图形图像处理实验报告
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。
图形图像处理实验报告_08-7ban
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2012 — 2013 学年第 2 学期）专业、年级、班计科101 学号201010405127 姓名张泽华成绩实验项目名称图形图像处理实验报告(五个实验报告) 指导教师刘辉教师评语该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□教师签名：年月日实验一 MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1. 熟悉并掌握在MATLAB中能够处理的图像类型。
2. 熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3. 掌握利用MATLAB获取图像的大小、颜色、高度、宽度等相关信息。
4. 掌握在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像。
5. 掌握图像间的转化。
二、实验设备与软件(1) PC计算机系统(2) MATLAB软件，包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)(3) 实验图片三、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在坐标(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，而彩色图像是由若干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也适用于彩色图像处理，方法是分别处理三幅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。
将坐标值数字化称为取样，将振幅数字化称为量化。
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。
《图形图像处理》实验报告书
《图形图像处理》（2014 - 2015 学年第一学期）实验报告书学生姓名：班级：学号：院系：计算机系指导教师：2014年12月目录一、目的 (2)二、要求 (2)三、操作环境与时间 (1)四、项目名称与记录 (3)任务一（名称） (x)任务二（名称） (x)任务三（名称） (x)任务四（名称） (x)任务五（名称） (x)任务六（名称） (x)任务七（名称） (x)任务八（名称） (x)任务九（名称） (x)任务十（名称） (x)五、总结 (x)一、目的1、加深、巩固学生所学课程的基本理论知识，理论联系实际，进一步培养学生综合分析问题和解决问题的能力。
2、培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。
使学生得到收集资料、整理相关素材、处理图片、制作动画等实践训练，更好地掌握基本理论知识及其实际操作能力，从而达到提高学生素质的最终目的。
3、利用所学知识，调研查阅相关信息，发挥创造力，掌握运用专业动画设计与制作软件，与其它相关设计工具的综合应用的技能及独立设计的综合能力。
二、要求1、在规定时间完成期末大作业的项目任务。
2、通过这次大作业，要求学生在指导教师的指导下，独立完成作品设计的全部内容。
3、通过调查研究，学会收集资料、整理相关素材、确定主题等。
4、用所学的知识学会处理图像，掌握课程设计的基本步骤和方法。
5、报告书要做到文字通畅、论点正确、论述有据。
6、报告书以书面打印形式的报告交给指导教师，作品刻成光盘存档。
7、在教师指导下，发挥学生的主观能动性、独立动手进行工作。
8、增强学生理论与实践的结合能力，为毕业设计打好基础。
三、操作环境与时间操作地点：计算机系软件实验室S603系统要求：Windows XP以上操作系统软件要求：使用Flash CS6、Photoshop CS6等专业软件四、项目名称与记录：任务一（一）主题内容：1、设计作品名称：梦幻海报设计2、设计思想：画面唯美，有强烈的视觉效果3、设计元素：滤镜、色彩平衡、亮度/饱和度、图层蒙板、剪贴蒙板等。
图像处理美工实验报告
图像处理美工实验报告1. 实验目的本次实验旨在通过图像处理技术，提升图片的美观度。
通过对图像进行调整、修复、美化等处理，使得图片在色彩、对比度、清晰度等方面表现出更好的效果。
2. 实验环境- 操作系统：Windows 10- 编程语言：Python- 开发环境：Anaconda Navigator- 相关软件：Adobe Photoshop3. 实验过程3.1 图片调整首先，我们使用Adobe Photoshop对原始图片进行调整。
通过调整图片的亮度、对比度、色调等参数，使得图片的整体效果更加明亮、鲜艳。
