Matlab数字图像处理6
MATLAB图像处理
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率 清晰度 绝对清晰度 视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形） 模式区 全局特征（描述了 指纹的总体结构） 核心点 三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这 些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的 指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
●
位图
Matlab中的数字图像处理与同态滤波技术详解
Matlab中的数字图像处理与同态滤波技术详解数字图像处理在现代科技领域发挥着重要的作用，它可以对图像进行增强、恢复、分析和理解。
Matlab是一种功能强大的工具，被广泛应用于数字图像处理领域。
同态滤波是数字图像处理中常用的技术之一，它能够有效地改善图像的质量和对比度，并提高图像的功能性。
一. 数字图像处理概述在数字图像处理中，我们通过对图像使用数字计算机算法来改善其质量和表达。
数字图像处理技术可以应用于各个领域，如医学图像处理、安全监控、图像识别等。
Matlab作为一种强大的工具，在数字图像处理中具有举足轻重的地位。
数字图像处理的基本步骤包括图像获取、预处理、增强、分割和表示。
其中，预处理环节是非常重要的。
预处理可以包括图像去噪、平滑、锐化和增强对比度等操作。
Matlab提供了各种强大的函数和工具箱，使得数字图像预处理变得更加简单和高效。
二. 同态滤波原理同态滤波是一种有效的图像增强技术，可以改善图像的对比度和亮度分布。
同态滤波技术能够在去除图像退化的同时，保持图像的细节信息，提高图像的可视性。
同态滤波的原理是对图像进行频率域分解，然后对低频部分和高频部分进行分别处理，最后再将两者合并得到增强后的图像。
同态滤波的核心思想是对数变换，通过对数变换可以将乘法运算转化为加法运算，从而简化计算过程。
三. Matlab中的同态滤波函数Matlab提供了许多用于数字图像处理的函数和工具箱，其中包括同态滤波函数。
下面介绍几个常用的同态滤波函数及其使用方法。
1. imadjust函数imadjust函数是Matlab中用于图像增强的函数之一。
它可以通过调整图像的亮度和对比度来改善图像的视觉效果。
imadjust函数的语法如下：J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out]);其中，I是输入图像，J是输出图像。
[low_in high_in]表示输入图像中要拉伸的亮度范围，[low_out high_out]表示输出图像中的目标亮度范围。
MATLAB数字图像处理中的指令用法
• • • • • •
imshow(BW)显示一张二值图像BW imshow(X,map)用指定的调色板来显示图像 imshow(RGB)显示一张真彩色图像RGB imshow(...,display_option) imshow(x,y,A,...) imshow filename
• • • •
• • • • •
13.meshgrid
• • • • • • • • • • • • • • 函数功能生成绘制3-D图形所需的网格数据。在计算机中进行绘图操作时， 往 往需要一些采样点，然后根据这些采样点来绘制出整个图形。在进行3-D绘图 操作时，涉及到x、y、z三组数据，而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面 内对坐标进行采样得到的坐标对(x, y)。 例如：画一个128*128，截止频率为15的理想滤波器 for u=1:128 for v=1:128 if sqrt((u-64)^2+(v-64)^2)<=15 H(u,v)=1; else H(u,v)=0; end end end imshow(H); [u,v]=freqspace(128,'meshgrid'); figure,mesh(u,v,H)
• matlab中，每个figure都有（而且仅有）一个colormap，翻 译过来就是色图。 • COLORMAP(MAP) 用MAP矩阵映射当前图形的色图。 • COLORMAP('default') 默认的设置是 JET. • MAP = COLORMAP 获得当前色图矩阵. • COLORMAP(AX,...) 应用色图到AX坐标对应的图形，而非当 前图形. • MAP实际上是一个mx3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之 间数，分别代表颜色组成的rgb值，[1 0 0] 代表红色，[0 1 0]代表绿色，[0 0 1]代表蓝色。系统自带了一些colormap， 如：winter、autumn等。输入winter，就可以看到它是一 个64x3的矩阵。用户可以自定义自己的colormap，而且不 一定是64维的。
