数字图像处理上机实验报告 (三)
数字图像处理上机实验报告
数字图像处理上机实验报告姓名：李青学号： 104090423学院：物理与电子信息学院班级： 10电子实验课题: 五类图像处理的运算方法任课教师：石俊生（教授）填表日期：2013年11月3日一．实验内容实验1：直方图均衡图像增强；实验2: 空域处理：不同平均模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪；实验3: 空域处理：不同中值模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪；实验4: 频域处理：对图像低通、高通、带通处理结果比较；实验5：常用边缘检测算子检测；实验6：逆滤波和维纳滤波对运动模糊复原；实验7：DPCM图像压缩。
二．实验目的学会用Matlab中的下列函数对输入图像进行上述5类运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。
Imhist；histeq；nlfilter；mean2；std2；fspecial；filter2；medfilt2；三．实验结果实验1：直方图均衡图像增强（a）原始图像及直方图均衡化后的图像（b）均衡化前后图像的直方图（c）调整灰度原始图像和调整灰度增强后图像实验2: 空域处理：不同平均模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪(a)原始图像和3*3模板去噪后图像（b）原始图像和5*5模板去噪后图像（c）原始图像和7*7模板去噪后图像实验3: 空域处理：不同中值模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪实验4: 频域处理：对图像低通、高通、带通处理结果比较（a）原图像与低通滤波图像（b）原图像与高通滤波图像（c）原图像与带通滤波图像实验5：常用边缘检测算子检测(1)lena(2)camaraman(3)Cell(4)rice(5)tire实验6：逆滤波和维纳滤波对运动模糊复原实验7：DPCM图像压缩四．结论与讨论（1）直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换，重新分配图像像素值，把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内均匀分布的形式，从而使原始图像的直方图改变成均匀分布的直方图，达到增强图像整体对比度的效果。
数字图像处理上机实验报告
数字图像处理上机实验报告实验一：MATLAB工具箱的使用实验目的：11：了解matlab语言，熟悉并掌握matlab相关的处理语句。
2：了解matlab在图像处理中的优缺点。
3 熟悉matlab的使用技巧，能用matlab熟悉的对数字图像进行各种处理。
1 将一幅灰度图像转换成索引色图像。
I=imread('ngc4024m.tif'>。
X=grayslice(I,16>。
imshow(I>figure,imshow(X,hot(16>>2：对一副图像进行二值化处理。
load treesBW=im2bw(X,map,0.4>。
imshow(X,map>figure,imshow(BW>3:将索引色图像转化成灰度图像。
load treesI=ind2gray(X,map>。
imshow(X,map>figure,imshow(I>4:显示一幅图像。
load clown image(10,10,X> colormap(map>实验二图像变换实验目的：1 熟悉掌握DFT和DCT变换的matlab实现。
2 利用matlab实验DFT和DCT的变换，求出图像的频谱。
1．二维离散傅里叶变换的旋转型。
I=zeros(256,256>。
>> I(28:228,108:148>=1。
>> imshow(I>J=fft2(I>。
>> F=abs(J>。
>> J1=fftshift(F>。
figure>> imshow(J1,[5 50]>I=zeros(256,256>。
>> I(28:228,108:148>=1。
>> J=imrotate(I,315,'bilinear','crop'>。
《数字图像处理》实验报告
《数字图像处理》实验报告数字图像处理是一门将图像进行数字化处理的学科，它通过计算机算法和技术手段对图像进行分析、增强、压缩和重建等操作。
在本次实验中，我们学习了数字图像处理的基本概念和常用算法，并通过实验来探索其应用和效果。
首先，我们进行了图像的读取和显示实验。
通过使用Python中的OpenCV库，我们能够轻松地读取图像文件，并将其显示在屏幕上。
这为我们后续的实验奠定了基础。
同时，我们还学习了图像的像素表示方法，了解了图像由像素点组成的原理。
这使我们能够更好地理解后续实验中的算法和操作。
接下来，我们进行了图像的灰度化实验。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在实验中，我们使用了不同的算法来实现灰度化操作，包括平均值法、最大值法和加权平均法等。
通过比较不同算法得到的灰度图像，我们发现不同算法对图像的处理效果有所差异，这使我们深入理解了灰度化的原理和应用。
随后，我们进行了图像的直方图均衡化实验。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
在实验中，我们使用了直方图均衡化算法来对图像进行处理，并观察了处理前后的效果变化。
通过实验，我们发现直方图均衡化能够显著提高图像的对比度，使图像更加清晰和鲜明。
在进一步探索图像处理技术的过程中，我们进行了图像的滤波实验。
滤波是一种常用的图像处理操作，它通过对图像进行卷积操作来实现。
在实验中，我们学习了不同类型的滤波器，包括均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
通过比较不同滤波器对图像的处理效果，我们发现每种滤波器都有其适用的场景和效果。
此外，我们还进行了图像的边缘检测实验。
边缘检测是一种用于提取图像边缘信息的方法。
在实验中，我们学习了不同的边缘检测算法，包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
通过比较不同算法对图像的处理效果，我们发现每种算法都有其独特的特点和应用。
最后，我们进行了图像的压缩实验。
图像压缩是一种将图像数据进行压缩以减小文件大小的方法。
数字图像处理实验报告
