《计算机图像处理技术》实验报告

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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。

东北大学计算机图像处理实验报告

计算机图像处理实验报告学院：信息学院班级：电子信息工程姓名：学号：实验内容：数字图像处理1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序，并进行相互之间的转换；（1）、显示一副真彩RGB图像代码：I=imread('cartoon.jpg'); %读取彩色图像>>imshow(I);效果：（2）、RGB转灰度图像代码：graycartoon=rgb2gray(I); %彩色图像转换为灰度图像>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(graycartoon);效果：（3）、RGB转索引图像代码：[indcartoon,map]=rgb2ind(I,0.7); %彩色图像转换为索引图像>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcartoon,map);效果：（4）、索引图像转RGB代码：I1=ind2rgb(indcartoon,map); %索引图像转换为彩色图像>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcartoon,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(I1);效果：（5）、索引转灰度图像代码：i2gcartoon=ind2gray(indcartoon,map); %索引图像转换为灰度图像>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcartoon,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2gcartoon);效果：（6）、灰度转索引图像代码：[g2icartoon,map]=gray2ind(graycartoon,64); %灰度转索引图像>>subplot(1,2,1);>>subimage(graycartoon);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2icartoon,map);效果：（7）、RGB转二值图像代码：r2bwcartoon=im2bw(I,0.5);>>subplot(1,2,1);>>subimage(I);>>subplot(1,2,2);>>subimage(r2bwcartoon);效果：（8）灰度转二值图像代码：g2bwcartoon=im2bw(graycartoon,0.5);subplot(1,2,1);>>subimage(graycartoon);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2bwcartoon);效果：（9）、索引转二值图像代码：[indcartoon,map]=rgb2ind(I,0.7);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcartoon,map);>> i2bwcartoon=im2bw(indcartoon,map,0.7);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcartoon,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2bwcartoon);效果：2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换，观察其频谱图。

图像处理实验报告模板

Ai实验报告
实验一：机器猫
1、实验目的、要求：
2、
掌握Ai的基本操做作,学会利用Ai处理各种图形.
3、实验原理：
工具：Ai软件中的选择工具、直接选择工具、钢笔工具、直线工具、椭圆工具、矩形工具、剪刀工具、比例缩放工具、镜像工具等命令：画椭圆、用钢笔工具画轮廓、用路径查找器实现图像的交集、减集和联集
4、实验环境要求：
电脑硬件 Ai 软件图片素材
4、实验内容：
A、创作计划、相关过程以及资料：
从网上下载机器猫图片
5、制作步骤
头：用椭圆工具绘制机器猫的头、眼睛、鼻子
用镜像工具进行复制，然后等比例缩放复制出机器猫的脸
同样方法绘制出机器猫的眼睛
用椭圆工具绘制出一个椭圆，然后用剪刀工具剪出机器猫的嘴
用直线段工具绘制机器猫的胡须
身体：用钢笔工具勾画出机器猫的身体
肚皮：画圆--->修改锚点，把圆调整到适合
口袋：两椭圆进行处理，减去顶层，取消编组
项圈：两椭圆进行处理，减去顶层，取消编组
铃铛：画圆--->左右各添加锚点、按住shift对锚点进行操作--->重复上一步
对机器猫的各部分进行相应的颜色填充
完成图片编组、保存、导出
6、在实验中遇到的问题及解决方法
用钢笔工具画出身体后不好调整形状
--解决方法：先画出比较相似的身体形状，然后再进行调整
下面为图片介绍：
第一张为网上搜到的图片
第二张为模仿完成的图片。

《计算机图像处理技术》实验报告

计算机图像处理技术实验报告专业：信息管理与信息系统班级：2010级3班学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年第二学期经济与管理学院实验名称：基础实验指导教师:实验日期: 2013年3月___日实验地点:8教5楼成绩:_________ 项目一：实验目的：（1）掌握填充工具、笔刷工具等的属性和基本用法。

