图像处理实验4实验报告

合集下载

图像处理实验报告

图像处理实验报告图像处理实验报告一、引言图像处理是计算机科学与工程领域的一个重要研究方向，它涉及到对数字图像进行获取、处理、分析和显示等一系列操作。

本实验旨在通过使用图像处理技术，对一幅给定的数字图像进行处理和分析，以探索图像处理的原理和应用。

二、实验目的本实验有以下几个目的：1. 理解图像处理的基本概念和原理；2. 掌握图像处理的常用技术和方法；3. 熟悉图像处理软件的使用。

三、实验步骤1. 图像获取在本实验中，我们选择了一张风景图作为实验对象。

该图像是通过数码相机拍摄得到的，保存在计算机中的文件格式为JPEG。

我们使用图像处理软件将该图像导入到程序中，以便进行后续的处理和分析。

2. 图像预处理在进行图像处理之前，我们需要对图像进行预处理。

预处理的目的是去除图像中的噪声、平滑图像的边缘等。

我们使用了均值滤波和中值滤波两种常用的图像平滑方法。

通过对比两种方法的效果，我们可以选择合适的方法来进行图像预处理。

3. 图像增强图像增强是指通过一系列的操作，使得图像在视觉上更加鲜明、清晰、易于观察。

在本实验中，我们使用了直方图均衡化和灰度拉伸两种图像增强方法。

直方图均衡化通过对图像的像素值进行变换，使得图像的直方图更加均匀，从而增强图像的对比度。

灰度拉伸则是通过对图像的像素值进行线性变换，将图像的灰度范围拉伸到更广的范围内，从而增强图像的细节。

4. 图像分割图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域具有一定的意义和特征。

在本实验中，我们使用了阈值分割和边缘检测两种图像分割方法。

阈值分割是指通过设置一个合适的阈值，将图像中的像素分为两个类别。

边缘检测则是通过检测图像中的边缘信息，将图像分割为不同的区域。

5. 图像特征提取图像特征提取是指从图像中提取出具有一定意义和特征的信息。

在本实验中，我们选择了纹理特征和颜色特征两种常用的图像特征提取方法。

纹理特征提取通过对图像的纹理进行分析，提取出图像的纹理特征。

湖南大学医学影像学实验之matlab图像处理实验报告

实验一、空域图像处理1、灰度线性变换：I=imread('trees.tif') ;figure(1) ； imshow(I) ; title('原图') ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给JJ=3*J+74 ; %对J进行线性变换J=uint8(J) ；figure(2) ； imshow(J) ; title('线性变换') ;图像：思考题：设定不同的斜率值和截距，显示效果会怎样？答：斜率增加，像素点的灰度值会根据本身的灰度值按比例增加，所以深色部分会变少，浅色部分会变多，整张图片上白色区域会变多；截距增加，所有像素点的灰度值都会增加，所以整张图片会变淡。

添加噪声：I=imread('trees.tif') ;M=imnoise(I,'salt & pepper',0.02) ; %添加椒盐噪声%因为每次添加椒盐噪声都是这两句代码，所以就不重复打出来了，直接看效果图下同～(￣▽￣～)~~~图像：椒盐噪声+线性变换：椒盐噪声是随机产生的噪声，包括高灰度和低灰度的噪声。

