數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告

PAGE33實(shí)驗(yàn)一、圖像的顯示與格式變換1、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?）熟悉常用的圖像文件格式與格式轉(zhuǎn)換；2）熟悉圖像矩陣的顯示方法（灰度、索引、黑白、彩色）；3）熟悉圖像矩陣的格式轉(zhuǎn)換2、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容練習(xí)圖像讀寫(xiě)命令imread和imwrite并進(jìn)行圖像文件格式間的轉(zhuǎn)換。特別是索引圖像與1，4，8，16比特圖像的存儲(chǔ)與轉(zhuǎn)換。實(shí)驗(yàn)步驟用圖像讀命令（imread）從你的硬盤(pán)中讀取圖像 （cameramen.tif）；b.用圖像顯示功能（imshow）將剛讀入的圖像顯示在一圖像窗中；c.顯示顏色條功能（colorbar）在圖像的左邊畫(huà)一條顏色亮度顯 示條； d.用（imfinfo)功能得到（gray.bmp）圖像的相關(guān)信息；e.用（colormap）獲取當(dāng)前圖像的調(diào)色板，觀(guān)察調(diào)色板中的顏色設(shè)置；f.用（getimage)功能從坐標(biāo)軸取得當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)；g.用（imagesc)功能顯示圖像從64-128的灰度值；h.用（immovie）功能將一個(gè)4-D圖像創(chuàng)建多幀索引圖的電影動(dòng)畫(huà)；i.用（warp）功能將圖像（'testpat1.tif）顯示到紋理映射柱面；思考：怎樣讓?zhuān)╟ameraman.tif）圖像如下圖一樣顯示？實(shí)驗(yàn)結(jié)果及代碼a.代碼：>>X=imread(‘cameraman.tif’)b.代碼：>>y=imshow(X)顯示的圖像為：c、代碼：>>I=colorbar('cameraman.tif')H=imshow('cameraman.tif')顯示的圖像為d、代碼：>>info=imfinfo(‘gray.bmp'）顯示結(jié)果為：Filename:[1x71char]FileModDate:'16-Apr-201011:23:52'FileSize:107786Format:'bmp'FormatVersion:'Version3(MicrosoftWindows3.x)'Width:409Height:259BitDepth:8ColorType:'indexed'FormatSignature:'BM'NumColormapEntries:256Colormap:[256x3double]RedMask:[]GreenMask:[]BlueMask:[]ImageDataOffset:1078BitmapHeaderSize:40NumPlanes:1CompressionType:'none'BitmapSize:106708HorzResolution:0VertResolution:0NumColorsUsed:0NumImportantColors:0e、代碼：>>x=imread(‘256.bmp’)color1=colormap%獲取當(dāng)前圖象的調(diào)色板image(x)info=imfinfo(’256.bmp’)color2=info.Colormap%注意觀(guān)察調(diào)色板有多少種顏色colormap(color2)f、代碼：>>I=getimageg、代碼：>>imagesc(x,[64128])h、代碼：>>loadmri;mov=immovie(D,map);movie(mov,3)顯示圖像為：i.源代碼:>>[x,y,z]=cylinder;I=imread('testpat1.tif');warp(x,y,z,I),圖像顯示為：思考：代碼：>>X=inread('cameramen.tif');Y=[XX];[x,-y,z]=cylinder;I=imread(Y);warp(x,y,z,I)顯示圖像為：實(shí)驗(yàn)二、圖像增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫鈭D像直方圖的含義；了解直方圖的應(yīng)用；掌握直方圖均衡化的實(shí)現(xiàn)方法。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容Imagehistogram.imhist-Showthehistogramoftheimage.subplot-dividesthecurrentfigureintorectangularpanesthatarenumberedrow-wise.（畫(huà)子圖）subimage-顯示子圖imadjust-Adjustimageintensityvaluesorcolormap(灰度調(diào)整)histeq-直方圖均衡化三、實(shí)驗(yàn)步驟a.Loadlena_adjust.bmpimagefromyourharddisk(usingfunctionimread).b.Showtheimageinafigurewindow.c.Showthehistogramoftheimage(usingfunctionimhist).d.