3.2 图像修复接着，我们使用图像处理库中的算法对图片进行修复。
通过去除噪点、消除瑕疵、修复缺失等操作，使得图片中的细节更加清晰、完整。
3.3 图像滤镜在调整和修复完成后，我们尝试使用不同的滤镜效果来美化图片。
通过施加不同的滤镜效果，例如模糊、锐化、马赛克等，我们可以给图片加入一些艺术效果，使得图片更加具有视觉冲击力。
3.4 图像细节增强为了使得图片更加饱满、立体，我们可以对图片中的细节部分进行增强处理。
通过增强细节的锐度、增加线条的清晰程度，我们可以使得图片中的物体更加鲜活、立体。
3.5 色彩调整最后，我们对图片的色彩进行调整。
通过调整图片的色相、饱和度、明度等参数，我们可以让图片的色彩更加丰富、鲜艳。
同时，我们可以对不同色彩通道进行调整，使得图片的整体色调更加协调、统一。
4. 实验结果经过一系列的图像处理操作，我们成功提升了图片的美观度。
原始图片与经过处理后的图片相比，色彩更加明亮饱满，细节更加清晰，整体效果更加出色。
同时，通过施加不同的滤镜效果和调整色彩，我们还加入了一些艺术效果，提升了图片的视觉冲击力。
5. 总结通过本次实验，我们了解了图像处理技术在美工方面的应用。
图像处理可以对图片进行调整、修复、美化等操作，提升其美观度和质量。
合理使用图像处理技术，可以使得图片更加生动、吸引人，为设计和美工工作提供了有力的支持。
图像分割处理实验报告
一、实验目的：1.学会对图像进行二值化处理和直方图均衡化处理2.进一步了解数字图像处理的知识以及matlab软件的使用3.掌握基本的查资料方法二、实验内容把这幅图像分成同样大小的10幅人脸图片然后分别对第一行5幅人脸图像的第3 第4 第5 第二行5幅人脸图像的第1 第5 进行如下处理：1.进行大津法阈值分割的二值化处理2.进行直方图均衡化处理三、实验具体代码以及结果1.实验代码%clcclearsrc_path='D:\histogram matching.bmp'; %原始图片路径dst_path='D:\picture\'; %分割图片后保存路径mkdir(dst_path);A = imread(src_path); %读入原始图片[m,n,l] = size(A); %获得尺寸for i = 1:2for j = 1:5m_start=1+(i-1)*fix(m/2);m_end=i*fix(m/2);n_start=1+(j-1)*fix(n/5);n_end=j*fix(n/5);AA=A(m_start:m_end,n_start:n_end,:); %将每块读入矩阵imwrite(AA,[dst_path num2str(i) '-' num2str(j) '.jpg'],'jpg'); %保存每块图片endendcd 'D:\pic'x1=imread('1-3.jpg');%%%%%%%%%目标读取图像x2=imread('1-4.jpg');x3=imread('1-5.jpg');x4=imread('2-1.jpg');x5=imread('2-5.jpg');% matlab 自带的自动确定阈值的方法level1=graythresh(x1);level2=graythresh(x2);level3=graythresh(x3);level4=graythresh(x4);level5=graythresh(x5);%用得到的阈值直接对图像进行二值化处理并显示BW1=im2bw(x1,level1);BW2=im2bw(x2,level2);BW3=im2bw(x3,level3);BW4=im2bw(x4,level4);BW5=im2bw(x5,level5);figure(1),imshow(BW1);figure(2),imshow(BW2);figure(3),imshow(BW3);figure(4),imshow(BW4);figure(5),imshow(BW5);%直方图均衡化处理%%%%%%%%%%调用直方图均衡化函数 histeq（）%%%%%均衡化处理后的灰度级直方图分布figure(6),imhist(histeq(rgb2gray(x1))); figure(7),imhist(histeq(rgb2gray(x2))); figure(8),imhist(histeq(rgb2gray(x3))); figure(9),imhist(histeq(rgb2gray(x4))); figure(10),imhist(histeq(rgb2gray(x5)));%%%均衡化处理后的图像%%%%%%figure(11),imshow(histeq(rgb2gray(x1))); figure(12),imshow(histeq(rgb2gray(x2))); figure(13),imshow(histeq(rgb2gray(x3))); figure(14),imshow(histeq(rgb2gray(x4))); figure(15),imshow(histeq(rgb2gray(x5)));。
