数字图像处理上机实验报告
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。
(完整word版)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Word版
《数字图像处理上机》实验报告班级:电信1101姓名:XXXXXX学号:0703110107数字图像处理上机实验1、实验目的了解matlab软件/语言，学会使用matlab的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）,使学生初步具备使用该软件处理图像信息的能力，并能够利用该软件完成本课程规定的其他实验和作业。
熟悉常用的图像文件格式与格式转换；熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；熟悉图像矩阵的格式转换。
，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。
了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力.2、实验要求学生应当基本掌握matlab的操作，掌握matlab图像处理工具箱中最常用的函数用法。
练习图像读写命令imread和imwrite并进行图像文件格式之间的转换。
学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。
3、实验内容及步骤1、图像的显示与格式转换（1）学习matlab的基本操作；（2）使用imread函数读入图像；（3）使用figure函数创建窗口；（4）使用image或imshow函数显示图像；（5）使用colorbar函数在图像的右侧显示图像的亮度条。
2、图像的滤波(1) 考察平均滤波器对高斯噪声污染的图象去噪效果；(2) 考察中值滤波器对高斯噪声污染的图象去噪效果；(3) 考察平均滤波器对椒盐噪声污染的图象去噪效果；(4) 考察中值滤波器对椒盐噪声污染的图象去噪效果。
(5) 考察滤波器模板大小对平均滤波器滤波效果的影响；(6) 考察滤波器模板大小对中值滤波器滤波效果的影响；3、图像的频域变换在Matlab workspace中生成一幅大小为256×256像素的8位灰度图, 背景为黑色，中心有一个宽80像素高40像素的白色矩形。
《数字图像处理》上机实验报告1
数字图像处理上机实验报告实验名称：图像的几何变换（象素空间关系）学期：2014/2015上学期班级：电子信息工程1102姓名：陈玮学号：3110209424实验时间：2014.09.29实验一：图像的几何变换（象素空间关系）1 目的①了解MATLAB的基本功能，掌握采用MA TLAB进行图像处理的方法；②了解图像象素空间关系；③掌握基本坐标变换，包括平移，缩放，旋转等；④了解形态变换，掌握特殊的形态变换，包括相似变换，刚体变换，等距变换等2 器材装有MATLAB的PC机一台3 原理双线性内差值法：1.数学原理已知的红色数据点与待插值得到的绿色点假如我们想得到未知函数f在点P= (x,y) 的值，假设我们已知函数f在Q11 = (x1,y1)、Q12 = (x1,y2),Q21 = (x2,y1) 以及Q22 = (x2,y2) 四个点的值。
首先在x方向进行线性插值，得到R1和R2，然后在y方向进行线性插值，得到P.这样就得到所要的结果f(x,y).其中红色点Q11,Q12,Q21,Q22为已知的4个像素点.第一步：X方向的线性插值,插入蓝色第二步：做完X方向的插值后再做Y方向的点R1和R2. 插值,由R1与R2计算P点.x方向上Y方向上插入绿色点P.线性插值的结果与插值的顺序无关。
首先进行y方向的插值，然后进行x方向的插值，所得到的结果是一样的。
但双线性插值插值方法这种方法并不是线性的，首先进行y方向的插值，然后进行x 方向的插值，与首先进行x方向的插值，然后进行y方向的插值，所得到的R1与R2是不一样的。
如果选择一个坐标系统使得的四个已知点坐标分别为(0, 0)、(0, 1)、(1, 0) 和(1, 1)，那么插值公式就可以化简为f(x,y)=f(0,0)(1-x)(1-y)+f(0,1)(1-x)y+f(1,1)xy+f(1,0)x(1-y)在x与y方向上，z值成单调性特性的应用中，此种方法可以做外插运算，即可以求解Q1~Q4所构成的正方形以外的点的值。
数字图像处理实验报告
数字图像处理上机（一）1.灰度切割变换lena.bmp（1）程序：I=imread('lena.jpg');figure; imshow(I);I=double(I)[M,N]=size(I);for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<=50I(i,j)=40;elseif I(i,j)<=180I(i,j)=220;elseI(i,j)=40;endendendI=uint8(I);figure;imshow(I);（2）Matleb图像：(变换前) （变换后）:2.彩色图像转换成灰度图象（1）程序：RGB=imread('greens.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRAY); %显示灰度图像（2）Matleb图像：3. 