图形图像处理实验
关于图形图像处理实训报告总结
关于图形图像处理实训报告总结随着科技的不断发展，图形图像处理技术在现代化社会中的应用日益广泛。
图案处理技术能够极大地提高图片或视频的清晰度、美观度和可视性，对于在互联网以及媒体行业中应用非常广泛。
为了更好地掌握图形图像处理技术，本人参加了一次图形图像处理实训，下面对该实训报告进行总结。
一、实训内容本次图形图像处理实训主要分为两个部分。
第一部分是利用Photoshop软件进行图片处理，包括对亮度、对比度、色彩等进行调整。
第二部分是利用Vegas Pro软件进行视频剪辑和渲染的实践。
二、实训收获1.学习了基础的图像处理知识通过本次实训，我了解到图像处理的主要方法、原理和流程。
在实践中，我了解了亮度、对比度和色彩等基本调整方法，还学会了使用各种滤镜、效果和画笔，使图片更加美观和生动。
2.学习了视频剪辑的基本技巧本次实训的另一部分是视频剪辑实践，这对于我来说是一个新的领域。
实践中，我学习了视频时间线编辑和选区剪辑的基本技巧，学会了使用各种特效和转场，还学会了使用音频处理功能，使视频更加具有观赏性和可听性。
3.提高了沟通和协调能力在实践中，我们不仅需要自己完成图形图像处理，还需要协同工作，与其他同学共同完成要求。
这锻炼了我的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力，为以后更好的工作环境打下了良好的基础。
4.拓展了职业技能本次实训让我更深入了解图形图像处理技术，对于日后开展相关工作大有裨益。
我获得了更多的职业技能，并对相关工作有了更全面、准确的了解，这为我以后的职业发展提供了更多的选择和机会。
三、结论在此次图形图像处理实训中，我学到了许多有用的知识，并且对数字多媒体方面的工作有了更深入的了解。
通过这次实训，我提高了职业素养，更加有信心地面对日后的工作，并且更加积极地去学习新的知识和技术。
希望今后能更深入地掌握图形图像处理技术，并在工作中能够更好地运用和发挥。
图形图像处理的优秀教案
图形图像处理的优秀教案教案标题：探索图形图像处理的优秀教案教案目标：1. 了解图形图像处理的基本概念和技术。
2. 学习如何使用图形图像处理软件进行图像编辑和处理。
3. 培养学生的创造力和审美观念，提高他们的图形图像处理能力。
教案步骤：引入活动：1. 引导学生思考图形图像处理在日常生活中的应用，并展示一些图形图像处理的例子，如照片编辑、电影特效等。
知识讲解：2. 介绍图形图像处理的基本概念，如像素、分辨率、色彩模式等，并解释它们在图像处理中的作用。
3. 介绍常见的图形图像处理软件，如Adobe Photoshop、GIMP等，并讲解它们的主要功能和应用场景。
4. 讲解图形图像处理的基本技术，如图像调整、滤镜效果、图层编辑等，并演示如何使用软件进行这些操作。
实践活动：5. 分发练习材料，让学生尝试使用图形图像处理软件进行简单的图像编辑和处理，如调整亮度、对比度，添加滤镜效果等。
6. 引导学生进行创作活动，让他们根据自己的想法和创意，使用图形图像处理软件进行图像编辑和设计。
讨论与总结：7. 鼓励学生展示他们的作品，并进行讨论和互动，分享彼此的经验和技巧。
8. 总结本节课的学习内容，强调图形图像处理的重要性和应用领域，并激发学生对进一步学习和探索的兴趣。
教学资源：- 计算机和投影仪- 图形图像处理软件（如Adobe Photoshop、GIMP等）- 练习材料和作品展示区评估方法：- 观察学生在实践活动中的表现，包括操作技能和创意思维。
- 对学生的作品进行评价，包括图像编辑的质量和创意程度。
- 学生的参与度和讨论质量。
拓展活动：- 组织学生参观相关的展览或工作室，了解图形图像处理在实际应用中的案例和技术。
- 鼓励学生参加相关的比赛或项目，展示他们的图形图像处理技能和创作能力。
教案特色：1. 结合实际案例和软件操作，使学生能够直观地理解图形图像处理的概念和技术。
2. 强调学生的创造力和审美观念的培养，鼓励他们进行自主的图像编辑和设计。
实验三 IDL图像处理
实验三IDL图像处理目的：掌握IDL图像处理的手段内容：1、显示图像事实上，任何类型的二维数据集都可认为是一幅图像。
但是要在一个8位的显示设备上显示图像数据，就必须将图像数据调整为 0～255之间的字节型数值。
（在一个24-bit的显示设备上，24位图像的RGB值必须调整成字节型数值）。
因为图像总是以字节型数值显示，所以图像总是以字节型数组来存储。
