【正文】 圖像處理實驗報告（合集五篇） 第一篇：圖像處理實驗報告 實實驗報告 實驗課程名稱 圖像處理（第二版） 指指導老師 鄧天明 學學 院 交通運輸 年級 2021級 專業(yè)及班級 交通信息與控制工程二班 學學生姓名 田 飛 學 號 631205090230 開開課時間 2021 至 2021 學年第 2 學期 總總成績 教師簽名 實驗名稱直方圖均衡化實驗類型驗證型實驗時間 2021/6/2 實驗地點基礎(chǔ)實驗樓北 501實驗?zāi)康模? ； 化這一基本處理過程。 儀器、設(shè)備名稱： PC 微機一臺和 MATLAB軟件。 實驗要求及注意事項： 本次實驗注意事項總結(jié)如下： 要學會利用 Matlab 中的幫助信息，因為很多函數(shù)的調(diào)用方法都是可以在幫助中找到的。在調(diào)用函數(shù)時應(yīng)重點看 Examples中的方式。 在 Matlab 中進行重復操作時，可以用方向上鍵重復命令，也可以在命令窗口中進行復制粘貼。 使用軟件處理圖像時，注意不要使用復雜圖像，以免處理時間過長且顯示效果不理想。 實驗內(nèi)容、操作步驟： 實驗內(nèi)容： ，并顯示讀入的圖像； 衡化處理，顯示處理前后圖像的直方圖。 。 實驗步驟： 1．打開 Matlab編程環(huán)境； 2．獲取實驗用圖像。用’ imread’函數(shù)將圖像讀入 Matlab；用’ imshow’函數(shù)顯示讀入的圖像。 3．獲取輸入圖像的直方圖：用’ imhist’函數(shù)處理圖像。 4．均衡化處理：用’ histeq’函數(shù)處理圖像即可。 5．獲取均衡化后的直方圖并顯示圖像：用’ imhist’和’ imshow’函數(shù)。 6．保存實驗結(jié)果：用’ imwrite’函數(shù)處理。 實驗結(jié)果分析（含數(shù)據(jù)、圖表整理）： 程序源代碼： A=imread( ‘ D:\\ ’ ,‘ gif’ )。imshow(A)。imhist(A)。histeq(A)。Imhist(A)。Imshow(A)。Imwrite(A,‘ D:\’ ,‘ GIF’ )。 處理結(jié)果： 圖 1 灰度圖 圖 2 均衡化圖 圖 3 直方圖 實驗收獲、心得及建議： 直方圖均衡化是直方圖變換方法中的一種，進行圖像增強的方法是以概率論為基礎(chǔ)的。 直方圖均衡化主要用于增強動態(tài)范圍偏小的圖像的反差。這個方法基本思想是把原始圖的直方圖變換為均勻分布的形式，這樣就增加了像素灰度值的動態(tài)范圍，從而達到增強圖像整體對比度德效果。 數(shù)字圖像直方圖均衡化之后直方圖不是絕對平坦的，因為不能將同一個灰度值的各個像素變換到不同灰度級（或說此時僅根據(jù)灰度值區(qū)分不開不同的像素），所以數(shù)字圖像直方圖均衡化的結(jié)果一般只是近似均衡化的直方圖。 在本次實驗中發(fā)現(xiàn)：直方圖均衡化在增強反差的同時也增強了圖像的可視粒度。 實驗名稱頻域平滑濾波實驗類型驗證型實驗時間 2021/6/9 實驗地點基礎(chǔ)實驗樓北 501實驗?zāi)康模? ； 驟。 儀器、設(shè)備名稱： PC 微機一臺、 MATLAB軟件、 GIF 格式圖片一張。 實驗要求及注意事項： 在選擇圖片時應(yīng)當選擇 TTF 格式或者 GIF 格式的圖片，若不是這種格式則應(yīng)該在畫圖工具中改為上述格式，因為其他格式都打不開。 實驗內(nèi)容、操作步驟： 實驗內(nèi)容： 、圖像變換、圖像增強等知識實現(xiàn)頻率域圖像增強； 5， 15，30， 80 和 230的理想低通濾波器對圖像進行平滑，并觀察濾波效果。 操作步驟： 1．打開 Matlab編程環(huán)境； 2． 獲取實驗用圖像。用’ imread’函數(shù)將圖像讀入 Matlab；用’ imshow’函數(shù)顯示讀入的圖像。 3．將圖像’ uint8’格式轉(zhuǎn)換為’ double’格式，并將各點數(shù)據(jù)乘以 1的（ x+y）次方以便 FFT變換后的結(jié)果中低頻數(shù)據(jù)處于圖像中央。 