【正文】 、實(shí)驗總結(jié)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。前者是高灰度噪聲，后者屬于低灰度噪聲。實(shí)驗四圖像分割一、實(shí)驗?zāi)康氖褂肕atLab 軟件進(jìn)行圖像的分割。完成規(guī)定圖像的處理并要求正確評價處理結(jié)果，能夠從理論上作出合理的解釋。實(shí)驗設(shè)備與軟件(Image Processing Toolbox)實(shí)驗內(nèi)容與步驟“”； “”；，得到二值化圖像“”； bw = im2bw(I,level)。open39。)。熟練掌握圖像讀、寫、顯示、類型轉(zhuǎn)換等 matlab 函數(shù)的用法。按指定的取值區(qū)間[amin,amax]將數(shù)據(jù)矩陣 A 轉(zhuǎn)化為灰度圖像 I，amin 對應(yīng)灰度 0，amax 對應(yīng) 1，也可以不指定該區(qū)間。真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像[x,map]=rgb2ind(RGB)。將索引圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,level 取值在[0,1]之間 BW=im2bw(RGB,level)。i=rgb2gray(in)。)。[m2,n2]=size(i2)i3=i2(1:2:end,1:2:end)。128 x 12839。32 x 3239。顯示在同一窗口中，并比較兩種效果圖（在報告中）三、實(shí)驗原理提示：圖片平移就是實(shí)現(xiàn)運(yùn)算233。10x0249。39。234。=234。y001235。235。238。%x0,y0,平移前圖像矩陣為i，I(r+x0,c+y0)=0。y1=y+y0。參考程序 subplot(2,2,1)imshow(RGB)subplot(2,2,3)gray1=rgb2gray(RGB)。image39。b=0:600。39。l subplot(1,2,2)。實(shí)驗三 圖像空域變換增強(qiáng)（1）一、實(shí)驗?zāi)康恼莆罩狈綀D均衡化算法。 做線性灰度變換。對圖像取反 imhist()。圖像位與運(yùn)算 bitor()。j=implement(i)。f0=0。f2=150。figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3])axis tight,xlabel(39。)title(39。r2=(g2g1)/(f2f1)。[m,n]=size(in1)。if(f=0)amp。39。% num 是每個灰度級對應(yīng)的像素個數(shù) p=zeros(1,256)。鞏固灰度變換、直方圖修正、圖像算術(shù)和邏輯運(yùn)算等基礎(chǔ)知識。三、實(shí)驗原理j=implement(i)。給圖像加噪聲 bitand()。clc。% 輸入圖像%tu=rgb2gray(tu)。% q 為原始圖像直方圖累積分布函數(shù)newN=zeros(1,256)。new_tu=zeros(h,w)。for i=2:256 q(1,i)=q(1,i1)+P(1,i)。end end newP=newN./(h*w)。39。in=double(in)。chu1(20:150,30:170)=255。out1=uint8(out1)。subplot(231),imshow(in)subplot(232),imshow(out1)subplot(233),imshow(out2)subplot(234),imshow(chu1)subplot(235),imshow(chu2)實(shí)驗五 圖像濾波增強(qiáng)一、實(shí)驗?zāi)康恼莆崭鞣N空域和頻域圖像濾波增強(qiáng)算法已經(jīng)模板運(yùn)算的基本方法。、 進(jìn)行濾波除噪處理。用于創(chuàng)建一個指定的濾波器模板，type 指濾波器的類型。結(jié)果Y 是通過二維互相關(guān)計算出來的，大小與X 一樣。)。,)。subplot(221),imshow(in1)%,xlabel(39。)subplot(223),imshow(g)%,xlabel(39。[m1,n1]=size(f1)。x=1。for h=1:(k^2)hsum=hsum+a(h)。39。 pepper39。,0,)%g 是標(biāo)準(zhǔn)中值濾波器的輸出圖像 g=biaozhunzhongzhi(f,3)。(b)加噪圖像39。%f1 是對邊緣像素補(bǔ)0 后得到的圖像f1=zeros(m+(k1),n+(k1))。for i=(k+1)/2:(m1(k1)/2)for j=(k+1)/2:(n1(k1)/2)a=0。end end a=sort(a)。39。h1=[111。1 0 1。for i=2:1:m1 for j=2:1:n1 sum1=0。x2(p,q)=f(i+(p2),j+(q2))。end end if sum實(shí)驗六 圖像復(fù)原一、實(shí)驗?zāi)康恼莆崭鞣N空域和頻域圖像濾波增強(qiáng)算法已經(jīng)模板運(yùn)算的基本方法。 進(jìn)行退化和復(fù)原仿真，采用逆濾波的方法復(fù)原。clc in=imread(39。原始圖像39。%退化模型中的常數(shù)%根據(jù)退化模型對輸入圖像進(jìn)行退化處理并輸出退化后的圖像 for i=1:N1 for j=1:N2 h(i,j)=exp((k1*(i^2+j^2))^(5/6))。