线性变换基本上没有多少去噪的功能，更多的应该是用于改变对比度。

(中值)直方图均衡化：I=imread('rice.png') ;subplot(2,2,1) ; imshow(I) ; title('原图') ;subplot(2,2,3) ; imhist(I) ;J=double(I) ; %把I变成双精度并赋值给Jmax=J(1,1) ; min=J(1,1) %把J(1,1)赋值给max和min[N1,N2]=size(I) ; %得到矩阵I的行和列for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>maxmax=J(i,j) ; %如果元素值大于max，则把元素值赋给maxendif J(i,j)<minmin=J(i,j) ; %如果元素值小于min，则把元素值赋给minendendendn=round((max+min))/2 ; %取元素最大值和最小值的中间值，即中间灰度值a=(255-max)/(max-n) ；b=min/(n-min) ；%根据原图中max和min，求得运算倍率a和b，以确保在接下来的运算中，原图像的max和min可以准确被定为到255和0for i=1:N1for j=1:N2if J(i,j)>=nJ(i,j)=J(i,j)+a*(J(i,j)-n) ;end%当元素灰度值大于或等于中间灰度值时，将该元素的灰度值变大if J(i,j)<nJ(i,j)=J(i,j)-b*(n-J(i,j)) ;end%当元素灰度值小于中间灰度值时，将该元素的灰度值变小endendK=uint8(real(J)) ;subplot(2,2,2) ; imshow(K) ;title('直方图均衡化') ;subplot(2,2,4) ; imhist(K) ;思考题：直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？答：直方图均衡化是将一副像素灰度级范围较窄的图像的像素灰度级的范围扩大并分布均匀。

matlab图像处理实验报告

matlab图像处理实验报告《Matlab图像处理实验报告》摘要：本实验报告通过使用Matlab软件进行图像处理实验，对图像进行了灰度化、二值化、边缘检测、图像增强等处理，通过实验结果分析，验证了Matlab在图像处理领域的实用性和有效性。

1. 实验目的本实验旨在通过Matlab软件进行图像处理实验，掌握图像处理的基本方法和技术，提高对图像处理算法的理解和应用能力。

2. 实验原理图像处理是对图像进行数字化处理的过程，主要包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割和图像识别等步骤。

Matlab是一种功能强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可用于图像的处理、分析和识别。

3. 实验内容（1）图像灰度化首先，通过Matlab读取一幅彩色图像，并将其转换为灰度图像。

利用Matlab 中的rgb2gray函数，将RGB图像转换为灰度图像，实现图像的灰度化处理。

（2）图像二值化接着，对灰度图像进行二值化处理，将图像转换为黑白二值图像。

利用Matlab 中的im2bw函数，根据设定的阈值对灰度图像进行二值化处理，实现图像的二值化处理。

（3）边缘检测然后，对二值图像进行边缘检测处理，提取图像的边缘信息。

利用Matlab中的edge函数，对二值图像进行边缘检测处理，实现图像的边缘检测处理。

（4）图像增强最后，对原始图像进行图像增强处理，改善图像的质量和清晰度。

利用Matlab 中的imadjust函数，对原始图像进行图像增强处理，实现图像的增强处理。

4. 实验结果分析通过实验结果分析，可以发现Matlab在图像处理领域具有较高的实用性和有效性。

通过Matlab软件进行图像处理实验，可以快速、方便地实现图像的处理和分析，提高图像处理的效率和精度，为图像处理技术的研究和应用提供了重要的工具和支持。

5. 结论本实验通过Matlab图像处理实验，掌握了图像处理的基本方法和技术，提高了对图像处理算法的理解和应用能力。

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理实验指导书学院：通信与电子工程学院专业：电子信息工程班级：学号：姓名：XX理工大学实验一 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。

图1 图像的采样和量化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。

遥感图像处理实验报告

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。

本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。

在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。

接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。

最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。

在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。

接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。

最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。

三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。

融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。

四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。

通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。

图像处理美工实验报告

图像处理美工实验报告1. 实验目的本次实验旨在通过图像处理技术，提升图片的美观度。

通过对图像进行调整、修复、美化等处理，使得图片在色彩、对比度、清晰度等方面表现出更好的效果。

2. 实验环境- 操作系统：Windows 10- 编程语言：Python- 开发环境：Anaconda Navigator- 相关软件：Adobe Photoshop3. 实验过程3.1 图片调整首先，我们使用Adobe Photoshop对原始图片进行调整。

