第3章MATLAB图像处理基础

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数字图像处理第三章答案【1-11】

3.1首先，对原图像进行处理，使其最小像素值为0，即用f （x,y ）减去原图像的最小像素值，形式如下：g(x,y) = f(x,y)-f min ，f min 为最小像素值其次，对g （x,y ）的像素值进行归一化处理，即用g （x ，y ）除以像素中的最大值g1(x,y)=g(x,y)/max (g),max(g)代表g(x,y)中像素的最大值。

最后，映射灰度进行变换G2(x,y)=(L-1)g1(x,y)=(L-1)g(x,y)/max(g)=(L-1)[f(x,y)-f min ]/m ax(f(x,y)-f min )3.2 (a)从图中得最大值为A ，在r=0时，T(r)=A ，可设通用形式s=T(r)=Ae -ar2.如图中所示在r=L 0时，T(r)=A/3联立，解得a=ln2/L 02=1.099/ L 02则s=Ae -1.099r2/L02（b ）从图中得知曲线最大值为B ，最小值为0，可设s= s=T(r)=B(1-e -ar2),从图中可知，r=L 0时，T(r)=B/4解得，a=0.288/ L 02s=T(r)=B(1-e -0.288 r2/ L02)（c ）图是（b ）图沿y 轴平移得到，所以（c ）图的表达式 C r L C D r T s e K +--==-)1)(()(220 3.3 (a)根据官网提供的答案为s=T(r)=1/(1+(m/r)E )(b)根据条件m=L/4，即s=T(r)=1/(1+(L/4r)E )在matlab中进行画图实现，情况如下。

程序：%%%习题3.3b%作者:褚凯%日期：2015.07.31%L=255%%x=1:1:255;figure;y1= 1./(1+(255./(4.*x)).^1);y2= 1./(1+(255./(4.*x)).^2);y3= 1./(1+(255./(4.*x)).^5);y4= 1./(1+(255./(4.*x)).^10);y5= 1./(1+(255./(4.*x)).^20);y6= 1./(1+(255./(4.*x)).^100);y7= 1./(1+(255./(4.*x)).^150);y8= 1./(1+(255./(4.*x)).^200);plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4,x,y5,x,y6,x,y7,x,y8);legend('e=1','e=2','e=5','e=10','e=20','e=100','e=150','e=2 00');结果：（c）如题所述，像(b)函数那样有效地执行，如上图所示，即当r<m 时，s=0；r>m时，s=1；r=m时，s=0.5.因此，找到符合该条件的参数即可。

MATLAB中的图像处理技术详解

MATLAB中的图像处理技术详解图像处理是一门涉及数字图像获取、处理、分析和展示的学科，其在各个领域都有重要的应用。

而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，可以帮助用户轻松地进行各种图像处理操作。

本文将详细介绍MATLAB中常用的图像处理技术，包括图像读取、图像显示、灰度转换、滤波操作、边缘检测以及图像分割等。

1. 图像读取和显示首先，在MATLAB中进行图像处理的第一步是读取图像。

MATLAB提供了imread函数，可以快速读取各类图像文件，例如JPEG、PNG、BMP等。

读取的图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。

读取之后，我们可以使用imshow函数将图像显示在MATLAB的图像窗口中，便于后续处理和分析。

2. 灰度转换在实际的图像处理应用中，有时候我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以方便后续的处理和分析。

MATLAB提供了rgb2gray函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。

转换后的灰度图像只包含一个通道，每个像素点的取值范围为0~255，表示灰度级。

3. 滤波操作滤波操作是在图像处理中常用的一种方法，其可以对图像进行平滑或者增强等处理。

MATLAB中提供了丰富的滤波函数，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些滤波函数可以通过设置不同的参数来控制滤波效果，比如滤波窗口的大小、滤波核函数等。

4. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一个重要任务，其可以帮助我们识别图像中的边缘信息，进而进行物体检测和分割。

MATLAB中提供了多种边缘检测算法，包括Sobel 算子、Canny算子等。

这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的边缘检测方法，并根据需要调整相应的参数。

5. 图像分割图像分割是将图像分成若干个不同区域或者物体的过程，其在图像处理和计算机视觉中具有重要的意义。

MATLAB中提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的分割、基于区域的分割以及基于边缘的分割等。

这些算法可以根据要求对图像进行有效的分割，以满足用户的实际需求。

matlab用于图像处理课程设计

matlab用于图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB软件的基本操作和图像处理工具箱的使用方法；2. 学习并理解图像处理的基本概念，如图像的读取、显示、存储和类型转换；3. 学习图像处理中的基本运算，如图像的算术运算、逻辑运算和几何变换；4. 掌握图像增强、滤波、边缘检测和图像分割等基本图像处理技术；5. 了解图像处理在实际应用中的案例，如人脸识别、指纹识别等。

