-1））;
f2 = f.*H;
f2 = ifft2（ifftshift（f2））;
subplot（2,2,type）;
imshow（uint8（real（f2）））;
title（D0（type））;
end
D0越小，结果越模糊，去噪效果越好；D0越大，则相反
布特沃思高通
D0 = [10,20,40,80];
n = 2;
D = f;
H = D;
for row = 1:
r
for column = 1:
c
D（row,column） = sqrt（（row-r/2）^2+（column-c/2）^2）;
end
end
for type = 1:
length（D0）
H = 1 - 1./（1+（D/D0（type））.^（2*n））;
f2 = f.*H;
f2 = ifft2（ifftshift（f2））;
subplot（2,2,type）;
imshow（uint8（real（f2）））;
title（D0（type））;
end
高斯高通
D0 = [10,20,40,80];
n = 2;
D = f;
H = D;
for row = 1:
r
for column = 1:
c
D（row,column） = sqrt（（row-r/2）^2+（column-c/2）^2）;
end
end
for type = 1:
length（D0）
H = 1 - exp（D.^2/（2*D0（type）^2）*（-1））;
f2 = f.*H;
f2 = ifft2（ifftshift（f2））;
subplot（2,2,type）;
imshow（uint8（real（f2）））;
title（D0（type））;
end
小结
通过本次实验，掌握了频域滤波的基本原理及高斯/布特沃斯高低通滤波。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
数字图像复原
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
了解Fourier变换、反变换的算法实现，掌握频域逆滤波和维纳滤波图像复原的方法。
实验要求：
1．用Fourier变换算法对图像作二维Fourier变换。
2．用Fourier反变换算法对图像作二维Fourier反变换。
3．频域逆滤波和维纳滤波图像复原。
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1．将BMP格式图像内容读入内存数组；
2．用快速Fourier变换算法，对图像作二维FFT变换得到G（u,v）；
（考虑图像为256*256，可以采用快速Fourier变换方法）
3．进行频域逆滤波和维纳滤波;
逆滤波退化函数：
维纳滤波退化函数
4．进行Fourier反变换得到g（x,y）；
二、实验图像：
需要复原的图像原图像
三、实验主要过程：
逆滤波
H = zeros（r, c）;
k = 0.00001;
for row = 1:
r
for column = 1:
c
H（row, column） = exp（-k*（（ row-r/2）^2+（ column -c/2）^2）^（5/6））;
end
end
f = fftshift（fft2（double（pic）））;
f = f./H;
f = ifft2（ifftshift（f））;
f = uint8（real（f））;
imshow（f）;
维纳滤波
H = zeros（r, c）;
k = 0.0001;
for row = 1:
r
for column = 1:
c
H（row,column） = exp（-k*（（row-r/2）^2+（column-c/2）^2）^（5/6））;
end
end
spectrum = H.^2;
f = fftshift（fft2（double（pic）））;
HW = H./（spectrum + 0.0001）;
f = f.*（HW）;
f = ifft2（ifftshift（f））;
f = uint8（real（f））;
imshow（f）;
小结
通过这次实验，掌握了图像恢复的基本原理和简单的手法。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
华南理工大学
《数字图像处理》课程实验报告
实验题目：
人脸皮肤颜色分层
姓名：
学号：
班级：
组别：
合作者：
指导教师：
张星明
实验概述
【实验目的及要求】
实验目的：
使用颜色分层方法，对身份证标准图像实现肤色检测和背景分离
实验要求：
1．理解彩色图像的颜色分层原理和方法；
2．利用颜色分层方法对彩色图像进行分层处理
3．实现对身份证标准图像的背景分离和皮肤区域提取
【实验环境】
操作系统：
WindowsXP
实验平台：
Matlab
实验内容
【实验过程】
一、实验步骤：
1、根据BMP格式，将彩色图像内容读入内存数组；
2、对图像中背景和皮肤区域计算背景和肤色平均值（a值），并设置分层阈值W；
3、利用图像分层函数对彩色图像进行扫描和计算处理；
4、根据背景平均值和分层阈值去掉身份证标准图像背景区域；
5、根据肤色平均值和分层阈值提取身份证标准图像皮肤区域；
二、实验图像：
三、实验主要过程：
小结
通过本次实验，掌握了。
指导教师评语及成绩
评语：
成绩：
指导教师签名：
批阅日期：
升级会员 