西华大学数字图像处理报告
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告在当今数字化的时代，数字图像处理技术在众多领域中发挥着至关重要的作用，从医疗诊断到卫星遥感，从娱乐产业到工业检测，其应用无处不在。
通过这次数字图像处理实习，我对这一领域有了更深入的了解和实践经验。
实习的初始阶段，我主要进行了相关理论知识的学习。
数字图像处理涵盖了众多概念，如图像的数字化表示、像素、灰度值、分辨率等。
了解这些基础知识是后续处理图像的基石。
同时，我还学习了常见的图像格式，如 JPEG、PNG、BMP 等，以及它们的特点和适用场景。
在掌握了一定的理论基础后，我开始接触图像处理的基本操作。
图像增强是我最先实践的部分，通过调整图像的对比度和亮度，能够使原本模糊不清或暗淡的图像变得更加清晰和易于观察。
例如，对于一张曝光不足的照片，增加亮度可以让隐藏在黑暗中的细节显现出来；而提高对比度则可以使图像中的不同区域更加分明，突出重点。
图像滤波是另一个重要的环节。
均值滤波可以有效地去除图像中的噪声，但在一定程度上会使图像变得模糊；中值滤波则能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘细节。
我通过对不同类型和程度的噪声图像进行滤波处理，直观地感受到了它们的效果差异。
图像的几何变换也是实习中的关键内容。
图像的平移、旋转和缩放操作看似简单，但其背后涉及到复杂的数学计算。
在实际操作中，需要准确地计算变换矩阵，以确保图像在变换后的准确性和完整性。
实习过程中，我还深入研究了图像分割技术。
这是将图像分成不同区域或对象的过程，以便进行后续的分析和处理。
阈值分割是一种常见且简单的方法，通过设定一个阈值，将图像中的像素分为两类。
然而，对于复杂的图像，这种方法往往效果不佳，这时就需要更高级的分割算法，如基于边缘检测的分割或基于区域生长的分割。
在进行数字图像处理的过程中，我也遇到了一些挑战和问题。
例如，在处理大规模图像数据时，计算资源的限制可能导致处理速度缓慢；在选择图像处理算法时，需要根据具体的图像特点和需求进行权衡，否则可能无法达到理想的效果。
数字图像处理实验报告2
西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室： 实验时间 ： 年 月 日一、实验目的（1） 熟悉并学会使用MA TLAB 中图像增强的相关函数。
（2） 了解图像增强的方法，去噪的方法和效果。
二、实验原理（1） 将一幅图像视为一个二维矩阵，用MATLAB 进行图像增强。
（2） 利用MATLAB 图像处理工具箱中的函数imread （读入），imshow （显示），imnoise （加噪），filter2（滤波）对图像进行去噪处理。
（3） 图像均衡化：是通过对原图像进行某种变换，使得图像的直方图变为均匀分布的直方图，从而达到增强的效果。
（4） 图像平滑方法：邻域平均，中值滤波。
分析图像降质的性质，采用合适的去噪方法，可以去除或降低噪声对图像的影响。
中值滤波对某些信号具有不变性，适用于消除图像中的突发干扰，但如果图像含有丰富的细节，则不宜使用。
三、实验设备、仪器及材料（1） 微型计算机：Intel Pentium 及更高（2） MATLAB(安装了图像处理工具箱，即Image Processing Toolbox) （3） 自己的灰色图像文件四、实验步骤（按照实际操作过程）设计MATLAB 程序,完成下列操作：（1） 直方图均衡化处理。
读入灰度图像，用subplot 语句显示原图及直方图。
调用histeq 函数，完成直方图均衡化。
用subplot 语句显示直方图均衡化后的图像及直方图。
（2） 图像平滑。
读入一张图像。
用imnoise 函数加入椒盐噪声。
然后分别用领域平均法，中值滤波法去除噪声（filter2，medfilt2函数）。
邻域平均法要求使用高斯模板⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=121242121161H 。
用subplot 语句作图给出实验结果。
对比分析去噪效果。
（3） 图像锐化，用edge()函数来加强图像中景物的边缘和轮廓，使模糊图像变得更清晰。
其中method 包‘sobel ’、‘log ’。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。
在本实验中，我们将探索几种常见的数字图像处理方法，并使用Python编程语言和相关库来实现。
2. 实验目的本实验的主要目的是：1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理；2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用；3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。
3. 实验方法在本实验中，我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法：•OpenCV：用于图像读取、显示和保存等基本操作；•Numpy：用于图像数据的处理和算术运算；•Matplotlib：用于图像的可视化和结果展示。
以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤：1.图像读取和显示：使用OpenCV库读取图像，使用Matplotlib库显示图像；2.图像的灰度化：将彩色图像转换为灰度图像；3.图像的二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像；4.图像的平滑处理：使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，如均值滤波和高斯滤波；5.图像的边缘检测：使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，如Sobel算子和Canny算子；6.图像的直方图均衡化：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度。
