数字图像处理MATLAB上机作业.docx

1、数字图像处理MATLAB上机作业数字图像处理实验报告指导老师:学号姓名班级1. 产生右图所示图像f1()，其中图像大小为256256，中间亮条为12832，暗处=0，亮处=100。对其进行：同屏显示原图f1()和(f1)的幅度谱图；若令f2()=（-1）（）f1()，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；若将f2()顺时针旋转90度得到f3()，试显示(f3)的幅度谱，并与(f2)的幅度谱进行比较；若将f1()顺时针旋转90度得到f4()，令f5()1()4()，试显示(f5)的幅度谱，并指出其与(f1)和(f4)的关系；若令f6()2()3()，试显示(f6)的幅度谱，并指出其与(f

2、2)和(f3)的关系，比较(f6)和(f5)的幅度谱。f1(256,256); 64:1:192 122:1:144 f1()=100;12(f1);1(1);1(1,1);1(1,1); 1:256 1:256 1() 1(); 1:256 1:256 1()=255*(1();(1,2,1);(f1);(原图);(1,2,2);(1);(原图的幅度谱); 1:256 1:256 f2()=(-1)()*f1();22(f2);2(2);2(1,1);2(1,1); 1:256 1:256 2() 2(); 1:256 1:256 2()=255*(2();(2,2,1);(f1);(原图)

3、;(2,2,2);(1);(原图的幅度谱);(2,2,3);(f2);(原图中心化);(2,2,4);(2);(原图中心化的幅度谱);f3(f290,);32(f3);3(3);3(1,1);3(1,1); 1:256 1:256 3() 3(); 1:256 1:256 3()=255*(3();(2,2,1);(f2);(原图中心化);(2,2,2);(2);(原图中心化的幅度谱);(2,2,3);(f3);(旋转后的图像);(2,2,4);(3);(旋转后的幅度谱);图像旋转90度后，幅度谱也旋转了90度。f4(f190,);f514;52(f5);5(5);5(1,1);5(1,1);

4、 1:256 1:256 5() 5(); 1:256 1:256 5()=255*(5();(2,2,1);(f1);(原图);(2,2,2);(1);(原图的幅度谱);(2,2,3);(f5);(相加后的图像);(2,2,4);(5);(相加后的幅度谱);原图与旋转90度后的图像进行叠加后，相应的幅度谱也进行叠加。f623;62(f6);6(6);6(1,1);6(1,1); 1:256 1:256 6() 6(); 1:256 1:256 6()=255*(6();(2,2,1);(2);(F2);(2,2,2);(3);(F3);(2,2,3);(5);(F5);(2,2,4);(6)

5、;(F6); (2)和（3）相差90度。(6)是（5）的中心化。2. 产生教材104页题图4.18（右图）所示的二值图像（白为1，黑为0），编程实现习题4.18所要求的处理（3*3的平均滤波和中值滤波）功能（图像四周边界不考虑，处理结果按四舍五入仍取0或1），显示处理前后的图像，比较其异同。(64,64);(256,256); 1:1:32 1:1:32 a()=1; 33:1:64 33:1:64 a()=1; 1:64:256 1:64:256 f(6363);(f) 2:1:255 2:1:255 f(11)(1)(11)(1)()(1)(11)(1)(11); f(1)(1)()(1)

6、(1); (a); (b); 1()(5); 2()(5);(1,3,1);(f);(原图像);(1,3,2);(1);(方形中值滤波后图像)(1,3,3);(2);(十字形中值滤波后图像) 2:1:255 2:1:255 4()=(f(1)(1)(1)(1)/4; 8()=(f(11)(1)(11)(1)(1)(11)(1)(11)/8; 4()=(f(1)(1)(1)(1)()/5; 8()=(f(11)(1)(11)(1)(1)(11)(1)(11)()/9;4(4);8(8);4(4);8(8);(2,2,1);(4);(4邻域平均滤波后图像);(2,2,2);(8);(8邻域平均滤波

7、后图像)(2,2,3);(4);(4邻域加权平均滤波后图像)(2,2,4);(8);(8邻域加权平均滤波后图像)放大后可看出区别3.产生教材104页题图4.16所示的灰度图像（白为255，黑为0），分别加入高斯白噪声和椒盐噪声，再分别进行3*3的平均滤波和中值滤波，显示原图像、加噪图像和滤波结果图像，并比较四种滤波结果。(256,256);255*(210,7); 0:1:8 f(24:233,(29+24*i):(29+24*6);f1(f,0,0.1)加入均值为零方差为0.1的高斯噪声f2(f, & ,0.1)加入噪声密度为0.1的椒盐噪声 2:1:255 2:1:255 f1(11)1(

8、1)1(11)1(1)1()1(1)1(11)1(1)1(11); f2(11)2(1)2(11)2(1)2()2(1)2(11)2(1)2(11); (a); (b); 1()(5); %中值滤波 2()(5)中值滤波 8()=(f1(11)1(1)1(11)1(1)1(1)1(11)1(1)1(11)1()/9平均滤波 8()=(f2(11)2(1)2(11)2(1)2(1)2(11)2(1)2(11)2()/9平均滤波(2,4,1)(f);(原图像);(2,4,2)(f1);(高斯噪声污染后的图像);(2,4,3)(1);(中值滤波后的图像);(2,4,4)(8);(平均滤波后的图像);(2,4,5)(f);(原图像);(2,4,6)(f2);(椒盐噪声污染后的图像);(2,4,7)(2);(中值滤波后的图像);(2,4,8)(8);(平均滤波后的图像);5.（第4、5题选做一题）编程实现教材214页所给图像门限化分割的迭代阈值算法，实现对某一灰度图像的二值化。(C:24242a28343490c0181536d35)读取格式的图像 2()进行到灰度图像的转换0.5*(a(:)(a(:); (aT); 0.5*(a(g)(a(); ()()();