数字图像处理实验2
数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理实验指导书学院:通信与电子工程学院专业:电子信息工程班级:学号:姓名:XX理工大学实验一 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,MA TLAB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。
2015秋 数字图像处理实验二 综合实验

//细胞核和核仁的面积统计
//统计结果存入数组 parameter[index-1]=(float)area_nucleolus/(area_cell+area_nucleolus); //把当前测量的细胞,细胞核与核仁置不同的标记输出 //测量结果存文件,以分析测量数据
菜单中的消息响应函数
预处理
为何需要预处理?
直接分割的效果
选择何种预处理方法?
中值、均值、形态学开闭运算的效果对比 分析预处理的目的,有针对性的选择合适的方法
预处理
中值滤波
原图
灰值闭运算
分割
分割方法的选择 全局阈值 大津阈值 水域分割 …
中值滤波后分割
分割后的效果 直接分割 噪声、边缘毛刺 滤波后分割
//统计该连通区域的大小
//连通区域太小,滤除,此处大小可根据实际应用自行设定 *(segment.m_pImgData+k*lineByte+l)=255; //滤除 //其余的连通区域被认定为目标,给定编号 *(segment.m_pImgData+k*lineByte+l)=index;
输出测量结果
细胞图像分割测量的方案步骤
数学形态学
腐蚀:集合 A 被集合 B 腐蚀,表示为 A B ,数学形式为
A B = {x : B x A}
膨胀: A 被 B 膨胀表示为 A B , 其定义为:
A B [AC
(-B )]C
A B
A
A B B
腐蚀类似于收缩
利用圆盘膨胀
实验一:现场演示,检查,提问 实验二:现场演示,检查,提问 实验三:现场演示,检查,提问,提交报告和代码 实验成绩占最终成绩的30%。
c语言数字图像处理(二):图片放大与缩小-双线性内插法

c语⾔数字图像处理(⼆):图⽚放⼤与缩⼩-双线性内插法图像内插假设⼀幅⼤⼩为500 * 500的图像扩⼤1.5倍到750 * 750,创建⼀个750 * 750 的⽹格,使其与原图像间隔相同,然后缩⼩⾄原图⼤⼩,在原图中寻找最接近的像素(或周围的像素)进⾏赋值,最后再将结果放⼤最邻近内插法寻找最近的像素赋值双线性内插法v(x,y) = ax + by + cxy + d双线性内插法参数计算已知Q11, Q12, Q21, Q22,要插值的点为P点,⾸先在x轴上,对R1,R2两个点进⾏插值然后根据R1和R2对P点进⾏插值化简得对于边界值的处理,若x1 < 0 ,则直接令f(Q11), f(Q12) = 0处理结果原图扩⼤为6000 * 4000缩⼩为1000 * 500下⾯为代码实现的主要部分int is_in_array(short x, short y, short height, short width){if (x >= 0 && x < width && y >= 0 && y < height)return1;elsereturn0;}void bilinera_interpolation(short** in_array, short height, short width, short** out_array, short out_height, short out_width){double h_times = (double)out_height / (double)height,w_times = (double)out_width / (double)width;short x1, y1, x2, y2, f11, f12, f21, f22;double x, y;for (int i = 0; i < out_height; i++){for (int j = 0; j < out_width; j++){x = j / w_times;y = i / h_times;x1 = (short)(x - 1);x2 = (short)(x + 1);y1 = (short)(y + 1);y2 = (short)(y - 1);f11 = is_in_array(x1, y1, height, width) ? in_array[y1][x1] : 0; f12 = is_in_array(x1, y2, height, width) ? in_array[y2][x1] : 0; f21 = is_in_array(x2, y1, height, width) ? in_array[y1][x2] : 0; f22 = is_in_array(x2, y2, height, width) ? in_array[y2][x2] : 0; out_array[i][j] = (short)(((f11 * (x2 - x) * (y2 - y)) +(f21 * (x - x1) * (y2 - y)) +(f12 * (x2 - x) * (y - y1)) +(f22 * (x - x1) * (y - y1))) / ((x2 - x1) * (y2 - y1))); }}}。
