数字图像处理实验三：图像的频域处理

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数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告实验一数字图像处理编程基础一、实验目的1. 了解MATLAB图像处理工具箱；2. 掌握MATLAB的基本应用方法；3. 掌握MATLAB图像存储/图像数据类型/图像类型；4. 掌握图像文件的读/写/信息查询；5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法；6. 编程实现图像类型间的转换。

二、实验内容1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。

2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。

三、源代码I=imread('cameraman.tif')imshow(I);subplot(221),title('图像1');imwrite('cameraman.tif')M=imread('pout.tif')imview(M)subplot(222),imshow(M);title('图像2');imread('pout.bmp')N=imread('eight.tif')imview(N)subplot(223),imshow(N);title('图像3');V=imread('circuit.tif')imview(V)subplot(224),imshow(V);title('图像4');N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg')imshow(N);I=rgb2gary(GRB)[X.map]=gary2ind(N,2)RGB=ind2 rgb(X,map)[X.map]=gary2ind(I,2)I=ind2 gary(X,map)I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg');subplot(231),imshow(I);title('原图');M=rgb2gray(I);subplot(232),imshow(M);[X,map]=gray2ind(M,100);subplot(233),imshow(X);RGB=ind2rgb(X,map);subplot(234),imshow(X);[X,map]=rbg2ind(I);subplot(235),imshow(X);四、实验效果实验二图像几何变换实验一、实验目的1．学习几种常见的图像几何变换，并通过实验体会几何变换的效果；2．掌握图像平移、剪切、缩放、旋转、镜像等几何变换的算法原理及编程实现；3．掌握matlab 编程环境中基本的图像处理函数。

数字图像处理中的频域滤波数学原理探索

数字图像处理中的频域滤波数学原理探索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学科，其中频域滤波是其中一个重要的技术。

频域滤波通过将图像从空域转换到频域，利用频域的特性对图像进行处理。

本文将探索数字图像处理中的频域滤波的数学原理。

一、傅里叶变换傅里叶变换是频域滤波的基础，它将一个函数表示为正弦和余弦函数的和。

对于一维信号，傅里叶变换可以表示为以下公式：F(u) = ∫[f(x)e^(-i2πux)]dx其中F(u)表示信号f(x)在频率域的表示，u表示频率，x表示空间位置。

对于二维图像，傅里叶变换可以表示为以下公式：F(u,v) = ∬[f(x,y)e^(-i2π(ux+vy))]dxdy其中F(u,v)表示图像f(x,y)在频率域的表示，u和v表示频率，x和y表示图像的空间位置。

二、频域滤波在频域中，对图像进行滤波意味着对图像的频率分量进行操作。

常见的频域滤波操作包括低通滤波和高通滤波。

1. 低通滤波低通滤波器允许通过低频分量，并抑制高频分量。

在图像中，低频分量通常表示图像的平滑部分，而高频分量则表示图像的细节部分。

低通滤波器可以用于去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加平滑。

2. 高通滤波高通滤波器允许通过高频分量，并抑制低频分量。

在图像中，高频分量通常表示图像的边缘和纹理部分，而低频分量则表示图像的整体亮度分布。

高通滤波器可以用于增强图像的边缘和纹理特征。

三、频域滤波的步骤频域滤波的一般步骤包括图像的傅里叶变换、滤波器的设计、滤波器与图像的乘积、逆傅里叶变换。

1. 图像的傅里叶变换首先，将原始图像转换为频域表示。

通过对图像进行傅里叶变换，可以得到图像在频率域中的表示。

2. 滤波器的设计根据需要进行滤波器的设计。

滤波器可以是低通滤波器或高通滤波器，具体设计方法可以根据应用需求选择。

3. 滤波器与图像的乘积将滤波器与图像在频域中的表示进行乘积操作。

乘积的结果是滤波后的频域图像。

4. 逆傅里叶变换对滤波后的频域图像进行逆傅里叶变换，将其转换回空域表示。

matlab数字图像处理实验报告

《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。

二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。

其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。

此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。

频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。

常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。

假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。

频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。

四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。

用matlab数字图像处理四个实验

数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。

2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。

3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5．图像间如何转化。

二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。

灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。

例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。

因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。

图像关于x和y坐标以及振幅连续。

要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。

将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。

采样和量化的过程如图1所示。

因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。

作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。

图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。

若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。

若图像是double类，则像素取值就是浮点数。

频域滤波器设计(数字图像处理实验报告)

