图像获取与处理实验报告
图像处理实验报告
图像处理实验报告图像处理实验报告一、引言图像处理是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向，它涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
本实验旨在通过使用图像处理技术，对一幅给定的数字图像进行处理和分析，以探索图像处理的原理和应用。
二、实验目的本实验有以下几个目的：1. 理解图像处理的基本概念和原理；2. 掌握图像处理的常用技术和方法；3. 熟悉图像处理软件的使用。
三、实验步骤1. 图像获取在本实验中，我们选择了一张风景图作为实验对象。
该图像是通过数码相机拍摄得到的，保存在计算机中的文件格式为JPEG。
我们使用图像处理软件将该图像导入到程序中，以便进行后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行图像处理之前，我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是去除图像中的噪声、平滑图像的边缘等。
我们使用了均值滤波和中值滤波两种常用的图像平滑方法。
通过对比两种方法的效果，我们可以选择合适的方法来进行图像预处理。
3. 图像增强图像增强是指通过一系列的操作，使得图像在视觉上更加鲜明、清晰、易于观察。
在本实验中，我们使用了直方图均衡化和灰度拉伸两种图像增强方法。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行变换，使得图像的直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。
灰度拉伸则是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像的灰度范围拉伸到更广的范围内，从而增强图像的细节。
4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域具有一定的意义和特征。
在本实验中，我们使用了阈值分割和边缘检测两种图像分割方法。
阈值分割是指通过设置一个合适的阈值，将图像中的像素分为两个类别。
边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。
5. 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有一定意义和特征的信息。
在本实验中，我们选择了纹理特征和颜色特征两种常用的图像特征提取方法。
纹理特征提取通过对图像的纹理进行分析，提取出图像的纹理特征。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告《遥感图像处理实验报告》摘要：本实验利用遥感技术获取了一幅卫星图像，通过图像处理技术对图像进行了处理和分析。
实验结果表明，遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
引言：遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行数字化处理和分析，以获取有用的地理信息和环境数据的过程。
本实验旨在通过对遥感图像的处理和分析，探讨遥感图像处理技术在实际应用中的作用和意义。
实验方法：1. 获取卫星图像：选择一幅特定区域的卫星图像作为实验对象，确保图像质量和分辨率满足处理要求。
2. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像质量和准确性。
3. 图像分析：利用遥感图像处理软件对图像进行分类、特征提取、变化检测等分析，获取地理信息和环境数据。
4. 结果展示：将处理后的图像结果进行展示和分析，对图像处理技术的应用效果进行评估。
实验结果：经过处理和分析，得到了一幅清晰的遥感图像，并从中提取了有用的地理信息和环境数据。
通过图像分类和特征提取，可以准确地识别出不同地物类型，如建筑物、植被、水体等；通过变化检测，可以发现地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。
这些信息对于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
结论：遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取丰富的地理信息和环境数据，为相关领域的决策和规划提供重要的支持。
在未来的研究中，可以进一步探讨遥感图像处理技术的改进和应用，以满足不同领域的需求。
dic实验报告
dic实验报告DIC实验报告一、引言DIC（Digital Image Correlation）是一种基于数字图像处理的测量技术，广泛应用于工程领域中的应变分析和形变测量等方面。
本实验旨在探究DIC技术的原理、应用以及其在实际工程中的潜力。
二、DIC技术原理DIC技术基于图像处理和模式匹配的理论，通过对两幅或多幅图像进行比较和分析，实现对物体的形变和位移的测量。
