实验一 MATLAB数字图像处理初步

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实验一 MATLAB数字图像处理初步

实验一  MATLAB数字图像处理初步

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像间如何转化。

6. 了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。

7.体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同,MA TLAB把其处理为4类:➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。

若图像是double类,则像素取值就是浮点数。

matlab图像处理实验

matlab图像处理实验

matlab图像处理实验实验⼀ Matlab语⾔、数字图象基本操作⼀、实验⽬的1、复习MATLAB语⾔的基本⽤法;2、掌握MATLAB语⾔中图象数据与信息的读取⽅法;3、掌握在MATLAB中绘制灰度直⽅图的⽅法,了解灰度直⽅图的均衡化的⽅法。

⼆、实验原理MATLAB是集数值计算,符号运算及图形处理等强⼤功能于⼀体的科学计算语⾔。

作为强⼤的科学计算平台,它⼏乎能够满⾜所有的计算需求。

MATLAB软件具有很强的开放性和适⽤性。

在保持内核不变的情况下,MATLAB可以针对不同的应⽤学科推出相应的⼯具箱(toolbox)。

⽬前,MATLAB已经把⼯具箱延伸到了科学研究和⼯程应⽤的诸多领域,诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等,都在⼯具箱(Toolbox)家族中有⾃⼰的⼀席之地。

在实验中我们主要⽤到MATLAB提供图象处理⼯具箱(Image ProcessingToolbox)。

1、MATLAB与数字图像处理MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室),⼀开始它是⼀种专门⽤于矩阵数值计算的软件,从这⼀点上也可以看出,它在矩阵运算上有⾃⼰独特的特点。

实际上MATLAB中的绝⼤多数的运算都是通过矩阵这⼀形式进⾏的。

这⼀特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。

理论上讲,图像是⼀种⼆维的连续函数,然⽽在计算机上对图像进⾏数字处理的时候,⾸先必须对其在空间和亮度上进⾏数字化,这就是图像的采样和量化的过程。

⼆维图像进⾏均匀采样,就可以得到⼀幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是⼀个整数阵列,因⽽⽤矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。

⽽MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此⽤MATLAB处理数字图像⾮常的⽅便。

MATLAB⽀持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、⼆值图像、RGB图像和多帧图像阵列;⽀持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像⽂件格式的读,写和显⽰。

实验1-Matlab基本与图像处理基本操作

实验1-Matlab基本与图像处理基本操作

图像处理工具箱简介
01
MATLAB图像处理工具箱是MATLAB软件中一个专门用于图像处理的工具箱, 它提供了一套完整的图像处理和分析工具,包括图像读取、显示、变换、滤波 、增强、分割、特征提取等功能。
02
该工具箱支持多种图像格式,如BMP、JPG、PNG、TIFF等,并提供了丰富的 图像处理函数和算法,方便用户进行图像处理和分析。
对未来学习的展望
• 深入学习图像处理算法:在未来的学习中,我们将进一步深入学习图像处理的 各种算法和原理,包括图像分割、特征提取、目标检测等,以便更好地应用在 实际问题中。
• 掌握更多图像处理软件:除了Matlab软件外,我们还将学习掌握其他常用的 图像处理软件,如OpenCV、Python图像处理库等,以便更灵活地处理各种 图像问题。
02
学习图像处理基本 操作
了解图像处理基本概念,学习图 像读取、显示、保存等基本操作。
03
掌握图像处理常用 函数
熟悉MATLAB中图像处理工具箱 的常用函数,如图像调整、滤波、 边缘检测等。
实验环境准备
MATLAB软件
确保计算机已安装MATLAB软件,并熟悉软件基 本操作。
图像处理工具箱
安装并配置MATLAB图像处理工具箱,以便进行 图像处理实验。
• 加强实验数据分析处理能力:在未来的实验中,我们将更加注重实验数据的分 析和处理,学习掌握更多的数据处理方法和技巧,以便更准确地评估实验结果 和性能。
• 拓展应用领域:图像处理技术在实际应用中具有广泛的应用领域,如医学影像 处理、智能交通、安全监控等。在未来的学习中,我们将积极探索这些应用领 域,并尝试将所学的图像处理技术应用到实际问题中。
使用图像处理工具箱中的特 征提取函数和分类器函数, 对图像进行特征提取和分类 识别。例如,可以使用灰度 共生矩阵提取图像纹理特征, 然后使用支持向量机(SVM) 进行分类识别。

