【正文】 (39。實(shí)驗(yàn)中所使用的四種算子所得到的邊界有什么異同？Roberts 算子檢測(cè)出的圖像輪廓邊緣很細(xì)，連續(xù)性較差，邊緣信息有一定丟失，出現(xiàn)的噪點(diǎn)比較多。Prewitt 算子與Sobel 算子使用方法一樣，都是對(duì)圖像進(jìn)行差分和濾波運(yùn)算，差別只在于使用的模板不一樣，Prewitt 算子比Sobel 算子運(yùn)算略微簡(jiǎn)單。三、思考題/問答題評(píng)價(jià)一下Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子對(duì)于噪聲條件下邊界檢測(cè)的性能。)。1 0 1。,39。vertical39。)。提示1：處理后可以直接顯示處理結(jié)果，無須另外計(jì)算梯度的模。實(shí)驗(yàn)四 圖像分割一、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟(1)使用Roberts 算子的圖像分割實(shí)驗(yàn)；使用Roberts 算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)處理； Roberts 算子為一對(duì)模板：相應(yīng)的矩陣為：rh = [0 1；1 0]； rv = [1 0；01]；這里的rh 為水平Roberts 算子，rv為垂直Roberts 算子。而椒鹽噪聲是指椒鹽噪聲是由圖像傳感器，傳輸信道，解碼處理等產(chǎn)生的黑白相間的亮暗點(diǎn)噪聲。高斯噪聲是指噪聲的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。figure,imshow(L)。N = medfilt2(J,[4 4])。,5)。average39。salt amp。J = imnoise(I,39。 pepper)g）重復(fù)c)~ e）的步驟h）輸出全部結(jié)果并進(jìn)行討論。1235。b)利用imnoise 上加入高斯(gaussian)噪聲c)利用預(yù)定義函數(shù)fspecial 命令產(chǎn)生平均(average)濾波器233。I = double(Rice)。imdivide函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = imdivide(X,Y)其中，Z=X/Y。)J = immultiply(I,)subplot(1,2,1)。immultiply函數(shù)將兩幅圖像相應(yīng)的像素值進(jìn)行元素對(duì)元素的乘法操作（MATLAB點(diǎn)乘），并將乘法的運(yùn)算結(jié)果作為輸出圖形相應(yīng)的像素值。imshow(rice)。39。效果如下：源代碼RGB = imread(‘’)； RGB2 = imadd(RGB,50)； subplot(1,2,1)；imshow(RGB)； subplot(1,2,2)；imshow(RGB2)；二、圖像的減法運(yùn)算在MATLAB中，使用imsubtract函數(shù)可以將一幅圖像從另一幅圖像中減去，或者從一幅圖像中減去一個(gè)常數(shù)。實(shí)驗(yàn)二 圖像的代數(shù)運(yùn)算一．圖像的加法運(yùn)算在MATLAB中，如果要進(jìn)行兩幅圖像的加法，或者給一幅圖像加上一個(gè)常數(shù)，可以調(diào)用imadd函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。(2)MatLab軟件可以支持哪些圖像文件格式？JPEG、JPEG、PCX、TIFF、PNG、GIF、HDF、XWD等等。)gg=im2bw(I,)。39。39。39。7~9I=imread(39。,20)。； imwrite(I,39。其中9的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖：源代碼：4~6(接上面兩個(gè))I=imread(39。39。) whos I imshow(I)二、壓縮圖像4．利用imfinfo函數(shù)來獲取圖像文件的壓縮，顏色等等其他的詳細(xì)信息；5．利用imwrite()函數(shù)來壓縮這幅圖象，將其保存為一幅壓縮了像素的jpg文件,；語(yǔ)法：imwrite(原圖像，新圖像，‘quality’,q), q取0100。39。39。 imwrite(I,39。39。)imfinfo 39。figure(1),imshow(39。)三、二值化圖像10．用im2bw將一幅灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，并且用imshow顯示出來觀察圖像的特征。Figure, imshow(gg)原始圖像：四、思考題(1)簡(jiǎn)述MatLab軟件的特點(diǎn)。(3)說明函數(shù)imread 的用途格式以及各種格式所得到圖像的性質(zhì)。imadd函數(shù)將某一幅輸入圖像的每一個(gè)像素值與另一幅圖像相應(yīng)的像素值相加，返回相應(yīng)的像素值之和作為輸出圖像。imsubtract函數(shù)將一幅輸入圖像的像素值從另一幅輸入圖像相應(yīng)的像素值中減去，再將這個(gè)結(jié)果作為輸出圖像相應(yīng)的像素值。)background = imopen(rice, strel(39。subplot(1,2,2)。immulitply函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = immulitply(X,Y)其中，Z=X*Y。imshow(I)subplot(1,2,2)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖：源代碼Rice = imread(39。J= I * + 90 Rice2 = uint8(J)Ip = imdivide(Rice, Rice2)Imshow(Ip, [])原圖像五、思考題由圖像算術(shù)運(yùn)算的運(yùn)算結(jié)果，思考圖像減法運(yùn)算在什么場(chǎng)合上發(fā)揮優(yōu)勢(shì)？答：使用背景減法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)可以提取出完整的目標(biāo)圖像．