具体而言，DIC技术通过以下步骤实现测量：1. 图像获取：使用高分辨率的相机对待测物体进行拍摄，通常要求物体表面具有一定的纹理。
2. 图像预处理：对获取的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、滤波等操作，以提高后续图像处理的准确性。
3. 特征提取：使用图像处理算法提取图像中的特征点或特征区域，通常采用相关系数、亮度梯度等指标进行特征提取。
4. 特征匹配：将两幅或多幅图像中的特征点进行匹配，建立特征点之间的对应关系。
5. 形变分析：根据特征点的对应关系，计算物体的形变和位移等参数。
三、DIC技术应用DIC技术在工程领域具有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 材料力学：DIC技术可以用于材料的应力-应变分析，通过测量材料表面的形变，得到材料在受力下的应变情况，从而评估材料的力学性能。
2. 结构健康监测：DIC技术可以用于对结构的形变和位移进行实时监测，提供结构健康状况的评估和预警。
3. 液体力学：DIC技术可以用于液体流动的实时可视化和分析，通过对流体表面的形变进行测量，揭示流体的流动特性。
4. 汽车工程：DIC技术可以用于汽车碰撞试验中的形变测量，评估车身的安全性能。
5. 航空航天工程：DIC技术可以用于飞行器的结构形变分析，提供对飞行器在飞行过程中的变形情况的评估。
四、DIC技术的优势与挑战DIC技术相比传统的形变测量方法具有一些明显的优势，如高精度、非接触、全场测量等。
然而，DIC技术在实际应用中也面临一些挑战，如对图像质量要求高、对计算资源要求大等。
图像处理实验报告
图像处理实验报告实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术⼀、实验⽬的1．熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法；2．熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤；3．了解在实际的⼈脸识别中，学习样本数等参数对识别率的影响；4．了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。
使⽤MATLAB 平台编程，采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术，实现⼈脸识别⼆、实验内容与实验仪器、设备1．构建⾮⼈脸学习样本库；2．观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响；3．观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响；1． PC 机－系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ；2． Matlab 仿真软件－ 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。
3． CBCL ⼈脸样本库三、实验原理1.⼈脸特征提取的算法通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。
这类⽅法有：特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法；积分图像法。
本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是：利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到⼀组投影系数，通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。
对于⼀幅M*N 的⼈脸图像，将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。
D 就是⼈脸图像的维数，即是图像空间的维数。
设n 是训练样本的数⽬；X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量，则所需样本的协⽅差矩阵为：1()()m Ti i i S x u x u ==--∑ （1）其中U 为训练样本的平均图像向量：11mi i u x n ==∑ （2）令A=[x 1-u,x 2-u,...x n -u]，则有S r =AA T ，其维数为D ×D 。
根据K-L 变换原理，需要求得的新坐标系由矩阵AA T 的⾮零特征值所对应的特征向量组成。
直接计算的计算量⽐较⼤，所以采⽤奇异值分解(SVD)定理，通过求解A T A 的特征值和特征向量来获得AA T 的特征值和特征向量。
《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。
医学像处理与分析实验报告