（2）了解笔刷工具的高级用法。

实验内容与基本要求:（1）制作带鲜花纹理的枫叶画笔。

（2）该枫叶画笔需要有动态形状、动态角度以及动态颜色。

（3）利用定义好的画笔进行创作一幅秋叶图。

实验步骤：1.新建一个ps文件,在图层中画一个枫叶和鲜花的图案2.分别选中所画的图案，在选择“编辑|定义画笔预设“，保存自定义画笔图案。

3.选择“画笔“，选中画笔工具栏中的“形状动态”、“颜色动态”和“散布”，并对其参数进行相应设置。

4.新建一个图层命名为“秋叶图”，选择画笔工具，打开“画笔预设选取器”，选择已创建的“枫叶”图案，色板设置为红色，然后在图层上绘制秋叶图案。

项目二实验目的：（1）熟悉选区的概念，掌握常用的对选区的操作方法。

（2）通过该实例，理解选区用法，涉及到一些层的用法，理解选区和层的关系。

实验内容与基本要求:（1）制作一张花卉展的门票。

（2）必须具有门票的一切特征。

（3）利用前面学习到的图像处理知识，并使用自由套索工具、多边形套索工具、磁性套索工具、魔术棒等选择工具对鲜花等原始资料进行选择，处理，使门票具有一定的艺术效果。

实验步骤：1.导入一张花卉图片。

2.使用矩形选区工具在导入的花卉图片中创建一般门票大小的选区，并设置描边（15PX）,然后再选3.新建文字图层，设置主题。

内容包括：标题（中国花卉展览）、时间、地点、主办单位、票面金额、编号等。

字体都为楷体。

字体大小：标题30，其余为18号字体。

4.选择画笔工具，笔尖形状设为“星形14PX”，间距设为39%，然后再门票图案两端分别绘制两条黑色虚线。

图像处理技术实训报告

计算机基本技能实训报告题目:图像处理技术实训所属系、部:电气信息工程学院年级、专业:电子商务161班姓名:学号:指导教师:实训时间: 2017.5.29-2017.6.2一、实训项目的规划与设计这次的画册的主题是花艺设计，主要分为花的搭配、花的素材的使用、花环的制作欣赏、花器与花的搭配、新娘的捧花以及餐桌搭配的花这6个板块。

我们采取的是简洁、明了、清新的风格，本身花艺这个主题就是比较清新淡雅的，从封面就给人清新明亮的感觉，让看到这个画册的人能够眼前一亮，对我们做的这个画册感兴趣，同时也对插花这门艺术感兴趣，我们所有采取淡雅清新的风格更加能够凸显出题，同时也可以更加的贴切花艺这个主题。

首页布局采取淡雅的配色，但配上简单的标题，加上清新的图片，在这个炎热的夏天，不仅带给人一种独特的清凉感，也可以带给视觉一种简洁美。

目录页也是用与封面相似相近的颜色来作为底色，这样整体看起来比较舒服，不会因为差别颜色太多，或者不符合颜色不相近而影响了我们整体的效果，各个小版块的位置放的错乱而有秩序，每种主题和板块的设计感都不一样，可以让读者有不一样的感觉，从而不会显得单调。

在花艺设计中，颜色搭配的好坏，常常决定着花艺作品的成败，一个好的作品色彩必定是协调的，无论他表现的主题是素雅还是奢华，柔美还是艳丽。

而一个色彩有明显缺陷的作品，不论其造型多么出色也会归于失败的作品。

我们采用的色彩搭配方式有五种：一是单色彩搭配，即使用一种颜色但是是深浅的不同颜色来搭配，比如渐变的粉色等，此列色彩让我们的作品表现出了温和协调的效果；二：对比色的搭配，我们主要是采用两种不同颜色来搭配我们的画册，比如绿色和黄色，紫色和红色等，表现出强烈对比，跳跃感，撞击感的效果；三：邻近色的搭配：我们也采用了颜色较为相似的颜色来搭配我们的画册，主要是由色环上几个相邻颜色的相互配合，如：红色，粉色，橙色与香槟色等，通常能表现出优雅的气质。

第四种是三角色搭配，在色环上刚好构成等边三角形的配色，这是非常明朗，强烈，活泼的颜色组合方式；最后一种是多种颜色搭配的方式，通常看上去五彩缤纷，在色环上包括很多临近的颜色，有些时候颜色的跨越也是很大的，给人很奢华艳丽的色彩，令我们做的画册增添了很多的美丽。

《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。

图像处理实验报告

大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告实验名称图像处理指导教师洪杰文华滢年级08 学号23 成绩一、预习部分1、实验目的2、实验基本原理3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。

（2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。

（3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。

（4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。

（5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。

在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。

2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。

3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop二、实验操作部分1、实验操作过程2、实验数据、观察到的实验现象1、实验操作过程：1.图像的基本变换（1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。