图像求反（1）程序：I=imread('lena.jpg');Imshow(I)I=double(I)I=256-1-II=uint8(I)figureImshow(I)（2）Matleb图像：(变换前) （变换后）4.线性灰度变换（1）程序：I=imread('pout.tif');imshow(I);I=double(I);[M,N]=size(I); %线性灰度变换for i=1:Mfor j=1:Nif I(i,j)<=30I(i,j)=I(i,j);elseif I(i,j)<=150I(i,j)=(200-30)/(150-30)*(I(i,j)-30)+30;elseI(i,j)=(255-200)/(255-150)*(I(i,j)-150)+200;endendendfigure(2);imshow(uint8(I));（2）Matleb图像：(变换前) （变换后）5．原图像灰度取值范围为[0，512]，现将图像的灰度压缩到[0，256]，使用对数变换完成。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告目录1.数字图像处理简介2.实验目的3.实验内容4.实验结果及代码展示5.算法综述6.M atlab优势7.总结8.存在问题一、数字图像处理简介图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。
图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。
目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。
此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。
图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。
传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。
然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。
二、实验目的巩固所学知识，提高所学能力三、实验内容利用matlab的GUI程序设计一个简单的图像处理程序，并含有如下基本功能：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2. 对给定图像进行旋转3．对给定的图像添加噪声（椒盐噪声、高斯噪声）四、实验结果及代码展示1.软件设计界面2.各模块功能展示以及程序代码（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，注上文字标题效果展示：代码：a = imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图像\舞美.JPG');i = rgb2gray(a);I = im2bw(a,0.5);subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像')subplot(3,1,3);imshow(I);title('二值图像')（2）图像旋转原图效果展示：代码：clc;clear all;close all;Img=imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG'); Img=double(Img);[h w]=size(Img);alpha=pi/4;wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);hnew=ceil(hnew); u0=w*sin(alpha);T=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)]; Imgnew2=zeros(hnew,wnew);Imgnew1=zeros(hnew,wnew); for u=1:hnewfor v=1:wnewtem=T*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);if x>=1&&x<=h&&y>=1&&y<=wx_low=floor(x);x_up=ceil(x);y_low=floor(y);y_up=ceil(y);if (x-x_low)<=(x_up-x)x=x_low;elsex=x_up;endif (y-y_low)<=(y_up-y)y=y_low;elsey=y_up;endp1=Img(x_low,y_low);p2=Img(x_up,y_low);p3=Img(x_low,y_low);p4=Img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;Imgnew1(u,v)=Img(x,y);Imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;endendendfigure;imshow(Imgnew2,[]);B=imrotate(Img,alpha/pi*180);figure;imshow(B,[]);（3）对给定的图像添加噪声（斑点噪声、高斯噪声）效果展示：代码：I= imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG');figure,subplot(211);imshow(I);title('原图');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(223);imshow(J);title('添加高斯噪声');J=imnoise(I,'speckle',0.04);subplot(224);imshow(J);title('添加斑点噪声');五、算法综述灰度图像：一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。