4．用’ fft2’函數(shù)對圖像數(shù)據(jù)進行二維 FFT 變換，得到頻率域圖像數(shù)據(jù)。 5．計算頻率域圖像的幅值并進行對數(shù)變換，利用’ imshow’顯示頻率域圖像。 6．在頻率圖像上去除濾波半徑意外的數(shù)據(jù)（置 0）。 7．計算頻率域圖像的幅值并進 行對數(shù)變換，利用’ imshow’顯示頻率域圖像。 8．用’ fft2’函數(shù)對圖像數(shù)據(jù)進行二維 FFT 逆變換，并用’ real’函數(shù)取其實部，得到處理過的空間域圖像數(shù)據(jù)。 9．將圖像數(shù)據(jù)各點數(shù)據(jù)乘以 1的（ x+y）次方。 10．用’ imshow’函數(shù)顯示處理結(jié)果圖像數(shù)據(jù)，并用’ imwrite’函數(shù)保存圖像處理結(jié)果數(shù)據(jù)。 實驗結(jié)果分析（含數(shù)據(jù)、圖表整理）： 程序源代碼： function idlvbo(r) I=imread(E:\\tu\\)。 subplot(1,2,1),imshow(I)。%顯示原圖 title(bailong2 原圖 )。 k=double(I)。%‘ uint8格式轉(zhuǎn)換為‘ double’ g=fft2(k)。%傅里葉變換 g=fftshift(g)。%實現(xiàn)低頻數(shù)據(jù)處于圖像中心 figure,imshow(g)。 %%除去濾波半徑以外的數(shù)據(jù) [M,N]=size(g)。%計算幅值 m=fix(M/2)。 n=fix(N/2)。 %m=round(M/2)。 %n=round(N/2)。 fori=1:M forj=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 if d 格式。 第二篇：圖像處理實驗報告 摘要： 圖像處理，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理?；緝?nèi)容圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字攝像機、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別 3個部分。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。 數(shù)字圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改善人的視覺效果為目的。目前，圖像處理演示系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛醫(yī)學、軍事、科研、商業(yè)等領(lǐng)域。因為數(shù)字圖像處理技術(shù)易于實現(xiàn)非線性處理，處理程序和處理參數(shù)可變，故是一項通用性強，精度高，處理方法靈活，信息保存、傳送可靠的圖像處理技術(shù)。本圖像處理演示系統(tǒng)以數(shù)字圖像處理理論為基礎(chǔ)，對某些常用功能進行界面 化設(shè)計，便于初級用戶的操作。設(shè)計要求 可視化界面，采用多幅不同形式圖像驗證系統(tǒng)的正確性； 合理選擇不同形式圖像，反應(yīng)各功能模塊的效果及驗證系統(tǒng)的正確性對圖像進行灰度級映射，對比分析變換前后的直方圖變化； ： 基本功能：彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像 圖像的幾何空間變換：平移，旋轉(zhuǎn)，剪切，縮放圖像的算術(shù)處理：加、減、乘 圖像的灰度拉伸方法（包含參數(shù)設(shè)置）；直方圖的統(tǒng)計和繪制；直方圖均衡化和規(guī)定化；要求： 熟悉圖像點運算、代數(shù)運算、幾何運算的基本定義和常見方法； 掌握在 MTLAB中對圖像進行點運算、代數(shù)運算、幾何運算的方法 掌握在 MATLAB中進行插值的方法 運用 MATLAB語言進行圖像的插值縮放和插值旋轉(zhuǎn)等 學會運用圖像的灰度拉伸方法 學會運用圖像的直方圖設(shè)計和繪制；以及均衡化和規(guī)定化 進一步熟悉了解 MATLAB 語言的應(yīng)用，將數(shù)字圖像處理更好的應(yīng)用于實際 1彩色圖像轉(zhuǎn)化灰度圖像： 大部分圖像都是 RGB 格式。 