数字图像处理实验
数字图像处理实验报告——图像分割实验
实验报告课程名称数字图像处理导论专业班级_＿____＿＿_＿___＿_姓名 __＿___＿_____＿__学号___＿＿_____＿____电气与信息学院与谐勤奋求就是创新一．实验目得1.理解图像分割得基本概念;2.理解图像边缘提取得基本概念；3.掌握进行边缘提取得基本方法；4.掌握用阈值法进行图像分割得基本方法.二。
实验内容1.分别用Roｂerｔs，Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明。
3.任选一种阈值法进行图像分割、图1 图２三．实验具体实现1.分别用Robｅrts,Ｓobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
比较三种算子处理得不同之处；I=ｉｍreａｄ(’ｍｒi、ｔｉｆ');imshｏw（Ｉ)BW1=edgｅ（I，’ｒoｂerｔs’）;ｆigure ，ｉｍshow（BＷ1）,titlｅ(’用Robeｒｔs算子’)ＢW2=edgｅ(Ｉ，’sｏbel’);ｆigure,imshoｗ（BW2），ｔitle（’用Sｏbｅl算子 ')BW３＝ｅdge(I，’log’);figure，iｍshｏw（BW３)，titlｅ(’用拉普拉斯高斯算子’）比较提取边缘得效果可以瞧出,sｏbｅr算子就是一种微分算子,对边缘得定位较精确,但就是会漏去一些边缘细节.而Ｌaplaｃｉan—Gaussiaｎ算子就是一种二阶边缘检测方法，它通过寻找图象灰度值中二阶过零点来检测边缘并将边缘提取出来，边缘得细节比较丰富。
通过比较可以瞧出Ｌａplaciaｎ-Gauｓsｉan算子比sobeｒ算子边缘更完整，效果更好。
2.设计一个检测图1中边缘得程序，要求结果类似图2，并附原理说明.i=ｉmread（＇m８3、ｔif’）;subplｏｔ（１，2,1）；ｉmｈｉst（i）;ｔitle（'原始图像直方图'）;thread＝1３０/２5５；subplot（1，２，2);ｉ3=ｉｍ2bｗ(i，thrｅaｄ）；imsｈow（i3)；titlｅ('分割结果’);3.任选一种阈值法进行图像分割、i=iｍread（'tｒｅes、tif’）;subploｔ（１,2,1）；imｈist（i)；ｔitle（＇原始图像直方图’)；threａd=10０/２5５；sｕｂploｔ（１，2,2）;i3=iｍ2bｗ(i,thread）;imｓhow（i３）;titlｅ('分割结果’)1、分别用Robｅrts，Sobel与拉普拉斯高斯算子对图像进行边缘检测。
数字图像处理matlab版实验报告
数字图像处理实验报告（matlab版）一．实验目的：熟悉数字图像处理中各种椒盐噪声的实质，明确各种滤波算法的的原理。
进一步熟悉matlab的编程环境，熟悉各种滤波算法对应的matlab函数。
实验结果给以数字图像处理课程各种算法处理效果一个更直观的印象。
二.实验原理:1．IPT(图像处理工具箱)基本函数介绍1. imread函数该函数用于从图形文件中读出图像。
格式A=IMRAED(FILENAME,FMT)。
该函数把FILENAME 中的图像读到A中。
若文件包含一个灰度图,则为二维矩阵。
若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。
FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。
格式[X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。
FMT的可能取值为jpg 或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
2.imwrite函数该函数用于把图像写入图形文件中。
格式IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文件FILENAME中。
FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。
A既可以是一个灰度图,也可以是一个真彩图像。
格式IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图及其调色板写入FILENAME中。
MAP必须为合法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持多于256色的调色板。
FMT的可能取值为tif或tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
3. imshow函数显示图像。
格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度图象I。
若省略N,默认用256级灰度显示24位图像,64级灰度显示其他系统。
格式IMSHOW(I,[LOW HIGH])，把I 作为灰度图显示。
LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中间为按比例分布的灰色。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告1. 引言数字图像处理是使用计算机来处理和优化图像的一种技术。
在本实验中，我们将探索几种常见的数字图像处理方法，并使用Python编程语言和相关库来实现。
2. 实验目的本实验的主要目的是：1.了解图像的基本特性和数字图像处理的基本原理；2.熟悉Python编程语言和相关图像处理库的使用；3.实现常见的图像处理算法并进行实验验证。
3. 实验方法在本实验中，我们使用Python编程语言和以下相关库来实现图像处理算法：•OpenCV：用于图像读取、显示和保存等基本操作；•Numpy：用于图像数据的处理和算术运算；•Matplotlib：用于图像的可视化和结果展示。
以下是实验涉及到的图像处理方法和步骤：1.图像读取和显示：使用OpenCV库读取图像，使用Matplotlib库显示图像；2.图像的灰度化：将彩色图像转换为灰度图像；3.图像的二值化：将灰度图像转换为黑白二值图像；4.图像的平滑处理：使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，如均值滤波和高斯滤波；5.图像的边缘检测：使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，如Sobel算子和Canny算子；6.图像的直方图均衡化：对灰度图像进行直方图均衡化，增强图像的对比度。
