武汉科技大学 数字图像处理实验报告讲解
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。
在本实验中，我们将探索几种常见的数字图像处理方法，并使用Python编程语言和相关库来实现。
2. 实验目的本实验的主要目的是：1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理；2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用；3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。
3. 实验方法在本实验中，我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法：•OpenCV：用于图像读取、显示和保存等基本操作；•Numpy：用于图像数据的处理和算术运算；•Matplotlib：用于图像的可视化和结果展示。
以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤：1.图像读取和显示：使用OpenCV库读取图像，使用Matplotlib库显示图像；2.图像的灰度化：将彩色图像转换为灰度图像；3.图像的二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像；4.图像的平滑处理：使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，如均值滤波和高斯滤波；5.图像的边缘检测：使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，如Sobel算子和Canny算子；6.图像的直方图均衡化：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度。
4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先，我们使用OpenCV库读取一张图像，并使用Matplotlib库显示该图像：import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来，我们将彩色图像转换为灰度图像：# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后，我们将灰度图像转换为黑白二值图像：# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来，我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器：# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后，我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，例如使用Sobel算子和Canny算子：# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后，我们对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度：# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验，我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤，并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。
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实验报告（一）实验目的1.理解数字图像处理的基本概念与原理。
2.掌握数字图像处理的基本方法。
3.掌握常用数字滤波器的性质和使用方法。
4.熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
实验器材计算机、MATLAB软件实验内容1.图像的读写与显示首先，我们需要在MATLAB中读入一幅图像，并进行显示。
% 导入图像文件I = imread('myimage.jpg');% 显示图像imshow(I);2.图像的分辨率与色彩空间转换数字图像处理中的一个重要概念是图像的分辨率，通常用像素数量表示。
图像的分辨率越高，代表着图像包含更多的像素，从而更具细节和清晰度。
在数字图像处理中，常常需要将一幅图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间。
RGB色彩空间是最常见的图像色彩空间之一，并且常常作为其他色彩空间的基础。
% 转换图像色彩空间J = rgb2gray(I);% 显示转换后的图像imshow(J);3.图像的增强与滤波图像的增强通常指的是对图像的对比度、亮度和清晰度等方面进行调整，以改善图像的质量和可读性。
数字图像处理中的滤波是一种常用的图像增强方法。
滤波器是一个能够对图像进行局部操作的矩阵，它能够提取或抑制特定的图像特征。
% 对图像进行平滑滤波K = imgaussfilt(J, 1);% 显示滤波后的图像imshow(K);4.数字图像处理在实际应用中的例子数字图像处理在很多实际应用中被广泛应用。
这些应用包括医疗成像、计算机视觉、人脸识别、安防监控等。
下面是数字图像处理在人脸识别应用中的一个简单例子。
% 导入图像文件I = imread('face.jpg');% 进行人脸检测faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;bbox = step(faceDetector, I);% 在图像上标记人脸位置IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(IFaces);实验结论通过本次实验，我已经能够理解数字图像处理的基本概念与原理，掌握数字图像处理的基本方法，熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告实验⼀、图像的显⽰与格式变换1、实验⽬的1）熟悉常⽤的图像⽂件格式与格式转换；2）熟悉图像矩阵的显⽰⽅法（灰度、索引、⿊⽩、彩⾊）；3）熟悉图像矩阵的格式转换2、实验内容练习图像读写命令imread和imwrite并进⾏图像⽂件格式间的转换。
特别是索引图像与1，4，8，16⽐特图像的存储与转换。
