图像运算实验报告Word文档格式.docx

1、2、软件环境：MATLAB R2013b软件三、实验内容利用Matlab对图像进行点运算、加法运算、减法运算、乘法运算、除法运算、改变图像的大小、旋转图像、图像的剪切、图像的邻域操作。四、实验结果与分析 （包括实验原理、数据的准备、运行过程分析、源程序（代码）、图形图象界面等）注：本项可以增加页数例1 图像点运算skull=imread（skull.tif）; %读取图像 subplot（131）,imshow（skull） %生成一行三列三块区域，并在第一块区域绘制图像 I=double（skull）; %转换为双精度类型 J=I*0.43+60; %利用该函数对输出图像进行压缩，使其对比度

2、减小，图像变暗skull2=uint8（J）; %转换为uint8 subplot（132）,imshow（skull2） %在第二块区域绘制图像 J=I*1.5-60; %利用该函数对输出图像进行对比度级数拓展，使其对比度增强，图像变亮 skull3=uint8（J）; subplot（133）,imshow（skull3） %在第三块区域绘制图像运行结果： 图1 原图像 图2 对比度减小的图像 图3 对比度增强的图像分析：1）subplot是用于将多个图像画到一个平面上的函数。subplot（m,n,p,）中的m表示m行，n表示n列，p表示从左到右的第几块区域；2）uint8表示8位无符号

3、的整型数据类型，以此方式存储的图像称作8位图像；而Matlab中数值一般采用double型的存储和运算，因此在进行本题的灰度变换运算时，应先把skull图像转化为double格式； 3）线性灰度变换函数 当a=1，b=0时，输出图像像素不发生变化；当a=1，时，输出图像所有灰度值上移或下移；当时，输出图像灰度级压缩，对比度减小，如图2所示；时，输出图像灰度级拓展，对比度增强，如图3所示； 时，输出图像暗区域变亮，亮区域变暗，图像求反。2、图像的代数运算例2 图像加法运算 %读取图像imshow（skull） %显示图像J=imread（cameraman.tiffigure,imshow（J）

4、 %显示图像I=imresize（skull,256,256）; %将skull图像转换为的大小K=imadd（I,J）; %对两幅图像的灰度值进行加法运算figure,imshow（K） %显示图像K2=imadd（I,J,uint16 %对两幅图像的灰度值进行加法运算，并转化为uint16figure,imshow（K2,） %显示图像RGB=imread（RGB2=imadd（RGB,50）; %将图像skull与常数50相加imshow（RGB） %显示RGB图像figure,imshow（RGB2） %显示亮度增强50的RGB图像RGB3=imadd（RGB,100）; %将图像sk

5、ull与常数100相加figure,imshow（RGB3） %显示亮度增强100的RGB图像 图4 skull原图像 图5 cameraman原图像 图6 两幅相加后的图像图7 转化为uint16的图像 图8 RGB原图 图9 亮度增强50后的图像图10 亮度增强100后的图像1）imadd是用于实现两图像灰度值相加的函数，imadd（I,J）中的I和J要求大小相等，由于我读取的skull图像的尺寸为，因此在进行I和J的加法运算前须利用imresize函数把skull图像转换为的大小； 2）I和J进行相加后的图像如图6所示，而在I和J相加的基础上将其转换为uint16的图像如图7所示，我们可

6、以清楚的发现图6比图7的更亮，但细节比图7的模糊，这是由于Matlab在运算后会自动将图像转换为double型，因此uint16的图像是比double型的图像更清晰； 3）imadd（RGB,50）是将一个常数50加到RGB图像上,即使图像的灰度级增强了50，如图9所示，以此类推，图10为灰度级增强了100的图像。例3 图像减法运算I=imread（imshow（I） %显示图像background=imopen（I,strel（disk,15）; %估计圆盘半径为15的背景图像figure,imshow（background）; %显示背景图I2=imsubtract（I,backgroun

7、d）; %从原始图像中减去不均匀的背景图图11 skull原图 图12 背景图 图13 减去背景图后的图像1）imopen开运算属于形态图像处理，是先腐蚀后膨胀，可以使边界平滑，消除尖刺，断开窄小的连接，保持面积大小不变；strel是用于构建结构元素对象，imopen（I,strel（,15）就是构建圆盘半径为15的背景图，如图12所示； 2）imsubtract函数是用于两幅图像的相减运算，如图13所示，减去不均匀的部分后，图像变得更加平滑。例4 图像的乘法运算J=immultiply（I,1.2）; %图像的乘法，缩放因子是1.21，增强图像的亮度K=immultiply（I,0.5）;

8、%图像的乘法，缩放因子是0.51，减小图像的亮度imshow（I） %显示原图像figure,imshow（J） %显示亮度增强图像figure,imshow（K） %显示亮度减小图像图14 skull原图 图15 亮度增强后的图像 图16 亮度减小后的图像1）乘法运算可以实现掩模操作，即屏蔽掉图像的某些部分 2）一幅图像乘以一个常数通常被称为缩放。immultiply（I,1.2），使用的缩放因数大于1，那么将增强图像的亮度，如图15所示；immultiply（I,0.5）中的因数小于1则会使图像变暗，如图16所示。例5 图像除法运算 %读取原图像J=double（I）*0.43+80; %

