數(shù)字圖像處理+圖像原創(chuàng)

1、實(shí)驗(yàn)一 圖像增強(qiáng)空域?yàn)V波一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?進(jìn)一步了解MatLab軟件/語言，學(xué)會(huì)使用MatLab對(duì)圖像作濾波處理，使學(xué)生有機(jī)會(huì)掌握濾波算法，體會(huì)濾波效果。了解幾種不同濾波方式的使用和使用的場合，培養(yǎng)處理實(shí)際圖像的能力，并為課堂教學(xué)提供配套的實(shí)踐機(jī)會(huì)。 二、實(shí)驗(yàn)要求 (1)學(xué)生應(yīng)當(dāng)完成對(duì)于給定圖像+噪聲，使用平均濾波器、中值濾波器對(duì)不同強(qiáng)度的高斯噪聲和椒鹽噪聲，進(jìn)行濾波處理；能夠正確地評(píng)價(jià)處理的結(jié)果；能夠從理論上作出合理的解釋。(2)利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)空域?yàn)V波的程序：I=imread('xzg.jpg');J = imnoise(I,'gauss',0.02)

2、; %添加高斯噪聲k = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒鹽噪聲 ave1=fspecial('average',3); %產(chǎn)生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %產(chǎn)生5×5的均值模版p = filter2(ave1,J)/255; %均值濾波3×3L = filter2(ave2,J)/255; %均值濾波5×5M = medfilt2(J,3 3); %中值濾波3×3模板N = medfilt2(J,4 4

3、); %中值濾波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(p);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備與軟件 (1) IBM-PC計(jì)算機(jī)系統(tǒng) (2) MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 實(shí)驗(yàn)所需要的圖片 四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟 a) 調(diào)入并顯示原始圖像Sample2-1.jpg 。b) 利用imnoise 命令在圖像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gauss

4、ian) 噪聲 c)利用預(yù)定義函數(shù)fspecial 命令產(chǎn)生平均(average)濾波器 d）分別采用3x3和5x5的模板，分別用平均濾波器以及中值濾波器，對(duì)加入噪聲的圖像進(jìn)行處理并觀察不同噪聲水平下，上述濾波器處理的結(jié)果； e）選擇不同大小的模板，對(duì)加入某一固定噪聲水平噪聲的圖像進(jìn)行處理，觀察上述濾波器處理的結(jié)果。f）利用imnoise 命令在圖像Sample2-1.jpg 上加入椒鹽噪聲(salt & pepper)g）重復(fù)c) e）的步驟h）輸出全部結(jié)果并進(jìn)行討論。五、實(shí)驗(yàn)圖像 實(shí)驗(yàn)二 圖像的傅立葉變換 一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?了解圖像變換的意義和手段；2熟悉傅立葉變換的基本性質(zhì)；3熟練

5、掌握FFT變換方法及應(yīng)用；4通過實(shí)驗(yàn)了解二維頻譜的分布特點(diǎn)；5通過本實(shí)驗(yàn)掌握利用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像的傅立葉變換。6評(píng)價(jià)人眼對(duì)圖像幅頻特性和相頻特性的敏感度。二、 實(shí)驗(yàn)原理1 應(yīng)用傅立葉變換進(jìn)行圖像處理傅里葉變換是線性系統(tǒng)分析的一個(gè)有力工具，它能夠定量地分析諸如數(shù)字化系統(tǒng)、采樣點(diǎn)、電子放大器、卷積濾波器、噪音和顯示點(diǎn)等的作用。通過實(shí)驗(yàn)培養(yǎng)這項(xiàng)技能，將有助于解決大多數(shù)圖像處理問題。對(duì)任何想在工作中有效應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)的人來說，把時(shí)間用在學(xué)習(xí)和掌握博里葉變換上是很有必要的。2 傅立葉（Fourier）變換的定義對(duì)于二維信號(hào)，二維Fourier變換定義為：逆變換：二維離散傅立葉變換為：逆

6、變換：圖像的傅立葉變換與一維信號(hào)的傅立葉變換變換一樣，有快速算法，具體參見參考書目，有關(guān)傅立葉變換的快速算法的程序不難找到。實(shí)際上，現(xiàn)在有實(shí)現(xiàn)傅立葉變換的芯片，可以實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)傅立葉變換。3利用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖像傅立葉變換的程序：I=imread(xzg.gif); %讀入原圖像文件imshow(I); %顯示原圖像fftI=fft2(I); %二維離散傅立葉變換sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到頻譜中心RR=real(sfftI); %取傅立葉變換的實(shí)部II=imag(sfftI); %取傅立葉變換的虛部A=sqrt(RR.2+II.2); %計(jì)算頻譜幅值A(chǔ)=（