MATLAB数字图像处理初步实验

MATLAB数字图像处理初步实验

实验一 MATLAB数字图像处理初步********************总共10小题********************一、实验目的及要求学习在MATLAB环境下对图像文件的I/O操作,为读取各种格式的图像文件和后续进行图像处理打下基础。

1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像间如何转化。

二、实验设备与软件1.PC计算机2.MATLAB软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3.实验所需要的图片三.实验内容1.利用imread函数读取一幅图像,假设其名为flower.tif,存入一个数组中;>>I=imread('pout.tif');2. 利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息;>>whos I3.利用imshow函数来显示这幅图像;>>imshow(I)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;>>imfinfo pout.tif5.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flower.jpg;语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。

>>imwrite(I,'flower.jpg','quality',80)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flower.bmp。

<同上>7.用imread函数,读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg;由于文件中只有lena.bmp和camera.gif,所以要用imwrite函数,将两个图另存为。

(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】

(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;2.理解和掌握直方图原理和方法;二.实验设备1.PC机一台;2.软件matlab。

三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像,如:cameraman图像;再调用相应的直方图函数,设置参数;最后输出处理后的图像;3.浏览源程序并理解含义;4.运行,观察显示结果;5.结束运行,退出;五.实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图六.实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码;2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用;2.理解和掌握灰度均衡原理和实现方法;二.实验设备1.PC机一台;2.软件matlab;三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化,灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

MATLAB数字图像处理初步

MATLAB数字图像处理初步

电子信息工程学系实验报告——适用于计算机课程课程名称:数字图像处理成绩:实验项目名称:MATLAB数字图像处理初步实验时间:3.25指导教师(签名):班级:姓名:学号:实验目的:(1) 掌握图像代数运算和几何变换的基本原理(2) 了解图像代数运算和几何变换的简单应用及MATLAB实现实验设备与软件(3) PC计算机系统(4) MATLAB软件,包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)(5) 实验图片实验内容及过程:1.图像的代数运算选择两幅图像,一幅是源图像,一幅为背景图像,采用正确的图像代数运算方法,分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。

(1)选取两幅大小一样的图像Fig2.22(a).jpg和finger.bmp,将两幅图像进行加法运算。

程序如下:(2)选择(1)中得到的混合图像lenna_finger.jpg,将混合图像与背景图像finger.bmp 做减法运算,得到源图像,程序如下:(3)程序实现一幅尺寸为300×300像素的灰度图像作为掩模模板,对于需要留下来的区域,掩模图像的像素值置为1,而在需要被抑制掉的区域,掩模图像的像素值置为0,程序如下:2.图像的缩放对一幅图像实现按比例缩小和不按比例任意缩小的效果,以及图像的成倍放大和不按比例放大效果。

选取一幅灰度图像Fig2.22(a).jpg,分别将图像比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到620×380像素,非比例缩小到80×180像素。

程序如下:3.图像的旋转将图像Fig12.18(a1).jpg分别旋转45度和90度,与原图像相比,观察它们的区别。

读取图像Fig12.18(a1).jpg,设置旋转角度分别45度和90度,采用图像旋转函数imrotate对图像进行旋转,程序如下:实验结果及分析1. 图像的代数运算:任意两幅图片相叠加得到一幅混合图像,将此混合图像减去其中的一幅原图像能得到另一幅原图像吗?通过以上实验小结各种图像代数运算的应用特点。

