数字图像处理及MATLAB实现9

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数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理

数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理

数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算;设计目的和任务:1、熟悉图像点运算、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、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用,将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。

图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。

四种图像处理代数运算的数学表达式如下:C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果,以便有效降低具有叠加性的随机噪声,在matlab中imadd用于图像相加,其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下:I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算,是用于检测图像变化及运动物体的方法;用imsubtract函数实现。

数字图像处理与应用(MATLAB版)课后题答案

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

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

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。

(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】

(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。

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现

基于MATLAB的数字图像处理的设计与实现摘要数字图像处理是一门新兴技术,随着计算机硬件的发展,数字图像的实时处理已经成可能,由于数字图像处理的各种算法的出现,使得其处理速度越来越快,能更好的为人们服务。

数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。

目的:改善医学图像质量,使图像得到增强。

方法:利用Matlab工具箱函数,采用灰度直方图均衡化和高通滤波的方法对一幅X线图像进行增强处理。

结果:用直方图均衡化的算法,将原始图像密集的灰度分布变得比较稀疏,处理后的图像视觉效果得以改善。

高通滤波对于局部细节增强显著,高通滤波后使不易观察到的细节变得清晰。

结论:使用Matlab工具箱大大简化了编程工作,为医学图像处理提供了一种技术平台。

经过直方图均衡化和高通滤波处理后的医学图像,视觉效果得到改善。

关键词:MATLAB;直方图均衡化;高通滤波;图像增强AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer hardware, real—time digital image processing has become possible due to digital image processing algorithms to appear,making it faster and faster processing speed,better for people services .Digital image processing is used by some algorithms computer graphics image pro cessing technology. Objective:To improve the quality of medical image by enhancing the details。

数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章

数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章

距离 像素之间的联系常与像素在空间的接近程度有 关。像素在空间的接近程度可以用像素之间的距 离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。 给定 p, q, r 三个像素,其坐标分别为 ( x, y ), ( s, t ), (u , v) 如果 1) D ( p, q ) ≥ 0( D ( p, q ) = 0 当且仅当 p = q ) 2) D ( p, q ) = D ( q, p ) 3) D ( p, r ) ≤ D ( p, q ) = D (q, r ) 则 D是距离函数或度量。
p 和 q 之间的欧式距离定义为:
De ( p, q) = ( x − s)2 + ( y − t )2
p 和 q 之间的 D4距离(也叫城市街区距离)定义为:
D4 ( p , q ) = x-s + y-t
p 和 q 之间的 D8 距离(也叫棋盘距离)定义为:
D8 ( p, q )=max( x-s , ) y-t
图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、 图像获取即图像的数字化过程,包括扫描、 采样和量化。 采样和量化。 图像获取设备由5个部分组成 采样孔, 个部分组成: 图像获取设备由 个部分组成:采样孔, 扫描机构,光传感器, 扫描机构,光传感器,量化器和输出存储 体。 关键技术有:采样——成像技术;量化 成像技术; 关键技术有:采样 成像技术 量化— —模数转换技术。 模数转换技术。 模数转换技术
Sampling
图像的采样
图2.15图像的采样示例 图像的采样示例
Quantization 图像的量化
图2.16图像的量化示例 图像的量化示例
量化等级越多,所得图像层次越丰富, 量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度 分辨率高,图像质量好,但数据量大; 分辨率高,,图像层次欠丰富,灰度分辨 量化等级越少,图像层次欠丰富, 率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差, 率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差, 但数据量小. 但数据量小

数字图像去噪典型算法及matlab实现

数字图像去噪典型算法及matlab实现

图像去噪是数字图像处理中的重要环节与步骤。

去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。

图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等;目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种:均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想为邻域平均法,即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。

有效抑制加性噪声,但容易引起图像模糊,可以对其进行改进,主要避开对景物边缘的平滑处理。

中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。

中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域,一般为方形邻域,也可以为圆形、十字形等等,然后将邻域中各像素的灰度值排序,取其中间值作为中心像素灰度的新值,这里领域被称为窗口,当窗口移动时,利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。