《数字图像处理》实验报告目录第一章实验一数字图像的基本操作和灰度变换 (3)1.1实验目的 (3)1.2实验原理与方法 (3)1.3实验内容与结果分析 (4)1.4思考问题 (8)第二章实验二图像的空间域增强 (9)2.1实验目的 (9)2.2实验原理与方法 (9)2.3实验内容与结果分析 (10)2.4思考问题 (16)第三章实验三图像的傅里叶变换和频域处理 (17)3.1实验目的 (17)3.2实验原理与方法 (17)3.3实验内容与结果分析 (18)附录：实验代码 (23)第一章实验一数字图像的基本操作和灰度变换1.1实验目的①了解数字图像的基本数据结构②熟悉Matlab中数字图像处理的基本函数和基本使用方法③掌握图像灰度变换的基本理论和实现方法④掌握直方图均衡化增强的基本理论和实现方法1.2实验原理与方法1.2.1图像灰度的线性变换灰度的线性变换可以突出图像中的重要信息。
通常情况下，处理前后的图像灰度级是相同的，即处理前后的图像灰度级都为[0，255]。
那么，从原理上讲，我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽。
设原图像的灰度为),(j i f ，处理后的图像的灰度为),(j i g ，对比度线性展宽的原理示意图如图1.1所示。
假设原图像中我们关心的景物的灰度分布在[a f ，b f ]区间内，处理后的图像中，我们关心的景物的灰度分布在[a g ，b g ]区间内。
在这里)(a b g g g -=∆()b a f f f >∆=-，也就是说我们所关心的景物的灰度级得到了展宽。
根据图中所示的映射关系中分段直线的斜率我们可以得出线性对比度展宽的计算公式：),(j i f α， a f j i f <≤),(0=),(j i ga a g f j i f +-)),((β，b a f j i f f <≤).,( （1-1）b b g f j i f +-)),((γ，255),(<≤j i f f b（m i ,3,2,1Λ=；n j ,3,2,1Λ=） 其中，a a f g =α，a b a b f f g g --=β，bbf g --=255255γ，图像的大小为m ×n 。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告1一. 实验内容:主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等.具体要求如下:1.编程实现图像平移，要求平移后的图像大小不变;2.编程实现图像的镜像;3.编程实现图像的转置;4.编程实现图像的比例缩放，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图像进行旋转变换，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转效果.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能通过程序设计实现图像文件的读、写操作，及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架:3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创建高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外，还提供了大量的可重用类和组件，包括著名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.VC丰富的功能和大量的扩展库，类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化，并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发，正由于VC具有明显的优势，因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中，VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的体现和灵活的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:具体组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=BM bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebi_PelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pi_els DIB图像数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保留字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别，每个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色，它有若干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构，定义一种颜色.具体包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是 4的倍数(即以long为单位),不足的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创建显示用位图, 用函数创建兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图，内存占用少，速度快，而且还可以对图形进行淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法，可以用来在一个支持比图像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下:1. 