《数字图像处理》实验指导书

数字图像处理实验指导书

信息科学与工程学院电子系

二○○六年

前言

数字图像处理是研究数字图像处理的基本理论、方法及其在智能化检测中应用的学科，是电子信息类本科专业的专业课。

本课程侧重于数字图像的基本处理，并对图像分析的基本理论和实际应用进行系统介绍；目的是使学生系统掌握数字图像处理的基本概念、原理和实现方法，学习图像分析的基本理论、典型方法和实用技术，具备解决通信领域的图像相关问题的初步能力，为今后的研究与开发打下扎实的基础。

目录

实验一常用的图像文件格式与格式转换和图像矩阵的显示方法 (2)

实验二傅立叶变换 (6)

实验三图像增强及编程处理 (8)

实验一常用的图像文件格式与格式转换和

图像矩阵的显示方法

1．实验目的

熟悉Matlab语言的初步使用；

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

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。

熟悉下列模块函数

Image file I/O.

imread - Read image file.

imwrite - Write image file.

Image display.

colorbar - Display colorbar.

getimage - Get image data from axes.

image - Create and display image object.

imagesc - Scale data and display as image.

immovie - Make movie from multiframe indexed image.

imshow - Display image.

subimage - Display multiple images in single figure.

truesize - Adjust display size of image.

warp - Display image as texture-mapped surface.

zoom - Zoom in and out of image or 2-D plot.

3．实验步骤

a. Load cameraman.tif image from your hard disk (using function imread).

>>A=imread('C:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif');

b. Show the image in a figure window (using function image or imshow).

>> imshow(A)

>> colorbar

d. Get image data from the current figure(axes) (using function getimage).

B=getimage；

生成新的矩阵

e. Show the gray level of the image between 64 to 128 (using function imagesc).

>> clims = [64 128];

imagesc(A,clims)

imshow(A)

f. Make a movie from a 4-D image (load mri, make the movie by immovie, then show movie by function movie).

>> load mri

mov = immovie(D,map);

movie(mov,3)

g. Draw the cameraman image on a cylinder (using function warp).

C=[A A];

>> [x,y,z] = cylinder;

>> warp(-x,-y,-z,C)

Question: how to show the cameraman like this

Requirement: write a report to do the experiment from a to g.

实验二傅立叶变换

1．实验目的

熟悉傅立叶变换的概念和原理；

理解Fourier变换的意义。

2．实验内容

用Fourier变换算法对图像进行Fourier变换；

评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。

3．实验步骤

<1>产生如图所示图像f1(x,y)（128×128 大小，暗处=0，亮处=255），用MATLAB中的fft2函数对其进行FFT；

A=zeros(128,128);

A(31:95,60:70)=255;

figure(1);

imshow(A);

axis on;

Y=fft2(A);

<2>同屏显示原图f1和FFT(f1)的幅度谱图；

A=zeros(128,128);

A(31:95,60:70)=255;

figure(1);

subplot(1,2,1);

imshow(A);

axis on;

Y=fft2(A);

K=(Y-min(min(Y)))/ (max(max(Y))-min(min(Y)))*225;

subplot(1,2,2);

imshow(K);

axis on;