matlab數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告-2023修改整理

千里之行，始于足下讓知識(shí)帶有溫度。第第2頁/共2頁精品文檔推薦matlab數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告《數(shù)字圖像處理試驗(yàn)報(bào)告》

試驗(yàn)一圖像的增加

一.試驗(yàn)?zāi)康?/p>

1.認(rèn)識(shí)圖像在MATLAB下的讀寫、輸出；

2.認(rèn)識(shí)直方圖；

3.認(rèn)識(shí)圖像的線性指數(shù)等；

4.認(rèn)識(shí)圖像的算術(shù)運(yùn)算和幾何變換。

二.試驗(yàn)儀器

計(jì)算機(jī)、MATLAB軟件

三.試驗(yàn)原理

圖像增加是指按照特定的需要突出圖像中的重要信息，同時(shí)削弱或去除不需要的信息。從不同的途徑獵取的圖像，通過舉行適當(dāng)?shù)脑黾犹幚?，可以將原本含糊不清甚至根本無法辨別的原始圖像處理成清楚的富含大量實(shí)用信息的可使用圖像。

其基本原理是：對(duì)一幅圖像的灰度直方圖，經(jīng)過一定的變換之后，使其成為勻稱或基本勻稱的，即使得分布在每一個(gè)灰度等級(jí)上的像素個(gè)數(shù)．f=H等或基本相等。此辦法是典刑的圖像空間域技術(shù)處理，但是因?yàn)榛叶戎狈綀D只是近似的概率密度函數(shù)，因此，當(dāng)用離散的灰度等級(jí)做變換時(shí)，很難得到徹低平坦勻稱的結(jié)果。

頻率域增加技術(shù)頻率域增加是首先將圖像從空間與變換到頻域，然后舉行各種各樣的處理，再將所得到的結(jié)果舉行反變換，從而達(dá)到圖像處理的目的。常用的變換辦法有傅里葉變換、DCT變換、沃爾什-哈達(dá)瑪變換、小波變換等。假定原圖像為f(x，y)，經(jīng)傅立葉變換

為F(u，v)。頻率域增加就是挑選合適的濾波器H(u,v)對(duì)F(u,v)的頻譜成分舉行處理，然后經(jīng)逆傅立葉變換得到增加的圖像。

四.試驗(yàn)內(nèi)容及步驟

1.圖像在MATLAB下的讀寫、輸出；

試驗(yàn)過程：

>>I=imread('F:\image\');

figure;imshow(I);title('OriginalImage');

text(size(I,2),size(I,1)+15,...

'',...

'FontSize',7,'HorizontalAlignment','right');

Warning:Imageistoobigtofitonscreen;displayingat25%>Inimuitools\private\initSizeat86

Inimshowat196

2.給定函數(shù)的累積直方圖。

>>clearall;

closeall;

>>r=127;

x=-r:r+1;

sigma=20;

y1=exp(-((x-80).^2)/(2*sigma^2));

y2=exp(-((x+80).^2)/(2*sigma^2));

y=y1+y2;%雙峰高斯函數(shù)，隨意函數(shù)都可

以

%im=imread('');%匹配一個(gè)圖像的直方圖

%y=imhist(im);

y=y/sum(y);%歸一化，使函數(shù)符合概率分布的sum(y)==1這樣一個(gè)邏輯

plot(y);%待匹配的直方圖

G=[];%函數(shù)的累積直方圖

fori=1:256

G=[Gsum(y(1:i))];

end

3.圖像及直方圖顯示

i=imread('F:\image\');

k=rgb2gray(i);

subplot(1,2,1);imshow(i);

subplot(1,2,2);imhist(k,64);

五.試驗(yàn)分析

通過以上一系列的圖片可以看出，低通濾波器可以抑制圖像噪聲，改善圖像質(zhì)量，高通濾波器可以突出圖像的邊界。

圖像處理的過程是一個(gè)將多種算法綜合運(yùn)用的過程,任何單獨(dú)算法都不是完善的,多種算法的結(jié)合才干夠互相取長(zhǎng)補(bǔ)短從而彌補(bǔ)不足,

達(dá)到更好的處理效果。本軟件的開發(fā)基于這一思路,將各個(gè)一般的圖像處理功能集成到軟件后臺(tái),并對(duì)其舉行了區(qū)間優(yōu)化和銜接融合,部分原函數(shù)被適當(dāng)改寫,使其能夠用于極端惡劣條件下目標(biāo)的清楚顯現(xiàn)和精確?????定位。