数字图像处理作业——频域滤波器设计摘要在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。

本文利用matlab软件,采用频域滤波的方式,对图像进行低通和高通滤波处理。

低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量，由于图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓；高通滤波是要保留图像中的高频分量而除去低频分量，所以高通滤波可以保留较多的边缘轮廓信息。

本文使用的低通滤波器有巴特沃斯滤波器和高斯滤波器，使用的高通滤波器有巴特沃斯滤波器、高斯滤波器、Laplacian高通滤波器以及Unmask高通滤波器。

实际应用中应该根据实际图像中包含的噪声情况灵活地选取适当的滤波算法。

1、频域低通滤波器：设计低通滤波器包括 butterworth and Gaussian (选择合适的半径，计算功率谱比),平滑测试图像test1和2。

实验原理分析根据卷积定理，两个空间函数的卷积可以通过计算两个傅立叶变换函数的乘积的逆变换得到，如果f(x, y)和h(x, y)分别代表图像与空间滤波器，F(u, v)和H(u, v)分别为响应的傅立叶变换（H(u, v)又称为传递函数），那么我们可以利用卷积定理来进行频域滤波。

在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。

如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制，而让其他分量不受影响，就可以改变输出图的频率分布，达到不同的增强目的。

频域空间的增强方法的步骤：（1）将图像从图像空间转换到频域空间；（2）在频域空间对图像进行增强；（3）将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间。

低通滤波是要保留图像中的低频分量而除去高频分量。

图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶频谱中的高频部分，所以低通滤波可以除去或消弱噪声的影响并模糊边缘轮廓。

理想低通滤波器具有传递函数：其中D0为制定的非负数，D(u,v)为点(u,v)到滤波器中心的距离。

数字图像处理实验报告

目录实验一：数字图像的基本处理操作 (4)：实验目的 (4)：实验任务和要求 (4)：实验步骤和结果 (5)：结果分析 (8)实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9)：实验目的 (9)：实验任务和要求 (9)：实验步骤和结果 (9)：结果分析 (13)实验三：图像的平滑处理 (14)：实验目的 (14)：实验任务和要求 (14)：实验步骤和结果 (14)：结果分析 (18)实验四：图像的锐化处理 (19)：实验目的 (19)：实验任务和要求 (19)：实验步骤和结果 (19)：结果分析 (21)实验一：数字图像的基本处理操作：实验目的1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用；2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。

3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。

：实验任务和要求1.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，注上文字标题。

2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。

3.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。

4.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。

：实验步骤和结果1.对实验任务1的实现代码如下：a=imread('d:\');i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,;subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像');subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像');subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');结果如图所示：图原图及其灰度图像，二值图像2.对实验任务2的实现代码如下：a=imread('d:\');A=imresize(a,[800 800]);b=imread('d:\');B=imresize(b,[800 800]);Z1=imadd(A,B);Z2=imsubtract(A,B);Z3=immultiply(A,B);Z4=imdivide(A,B);subplot(3,2,1);imshow(A);title('原图像 A'); subplot(3,2,2);imshow(B);title('原图像 B'); subplot(3,2,3);imshow(Z1);title('加法图像'); subplot(3,2,4);imshow(Z2);title('减法图像'); subplot(3,2,5);imshow(Z3);title('乘法图像'); subplot(3,2,6);imshow(Z2);title('除法图像');结果如图所示：3.对实验任务3的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心I=log(abs(k)); %对数变换m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心RR=real(m); %取傅里叶变换的实部II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部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);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=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);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶变换频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶变换频谱');结果如图所示：4.对实验任务4的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j);I=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=imrotate(s,-90);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=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);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱');结果如图所示：：结果分析对MATLAB软件的操作开始时不太熟悉，许多语法和函数都不会使用，写出程序后，调试运行，最开始无法显示图像，检查原因，是有些标点符号没有在英文状态下输入和一些其他的细节，学会了imread()，imshow()，rgb2gray（）等函数。