4. 实验过程和结果4.1 图像读取和显示首先，我们使用OpenCV库读取一张图像，并使用Matplotlib库显示该图像：import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像img = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off')plt.show()4.2 图像的灰度化接下来，我们将彩色图像转换为灰度图像：# 灰度化图像gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像plt.imshow(gray_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.3 图像的二值化然后，我们将灰度图像转换为黑白二值图像：# 二值化图像_, binary_img = cv2.threshold(gray_img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 显示二值图像plt.imshow(binary_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()4.4 图像的平滑处理接下来，我们使用平滑滤波器对图像进行平滑处理，例如使用5x5的均值滤波器和高斯滤波器：# 均值滤波mean_img = cv2.blur(img, (5, 5))# 高斯滤波gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 显示平滑处理后的图像plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(cv2.cvtColor(mean_img, cv2.COLOR_BGR2R GB))plt.title('Mean Filter')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(cv2.cvtColor(gaussian_img, cv2.COLOR_B GR2RGB))plt.title('Gaussian Filter')plt.axis('off')plt.show()4.5 图像的边缘检测然后，我们使用边缘检测算法对图像进行边缘检测，例如使用Sobel算子和Canny算子：# 边缘检测sobel_img = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)canny_img = cv2.Canny(gray_img, 50, 150)# 显示边缘检测结果plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(121)plt.imshow(sobel_img, cmap='gray')plt.title('Sobel Operator')plt.axis('off')plt.subplot(122)plt.imshow(canny_img, cmap='gray')plt.title('Canny Operator')plt.axis('off')plt.show()4.6 图像的直方图均衡化最后，我们对灰度图像进行直方图均衡化，以增强图像的对比度：# 直方图均衡化equalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)# 显示直方图均衡化结果plt.imshow(equalized_img, cmap='gray')plt.axis('off')plt.show()5. 实验总结通过本实验，我们熟悉了数字图像处理的基本方法和步骤，并使用Python编程语言和相关库实现了图像的读取、显示、灰度化、二值化、平滑处理、边缘检测和直方图均衡化等操作。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告（一）实验目的1.理解数字图像处理的基本概念与原理。
2.掌握数字图像处理的基本方法。
3.掌握常用数字滤波器的性质和使用方法。
4.熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
实验器材计算机、MATLAB软件实验内容1.图像的读写与显示首先，我们需要在MATLAB中读入一幅图像，并进行显示。
% 导入图像文件I = imread('myimage.jpg');% 显示图像imshow(I);2.图像的分辨率与色彩空间转换数字图像处理中的一个重要概念是图像的分辨率，通常用像素数量表示。
图像的分辨率越高，代表着图像包含更多的像素，从而更具细节和清晰度。
在数字图像处理中，常常需要将一幅图像从一种色彩空间转换为另一种色彩空间。
RGB色彩空间是最常见的图像色彩空间之一，并且常常作为其他色彩空间的基础。
% 转换图像色彩空间J = rgb2gray(I);% 显示转换后的图像imshow(J);3.图像的增强与滤波图像的增强通常指的是对图像的对比度、亮度和清晰度等方面进行调整，以改善图像的质量和可读性。
数字图像处理中的滤波是一种常用的图像增强方法。
滤波器是一个能够对图像进行局部操作的矩阵，它能够提取或抑制特定的图像特征。
% 对图像进行平滑滤波K = imgaussfilt(J, 1);% 显示滤波后的图像imshow(K);4.数字图像处理在实际应用中的例子数字图像处理在很多实际应用中被广泛应用。
这些应用包括医疗成像、计算机视觉、人脸识别、安防监控等。
下面是数字图像处理在人脸识别应用中的一个简单例子。
% 导入图像文件I = imread('face.jpg');% 进行人脸检测faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;bbox = step(faceDetector, I);% 在图像上标记人脸位置IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bbox, 'Face');imshow(IFaces);实验结论通过本次实验，我已经能够理解数字图像处理的基本概念与原理，掌握数字图像处理的基本方法，熟练应用数字图像处理软件进行图像处理。
《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. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用数字图像处理算法和技巧；（3）培养实际操作能力和动手能力，提高解决实际问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）了解实验原理和流程；二、实验环境与工具1. 实验环境（1）计算机操作系统：Windows 10/Linux/macOS；（2）编程语言：MATLAB/Python/C++等；（3）图像处理软件：Photoshop/OpenCV等。
2. 实验工具（1）编程环境：MATLAB/Python/C++开发工具；（2）图像处理软件：Photoshop/OpenCV；（3）实验教材和参考资料。
三、实验内容与步骤1. 实验一：图像读取与显示（1）打开图像处理软件，导入一幅图像；（2）了解图像的基本信息，如像素大小、分辨率等；（3）将图像显示在界面上，进行观察和分析。
2. 实验二：图像基本运算（1）对图像进行灰度化处理；（2）进行图像的直方图均衡化；（3）实现图像的滤波处理，如高斯滤波、中值滤波等。