4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先，我们使用OpenCV库读取一张图像，并使用Matplotlib库显示该图像：import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来，我们将彩色图像转换为灰度图像：# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后，我们将灰度图像转换为黑白二值图像：# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来，我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器：# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后，我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，例如使用Sobel算子和Canny算子：# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后，我们对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度：# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验，我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤，并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告
本次实习主要任务是进行数字图像处理相关工作，包括图像的预处理、特征提取、图像分割和图像识别等方面的工作。
实习过程中，我主要负责了图像处理算法的编写与优化，以及实验数据的收集与分析。
通过这次实习，我对数字图像处理技术有了更深入的了解，并且提升了自己的编程能力和团队协作能力。
在图像处理算法的编写与优化过程中，我主要使用了Python
语言和常用的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
我研究了不同的图像处理算法，并对其进行了实验验证，优化了算法的性能和效果。
通过这些工作，我深入了解了图像处理算法的实现原理和优化方法，提升了自己在图像处理领域的技术水平。
在实验数据的收集与分析过程中，我主要负责了实验数据的采集和整理工作。
我使用了各种图像采集设备，包括相机、摄像头等，对不同场景下的图像进行了采集和整理。
然后我利用Python和Matlab等工具对实验数据进行了分析和结果展示，
为后续的图像处理算法提供了重要的支持和参考。
总的来说，这次实习让我对数字图像处理有了更深入的了解，提升了自己的技术能力和实践能力。
我在实习过程中遇到了不少困难和挑战，但通过团队合作和自我努力，最终都得以克服，取得了一定的成果。
通过这次实习，我深刻地感受到了数字图像处理技术的重要性和广阔的应用前景，也对自己未来的发展方向有了更清晰的认识。
希望通过这次实习的经历，我能够为将来的学习和工作打下坚实的基础。
数字图像处理实验报告4
西华大学实验报告西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院专业实验中心 实验时间 ：2013年 月 日学 生 姓 名学 号成 绩学生所在学院 机械工程与自动化学院年级/专业/班 2010机电4班 课 程 名 称 数字图像处理课 程 代 码 6003619实验项目名称 图像分割和目标识别项 目 代 码 指 导 教 师蒋代君项 目 学 分一、实验目的1、 掌握在MA TLAB 中边缘检测的方法；2、 了解图像分割的基本策略及方法；3、 掌握用MA TLAB 语言进行边缘检测和目标识别的方法。
二、实验原理1、 阈值分割是对一幅图象的目标和背景进行判定，⎩⎨⎧≥=elsey x f Ty x f G y x f G y x g ),()],([)],([),(2、 用中值滤波器去除图像中的噪声；3、 二值形态学基本公式：设A 表示一副二值图像，B 为结构元素则A 关于B 的膨胀和腐蚀变换分别定义为： {|(())}x A B x A B ∧⊕=⋂≠Φ{|(())}c x A B x A B Θ=⋂≠Φ其中B ∧是B 的映像。
腐蚀是表示用某种形状的结构元素对一个图像进行探测，以便找出图像内部可以放下该结构元素的区域。
它是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。
可以用来消除小且无意义的物体。
三、实验设备、仪器及材料1、 计算机2、 MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 实验所需要的图片第 组]},[],,[|),({),(000000N y N y y N x N x x y x f Med y x f +-∈+-∈=四、实验步骤（按照实际操作过程）1、读出chrimage.bmp这幅图像，转换为灰度图像。
2、用中值滤波器去除图像中的噪声；3、采用阈值分割将图像转换为二值图像；4、对二值图像进行形态学操作，获得分析值。
五、实验过程记录(数据、图表、计算等)1.读出chrimage.bmp这幅图像，转换为灰度图像，用中值滤波器去除图像中的噪声：I = imread('chrimage.bmp');I2 = rgb2gray(I);imshow(I)s = size(I2);I4 = 255*ones(s(1), s(2), 'uint8');I5 = imsubtract(I4,I2);figure,imshow(I5);2将图像转化为二值图像。
《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(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1
第组西华大学实验报告西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院专业实验中心实验时间：2013年月日学生姓名学号成绩学生所在学院机械工程与自动化学院年级/专业/班2010机电4班课程名称数字图像处理课程代码6003619 实验项目名称Matlab图像处理工具箱的初步练习项目代码指导教师蒋代君项目学分一、实验目的1、初步了解与掌握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语言中图像类型的转换。
二、实验原理将数字图像的RGB表示转换为YUV表示；Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B三、实验设备、仪器及材料1、计算机2、 MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3、实验所需要的图片四、实验步骤（按照实际操作过程）1、阅读资料并熟悉MatLab的基本操作2、读取MATLAB中的图象数据3、显示MATLAB中的图象文件。