数字图像处理_图像的频域变换处理

图像的频域变换处理1 实验目的 1. 掌握Fourier ，DCT 和Radon 变换与反变换的原理及算法实现，并初步理解Fourier 、Radon和DCT 变换的物理意义。

2、利用傅里叶变换、离散余弦变换等处理图像，理解图像变换系数的特点。

3、掌握图像的频谱分析方法。

4、掌握图像频域压缩的方法。

5、掌握二维数字滤波器处理图像的方法。

2 实验原理1、傅里叶变换 fft2函数：F=fft2(A);fftshift 函数：F1=fftshift(F);ifft2函数：M=ifft2(F);2、离散余弦变换：dct2函数：F=dct2(f2)；idct2函数：M=idct2(F)；3、小波变换对静态二维数字图像，可先对其进行若干次二维DWT 变换，将图像信息分解为高频成分H 、V 和D 和低频成分A 。

对低频部分A ，由于它对压缩的结果影响很大，因此可采用无损编码方法，如Huffman 、 DPCM 等；对H 、V 和D 部分，可对不同的层次采用不同策略的向量量化编码方法，这样便可大大减少数据量，而图像的解码过程刚好相反。

（1）dwt2[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,’wname’)[CA,CH,CV,CD]=dwt2(X,LO_D,HI_D’)()()⎰⎥⎦⎤⎢⎣⎡-ψ=dt a b t t Rf a 1b ,a W *()⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψa b t a 1t b ,a 112()00(,)[(,)](,)ux vy M N j M N x y f x y eF f x y F u v π---+====∑∑1100(21)(21)(,)(,)()()cos cos 22M N x y x u y v F u v f x y C u C v M Nππ--==++=∑∑CA 图像分解的近似分量,CH 水平分量,CV 垂直分量,CD 细节分量； dwt2(X,’wname ’) 使用小波基wname 对X 进行小波分解。

图像处理-第十三讲图像频域处理

1 u0 2 C u 1 其他
F u C u
2 x 1u 2 N 1 f xcos 2N N x 0
f x
2、一维离散DCT的逆变换
2 x 1u 2 N 1 Cu F u cos 2N N u 0
一维离散DCT的逆变换核和正变换核是相同的。
图像频域处理
3、二维离散余弦变换： f(x,y)的数字图像矩阵为M×N
2 F u, v MN
M 1 N 1 x 0 y 0
2 x 1u cos 2 y 1v f x, y Cu Cvcos
2M 2N
图像频域处理
一维离散傅里叶变换频谱分布
频谱分量的幅值具有对称特征（例：8点离散付离叶变换）
0
1
2
3
4
3 2
1
0 频谱的直流分量 1 频谱的一次谐波分量 2 频谱的二次谐波分量
以此类推
二维离散傅里叶变换：
ux vy F f x, y F u, v f x, y exp j 2 M N x 0 y 0
数字图像处理
第三部分：图像处理算法
图像频域处理
在此之前对图像的处理都是空间域法，另一种情况是频域分析法（或称为变换域法）。把信号从空间域变换到频域可以从另一个角度分析信号的特性。图像的频域处理有快速算法，于是可以用快速算法将图像变换到频域，用二维数字滤波器的技术对图像进行处理。一、傅里叶变换： 1D离散傅里叶变换：
图像频域处理
二维DCT的逆变换核与正变换核相同，且是可分离的。
2 x 1u 2 C v cos 2 y 1v 2 C u cos 2M 2N M N
g x, y, u, v g1 x, u g 2 y, v

数字图像处理实验指导书

数字图像处理实验指导书臧兰云电子工程学院实验一图像基本运算一、实验目的:1、了解数字图像处理基础2、掌握数字图像处理的基本运算方法3、学习利用matlab进行数字图像处理的基本方法二、实验内容:1、根据图像采样原理,试对lena图像分别进行4和16倍减采样,查看其减采样效果。

