數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書

1、實(shí)驗(yàn)一Matlab圖像處理工具箱的初步練習(xí)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮腿蝿?wù)1、初步了解與掌握MATLAB語言的基本用法；2、掌握MATLAB語言中圖象數(shù)據(jù)與信息的讀取方法；3、掌握在MATLAB語言中圖像類型的轉(zhuǎn)換。二、實(shí)驗(yàn)儀器、設(shè)備及材料1、計(jì)算機(jī)2、MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(ImageProcessingToolbox)3、實(shí)驗(yàn)所需要的圖片三、實(shí)驗(yàn)原理將數(shù)字圖像的RGB表示轉(zhuǎn)換為YUV表示；Y=0.30R+0.59G+0.11BU=0.70R-0.59G-0.11BV=-0.30R-0.59G+0.89B四、實(shí)驗(yàn)步驟1、閱讀資料并熟悉MatLab的基本操作2、讀取MATLAB中的圖象數(shù)據(jù)

2、3、顯示MATLAB中的圖象文件。用MATLAB在自建的文件夾中建立m文件，在這個(gè)文件的程序中，將MATLAB目錄下work文件夾中的tree.tif圖象文件讀出，用到imread，imfinfo等命令，觀察一下圖象數(shù)據(jù)，了解一下數(shù)字圖象在MATLAB中的處理就是處理一個(gè)矩陣的本質(zhì)。4、將3中的圖象顯示出來(用imshow)。5、對MATLAB目錄下work文件夾中的flowers.tif進(jìn)行真彩色圖像、索引色圖像、灰度圖像、二值圖像之間的相互變換，并顯示。6、進(jìn)行真彩色圖像RGB(lenacolor.jpg)、YIQ圖像、HSV圖像、YcbCr圖像的相互轉(zhuǎn)換，并顯示。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求1、描述

3、實(shí)驗(yàn)的基本步驟；2、用圖片給出步驟4、5、6中取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果；六、實(shí)驗(yàn)所需圖片數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書- -lenacolor.jpg七、實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)1、學(xué)生應(yīng)提前預(yù)習(xí)2、請大家在E盤建一個(gè)目錄（matlab）,在每次啟動(dòng)時(shí)都要將這個(gè)目錄加入到MATLAB的搜索路徑中，添加的方法為FileSetPathToolAddPath八、思考題1、圖像之間轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)是什么，為什么可以實(shí)現(xiàn)相互的轉(zhuǎn)換九、附錄MATLAB簡介（1）MATLAB全稱是MatrixLaboratory（矩陣實(shí)驗(yàn)室），一開始它是一種專門用于矩陣數(shù)值計(jì)算的軟件，從這一點(diǎn)上也可以看出，它在矩陣運(yùn)算上有自己獨(dú)特的特點(diǎn)。實(shí)際上MATLAB中

4、的絕大多數(shù)的運(yùn)算都是通過矩陣這一形式進(jìn)行的。這一特點(diǎn)也就決定了MATLAB在處理數(shù)字圖像上的獨(dú)特優(yōu)勢。理論上講，圖像是一種二維的連續(xù)函數(shù)，然而在計(jì)算機(jī)上對圖像進(jìn)行數(shù)字處理的時(shí)候，首先必須對其在空間和亮度上進(jìn)行數(shù)字化，這就是圖像的采樣和量化的過程。二維圖像進(jìn)行均勻采樣，就可以得到一幅離散化成MxN樣本的數(shù)字圖像，該數(shù)字圖像是一個(gè)整數(shù)陣列，因而用矩陣來描述該數(shù)字圖像是最直觀最簡便的了。而MATLAB的長處就是處理矩陣運(yùn)算，因此用MATLAB處理數(shù)字圖像非常的方便。MATLAB支持五種圖像類型，即索引圖像、灰度圖像、二值圖像、RGB圖像和多幀圖像陣列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、P

