【正文】 圖象處理實驗指導(dǎo)書實驗一 圖象變換實驗執(zhí)行圖像變換→正交變換→小波變換，查看圖像經(jīng)過小波變換的效果，如圖所示；執(zhí)行圖像變換→點運算→閾值變換，修改閾值變換對話框中的閾值參數(shù)，如圖所示；數(shù)字圖象處理實驗指導(dǎo)書實驗一 圖象變換實驗設(shè)置完閾值參數(shù)后按【OK】,系統(tǒng)顯示閾值變換后的圖像，與原圖像進(jìn)行比較，觀察閾值變換的效果，如圖所示；重復(fù)步驟4，查看閾值變換后圖像的直方圖分布情況；數(shù)字圖象處理實驗指導(dǎo)書實驗一 圖象變換實驗重復(fù)步驟5，查看閾值變換后圖像的頻率域分布情況；1執(zhí)行文件→保存或另存為，保存處理后的圖像；1執(zhí)行文件→重新加載，重新加載原始圖像，但要注意先前對圖像的處理將會丟失； 注意：1在執(zhí)行步驟2時可能會出現(xiàn)有些圖像文件不能打開的情況，如圖所示，此時可以先利用圖像格式轉(zhuǎn)換工具將圖像文件轉(zhuǎn)換為8位BMP圖像，再利用系統(tǒng)進(jìn)行處理?；叶鹊拇翱谧儞Q也是一種常見的點運算?；叶壤煊纸凶鰧Ρ榷壤?，它與線性變換有些類似，不同之處在于灰度拉伸使用的是分段線性變換，所以它最大的優(yōu)勢是變換函數(shù)可以由用戶任意合成。利用圖像鏡像和旋轉(zhuǎn)變換可以實現(xiàn)圖像轉(zhuǎn)置嗎？如果可以，應(yīng)該怎樣實現(xiàn)？可以。圖像增強不考慮圖像降質(zhì)的原因，只將圖像中感興趣的特征有選擇地進(jìn)行突出，并衰減圖像的次要信息，改善后的圖像不一定逼近原始圖像，只是增強了圖像某些方面的可讀性，如突出了目標(biāo)輪廓，衰減了各種噪聲等。1[ G(u,v)]，194。圖像復(fù)原是針對圖像降質(zhì)的原因，設(shè)法去補償降質(zhì)因素，使改善后的圖像盡可能逼近原始圖像，提高了圖像質(zhì)量的逼真度。編程實現(xiàn)步驟下面以圖像增強中的中值濾波操作為例給出編程實現(xiàn)的程序流程圖，如下：十、實驗內(nèi)容圖像增強：中值濾波、圖像模板平滑、理想低通濾波器平滑、巴特沃斯低通濾波器平滑、梯度銳化、拉普拉斯銳化、理想高通濾波器銳化、巴特沃斯高通濾波器銳化和偽彩色編碼圖像復(fù)原：圖像的噪聲退化、卷積退化、卷積加噪聲退化、運動模糊退化、逆濾波復(fù)原、維納復(fù)原和運動模糊復(fù)原注意：所有實驗項目均針對8位BMP灰度圖像進(jìn)行處理；本次實驗的重點是圖像增強中的中值濾波和模板平滑，圖像復(fù)原只作一般性了解。而中值濾波是一種非線性的信號處理方法。圖像復(fù)原的過程包含對圖像退化模型的分析，再對退化的圖像進(jìn)行復(fù)原。圖像維納復(fù)原為什么比逆濾波復(fù)原效果好？維納濾波復(fù)原的原理可表示為對于維納濾波，由上式可知，當(dāng)時，由于存在 項，所以數(shù)字圖象處理實驗指導(dǎo)書實驗一 圖象變換實驗不會出現(xiàn)被0除的情形，同時分子中含有項，在處。編程完成后運行時輸入文件名與保存時文件名相同，區(qū)分大小寫。一幅圖像唯一確定出與之對應(yīng)的直方圖，但不同圖像可能有相同的直方圖。處理的結(jié)果使圖像更適合與人的視覺特征或機器的識別系統(tǒng)。39。J=imhist(I)./p。)。title(39。imhist(Im)。%顯示原圖的直方圖 subplot(2,2,3)。)。均衡化結(jié)果的直方圖39。三、實驗運行結(jié)果四、實驗中遇到的問題及解決方法顯示圖像無法打開，最終查出來時圖像格式弄錯了。七、程序清單clc。)。原圖39。i=fftshift(i)。[x,y]=meshgrid(x,y)。)。end end end subplot(3,2,4)。[x,y]=meshgrid(x,y)。)。%逆傅里葉變換 imshow(uint8(abs(b)))。subplot(3,2,6)。