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数字图像处理_杨淑莹_《数字图象处理》课程全部教案 ppt课件

数字图像处理_杨淑莹_《数字图象处理》课程全部教案 ppt课件
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数字图像处理_杨淑莹_《数字 图象处理》课程全部教案
在调色板系统中,每一幅图像都有自己的调色板,显示时必 须将自己的调色板载入系统调色板中,实现调色板。一般创 建一个逻辑调色板需要以下五步: (1)建立一个LOGPALETTE结构和PALETTEENTRY数组; (2)对数组元素进行初始化并对成员变量进行设置; (3)建立CPalette对象并使用CreatePalette函数初始化调 色板对象; (4)使用SelectPalette函数来将设备描述表和调色板联系 起来; (5)使用CDC中的RealizePalette函数使调色板生效。
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数字图像处理_杨淑莹_《数
字图象处理》课程全部教案
StretchDIBits()函数
该函数的结构如下: BOOL StretchDIBits(HDC hdc,int x,int y,int nWidth,int nHeight,int xSrc,int ySrc,int nSrcWidth,int nSrcHeight, CONST VOID*lpvBits,CONST BITMAPINFO *lpbmi, UNIT fuColorUse,DWORD dwrop); 参数说明: hdc:设备上下文句柄。 x: 指定绘制目标矩形左上角的逻辑X轴位置。 y : 指定绘制目标矩形左上角的逻辑Y轴位置。 nWidth: 指定绘制目标矩形的宽度(按逻辑单位)。 nHeight: 指定绘制目标矩形的高度(按逻辑单位 xSrc,ySrc: 指定源位图左上角的坐标(按逻辑单位)。 nSrcWidth, nSrcHeight:指定复制源位图的宽度和高度(按逻辑单位)。 lpvBits:指向DIB数据图像的指针。 lpbmi:指向BITMAPINFO结构的指针。 fuColorUse:指定BITMAPINFO结构中的bmiColors包含真实的RGB值还是调色板 中的索引值。 dwrop:指定要执行的光栅运算。

精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章

精品文档-数字图像处理(第三版)(何东健)-第1章

第1章 概论
5. 图像分析(Image Analysis 图像处理应用的目标几乎均涉及图像分析, 即对图像中 的不同对象进行分割、 特征提取和表示, 从而有利于计算机 对图像进行分类、 识别和理解。 在工业产品零件无缺陷且正确装配检测中, 图像分析是 把图像中的像素转化成一个“合格”或“不合格”的判定。 在医学图像处理中, 不仅要检测出异变(如肿瘤)的存在, 而且还要检查其尺寸大小。
第1章 概论 图像自动分割是图像处理中最困难的问题之一。 人类视 觉系统能够将所观察的复杂场景中的对象分开并识别出每个物 体。 但对计算机来说, 却是一个非常困难的问题。 由于解 决和分割有关的基本问题是特定领域中图像分析实用化的关键 一步, 因此, 将各种方法融合在一起并使用知识来提高处理 的可靠性和有效性是图像分割的研究热点。
第1章 概论 4. 图像分割(Image Segmentation 把图像分成区域的过程即图像分割。 图像中通常包含多 个对象, 例如, 一幅医学图像中显示出正常的或有病变的各 种器官和组织。 为达到识别和理解的目的, 必须按照一定的 规则将图像分割成区域, 每个区域代表被成像的一个物体 (或部分)。
第1章 概论
(4) 图像数据量庞大。 图像中包含有丰富的信息, 可以通过图像处理技术获取图像中包含的有用信息。 但是, 数字图像的数据量巨大。 一幅数字图像是由图像矩阵中的像 素(Pixel )组成的, 通常每个像素用红、 绿、 蓝三种颜 色表示, 每种颜色用8bit表示灰度级。 那么一幅1024×768 不经压缩的真彩色图像, 数据量达2.25 MB (1024×768×8×3/8), 一幅遥感图像的数据量达3240× 2340×4=30Mb 。 如此庞大的数据量给存储、 传输和处理 都带来巨大的困难。 如果再提高颜色位数及分辨率, 数据量 将大幅度增加。