3. 实验三：边缘检测（1）实现Sobel边缘检测算法；（2）实现Canny边缘检测算法；（3）分析不同边缘检测算法的效果和特点。
4. 实验四：图像分割（1）利用阈值分割法对图像进行分割；（2）利用区域生长法对图像进行分割；（3）分析不同图像分割算法的效果和特点。
5. 实验五：特征提取与匹配（1）提取图像的关键点，如角点、边缘点等；（2）利用特征匹配算法，如SIFT、SURF等，进行图像配准；（3）分析不同特征提取与匹配算法的效果和特点。
四、实验注意事项1. 严格遵循实验要求和步骤，确保实验的正确性；2. 注意实验环境和工具的使用，防止计算机和设备的损坏；3. 尊重知识产权，不得抄袭和剽窃他人成果；4. 实验过程中遇到问题，应及时请教老师和同学。
五、实验报告要求1. 报告内容：实验目的、实验环境、实验内容、实验步骤、实验结果及分析；2. 报告格式：文字描述清晰，条理分明，公式和图像正确无误；3. 报告篇幅：不少于2000字；4. 提交时间：实验结束后一周内。
《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1. 使学生了解和掌握数字图像处理的基本概念和基本算法。
2. 培养学生运用数字图像处理技术解决实际问题的能力。
3. 提高学生使用相关软件工具进行数字图像处理操作的技能。
二、实验内容1. 图像读取与显示：学习如何使用相关软件工具读取和显示数字图像。
2. 图像基本操作：学习图像的旋转、缩放、翻转等基本操作。
3. 图像滤波：学习使用不同类型的滤波器进行图像去噪和增强。
4. 图像分割：学习利用阈值分割、区域增长等方法对图像进行分割。
5. 图像特征提取：学习提取图像的边缘、角点等特征信息。
三、实验环境1. 操作系统：Windows或Linux。
2. 编程语言：Python或MATLAB。
3. 图像处理软件：OpenCV、ImageJ或MATLAB。
四、实验步骤1. 打开相关软件工具，导入图像。
2. 学习并实践图像的基本操作，如旋转、缩放、翻转等。
3. 学习并实践图像滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。
4. 学习并实践图像分割算法，如全局阈值分割、局部阈值分割等。
5. 学习并实践图像特征提取算法，如Canny边缘检测算法等。
五、实验要求1. 每位学生需独立完成实验，并在实验报告中详细描述实验过程和结果。
2. 实验报告需包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结。
3. 实验结果要求清晰显示每个步骤的操作和效果。
4. 实验总结部分需对本次实验的学习内容进行归纳和总结，并提出改进意见。
六、实验注意事项1. 实验前请确保掌握相关软件工具的基本使用方法。
3. 在进行图像操作时，请尽量使用向量或数组进行处理，避免使用低效的循环结构。
4. 实验过程中如需保存中间结果，请使用合适的文件格式，如PNG、JPG等。
5. 请合理安排实验时间，确保实验报告的质量和按时提交。
七、实验评价1. 实验报告的评价：评价学生的实验报告内容是否完整、实验结果是否清晰、实验总结是否到位。
2. 实验操作的评价：评价学生在实验过程中对图像处理算法的理解和运用能力。
数字图像处理 实验报告(完整版)【精选文档】
数字图像处理实验一 MATLAB数字图像处理初步一、显示图像1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily。
tif，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower。
tif的基本信息；3．利用imshow(）函数来显示这幅图像；实验结果如下图：源代码：〉>I=imread('lily。
tif’）>〉whos I>〉imshow（I)二、压缩图像4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；5．利用imwrite（）函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件，设为lily。
jpg；语法：imwrite(原图像，新图像,‘quality’,q), q取0—100.6．同样利用imwrite（）函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily。
bmp。
7．用imread（）读入图像Sunset。
jpg和Winter。
jpg；8．用imfinfo（）获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小；9．用figure,imshow（)分别将Sunset.jpg和Winter。
jpg显示出来，观察两幅图像的质量。
其中9的实验结果如下图：源代码：4~6(接上面两个）〉>I=imread（'lily.tif’）>> imfinfo ’lily。
tif’；〉> imwrite(I，'lily.jpg’，’quality’,20）；〉> imwrite（I，’lily。
bmp’)；7~9 〉>I=imread('Sunset。
jpg')；>>J=imread('Winter。
jpg'）>>imfinfo 'Sunset。
jpg'>> imfinfo ’Winter。
《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. 实验目的(1) 理解数字图像处理的基本概念和原理；(2) 掌握常用的数字图像处理方法和技术；(3) 能够运用数字图像处理软件进行图像处理和分析。
2. 实验要求(1) 熟悉计算机操作和图像处理软件的使用；(2) 能够阅读和理解图像处理相关的文献资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容(1) 图像读取与显示；(2) 图像的基本处理方法：灰度化、二值化、滤波；(3) 图像的增强与复原；(4) 图像的分割与描述；(5) 图像的压缩与编码。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件，导入实验所需的图像；(2) 进行图像的基本处理，观察处理前后的效果；(3) 应用图像的增强与复原方法，改善图像的质量；(4) 使用图像的分割与描述技术，提取图像中的目标区域；(5) 对图像进行压缩与编码，观察压缩后的效果。
三、实验注意事项1. 实验前请确保已经安装了图像处理软件，并熟悉其基本操作；3. 在进行图像分割与描述时，请合理选择阈值和算法，确保目标区域的准确提取；四、实验报告要求1. 实验报告应包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验结果和实验总结；2. 实验报告中应详细描述实验过程中遇到的问题及解决方法；3. 实验报告应有清晰的图像处理结果展示，并附上相关图像的处理参数和效果对比；五、实验评分标准1. 实验目的与要求（20分）：是否达到实验目的，是否符合实验要求；2. 实验内容与步骤（30分）：是否完成实验内容，是否遵循实验步骤；3. 实验注意事项（20分）：是否注意实验注意事项，处理过程中是否出现错误；4. 实验报告要求（30分）：报告结构是否完整，描述是否清晰，图像处理结果是否合理，总结是否到位。