可將所得標(biāo)用于進(jìn)一步的圖像處理工作中。1234。11911249。二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與源代碼源代碼I=imread(39。gauss39。 pepper39。,3)。K = filter2(ave1,J)/255。imshow(I)。figure,imshow(M)。如果一個(gè)噪聲，它的幅度分布服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起。分別顯示處理后的水平邊界和垂直邊界檢測(cè)結(jié)果；用“歐幾里德距離”和“街區(qū)距離”方式計(jì)算梯度的模，并顯示檢測(cè)結(jié)果；對(duì)于檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行二值化處理，并顯示處理結(jié)果；(2)使用Prewitt 算子的圖像分割實(shí)驗(yàn)使用Prewitt 算子進(jìn)行內(nèi)容(1)中的全部步驟。提示2：注意調(diào)節(jié)噪聲的強(qiáng)度以及LoG(拉普拉斯高斯)算子的參數(shù)，觀察處理結(jié)果。[gv,t1]=edge(f,39。)。horizontal39。0 1 2]。T=*max(abs(g45(:)))。Roberts 算子邊緣定位精度較高，但易丟失一部分邊緣，同時(shí)由于沒經(jīng)過圖像平滑計(jì)算，因此不能抑制噪聲。為什么LoG梯度檢測(cè)算子的處理結(jié)果不需要象Prewitt 等算子那樣進(jìn)行幅度組合？ LOG 算子是根據(jù)圖像的信噪比來求出檢測(cè)邊緣的最優(yōu)濾波器。Sobel 和Prewitt 兩個(gè)算子檢測(cè)出的邊緣效果幾乎一致，比Roberts 算子的檢測(cè)結(jié)果要好，邊緣較為連續(xù)，對(duì)噪聲不敏感，但是線條稍粗，出現(xiàn)了一些偽邊緣。39。%二值化SE = strel(39。%膨脹 SE1 = strel(39。%腐蝕 BW3 = bwmorph(bw, 39。close39。figure,imshow(BW1)。三、思考題/問答題，評(píng)價(jià)腐蝕運(yùn)算與膨脹運(yùn)算的效果。，評(píng)價(jià)開運(yùn)算與閉運(yùn)算的效果。實(shí)驗(yàn)中，閉運(yùn)算能夠填平小湖(即小孔)，彌合小裂縫，而總的位置和形狀不變。第二篇：數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí) 驗(yàn) 報(bào) 告 書系部學(xué)生專業(yè)班實(shí)驗(yàn)名稱姓名名稱 級(jí)時(shí)間：： ： ：：實(shí)驗(yàn)一 直方圖均衡一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康脑趯W(xué)習(xí)圖像直方圖的概念、計(jì)算方法、性質(zhì)和相關(guān)應(yīng)用基礎(chǔ)上，生成、繪制圖像的直方圖，并應(yīng)用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)圖像直方圖均衡化程序。只反映圖像中像素不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)（或頻數(shù)）而未反映像素所在位置。(2)均衡化后的直方圖有何特點(diǎn)？答：經(jīng)直方圖均衡化處理后，可以得到一副改善了質(zhì)量的新圖像。七、程序清單clear all。%打開一幅灰度圖像 [m,n]=size(I)。Im=imread(39。%均衡化 subplot(2,2,1)。)。原圖直方圖39。title(39。imhist(J)。%顯示均衡化后的直方圖實(shí)驗(yàn)二 頻域圖像增強(qiáng)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康念l域圖像增強(qiáng)掌握基于頻域的圖像增強(qiáng)方法。六、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)本實(shí)驗(yàn)中遇到很多問題及錯(cuò)誤，例如圖像打不開、處理后圖像模糊等，都是經(jīng)常容易發(fā)生的錯(cuò)誤，最后實(shí)驗(yàn)幾次，就能夠逐一自己解決了。data4=imread(39。imshow(data4)。i=fft2(data4)。x=0:1:255。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖title(39。%for k=1:1:n for l=1:1:m if(k^2+l^2)=190^2 % result(k,l)=0。%三維方式顯示低通濾波后的頻譜圖 x=0:1:255。title(39。%新建圖像顯示窗口 result=fftshift(result)。理想低通濾波后的圖像39。%對(duì)原圖進(jìn)行高通濾波 for k=1:1:n for l=1:1:m if(k^2+l^2)imshow(uint8(abs(d)))。%頻域增強(qiáng)（巴特沃斯原型）%二階巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器 %clc。39。title(39。g=fft2(f)。y=0:1:255。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖 title(39。nn=2。for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。x=0:1:255。%取幅度 mesh(z)。result=ifftshift(result)。imshow(J3)。%利用二階巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器nn=2。for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。end end subplot(3,2,6)。