用MATLAB在自建的文件夹中建立m文件，在这个文件的程序中，将MATLAB 目录下work文件夹中的tree.tif 图象文件读出，用到imread，imfinfo等命令，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵的本质。
4、将3中的图象显示出来（用imshow）。
5、对MATLAB目录下work文件夹中的flowers.tif进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。
6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。
五、实验过程记录(数据、图表、计算等)（1）i=imread('tree.tif');imfinfo('tree.tif')ans =Filename: 'tree.tif'FileModDate: '02-Jun-2013 12:02:06'FileSize: 180650Format: 'bmp'FormatVersion: 'Version 3 (Microsoft Windows 3.x)'Width: 201Height: 299BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: 'BM'NumColormapEntries: 0Colormap: []RedMask: []GreenMask: []BlueMask: []ImageDataOffset: 54BitmapHeaderSize: 40NumPlanes: 1CompressionType: 'none'BitmapSize: 180596HorzResolution: 3780VertResolution: 3780NumColorsUsed: 0NumImportantColors: 0imshow(i);（2）1、将RGB图像转换成灰度图像：rgb=imread('flowers.tif');gray=rgb2gray(rgb);imshow(rgb);figure,imshow(gray);2、将RGB图像转换成索引色图像：imshow(rgb);[x,map]=rgb2ind(rgb,0.7);figure,imshow(x,map);3、将索引色图像转换成灰度图像：imshow(x,map);c=ind2gray(x,map);figure,imshow(c);4、将索引色图像转换成RGB图像：Imshow(x,map);d=ind2rgb(x,map);figure,imshow(d);5、将图像转换成黑白图像：b=im2bw(rgb);imshow(rgb);figure,imshow(b);6、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示：YIQ转换：i=imread('lenacolor.jpg');imshow(i);i1=rgb2ntsc(i);figure,imshow(i1)(3) HSV转换：i=imread('lenacolor.jpg');imshow(i);i1=rgb2hsv(i);figure,imshow(i1)Ycbcr转换：i=imread('lenacolor.jpg');imshow(i);i1=rgb2ycbcr(i);figure,imshow(i1)六、实验结果分析及问题讨论。
数字图像处理实验报告（五个实验全）
数字图像处理实验报告（五个实验全）实验⼀ Matlab图像⼯具的使⽤1、读图I=imread(＇lena.jpg＇);imshow(I);2、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。
a=imread(＇lena.jpg＇)i = rgb2gray(a)I = im2bw(a,0.5)subplot(3,1,1);imshow(a);subplot(3,1,2);imshow(i);subplot(3,1,3);imshow(I);原图像灰度图像⼆值图像实验⼆图像变换1、对⼀幅图像进⾏平移，显⽰原始图像与处理后图像，分别对其进⾏傅⾥叶变换，显⽰变换后结果，分析原图的傅⾥叶谱与平移后傅⾥叶频谱的对应关系。
s=imread(＇beauty.jpg＇);i=rgb2gray(s)i=double(i)j=fft2(i);k=fftshift(j); 原图像原图的傅⾥叶频谱l=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b)b=double(b) 平移后的图像平移后的傅⾥叶频谱c=fft2(b);e=fftshift(c);l=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));subplot(2,2,3);imshow(A);subplot(2,2,4);imshow(B);2、对⼀幅图像进⾏旋转，显⽰原始图像与处理后图像，分别对其进⾏傅⾥叶变换，显⽰变换后结果，分析原图的傅⾥叶谱与旋转后傅⾥叶频谱的对应关系。
数字图像处理实验报告2
实验二: 数字图像的空间域滤波——平滑滤波1. 1. 实验目的2.掌握图像滤波的基本定义及目的。
3.理解空间域滤波的基本原理及方法。
4.掌握进行图像的空域滤波的方法。
1. 2. 实验基本原理2.空间域增强空间域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作, 处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制, 同时保证其他分量不变, 达到增强图像的目的。
空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。
各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑的目的可分为两类: 一类是模糊, 目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来；另一类是消除噪声。
锐化的目的是为了增强被模糊的细节。
结合这两种分类方法, 可将空间滤波增强分为四类:线性平滑滤波器（低通）非线性平滑滤波器（低通）线性锐化滤波器（高通）非线性锐化滤波器（高通）1)空间滤波器都是基于模板卷积, 其主要工作步骤是:2)将模板在图中移动, 并将模板中心与图中某个像素位置重合；3)将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；4)将所有乘积相加；5)将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。
