天津大学图像处理实验报告
图像处理实习报告
图像处理实习报告篇一：数字图像处理实习报告目录1、图像直方图实验 (1)2、图像的傅立叶变换实验 .......................................... 23、直方图均衡化实验 .................................................. 5 4．图像空间平滑实验 .................................................. 6 5．图像空间锐化实验.................................................. 8 6、图像分割实验－.................................................... 12 7、图像分割实验二 (17)1、图像直方图实验一、实验目的1.在ENVI软件中观察图像的灰度直方图，结合图像掌握直方图的性质和应运。
2．学有余力的同学可采用自己熟悉的开发语言如matlab，IDL等自己制作图像的灰度直方图。
二、实验素材ENVI软件，图像三、实验原理灰度直方图反映的是灰度级函数，描述的是图像中该灰度级的像素个数，它是图像的重要特征之一，反映了图像灰度分布情况。
任何一张图像都对应着唯一的灰度直方图，但不同的图像可以对应相应的直方图，可以用实验来验证。
四、实验过程下图为实验步骤截图：1五、实验心得：通过本次试验学会在Envi软件中查看图像的灰度直方图，在灰度直方图上，准确的反映了图像灰度分布的情况。
2、图像的傅立叶变换实验一、实验目的理解傅立叶变换的原理和傅里叶变换的使用，掌握运用ENVI进行傅立叶变换及频率域平滑和锐化的步骤和方法。
二、实验素材2Envi 软件，图像三、实验原理傅立叶变换原理：连续：反变换：F{f(x)}?F(u)??f(x)e?j2?uxdxj?1f(x)?F?1{F(u)}??F(u))ej2?uxdu1F(u)?N离散：f(x)?反变换：x?0N?1f(x)e?j2?ux/Nj2?ux/NN?1x?0F(u)e四、实验过程：利用傅立叶变换方法进行图像异常（高频）信息提取：1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，单击打开自己的图像文件。
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。
图片处理实训报告总结
图片处理实训报告总结
本次图片处理实训主要围绕图像采集、预处理、特征提取和图像分割等方面展开。
通过本次实训，我对图像处理的基本原理和常用技术有了更深入的了解，并且掌握了相关的工具和方法。
在图像采集方面，我们学习了如何使用相机或者手机进行图像的拍摄，以及如何处理不同光照和角度下的图像。
我们使用了不同的拍摄方式和参数设置，以获得更好的图像质量。
同时，我们还学习了如何使用图像处理软件对已有的图像进行采集和处理，包括调整亮度、对比度和色彩平衡等。
在图像预处理方面，我们学习了如何去除噪声和不必要的细节，以提高图像的质量。
我们使用了滤波器对图像进行平滑和锐化处理，同时还学习了如何使用图像算法对图像进行增强处理。
通过预处理，我们能够更好地凸显出图像的目标信息和特征。
在特征提取方面，我们学习了常用的特征提取方法，包括边缘检测、角点检测和纹理特征提取等。
我们使用了不同的算法和工具对图像进行特征提取，并利用提取到的特征进行目标检测和识别。
通过特征提取，我们能够更好地分析和理解图像中的信息内容。
最后，在图像分割方面，我们学习了如何将图像分割成不同的区域或者对象。
我们使用了不同的图像分割算法，包括阈值分割、边缘检测和聚类等方法。
通过图像分割，我们能够更好地提取出图像中的目标区域，为后续的图像处理和分析提供基础。
综上所述，本次图片处理实训使我对图像处理的原理和技术有了更深入的了解，并且通过实际操作和实验，掌握了相关的工具和方法。
这对我的专业发展和实际工作都具有重要的意义，我将更加努力地学习和实践，不断提升自己在图像处理领域的能力。
《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。
数字图像处理实习报告
数字图像处理实习报告
本次实习主要任务是进行数字图像处理相关工作，包括图像的预处理、特征提取、图像分割和图像识别等方面的工作。
实习过程中，我主要负责了图像处理算法的编写与优化，以及实验数据的收集与分析。
通过这次实习，我对数字图像处理技术有了更深入的了解，并且提升了自己的编程能力和团队协作能力。