通过调整图片的亮度、对比度、色调等参数，使得图片的整体效果更加明亮、鲜艳。

3.2 图像修复接着，我们使用图像处理库中的算法对图片进行修复。

通过去除噪点、消除瑕疵、修复缺失等操作，使得图片中的细节更加清晰、完整。

3.3 图像滤镜在调整和修复完成后，我们尝试使用不同的滤镜效果来美化图片。

通过施加不同的滤镜效果，例如模糊、锐化、马赛克等，我们可以给图片加入一些艺术效果，使得图片更加具有视觉冲击力。

3.4 图像细节增强为了使得图片更加饱满、立体，我们可以对图片中的细节部分进行增强处理。

通过增强细节的锐度、增加线条的清晰程度，我们可以使得图片中的物体更加鲜活、立体。

3.5 色彩调整最后，我们对图片的色彩进行调整。

通过调整图片的色相、饱和度、明度等参数，我们可以让图片的色彩更加丰富、鲜艳。

同时，我们可以对不同色彩通道进行调整，使得图片的整体色调更加协调、统一。

4. 实验结果经过一系列的图像处理操作，我们成功提升了图片的美观度。

原始图片与经过处理后的图片相比，色彩更加明亮饱满，细节更加清晰，整体效果更加出色。

同时，通过施加不同的滤镜效果和调整色彩，我们还加入了一些艺术效果，提升了图片的视觉冲击力。

5. 总结通过本次实验，我们了解了图像处理技术在美工方面的应用。

图像处理可以对图片进行调整、修复、美化等操作，提升其美观度和质量。

合理使用图像处理技术，可以使得图片更加生动、吸引人，为设计和美工工作提供了有力的支持。

matlab数字图像处理实验报告

《数字图像处理实验报告》实验一图像的增强一.实验目的1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出；2.熟悉直方图；3.熟悉图像的线性指数等；4.熟悉图像的算术运算和几何变换。

二.实验仪器计算机、MATLAB软件三.实验原理图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息，同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像，通过进行适当的增强处理，可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。

其基本原理是：对一幅图像的灰度直方图，经过一定的变换之后，使其成为均匀或基本均匀的，即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数．f=H等或基本相等。

此方法是典刑的图像空间域技术处理，但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数，因此，当用离散的灰度等级做变换时，很难得到完全平坦均匀的结果。

频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域，然后进行各种各样的处理，再将所得到的结果进行反变换，从而达到图像处理的目的。

常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。

假定原图像为f(x，y)，经傅立叶变换为F(u，v)。

频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理，然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。

四.实验内容及步骤1.图像在MATLAB下的读写、输出；实验过程：>> I = imread('F:\image\');figure;imshow(I);title('Original Image');text(size(I,2),size(I,1)+15, ...'', ...'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');Warning: Image is too big to fit on screen; displaying at 25% > In imuitools\private\initSize at 86In imshow at 1962.给定函数的累积直方图。