3.平滑滤波器1)线性平滑滤波器线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器, 这种滤波器的所有系数都是正数, 对3×3的模板来说, 最简单的是取所有系数为1, 为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内, 模板与象素邻域的乘积都要除以9。
MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板, 并提供filter2和imfilter 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。
函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type);h=fspecial(type,parameters);其中参数type 指定滤波器的种类, parameters 是与滤波器种类有关的具体参数。
数字图像处理实验总结报告
数字图像办理实验报告数字图像办理实验报告1一. 实验内容:主假如图像的几何变换的编程实现,详细包含图像的读取、改写,图像平移,图像的镜像,图像的转置,比率缩放,旋转变换等.详细要求以下: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.编程实现图像的比率缩放，要求分别用双线性插值和近来邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放成效;5.编程实现以随意角度对图像进行旋转变换，要求分别用双线性插值和近来邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转成效.二.实验目的和意义:本实验的目的是使学生熟习并掌握图像办理编程环境,掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能经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)是微软企业供给的鉴于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大批的扩展库，使用它能有效的创立高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了供给高效的C/C++编译器外，还供给了大批的可重用类和组件，包含有名的微软基础类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，所以它是软件开发人员屈指可数的开发工具.VC丰富的功能和大批的扩展库，类的重用特征以及它对函数库、DLL 库的支持能使程序更好的模块化，并且经过导游程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发，正因为VC拥有显然的优势，因此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、信息映照体制、对话框控件编程等都获取了生动的表现和灵巧的应用.3.2 实验办理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像BMP(BIT MAP )位图的文件结构:详细构成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType="BM" bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant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)像素依据每行每列的次序摆列每一行的字节数一定是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels DIB图像数据1. BMP文件构成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分构成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的种类(一定为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保存字(一定为0)和位图开端地点(以相关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, 水平易垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设施的级别，每个像素所需的位数, 位图压缩种类(一定是 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种类的结构，定义一种颜色.详细包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表构成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录次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一定是 4的倍数(即以long 为单位),不足的以0填补.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①一般显示方法:1. 申请内存空间用于寄存位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数顶用创立显示用位图, 用函数创立兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的弊端是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在减小显示时图形失真大,(可经过安装字体光滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设施上(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，并且还能够对图形进行淡化(Dithering )办理.淡化办理是一种图形算法，能够用来在一个支持比图像所用颜色要少的设施上显示彩色图像.BMP位图显示方法以下:1. 翻开视频函数，一般放在在结构函数中2. 申请内存空间用于寄存位图文件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. 