3、实验步骤a.⽤图像读命令（imread）从你的硬盘中读取图像（cameramen.tif）；b.⽤图像显⽰功能（imshow）将刚读⼊的图像显⽰在⼀图像窗中；c.显⽰颜⾊条功能（colorbar）在图像的左边画⼀条颜⾊亮度显⽰条；d.⽤（imfinfo)功能得到（gray.bmp）图像的相关信息；e.⽤（colormap ）获取当前图像的调⾊板，观察调⾊板中的颜⾊设置；f.⽤（getimage)功能从坐标轴取得当前图像数据；g.⽤（imagesc)功能显⽰图像从64-128的灰度值；h. ⽤（immovie）功能将⼀个4-D 图像创建多帧索引图的电影动画；i. ⽤（warp）功能将图像（'testpat1.tif）显⽰到纹理映射柱⾯；思考：怎样让（cameraman.tif）图像如下图⼀样显⽰？四．实验结果及代码a.代码：>>X=imread(‘cameraman.tif’)b.代码：>>y=imshow(X)显⽰的图像为：c、代码：>>I = colorbar('cameraman.tif')H=imshow('cameraman.tif')显⽰的图像为d、代码：>>info=imfinfo(‘gray.bmp'）显⽰结果为：Filename: [1x71 char]FileModDate: '16-Apr-2010 11:23:52'FileSize: 107786Format: 'bmp'FormatV ersion: 'V ersion 3 (Microsoft Windows 3.x)' Width: 409Height: 259BitDepth: 8ColorType: 'indexed'FormatSignature: 'BM'NumColormapEntries: 256Colormap: [256x3 double]RedMask: []GreenMask: []BlueMask: []ImageDataOffset: 1078BitmapHeaderSize: 40NumPlanes: 1CompressionType: 'none'BitmapSize: 106708HorzResolution: 0V ertResolution: 0NumColorsUsed: 0NumImportantColors: 0e、代码：>>x=imread(‘256.bmp’)color1=colormap %获取当前图象的调⾊板image (x)info=imfinfo(’256.bmp’)color2=info.Colormap %注意观察调⾊板有多少种颜⾊colormap(color2)f、代码：>>I=getimageg、代码：>> imagesc(x,[64 128])h、代码：>> load mri;mov = immovie(D,map); movie(mov,3)显⽰图像为：i.源代码:>>[x,y,z]=cylinder;I= imread('testpat1.tif');warp(x,y,z,I),图像显⽰为：思考：代码：>>X=inread('cameramen.tif'); Y=[X X];[x,-y,z]=cylinder;I=imread(Y);warp(x,y,z,I)显⽰图像为：实验⼆、图像增强⼀、实验⽬的1．理解图像直⽅图的含义；2．了解直⽅图的应⽤；3．掌握直⽅图均衡化的实现⽅法。
《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。
数字图像处理实验报告（全答案解析）..
数字图像处理实验报告（全答案解析）..实验⼀常⽤MATLAB图像处理命令⼀、实验⽬的1、熟悉并掌握MATLAB⼯具的使⽤；2、实现图像的读取、显⽰、代数运算和简单变换。
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’)3 imfinfoimfinfo函数⽤于读取图像⽂件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif') ●图像的显⽰1imageimage函数是MATLAB提供的最原始的图像显⽰函数，如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a);2 imshowimshow函数⽤于图像⽂件的显⽰，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);title（‘原图像’）%加上图像标题3 colorbarcolorbar函数⽤显⽰图像的颜⾊条，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可以是向量、矩阵。
图像类型转换1 rgb2gray//灰⾊把真彩图像转换为灰度图像i=rgb2gray（j）2 im2bw//⿊⽩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的n%3 imresize改变图像的⼤⼩I=imresize（j，[m n]）将图像j⼤⼩调整为m⾏n列图像运算1 imadd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/y5：m = imadjust(a,[,],[0.5;1]) ;%图像变亮n = imadjust(a,[,],[0;0.5]) ;%图像变暗g=255-a;%负⽚效果四、实验内容（请将实验程序填写在下⽅合适的位置，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。
数字图像处理实验报告材料
数字图像处理试验报告实验二：数字图像的空间滤波和频域滤波姓名：XX 学号：2XXXXXXX 实验日期：2017 年4月26 日1.实验目的1.掌握图像滤波的基本定义及目的。
2.理解空间域滤波的基本原理及方法。
3.掌握进行图像的空域滤波的方法。
4.掌握傅立叶变换及逆变换的基本原理方法。
5.理解频域滤波的基本原理及方法。
6.掌握进行图像的频域滤波的方法。
2.实验内容与要求1.平滑空间滤波：1)读出一幅图像，给这幅图像分别加入椒盐噪声和高斯噪声后并与前一张图显示在同一图像窗口中。
2)对加入噪声图像选用不同的平滑 (低通)模板做运算，对比不同模板所形成的效果，要求在同一窗口中显示。
3)使用函数imfilter 时，分别采用不同的填充方法 (或边界选项，如零填充、' replicate '、' symmetric'、' circular ')进行低通滤波，显示处理后的图像。
4)运用for 循环，将加有椒盐噪声的图像进行10 次，20 次均值滤波，查看其特点, 显示均值处理后的图像(提示:利用fspecial 函数的' average '类型生成均值滤波器)。
5)对加入椒盐噪声的图像分别采用均值滤波法，和中值滤波法对有噪声的图像做处理，要求在同一窗口中显示结果。
6)自己设计平滑空间滤波器，并将其对噪声图像进行处理，显示处理后的图像。