但是无论图像是怎样存储的，在IDL中，图像总是由两个显示图像的IDL命令：TV和TVScl以字节型数值来完成。
可用TV和TVScl两个IDL命令中的任一个来显示图像。
这两个命令几乎在各个方面都是一样的，包括能与之一起使用的关键字。
仅仅在一个方面不同：TVScl将图像数据调整为与IDL运行时所用颜色数目相适应的字节型数值。
注意，与Plot，Surface和Contour命令不同，TV和TVScl命令在显示图像之前不删除窗口中已显示的内容。
一般情况下这个问题影响不大，但有时候也会产生一些麻烦。
如果想要一个空白的显示窗口来显示图像数据，无论当前窗口上的显示内容是什么，都可用一个简单的命令Erase来删除。
IDL>Erase要了解这两个命令是怎样工作的，需要有一些图像数据用于处理。
用命令LoadData来打开图像数据集Ali and Dave。
将要处理这两幅图像数据中的第二幅图像。
键入IDL>image=LoadData(10)IDL>image=image[*,*,1]打开一个显示窗口，装上灰度颜色表, 用TV命令显示图像:IDL>Window,0,XSize=192,YSize=192IDL>TV,image所得图像：IDL和Research Systems公司的创始人--David Stern的图像。
People.dat数据集中的另外一幅图像是Ali Bahrami，Research Systems公司的第一位员工。
他们两人依然致力于IDL的开发因为使用的是TV命令，所以数据没有经过拉伸就被送到显示器中显示。
图形图像处理的教学设计案
图形图像处理的教学设计案。
摘要本文旨在设计一套适用于图形图像处理课程的教学案，该教学案主要包括教学目的、教学大纲、教学方法、教学评估与考核等内容。
设计此教学案的目的是为了使学生能够学会图形图像处理的基础知识和实际应用能力，为日后的工作和研究提供基础。
通过本课程的学习，学生将能够掌握常用的图像处理方法，并能够在实际工作和项目中应用所学的知识。
关键词：图形图像处理、教学设计、教学方法、教学评估、教学考核一、教学目的图形图像处理是一门十分有趣和实用的课程，它为学生提供了理解图像与视频的方法和技术。
本课程的主要目的是让学生了解和掌握常用的图像处理方法和技术，为他们的日后的工作和研究提供基础。
同时，本课程通过实际案例的讲解和分析，使学生能够更好地理解和应用所学的知识，并且能够在实际工作和项目中发挥其应用效果。
二、教学大纲1.图像基本处理技术a.图像获取，数字化和预处理b.图像增强和恢复c.图像滤波和去噪d.图像分割和识别2. 图像高级处理技术a.图像融合和重构b.形态学处理和边缘检测c.基于机器学习的图像分类和识别d.基于深度学习的图像处理技术3. 应用案例分析a.实际应用案例的讲解b.应用案例的分析和评估c.实验案例的设计和实验操作三、教学方法1.理论授课: 老师通过PPT进行理论授课，解释图像处理方法的原理和技术点。
2.实验操作: 学生通过实验班进行图像处理和实际案例分析操作，深化理解课程内容。
3.课堂讨论: 教师和学生共同进行课堂讨论，相互探讨课程内容和案例分析。
4.课外学习: 学生通过阅读相关专业书籍、论文和案例分析，进一步巩固和加深所学内容。
四、教学评估与考核本课程的教学评估和考核主要通过如下方式进行:1.作业评估: 要求学生完成课堂练习和课后作业，老师将通过课堂考勤、作业表现等考核学生的实际操作能力和掌握程度。
2.期末考核: 考试内容主要是理论知识和实验操作的报告撰写，以及实验成果的演示和总结报告。
计算机图形学实验报告
计算机图形学实验报告
实验目的：通过本次实验，深入了解并掌握计算机图形学的基本原理和相关技术，培养对图形处理的理解和能力。
实验内容：
1. 图像的基本属性
- 图像的本质及表示方法
- 像素和分辨率的概念
- 灰度图像和彩色图像的区别
2. 图像的处理技术
- 图像的采集和处理
- 图像的变换和增强
- 图像的压缩和存储
3. 计算机图形学的应用
- 图像处理在生活中的应用
- 计算机辅助设计中的图形学应用
- 三维建模和渲染技术
实验步骤和结果：
1. 在计算机图形学实验平台上加载一张测试图像，分析其像素构成
和基本属性。
2. 运用图像处理技术，对测试图像进行模糊、锐化、色彩调整等操作，观察处理后的效果并记录。
3. 学习并掌握计算机图形学中常用的处理算法，如卷积、滤波等，
尝试应用到测试图像上并进行实验验证。
4. 探讨计算机图形学在数字媒体制作、虚拟现实、计算机辅助设计