数字图像处理及应用（MATLAB）第6章习题答案
第六章习题与思考题参考答案1. 简述飞机红外图像识别中用到的五个红外特征量各自的作用？1）长宽比：反应了目标的几何形状；2）复杂度：反应了红外目标轮廓的情况；3）紧凑度：反应了红外目标在其所在最小外接矩形中所占比重；4）均值对比度：反映了目标的物理特性与背景的物理特性之间的关系；5）部分最亮像素点数与目标总像素数的比值：反应了目标的明暗变化情况；2. 可视密码共享中,如果实现（4 , 5）门限的可视密码分享，程序将做如何编写？clear allclose allM=imread('0.jpg');ss=rgb2gray(M);figureimshow(ss);[m n]=size(ss);for i=1:m*nif ss(i)>250ss(i)=250;endends=double(ss)+1;x=[1 2 3 4 5];g1=zeros(m,n);g2=zeros(m,n);g3=zeros(m,n);g4=zeros(m,n);g5=zeros(m,n);yy1=zeros(m,n);yy2=zeros(m,n);yy3=zeros(m,n);yy4=zeros(m,n);yy5=zeros(m,n);y1=zeros(m,n);y2=zeros(m,n);y3=zeros(m,n);y4=zeros(m,n);y5=zeros(m,n);for j=1:m*na1=mod(2*j,251);a2=mod(3*j,251);a3=mod(5*j,251);f=[a1 a2 a3 s(j)];g1(j)=polyval(f,x(1));yy1(j)=mod(g1(j),251);g2(j)=polyval(f,x(2));yy2(j)=mod(g2(j),251);g3(j)=polyval(f,x(3));yy3(j)=mod(g3(j),251);g4(j)=polyval(f,x(4));yy4(j)=mod(g4(j),251);g5(j)=polyval(f,x(5));yy5(j)=mod(g5(j),251);endy1=uint8(yy1-1)y2=uint8(yy2-1);y3=uint8(yy3-1);y4=uint8(yy3-1);y5=uint8(yy3-1);figure,imshow(y1);figure,imshow(y2)figure,imshow(y3);figure,imshow(y4);figure,imshow(y5);l1=(x(2)*x(3)*x(4)*x(5))/[(x(1)-x(2))*(x(1)-x(3))*(x(1)-x(4))*(x(1)-x(5))];l2=(x(1)*x(3)*x(4)*x(5))/[(x(2)-x(1))*(x(2)-x(3))*(x(2)-x(4))*(x(2)-x(5))];l3=(x(1)*x(2)*x(4)*x(5))/[(x(3)-x(1))*(x(3)-x(2))*(x(3)-x(4))*(x(3)-x(5))];l4=(x(1)*x(2)*x(3)*x(5))/[(x(4)-x(1))*(x(4)-x(2))*(x(4)-x(3))*(x(4)-x(5))];l5=(x(1)*x(2)*x(3)*x(4))/[(x(5)-x(1))*(x(5)-x(2))*(x(5)-x(3))*(x(5)-x(4))];rr1=zeros(m,n);r=zeros(m,n);for j=1:m*nrr1(j)=mod(yy1(j)*l1+yy2(j)*l2+yy3(j)*l3+yy4(j)*l4+yy5(j)*l5,251);endr=uint8(rr1-1);figure,imshow(r);3. 已知图像⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=805020016821024015010017018013070901262068M 。
数字图像处理与应用(MATLAB版)课后题答案
第一章1. 什么是图像？如何区分数字图像和模拟图像？模拟图像和数字图像如何相互转换？答：图像是当光辐射能量照在物体上，经过反射或透射，或由发光物体本身发出的光能量，在人的视觉器官中所重现出的物体的视觉信息。
数字图像将图像看成是许多大小相同、形状一致的像素组成。
这样，数字图像可以用二维矩阵表示。
将自然界的图像通过光学系统成像并由电子器件或系统转化为模拟图像（连续图像）信号，再由模拟/数字转化器（ADC）得到原始的数字图像信号。
图像的数字化包括离散和量化两个主要步骤。
在空间将连续坐标过程称为离散化，而进一步将图像的幅度值（可能是灰度或色彩）整数化的过程称为量化。