图形图像处理实验报告
2、创建实时上色组。
3、使用实时上色工具，为功夫小子填上自己喜欢的颜色。
绘制精美的信笺。
1、新建文档，选择矩形工具，绘制一个矩形。
2、单击渐变按钮，弹出渐变面板，设置矩形的颜色和透明度。
3、确认矩形处于选中状态，用画笔进行描边。
4、使用钢笔工具绘制一个心形，设置颜色和渐变。
9.学习符号，学会自己创建自定义的符号或者删除不再使用的符号。
二、实验器材及实验准备：
1.预习书本相关内容。
2.下载相关实验素材。
3.下载并安装AI软件。
三、实验内容
1.为“咖啡杯未填色.ai”进行填色；设计“鸢尾花家居用品”的logo并填色。
2.绘制小老鼠。
3.绘制“蜜蜂宝宝”及为其填色。
4.为文档“制作弯曲文字.ai”设置弯曲的标题文字效果。
让我印象最深的是ai中的“实时描摹”工具，它竟然能将图像转化为矢量图形，这对于很多手工用钢笔工具难以绘制的图形得以实现。
在绘制小老鼠时，我发现我比身边的同学画地都要快一些，在我观察了他们绘制时，我发现我在绘制中使用了一些小技巧，不仅能够提高绘制的速度，还能提升绘制的精度。比如在绘制老鼠的屁股时，它就像一个半圆，我们可以先用椭圆工具绘制一个圆形，然后截去不需要的部分，留下老鼠的尾巴。在绘制老鼠的两只耳朵时，也可以运用相应的技巧，耳朵看起来就像是一个圆截去不需要的部分，然后再将身体与两只耳朵然后头部相连就形成了一个老鼠的轮廓。然后再对老鼠的细节部分进行绘制和修饰，这样绘制的速度明显提高，而且绘制出的老鼠很可爱。
3.掌握通过编辑路径的锚点或是曲线的方向线和方向点来改变图形的形状。
4.掌握ai中提供的文字编辑工具。
5.学习ai中的实时描摹工具，掌握将位图、照片转换成矢量路径，并对其编辑，描摹色彩等。
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。
图像处理实验报告
图像处理实验报告实验一：图像文件读取和格式转换（BMP、JPG），FMRI_MRI 并利用Matlab编程，实现多种格式图像的读取，显示和格式转换一、实验目的学习并掌握MATLAB中有关图像读取、显示、格式转换等基本内容。
二、实验内容选取目标图片，利用MATLAB对其进行读取、显示、格式转换。
三、实验步骤及各自结果1图像的读取和显示图像来自于E:\实验，图像名称为“mri.bmp”，为bmp格式。
（1）创建脚本文件，并命名为“tx1”。
（2）图像的读取和显示用imread函数实现图像的读取，imshow函数实现图像的显示。
所读取得灰度图像如下：（3）格式转换将灰色图像转换成索引图像索引图像如下：灰度图像转二值图像二值图像如下实验二：图像的直方图调整和灰度变换一、实验目的了解并掌握MATLAB中图像直方图调整和灰度变换。
二、实验内容选取目标图片，利用MATLAB对其进行直方图调整和灰度变换。
三、实验步骤及其各自的结果1创建脚本文件并命名为“tx2”。
2图像灰度调整利用imadjust函数直接调整灰度的范围而调整灰度，本例中直接利用MATLAB R2012a工具箱中自带的图片‘pout.tif’，‘cameraman.tif’和课堂提供的图片‘fmri.bmp’。
(1)下面命令通过灰度范围调整实现了灰度调整实验结果如下图所示其中左上图为原始图像，左下图为相应的灰度数据柱状统计图，右上图为调整后的图像，右下图为相应的灰度数据统计图。
从图中可以看到，调整之后，图像的灰度得到了极大的改善。
如下图(3)可以通过调整灰度范围内的灰度子范围数据，来实现增强或减少图像对比度的效果。
此例中将灰度范围为[0,51]的值，调整到灰度范围为[128,255]的值，并将灰度范围为[128,255]的值映射为255；相应的命令如下所示如下图所示（4）图像反转反转后结果2使用直方图调整灰度读取一幅灰度图像，用histeq函数将原始图像的灰度直方图均衡化，同时观察均衡化后的图像与前面图像的差别，均衡化后的灰度直方图与前面的灰度直方图的区别。
图像后期处理实验报告
图像后期处理实验报告图像后期处理是指通过对图像进行一系列的处理操作，改变图像的颜色、亮度、对比度等，使得图像达到更好的显示效果或符合特定需求。
本实验使用Photoshop软件进行图像后期处理，并对其原理和效果进行研究和实验。
一、实验目的1. 熟悉图像后期处理的基本原理和方法；2. 掌握Photoshop软件的基本操作和功能；3. 实验通过对图像进行后期处理，提高图像的质量和观感。
二、实验步骤1. 图像灰度化：打开一幅彩色图像，将其转换为灰度图像。
采用图像--模式--灰度，即可完成灰度化操作。
2. 图像调整：使用调整图层，可以对图像的亮度、对比度、饱和度等进行调整。
通过调整滑块的数值，可以改变图像的明暗程度、色彩饱和度。
3. 图像滤镜：通过应用不同的滤镜，可以改变图像的外观效果。
例如，模糊滤镜可以在一定程度上减少图像的噪点和细节，而锐化滤镜可以增强图像的清晰度和边缘。
4. 图像修饰：通过添加各种修饰效果，可以让图像更加生动、有趣。
