山东建筑大学图像处理实验报告

课程：图像处理与图像通信实验日期： 年 月 日 成绩：
实验一 图像变换及频域滤波
1.实验目的
（1）编写快速傅里叶变换算法程序，验证二维傅里叶变换的平移性和旋转不变性； （2）实现图像频域滤波，加深对频域图像增强的理解； （3）总结实验过程：方案、编程、调试、结果、分析、结论。

2.实验环境（软件、硬件及条件）
（1）Windws2000/XP （2）MATLAB 6.x
（3）Visual C++、Visual Basic 或其它
3.实验方法
1）产生如图1所示图像),(1y x f （128×128大小，暗处=0，亮处=255），用MATLAB 中的fft2函数对其进行FFT ：
① 同屏显示原图1f 和)(FFT 1f 的幅度谱图；
② 若令),()1(),(12y x f y x f y x +-=，重复以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由；
③ 若将),(2y x f 顺时针旋转45度得到),(3y x f ，试显示)(FFT 3f 的幅度谱，并与)(FFT 2f 的幅度谱进行比较。

（2）对如图2所示的数字图像lena.img （256×256大小、256级灰度）进行频域的理想低通、高通滤波，同屏显示原图、幅度谱图和低通、高通滤波的结果图。

图1 实验图象f 1(x , y )
图2 实验图象
lena.img
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4.实验结论
（1）① 产生的图像),(1y x f 与)(FFT 1f 的幅度谱图如下：
（1）② 令),()1(),(12y x f y x f y x +-=，则图像2f 与)(FFT 2f 的幅度谱图如下：
（1）③ 若将),(2y x f 顺时针旋转45°得到),(3y x f ，则3f 及)(FFT 3f 的幅度谱图如下：
（2）. 对数字图像lena.img 进行频域的理想低通与高通的结果图。

0.5
1
课程：图像处理与图像通信实验日期：年月日成绩：R=88时的理想低通滤波结果图
R=10时的理想高通滤波结果图
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实验二 空间域图像增强
1.实验目的
（1）了解空间域图像增强的各种方法（点处理、掩模处理）； （2）通过编写程序掌握采用直方图均衡化进行图像增强的方法；
（3）使用邻域平均法编写程序实现图像增强，进一步掌握掩模法及其改进（加门限法）消除噪声的原理；
（4）总结实验过程：方案、编程、调试、结果、分析、结论。

2.实验环境（软件、硬件及条件）
（1）Windws2000/XP （2）MATLAB 6.x
（3）Visual C++、Visual Basic 或其它
3.实验方法
对如图1所示的两幅128×128、256级灰度的数字图像fing_128.img 和cell_128.img 进行如下处理：
（1）对原图像进行直方图均衡化处理，同屏显示处理前后图像及其直方图，比较异同，并回答为什么数字图像均衡化后其直方图并非完全均匀分布。

（2）对原图像加入点噪声，用4-邻域平均法平滑加噪声图像（图像四周边界不处理，下同），同屏显示原图像、加噪声图像和处理后的图像。

① 不加门限；
② 加门限),(21
n m f T =，（其中∑∑=i j
j i f N n m f ),(1),(2）
4.实验分析
由于原图像中目标物的灰度主要集中于低亮度部分，而且象素总数比较少，
而所占的灰度等级比较多，
指纹图fing_128.img
显微医学图像cell_128.img
图1 实验图像
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因此图像的对比度比较好，亮度比较大，整体图像清晰。

经过直方图均衡后，目标物的所占的灰度等级被压缩，对比度减弱，反而使目标物变的难以辨认。

数字图像均衡化后，其直方图并非完全均匀分布，这是因为图像的象素个数和灰度等级均为离散值；而且均衡化使灰度级并归，因此，均衡化后，其直方图并非完全均匀分布。

5.实验结论
（1）①对fing_128.img作直方图均衡化处理，处理前后的图像与直方图如下：
原图像及其直方图
均衡化处理后的图像及其直方图
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（1）②对cell_128.img作直方图均衡化处理，处理前后的图像与直方图如下：
原图像及其直方图
-50050100150200250300
均衡化处理后的图像及其直方图
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（2）对cell_128.img和fing_128.img加入高斯白噪声，m x=0，σ=0.01，显示4-邻域平均处理前后的图像。

可以看到，对加噪图像进行4-邻域平滑后，去处了大部分的噪声，但也使目标物边缘变的模糊。

加门限后，目标物的边缘得到加强。

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实验三 图像边缘检测
1.实验目的
（1）了解并掌握使用微分算子进行图像边缘检测的基本原理；
（2）编写程序使用Laplacian 算子（二阶导数算子）实现图像锐化，进一步理解图像锐化的实质； （3）掌握使用不同梯度算子（一阶导数算子）进行图像边缘检测的原理、方法，根据实验结果分析各种算子的工作效果；
（4）总结实验过程（实验报告，左侧装订）：方案、编程、调试、结果、分析、结论。

2.实验环境
（1）Windws2000/XP （2）MATLAB 6.x
（3）Visual C++、Visual Basic 或其它
3.实验方法
对256×256大小、256级灰度的数字图像lena.img （如图1所示）进行如下处理：
（1）对原图像进行锐化处理，显示处理前、后图像：
用Laplacian 算子进行锐化，分1=α和2=α两种情况，各按如下不同情况给出处理结果，并回答提出的问题：
① f n m f n m g 21),(),(∇-=α
② )]1,()1,(),1(),1([),(4),(2++-+++--=n m f n m f n m f n m f n m f n m g αα
问题：),(n m f 和),(1n m g 、),(2n m g 之间有何关系？),(2n m g 代表图像中的哪些信息？由此得出图像锐化的实质是什么？
（2）分别利用Roberts 、Prewitt 和Sobel 边缘检测算子，对原图像进行边缘检测，显示处理前、后图像。

4.实验分析
因为),(),(22n m f n m g ∇-=α，所以),(n m f 、),(1n m g 和),(2n m g 之间有以下关系：
图1 实验图象
lena.img
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),(),(),(21n m g n m f n m g +=
),(1n m g 是边缘增强后的数字图像；),(2n m g 代表了原图像中的二阶梯度信息。

由此可以得出：图像锐化的实质是将原图像与梯度信息叠加（梯度信息所占的比例由α的大小决定，
α值越大则梯度信息所占的比例越大），相当于对目标物的边缘进行了增强。

5.实验结论
对lena.img 进行Laplacian 变换，当1=α和2=α时，分别求出),(1n m g 和),(2n m g 的图像如下：
a=1：
a=2：
（2）分别利用Roberts 、Prewitt 和Sobel 算子对lena.img 进行边缘检测，结果如下：
原图像
Roberts
Prewitt Sobel
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实验四图像压缩
1.实验目的
理解有损压缩和无损压缩的概念；
理解图像压缩的主要原则和目的；
了解几种常用的图像压缩编码方式。

利用MATLAB程序进行图像压缩。

2.实验原理
图像压缩原理
图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。

图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。

不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。

压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。

3.实验方法
1打开计算机，启动MA TLAB程序；
2调入“实验一”中获取的数字图像，并进行数据的行程（RLE）编码压缩处理；
3 将原图像在Photoshop软件中打开，分别以不同的位图文件格式进行“另保存”，比较它们的数据量。

4记录和整理实验报告
4.实验仪器
1计算机；
2 MA TLAB、Photoshop等程序；
3移动式存储器（软盘、U盘等）。

4记录用的笔、纸
5.实验结果
JPEG：
山东建筑大学实验报告
学院：班级：姓名：学号：
课程：图像处理与图像通信实验日期：年月日成绩：行程编码：。