评分总分：100分。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的(1) 学习如何使用图像处理软件读取和显示图像。
2. 实验步骤(1) 打开图像处理软件。
(2) 导入实验所需的图像文件。
图像处理实验报告
数字图像处理实验报告姓名:学号:专业:[2015.6.25]一、彩色图BMP图像转灰度图1.实验要求打开一幅*.bmp图像, 并将彩色图像变灰度图像, 并读取图像数据。
2.实验内容（1）一般BMP图像的结构一般的bmp文件的结构可分为三部分: 表头、调色板和图像数据。
①BMP文件头(14字节) ,文件的第0字节到第13字节为BMP图像的文件头。
BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型、文件大小和位图起始位置等信息。
其结构定义如下:Typedef struct tagBITMAPFILEHEADER {WORD bfType; // 位图文件的类型, 必须为BM(0-1字节)DWORD bfSize; // 位图文件的大小, 以字节为单位(2-5字节)WORD bfReserved1; // 位图文件保留字, 必须为0(6-7字节)WORD bfReserved2; // 位图文件保留字, 必须为0(8-9字节)DWORD bfOffBits; //位图阵列的偏移量, (10-13字节)// 位图阵列的偏移量, 以字节为单位, 说明从文件头开始到实际图像数据之间的字节偏移量} BITMAPFILEHEADER；②BMP信息头位图信息头(40字节), 文件的第14个字节到第53个字节为BMP图像的信息头, 位图信息头数据用于说明位图的尺寸等信息。
typedef struct tagBITMAPINFOHEADER{DWORD biSize; // 本结构所占用字节数(14-17字节)LONG biWidth; // 位图的宽度, 以像素为单位(18-21字节)LONG biHeight; // 位图的高度, 以像素为单位(22-25字节)WORD biPlanes; // 目标设备的级别, 值为1(26-27字节)WORD biBitCount; // 每个像素所需的位数, 必须是1(双色), 4(16色), 8(256色)或24(真彩色)之一(28-29字节)DWORD biCompression; // 位图压缩类型, 必须是0(不压缩), 1(BI_RLE8压缩类型)或2(BI_RLE4压缩类型)之一(30-33字节)DWORD biSizeImage; // 位图的大小, 以字节为单位(34-37字节)LONG biXPelsPerMeter; // 位图水平分辨率, 每米像素数(38-41字节)LONG biYPelsPerMeter; // 位图垂直分辨率, 每米像素数(42-45字节)DWORD biClrUsed; // 位图实际使用的颜色表中的颜色数(46-49字节)DWORD biClrImportant; // 位图显示过程中重要的颜色数(50-53字节)} BITMAPINFOHEADER;③调色板调色板用于说明位图中的颜色, 它有若干个表项, 每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构, 定义一种颜色。
数字图像处理实验
数字图像处理实验实验总学时：10学时实验目的：本实验的目的是通过实验进一步理解和掌握数字图像处理原理和方法。
通过分析、实现现有的图像处理算法，学习和掌握常用的图像处理技术。
实验内容：数字图像处理的实验内容主要有三个方面:(1) 对图像灰度作某种变换,增强其中的有用信息,抑制无用信息,使图像的视在质量提高,以便于人眼观察、理解或用计算机对其作进一步的处理。
(2) 用某种特殊手段提取、描述和分析图像中所包含的某些特征和特殊的信息,主要的目的是便于计算机对图像作进一步的分析和理解,经常作为模式识别和计算机视觉的预处理。
这些特征包括很多方面，例如,图像的频域特性、灰度特征、边界特征等。
(3) 图像的变换,以便于图像的频域处理。
实验一图像的点处理实验内容及实验原理：1、灰度的线性变换灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换。
该线性灰度变换函数是一个一维线性函数：灰度变换方程为：其中参数为线性函数的斜率，函数的在y轴的截距，表示输入图像的灰度，表示输出图像的灰度。
要求：输入一幅图像，根据输入的斜率和截距进行线性变换，并显示。
2、灰度拉伸灰度拉伸和灰度线性变换相似。
不同之处在于它是分段线性变换。
表达如下：其中，(x1,y1)和(x2,y2)是分段函数的转折点。
要求：输入一幅图像，根据选择的转折点，进行灰度拉伸，显示变换后的图像。
3、灰度直方图灰度直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示该灰度出现的频率(象素的个数)。
要求：输入一幅图像，显示它的灰度直方图，可以根据输入的参数（上限、下限）显示特定范围的灰度直方图。
4、直方图均衡：要求1 显示一幅图像pout.bmp的直方图；2 用直方图均衡对图像pout.bmp进行增强；3 显示增强后的图像。
实验二：数字图像的平滑实验内容及实验原理：1．用均值滤波器（即邻域平均法）去除图像中的噪声；2．用中值滤波器去除图像中的噪声3． 比较两种方法的处理结果 实验步骤：用原始图象lena.bmp 或cameraman.bmp 加产生的3%椒盐噪声图象合成一幅有噪声的图象并显示；1． 用均值滤波器去除图像中的噪声（选3x3窗口）；2． f (x 0,y 0)=Med {f (x,y )∨x ∈[x 0−N,x 0+N ],y ∈[y 0−N,y 0+N ]}用中值滤波器去除图像中的噪声(选3x3窗口做中值滤波)；3． 将两种处理方法的结果与原图比较，注意两种处理方法对边缘的影响。
《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。
《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. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用的数字图像处理方法和技术；（3）提高实际操作能力和解决问题的能力。
2. 实验要求（1）熟悉实验环境和相关软件；（2）认真阅读实验教材和参考资料；二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像读取与显示；（2）图像基本运算；（3）图像滤波；（4）图像增强；（5）图像边缘检测。