医学像处理与分析实验报告实验目的：本实验旨在探究医学像处理与分析的方法和技术，分析其在医学领域中的应用和意义。
实验材料和设备：1. 医学像处理和分析软件2. 计算机3. 医学影像数据（如CT扫描、MRI图像等）4. 数据记录表格实验步骤：1. 数据准备收集实验所需医学影像数据，包括CT扫描、MRI图像等。
确保数据完整、清晰，并妥善保存。
2. 医学像处理使用医学像处理软件对所收集的影像数据进行处理。
处理包括但不限于以下步骤：- 图像增强：通过调整亮度、对比度等参数来改善图像质量和清晰度。
- 噪声去除：运用滤波器等技术降低或去除图像中的噪声。
- 图像重建：使用重建算法对三维医学影像数据进行处理，以生成更准确的图像。
3. 医学像分析利用医学像处理后的图像数据进行进一步的分析。
分析方法包括但不限于以下方面：- 区域测量：通过选择特定区域并测量其大小、体积等参数，来评估病变或器官的状态。
- 密度分布：通过绘制直方图、密度图等，分析图像中的密度分布情况，以便检测异常。
- 三维可视化：将三维医学影像数据进行重建和可视化，帮助医生更直观地观察和分析。
4. 数据分析和结果呈现根据医学像分析的结果，进行数据统计和分析。
将结果以图表、表格等形式呈现，清晰展示实验的结果和结论。
实验结果与讨论：经过医学像处理和分析，我们得到了一系列医学图像的处理结果和分析数据。
根据所获得的结果，我们可以得出以下结论：1. 医学像处理可以有效改善图像的质量和清晰度。
通过图像增强和噪声去除等技术，可以使医生在诊断时更准确地观察和判断。
2. 医学像分析可以提供更多有关病变或器官状态的信息。
通过区域测量、密度分布等方法，可以定量评估病变的大小、体积以及密度的异常情况。
3. 三维可视化技术可以使医生更直观地观察和分析医学影像数据。
通过重建和可视化，医生可以更清楚地了解病变的位置和形态，为治疗提供指导。
综上所述，医学像处理与分析在医学领域中具有重要的应用价值。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】实训报告总结：图形图像处理实训图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。
通过本次实训课程，我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术，并通过实际操作来提升了自己的实践能力。
下面是对本次实训的九篇报告总结：1. 实验一：图像读取与显示本次实验主要是学习如何读取和显示图像，以及使用Matplotlib库进行图像展示。
通过实验，我掌握了图像读取和显示的基本方法，并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二：图像的灰度变换实验二主要是学习图像的灰度变换，包括线性变换和非线性变换。
我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度，进一步提升图像的质量。
3. 实验三：图像的空间域滤波本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术，包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
通过实验，我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式，并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四：图像的频域滤波实验四主要是学习图像的频域滤波技术，包括傅里叶变换和频域滤波等。
通过实验，我了解了傅里叶变换的原理和应用，并学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五：图像的形态学处理本次实验主要是学习图像的形态学处理技术，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。
通过实验，我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构，进一步改善图像的质量。
6. 实验六：图像的边缘检测实验六主要是学习图像的边缘检测技术，包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
通过实验，我了解了不同边缘检测方法的原理和应用，并学会了如何使用边缘检测来提取图像的轮廓和特征。
7. 实验七：图像的分割与聚类本次实验主要是学习图像的分割与聚类技术，包括阈值分割、区域生长和K均值聚类等。
通过实验，我掌握了不同分割与聚类方法的原理和应用，并学会了如何使用分割与聚类来识别和分析图像中的目标和区域。
8. 实验八：图像的特征提取与描述子实验八主要是学习图像的特征提取和描述子技术，包括尺度不变特征变换（SIFT）和方向梯度直方图（HOG）等。
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。
图像平滑实验报告
