數(shù)字圖像處理試驗(yàn)報(bào)告材料94256

實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔目錄TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"實(shí)驗(yàn)一：數(shù)字圖像的基本處理操作 2\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)?zāi)康?2\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求 2\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果 2\o"CurrentDocument"：結(jié)果分析 6\o"CurrentDocument"實(shí)驗(yàn)二：圖像的灰度變換和直方圖變換 7\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)?zāi)康?7\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求 7\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果 7\o"CurrentDocument"：結(jié)果分析 11\o"CurrentDocument"實(shí)驗(yàn)三：圖像的平滑處理 12\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)?zāi)康?12\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求 12\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果 12\o"CurrentDocument"：結(jié)果分析 16實(shí)驗(yàn)四：圖像的銳化處理 17\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)?zāi)康?17\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求 17\o"CurrentDocument"：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果 17\o"CurrentDocument"：結(jié)果分析 19文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)驗(yàn)一：數(shù)字圖像的基本處理操作:實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、熟悉并掌握MATLAB、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。：實(shí)驗(yàn)任務(wù)和要求.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。.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。.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。：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果.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);title('原圖像’)；結(jié)果如圖1.1所示：文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔圖1.1原圖及其灰度圖像，二值圖像.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,[800800]);b=imread('d:\tp2.jpg');B=imresize(b,[800800]);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');subplot(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：文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔乘法圖像原圖像A做法國(guó)像加法圖像乘法圖像原圖像A做法國(guó)像加法圖像3.對(duì)實(shí)驗(yàn)任務(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); %直流分量移到頻譜中心I=log(abs(k)); %對(duì)數(shù)變換m=fftshift(j); %直流分量移到頻譜中心RR=real(m); %取傅里葉變換的實(shí)部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,[800450]);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);文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔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所示：原圖像T移圖像平移圖像離散傅里葉變換頻譜原圖像T移圖像平移圖像離散傅里葉變換頻譜離散傅里葉變換頻漕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二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);文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔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：平移圖像平移圖像離散傅里葉頻譜原圖像離散佛里葉膿譜平移圖像平移圖像離散傅里葉頻譜原圖像離散佛里葉膿譜1.4：結(jié)果分析對(duì)MATLAB軟件的操作開始時(shí)不太熟悉，許多語法和函數(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)。文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)驗(yàn)二：圖像的灰度變換和直方圖變換：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。：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。：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果.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);form=1:4figure[width,height]=size(b);quartimage=zeros(floor(width/(m)),floor(height/(2*m)));k=1;n=1;fori=1:(m):widthforj=1:(2*m):height文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔quartimage(k,n)=b(i,j);n=n+1;endk=k+1;n=1;endimshow(unit8(quartimage));end結(jié)果如圖所示：.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')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：文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔.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二imadjust(a,[,],[0.5;1]);%圖像變亮n二imadjust(a,[,],[0;0.5]);%圖像變暗g=255-a;%負(fù)片效果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：原圖像圖像變亮負(fù)片效果圖像變暗原圖像圖像變亮負(fù)片效果圖像變暗.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二histeq(c);subplot(2,2,1),imshow(c);subplot(2,2,2),imshow(j);subplot(2,2,3),imhist(c);文案大全

實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔subplot(2,2,4),imhist(j);結(jié)果如圖2.4所示：.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：文案大全

實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔：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)、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。文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔實(shí)驗(yàn)三：圖像的平滑處理：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。：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。：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果.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',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’);>subplot(2,2,4);imshow(P);xlabel('乘性噪聲');結(jié)果如圖3.1所示：文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔.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,'same');>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(G2);>xlabel('中指濾波‘);結(jié)果如圖3.2所示：文案大全

實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔3.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');>G2=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：文案大全實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔4.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('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：文案大全

實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔3.4：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)，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文案大全

實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文檔:圖像的銳化處理：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)。：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)2)1,1,1；1-81;1,1,1]濾波自動(dòng)產(chǎn)生任一奇數(shù)尺寸n的拉普拉斯算子,采用3X3的拉普拉斯算子w=[編寫函數(shù)w1)2)1,1,1；1-81;1,1,1]濾波自動(dòng)產(chǎn)生任一奇數(shù)尺寸n的拉普拉斯算子,3)[11113)[11111分別采用111115X511-24119X91111115X11111]15和25X25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(",丁)=f(",y)一V2f(",丁)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。：實(shí)驗(yàn)步驟和結(jié)果.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);title('原圖像’)；>subplot(2,2,2)