7、A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225 %歸一化figure; %設(shè)定窗口imshow(A); %顯示原圖像的頻譜三、 實(shí)驗(yàn)步驟1 將圖像內(nèi)容讀入內(nèi)存；2 用Fourier變換算法，對(duì)圖像作二維Fourier變換；3 將其幅度譜進(jìn)行搬移，在圖像中心顯示；4 用Fourier系數(shù)的幅度進(jìn)行Fourier反變換；5 用Fourier系數(shù)的相位進(jìn)行Fourier反變換；6 比較4、5的結(jié)果，評(píng)價(jià)人眼對(duì)圖像幅頻特性和相頻特性的敏感度。7 記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告。四、 實(shí)驗(yàn)儀器1計(jì)算機(jī)；2 MATLAB程序；3移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。4記錄用的筆、紙。五、實(shí)驗(yàn)

8、圖片 實(shí)驗(yàn)三 圖像增強(qiáng)頻域?yàn)V波一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?掌握怎樣利用傅立葉變換進(jìn)行頻域?yàn)V波2掌握頻域?yàn)V波的概念及方法3熟練掌握頻域空間的各類濾波器4利用MATLAB程序進(jìn)行頻域?yàn)V波二、 實(shí)驗(yàn)原理及知識(shí)點(diǎn)頻域?yàn)V波分為低通濾波和高通濾波兩類，對(duì)應(yīng)的濾波器分別為低通濾波器和高通濾波器。頻域低通過濾的基本思想：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要鈍化圖像的傅立葉變換形式，H(u,v)是選取的一個(gè)低通過濾器變換函數(shù)，G(u,v)是通過H(u,v)減少F(u,v)的高頻部分來得到的結(jié)果，運(yùn)用傅立葉逆變換得到鈍化后的圖像。理想地通濾波器(ILPF)具有傳遞函數(shù)：其中，為指定的非負(fù)數(shù)，為(u,v)到

9、濾波器的中心的距離。的點(diǎn)的軌跡為一個(gè)圓。n階巴特沃茲低通濾波器(BLPF)(在距離原點(diǎn)處出現(xiàn)截至頻率)的傳遞函數(shù)為與理想地通濾波器不同的是，巴特沃茲率通濾波器的傳遞函數(shù)并不是在處突然不連續(xù)。高斯低通濾波器(GLPF)的傳遞函數(shù)為其中，為標(biāo)準(zhǔn)差。相應(yīng)的高通濾波器也包括：理想高通濾波器、n階巴特沃茲高通濾波器、高斯高通濾波器。給定一個(gè)低通濾波器的傳遞函數(shù)，通過使用如下的簡單關(guān)系，可以獲得相應(yīng)高通濾波器的傳遞函數(shù)：利用MATLAB實(shí)現(xiàn)頻域?yàn)V波的程序f=imread('xzg.tif');F=fft2(f); %對(duì)圖像進(jìn)行傅立葉變換%對(duì)變換后圖像進(jìn)行隊(duì)數(shù)變化，并對(duì)其坐標(biāo)平移，使其中心化

10、S=fftshift(log(1+abs(F);S=gscale(S); %將頻譜圖像標(biāo)度在0-256的范圍內(nèi)imshow(S) %顯示頻譜圖像h=fspecial('sobel'); %產(chǎn)生空間sobel模版freqz2(h) %查看相應(yīng)頻域?yàn)V波器的圖像PQ=paddedsize(size(f); %產(chǎn)生濾波時(shí)所需大小的矩陣H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2); %產(chǎn)生頻域中的sobel濾波器H1=ifftshift(H); %重排數(shù)據(jù)序列，使得原點(diǎn)位于頻率矩陣的左上角imshow(abs(H),) %以圖形形式顯示濾波器figure,imshow(abs(H1),)

11、gs=imfilter(double(f),h); %用模版h進(jìn)行空域?yàn)V波gf=dftfilt(f,H1); %用濾波器對(duì)圖像進(jìn)行頻域?yàn)V波figure,imshow(gs,) figure,imshow(gf,)figure,imshow(abs(gs),)figure,imshow(abs(gf),)f=imread('xmz.tif'); %讀取圖片PQ=paddedsize(size(f); %產(chǎn)生濾波時(shí)所需大小的矩陣D0=0.05*PQ(1); %設(shè)定高斯高通濾波器的閾值H=hpfilter('gaussian',PQ(1),PQ(2),D0); %產(chǎn)生

12、高斯高通濾波器g=dftfilt(f,H); %對(duì)圖像進(jìn)行濾波figure,imshow(f) %顯示原圖像figure,imshow(g,) %顯示濾波后圖像三、 實(shí)驗(yàn)步驟：1調(diào)入并顯示所需的圖片；2利用MATLAB提供的低通濾波器實(shí)現(xiàn)圖像信號(hào)的濾波運(yùn)算，并與空間濾 波進(jìn)行比較。3利用MATLAB提供的高通濾波器對(duì)圖像進(jìn)行處理。4記錄和整理實(shí)驗(yàn)報(bào)告。四、實(shí)驗(yàn)儀器1計(jì)算機(jī)；2MATLAB程序；3移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。4記錄用的筆、紙。五、實(shí)驗(yàn)圖片 Xzg.tif Xmz.tif 實(shí)驗(yàn)四 圖像分割一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?#1048708; 使用MatLab 軟件進(jìn)行圖像的分割。使學(xué)生通過實(shí)驗(yàn)體會(huì)一