数字图像处理MATLAB第一部分

数字图像处理MATLAB第一部分

哈尔滨理工大学(荣成学院)数字图像处理实验指导书班级:姓名:学号:说明一.图像选择Matlab自带图片,存储地址:E:\matlab 2011\toolbox\images\imdemos(根据安装位置调整)选择图像时推荐灰度图像如图1所示,不建议选择二值图像如图2,以及“极端图像”如图3。

如选择彩色图片,彩色图片变换为灰度图片的命令是“J=rgb2gray(I)”.图1 图2 图3二.实图像扩展名查看方式工具——文件夹选项——查看——把隐藏已知文件扩展名前面的对钩去掉三.实验书完成内容根据“六.实验报告要求”所规定的内容完成相关实验,直接贴在“七.操作内容”下面。

四.图像输出方法1: 有命令imwrite(I,’文件名.扩展名’)输出图片,输出图片存储在当前工作目录下。

方法2:有键盘快捷键Alt+Pr Scrn,截屏当前窗口。

方法3:在图像显示窗口选择edit按钮,里面有个copy figure,点击,然后在word 文档里粘贴就ok了。

五.上交文件命名格式“学号-姓名”放在教师机桌面班级指定文件夹下实验一图像增强实验1.1 直方图一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;2.理解和掌握直方图原理和方法;二.实验目标自选图片三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

matlab数字图像处理实验解读

matlab数字图像处理实验解读

数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像间如何转化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同,MA TLAB把其处理为4类:亮度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。

若图像是double类,则像素取值就是浮点数。

数字图像处理实验1 MATLAB图像处理编程基础 实验报告

数字图像处理实验1  MATLAB图像处理编程基础 实验报告

实验报告课程名称数字图像处理实验项目MATLAB图像处理编程基础指导教师学院光电信息与通信工程__专业电子信息工程班级/学号学生姓名______ __________实验日期______ _成绩______________________实验1 MATLAB图像处理编程基础一、实验目的1.了解MATLAB产品体系和了解MATLAB图像处理工具箱。

2.掌握MATLAB的基本应用方法。

3.掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型。

4.掌握图像文件的读/写/信息查询。

5.掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、特殊图像的显示技术6.编程实现图像类型间的转换和图像算术操作。

二、实验的硬件、软件平台硬件:计算机软件:操作系统:Windows XP应用软件:MATLAB 7.0.1三、MATLAB图像处理工具箱的功能图像处理工具箱是一个函数的集合,它扩展了matlab数值计算环境的能力。

这个工具箱支持了大量图像处理操作,包括:空间图像变换 Spatial image transformations形态操作 Morphological operations邻域和块操作 Neighborhood and block operations线性滤波和滤波器设计 Linear filtering and filter design格式变换 Transforms图像分析和增强 Image analysis and enhancement图像登记 Image registration清晰化处理 Deblurring兴趣区处理 Region of interest operations四、说明使用MATLAB进行图像处理所需函数调用步骤在Command Window中,以命令行单句调用某一函数只需写xxx(函数名)xxxxxxx)这样就可以调用了.五、给出MATLAB图像处理工具箱的数据类型和4种基本图像类型工具箱里的函数都是M文件,可以通过type function_name来查看代码,也可以通过写自己的matlab函数来扩展工具箱。

MATLAB数字图像处理初步

MATLAB数字图像处理初步

电子信息工程学系实验报告——适用于计算机课程课程名称:Array实验项目名称:MATLAB数字图像处理初步实验时间:班级:姓名:学号:实验目的:1. 熟悉并掌握在MATLAB中能够处理的图像类型。

2. 熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3. 掌握利用MATLAB获取图像的大小、颜色、高度、宽度等相关信息。

4. 掌握在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像。

5. 掌握图像间的转化。

实验设备与软件(1) PC计算机系统(2) MATLAB软件,包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)(3) 实验图片实验内容及过程:1. 利用imread()函数读取图像Fig_other.tif,存入一个数组中;2. 利用whos命令提取读入图像的基本信息;3. 利用imshow()函数显示这幅图像;4. 利用imfinfo函数获取这幅图像的颜色、尺寸、压缩算法等详细信息;5. 利用imwrite()函数压缩这幅图像,并将其保存为jpg文件,命名为Fig_other.jpg;语法:imwrite(I,’filename’,’quality’,q),q取0-100。