9、利用该函数对输出图像进行处理，是对比度减小，图像变暗J=uint8（J）; %转换成uint8K=imdivide（I,J）; %除法运算figure,imshow（J） %显示对比度减小的图像figure,imshow（K） %显示灰度级相除后的图片 图17 skull原图 图18 对比度减小的图片 图19 灰度级相除后的图片1）J=double（I）*0.43+80是将skull图像转换为double型再对其进行灰度变换运算，使其灰度级减小，如图18所示； 2）imdivide（I,J）要求I和J数据类型一致，因此在进行此运算时，须先将double型的J转换为uint8，两幅图像的灰度级相

10、除后的到的结果为0,1，因为其灰度级极其相近且小，肉眼无法分辨，故我们所看到的输出图像几近与纯黑色，如图19所示； 3）除法运算是用于校正成像设备的非线性影响。例6 图像的几何运算J=imresize（I,1.25）; %返回图像J,其长宽是图像I的长宽的1.25倍，即放大图像K=imresize（I,0.8）; %返回图像K,其长宽是图像I的长宽的0.8倍，即缩小图像imshow（I） %显示原图figure,imshow（J） %显示尺寸放大的图像figure,imshow（K） %显示尺寸减小的图像Y=imresize（I,100,150）; %返回图像Y，高度为100，宽度为150fi

11、gure,imshow（Y） %显示的图像 图20 skull的原图像 图21 尺寸放大的图像 图22 尺寸减小的图像图23 1）imresize函数可改变图像输出图像的大小，J=imresize（I,1.25）为返回图像J,其长宽是图像I的长宽的1.25倍，即放大图像，如图21所示；K=imresize（I,0.8）为返回图像K,其长宽是图像I的长宽的0.8倍，即缩小图像，如图22所示； 2）Y=imresize（I,100,150）是直接指定输出图像真实的大小，即返回图像Y，高度为100，宽度为150。例7 旋转一幅图像J=imrotate（I,30,bilinear %将图像skull绕

12、图像的中心点旋转30度J1=imrotate（I,30,crop %crop：通过对旋转后的图像进行裁剪，保持旋转后输出图像J1的尺寸和输入图像skull的尺寸一样。figure,imshow（J） %显示逆时针旋转30度的图像figure,imshow（J1） %显示裁剪后的图像J2=imrotate（I,-15, %将图像顺时针旋转15度，进行双线性插值figure,imshow（J2） %显示顺时针旋转15度的图像 图24 skull的原图像 图25 逆时针旋转的图像 图26 裁剪后的图像 图27 顺时针旋转1）Imrorate（x，n）是用于对图像进行旋转的函数，其中X若为正数则表示逆

13、时针旋转，数则表示顺时针旋转；）表示逆时针旋转30度，如图25所示；其中bilinear为双线性插值，在两个方向分别进行一次线性插值；）则表示顺时针旋转15度，如图27所示；2） J1=imrotate（I,30,）中的crop是通过对旋转后的图像进行裁剪，保持旋转后输出图像J1的尺寸和输入图像skull的尺寸一样，如图26所示。例8 图像剪切%通过交互操作，从一幅图像中剪切一个矩形区域。imshow（I）; %显示图像II1=imcrop; %对图像进行自由地剪切操作figure,imshow（I1） %显示图像I1I2=imcrop（I,30 60 120 160）; %剪切图像I,坐标（

14、30，60）往下120*160的图像figure,imshow（I2） %显示图像I2 图28 skull的原图像 图29 手动剪切后的图像 图30 定义剪切后的图像1）imcrop用于返回图像的一个裁剪区域，但其也允许用户自己以交互方式使用鼠标选定要剪切的区域；因此如图29所示，为我们自己手动剪切的图像；I2=imcrop（I,30 60 120 160）为剪切横坐标30-60，纵坐标60-160的图像区域，如图30所示。例9 图像的领域操作 %读取原图f=inline（max（x（:） %定义一个取最大值的函数f，构造复合函数I2=nlfilter（I,3 3,f）; %对图像I的每一个3

15、*3滑块应用函数f，滑动邻域操作figure,imshow（I2） %显示进行滑动邻域操作的图像uint8（round（mean2（x）*ones（size（x） %构造复合函数I2=blkproc（I,8 8,f）; %对图像I的每一个8*8滑块应用函数f，分离邻域操作figure,imshow（I2） %显示分离邻域操作的图像图31 skull的原图像 图32 滑动邻域操作的图像 图33 分离邻域操作的图像1）nlfilter是对图像进行边沿操作，即进行滑动邻域操作，nlfilter（I,3 3,f）为对图像I的每一个3*3滑块应用函数f进行滑动邻域操作，如图32所示；2）blkproc是

16、实现图像的显示块操作，即分离邻域操作，blkproc（I,8 8,f）为对图像I的每一个8*8滑块应用函数f进行分离邻域操作，如图33所示；五、实验小结： （包括主要实验问题的最终结果描述、详细的收获体会，待解决的问题等）在此次实验中，由于实验内容更贴近生活应用，因此比起上学期，我们更容易领悟该程序的表达，只是在细节方面还是很容易出错，甚至不容易拐过弯来。在实验中应注意的点：1）在编写运行文件的时候要选择正确的路径，图片保存在哪里，就应该选择哪里，不然就会出现读取错误。2）显示图像中的以灰度级20显示图像的时候，因为灰度级定义得太小，导致无图像显示，这时我们可以用增大灰度级的方法，imshow（J，100）;或imshow（J,0,100）;显示部分图像信息.3）当用imshow显示另一图像时，MATLAB会字屏幕上用新图像替换旧图像。为保持第一幅图像并显示第二幅图像，可以用figure函数。4）在进行图像的运算时应注意保持图像的类型和大小一致5）明确每一种代数运算的意图，并学会理论联系实际，对输出图像进行分析。手写签名：