在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。

文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。

（2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。

色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。

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。

图像处理实习报告

图像处理实习报告篇一：图像处理综合实验报告专业综合实验报告——图像处理学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：XX.12.1实验二图像变换一、实验目的学习灰度变换修正图像的颜色和灰度的方法。

学习图像直方图的生成和修正技术的原理和实现方法，理解其对于观察图像的意义。

了解图像变换的意义和手段，熟练掌握傅里叶变换等图像正交变换方法，了解二维频谱的分布特点。

二、实验要求1.掌握灰度变换函数的用法，对图像进行灰度变换，增强对比度，显示变换前后的图像以及它们的灰度直方图。

2.选择一幅直方图不均匀的图像，对其作直方图均衡化处理，显示处理前后的图像以及它们的灰度直方图。

三、实验内容1.直方图均衡化处理I1=imread('h1.bmp'); % 读入原图像I2=imread('h2.bmp'); % 读入原图像I3=imread('h3.bmp'); % 读入原图像I4=imread('h4.bmp'); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I); %显示原图像title('原图像'); %给原图像加标题名figure,imshow(J); %对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像 title('直方图均衡化所得图像'); %给直方图均衡化后的图像加标题名figure;subplot(121); %对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度 title('原图像直方图'); %给原图像直方图加标题名subplot(122); %作第2幅子图imhist(J,64); %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度 title(‘均衡变换后的直方图’); %给均衡化后图像直方图加标题名1幅图2. 显示图像频谱I=imread('chuizhi.bmp');%读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI);%直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*225;%归一化 figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱四、思考题1．直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？答：直方图是图像亮度分布的概率密度函数，是图像最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况和图像的明暗分布规律，。

《计算机图形图像处理(设计)》实验报告

《计算机图形图像处理》实验报告册学院：旅游与环境学院专业：地理信息系统教师：肖冰（副教授）组员：周伟（41209163）刘杰（41209165）苟芬（41209190）马芳（41209179）陈家浩（41209166）基于MATLAB图像增强处理实验时间：2015年6月24日实验背景：图像增强处理可以使得处理后的图像对给定的应用比原来的图像更加有效同时可以有效的改善图像质量。

实验目的：1．了解MATLAB 的操作环境和基本功能。

2．掌握MATLAB 中图像增强处理的几种技术的使用。

3．加深理解图像增强处理的实验原理。

实验环境： Windws7MATLAB 7.0二．实验原理数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。

在图像处理中，图像增强技术对于提高图像的质量起着重要的作用。

本文先对图像增强的原理以及各种增强方法进行概述，然后着重对灰度变换、直方图均衡化、平滑和锐化等几种常用的增强方法进行了深入的研究，在学习数字图像的基本表示与处理方法的基础上，针对图像增强的普遍性问题，研究和实现常用的图像增强方法及其算法，通过Matlab 实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的适用场合，并对其图像增强方法进行性能评价。

三.实验内容及步骤：实验流程图如下：1. 彩色图像的均衡化步骤：1统计原图像素每个像素的个数2统计原图像<每个灰度级的像素的累积个数3家里灰度级得映射规则4将原图每个像素点的灰度映射到新图1.clear all2.I=imread('F:\computer\哪吒.jpg '); %读入JPG彩色图像文件3.imshow(I) %显示出来4.title('哪吒')5.I_gray = rgb2gray(I); %灰度化后的数据存入数组6.imwrite(I_gray,'灰度图.bmp'); %保存灰度图像7.figure,imshow(I_gray);8.title('灰度图')9.10.[height,width]=size(I_gray); %测量图像尺寸参数11.p=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量12.for i=1:height13.for j=1:width14. p(I_gray(i,j) + 1) = p(I_gray(i,j) + 1) + 1;15. end16.end17.s=zeros(1,256);18.s(1)=p(1);19.for i=2:25620. s(i)=p(i) + s(i-1); %统计图像中<每个灰度级像素的累积个数，s(i):0,1,```,i-121.end22.23.for i=1:25624. s(i) = s(i)*256/(width*height); %求灰度映射函数25.if s(i) > 25626. s(i) = 256;27. end28.end29.30.%图像均衡化31.I_equal = I;32.for i=1:height33.for j=1:width34. I_equal(i,j) = s( I(i,j) + 1);35. end36.end37.figure,imshow(I_equal) %显示均衡化后的图像38.title('均衡化后图像')39.imwrite(I_equal,'哪吒.bmp');结果显示如下：2对于灰度图的直方图均衡化：有些图像在低值灰度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的细节看不清楚。