6. 利用imwrite()函数将最初读入的tif图像另存为一幅bmp图像,命名为Fig_other.bmp。

7. 利用imread()函数分别读入图像Fig2.22(a).jpg和Fig2.22(b). jpg;8. 利用imfinfo()函数获取图像Fig2.22(a).jpg和Fig2.22(b). jpg的大小;9. 利用subplot()函数和imshow()函数将Fig2.22(a).jpg和Fig2.22(a). jpg显示在同一个图像窗口中,并分别添加标题:“Lenna图像”和“Camera图像”。

10. 利用im2bw()函数将灰度图像Fig2.22(a).jpg转化为二值图像,并用imshow()函数显示,观察图像的特征。

(整理)实验一 MATLAB数字图像处理初步.

(整理)实验一  MATLAB数字图像处理初步.

实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像间如何转化。

6. 了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。

7.体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同,MA TLAB把其处理为4类:亮度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。

若图像是double类,则像素取值就是浮点数。

matlab数字图像处理实验

matlab数字图像处理实验

数字图像处理实验指导书目录实验一 MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像间如何转化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同,MATLAB把其处理为4类:亮度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。

若图像是double 类,则像素取值就是浮点数。

数字图像处理实习1—Matlab图像处理初步

数字图像处理实习1—Matlab图像处理初步

实验1——Matlab图像处理初步
实验目的:熟悉Matlab语言关于图像处理的基本操作
实验内容:练习imread、imshow、iminfo、imwrite、subplot、for等命令以及矩阵计算有关命令。

实验要求:
1、读取并显示cameraman.tif图像(提示:imread)。

2、将图像中间的1/3部分(如图)分别作如下处理,其余部分不变
a) 每个像素点的值都乘以2,即f(x,y)=2*f(x,y),显示处理前后的图像(提
示:imshow),同一个图像窗口左右显示(提示:subplot),左边显示原
始图像,右边显示处理后图像,处理后图像保存为cameraman1.bmp(提
示:imwrite)
b) 每个像素点取反色,即f(x,y)=255-f(x,y);显示处理前后的图像,同一个
图像窗口上下显示(提示:subplot),上边显示原始图像,下边显示处理
后图像,处理后图像保存为cameraman2.bmp(提示:imwrite)
3、撰写实验报告并附上所用程序和结果。

f=imread('cameraman.tif');
[m n]=size(f);
g=f;
r=round(m/3);
c=round(n/3);
for i=r:2*r
for j=c:2*c
g(i,j)=2*f(i,j);
end
end
subplot(2,1,1),imshow(f);
subplot(2,1,2),imshow(g);
imwrite(g,'cameraman1.bmp','bmp');
2013-12-16。

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重庆邮电⼤学《数字图像处理》课程上机实验学院⽣物信息学院专业⽣物医学⼯程班级 0611302姓名李霞学号 2013211957实验⼀MATLAB数字图像处理初步⼀、实验⽬的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利⽤MATLAB来获取图像的⼤⼩、颜⾊、⾼度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储⼀幅图像的⽅法。

5.图像间如何转化。

⼆、实验原理及知识点1、数字图像的表⽰和类别⼀幅图像可以被定义为⼀个⼆维函数f(x,y),其中x和y是空间(平⾯)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是⽤来表⽰⿊⽩图像亮度的⼀个术语,⽽彩⾊图像是由单个⼆维图像组合形成的。

例如,在RGB彩⾊系统中,⼀幅彩⾊图像是由三幅独⽴的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此,许多为⿊⽩图像处理开发的技术适⽤于彩⾊图像处理,⽅法是分别处理三副独⽴的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的⼀幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所⽰。

因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本⾝⼗分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着⼗分⾃然的对应关系。

根据图像数据矩阵解释⽅法的不同,MA TLAB把其处理为4类:亮度图像(Intensity images)⼆值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像⼀幅亮度图像是⼀个数据矩阵,其归⼀化的取值表⽰亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是[0,255]和[0,65536]。