技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行图像的读取、显示和存储操作；2. 能够运用MATLAB实现图像的基本运算和几何变换；3. 能够运用MATLAB进行图像增强、滤波、边缘检测和图像分割等处理技术；4. 能够独立分析图像处理问题，设计并实现相应的MATLAB程序；5. 能够运用所学的图像处理技术解决实际问题，具备一定的图像处理项目实践能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣和热情，激发他们主动探索和创新的欲望；2. 培养学生严谨的科学态度和良好的团队协作精神，使他们能够积极参与讨论和分享；3. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，增强他们的自信心和成就感；4. 引导学生关注图像处理技术在生活中的应用，提高他们对科技与生活的认识和理解；5. 培养学生的信息素养，使他们能够遵循道德规范，合理使用图像处理技术。

二、教学内容1. MATLAB基础操作：介绍MATLAB软件的界面与操作，学习图像处理工具箱的安装与使用方法。

教材章节：第一章 MATLAB基础操作2. 图像读取、显示与存储：学习图像的读取、显示、类型转换和存储方法。

教材章节：第二章图像的读取、显示与存储3. 图像基本运算：学习图像的算术运算、逻辑运算和几何变换。

教材章节：第三章图像基本运算4. 图像增强与滤波：介绍图像增强技术，学习线性滤波和非线性滤波方法。

教材章节：第四章图像增强与滤波5. 边缘检测与图像分割：学习边缘检测算法，如Sobel、Canny等，以及图像分割技术。

数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现第3章 MATLAB数字图像处理基础

第3章 MATLAB数字图像处理基础
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步，在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如：航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差，严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高，图像质量好，但数据量大。同时采样的孔径形状，大小与采样方式有关。如图3-6所示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N，灰度级数为的图像，其图像数据量为M×N×g（bit），量化等级越多，图像层次越丰富，灰度分辨率越高，图像质量就越好，数据量大；反之，量化等级越少，图像层次欠丰富，灰度分辨率越低，会出现假轮廓现象，图像质量就越差，数据量小。如图3-9所示（但由于减少灰度级可增加对比度，所以在极少数情况下，减少灰度级可改善图像质量）。所以量化等级对图像质量至关重要，在对图像量化时要根据需求选择合适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。

MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）

MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）课程设计任务书学⽣姓名：专业班级：指导教师：⼯作单位：题⽬: 基于MATLAB的图像处理的基本运算初始条件①MATLAB软件②数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:（1）能够对图像亮度和对⽐度变化调整，并⽐较结果。

（2）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果。

（3）图像直⽅图统计和直⽅图均衡，要求显⽰直⽅图统计，⽐较直⽅图均衡后的效果。

（4）对图像加⼊各种噪声，⽐较效果。

时间安排：第1周：安排任务，分组第2-17周：设计仿真，撰写报告第18周：完成设计，提交报告，答辩地点：鉴主3楼计算机实验室指导教师签名： 2010年⽉⽇系主任（或责任教师）签名： 2010年⽉⽇摘要MATLAB是—套⾼性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显⽰于⼀体，构成—个⽅便的、界⾯友好的⽤户环境。

MATLAB强⼤的扩展功能为各个领域的应⽤提供了基础，由各个领域的专家相继给出了MATLAB ⼯具箱，其中主要有信号处理，控制系统，神经⽹络，图像处助，鲁棒控制，⾮线性系统控制设计，最优化，⼩波，通信等⼯具箱，这此⼯具箱给各个领域的研究和⼯程应⽤提供了有⼒的⼯具。