数字图像处理上机实验报告 (三)
图像处理上机实验报告第三次指导老师：许永忠组员姓名：龙斌王国健学号： 05102344（龙）05102350（王）班级：地物10-2班时间： 2013年6月中国矿业大学资源学院上机实验报告课程名称：数字图像处理班级地物10-2班组员姓名龙斌王国健组员学号0510234405102350指导教师许永忠日期2013.05.26第15 周星期日第7,8节上机时数2学时实验名称数字图像处理PS的简单应用实验目的1.学会进行一些简单的字体特效制作以及简单的图像合成。
2.学会辨别细微的真假变化。
实验内容1.继续熟悉ps的基本运用，理解ps技术在生活中的重要性；2.用ps技术合成一张自己的图片；3.比较两个三角形出现差异的原因。
实验步骤1. 照片合成a．选择一张风景图（图1）和自己一张生活照（图2），用钢笔工具沿着图2中的人物作路径，完成后ctrl+enter转化为选区，然后ctrl+j复制选区；图1 图2b．拖动选区至图1，ctrl+t调整选区大小，使选区下的人物在图1中的一个合适位置和比例；c．作水中倒影。
ctrl+j复制刚刚调整好的选区，再ctrl+t，选择垂直翻转，然后调整至适当的位置，使人物倒影于水中；d．选择“滤镜”—“扭曲”—“波纹”，使人物图像有轻微的水波荡漾状扭曲，然后调整其透明度，使倒影更逼真；e．做彩虹。
Ctrl+n新建一个空白图层，背景为透明。
选择渐变工具，对渐变色进行调整，从左到右依次为“赤橙黄绿青蓝紫”渐变；f．在图层中作小小拖动，然后选择滤镜—扭曲—极坐标即完成。
g．把“彩虹”拖至图层1，同理ctrl+t调整大小和位置，并与图层1进行滤色叠加，使彩虹颜色变淡，然后与人物倒影一样对彩虹做倒影即可；h．ctrl+s保存，最后效果如图3合图4。
j．同理照一张有老鹰，一张含老虎和一张自己图片，分别做选区抠出其中的老虎，老鹰和自己，然后都拖到草原中，再用橡皮工具进行适当擦除，使其充分与背景融合，再ctrl+l调整一下色相饱和度即可，成果见图5.1.龙斌合成成果图图32.王国健合成成果图2.三角形的比较有三种方法可比较出现这种情况的原因：第一种：图形直观比较：把上面的三角形按其边缘复制，并与下面三角形（有空白的）重合，我们会很容易的发现：虽然两个三角形的底边和高相等，但他们的斜边并不相等，即有空白正方形的三角形斜边并不是直线，而是一条微向上凸起的曲线(但由于很小，肉眼较难分辨)，而它凸起的那小部分面积恰好就是空白正方形的面积。
《数字图像处理》上机实验报告2
数字图像处理上机实验报告实验名称：图像增强学期：2014/2015上学期班级：电子信息工程1102姓名：**学号：**********实验时间：2014.11.03实验二：图像增强1 目的1.了解图像空域增强或频域增强的基本原理及二者的区别.2.掌握基于模板的空域增强技术、直方图变换空域增强技术:用模板实现图像的平滑和锐化.3.掌握频域滤波的基本原理,包括:低通、高通、带通、带阻和同态滤波,要求实现其中一种的滤波4.了解伪彩色图像增强的原理和方法2 器材1.BMP格式灰度图像2.MAtlab软件3.台式PC机3 原理图像增强分为空域增强和频域增强，空域增强有灰度变换增强，直方图变换增强，平滑增强，中值滤波，模板滤波和高能滤波等。
r(x,y)是输入图像，s(x,y)是输出图像T(.)是对图像的运算如果求某个s(x0, y0) ，只需位置(x0, y0)的像素值，则称此处理为点操作，也称灰度变换如果需要位置(x0, y0)及其邻域的像素值，则称为模板操作图像增强：改善图像质量，使图像更适合观察的图像处理技术突出更多细节；对比度更合适；边缘增强；去除噪声增强的标准带有主观性；没有完全通用的标准和技术；取决于图像希望达到的特定效果一、灰度变换强度当我们为了突出不同灰度的区间，或者要减弱某部分灰度，就可以使用灰度变换，下面我使用分段线性变换对灰度进行处理。
灰度线性变换设f(x,y)是原图像的灰度值，(x,y)是变换后的灰度值，下图就是对不同区间的线性变换，灰度变换与变量x,y没有关系，这里只关系f,g函数值也就是灰度值的变换，下面就是线性变换的公式其实，可以得出曲线只要是在y=x下的就是减弱的，因为灰度比原来的减小了。
二、直方图变换增强直方图均衡化是使原直方图变换为具有均匀密度分布的直方图，然后按该直方图调整原图像的一种图像处理技术。
直方图均衡化通常用来增加许多图像的全局对比度，均衡化的标准就是以空域面积（像素总数）这种方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像非常有用，这种方法尤其是可以带来X光图像中更好的骨骼结构显示以及曝光过度或者曝光不足照片中更好的细节。