封闭视频函数 ,一般放在在析构函数中以上方法的长处是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设施上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 经过直接办理位图数据，能够制作简单动画.3.4 程序顶用到的接见函数Windows支持一些重要的DIB接见函数，可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：该函数能够直接在显示器或打印机上显示DIB. 在显示时不进行缩放办理.2. StretchDIBits函数：该函数能够缩放显示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位图来结构DIB.经过该函数，能够对DIB的格式进行控制，能够指定每个像素颜色的位数，并且能够指定能否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数能够从DIB出发来创立GDI 位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创立一种特别的DIB，称为DIB项，而后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数能够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供给了窗口视频(VFW)组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个能够代替StretchDIBits的函数.它的最主要的长处是能够使用颤动颜色，并且提升显示DIB的速度，弊端是一定将VFW代码连结到进度中.3.5 图像的几何变换图像的几何变换，往常包含图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像办理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的：本实验内容旨在让学生经过用VC等高级语言编写数字图像办理的一些基本算法程序，来稳固和掌握图像办理技术的基本技术，提升实质着手能力，并经过实质编程认识图像办理软件的实现的基来源理。
西华大学数字图像处理报告
实验报告（理工类）课程名称: 数字图像处理课程代码: 6003619 学生所在学院: 机械工程与自动化学院年级/专业/班: 2011级机械电子工程学生姓名: 学号: 实验总成绩: 任课教师: 蒋代君开课学院: 机械工程与自动化学院实验中心名称: 机械工程专业实验中心.西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院机房实验时间：年月日一、实验目的二、实验原理三、实验设备、仪器及器材四、实验步骤（按照实际操作过程）五、实验过程记录（数据、图表、计算等）1、学习Matlab基本操作。
2、读取并显示lenacolor.jpg 图象。
程序如下：[X,MAP]=imread('lenacolor.jpg');imshow(X,MAP);imfinfo(' lenna.bmp');3、对lenacolor.jpg图像进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。
程序如下：% 真彩色RGB=imread('lenacolor.jpg');subplot(2,4,2);imshow(RGB),title('真彩色')% 真彩色→索引色图像map=jet(256);SY=rgb2ind(RGB,map);imshow(SY),title('真彩色→索引色图像')% 索引色→真彩色图像ZC=ind2rgb(SY,map);imshow(ZC),title('索引色→真彩色图像')% 索引色→灰度图像gray2= ind2gray(SY,map);imshow(gray2),title('索引色→灰度图像')% 真彩色→灰度图像gray1= rgb2gray(RGB)imshow(gray1),title('真彩色→灰度图像')%二值图像BW=im2bw(RGB,0.5);imshow(BW),title('二值图像')4、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。
数字图像处理实验报告总结
数字图像处理实验报告总结一、实训目的通过实训，使我们进一步掌握图形图像处理的基本方法和基本技能;熟练使用photoshop软件，并能用它来完成图形图像的设计、制作和处理。
培养我们能按要求设计和制作一般性的商标和网页设计，并能对即成的图像做进一步处理，创造出一定水平和价值的作品，使我们的实践动手能力和创新能力得到提高，同时为今后的图形图像比赛奠定好基础。
二、教学实验内容与精心安排我们的Photoshop实训时间为本学期的第18周。
我们的实训一共有5个项目：ppt设计、logo设计、展板设计、专业网页设计和个人艺术照片设计。
老师让我们自由分组。
我虽然上课时认真听老师讲解，但没有记笔记的习惯，导致有很多学过的东西运用不上，最后，雷柱、李娟、杨月霞和我组成了一组，我们综合各自的优势对本次的实训任务进行了分工。
杨月霞负责logo设计、雷柱负责个人艺术照设计、我负责展板设计、ppt设计和网页设计由我们一起完成。
星期一的晚上我们在课堂上一起展开教学实验，因为教室里无法联网，所以我们无法展开网络上的资料收集，于是我们都就是各自了解了自己对项目的整体设计。
星期三的3、4文言我们按时走进了教学实验楼，为各自的项目都搞资料的搜集。
我们之间相互协助，很快，我们就只要搞最后的设计了。
星期四从中午12点已经开始，我们一直挤至下午5点，费和了好多心思，终于把所有的教学实验项目顺利完成了，看著我们自己辛勤工作的成果，心里真的很高兴。
三、实训心得这几天来，涂抹老师没像是以前听课那样存有详尽的传授和细心的提示信息，仅靠我们自己对PhotoShop自学的基础去自己顺利完成制作。
这次教学实验不仅仅就是对我们的实地考察，也就是一个自我总结，补漏伯粉的难得的机会。
经过这五天的自学，稳固和加强了我们的基本知识和基本技能，尤其就是Photoshop的基本知识和操作技能。
Photoshop作品要做的好就必须有一个好的创意。
我觉得学习photoshop不是在于把所有的工具都要深入去了解，只要把自己常用的会用就可以了，因为只有有创意，才可以做出一副好的作品来。
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