借助于这些“巨⼈肩膀上的⼯具”，各个层次的研究⼈员可直现⽅便地进⾏分析、计算及设计⼯作，从⽽⼤⼤地节省了时间。

本次课程设计的⽬的在于较全⾯了解常⽤的数据分析与处理原理及⽅法，能够运⽤相关软件进⾏模拟分析。

通过对采集的图像进⾏常规的图像的亮度和对⽐度的调整，并进⾏最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果，以及对图像进⾏直⽅图和直⽅图均衡并加⼊噪声进⾏对⽐，达到本次课程设计的⽬的关键词：MATLAB 亮度和对⽐度插值放⼤旋转噪声AbstractMATLAB is - set of high-performance numerical computation and visualization software, which combines numerical analysis, matrix computation, signal processing and graphics in one form - a convenient, user-friendly user environment.MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinearcontrol system design, optimization, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of research and engineering applications a powerful tool.With these "tools on the shoulders of giants," researchers at all levels can now be easily analyzed directly, calculation and design work, which greatly saves time.The training aims to strengthen the basis of a more comprehensive understanding of commonly used data analysis and processing principles and methods related to the use of simulation software.Images collected by conventional image brightness and contrast adjustments, and the nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation algorithm to the user selected image area to zoom in and out several times and rotate the whole operation, and save, comparethe effect of several interpolation and the image histogram and histogram and compared with noise, to the purpose of this course design.Keywords: MATLAB brightness and contrast rotation interpolation noise amplification ⽬录1.MATLAB简介 (1)1.1 MATLA的基本⽤途 (1)1.2 MATLAB的语⾔特点 (1)1.3 MATLAB系统构成 (1)2.数据采集 (2)2.1图像的选取 (2)2.2 图像亮度和对⽐度的调整 (2)2.2.1 编辑M⽂件 (2)2.2.2 MATLAB⽀持的图像格式和类型 (3)2.2.3 图像的读取 (3)2.2.4调整图像亮度和对⽐度 (4)3.图像的⼏何操作 (6)3.1插补操作 (6)3.1.1 插补功能介绍 (6)3.1.2 插补具体操作 (6)3.2 放缩操作 (8)3.2.1放缩功能介绍 (8)3.2.2 具体操作 (9)3.3 旋转操作 (10)3.3.1 旋转功能介绍 (10)3.3.2 具体操作 (10)4.直⽅图统计 (12)4.1灰度图的获取 (12)4.1.1 灰度图的转换功能介绍 (12)4.1.2 具体操作 (12)4.2直⽅图以及直⽅图均衡 (13)4.2.1 直⽅图函数功能介绍 (13)4.2.2 直⽅图具体操作 (14)5.图像的噪声处理 (15)5.1添加噪声的功能介绍 (15)5.2添加噪声的具体操作 (16)6.总结（⼼得体会） (18)7.参考⽂献 (19)1.MATLAB简介1.1 MATLA的基本⽤途MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。

MatLab学习总结

使图像符合信息提取要求、设计描述符需要的知识：第一部分数字图像基础第1章引言第2章图像量化基础第3章数学形态学概论第4章遥感图像常规处理第二部分遥感图像分析第5章图像变换与小波分析第6章图像分割第7章边缘检测与串行边界第8章纹理分析第9章形状分析构建多描述符空间、测试描述符、实施分类需要的知识：第三部分空间数据挖掘第10章空间数据挖掘基础第11章模糊集与模糊聚类第12章人工神经网络第13章决策树第14章支持向量机SVM一、概述matlab主要特点：（1）数据可视和图形化：图像一旦读入MATLAB，就以矩阵形式保存，可以在工作区查看矩阵的值，用绘图工具按钮选择表达图形等；这种图形化数据分析使测试算法的过程简单化。

（2）高效简单的编程环境：直译式语言。

（3）开放及可延伸的架构: 内核采用C 语言编写。

允许开发人员接触它的大多数源代码。

（4）丰富的工具箱：MATLAB的工具箱提供了使用者在特别应用领域所需的许多函数，以简化开发人员的工作。

现有工具箱包括：图像处理、统计分析、神经网络、模拟分析、最优化、模糊逻辑、小波分析等13个。

在MATLAB中，数字图像经常采用矩阵(matrix)或阵列/数组(array）表达，矩阵或阵列元素代表图像的灰度值（或分色亮度值）。

可以通过函数reshape( )实现矩阵和阵列间的相互转换。

可以通过数组下标访问像素的具体值。

对于灰度图像，可用A(i,j)获得指定行列处的灰度值，比如指令A(2,5)将返回第2行第5列的灰度；对于GRB图像，可用A(i,j,k)或得指定行列处的分色亮度值，比如指令A(2,5,1), A(2,5,2)将分别返回第2行第5列的红、绿值；A(:,:,3)返回所有行列的蓝值（返回整个蓝色分量）等。

大多数运算符对矩阵与阵列通用，少量阵列与矩阵运算可能相混淆的操作使用有区别的运算符。

imread()函数读取图像数据，imwrite()函数存储图像文件，figure 另外打开一个图形输出窗口，subplot( ) 用于在同一窗口显示多幅子图像，title( )为输出图像加标题，Imshow()显示图像文件，rgb2gray()将RGB图像转换为灰度图像，im2bw() 将灰度图像、索引图像或RGB图像转换为二值图像。