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。
数字图像处理实验报告
重庆邮电大学《数字图像处理》课程上机实验学院生物信息学院专业生物医学工程班级 0611302姓名李霞学号 2013211957实验一MATLAB数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
5．图像间如何转化。
二、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 在任何坐标处(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，而彩色图像是由单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适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副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。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
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。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类：➢亮度图像(Intensity images)➢二值图像(Binary images)➢索引图像(Indexed images)➢RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
数字图像处理上机实验报告
数字图像处理上机实验报告数字图像处理上机实验报告实验⼀：MATLAB⼯具箱的使⽤实验⽬的：11：了解matlab语⾔，熟悉并掌握matlab相关的处理语句。
2：了解matlab在图像处理中的优缺点。
3 熟悉matlab的使⽤技巧，能⽤matlab熟悉的对数字图像进⾏各种处理。
1 将⼀幅灰度图像转换成索引⾊图像。
I=imread('ngc4024m.tif');X=grayslice(I,16);imshow(I)figure,imshow(X,hot(16))2：对⼀副图像进⾏⼆值化处理。
load treesBW=im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map)figure,imshow(BW)3:将索引⾊图像转化成灰度图像。
load trees I=ind2gray(X,map);imshow(X,map)figure,imshow(I)4:显⽰⼀幅图像。
load clown image(10,10,X) colormap(map)试验⼆图像变换实验⽬的：1 熟悉掌握DFT和DCT变换的matlab实现。
2 利⽤matlab试验DFT和DCT的变换，求出图像的频谱。
1．⼆维离散傅⾥叶变换的旋转型。
I=zeros(256,256);>> I(28:228,108:148)=1;>> imshow(I)J=fft2(I);>> F=abs(J);>> J1=fftshift(F);figure>> imshow(J1,[5 50])>> I(28:228,108:148)=1;>> J=imrotate(I,315,'bilinear','crop'); >>figure >> imshow(J)J1=fft2(J);>> F=abs(J1);>> J2=fftshift(F);figure>> imshow(J2,[5 50])2．图像的傅⾥叶频谱。
数字图像处理实验报告(图像灰度变换处理)
数字图像处理实验报告班级：姓名：学号：数字图像处理实验报告一．实验名称：图像灰度变换二．实验目的：1 学会使用Matlab；2 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换，感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。
三．实验原理：Matlab中经常使用的一些图像处理函数：读取图像：img=imread('filename'); //支持TIFF,JPEG,GIF,BMP,PNG,XWD等文件格式。
显示图像：imshow(img,G); //G表示显示该图像的灰度级数，如省略则默认为256。
保存图片：imwrite(img,'filename'); //不支持GIF格式，其他与imread相同。
亮度变换：imadjust(img,[low_in,high_in],[low_out,high_out]); //将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间，low_in 以下及high_in以上归零。
绘制直方图：imhist(img);直方图均衡化：histeq(img,newlevel); //newlevel表示输出图像指定的灰度级数。
像平滑与锐化（空间滤波）：w=fspecial('type',parameters);imfilter(img,w); //这两个函数结合将变得十分强大，可以实现photoshop里的任意滤镜。