数字图像处理ppt课件

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between 64 to 128 (using function
imagesc).
>>clims=[64,128]
>>imagesc(a,clims)
f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).
二、实验内容:
使用Photoshop观察数字图像增强的效果; 练习和掌握图像增强的Matlab编程。。 熟悉下列模块函数
Image enhancement. histeq - Read image file. imadust - Adust imae intensity values or colormap.
imshow - Display image.
subimage - Display multiple images in single figure.
truesize - Adjust display size of image.
warp - Display image as texture-mapped surface.
processing.
f. Compare the qualities of two images and
makes a discussion about them.
g. Add noises, such as gaussian, salt&pepper,
speckle noise into the image respectively.
10)选图像Blood、噪声类型Salt & Pepper、滤波器类型Median、邻域3x3,比较原始图像、

《数字图像处理》课程教学大纲

《数字图像处理》课程教学大纲

数字图像处理课程教学大纲课程简介数字图像处理是计算机科学与技术领域的一门重要课程,它研究如何使用计算机和算法来处理和分析数字图像。

本课程旨在介绍数字图像处理的基本原理、方法和应用,并培养学生的图像处理能力和技巧。

课程目标本课程的主要目标是让学生掌握数字图像处理的基本理论和方法,具备图像处理算法设计、图像增强、图像分割、图像压缩等技术的基本能力。

同时,通过实践项目的实施,培养学生的问题解决能力和团队合作能力。

课程安排第一周:课程介绍与基本概念•课程介绍•数字图像的基本概念与特点•数字图像处理的基本步骤第二周:图像预处理•图像采集与获取•图像灰度变换•图像噪声模型与去噪方法第三周:图像增强•直方图均衡化•空域滤波与频域滤波•边缘增强与锐化第四周:图像压缩•图像压缩的基本概念与方法•离散余弦变换(DCT)与JPEG压缩算法•小波变换与JPEG2000压缩算法第五周:图像分割与边缘检测•阈值分割•基于边缘的图像分割•基于区域的图像分割第六周:实践项目1 - 图像识别•项目需求分析与设计•图像特征提取与选择•分类器的训练与测试第七周:实践项目2 - 图像恢复•项目需求分析与设计•图像模型与图像去模糊•图像去噪与图像修复第八周:实践项目3 - 图像处理工具开发•项目需求分析与设计•图像处理算法的实现•图形界面设计与用户交互评估方式•平时成绩:30%•作业与实验报告:30%•期末考试:40%参考教材•Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods. 数字图像处理(第三版). 清华大学出版社,2018.•Richard Szeliski. 计算机视觉:算法与应用. 电子工业出版社,2014.参考资源•MATLAB图像处理工具箱文档•OpenCV计算机视觉库官方文档以上是《数字图像处理》课程的教学大纲,希望通过本门课程的学习,能够让学生对数字图像处理有一个全面的了解,并具备实践应用的能力。

《数字图像处理(matlab版)》教程课件

《数字图像处理(matlab版)》教程课件
kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二 值化算法。









0.25
算 法
算 法 算 法




OTSU
Niblack
KittlerMet
Kapur






/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DB f
添 加 高 斯 白 噪 声
添 加 椒 盐 噪 声
/4、空间域图像增强 二、空间域滤波
滤波过程就是在图像f(x,y)中逐点移动模板,使模板中心和点(x,y)重合,滤波器 在每一点(x,y)的响应是根据模板的具体内容并通过预先定义的关系来计算的。
W(-1,-1) W(-1,0) W(-1,1)
W(0,-1) W(0,0) W(0,1)
原 图 像 及 直 方 图
图像变暗后灰度均衡化 图像变亮后灰度均衡化
/3、图像的几何变换
一、图像平移
正变换
1 0 0
[ x1 y1 1] [ x0 y0 1] 0 1 0
Tx
Ty
1
逆变换
1
0 0
[x0 y0 1] [x1 y1 1] 0
1 0
Tx
Ty
1
strel %用来创建形态学结构元素 translate(SE,[y x])%原结构元素SE上y和x方向平移 imdilate%形态学膨胀
thresh法:最大类间方差法自动单阈值分割。
Kapur算法:一维直方图熵阈值算法
niblack算法:局部阈值分割 阈值的计算公式是T = m + k*v,其中m为以该像素点为中心的区域的平 均灰度值,v是该区域的标准差,k是一个系数。

《数字图像处理》课件

《数字图像处理》课件

数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息,具有广泛的应用前景, 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用,能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用,能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用,能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用,能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展,数字图像处理成为了一门重要的技术和学科,它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理,为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程,包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域, 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间, 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息,用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术,使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合,创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展,也带来了一些社会影响和挑战,需要加以关注和解决。