等领域的应用案例，并总结其在实践中的重要性和价值。
结论：
通过本次实验，我对计算机图形学有了更深入的了解，掌握了图像
处理技术的基本原理和应用方法。
计算机图形学作为一门重要的学科，对多个领域有着广泛的应用前景，有助于提高数字媒体技术、虚拟现
实技术等领域的发展水平。
希望在未来的学习和工作中能进一步深化
对计算机图形学理论和实践的研究，不断提升自己在这一领域的专业
能力和创新意识。
数字图形处理 实验 图像的平滑与锐化
XXXXXXXX 大学（数字图形处理）实验报告 实验名称 图像的平滑与锐化 实验时间 年 月 日专 业 姓 名 学 号 预 习 操 作 座 位 号 教师签名 总 评一、实验目的：1.了解图像平滑的邻域平均和中值滤波以及锐化的梯度法和Sobel 法的基本思想；2.掌握图像平滑的邻域平均和中值滤波以及锐化的梯度法和Sobel 法的基本步骤；二、实验原理：1. 邻域平均法的思想是用像素及其指定邻域内像素的平均值或加权平均值作为该像素的新值，以便去除突变的像素点，从而滤除一定的噪声。
邻域平均法的数学含义可用下式表示：∑∑==⎪⎭⎫ ⎝⎛=mn i imn i i i w z w y x g 11),( （1） 上式中：i z 是以),(y x 为中心的邻域像素值；i w 是对每个邻域像素的加权系数或模板系数； m n 是加权系数的个数或称为模板大小。
邻域平均法中常用的模板是：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡*=11111111191Box T （2） 为了解决邻域平均法造成的图像模糊问题，采用阈值法（又叫做超限邻域平均法，如果某个像素的灰度值大于其邻域像素的平均值，且达到一定水平，则判断该像素为噪声，继而用邻域像素的均值取代这一像素值；否则，认为该像素不是噪声点，不予取代），给定阈值0T ：⎩⎨⎧≥-<-=00),(),(),(),(),(),(),(T y x g y x f y x g T y x g y x f y x f y x h （3） （3）式中，),(y x f 是原始含噪声图像，),(y x g 是由（1）式计算的平均值，),(y x h 滤波后的像素值。
2.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
方法是去某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。
《图形图像处理及实训》教学大纲
《图形图像处理及实训》课程教学大纲一、课程基本情况课程基本情况表二、课程定位图形图像处理及实训是中等职业学校学生学习计算机平面设计必须学习的专门化课程，也是一门重要的技能基础课程。
图形图像处理课程要根据社会经济，科学技术以及中等职业技术教育发展的要求，体现以就业为导向，以学生专业能力发展为本的思想。
它的主要任务是培养德、智、体、美全面发展，具有良好的文化修养和职业道德，掌握计算机平面设计对应职业岗位必备的知识与技能，能从事平面广告设计、包装设计、计算机排版、商业摄影、数码照片后期处理等工作，具备职业生涯发展基础和终身学习能力，能胜任生产、服务、管理一线工作的高素质劳动者和中等技术技能型人才。
三、教学目标（一）知识目标：1.了解图形图像处理所用软件：Photoshop；2.了解Photoshop软件的功能、特点、概念、术语、工作界面；3.掌握图形图像处理的应用范围；4.掌握Photoshop的使用方法；5.掌握Photoshop在实际应用中的重要性。
（二）技能目标：1.具备熟练应用Photoshop cs6；2.具有熟练应用Photoshop cs6的能力；3.具有利用软件完成图形图像处理能力；4.具有平面设计基础的能力；5.具有举一反三，完成不同素材的能力。
（三）素质目标：1.能够熟练掌握图形图像处理的应用，并能在生活中熟练应用；2.能够熟练掌握Photoshop的应用，并能在以后的工作中熟练应用；3.能够通过学习软件，完成图形图像编辑，并将其应用在实际生活中。
四、教学内容及教学要求教学内容与教学要求五、教学方法与教学条件1.把项目教学法引入《图形图像处理及实训》课程教学中，按照教材中项目创建活动情境，采用任务驱动的方法，引导学生从应用入手，从实践到理论，从具体到抽象，从个别到一般的教育模式入手学习图形图像处理软件Photoshop CS6。
2.每个项目分为几个小任务，每个任务由老师进行讲解并操作示范，再由学生自己实操练习，加强学生和老师之间的互动性，使学生积极主动学习图形图像处理软件Photoshop CS6。
