數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上目錄實(shí)驗(yàn)一：數(shù)字圖像的基本處理操作21.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求21.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果21.4：結(jié)果分析6實(shí)驗(yàn)二：圖像的灰度變換和直方圖變換72.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?2.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求72.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果72.4：結(jié)果分析11實(shí)驗(yàn)三：圖像的平滑處理123.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?23.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求123.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果123.4：結(jié)果分析16實(shí)驗(yàn)四：圖像的銳化處理174.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?74.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求174.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果174.4：結(jié)果分析19專心-專注-專業(yè)1實(shí)驗(yàn)一：數(shù)字圖像的基本處理操作1.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 、熟悉并掌握 MA

2、TLAB 、PHOTOSHOP 等 工具的使用；2、實(shí)現(xiàn)圖像的讀取、顯示、代數(shù)運(yùn)算和簡(jiǎn)單變換。3、熟悉及掌握?qǐng)D像的傅里葉變換原理及性質(zhì)，實(shí)現(xiàn)圖像的傅里葉變換。1.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求1. 讀入一幅 RGB圖像，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來分別顯示 RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題。2.3.對(duì)兩幅不同圖像執(zhí)行加、減、乘、除操作，在同一個(gè)窗口內(nèi)分成五個(gè)子窗口來分別顯示，注上文字標(biāo)題。對(duì)一幅圖像進(jìn)行平移，顯示原始圖像與處理后圖像，分別對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換，顯示變換后結(jié)果，分析原圖的傅里葉譜與平移后傅里葉頻譜的對(duì)應(yīng)關(guān)系。4. 對(duì)一幅圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，顯示原始圖像與處理后圖像，分

3、別對(duì)其進(jìn)行傅里葉變換，顯示變換后結(jié)果， 分析原圖的傅里葉譜與旋轉(zhuǎn)后傅里葉頻譜的對(duì)應(yīng)關(guān)系。1.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果1. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 1 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：a=imread('d:tp.jpg');i=rgb2gray(a);I=im2bw(a,0.5);subplot(1,3,1);imshow(a);title('原圖像 ');subplot(1,3,2);imshow(i);title(' 灰度圖像 ');subplot(1,3,3);imshow(I);title(' 二值圖像 ');subplot(1,3,1);imshow(a

4、);title('原圖像 ');結(jié)果如圖 1.1所示：2圖 1.1 原圖及其灰度圖像，二值圖像2. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 2 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：a=imread('d:tp.jpg');A=imresize(a,800 800);b=imread('d:tp2.jpg');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(' 原圖像A');subplo

5、t(3,2,2);imshow(B);title(' 原圖像B');subplot(3,2,3);imshow(Z1);title(' 加法圖像 ');subplot(3,2,4);imshow(Z2);title(' 減法圖像 ');subplot(3,2,5);imshow(Z3);title(' 乘法圖像 ');subplot(3,2,6);imshow(Z2);title(' 除法圖像 ');結(jié)果如圖 1.2 所示：3% 直流分量移到頻譜中心%取傅里葉變換的實(shí)部%直流分量移到頻譜中心%對(duì)數(shù)變換3. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任

6、務(wù) 3 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：s=imread('d:tp3.jpg');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);%取傅里葉變換的虛部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)

7、;WW=real(f);ZZ=imag(f);B=sqrt(WW.2+ZZ.2);4B=(B-min(min(B)/(max(max(B)*255; subplot(2,2,1);imshow(s);title('原圖像 '); subplot(2,2,2);imshow(uint8(b);title(' 平移圖像 '); subplot(2,2,3);imshow(A);title(' 離散傅里葉變換頻譜 '); subplot(2,2,4);imshow(B);title(' 平移圖像離散傅里葉變換頻譜 ');結(jié)果如圖 1.3

8、 所示：4. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 4 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：s=imread('d:tp3.jpg');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);5e=fftshift(c);I=log(abs(e);f=fftshift(c);WW