数字图像处理实验报告
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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Web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 bfReserved1bfReserved2bfOffBitsbiSizebiWidthbiHeightbiPlanesbiBitCountbiCompressionbiSizeImagebiXPelsPerMeterbiYPelsPerMeterbiClrUsedbiClrImportant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BITMAPINFOHEADER 位图信息头 Palette 调色板 DIB Pixels 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Windows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代码连接到进程中.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。
数字图像处理实验报告

目录实验一:数字图像的基本处理操作 (4):实验目的 (4):实验任务和要求 (4):实验步骤和结果 (5):结果分析 (8)实验二:图像的灰度变换和直方图变换 (9):实验目的 (9):实验任务和要求 (9):实验步骤和结果 (9):结果分析 (13)实验三:图像的平滑处理 (14):实验目的 (14):实验任务和要求 (14):实验步骤和结果 (14):结果分析 (18)实验四:图像的锐化处理 (19):实验目的 (19):实验任务和要求 (19):实验步骤和结果 (19):结果分析 (21)实验一:数字图像的基本处理操作:实验目的1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用;2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。
3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质,实现图像的傅里叶变换。
:实验任务和要求1.读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。
2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示,注上文字标题。
3.对一幅图像进行平移,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里叶变换,显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。
4.对一幅图像进行旋转,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里叶变换,显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的对应关系。
:实验步骤和结果1.对实验任务1的实现代码如下:a=imread('d:\');i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,;subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像');subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像');subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像');结果如图所示:图原图及其灰度图像,二值图像2.对实验任务2的实现代码如下:a=imread('d:\');A=imresize(a,[800 800]);b=imread('d:\');B=imresize(b,[800 800]);Z1=imadd(A,B);Z2=imsubtract(A,B);Z3=immultiply(A,B);Z4=imdivide(A,B);subplot(3,2,1);imshow(A);title('原图像 A'); subplot(3,2,2);imshow(B);title('原图像 B'); subplot(3,2,3);imshow(Z1);title('加法图像'); subplot(3,2,4);imshow(Z2);title('减法图像'); subplot(3,2,5);imshow(Z3);title('乘法图像'); subplot(3,2,6);imshow(Z2);title('除法图像');结果如图所示:3.