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。
图形图像处理实训报告总结三篇
总结，汉语词语，读音为zǒngjié，意思是总地归结。
简洁文档网今天为大家精心准备了图形图像处理实训报告总结三篇，希望对大家有所帮助!通过这次实训，我收获了很多，一方面学习到了许多以前没学过的专业知识与知识的应用，另一方面还提高了自己动手做项目的能力。
本次实训，是对我能力的进一步锻炼，也是一种考验。
从中获得的诸多收获，也是很可贵的，是非常有意义的。
在实训中我学到了许多新的知识。
是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会，原来，学的时候感叹学的内容太难懂，现在想来，有些其实并不难，关键在于理解。
在这次实训中还锻炼了我其他方面的能力，提高了我的综合素质。
首先，它锻炼了我做项目的能力，提高了独立思考问题、自己动手操作的能力，在工作的过程中，复习了以前学习过的知识，并掌握了一些应用知识的技巧等。
其次，实训中的项目作业也使我更加有团队精神。
从那里，我学会了下面几点找工作的心态：一、继续学习，不断提升理论涵养。
在信息时代，学习是不断地汲取新信息，获得事业进步的动力。
作为一名青年学子更应该把学习作为保持工作积极性的重要途径。
走上工作岗位后，我会积极响应单位号召，结合工作实际，不断学习理论、业务知识和社会知识，用先进的理论武装头脑，用精良的业务知识提升能力，以广博的社会知识拓展视野。
二、努力实践，自觉进行角色转化。
只有将理论付诸于实践才能实现理论自身的价值，也只有将理论付诸于实践才能使理论得以检验。
同样，一个人的价值也是通过实践活动来实现的，也只有通过实践才能锻炼人的品质，彰显人的意志。
必须在实际的工作和生活中潜心体会，并自觉的进行这种角色的转换三、提高工作积极性和主动性。
实习，是开端也是结束。
展现在自己面前的是一片任自己驰骋的沃土，也分明感受到了沉甸甸的责任。
在今后的工作和生活中，我将继续学习，深入实践，不断提升自我，努力创造业绩，继续创造更多的价值。
可以说这次实训不仅使我学到了知识，丰富了经验。
图形图像处理实训报告总结集合9篇
图形图像处理实训报告总结集合9篇作为一个AI助手，我可以为您生成一份图形图像处理实训报告总结集合，但请注意，这些报告仅供参考。
1. 实训报告一本次实训旨在学习数字图像处理的基本知识和常用算法，主要包括图片读取、图像增强、图像分割等内容。
通过实践操作，我们掌握了常见的图像处理方法，如灰度化、二值化、中值滤波、Canny边缘检测等，并通过实验验证了这些算法的效果。
2. 实训报告二本次实训主要内容是光线追踪（Ray Tracing）方法在图形图像处理中的应用。
从基本的光线追踪原理入手，我们逐步学习了光线追踪算法、阴影算法、反射算法、折射算法等，理论和实践相结合，我们通过编写代码实现了一个小型的光线追踪引擎，并将其应用到了图像渲染中。
3. 实训报告三本次实训内容是图像识别，我们学习了图像识别的基本知识和算法，并通过实验实现了一些基本的图像识别功能，如人脸识别、手写数字识别等。
我们更深入地研究了卷积神经网络（CNN）的原理和应用，搭建了一个深度学习模型，并对其进行了训练和验证，得到了很好的识别效果。
4. 实训报告四本次实训主要内容是图像处理中的变换算法，我们学习了常见的几何变换和像素变换，如旋转、缩放、平移、镜像、色彩空间转换等。
通过实践操作，我们掌握了这些算法的原理和具体实现方法，并对其效果进行了验证。
在实践中，我们发现不同的变换算法的效果和适用范围有很大的差异，需要根据具体需求进行选择。
5. 实训报告五本次实训内容是图像处理中的形态学操作，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。
我们学习了这些算法的原理和实现方法，并通过实验验证了它们的效果。
我们还研究了基于形态学操作的图像分割方法，并编写代码实现了一个基本的图像分割引擎。
通过实践，我们更加深入地认识了形态学操作在图像处理中的应用。
6. 实训报告六本次实训的主题是图像特征提取与匹配。
我们学习了常见的图像特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等，并通过实验了解了它们的实现方法和效果。
图像变换实验报告