其算法简单,时间复杂度低,但其对点、线与尖顶多的图像不宜采用中值滤波。

很容易自适应化。

Wiener维纳滤波:使原始图像与其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法,是一种自适应滤波器,根据局部方差来调整滤波器效果。

对于去除高斯噪声效果明显。

实验一:均值滤波对高斯噪声的效果代码I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif');%读取图像J=imnoise(I,'gaussian',0,0.005);%加入均值为0,方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(2,3,2); imshow(J);title('加入高斯噪声之后的图像');%采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %模板尺寸为3K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255;% 模板尺寸为5K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; %模板尺寸为7K4= filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9 subplot(2,3,3);imshow(K1);title('改进后的图像1');subplot(2,3,4); imshow(K2);title('改进后的图像2');subplot(2,3,5);imshow(K3);title('改进后的图像3');subplot(2,3,6);imshow(K4);title('改进后的图像4');PS:filter2用法fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters)参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:type='average',为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3]。

《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验

《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验

《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一.实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用;2、理解并掌握常用的图像的增强技术。

二、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、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clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2.直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意:imadjust()功能:调整图像灰度值或颜色映像表,也可实现伽马校正。

数字图像处理ch01(MATLAB)-课件

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)

《数字图像处理》实验教案

《数字图像处理》实验教案

一、实验目的与要求1. 目的通过本实验,使学生了解数字图像处理的基本概念、方法和算法,掌握MATLAB 软件在图像处理方面的应用,提高学生分析问题和解决问题的能力。

2. 要求(1)熟悉MATLAB软件的基本操作。

(2)了解数字图像处理的基本概念和常用算法。

(3)能够运用MATLAB实现图像处理的基本操作和算法。

二、实验内容与步骤1. 实验内容(1)图像读取与显示。

(2)图像的基本运算(如加、减、乘、除等)。

(3)图像的滤波处理。

(4)图像的边缘检测。

(5)图像的分割与标记。

2. 实验步骤(1)打开MATLAB软件,新建一个脚本文件。

(2)导入所需图像,使用imread()函数读取图像,使用imshow()函数显示图像。

(3)进行图像的基本运算,如加、减、乘、除等,使用imadd()、imsub()、imdiv()、imconcat()等函数。

(4)对图像进行滤波处理,如使用均值滤波、中值滤波等,使用imfilter()函数。

(5)进行图像的边缘检测,如使用Sobel算子、Canny算子等,使用edge()函数。

(6)对图像进行分割与标记,如使用区域生长、阈值分割等方法,使用watershed()函数。

(7)对实验结果进行分析和讨论,总结实验心得。

三、实验注意事项1. 严格遵循实验步骤,确保实验的正确进行。

2. 合理选择参数,如滤波器的尺寸、阈值等。

3. 注意图像数据类型的转换,如浮点型、整型等。

4. 保持实验环境的整洁,避免误操作。

四、实验评价1. 评价内容(1)实验步骤的完整性。

(2)实验结果的正确性。

2. 评价标准(1)实验步骤完整,得分20分。

(2)实验结果正确,得分30分。

总分100分。

五、实验拓展1. 研究不同滤波器对图像滤波效果的影响。

2. 尝试使用其他图像分割算法,如基于梯度的分割方法、聚类分割方法等。

3. 探索图像处理在其他领域的应用,如计算机视觉、医学影像处理等。

六、实验一:图像读取与显示1. 实验目的掌握MATLAB中图像的读取和显示方法,熟悉图像处理的基本界面。

matlab数字图像处理实验

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

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。

数字图像处理(MATLAB版)(第2版)

数字图像处理(MATLAB版)(第2版)

目录分析
1.1数字图像处理的 发展
1.2数字图像的相关 概念
1.3数字图像处理的 内容
1.4数字图像处理的 方法
1
1.5图像数字 化技术
2
1.6图像的统 计特征
3
1.7数字图像 的应用
4
1.8 MATLAB 领略
5 1.9 MATLAB
图像处理应用 实例
小结
习题
1
2.1图像类型 的转换
2
2.2线性系统
数字图像处理(MATLAB版)(第2版)
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
几何变换
技术
图像
基础
图像
特征
数字图像处理