打开视频函数，一般放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 关闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据，可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数，但是这些函数都还没有被封装到MFC中，这些函数主要有：1. SetDIBitsToDevice函数：该函数可以直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放处理.2. StretchDIBits函数：该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数：还函数利用申请到的内存，由GDI位图来构造DIB.通过该函数，可以对DIB的格式进行控制，可以指定每个像素颜色的位数，而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数可以从DIB出发来创建GDI位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创建一种特殊的DIB，称为DIB项，然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图，并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数：Windows提供了窗口视频(VFW)组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits的函数.它的最主要的优点是可以使用抖动颜色，并且提高显示DIB的速度，缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换，通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.一、实验的目的和意义实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
数字图像实验报告三图像的边缘检测
实验三图像的边缘检测一、实验目的1.理解图像边缘检测的概念；2.掌握图像边缘检测的目的及意义；3.学会利用matlab编程实现图像的边缘检测。
二、实验内容1. 利用matlab语言直接编程实现sobel算子检测图像边缘；2. 利用matlab语言直接编程实现prewitt算子检测图像边缘3. 利用matlab语言直接编程实现laplace算子检测图像边缘。
三、实验步骤（一）利用matlab语言直接编程实现sobel算子检测图像边缘实验代码如下：u=imread('E:\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告三通信五班韩奇20110803520\fangzi.jpg');u=rgb2gray(u);imwrite(u,'fangzi灰度图.bmp');f=u;F=double(f);U=double(u);[H,W]=size(u);uSobel=u;for i=2:H-1for j=2:W-1Gx=(U(i+1,j-1)+ U(i+1,j)+F(i+1,j+1))-(U(i-1,j-1)+U(i-1,j)+F(i-1,j+1));Gy=(U(i-1,j+1)+U(i,j+1)+F(i+1,j+1))-(U(i-1,j-1)+U(i,j-1)+F(i+1,j-1));uSobel(i,j)=sqrt(Gx^2+Gy^2);endendfigure(1);imshow(f);title('原图');figure(2);imshow(im2uint8(uSobel)); title('Sobel边缘检测');生成图像如下：从图中可以看出，利用sobel算子能够提取出原图的边缘，且效果较好。
sobel算子能检测边缘点，且能进一步抑制噪声的影响，但检测的边缘较宽。
（二）利用matlab语言直接编程实现laplace算子检测图像边缘实验代码如下：[I,map]=imread('E:\实验报告\数字图像处理实验报告\数字图像实验报告三通信五班韩奇20110803520\fangzi.jpg');I=rgb2gray(I);[H,W]=size(I);M=double(I);J=M;for i=2:H-1for j=2:W-1J(i,j)=abs(M(i-1,j+1)-M(i-1,j-1)+M(i,j+1)-M(i,j-1)+M(i+1,j+1)-M(i+1,j-1))+abs(M(i+1,j-1)-M(i-1 ,j-1)+M(i+1,j)-M(i-1,j)+M(i+1,j+1)-M(i-1,j+1));end;end;figure(1);imshow(I);title('原图');figure(2);imshow(uint8(J));title('Prewitt处理后'); 生成图像如下：prewitt算子为在检测边缘的同时减少噪声的影响，从加大边缘检测算子的模板大小出发，由2*2扩大到3*3来计算差分算子，采用prewitt算子能检测到边缘点，还可以抑制噪声。
数字图像处理实验报告实验三
代码：
I=imread('lines.png');
F=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
thread=130/255;
subplot(2,2,2);
imhist(F);
图5-2 添上一层（漆）
3.开运算open：
4.闭close：
5.HMT(Hit-Miss Transform:击中——击不中变换)
条件严格的模板匹配
模板由两部分组成。 ：物体， ：背景。
图5-3 击不中变换示意图
性质：
（1） 时，
（2）
6.细化/粗化
(1)细化（Thin）
去掉满足匹配条件的点。
图5-4 细化示意图
se = strel('ball',5,5);
I2 = imerode(I,se);
imshow(I), title('Original')
figure, imshow(I2), title('Eroded')
Matlab用imopen函数实现图像开运算。用法为:
imopen(I,se);
I为图像源，se为结构元素
构造一个中心具有菱形结构的结构元素，R为跟中心点的距离
SE = strel('rectangle',MN)
构造一个矩形的结构元素,MN可写在[3 4]，表示3行4列
SE = strel('square',W)
构造一个正方形的矩阵。
数字图像处理 实验报告(完整版).doc