图像变换实验报告图像变换实验报告一、引言图像变换是计算机图形学中的重要研究方向，它涉及到将图像从一种形式转换为另一种形式，常见的变换包括旋转、缩放、镜像等。
本实验旨在通过实际操作，探索图像变换的原理和应用。
二、实验目的1. 了解图像变换的基本概念和原理；2. 掌握图像变换的常用算法和方法；3. 利用编程语言实现图像变换，并观察结果。
三、实验步骤1. 实验准备：a. 下载并安装图像处理软件；b. 准备一组测试图像。
2. 图像旋转变换：a. 打开图像处理软件，选择一张测试图像；b. 在软件中选择旋转变换功能，并设置旋转角度；c. 运行程序，观察图像旋转结果。
3. 图像缩放变换：a. 选择另一张测试图像；b. 在软件中选择缩放变换功能，并设置缩放比例；c. 运行程序，观察图像缩放结果。
4. 图像镜像变换：a. 选择第三张测试图像；b. 在软件中选择镜像变换功能，并选择水平或垂直镜像；c. 运行程序，观察图像镜像结果。
5. 图像变换算法比较：a. 将同一张测试图像分别使用不同的图像变换算法进行处理；b. 观察不同算法处理后的图像效果，并比较它们的差异。
四、实验结果与分析通过实验，我们成功实现了图像的旋转、缩放和镜像变换，并获得了相应的结果。
在图像旋转变换中，我们观察到图像按照指定角度旋转后，保持了原始图像的形状和内容，但位置发生了变化。
在图像缩放变换中，我们发现图像按照设定的比例进行缩放后，尺寸发生了变化，但整体结构和细节保持了一定的相似性。
在图像镜像变换中，我们发现图像在水平或垂直方向上翻转后，整体形状和内容发生了镜像对称的变化。
通过比较不同的图像变换算法，我们发现不同算法对于同一张图像可能会产生不同的效果。
这是因为不同算法对图像的处理方式和策略不同，导致最终的结果也有所差异。
因此，在实际应用中，我们需要根据具体需求选择适合的图像变换算法，以达到最佳的效果。
五、实验总结本实验通过实际操作，深入了解了图像变换的原理和应用。
关于图形图像处理实训报告总结
关于图形图像处理实训报告总结近年来，图形图像处理技术在计算机科学领域得到了广泛的应用。
图形图像处理技术可以通过数字图像处理算法和计算方法对图像进行编辑、修饰、增强、处理等，对于我们日常生活和工作中的图像处理有着非常重要的意义。
因此，进行图形图像处理实训是非常必要且重要的。
在实训中，我们首先学习了Python语言的基础知识和常用的Python库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、OpenCV等。
这些工具既通过Python语言进行使用，也相互交互，实现了图形图像处理的各个方面。
通过理论学习及实践操作，我们掌握了基础的图像处理算法，如图像读取、图像灰度转换、边缘检测、图像分割、直方图均衡、模板滤波等。
此外，我们还学习和实践了高级的图像处理算法，如哈尔小波变换、离散余弦变换、小波包变换、分形压缩等。
本次实训最大的收获是在学习和实践过程中深刻认识到图形图像处理算法对于应用的极大意义。
在实践中，我们发现不同的算法和不同的应用场景需要不同的算法参数。
例如，在进行边缘检测算法时，不同的影响因素、膨胀系数、卷积核大小对于结果有着决定性的影响。
因此，我们需要深入掌握图像处理算法并熟练运用不同的参数和组合方式，才能够解决实际问题。
此外，在实践操作中，我们还深入了解了计算机视觉技术和人工智能技术的发展现状和应用前景。
纵观人工智能技术的发展历程，我们发现图形图像处理技术已经成为人工智能应用的重要组成部分。
由于数字摄像机技术和计算机图形图像处理技术的跨越式发展，许多智能相机的应用正在变得越来越方便和普及。
例如，现今的智能相机已经可以实现人脸识别、目标跟踪、智能控制等功能。
而随着计算机视觉技术和人工智能技术的发展，图形图像处理技术将越来越广泛地应用于安防、交通、医疗、电子商务、娱乐等各个领域。
本次实训的收获不仅仅体现在理论知识的掌握，还有对于计算机科学应用的深刻认识。
在实践过程中，我们深刻认识到计算机科学和技术的广泛应用和重要意义。
图形图像处理实验报告范本
2012-2013学年第一学期《现代教育技术》实验报告
学院闽江学院系：系专业：年级：
姓名：学号：_ 报告退发：（订正、重做）实验日期：201 年月日交报告日期：201 年月日
指导教师签字：成绩：
实验一图像图形处理
一、实验目的
1、掌握影像处理的基本方法
2、熟悉各种工具、命令、对话框和调色板的使用
3、掌握精确选取复杂选区的方式、方法和技巧
4、掌握利用photoshop进行图像合成以及利用图层样式进行素材制作的方法。