Lesson_1数字图像处理第一张(高教版)

Lesson_1数字图像处理第一张(高教版)
International Conference on Pattern Recognition (ICPR) International Conference on Image Processing (ICIP) IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Reference Books
Image Processing, Analysis and Machine Vision M. Sonka, V. Hlavac and R. Boyle PWS Publishing, 1999 Digital Picture Processing (I,II) A. Rosenfeld and A.C. Kak Academic Press, 1982
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Important Academic References Reference Journals
Image and Vision Computing (IVC) International Journal of Computer Vision (IJCV) Machine Vision and Applications (MVA)
Text Book Digital Image Processing 韩雷
hanlei@
图像处理和分析技术
2nd edition
章毓晋 高等教育出版社 , 2008
1
Reference Books
Digital Image Processing 2nd edition R. C. Gonzalez and R. E. Woods Prenticeபைடு நூலகம்Hall , 2002

数字图像处理入门ppt课件

数字图像处理入门ppt课件
• 关于matlab
– 如何构建一个矩阵?如何取得矩阵中具体一个 元素的值,如何修改一个(块)元素的值?
– 写一个循环程序,遍历整个矩阵,把每个像素 的值做一个变换,如y = 3x+1
– 矩阵的基本运算:加,减,乘,点乘 – 求一个图像的负片,用两种方法(一种是循环
遍历,一种是矩阵运算)实现。
六、图像的基本运算
•减
– C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)
• 应用举例
– 显示两幅图像的差异,检测同一场景两幅图像 之间的变化
六、图像的基本运算
• 点乘
– C(x,y) = A(x,y) .* B(x,y)
六、图像的基本运算
•与
– g(x,y) = f(x,y) ∧ h(x,y)
一、数字图像的概念
图像(Image): 视觉景物的某种形式的表示和记录
我们把数字格式存储的图像称为“数字图像”
“数字”
“模拟”
计算机存储的图片 传统光学照片
数码相机拍摄的图像 传统的电视图像
传感器阵列
模拟图像
三步
数字图像
1.采样 空间离坐标(x,y)的离散化, 确定水平和垂直 方向上的像素个数N、M,f(x,y)→f(m,n)
如何获得图像中第m行n列像素的灰度值?如果是彩色 图像呢? – 如何吧真彩色图像转换成灰度图像,然后转换成二值 图像? – 如何得到该图像中灰度值最大(最小)的像素的位置 和取值?如何计算图像的均值? – 什么是灰度图像的直方图?如何计算灰度图像直方图, 如何显示/直方图反映图像的什么性质?
作业2
图像的直方图
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不同图像的直方图反映图像的不同特点:
对比度低 对比度高
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数字图像处理课件整理版

数字图像处理课件整理版

2020年数字图像处理课件整理精品版第一章■课程性质和任务通过本课程的学习,系统地了解数字图像的基本概念、数字图像形成的原理,掌握数字图像处理的理论基础和技术方法。

着重掌握数字图像的增强、复原、压缩和分割的技术方法,为今后能够从事有关数字图像处理的研究和技术方法应用等工作掌握必备的基础知识。

数字图像处理的概念1•什么是图像■图像可定义为一个二维函数f (X, y)■ (x,y)——空间坐标■幅度值f (x, y)——图像该点的灰度(或强度)■数字图像:坐标x、y和幅度f(x,y)均是有限的离散数值■数字图像中每个由坐椒x,y)指定的点称为像素(pixel)0■数字图像可看作是由像素组成的二维矩阵。

灰度图像像索精品好文档.推荐学习交潦■对于单色即灰度图像而言,每个像素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0到255之间。

0表示黑、255表示白,而其它表示灰度级别。

彩色图像■彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵來表示。

'255240240'O16080 'O80160"R =255O80G =255255160 B =O O240 255O O O255O255255255通常,三元组的每个数值也是在0到255之间,0表示相应的基色在该像素中没有,而255 则代表相应的基色在该象素中取得最大值,这种情况下每个象素可用三个字节来表示。