对实验任务3的实现代码如下:s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心I=log(abs(k)); %对数变换m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心RR=real(m); %取傅里叶变换的实部II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=circshift(s,[800 450]);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶变换频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶变换频谱');结果如图所示:4.对实验任务4的实现代码如下:s=imread('d:\');i=rgb2gray(s);i=double(i);j=fft2(i);k=fftshift(j);I=log(abs(k));m=fftshift(j);RR=real(m);II=imag(m);A=sqrt(RR.^2+II.^2);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255;b=imrotate(s,-90);b=rgb2gray(b);b=double(b);c=fft2(b);e=fftshift(c);I=log(abs(e));f=fftshift(c);WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2);B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255;subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));title('平移图像');subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱');subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱');结果如图所示::结果分析对MATLAB软件的操作开始时不太熟悉,许多语法和函数都不会使用,写出程序后,调试运行,最开始无法显示图像,检查原因,是有些标点符号没有在英文状态下输入和一些其他的细节,学会了imread(),imshow(),rgb2gray()等函数。
数字图像处理实验2
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等,使用多维滤波器H对图像A进行滤波,H常由函数fspecial输出得到。属性参
数如表3所示: 表3 imfilter函数参数表
参数类型
参数
含义
边界选项
‘X’
输入图像的外部边
界通过X来扩展,默
认的X=0
‘symmetric’
输入图像的外部边
3×3。
输出大小选项
滤波方式选项
(8)medfilt2函数
三、Matlab相关函数介绍
(1)imhist函数 功能:统计变显示图像的直方图。 调用格式: imhist(I):显示图像I的直方图。 imhist(I, n):显示图像I的直方图,n指定直方图中的列数。 [COUNTS,X] = imhist(...):返回直方图数据向量COUNTS和相应的色彩值向量X。 (2)histeq函数 功能:直方图均衡化 调用格式: J = histeq(I,hgram):将图像I的直方图变成用户指定的向量hgram,hgram中的各元素值域为[0,1]; J = histeq(I,N):对原始图像I进行直方图均衡化,N为输出图像的灰度技术,默认N为64。 (3)imadjust函数 功能:调整图像灰度值或颜色映射表,增加图像的对比度。 调用格式: J = imadjust(I,[LOW_IN; HIGH_IN],[LOW_OUT; HIGH_OUT],GAMMA):调整图像I的灰度值;[LOW_IN; HIGH_IN]指定原始图像中要变换的灰度范围;[LOW_OUT; HIGH_OUT]指定变换后的灰度范围;低于LOW_IN 、高于 HIGH_IN 的采取截取式;都可以使用空的矩阵[],默认值是[0 1]; GAMMA为标量,指定描述值I和值J关系的曲线 形状,如果小于1,此映射偏重更高数值(明亮)输出,如果
数字图像处理实验报告