2. 什么是数字图像处理？答：数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
3. 数字图像处理系统有哪几部分组成？各部分的主要功能和常见设备有哪些？答：一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析5个模块组成，如下图所示。
各个模块的作用分别为：图像输入模块：图像输入也称图像采集或图像数字化，它是利用图像采集设备（如数码照相机、数码摄像机等）来获取数字图像，或通过数字化设备（如图像扫描仪）将要处理的连续图像转换成适于计算机处理的数字图像。
图像存储模块：主要用来存储图像信息。
图像输出模块：将处理前后的图像显示出来或将处理结果永久保存。
图像通信模块：对图像信息进行传输或通信。
图像处理与分析模块：数字图像处理与分析模块包括处理算法、实现软件和数字计算机，以完成图像信息处理的所有功能。
4. 试述人眼的主要特性。
答：（1）、人眼的视觉机理。
视网膜上有大量的杆状细胞和锥状细胞，锥状细胞能辨别光的颜色，而杆状细胞感光灵敏度高，但不能辨色。
（2）、人眼的视敏特性。
指人眼对不同波长的光具有不同的敏感程度。
（3）、人眼的亮度感觉。
亮度感觉范围指人眼所能感觉到的最大亮度与最小亮度之间的范围。
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。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数字图像处理的基本概念，掌握图像的表示和存储方式；2. 学会使用MATLAB软件进行数字图像处理，掌握相关函数和工具箱的使用方法；3. 掌握图像增强、滤波、边缘检测等基本图像处理技术；4. 了解图像分割、特征提取等高级图像处理技术。
技能目标：1. 能够运用MATLAB进行图像读取、显示和保存操作；2. 能够独立完成图像的增强、滤波等基本处理操作；3. 能够运用边缘检测算法对图像进行处理，提取关键特征；4. 能够根据实际需求选择合适的图像处理技术，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数字图像处理技术的兴趣，激发其学习热情；2. 培养学生的团队合作意识，使其学会在团队中分享和交流；3. 培养学生严谨的科学态度，使其注重实验数据的真实性；4. 培养学生的创新思维，鼓励其探索新方法，提高解决问题的能力。
本课程旨在通过数字图像处理MATLAB课程设计，使学生在掌握基本理论知识的基础上，运用MATLAB软件进行图像处理实践。
课程注重理论与实践相结合，培养学生具备实际操作能力，并能运用所学知识解决实际问题。
针对学生的年级特点，课程目标既注重知识技能的传授，又关注情感态度价值观的培养，为学生今后的学习和工作奠定基础。
二、教学内容1. 数字图像处理基础- 图像表示与存储（RGB、灰度、二值图像）- 图像类型转换- MATLAB图像处理工具箱介绍2. 图像增强- 直方图均衡化- 伽玛校正- 图像锐化3. 图像滤波- 均值滤波- 中值滤波- 高斯滤波- 双边滤波4. 边缘检测- 索贝尔算子- 拉普拉斯算子- Canny边缘检测5. 图像分割- 阈值分割- 区域生长- 分水岭算法6. 特征提取与描述- 霍夫变换- SIFT算法- ORB算法教学内容根据课程目标进行选择和组织，注重科学性和系统性。
教学大纲明确分为六个部分，分别对应数字图像处理的基础知识、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割和特征提取与描述。
东北大学matlab计算机图像处理实验报告
计算机图像处理实验报告学院：信息学院班级：姓名：学号：实验内容：数字图像处理1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序，并进行相互之间的转换；（1）、显示一副真彩RGB图像代码：I=imread('mikasa.jpg');>>imshow(I);效果：（2）、RGB转灰度图像代码：graycat=rgb2gray(I);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(graycat);效果：（3）、RGB转索引图像代码：[indcat,map]=rgb2ind(I,0.7);>> subplot(1,2,1);>> subimage(I);>> subplot(1,2,2);>> subimage(indcat,map);效果：（4）、索引图像转RGB代码：I1=ind2rgb(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(I1);效果：（5）、索引转灰度图像代码：i2gcat=ind2gray(indcat,map);>>subplot(1,2,1);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2gcat