在图像处理算法的编写与优化过程中，我主要使用了Python
语言和常用的图像处理库，如OpenCV和PIL等。
我研究了不同的图像处理算法，并对其进行了实验验证，优化了算法的性能和效果。
通过这些工作，我深入了解了图像处理算法的实现原理和优化方法，提升了自己在图像处理领域的技术水平。
在实验数据的收集与分析过程中，我主要负责了实验数据的采集和整理工作。
我使用了各种图像采集设备，包括相机、摄像头等，对不同场景下的图像进行了采集和整理。
然后我利用Python和Matlab等工具对实验数据进行了分析和结果展示，
为后续的图像处理算法提供了重要的支持和参考。
总的来说，这次实习让我对数字图像处理有了更深入的了解，提升了自己的技术能力和实践能力。
我在实习过程中遇到了不少困难和挑战，但通过团队合作和自我努力，最终都得以克服，取得了一定的成果。
通过这次实习，我深刻地感受到了数字图像处理技术的重要性和广阔的应用前景，也对自己未来的发展方向有了更清晰的认识。
希望通过这次实习的经历，我能够为将来的学习和工作打下坚实的基础。
图像处理与分析实验报告
hghu学院实验预习报告
Huh 学院实验报告
四、实验数据
1. 灰度变换增强
A) 线段上像素灰度分布
读入灰度图像‘debye1.tif’，采用交互式操作，用improfile绘制一条线段的灰度值。
读入RGB图像‘flowers.tif’，显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布
B)直方图变换
<i>直方图显示
<ii>直方图灰度调节
<iii>直方图均衡化
2. 空域滤波增强
A) 噪声模拟
B) 空域滤波
<i> 对上述噪声图像进行均值滤波和中值滤波，比较滤波效果。
<ii> 总结均值滤波和中值滤波的特点及使用场合。
<iii> *对图像'saturn.tif'采用'laplacian'高通滤波器进行锐化滤波。
3. 图像复原
A) 模糊与噪声
<i> 运动PSF
均值滤波PSF
<ii> 在上述模糊图像上再添加噪声
B) 维纳滤波复原
<i> 使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原无噪声模糊图像。
%非真实PSF
%非真实PSF
<ii> *使用维纳滤波复原函数deconvwnr复原模糊噪声图像。
<iii> *设置信噪比和相关函数的维纳滤波复原。
五、思考题。
《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。
图像的处理-实验报告
沈阳师范大学现代教育技术实验报告实验题目图像的处理学号 11028060 姓名唐建宇专业物理学年级 11级2班指导教师逄华提交时间 2013年一、实验目的1. 掌握修改图像尺寸的方法2. 掌握改变图像色彩的方法3．掌握修补图像的方法4．掌握绘制各种选区的方法5．掌握合成图像的方法6．学会将处理好的图像保存为各种类型文件的方法二、实验内容及要求1、打开“剪裁”文件夹中的“照相机.jpg”图像，将图像的大小改为为640*480（长*宽），并裁切掉图像中的文字，将剪裁好的图像以存储为jpeg格式，大小控制在100kb以内，文件名均为“剪裁”。
（要求写出处理的步骤并且提供相应的操作截图）2、打开“色彩模式”中的“淑女.jpeg”图像，然后将图片处理成双色调效果，（最终效果参看给定的效果图片），然后保存图像，格式为“JPEG”，文件命名为“双色调效果”。
（要求写出处理的步骤并且提供相应的操作截图）3、将“修补”文件夹中的“女孩”图片修复，最后调整颜色。
修补后的图片另存为“女孩修复.jpg”，大小控制在100kb以内。
（参考效果图片）（要求写出处理的步骤并且提供相应的操作截图）4、对“托起地球”文件夹中的“手掌”和“地球”图片进行合成，合成效果参看“效果”图片，最后将处理好的图片另存为“托起地球.jpg”,文件控制在100kb之内（要求写出处理的步骤并且提供相应的操作截图）三、实验过程和具体步骤第一题1.启动photoshop2.单击文件，打开，选择“照相机.jpg”图像束比例”选项，高度会自动等比例变化，单击“好”按钮。
4.单击“文件”、“存储为”，编辑文件名为“剪裁”5.调整大文件与小文件之间的滚动条，是文件在100kb之内，单击“好”1.单击“文件”，打开“女孩”图像2.执行“图像”、“模式”、“灰度”命令，扔掉颜色信息，图像变为灰度模式。