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.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；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像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lily.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tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。
7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像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。
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202 班一、实验目的：1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础；2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法；3）学习VC++ 6。
0 的编程方法；4）验证均值滤波、中值滤波处理理论；5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。
二、实验的软、硬件平台：硬件：微型图像处理系统，包括：主机，PC机；摄像机；软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++6.0三、实验内容：1）握高级语言编程技术；2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法；3）编译并生成可执行文件；4）考察处理结果。
四、实验要求：1）学习VC+确6。
0编程的步骤及流程；2）编写均值滤波、中值滤波的程序；3）编译并改错；4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）；5）提交程序及文档；6）写出本次实验的体会。
五、实验结果截图实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。
边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
均值氓浜1W赵六、实验体会本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。
本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。
七、实验程序代码注释及分析// HistDemoADIg.h :头文件//#in elude "ImageWnd.h"#pragma once// CHistDemoADIg 对话框classCHistDemoADIg : public CDialogEx{//构造public:CHistDemoADlg(CWnd* pParent = NULL); // 标准构造函数intnWidth;intnHeight;intnLen;intnByteWidth;BYTE *lpBackup;BYTE *lpBitmap;BYTE *lpBits;CStringFileName;CImageWndsource,dest;// 对话框数据enum { IDD = IDD_HISTDEMOA_DIALOG };protected:virtual void DoDataExchange(CDataExchange* pDX); // DDX/DDV 支持// 实现protected:HICON m_hIcon;// 生成的消息映射函数virtual BOOL OnInitDialog();afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam);afx_msg void OnPaint();afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon();DECLARE_MESSAGE_MAP()public:voidLoadBitmap(void);afx_msg void OnOpen();afx_msg void OnHist();voidHistogramEq(void);voidNoColor(void);void HistogramEq1(intnWidth,intnHeight,BYTE *lpInput,BYTE *lpOutput);voidMeanFilter(intnWidth,intnHeight,BYTE *lpInput,BYTE *lpOutput);voidMedianFilter(intnWidth,intnHeight,BYTE *lpInput,BYTE *lpOutput); afx_msgvoid OnBnClickedClose();afx_msg void OnBnClickedMeanfilter();afx_msg void OnBnClickedMedianfilter();};HistDemoADlg.cpp 对HistDemoADlg.h 进行具体的实现，OnOpen() 函数响应ID 为IDC_OPEN的按钮事件，而且会调取文件选择对话框，选取文件之后，会显示在原始图像区域显示对应的位图图像，OnHist()函数会响应ID为IDC_HIST的按钮事件，调用HistogramEq()进行直方图均衡化的处理，HistogramEq()会调用HistogramEq1()进行直方图均衡化的处理，并用dst.setlmage()显示处理之后的图像，以及NoColor()函数，对原始图像转化为灰度图像之后再显示。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告图像处理课程的目标是培养学生的试验综合素质与能力。
使学生通过实践，理解相关理论学问，将各类学问信息进行新的组合，制造出新的方法和新的思路，提高学生的科学试验与实际动手操作能力[1]。
从影像科筛选有价值的图像，建成影像学数字化试验教育平台，系统运行正常；具备图像上传、图像管理、图像检索与扫瞄、试验报告提交、老师批阅等功能；能满意使用要求[2]。
1.试验内容设计思路1.1项目建设内容和方法数字图像处理的内容：完整的数字图像处理大体上分为图像信息的猎取，存储，传送，处理，输出，和显示几个方面。