基于Matlab的图像预处理讲解

基于Matlab的图像预处理算法实现目录第一章绪论 (1)1.1何谓数字图像处理 (1)1.2数字图像处理的特点及其应用 (1)1.2.1 数字图像处理的特点 (1)1.2.2图像预处理的内容 (2)1.2.3 数字图像处理的应用 (3)1.3MATLAB (4)1.3.1 matlab简述 (4)1.3.2 matlab处理图像的特点 (5)第二章数字图像处理的灰度直方图 (6)2.1灰度的定义 (6)2.2直方图定义 (6)2.2.1直方图的典型用途 (6)2.2.2灰度直方图的计算 (7)2.2.3图像直方图实现代码 (7)2.3直方图均衡 (8)2.3.1 直方图均衡原理 (8)2.3.2直方图均衡的实现 (8)第三章图像平滑与图像锐化 (12)3.1图像的平滑 (12)3.1.1领域平均法基础理论 (12)3.1.2算法实现 (13)3.2图像锐化 (15)3.2.1图像锐化的目的和意义 (15)3.2.2图像锐化算法 (16)3.2.3图像锐化的实现代码 (16)第四章图像噪声与噪声的处理 (19)4.1噪声的概念 (19)4.2图像噪声对图像的影响 (19)4.3噪声来源 (19)4.4噪声图像模型及噪声特性 (20)4.4.1 含噪模型 (20)4.4.2 噪声特性 (21)4.5图像二值化 (21)4.5.1理论基础 (21)4.5.2图像二值化的实现代码 (21)4.6二值图像的去噪 (22)4.6.1理论基础 (23)4.6.2二值图像去噪的实现代码 (23)第五章结论 (25)参考文献 (26)第一章绪论1.1何谓数字图像处理数字图像处理（Digital Image Processing），就是利用数字计算机或则其他数字硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数学运算，以提高图像的实用性。

例如从卫星图片中提取目标物的特征参数，三维立体断层图像的重建等。

总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学处理、图像编码、图像重建、模式识别等。

数字图像处理第三章答案

3.1 a 为正常数的指数式ear -2对于构造灰度平滑变换函数是非常有用的。

由这个基本函数开始，构造具有下图形状的变换函数。

所示的常数是输入参数，并且提出的变换必须包含这些参数的特定形式并且提出的变换必须包含这些参数的特定形式（为（为了答案曲线中的L 0不是所要求的参数）。

解：由（解：由（a a ）图所示，设e ar A r T -=2)(,则在r=0时，时，T(r)=A T(r)=A 在r=L 0时，时，T(r)=A/2 T(r)=A/2 联立，解得L L a 0693.002ln 22»=则CrLC D r T s e K+--==-)1)(()(22由（由（b b ）图所示，可以由）图所示，可以由(a)(a)(a)图翻转得到，所以（图翻转得到，所以（图翻转得到，所以（b b ）图的表达式s=)1()(220693.0rLB r T e --=（c ）图是（）图是（b b ）图沿y 轴平移得到，所以（轴平移得到，所以（c c ）图的表达式CrL C D r T s e K+--==-)1)(()(2203.19 (a)(a)在在3.6.2节中谈到，分布在图像背景上的孤立的亮和暗的像素团块，当它们小于中值滤波器区域的一半时，当它们小于中值滤波器区域的一半时，经过中值滤波器处理经过中值滤波器处理后会被滤除（被其邻值同化）。

假定滤波器尺寸为n n ´,n 为奇数，解释这种现象的原因？答：在n n ´的滤波器中有n2个像素，n 为奇数，中值为x ，则有2)1(2-n 个像素小于或者等于x ，其它的大于或等于x 。

