数字图像处理实验讲义16学时2011年版

实验1 图像基本操作

1. 实验要求

在MATLAB环境下完成下列操作：

读入图像；

保存图像；

图像的显示方法

2. 实验类型验证型

3. 实验时间2学时

4. 实验方法

使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，imread的语法为

imread( …filename‟ )

imread所支持的文件格式包括：

TIFF---------- .tif .tiff

JPEG-------- .jpg .jpeg

GIF----------- .gif

BMP--------- .bmp

PNG--------- .png

XWD--------- .xwd

使用函数imwrite可以将图像保存在磁盘上，imwrite的语法为

imwrite( f, …filename‟ )

使用函数size可以察看图像大小，size的语法为

size( )

使用函数imfinfo可以察看图像信息，imfinfo的语法为

imfinfo filename

使用函数imshow可以显示图像缩略图，imshow的语法为

imshow ( )

使用函数imview可以显示图像原图，imview的语法为，不同的是imview是一个工具，可以完成一些基本的图像操作

imview ( )

使用函数figure可以开辟一个新的窗口，figure的语法为

figure, imshow ( )

figure, imview ( )

figure, plot ( )

…………………

使用数据类型转换函数可以转换图像数据类型，如

im2uint8 ( ) ------------------ convert image to uint8

im2uint16 ( ) ---------------- convert image to uint16

mat2gray ( ) ----------------- convert image to double, range[0 , 1]

im2double ( ) ---------------- convert image to double

im2bw ( ) --------------------- convert image to logical

5. 实验过程

使用函数imread打开一幅灰度图像(fig0309abc.jpg)，使用函数imwrite将图像另存为不同的文件名；在此过程中观察图像矩阵的形式，并用图像矩阵的索引法，观察并记录5×5的矩阵片断；

使用函数size察看图像大小，使用函数imfinfo察看图像信息；记录图像信息；

分别使用函数imshow和函数imview显示图像；记录两种方式的区别；

使用函数imread打开一幅彩色图像(start.jpg)，观察图像矩阵的形式；并分别观察和记录RGB三色5×5的矩阵片断；

使用函数rgb2gray将彩色图像转换为灰度图像；

使用im2uint8和im2double转换图像的数据类型，记录5×5矩阵片断在转换前后的变化。

实验2 图像点运算

1．实验要求

在MATLAB环境下完成下列操作：

读入图像；

图像灰度变换方法；

灰度的对数扩展法；

绘制灰度直方图；

直方图均衡法；

任意灰度变换实现；

2．实验类型验证型

3．实验时间2学时

4．实验方法

使用函数imadjust可以实现图像灰度变换，imadjust的语法为

imadjust ( f, [ low_in high_in ], [ low_out high_out ], gamma )

gamma所表示的意义：

>1 ---------- 凹曲线

<1 ---------- 凸曲线

=1 ---------- 直线

灰度的对数扩展法g = c*log( 1+ double( f ) )

目的是使亮区域得到抑制，暗区域灰度得到均匀增强

使用语句

im2uint8(mat2gray( log( 1+ double (f) ) ) )

其中系数c通过mat2gray函数自动调整

灰度直方图反映图像的灰度分布情况，即亮度分布情况；

它说明不同灰度的像素个数或分布概率

使用函数imhist绘制灰度直方图，imhist的语法为

h = imhist( f );

figure, imhist( f );

figure, plot( h );

figure, stem( h );

figure, bar( h );

由于拍摄和处理的原因，导致图像的灰度分布范围过小；

最大熵原理指出：数据满足均匀分布时，信息量最大；

依据这个原理，通过灰度直方图均衡化将图像灰度分布扩展到整个灰度分布范围，可以使图形信息量最大，即使使得图像对比度增强。

使用函数histeq对图像进行直方图均衡，histeq的语法为

g = histeq( f, nlev ); % nlev为输出的灰度级数，通常取256，默认64

figure, imhist(g);

任意灰度变换需要进行分段计算，如图1

g = β*(f-a)+ga , a≤f＜b ;

γ*(f-b)+gb , b≤f≤c ;

5．实验过程

使用函数imread打开一幅灰度图像（fig0222b.jpg），使用函数imadjust实现图像灰度变换；

分别使用：

g1= imadjust ( f, [ 20 255 ], [ 0 255 ], 0.5 );

g2= imadjust ( f, [ 20 255 ], [ 0 255 ], 1 );

g3= imadjust ( f, [ 20 255 ], [ 0 255 ], 2 );

g4= imadjust ( f, [ 0 255 ], [ 255 05 ], 1 );

figure, imshow(g1);

figure, imshow(g2);

figure, imshow(g3);

figure, imshow(g4);

观察并记录四种变换差别。（注意：请将方括号内的整数需要手工折算成浮点数）

使用函数imread打开一幅灰度图像（fig0305.tif），使用如下语句进行对数扩展

figure, imshow(f2);

g5= im2uint8(mat2gray(log(1+double (f2))));

figure, imshow(g5);

观察并记录均衡前后的差别。

使用函数imread打开一幅灰度图像（fig0222b.jpg），使用函数imhist绘制灰度直方图，直方图有四种表现形式

h = imhist( f3 );

figure, imhist( f3 );

figure, plot( h );

figure, stem( h );

figure, bar( h );

观察四种直方图的差别。

使用函数imread打开一幅灰度图像（fig0308.tif），说明这幅图像直方图存在的问题。