执行“图像”、“模式”、“双色调”命令3.将类型改为“双色调”，将第二种油墨的颜色设置为“红色”4.保存图片1.单击“文件”，打开“人物”图片块的位置，单击“好”按钮3.放大右半边脸，选择修复画笔工具，将笔刷大小设置为10.在第一个斑点的旁边取样，方法是在斑点的旁边按住Alt键的同时单击鼠标左键，然后松开Alt键。
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，。
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。
图像处理和分析技术实验报告
图像处理实验报告学院:指导老师:专业：班级：学号：姓名:实验一：图像处理基础及图像变换(一)【实验目的】：掌握使用Matlab进行图像处理的基本知识，掌握对图像进行变换的方法，观察图像变换的效果，加深对图像变换知识的理解。
【实验内容】：Matlab的安装和基本的操作以及傅立叶变换实验步骤：1、熟悉Matlab的安装和基本的操作，包括对基本图像处理函数的掌握(imread, imshow, figure, subplot)2、傅立叶变换(fft2, ifft2, fftshift)1) 调入图像文件。
2) 对图像做傅立叶变换，观察图像的原始频谱。
3) 对傅立叶变换的进行移动，观察移位以后的频谱。
4) 对移动后的频谱进行增强，观察增强以后的频谱。
5) 对图像傅立叶变换进行逆变换，比较原图像和经过傅立叶变换和逆变换以后获得的图像。
【源程序】：close all;clear all;A=imread('Fig6.38(a).jpg');subplot(2,3,1);imshow(A);title('原图像');B=rgb2gray(A);subplot(2,3,2);imshow(B);title('原图像灰度图像');C=FFT2(B);subplot(2,3,3);imagesc(abs(C),[0 2000]);title('傅里叶变换图像');subplot(2,3,4);imshow(log(1+abs(C)),[0 10]);title('增强');% subplot(2,2,3);imshow((F.*F),[0 10]);subplot(2,3,5);imshow(fftshift(C));title('移位图像');D=ifft(double(B));subplot(2,3,6);imshow(D);title('傅里叶反变换图像');【实验结果】：傅呈叶变换因傅.100200300400500100 200 300 40& 50C移宜囲傑條里叶反驾拽團像实验二：图像处理基础及图像变换(二)【实验目的】：掌握使用Matlab 进行图像处理的基本知识，掌握对图像进行变换的方法，观察图像变换的效果，加深对图像变换知识的理解。
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。
数字图像处理实验报告总结
数字图像处理实验报告总结一、实训目的通过实训，使我们进一步掌握图形图像处理的基本方法和基本技能;熟练使用photoshop软件，并能用它来完成图形图像的设计、制作和处理。
培养我们能按要求设计和制作一般性的商标和网页设计，并能对即成的图像做进一步处理，创造出一定水平和价值的作品，使我们的实践动手能力和创新能力得到提高，同时为今后的图形图像比赛奠定好基础。
二、教学实验内容与精心安排我们的Photoshop实训时间为本学期的第18周。
我们的实训一共有5个项目：ppt设计、logo设计、展板设计、专业网页设计和个人艺术照片设计。
老师让我们自由分组。
我虽然上课时认真听老师讲解，但没有记笔记的习惯，导致有很多学过的东西运用不上，最后，雷柱、李娟、杨月霞和我组成了一组，我们综合各自的优势对本次的实训任务进行了分工。
杨月霞负责logo设计、雷柱负责个人艺术照设计、我负责展板设计、ppt设计和网页设计由我们一起完成。
星期一的晚上我们在课堂上一起展开教学实验，因为教室里无法联网，所以我们无法展开网络上的资料收集，于是我们都就是各自了解了自己对项目的整体设计。
星期三的3、4文言我们按时走进了教学实验楼，为各自的项目都搞资料的搜集。
我们之间相互协助，很快，我们就只要搞最后的设计了。
星期四从中午12点已经开始，我们一直挤至下午5点，费和了好多心思，终于把所有的教学实验项目顺利完成了，看著我们自己辛勤工作的成果，心里真的很高兴。
三、实训心得这几天来，涂抹老师没像是以前听课那样存有详尽的传授和细心的提示信息，仅靠我们自己对PhotoShop自学的基础去自己顺利完成制作。