2.锐化空间滤波1)读出一幅图像，采用 3 X3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 -8 1; 1, 1,1]对其进行滤波。
2)编写函数w = genlaplacian(n) ，自动产生任一奇数尺寸n 的拉普拉斯算子，如 5 X5的拉普拉斯算子w = [ 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 -24 1 11 1 1 1 1分别采用1 1 1 11]5 X5, 9 X9, 15 X’ 5 和25 X25 大小的拉普拉斯算子对 b lurry_moon.tif3)进2 ..行锐化滤波，并利用式g（x, y） f （x, y） f （x, y）完成图像的锐化增强，观察其有何不同，要求在同一窗口中显示。
数字图像处理实验报告2
实验二: 数字图像的空间域滤波——平滑滤波1. 1. 实验目的2.掌握图像滤波的基本定义及目的。
3.理解空间域滤波的基本原理及方法。
4.掌握进行图像的空域滤波的方法。
1. 2. 实验基本原理2.空间域增强空间域滤波是在图像空间中借助模板对图像进行领域操作, 处理图像每一个像素的取值都是根据模板对输入像素相应领域内的像素值进行计算得到的。
空域滤波基本上是让图像在频域空间内某个范围的分量受到抑制, 同时保证其他分量不变, 达到增强图像的目的。
空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类。
各种空域滤波器根据功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。
平滑的目的可分为两类: 一类是模糊, 目的是在提取较大的目标前去除太小的细节或将目标内的小肩端连接起来；另一类是消除噪声。
锐化的目的是为了增强被模糊的细节。
结合这两种分类方法, 可将空间滤波增强分为四类:线性平滑滤波器（低通）非线性平滑滤波器（低通）线性锐化滤波器（高通）非线性锐化滤波器（高通）1)空间滤波器都是基于模板卷积, 其主要工作步骤是:2)将模板在图中移动, 并将模板中心与图中某个像素位置重合；3)将模板上的系数与模板下对应的像素相乘；4)将所有乘积相加；5)将和（模板的输出响应）赋给图中对应模板中心位置的像素。
3.平滑滤波器1)线性平滑滤波器线性低通平滑滤波器也称为均值滤波器, 这种滤波器的所有系数都是正数, 对3×3的模板来说, 最简单的是取所有系数为1, 为了保持输出图像任然在原来图像的灰度值范围内, 模板与象素邻域的乘积都要除以9。
MATLAB 提供了fspecial 函数生成滤波时所用的模板, 并提供filter2和imfilter 函数用指定的滤波器模板对图像进行运算。
函数fspecial 的语法格式为：h=fspecial(type);h=fspecial(type,parameters);其中参数type 指定滤波器的种类, parameters 是与滤波器种类有关的具体参数。
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。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告引言数字图像处理是一门研究如何对图像进行数字化处理的学科，它的应用广泛，涵盖了图像的获取、增强、压缩、分割等多个方面。
本次实验旨在探索数字图像处理的基本原理和常用技术，并通过实践操作加深对数字图像处理的理解。
实验目的1.学习掌握数字图像处理的基本原理；2.熟悉常用的数字图像处理工具和方法；3.实践应用数字图像处理技术解决实际问题。
实验环境在本次实验中，我们使用了以下环境和工具：- 操作系统：Windows 10 - 编程语言：Python - 图像处理库：OpenCV实验步骤步骤一：图像获取与显示首先，我们需要获取一张待处理的图像，并对其进行显示。
在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现图像的读取和显示。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像cv2.imshow('Image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤二：图像增强图像增强是数字图像处理中常用的技术之一，旨在改善图像的质量和可视化效果。
常见的图像增强技术包括灰度转换、直方图均衡化、滤波器等。
以下是示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 灰度转换gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GR AY)# 直方图均衡化equalized_image = cv2.equalizeHist(gray_image)# 高斯滤波器blurred_image = cv2.GaussianBlur(equalized_image, (5, 5), 0)# 边缘增强enhanced_image = cv2.Canny(blurred_image, 100, 20 0)# 显示图像cv2.imshow('Enhanced Image', enhanced_image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()步骤三：图像压缩图像压缩是数字图像处理中的重要话题，旨在减少图像的存储空间和传输带宽。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告图像处理课程的目标是培养学生的试验综合素质与能力。
使学生通过实践，理解相关理论学问，将各类学问信息进行新的组合，制造出新的方法和新的思路，提高学生的科学试验与实际动手操作能力[1]。
从影像科筛选有价值的图像，建成影像学数字化试验教育平台，系统运行正常；具备图像上传、图像管理、图像检索与扫瞄、试验报告提交、老师批阅等功能；能满意使用要求[2]。
1.试验内容设计思路1.1项目建设内容和方法数字图像处理的内容：完整的数字图像处理大体上分为图像信息的猎取，存储，传送，处理，输出，和显示几个方面。
数字图像信息的猎取主要是把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号，包括摄取图像，光、电转换及数字化。
数字图像信息的存储，数字图像信息的突出特点是数据量巨大，为了解决海量存储问题，数字图像的存储主要研究图像压缩，图像格式及图像数据库技术。
数字图像信息的传送数字图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送[4]数字图像信息处理包括图像变换，图像增加，图像复原，彩色与多光谱处理图像重建，小波变换，图像编码，形态学，目标表示与描述。