5、NG、TIFF、XWD、CUR、ICO等圖像文件格式的讀，寫和顯示。MATLAB對圖像的處理功能主要集中在它的圖像處理工具箱（ImageProcessingToolbox）中。圖像處理工具箱是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成，可以進(jìn)行諸如幾何操作、線性濾波和濾波器設(shè)計(jì)、圖像變換、圖像分析與圖像增強(qiáng)、二值圖像操作以及形態(tài)學(xué)處理等圖像處理操作。1、MATLAB中圖象數(shù)據(jù)的讀取A、imreadimread函數(shù)用于讀入各種圖象文件，其一般的用法為X，MAP=imread（filename,fmt）其中，X，MAP分別為讀出的圖象數(shù)據(jù)和顏色表數(shù)據(jù)，fmt為圖象的格式filename為讀取的圖象文件（可

6、以加上文件的路徑）。例：X,MAP=imread（ftowers.tifytif5）;B、imwriteimwrite函數(shù)用于輸出圖象，其語法格式為：imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式將圖象數(shù)據(jù)矩陣X和調(diào)色板map寫入文件filename。C、imfinfoimfinfo函數(shù)用于讀取圖象文件的有關(guān)信息，其語法格式為imfinfo(filename,fmt)imfinfo函數(shù)返回一個(gè)結(jié)構(gòu)info,它反映了該圖象的各方面信息，其主要數(shù)據(jù)包括：文件名(路徑)、文件格式、文件格式版本號、文件的修改時(shí)間、文件的

7、大小、文件的長度、文件的寬度、每個(gè)像素的位數(shù)、圖象的類型等。例：imfinfo(rice.tif)2、MATLAB中圖象文件的顯示imshowimshow函數(shù)是最常用的顯示各種圖象的函數(shù)，其語法如下：imshow(X,map)其中X是圖象數(shù)據(jù)矩陣，map是其對應(yīng)的顏色矩陣，若進(jìn)行圖象處理后不知道圖象數(shù)據(jù)的值域可以用代替map。需要顯示多幅圖象時(shí)，可以使用figure語句，它的功能就是重新打開一個(gè)圖象顯示窗口。例：I=imread(rice.tif)Imshow(I);J=imread(flowers.tif)figure,imshow(J);3、其它命令有rgb2gray將RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度

8、圖像ind2gray將索引色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像rgb2ind將RGB圖像轉(zhuǎn)換成索引色圖像ind2rgb將索引色圖像轉(zhuǎn)換成RGB圖像im2bw將圖像轉(zhuǎn)換成黑白圖像實(shí)驗(yàn)二圖像的空域處理方法一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮腿蝿?wù)1、掌握在MATLAB中繪制灰度直方圖的方法，了解灰度直方圖的均衡化的方法;2、了解圖象濾波的基本定義及目的；3、了解空域?yàn)V波的基本原理及方法；4、掌握用MATLAB語言進(jìn)行圖象的空域?yàn)V波的方法。二、實(shí)驗(yàn)儀器、設(shè)備及材料1、計(jì)算機(jī)2、MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(ImageProcessingToolbox)3、實(shí)驗(yàn)所需要的圖片三、實(shí)驗(yàn)原理1、灰度變換是對一幅圖象的灰度級進(jìn)行變換,B

9、(x,y)=fA(x,y)2、用均值濾波器去除圖像中的噪聲；1yf(x0,y0)=2乙f(x,y)004n2+1x日x0-N,x0+Ny日-N,y0+N3、用中值濾波器去除圖像中的噪聲;f(x0,y0)=Medf(x,y)|xex0N,x0+N,yey0N,y0+N四、實(shí)驗(yàn)步驟1、運(yùn)彳亍matlabhelpdemostoolboxesimageprocessingIntensityAdjustmentandHistogram,做灰度變換和直方圖變換，進(jìn)一步了解變換的原因；2、讀出men.bmp這幅圖像，顯示它的圖象及灰度直方圖，可以發(fā)現(xiàn)其灰度值集中在一段區(qū)域，用imadjust函數(shù)將它的灰度值