2.什么是数字图像处理数字图像处理就是利用计算机系统对数字图像进行各种目的的处理3.数字图像的表示方法空间上:图像抽样对连续图像f (x, v)进行数字化幅度上:灰度级量化■数字图像常用矩阵来表示:/((),()) _/(0,1) …/((KN-1)f(x9y)= m°) /ai) /(LA-1)• • • •/'(xYZ—LO) /'(A/—LT) •…yXA•/—L“V—1) vx=0, 1, ••• ,M-1 ,(xj)=0~255,.”=(),1,…少」* (灰度级为256,设灰度量化为8bit)16X方向,抽样M行y方向,每行抽样N点整个图像共抽样MXN个像素点—般取M=N=2n=64, 128, 256, 512, 1024, 2048……四、数字图像处理的三个层次■从计算机处理的角度可以由低到高将数字图像处理分为三个层次。

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)

这是一幅pgm格式的彩色照片
这是pgm格式彩色照片16进 位制部分代码。原代码是不 分行的字符串。这里写成分 行的形式 (注意:LF=换行; SP=空格; #=注解行): 0x50 0x35 0x0A 表示P5 (LF); 0x23 0x20 0x20 0x49 …0x0A 表示#(SP)(SP)I…(LF) ; 0x36 0x34 0x30 0x20 0x34 0x38 0x30 0x0A 表示640(SP)480(LF); 0x32 0x35 0x35 0x0A ………………………………… 表示255(LF) ………………………………… 0x27 0x27 … 表示23, 23,…(像素灰度值)
1.2 图象处理和分析
1.2.1 图象处理和分析系统 图像处理和分析系统包括如下模块:图像采集模块、图像 显示模块、图像存储模块、图像通讯模块和图像处理和分 析模块。 1.2.2 模块 • 图象采集模块 CCD • 图象显示模块 CRT,LCD • 图象存储模块 内存、帧缓存、硬盘 • 图象通讯模块 LAN、WAN • 图象处理和分析模块
注意: 视觉:指光对感官的刺激和视觉系统的感觉。 视知觉:指如何通过视觉形成关于外部世界的表象。
2.2 人眼与亮度视觉
bmp(Bitmap)格式
• BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格 式,在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持 BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都 是以BMP为基础的。 • Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关,因 此把这种BMP图象文件格式称为设备相关位图 DDB(device-dependent bitmap)文件格式。 • Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关,因此 把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(deviceindependent bitmap)格式(注:Windows 3.0以后,在系统 中仍然存在DDB位图,象BitBlt()这种函数就是基于DDB 位图的。

数字图像处理数字图像处理基础讲课文档

数字图像处理数字图像处理基础讲课文档
,可L以m规in定l灰L度m级ax范围为[0,L-1]
第二十五页,共97页。
2.4 图像取样和量化
获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像,但是传 感器的输出是连续的电压波形,因此需要把连续的感知数 据转换为数字形式。
这一过程由图像的取样与量化来完成。
数字化坐标值称为取样
数字化幅度值称为量化。
图像的取样率:单位距离的取样数目(在两个空间方向上)
图中各色带亮度恒定,但实 际感觉条带边缘亮度有变化 :边缘处,亮的一边更亮, 暗的一边更暗;
第十七页,共97页。
亮度适应和鉴别
亮度适应和鉴别
(4)视觉错觉(Optical Illusions)
在错觉中,眼睛 填上了不存在的 信息或错误地感 知物体的几何特 点。
第十八页,共97页。
2.2 光和电磁波谱
灰度(Intensity)
白光强度(illumination)
0<r(x,y)<1 平均反射系数(reflectance) r ( x ,y ) 0 — — 全 吸 收 r ( x ,y ) 1 — — 全 反 射
单色图像在任何坐标(x0,y0)处的强度为图像在该处的灰度级 l=f(x0,y0),显然有
韦伯定理说明:
✓人眼视觉系统对亮度的对比度敏感 而非对亮度本身敏感;
图2.6 作为强 度函数 的典型 韦伯比
✓低照度,韦伯比高,亮度辨别能力差;高照度,韦伯比低,亮度辨别能力强 ;
韦伯定理:如果一个物体的亮度与其周围背景的亮度I有刚可察
觉到的差别 , I则 (I韦I伯比) 是 的函I 数且 在一 I 定I 的亮
第八页,共97页。
视觉的产生
眼球屈光系统将外界物体成 像在视网膜上
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数字图像处理数字图像处理实验报告学校:河北建筑工程学院院系:电气工程学院班级:电子132班姓名:杨腾腾学号: 2013315235第二章图像处理基本知识1.实验目的:(1)了解图像采集的硬件设备,获取一幅自己的头像(*.jpg),作为后续实验的一个图像源;(2)练习MATLAB的一般使用,为其它几个实验做准备。