当其中孤立的亮或者暗的像素A 在像素团块中小于中值滤波器的一半22n 时，即使在当所有群集点包含过滤屏蔽的极端情况下，没有足够的在其中任何一个集群点等于中值。

如果在区域的中心点是一个群集点，它将被设置为中位数值，而背景的阴影将“淘汰”出集群。

这一结论适用于当集群区域包含积分少集群的最大规模的较极端情况下。

matlab图像处理基础实例

matlab图像处理基础实例·边缘检测（edge）边缘检测时先要把其他格式图像转化为灰度图像>> f=imread('');>> a=rgb2gray(f);>> [g,t]=edge(a,'canny');>> imshow(g)·剪贴（imcrop）、subplot等imfinfo colormap subimageimadd imsubtract immultiply imdivide imresize imrotate(旋转)>> a=imread('');>> b=imcrop(a,[75 68 130 112]);% I2 = IMCROP(I,RECT)% RECT is a 4-element vector with the form [XMIN YMIN WIDTH HEIGHT]; % subplot（121）⼀⾏两列的显⽰，当前显⽰第⼀个图⽚>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roipoly选择图像中的多边形区域>> a=imread('');>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> b=roipoly(a,c,r);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roicolor按灰度值选择的区域>> a=imread('');>> i=rgb2gray(a);>> b=roicolor(i,128,255);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·转化指定的多边形区域为⼆值掩膜poly2mask>> x=[63 186 54 190 63];>> y=[60 60 209 204 60];>> b=poly2mask(x,y,256,256); >> imshow(b);>> holdCurrent plot held>> plot(x,y,'b','LineWidth',2)·roifilt2区域滤波a=imread('');i=rgb2gray(a);c=[200 250 278 248 199 172];r=[21 21 75 121 121 75];b=roipoly(i,c,r);h=fspecial('unsharp');j=roifilt2(h,i,b);subplot(121),imshow(i);subplot(122),imshow(j);·roifill区域填充>> a=imread('');>> i=rgb2gray(a);>> c=[200 250 278 248 199 172]; >> r=[21 21 75 121 121 75]; >> j=roifill(i,c,r); >> subplot(211);imshow(i);>> subplot(212);imshow(j);·FFT变换f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;imshow(f);F=fft2(f);F2=log(abs(F));imshow(F2),colorbar·补零操作和改变图像的显⽰象限f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;subplot(121);imshow(f);F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(F);subplot(122);imshow(log(abs(F2)))·离散余弦变换（dct）>> a=imread('');>> i=rgb2gray(a);>> j=dct2(i);>> subplot(131);imshow(log(abs(j))),colorbar >> j(abs(j)<10)=0;>> k=idct2(j);>> subplot(132);imshow(i);>> subplot(133);imshow(k,[0,255]);info=imfinfo('')%显⽰图像信息·edge提取图像的边缘canny prewitt sobelradon函数⽤来计算指定⽅向上图像矩阵的投影>> a=imread('');>> i=rgb2gray(a);>> b=edge(i);>> theta=0:179;>> [r,xp]=radon(b,theta);>> figure,imagesc(theta,xp,r);colormap(hot); >> xlabel('\theta(degrees)'); >> ylabel('x\prime');>> title('r_{\theta}(x\prime)');>> colorbar·filter2均值滤波>> a=imread('');>> i=rgb2gray(a);>> imshow(i)>> k1=filter2(fspecial('average',3),i)/255;%3*3 >> k2=filter2(fspecial('average',5),i)/255;%5*5 >> k3=filter2(fspecial('average',7),i)/255;%7*7 >> figure,imshow(k1)>> figure,imshow(k2)>> figure,imshow(k3)wiener2滤波eg：k=wiener(I,[3,3]))medfilt2中值滤波同上deconvwnr维纳滤波马赫带效应（同等差⾊带条）·减采样>> a=imread('');>> b=rgb2gray(a);>> [wid,hei]=size(b);>> quarting=zeros(wid/2+1,hei/2+1); >> i1=1;j1=1;>> for i=1:2:widfor j=1:2:heiquarting(i1,j1)=b(i,j);j1=j1+1;endi1=i1+1;j1=1;end>> figure>> imshow(uint8(quarting))>> title('4倍减采样')>> quarting=zeros(wid/4+1,hei/4+1); i1=1;j1=1;for i=1:4:widfor j=1:4:heiquarting(i1,j1)=b(i,j);j1=j1+1;endi1=i1+1;j1=1;end>> figure,imshow(uint8(quarting)); title('16倍减采样')结论：在采⽤不同的减采样过程中，其图像的清晰度和尺⼨均发⽣了变化灰度级转化>> a=imread('');>> b=rgb2gray(a);>> figure;imshow(b)>> [wid,hei]=size(b);>> img2=zeros(wid,hei);>> for i=1:widfor j=1:heiimg2(i,j)=floor(b(i,j)/128);endend>> figure;imshow(uint8(img2),[0,2]) %2级灰度图像图像的基本运算>> i=imread('');>> figure;subplot(231);imshow(i);>> title('原图');>> j=imadjust(i,[.3;.6],[.1 .9]);%Adjust image intensity values or colormap图像灰度值或colormap调整% J = IMADJUST(I,[LOW_IN; HIGH_IN],[LOW_OUT; HIGH_OUT])>> subplot(232);imshow(j);title('线性扩展');>> i1=double(i);i2=i1/255;c=2;k=c*log(1+i2);>> subplot(233);imshow(k);>> title('⾮线性扩展');>> m=255-i;>> subplot(234);imshow(m)>> title('灰度倒置')>> n1=im2bw(i,.4);n2=im2bw(i,.7);>> subplot(235);imshow(n1);title('⼆值化阈值')>> subplot(236);imshow(n2);title('⼆值化阈值')图像的代数运算加。