);效果：（6）、灰度转索引图像代码：[g2icat,map]=gray2ind(graycat,64);>>subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subimage(g2icat,map);效果：（7）、RGB转二值图像代码：r2bwcat=im2bw(I,0.5);>>subplot(1,2,1);>>subimage(I);>>subplot(1,2,2);>>subimage(r2bwcat);效果：（8）灰度转二值图像代码：g2bwcat=im2bw(graycat,0.5); subplot(1,2,1);>>subimage(graycat);>>subplot(1,2,2);>>subimage(g2bwcat);效果：（9）、索引转二值图像代码：>> i2bwcat=im2bw(indcat,map,0.7);>>subimage(indcat,map);>>subplot(1,2,2);>>subimage(i2bwcat);效果：2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换，观察其频谱图。
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】
第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。
三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
数字图像处理matlab课程设计
数字图像处理matlab课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字图像处理的基本理论和方法，学会使用MATLAB软件进行图像处理和分析。
通过本课程的学习，学生应达到以下具体目标：1.理解数字图像处理的基本概念、原理和算法。
2.熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用。
3.能够运用数字图像处理的基本算法解决实际问题。
4.能够使用MATLAB进行图像处理和分析，撰写相关的程序代码。
情感态度价值观目标：1.培养学生的创新意识和团队协作精神。
2.培养学生对数字图像处理技术的兴趣，提高其综合素质。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数字图像处理基本概念：图像处理的基本概念、图像数字化、图像表示和图像变换。
2.图像增强和复原：图像增强、图像去噪、图像复原。
3.图像分割和描述：图像分割、图像特征提取和描述。
4.图像形态学：形态学基本运算、形态学滤波、形态学重建。
5.MATLAB图像处理工具箱的使用：MATLAB图像处理工具箱的基本功能、常用图像处理函数。
6.图像处理实例分析：结合实际案例，分析数字图像处理技术的应用。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：通过讲解图像处理的基本概念、原理和算法，使学生掌握图像处理的基本知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生了解数字图像处理技术在实际中的应用。
3.实验法：通过上机实验，使学生熟练掌握MATLAB图像处理工具箱的使用，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的创新意识和团队协作精神。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《数字图像处理（MATLAB版）》。
2.参考书：相关领域的经典教材和论文。
3.多媒体资料：教学PPT、视频教程等。
4.实验设备：计算机、MATLAB软件、图像处理相关硬件设备。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等多个方面，以全面、客观、公正地评价学生的学习成果。
数字图像处理ch01(MATLAB)-课件
2024/10/12
第一章 绪论
17
2024/10/12
第一章 绪论
18
2024/10/12
第一章 绪论
19
2024/10/12
第一章 绪论
20
<2>几何处理
放大、缩小、旋转，配准，几何校正，面积、周长计算。
请计算台湾的陆地面积
2024/10/12
第一章 绪论
21
<3>图象复原
由图象的退化模型，求出原始图象
图像处理是指按照一定的目标，用一系列的操 作来“改造”图像的方法.
2024/10/12
第一章 绪论
7
➢图象处理技术的分类(从方法上进行分类)[2]
1．模拟图象处理（光学图像处理等）
用光学、电子等方法对模拟信号组成的图像，用光学器 件、电子器件进行光学变换等处理得到所需结果（哈哈 镜、望远镜，放大镜，电视等）.