2. 实验步骤（1）打开实验软件，导入图像；（2）进行图像基本运算，如加、减、乘、除等；（3）应用图像滤波算法，如低通滤波、高通滤波等；（4）采用图像增强技术，如直方图均衡化、对比度增强等；（5）利用图像边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。
三、实验注意事项1. 实验环境要求：确保实验环境稳定，网络畅通，软件安装正确；2. 实验数据要求：使用规定的图像数据进行实验，确保数据质量；3. 实验操作要求：严格按照实验步骤进行操作，注意调整参数；四、实验评价与评分标准1. 实验结果评价：根据实验要求，评估实验结果的正确性和效果；2. 实验报告评价：评估实验报告的完整性、逻辑性和表达能力；3. 实验操作评价：评估实验操作的规范性和熟练程度。
五、实验拓展与建议1. 实验拓展：尝试研究其他数字图像处理技术和算法；2. 学习建议：深入学习数字图像处理的基本理论和应用领域；3. 实践建议：多进行实际操作，参加相关竞赛或项目，提高综合能力。
六、实验一：图像读取与显示1. 实验目的（1）掌握图像读取和显示的基本方法；（2）熟悉实验软件的操作界面。
2. 实验内容（1）打开实验软件，导入图像；（2）显示原图像；（3）进行图像的放大、缩小、旋转等操作；（4）保存实验结果。
3. 实验步骤（1）打开实验软件，选择图像文件；（2）导入图像，观察原图像；（3）利用软件工具对图像进行放大、缩小、旋转等操作；（4）保存实验结果，关闭软件。
七、实验二：图像基本运算1. 实验目的（1）掌握图像加、减、乘、除等基本运算方法；（2）了解图像运算的原理和应用。
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数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告1一.实验内容：主要是图像的几何变换的编程实现，具体包括图像的读取、改写，图像平移，图像的镜像，图像的转置，比例缩放，旋转变换等.具体要求如下：1. 编程实现图像平移，要求平移后的图像大小不变；2. 编程实现图像的镜像；3. 编程实现图像的转置；4. 编程实现图像的比例缩放，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的缩放效果；5. 编程实现以任意角度对图像进行旋转变换，要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现，并比较两种方法的旋转效果.二.实验目的和意义：本实验的目的是使学生熟悉并掌握图像处理编程环境，掌握图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的方法，并能通过程序设计实现图像文件的读、写操作，及图像平移、镜像、转置和旋转等几何变换的程序实现.三.实验原理与主要框架3.1实验所用编程环境Visual C++（简称VC）是微软公司提供的基于C/C++的应用程序集成开发工具.VC拥有丰富的功能和大量的扩展库，使用它能有效的创建高性能的Windows应用程序和Wet应用程序.VC除了提供高效的C/C++编译器外，还提供了大量的可重用类和组件，包括著名的微软基础类库（MFC）和活动模板类库（ATL），因此它是软件开发人员不可多得的开发工具.VC丰富的功能和大量的扩展库，类的重用特性以及它对函数库、DLL库的支持能使程序更好的模块化，并且通过向导程序大大简化了库资源的使用和应用程序的开发，正由于VC具有明显的优势，因而我选择了它来作为数字图像几何变换的开发工具.在本程序的开发过程中，VC的核心知识、消息映射机制、对话框控件编程等都得到了生动的体现和灵活的应用.3.2实验处理的对象：256色的BMP（BIT MAP格式图像BMP（BIT MAP位图的文件结构：具体组成图：BITMAPFILEHEADER位图文件头（只用于BMP文件）bfType="BM" bfSize bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSize biWidthbiHeight biPla nesbiBitCou ntbiCompressi onbiSizeimagebiXPelsPerMeterbiY PelsPerMeterbiClrUsedbiCirimporta nt单色DIB有2个表项16色DIB有16个表项或更少256色DIB有256个表项或更少真彩色DIB没有调色板每个表项长度为4字节（32位）像素按照每行每列的顺序排列每一行的字节数必须是4的整数倍BITMAPINFOHEAD位图信息头Palette 调色板DIBPixels DIB 图像数据1. BMP文件组成BMP文件由文件头、位图信息头、颜色信息和图形数据四部分组成.2. BMP文件头BMP文件头数据结构含有BMP文件的类型（必须为BMP）文件大小（以字节为单位）、位图文件保留字（必须为0）和位图起始位置（以相对于位图文件头的偏移量表示）等信息.3. 位图信息头BMP位图信息头数据用于说明位图的尺寸（宽度,高度等都是以像素为单位，大小以字节为单位，水平和垂直分辨率以每米像素数为单位），目标设备的级别，每个像素所需的位数，位图压缩类型（必须是0）等信息.4. 颜色表颜色表用于说明位图中的颜色，它有若干个表项，每一个表项是一个RGBQUAD类型的结构，定义一种颜色.具体包含蓝色、红色、绿色的亮度（值范围为0-255）位图信息头和颜色表组成位图信息5. 位图数据位图数据记录了位图的每一个像素值，记录顺序是在扫描行内是从左到右，扫描行之间是从下到上.Windows规定一个扫描行所占的字节数必须是4的倍数（即以long为单位）,不足的以0填充.3.3 BMP（BIT MAP ）位图的显示：①一般显示方法：1. 申请内存空间用于存放位图文件2. 位图文件读入所申请内存空间中3. 在函数中用创建显示用位图，用函数创建兼容DC用函数选择显示删除位图但以上方法的缺点是：1）显示速度慢；2）内存占用大；3）位图在缩小显示时图形失真大,（可通过安装字体平滑软件来解决）；4）在低颜色位数的设备上（如256显示模式）显示高颜色位数的图形（如真彩色）图形失真严重.②BMP位图缩放显示：用视频函数来显示位图，内存占用少，速度快，而且还可以对图形进行淡化（Dithering ）处理.淡化处理是一种图形算法，可以用来在一个支持比图像所用颜色要少的设备上显示彩色图像.BMP位图显示方法如下：1. 打开视频函数，一般放在在构造函数中2. 申请内存空间用于存放位图文件3. 位图文件读入所申请内存空间中4. 在函数中显示位图5. 关闭视频函数，一般放在在析构函数中以上方法的优点是：1）显示速度快；2）内存占用少；3）缩放显示时图形失真小,4）在低颜色位数的设备上显示高颜色位数的图形图形时失真小；5）通过直接处理位图数据，可以制作简单动画3.4程序中用到的访问函数Win dows支持一些重要的DIB访问函数，但是这些函数都还没有被封装到MFC中，这些函数主要有：1. SetDIBitsToDevice 函数：该函数可以直接在显示器或打印机上显示DIB.