数字图像信息的猎取主要是把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号，包括摄取图像，光、电转换及数字化。
数字图像信息的存储，数字图像信息的突出特点是数据量巨大，为了解决海量存储问题，数字图像的存储主要研究图像压缩，图像格式及图像数据库技术。
数字图像信息的传送数字图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送[4]数字图像信息处理包括图像变换，图像增加，图像复原，彩色与多光谱处理图像重建，小波变换，图像编码，形态学，目标表示与描述。
数字图像输出和显示，最终目的是为人和机器供应一幅便于解释和识别的图像，数字图像的输出和显示也是数字图像处理的重要内容之一。
1.2数字图像处理的方法大致可以分为两大类，既空域法和频域法空域法：是把图像看做平面中各个像素组成的集合，然后直接对一维和二维函数进行相应处理，依据新图像生成方法的不同，空域处理法可为点处理法，区处理法，叠代处理法，跟踪处理法，位移不变与位移可变处理法。
点处理法的优点，点处理的典型用途a）灰度处理b）图像二值处理点处理方法的优点a）可用LUT方法快速实现b）节省存储空间。
区处理法，邻域处理法。
它依据输入图像的小邻域的像素值，按某些函数得到输出像素。
区处理法主要用于图象平滑和图像的锐化。
叠代处理法：叠代就是反复进行某些处理运算，图像叠代处理也是如此，拉普拉斯算子或平滑处理的结果是物体轮廓，该图像轮廓边缘太宽或粗细不一，要经过多次叠代把它处理成单像素轮廓——图像细化。
数字图像处理实验三
数字图像处理—实验三一．实验内容：⑴5⨯5区域的邻域平均法⑵5⨯5中值滤波法二．实验目的：了解各种平滑处理技术的特点和用途，掌握平滑技术的仿真与实现方法。
学会用Matlab中的下列函数对输入图像进行上述2类运算。
感受不同平滑处理方法对最终图像效果的影响。
nlfilter；mean2；std2；fspecial；filter2；medfilt2；imnoise三．实验步骤：1．仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。
2．将test3_1.jpg图像文件读入Matlab，用nlfilter对其进行5⨯5邻域平均和计算邻域标准差。
显示邻域平均处理后的结果，以及邻域标准差图像。
clc;clear;figure;subplot(1,3,1);i1=imread('test3_1.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('原图像');subplot(1,3,2);T1=nlfilter(i1,[5 5],@mean2);imshow(T1);title('邻域平均处理后结果');subplot(1,3,3);T2=nlfilter(i1,[5 5],@std2);imshow(T2);title('邻域标准差图像');3．在test3_1.jpg图像中添加均值为0，方差为0.02的高斯噪声，对噪声污染后的图像用nlfilter进行5⨯5邻域平均。
显示处理后的结果。
(使用imnoise 命令)clc;clear;figure;subplot(1,3,1);i1=imread('test3_1.jpg');i1=im2double(i1);imshow(i1);title('原图像');subplot(1,3,2);T1=imnoise(i1,'gaussian',0,0.2);imshow(T1);title('加高斯噪声');subplot(1,3,3);T2=nlfilter(i1,[5 5],@mean2);imshow(T2);title('处理后结果');4．将test3_2.jpg图像文件读入Matlab，用fspecial函数生成一5⨯5邻域平均窗函数，再用filter2函数求邻域平均，试比较与用nlfilter 函数求邻域平均的速度。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告一、引言数字图像处理是一门涉及图像获取、图像处理和图像分析的重要学科，广泛应用于计算机科学、电子工程、通信技术等领域。
本报告旨在介绍并总结我所进行的数字图像处理实验，讨论实验的目的、方法、结果和分析。
二、实验目的通过本次实验，旨在掌握和理解数字图像处理的基本原理和常见技术，包括灰度变换、空间域滤波、频域滤波等，以及层次分割、边缘检测和形态学处理等高级应用技术。
三、实验方法1. 寻找合适的图像在实验中，我选用了一张自然风景图像作为处理对象。
这张图像包含丰富的纹理和颜色信息，适合用于多种图像处理方法的验证和比较。
2. 灰度变换灰度变换是数字图像处理中常见的基础操作，可以通过对图像的像素灰度值进行线性或非线性变换，来调整图像的对比度、亮度等特征。
在实验中，我利用线性灰度变换方法将原始彩色图像转换为灰度图像，并进行对比度的调整，观察处理结果的变化。
3. 空间域滤波空间域滤波是一种基于像素邻域的图像处理方法，常用于图像去噪、边缘增强等应用。
我使用了平滑滤波和锐化滤波两种方法，并针对不同的滤波算子和参数进行了实验和比较，评估其对图像细节和边缘保留的影响。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频谱特征的图像处理方法，广泛应用于图像增强、去噪和特征提取等方面。
我利用傅里叶变换将图像从空间域转换到频域，采用理想低通滤波器和巴特沃斯低通滤波器进行图像的模糊处理，并进行了实验对比和分析。
5. 高级应用技术在实验中，我还研究了数字图像处理中的一些高级应用技术，包括层次分割、边缘检测和形态学处理。
通过应用不同的算法和参数，我实现了图像区域分割、提取图像边缘和形态学形状变换等效果，评估处理结果的准确性和稳定性。
四、实验结果与分析通过对以上实验方法的实施，我获得了一系列处理后的图像，并进行了结果的比较和分析。
在灰度变换实验中，我发现线性变换对图像的对比度有较大影响，但对图像的细节变化不敏感；在空间域滤波实验中，平滑滤波可以有效降噪，但会导致图像细节损失，而锐化滤波可以增强图像的边缘效果，但也容易引入噪声；在频域滤波实验中，理想低通滤波对图像的模糊效果明显，而巴特沃斯低通滤波器可以在一定程度上保留图像的高频细节信息；在高级应用技术实验中，边缘检测和形态学处理对提取图像边缘和形状变换非常有效，但参数的选择会对结果产生较大影响。
数字图像处理 实验报告(完整版)