z=log(abs(result))。)。subplot(3,2,5)。)。（2）Hough變換原理是什么？答：Hough變換的基本原理在于利用點(diǎn)與線的對(duì)偶性，將原始圖像空間的給定的曲線通過曲線表達(dá)形式變?yōu)閰?shù)空間的一個(gè)點(diǎn)。六、實(shí)驗(yàn)心得體會(huì)對(duì)于一些圖像處理的函數(shù)不是很了解，只能夠按課本的參照函數(shù)拷貝做實(shí)驗(yàn)，對(duì)于其中的一些函數(shù)問題理解不是很透徹，有些甚至完全不懂。d:39。sobel39。)。%利用prewitt算子進(jìn)行邊緣檢測(cè) BW4 = edge(I,39。canny39。d:39。BW = edge(I,39。RhoResolution39。figure(1), imshow(T,R,H,[],39。), ylabel(39。,ceil(*max(H(:))))。color39。lines = houghlines(BW,T,R,p,39。,10)。LineWidth39。green39。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ)，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。然而，圖像屬于二維信號(hào)，和一維信號(hào)相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。i = rgb2gray(a)。title(39。title(39。title(39。close all。Img=double(Img)。hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha)。T=[cos(alpha),sin(alpha)。for u=1:hnewfor v=1:wnewtem=T*([u。y=tem(2)。amp。p2=Img(x_up,y_low)。t=yy_low。imshow(Imgnew2,[])。（3）對(duì)給定的圖像添加噪聲（斑點(diǎn)噪聲、高斯噪聲）效果展示：代碼：I= imread(39。imshow(I)。J1=imnoise(I,39。imshow(J)。J=imnoise(I,39。imshow(J)。五、算法綜述 灰度圖像：一幅完整的圖像，是由紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)通道組成的。通道是整個(gè)Photoshop顯示圖像的基礎(chǔ)。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，盡管理論上這個(gè)采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色?；叶葓D像經(jīng)常是在單個(gè)電磁波頻譜如可見光內(nèi)測(cè)量每個(gè)像素的亮度得到的。在這樣的應(yīng)用領(lǐng)域每個(gè)采樣 16 位即 65536 級(jí)得到流行。二值圖像是每個(gè)像素只有兩個(gè)可能值的數(shù)字圖像。這兩個(gè)可取的值分別對(duì)應(yīng)于關(guān)閉和打開，關(guān)閉表征該像素處于背景，而打開表征該像素處于前景。一些輸入輸出設(shè)備，如激光打印機(jī)、傳真機(jī)、單色計(jì)算機(jī)顯示器等都可以處理二值圖像。當(dāng)然這個(gè)點(diǎn)通常就是圖像的中心。那么不難得到： x1 = x0w/2。這些源產(chǎn)生的電磁波或尖峰脈沖通過磁、電耦合或是通過電源線等路徑進(jìn)入放大電路，各種電氣設(shè)備，形成各種形式的干擾。非相干多視處理會(huì)降低圖像的地面分辨率。如果一個(gè)噪聲，它的幅度分布服從高斯分布，而它的功率譜密度又是均勻分布的，則稱它為高斯白噪聲。salt amp。gaussian39。其可以快捷的實(shí)現(xiàn)用戶所需的各種計(jì)算功能。MATLAB的這些函數(shù)集包括從最簡(jiǎn)單最基本的函數(shù)到諸如矩陣，特征向量、快速傅立葉變換的復(fù)雜函數(shù)?？捎糜诳茖W(xué)計(jì)算和工程繪圖。一般來說，它們都是由特定領(lǐng)域的專家開發(fā)的，用戶可以直接使用工具箱學(xué)習(xí)、應(yīng)用和評(píng)估不同的方法而不需要自己編寫代碼。3．掌握如何利用MATLAB來獲取圖像的大小、顏色、高度、寬度等等相關(guān)信息。39。39。39。imwrite(I,39。39。)。imfinfo(39。figure imshow(b)。figure imshow(b)。2．體會(huì)圖像算術(shù)運(yùn)算處理的過程和處理前后圖像的變化。imadd函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = imadd（X，Y）首先讀入兩幅圖像a=imread(39。39。imsubtract函數(shù)將一幅輸入圖像的像素值從另一幅輸入圖像相應(yīng)的像素值中減去，再將這個(gè)結(jié)果作為輸出圖像相應(yīng)的像素值。immulitply函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = immulitply(X,Y)讀入一幅圖后通過乘法操作 a=imread(39。4．圖像的除法運(yùn)算在MATLAB中使用imdivide函數(shù)進(jìn)行兩幅圖像的除法。了解幾種不同濾波方式的使用和使用的場(chǎng)合，培養(yǎng)處理實(shí)際圖像的能力，并為課堂教學(xué)提供配套的實(shí)踐機(jī)會(huì)。)。%添加高斯噪聲 c)利用預(yù)定義函數(shù)fspecial命令產(chǎn)生平均(average)濾波器 d）分別采用3x3和5x5的模板，分別用平均濾波器以及中值濾波器，對(duì)加入噪聲的圖像進(jìn)行處理并觀察不同噪聲水平下，上述濾波器處理的結(jié)果；ave1=fspecial(39。average39。%均值濾波55 e）選擇不同大小的模板，對(duì)加入某一固定噪聲水平噪聲的圖像進(jìn)行處理，觀察上述濾波器處理的結(jié)果。 pepper)J = imnoise(I,39。%添加椒鹽噪聲四