图像复原：deconvlucy(img,PSF); //可用于图像降噪、去模糊等处理。
四.实验步骤：1．获取实验用图像：Fig3.10(b).jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。
2．产生灰度变换函数T1，使得：0.3r r < 0.35s = 0.105+2.6333(r–0.35) 0.35 ≤ r ≤ 0.65 1+0.3(r–1) r > 0.65用T1对原图像Fig3.10(b).jpg进行处理，打印处理后的新图像。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告重庆邮电⼤学《数字图像处理》课程上机实验学院⽣物信息学院专业⽣物医学⼯程班级 0611302姓名李霞学号 2013211957实验⼀MATLAB数字图像处理初步⼀、实验⽬的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。
3．掌握如何利⽤MATLAB来获取图像的⼤⼩、颜⾊、⾼度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储⼀幅图像的⽅法。
5．图像间如何转化。
⼆、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 在任何坐标处(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，⽽彩⾊图像是由单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适⽤于彩⾊图像处理，⽅法是分别处理三副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。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
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。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本⾝⼗分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着⼗分⾃然的对应关系。
根据图像数据矩阵解释⽅法的不同，MA TLAB把其处理为4类：亮度图像(Intensity images)⼆值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像⼀幅亮度图像是⼀个数据矩阵，其归⼀化的取值表⽰亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
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。
数字图像处理上机实验报告(基于Matlab)
除法运算可用于校正成像设备的非线性影响。MATLAB中调用imdivide函数进行两幅图像相除。调用格式如下：
Z=imdivide(X,Y)，其中Z=X÷Y。
图像四则运算
因对uint8、uintl6数据，每步运算都要进行数据截取，将会减少输出图像的信息量。图像四则运算较好的办法是使用函数imlincomb。该函数按双精度执行所有代数运算操作，仅对最后的输出结果进行截取，该函数的调用格式如下：
s=uint8(real(ifft2(s)));
subplot(2,3,4),imshow(h);title('传递函数'); %显示GHPF滤波器的传递函数
subplot(2,3,5),imshow(s); title('ILPF滤波（d0=50)'); %显示ILPF滤波后的图像
运行结果窗口截图：
第二次实验
1.图像复原算法
图像在形成、传输和记录过程中，由于受到多种原因的影响，图像的质量就会有所下降，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等，这一过程称为图像的退化。
图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。目的在于消除或减轻在图像获取以及传输的过程中造成的图像品质下降，恢复图像的本来面目。因此，复原技术就是把退化模型化，并采用相反的过程进行处理，以便尽可能复原被退化图像的本来面目。
C=A(:,:,1); %取单色%
D=B(:,:,1);
figure('Name','图像逻辑运算')
res1=C&D; %C&D%
res2=C|D; %C|D%
数字图像处理-实验报告
《数字图象处理》实验报告一、数字图像处理设计主要内容数字图象处理课程设计要求使学生掌握数字图像处理的基本算法的计算机实现，从而培养学生运用数字信号处理的原理解决生物医学、电子工程领域的实际问题的能力。
进一步提高程序设计及调试能力，初步掌握进行科学研究工作的主要步骤和方法，学习和掌握科学研究资料检索的方法，学习对已有资料进行消化总结的方法，学习撰写科学报告的基本方法。