subplot(132),imshow(outreal),title(39。chu(i,j)=out(i,j)/h(i,j)。大氣湍流還原圖39。39。原始圖像39。a=。h(u,v)=t*sin(pi*(u*a+v*b))*fenzhi/(pi*(u*a+v*b))。subplot(132),imshow(outreal),title(39。end end chu1=ifft2(chu)。)a=。時的運(yùn)行結(jié)果：：%逆諧波均值濾波舉例clc,close all,clear in=imread(39。gaussian39。r=2。g=nixiebojunzhi(f,3)。)。時的運(yùn)行結(jié)果：a=0。subplot(133),imshow(chureal),title(39。)for u=1:N1 for v=1:N2 h(u,v)=t*sin(pi*(u*a+v*b))*(cos(pi*(u*a+v*b))j*sin(pi*(u*a+v*b)))/(pi*(u*a+v*b))。end end out1=ifft2(out)。pi=。[N1,N2]=size(f)。%in=rgb2gray(in1)。close all。chureal=uint8(real(chu1))。)%根據(jù)退化模型對已經(jīng)退化的圖像進(jìn)行恢復(fù)處理 k2=。end end out1=ifft2(out)。[N1,N2]=size(f)。)。三、實(shí)驗原理Psf=fspecial(type,parameters)；返回指定濾波器的單位沖擊響應(yīng) Imfilter(c,psf,’circular’,’conv’)；根據(jù)psf 對圖像進(jìn)行濾波處理 Fr=deconvwnr(g,psf,ncorr,icorr)；對圖像進(jìn)行維納濾波處理Fr=deconvreg(g,psf,noisepower,range)；對圖像進(jìn)行最小二乘方濾波處理Tform=maketform(transform_type,transform_parameters)；對圖像進(jìn)行幾何失真校正四、實(shí)驗代碼與結(jié)果%基于大氣湍流造成的模糊圖像及其還原clear。熟練掌握空域和頻域濾波增強(qiáng)的matlab 相關(guān)函數(shù)用法并能利用算法自己編寫matlab程序?qū)崿F(xiàn)圖像空域變換增強(qiáng)。sum2=sum2+x2(p,q)*h2(p,q)。sum=0。x1=h1。1 1 1]。[m,n]=size(f)。end end %ga 的大小和f1 的大小一致所以必須取出中間部分像素值作為輸出 g=ga((1+(k1)/2):(m1(k1)/2),(1+(k1)/2):(n1(k1)/2))。for p=1:k for q=1:k a(x)=f1(i+(p(k+1)/2),j+(q(k+1)/2))。%f1 的邊緣像素值為0中間的像素值依然為f f1((1+(k1)/2):(m1(k1)/2),(1+(k1)/2):(n1(k1)/2))=f。(c)標(biāo)準(zhǔn)均值濾波圖像39。(a)原始圖像39。%f=imnoise(in1,39。f=imnoise(in1,39。end end %ga 的大小和f1 的大小一致所以必須取出中間部分像素值作為輸出 g=ga((1+(k1)/2):(m1(k1)/2),(1+(k1)/2):(n1(k1)/2))。x=x+1。%注意這條指令絕對不能少 ga=f。)function g=biaozhunjunzhi(f,k)[m,n]=size(f)。)subplot(222),imshow(f)%,xlabel(39。gaussian39。salt amp。結(jié)果Y 的大小由參數(shù)shape確定，shape的取值如下： Full：返回二維戶相關(guān)的全部結(jié)果，size(Y)size(X)Same：返回二維戶相關(guān)結(jié)果的中間部分，Y 的大小與X 相同 Valid：返回二維戶相關(guān)未使用邊緣補(bǔ)0 的部分，size(Y)四、實(shí)驗代碼與結(jié)果clc,clearin1=imread(39。Y=filter2(B,X)。三、實(shí)驗原理H=fspecial(type)。熟練掌握空域和頻域濾波增強(qiáng)的matlab 相關(guān)函數(shù)用法。chu1=uint8(chu1)。chu2(i,j)=bitand(in(i,j),chu1(i,j))。out1(20:150,30:170)=0。in=rgb2gray(in)。for i=2:256 newq(1,i)=newq(1,i1)+newP(1,i)。end % 計算直方圖均衡化后的新圖 new_tu for x=1:h for y=1:w new_tu(x,y)=t(1,tu(x,y))。end end P=N./sum(N)。% newP 為新生成圖像直方圖newq=zeros(1,256)。% N 為原始圖像各灰度級像素個數(shù) P=zeros(1,256)。39。圖像位或運(yùn)算四、實(shí)驗代碼與結(jié)果clear。顯示圖像的直方圖 histeq()。實(shí)現(xiàn)頻域線性變換，非線性變換增強(qiáng)二、實(shí)驗內(nèi)容 進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算。