《数字图像处理》实验报告专业:软件工程*名:***学号: S********* 指导老师:***2019年 12 月 28 日信息学部软件学院目录实验一、BMP文件的读写 (1)1 实验目的与实验内容 (1)2 实验原理 (1)3 实验关键代码 (1)4 实验运行结果 (3)5 总结 (4)实验二、图像缩放 (4)1 实验目的及内容 (4)2 实验原理 (5)3 实验关键代码和运行结果 (6)4 结果分析 (8)实验三、直方图均衡 (9)1 实验目的及内容 (9)2 实验原理 (9)3 实验关键代码和实验结果 (10)4 思考题 (11)5结果分析 (12)实验四、图像滤波 (12)1 实验目的及内容 (12)2 图像滤波的原理 (12)3 实验关键代码及结果 (13)实验五、图像的灰度映射 (17)1 实验目的及内容 (17)2 实验关键代码及结果 (17)3 不同参数的变换结果 (20)附录一 (17)实验要求:用 c/c++语言编程实现以下功能实验环境:Windows10开发工具:CodeBlocks实验一、BMP文件的读写1 实验目的与实验内容1.1灰度 BMP 图像的读写:(1) 读入 lena.bmp 文件;(2) 通过文件内容得出文件大小,位图数据起始字节,图像长、宽以及每像素的位数等信息;(3) 提取出原图像中的位图数据,另存为 lena.raw, 并通过 photoshop 打开该文件,查看所读取的数据。
(4)仅取原始图像左上角 1/4 的数据,另存一个 lenas.bmp 图像,在photoshop 中打开查看效果。
1.2 彩色 BMP 图像读写(1) 读入文件 lena_C.bmp 文件;(2) 通过文件内容得出文件大小,位图数据起始字节,图像长、宽以及每像素的位数等信息;(3) 提取出原图像中的位图数据,另存为 lena_C.raw, 并通过 photoshop 打开该文件,查看所读取的数据。
数字图像处理实验指导书资料
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实验一 灰度图像的对比度线性展宽一、实验目的让学生通过使用对图像采用线性对比度展宽的方法进行处理,获得对图像画质的改善。
二、实验原理与方法对比度线性展宽处理,其实质是对图像灰度值的一个线性映射——通过这种方式来实现突出图像中重要信息的目的。
通常情况下,处理前后的图像灰度级是相同的,即处理前后的图像灰度级都为[0,255]。
那么,从原理上讲,我们就只能通过抑制非重要信息的对比度来腾出空间给重要信息进行对比度展宽。
设原图像的灰度为),(j i f ,处理后的图像的灰度为),(j i g ,对比度线性展宽的原理示意图如图1.1所示。
假设原图像中我们关心的景物的灰度分布在[a f ,b f ]区间内,处理后的图像中,我们关心的景物的灰度分布在[a g ,b g ]区间内。
在这里)(a b g g g -=∆)(a b f f f -=∆<,也就是说我们所关心的景物的灰度级得到了展宽。
根据图中所示的映射关系中分段直线的斜率我们可以得出线性对比度展宽的计算公式:b g a g a b )j图1.1 对比度线性展宽映射关系),(j i f α, a f j i f <≤),(0=),(j i g a a g f j i f +-)),((β,b a f j i f f <≤).,( (1-1)b b g f j i f +-)),((γ,255),(<≤j i f f b(m i ,3,2,1 =;n j ,3,2,1 =) 其中,a a f g =α,a b a b f f g g --=β,bbf g --=255255γ,图像的大小为m ×n 。
三、实验内容与步骤1.熟悉MATLAB 语言的使用,主要包括图像处理相关的语句、表达式,以及变量的使用。
2.按照所给出的参考伪代码编写程序,实现对一幅灰度图像的对比度线性展宽。
3.调整α,β,γ的值,观察对处理结果的影响。
四、思考问题1.在映射关系中,分段直线的斜率的大小对图像处理结果有哪些影响? 2.在进行对比度展宽的时候,如果确定和选取所关心的景物?五、参考伪代码程序[image, map]=imread(‘实验图像.BMP’);%读入一幅灰度图像,放在二维数组变量image 中。
《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(MATLAB版)
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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。
电子科技大学数字图像处理实验报告2

电子科技大学数字图像处理实验报告实验名称彩色图像处理实验序号学生姓名学生学号指导教师提交日期摘要本实验利用MATLAB软件,对彩色图像作了一些简单处理。
通过访问数字图像RGB三个通道的对应矩阵,改变数字图像的色彩,得到了原图像的补色图像。
并编写了图像的RGB模型与HSI模型相互转换的程序,实现了两个模型之间的互相转换。
为了得到HSI模型的补色,可将HSI模型转换为RGB模型,用RGB的反色来近似HSI的反色。
然后对彩色图像加入高斯与椒盐噪声,观察了加入噪声后RGB三个通道的图像效果,并通过算术均值滤波与中值滤波分别对三个通道进行去噪,达到对整个彩色图像的去噪。