二、实验内容
1、利用各种工具制作一课件封面图。
2、利用图层样式制作一按钮。
三、实验器材
1、计算机
2、photoshop等软件
四、实验步骤
内容1：利用各种工具制作一课件封面图
内容2：利用图层样式制作一按钮
五、实验心得与体会
1。
数字图像处理实验(全完整答案)
实验一常用MATLAB图像处理命令一、实验目得1、熟悉并掌握ＭAＴLＡB工具得使用;2、实现图像得读取、显示、代数运算与简单变换。
二、实验环境MAＴLAB ６。
５以上版本、ＷIN XP或WＩN2000计算机三、常用函数●读写图像文件1 imrｅadimreａd函数用于读入各种图像文件,如:ａ=imread(＇ｅ:\ｗ0１。
tif')2 imｗrｉtｅiｍｗriｔe函数用于写入图像文件,如:imｗrｉtｅ(a,’e:＼w02。
ｔif’,’tｉf')３imfiｎｆｏimfｉnｆｏ函数用于读取图像文件得有关信息,如:ｉmfｉnfo('e:\ｗ０1、tif’)●图像得显示1imａｇeｉmagｅ函数就是MATLAB提供得最原始得图像显示函数,如:ａ=[1,2,3,4;４,5,6,７;８,9,10,１１,1２］;imaｇｅ(a);2 imsｈowimshow函数用于图像文件得显示,如:i＝ｉmreａｄ('e:＼w0１、tiｆ');iｍshow(ｉ);tiｔｌe(‘原图像’)％加上图像标题3 cｏlｏrbaｒｃolorbａr函数用显示图像得颜色条,如:i＝imread(’e:\w01。
ｔif');iｍshow(i);ｃｏｌoｒbar;4 fｉｇurefｉgure函数用于设定图像显示窗口,如:fｉｇｕrｅ(1); /fiｇure(2);5 suｂｐｌoｔ把图形窗口分成多个矩形部分,每个部分可以分别用来进行显示、Ｓubpｌｏｔ(m,n,ｐ)分成ｍ＊ｎ个小窗口,在第ｐ个窗口中创建坐标轴为当前坐标轴,用于显示图形、6 ｐｌoｔ绘制二维图形pｌｏt(y)Plot(ｘ,ｙ)ｘy可以就是向量、矩阵。
图像类型转换１ｒgb２gray把真彩图像转换为灰度图像i=ｒgb2gｒａｙ(ｊ)2 iｍ２bw通过阈值化方法把图像转换为二值图像I=im2bw(ｊ,lｅvel)Lｅｖel表示灰度阈值,取值范围０～１(即0.n),表示阈值取自原图像灰度范围得n%3 imresize改变图像得大小Ｉ=imrｅsize(j,［m n］)将图像j大小调整为m行ｎ列图像运算１ｉmadd两幅图像相加,要求同样大小,同种数据类型Z＝imadd(x,y)表示图像x＋ｙ2 imsｕbstraｃt两幅图像相减,要求同样大小,同种数据类型Z=imsubｔract(x,ｙ) 表示图像ｘ-y3 immultiｐlｙZ=iｍmulｔｉplｙ(x,y) 表示图像x＊y4 imdivｉｄeZ=ｉmdｉvidｅ(ｘ,y) 表示图像x/y四、实验内容(请将实验程序填写在下方合适得位置,实验图像结果拷屏粘贴)1、读入一幅RGＢ图像,变换为灰度图像与二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示ＲGＢ图像与灰度图像,注上文字标题。
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】1. 实训背景图形图像处理是计算机科学中的一个重要领域，应用广泛，例如数字图像处理、图形学、计算机视觉等。
为了提高学生的实际操作能力，我们在学校开设了图形图像处理实训课程，让学生有机会接触各种图形图像处理技术，从而提高他们的实践能力。
2. 实训目的本次实训主要目的是让学生掌握图形图像处理的基本理论和技术，以及学会使用工具软件进行图形图像处理。
通过实践，学生能够更深入的理解图形图像处理的应用场景，了解不同领域中图形图像处理的方法和技巧，提高他们的计算机图形学和计算机视觉能力。
3. 实训内容本次实训的内容主要涵盖了以下方面：1）图像基础知识：学习图像的基本概念、分类和特性等知识。
2）图像采集和存储：了解数字相机的基本原理和使用方法，并学会使用图像处理软件对采集的图像进行处理。
3）图像增强和滤波：学习图像增强和滤波的基本操作，如直方图均衡化、对比度调整、降噪等，以及相应的算法。
4）图像分割和边缘检测：了解图像分割和边缘检测的应用场景和相关算法，以及学会使用相应的工具。
5）特征提取和匹配：学习特征提取和匹配的相关知识和算法，掌握不同特征的提取和描述方法，并学会使用相应的软件进行匹配。