試驗(yàn)二圖像變換

一.試驗(yàn)?zāi)康?/p>

1.了解正交變換的基本概念；

2.把握?qǐng)D像的離散傅里葉及余弦；

3.認(rèn)識(shí)圖像的沃什變換和哈德曼變換。

二.試驗(yàn)儀器

計(jì)算機(jī)、MATLAB軟件

三.試驗(yàn)原理

為了有效地和迅速地對(duì)圖像舉行處理和分析，經(jīng)常需要將原定義在圖像空間的圖像以某種形式轉(zhuǎn)換到另外一些空間，并利用在這些空間是的特有的性質(zhì)便利地舉行一定的加工，最后在轉(zhuǎn)換回圖像空間以得到所需要的效果。這種使圖像處理簡(jiǎn)化的辦法通常是對(duì)圖像舉行變換。

四.試驗(yàn)內(nèi)容及步驟

1.二值圖像的傅里葉變換

代碼如下：

f=zeros(30,30);

f(5:24,13:17)=1;

subplot(2,2,1);imshow(f,'notruesize');

xlabel('(a)創(chuàng)建的二值圖像');

F=fft2(f);

subplot(2,2,2);mesh(fftshift(abs(F)));

xlabel('(b)頻譜圖');

F1=fftshift(log(abs(F)));

subplot(2,2,3);imshow(F1,[-1,5],'notruesize');xlabel('(c)未填充頻譜圖');

colormap(jet);colorbar;

F=fft2(f,256,256);

subplot(2,2,4);imshow(fftshift(log(abs(F))),[-1,5]);xlabel('(d)填充后頻譜圖')

colormap(jet);colorbar;

（2

1）運(yùn)行結(jié)果如下：

2.離散余弦變換

代碼如下：

I=imread('');

subplot(2,2,1);imshow(I);

xlabel('(a)原始圖像');

J=dct2(I);

subplot(2,2,2);imshow(log(abs(J)),[]);colormap(jet(64)),colorbar;

xlabel('(b)余弦變換');

J(abs(J)>subplot(1,2,1)

imshow(f);

>>title('原始圖像');

>>f=double(f);

>>T=(min(f(:))+max(f(:)))/2;

>>done=false;

>>i=0

while~done

f1=find(fT);

Tnew=(mean(f(f1))+mean(f(f2)))/2done=abs(Tnew-T)>subplot(1,2,2)

imshow(f);

title('迭代闕值二值化圖像');（2）源代碼如下：

3：圖像二值化

f=imread('')

subplot(2,2,1)

imshow(f)

title('原圖')

T=graythresh(f)

g=im2bw(f,T)

subplot(2,2,2);

imshow(g);

title('Otsu辦法二值化圖像');

f=imread('')

subplot(2,2,1)

imshow(f)

title('原圖')

T=graythresh(f)

g=im2bw(f,T)

subplot(2,2,2);

imshow(g);

title('Otsu辦法二值化圖像');

五.試驗(yàn)分析

本文從原理和應(yīng)用效果上對(duì)經(jīng)典的圖像分割辦法如邊緣檢測(cè)、閾值分割技術(shù)和區(qū)域增長(zhǎng)等舉行了分析。對(duì)梯度算法中的Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、拉普拉斯(Laplacian)算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、坎尼（Canny）算子的分割步驟、分割方式、分割準(zhǔn)則互相比較可以看出按照坎尼（Canny）邊緣算子的3個(gè)準(zhǔn)則得出的邊緣檢測(cè)結(jié)果最愜意。而閾值分割技術(shù)的關(guān)鍵在于閾值確實(shí)定，惟獨(dú)閾值確定好了才干有效的劃分物體與背景，但這種辦法只對(duì)于那些灰度分布顯然，背景與物體差別大的圖像的分割效果才明

顯。區(qū)域增長(zhǎng)的基本思想是將具有相像性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成新區(qū)域。

試驗(yàn)五形態(tài)學(xué)圖像處理

一.試驗(yàn)?zāi)康?/p>

1.了解數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本概念；

2.認(rèn)識(shí)常用的結(jié)構(gòu)元素；

3.把握腐蝕、膨脹以及開閉運(yùn)算。

二.試驗(yàn)儀器

計(jì)算機(jī)、MATLAB軟件

三.試驗(yàn)原理

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是當(dāng)前應(yīng)用相當(dāng)廣泛的圖象處理技術(shù)，講述了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本概念和基本原理，在基礎(chǔ)上基礎(chǔ)上利用數(shù)學(xué)形態(tài)辦法舉行了二值圖象處理的計(jì)算機(jī)模擬試驗(yàn)。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是分析幾何外形和結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)辦法,是建立在集合代數(shù)基礎(chǔ)上,用集合論辦法定量描述幾何結(jié)構(gòu)的科學(xué)。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一組形態(tài)學(xué)的代數(shù)運(yùn)算子組成。用這些算子及其組合舉行圖象外形和結(jié)構(gòu)的分析處理包括圖象分割、特征抽取、邊緣檢測(cè)等方面的工作。

腐蝕是把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我們登記這個(gè)a點(diǎn)，全部滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱做X被B腐蝕的