最后证明了单个通道的噪声会通过到HSI的转换扩散到所有HSI图像上。
实验原理:1、三基色原理:人的眼睛就像一个三色接收器的体系,大多数的颜色可以通过红、绿、蓝三色按照不同的比例合成产生。
同样绝大多数单色光也可以分解成红(red)绿(green)蓝(blue)三种色光。
这是色度学的最基本原理,即三基色原理。
三种基色是相互独立的,任何一种基色都不能由其它两种颜色合成。
红绿蓝是三基色,这三种颜色合成的颜色范围最为广泛。
红绿蓝三基色按照不同的比例相加合成混色称为相加混色。
人眼接收色彩的方法:加法混色。
光色(红色+绿色)=黄色(yellow)光色(红色+蓝色)=紫红(magenta)光色(蓝色+绿色)=青色(cyan)印刷四色:减法呈色颜料(黄色+青色)=白色-红色-蓝色=绿色颜料(紫红+青色)=白色-红色-绿色=蓝色颜料(黄色+紫红)=白色-绿色-蓝色=红色颜料色另外会附加一个黑色,即cyan、magenta、yellow、black四色(cmyk)。
2、彩色图像表示方法:RGB图像:一幅RGB图像就是彩色像素的一个M×N×3数组,其中每一个彩色像素点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红绿蓝三个分量。
RGB图像可以看成是一个有三幅灰度图像形成的“堆”,形成一幅RGB图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。
数字图像处理2-真彩色,灰度图像,索引色图像等的相互转化

timg 真彩色timg1 灰度图像timg2 索引色图像(64色)timg3 二值图像(阈值为0.5)这里从网上找到了timg真彩色图像作为本次作业中进行数字处理的图像。
首先在ps中调整了图像模式,并进行了另存为,生成了timg1与timg2,又在MATLAB中将灰度图像转化为了二值图像timg3,其中阈值为0.5。
这一步操作的代码如下:A = imread('timg1.jpg');B = im2bw(A, 0.5);imshow(B)imwrite(B,'timg3.jpg');随后我们来对每个图像imread的返回值进行观察。
对于timg处理的程序如下:A = imread('timg.jpg');disp(A);whos Aimshow(A)由于disp显示数据过多,这里不放原始数据了。
其具体内容为3个数组,每个数组都是320*200的,分别代表图片中每个像素的rgb值。
而whos语句显示出的内容如下:Bytes Class Name Size192000 uint8A 200x320x3其中200*320*3说明图像像素为200*320而且为rgb格式,有3个矩阵。
192000为图片大小,而其rgb值是用unit8即8位无符号整数存储,0-255的值代表了某一点像素某一颜色分量的强度。
同理,若将上述程序中的timg改为timg1灰度图像,显示出来的矩阵则只有一个,大小仍为200*320但是每个点的数值则代表对应像素的灰度值。
whos语句显示出的内容如下:Name SizeBytes Class64000 u int8A 200x320由于灰度图像只需要存储灰度而不是rgb3个分量,其大小便没有最后的*3,因此其大小也只为timg的1/3。
对于索引图进行的操作与其他图像不同,由于其本身存储的是索引值,需要导入索引表才能还原原本的图像,因此程序如下:[IM, map] = imread('timg2.png','png');disp(IM);IMrgb(:,:,:) = ind2rgb(IM,map);whos IMrgbimshow(IMrgb)这里如果直接imshow原本图像的话会根据灰度图像的方式显示错误的图像,因此采用了一个ind2rgb函数通过之前导入的索引表和索引值矩阵将图像恢复为rgb图像矩阵。
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。
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第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域,在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法,包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中,我们采用了一些常用的数字图像处理方法,并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中,图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像,通过 Matlab 读取图像文件并显示,代码如下:```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后,可以得到如下图所示的图像:2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法,它可以增加图像的对比度和亮度,使图像更加清晰。