图像平滑实验报告摘要本实验旨在研究图像平滑技术，通过对比不同图像平滑方法的效果，评估其在图像处理中的应用价值。
我们使用了基于邻域平均和高斯滤波器的两种常见图像平滑方法，并通过实验验证它们的效果。
引言图像平滑是图像处理的一项重要技术，它能够去除图像中的噪声和细节，使图像更加平滑和清晰。
在许多应用中，如模式识别、计算机视觉和医学图像处理等领域，图像平滑都扮演着关键的角色。
本实验将尝试两种常见的图像平滑方法，并比较它们的效果。
实验步骤步骤一：图像获取和预处理我们选择了一张分辨率为1024x768的彩色图像作为实验对象。
首先，我们从图像库中选择了一张自然风景图像，并将其载入到实验环境中。
然后，我们对图像进行了预处理，包括调整亮度、对比度和色彩平衡等操作，以确保实验的准确性和可重复性。
步骤二：邻域平均法邻域平均法是一种基于像素邻域的图像平滑方法。
我们选择了一个固定大小的邻域窗口，并将该窗口在图像上滑动，对每个像素的邻域进行平均操作，以获得平滑后的图像。
具体步骤如下：1.定义邻域窗口大小为3x3。
2.从图像的左上角开始，将邻域窗口中的像素进行平均操作，并将结果作为中心像素的新值。
3.将窗口向右滑动一个像素，并重复步骤2，直到处理完整个图像。
4.将窗口向下滑动一个像素，并重复步骤2和步骤3，直到处理完整个图像。
步骤三：高斯滤波器法高斯滤波器是一种基于高斯函数的图像平滑方法。
它通过对图像进行卷积操作，将每个像素的值替换为其周围像素的加权平均值。
具体步骤如下：1.定义高斯滤波器矩阵。
我们选择一个3x3的高斯滤波器，其中矩阵中心的权重最大，边缘处的权重最小。
2.将滤波器矩阵与图像进行卷积操作，得到平滑后的图像。
卷积操作可以使用矩阵乘法和加权平均值计算来实现。
3.重复步骤2，直到处理完整个图像。
实验结果与分析邻域平均法结果经过邻域平均法处理后，图像的细节和噪声得到了一定程度的平滑。
然而，图像的整体清晰度和细节丰富度也有所下降。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告引言数字图像处理是一门研究如何对图像进行数字化处理的学科，它的应用广泛，涵盖了图像的获取、增强、压缩、分割等多个方面。
本次实验旨在探索数字图像处理的基本原理和常用技术，并通过实践操作加深对数字图像处理的理解。
实验目的1.学习掌握数字图像处理的基本原理；2.熟悉常用的数字图像处理工具和方法；3.实践应用数字图像处理技术解决实际问题。
实验环境在本次实验中，我们使用了以下环境和工具：- 操作系统：Windows 10 - 编程语言：Python - 图像处理库：OpenCV实验步骤步骤一：图像获取与显示首先，我们需要获取一张待处理的图像，并对其进行显示。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现图像的读取和显示。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤二：图像增强图像增强是数字图像处理中常用的技术之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强技术包括灰度转换、直方图均衡化、滤波器等。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 灰度转换gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR AY)# 直方图均衡化equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)# 高斯滤波器blurred_image = cv2.GaussianBlur(equalized_image, (5, 5), 0)# 边缘增强enhanced_image = cv2.Canny(blurred_image, 100, 20 0)# 显示图像cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤三：图像压缩图像压缩是数字图像处理中的重要话题，旨在减少图像的存储空间和传输带宽。
matlab图像处理实验报告
matlab图像处理实验报告Matlab图像处理实验报告引言：图像处理是一门研究如何对图像进行获取、存储、传输、处理和显示的学科。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。
本实验报告旨在介绍Matlab在图像处理中的应用。
一、图像获取与显示在图像处理的第一步，我们需要获取图像并进行显示。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来实现这一目标。
我们可以使用imread函数来读取图像文件，imwrite函数来保存图像文件。
而imshow函数则可以用于图像的显示。
通过使用这些函数，我们可以轻松地加载图像文件，并在Matlab中显示出来。
二、图像的基本操作在图像处理中，我们经常需要对图像进行一些基本的操作，如图像的缩放、旋转、裁剪等。