結(jié)果。用公式表示為：E(X)={a|Ba∈X}=XθB。

膨脹可以認(rèn)為是腐蝕的對(duì)偶運(yùn)算，其定義是：把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba擊中X，我們登記這個(gè)a點(diǎn)，全部滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱做X被B膨脹的結(jié)果。用公式表示為：D(X)={x|B[x]∩x≠ф}=X⊕B。

在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中，最為重要的兩個(gè)組合運(yùn)算是形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算。我們可以利用腐蝕和膨脹來定義開運(yùn)算和閉運(yùn)算。先腐蝕后膨脹稱為開運(yùn)算，即OPEN(X)=D(E(X))。開運(yùn)算可以消退散點(diǎn)和毛刺即對(duì)圖像舉行平滑。先膨脹后腐蝕稱為閉運(yùn)算，即CLOSE(X)=E(D(X))通過挑選適當(dāng)?shù)脑亟Y(jié)構(gòu)可以通過閉運(yùn)算將兩個(gè)鄰近的目標(biāo)銜接起來。開運(yùn)算使圖像變小，閉運(yùn)算使圖像增大。開閉運(yùn)算有一個(gè)好玩的性質(zhì)等冪性，它意味著一次濾波就能把全部特定于結(jié)構(gòu)元素的噪聲濾除整潔，重復(fù)運(yùn)算不會(huì)再有效果。這與經(jīng)典辦法（如中值濾波，線性卷積）不同。

四.試驗(yàn)內(nèi)容及步驟

1.數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的定義和分類

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是以形態(tài)結(jié)構(gòu)元素為基礎(chǔ)對(duì)圖像舉行分析的數(shù)學(xué)工具。它的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對(duì)應(yīng)外形以達(dá)到對(duì)圖像分析和識(shí)別的目的。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)用可以簡(jiǎn)化圖像數(shù)據(jù)，保持它們基本的外形特征，并除去不相干的結(jié)構(gòu)。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算有4個(gè)：膨脹、腐蝕、開啟和閉合。它們?cè)诙祱D

像中和灰度圖像中各有特點(diǎn)?；谶@些基本運(yùn)算還可以推導(dǎo)和組合成各種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)有用算法。

2.常用結(jié)構(gòu)元素

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一門建立在集合理論、積分幾何和網(wǎng)格代數(shù)基礎(chǔ)上的學(xué)科，基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對(duì)應(yīng)外形，以達(dá)到圖像分析和識(shí)別的目的。所獲得的關(guān)于圖像結(jié)構(gòu)的信息與結(jié)構(gòu)元素的尺寸和外形都有關(guān)系，構(gòu)造不同的結(jié)構(gòu)元素，便可以得到不同的結(jié)果，完成不同的圖像分析。目前，選取結(jié)構(gòu)元素外形和尺寸通常的做法是依據(jù)閱歷和估算，采納這種方式需要閱歷和人工干預(yù)，通常難以取得較好的處理效果。怎樣挑選結(jié)構(gòu)元素外形，如何較為精確地計(jì)算結(jié)構(gòu)元素尺寸是需要解決的問題。

（1）開運(yùn)算和閉運(yùn)算

用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)集合A做開運(yùn)算，記為：A莓B，A莓B=（AΘB）茌B

1）用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)集合A做開運(yùn)算就是先用B對(duì)A舉行腐蝕，再用B對(duì)結(jié)果舉行膨脹。用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)集合A做閉運(yùn)算，記為：A·B·AB=（AΘB）茌B

2）用結(jié)構(gòu)元素B對(duì)集合A做閉運(yùn)算就是先用B對(duì)A舉行膨脹，再用B對(duì)結(jié)果舉行腐蝕。

（2）形態(tài)學(xué)運(yùn)算的基本性質(zhì)

互換性：

A茌

B=B茌A

（3）形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算

形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算包括腐蝕、膨脹、開運(yùn)算和閉組合性：

A茌（

B茌

C）=（A茌B）茌C

AΘ（

B茌

C）=AΘBΘC

（4）腐蝕運(yùn)算表示用某種結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像舉行探測(cè)，找出在圖像內(nèi)部可以放下該結(jié)構(gòu)元素的區(qū)域。膨脹是腐蝕的對(duì)偶運(yùn)算，可以定義為對(duì)圖像的補(bǔ)集舉行腐蝕運(yùn)算。將腐蝕和膨脹舉行組合就形成了另外兩個(gè)重要的形態(tài)學(xué)運(yùn)算，開運(yùn)算和閉運(yùn)算。

開閉運(yùn)算的等冪性：

（A···B）B=AB

（A莓B）莓B=A莓B

（5）開、閉運(yùn)算的等冪性意味著一次濾波就能把全部特定結(jié)構(gòu)的幾何外形濾除整潔，做重復(fù)的運(yùn)算不會(huì)再有效果，這是一個(gè)與經(jīng)典辦法（例如中值