2、对一幅图像加入椒盐噪声,并通过减法运算提取出噪声。

3、两幅二值图像进行逻辑与、或、非运算。

4、实现把一幅图像旋转45°,并分别采用把转出显示区域的图像截去和扩大显示区域范围以显示图像的全部两种方式。

5、选取一幅大小为256*256像素的图像,分别将图比例放大1.5倍,比例缩小0.7倍,非比例放大到420*384像素,非比例缩小到150*180像素。

三、思考与总结:1、将一幅图像如果进行4倍、16倍和64倍增采样会出现什么情况?是否有其他方法可以实现图像的采样?2、图像的选转会导致图像的失真吗?若有,有什么办法可以解决这个问题?3、由非比例缩放得到的图片能够恢复到原图片吗?为什么?实验二图像变换及增强一、实验目的:1、掌握图像变换的应用2、掌握数字图像处理的空间域及频域的增强方法二、实验内容:1、构造一幅图像并对其旋转一定的角度,求原始图像及旋转后图像的频谱图。

2、对一幅灰度图像进行均衡化,灰度等级为8级。

3、对一幅灰度图像采用多种方法实现平滑、锐化滤波。

4、对一幅图像进行幂次变换。

三、思考与总结:1、图像变换在图像处理中的应用?2、什么是傅里叶变换的旋转性?3、以上实验分别可以应用到那些实际问题中? 实验三图像压缩编码一、实验目的:1、掌握图像压缩编码的概念2、比较图像压缩编码的各种方法二、实验内容:1、计算一幅灰度图像的熵。

2、选择一种方法对图像进行压缩,并计算压缩比。

三、思考与总结:1、注释程序功能2、以上实验可以应用到那些实际问题中?实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的:1、掌握图像分割的基本原理2、掌握彩色图像处理方法二、实验内容:1、用全局阈值法对图像进行分割2、实现sobel算子及Roberts等算子的边缘提取算法3、生成一幅大小为256*256的RGB图像。

数字图像处理实验

数字图像处理实验实验总学时：10学时实验目的：本实验的目的是通过实验进一步理解和掌握数字图像处理原理和方法。

通过分析、实现现有的图像处理算法，学习和掌握常用的图像处理技术。

实验内容：数字图像处理的实验内容主要有三个方面:(1) 对图像灰度作某种变换,增强其中的有用信息,抑制无用信息,使图像的视在质量提高,以便于人眼观察、理解或用计算机对其作进一步的处理。

(2) 用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征和特殊的信息,主要的目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解,经常作为模式识别和计算机视觉的预处理。

这些特征包括很多方面，例如,图像的频域特性、灰度特征、边界特征等。

(3) 图像的变换,以便于图像的频域处理。

实验一图像的点处理实验内容及实验原理：1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。

该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：其中参数为线性函数的斜率，函数的在y轴的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。

要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。

2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。

不同之处在于它是分段线性变换。

表达如下：其中，(x1,y1)和(x2,y2)是分段函数的转折点。

要求：输入一幅图像，根据选择的转折点，进行灰度拉伸，显示变换后的图像。

3、灰度直方图灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示该灰度出现的频率(象素的个数)。

要求：输入一幅图像，显示它的灰度直方图，可以根据输入的参数（上限、下限）显示特定范围的灰度直方图。

4、直方图均衡：要求1 显示一幅图像pout.bmp的直方图；2 用直方图均衡对图像pout.bmp进行增强；3 显示增强后的图像。

实验二：数字图像的平滑实验内容及实验原理：1．用均值滤波器（即邻域平均法）去除图像中的噪声；2．用中值滤波器去除图像中的噪声3．比较两种方法的处理结果实验步骤：用原始图象lena.bmp 或cameraman.bmp 加产生的3%椒盐噪声图象合成一幅有噪声的图象并显示；1．用均值滤波器去除图像中的噪声（选3x3窗口）；2． f (x 0,y 0)=Med {f (x,y )∨x ∈[x 0−N,x 0+N ],y ∈[y 0−N,y 0+N ]}用中值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口做中值滤波)；3．将两种处理方法的结果与原图比较，注意两种处理方法对边缘的影响。