数字图像输出和显示，最终目的是为人和机器供应一幅便于解释和识别的图像，数字图像的输出和显示也是数字图像处理的重要内容之一。
1.2数字图像处理的方法大致可以分为两大类，既空域法和频域法空域法：是把图像看做平面中各个像素组成的集合，然后直接对一维和二维函数进行相应处理，依据新图像生成方法的不同，空域处理法可为点处理法，区处理法，叠代处理法，跟踪处理法，位移不变与位移可变处理法。
点处理法的优点，点处理的典型用途a）灰度处理b）图像二值处理点处理方法的优点a）可用LUT方法快速实现b）节省存储空间。
区处理法，邻域处理法。
它依据输入图像的小邻域的像素值，按某些函数得到输出像素。
区处理法主要用于图象平滑和图像的锐化。
叠代处理法：叠代就是反复进行某些处理运算，图像叠代处理也是如此，拉普拉斯算子或平滑处理的结果是物体轮廓，该图像轮廓边缘太宽或粗细不一，要经过多次叠代把它处理成单像素轮廓——图像细化。
武汉大学数字图像处理课程综合实习实习报告
数字图像处理课程综合实习实习报告学院班级学号姓名日期指导教师一、实习目的和意义本实习内容旨在让同学们通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
为学生进一步学习数字摄影测量、遥感和地理信息系统等专业课程以及应用图像处理解决实际问题奠定基础。
二、实习原理和方法实习一实现RAW->BMP格式的转换RAW格式：文件按照数字图像组成的二维矩阵，将像素按行列号顺序存储在文件中。
这种文件只含有图像像素数据，不含有信息头，因此，在读图像时，需要根据文件大小，计算图像所包含的行列号，或者需要事先知道图像大小（矩阵大小）。
但这种文件读取和保存简单。
RAW文件按图像上行到下行、左列到右列顺序存储，而BMP文件数据区按图像上下行到上行、左列列到右列顺序存储到数据区。
实现RAW文件到BMP文件的转换，需要为BMP文件生成文件头、信息头、颜色表、数据区，将RAW文件数据区赋值到BMP文件数据区。
实习二灰度线性变换点运算是指像素值（即像素点上的灰度值）通过运算改变之后，可以改善图象的显示效果。
这是一种像素的逐点运算，是旧图象与新图象之间的映射关系，是一种简单但却十分有效的一种图象处理手段。
常用方法有灰度线性变换、直方图均衡、对比度调整、直方图规定化、对数变换、指数变换、密度分割等方法。
灰度的线性变换就是指图像的中所有点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
灰度变换方程如下：D0=f(Di)=a*Di+b该方程为线性方程。
式中参数Di为输入图像的像素的灰度值，参数D0为输出图像的灰度，a和b由给定条件确定。
实习三图像局部处理：高通滤波和低通滤波局部处理在处理某一像素时，利用与该像素相邻的一组像素，经过某种变换得到处理后图像中某一点的像素值。
目标像素的邻域一般是由像素组成的二维矩阵，该矩阵的大小为奇数，目标像素位于该矩阵的中央，即目标像素就是区域的中心像素。
武汉科技大学 数字图像处理实验报告
二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系实验报告书班级：电子信息工程（DB）1102班姓名学号：课程名称：数字图像处理二○一四年十一月一日实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时）实验目的：1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。
2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。
3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。
实验内容：1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。
2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。
3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。
实验步骤：1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图：I1=imread('pic.jpg'); %读取图像I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图subplot(3,2,1);imshow(I1);title('原图');subplot(3,2,3);imshow(I2);title('灰度图');subplot(3,2,4);imhist(I2); %统计直方图title('统计直方图');subplot(3,2,5);J=histeq(I2); %直方图均衡imshow(J);title('直方图均衡');subplot(3,2,6);imhist(J);title('统计直方图');原图灰度图0100020003000统计直方图100200直方图均衡0统计直方图100200仿真分析：将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。
从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。
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。
数字图像处理实验报告
数字图象处理实验报告主要是图象的几何变换的编程实现,详细包括图象的读取、改写,图象平移,图象的镜像,图象的转置,比例缩放,旋转变换等.详细要求如下:1.编程实现图象平移，要求平移后的图象大小不变;2.编程实现图象的镜像;3.编程实现图象的转置;4.编程实现图象的比例缩放，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放效果;5.编程实现以任意角度对图象发展旋转变换，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转效果.