9、=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('原圖像 ');subplot(2,2,2);imshow(uint8(b);title(' 平移圖像 ');subplot(2,2,3);imshow(A);title(' 離散傅里葉頻譜 ');subplot(2,2,4);imshow(B);title(' 平移圖像離散傅里葉頻譜');結(jié)果如圖 1.4 所示：1.4：結(jié)果分析對(duì)

10、 MATLAB 軟件的操作開始時(shí)不太熟悉，許多語(yǔ)法和函數(shù)都不會(huì)使用，寫出程序后，調(diào)試運(yùn)行，最開始無法顯示圖像，檢查原因，是有些標(biāo)點(diǎn)符號(hào)沒有在英文狀態(tài)下輸入和一些其他的細(xì)節(jié)，學(xué)會(huì)了 imread()，imshow()，rgb2gray（）等函數(shù)。6實(shí)驗(yàn)二：圖像的灰度變換和直方圖變換2.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、熟悉及掌握?qǐng)D像的采樣原理， 實(shí)現(xiàn)圖像的采樣過程， 進(jìn)行圖像的灰度轉(zhuǎn)換。2、理解直方圖的概念及應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)圖像直方圖的顯示，及通過直方圖均衡對(duì)圖像進(jìn)行修正。2.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求1 、對(duì)一幅圖像進(jìn)行 2 倍、 4 倍、 8 倍和 16 倍減采樣，顯示結(jié)果。2 、顯示一幅灰度圖像a ，改變圖像亮度使其整

11、體變暗得到圖像b，顯示兩幅圖像的直方圖。3 、對(duì)一幅圖像進(jìn)行灰度變化，實(shí)現(xiàn)圖像變亮、變暗和負(fù)片效果，在同一個(gè)窗口內(nèi)分成四個(gè)子窗口來分別顯示，注上文字標(biāo)題。4 、對(duì)一副圖像進(jìn)行直方圖均衡化，顯示結(jié)果圖像和對(duì)應(yīng)直方圖。5 、對(duì)一副圖像進(jìn)行如圖所示的分段線形變換處理，試比較與直方圖均衡化處理的異同。2.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果1. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 1 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：a=imread('d:tp2.jpg');b=rgb2gray(a);for m=1:4figurewidth,height=size(b);quartimage=zeros(floor(width/(m),floor(heig

12、ht/(2*m);k=1;n=1;for i=1:(m):widthfor j=1:(2*m):height7quartimage(k,n)=b(i,j);n=n+1;endk=k+1;n=1;endimshow(unit8(quartimage);end結(jié)果如圖所示：2. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 2 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：a=imread('d:tp2.jpg');c=rgb2gray(a);b=c-46;subplot(3,2,1);imshow(c);title('原圖像 ')subplot(3,2,2);imhist(c);title(' 原圖像的直方圖 '

13、;)subplot(3,2,3);imshow(b);title('變暗后的圖像 ')subplot(3,2,4);imhist(b);title(' 變暗后的圖像直方圖 ');d=imadjust(c,0,1,1,0);subplot(3,2,5);imshow(d);title('反轉(zhuǎn)圖像 ');結(jié)果如圖 2.2 所示：83. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 3 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：a=imread('d:tp.jpg');m=imadjust(a,0.5;1);% 圖像變亮n=imadjust(a,0;0.5);% 圖像變暗g=255-a;%負(fù)片效

14、果subplot(2,2,1);imshow(a);title('原圖像 ');subplot(2,2,2);imshow(m);title(' 圖像變亮 ');subplot(2,2,3);imshow(n);title(' 圖像變暗 ');subplot(2,2,4);imshow(g);title(' 負(fù)片效果 ');結(jié)果如圖所示：4. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 4 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：b=imread('d:tp.jpg');c=rgb2gray(b);j=histeq(c);subplot(2,2,1),imshow(c)