2.实验内容:(1)利用图像采集系统获取图像;(2)编写一个MATLAB程序对获取的图像文件(*.jpg)。

将彩色图像转换为灰度图像。

用imhist计算和显示灰度的统计特性,求其均值、标准差,并将图像反白。

更详细的操作请参考讲解MATLAB使用的相关书籍或者该软件的在线帮助文件。

3.实验要求:编写一完整的MATLAB程序。

这里完整的MATLAB程序是指该程序应有一个用户界面窗口,读入的图像文件应显示在界面窗口里,在界面窗口中可以设置几个按钮,分别完成对所显示的图像进行上面(2)中所要求的操作。

请保留该程序,后面的实验所编的程序都要求与此程序集成起来,提供一个统一的操作界面。

4. 实验程序:I=imread('C:\0.jpg');subplot(2,2,1);imshow(I);J=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(J);subplot(2,2,3);imhist(J);Ave=mean2(J)SD=std2(double(J))s=size(J);all_white=255*ones(s(1),s(2));all_white_uint8=uint8(all_white);K=imsubtract(all_white_uint8,J);subplot(2,2,4);imshow(K);imwrite(K,'C:\0_iverse.jpg')实验结果:Ave =105.655SD=51.94425. 实验总结:通过本次实验,我初步了解了MATLAB 的使用方法,通过命令式的语言来执行程序,简洁快速,同时也了解到它在数学和图像处理方面的重要应用,在今后的学习后会充分发挥它的作用!第四章图像变换与二维数字滤波1.实验目的:(1)了解图像正逆变换的原理。

(2)理解图像变换的系数特点(3)掌握常用图像变换的实现过程。

(4)掌握图像的频谱分析方法。

(5)了解图像变换在图像数据压缩等方法面的应用。

(6)掌握二维数字滤波器的作用以及在图像滤波中的实际应用。

2.实验内容:(1)在MATLAB环境中,进行图像的离散傅立叶变换和离散余弦变换,观察图像的频谱并减少DCT系数,观察重建信号和误差信号,理解正交变化在压缩编码中的应用。

(2)在MATLAB环境中,进行图像的离散小波变换,观察图像的近似图像的各方向的细节图像,观察重建图像,理解小波变换在图像特征检测中的应用。

3.实验要求:(1)说明实验采用的正交变换原理(2)分析重建图像、误差图像、变换系数的关系。

(3)通过实验结果说明三种变换的优点以及各自适应的应用场合。

(4)分析图像的二维FIR滤波的结果和各种设计法的优缺点。

4. 实验程序:(1) 傅里叶变换:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(J);F1=fft2(J);subplot(2,2,2);imshow(log(abs(F1)+1),[0 10]);F2=fftshift(F1);subplot(2,2,3);imshow(log(abs(F2)+1),[0 10]);实验结果:(2)DCT变换:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);subplot(1,2,1),imshow(J);K=dct2(J);subplot(1,2,2),imshow(log(abs(K))+1,[0 10]); 实验结果:5. 实验总结:通过上机操作我知道了,正交变换和二维数字滤波广泛应用在图像增强、图像复原、特征提取、图像编码与压缩及形状分析方面。

二维DCT常用于二维信号处理,典型应用是对于静止图像和运动图像进行性能优良的有损数据严肃。

第五章图像编码与压缩1.实验目的:(1)了解图像的压缩编码原理。

(2)掌握常用的图像压缩算法。

2.实验内容:(1)利用变换编码压缩图像信息。

(2)计算压缩算法的性能。

3.实验要求:(1)说明压缩原理与算法。

(2)原始图像和压缩重构图像。

(3)计算压缩性能,说明为什么同一压缩算法对不同的图像压缩效果不同。

(4)心得和体会。

4.实验程序:F=imread('C:\0.jpg');figure(1);imshow(F);G=rgb2gray(F);dctG=dct2(G);figure(2);imshow(log(abs(dctG)),[]);T1=5;T2=50;dctG(abs(dctG)<T1)=0;idctF1=idct2(dctG);figure(3);imshow(idctF1,[0 255]);dctG(abs(dctG)<T2)=0;idctF2=idct2(dctG);figure(4);imshow(idctF2,[0 255]);[M N]=size(G);MSE1=sun(sum((idctF1-double(G)).^2))/(M*N)MSE1=sun(sum((idctF2-double(G)).^2))/(M*N)实验结果:5.实验总结:通过上机操作对DCT变化更加的了解了。