本实验的目的是使学生熟悉并掌握图象处理编程环境,掌握图象平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能通过程序设计实现图象文件的读、写操作，及图象平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.3.1 实验所用编程环境:Visual C++(简称VC)是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开辟工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创立高性能的Windows应用程序和Web应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外，还提供了大量的可重用类和组件，包括著名的微软根抵类库(MFC)和活动模板类库(ATL)，因此它是软件开辟人员不可多得的开辟工具.VC丰富的功能和大量的扩展库，类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化，并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开辟，正由于VC具有明显的优势，于是我选择了它来作为数字图象几何变换的开辟工具.在本程序的开辟过程中，VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的表达和灵便的应用.3.2 实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图象BMP(BIT MAP )位图的文件构造:详细组成图: BITMAPFILEHEADER位图文件头(只用于BMP文件) bfType=”BM” bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或者更少256色DIB有256个表项或者更少真彩色DIB没有调色板每一个表项长度为4字节(32位)像素按照每行每列的顺序罗列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIBPixels DIB图象数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部份组成.2. BMP文件头BMP文件头数据构造含有BMP文件的类型(必须为BMP)、文件大小(以字节为单位)、位图文件保存字(必须为0)和位图起始位置(以相对于位图文件头的偏移量表示)等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸(宽度,高度等都是以像素为单位,大小以字节为单位, 水平和垂直分辨率以每米像素数为单位) ,目标设备的级别，每一个像素所需的位数, 位图压缩类型(必须是 0)等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色，它有假设干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的构造，定义一种颜色.详细包含蓝色、红色、绿色的亮度(值范围为0-255)位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录顺序是在扫描行内是从左到右,扫描行之间是从下到上.Windows一个扫描行所占的字节数必须是 4的倍数(即以long为单位),缺乏的以0填充.3.3 BMP(BIT MAP )位图的显示:①普通显示方法:1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创立显示用位图, 用函数创立兼容DC,用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是: 1)显示速度慢; 2) 内存占用大; 3) 位图在缩小显示时图形失真大,(可通过安装字体平滑软件来解决); 4) 在低颜色位数的设备上(如256显示模式)显示高颜色位数的图形(如真彩色)图形失真严重.②BMP位图缩放显示 :用视频函数来显示位图，内存占用少，速度快，而且还可以对图形发展淡化(Dithering )处理.淡化处理是一种图形算法，可以用来在一个支持比图象所用颜色要少的设备上显示彩色图象.BMP位图显示方法如下:1. 翻开视频函数，普通放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在 函数中 显示位图5. 关闭视频函数 ,普通放在在析构函数中以上方法的优点是: 1)显示速度快; 2) 内存占用少; 3) 缩放显示时图形失真小,4) 在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小; 5) 通过直接处理位图数据，可以制作简单动画.3.4 程序中用到的访问函数Windows支持一些重要的DIB访问函数，但是这些函数都还没有被封装到MFC中，这些函数主要有：1. SetDIBitsToDevice函数：该函数可以直接在显示器或者打印机上显示DIB. 在显示时不发展缩放处理.2. StretchDIBits函数：该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits函数：还函数利用申请到的内存，由GDI位图来构造DIB.通过该函数，可以对DIB的格式发展控制，可以指定每一个像素颜色的位数，而且可以指定是否发展压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数可以从DIB出发来创立GDI位图.5. CreateDIBSection函数：该函数能创立一种特殊的DIB，称为DIB项，然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图，并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw函数：Windows提供了窗口视频(VFW)组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits的函数.它的最主要的优点是可以使用颤动颜色，并且提高显示DIB的速度，缺点是必须将VFW代码连接到进程中.3.5 图象的几何变换图象的几何变换，通常包括图象的平移、图象的镜像变换、图像的转置、图象的缩放和图象的旋转等.实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图象处理的一些根本算法程序，来稳固和掌握图象处理技术的根本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图象处理软件的实现的根本原理。
数字图像处理实验报告
《数字图像处理》实验报告姓名：学号：学院：信息工程学院专业：电子信息工程年级班别：指导老师：图像的空间域平滑和锐化一、实验目的(1)掌握图像模板运算的流程。
(2)进一步理解图像的平滑、锐化原理。
(3)了解图像平滑、锐化的效果和作用。
二、实验内容和要求编程分别实现图像的平滑和锐化。