这次教学实验不仅仅就是对我们的实地考察，也就是一个自我总结，补漏伯粉的难得的机会。
经过这五天的自学，稳固和加强了我们的基本知识和基本技能，尤其就是Photoshop的基本知识和操作技能。
Photoshop作品要做的好就必须有一个好的创意。
我觉得学习photoshop不是在于把所有的工具都要深入去了解，只要把自己常用的会用就可以了，因为只有有创意，才可以做出一副好的作品来。
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。
tone mapping算法
《计算机图形学》实验报告《Tone mapping 算法》姓名刘俊成学号3013216071专业计算机班级 3天津大学计算机科学与技术学院2015年12 月8 日一、实验目的用tone mapping算法处理图像，使图像的暗部亮部细节呈现更加清晰。
二、实验内容采用global mapping方向的方式，将高动态范围的影响，重新mapping 到对显示实体有较佳效果的显示区域范围，并保留最原始的光源咨询。
经观察发现，对数关系的变化非常接近于人眼对于光度变化的模式。
主要公式：Ld表示处理后的亮度，Ldmax表示亮度的最大值，Lwmax表示原始亮度的最大值，Lw表示原始该点的亮度值。
b为一系数，通过调整b的值来调整效果。
三、实验结果对比图（左为处理后，右为处理前）四、实验分析和总结这个问题让我学到了很多，学到了怎么对图像进行亮度的处理。
五、源代码// TestForOpenPic.cpp : 定义应用程序的类行为。
//#include "stdafx.h"#include "TestForOpenPic.h"#include "TestForOpenPicDlg.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#endif// CTestForOpenPicAppBEGIN_MESSAGE_MAP(CTestForOpenPicApp, CWinApp)ON_COMMAND(ID_HELP, &CWinApp::OnHelp)END_MESSAGE_MAP()// CTestForOpenPicApp 构造CTestForOpenPicApp::CTestForOpenPicApp(){// 支持重新启动管理器m_dwRestartManagerSupportFlags = AFX_RESTART_MANAGER_SUPPORT_RESTART;// TODO: 在此处添加构造代码，// 将所有重要的初始化放置在 InitInstance 中}// 唯一的一个 CTestForOpenPicApp 对象CTestForOpenPicApp theApp;bool PrintPic = false;// CTestForOpenPicApp 初始化BOOL CTestForOpenPicApp::InitInstance(){// 如果一个运行在 Windows XP 上的应用程序清单指定要// 使用 ComCtl32.dll 版本 6 或更高版本来启用可视化方式，//则需要 InitCommonControlsEx()。
天津大学精仪学院生物医学工程 光电图像处理实验报告
光电图像处理实验报告实验1 离散图像的傅立叶变换实验程序：i=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\新建文件夹\w01.tif'); %装入原始图像 subplot(1,2,1);imshow(i); %显示原始图像 colorbar;j=fft2(i); %进行傅立叶变换 k=fftshift(j); subplot(1,2,2); l=log(abs(k));imshow( l , [ ] ); %显示傅立叶变换图像 Colorbar ；实验结果：50100150200250246810121416050100150200250050100150200250050100150200250-4-202468101214空间频率概念：在单位长度或单位空间范围内图像灰度（周期性）变化的次数。
实验结果分析：1.从最后三幅对比图中我们发现大小不变的白色方块无论位置如何改变，但是其二维傅里叶变换后在空间频域上的图像保持不变。
从而理论指导实践，实践检验真理：二维傅里叶变换的性质：平移、旋转等性质特点，即图像平移旋转后，再经傅里叶变换，变换后图像不发生变化。
2.从变换后的图像呈现出周期性与对称性的性质。
3.发现频域图像与折射、衍射图像类似。
