数字图像处理实验

《数字图像处理》

实验报告

学院：信息工程学院

专业：电子信息工程

学号：

姓名：

2015年6月18日

目录

实验一图像的读取、存储和显示 (2)

实验二图像直方图分析 (6)

实验三图像的滤波及增强 (15)

实验四噪声图像的复原 (19)

实验五图像的分割与边缘提取 (23)

附录1 MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示

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．图像的显示。

二、实验原理

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。

三、实验设备

(1) PC计算机

(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)

(3) 实验所需要的图片

四、实验内容及步骤

1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.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；

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flower.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flower.bmp。

7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg；

8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；

9．用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。

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。

11.将每一步的函数执行语句拷贝下来，写入实验报告，并且将得到第3、9、10步

得到的图像效果拷贝下来。

五、实验源程序

clc;clear;close all;

I=imread('D:\picture\flower.tif');% 读入原图像,tif格式

whos I ; % 显示图像I的基本信息

imfinfo ('D:\picture\flower.tif');

imwrite(I,'D:\picture\flower.jpg','quality',50);

imwrite(I,'D:\picture\flower.bmp'); % 以位图（BMP）的格式存储图像

g=im2bw(I); % 将图像转为二值图像

imwrite(g,'D:\picture\flower1.tif');

subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图(tif格式)');

subplot(2,2,2),imshow('D:\picture\flower.jpg'),title('压缩图(jpg格式)');

subplot(2,2,3),imshow('D:\picture\flower.bmp'),title('位图(BMP格式)');

subplot(2,2,4),imshow(g),title('二值图');

六、实验结果

原图(tif格式)压缩图(jpg格式)

位图(BMP格式)二值图

七、实验心得

通过本次实验可以熟练的运用MATLAB编程软件。

实验二 图像直方图分析

一．实验目的

1．了解MATLAB 的操作环境和基本功能。

2．掌握MATLAB 中图像增强与平滑的函数的使用方法。 3．加深理解图像增强与平滑的算法原理。

二、实验内容

（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。（可将每段程序保存为一个.m 文件）

1．直方图均衡化 2．直接灰度变换

3．空域平滑滤波（模糊、去噪） 4．空域锐化滤波

（二）采用MATLAB 底层函数编程实现 1．灰度变换之动态范围扩展

假定原图像f (x , y )的灰度范围为［a , b ］，希望变换后图像 g (x , y )的灰度范围扩展至［c , d ］，则线性变换可表示为：

c a y x f a

b c

d y x g +---=

]),([),( 用MATLAB 底层函数编程实现上述变换函数。观察图像‘ pout.tif’的灰度直方图，选择合适的参数［a , b ］、［c , d ］对图像‘pout.tif ’进行灰度变换，以获得满意的视觉效果。

2．非锐化掩蔽和高斯滤波

从原图像中减去其非锐化（平滑过的）图像的过程称为非锐化掩蔽，其基本步骤为： ⑴对原图像进行平滑滤波得到模糊图像(,)f x y ；

⑵从原图像中减去模糊图像，产生的差值图像称为模板(,)mask g x y ；