三、实验主要仪器设备和材料计算机，VC＋＋6.0四、实验原理1、图像平滑图像平滑主要是为了消除噪声。
噪声并不限于人眼所能看的见的失真和变形，有些噪声只有在进行图像处理时才可以发现。
图像中的噪声往往和信号交织在一起，尤其是乘性噪声，如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，如何既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，是图像平滑主要研究的任务。
一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时系统中的边缘信息也主要集中在其高频部分，因此，如何去掉高频干扰又同时保持边缘信息，是我们研究的内容。
为了去除噪声，有必要对图像进行平滑，可以采用低通滤波的方法去除高频干扰。
图像平滑包括空域法和频域法两大类，在空域法中，图像平滑的常用方法是采用均值滤波或中值滤波。
下面主要论述一下均值滤波。
对于均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重，也就是各个像素点的系数，这时候就称为加权均值滤波。
2、图象锐化图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变的模糊，为了减少这类不利效果的影响，这就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变的清晰。
图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算（如微分运算）就可以使图像变的清晰。
从频率域来考虑，图像模糊的实质是因为其高频分量被衰减，因此可以用高通滤波器来使图像清晰。
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实验报告一、引言数字图像处理是计算机科学与工程领域中的一个重要研究方向。
通过使用数字化技术，对图像进行采集、传输、存储和处理，可以实现对图像的增强、恢复、分析和识别等功能。
本实验旨在通过对数字图像处理算法的实践应用，探索图像处理的原理和方法。
二、实验目的本实验的主要目的是掌握数字图像处理的基本概念和算法，并通过实际操作加深对图像处理原理的理解。
具体目标包括：1. 学习使用图像处理软件，如Photoshop或Matlab等。
2. 掌握图像增强的方法，如直方图均衡化、滤波和锐化等。
3. 理解图像压缩和编码的原理，如JPEG和PNG等格式。
4. 了解图像分割和边缘检测的基本算法，如阈值分割和Canny边缘检测等。
三、实验过程1. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量和视觉效果。
在实验中，我们可以使用直方图均衡化算法来增强图像的对比度和亮度。
该算法通过将图像的像素值映射到一个更大的范围内，使得图像的亮度分布更加均匀。
2. 图像滤波图像滤波是指通过一系列滤波器对图像进行处理，以实现去噪、平滑和锐化等效果。
在实验中，我们可以使用平滑滤波器（如均值滤波器和高斯滤波器）来去除图像中的噪声。
同时，我们还可以使用锐化滤波器（如拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器）来增强图像的边缘和细节。
3. 图像压缩和编码图像压缩是指通过减少图像的数据量来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
在实验中，我们可以使用JPEG和PNG等压缩算法来对图像进行压缩和编码。
JPEG算法通过对图像的频域进行离散余弦变换和量化，实现对图像的有损压缩。
而PNG算法则采用无损压缩的方式，通过对图像的差值编码和哈夫曼编码，实现对图像的高效压缩。
4. 图像分割和边缘检测图像分割是指将图像分成若干个区域，以实现对图像的目标提取和图像分析的目的。
而边缘检测是指通过检测图像中的边缘和轮廓，实现对图像的形状分析和目标识别。
《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计算机科学与技术领域中的一个重要分支，它涉及到对图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。
在本次实验中，我们将学习和探索数字图像处理的基本概念和技术，并通过实验来加深对这些概念和技术的理解。
首先，我们需要了解数字图像的基本概念。
数字图像是由像素组成的二维矩阵，每个像素代表图像中的一个点，像素的灰度值或颜色值决定了该点的亮度或颜色。
在实验中，我们将使用灰度图像进行处理，其中每个像素的灰度值表示了该点的亮度。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像的获取和显示。
我们可以通过摄像头或者从文件中读取图像数据，然后将其显示在计算机屏幕上。
通过这种方式，我们可以对图像进行观察和分析，为后续的处理操作做好准备。
接下来，我们将学习一些常见的图像处理操作。
其中之一是图像的灰度化处理。
通过将彩色图像转换为灰度图像，我们可以减少图像数据的维度，简化后续处理的复杂度。
灰度化处理的方法有多种，例如将彩色图像的RGB三个通道的像素值取平均值，或者使用加权平均值的方法来计算灰度值。
另一个常见的图像处理操作是图像的平滑处理。
图像平滑可以减少图像中的噪声，并使得图像更加清晰。
常用的图像平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
均值滤波通过计算像素周围邻域像素的平均值来平滑图像，而高斯滤波则使用一个高斯核函数来加权平均邻域像素的值。
除了平滑处理，图像的锐化处理也是数字图像处理中的一个重要操作。
图像的锐化可以增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和鲜明。
常用的图像锐化方法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
这些算子通过计算像素周围邻域像素的差异来检测边缘，并增强边缘的灰度值。
此外，我们还将学习一些图像的变换操作。
其中之一是图像的缩放和旋转。
通过缩放操作，我们可以改变图像的尺寸，使其适应不同的显示设备或应用场景。
而旋转操作可以将图像按照一定的角度进行旋转，以达到某种特定的效果。
最后，我们将学习一些图像的特征提取和分析方法。
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实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
武汉科技大学图像处理实验报告