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是计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
在本次实验中，我们将学习和探索数字图像处理的基本概念和技术，并通过实验来加深对这些概念和技术的理解。
首先，我们需要了解数字图像的基本概念。
数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像中的一个点，像素的灰度值或颜色值决定了该点的亮度或颜色。
在实验中，我们将使用灰度图像进行处理，其中每个像素的灰度值表示了该点的亮度。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像的获取和显示。
我们可以通过摄像头或者从文件中读取图像数据，然后将其显示在计算机屏幕上。
通过这种方式，我们可以对图像进行观察和分析，为后续的处理操作做好准备。
接下来，我们将学习一些常见的图像处理操作。
其中之一是图像的灰度化处理。
通过将彩色图像转换为灰度图像，我们可以减少图像数据的维度，简化后续处理的复杂度。
灰度化处理的方法有多种，例如将彩色图像的RGB三个通道的像素值取平均值，或者使用加权平均值的方法来计算灰度值。
另一个常见的图像处理操作是图像的平滑处理。
图像平滑可以减少图像中的噪声，并使得图像更加清晰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则使用一个高斯核函数来加权平均邻域像素的值。
除了平滑处理，图像的锐化处理也是数字图像处理中的一个重要操作。
图像的锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
常用的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
这些算子通过计算像素周围邻域像素的差异来检测边缘，并增强边缘的灰度值。
此外，我们还将学习一些图像的变换操作。
其中之一是图像的缩放和旋转。
通过缩放操作，我们可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示设备或应用场景。
而旋转操作可以将图像按照一定的角度进行旋转，以达到某种特定的效果。
最后，我们将学习一些图像的特征提取和分析方法。
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。
数字图像处理-实验报告
《数字图象处理》实验报告一、数字图像处理设计主要内容数字图象处理课程设计要求使学生掌握数字图像处理的基本算法的计算机实现，从而培养学生运用数字信号处理的原理解决生物医学、电子工程领域的实际问题的能力。
进一步提高程序设计及调试能力，初步掌握进行科学研究工作的主要步骤和方法，学习和掌握科学研究资料检索的方法，学习对已有资料进行消化总结的方法，学习撰写科学报告的基本方法。
二、前期工作1.查阅资料，对数字信号处理和图象处理基本理论和实践作一全面了解；2.根据实验内容和要求确定实验思路,熟悉Matlab语言,理解对数字信号处理进行计算机仿真原理；三、设计工作1.图像平滑a.利用二个低通邻域平均模板（3×3和9×9）对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸对图象的模糊效果的影响。
b.利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波，检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。
c.选择一个经过低通滤波器滤波的模糊图象，利用sobel水平边缘增强高通滤波器（模板）对其进行高通滤波图象边缘增强，验证模板的滤波效果。
d.选择一幅灰度图象分别利用一阶Sobel算子和二阶Laplacian算子对其进行边缘检测，验证检测效果。
2.图像增强a.直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序。
b.采用线性变换进行图像增强的MATLAB程序。
c.采用边界锐化算法增强图像的MATLAB程序。
四、程序设计1.利用二个低通邻域平均模板（3×3和9×9）对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸对图象的模糊效果的影响。
程序如下：l=imread('E:/matlab/test1/sample.jpg');L=rgb2gray(l);subplot(1,3,1);imshow(L);title('原图');j=fspecial('average');j1=filter2(j,L)/255;subplot(1,3,2);imshow(j1);title('3*3 滤波');k=fspecial('average',9);k1=filter2(k,L)/255;subplot(1,3,3);imshow(k1);title('9*9 滤波');仿真结果如下图：原图3*3 滤波9*9 滤波2.利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波，检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。
西华大学数字图像处理报告
实验报告（理工类）课程名称: 数字图像处理课程代码: 6003619学生所在学院: 机械工程与自动化学院年级/专业/班: 2011级机械电子工程学生姓名:学号: 312011080307实验总成绩:任课教师: 蒋代君开课学院: 机械工程与自动化学院实验中心名称: 机械工程专业实验中心第组.西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院机房实验时间：2014年5月27 日学生姓名学号成绩学生所在学院机械工程与自动化学院年级/专业/班2011级机电班课程名称数字图像处理课程代码6003619 实验项目名称Matlab图像处理工具箱的初步练习项目代码指导教师蒋代君项目学分一、实验目的二、实验原理三、实验设备、仪器及器材四、实验步骤（按照实际操作过程）五、实验过程记录（数据、图表、计算等）1、学习Matlab基本操作。
2、读取并显示lenacolor.jpg图象。
程序如下：[X,MAP]=imread('lenacolor.jpg','jpg')imfinfo('lenacolor.jpg','jpg')imshow(X,MAP),title('tenacolor.jpg')3、对lenacolor.jpg图像进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。