10、調(diào)整到0,1之間，并觀察調(diào)整后的圖象與原圖象的差別，調(diào)整后的灰度直方圖與原灰度直方圖的區(qū)別。3、運(yùn)行matlabhelpdemostoolboxesimageprocessingNoiseReductionfilter,進(jìn)一步理解空域?yàn)V波的原理；4、讀出lena.bmp這幅圖像，給這幅圖像加入椒鹽噪聲5、用均值濾波器去除圖像中的噪聲；6、用中值濾波器去除圖像中的噪聲；7、比較兩種方法的處理結(jié)果。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求1、描述實(shí)驗(yàn)的基本步驟；2、用數(shù)據(jù)和圖片給出步驟2、4、5、6中取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行必要的討論；取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行必要的討論實(shí)驗(yàn)報(bào)告必須包括原始圖像及其處理后的圖像，注意對比各種增強(qiáng)方

11、法對于不同圖像處理的效果。六、實(shí)驗(yàn)所需圖片men.bmpLenna.bmp七、實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)1、學(xué)生應(yīng)提前預(yù)習(xí)2、由于實(shí)驗(yàn)室的管理規(guī)定所有的程序不能存在C盤和D盤，因此請大家在E盤建一個(gè)目錄(matlab)，在每次啟動(dòng)時(shí)都要將這個(gè)目錄加入到MATLAB的搜索路徑中，添加的方法為FileSetPathToolAddPath八、思考題1、小結(jié)一下本實(shí)驗(yàn)所用的增強(qiáng)方法2、比較一下均值濾波和中值濾波處理的效果并指出其中異同九、附錄MATLAB簡介(3)本實(shí)驗(yàn)中需要了解/使用的函數(shù)1.MATLAB中灰度直方圖的顯示MATLAB圖象處理工具箱提供了imhist函數(shù)來計(jì)算和顯示圖象的直方圖，imhist函數(shù)的

12、語法格式為：imhist(I,n)imhist(X,map)其中imhist(I,n)計(jì)算和顯示灰度圖象I的直方圖，n為指定的灰度級數(shù)目，默認(rèn)值為256。imhist(X,map)計(jì)算和顯示索引色圖象X的直方圖，map為調(diào)色板。例：I=imread(rice.tif);imshow(I)figure,imhist(I)對比度增強(qiáng)如果原圖象f(x,y)的灰度范圍是m,M,我們希望調(diào)整后的圖象g(x,y)的灰度范圍是n,N,那么下述變換，就可以實(shí)現(xiàn)這一要求。MATLAB圖象處理工具箱中提供的imadjust函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)上述的線性變換對比度增強(qiáng)。Imadjust函數(shù)的語法格式為：J=imadjus

13、t(I,low_inhigh_in,low_outhigh_out)J=imadjust(I,low_inhigh_in,low_outhigh_out)返回圖象I經(jīng)過直方圖調(diào)整后的圖象J,low_inhigh_in為原圖象中要變換的灰度范圍，low_outhigh_out指定了變換后的灰度范圍。例：I=imread(pout.tif);J=imadjust(I,0.30.7,);imshow(I),figure,imshow(J)均值濾波均值濾波是在空間域?qū)D象進(jìn)行平滑處理的一種方法，易于實(shí)現(xiàn)，效果也挺好。均值濾波的算法是由某像素領(lǐng)域內(nèi)各點(diǎn)灰度值的平均值來代替該像素原來的灰度值?？捎媚K反映

14、領(lǐng)域平均算法的特征。對于四點(diǎn)領(lǐng)域和八點(diǎn)領(lǐng)域，可分別由下述摸板表征：*模版沿水平和垂直兩個(gè)方向逐點(diǎn)移動(dòng)，相當(dāng)于用這樣一個(gè)模塊與圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算，從而平滑了整幅圖象。模版內(nèi)各系數(shù)和為1，用這樣的模版處理常數(shù)圖象時(shí)，圖像沒有變化；對一般圖象處理后,整幅圖像灰度的平均值可不變。中值濾波中值濾波是一種非線性處理技術(shù)，能抑制圖象中的噪聲。它是基于圖象的這樣一種特性：噪聲往往以孤立的點(diǎn)的形式出現(xiàn)，這些點(diǎn)對應(yīng)的象素很少，而圖象則是由像素?cái)?shù)較多、面積較大的小塊構(gòu)成。在一維的情況下，中值濾波器是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的窗口。在處理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口內(nèi)各像素灰度值的中值代替。例如若窗口長度為5,窗

