数字图像处理上机实验报告

数字图像处理上机实验报告

实验一：MATLAB工具箱的使用

实验目的：1

1：了解matlab语言，熟悉并掌握matlab相关的处理语句。

2：了解matlab在图像处理中的优缺点。

3 熟悉matlab的使用技巧，能用matlab熟悉的对数字图像进行各种处理。

1 将一幅灰度图像转换成索引色图像。

I=imread('ngc4024m.tif');

X=grayslice(I,16);

imshow(I)

figure,imshow(X,hot(16))

2：对一副图像进行二值化处理。

load trees

BW=im2bw(X,map,0.4);

imshow(X,map)

figure,imshow(BW)

3:将索引色图像转化成灰度图像。load trees

I=ind2gray(X,map);

imshow(X,map)

figure,imshow(I)

4:显示一幅图像。load clown image(10,10,X) colormap(map)

试验二图像变换

实验目的：

1 熟悉掌握DFT和DCT变换的matlab实现。

2 利用matlab试验DFT和DCT的变换，求出图像的频谱。

1．二维离散傅里叶变换的旋转型。

I=zeros(256,256);

>> I(28:228,108:148)=1;

>> imshow(I)

J=fft2(I);

>> F=abs(J);

>> J1=fftshift(F);figure

>> imshow(J1,[5 50])

>> I(28:228,108:148)=1;

>> J=imrotate(I,315,'bilinear','crop'); >>figure

>> imshow(J)

J1=fft2(J);

>> F=abs(J1);

>> J2=fftshift(F);figure

>> imshow(J2,[5 50])

2．图像的傅里叶频谱。

>> clear;

I(8:248,110:136)=5;

>> imshow(I)

J3=fft2(I);

>> F2=abs(J3);

>> J4=fftshift(F2);figure

>> imshow(J4,[5 30])

3.二维余弦正反变换在Matlab中的实现。RGB=imread('autumn.tif');

>> I=rgb2gray(RGB);

>> figure(1)

>> imshow(I);

figure(2);

J=dct2(I);imshow(log(abs(J)),[]);colormap(jet(64));colorbar;

figure(3);

>> J(abs(J)<10)=0;

>> K=idct2(J)/255;

>> imshow(K);

4.用DCT变换作图像压缩的例子。>> I=imread('cameraman.tif');

I=double(I)/255;

T=dctmtx(8);

B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');

>> mask=[1 1 1 1 0 0 0 0

1 1 1 0 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0 0

1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0];

>> B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask); >> I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T); >> imshow(I),figure,imshow(I2)

实验三图像灰度修正技术和直方图均衡化

实验目的：

1掌握图像灰度修正技术的原理和实现方法。

2 掌握图像直方图均衡化处理的方法。

实验四图像平滑

实验目的：

1掌握常见图像噪声类型。

2理解邻域平均法和中值滤波的原理特点和适用对象。

3掌握边缘检测的基本思想和常见的边缘算子的使用方法。

实验五图像锐化

实验目的：

1掌握图像锐化的主要原理和使用方法。

2掌握常见的边缘提取算法。

3利用matlab实现图像的边缘检测。

1.显示图像‘cameraman.tif’的直方图。

I=imread('cameraman.tif');

>> subplot(1,2,1),imshow(I)

>> subplot(1,2,2),imhist(I)

2.显示图像‘bacteria.tif’的等灰度值图。I=imread('bacteria.tif');

>> subplot(1,2,1),

>> imshow(I)

>> subplot(1,2,2),

>> imcontour(I)

3.调整图像的对比度。

clear all

>> I=imread('pout.tif');

>> J=imadjust(I,[0.3 0.7],[]);

>> subplot(121),imshow(I)

>> subplot(122),imshow(J)