例如，可以添加文本、图标、边框等元素，或者进行剪裁、缩放、旋转等操作。
5. 图像输出：最后，将处理后的图像保存为所需格式，并进行合理的命名和存储。
三、实验效果1. 灰度化处理：将一幅彩色图像转换为灰度图像后，图像的色彩信息消失，只保留亮度信息。
这样更便于观察图像中的细节和纹理。
2. 亮度对比度调整：通过调整图像的亮度和对比度，可以改变整个图像的明暗程度和色彩饱和度。
例如，增加亮度可以使图像更加明亮，而减小对比度可以降低图像的清晰度。
3. 滤镜效果：通过应用不同的滤镜，可以改变图像的外观。
例如，应用模糊滤镜后，图像的细节会变得模糊化，而应用锐化滤镜后，图像的边缘会更加清晰。
四、实验结论图像后期处理是一种通过对图像进行处理和调整，改变图像的外观、色彩和质量的技术。
本实验通过使用Photoshop软件进行图像后期处理，并对其原理和效果进行研究和实验，掌握了图像后期处理的基本方法和操作技巧。
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。
图形图像处理实训报告总结三篇
图形图像处理实训报告总结三篇图形图像处理实训报告总结一篇通过这次实训，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。
也帮助我缩小了实践和理论的差距。
这次实训将会有利于我更好的适应以后的工作。
我会把握和珍惜实训的机会，在未来的工作中我会把学到的理论知识和实践经验不断的应用到实际工作中，为实现理想而努力。
ps实验报告1
实
课程名称图形图像处理
实验班级
学生年4月11日
实验
一、实验目的及要求：
1.了解位图处理的基本概念，以及Photoshop的应用领域、基本功能与新增版本的新增功能、工作环境以及图像文件的管理方法。
2.掌握Photoshop中图像的基本操作。
二、实验器材及实验准备：
1、装有Photoshop CS5的电脑，并熟悉其新增功能。
2、预习书本相关内容。
3、在天空教室或从学习光盘中下载相应实验素材。
三、实验内容
1.选区
Ex：a、生活照片
b、突出翱翔的热气球
2.修复与绘制图像
Ex：绘制梅花
3.矢量绘图
Ex：绘制钢笔效果
4.文本应用
Ex：杂志封面的设计
绘制梅花
1、新建空白文档，选择画笔工具，新建图层，设置前景色为黑色。
2、设置画笔为深描水彩笔，并设置合适大小，在画布中绘制梅花的枝干。
3、使用相同的画笔，分别调整画笔的大小，绘制不同粗细的枝干。
4、再新建图层，使用相同的画笔工具，适当调整大小，沿枝干边缘绘制细节，使枝干更有苍劲感。
5、在画笔面板中，选择轻微不透明水彩笔，设置相应参数，沿枝干涂抹，突出明暗关系。
6、用自然画笔2，选择相应式样，新建图层，绘制梅花图像。
7、用[铅笔-细]样式，绘制渐隐效果的花蕊。
8、在所有图层的最上方新建图层，然后盖印图层，导入画轴素材，放在所有图层的最下方。
9、将刚才绘制的梅花复制后，水平翻转。
10、添加“梅”字，并导入印章素材。
绘制钢笔效果
1、新建空白文档，宽和高均为600像素，背景内容为白色。
在这几周的ps课堂练习中，我们大多都是按照书上的步骤进行操作，也有一些练习看起来很简单，我们甚至不用看书上的指导就能独立完成，也确实比书上要简便一些。但是我们不能仅止于此，书上复杂的步骤一定是有道理的，因此，我们在处理完我的图像时，还要理解书上的每一步，为我们今后处理更复杂的图像奠定基础。
《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。
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。
图像处理实验报告
图像处理实验报告第一次实验课：绘制直方图f=imread('bld.tif');imshow(f)imhist(f)原图像：直方图：第二次实验课：图像增强f=imread('hua.jpg');imshow(f)g=gscale(f);figure,imshow(g)原图像：处理后的图像：第三次实验课：图像平滑f=imread('noisy.jpg');imshow(f)f1=imnoise(f,'salt & pepper',0.1);figure,imshow(f1)f2=medfilt2(f1);figure,imshow(f2)imwrite(f2,'w.tif')原图像：加噪声后的图像：平滑后的图像：第四次实验课：图像分割f=imread('bld.tif');imshow(f)[gc,t]=edge(f,'canny');figure,imshow(gc)tt =0.0188 0.0469[gc,t]=edge(f,'canny',[0.04 0.10]); figure,imshow(gc)[gc,t]=edge(f,'canny',[0.04 