RGB 是指紅，綠，藍三色。通常是每一色都是 256個級。相當于過去攝影里提到了 8級灰階。 真彩色圖像通常是就是指 RGB。通常是三個 8位，合起來是 24位。不過每一個顏色并不一定是 8位。比如有些顯卡可以顯示 16 位，或者是 32 位。所以就有 16位真彩和 32 位真彩。 在一些特殊環(huán)境下需要將真彩色轉(zhuǎn)換成灰度圖像。 1 單獨處理每一個顏色分量。 “灰度“，有時候又稱為“高度”。邊緣加強，平滑，去噪，加銳度等。 ，通常也需 要將彩色轉(zhuǎn)成灰白，處理后再打印 ，通過黑白照片體現(xiàn)“型體”與“線條”，“光線”。2圖像的幾何空間變化： 圖像平移是將圖像進行上下左右的等比例變化，不改變圖像的特征，只改變位置。 圖像比例縮放是指將給定的圖像在 x軸方向按比例縮放 fx 倍，在y 軸按比例縮放 fy 倍，從而獲得一幅新的圖像。如果 fx=fy，即在 x軸方向和 y 軸方向縮放的比率相同，稱這樣的比例縮放為圖像的全比例縮放。如果 fx≠ fy，圖像的比例縮放會改變原始圖象的像素間的相對位置，產(chǎn)生幾何畸變。 旋轉(zhuǎn)。一般圖像的旋轉(zhuǎn)是以圖像 的中心為原點，旋轉(zhuǎn)一定的角度，也就是將圖像上的所有像素都旋轉(zhuǎn)一個相同的角度。旋轉(zhuǎn)后圖像的的大小一般會改變，即可以把轉(zhuǎn)出顯示區(qū)域的圖像截去，或者擴大圖像范圍來顯示所有的圖像。圖像的旋轉(zhuǎn)變換也可以用矩陣變換來表示。3圖像的算術(shù)處理： 圖像代數(shù)運算是指對兩幅或兩幅以上輸入圖像對應(yīng)的像素逐個進行和差積商運算以產(chǎn)生增強效果的圖像。圖像運算是一種比較簡單有效的增強處理手段是圖像處理中常用方法。三種圖像處理代數(shù)運算的數(shù) 學 表 達 式 如 下 ：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)4圖像的灰度拉伸方法： 灰度拉伸又叫對比度拉伸，它是最基本的一種灰度變換，使用的是最簡單的分段線性變換函數(shù)，它的主要思想是提高圖像處理時灰度級的動態(tài)范圍?？梢杂羞x擇的拉伸某段灰度區(qū)間以改善輸出圖像。如圖，所示的變換函數(shù)的運算結(jié)果是將原圖在 a 到 b之間的灰度拉伸到 c到 d 之間。如果一幅圖像的灰度集中在較暗的區(qū)域而導致圖像偏暗，可以用灰度拉伸功能來拉伸 (斜率 1)物體灰度區(qū)間以改善圖像；同樣如果圖像灰度集中在較亮的區(qū)域而導致圖像偏亮，也可以用灰度拉伸功能來壓縮 (斜率 直方圖設(shè)計和繪制；以及均衡化和規(guī)定化： 灰度直方圖是將數(shù)字圖像的所有像素，按照灰度值的大小，統(tǒng)計其所出現(xiàn)的頻度。通常，灰度直方圖的橫坐標表示灰度值，縱坐標為半個像素個數(shù)，也可以采用某一灰度值的像素數(shù)占全圖像素數(shù)的百分比作為縱坐標。 直方圖均衡方法的基本原理是：對在圖像中像素個數(shù)多的灰度值（即對畫面起主要作用的灰度值）進行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度值（即對畫面不起主要作用的灰度值）進行歸并。從而達到清晰圖像的目的。 1GUI圖像處理平臺的總體設(shè)計 圖像處理平臺設(shè)計的目的是能夠?qū)D像處理的各個獨立算法集成到一個平臺內(nèi)，方便用戶選用多種方法對圖像進行處理 .平臺基于ＭatlabGUI 設(shè)計，實現(xiàn)圖像處理過程的交互和可視化，并為用戶二次開發(fā)提供平臺接口，提高圖像處理算法的綜合利用效