理解函數(shù)adjust的用法，把下列命令輸入M文件以便調(diào)試>>clearx=imread('lena_adjust.bmp')figuresubplot(2,2,1)imshow(x)subplot(2,2,2)imhist(x)subplot(2,2,3)y=imadjust(x,[],[0.40.6])imshow(y)subplot(2,2,4)imhist(y)顯示圖像為：改變imadjust的參數(shù)，觀(guān)察其結(jié)果如：imadjust(x,[0.50.8],[],0.5)顯示圖像為：考慮問(wèn)題，有一幅256階的灰度圖desert.bmp,我們想把它進(jìn)行二值化，那就要選擇閾值，一般選擇中間值。但是有些圖象偏黑或偏白，那就應(yīng)該觀(guān)察它的直方圖來(lái)決定閾值。>>x=imread('gray1.bmp');figuresubplot(2,2,1)imhist(x);y=imhist(x);subplot(2,2,2)subimage(x)subplot(2,2,3)subimage(x>200)subplot(2,2,4)w=im2bw(x);%im2bw為MATLAB把圖象轉(zhuǎn)化為二值圖象的函數(shù)subimage(w)直方圖均衡化如何進(jìn)行直方圖均衡化，關(guān)鍵是找到其轉(zhuǎn)換函數(shù)g(x,y)=T[f(x,y)]。由課本的證明得知轉(zhuǎn)換函數(shù)就是其直方圖的積分，離散數(shù)據(jù)則為累計(jì)積分。>>clearallx=imread('lena_adjust.bmp');subplot(2,2,1);imshow(x);subplot(2,2,2);imhist(y)subplot(2,2,3);y=cumtrapz(imhist(x));%累計(jì)積分，即直方圖的均衡化轉(zhuǎn)換函數(shù)plot(y);%問(wèn)題：如何利用y進(jìn)行映射得到

新的圖象g(x,y)？請(qǐng)嘗試實(shí)現(xiàn)。代碼：>>clearallx=imread('lena_adjust.bmp');subplot(2,2,1);imshow(x);subplot(2,2,2);imhist(y)subplot(2,2,3);y=cumtrapz(imhist(x));%累計(jì)積分，即直方圖的均衡化轉(zhuǎn)換函數(shù)plot(y);%J=histeq(x);imshow(J);subplot(2,2,4)imhist(J)顯示圖像為：實(shí)驗(yàn)三、空域?yàn)V波實(shí)驗(yàn)?zāi)康牧私饪沼驗(yàn)V波的方法；掌握幾種模板的基本原理。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容使用函數(shù)fspecial()生成幾種特定的模板；使用函數(shù)imfilter()配合模板對(duì)圖象數(shù)據(jù)進(jìn)行二維卷積；比較各種濾波器的效果。三、實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果線(xiàn)性平滑（低通）濾波器用h=fspecial(‘a(chǎn)verage’)得到的h為3×3的鄰域平均模板，然后用h來(lái)對(duì)圖象cameraman.tif進(jìn)行平滑處理。>>x=imread(‘cameraman.tif’);h=fspecial(‘a(chǎn)verage’)//3×3的鄰域平均模板(7×7的鄰域平均模板h=fspecial(‘a(chǎn)verage’,[7,7]))y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)把模板大小改變fspecial()的參數(shù)為高斯低通模板fspecial(‘gaussian’)，再以上同樣的平滑處理，觀(guān)察其結(jié)果。>>x=imread(‘cameraman.tif’);h=fspecial(‘gaussian’)//3×3的鄰域平均模板(7×7的鄰域平均模板h=fspecial(‘gaussian’,[7,7]))y=imfilter(x,h);subplot(2,3,1)imshow(x)subplot(2,3,2)imshow(y)h1=fspecial(‘gaussian’,[7,7])y1=imfilter(x,h1);subplot(2,3,3)imshow(y1)h2=fspecial(‘gaussian’,[9,9])y2=imfilter(x,h2);subplot(2,3,4)imshow(y2)h3=fspecial(‘gaussian’,[11,11])y3=imfilter(x,h3);subplot(2,3,5)imshow(y3)可以用mesh函數(shù)直觀(guān)觀(guān)察模板：>>clearh1=fspecial(‘gaussian’,100,3);[xy]=meshgrid(1:100);mesh(x,y,h1);h2=fspecial(‘gaussian’,100,10);figuremesh(x,y,h2)非線(xiàn)性平滑濾波器中值（median）濾波器是非線(xiàn)性濾波器的一種，它工作原理如下：將模板在圖中漫游，并將模板中心與圖中某個(gè)象素位置重合；讀取模板下各對(duì)應(yīng)象素的灰度值；將這些灰度值從小到大排成一列；找出這些值中排在中間的1個(gè)；將這個(gè)中間值賦給對(duì)應(yīng)模板中心位置的象素。