数字图像
内容 小结
数字图像
第版
习题
边界
第章
图像增强
滤波
运算
内容摘要
本书主要内容包括:全书共10章,分别介绍了数字图像的相关论述、数字图像的处理基础、图像编码、图像 复原、图像几何变换、图像频域变换、图像几何变换、小波变换、图像增强、图像分割与边缘检测及图像特征描 述等内容。
10.8形态学重建 10.9特征度量
小结 10.10查表操作
习题
作者介绍
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读书笔记
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精彩摘录
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数字图像处理教程(matlab版)

数字图像处理教程(matlab版)
imwrite(A,FILENAME,FMT)
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

/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

《数字图像处理与机器视觉——基于MATLAB实现》读书笔记模板

《数字图像处理与机器视觉——基于MATLAB实现》读书笔记模板

习题
8.1彩色图像基础
8.1.1彩色的定义 8.1.2彩色的物理认识 8.1.3三原色 8.1.4计算机中的颜色表示
8.2彩色图像的表示
8.2.1 RGB模型 8.2.2 MATLAB实现 8.2.3 HSV彩色模型 8.2.4 HSI模型 8.2.5 Lab模型
8.3彩色图处理基础
8.3.1图像的伪彩色处理 8.3.2全彩色图像处理基础
3.5灰度直方图
3.5.1灰度直方图的绘制 3.5.2灰度直方图的使用
3.6图像的分类
3.6.1二值图像 3.6.2灰度图像 3.6.3彩色图像 3.6.4矢量图 3.6.5索引图像
4.1概述 4.2点运算
4.3代数运算 4.4逻辑运算
本章小结
4.5几何运算
习题
4.2点运算
4.2.1线性点运算 4.2.2非线性点运算
10.4车牌识别实例
10.4.1车牌图像数据特征分析(民用汽车) 10.4.2车牌号码识别系统设计 10.4.3读入图像 10.4.4图像预处理 10.4.5车牌定位 10.4.6车牌区域处理 10.4.7字符分割 10.4.8车牌识别 10.4.9字符分割函数
1
11.1引言
2
11.2低级文件 I/O操作
4.3代数运算
4.3.1加法运算 4.3.2减法运算 4.3.3乘法运算 4.3.4除法运算
4.5几何运算
4.5.1图像的平移 4.5.2图像的镜像 4.5.3图像的旋转 4.5.4图像的缩放 4.5.5灰度插值
5.2快速傅里叶变 换
5.1认识傅里叶变 换
5.3傅里叶变换的 性质
本章小结
习题
11.5 GUI工具深入
11.5.1 GUI中的M文件 11.5.2回调函数 11.5.3 GUI跨平台的兼容性设计 11.5.4触控按钮 11.5.5静态文本 11.5.6切换按钮 11.5.7滑动条 11.5.8单选按钮 11.5.9可编辑文本
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图中横轴代表红色色系数,纵轴代表绿色色系数,蓝色系数可由
z=1-(x+y)求得。例如,图9.4中标记为绿的点有62%的绿和25%的红成分
,从而得到蓝的成分约为13%。
9.2 彩色模型(Color Models)
▪ 彩色模型(也称彩色空间或彩色系统)的用
途是在某些标准下用通常可接受的方式简化 彩色规范。
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 人眼的吸收特性:
人眼的锥状细胞是负责彩色视觉的传感器, 人眼的锥状细胞可分为三个主要的感觉类别。
大约65%的锥状细胞对红光敏感,33%对绿光 敏感,只有2%对蓝光敏感。
由于人眼的这些吸收特性,被看到的彩色是 所谓的原色红(R,red)、绿(G,green)和蓝 (B,blue)的各种组合。
▪ 亮度:如果无彩色就只有亮度一个维量的变化。 ▪ 色调:是光波混合中与主波长有关的属性,色
调表示观察者接收的主要颜色。这样,当我们说 一个物体是红色、橘黄色、黄色时,是指它的色 调。
▪ 饱和度:与一定色调的纯度有关,纯光谱色是
完全饱和的,随着白光的加入饱和度逐渐减少。
色调和饱和度一起称为彩色,因此,颜色用亮度和彩 色表征。
数字图像处理
第9章 彩色图像处理 (Color Image Processing)