在显示时不进行缩放处理.2. StretchDIBits 函数：该函数可以缩放显示DIB于显示器和打印机上.3. GetDIBits 函数：还函数利用申请到的内存，由GDI位图来构造DIB.通过该函数，可以对DIB的格式进行控制，可以指定每个像素颜色的位数，而且可以指定是否进行压缩.4. CreateDIBitmap函数：利用该函数可以从DIB出发来创建GDI 位图.5. CreateDIBSection 函数：该函数能创建一种特殊的DIB，称为DIB项，然后返回一个GDI位图句柄.6. LoadImage函数：该函数可以直接从磁盘文件中读入一个位图，并返回一个DIB句柄.7. DrawDibDraw 函数：Windows提供了窗口视频（VFW）组件，Visual C++支持该组件.VFW中的DrawDibDraw函数是一个可以替代StretchDIBits 的函数.它的最主要的优点是可以使用抖动颜色，并且提高显示DIB的速度，缺点是必须将VFW弋码连接到进程中.3.5图像的几何变换图像的几何变换，通常包括图像的平移、图像的镜像变换、图像的转置、图像的缩放和图像的旋转等.数字图像处理实验报告2一、实验的目的和意义实验目的：本实验内容旨在让学生通过用VC等高级语言编写数字图像处理的一些基本算法程序，来巩固和掌握图像处理技术的基本技能，提高实际动手能力，并通过实际编程了解图像处理软件的实现的基本原理。
《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. 实验目的（1）理解数字图像处理的基本概念和原理；（2）掌握常用的数字图像处理方法和技术；（3）培养实际操作数字图像处理软件的能力。
2. 实验要求（1）熟悉计算机操作系统和图像处理软件的使用；（2）了解图像处理的基本概念，如图像采样、量化、图像增强、滤波等；（3）能够根据实际需求选择合适的图像处理方法。
二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）图像采样与量化；（2）图像增强；（3）图像滤波；（4）图像边缘检测；（5）图像分割。
2. 实验步骤（1）打开图像处理软件，导入实验所需图像；（2）进行图像采样与量化，观察图像质量的变化；（3）应用图像增强技术，改善图像的视觉效果；（4）利用图像滤波去除图像噪声，提高图像质量；（5）进行图像边缘检测和分割，提取感兴趣的区域。
三、实验原理与方法1. 图像采样与量化原理：图像采样是将图像在空间域上离散化，量化是将图像的像素值进行限制。
方法：设置采样间隔和量化级别，对图像进行采样和量化处理。
2. 图像增强原理：通过对图像像素值进行变换，提高图像的视觉效果。
方法：采用直方图均衡化、对比度增强、锐化等方法进行图像增强。
3. 图像滤波原理：通过卷积运算，去除图像噪声和冗余信息。
方法：选择合适的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带阻滤波器等，对图像进行滤波处理。
4. 图像边缘检测原理：检测图像中像素值变化显著的点，找出图像的边缘。
方法：采用梯度算子、Sobel算子、Canny算子等方法进行边缘检测。
5. 图像分割原理：将图像划分为具有相似特征的区域，实现图像的分割。
方法：采用阈值分割、区域生长、边缘追踪等方法进行图像分割。
四、实验注意事项1. 实验前请确保熟悉图像处理软件的使用；2. 实验过程中注意调整参数的取值，观察图像效果的变化；五、实验评价与思考1. 实验评价（1）能否正确进行图像采样与量化；（2）能否有效地进行图像增强和滤波处理；（3）能否准确地进行图像边缘检测和分割；（4）实验报告的质量。
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告图像处理课程的目标是培养学生的试验综合素质与能力。
使学生通过实践，理解相关理论学问，将各类学问信息进行新的组合，制造出新的方法和新的思路，提高学生的科学试验与实际动手操作能力[1]。
从影像科筛选有价值的图像，建成影像学数字化试验教育平台，系统运行正常；具备图像上传、图像管理、图像检索与扫瞄、试验报告提交、老师批阅等功能；能满意使用要求[2]。
1.试验内容设计思路1.1项目建设内容和方法数字图像处理的内容：完整的数字图像处理大体上分为图像信息的猎取，存储，传送，处理，输出，和显示几个方面。
数字图像信息的猎取主要是把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号，包括摄取图像，光、电转换及数字化。
数字图像信息的存储，数字图像信息的突出特点是数据量巨大，为了解决海量存储问题，数字图像的存储主要研究图像压缩，图像格式及图像数据库技术。
数字图像信息的传送数字图像信息的传送可分为系统内部传送与远距离传送[4]数字图像信息处理包括图像变换，图像增加，图像复原，彩色与多光谱处理图像重建，小波变换，图像编码，形态学，目标表示与描述。
数字图像输出和显示，最终目的是为人和机器供应一幅便于解释和识别的图像，数字图像的输出和显示也是数字图像处理的重要内容之一。
1.2数字图像处理的方法大致可以分为两大类，既空域法和频域法空域法：是把图像看做平面中各个像素组成的集合，然后直接对一维和二维函数进行相应处理，依据新图像生成方法的不同，空域处理法可为点处理法，区处理法，叠代处理法，跟踪处理法，位移不变与位移可变处理法。
点处理法的优点，点处理的典型用途a）灰度处理b）图像二值处理点处理方法的优点a）可用LUT方法快速实现b）节省存储空间。
区处理法，邻域处理法。
它依据输入图像的小邻域的像素值，按某些函数得到输出像素。
区处理法主要用于图象平滑和图像的锐化。
叠代处理法：叠代就是反复进行某些处理运算，图像叠代处理也是如此，拉普拉斯算子或平滑处理的结果是物体轮廓，该图像轮廓边缘太宽或粗细不一，要经过多次叠代把它处理成单像素轮廓——图像细化。
数字图像处理实验(1)
3）存储该图像（文件名用同学们的本名）； 4）、制作标准像的硬拷贝；打印两张，一张
上交（附在实验报告中），一张自己保留；
五、撰写实验报告 1）、实验目的叙述； 2）、实验环境描述； 3）、实验项目及内容； 4）、操作步骤详细描述；包括：系统的激 活方法，菜单的运用等；
5）、记录实验结果。 6）、基本原理介绍； 7）、实验现象描述； 8）、实验结果分析；
谢谢
软件： 操作系统：WINDOWS XP 应用软件： 数字图像处理演示软件。
三、实验内容：
1）、图像信息获取； 2）、图像存储； 3）、观察直方图均衡化处理的效果； 4）、观察图像边缘增强处理效果； 5）、拍摄自己的标准像。
四、实验步骤： 1、图像信息的获取： 1）、激活软件； 2）、调整摄像机的光圈和聚焦，
数字图像处理实验
(一)
一、实验目的
1）、了解“数字图像处理系统”的基本组 成结构；
2）、掌握微型数字图像处理系统的基本 操作方法；
3）、体验主要数字图像处理内容的效果。
二、实验的软、硬件平台：
硬件： 微型图像处理系统， 包括：主机， PC机； 摄像机：Logitech 130万像素, 分辨率:640×480 最高分辨率:1280×960 手动聚焦调整.