% 統(tǒng)計個數(shù) end end p=num./(m*n)% 求概率 x=1:256。[m,n]=size(in)。(f=f2)amp。for i=1:m for j=1:n f=in2(i,j)。r3=(g3g2)/(f3f2)。)r1=(g1g0)/(f1f0)。),ylabel(39。f3=255。f1=100。39。39。直方圖均衡化函數(shù)imnoise(I,type,parameters)。三、實(shí)驗原理在圖像處理中，空域是指由像素組成的空間，空域增強(qiáng)方法是指直接作用于像素的增強(qiáng)方法。熟練掌握空域變換增強(qiáng)的matlab 相關(guān)函數(shù)用法，并能利用算法自己編寫matlab 程序?qū)崿F(xiàn)圖像空域變換增強(qiáng)。l mesh(x,y,log(abs(s)))。l I=rgb2gray(i)。l [x,y]=meshgrid(a,b)。subplot(2,2,4),imagesc(I1),colormap(gray),axis([1,700],[1,820])。subplot(2,2,2)I1=hmove(gray1,100,20)。end。for y=1:c。=y+y0四、實(shí)驗代碼及結(jié)果function [I]=hmove(i,x0,y0)。x39。235。11 234。234。x249。249。調(diào)用平移函數(shù)，將256256灰度圖平移100行200列，在同一個窗口中顯示平移前和平移后的圖像。64 x 6439。256 x 25639。i1=i(1:2:end,1:2:end)。subplot(131),imshow(in)subplot(132),imshow(i)subplot(133),imshow(x),colormap(map)、%空間分辨率變化的效果clc,close all,clear i=imread(39。39。索引圖像轉(zhuǎn)化為真彩色圖像BW=im2bw(I,level)。按指定的灰度級 n 將灰度圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像,n 默認(rèn)為 64 I=ind2gray(x,map)。編程實(shí)現(xiàn)空間分辨率變化的效果。第五篇：數(shù)字圖像處理實(shí)驗報告實(shí)驗一 數(shù)字圖像的獲取一、實(shí)驗?zāi)康牧私鈭D像的實(shí)際獲取過程。%開運(yùn)算 “”進(jìn)行閉運(yùn)算； BW4 = bwmorph(bw, 39。%腐蝕 “”進(jìn)行膨脹運(yùn)算； BW1 = imdilate(bw,SE)。實(shí)驗五 形態(tài)學(xué)運(yùn)算實(shí)驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)常見的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算基本方法，了解腐蝕、膨脹、開運(yùn)算、閉運(yùn)算取得的效果，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。二、實(shí)驗要求要求學(xué)生能夠自行評價各主要算子在無噪聲條件下和噪聲條件下的分割性能。這點(diǎn)我們通過實(shí)驗結(jié)果可以明顯看到。椒鹽噪聲是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲，另一種是胡椒噪聲。 pepper39。%中值濾波33模板 N = medfilt2(J,[4 4])。%產(chǎn)生55的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255。,3)。gauss39。I=imread(39。imdivide函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = imdivide(X,Y)讀入一幅圖后通過除法操作四、實(shí)驗總結(jié)通過對圖像的四則運(yùn)算了結(jié)圖像的不同變化過程，對軟件的進(jìn)一步使用也有了更加深刻的認(rèn)識。)。在MATLAB中，使用immultiply函數(shù)實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的乘法。給圖像的每一個像素加上一個常數(shù)可以使圖像的亮度增加。)。如果輸入圖像為A(x,y)和B(x,y)，輸出圖像為C(x,y)，則圖像的代數(shù)運(yùn)算有如下四種形式：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)C(x,y)= A(x,y)/ B(x,y)三、實(shí)驗步驟 1．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常數(shù)，可以調(diào)用imadd函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。（二值化截圖）三、實(shí)驗總結(jié)通過實(shí)驗MatLab軟件的基本使用有了基本的了解，學(xué)會了使用MatLab軟件來讀取一個特定格式的圖像，并通過相關(guān)的命令語句對圖像進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、圖像壓縮、二值化等的處理，掌握了利用MATLAB來獲取