实验报告要求每个程序给出图像效果，每个子图像上方标注该图像简要注释。
程序代码进行必要的修改完善。
第一次实验报告内容如下：实验一：图像直方图均衡化与图像滤波【实验目的】1、了解图像直方图的基本数学原理,会编写相应的m函数文件；2、掌握matlab图像直方图均衡化、规定化函数.理解图像直方图处理的意义；3、掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法；4、理解图像均值滤波、中值滤波的基本原理,掌握Matlab图像滤波基本函数的使用方法。
【实验内容】1、自己编写m文件代码，实现求灰度图像的灰度直方图，并与imhist函数的结果比较。
I=imread('rice.bmp');imshow(I)figure,imhist(I,64)figure,imhist(I,128)2、自己编写m文件代码，实现某幅图像的3*3的均值滤波。
I=imread('eight.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %对指定的图像加入椒盐噪声subplot(1,2,1),imshow(J);title('含噪声的图像');K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %进行3*3模板的均值滤波subplot(1,2,2),imshow(K1);title('3*3模板的均值滤波后的图像');3、读入一张常见的图象处理图像(譬如: Lena, house等图像)，应用IPT的函数对图像作模糊化和添加噪声处理；然后, 参照课本和课堂讲解的例题中的方法对退化的图像进行复原。
请写下实验程序代码和必要的代码注释, 整理实验报告.K1=imread('rice.bmp');K2=filter2(fspecial('average',3),K1)/255; %进行3*3模板的均值滤波K3=imnoise(K2,'salt & pepper',0.02); %对指定的图像加入椒盐噪声K4=medfilt2(K3,[3 3]); %进行3*3模板的中值滤波subplot(2,2,1),imshow(K1);title('原图像');subplot(2,2,2),imshow(K2);title('3*3均值滤波后的图像，模糊化'); subplot(2,2,3),imshow(K3);title('加入椒盐噪声后的图像');subplot(2,2,4),imshow(K4);title('进行3*3模板的中值滤波后的图像');第二次实验报告内容如下：实验二：图像频域变换及应用【实验目的】1、了解傅立叶变换、离散余弦变换及Radon变换在图像处理中的应用；2、掌握Matlab图像频域变换的基本函数的使用；3、理解图像频域变换的意义；【实验内容】1 绘制一个二值图像矩阵，并将其傅里叶函数可视化。
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二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系实验报告书班级：电子信息工程（DB）1102班姓名学号：课程名称：数字图像处理二○一四年十一月一日实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时）实验目的：1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。
2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。
3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。
实验内容：1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。
2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。
3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。
实验步骤：1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图：I1=imread('pic.jpg'); %读取图像I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图subplot(3,2,1);imshow(I1);title('原图');subplot(3,2,3);imshow(I2);title('灰度图');subplot(3,2,4);imhist(I2); %统计直方图title('统计直方图');subplot(3,2,5);J=histeq(I2); %直方图均衡imshow(J);title('直方图均衡');subplot(3,2,6);imhist(J);title('统计直方图');原图灰度图0100020003000统计直方图100200直方图均衡0统计直方图100200仿真分析：将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。
从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。
2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png');I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1);imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3);imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5);imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2);imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);imhist(I2); title('统计直方图'); subplot(3,2,6);imhist(I3); title('统计直方图');原图阈值变换灰度调整统计直方图10020004统计直方图1010002000统计直方图100200仿真分析：进行阈值变换后，图像上只有“黑”和“白”两种颜色，原图中颜色过渡的细节没有了，但是亮部和暗部之间的对比更加强烈了；从直方图上可以看到像素集中“黑”与“白”两个部分，而两者之间是没有像素的。
进行灰度调整后，无论从图像上反映还是从值方图上反映，都能看出像素的亮度整体上有所改变。