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.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；实验结果如下图：源代码：>>I=imread('lily.tif')>> whos I>> imshow(I)二、压缩图像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lily.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tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。
7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg；8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif')>> imfinfo 'lily.tif'；>> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20);>> imwrite(I,'lily.bmp');7~9 >>I=imread('Sunset.jpg');>>J=imread('Winter.jpg')>>imfinfo 'Sunset.jpg'>> imfinfo 'Winter.jpg'>>figure(1),imshow('Sunset.jpg')>>figure(2),imshow('Winter.jpg')三、二值化图像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。
数字图像处理实验报告(附答案解析)
实验一常用MATLAB图像处理命令一、实验目的1、熟悉并掌握MA TLAB工具的使用；2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。
二、实验环境MATLAB 6.5以上版本、WIN XP或WIN2000计算机三、常用函数●读写图像文件1 imreadimread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')2 imwriteimwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3 imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif') ●图像的显示1imageimage函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数，如：a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];image(a);2 imshowimshow函数用于图像文件的显示，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);title（‘原图像’）%加上图像标题3 colorbarcolorbar函数用显示图像的颜色条，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);colorbar;4 figurefigure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)；5 subplot把图形窗口分成多个矩形部分，每个部分可以分别用来进行显示。
Subplot（m，n，p）分成m*n个小窗口，在第p个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴，用于显示图形。
6 plot绘制二维图形plot（y）Plot（x，y）xy可以是向量、矩阵。
图像类型转换1 rgb2gray//灰色把真彩图像转换为灰度图像i=rgb2gray（j）2 im2bw//黑白通过阈值化方法把图像转换为二值图像I=im2bw（j，level）Level表示灰度阈值，取值范围0~1（即0.n），表示阈值取自原图像灰度范围的n%3 imresize改变图像的大小I=imresize（j，[m n]）将图像j大小调整为m行n列图像运算1 imadd两幅图像相加，要求同样大小，同种数据类型Z=imadd（x，y）表示图像x+y2 imsubstract两幅图像相减，要求同样大小，同种数据类型Z=imsubtract（x，y）表示图像x-y3 immultiplyZ=immultiply（x，y）表示图像x*y4 imdivideZ=imdivide（x，y）表示图像x/y5：m = imadjust(a,[,],[0.5;1]) ;%图像变亮n = imadjust(a,[,],[0;0.5]) ;%图像变暗g=255-a;%负片效果四、实验内容（请将实验程序填写在下方合适的位置，实验图像结果拷屏粘贴）1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。
数字图像处理实验报告
《数字图像处理》实验报告姓名：学号：学院：信息工程学院专业：电子信息工程年级班别：指导老师：图像的空间域平滑和锐化一、实验目的(1)掌握图像模板运算的流程。
(2)进一步理解图像的平滑、锐化原理。
(3)了解图像平滑、锐化的效果和作用。
二、实验内容和要求编程分别实现图像的平滑和锐化。
三、实验主要仪器设备和材料计算机，VC＋＋6.0四、实验原理1、图像平滑图像平滑主要是为了消除噪声。
噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。
图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，是图像平滑主要研究的任务。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中的边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。
为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。
图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。
下面主要论述一下均值滤波。
对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重，也就是各个像素点的系数，这时候就称为加权均值滤波。
