数字图像处理基础程序及运行结果图像matlab程序 1.docx

1、数字图像处理基础程序及运行结果图像matlab程序 1数字图像处理实验和matlab程序代码目 录实验一 MATLAB数字图像处理初步 3实验二 图像的代数运算 7实验三 图像增强灰度变换 10实验四 图像增强直方图变换 12实验五 图像增强空域滤波 14实验六 图像的傅立叶变换 18实验七 图像增强频域滤波 20实验八 彩色图像处理 22实验九 图像分割 25实验十 形态学运算 28实验一 MATLAB数字图像处理初步一、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

2、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。二、实验内容及步骤1利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；2利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3利用imshow()函数来显示这幅图像；4利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，quality,q), q取0-100。6同样利用imwrite()函数将最初读入的t

3、if图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。7用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg；8用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；9用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。10用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。11将每一步的函数执行语句拷贝下来，写入实验报告，并且将得到第3、9、10步得到的图像效果拷贝下来三、考核要点1、熟悉在MATLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保

4、存图像等，熟悉相关的处理函数。2、明确不同的图像文件格式，由于其具体的图像存储方式不同，所以文件的大小不同，因此当对同一幅图像来说，有相同的文件大小时，质量不同。五、实验仪器与软件(1) PC计算机(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容 f=imread(C:UsersGatewayDesktopflower.tif);whos f; imshow(f);imfinfo C:UsersGatewayDesktopflower.tif ans = Filename: C:UsersGateway

5、Desktop图片flower.tif FileModDate: 24-六月-2012 18:46:53 FileSize: 392018 Format: jpg FormatVersion: Width: 1600 Height: 1200 BitDepth: 24 ColorType: truecolor FormatSignature: NumberOfSamples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequential Comment: ans = %imfinfo压缩后的信息 Filename: flower.jpg FileModDa

6、te: 25-六月-2012 16:07:40 FileSize: 81013 Format: jpg FormatVersion: Width: 1600 Height: 1200 BitDepth: 24 ColorType: truecolor FormatSignature: NumberOfSamples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequential Comment: f=imread(C:UsersGatewayDesktoplenna.jpg);g=imread(C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg

7、);figure;imshow(f);figure,imshow(g);imfinfo C:UsersGatewayDesktoplenna.jpgimfinfo C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg ans = Filename: C:UsersGatewayDesktop图片lenna.jpg FileModDate: 24-六月-2012 18:44:09 FileSize: 21307 Format: jpg FormatVersion: Width: 300 Height: 300 BitDepth: 24 ColorType: truecolor Form

8、atSignature: NumberOfSamples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequential Comment: ans = Filename: C:UsersGatewayDesktop图片camera.jpg FileModDate: 24-六月-2012 18:44:32 FileSize: 18653 Format: jpg FormatVersion: Width: 256 Height: 256 BitDepth: 24 ColorType: truecolor FormatSignature: NumberOfSam

9、ples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequential Comment: f=imread(C:UsersGatewayDesktoplenna.jpg);g=im2bw(f);figure,imshow(g);五、思考题(1) 简述MatLab软件的特点。(2) MatLab软件可以支持哪些图像文件格式？doc imread(3) 说明函数imread 的用途格式以及各种格式所得到图像的性质。(4) 为什么用I = imread(lena.bmp) 命令得到的图像I 不可以进行算术运算？实验二 图像的代数运算一、 实验目的1了解图像的算

10、术运算在数字图像处理中的初步应用。2体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。二、 实验步骤2图像的减法运算3. 图像的乘法运算4图像的除法运算三、 实验内容1图像的加法运算I=imread(C:UsersGatewayDesktoplenna2.jpg);J=imread(C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg);K = imadd(I,J);imshow(K);%lenna原图和camera尺寸大小不一样，不能相加，用ps将lenna裁剪成256*256与camera相同尺寸I=imread(C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg);J

11、=imadd(I,50);subplot(1,2,1);imshow(I);subplot(1,2,2);imshow(J);2图像的减法运算I2=zeros(256,256); I=imread(rice.png);imshow(I)background=imopen(I,strel(disk,15);figure,imshow( background)I2=imsubtract(I,background);figure,imshow(I2) 3. 图像的乘法运算I=imread(C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg);J=immultiply(I,1.5);sub

12、plot(1,2,1);imshow(I);subplot(1,2,2);imshow(J);4图像的除法运算I=imread(rice.png); J=double(rice.png);K=J*0.43+90;I2=unit8(J);Ip=imdivide(I,I2);imshow(Ip,); 5图像的四则代数运算I=imread(C:UsersGatewayDesktoplenna2.jpg);J=imread(C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg);Z=imlincomb(0.5,I,0.5,J,50);imshow(Z);四、 思考题由图像算术运算的运算结果，

13、思考图像减法运算在什么场合上发挥优势？从背景中提取图像实验三 图像增强灰度变换一、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。3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。二、实验内容：1、图像数据读出2、计算并分析图像直方图3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换I=imread(C:UsersGatewayDesktopmedicine.jpg);J=rgb2gray(I);imhist(J);I=imread(C:UsersGatewayDesktopmedicine.jpg);J=rgb2gray(I);g=imhist(J,2

14、56);g1=imadjust(f,0 1,1 0);figure;imshow(g1);%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围0 1g2=imadjust(f,0.5 0.75,0 1);figure;imshow(g2);g=imread(C:UsersGatewayDesktoppoint.jpg);h=log(1+double(g); %对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图figure;imshow(h); 实验四 图像增强直方图变换一、 实验目的1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2熟练掌握直

