图像处理实验报告.docx
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图像处理实验报告
实验一MATLAB数字图像处理初步
1、实验目的与要求
1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、
宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5.图像间如何转化。
2、实验原理及要求
一幅图像可以被定义为一个二维函数f（x,y）,其中x和y是空
间（平面）坐标，f在任何坐标处（x,y）处的振幅称为图像在该点的
亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是
由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩
色图像是由三幅独立的分量图像（红、绿、蓝）组成的。
因此，许
多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别
处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转
化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为
取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像
为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图
像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
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图1图像的采样和量化
根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类：
Ø亮度图像（Intensityimages）
Ø二值图像（Binaryimages）
Ø索引图像（Indexedimages）
ØRGB图像（RGBimages）
（1）亮度图像
一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范
围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取
值就是浮点数。
规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1]
（2）二值图像
一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。
而一幅取
值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图
像。
使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数
组。
创建一个逻辑图像，其语法为：
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B=logical（A）
其中，B是由0和1构成的数值数组。
要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数:
islogical（c）
若C是逻辑数组，则该函数返回1；否则，返回0。
（3）索引图像
索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，颜色都是预
先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像
最多只能显示256种颜色。
一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构
成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找
到最终的颜色。
（4）RGB图像
一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组，其中每一
个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、
蓝三个分量。
按照惯例，形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称
为红、绿或蓝分量图像。
令fR，fG和fB分别代表三种RGB分量图像。
一幅RGB图像
就利用cat（级联）操作将这些分量图像组合成彩色图像：
rgb_image=cat（3,fR,fG,fB）
在操作中，图像按顺序放置。
3、实验程序及结果
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Hiyanbaoigao
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J=imread（'P1.tif'）;
I=imresize（J,0.5）;
figure,imshow（I）
imfinfo'P1.tif';
imwrite（I,'P1Jpg.jpg','quality',50）;
imwrite（I,'P1Bmp.bmp'）;
figure,imshow（'P1Bmp.bmp'）;
I_g=rgb2gray（I）;
gg=im2bw（I_g）;
figure,imshow（gg）
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实验二图像增强—灰度变换及直方图变换
一、实验目的：
1．了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。
2．学会对图像直方图的分析，掌握灰度直方图的概念及其计算方法。
3．掌握直接灰度变换的图像增强方法。
4．熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；
5．掌握色彩直方图的概念和计算方法
6．利用MATLAB程序进行图像增强。
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二、实验原理及要求
2.1灰度变换
术语‘空间域’指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。
空间域处理方法分为两种：
灰度级变换、空间滤波。
空间域技术直接对像素进行操作其表达式为
g（x,y）=T[f（x,y）]
其中f（x,y）为输入图像，g（x,y）为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点（x,y）的指定领域内。
定义点（x,y）的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于（x,y）的正方形或长方形区域，。
此区域的中心从原点（如左上角）开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置（x,y），以便在该位置得到输出图像g。
在计算（x,y）处的g值时，只使用该领域的像素。
灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,（x,y）处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。
当处理单设（灰度）图像时，这两个术语可以互换。
由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与（x,y）无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式：
s=T（r）
其中，r表示图像f中相应点（x,y）的亮度，s表示图像g中相应点（x,y）的亮度。
2.2直方图变换
直方图是多种空间城处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强。
除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。
直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像
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的视觉效果。
灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。
直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
3、实验程序及结果
1）灰度变化
f=imread（'P2.jpg'）;
i=rgb2gray（f）;
subplot（1,2,1）;
imshow（i,[]）;
g=imhist（i,256）;
subplot（1,2,2）;
plot（g）;
g1=imadjust（f,[01],[10]）;
figure,imshow（g1）
g2=imadjust（i,[0.50.75],[01]）;
figure,imshow（g2）
g=imread（'P2.jpg'）;
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h=log（1+double（g））;
h=mat2gray（h）;
h=im2uint8（h）;
figure,imshow（h）
灰度图像8位图
2）直方图变化
A=imread（'P2.jpg'）;
P=rgb2gray（A）
[m,n]=size（P）;
B=zeros（size（P））;
l=m*n;
r=zeros（1,256）;
y=zeros（1,256）;
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A=double（P）;
fori=1:
m
forj=1:
n
r（A（i,j）+1）=r（A（i,j）+1）+1;
end
end
r=r./l;
fork=1:
256
forj=1:
k
y（k）=y（k）+r（j）;
end
end
fork=1:
256
y（k）=floor（255*y（k）+0.5）;
end
fori=1:
m
forj=1:
n
B（i,j）=y（A（i,j）+1）;
end
end
A=uint8（A）;
B=uint8（B）;
subplot（1,2,1）;imshow（A）;title（'原图像'）
subplot（1,2,2）;imhist（A）;title（'原图像的直方图'）
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直方图变换
实验三图像增强—空域滤波及频域滤波
1、实验目的
1.进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果；
2.掌握常用的空域滤波方法；
3．掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波；
4．掌握频域滤波的概念及方法；
5．熟练掌握频域空间的各类滤波器；
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6．利用MATLAB程序进行空域及频域滤波。
2、实验原理及要求
1.学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒
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