15、口中像素的灰度值為80、90、200、110、120,則中值為110,因?yàn)榘葱〉酱?或大到小)排序后，第三位的值是110。于是原理的窗口正中的灰度值200就由110取代。如果200是一個(gè)噪聲的尖峰，則將被濾除。然而，如果它是一個(gè)信號，則濾波后就被消除，降低了分辨率。因此中值濾波在某些情況下抑制噪聲，而在另一些情況下卻會(huì)抑制信號。中值濾波很容易推廣到二維的情況。二維窗口的形式可以是正方形、近似圓形的或十字形的。在圖像增強(qiáng)的具體應(yīng)用中，中值濾波只能是一種抑制噪聲的特殊工具，在處理中應(yīng)監(jiān)視其效果，以決定最終是否采用這種方案。實(shí)施過程中的關(guān)鍵問題是探討一些快速算法。數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書- -MATL

16、AB中提供了卷積運(yùn)算的函數(shù)命令conv2，其語法格式為:C=conv2(A,B)C=conv2(A,B)返回矩陣A和B的二維卷積C。若A為maxna的矩陣，B為mbxnb的矩陣，則C的大小為(ma+mb+l)x(na+nb+l)。例：A=magic(5)MATLAB圖像處理工具箱提供了基于卷積的圖象濾波函數(shù)filter2,filter2的語法格式為：Y=filter2(h,X)其中Y=filter2(h,X)返回圖像X經(jīng)算子h濾波后的結(jié)果，默認(rèn)返回圖像Y與輸入圖像X大小相同。例如：其實(shí)filter2和conv2是等價(jià)的。MATLAB在計(jì)算filter2時(shí)先將卷積核旋轉(zhuǎn)180度，再調(diào)用conv2

17、函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。Fspecial函數(shù)用于創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，其語法格式為：h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters)參數(shù)type制定算子類型，parameters指定相應(yīng)的參數(shù)，具體格式為：type=average，為均值濾波，參數(shù)為n,代表模版尺寸，用向量表示，默認(rèn)值為3,3。type=gaussian，為高斯低通濾波器，參數(shù)有兩個(gè)，n表示模版尺寸，默認(rèn)值為3,3,sigma表示濾波器的標(biāo)準(zhǔn)差，單位為像素，默認(rèn)值為0.5。type=laplacian，為拉普拉斯算子，參數(shù)為alpha，用于控制拉普拉斯算子的形狀，取值范圍為0,1，默認(rèn)值為0.2。t

18、ype=log，為拉普拉斯高斯算子，參數(shù)有兩個(gè)，n表示模版尺寸，默認(rèn)值為3,3,sigma為濾波器的標(biāo)準(zhǔn)差，單位為像素，默認(rèn)值為0.5type=prewitt，為prewitt算子，用于邊緣增強(qiáng)，無參數(shù)。type=sobel，為著名的sobel算子，用于邊緣提取，無參數(shù)。type=unsharp，為對比度增強(qiáng)濾波器，參數(shù)alpha用于控制濾波器的形狀，范圍為0,1,默認(rèn)值為0.2。下面舉一個(gè)均值濾波的例子：在MATLAB圖像處理工具箱中，提供了medfilt2函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)中值濾波。Medfilt2函數(shù)的語法格式為：B=medfilt2(A)用3x3的濾波窗口對圖像A進(jìn)行中值濾波。B=medfi

19、lt2(A,mn)用指定大小為mxn的窗口對圖像A進(jìn)行中值濾波。例：I=imread(moon.tif);h=fspecial(unsharp);I2=imfilter(I,h);imshow(I),title(Originalimage)figure,imshow(I2),title(Filteredimage)在MATLAB中提供了給圖像加入噪聲的函數(shù)imnoiseimnoise的語法格式為J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameters)其中J=imnoise(I,type)返回對原始圖像I添加典型噪聲的有噪圖像J。參數(shù)type和parameter

