图像处理实验.docx
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图像处理实验
图像处理实验2014
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
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γ（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γ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γ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
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