或许之间存在某种联系。
这样或许可以用一片或者几片透镜就可以对光信号做傅里叶变换，可以具有很好的实时性与并行运算，可以解决当今对大数据进行傅里叶变换的电子运算速度与存储器大小的问题（这只是自己的一种猜想！！！）。
实验2 修改直方图图像增强实验程序：i=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\新建文件夹\w01.tif');subplot(3,2,1); imshow(i);subplot(3,2,2); imhist(i);y=imadjust(i); subplot(3,2,3); imshow(y);subplot(3,2,4); imhist(y); z=histeq (i); subplot(3,2,5); imshow(z);subplot(3,2,6); imhist(z);010002000300040000501001502002500100020003000400005010015020025002000400050100150200250实验结果分析：从右侧直方图中，我们发现，对比加强后，图像灰度尺上灰度范围变化最为明显，灰度范围加大，这样将图片灰度范围加大从而使图片对比度加强。
天津大学图像处理实验报告
光电图像处理实验报告精仪学院测控四班王经纬 3010202114实验1 离散图像的傅立叶变换。
1. 实验内容及步骤：(1)利用Matlab图像处理软件进行离散图像傅立叶变换，如给出一幅图像（w01.tif），其傅立叶变换程序如下：>>i=imread('D:\w01.tif');>>figure(1);>>imshow(i);>>colorbar;>>j=fft2(i);>>k=fftshift(j);>>figure(2);>>l=log(abs(k));>>imshow( l , [ ] );>>colorbar结果显示如下图所示：（2）分析图像的傅立叶频谱图；由上图可以看出，频谱图低频部分较多，高频也有能量，说明图像中存在明显的明亮变化。
（3）自行设计一幅图像，验证离散傅立叶变换的性质，如：频谱图中高频分量迅速衰减，可分离性，平移，周期性与共轭对称性，旋转、线性和比例性，平均值。
1）傅里叶变换：2）平移：X轴平移图像 X轴平移图像的傅立叶谱Y轴平移图像 Y轴平移图像的傅立叶谱3）旋转特性：4）尺度变换：2. 思考题： 描述空间频率的概念。
空间频率是单位长度内亮度作周期性变化的次数，即现对/mm 。
对于FT 基函数)(2sin )(2cos 2ux j ux e ux j πππ-=-。
)(2cos ux π的最大值直线在坐标轴上的截距是u /1，则u /1表示空间周期。
实验2 修改直方图图像增强1. 实验内容及步骤： (1) 读入一幅图像，使用imhist( )函数产生图像的直方图，分析它的直方图分布及反映图像的特点；i=imread('D:\w01.tif'); imshow(i); imhist(i);原图的直方图，表示了不同灰度的出现频率，该图的暗色比较多一些。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
光电图像处理实验报告
精仪学院测控四班王经纬 3010202114
实验1 离散图像的傅立叶变换。
1. 实验内容及步骤：
(1)利用Matlab图像处理软件进行离散图像傅立叶变换，
如给出一幅图像（w01.tif），其傅立叶变换程序如下：
>>i=imread('D:\w01.tif');
>>figure(1);
>>imshow(i);
>>colorbar;
>>j=fft2(i);
>>k=fftshift(j);
>>figure(2);
>>l=log(abs(k));
>>imshow( l , [ ] );
>>colorbar
结果显示如下图所示：
（2）分析图像的傅立叶频谱图；
由上图可以看出，频谱图低频部分较多，高频也有能量，说明图像中存在明显的明亮变化。
（3）自行设计一幅图像，验证离散傅立叶变换的性质，如：频谱图中高频分量迅速衰减，可分离性，平移，周期性与共轭对称性，旋转、线性和比例性，平均值。
1）傅里叶变换：
2）平移：
X轴平移图像 X轴平移图像的傅立叶谱
Y轴平移图像 Y轴平移图像的傅立叶谱3）旋转特性：
4）尺度变换：
2. 思考题： 描述空间频率的概念。
空间频率是单位长度内亮度作周期性变化的次数，即现对/mm 。
对于FT 基函数)(2sin )(2cos 2ux j ux e ux j πππ-=-。