4. 实训成果通过本次实训，学生在图形图像处理方面取得了不小的进步，具体成果如下：1）理论知识：学生掌握了图像处理的基础知识、图像特征提取和匹配等相关知识。
2）技术应用：学生运用了不同的图像处理软件和工具，学会了对图像进行降噪、平滑、增强、分割和匹配等操作。
3）实践能力：学生能够熟练掌握各种图像处理技术，并能够在实际项目中灵活应用。
4）团队合作：学生能够在小组合作中，共同完成实训任务，并取得较好的成果。
5. 实训感悟通过本次实训，我们深刻认识到图形图像处理的重要性和广泛应用，同时也意识到需要不断地学习和了解最新技术，以适应不断变化的应用场景。
我们也认识到了团队合作的重要性，只有通过良好的团队合作，才能达到更好的实训效果。
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W=(1/16>*G*f*G
实验结果：
W =
3.1875 0.0625 -0.8125 0.0625
0.0625 -0.0625 0.0625 -0.0625
0.1875 0.0625 -0.8125 0.0625
0.0625 -0.0625 0.0625 -0.0625
C1=dct2(I>。
C2=fftshift(C1>。
subplot(122>。imshow(log(abs(C2>>+1,[0 10]>。
实验结果：
原始图像 DCT系数
3.3 已知二维数字图像矩阵f，求此图像的二维DWT，并反求f。
f=[2 5 5 2。3 3 3 3。3 3 3 3。2 5 5 1]。
len=28。
theta=14。
PSF=fspecial('motion' , len , theta>。
wnr1 = deconvwnr(blurred,PSF>。 %维娜滤波复原图像
figure, imshow(wnr1>。
------------- %读入有噪声模糊图像并命名为blurrednoisy
reg2=deconvreg(Edged,PSF,NP*1.2>。
subplot(2,2,2>, imshow(reg2>。 %大NP
subplot(1,2,1>,imshow(J>。
N=numel(J>。
pr = imhist(J>/N。
kБайду номын сангаас0:255。
subplot(1,2,2>,stem(k,pr>。
实验结果
布罗格的画图像 布罗格的画的直方图
4.3在Matlab环境中，采用直方图均衡的方法对tire.tif图像进行图像增强。
3)图像灰度修正：灰度变换。对不满意的图像通过线性灰度映射关系进行变换，其效果可以得到明显提高。通过分析，会发现前后图像的直方图也会发生相应的变化。5PCzVD7HxA
4)图像平滑方法：领域平均、中值滤波。
5)图像锐化方法。人眼对目标边缘和轮廓较为敏感，对图像进行锐化，有助于突出这些图像的特征。从频率域看，锐化提升了图像的高频分量。jLBHrnAILg
2)掌握常用数字化设备的使用。
实验原理：
通过将模拟图像数字化后，用计算机对图像进行灵活的处理。
实验内容：
2.1 用Matlab程序说明实际数字图像量化特点。
clc。clear。
W=16。
I=imread('kids.tif'>。
s=size(I>。
J=I(s(1>/2-W/2:s(1>/2+W/2-1,s(2>/2-W/2:s(2>/2+W/2-1>p1EanqFDPw
实验步骤
1>选择图6.19所示的原始图像作为测试图像。
2>设计图像复原算法。
3>设置维娜滤波中的相关参数。对图像复原效果的影响。
4>显示原始图像和复原后的重建图像。
5>通过修改这些参数来观察参数对图像复原效果的影响。
程序代码如下：
blurred = imread ('flower.gif'>。 %读入无噪声模糊图像并命名为blurredZzz6ZB2Ltk
实验一计算图像的基本统计指标
实验目的：
1)熟悉Matlab图像处理工具箱的使用方法。
2)了解计算图像统计指标的方法及其在图像处理中的意义。
实验原理：
1)可将一幅图视为一个二维矩阵，因此Matlab处理图像十分方便。
2)利用Matlab图像处理工具箱读、写和显示图像。
实验内容：
将图像反白。图像是RGB彩色图像football.jpg，采用rgb2gray函数可以将彩色图像转换为黑白图像。b5E2RGbCAP
figure , imhist(J>。
K=imadjust(J,[0.0 0.2],[]>。 %二维中值滤波
figure,imhist(K>。
figure , imshow(K>。
实验结果：