若图像是double类,则像素取值就是浮点数。

实验一 MATLAB数字图像处理初步

实验一  MATLAB数字图像处理初步

实验一MATLAB数字图像处理初步一、实验内容及步骤1.利用imread( )函数读取一幅图像,假设其名为flower.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;程序及结果:clc,clear,close all;I=imread('flower.tif'); % 读入原图像,tif格式whos I % 显示图像I的基本信息imshow(I) % 显示图像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flower.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flower.bmp。

clc,clear,close all;I=imread('flower.tif'); % 读入原图像,tif格式% 这种格式知识用于jpg格式,压缩存储图像,q是0-100之间的整数imfinfo ('flower.tif')imwrite(I,'flower.jpg','quality',10);imwrite(I,'flower.bmp'); % 以位图(BMP)的格式存储图像flower.tifflower.jpgFlower.bmp7.用imread()读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg;8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小;9.用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来,观察两幅图像的质量。

数字图像处理基础程序及运行结果图像matlab程序讲解

数字图像处理基础程序及运行结果图像matlab程序讲解

目录实验一MATLAB数字图像处理初步 (2)实验二图像的代数运算 (6)实验三图像增强—灰度变换 (9)实验四图像增强—直方图变换 (11)实验五图像增强—空域滤波 (13)实验六图像的傅立叶变换 (17)实验七图像增强—频域滤波 (19)实验八彩色图像处理 (21)实验九图像分割 (24)实验十形态学运算 (27)实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5.图像间如何转化。

二、实验内容及步骤1.利用imread( )函数读取一幅图像,假设其名为flower.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;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flower.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flower.bmp。

7.用imread()读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg;8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小;9.用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来,观察两幅图像的质量。

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。

11.将每一步的函数执行语句拷贝下来,写入实验报告,并且将得到第3、9、10步得到的图像效果拷贝下来三、考核要点1、熟悉在MATLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等,熟悉相关的处理函数。

数字图像处理实验一:熟悉Matlab图像处理工具箱

数字图像处理实验一:熟悉Matlab图像处理工具箱

实验一:熟悉Matlab图像处理工具箱一.实验目的:1.熟悉matlab图像处理工具箱;2.了解图像处理的函数及使用方法;3.学会简单的图像处理方法;二.实验原理1.二值图像二值图像是一种简单的图像格式,“0”表示黑色像素点,“255”表示白色像素点,二值图像处理运算是从数学形态学下的集合论发展起来的,基本运算比较简单,却可以产生复杂的效果。

2.反色图像对于彩色图像的R,G,B各彩色分量取反的技术就是反色处理,这在二值化图像的连通区域选取的时候非常重要,如物体连通域用黑色表示,而二值化后的物体连通域图像可那是白色的,二背景是黑色的,这时应手动选取图像的反色处理或有程序根据背景和物体连通域两种颜色的数量所占比例而自动选择是否选取图像的反色处理。

3.水平镜像图像的水平镜像是指将指定区域的图像以原图像的垂直中轴线为中心,将图像分为左右两部分进行对称变换显示在屏幕。

水平镜像时每行图像信息的处理方式是相同的,而且行顺序不发生变化,只是每一行的像素信息按从左到右的顺序进行了左右颠倒,所以镜像后图像的高和宽不变。

设图像的高度为Height,宽度为width,原图中坐标为(x0,y0)的点经过水平镜像后,则点(x0,y0)的坐标为(x1,y1)。

(x0,y0)和(x1,y1)的关系如下:x1=Width-x0 y1=y04.垂直翻转图像的翻转有两种,一种是水平翻转,一种是垂直翻转。

水平翻转会产生左右对调的图像,垂直翻转会产生上下对调的图像。

5.旋转30度如果果一个点(x1,y1)旋转到(x2,y2),对应的角度旋转从θ1到θ1+θ2sinθ1=y1/sqrt(x1*x1+ y1*y1)cosθ1=x1/sqrt(x1*x1+ y1*y1)sin(θ1+θ2)=sin(θ1)*cos(θ2)+cos(θ1)*sin(θ2)=y2/sqrt(x2*x2+y2*y2);cos(θ1+θ2)=cos(θ1)*cos(θ2)-sin(θ1)*sin(θ2)=x2/sqrt(x2*x2+y2*y2)。