15、;subplot(2,2,2),imshow(j);subplot(2,2,3),imhist(c);9subplot(2,2,4),imhist(j);結(jié)果如圖 2.4 所示：5. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 5 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：x1=0:0.01:0.125;x2=0.125:0.01:0.75;x3=0.75:0.01:1;y1=2*x1;y2=0.25+0.6*(x2-0.125);y3=0.625+1.5*(x3-0.75);x=x1,x2,x3;y=y1,y2,y3;plot(x,y);結(jié)果如圖所示：102.4：結(jié)果分析這次實(shí)驗(yàn)主要是對(duì)圖像的灰度變換和直方圖均衡化，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容包括灰度拉伸、圖像反轉(zhuǎn)、

16、圖像的二值化以及直方圖均衡。 通過實(shí)驗(yàn)將課本上理論知識(shí)加以實(shí)踐，實(shí)驗(yàn)過程中明白了圖像處理的一些技巧。 但是以上幾種方法采用的基本都是線性變換法，在實(shí)際應(yīng)用中存在很多缺陷。它只能處理一些黑白分明的圖像，而對(duì)于一些顏色豐富或者處理比較復(fù)雜圖像時(shí)，往往于心不足。11實(shí)驗(yàn)三：圖像的平滑處理3.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 、熟悉并掌握常見的圖像噪聲種類；2 、理解并掌握常用的圖像的平滑技術(shù)，如鄰域平均法和中值濾波的原理、特點(diǎn)、適用對(duì)象。3.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求1、讀出 lena.jpg 這幅圖像，給這幅圖像分別加入椒鹽噪聲、高斯噪聲和乘性噪聲后并與前一張圖顯示在同一圖像窗口中。2、對(duì)受高斯噪聲（模擬均值為0 方差為

17、 0.02 的高斯噪聲）干擾的 lena 圖像分別利用鄰域平均法和中值濾波進(jìn)行濾波去噪（窗口可變，可先取3*3 ，依次再取 5*5 ，7*7），并顯示濾波結(jié)果。3、對(duì)受椒鹽噪聲（噪聲方差為0.02）干擾的 lena 圖像，選擇合適的濾波器將噪聲濾除。4、 對(duì)受乘性噪聲（噪聲方差為0.02）干擾的 lena 圖像，選擇合適的濾波器將噪聲濾除。3.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果1. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 1 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：>> I=imread('d:tp.jpg');>> i=rgb2gray(I);>> J=imnoise(i,'gaussian'

18、;,0,0.02);%高斯噪聲>> K=imnoise(i,'salt & pepper',0.02);%椒鹽噪聲>> P=imnoise(i,'speckle',0.02);%乘性噪聲>> subplot(2,2,1);imshow(i);>> xlabel('原圖 ');>> subplot(2,2,2);imshow(J);xlabel('高斯噪聲 ');>> subplot(2,2,3);imshow(K);xlabel(' 椒鹽噪聲

19、');>> subplot(2,2,4);imshow(P);xlabel('乘性噪聲 ');結(jié)果如圖 3.1 所示：122. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 2 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：>> I=imread('d:tp.jpg');>> i=rgb2gray(I);>> J=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);>> K=im2double(J);>> h=fspecial('average');>> G1=filter2(h,K,'s

20、ame');>> G2=medfilt2(K);>> subplot(2,2,1);imshow(1);>> subplot(2,2,1);imshow(i);>> xlabel('原圖 ');>> subplot(2,2,2);imshow(J);>> xlabel('添加高斯噪聲 ');>> subplot(2,2,3);imshow(G1);>> xlabel('均值濾波 ');>> subplot(2,2,4);imshow

21、(G2);>> xlabel('中指濾波 ');結(jié)果如圖 3.2 所示：133. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 3 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：>> I=imread('D:tp.jpg');>> i=rgb2gray(I);>> J=imnoise(i,'salt & pepper',0.02);>> K=im2double(J);>> h=fspecial('average');>> G1=filter2(h,K,'same');>> G

22、2=medfilt2(K);>> subplot(2,2,1);imshow(i);>> xlabel('原圖 ');>> subplot(2,2,2);imshow(J);>> xlabel('添加椒鹽噪聲 ');>> subplot(2,2,3);imshow(G1);>> xlabel('均值濾波 ');>> subplot(2,2,4);imshow(G2);>> xlabel('中值濾波 ');結(jié)果如圖 3.3 所示：144.