2024/10/12
第一章 绪论
22
<4>图象重建[3]
[3]此图像来自罗立民，脑成像，
2024/10/12
第一章 绪论
23
/zhlshb/ct/lx.htm
2024/10/12
第一章 绪论
图形用户界面，动画，网页制作等
2024/10/12象处理的基本概念，和基 本问题，以及一些典型的应用。
2024/10/12
第一章 绪论
33
提问
摄像头(机),扫描仪,CT成像装置,其他图象成像装置
2)图象的存储
各种图象存储压缩格式(JPEG,MPEG等),海量图象数据库技术
3)图象的传输
内部传输(DirectMemoryAccess),外部传输(主要是网络)
matlab数字图像处理实验
数字图像处理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割3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，MATLAB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matlab代码
一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。
1、不同滤波器的频域降噪1.1 理想低通滤波器(ILPF)和二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF)clc;clear all;close all;I1=imread('me.jpg');I1=rgb2gray(I1);subplot(2,2,1),imshow(I1),title('原始图像');I2=imnoise(I1,'salt & pepper');subplot(2,2,2),imshow(I2),title('噪声图像');F=double(I2);g = fft2(F);g = fftshift(g);[M, N]=size(g);result1=zeros(M,N);result2=zeros(M,N);nn = 2;d0 =50;m = fix(M/2);n = fix(N/2);for i = 1:Mfor j = 2:Nd = sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h = 1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));result1(i,j) = h*g(i,j);if(g(i,j)< 50)result2(i,j) = 0;elseresult2(i,j) =g(i,j);endendendresult1 = ifftshift(result1);result2 = ifftshift(result2);J2 = ifft2(result1);J3 = uint8(real(J2));subplot(2, 2, 3),imshow(J3,[]),title('巴特沃斯低通滤波结果'); J4 = ifft2(result2);J5 = uint8(real(J4));subplot(2, 2, 4),imshow(J5,[]),title('理想低通滤波结果');实验结果：原始图像噪声图像巴特沃斯低通滤波结果理想低通滤波结果1.2 指数型低通滤波器(ELPF)clc;clear all;close all;I1=imread('me.jpg');I1=rgb2gray(I1);I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);subplot(1,3,1),imshow(I2), title('原始图像'); %显示原始图像subplot(1,3,2),imshow(I4),title('加入混合躁声后图像 ');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=40;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 h=exp(log(1/sqrt(2))*(d/d0)^2);s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s)));subplot(1,3,3),imshow(s),title('ELPF滤波后的图像（d=40）');运行结果：1.3 梯形低通滤波器(TLPF)clc;clear all;close all;I1=imread('me.jpg');I1=rgb2gray(I1); %读取图像I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);subplot(1,3,1),imshow(I2),title('原始图像'); %显示原始图像subplot(1,3,2),imshow(I4),title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=10;d1=160;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if (d<=d0)h=1;else if (d0<=d1)h=(d-d1)/(d0-d1);else h=0;endends(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3),imshow(s),title('TLPF滤波后的图像');运行结果：1.4 高斯低通滤波器(GLPF)clear all;clc;close all;I1=imread('me.jpg');I1=rgb2gray(I1);I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);subplot(1,3,1),imshow(I2),title('原始图像');subplot(1,3,2),imshow(I4),title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=40;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 h=1*exp(-1/2*(d^2/d0^2)); %GLPF滤波函数s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3),imshow(s),title('GLPF滤波后的图像（d=40）');运行结果：1.5 维纳滤波器clc;clear all;close all;I=imread('me.jpg'); %读取图像I=rgb2gray(I);I1=im2double(I);I2=imnoise(I1,'gaussian',0.01);I3=imnoise(I2,'salt & pepper',0.01);I4=wiener2(I3);subplot(1,3,1),imshow(I1),title('原始图像'); %显示原始图像subplot(1,3,2),imshow(I3),title('加入混合躁声后图像');I4=wiener2(I3);subplot(1,3,3),imshow(I4),title('wiener滤波后的图像');运行结果：结论：理想低通滤波器，虽然有陡峭的截止频率，却不能产生良好的效果，图像由于高频分量的滤除而变得模糊，同时还产生振铃效应。