摄取一张明暗合适的图像；
ห้องสมุดไป่ตู้
3）、存储图像；
4）、调出该图像，验证是否成功存储了该 图像。
2、观察图像均衡化处理效果 1）、激活图像处理软件； 2）、调整摄像机光圈，摄取一张偏暗的图像 并存储该图像；
3）、调用演示程序中的直方图统计功 能，观察直方图形状；
4）、调用直方图均衡化处理功能，观察 处理结果，同时调用直方图统计功 能，观察直方图形状；
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。
数字图像处理实验报告
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计算机科学与工程领域中的一个重要研究方向。
通过使用数字化技术，对图像进行采集、传输、存储和处理，可以实现对图像的增强、恢复、分析和识别等功能。
本实验旨在通过对数字图像处理算法的实践应用，探索图像处理的原理和方法。
二、实验目的本实验的主要目的是掌握数字图像处理的基本概念和算法，并通过实际操作加深对图像处理原理的理解。
具体目标包括：1. 学习使用图像处理软件，如Photoshop或Matlab等。
2. 掌握图像增强的方法，如直方图均衡化、滤波和锐化等。
3. 理解图像压缩和编码的原理，如JPEG和PNG等格式。
4. 了解图像分割和边缘检测的基本算法，如阈值分割和Canny边缘检测等。
三、实验过程1. 图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量和视觉效果。
在实验中，我们可以使用直方图均衡化算法来增强图像的对比度和亮度。
该算法通过将图像的像素值映射到一个更大的范围内，使得图像的亮度分布更加均匀。
2. 图像滤波图像滤波是指通过一系列滤波器对图像进行处理，以实现去噪、平滑和锐化等效果。
在实验中，我们可以使用平滑滤波器（如均值滤波器和高斯滤波器）来去除图像中的噪声。
同时，我们还可以使用锐化滤波器（如拉普拉斯滤波器和Sobel滤波器）来增强图像的边缘和细节。
3. 图像压缩和编码图像压缩是指通过减少图像的数据量来减小图像文件的大小，从而实现存储和传输的效率提升。
在实验中，我们可以使用JPEG和PNG等压缩算法来对图像进行压缩和编码。
JPEG算法通过对图像的频域进行离散余弦变换和量化，实现对图像的有损压缩。
而PNG算法则采用无损压缩的方式，通过对图像的差值编码和哈夫曼编码，实现对图像的高效压缩。
4. 图像分割和边缘检测图像分割是指将图像分成若干个区域，以实现对图像的目标提取和图像分析的目的。
而边缘检测是指通过检测图像中的边缘和轮廓，实现对图像的形状分析和目标识别。
数字图像处理实验报告通用
数字图像处理实验报告通用数字图像处理实验报告通用数字图像处理是现代科学技术发展过程中的一个重要方向，它广泛地涉及到了计算机、数学、物理、电子等多个学科。
数字图像处理实验是数字图像处理领域中不可或缺的重要研究手段之一。
为了更好地展示实验结果和数据，以下是数字图像处理实验报告通用模板，以供参考。
1. 实验目的本次实验的目的是掌握数字图像处理的基本概念、算法以及其应用，在实践中学习数字图像处理的基础操作和技巧。
通过实验，学生可以更深入地理解数字图像处理的原理，并掌握数字图像处理应用的方法和技术。
2. 实验原理数字图像处理是将数字信号处理和图像处理结合起来的技术。
主要基于数字通信和数字信号处理原理，将二维图像进行数字化，并对其进行处理，实现图像的获取、传输、分析和显示等功能。
3. 实验流程(1) 图像获取和预处理：获取需要处理的图像，并进行基本的预处理，包括降噪、锐化、自适应增强等。
(2) 图像增强：通过滤波、直方图均衡化、灰度拉伸等操作，增强图像的亮度、对比度等特征。
(3) 图像变换：包括几何变换（旋转、平移、缩放等）、色彩空间变换（RGB空间、HSV空间等）等。
(4) 特征提取和分类：从图像中提取出感兴趣的特征，进行分类判别、目标检测等。
(5) 结果展示和分析：将处理后的图像结果进行展示和分析，分析图像特征和处理效果。
4. 实验结果(1) 原始图像(2) 预处理后的图像(3) 增强后的图像(4) 变换后的图像(5) 提取出的特征及分类结果(6) 结果展示和分析5. 实验总结通过本次实验，我们对数字图像处理的基本概念、算法和应用有了更深的理解，并掌握了数字图像处理的基础操作和技巧。
对于未来的科学研究和工程技术领域，数字图像处理具有广泛的应用前景，我们有信心在这个领域不断深耕，为社会的发展进步做出更大的贡献。
《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1. 理解数字图像处理的基本概念和原理；2. 掌握常用的数字图像处理方法和技术；3. 培养实际操作数字图像处理工具的能力；4. 提高对数字图像处理问题的分析和解决能力。
二、实验内容1. 图像读取与显示：使用图像处理软件，读取、显示和保存不同格式的图像文件；2. 图像基本运算：进行图像的加、减、乘、除等基本运算；3. 图像滤波：使用低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等对图像进行滤波处理；4. 图像增强：采用直方图均衡化、对比度增强等方法改善图像质量；5. 边缘检测：使用Sobel算子、Canny算子等方法检测图像边缘。
三、实验原理1. 图像读取与显示：介绍图像处理软件的基本操作，掌握图像文件格式的转换；2. 图像基本运算：介绍图像像素的运算规则，理解图像基本运算的原理；3. 图像滤波：介绍滤波器的原理和应用，掌握滤波器的设计和实现方法；4. 图像增强：介绍图像增强的目的和方法，理解直方图均衡化和对比度增强的原理；5. 边缘检测：介绍边缘检测的原理和算法，掌握不同边缘检测方法的特点和应用。
四、实验步骤1. 图像读取与显示：打开图像处理软件，选择合适的图像文件，进行读取、显示和保存操作；2. 图像基本运算：打开一幅图像，进行加、减、乘、除等基本运算，观察结果；3. 图像滤波：打开一幅图像，选择合适的滤波器，进行滤波处理，观察效果；4. 图像增强：打开一幅图像，选择合适的增强方法，进行增强处理，观察质量改善；5. 边缘检测：打开一幅图像，选择合适的边缘检测方法，进行边缘检测，观察边缘效果。
五、实验要求1. 熟练掌握图像处理软件的基本操作；2. 能够正确进行图像的基本运算；3. 能够合理选择和应用不同类型的滤波器；5. 能够根据图像特点选择合适的边缘检测方法。
六、实验环境1. 操作系统：Windows 10或更高版本；2. 图像处理软件：MATLAB或OpenCV；3. 编程环境：MATLAB或C++；4. 硬件要求：普通计算机或服务器。
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《数字图像处理》课程实验项目指导书承担单位名称：信息技术学院适用专业：计算机科学与技术（专升本）图像的基本操作(MATLAB的使用)匹配课程代码及名称：070250数字图像处理适用专业及本项目实验学时：计算机科学与技术（专升本）3学时一、实验目的及要求目的：熟悉MATLAB基本操作。
要求：掌握MATLAB基本操作，理解采样和量化的本质。
二、实验内容完成给定的题目实现MATLAB基本操作的练习。
三、实验条件及设备要求硬件环境：高档PC机。
软件环境：WIN 7操作系统,MATLAB。
四、实验相关知识点（本课程综合或多课程综合）矩阵的操作、读取和写入图像的操作、对图像进行采样和量化。
五、实验实施步骤（一）将工作路径设为D:\你的名字的拼音，把指定的图像放入该路径下。