《数字图像处理》实验教案

一、实验目的与要求1. 目的通过本实验，使学生了解数字图像处理的基本概念、方法和算法，掌握MATLAB 软件在图像处理方面的应用，提高学生分析问题和解决问题的能力。

2. 要求（1）熟悉MATLAB软件的基本操作。

（2）了解数字图像处理的基本概念和常用算法。

（3）能够运用MATLAB实现图像处理的基本操作和算法。

二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像读取与显示。

（2）图像的基本运算（如加、减、乘、除等）。

（3）图像的滤波处理。

（4）图像的边缘检测。

（5）图像的分割与标记。

2. 实验步骤（1）打开MATLAB软件，新建一个脚本文件。

（2）导入所需图像，使用imread()函数读取图像，使用imshow()函数显示图像。

（3）进行图像的基本运算，如加、减、乘、除等，使用imadd()、imsub()、imdiv()、imconcat()等函数。

（4）对图像进行滤波处理，如使用均值滤波、中值滤波等，使用imfilter()函数。

（5）进行图像的边缘检测，如使用Sobel算子、Canny算子等，使用edge()函数。

（6）对图像进行分割与标记，如使用区域生长、阈值分割等方法，使用watershed()函数。

（7）对实验结果进行分析和讨论，总结实验心得。

三、实验注意事项1. 严格遵循实验步骤，确保实验的正确进行。

2. 合理选择参数，如滤波器的尺寸、阈值等。

3. 注意图像数据类型的转换，如浮点型、整型等。

4. 保持实验环境的整洁，避免误操作。

四、实验评价1. 评价内容（1）实验步骤的完整性。

（2）实验结果的正确性。

2. 评价标准（1）实验步骤完整，得分20分。

（2）实验结果正确，得分30分。

总分100分。

五、实验拓展1. 研究不同滤波器对图像滤波效果的影响。

2. 尝试使用其他图像分割算法，如基于梯度的分割方法、聚类分割方法等。

3. 探索图像处理在其他领域的应用，如计算机视觉、医学影像处理等。

六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的掌握MATLAB中图像的读取和显示方法，熟悉图像处理的基本界面。

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。

大连理工大学数字图像处理试验报告 EDH算法图像检索

大连理工大学本科实验报告课程名称：数字图像处理学院（系）：电信学部专业：班级：学号：学生姓名：2014年12 月1日实验项目列表数字图像处理实验预习报告学院（系）：电信学部专业：电子信息工程（英强）班级：姓名：学号：组：___实验时间：2014-12-01 实验室：大黑楼C219 实验台：指导教师签字：邢慧玲成绩：实验一、图像基本操作一、实验目的和要求1. 利用matlab获取图像2. 图像直方图均衡3. 图像的点运算4. 图像的几何变换二、实验原理和内容试验原理：1. 利用matlab获取图像（a）imreadimread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为[X，MAP]=imread( filename，fmt)其中，X为读出的图像数据，MAP为颜色表数据（或称调色板，亦即颜色索引矩阵，对灰度图像和RGB彩色图像，该MAP为空矩阵），fmt为图像的格式（可以缺省），filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。

例：[X，MAP]=imread(‘flowers.tif’‘tif’) （b）imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X,MAP,filename,fmt)；imwrite(X,MAP,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板MAP写入文件filename。

（c）imshowMATLAB图像处理工具箱提供了imshow函数来显示各种图像，其语法如下：imshow(In) 或imshow(I_BW)；imshow(XMAP)；imshow(I_RGB)其中imshow(In)用于显示灰度图像，I是图像数据矩阵，n为灰度级数目（n可缺省，缺省值为256）。

其它的分别用于显示二值图像、索引色图像和RGB真彩色图像。

另外，对RGB彩色图像，还可以用imshow( RGB(::1) ) 、imshow( RGB(::2) )、imshow( RGB(::3) )分别显示RGB图像的R、G、B三个分量（注意：这样显示出的图像是以各分量值为对应的灰度值所显示的灰度图像）。