数字图像处理实验(MATLAB版)
数字图像处理实验(MATLAB版)数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)湖北师范学院教育信息与技术学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10１实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14２《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启３动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD 上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
４图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。
MATLAB数字图像处理实验--图像基本运算
MATLAB数字图像处理实验--图像基本运算一、实验目的1.理解图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2.掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法；3.掌握在MATLAB中进行插值的方法4.运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5.进一步熟悉了解MATLAB语言的应用。
二、实验设备与软件1.PC计算机系统2.MATLAB软件，包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3.实验图片三、实验内容及结果分析3.1图像的点运算选择pout.tif作为实验图像，实验原理及内容参照《MATLAB图像处理编程及应用》程序代码：I=imread('pout.tif');figure;subplot(1,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]);subplot(1,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I);I2=I1/255;C=2;K=C*log(1+I2);subplot(1,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=255-I;figure;subplot(1,3,1);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4);N2=im2bw(I,0.7);subplot(1,3,2);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(1,3,3);imshow(N2);title('二值化阈值0.7');执行结果：原图线性扩展非线性扩展灰度倒置二值化阈值0.4二值化阈值0.7实验1结果图3.2图像的代数运算选择两幅图像，一幅是原图像，一幅为背景图像，采用正确的图像代数运算方法，分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。
数字图像处理与应用(MATLAB版)第6章 图像的分割
是边缘；
➢ 使用双阈值算法检测和连接边缘。即使用直方图计
算两个阈值，凡是大于高阈值的一定是边缘；凡是
小于低阈值的一定不是边缘。如果检测结果大于低
阈值但又小于高阈值，那就要看这个像素的邻接像
素中有没有超过高阈值的边缘像素，如果有，则该
像素就是边缘，否则就不是边缘。
0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0
B A
6.1 图像分割的定义和分类
图像分割：是指根据灰度、彩色、纹理等特征把图像 划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区 域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出 明显的不同。
图像分割的作用
图像分割是图像识别和图像理解的前提，图像分 割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。
图像
具体步骤：
➢ 首先用2D高斯滤波模板进行卷积以平滑图像；
➢ 利 用 微 分 算 子 ( 如 Roberts 算 子 、 Prewitt 算 子 和
Sobel算子等)，计算梯度的幅值和方向；
➢ 对梯度幅值进行非极大值抑制。即遍历图像，若某
个像素的灰度值与其梯度方向上前后两个像素的灰
，
度值相比不是最大，那么这个像素值置为0，即不
第六章 图像的分割
内 容 1、图像分割的定义和分类； 提 2、基于边缘的图像分割方法；
要 3、基于区域的分割；
4、基于运动的图像分割 ； 5、图像分割技术的发展。
基
本 要
通过对图像分割技术的学习，掌
求 握基于边缘、区域、运动的图像
重
分割技术。
点
难 点
图像分割的定义、分类 基于边缘的图像分割方法
基于区域、运动的图像分割方法
G(i, j) Px Py
数字图像处理教程(matlab版)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
t c logk s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。
原 图 像
滤 波 后 图
像
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