原始图像 拉普拉斯锐化 对比扩展后的图像
拉普拉斯锐化后图像的直方图 对锐化后图像的对比扩展
实验五 图像编码与压缩
实验目的：
1)了解图像的压缩编码原理。
2)掌握常用的图像压缩算法。
实验原理：
1)去除数据冗余度可以有效的压缩数据。
2)图像压缩编码的主要技术指标：压缩比、客观评价SNR、主管评价。
实验内容：
1>利用维纳滤波对有噪声模糊图像进行复原。
2>比较直接维娜滤波、设置信噪比参数、设置噪声和自相关函数这三种情况下的图像复原效果。
I = imread('tire.tif'>。
J= histeq(I>。
subplot(2,2,1>,imshow(I>。
subplot(2,2,2>,imhist(I>。
subplot(2,2,3>,imshow(J>。
subplot(2,2,4>,imhist(J>。
实验结果
原图像 原图像的直方图
all_white_uint8=uint8(all_white>。
K=imsubtract(all_white_uint8,J>。
subplot(133>。imshow(K>。
imwrite(K,'football_inverse.jpg'>。
实验结果：
实验二 图像的数字化
实验目的：
1)了解静止图像的数字化原理。
实验内容：
4.1 采用线性变换进行图像增强。应用Matlab函数imadjust将图像在0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变换映射到0~255之间。xHAQX74J0X
I=imread('pout.tif'>。
subplot(2,2,1>,imshow(I>。
subplot(2,2,2>,imhist(I>。
F2=fftshift(F1>。
figure,imshow(log(abs(F2>+1>,[0 10]>。
实验结果：
原始图像 图像的频谱图 中心化的频谱图
3.2应用Matlab实现图像的DCT变换。
clear all。clc
I=imread('tire.tif'>。
subplot(121>。imshow(I>。
figure , imshow(J>。
K=medfilt2(J>。 %二维中值滤波
figure,imshow(K>。
实验结果：
原始图像 加噪声的图 二维中值滤波后的图像
4.6利用罗伯茨梯度对rice.tif图像进行锐化处理
I=imread('tire.tif'>。
Imshow(I >。
BW= edge(I ,'roberts' , 0.1>。 %对输入图像求罗伯茨梯度
figure,imshow(g3, []>。
实验结果
原始图像 有噪声的图像 用模版0处理后的图像
用模版1处理后的图像 用模版2处理后的图像 用模版3处理后的图像
4.5选用3*3的窗口对椒盐造噪声进行中值滤波。
I=imread('tire.tif'>。
Imshow(I >。
J= imnoise(I ,'salt & pepper' , 0.04>。
H1=upcoef2('h',cH1,'bior3.7',1>。
V1=upcoef2('v',cV1,'bior3.7',1>。
D1=upcoef2('d',cD1,'bior3.7',1>。
figure。colormap(map>。
subplot(221>。image(wcodemat(A1,180>>。
均衡后的图像 均衡后图像的直方图
4.4分别采用上述前4种模块对受到椒盐噪声污染的eight.tif图像进行平滑处理。
I=imread('tire.tif'>。 %读入原始图像
Imshow(I ,[]>。
f= imnoise(I ,'salt & pepper' , 0.04>。 %对图像加椒盐噪声，噪声强度为0,04LDAYtRyKfE
g0= filter2(h0,f>。 %用模板进行滤波处理
g1= filter2(h1,f>。
g2= filter2(h2,f>。
g3= filter2(h3,f>。
figure,imshow(g0, []>。 %显示平滑处理结果
figure,imshow(g1, []>。
figure,imshow(g2, []>。
3.4 bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器。应用Matlab对wbarb.mat图像实现小波变换。DXDiTa9E3d
load wbarb。
image(X>。
colormap(map>。