9.1 彩色基础(Fundamentals of Color and Vision) 9.2 彩色模型(Color Models) 9.3 伪彩色处理(Pseudocolor Image Processing) 9.4 全彩色图像处理(Full-Color Image Processing) 9.5 彩色图像分割(Color Image Segmentation)
互叠加来实现混色的方法,因而适合于显示器等 发光体的显示。
9.2.1 RGB模型(RGB Color Model)
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 白光
在17世纪,牛顿通过三棱镜研究对白 光的折射就已发现:
白光可被分解成一系列从紫到红的连续光 谱,从而证明白光是由不同颜色(而且这些 颜色并不能再进一步被分解)的光线相混合 而组成的。
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 可见光
可见光是由电磁波谱中相对较窄的波段组成, 如果一个物体比较均衡地反射各种光谱,则人看 到的物体是白的;
而如果一个物体对某些可见光谱反射的较多, 则人看到的物体就呈现相对应的颜色。
例如,绿色物体反射具有500~570nm (纳米)范围的光,吸收其他波长光的多数能量。
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 彩色到灰度的转换
▪ 相同亮度的三原色,人眼看去的感觉是,绿色光
的亮度最亮,而红色光其次,蓝色光最弱。
▪ 如果用Y来表示白色光,即光的亮度(灰度),则
有如下关系: Y=0.299R+0.587G+0.114B
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 区分颜色常用三种基本特性量
形成任何特殊颜色需要的红、绿、蓝的量称做三色值
,并分别表示为X,Y,Z。进一步,一种颜色可用它的3个
色系数表示,它们分别是:
x
X
X Y Z
y Y X Y Z
z Z X Y Z
从以上公式可得:
x+y+z=1
1931年CIE制定了一个色度图,如图9.4所示,图中波长单位是nm, 用组成某种颜色的三原色的比例来规定这种颜色。
▪ 本质上,彩色模型是坐标系统和子空间的规
范。位于系统中的每种颜色都由单个点来表 示。
▪ 本节主要讨论几种图像处理应用的主要模型。
9.2.1 RGB模型(RGB Color Model)
▪ RGB模型
▪ RGB模型是目前常用的一种彩色信息表达方式,
它使用红、绿、蓝三原色的亮度来定量表示颜色。
▪ 该模型也称为加色混色模型,是以RGB三色光相
▪ 三原色原理
为了标准化起见,国际照明委员会(CIE) 规定用波长为700nm、546.1nm、435.8nm的单 色光分别作为红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色。
红绿蓝三原色按照比例混合可以得到各种颜 色,其配色方程为:
C=aR+bG+cB (9.2)
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 三原色原理
其基本内容是:
任何颜色都可以用3种不同的基本颜色按照不 同比例混合得到,即
C=aC1+bC2+cC3
(9.1)
式中a,b,c >=0 为三种原色的权值或者比例, C1、C2、C3为三原色(又称为三基色)。
可见光
γ射 X 射线 紫外 红外线
线
线
无线电波 微波 超 短 中 长
短 波波波
0.01nm 1nm 0.1μ 10μ 0.1cm 10cm 10m 1km 100km 电磁波谱分布
紫 蓝 青绿黄 橙 红
0.38 0.43 0.47 0.5 0.56 0.59 0.62 0.76(m)
图9.1 可见范围电磁波谱的波长组成
▪ 三原色原理
▪ 原色相加可产生二次色。
例如:红色+蓝色=深红色(M,magenta), 绿色+蓝色=青色(C,cyan),红色+绿色=黄色(Y, yellow)。
▪ 以一定的比例混合光的三种原色或者以一种二次
红色+绿色+蓝色=白色。
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
▪ 三原色原理指出
▪ 自然界中的可见颜色都可以用三种原色按一定比
例混合得到;反之,任意一种颜色都可以分解为 三种原色。
▪ 作为原色的三种颜色应该相互独立,即其中任何
一种都不能用其他两种混合得到。
9.1 彩色基础 (Fundamentals of Color and Vision)
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