DA
DMax A0
DA
《篇Matlab图像处理》课件
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THANKS
线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
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最大值滤波器也能够去除椒盐噪声，但会从黑色物体的边缘去除一些黑色 像素。最大值滤波器的公式为：
最小值滤波器和最大值滤波器类似，但是会从白色物体的边缘去除一些白 色像素。最小值滤波器的公式为：
对于直接逆滤波，由于存在噪声的影响，退化图像的估计公式为：
6.4.2 维纳滤波复原
维纳（wiener）滤波最早是由Wiener首先提出的，并应用于一维信号，取 得很好的效果。后来该算法又被引入二维信号处理，也取得相当满意的效 果，尤其是在图像复原领域。由于维纳滤波器的复原效果好，计算量较低， 并且抗噪性能优良，因而在图像复原领域得到了广泛的应用。许多高效的 图像复原算法都是以维纳滤波为基础形成的。
6.4.3 约束最小二乘法复原
在MATLAB软件中，采用函数deconvreg( )进行图像的约束最小二乘法复 原。该函数的详细调用格式为：
J=deconvreg(I, PSF)：该函数中对输入图像I进行约束最小二乘法复原， PSF为点扩展函数，返回值J为复原后得到的图像。
J=deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER)：该函数中对参数NOISEPOWER进行 设置，该参数为噪声的强度，默认值为0。
第6章 图像复原技术
在图像的采集、传送和转换过程中，会加入一些噪声，表现为图像模糊、 失真、有噪声等。在实际应用中需要清晰的、高质量的图像。图像复原就 是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理。 典型的图像复原技术是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此 模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行恢复，得到质量改善的图像。 本章将详细的介绍图像复原技术，主要包括图像的噪声模型、图像的滤波 以及常用的图像复原方法等。
6.3.3 自适应滤波
在MATLAB软件中，函数wiener2( )可以根据图像中的噪声进行自适应维 纳滤波，还可以对噪声进行估计。该函数根据图像的局部方差来调整滤波 器的输出。该函数的调用格式为：
J=wiener2(I, [m, n], noise)：该函数对图像I进行自适应维纳滤波，采用的窗 口大小为m×n，如果不指定窗口大小，默认值为3×3。输入参数noise为 噪声的能量。返回值J为滤波后得到的图像。
6.2.1 噪声介绍
噪声是不可预测的，只能用概率统计方法来认识的随机误差。下面介绍常 见的噪声:
1、高斯噪声 2、椒盐噪声 3、均匀分布噪声 4、指数分布噪声 5、伽玛分布噪声
6.2.2 噪声的MATLAB实现
在MATLAB中，可以通过函数imnoise( )给图像添加噪声，该函数可以得 到高斯分布噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声和乘性噪声。该函数的调用格 式为：
6.2 图像噪声模型
数字图像的噪声主要来自图像的采集和传输过程。图像传感器的工作受到 各种因素的影响。例如在使用CCD摄像机获取图像时，光照强度和传感器 的温度是产生噪声的主要原因。图像在传输过程中也会受到噪声的干扰。
图像噪声按照噪声和信号之间的关系可以分为加性噪声和乘性噪声两种。 假设图像的像素值为，噪声信号为。如果混合叠加信号为的形式，则这种 噪声为加性噪声。如果叠加后信号为的形式，则这种噪声为乘性噪声。
J=imnoise(I, type, parameters)：该函数对图像I添加类型为type的噪声。参 数type对应的噪声类型如下：'gaussian'为高斯噪声；'localvar'为0均值白噪 声；'poisson'为泊松噪声；'salt & pepper'为椒盐噪声；'speckle'为乘性噪声。 参数parameters为对应噪声的参数，如果不设置parameters则采用系统的默 认值。
6.3.1 均值滤波
均值滤波复原包括算术均值滤波器和几何均值滤波器。在坐标点，大小为 的巨型窗口表示为，算术平均值是窗口中被干扰图像的平均值，即
几何均值滤波器复原图像时，表达式为：
逆谐波均值滤波器的表达式为：
f (x, y) Ming(s,t)
(s,t )Sxy
6.3.2 顺序统计滤波
顺序统计滤波包括中值滤波、最大值滤波和最小值滤波。中值滤波能够很 好的保留图像的边缘，非常适合去除椒盐噪声，效果优于均值滤波。
[J, noise]=wiener2(I, [m, n])：该函数对图像中的噪声进行估计，返回值 noise为噪声的能量。
6.4 图像复原方法
下面对图像复原的常用方法进行介绍，主要包括逆滤波复原、维纳滤波复 原、约束最小二乘法复原、
Lucy-Richardson复原和盲解卷积复原等。
6.4.1 逆滤波复原
表示输入图像，即理想的、没有退化的图像，是退化后观察得到的 图像，为加性噪声。通过傅立叶变换到频域后为：
图像复原的目的是给定和退化函数，以及关于加性噪声的相关知识， 得到原图像的估计图像，使该图像尽可能的逼近原图像。用于复原 一幅图像的最简单的方法是构造如下的公式：
然后通过的傅立叶反变换得到图像的估计值，称为逆滤波。逆滤波 是一种非约束复原方法。非约束复原是指在已知退化图像的情况下， 根据对退化模型和噪声的一些知识，做出对原图像的估计，使得某 种事先确定的误差准则为最小。在得到误差最小的解的过程中，没 有任何约束条件。
6.1 像复原技术介绍
图像复原在数字图像处理中有非常重要的研究意义。图像复原最基本的任 务是在去除图像中的噪声的同时，不丢失图像中的细节信息。然而抑制噪 声和保持细节往往是一对矛盾，也是图像处理中至今尚未很好解决的一个 问题。图像复原的目的就是为了抑制噪声，改善图像的质量。
图像复原和图像增强都是为了改善图像的质量，但是两者是有区别的。图 像复原和图像增强的区别在于：图像增强不考虑图像是如何退化的，而是 试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。而图像复原不同，需要知道图 像退化的机制和过程等先验知识，据此找到一种相应的逆处理方法，从而 得到恢复的图像。