图形图像处理实验报告八

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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。

数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理

rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');截图：（2）编写MATLAB程序，将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间，并观察其效果。

如例9.2所示。

程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);g=rgb1(:,:,2);b=rgb1(:,:,3);I=(r+g+b)/3figure,imshow(I);tmp1=min(min(r,g),b);tmp2=r+g+b;tmp2(tmp2==0)=eps;S=1-3.*tmp1./tmp2;figure,imshow(S);tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);H(S==0)=0;figure,imshow(H);截图：（3）编写MATLAB程序，将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割，并观察其效果。

如例9.11所示。

程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);figure,imshow(r);g=rgb1(:,:,2);figure,imshow(g);b=rgb1(:,:,3);figure,imshow(b);r1=r;r1_u=mean(mean(r1(:)));[m,n]=size(r1);sd1=0.0;for i=1:mfor j=1:nsd1= sd1+(r1(i,j)-r1_u)*(r1(i,j)-r1_u);endendr1_d=sqrt(sd1/(m*n));r2=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));ind=find((r>r1_u-1.25*r1_d)&(r<r1_u+1.25*r1_d));r2(ind)=1;figure,imshow(r2);截图：（4）编写MATLAB程序，将一彩色图像在向量空间进行边缘检测，并观察其效果。

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。

图形图像处理实验报告

1、使用选择工具将文档全部选中。
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。

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。

《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。

图形图像处理课程设计报告

AbstractSketch picture processing has a very close contact with modernization life , so as the technology and research . As the sketch picture processing technique’s fast development , people’s life a re subjected to very big of influence.In the course design ,I have mainly practiced the basic operation sketch picture processing , which contains ash degree square diagram ,the Rui turn of pictures and smooth etc.. According to these principle of the picture processing , including the ash degree of picture , and the picture strengthen filter etc.., I use the C# language realized the picture processing operation.Key Word：Sketch picture processing，ash degree square diagram，Rui turn，smooth摘要图形图像处理是和现代化生活紧密联系不可分的，还有对科研方面等都有很大的贡献。

今年来随着图形图像处理技术的快速发展，人们的生活都受到了很大的影响。

在这次课程设计中，我主要练习了图像处理基本的操作，包括图像的灰度直方图，图像的锐化以及平滑等等。

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。

图形图像处理实验报告八

图形图像处理实验报告实验八：几何变换（第五章）指导教师：张宝雷姓名：刘爽专业：09信本二班学号：09040342021一、图像的平移变换MATLAB代码：clear all;A=imread('iep.jpg');figure;subplot(121);imshow(A);A=double(A);A_move=zeros(size(A));H=size(A);A_x=50;A_y=50;I_movesult(A_x+1:H(1),A_y+1:H(2),1:H(3))=I(1:H(1)-A_x,1:H(2)-A_y,1:H(3));subplot(122);imshow(uint8(A_move));二、图像的裁剪1、用imcrop函数对图像进行裁剪MATLAB代码：I=imread('iep.jpg');I1=imcrop(I,[80 60 50 50]);figure;subplot(121);imshow(I);subplot(122);imshow(I1);2、使用剪切图像函数制作动画MATLAB代码：I=imread('iep.jpg')n=50;m=50;figure;imshow(I);for i=1:50n=n-1;m=m+1;I1=imcrop(I,[n,n,m,m]);figure;imshow(I1);end三、图像的比例缩放变换1、用最近邻域法进行图像放大4倍和缩小1/2倍的操作。

MATLAB代码：I=imread('fish.jpg'); %I为原始图像figure;subplot(131);imshow(I); %显示原始图像I=double(I);I_en=imresize(I,4,'nearest'); %最近邻法标志函数nearest扩大4倍subplot(132);imshow(uint8(I_en)); %显示扩大4倍后的图像I_re=imresize(I,0.5,'nearest'); %缩小两倍subplot(133);imshow(uint8(I_re));%显示缩小2倍后的图像2、图像旋转MATLAB代码：clear all;I=imread('mei.jpg'); %本书用的图片都在当前目录下，故不用写路径figure;subplot(121);imshow(I);I1=imrotate(I,30,'crop');subplot(122);imshow(I1);3、使用imrotate函数旋转图像，制作动画效果MATLAB代码：I=imread('mei.jpg');for i=1:25I1=imrotate(I,15*i,'crop');imshow(I1);end三、图像错切变换1、图像错切示例MATLAB代码：I=imread('mao.jpg');figure;subplot(121);imshow(I);I=double(I);h=size(I);I1=zeros(h(1)+round(h(2)*tan(pi/6)),h(2),h(3));for m=1:h(1)for n=1:h(2)I1(m+round(n*tan(pi/6)),n,1:h(3))=I(m,n,1:h(3));endendI2=uint8(I1);subplot(122);imshow(I2);2、图像镜面变换示例MATLAB代码：I=imread('ta.jpg');figure;subplot(221);imshow(I);I=double(I);h=size(I);I_fliplr(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I(1:h(1),h(2):-1:1,1:h(3)); %水平镜像变换I1=uint8(I_fliplr);subplot(222);imshow(I1);I_flipud(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I(h(1):-1:1,1:h(2),1:h(3)); %垂直镜像变换I2=uint8(I_flipud);subplot(223);imshow(I2);I_fliplr_flipud(1:h(1),1:h(2),1:h(3))=I(h(1):-1:1,h(2):-1:1,1:h(3)); %对角镜像变换I3=uint8(I_fliplr_flipud);subplot(224);imshow(I3);四、图像复合变换1、将图像向下、向右平移，并用白色填充空白部分，再对其作垂直镜像，然后旋转45度，再扩大3倍。

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：。

《图形图像处理》实训报告书写

图形图像处理实训报告书写
项目名称一：选区的编辑
实训目的：
1、掌握矩形、椭圆选择工具的使用方法；
2、掌握选区的基本操作方法；
3、掌握选区工具组的使用方法。

实训内容：
1、建立矩形选区和椭圆选区。

2、选区的基本操作（新建选区、加选区、减选区、交叉选区）。

3、变形命令的操作
4、选区工具组的操作
实训设备：
多媒体教室、Photoshop CS5软件
工艺要求：
按要求完成实训任务。

操作步骤：
任务1：铅笔的制作
1、
任务2：
知识考核：（自已编写）
项目名称二：图层的应用
实训目的：
1、在Word环境下能对文档熟练操作；
对文档中的文字、图片等各种常用对象进行编辑、修改及修饰；
掌握页面效果设置。

在Word环境下，熟练完成表格的插入、编辑和修饰。

实训内容：
1、Word文档的操作（新建、打开与保存）。

2、Word文档的排版操作（字符、段落、页面）。

3、表格的制作与公式应用。

工艺要求：
1、按要求完成文字排版、段落排版、页面设置、边框与底纹设置。

2、按要求完成表格之间的转换与公式计算。

操作要求：（自已编写）。

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。