15、力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4掌握色彩直方图的概念和计算方法5利用MATLAB程序进行图像增强。二、 实验步骤1打开计算机，启动MATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；2调入“实验一”中获取的数字图像，并进行计算机均衡化处理；3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。4记录和整理实验报告三、 实验内容I=imread(C:UsersGatewayDesktoppollen.jpg);g=rgb2gray(I);J=histeq(g); %对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I);title();fi

16、gure;imshow(J);title();figure,subplot(1,2,1);imhist(g,64); %将原图像直方图显示为64级灰度title();subplot(1,2,2);imhist(J,64);title(); 四、 思考题1直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？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.直方图是以图形化参数来显示图片曝光精确度的手段，其描述的是图片显示范围内影像的灰度分布曲线。它可以帮助分析图片的曝光水平等一些信息2直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？直方图拉伸和直方图均衡化化是两种最常见的间接对比度增强方法，直

17、方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。实验五 图像增强空域滤波一、 实验目的 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。了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。b) 利用imnoise 命令在图像Sampl

18、e2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 d）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果； e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。f）利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper)g）重复c) e）的步骤h）输出全部结果并进行讨论。三、实验内容 i=imread(C:UsersGatewayDesktopelect

19、ric.tif);I=rgb2gray(i);J=imnoise(I,gauss,0.02);J=imnoise(I,salt & pepper,0.02);ave1=fspecial(average,3); %产生3*3均值模板ave2=fspecial(average,5);K=filter2(ave1,J)/255; %均值滤波L=filter2(ave2,J)/255;M=medfilt2(J,3 3); %中值滤波 N=medfilt2(J,5 5);imshow(I);figure;imshow(J);figure;imshow(K);figure;imshow(L);figure

20、;imshow(M);figure;imshow(N); 原图 gauss噪声 Gauss噪声3*3模板均值滤波 Gauss噪声5*5模板均值滤波 Gauss噪声3*3中值滤波 Gauss噪声5*5中值滤波椒盐噪声 椒盐噪声3*3均值滤波 椒盐噪声5*5均值滤波 椒盐噪声3*3中值滤波 椒盐噪声5*5中值滤波四，思考题/问答题(1) 简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。检验噪声往往由图像切割引起。椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声（salt noise），另一种是胡椒噪声（pepper noise）。盐=白色，椒=黑色。前者是高

21、灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。高斯噪声是一种随机噪声。在任选瞬时中任取n个，其值按n个变数的高斯概率定律分布。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。(2) 结合实验内容，定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？两种滤波对高斯噪声效果都不是很好，5*5的中值滤波效果好于3*3。中值滤波对椒盐噪声效果好于均值滤波。(3) 结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？窗口越大，去噪效果越好，但是窗口越大所用的

22、时间越多。实验六 图像的傅立叶变换 一、 实验目的1了解图像变换的意义和手段；2熟悉傅立叶变换的基本性质；3熟练掌握FFT变换方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。二、 实验原理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。三、 实验步骤1 将图像内容读入

23、内存；2 用Fourier变换算法，对图像作二维Fourier变换；3 将其幅度谱进行搬移，在图像中心显示；4 用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；5 用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；6 比较4、5的结果，评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。7 记录和整理实验报告。四、 实验内容J=imread(C:UsersGatewayDesktopnumber.jpg);imshow(J);I=rgb2gray(J);fftI=fft2(I); %二维傅里叶变换sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心figure;imshow(sfft

24、I);RR=real(sfftI); %取实部II=imag(sfftI); %取虚部A=sqrt(RR.2+II.2); %计算幅值A=(A-min(min(A)/(max(max(A)-min(min(A)*255; %归一化 figure;imshow(A); %显示图像频谱另一种J=imread(C:UsersGatewayDesktopnumber.jpg); I=rgb2gray(J);F=fft2(I); %S=abs(F);imshow(S,);FC=fftshift(F);imshow(abs(FC),);S2=log(1+abs(FC);figure;imshow(S2,)

25、; 原图 归一化后图像实验七 图像增强频域滤波一、 实验目的1掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波2掌握频域滤波的概念及方法3熟练掌握频域空间的各类滤波器4利用MATLAB程序进行频域滤波二、实验原理频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。频域低通过滤的基本思想： G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。n阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点处出现截至频率)的传递

26、函数为与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在处突然不连续。高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为其中，为标准差。二、 实验步骤：1调入并显示所需的图片；2利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤波进行比较。3利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。4记录和整理实验报告。f1=imread(C:UsersGatewayDesktopcamera.jpg);f=rgb2gray(f1);F=fft2(f);S=fftshift(log(1+abs(F); figure;imshow(S,); %h=fspecial(sobel);figur

27、e;freqz2(h);PQ=paddedsize(size(f);H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2);H1=ifftshift(H);figure;imshow(abs(H),); Sobel边缘提取f=imread(C:UsersGatewayDesktopdabao.jpg);f=rgb2gray(f);f=im2double(f);VSFAT=edge(f,sobel,vertical);figure;imshow(f);figure;imshow(VSFAT); 实验八 彩色图像处理一、实验目的 使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。使学生通过实验熟悉使用MatLab软

28、件进行图像彩色处理的有关方法，并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。二、实验要求要求学生能够完成彩色图像的分析，能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质；会对彩色图像进行直方图均衡，并能正确解释均衡处理后的结果；能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。三、实验步骤(1) 彩色图像的分析 (2) 彩色图像的直方图均衡 (3) 假彩色处理 (4) 伪彩色处理1：灰度切片处理 (5) 彩色变换(选做)四、实验内容f=imread(C:UsersGatewayDesktopflower.tif);figure;imshow(f);fR=f(:,:,1); %获得红色分量fG=f(:,:,2); %获得绿色分量fB=f(:,:,3); %获得蓝色分量figure;imshow(fR);figure;imshow(fG);figure;imshow(fB); 原图 红色分量 绿色分量 蓝色分量%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像f=imread(C:Use