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重要研究方向之一，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和识别等一系列操作。

本实验旨在通过对图像处理算法的实现和应用，探索图像处理的基本原理和方法。

二、实验目的1. 学习图像处理的基本概念和算法；2. 掌握常用的图像处理工具和软件；3. 实现并应用图像处理算法，提高图像质量和识别效果。

三、实验方法1. 实验环境：使用Python编程语言和OpenCV图像处理库；2. 实验工具：Jupyter Notebook；3. 实验步骤：a) 图像读取：使用OpenCV读取图像文件，并将其转换为灰度图像；b) 图像增强：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度；c) 图像滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，去除噪声；d) 边缘检测：应用Canny算法进行边缘检测，并提取图像中的边缘信息；e) 图像分割：使用基于阈值的方法对图像进行分割，得到目标区域；f) 特征提取：计算图像中目标区域的形状、纹理等特征；g) 图像识别：使用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。

四、实验结果与分析1. 图像增强：经过直方图均衡化处理后，图像的对比度得到了明显的提升，细节更加清晰；2. 图像滤波：高斯滤波器的应用能够有效平滑图像，去除噪声，使图像更加平滑自然；3. 边缘检测：Canny算法能够准确地检测出图像中的边缘，提取出目标物体的轮廓；4. 图像分割：基于阈值的分割方法能够将图像中的目标区域与背景区域分离开来，方便后续的特征提取和识别；5. 特征提取：通过计算目标区域的形状、纹理等特征，可以对图像进行更加细致的描述和识别；6. 图像识别：应用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别，可以实现对图像中目标物体的自动识别和分类。

五、实验总结通过本次实验，我们深入学习了图像处理的基本原理和方法，并通过实际操作实现了图像的增强、滤波、边缘检测、分割、特征提取和识别等一系列操作。

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。

图像处理综合实验报告

图像处理综合实验报告一、引言图像处理是计算机科学中的重要研究领域，其应用范围广泛，涵盖了图像增强、图像分割、图像识别等多个方面。

本实验旨在通过综合实验的方式，探索图像处理的基本方法和技术，并对实验结果进行分析和总结。

二、实验目的1. 了解图像处理的基本概念和原理；2. 熟悉常用的图像处理工具和算法；3. 掌握图像处理中常见的操作和技术；4. 分析实验结果并提出改进意见。

三、实验步骤1. 实验准备在实验开始之前，我们需要准备一台计算机和图像处理软件，例如MATLAB、Python等。

同时，需要收集一些图像数据作为实验样本。

2. 图像增强图像增强是图像处理中常用的操作，旨在改善图像的质量和视觉效果。

我们可以通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来实现图像增强。

在实验中，我们可以选择一些常见的图像增强算法，如直方图均衡化、灰度拉伸等。

3. 图像滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声和平滑图像。

常见的图像滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

在实验中，我们可以选择适合实验样本的滤波算法，并对比不同滤波算法的效果。

4. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。

常见的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。

在实验中，我们可以选择一种或多种图像分割算法，并对比它们的分割效果和计算复杂度。

5. 图像识别图像识别是图像处理的重要应用之一，它可以用于识别和分类图像中的对象或特征。

在实验中，我们可以选择一些常用的图像识别算法，如模板匹配、神经网络等，并通过实验样本进行图像识别的实验。

四、实验结果与分析1. 图像增强实验结果我们选取了一张低对比度的图像作为实验样本，经过直方图均衡化和灰度拉伸处理后，图像的对比度得到了明显的改善，细节部分更加清晰。

2. 图像滤波实验结果我们选取了一张带有高斯噪声的图像作为实验样本，经过均值滤波、中值滤波和高斯滤波处理后，图像的噪声得到了有效的去除，图像更加平滑。

计算机图像处理实验报告（数字图像处理基本操作）

计算机图像处理实验报告（数字图像处理基本操作）课程名称：计算机图像处理实验名称：实验一数字图像处理基本操作一、实验目的（1）掌握MATLAB软件的运用，熟练掌握建立、保存、运行、调试m文件的方法。

（2）了解MATLAB软件中图像处理工具箱的使用方法。

（3）熟练掌握图像文件（黑白、灰度、索引色和彩色图像）的读取及显示方法。

（4）熟悉常用的图像文件格式和格式转换。

二、实验内容（包括源程序和程序运行结果）（1）编写matlab程序对灰度图像pout.tif、索引图像canoe.tif、真彩色图像peppers.png实现读取、显示和保存。