2、图象锐化图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告一、引言数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一个重要研究方向。
通过使用数字化技术，对图像进行采集、传输、存储和处理，可以实现对图像的增强、恢复、分析和识别等功能。
本实验旨在通过对数字图像处理算法的实践应用，探索图像处理的原理和方法。
二、实验目的本实验的主要目的是掌握数字图像处理的基本概念和算法，并通过实际操作加深对图像处理原理的理解。
具体目标包括：1. 学习使用图像处理软件，如Photoshop或Matlab等。
2. 掌握图像增强的方法，如直方图均衡化、滤波和锐化等。
3. 理解图像压缩和编码的原理，如JPEG和PNG等格式。
4. 了解图像分割和边缘检测的基本算法，如阈值分割和Canny边缘检测等。
三、实验过程1. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量和视觉效果。
在实验中，我们可以使用直方图均衡化算法来增强图像的对比度和亮度。
该算法通过将图像的像素值映射到一个更大的范围内，使得图像的亮度分布更加均匀。
2. 图像滤波图像滤波是指通过一系列滤波器对图像进行处理，以实现去噪、平滑和锐化等效果。
在实验中，我们可以使用平滑滤波器（如均值滤波器和高斯滤波器）来去除图像中的噪声。
同时，我们还可以使用锐化滤波器（如拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器）来增强图像的边缘和细节。
3. 图像压缩和编码图像压缩是指通过减少图像的数据量来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
在实验中，我们可以使用JPEG和PNG等压缩算法来对图像进行压缩和编码。
JPEG算法通过对图像的频域进行离散余弦变换和量化，实现对图像的有损压缩。
而PNG算法则采用无损压缩的方式，通过对图像的差值编码和哈夫曼编码，实现对图像的高效压缩。
4. 图像分割和边缘检测图像分割是指将图像分成若干个区域，以实现对图像的目标提取和图像分析的目的。
而边缘检测是指通过检测图像中的边缘和轮廓，实现对图像的形状分析和目标识别。
数字图像处理实验报告通用
数字图像处理实验报告通用数字图像处理实验报告通用数字图像处理是现代科学技术发展过程中的一个重要方向，它广泛地涉及到了计算机、数学、物理、电子等多个学科。
数字图像处理实验是数字图像处理领域中不可或缺的重要研究手段之一。
为了更好地展示实验结果和数据，以下是数字图像处理实验报告通用模板，以供参考。
1. 实验目的本次实验的目的是掌握数字图像处理的基本概念、算法以及其应用，在实践中学习数字图像处理的基础操作和技巧。
通过实验，学生可以更深入地理解数字图像处理的原理，并掌握数字图像处理应用的方法和技术。
2. 实验原理数字图像处理是将数字信号处理和图像处理结合起来的技术。
主要基于数字通信和数字信号处理原理，将二维图像进行数字化，并对其进行处理，实现图像的获取、传输、分析和显示等功能。
3. 实验流程(1) 图像获取和预处理：获取需要处理的图像，并进行基本的预处理，包括降噪、锐化、自适应增强等。
(2) 图像增强：通过滤波、直方图均衡化、灰度拉伸等操作，增强图像的亮度、对比度等特征。
(3) 图像变换：包括几何变换（旋转、平移、缩放等）、色彩空间变换（RGB空间、HSV空间等）等。
(4) 特征提取和分类：从图像中提取出感兴趣的特征，进行分类判别、目标检测等。
(5) 结果展示和分析：将处理后的图像结果进行展示和分析，分析图像特征和处理效果。
4. 实验结果(1) 原始图像(2) 预处理后的图像(3) 增强后的图像(4) 变换后的图像(5) 提取出的特征及分类结果(6) 结果展示和分析5. 实验总结通过本次实验，我们对数字图像处理的基本概念、算法和应用有了更深的理解，并掌握了数字图像处理的基础操作和技巧。
对于未来的科学研究和工程技术领域，数字图像处理具有广泛的应用前景，我们有信心在这个领域不断深耕，为社会的发展进步做出更大的贡献。
数字图像处理上机实验报告 (三)
图像处理上机实验报告第三次指导老师：许永忠组员姓名：龙斌王国健学号： 05102344（龙）05102350（王）班级：地物10-2班时间： 2013年6月中国矿业大学资源学院上机实验报告课程名称：数字图像处理班级地物10-2班组员姓名龙斌王国健组员学号0510234405102350指导教师许永忠日期2013.05.26第15 周星期日第7,8节上机时数2学时实验名称数字图像处理PS的简单应用实验目的1.学会进行一些简单的字体特效制作以及简单的图像合成。
2.学会辨别细微的真假变化。
实验内容1.继续熟悉ps的基本运用，理解ps技术在生活中的重要性；2.用ps技术合成一张自己的图片；3.比较两个三角形出现差异的原因。
实验步骤1. 照片合成a．选择一张风景图（图1）和自己一张生活照（图2），用钢笔工具沿着图2中的人物作路径，完成后ctrl+enter转化为选区，然后ctrl+j复制选区；图1 图2b．拖动选区至图1，ctrl+t调整选区大小，使选区下的人物在图1中的一个合适位置和比例；c．作水中倒影。
ctrl+j复制刚刚调整好的选区，再ctrl+t，选择垂直翻转，然后调整至适当的位置，使人物倒影于水中；d．选择“滤镜”—“扭曲”—“波纹”，使人物图像有轻微的水波荡漾状扭曲，然后调整其透明度，使倒影更逼真；e．做彩虹。
Ctrl+n新建一个空白图层，背景为透明。
选择渐变工具，对渐变色进行调整，从左到右依次为“赤橙黄绿青蓝紫”渐变；f．在图层中作小小拖动，然后选择滤镜—扭曲—极坐标即完成。
g．把“彩虹”拖至图层1，同理ctrl+t调整大小和位置，并与图层1进行滤色叠加，使彩虹颜色变淡，然后与人物倒影一样对彩虹做倒影即可；h．ctrl+s保存，最后效果如图3合图4。
j．同理照一张有老鹰，一张含老虎和一张自己图片，分别做选区抠出其中的老虎，老鹰和自己，然后都拖到草原中，再用橡皮工具进行适当擦除，使其充分与背景融合，再ctrl+l调整一下色相饱和度即可，成果见图5.1.龙斌合成成果图图32.王国健合成成果图2.三角形的比较有三种方法可比较出现这种情况的原因：第一种：图形直观比较：把上面的三角形按其边缘复制，并与下面三角形（有空白的）重合，我们会很容易的发现：虽然两个三角形的底边和高相等，但他们的斜边并不相等，即有空白正方形的三角形斜边并不是直线，而是一条微向上凸起的曲线(但由于很小，肉眼较难分辨)，而它凸起的那小部分面积恰好就是空白正方形的面积。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告⼆○⼀⼋～⼆○⼀九学年第⼀学期信息科学与⼯程学院课程设计报告书课程名称：数字图像处理班级：学号：姓名：指导教师：⼆○⼀⼋年⼗⼆⽉⼀、课程设计⽬的：1. 掌握读、写、显⽰图像的基本⽅法。