Matlab提供了一系列的函数来实现这些操作。
通过imresize函数，我们可以实现图像的缩放操作。
而imrotate函数则可以用于图像的旋转。
此外，imcrop函数可以用于图像的裁剪。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是图像处理中的重要内容之一。
Matlab提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波函数可以用于图像的平滑处理和噪声的去除。
通过调用这些函数，我们可以有效地改善图像的质量。
四、图像的边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以用于提取图像中的边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用多种边缘检测算法来实现这一目标，如Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等。
这些算子可以有效地提取图像中的边缘，并将其显示出来。
五、图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的关键步骤之一，它可以用于提取图像中的重要特征。
在Matlab中，我们可以使用各种特征提取算法来实现这一目标，如颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
通过提取这些特征，我们可以对图像进行分类、识别等任务。
六、图像的分割与识别图像的分割与识别是图像处理中的热门研究方向之一。
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。
matlab 图像 实验报告
matlab 图像实验报告Matlab图像实验报告引言：Matlab是一种强大的计算机编程语言和开发环境，广泛应用于科学计算、数据分析和图像处理等领域。
本实验报告旨在介绍基于Matlab的图像处理实验，包括图像读取、图像处理和图像显示等方面的内容。
一、图像读取图像读取是图像处理的第一步，通过读取图像可以获取图像的像素信息。
在Matlab中，可以使用imread函数来读取图像文件。
例如，通过以下代码可以读取一张名为"image.jpg"的图像：```matlabimage = imread('image.jpg');```二、图像处理1. 灰度化处理灰度化处理是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray函数来实现灰度化处理。
以下是一个简单的示例：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```2. 图像增强图像增强是通过一系列的处理方法来改善图像的质量和视觉效果。
在Matlab中，有多种图像增强方法可供选择，如直方图均衡化、滤波和边缘检测等。
以下是一个直方图均衡化的示例：```matlabenhanced_image = histeq(gray_image);```3. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，每个区域具有相似的特征。
在Matlab中，可以使用各种图像分割算法，如阈值分割和基于区域的分割。
以下是一个简单的阈值分割示例：```matlabthreshold = graythresh(enhanced_image);binary_image = imbinarize(enhanced_image, threshold);```三、图像显示图像显示是将处理后的图像展示给用户的过程。
在Matlab中，可以使用imshow函数来显示图像。
以下是一个简单的示例：```matlabimshow(binary_image);```四、实验结果与讨论本次实验中，我们选择了一张名为"image.jpg"的彩色图像进行处理。
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
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
图像滤波实验报告分析的三个基本流程
图像滤波实验报告分析的三个基本流程下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
本文下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Downloaded tips: This document is carefully compiled by the editor. I hope that after you download them, they can help you solve practical problems. The documents can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!图像滤波是数字图像处理中的重要技术之一，通过对图像进行不同类型的滤波可以实现图像去噪、边缘检测、模糊等效果。