源程序：clearclcI=imread('pout.tif');subplot(131),imshow(I),title('灰度图像');[I1,map]=imread('canoe.tif');I2=ind2rgb(I1,map);subplot(132),imshow(I2),title('索引图像');I3=imread('peppers.png');subplot(133),imshow(I3),title('真彩色图像')imwrite(I,'newpout.bmp');imwrite(I2,'newcano.bmp');imwrite(I3,'newpeppers.bmp');程序运行结果：（2）matlab图像文件夹中的mri.mat是一个包含27帧、图像尺寸为128*128的多帧索引图像。

编写matlab程序对请将前20帧图像顺序读入到一个数组中并显示出来，转换成影像显示。

源程序：clearclcload mri;figure;subplot(4,5,1),imshow(D(:,:,:,1));subplot(4,5,2),imshow(D(:,:,:, 2));subplot(4,5,3),imshow(D(:,:,:,3));subplot(4,5,4),imshow(D(:,:,:,4));subplot(4,5,5),imshow(D(:,:,:,5));subplot(4,5,6),imshow(D(:,:,:,6));subplot(4,5,7),imshow(D(:,:,:,7));subplot(4,5,8),imshow(D(:,:,:, 8));subplot(4,5,9),imshow(D(:,:,:,9));subplot(4,5,10),imshow(D(:,:,:,10));subplot(4,5,11),imshow(D( :,:,:,11));subplot(4,5 ,12), imshow(D(:,:,:,12));subplot(4,5,13),imshow(D(:,:,:,13));subplot(4,5,14),imshow(D( :,:,:,14));subplot(4,5 ,15), imshow(D(:,:,:,15));subplot(4,5,16),imshow(D(:,:,:,16));subplot(4,5,17),imshow(D( :,:,:,17));subplot(4,5 ,18), imshow(D(:,:,:,18));subplot(4,5,19),imshow(D(:,:,:,19));subplot(4,5,20),imshow(D( :,:,:,20));mov=immovie(D,map);implay(mov)程序运行结果：（3）通过图像点运算减弱图像pout.tif的对比度。

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：![image_1.png](./images/image_1.png)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：![image_2.png](./images/image_2.png)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。

计算机图像处理实验报告

计算机图像处理实验报告计算机图像处理实验报告实验一 MATLAB数字图像处理基本操作一、实验目的与要求1．熟悉MATLAB软件的开发环境、基本操作以及图像处理工具箱，为编写图像处理程序奠定基础。

2．掌握二值、灰度和彩色图像的读、写和显示方法，以及图像的高、宽、颜色等参数的获取方法。

3．根据实验内容进行问题的简单分析和初步编码。

二、实验内容1、读入一幅RGB图像（sunset.jpg），分别转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这三幅图像，注上文字标题，即“原图像”、“灰度图像”、“二值图像”。

源代码：A=imread('C:\Users\宗正\Desktop\学习\2016图像实验指导书\sunset.jpg');I=rgb2gray(A);J=im2bw(I);figure(1);subplot(2,2,1);imshow(A);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(I);title('灰度图像');subplot(2,2,3);imshow(J);title('二值图像');运行结果：2、说明以下程序的显示结果为何是一幅几乎全黑的图像。

clear; close all;myi=zeros(20,20);myi(2:2:18,2:2:18)=1;myi=uint8(myi);figure, imshow(myi,'notruesize');解释：如图，该矩阵任一3*3单元仅有中心元素为1，其余元素为0，0占绝大部分，所以整体为黑色3、阅读分析下列程序，对每条语句给出注释，运行并解释最终执行结果；若将for 循环改为方框中的程序，有何不同？clear all;close all;I=imread('d:\lena512.jpg'); [height,width]=size(I); figure;subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图像');L=1;for m=1:5 L=2*L;k=1;n=1; for i=1:L:heightfor j=1:L:widthquartimage(k,n)=I(i,j);n=n+1;endk=k+1;n=1;endsubplot(2,3,m+1);imshow(uint8(quartimage)); End 改变前：改变后：4、编写程序将一幅灰度图像（orangutan.tif）每两行之间增加一行，即将图像的高度拉伸一倍、宽度不变，然后将其存储为图像文件。

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