程序如下：原图像真彩色[X,MAP]=imread('lenacolor.jpg','jpg') RGB=imread('lenacolor.jpg','jpg');imfinfo('lenacolor.jpg','jpg') imshow(RGB),title('真彩色')imshow(X,MAP),title('tenacolor.jpg')真彩色转索引色图像索引色转真彩色图像map=jet(256); ZC=ind2rgb(MY,map);MY=rgb2ind(RGB,map); imshow(ZC),title('索引色转真彩色图像')imshow(MY),title('真彩色转索引色图像')索引色转灰度图像真彩色转灰度图像gray2= ind2gray(MY,map); gray1= rgb2gray(RGB)imshow(gray2),title('索引色转灰度图像')imshow(gray1),title('真彩色转灰度图像')二值图像WO=im2bw(RGB,0.5);imshow(WO),title('二值图像')4、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。
C#实验报告_图像处理
西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室： 实验时间 ： 2016年 11月 2日一、实验目的1、掌握使用GDI+来进行绘图的方法。
2、掌握直接使用GDI+进行数据图形展示的方法。
3、会使用C#进行简单的图像处理。
4、在C#中可以使用几种控件进行声音或者视频的播放。
5、了解DirectX 是微软开发的多媒体应用程序接口(API)。
二、实验原理1、GDI （Graphics Device Interface ，图形设备接口）主要用于在windows 平台上编写图形程序，从程序设计的角度看，GDI 包括GDI 对象和GDI 函数两部分。
2、Graphics 类封装了一个GDI+绘图图面，提供将对象绘制到显示设备的方法，Graphics 与特定的设备上下文关联，画图方法都被包括在Graphics 类中。
3、GDI+(Graphics Device Interface Plus ，图形设备接口)提供了各种丰富的图形图像处理功能。
4、在C#中进行图像处理一般都是通过Image 类及其派生类来实现的。
Image 类封装了对BMP 、GIF 、JPG 、EXIF 、PNG 、TIFF 和ICON 图像文件的调入、格式转换以及简单的处理功能。
5、 Bitmap 对象封装了GDI+中的一个位图，此位图由图形图像及其属性的像素数据组成。
6、GetPixel 方法和SetPixel 方法：获取和设置一个图像的指定像素的颜色。
7、在C#中可以使用Soundplayer 类播放wav 声音，使用Windows API 播放MP3，使用WindowsMediaPlayer 控件播放音频或视频，使用ShockWaveFlash 控件播放Flash 文件。
8、在C#中，可以引用Windows 自带的Windows Media Player 组件播放多种格式的音频文件和视频文件，所支持的音频文件和视频文件格式由电脑系统安装的解码器决定。
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实验报告（理工类）课程名称: 数字图像处理课程代码: 6003619 学生所在学院: 机械工程与自动化学院年级/专业/班: 2011级机械电子工程学生姓名: 学号: 312011080307 实验总成绩: 任课教师: 蒋代君开课学院: 机械工程与自动化学院实验中心名称: 机械工程专业实验中心第组西华大学实验报告.西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院机房实验时间： 2014年 5月 27 日学生姓名学号成绩学生所在学院机械工程与自动化学院年级/专业/班2011级机电班课程名称数字图像处理课程代码6003619 实验项目名称Matlab图像处理工具箱的初步练习项目代码指导教师蒋代君项目学分一、实验目的二、实验原理三、实验设备、仪器及器材四、实验步骤（按照实际操作过程）五、实验过程记录（数据、图表、计算等）1、学习Matlab基本操作。
2、读取并显示lenacolor.jpg图象。
程序如下：[X,MAP]=imread('lenacolor.jpg','jpg')imfinfo('lenacolor.jpg','jpg')imshow(X,MAP),title('tenacolor.jpg')3、对lenacolor.jpg图像进行真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像之间的相互变换，并显示。
程序如下：原图像真彩色[X,MAP]=imread('lenacolor.jpg','jpg') RGB=imread('lenacolor.jpg','jpg');imfinfo('lenacolor.jpg','jpg') imshow(RGB),title('真彩色')imshow(X,MAP),title('tenacolor.jpg')真彩色转索引色图像索引色转真彩色图像map=jet(256); ZC=ind2rgb(MY,map);MY=rgb2ind(RGB,map); imshow(ZC),title('索引色转真彩色图像') imshow(MY),title('真彩色转索引色图像')索引色转灰度图像真彩色转灰度图像gray2= ind2gray(MY,map); gray1= rgb2gray(RGB)imshow(gray2),title('索引色转灰度图像')imshow(gray1),title('真彩色转灰度图像')二值图像WO=im2bw(RGB,0.5);imshow(WO),title('二值图像')4、进行真彩色图像RGB（lenacolor.jpg）、YIQ图像、HSV图像、YcbCr图像的相互转换，并显示。
