《数字图像处理实验》word版

华南理工大学

《数字图像处理》课程实验报告

实验题目：实验1、数字图像读取及色彩、亮度对比度变化姓名：学号：

班级：组别：

合作者：

指导教师：

V=-0.30R-0.59G+0.89B

5．通过访问Y（亮度）通道，改变数字图像的亮度；

二、实验图像：

三、实验主要过程：

1、读入图像，分离RGB三个通道，结果如下：

代码如下：

% 读入图像并分离RGB，显示；

src = imread('sample1-1.bmp');

[r c d] = size(src);

R = src;

G = src;

B = src;

R(:,:,2) = zeros(r,c);

R(:,:,3) = zeros(r,c);

G(:,:,1) = zeros(r,c);

G(:,:,3) = zeros(r,c);

B(:,:,1) = zeros(r,c);

B(:,:,2) = zeros(r,c);

subplot(1,3,1);

imshow(R); title('R分量');

subplot(1,3,2);

imshow(G); title('G分量');

subplot(1,3,3);

imshow(B); title('B分量');

2、修改RGB值（反色），改变图像的色彩，结果如下：

代码如下：

% 修改RGB的值（这时采用了反色），改变图像的色彩；

R(:,:,1) = 255 - R(:,:,1); % 为了进行后面的实验，请注释此行G(:,:,2) = 255 - G(:,:,2); % 为了进行后面的实验，请注释此行B(:,:,3) = 255 - B(:,:,3); % 为了进行后面的实验，请注释此行subplot(2,3,1);

imshow(R); title('R分量反色');

subplot(2,3,2);

imshow(G); title('G分量反色');

subplot(2,3,3);

imshow(B); title('B分量反色');

subplot(2,3,4);

imshow(src); title('原图');

subplot(2,3,6);

imshow(R+G+B); title('反色');

3、将RGB转为YUV，结果如下：

代码如下：

R = double(R(:,:,1));

G = double(G(:,:,2));

B = double(B(:,:,3));

Y = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B;

U = -0.147*R - 0.289*G + 0.436*B;

V = 0.615*R - 0.515*G - 0.100*B;

subplot(2,3,1);

imshow(uint8(Y)); title('Y分量');

subplot(2,3,2);

imshow(uint8(U)); title('U分量');

subplot(2,3,3);

imshow(uint8(V)); title('V分量');

4、修改Y分量（这里除以1.5），重新由YUV转为RGB，结果如下：

代码如下：

Y = Y/1.5;

R = Y + 1.140*V;

G = Y - 0.395*U - 0.581*V;

B = Y + 2.032*U;

rgb(:,:,1) = uint8(R(:,:));

rgb(:,:,2) = uint8(G(:,:));

rgb(:,:,3) = uint8(B(:,:));

subplot(2,3,4);

imshow(rgb); title('修改亮度');

华南理工大学

《数字图像处理》课程实验报告

实验题目：实验2、数字图像空间域增强

姓名：学号：

班级：组别：

合作者：

指导教师：

三、实验主要过程：

1、对源图像进行标准化，使像素的RGB值的范围为0到1

代码如下：

src = imread('sample2-1.bmp');

src = double(src);

src = src / 256.0;

2、对源图像的各像素，采用不同的珈玛值进行校正，并显示比较，结果如下：

代码如下：

gamma0p4 = uint8(src.^(1/0.4).*256.0);

华南理工大学

《数字图像处理》课程实验报告

实验题目：实验3、数字图像的噪声去除

姓名：学号：

班级：组别：

合作者：

指导教师：

源图像加噪声后的图像

三、实验主要过程：

1、对源图像进行3*3的均值滤波，结果如下：

代码如下：

src = imread('sample3-2.bmp');

[r,c] = size(src);

output = src;

n = 3; k = (n-1)/2;

for row = 1+k:r-k

for column = 1+k:c-k

m = src(row-k:row+k,column-k:column+k);

temp = sum(sum(m,1),2)*(1/n/n);

output(row, column) = uint8(temp);

end

end

imshow(output);

在本代码中，边缘并没有被处理，而是直接采用源图像的对应值。

2、对源图像进行3*3的中值滤波，结果如下：