13、些主要的分割算子對(duì)圖像處理的效果，以及各種因素對(duì)分割效果的影響。二、實(shí)驗(yàn)要求􀂄 要求學(xué)生能夠自行評(píng)價(jià)各主要算子在無噪聲條件下和噪聲條件下的分割性能。能夠掌握分割條件(閾值等)的選擇。完成規(guī)定圖像的處理并要求正確評(píng)價(jià)處理結(jié)果，能夠從理論上作出合理的解釋。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟(1)使用Roberts 算子的圖像分割實(shí)驗(yàn)􀂄 調(diào)入并顯示圖像room.tif中圖像；使用Roberts 算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測處理； Roberts 算子為一對(duì)模板：􀂄 相應(yīng)的矩陣為：rh = 0 1；-1 0； rv = 1 0；0 -1；這里的rh 為水平Roberts

14、 算子，rv為垂直Roberts 算子。分別顯示處理后的水平邊界和垂直邊界檢測結(jié)果；用“歐幾里德距離”和“街區(qū)距離”方式計(jì)算梯度的模，并顯示檢測結(jié)果；對(duì)于檢測結(jié)果進(jìn)行二值化處理，并顯示處理結(jié)果； 提示：先做檢測結(jié)果的直方圖，參考直方圖中灰度的分布嘗試確定閾值；應(yīng)反復(fù)調(diào)節(jié)閾值的大小，直至二值化的效果最為滿意為止。分別顯示處理后的水平邊界和垂直邊界檢測結(jié)果；將處理結(jié)果轉(zhuǎn)化為“白底黑線條”的方式；給圖像加上零均值的高斯噪聲；對(duì)于噪聲圖像重復(fù)步驟bf。(2)使用Prewitt 算子的圖像分割實(shí)驗(yàn)􀂄 使用Prewitt 算子進(jìn)行內(nèi)容(1)中的全部步驟。(3)使用Sobel 算子的圖像分

15、割實(shí)驗(yàn) 使用Sobel 算子進(jìn)行內(nèi)容(1)中的全部步驟。(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的圖像分割實(shí)驗(yàn) 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子進(jìn)行內(nèi)容(1)中的全部步驟。提示1：處理后可以直接顯示處理結(jié)果，無須另外計(jì)算梯度的模。提示2：注意調(diào)節(jié)噪聲的強(qiáng)度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的參數(shù)，觀察處理結(jié)果。(5) 打印全部結(jié)果并進(jìn)行討論。下面是使用sobel監(jiān)測器對(duì)圖像進(jìn)行分割的MATLAB程序f=imread('xzg.tif');gv,t1=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函數(shù)對(duì)圖像f提取垂直的邊緣i

16、mshow(gv)gb,t2=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函數(shù)對(duì)圖像f提取垂直的邊緣figure,imshow(gb)w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版使用imfilter計(jì)算45度方向的邊緣g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:); %設(shè)定閾值g45=g45>=T; %進(jìn)行閾值處理figure,imshow(g45);在函數(shù)中使用'prewitt'和'roberts&

17、#39;的過程，類似于使用sobel邊緣檢測器的過程。四、實(shí)驗(yàn)設(shè)備及軟件1計(jì)算機(jī)；2MATLAB程序；3移動(dòng)式存儲(chǔ)器（軟盤、U盤等）。4記錄用的筆、紙。五、實(shí)驗(yàn)圖片 實(shí)驗(yàn)五 形態(tài)學(xué)運(yùn)算一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?學(xué)習(xí)常見的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算基本方法，了解腐蝕、膨脹、開運(yùn)算、閉運(yùn)算取得的效果，培養(yǎng)處理實(shí)際圖像的能力，并為課堂教學(xué)提供配套的實(shí)踐機(jī)會(huì)。二、實(shí)驗(yàn)要求 利用MatLab工具箱中關(guān)于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算的函數(shù)，計(jì)算本指導(dǎo)書中指定二值圖像進(jìn)行處理。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備與軟件 1. LC-PC計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 2. MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox) 3. 實(shí)驗(yàn)所需要的圖片

18、 四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟 1. 調(diào)入并顯示圖像Plane2.jpg；2. 選取合適的閾值，得到二值化圖像Plane2-2.jpg；3. 設(shè)置結(jié)構(gòu)元素；4. 對(duì)得到的二值圖像Plane2-2.jpg進(jìn)行腐蝕運(yùn)算；5. 對(duì)得到的二值圖像Plane2-2.jpg進(jìn)行膨脹運(yùn)算；6. 對(duì)得到的二值圖像Plane2-2.jpg進(jìn)行開運(yùn)算；7. 對(duì)得到的二值圖像Plane2-2.jpg進(jìn)行閉運(yùn)算；8. 將兩種處理方法的結(jié)果作比較；五、源代碼I=imread('xzg.jpg');level = graythresh(I); %得到合適的閾值bw = im2bw(I,level); %二值化SE = strel('square',3); %設(shè)置膨脹結(jié)構(gòu)元素BW1 =