20、s用于確定噪聲的類型和相應(yīng)的參數(shù)。下面的命令是對圖像eight.tif分別加入高斯噪聲、椒鹽噪聲和乘性噪聲，其結(jié)果如圖所示:例：I=imread(eight.tif);Jl=imnoise(I,gaussian,0,0.02);J2=imnoise(I,salt&pepper,0.02);J3=imnoise(I,speckle,0.02);subplot(2,2,1),imshow(I),title(原圖像);subplot(2,2,2),imshow(J1),title(加高斯噪聲);subplot(2,2,3),imshow(J2),title(加椒鹽噪聲);subplot(2,2,4)

21、,imshow(J3),title(加乘性噪聲);數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書- - -實(shí)驗(yàn)三圖像分割和目標(biāo)識(shí)別一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮腿蝿?wù)1、掌握在MATLAB中邊緣檢測的方法；2、了解圖像分割的基本策略及方法；3、掌握用MATLAB語言進(jìn)行邊緣檢測和目標(biāo)識(shí)別的方法。二、實(shí)驗(yàn)儀器、設(shè)備及材料1、計(jì)算機(jī)2、MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(ImageProcessingToolbox)3、實(shí)驗(yàn)所需要的圖片三、實(shí)驗(yàn)原理1、閾值分割是對一幅圖象的目標(biāo)和背景進(jìn)行判定，何f(x,y)Gf(x,y)Tg(x,y)二ff(x,y)else2、用中值濾波器去除圖像中的噪聲；f(x0,y0)=M

22、edf(x,y)|xex0-N,x0+N,yey0-N,y0+N3、二值形態(tài)學(xué)基本公式：設(shè)A表示一副二值圖像，B為結(jié)構(gòu)元素則A關(guān)于B的膨脹和腐蝕變換分別定義為:AB=x|(An(B)H)xA0B=x|(Acn(B)工)x其中B是B的映像。腐蝕是表示用某種形狀的結(jié)構(gòu)元素對一個(gè)圖像進(jìn)行探測，以便找出圖像內(nèi)部可以放下該結(jié)構(gòu)元素的區(qū)域。它是一種消除邊界點(diǎn)，使邊界向內(nèi)部收縮的過程?？梢杂脕硐∏覠o意義的物體。四、實(shí)驗(yàn)步驟1、讀出chrimage.bmp這幅圖像，轉(zhuǎn)換為灰度圖像。2、用中值濾波器去除圖像中的噪聲；3、采用閾值分割將圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像；4、對二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，獲得分析值。五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告

23、要求1、描述實(shí)驗(yàn)的基本步驟；2、用數(shù)據(jù)和圖片給出各步驟中取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果并進(jìn)行必要的討論；報(bào)告必須包括原始圖像及其處理后的圖像，注意對比不同閾值分割對圖像處理的不同效果。六、實(shí)驗(yàn)所需圖片chrimage.bmp七、實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)4、學(xué)生應(yīng)提前預(yù)習(xí)5、由于實(shí)驗(yàn)室的管理規(guī)定所有的程序不能存在C盤和D盤,因此請大家在E盤建一個(gè)目錄（matlab），在每次啟動(dòng)時(shí)都要將這個(gè)目錄加入到MATLAB的搜索路徑中，添加的方法為FileSetPathToolAddPath八、思考題1、小結(jié)一下本實(shí)驗(yàn)所用的分割和統(tǒng)計(jì)方法九、附錄待處理的圖像如下所示。圖像有明顯的噪音，部分染色體有斷開和粘連的情況。要識(shí)別其中的染色體并統(tǒng)計(jì)其數(shù)目，我們采用Matlab平臺(tái)提供的一些圖像處理函數(shù)?；痉椒ㄈ缦拢?、讀取待處理的圖像，將其轉(zhuǎn)化為灰度圖像，然后反白處理。I=imread(chrimage.bmp);12=rgb2gray(I);s=size(I2);=255*ones(s(l),s(2),uint8);=imsubtract(I4,12);2、對圖像進(jìn)行中值濾波去除噪音。經(jīng)試驗(yàn)，如果采用3X3的卷積因子，噪音不能較好地去除,染色體附近毛糙嚴(yán)重。而5X5和7X7的卷積因子能取得較好的效果。圖示濾噪前后的效果對比。13=medfilt2(I5,55);3、將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像。經(jīng)試驗(yàn)，采用門限值為0.3附近時(shí)沒有染