MATLAB图像处理基础

MATLAB图像处理基础2.2.1图像文件格式及图像类型1．MATLAB支持的几种图像文件格式：⑴JPEG（Joint Photogyaphic Expeyts Group）：一种称为联合图像专家组的图像压缩格式。

⑵BMP（Windows Bitmap）：有1位、4位、8位、24位非压缩图像，8位RLE （Run length Encoded）的图像。

文件内容包括文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构）、位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER 和一个颜色表）和图像数据。

⑶PCX（Windows Paintbrush）：可处理1位、4位、8位、16位、24位等图像数据。

文件内容包括文件头、图像数据和扩展色图数据。

⑷TIFF（Tagged Iamge File Format）：处理1位、4位、8位、24位非压缩图像，1位、4位、8位、24位packbit压缩图像，1位CCITT压缩图像等。

文件内容包括文件头、参数指针表与参数域、参数数据表和图像数据四部分。

⑸PNG（Portable Network Graphics）：包括1位、2位、4位、8位和16位灰度图像，8位和16位索引图像，24位和48位真彩色图像。

⑹GIF（Graphics Interchange Format）：任何1位到8位的可交换的图像。

⑺HDF（Hierarchial Data Format）：有8位、24位光栅图像数据集。

⑻ICO（Windows Icon resource）：有1位、4位、8位非压缩图像。

⑼CUR（Windows Cursor resource）：有1位、4位、8位非压缩图像。

⑽XWD（X Windows Dump）：包括1位、8位Zpixmaps，XYBitmaps，XYPixmmmaps。

⑾RAS（Sun Raster image）：有1位bitmap、8位索引、24位真彩色和带有透明度的32位真彩色。

MATLAB图像处理实例详解

%关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行 %创建 S1 字符串 %创建 S2 字符串 %合并字符数组 %连接字符串 S1 和 S2 %横向连接字符串 S1 和 S2 %纵向连接字符串 S1 和 S2 %拆分截取字符串 S2
%关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行
1
MATLAB 图像处理实例详解
close all; clear all; clc;
%关闭所有图形窗口，清除工作空间所有变量，清空命令行
stu(1).name='LiMing';
%直接创建结构体 stu
stu(1).number='20120101';
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MATLAB
图像处理实例详解
——程序部分
MATLAB 图像处理实例详解
目录
第 2 章 MATLAB 基础 ....................................................................................................................1 第 3 章 MATLAB 图像处理基础 ..................................................................................................11 第 4 章数字图像的运算.............................................................................................................18 第 5 章图像增强技术.................................................................................................................33 第 6 章图像复原技术.................................................................................................................39 第 7 章图像分割技术.................................................................................................................44 第 8 章图像变换技术.................................................................................................................46 第 9 章彩色图像处理.................................................................................................................54 第 10 章图像压缩编码...............................................................................................................55 第 11 章图像特征分析...............................................................................................................69 第 12 章形态学图像处理.........................................................................................................103 第 13 章小波在图像处理中的应用.........................................................................................106 第 14 章基于 SIMULINK 的视频和图像处理...........................................................................117 第 15 章图像处理的 MATLAB 实例 .........................................................................................120

数字图像处理(MATLAB版)(第2版)

目录分析
1.1数字图像处理的发展
1.2数字图像的相关概念
1.3数字图像处理的内容
1.4数字图像处理的方法
1
1.5图像数字化技术
2
1.6图像的统计特征
3
1.7数字图像的应用
4
1.8 MATLAB 领略
5 1.9 MATLAB
图像处理应用实例
小结
习题
1
2.1图像类型的转换
2
2.2线性系统
数字图像处理（MATLAB版）（第2版）
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
几何变换
技术
图像
基础
图像
特征
数字图像处理
版
数字图像
内容小结
数字图像
第版
习题
边界
第章
图像增强
滤波
运算
内容摘要
本书主要内容包括：全书共10章，分别介绍了数字图像的相关论述、数字图像的处理基础、图像编码、图像复原、图像几何变换、图像频域变换、图像几何变换、小波变换、图像增强、图像分割与边缘检测及图像特征描述等内容。
10.8形态学重建 10.9特征度量
小结 10.10查表操作
习题
作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
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数字图像处理及应用(MATLAB)第3章