二、前期工作1.查阅资料，对数字信号处理和图象处理基本理论和实践作一全面了解；2.根据实验内容和要求确定实验思路,熟悉Matlab语言,理解对数字信号处理进行计算机仿真原理；三、设计工作1.图像平滑a.利用二个低通邻域平均模板（3×3和9×9）对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸对图象的模糊效果的影响。
b.利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波，检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。
c.选择一个经过低通滤波器滤波的模糊图象，利用sobel水平边缘增强高通滤波器（模板）对其进行高通滤波图象边缘增强，验证模板的滤波效果。
d.选择一幅灰度图象分别利用一阶Sobel算子和二阶Laplacian算子对其进行边缘检测，验证检测效果。
2.图像增强a.直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序。
b.采用线性变换进行图像增强的MATLAB程序。
c.采用边界锐化算法增强图像的MATLAB程序。
四、程序设计1.利用二个低通邻域平均模板（3×3和9×9）对一幅图象进行平滑，验证模板尺寸对图象的模糊效果的影响。
程序如下：l=imread('E:/matlab/test1/sample.jpg');L=rgb2gray(l);subplot(1,3,1);imshow(L);title('原图');j=fspecial('average');j1=filter2(j,L)/255;subplot(1,3,2);imshow(j1);title('3*3 滤波');k=fspecial('average',9);k1=filter2(k,L)/255;subplot(1,3,3);imshow(k1);title('9*9 滤波');仿真结果如下图：原图3*3 滤波9*9 滤波2.利用一个低通模板对一幅有噪图象（GAUSS白噪声）进行滤波，检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。
《数字图像处理》上机实验报告4
数字图像处理上机实验报告实验名称：彩色图像处理学期：2014/2015上学期班级：电子1102班姓名：陈玮学号：3110209424实验时间：2014.11.24实验四彩色图像处理1 目的1.了解彩色图像导入到Matlab中的书籍结构，掌握对R,G,B分量的表示方法；2.了解彩色图像处理的基本原理和方法；3.掌握彩色图像与灰度图像质检相互转化的基本原理2器材（1）bmp格式灰度图像（2）matlab软件（3）台式PC3原理1彩色图像及其增强方法(1)图像增强图像增强就是通过对图像的某些特征，如对比度、轮廓等进行强调，使之更适合于人眼的观察或机器处理的一种技术。
图像增强技术分为两大类，一类是空间域方法，即在图像平面对图像的像素灰度值进行运算处理的方法；另一类是频率域方法，是指在图像的频率域中对图像进行某种处理[1]。
(2)彩色图像与灰度图像区别彩色图像和灰度图像的根本区别是：在彩色图像中，每个像素用一个矢量（一般包括三个分量）来表示，即R分量、G分量和B分量。
而灰度图像每一个像素只用一个标量来表示。
这样，处理彩色图像时处理的是矢量，处理灰度图像处理的是标量。
我们也可以把彩色图像中的三个分量分开，分别计算加工再进行结合，这种处理技术称为基于单色的技术。
如果不把这三个分量分开计算，而是根据矢量规范将彩色信息当矢量空间中的彩色矢量来进行加工，这样的技术称为矢量值技术。
2.彩色空间简介 (1)RGB 彩色空间简介一幅RGB 图像就是彩色像素的一个3M N ⨯⨯数组，其中每一个彩色像素点都是在特定空间位置的红、绿、蓝三个分量[2]。
由于彩色显示器采用红、绿和蓝来生成目标颜色，所以RGB 颜色空间是计算机图形学最通常的选择。
但是，当处理图像时，使用RGB 颜色空间并不是很有效。
此外，要在RGB 颜色空间中生成任何一种颜色，三个RGB 分量都需要占用相同的带宽。
这就使得每个RGB 颜色分量需要同样的像素深度和现实分辨率。
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数字图像处理上机实验报告
姓名：李青
学号： 104090423
学院：物理与电子信息学院
班级： 10电子
实验课题: 五类图像处理的运算方法
任课教师：石俊生（教授）
填表日期：2013年11月3日
一．实验内容
实验1：直方图均衡图像增强；
实验2: 空域处理：不同平均模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪；
实验3: 空域处理：不同中值模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪；
实验4: 频域处理：对图像低通、高通、带通处理结果比较；
实验5：常用边缘检测算子检测；
实验6：逆滤波和维纳滤波对运动模糊复原；
实验7：DPCM图像压缩。
二．实验目的
学会用Matlab中的下列函数对输入图像进行上述5类运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影响。
Imhist；histeq；nlfilter；mean2；std2；fspecial；filter2；medfilt2；
三．实验结果
实验1：直方图均衡图像增强