3.对图像进行伽马变换： I=imread('coffee.jpg'); J=im2double(I);H1=power(J+10.^(-100),0.4); %进行伽马值为0.4的伽马变换 H2=power(J+10.^(-100),0.6); %进行伽马值为0.6的伽马变换 H3=power(J+10.^(-100),0.8); %进行伽马值为0.8的伽马变换 H4=power(J,2); %进行伽马值为3的伽马变换 H5=power(J,3); %进行伽马值为4的伽马变换 H6=power(J,4); %进行伽马值为5的伽马变换 figure(1)subplot(2,2,1)imshow(I); title('原图');subplot(2,2,2)imshow(H1); title('伽马值0.4');subplot(2,2,3)imshow(H2); title('伽马值0.6');subplot(2,2,4)imshow(H3); title('伽马值0.8');figure(2)subplot(2,2,1)imshow(I); title('原图');subplot(2,2,2)imshow(H4); title('伽马值2');subplot(2,2,3)imshow(H5); title('伽马值3');subplot(2,2,4)imshow(H6); title('伽马值4');原图伽马值0.4伽马值0.6伽马值0.8伽马值2伽马值3伽马值4仿真分析：该图片为亮图片，而伽马值小于1时会增加图片亮度，伽马值大于1时会降低图片亮度，对亮图片使用伽马值大于1的效果明显更好，从实际仿真效果来看，当伽马值过大时会导致整个图片亮度严重下降，图片细节有所丢失，此幅图最适合伽马值为2左右的伽马变换。
实验总结：此次实验是第一次进行“数字图像处理”的实验，由于较长一段时间没有使用MATLAB，导致在实验开始时操作比较生疏，再加上对数字图像处理的相关代码不够熟练，整个实验做得比较慢。
总体而言，本次的实验内容比较简单，通过一系列基本的命令实现了由彩色图像、转换为黑白图像、灰度调整、阀值变换、直方图均衡和统计直方图等一系列功能，命令中并无太多的参数修改，结果也直观可见，通过这些实验内容，让我初步对一些图像的处理效果有了一定的认识。
实验二图像平滑（2学时）实验目的：1. 理解图像平滑的概念，掌握噪声模拟和图像平滑滤波函数的使用方法。
2. 理解图像均值滤波、中值滤波、高斯滤波的算法原理，了解不同滤波方法的适用场合。
实验内容：1. 对给定的同一幅图像，加上不同强度的高斯噪声，分别使用均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器对加噪后的图像进行滤波处理。
2. 对给定的同一幅图像，加上不同强度的椒盐噪声，分别使用均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器对加噪后的图像进行滤波处理。
实验步骤：1. 对给定的同一幅图像，加上不同强度的高斯噪声，分别使用均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器对加噪后的图像进行滤波处理:I1=imread('eight.tif');J1=imnoise(I1,'gaussian',0.02); %添加值为0.02的高斯噪声subplot(3,2,1)imshow(I1); title('原图')subplot(3,2,2)imshow(J1);title('添加高斯噪声')K1=medfilt2(J1); %用中值滤波器进行滤波subplot(3,2,3)imshow(K1);title('用中值滤波器进行滤波')H=fspecial('average',[3 3]);L1=imfilter(J1,H,'replicate'); %用均值滤波器进行滤波subplot(3,2,4)imshow(L1);title('用均值滤波器进行滤波')H=fspecial('gaussia',[3 3],1);M1=imfilter(J1,H,'conv'); %用高斯平滑滤波器进行滤波subplot(3,2,5)imshow(M1);title('用高斯平滑滤波器进行滤波')原图添加高斯噪声用中值滤波器进行滤波用均值滤波器进行滤波用高斯平滑滤波器进行滤波仿真分析：因为高斯噪声是以随机大小的幅度污染所有的点，所以无论中值如何选择效果都不理想，而高斯噪声服从正态分布，均值为0，均值滤波效果更加理想.从图片中明显看到均值滤波对图片背景的还原效果比中值滤波较好吗，高斯平滑滤波效果也较为理想。
2. 对给定的同一幅图像，加上不同强度的椒盐噪声，分别使用均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器对加噪后的图像进行滤波处理:I1=imread('eight.tif');J1=imnoise(I1,'salt & pepper',0.05); %添加值为0.05的椒盐噪声subplot(3,2,1)imshow(I1);title('原图')subplot(3,2,2)imshow(J1);title('添加椒盐噪声')K1=medfilt2(J1); %用中值滤波器进行滤波subplot(3,2,3)imshow(K1);title('用中值滤波器进行滤波')H=fspecial('average',[3 3]);L1=imfilter(J1,H,'replicate'); %用均值滤波器进行滤波subplot(3,2,4)imshow(L1);title('用均值滤波器进行滤波')H=fspecial('gaussia',[3 3],1);M1=imfilter(J1,H,'conv'); %用高斯平滑滤波器进行滤波subplot(3,2,5)imshow(M1);title('用高斯平滑滤波器进行滤波')原图添加椒盐噪声用中值滤波器进行滤波用均值滤波器进行滤波用高斯平滑滤波器进行滤波仿真分析：椒盐噪声只在画面中的部分点上随机出现，所以根据中值滤波原理可知，通过数据排序的方法，将图像中未被噪声污染的点代替噪声点值的概率比较大，所以中值滤波效果非常明显，基本上可以还原出原图。
而因为椒盐噪声均值不为0，所以均值滤波效果不佳，高斯平滑滤波相较而言效果也较差。
实验总结：在有前一次实验经验积累的基础上，此次实验完成速度明显提高，经过上一次实验对MATLAB操作地复习，整体操作也比较流畅。
这次实验的内容仍然比较简单，都是利用MATLAB 自带的算法进行图像处理操作。
在实验过程中，通过对一副图像进项添加噪声和滤波处理，对比了均值滤波器、中值滤波器、高斯平滑滤波器三种滤波方式对不同噪声进行处理时的效果差异；并且通过修改噪声的数值，也可以明显观察到不同滤波器对噪声滤除的效果；也复习了“数字图像处理”和“数字信号处理”的相关知识。