图像处理实验报告实验报告
一、实验目的1、熟悉位图文件的文件格式，掌握位图数据读取并在屏幕上显示的方法。
2、掌握在计算机上进行直方图均衡化以及线性增强的方法。
3、通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。
4、熟练掌握应用MATLAB软件编程进行图像处理。
二、实验环境一台pc机，MATLAB软件编程环境。
三、实验内容1、图像的现实和读取：运用MATLAB软件编程，读取指定的256色灰度图像的数据，显示该文件的文件头和信息头数据的值，并在屏幕上显示该图象。
2、直方图的显示和均衡化：运用MATLAB软件编程，实现内容1中图像直方图的显示和均衡化。
3、图像分割：使用Prewitt 算子、Sobel 算子对图像进行边缘检测处理，完成图像分割实验。
4、图像增强：编写线性增强的程序及相应的显示程序，对指定图象进行线性增强，将原始图象及增强后的图象都显示于屏幕上，比较增强的效果。
四、实验步骤1、打开计算机，启动MATLAB程序。
2、图像读取与显示。
MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread()，这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中，用imshow（）函数显示出来。
imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg');imshow('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg');title('原图像')3、直方图的显示A=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); figure;imhist(A),title('对应直方图')4、直方图均衡化MATLAB提供了histeq函数（自动直方图均衡化）I=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); K=histeq(I);figure;imshow(K),title('经直方图均衡化后的图')figure;imhist(K),title('直方图均衡化后的直方图')5、图像的边缘检测用Sobel算子做边缘检测[A,map]=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); image=double(A);u=zeros(1,9);k=zeros(1,9);for i=2:255,for j=2:255,u(1)=0*image(i,j);u(2)=2*image(i,j+1);u(3)=1*image(i-1,j+1);u(4)=0*image(i-1,j);u(5)=-1*image(i-1,j-1);u(6)=-2*image(i,j-1);u(7)=-1*image(i+1,j-1);u(8)=0*image(i+1,j);u(9)=1*image(i+1,j+1);rimage1(i,j)=abs(sum(u));k(1)=0*image(i,j);k(2)=0*image(i,j+1);k(3)=1*image(i-1,j+1);k(4)=2*image(i-1,j);k(5)=1*image(i-1,j-1);k(6)=0*image(i,j-1);k(7)=-1*image(i+1,j-1);k(8)=-2*image(i+1,j);k(9)=-1*image(i+1,j+1);rimage2(i,j)=abs(sum(k));xiaoqiu(i,j)=rimage1(i,j)+rimage2(i,j);end,end,figure,imshow(xiaoqiu,map),title('Sobel锐化');用prewitt算子做边缘检测[A,map]=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg'); image=double(A);u=zeros(1,9);k=zeros(1,9);for i=2:255,for