2. 掌握图像直⽅图的概念、计算⽅法以及直⽅图归⼀化、均衡化⽅法。
3. 掌握图像灰度变换的基本⽅法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。
⼆、课程设计内容及要求：1. 读⼊⼀幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。
2. 完成灰度图像的直⽅图计算、直⽅图归⼀化、直⽅图均衡化等操作。
3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（⼆值化）等，分别使⽤不同参数观察灰度变换效果（对灰度直⽅图的影响）。
三、详细设计步骤：1、所使⽤的图像⽂件都保存在Matlab 安装⽬\toolbox\images\imdemos⼦⽬录下。
2、图像的读、写、显⽰操作。
运⽤Matlab 图像处理⼯具箱中的imread函数分别读⼊灰度图像pout.tif、⼆值图像blobs.png 和RGB 图像peppers.png，观察相应的图像矩阵，并运⽤imshow 函数显⽰相应图像。
3、对⼀个RGB 彩⾊图像peppers.png，分别抽取其R、G、B 三个分量层，并显⽰各层图像。
1、以灰度图像pout.tif 为例，运⽤灰度变换法实现图像增强。
2、运⽤Matlab 编程实现灰度直⽅图的统计以及直⽅图均衡化处理过程：（1）计算并绘制原始图像的灰度直⽅图；（2）根据离散累计分布函数，对原始灰度直⽅图进⾏均衡化处理，绘制均衡化后的灰度直⽅图；（3）⽣成均衡化处理后的新图像，显⽰并保存。
（4）⽐较原始图像和新图像的对⽐度。
（1）利⽤Matlab 函数IMNOISE（），在原图上分别叠加⾼斯噪声和椒盐噪声（2）实现均值滤波和中值滤波的功能，去除噪声；（3）调整窗⼝⼤⼩，采⽤对⽐均值滤波中值滤波的性能；1、以灰度图像rice.png 为例，实现Roberts 算⼦、Sobel 算⼦、Prewitt算⼦对其进⾏边缘检测，并实现根据梯度⽣成 5 种不同的增强图像。
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图像处理上机实验报告
第三次
指导老师：许永忠
组员姓名：龙斌王国健学号： 05102344（龙）
05102350（王）班级：地物10-2班
时间： 2013年6月
中国矿业大学资源学院上机实验报告课程名称：数字图像处理
班级地物10-2班组员姓
名龙斌
王国健
组员
学号
05102344
05102350
指导教师
许永忠
日期
2013.05.26第15 周星期日第7,8节上机时数2学时实验
名称
数字图像处理PS的简单应用
实验目的1.学会进行一些简单的字体特效制作以及简单的图像合成。
2.学会辨别细微的真假变化。
实验内容1.继续熟悉ps的基本运用，理解ps技术在生活中的重要性；
2.用ps技术合成一张自己的图片；
3.比较两个三角形出现差异的原因。
实验步骤1. 照片合成
a．选择一张风景图（图1）和自己一张生活照（图2），用钢笔工具沿着图2中的人物作路径，完成后ctrl+enter转化为选区，然后ctrl+j复制选区；
图1 图2
b．拖动选区至图1，ctrl+t调整选区大小，使选区下的人物在图1中的一个合适位置和比例；
c．作水中倒影。
ctrl+j复制刚刚调整好的选区，再ctrl+t，选择垂直翻转，然后调整至适当的位置，使人物倒影于水中；
d．选择“滤镜”—“扭曲”—“波纹”，使人物图像有轻微的水波荡漾状扭曲，然后调整其透明度，使倒影更逼真；
e．做彩虹。
Ctrl+n新建一个空白图层，背景为透明。
选择渐变工具，对渐变色进行调整，从左到右依次为“赤橙黄绿青蓝紫”渐变；
f．在图层中作小小拖动，然后选择滤镜—扭曲—极坐标即完成。
g．把“彩虹”拖至图层1，同理ctrl+t调整大小和位置，并与图层1进行滤色叠加，使彩虹颜色变淡，然后与人物倒影一样对彩虹做倒影即可；
h．ctrl+s保存，最后效果如图3合图4。
j．同理照一张有老鹰，一张含老虎和一张自己图片，分别做选区抠出其中的老虎，老鹰和自
己，然后都拖到草原中，再用橡皮工具进行适当擦除，使其充分与背景融合，再ctrl+l调整一下色相饱和度即可，成果见图5.
1.龙斌合成成果图
图3
2.王国健合成成果图
2.三角形的比较
有三种方法可比较出现这种情况的原因：
第一种：图形直观比较：
把上面的三角形按其边缘复制，并与下面三角形（有空白的）重合，我们会很容易的发现：虽然两个三角形的底边和高相等，但他们的斜边并不相等，即有空白正方形的三角形斜边并不是直线，而是一条微向上凸起的曲线(但由于很小，肉眼较难分辨)，而它凸起的那小部分面积恰好就是空白正方形的面积。
简洁一点就是上下两个“三角形”的“斜边”都是两条直线构成的折线。
空白部分是这些细微的空缺的总和。
第二种：定量求和比较
我们定量的进行比较一下两个图形：
如果按底边是13，高是5，那么真正的三角形的总面积：13×5÷2 ＝ 32.5。
但是如果我们分别算不同颜色三角形的面积：
黄色的面积是：=7*1= 7
蓝的三角形面积： 5
绿的刀形的面积：8
红色的面积：12
那么上面图形的面积总和： 7＋5＋8＋12 ＝ 32
同理可以计算下面图形的面积总和： =7＋5＋8＋12＋1＝ 33
所以这样一计算我们会发现：两个图形都不是真的三角形，两个“三角形”的斜边都不是直线，而是折线。
第三种：定量斜率比较：
它们的斜率也不同，就是说三角形的斜边不是1条直线。
红色的是3：8 ＝ 6：16，蓝色的是2：5 ＝ 6：15，也就是说两者连在一起时不可能是一条直线，而是折线。
总结一句话：细微的差别使眼睛很难分辨，最终量变会引起质变。
上机过程（上机收获）
通过本次试验，我们的编程能力有了一定的提高，对图像的变化也有了重新的认识，有些图像可以通过自己来改变。
虽然在photoshop中这些都可以实现，但是当你自己编完程序并且达到了理想中的效果的时候，你也会有一种成就感。
在编程的过程中，我们又重新学习了一些我们已经忘了的东西，这也是一种收获，其次通过我俩的相互补充，相互学习和相互合作，使彼此的知识面都有了一定的提高，所以总的来说这次实验收获不少。