0.10],1.5); figure,imshow(gc)原图像：线检测后得到如下图像：第五次实验课：彩色图像处理f=imread('iris.tif');imshow(b)fr=f(:,:,1);fg=f(:,:,2);fb=f(:,:,3);w=fspecial('disk',3.5);fr_f=imfilter(fr,w,'replicate');fg_f=imfilter(fg,w,'replicate');fb_f=imfilter(fb,w,'replicate');f1=cat(3,fr_f,fg_f,fb_f);原图像：处理后图片为：第六次实验课：形态学处理f=imread('calculator.tif');imshow(f)se=strel('line',55,0);f0=imopen(f,se);f1=imsubtract(f,f0);figure,imshow(f1)原图像：处理后图像：第七次实验课：频域处理f=imread('periodic.jpg');[m,n]=size(f)sig=30;h=lpfilter('gaussian',m,n,sig);F=fft2(double(f));G=h.*F;figure,imshow(abs(G),[])x=real(ifft2(G));figure,imshow(x,[])原图像：处理后图像：f=imread('noise.jpg'); imshow(f)g=fft2(f);s=abs(g);figure,imshow(double(s))figure,imshow(double(s),[])h=fftshift(g);figure,imshow(double(abs(g)),[]) figure,imshow(double(abs(h)),[]) ss=log(1+s);figure,imshow(double(ss),[])原图像：处理后图像：。
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。
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第四次实验报告
实验课程：图像图像处理实验人：尹丽（200921020047）
实验时间：2012年4月19日实验地点：5-602
指导老师：夏倩老师成绩：
一、实验内容：
⑴图像的锐化：使用Sobel，Laplacian 算子分别对图像进行运算，观察并体会运算结果。
⑵综合练习：对需要进行处理的图像分析，正确运用所学的知识，采用正确的步骤，对图像进行各类处理，以得到令人满意的图像效果。
二、实验目的：
学会用Matlab中的下列函数对输入图像按实验内容进行运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。
（imfilter；fspecial；）
三、实验步骤：
1、仔细阅读Matlab 帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内容。
2、将Fig3.41(c).jpg 图像文件读入Matlab ，使用filter2函数分别采用不同的算子对其作锐化运算，显示运算前后的图像。
3、算子的输入可采用直接输入法。
其中Sobel ，Laplacian ，也可用fspecial 函数产生。
4、各类算子如下：
⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎣⎡---121000121 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-111181111 5、将Fig3.46(a).jpg 图像文件读入Matlab ，按照以下步骤对其进行处理：
（1）用带对角线的Laplacian 对其处理，以增强边缘。
（2）用imadd 函数叠加原始图像。
可以看出噪声增强了，应想法降低。
（3）获取Sobel 模板并用filter2对其进行5×5邻域平均，以减少噪声。
5（1）实验代码如图：
对角线Laplacian
Sobel 垂直梯度
5（1）实验结果：
5（2）实验代码如图：
5（2）实验结果如图：
四、实验总结：
通过本次实验，我对图像增强的概念有了进一步的了解,
知道了改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。
图象增强并不以图象保真为准则，而是有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。
它可使图像动态范围加大，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特征更加明显。
对图像空间图锐化也有了较详细的理解。
会使用filter2函数分别采用不同的算子对其作锐化运算，显示运算前后的图像。
算子的输入可采用直接输入法。
其中Sobel，Laplacian，也可用fspecial函数产生。
虽然对matlab的一系列函数和对应参数还不算熟悉，不过我还是会尽量努力完成各次实验。