（a）原始图像及直方图均衡化后的图像
（b）均衡化前后图像的直方图
（c）调整灰度原始图像和调整灰度增强后图像
实验2: 空域处理：不同平均模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪
(a)原始图像和3*3模板去噪后图像
（b）原始图像和5*5模板去噪后图像
（c）原始图像和7*7模板去噪后图像
实验3: 空域处理：不同中值模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪
实验4: 频域处理：对图像低通、高通、带通处理结果比较
（a）原图像与低通滤波图像
（b）原图像与高通滤波图像
（c）原图像与带通滤波图像实验5：常用边缘检测算子检测
(1)lena
(2)camaraman
(3)Cell
(4)rice
(5)tire
实验6：逆滤波和维纳滤波对运动模糊复原
实验7：DPCM图像压缩
四．结论与讨论
（1）直方图均衡化是通过对原图像进行某种变换，重新分配图像像素值，把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内均匀分布的形式，从而使原始图像的直方图改变成均匀分布的直方图，达到增强图像整体对比度的效果。
图像较暗且灰度级变化范围小的原始图像，经过直方图均衡化处理，灰度级变化范围在0-255之间均匀分布，图像的对比度及平均亮度明显增强，直方图均衡化是图像增强技术的基本方法。
通过matlab平台进行实验一，直方图均衡化在一定程度上改善了图像的对比度差和灰度动态范围，增强了图像的可读性。
（2）通过实验二由噪声图和不同平均模板去噪后图像对比可发现，邻域平均法对抑制噪声有明显的效果，但随着邻域的加大，就是随着模板的加大，图像的模糊程度也愈加严重。
（3）中值滤波器是一种邻域运算"是把邻域中的像素按灰度级进行排序"然后选择该组中的中间值作为输出像素值。
从实验三可以看出，中值滤波的特点是可以消除杂散噪声点而不会或较小程度地造成边缘模糊。
选取的模版大小越大，去噪能力越强，同时会造成图像的失真，轮廓变得模糊，这时，我们对于不同的图像和所加噪声的比例适当的选取模块的大小。
（4）低通滤波是要保留图像中的低频分量而去除高频分量。
因为图像中的边缘和噪声都对应图像傅里叶变换的高频部分，所以在频域中的低通滤波可以去除或消除噪声的影响，与空域中的平滑方法类似。
由实验四的a图可以看出频域低通滤波会产生的模糊；因为图像的边缘
对应着高频分量，所以高通滤波可以锐化图像；低通滤波和高通滤波都是减少图像的低频或高频分量，而带通滤波是只允许一定频率范围的信号通过而阻止其它频率范围的信号通过，主要要于删除特定的频率，在增强中一般很少用。
(5)在图像中，边界表明一个特征区域的终结和另一个特征区域的开始，边界所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部的特征或属性是不同的，边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的，这些差异包括灰度，颜色或者纹理特征。
边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。
MATLAB的图像处理工具箱中提供的几种算子可以实现检测边缘的功能。
实验五用的是sobel 算子进行边缘检测，由实验结果可以看出，它可以检测出图像更细的边缘部分。
(6)基于MATLAB的运动模糊图像的复原，复原方法有多种，实验六采用的是逆滤波和维纳滤波。
从实验结果看，逆滤波和维纳滤波处理的效果都较好，在MATLAB程序实现过程中，调试相应的程序，完成相应的参数设置，并观察不同参数下的图像处理效果，从而加深对各种滤波算法原理和过程的理解。
(7)DPCM编码简称差值编码，是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化。
通过实验七运行结果的对比可以看出，编码的调制方式一阶、二阶、三阶区别不仅在于信号的清晰度,而更重要在于阶数越高,图像越光滑。
小结：通过本次上机实验，让我在短时间内学到了许多以前没有接触过的数字图像处理方面的知识：图像的增强、平滑去噪、锐化、复原、图像的压缩编码。
并最终完成了程序设计，得到正确的结果，同时也
学到了许多MATLAB的知识。
为了完成这次实验，我查阅了很多关于MATLAB的书籍，了解了许多MATLAB语法和函数功能。
在做实验的过程中，我也碰到了许多不太懂的问题，主要是因为对数字图像处理的原理还弄得不透彻，对MATLAB还不熟练，犯了一些常规错误，但最后通我查阅相关书籍和请教同学，问题都迎刃而解。
在解决问题过程中，加深了对知识的理解，最重要的是学会了自己解决问题的能力，受益匪浅。
附录：实验程序
实验1：直方图均衡图像增强
（1）直方图均衡化
（2）调整图像灰度
实验2: 空域处理：不同平均模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪
（1）3*3
（2）5*5
(3) 7*7
实验3: 空域处理：不同中值模板大小：3⨯3、5⨯5、7⨯7去噪
实验4: 频域处理：对图像低通、高通、带通处理结果比较（1）低通
（2）高通
（3）带通
实验5：常用边缘检测算子检测
实验6：逆滤波和维纳滤波对运动模糊复原
实验7：DPCM图像压缩。