先用imnoise()函數(shù)給圖象加噪聲，如對(duì)圖象增加高斯白噪聲y=imnoise(x,’gaussian’)代碼：>>x=imread('cameraman.tif');y=imnoise(x,'gaussian');subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)對(duì)圖象eight.tif添加胡椒鹽噪聲（salt&pepper）,然后分別用前面的均值濾波器和中值濾波器medfilt2()進(jìn)行去噪聲處理，比較結(jié)果。中值濾波代碼：>>x=imread('eight.tif');h=imnoise(x,'salt&pepper',0.02);y=medfilt2(h);subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)線(xiàn)性銳化濾波器線(xiàn)性銳化濾波器的模板為h=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1;]用該模板對(duì)圖象cameraman.tif進(jìn)行銳化處理；代碼：>>x=imread('cameraman.tif');h=[-1-1-1;-18-1;-1-1-1 ]y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)也可以fspecial('laplacian')函數(shù)得到銳化模板；代碼：>>x=imread('cameraman.tif');h=fspecial('laplacian')y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)另外一種有趣的作法是：用原圖象減去經(jīng)過(guò)低通處理的圖象，再經(jīng)過(guò)灰度拉伸得到高通（銳化）的圖象。索貝爾（sobel）算子h1=[-101;-202;-101;]h2=[121;000;-1-2-1;]分別使用以上算子對(duì)圖象進(jìn)行處理可以得到圖象的邊緣。>>x=imread('cameraman.tif');h1=[-101;-202;-101;]y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)>>x=imread('cameraman.tif');h2=[121;000;-1-2-1;]y=imfilter(x,h);subplot(1,2,1)imshow(x)subplot(1,2,2)imshow(y)實(shí)驗(yàn)四、頻域?yàn)V波一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.了解頻域?yàn)V波的方法；2.掌握頻域?yàn)V波的基本步驟。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容使用二維快速傅立葉變換函數(shù)fft2()及其反變換函數(shù)ifft2()對(duì)圖象進(jìn)行變換；自己編寫(xiě)函數(shù)生成各種頻域?yàn)V波器；比較各種濾波器的特點(diǎn)。三、實(shí)驗(yàn)步驟及結(jié)果圖象的傅立葉變換對(duì)圖象1.bmp做傅立葉變換。代碼：>>x=imread(‘1.bmp’);f=fft2(x);imshow(real(f))%顯示變換后的實(shí)部圖象figuref1=fftshift(f);imshow(real(f1))f實(shí)部圖像：f1實(shí)部圖像：對(duì)圖象cameraman.tif進(jìn)行傅立葉變換，分別顯示變換后的實(shí)部圖象。代碼：>>x=imread('cameraman.tif');f=fft2(x);imshow(real(f))實(shí)部圖像：頻域?yàn)V波的步驟求圖象的傅立葉變換得F=fft2(x)用函數(shù)F=fftshit(F)進(jìn)行移位生成一個(gè)和F一樣大小的濾波矩陣H.用F和H相乘得到G,G=F.*H求G的反傅立葉變換得到g就是我們經(jīng)過(guò)處理的圖象。這其中的關(guān)鍵就是如何得到H。理想低通濾波器函數(shù)dftuv()在文件夾中，它用生成二維變量空間如：[UV]=dftuv(11,11)生成理想低通濾波器>>[UV]=dftuv(51,51);D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<=15);Mesh(U,V,H)應(yīng)用以上方法，對(duì)圖象cameraman.tif進(jìn)行低通濾波;>>closeallQ=0.7x=imread('cameraman.tif')F=fft2(x)；[UV]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D<=size(F,1)/2*Q);G=F.*H;imshow(real(fftshift(F)))figureimshow(real(fftshift(G)))g=real(ifft2(G));figureimshow(uint8(g))fftshift(F)實(shí)部的圖像：fftshift(G)實(shí)部圖像：處理后的圖像：4.巴特沃茲低通濾波器代碼：>>closeallf=imread('cameraman.tif');PQ=size(f);[UV]=dftuv(PQ(1),PQ(2));D0=0.07*PQ(2);F=fft2(f,PQ(1),PQ(2));H=exp(-(U.