matlab数字图像处理 实验一

matlab数字图像处理 实验一

实验一基于MATLAB的数字图像处理一姓名-胡青李班级-信息与计算科学11-1班学号-10114590一、实验目的与要求1.了解图像去操技术及其实现方法。

2.了解什么是“图像的噪声”和图像去噪的常用方法。

3.掌握图像畸变校正技术及其实现。

4.了解畸变产生的原因,畸变校正的原理。

5.掌握图像数字水印技术及其实现。

6.掌握数字图像压缩技术及其实现。

二、实验内容及步骤1.基于离散余弦变换,对一幅图像进行降噪处理。

我们认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处在其高频部分,而高频部分的幅值一般很小,利用这一性质,就可以很容易实现图像的噪声抑制。

这样也会失去图像的部分细节。

2.用带噪型号预处理图片,然后利用小波变换吧信号分解到各尺度中,在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉,保留并增强属于信号的小波系数,最后在经过小波逆变换恢复检测信号。

小波去噪框图3.首相将输入的图像分成8*8或者16*16的图象块,然后对每个图像块进行二维DCT 变换,最后将变换的来的DCT系数量化,编码,形成压缩后的JPEG图像格式。

在显示JPEG图像时,首先将量化、编码后的DCT系数进行解码,并对每个8*8或者16*16的块进行二维DCT反变换,最后将操作完成后的所有块重构成一幅完整的图像。

对于一幅典型的图像而言,进行DCT变换后,大部分的DCT系数的值非常接近于0,如果舍弃这些接近于0的的DCT系数,在重构图像时并不会因此带来画面质量的显著下降,这就是JPEG算法能够对图像进行压缩的原理。

利用JPEG的压缩原理,输入一幅图像,将其分成8*8的图象块,计算每个图象块的DCT系数。

DCT变换的特点是变换后图像大部分能量集中在左上角,因此左上角反映图像低频部分数据,右下角反映原图像高频部分数据,而图像的能量通常集中在低频部分。

因而,对二维图像进行DCT变换后,只保留DCT系数矩阵最左上角的10个系数,然后对每块图像利用这10个系数进行DCT反变换来重构。

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实验一 MATLAB数字图像处理初步
一、实验目的
1.了解Matlab的基本功能及操作方法
2.熟练掌握图像读写和显示函数的使用方法
3.掌握Matlab支持的图像的显示方法(灰度、索引、黑白、彩色等)
4.熟悉常用的图像文件格式与格式转换;
二、实验内容
(一)图像的读写, 练习imread、imshow、imfinfo、imwrite、subplot、for等命令以及矩阵计算有关命令。

a)图像读
RGB = imread('ngc6543a.jpg');
b)图像写
先从一个.mat 文件中载入一幅图像,然后利用图像写函数imwrite,创建一个.bmp文件,并将图像存入其中。