通过二维DCT变换后,对于低阈值压缩(T1=5),图像损失较小,但是对于较高的阈值压缩(50),图像稍显模糊。

实际应用中如果要求图像质量高的当然要用压缩率比较低的,保证不失真,对于质量要求不高的,可以采取压缩率较大的,在不影响图像判断上,降低图像的存储空间。

第六章图像增强1.实验目的:(1)熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数和photoshop操作(2)掌握图像灰度修正平滑去噪锐化加强边缘和轮廓的方法,并编程实现2.实验内容:(1)熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数和photoshop操作(2)掌握图像灰度修正平滑去噪锐化加强边缘和轮廓的方法,并编程实现3.实验要求:(1)选择利用MATLAB图像处理工具箱实现图像灰度修正图像平滑图像锐化的方法。

(2)列出上述图像处理的程序。

(3)记录灰度修正图像平滑图像锐化的图像,Photoshop图像增强的步骤和相应页面。

(4)心得和体会。

4.实验程序:(1) 图像的归一化直方图:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(J);N=numel(J);Pr=imhist(J)/N;k=0:255;subplot(2,2,2);stem(k,Pr)实验结果:(2) 线性变换:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);imshow(J);figure,imhist(J);M=imadjust(J,[0.3,0.7],[]);figure,imshow(M);figure,imhist(M);实验结果:(3) 直方图均衡化:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);M=histeq(J);imshow(J);figure,imhist(J);figure,imshow(M);figure,imhist(M);实验结果:(4)对椒盐噪声的平滑处理:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);imshow(J,[]);f=imnoise(J,'salt & pepper',0.04);figure,imshow(f);h0=1/9.*[1 1 1 1 1 1 1 1 1];h1=[0.1 0.1 0.1;0.1 0.2 0.1;0.1 0.1 0.1];h2=1/16.*[1 2 1;2 4 2;1 2 1];h3=1/8.*[1 1 1;1 0 1;1 1 1];g0=filter2(h0,f);g1=filter2(h1,f);g2=filter2(h2,f);g3=filter2(h3,f);figure,imshow(g0,[]);figure,imshow(g1,[]);figure,imshow(g2,[]);figure,imshow(g3,[]);实验结果:(5) 对椒盐噪声进行中值滤波:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);imshow(J);M=imnoise(J,'salt & pepper',0.04);figure,imshow(M);K=medfilt2(M);figure,imshow(K);实验结果:(6) 图像的锐化处理:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);imshow(J);BW=edge(J,'roberts',0.1);figure,imshow(BW);实验结果:(7)拉普拉斯算子对图像的均衡化处理:I=imread('C:\0.jpg');J=rgb2gray(I);imshow(J);H=[0 -1 0;-1 4 -1;0 -1 0];J=imfilter(J,H);figure,imshow(J);figure,imhist(J);K=imadjust(J,[0.0 0.2],[]);figure,imhist(K);figure,imshow(K);实验结果:5.实验总结通过此次上机我对图像增强更加的了解了,和它与图像复原的区别。

图像增强是指对图像的某些特征如边缘、轮廓、对比度进行强调,以便于显示、观察或进一步分析处理。

本次实验中涉及到线性变换的灰度变换,可以使图像动态范围增大,图像对比度扩展,通过第一个实验可以观察到图片的对比度提高了,没有想原图那样平淡。

实验二是对有噪声的图像进行平滑处理,已达到去除噪声的目的,通过空间域分析,不同的模板处理后的效果是不一样的。

实验三是通过拉普拉斯算子和罗伯茨算子来对图像进行锐化处理,增强图像边缘和轮廓。

这对于以后的学习会有很大的帮助,以后我会多多关注图像处理的技术,以及学习更多相关的知识。

第七章图像复原1.实验目的(1)了解图像复原的原理。

(2)掌握常用图像复原方法。

2.实验内容(1)利用维纳滤波对有噪声模糊图像进行复原(2)比较直接维纳滤波设置信噪比参数设置噪声和自相关函数这三种情况下的图像复原效果。

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