《数字图象处理》实验指导书

《数字图象处理》实验和大作业指导书计算机科学与工程学院目录目录 (1)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化 (2)实验二：数字图像变换与伽马校正 (3)实验三：数字图像的噪声去除 (4)实验四：图像的空间域锐化（拉普拉斯算子） (5)实验五：频率域低通和高通滤波 (6)实验六：数字图像复原 (7)实验七：人脸皮肤颜色分层 (8)大作业 (9)实验一：数字图像读取及色彩、亮度、对比度变化一、实验目的：了解数字图像的存储格式，并学会对图像的某些视觉特征作简单处理。

二、实验要求：1．从最常用的“.BMP”图像格式中读取图像数据；2．对数字图像的表示方式（如RGB、YUV）及各种表示方式之间的转换有初步了解；3．根据输入参数改变数字图像的色彩、亮度、对比度。

三、实验步骤：1．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；2．通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵，改变数字图像的色彩；3．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+0.89B4．通过访问Y（亮度）通道，改变数字图像的亮度；5．通过Y（亮度）通道作灰度的线性变换，改变数字图像的对比度。

四、实验图像：实验二：数字图像变换与伽马校正一、实验目的：了解数字图像的灰度反变换和γ（0.4，0.6，0.8）校正。

二、实验要求：1. 对图像进行灰度变换。

2. 对图像进行γ校正。

三、实验步骤：1. 将BMP图像内容读入内存数组。

2. 调整图像的灰度，对图像进行灰度变换（反变换）。

3. 对图像进行γ较正,分别取值为0.4,0.6,0.8.四、实验图像：灰度变换γ较正实验三：数字图像的噪声去除一、实验目的：学会用滤波器去除图像中的噪声。

二、实验要求：1．用均值滤波器去除图像中的噪声； 2．用中值滤波器去除图像中的噪声； 3．比较两种方法的处理结果三、实验步骤：1．根据BMP 格式，将图像内容读入内存数组； 2．用均值滤波器去除图像中的噪声；3．用中值滤波器去除图像中的噪声；将两种处理方法的结果与原图比较； 4．注意两种处理方法对边缘的影响。

数字图像处理实验(MATLAB版)

数字图像处理实验(MATLAB版)数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)湖北师范学院教育信息与技术学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10１实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14２《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。

二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。

各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。

分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。

扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启３动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。

为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD 上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。

至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。

扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。

扫描仪工作原理见图1.1。

４图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。

一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。

数字图像处理——图像频域变换

图像频域变换_离散余弦变换
离散余弦变换的频谱分布
程序：DCTFFT.m DCTspectrum.m
离散余弦变换之后的图像左上角对应于频谱的低频成分，最亮。
图像频域变换_离散余弦变换
离散余弦变换总结
（1）离散余弦变换相对于傅立叶变换而言，只有实数运算，没有复数运算，计算量大大降低。（2）离散余弦变换是可分离的变换，其变换核为余弦函数，且正反变换核相同。
u 0 v 0 M 1 N 1
2 x 1 u cos 2 y 1 v
2M 2N 2M 2N
2 x 1 u cos 2 y 1 v
式中：
u, x 0,1, 2, v, y 0,1, 2,
1 M a u 2 M
根据二维离散余弦变换核可以分离性，一般将二维DCT变换可以分成两个一维 DCT变换来完成：
f x, y F行 f x, y F x, v
T T T 转置 F x, v F列 f x, v F u, v 转置 F u, v