load clown %装载一幅图像
whos %提取该读入该图像的基本信息
imwrite(X,map,'clown.bmp')
c)图像文件格式转换
bitmap = imread('clown.bmp','bmp');
imwrite(bitmap,'clown.png','png');
d)图像综合操作
读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句,编程时可不用输入)
I=imread(‘原图像名.tif’); % 读入原图像,tif格式
whos I % 显示图像I的基本信息
imshow(I) % 显示图像
% 这种格式知识用于jpg格式,压缩存储图像,q是0-100之间的整数
imfinfo filename imwrite(I,'filename.jpg','quality',q);
imwrite(I,'filename.bmp'); % 以位图(BMP)的格式存储图像
% 显示多幅图像,其中n为图形窗口的号数
figure(n), imshow('filename');
gg=im2bw('filename'); % 将图像转为二值图像
figure, imshow(gg) % 显示二值图像
利用matlab提供的函数将图像读入;编写程序实现对给定图像进行一定比例的放大和缩小处理:
I=imread('rice.png'); %读入图像
J = imresize(I,10); %放大10倍
K = imresize(I,0.1); %缩小10倍
L=imrotate(I,-10,'bilinear','crop'); %逆时针旋转10°
subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图'); %原图
subplot(2,2,2),imshow(J),title('放大10'); %放大10倍
subplot(2,2,3),imshow(K),title('缩小0.1'); %缩小10倍
subplot(2,2,4),imshow(L),title('逆时针旋转10°'); %逆时针转10°
(二)图像显示练习
a)二进制图像的显示
BW1=zeros(20,20); %创建仅包含0/1的双精度图像
BW1(2:2:18,2:2:18)=1;
imshow(BW1,'notruesize');
whos
BW2=uint8(BW1);
figure,imshow(BW2,'notruesize')
BW3=BW2~=0; %逻辑标志置为on
figure,imshow(BW3,'notruesize')
whos
BW=imread('circles.png');
imshow(BW);
figure,imshow(~BW);
figure,imshow(BW,[1 0 0;0 0 1]);
b)灰度图像的显示
I=imread('cell.tif');
figure,imshow(I)
c)索引图像的显示
load clown %装载一幅图像
imwrite(X,map,'clown.bmp'); %保存为bmp文件
imshow(X)
imshow(X,map)
d)RGB图像的显示
RGB=imread('ngc6543a.jpg');
figure,imshow(RGB)
imshow(RGB (:,:,3)) % 显示第3个颜色分量
e)多帧图像的显示
mri=uint8(zeros(128,128,1,27)); % 27帧文件mri.tif初始化
for frame=1:27
[mri(:,:,:,frame),map]=imread('mri.tif',frame); % 读入每一帧
end
imshow(mri(:,:,:,3),map); % 显示第3帧
figure,imshow(mri(:,:,:,6),map); % 显示第6帧
figure,imshow(mri(:,:,:,10),map); % 显示第10帧
figure,imshow(mri(:,:,:,20),map); % 显示第20帧
f)显示多幅图像
[X1,map1]=imread('forest.tif');
[X2,map2]=imread('trees.tif');
subplot(1,2,1),imshow(X1,map1)
subplot(1,2,2),imshow(X2,map2)
subplot(1,2,1),subimage(X1,map1)
subplot(1,2,2),subimage(X2,map2)
(三)将所读入的一幅图像中间的1/3部分(如图)分别作如下处理,其余部分不变
a) 每个像素点的值都乘以2,即f(x,y)=2*f(x,y),显示处理前后的图像(提示:imshow),同一个图像窗口左右显示(提示:subplot),左边显示原始图像,右边显示处理后图像,处理后图像保存为cameraman1.bmp(提示:imwrite)
b) 每个像素点取反色,即f(x,y)=255-f(x,y);显示处理前后的图像,同一个图像窗口上下显示(提示:subplot),上边显示原始图像,下边显示处理后图像,处理后图像保存为cameraman2.bmp(提
示:imwrite)
三、实验报告要求
1、描述实验的基本步骤,用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果和源代码,并进行必
要的讨论,必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。

2、按上机报告的撰写规范完成实验报告。

报告不得相互抄袭或拷贝,否则一律不及格。

3、实验报告至少包括以下内容:
① 实验目的;②实验内容和步骤;③实验结果注:实验时间为上机时间
4、实验报告由每班学习委员统一收齐,并于下一次实验上课的时候上交。

5、每次实验必须自己保存好实验结果,以备下次实验时使用。

四、思考题
1简述MatLab软件的特点。

2MatLab软件可以支持哪些图像文件格式?
3如何显示多帧图像的所有帧?如何根据多帧图像创建电影片段?
4图像显示时,若不带参数’notruesize’,显示效果如何?
5如何显示RGB图像的某一个颜色分量?。

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