代码实现如下:```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后,会得到直方图均衡化后的图像,如下图所示:可以看出,经过直方图均衡化处理后,图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别,可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
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Si
T (ri )
k 1
Pr (r)
i0
ni n
式中,k 为灰度级数。此时,Si 是[0,1]区间内的值,将其变换到[0,255]区间,然 后将 ri 对应的像素的灰度值变为 Si。
2、图像平滑 众所周知,实际获得的图像在形成、传输、接收和处理的过程中,不可避
免地存在着外部和内部的噪声干扰。噪声恶化了图像质量,使图像模糊,给分 析带来困难。因此,去除噪声,恢复原始图像时图像处理中的一个重要内容。 消除图像噪声的工作称之为图像平滑或滤波。
ni n
常常采用基于一阶或二阶微分的锐化滤波器实现图像的锐化处理。一阶微
分是通过梯度法来实现的。对于图像 f(i,j),它在点(i,j)处的梯度是一个矢量,定
义为:
G[
利用差分法近似上述公式,得到:
f
(i,
j)]
[( f
)2
i j
1
G[ f (i, j)] f (i, j) f (i 1, j)2 f (i, j) f (i, j 1)2 2
直方图是用来表达一幅图像灰度级分布情况的统计图表。直方图的横坐标
是灰度,一般用 r 表示,纵坐标是灰度值为 ri 的像素个数或出现这个灰度值的 概率 pr(ri)。其中
pr (ri
灰度为ri 的像素个数
) 图像像素总个数
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,通力根1保过据护管生高线产中敷工资设艺料技高试术中卷0资不配料仅置试可技卷以术要解是求决指,吊机对顶组电层在气配进设置行备不继进规电行范保空高护载中高与资中带料资负试料荷卷试下问卷高题总中2体2资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况1卷中下安,与全要过,加度并强工且看作尽护下可1都关能可于地以管缩正路小常高故工中障作资高;料中对试资于卷料继连试电接卷保管破护口坏进处范行理围整高,核中或对资者定料对值试某,卷些审弯异核扁常与度高校固中对定资图盒料纸位试,置卷编.工保写况护复进层杂行防设自腐备动跨与处接装理地置,线高尤弯中其曲资要半料避径试免标卷错高调误等试高,方中要案资求,料技编试术写5、卷交重电保底要气护。设设装管备备置线4高、调动敷中电试作设资气高,技料课中并3术试、件资且中卷管中料拒包试路调试绝含验敷试卷动线方设技作槽案技术,、以术来管及避架系免等统不多启必项动要方高式案中,;资为对料解整试决套卷高启突中动然语过停文程机电中。气高因课中此件资,中料电管试力壁卷高薄电中、气资接设料口备试不进卷严行保等调护问试装题工置,作调合并试理且技利进术用行,管过要线关求敷运电设行力技高保术中护。资装线料置缆试做敷卷到设技准原术确则指灵:导活在。。分对对线于于盒调差处试动,过保当程护不中装同高置电中高压资中回料资路试料交卷试叉技卷时术调,问试应题技采,术用作是金为指属调发隔试电板人机进员一行,变隔需压开要器处在组理事在;前发同掌生一握内线图部槽 纸故内资障,料时强、,电设需回备要路制进须造行同厂外时家部切出电断具源习高高题中中电资资源料料,试试线卷卷缆试切敷验除设报从完告而毕与采,相用要关高进技中行术资检资料查料试和,卷检并主测且要处了保理解护。现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
二. 实验内容和要求
编程实现图像的灰度均衡、一种平滑处理和梯度锐化。
三. 实验主要仪器设备和材料
计算机,VS2012
四. 实验原理
1、 图像的灰度均衡
为了改变图像整体偏暗,或整体偏亮正为均匀的直方图,使直方图不再偏于低端,
也不再偏于高端,而是变成比较均匀的分布,这种技术叫直方图均衡化。
基于二阶微分的锐化滤波器,即拉普拉斯增强算子。一个二元图像函数 f(x, y)的拉普拉斯变换定义为:
2 f 2 f 2 f x2 y2
f (x 1, y) f (x 1, y) f (x, y 1) f (x, y 1) 4 f (x, y)
由于拉普拉斯是一种微分算子,它的应用强调图像中灰度的突变及降低灰度慢
变化的区域,这将产生一幅把图像中的浅灰色边线和突变点叠加到暗背景中的
图像。将原始图像和拉普拉斯图像叠加在一起的简单方法可以保护拉普拉斯锐
化处理的效果,同时又能复原背景信息。这种方法可表示为:
g
(
x,
y)
f f
(x, (x,
y) y)
2 2
f f