（二）建一个.m文件，完成如下操作：1、读取图片，分别将之转换为灰度图和二值图，存留转换结果图。
2、将灰度图重新采样，分别为4倍和16倍，存留重采样结果图。
3、将原256级灰度转为128、64、32级灰度，存留重量化结果图。
（三）上交实验报告，包括m文件代码和运行结果以及结果分析。
六、实验报告要求写清楚操作过程、运行结果截图、所遇到的问题及采取的解决措施。
七、实验成绩评定办法共20分。
完成所有操作可得18分，有关键性注释得满分。
MATLAB实现图像的基本运算匹配课程代码及名称：070250 数字图像处理适用专业及本项目实验学时：计算机科学与技术（专升本） 3学时一、实验目的及要求目的：熟悉图像的基本运算。
要求：掌握图像的算术运算、逻辑运算和变换运算操作。
二、实验内容利用MATLAB完成给定的题目以实现图像的基本运算。
三、实验条件及设备要求硬件环境：高档PC机。
软件环境：WIN 7操作系统,MATLAB。
四、实验相关知识点（本课程综合或多课程综合）图像的点运算、加减法运算、缩放运算、翻转、剪切、邻域操作。
五、实验实施步骤依次实现下述在操作并按示例截图：1、图像的点运算：读入图像‘rice.png’，通过图像点运算改变对比度。
rice=imread('\dec\rice.png');subplot(131),imshow(rice)title('rice')I=double(rice);%写出该吗命令的目的J=I*0.43+60;rice2=uint8(J);% £¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©subplot(132),imshow(rice2)title('rice2')J=I*1.5-60;rice3=uint8(J);%ת»»Îª uint8subplot(133),imshow(rice3)title('rice3')实验效果图：2、加法运算：rice和cameraman,效果图：I=imread('\dec\rice.png');imshow(I),title('rice');J=imread('\dec\cameraman.jpg');figure,imshow(J),title('cameraman');K=imadd(I,J,'uint16');%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©figure,imshow(K),title('i+j');K2=imadd(I,J,'uint16');figure,imshow(K2,[])4、flower 变模糊：5、减法运算：rice去背景I=imread('\dec\rice.png');imshow(I)background = imopen(I,strel('disk',15));%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©figure, imshow(background);I2=imsubtract(I,background);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©figure, imshow(I2)subplot(221),imshow(I),title('rice');subplot(222),imshow(background),title('background'); subplot(223),imshow(I2),title('I2');结果：6、乘法运算% 5¡¢³Ë·¨ÔËËãI=imread('moon.png');J=immultiply(I,1.2);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©K=immultiply(I,0.5);imshow(I)figure,imshow(J)figure,imshow(K)subplot(131),imshow(I),title('I'); subplot(132),imshow(J),title('J'); subplot(133),imshow(K),title('K');7、 除法运算 rice 去米粒：Rice = imread('\dec\rice.png');I = double(rice);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©J= I * 0.43 + 90;Rice2 = uint8(J);Ip = imdivide(rice, rice2);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©Imshow(Ip, []);8、缩放运算I=imread('\dec\trees.png');J=imresize(I,1.25);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©K=imresize(I,0.8);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©imshow(I),title('I')figure,imshow(J),title('J')figure,imshow(K),title('K')9、图像翻转I=imread('\dec\trees.png');J=imrotate(I,30,'bilinear');%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©J1=imrotate(I,30,'bilinear','crop'); %£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©imshow(I)figure,imshow(J)figure,imshow(J1)subplot(121),imshow(I),title('I'); subplot(122),imshow(J1),title('J1');10、图像剪切I=imread('\dec\trees.png');imshow(I);I1=imcrop;figure,imshow(I1)I2=imcrop(I,[30 60 120 160]);figure,imshow(I2)11、图像的邻域操作利用4邻域模糊滑板I=imread('\dec\rice.png');f=inline('max(x(:))');%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©I2=nlfilter(I,[3 3],f);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©imshow(I)figure,imshow(I2)I=imread('\dec\rice.png');f=inline('uint8(round(mean2(x)*ones(size(x))))');%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©I2=blkproc(I,[8 8],f);%£¨Ð´³ö¸ÃÃüÁîµÄÄ¿µÄ£©imshow(I)figure,imshow(I2)六、实验报告要求写清楚操作过程、运行结果截图、所遇到的问题及采取的解决措施。