^2+V.^2)/(2*(D0^2)));mesh(U,V,H)figureG=F.*H;imshow(real(fftshift(F)))figureimshow(real(fftshift(G)))g=real(ifft2(G));figureimshow(uint8(g))mesh(U,V,H)圖像：fftshift(F)實(shí)部圖像：fftshift(G)實(shí)部圖像：處理后的5.高通濾波器a.我們可以參照理想低通濾波器的思路，得到>>[UV]=dftuv(51,51);D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D>=115);Mesh(U,V,H)b.對(duì)圖象cameraman.tif進(jìn)行高通濾波代碼：>>closeallx=imread('cameraman.tif')；F=fft2(x)；[UV]=dftuv(size(F,1),size(F,2));D=sqrt(U.^2+V.^2);H=double(D>=size(F,1)/2*0.4);G=F.*H;imshow(real(fftshift(F)))figureimshow(real(fftshift(G)))g=real(ifft2(G));figureimshow(uint8(g))w=histeq(g);figureimshow(w)fftshift(G)實(shí)部圖像：uint8(g)的圖像：處理后的圖像：實(shí)驗(yàn)五、圖象復(fù)原一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康牧私鈭D象退化的幾種原因；掌握對(duì)相應(yīng)退化原因的復(fù)原方法。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容使用函數(shù)fspecial()和imfilter()模擬產(chǎn)生退化圖象；使用平滑濾波器和維納濾波器復(fù)原圖象。三、實(shí)驗(yàn)步驟加性噪聲退化圖象a.先用imnoise()函數(shù)給圖象加噪聲，如對(duì)圖象增加高斯白噪聲x=imread(‘cameraman.tif’);x=imnoise(x,’gaussian’)imshow(x)b.使用平滑濾波器對(duì)其進(jìn)行濾波h=fspecial(‘a(chǎn)verage’)y=imfilter(x,h);figureimshow(y)c.使用維納濾波器進(jìn)行處理w=wiener2(x)figureimshow(w)d.使用演示程序比較各種濾波器的效果>>nrfiltdemo運(yùn)動(dòng)退化圖象使用fspecial()和imfilter()模擬產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)退化圖象clearI=imread('flowers.tif');figure;imshow(I);title('OriginalImage');%createPSFLEN=31;THETA=15;PSF=fspecial('motion',LEN,THETA);%blurtheimageBlurred=imfilter(I,PSF,'circular','conv');figure;imshow(Blurred);title('BlurredImage');b.使用維納濾波器進(jìn)行處理%deblurtheimagewnr1=deconvwnr(Blurred,PSF);figure;imshow(wnr1);title('Restored,TruePSF');圖像壓縮（系數(shù)截取樣點(diǎn):10）%ImagecompressusingDCT(8*8)clc;I=imread('cameraman.tif');I=im2double(I);T=dctmtx(8);B=blkproc(I,[8,8],'P1*x*P2',T,T');%對(duì)圖像進(jìn)行分塊DCT變換mask=[1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000];%二值掩模，用來(lái)確定保留的DCT變換系數(shù)C=blkproc(B,[8,8],'P1.*x',mask);%壓縮I2=blkproc(C,[8,8],'P1*x*P2',T',T);%IDCTsubplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖');%顯示原圖像subplot(1,2,2);imshow(I2);title('壓縮圖像（系數(shù)截取樣點(diǎn):10）');%顯示壓縮圖像%ImagecompressusingDCT(8*8)clc;I=imread('cameraman.tif');I=im2double(I);T=dctmtx(8);B=blkproc(I,[8,8],'P1*x*P2',T,T');%對(duì)圖像進(jìn)行分塊DCT變換mask=[11100000110000000000000000000000];%二值掩模，用來(lái)確定保留的DCT變換系數(shù)C=blkproc(B,[8,8],'P1.*x',mask);%壓縮I2=blkproc(C,[8,8],'P1*x*P2',T',T);%IDCTsubplot(1,2,1);imshow(I);title('原圖');%顯示原圖像subplot(1,2,2);imshow(I2);title('壓縮圖