f t e j2t dt
j2 t
f t t k T e

dt

f t t k T e j2t dt
f k T e j2 k T
周期为 1 T
图像频域变换_傅里叶变换

f t e j t dt
o
t
F
1
t e j t dt f 0 1
单位冲激串
-

o
sT

sT t

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。

频域分析在数字图像处理中的应用

频域分析在数字图像处理中的应用随着数字技术的不断发展，数字图像处理技术越来越成熟。

频域分析是数字图像处理中一种常用的基于时域的方法之一。

在图像处理中，频域分析可以用来分析和识别图像中的特征。

频域分析可以通过将原始图像变换为频率域图像来达到这一目的。

频域分析是一个广泛的概念，涉及到很多技术和算法。

本文将重点讨论如何利用频域分析来处理数字图像。

我们将从以下几个方面来介绍频域分析在数字图像处理中的应用。

一、基本概念频域分析是一种将信号表示为频率成分的过程。

它可以将时域信号转换为频域信号，从而实现对信号特征的识别和分析。

在数字图像处理中，频域分析的基本原理是将图像转换为频率域，以便更好地理解和处理图像。

这种转换可以使用傅里叶变换或小波变换等技术来实现。

二、频域滤波频域滤波是数字图像处理中最常用的应用之一。

它利用频率分析技术来去除图像中的噪声、增强图像的细节和特征。

频域滤波可以分为低通滤波和高通滤波两种。

低通滤波可以去除图像中的高频成分，从而平滑图像。

高通滤波可以去除图像中的低频成分，从而强调图像中的细节和特征。

这些滤波器可以通过傅里叶变换进行设计和实现。

三、频域变换频域变换可以将图像从时域转换为频率域。

这种转换可以通过傅里叶变换、小波变换和离散余弦变换等技术来实现。

这些变换可以将图像中的信号分离为不同的频率成分，从而更好地理解和处理图像。

在频域分析中，傅里叶变换和小波变换是最常用的方法。

四、特征提取频域分析可以用来提取图像中的特征。

这些特征可以包括灰度分布、纹理、形状等。

这些特征可以用来识别目标、分类和匹配。

在脸部识别和指纹识别等领域，频域分析的特征提取技术已经得到广泛应用。

结论：总之，频域分析在数字图像处理中有着广泛的应用。

通过频域分析，可以更好地理解和处理图像。

目前，各种频域分析技术正在不断发展和改进。

可以预见，随着技术的不断更新，频域分析将在数字图像处理中发挥越来越重要的作用。

(数字图像处理)第三章图像的基本运算

非线性点运算相对于线性点运算来说计算较为复杂，但能够实现更加灵活和多样的图像处理效果。
点运算的应用场景
点运算在图像处理中具有广泛的应用，例如在医学影像处理中，可以通过点运算来调整图像的对比度和亮度，提高医学影像的清晰度和可读性。
在遥感图像处理中，点运算可以用于校正和增强遥感图像，提高遥感数据的准确性和可靠性。
图像基本运算的重要性
01
图像基本运算是图像处理的基础，是实现复杂图像处理算法的基石。
02
掌握基本运算有助于深入理解图像处理原理，提高图像处理技能。
02
图像的点运算
线性点运算
线性点运算是指通过线性变换对图像的像素值进行操作，常见的线性点运算包括加法、减法、乘法和除法等。
线性点运算可以用于增强图像的对比度、调整图像的亮度、改变图像的色彩等。
总结词
旋转操作用于将图像围绕一个点旋转一定角度，同时改变像素的位置。
详细描述
旋转操作用于将图像中的像素按照指定的角度进行旋转，同时像素值保持不变。这种操作常用于纠正倾斜的图像、实现特定视角的观察等。
图像的剪切
总结词
剪切操作用于从图像中删除一部分区域，只保留所需部分。
详细描述
剪切操作用于从图像中删除指定的区域，只保留所需的像素部分。这种操作常用于裁剪照片、去除背景等。剪切操作可以快速有效地去除不需要的区域，突出显示所需的细节或主题。
图像的缩放
总结词
缩放操作用于改变图像的大小，可以通过放大或缩小像素值来实现。
详细描述
缩放操作用于改变图像的尺寸，可以通过放大或缩小像素值来实现。放大图像时，像素值会被插值计算以填充新的像素空间；缩小图像时，像素值可能会被平均或选择性地丢弃。这种操作常用于调整图像大小、视窗变换等。

数字图像处理实验三：图像的频域处理

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数字图像处理中的频域滤波数学原理探索

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用matlab数字图像处理四个实验

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