反转后图像
程序运行结果如图（c）所示。
4.灰度非线性变换当用某些非线性函数，例如平方、对数、指数函数等作为映射函数时，可实现图像灰度的非线性变换。灰度的非线性变换简称非线性变换，是指由这样一个非线性单值函数所确定的灰度变换。（1）对数变换对数变换常用来扩展低值灰度，压缩高值灰度，这样可以使低值灰度的图像细节更容易看清，从而达到增强的效果。对数非线性变换
[例] 假设一个图像由一个4×4大小的二维数值矩阵构成，如图（a）
所示，试写出图像的灰度分布，并画出图像的直方图。
灰度直方图计算示意图
经过统计图像中灰度值为0的像素有1个，灰度值为1的像素有1个，…，灰度值为6的像素有1个。由此得到图像的灰度分布如表所示，由表可得灰度直方图如图（b）所示。图像的灰度分布
3.1.2 (rk)代表概率密度函数，并且有下式成立：
nk Pr (rk ) 0 rk 1 n k 0,1,2,l 1
式中nk为图像中出现rk这种灰度的像素数，n是图像中像素总数，nk/n就是概率论中的频数，l是灰度级的总数目。在直角坐标系中作出rk与P(rk)的关系图形，就得到直方图
图不同的图像其直方图却是相同的
图直方图的叠加性质
由以上可知，尽管直方图不能表示出某灰度级的像素在什么位
置，更不能直接反映出图像内容，但是却能描述该图像的灰度分布
特性，使人们从中得到诸如图像的明亮程度、对比度等，成为一些处理方法的重要依据。通常一幅均匀量化的自然图像由于其灰度直
方图分布集中在较窄的低值灰度区间，引起图像的细节看不清楚，
（a）反变换关系
（b）原图图像反转的效果
（c）变换后的图像
由直线方程截斜式可知当k =-1，b=L-1时，其表达式为：

matleb图像处理课程设计

matleb图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解MATLAB中图像处理的基本概念，掌握图像的读取、显示和保存方法。

2. 学习图像的基本运算，包括算术运算、逻辑运算以及几何变换。

3. 掌握图像滤波、边缘检测和图像分割等常用图像处理技术。

技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行图像的读取、显示和保存，并熟练操作图像处理工具箱。

2. 培养学生运用MATLAB进行图像处理算法编程的能力，实现图像的基本运算和常用处理技术。

3. 提高学生分析问题、解决问题的能力，使其能够针对实际图像处理问题选择合适的算法并优化。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对图像处理领域的兴趣，培养其主动探索、积极进取的学习态度。

2. 培养学生的团队协作能力，使其在合作中学会相互尊重、分享经验。

3. 增强学生的实践意识，使其认识到理论知识在实际应用中的重要性。

课程性质：本课程为选修课，旨在让学生在学习过程中掌握MATLAB图像处理的基本知识和技能。

学生特点：学生具备一定的编程基础，对图像处理有一定了解，但对MATLAB软件的使用和图像处理算法的实践应用尚不熟练。

教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，充分调动学生的积极性，引导学生在实践中掌握图像处理技术。

通过课程学习，使学生能够独立完成图像处理相关任务，并具备一定的实际问题解决能力。

二、教学内容1. 图像处理基础- 图像的表示和分类- MATLAB图像处理工具箱介绍- 图像的读取、显示和保存2. 图像基本运算- 算术运算与逻辑运算- 几何变换原理及实现3. 图像滤波- 基本滤波原理及分类- 常用滤波器设计与应用4. 边缘检测- 边缘检测算法原理- 常用边缘检测算子及应用5. 图像分割- 图像分割方法概述- 基于阈值的分割方法- 基于边缘的分割方法6. 实践应用- 实践项目一：图像增强与滤波- 实践项目二：边缘检测与图像分割- 实践项目三：综合应用案例分析教学内容安排与进度：- 第1周：图像处理基础，图像读取、显示和保存- 第2周：图像基本运算，算术运算与逻辑运算- 第3周：图像基本运算，几何变换- 第4周：图像滤波，基本滤波原理及分类- 第5周：图像滤波，常用滤波器设计与应用- 第6周：边缘检测，边缘检测算法原理及算子- 第7周：图像分割，分割方法概述及实践- 第8周：实践应用，三个实践项目的实施与讨论教学内容与教材关联性：本教学内容紧密结合教材，按照教材章节进行组织，涵盖图像处理的基础知识、核心技术和实践应用。

数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件

C(x, y) A(x, y) B(x, y) 差值图像提供了图像间的差值信息，能用于指导动态监测、运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)，时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级，常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)