程序如下：真彩色RGB转YIQ图像RGB=imread('lenacolor.jpg') RGB1=RGBimshow(RGB),title('lenacolor.jpg的真彩色')map=jet(256)yiqmap=rgb2ntsc(map)YIQ=rgb2ntsc(RGB1)imshow(YIQ),title('RGB转YIQ图像')RGB转HSV图像RGB转YCbCr图像RGB2=RGB RGB3=RGBhsvmap=rgb2ntsc(map) YcbCrmap=rgb2ycbcr(map)HSV=rgb2ntsc(RGB2) YCBCR=rgb2ycbcr(RGB3)imshow(HSV),title('RGB转HSV图像') imshow(YCBCR),title('RGB转YCbCr图像')YIQ转RGB图像HSV转RGB图像rgbmap=rgb2ntsc(yiqmap) rgbmap=hsv2rgb(hsvmap)RGB1=rgb2ntsc(YIQ) RGB2=hsv2rgb(HSV)imshow(RGB1),title('YIQ转RGB图像')imshow(RGB2),title('HSV转RGB图像')YCbCr转RGB图像rgbmap=ycbcr2rgb(YcbCrmap)RGB3=ycbcr2rgb(YCBCR)imshow(RGB3),title('YCbCr转RGB图像')六、实验结果分析及问题讨论第组西华大学实验报告西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院机房实验时间：年月日学生姓名学号312011080307 成绩学生所在学院机械工程与自动化学院年级/专业/班2011级机电课程名称数字图像处理课程代码6003619 实验项目名称图像的频域处理方法项目代码指导教师蒋代君项目学分一、实验目的二、实验原理三、实验设备、仪器及器材四、实验步骤（按照实际操作过程）2、对图像Lenna.bmp作二维Fourier变换；（可以采用快速Fourier变换方法）3、用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；4、用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；5、比较2、3的结果，评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。
五、实验过程记录（数据、图表、计算等）1、用Fourier变换算法，对简单图像line.bmp, yuan.bmp, twoyuan.bmp, juxing.bmp, xuanzhuan.bmp, pingyiy.bmp, pingyi.bmp做Fourier变换。
程序如下：Line yuanX=imread('line.bmp') X=imread('yuan.bmp')F=fftshift(fft2(X)) F=fftshift(fft2(X))imshow(log(abs(F)),[]),title('line')imshow(log(abs(F)),[]),title('yuan')Twoyuan juxingX=imread('twoyuan.bmp') X=imread('juxing.bmp')F=fftshift(fft2(X)) F=fftshift(fft2(X))imshow(log(abs(F)),[]),title('twoyuan')imshow(log(abs(F)),[]),title('juxing')Xuanzhuan pingyiy[X,MAP]=imread('xuanzhuan.bmp') X=imread('pingyiy.bmp')F=fftshift(fft2(X)) F=fftshift(fft2(X))imshow(log(abs(F)),[]),title('xuanzhuan')imshow(log(abs(F)),[]),title('pingyiy')pingyiX=imread('pingyi.bmp')F=fftshift(fft2(X))imshow(log(abs(F)),[]),title('pingyi')2、对图像Lenna.bmp作二维Fourier变换。
程序如下：I=imread('lenna.bmp')F=fftshift(fft2(I))imshow(log(abs(F)),[]),title('lenna')3、分别用Fourier系数的幅度和相位进行Fourier反变换；程序如下：X=imread('pingyi.bmp')F=fftshift(fft2(X))imshow(log(abs(F)),[]),title('pingyi')I=imread('lenna.bmp')F=fftshift(fft2(I))imshow(log(abs(F)),[]),title('lenna')I=imread('lenna.bmp')fftI=fft2(I)sfftI=fftshift(fftI)RRfdp1=real(sfftI)IIfdp1=imag(sfftI)a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2)a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*255figure(2)subplot(2,2,1)imshow(real(a)),xlabel('A-lena图的幅值谱图')b=angle(fftI)subplot(2,2,3)imshow(real(b)),xlabel('C-lena图的相位谱图')theta=pi/6RR1=a*cos(theta)II1=a*sin(theta)fftI1=RR1+1i.^II1C=ifft2(fftI1)*255subplot(2,2,2)imshow(real(C)),xlabel('B-利用幅值谱图重构lena图')MM=150RR2=MM*cos(angle(fftI))II2=MM*sin(angle(fftI))fftI2=RR2+1i.^II2D=ifft2(fftI2)subplot(2,2,4)imshow(real(D)),xlabel('D-利用相位谱图重构lena图') 实验结果如下：六、实验结果分析及问题讨论第组西华大学实验报告.西华大学实验报告（理工类）开课学院及实验室：机械工程与自动化学院机房实验时间： 2014年 5月 29日学生姓名学号312011080307 成绩学生所在学院机械工程与自动化学院年级/专业/班2011级机电课程名称数字图像处理课程代码6003619 实验项目名称图像的空域处理方法项目代码指导教师蒋代君项目学分一、实验目的二、实验原理三、实验设备、仪器及器材四、实验步骤（按照实际操作过程）imadjust函数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图象与原图象的差别，调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。
3、运行matlab－help—demos—toolboxes—image processing—Noise Reduction filter, 进一步理解空域滤波的原理；4、读出lena.bmp这幅图像，给这幅图像加入椒盐噪声5、用均值滤波器去除图像中的噪声；6、用中值滤波器去除图像中的噪声；7、比较两种方法的处理结果。