( (
x, x,
y) y)
中中中中中中中中中中中中中中 中中中中中中中中中中中中中中
3、图象锐化 锐化处理的主要目的是突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节,这种
模糊不是由于错误操作,就是特殊图像获取方法的固有影响。图像均值滤波器 可以使图像变模糊,是因为均值处理与积分相类似,因此可以对其进行逆运算 (如微分运算)就可以使图像变得清晰。
k 1
i0
对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,通力根1保过据护管生高线产中敷工资设艺料技高试术中卷0资不配料仅置试可技卷以术要解是求决指,吊机对顶组电层在气配进设置行备不继进规电行范保空高护载中高与资中带料资负试料荷卷试下问卷高题总中2体2资,配料而置试且时卷可,调保需控障要试各在验类最;管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况1卷中下安,与全要过,加度并强工且看作尽护下可1都关能可于地以管缩正路小常高故工中障作资高;料中对试资于卷料继连试电接卷保管破护口坏进处范行理围整高,核中或对资者定料对值试某,卷些审弯异核扁常与度高校固中对定资图盒料纸位试,置卷编.工保写况护复进层杂行防设自腐备动跨与处接装理地置,线高尤弯中其曲资要半料避径试免标卷错高调误等试高,方中要案资求,料技编试术写5、卷交重电保底要气护。设设装管备备置线4高、调动敷中电试作设资气高,技料课中并3术试、件资且中卷管中料拒包试路调试绝含验敷试卷动线方设技作槽案技术,、以术来管及避架系免等统不多启必项动要方高式案中,;资为对料解整试决套卷高启突中动然语过停文程机电中。气高因课中此件资,中料电管试力壁卷高薄电中、气资接设料口备试不进卷严行保等调护问试装题工置,作调合并试理且技利进术用行,管过要线关求敷运电设行力技高保术中护。资装线料置缆试做敷卷到设技准原术确则指灵:导活在。。分对对线于于盒调差处试动,过保当程护不中装同高置电中高压资中回料资路试料交卷试叉技卷时术调,问试应题技采,术用作是金为指属调发隔试电板人机进员一行,变隔需压开要器处在组理事在;前发同掌生一握内线图部槽 纸故内资障,料时强、,电设需回备要路制进须造行同厂外时家部切出电断具源习高高题中中电资资源料料,试试线卷卷缆试切敷验除设报从完告而毕与采,相用要关高进技中行术资检资料查料试和,卷检并主测且要处了保理解护。现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
细节),但是仅仅微分处理后的图像非常暗,效果不理想,因此既要增强图像边
缘,又要保持目标物体的内部灰度不变,常采用给边缘规定一个特定的灰度级
的方法来完成梯度锐化处理。公式为:
G(i,
j)
La
f
,
(i,
G[ j),
f
)
(i, j)] 其他
La 为一指定的灰度值,它将边界的灰度值统一化,这样可以使其边界更加清晰 明显。该方法基本上不破坏图像的背景,又可找到边缘,并根据需要增强边缘。
L1
pr (ri ) 1
i0
式中 k 为一幅图像对应的灰度级数,k=0,1,2,…,L-1,这里,L 为灰度级的数目。
对数字图像来说,灰度级看成是离散的,第 i 个灰度级 ri 出现的频数用 ni 表示,该灰度级像素对应的概率值 pr(ri)为:
pr
(ri
)
n 是帧内像素总数。可写出数字图像的变换函数表达式:
实验二 图像的空间域增强
实验项目名称:图像的空间域增强 实验项目性质:设计性实验 所属课程名称:数字图像分析与艺术化处理 实验计划学时:2
一. 实验目的
(1) 进一步理解图像的灰度均衡、图像平滑和图像锐化等空间域增强方法的原理。 (2) 了解图像灰度均衡、图像平滑和图像锐化的效果和作用。 (3) 掌握图像模板运算的流程。
为了便于编程和提高运算,可进一步简化为:
G[ f (i, j)] f (i, j) f (i 1, j) f (i, j) f (i, j 1)
( f
利用差分运算时,图像的第一行和第一列的像素的梯度无法求得,一般用
后一行或后一列的梯度值近似代替。微分运算可以增强图像高频分量(边缘等
图像平滑方法包括空域法和频域法两大类。在空域法中,图像平滑常用的 方法是采用均值滤波或中值滤波。对于均值滤波,它是采用一个有奇数点的滑 动窗口在图像上滑动,将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各 个点的灰度值的平均值代替,在取均值过程中,如果窗口规定了各个像素点所 占的权重,也就是各个像素点的系数,则称为加权均值滤波。对于中值滤波, 窗口中心点所对应像素的灰度值用窗口内所有像素的中间值代替。实现均值或 中值滤波时,为了简便编程工作,可以定义一个 n*n 的模板数组。另外,读者 需要注意一点,在用窗口扫描图像过程中,对于图像四个边缘的像素点,可以 不处理;也可以用灰度值为"0"的像素点扩展图像的边缘。
任课教师:马文娟
《数字图像分析与艺术化处理》
(2012-2013 学年第 2 学期)