Matlab图像处理入门教程

Matlab图像处理入门教程导言：在当下科技迅猛发展的时代，图像处理已经成为了计算机科学领域中的重要一环。

而Matlab作为一种强大的科学计算软件，为图像处理提供了丰富的工具和函数，使得图像处理变得更加方便和高效。

本文将介绍Matlab图像处理的基本概念和常用技术，帮助读者入门图像处理领域。

第一部分：Matlab图像处理基础一、Matlab图像处理的概念图像处理是指利用计算机对图像进行数字化处理，包括图像的获取、增强、压缩、分割、识别等一系列技术。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，可以通过编写脚本或函数来实现各种图像处理功能。

二、Matlab图像处理的基本操作1. 读取和显示图像使用imread函数可以读取图像文件，并通过imshow函数显示图像。

例如：```img = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 灰度转换将彩色图像转换为灰度图像可以简化图像处理的过程，可以使用rgb2gray函数实现。

例如：gray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```3. 图像增强图像增强是指改善图像的质量以使其更容易分析和理解的过程。

Matlab提供了丰富的图像增强函数，例如对比度增强、直方图均衡化等。

例如：```enhanced_img = imadjust(gray_img);imshow(enhanced_img);```4. 图像滤波图像滤波是指通过一定的滤波器对图像进行平滑或者增强某些特征。

Matlab提供了多种图像滤波函数，例如均值滤波、中值滤波等。

例如：```filtered_img = medfilt2(gray_img);imshow(filtered_img);```5. 图像分割图像分割是指将图像划分为若干个区域，每个区域内的像素具有相似的特征。

Matlab提供了多种图像分割算法，例如阈值分割、边缘检测等。

使用Matlab进行图像处理的方法

使用Matlab进行图像处理的方法引言：在当今数字化时代，图像处理成为了计算机科学中重要且热门的领域。

图像处理可以用于各种应用，比如医学图像分析、视频监控、人工智能等。

而Matlab作为一种强大的计算工具在图像处理中也发挥着重要的作用。

本文将介绍一些使用Matlab进行图像处理的方法，以帮助读者掌握这一领域的基本技能。

一、读入和显示图像图像处理的第一步是读入和显示图像。

在Matlab中，可以使用imread()函数读取图像，并使用imshow()函数显示图像。

例如，下面的代码将读入名为"image.jpg"的图像，并在Matlab中显示出来。

```image = imread('image.jpg');imshow(image);```二、灰度图像处理在图像处理中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过将RGB通道的像素值取平均得到。

Matlab提供了rgb2gray()函数来实现这一转换。

例如，下面的代码将读入一个彩色图像，并将其转换为灰度图像。

```image = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的尺寸调整有时候我们需要调整图像的尺寸，比如缩小或者放大图像，以适应不同的应用场景。

Matlab中提供了imresize()函数来实现这一功能。

下面的代码将读入一个图像，并将其尺寸调整为原来的一半。

```image = imread('image.jpg');resized_image = imresize(image, 0.5);imshow(resized_image);```四、图像的滤波滤波是图像处理中常用的技术，它能够增强或者减弱图像中的某些特征。

在Matlab中，可以使用imfilter()函数来实现各种滤波操作。

数字图像处理基础第3章灰度级变换

(i 1, 2,..., m; j 1, 2,..., n)
Potoshop 演示对比度线性展宽(近似实现）
已知一幅图像F如下，其中灰度变化范围为0～7，
请对其进行线性对比度展宽处理。假设fa=3, fb=5,
ga=2, gb=6。求新图像G。解： ga / fa 0.667 (1) (gb ga) /( fb fa) 2
g(i,j)=9/5×[f(i,j)-2]
34 56 24 57
27 074
79 005 0 9 0 7 0 C=26.2895
3.4.2 非线性动态范围调整
灰度映射关系通常采用对数运算。原因是人眼对信号的处理是有一个近似对数算子的环节。
g(i, j) c lg(1 f (i, j))
当f (i, j) 0,则g(i, j)＝0；当f (i, j) 255,则g(i, j)＝255；
L C I1/
• 因此，γ校正的关键是确定γ值。
3.1.4 γ校正方法
1. γ值的确定
1）测试靶图法
I C L
log I r log L C
• 即logI与logL成线性关系。通过测试靶图，即：设置光图像，检测电信号图像，选取一组logI 与logL的数据，用于计算γ的值。
2）基于γ估计与校正的逐步调整法通常CCD的γ值在0.4～0.8之间，γ值越小，
第三章图像增强
• 图像增强的目的是为了改善画质，使图像的显示效果更加清晰。本章中主要介绍的内容包括：
• γ校正 • 对比度展宽 • 动态范围调整 • 直方图均衡化处理 • 伪彩色技术
3.1 图像的γ校正
3.1.1 对比度的概念
• 对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。 • 对比度大的图像通常层次感强，清晰度高。 • 对比度的计算公式如下：