身份证识别图像处理实验报告

身份证识别图象处理实验报告摘要：本实验通过图象处理技术，对身份证进行识别和处理。

通过对身份证图象的预处理、特征提取和识别算法的应用，实现了对身份证信息的自动提取和识别。

实验结果表明，该方法能够有效地识别身份证信息，具有较高的准确性和鲁棒性。

1. 引言身份证是一种重要的身份证明文件，广泛应用于各个领域。

然而，传统的手工识别方式效率低下且易出错。

因此，本实验旨在通过图象处理技术，实现对身份证的自动识别和信息提取。

2. 实验方法2.1 身份证图象预处理首先，对身份证图象进行预处理，包括灰度化、二值化、去噪等步骤。

通过将彩色图象转换为灰度图象，可以简化图象处理的复杂度。

然后，通过阈值分割将图象转化为二值图象，以便更好地提取身份证信息。

最后，采用滤波器等方法去除图象中的噪声，提高识别的准确性。

2.2 身份证信息提取在身份证图象预处理完成后，需要提取身份证的关键信息，包括姓名、性别、民族、出生日期、住址和身份证号码等。

通过图象处理技术，可以实现对这些信息的自动提取。

例如，通过模板匹配或者特征点提取等方法，可以准确地提取身份证号码。

同时，结合OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，可以提取其他文字信息。

2.3 身份证信息识别在身份证信息提取完成后，需要对提取的信息进行识别。

通过特征提取和分类算法，可以实现对身份证信息的准确识别。

例如，可以使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等机器学习算法进行分类。

通过训练模型，可以将提取的身份证信息与已知的身份证信息进行匹配，从而实现识别。

3. 实验结果与分析经过实验，我们得到了一批身份证图象，并进行了图象处理和信息识别。

实验结果表明，该方法能够有效地识别身份证信息。

在识别准确率方面，我们进行了多次实验，平均准确率达到了90%以上。

同时，该方法对于不同类型的身份证图象都具有较好的鲁棒性，能够适应不同光照条件和角度的变化。

数字图像处理实验报告

目录实验一：数字图像的基本处理操作 (4)：实验目的 (4)：实验任务和要求 (4)：实验步骤和结果 (5)：结果分析 (8)实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9)：实验目的 (9)：实验任务和要求 (9)：实验步骤和结果 (9)：结果分析 (13)实验三：图像的平滑处理 (14)：实验目的 (14)：实验任务和要求 (14)：实验步骤和结果 (14)：结果分析 (18)实验四：图像的锐化处理 (19)：实验目的 (19)：实验任务和要求 (19)：实验步骤和结果 (19)：结果分析 (21)实验一：数字图像的基本处理操作：实验目的1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用；2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。

3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。

：实验任务和要求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.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。

3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。

4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的对应关系。

：实验步骤和结果1.对实验任务1的实现代码如下：a=imread('d:\');i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,;subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像');subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像');subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');结果如图所示：图原图及其灰度图像，二值图像2.对实验任务2的实现代码如下：a=imread('d:\');A=imresize(a,[800 800]);b=imread('d:\');B=imresize(b,[800 800]);Z1=imadd(A,B);Z2=imsubtract(A,B);Z3=immultiply(A,B);Z4=imdivide(A,B);subplot(3,2,1);imshow(A);title('原图像 A'); subplot(3,2,2);imshow(B);title('原图像 B'); subplot(3,2,3);imshow(Z1);title('加法图像'); subplot(3,2,4);imshow(Z2);title('减法图像'); subplot(3,2,5);imshow(Z3);title('乘法图像'); subplot(3,2,6);imshow(Z2);title('除法图像');结果如图所示：3.对实验任务3的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心I=log(abs(k)); %对数变换m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心RR=real(m); %取傅里叶变换的实部II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶变换频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶变换频谱');结果如图所示：4.对实验任务4的实现代码如下：s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j);I=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=imrotate(s,-90);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱');结果如图所示：：结果分析对MATLAB软件的操作开始时不太熟悉，许多语法和函数都不会使用，写出程序后，调试运行，最开始无法显示图像，检查原因，是有些标点符号没有在英文状态下输入和一些其他的细节，学会了imread()，imshow()，rgb2gray（）等函数。

光电图像处理实验报告

（2）原图傅里叶频谱图
3.结果分析
空间频率：在单位长度或单位空间范围内图像灰度（周期性）变化的次数。

3.结果分析
从右侧直方图中，可以看出，经对比加强后，图像灰度尺上灰度范围变化最为明显，灰度范围加大，这样使图片对比度加强。

而直方图均值化后的图像，从结果上看来灰度更为均匀，辨识度提高，图片亮度有所增强。

两种处理方式从不同的角度都使得图片更加清晰。

实验3 图像的平滑处理
1.实验程序
i=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\图像\图像处理\w01.tif'); subplot(2,2,1);
imshow(i);
3.结果分析
原图像加高斯白噪声后，图片上明显增加了许多噪点，不再清晰，变得很粗糙。

