多媒体图像处理第1次实验报告.docx
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多媒体图像处理第1次实验报告
实验一Matlab图像处理基础
一、实验目的
1.了解Matlab的基本功能及操作方法
2.练习图像读写和显示函数的使用方法
3.掌握Matlab支持的五类图像的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色等）
4.熟悉常用的图像文件格式与格式转换；
二、实验内容
1.图像的读写
A）图像读
RGB=imread（'ngc6543a.jpg'）;
imshow（RGB）;
B）图像写
先从一个.mat文件中载入一幅图像，然后利用图像写函数imwrite，创建一个.bmp文件，并将图像存入其中。
loadclown;
whos;
imwrite（X,map,'clown.bmp'）;
imshow（'clown.bmp'）;
C）图像文件格式转换
bitmap=imread（'clown.bmp','bmp'）;
imwrite（bitmap,'clown.png','png'）;
imshow（'clown.png'）;
转换前clown.bmp图像如下：
转换后.png格式的图像如下:
D）图像综合操作
利用matlab提供的函数将图像读入；编写程序实现对给定图像进行一定比例的放大和缩小处理，在Mfile编辑器中写入以下程序，全速执行：
I=imread（'lena.tif'）;%读入图像
J=imresize（I,10）;%放大10倍
K=imresize（I,0.1）;%缩小10倍
L=imrotate（I,-10,'bilinear','crop'）;%逆时针旋转10°
subplot（2,2,1）,imshow（I）,title（'原图'）;%原图
subplot（2,2,2）,imshow（J）,title（'放大10'）;%放大10倍
subplot（2,2,3）,imshow（K）,title（'缩小0.1'）;%缩小10倍
subplot（2,2,4）,imshow（L）,title（'逆时针旋转10°'）;%逆时针转10°
图像处理结果如下：
2.图像显示
E）二进制图像的显示
BW1=zeros（20,20）;%创建仅包含0/1的双精度图像
BW1（2:
2:
18,2:
2:
18）=1;
imshow（BW1,'notruesize'）;
BW1图像显示如下：
whos
BW2=uint8（BW1）;
figure,imshow（BW2,'notruesize'）;
BW2图像显示如下：
BW3=BW2~=0;%逻辑标志置为on
figure,imshow（BW3,'notruesize'）
BW3图像显示如下：
whos
BW=imread（'circles.png'）;
imshow（BW）;
BW图像显示如下：
figure,imshow（~BW）;
BW图像取反显示如下：
figure,imshow（BW,[100;001]）;
BW图像以特定颜色显示如下：
F）灰度图像的显示
I=imread（'testpat1.tif'）;
J=filter2（[12;-1-2],I）;
imshow（I）
figure,imshow（J,[]）
图像I显示如下：
图像J显示如下：
G）索引图像的显示
loadclown%装载一幅图像
imwrite（X,map,'clown.bmp'）;%保存为bmp文件
imshow（X）
imshow（X,map）
H）RGB图像的显示
I=imread（'flowers.tif'）;
imshow（I）
图像I显示如下：
RGB=imread（'ngc6543a.jpg'）;
figure,imshow（RGB）
图像RGB显示如下：
imshow（I（:
:
3））%显示第3个颜色分量
图像I的第3个分量显示如下：
I）多帧图像的显示
mri=uint8（zeros（128,128,1,27））;%27帧文件mri.tif初始化
forframe=1:
27
[mri（:
:
:
frame）,map]=imread（'mri.tif',frame）;%读入每一帧
end
imshow（mri（:
:
:
3）,map）;%显示第3帧
figure,imshow（mri（:
:
:
6）,map）;%显示第6帧
figure,imshow（mri（:
:
:
10）,map）;%显示第10帧
figure,imshow（mri（:
:
:
20）,map）;%显示第20帧
J）显示多幅图像
[X1,map1]=imread（'forest.tif'）;
[X2,map2]=imread（'trees.tif'）;
subplot（1,2,1）,imshow（X1,map1）;
subplot（1,2,2）,imshow（X2,map2）
subplot（1,2,1）,subimage（X1,map1）
subplot（1,2,2）,subimage（X2,map2）
三、思考题
1.简述MatLab软件的特点。
1）可扩展性：
Matlab最重要的特点是易于扩展，它允许用户自行建立指定功能的M文件。
对于一个从事特定领域的工程师来说，不仅可利用Matlab所提供的函数及基本工具箱函数，还可方便地构造出专用的函数，从而大大扩展了其应用范围。
2）高效性：
Matlab语句功能十分强大，一条语句可完成十分复杂的任务。
它大大加快了工程技术人员从事软件开发的效率。
据MathWorks公司声称，Matlab软件中所包含的Matlab源代码相当于70万行C代码。
3）易学易用性：
Matlab不需要用户有高深的数学知识和程序设计能力，不需要用户深刻了解算法及编程技巧。
2.MatLab软件可以支持哪些图像文件格式？
GIF、BMP、TIFF、PCX、JPG、PSD。
3.如何显示多帧图像的所有帧？
如何根据多帧图像创建电影片段？
imshow（X（:
:
:
3）,map）的形式显示所有帧，montage在矩形框中同时显示多幅图像。
immovie创建多帧索引图的电影动画。
4.图像显示时，若不带参数’notruesize’，显示效果如何？
显示时按图片实际大小显示图片，窗口会自动调节大小去适应图片尺寸。
5.如何显示RGB图像的某一个颜色分量？
imshow（X（;,;,i）,map）的形式显示某一个颜色分量。
实验二图像运算
一、实验目的
1.熟悉图像点运算和代数运算的实现方法
2.了解图像几何运算的简单应用
3.了解图像的邻域操作
二、实验内容
1.图像点运算
读入图像‘rice.png’，通过图像点运算改变对比度。
rice=imread（'rice.png'）;
subplot（131）,imshow（rice）
I=double（rice）;%转换为双精度类型
J=I*0.43+60;
rice2=uint8（J）;%转换为uint8
subplot（132）,imshow（rice2）
J=I*1.5-60;
rice3=uint8（J）;%转换为uint8
subplot（133）,imshow（rice3）
图像显示如下：
2.图像的代数运算
A）图像加法运算
I=imread（'rice.png'）;
imshow（I）
图像I显示如下：
J=imread（'cameraman.tif'）;
figure,imshow（J）;
图像J显示如下：
K=imadd（I,J）;
figure,imshow（K）
图像相加的结果显示如下：
K2=imadd（I,J,'uint16'）;
figure,imshow（K2,[]）
RGB=imread（'flowers.tif'）;
RGB2=imadd（RGB,50）;
imshow（RGB）
figure,imshow（RGB2）
图像RGB和RGB2显示如下：
RGB3=imadd（RGB,100）;
figure,imshow（RGB3）
图像RGB3显示如下：
B）图像减法运算
I=imread（'rice.png'）;
imshow（I）
background=imopen（I,strel（'disk',15））;%估计背景图像
figure,imshow（background）;
I2=imsubtract（I,background）;%从原始图像中减去背景图像
figure,imshow（I2）
原始图像如下：
背景图像如下：
相减的图像如下：
C）图像乘除法运算
I=imread（'moon.tif'）;
J=immultiply（I,1.2）;
K=immultiply（I,0.5）;
imshow（I）
figure,imshow（J）
figure,imshow（K）
原始图像如下：
乘1.2后的图像如下：
乘0.5后的图像如下：
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