j=2:255,u(1)=0*image(i,j);u(2)=1*image(i,j+1);u(3)=1*image(i-1,j+1);u(4)=0*image(i-1,j);u(5)=-1*image(i-1,j-1);u(6)=-1*image(i,j-1);u(7)=-1*image(i+1,j-1);u(8)=0*image(i+1,j);u(9)=1*image(i+1,j+1);rimage1(i,j)=abs(sum(u));k(1)=0*image(i,j);k(2)=0*image(i,j+1);k(3)=-1*image(i-1,j+1);k(4)=1*image(i-1,j);k(5)=1*image(i-1,j-1);k(6)=0*image(i,j-1);k(7)=-1*image(i+1,j-1);k(8)=-1*image(i+1,j);k(9)=-1*image(i+1,j+1); rimage2(i,j)=abs(sum(k));xiaoqiu(i,j)=rimage1(i,j)+rimage2(i,j);end,end,figure,imshow(xiaoqiu,map),title('prewitt边缘检测');7、图像的处理均值滤波I=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg');h=fspecial('average',3);I2=uint8(round(filter2(h,I)));imshow(I2),title('均值滤波')中值滤波I=imread('C:\Users\weixiaoxu\Desktop\图像处理\图像处理.jpg','jpg');I3=medfilt2(I,[3,3]);imshow(I3),title('中值滤波')五、实验总结通过本次试验基本掌握了应用MATLAB软件编程进行图像处理的方法，熟悉了位图文件的文件格式，掌握了位图数据读取显示，直方图均衡化以及线性增强的方法，并学会了运用分割算子对图像进行边缘检测和图像分割处理的方法。
图像捕捉与设计实验报告
图像捕捉与设计实验报告一、实验目的本实验旨在通过学习和实践图像捕捉与设计的基本原理和方法，提高学生对图像处理技术的理解和应用能力。
二、实验内容1. 学习并掌握图像捕捉与设计的基本原理和方法。
2. 运用所学知识，设计并实现一个简单的图像捕捉与设计程序。
3. 分享实验过程和结果，总结实验经验。
三、实验步骤1. 学习图像捕捉与设计的基本原理和方法在开始进行实验之前，我们首先进行了一定的学习，了解了图像捕捉与设计的基本原理和方法。
这包括图像的采集、处理、编辑等方面的知识。
2. 设计图像捕捉与设计程序在了解了基本原理和方法后，我们开始设计一个简单的图像捕捉与设计程序。
这个程序可以实现从相机或文件读取图像，并进行一定的处理和编辑操作，最后将处理后的图像保存到文件或显示到屏幕上。
3. 实现图像捕捉与设计程序根据设计的要求，我们使用Python语言编写了图像捕捉与设计程序的代码。
在代码编写过程中，我们使用了一些常用的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
4. 调试和测试程序编写完程序后，我们对程序进行了调试和测试。
通过输入一些测试数据，观察程序运行是否符合预期，并根据需要对代码进行修改和优化。
5. 总结实验经验在完成实验之后，我们对整个实验过程进行了总结，总结了实验中遇到的问题和经验，并提出了改进和优化的意见。
四、实验结果与分析经过实验，我们成功设计并实现了一个简单的图像捕捉与设计程序，该程序可以从相机或文件读取图像，并进行一定的处理和编辑操作，最后保存处理后的图像到文件或显示到屏幕上。
通过使用该程序，我们可以对图像进行各种处理和编辑操作，比如调整图像亮度和对比度、应用滤镜效果、添加文字和图形等。
这个程序不仅可以用来进行简单的图像处理和编辑，还可以作为图像处理库的学习和实践工具。
本实验对于我们理解和应用图像处理技术起到了积极的促进作用。
通过实践操作，我们更深入地了解了图像捕捉与设计的基本原理和方法，并掌握了一些常用的图像处理技术和工具。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
深圳大学实验报告
课程名称：多媒体技术与应用
实验名称：图像获取与处理
学院：法学院专业：社会工作
报告人：吴嘉怡学号： 2011032029 班级： 8 同组人：
指导教师：周虹
实验时间： 2012-04-18 实验报告提交时间： 2012-04-18
教务处制
一．实验目的
1. 学会数字图像资源获取的基本方法
2. 学会数字图像资源加工处理的一般方法
二．实验步骤
a) 数字图像的获取
一、网络下载数字图像资源
从网络下载数字图像是图像获取中常用的方法，可以很好地节省用于图像获取的时间和提高工作效率。
要想从网络上获得数字图像资源，首先要在网上搜索到符合要求的数字图像资源。
搜索数字图像最常用的方法是利用搜索引擎，在搜索引擎中使用关键词检索。
目前，可用于搜索数字图像的搜索引擎有很多，如百度（Baidu）、谷歌(Google)、雅虎(Yahoo)、搜狗(Sogou)、网易（Neteasy）等等。
利用网络获取数字图像的一般步骤为：
1.打开搜索引擎，在文字栏内输入所需图像的一个或多个关键词，如：“深圳大学”或“深圳大学文科楼”。
2.点击搜索按钮，查看搜索结果。
3.对图片进行筛选，找到符合要求的图片。
4.在图片上点击右键，按一下“图片另存为”。
二、屏幕图像的捕捉（即“截图”）
1．利用Windows系统命令获取屏幕图像
首先按一下键盘上的PrintScreen（PrtSc）键，将当前屏幕上的内容复制到剪贴板上，然后在图像处理软件或课件制作软件中（一般会使用“画板”工具）采用粘贴的方法，将抓取的屏幕上的图像粘贴过来。