3.结果分析。

灰度图像处理实验报告

灰度图像处理实验报告实验背景灰度图像处理是图像处理中的一项重要任务，它通过将彩色图像转换为仅包含灰度信息的图像，从而简化图像处理的复杂度。

灰度图像处理在计算机视觉、图像识别和模式识别等领域有着广泛的应用。

实验目的本实验的目的是通过python编程实现灰度图像处理算法，包括灰度化、二值化、图像平滑以及直方图均衡化等，从而深入理解灰度图像处理的原理和算法，并掌握实现相关算法的编程技巧。

实验过程1. 数据准备在本次实验中，我们选用了一张彩色图像作为处理对象，该图像包含丰富的纹理和明暗变化。

首先，我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以便后续的处理。

2. 灰度化灰度化将彩色图像转换为灰度图像，即将每个像素点的RGB三个分量的值按照一定的权重进行加权平均，得到对应的灰度值。

常用的加权平均法为：Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B上述公式中的0.299、0.587和0.114是经验值，表示红、绿和蓝三个分量的权重。

3. 二值化二值化将灰度图像转换为二值图像，即将每个像素点的灰度值与一个阈值进行比较，若大于阈值，则该像素点的值为255（表示白色），否则其值为0（表示黑色）。

在实际应用中，阈值的选取通常需要根据具体的图像和任务进行调整。

4. 图像平滑图像平滑是为了减少图像的噪声和细节，使得图像更加平滑，在一些图像处理任务中有着重要的应用。

常用的图像平滑算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

在本次实验中，我们选择了均值滤波作为图像平滑的算法，并使用一个3x3的滤波模板对图像进行卷积操作。

5. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，通过对图像的灰度级进行重新分配，使得原始图像中较暗的像素点和较亮的像素点在直方图上均匀分布，从而增强图像的对比度和视觉效果。

实验结果经过实验，我们得到了经过灰度化、二值化、图像平滑和直方图均衡化等处理后的图像。

与原始彩色图像相比，经过灰度化的图像丢失了颜色信息，但保留了图像的亮度信息；经过二值化的图像将图像的亮度信息进一步简化，只保留了黑色和白色两种颜色；经过图像平滑的处理，图像的细节和噪声得到了一定程度的抑制；经过直方图均衡化的处理，图像的对比度得到了显著的提升，整体的视觉效果更好。

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。

数字图像处理实验四

福建农林大学计算机与信息学院实验报告
系：计算机与信息学院专业：电子信息工程年级：2014级
：吕志缘学号：3146004063 实验室号__明南附203 计算机号
实验时间：20170507 指导教师签字：成绩：
报告退发(订正、重做)
实验四频率域滤波
1.实验目的和要求
掌握二维离散傅立叶变换的计算；
掌握频率域图像的平滑和锐化方法；
2.实验内容和原理
✧根据二维离散傅立叶变换公式计算傅立叶谱，并显示相应的傅立叶谱图
像。

✧利用matlab工具包，实现高斯低通滤波和高通滤波。

3.实验环境
硬件：一般PC机
操作系统：WindowsXP
编程平台：MATLAB 或高级语言
4.算法描述及实验步骤
实验结果
5.
6. 总结
傅立叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪声等的作用。

通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。

对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，学习好傅立叶变换很有必要。

其公式如下：。

实验四(数字图像处理)

温州大学物理与电子信息工程学院
数字图像处理实验报告
课程名称：数字图像处理
班级：姓名：学号：
实验地点：日期：
实验四图像增强
[实验目的和要求]
1、熟悉数字图像增强的原理
2、掌握空域增强方法
3、掌握频域增强方法
[实验内容]
1采用不同的γ对输入图像进行幂次变换，可对原图像的对比度进行调整，获得不同的清晰度感觉。