)(2cos ux π的最大值直线在坐标轴上的截距是u /1，则u /1表示空间周期。
实验2 修改直方图图像增强
1. 实验内容及步骤： (1) 读入一幅图像，
使用imhist( )函数产生图像的直方图，分析它的直方图分布及反映图像的特点；
i=imread('D:\w01.tif'); imshow(i); imhist(i);
原图的直方图，表示了不同灰度的出现频率，该图的暗色比较多一些。
(2) 读入一幅图像，使用imadjust( )函数产生图像的对比度图，并使用imhist( )函数产生两个图像的直方图，分析图像对比度变化后的效果；
>> figure(1);
>> i=imread('D:\w01.tif');
>> imshow(i)
>> imhist(i)
>> figure(2);
>>
j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);
>> imshow(j)
>> imhist(j)
经过对比度拉伸的图，它的直方图显示每一种灰度的像素出现的频率基本一致。
(3) 读入一幅图像，使用histeq ( )函数均衡化图像，分析变化后图像的效果。
>>
i=imread('D:\w01.tif');
>> j=histeq(i);
>> imshow(j)
经过直方图均衡后的图像，灰度更均匀，辨识度高，图像亮度适中，改善了视觉
效果。
2. 思考题：如何对图像进行对数变换。
Matlab程序如下：
>>
i=imread('D:\w01.tif');
>> i1=double(i)+1;
>> c=log(i1);
>> t=uint8(c)-1;
>>
N=im2uint8(mat2gray(t));
>> imshow(N)
输出结果如下：
实验3 图像的平滑处理
1. 实验内容及步骤：
(1) 读入一幅图像，产生直方图
使用imnoise( )函数产生图像噪声；如：
j= imnoise(i,’gaussian’,0,0.02)，产生高斯噪声；
>> i=imread('D:\w01.tif');
>>
j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);
>> imshow(j)
>> imhist(j)
引入高斯噪声后，图片噪点加强，不在平滑，变得很粗糙。
改变了图像的直方图分布，使得直方图呈现高斯函数的形状。
(2) 对加入噪声的图像使用均值滤波，分析图像前后变化；
>>i=imread('D:\w01.tif');
>>j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);
>>k=filter2(fspecial('average',7),j)/255;
>>imshow(k)
>> imhist(k)
经过均值滤波的，效果不错，直方图已经很接近原图的直方图。
(3)
>> i=imread('D:\w01.tif');
>>j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);
>> p=medfilt2(j);
>> imshow(p)
>>imhist(p)
经过中值滤波的，噪声点还是比较明显，直方图较接近原图。
实验4 图像的锐化处理
1. 实验内容及步骤：
(1) 读入一幅图像:
产生sobel算子，利用filter2( )函数产生锐化图像：
>>
i=imread('D:\w01.tif');
>> h=fspecial('sobel');
>> j=filter2(h,i);
>> imshow(j)
分析锐化后图像；
该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用能很好的消除噪声的影响。
单独使用Sobel算子做边缘检测边缘定位精度不高，有时还可能对非边缘像素的响应大于某些边缘处的响应或者响应差别不是很大，造成漏检或误检
(2) 读入一幅图像，产生拉普拉斯算子，产生锐化图像：
>> i=imread('D:\w01.tif');
>>j =
im2uint8(mat2gray(log(1+double(i))));
>>imshow(j)
分析锐化后图像:
拉普拉斯锐化模板在边缘检测中很有用。
一般增强技术对于陡峭的边缘和缓慢变化的边缘很难确定其边缘线的位置。
但此算子却可用二次微分正峰和负峰之间的过零点来确定对孤立点或端点更为敏感因此特别适用于以突出图像中的孤立点、孤立线或线端点为目的的场合。