如果只将当前屏幕上的活动窗口界面复制到剪贴板上，则按Alt 键 + PrintScreen（PrtSc）键进行拷屏。
2.使用专门的截图软件
目前网络上有不少专门的截图软件可供下载。
这类软件大多数都操作简单、快捷。
一般都会有专门的截图按钮，只需点击一下，即可成功截图。
3.利用QQ、飞信等社交软件中的截图工具
为了方便人们在进行网络社交时的图片交流，目前不少社交软件都在聊天的页面里增加了“截图”功能。
这类“截图”工具操作也很简单快捷。
一般步骤为：点击“截图”，根据需求在屏幕上截下图像，点击“保存”，即可截图。
三、利用数码相机获取数字图像
1.确定所需图像的主题。
2.设置好相机的各项，准备拍摄。
有需要的话可以准备好三脚架。
3.拍摄。
4.利用数据线或读卡器，将数码相机中的图像资源输入电脑。
5.图片筛选，准备开始进行处理。
四、利用扫描仪获取数字图像
b）利用Photoshop为图片制作木质相框
木质相框给人一种古朴典雅的感觉，用Photoshop可以做出非常逼真、质感很强的高档木质相框效果。
1.打开一张照片(要求用自己照片)，用矩形选框工具将照片中所需人物部分截取下来，复
制到新建图像文件的一个新层中。
2.在图层面板上单击[创建新的图层]按钮，用矩形选框工具先圈取一个比照片稍大的范
围，再按住Alt键，圈取照片中心部分，得到的对象框范围即是所要制作相框的范围。
3.设置前景色为褐色，选择[编辑/填充]菜单命令将对象框范围填充上前景色。
4.从[滤镜]菜单中选择[杂色/添加杂色]命令，在打开的[添加杂色]对话框中，设置[数量]
选项为30，选中[高斯分布]单选框以及[单色]复选框，单击[好]按钮。
5.再选择[滤镜/模糊/动感模糊]菜单命令，在打开的[动感模糊]对话框中，设置角度为0，
距离为10个像素，单击[好]按钮完成虚化效果。
6.合并图层1和图层2并右击它，在弹出的快捷菜单中选择[混合选项]命令，此时将打开
[图层样式]对话框，在[样式]框中选中[投影]和[等高线]复选框，单击[好]按钮即可完成创作。
7.最后，用文本工具在照片一角醒目位置写上自己的学号和姓名，制作完成。
C）制作GIF动画
1.打开一张卡通轻松熊图片。
2.Ctrl+M(or图像--调整--曲线) 调出曲线调节窗口，点击红圈内“自动”按钮修正一下图片色彩。
使图片看起来更清晰，也更具层次感。
3.用钢笔工具和添加描点勾选出小熊的轮廓，再慢慢调整边，直到选出两只小熊为止。
4.Ctrl+J（or点右键—通过拷贝的图层）复制所选小熊为单独的图层，用将它拖出来。
按Ctrl+T （or编辑—自由变换）调整角度与大小，使新图层中的棕熊头部位置与原图中的棕熊头部基本重合。
5.按一下图层面板中“背景”左侧的眼睛图标，隐藏背景图。
用钢自由钢笔和添加描点工具描出棕熊头部的轮廓。
6.点击图层面板中“背景”左侧的眼睛图标，使背景图出现。
7.Ctrl+J（or点右键—通过拷贝的图层），复制棕熊头部图层。
按delete删去“图层1”，剩下头部图层与背景图。
8.Ctrl+T （or编辑—自由变换）调整头部图层位置，使其与背景图的棕熊头部基本重合。
9.选择涂抹工具，设置如下（画笔：9；模式：正常；深度：20%），将棕熊头部图层与背景图头部接合处轻轻涂抹一遍使之完美接合。
下面就可以开始做动画了。
10.点击“窗口”—“动画”，启动动画面板。
11．点红圈内复制按钮复制出另外三帧，时间分别设为1秒，1秒，1秒，2秒。
12．选择第1帧，从图层面板中选择隐藏“熊头”图层，只显示背景。
13.选择第2帧，显示全部图层。
14.选择第3帧，只显示背景。
15.选择第4帧，显示全部图层。
16.动画内容的制作基本完成，现在开始生成动画。
点击执行文件/存储为Web和设备所用格式。
17.在弹出对话框中，一般无需修改默认参数，直接点击“存储”按钮，即可保存Gif动态图。
三．实验结果
在本次实验中，我按照操作指示，完成了图像获取与处理的基本内容操作，包括了最基本的图像获取和难度高一点的制作木质相框和GIF动画。
四．实验心得
通过本次实验，使我了解到了图像获取的基本内容，同时也掌握了图像处理的一些基本技巧。
这些技巧包括调整图像颜色、图像大小、抠图、填充、拷贝等。
而我觉得本次实验最大的收获就是学会了如何利用Photoshop为照片添加美丽的木质相框和如何制作可爱有趣的GIF 动画。
在未学习使用Photoshop之前，我一直都认为Photoshop是个很专业、难度很大的软件，只有设计师才会使用，我们这些普通人一定很难学会。
但通过这次实验，我发现其实Photoshop 也并不是特别难学。
它的一些基本的功能其实还是挺简单的，而且对于处理图片特别有用！当然，我知道这一次体验到的只是PS里面很小很小一部分的功能，要想更充分地利用PS，那就还需要很多的时间与功夫来研究。
总的来说，这次实验让我对图片处理有了一定的了解。
相信这些经验对我日后学习、工作、生活都会起到不少的帮助！
注：1、报告内的项目或内容设置，可根据实际情况加以调整和补充。
2、教师批改学生实验报告时间应在学生提交实验报告时间后10日内。