因此可以在主观经验和感受的技术上，选择适当的γ，来增强图像的清晰度。

2自己设计目标，直方图将输入图像按目标直方图进行规定化处理。

3 采用平滑滤波器对图像平滑。

采用“原图-低通图像”及“原图-高通图像”的方法锐化图像（fspecial）。

4 利用相应的模板对其图像进行锐化。

（edge）
实验结果及分析：
a=imread('lena.jpg');
b=rgb2gray(a);
subplot(2,2,1);
imshow(b);
title('Ô-Í¼');
c=im2double(b);
d=c.^0.05;
e=c.^0.1;
f=c.^0.25;
subplot(2,2,2);
imshow(d);
title('r=0.05');
subplot(2,2,3);
imshow(e);
title('r=0.1');
subplot(2,2,4);
imshow(f);
title('r=0.15');
评定成绩：。

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。

dsp图像处理实验报告

dsp图像处理实验报告DSP图像处理实验报告一、引言数字信号处理（DSP）是一种用于处理数字信号的技术，广泛应用于各个领域。

图像处理是DSP的一个重要应用，通过对图像进行数字化处理，可以实现图像增强、边缘检测、目标识别等功能。

本实验旨在通过DSP技术对图像进行处理，探索图像处理算法的实际应用。

二、实验目的1. 了解数字信号处理在图像处理中的应用；2. 掌握DSP平台的基本操作和图像处理算法的实现；3. 进一步熟悉MATLAB软件的使用。

三、实验环境和工具本实验使用的DSP平台为TMS320C6713，开发环境为Code Composer Studio （CCS）。

图像处理算法的实现主要依赖于MATLAB软件。

四、实验步骤1. 图像采集与预处理首先，通过CCD摄像头采集一张待处理的图像，并将其转化为数字信号。

然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以提高后续处理的效果。

2. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，提高图像的质量、清晰度和对比度。

在本实验中，我们采用了直方图均衡化算法对图像进行增强。

该算法通过对图像像素值的统计分析，调整像素值的分布，使得图像的对比度更加明显，细节更加突出。

3. 边缘检测边缘检测是图像处理的重要环节，可以用于目标识别、图像分割等应用。

在本实验中，我们采用了Canny算法进行边缘检测。

Canny算法是一种经典的边缘检测算法，通过对图像进行多次滤波和梯度计算，得到图像的边缘信息。

4. 目标识别目标识别是图像处理中的关键任务之一，可以应用于人脸识别、车牌识别等领域。

在本实验中，我们以人脸识别为例，使用了Haar特征分类器进行目标识别。

Haar特征分类器是一种基于图像特征的分类器，通过对图像进行特征提取和分类器训练，可以实现对目标的快速准确识别。

五、实验结果与分析通过对图像进行处理，我们得到了增强后的图像、边缘检测结果和目标识别结果。

经过对比分析，我们发现图像增强算法能够有效提高图像的对比度和清晰度，使得图像更加易于观察和分析。

数据图像处理实验报告

{
//对y方向进行快速付立叶变换
FFT(&TD[w * i], &FD[w * i], wp);
}
//保存变换结果
for(i = 0; i < h; i++)
{
for(j = 0; j < w; j++)
{
TD[i + h * j] = FD[j + w * i];
}
}
for(i = 0; i < w; i++)
YCBCR空间图像中Y是指亮度分量，Cb指蓝色色度分量，而Cr指红色色度分量。主要的子采样格式有YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2和YCbCr 4:4:4。
2、图像灰度变换与代码编写
a）在VC6.0环境下打开“医学图像处理系统”代码，进行编译调试，打开实验前准备的医学图像，进行灰度变换曲线调整如下图，观察图像进行灰度调整后的效果；
实验二图像的FFT变换实验
一、实验目的：
1、练习Visual C++的一些FFT变换的算法实现方式；
2、编写Visual C++关于图像的FFT变换函数的编写和调试；
3、熟悉FFT变换在图像处理中的作用及功能；
4、熟悉FFT变换后的显示基本算法；
5、学会编写图像的FFT变换相关函数：
二、实验原理：
}
return TRUE;
}
3、灰度运算对于图像处理的作用，对照观察灰度变换前后的图像，了解各种灰度变换的作用
使图像加亮使图像减暗
提高图像对比度降低图像对比度
灰度级切片
四、思考题
1、要设计一个功能完善的图像灰度变换处理软件，需要在那些功能上进行完善和设计；