23、 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 4 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：>> i=imread('D:tp.jpg');>> I=rgb2gray(i);>> J=imnoise(I,'speckle',0.02);>> K=im2double(J);>> h=fspecial('average');>> G1=filter2(h,K,'same');>> G2=medfilt2(K);>> subplot(2,2,1);imshow(I);>> xlabel(

24、'原圖 ');>> subplot(2,2,2);imshow(J);>> xlabel('添加乘性噪聲 ');>> subplot(2,2,3);imshow(G1);>> xlabel('均值濾波 ');>> subplot(2,2,4);imshow(G2);>> xlabel('中值濾波 ');結(jié)果如圖 3.4 所示：153.4：結(jié)果分析（ 1）采用均值濾波器對(duì)圖像處理能達(dá)到去噪的效果，并且一般濾波器的模板越大去噪效果越好，但是應(yīng)該適中，當(dāng)模板選擇的過

25、大時(shí)，處理的效果就會(huì)下降，因此我們應(yīng)該根據(jù)具體的要求選擇合適的模板來處理圖像。（ 2）采用高斯濾波器對(duì)圖像處理能達(dá)到去噪的效果，與均值濾波器相同，隨著所用的濾波器尺寸的增大， 圖像的細(xì)節(jié)銳化程度相應(yīng)降低圖像變得模糊起來。 但相較于均值濾波器，其模糊程度較小。但是高斯濾波同時(shí)受到標(biāo)準(zhǔn)差 sigma 的影響。（ 3）中值濾波對(duì)去除 “椒鹽” 噪聲可以起到很好的效果 , 因?yàn)榻符}噪聲只在畫面中的部分點(diǎn)上隨機(jī)出現(xiàn) , 所以根據(jù)中值濾波原理可知 , 通過數(shù)據(jù)排序的方法 , 將圖像中未被噪聲污染的點(diǎn)代替噪聲點(diǎn)的值的概率比較大 , 因此噪聲的抑制效果很好。中值濾波與均值濾波相比， 在去除圖像椒鹽噪聲的同時(shí)，

26、 還能夠保持圖像比較清晰的輪廓。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，通過 3*3 的均值濾波器，圖像中的噪聲點(diǎn)有明顯的消除。但是 3*3 的非線性模板中值濾波器上對(duì)噪聲的濾除效果更完美。16實(shí)驗(yàn)四：圖像的銳化處理4.1： 實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 、熟悉并掌握 MATLAB 圖像處理工具箱的使用；2 、理解并掌握常用的圖像的銳化技術(shù)。4.2：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求1、采用三種不同算子對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理。2、 銳化空間濾波1) 采用 3× 3 的拉普拉斯算子 w = 1, 1, 1; 1 8 1; 1, 1, 1 濾波2)編寫函數(shù) w = genlaplacian(n) ，自動(dòng)產(chǎn)生任一奇數(shù)尺寸n 的拉普拉斯算子，如 5&#

27、215; 5 的拉普拉斯算子：w = 111111111111-241111111111113)分別采用 5× 5，9× 9，15×15 和 25×25 大小的拉普拉斯算子對(duì)blurry_moon.tif進(jìn)行銳化濾波，并利用式 g( x, y) f ( x, y)2 f ( x, y) 完成圖像的銳化增強(qiáng)，觀察其有何不同，要求在同一窗口中顯示。4.3：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果1. 對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(wù) 1 的實(shí)現(xiàn)代碼如下：>> i=imread('d:tp.jpg');>> I=rgb2gray(i);>> H=fspecial('sobel');>> I1=filter2(H,I);>> H=fspecial('prewitt');>> I2=filter2(H,I);>> H=fspecial('log');>> I3=filter2(H,I);>> subplot(2,2,1);imshow(i);ti