图像处理实例(含Matlab代码)
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首先，将原图转为灰度图，再 进行图像锐化，突出图像的各个边 界部分，然后进行二值化得到二值 化图像，之后进行图像边界的提取， 提取之后由于边界像素点不够连续， 所以再进行一次闭运算用以连接边 界，得到结果图像。
3. 图像三的图形结构提取
clear;close all; Image = imread('3.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); w4 = [1 1 1;1 -8 1;1 1 1 ]; Image = im2double(Image); K=imfilter(Image,w4,'replicate'); KN = Image - K; figure,imshow(KN),title('ruihua'); KN=imclose(KN,strel('rectangle',[2,2])); KN=imopen(KN,strel('rectangle',[2,2])); Theshold = graythresh(KN); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('初次二值化图像'); BW2 = bwmorph(Image_BW,'remove'); figure,imshow(BW2),title('边界图像'); BW3 = imclose(BW2,strel('rectangle',[10,10])); figure,imshow(BW3),title('闭运算');
信号与系统 图像处理实验报告
组长：** 组员：** 专业：2014级通信工程
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
1. 图像一的细胞计数
1. 图像一的细胞计数
1. 图像一的细胞计数
结果： 经过一次中值滤波得到的细胞个数为：1498个。 经过第二次中值滤波去掉不清晰的细胞得到的细胞个数为211个。
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
2. 图像二的图形结构提取
将该图形进行一系列处理，得 到该生物模糊部分的大致结构。
首先，将原图转为灰度图，再 进行图像锐化，突出图像的各个边 界部分，然后进行二值化得到二值 化图像，之后进行图像边界的提取， 提取之后由于边界像素点不够连续， 所以再进行一次闭运算用以连接边 界，得到结果图像。
2. 图像二的图形结构提取
clear;close all; Image = imread('2.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); w4 = [1 1 1;1 -8 1;1 1 1 ]; Image = im2double(Image); K=imfilter(Image,w4,'replicate'); KN = Image - K; figure,imshow(KN),title('ruihua'); KN=imclose(KN,strel('rectangle',[2,2])); KN=imopen(KN,strel('rectangle',[2,2])); Theshold = graythresh(KN); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('初次二值化图像'); BW2 = bwmorph(Image_BW,'remove'); figure,imshow(BW2),title('边界图像'); BW3 = imclose(BW2,strel('rectangle',[10,10])); figure,imshow(BW3),title('闭运算');
1. 图像一的细胞计数
将该图形进行一系列处理，计 算得到途中清晰可见细胞的个数。
转为灰度图，二值化，中值滤 波，图像取反，计数，再次中值滤 波，再次计数
1. 图像一的细胞计数
clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Num结构提取
2. 图像二的图形结构提取
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
3. 图像三的图形结构提取
操作方法及目的同实验二，将 该图形进行一系列处理，得到该生 物模糊部分的大致结构。
3. 图像三的图形结构提取
clear;close all; Image = imread('3.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); w4 = [1 1 1;1 -8 1;1 1 1 ]; Image = im2double(Image); K=imfilter(Image,w4,'replicate'); KN = Image - K; figure,imshow(KN),title('ruihua'); KN=imclose(KN,strel('rectangle',[2,2])); KN=imopen(KN,strel('rectangle',[2,2])); Theshold = graythresh(KN); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('初次二值化图像'); BW2 = bwmorph(Image_BW,'remove'); figure,imshow(BW2),title('边界图像'); BW3 = imclose(BW2,strel('rectangle',[10,10])); figure,imshow(BW3),title('闭运算');
信号与系统 图像处理实验报告
组长：** 组员：** 专业：2014级通信工程
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
1. 图像一的细胞计数
1. 图像一的细胞计数
1. 图像一的细胞计数
结果： 经过一次中值滤波得到的细胞个数为：1498个。 经过第二次中值滤波去掉不清晰的细胞得到的细胞个数为211个。
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
2. 图像二的图形结构提取
将该图形进行一系列处理，得 到该生物模糊部分的大致结构。
首先，将原图转为灰度图，再 进行图像锐化，突出图像的各个边 界部分，然后进行二值化得到二值 化图像，之后进行图像边界的提取， 提取之后由于边界像素点不够连续， 所以再进行一次闭运算用以连接边 界，得到结果图像。
2. 图像二的图形结构提取
clear;close all; Image = imread('2.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); w4 = [1 1 1;1 -8 1;1 1 1 ]; Image = im2double(Image); K=imfilter(Image,w4,'replicate'); KN = Image - K; figure,imshow(KN),title('ruihua'); KN=imclose(KN,strel('rectangle',[2,2])); KN=imopen(KN,strel('rectangle',[2,2])); Theshold = graythresh(KN); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('初次二值化图像'); BW2 = bwmorph(Image_BW,'remove'); figure,imshow(BW2),title('边界图像'); BW3 = imclose(BW2,strel('rectangle',[10,10])); figure,imshow(BW3),title('闭运算');
1. 图像一的细胞计数
将该图形进行一系列处理，计 算得到途中清晰可见细胞的个数。
转为灰度图，二值化，中值滤 波，图像取反，计数，再次中值滤 波，再次计数
1. 图像一的细胞计数
clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Num结构提取
2. 图像二的图形结构提取
1. 图像一的细胞计数 2. 图像二的图形结构提取 3. 图像三的图形结构提取 4. 图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 5. 图像五的空间域滤波与频域滤波
3. 图像三的图形结构提取
操作方法及目的同实验二，将 该图形进行一系列处理，得到该生 物模糊部分的大致结构。