数字图像处理实验四

电子工程学院数字图像处理课程实验报告g = imbinarize(f, T/255); %二值化图像阈值分割figure(1);subplot(221);imshow(f);title('原图像');subplot(222);imshow(g);title('basic global thresholding');se=strel('ball',8,8); % 创建球体，半径8f1=imdilate(I,se); %膨胀subplot(223)imshow(f1);title('膨胀后图像');f2=imbinarize(f1); %二值化图像阈值分割subplot(224)imshow(f2);title('分割标记后图像');%Otsu方法二值化图像I = imread('C:\picture\256.tif');J = imnoise(I, 'salt & pepper',0.02); %添加噪声figure(2);subplot(231);imshow(I);title('原图像');subplot(232);imshow(J);title('加椒盐噪声后的图像');k = medfilt2(J,[5 5]);subplot(233);imshow(k);title('5x5模板中值滤波')T=graythresh(k); %最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值g=imbinarize(f,T);subplot(234);imshow(g);title('Otsu方法二值化图像');se=strel('ball',8,8); % 创建球体，半径8f1=imdilate(I,se);subplot(235)imshow(f1);title('膨胀后图像');f2=imbinarize(f1);[f2,N]=bwlabel(f2,8);subplot(236)imshow(f2);title('分割标记后图像');六、心得体会（思考与创新、建议等）思考题：1、除了形态学方法用其他方法如何实现图像分割？答：阈值分割：图像分割的经典方法是基于灰度阈值的分割方法，它通过设置阈值，把像素点按灰度级分若干类，从而实现图像分割；区域分割：利用的是图像的空间性质，认为分割出来的属于同一区域的像素应具有相似的性质；运动分割：研究对象通常是图像序列，图像序列的每一幅为一帧，不同时刻采集的多帧图像中包含了存在于相机与景物之间的相对运动信息。

数字图像处理实验四

数字图像处理实验四图像复原一、实验目的了解matlab有关图像复原的操作，如图像的读写，显示，加噪声，去噪声等。

二、实验要求1、使用不同模糊化方法对图像Lena进行模糊处理，对原图像及模糊化图像进行比较（注明模糊化的类型），并保存模糊图像。

(此题中所用的图像和保存的图像在Images文件夹中)I = imread('lena.tif'); %读入图像subplot(221);imshow(I);title('原始图像');H=fspecial('motion',30,45); %运动模糊PSFMotionBlur=imfilter(I,H); %卷积imwrite(MotionBlur,'运动模糊.tif'); %保存运动模糊图像subplot(222);imshow(MotionBlur);title('运动模糊图像');H=fspecial('disk',10); %圆盘状模糊PSFbulrred=imfilter(I,H);imwrite(bulrred,'圆盘状模糊.tif'); %保存圆盘状模糊图像subplot(223);imshow(bulrred);title('圆盘状模糊图像');H=fspecial('unsharp'); %钝化模糊PSFSharpened=imfilter(I,H);imwrite(Sharpened,'钝化模糊.tif'); %保存钝化模糊图像subplot(224);imshow(Sharpened);title('钝化模糊图像');原始图像运动模糊图像圆盘状模糊图像钝化模糊图像2、对图像Lena添加不同类型的噪声，对原图像及噪声图像进行比较（注明加入噪声的类型，及噪声参数），并保存噪声图像。