理想高通濾波后的圖像39。Figure。subplot(3,2,1)。)。% 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣 subplot(3,2,2)。z=log(abs(g))。)。m=fix(M/2)。% 計算低通濾波器傳遞函數(shù) result(i,j)=h*g(i,j)。[x,y]=meshgrid(x,y)。低通濾波后的頻譜39。J3=uint8(abs(J2))。低通濾波后的圖像39。m=fix(M/2)。else h=1/(1+*(d0/d)^(2*nn))。y=0:1:255。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖 title(39。J2=ifft2(result)。title(39。五、思考題（1）邊緣的方向是什么意思？為什么要考慮邊緣的方向？答：邊緣常常意味著一個區(qū)域的終結(jié)和另一個區(qū)域的開始，圖像的邊緣也包含了物體的形狀的重要信息，他不僅在分析圖像時大幅度的減少了要處理的信息量，而且還保護(hù)了目標(biāo)的邊界結(jié)構(gòu)。也即把檢測整體特性轉(zhuǎn)化為檢測局部特性。七、程序清單邊緣檢測由edge函數(shù)實現(xiàn)各算子對圖像的邊緣檢測clear all。I=rgb2gray(I)。%利用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測 BW2 = edge(I,39。prewitt39。)。%利用canny算子進(jìn)行邊緣檢測 subplot(2,3,1),imshow(I)subplot(2,3,2),imshow(BW1)subplot(2,3,3),imshow(BW2)subplot(2,3,4),imshow(BW3)subplot(2,3,5),imshow(BW4)subplot(2,3,6),imshow(BW5)邊緣連接使用Hough變換作線檢測和連接clear all。I=RGB。)。ThetaResolution39。), axis on, axis normal xlabel(39。)p = houghpeaks(H,5,39。s39。white39。,10,39。lines(k).point2]。Color39。end第四篇：數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告目錄一、數(shù)字圖像處理簡介圖像處理，是對圖像進(jìn)行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域也有密切的關(guān)系。C:Documents and 39。subplot(3,1,1)。)subplot(3,1,2)。)subplot(3,1,3)。)（2）圖像旋轉(zhuǎn) 原圖效果展示：代碼：clc。D:My DocumentsMy 39。alpha=pi/4。hnew=ceil(hnew)。Imgnew2=zeros(hnew,wnew)。0])。amp。endif(yy_low)elsey=y_up。p4=Img(x_up,y_up)。Imgnew2(u,v)=(1s)*(1t)*p1+(1s)*t*p3+(1t)*s*p2+s*t*p4。figure。)。原圖39。,0,)。添加高斯噪聲39。,)。添加斑點噪聲39。用不同的灰度色階來表示“ 紅，綠，藍(lán)”在圖像中的比重。通道是Photoshop處理圖像的核心部分，所有的色彩調(diào)整工具都是圍繞在這個核心周圍使用的。但是，在數(shù)字圖像領(lǐng)域之外，“黑白圖像”也表示“灰度圖像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。這種精度剛剛能夠避免可見的條帶失真，并且非常易于編程。二值圖像一般用來描述文字或者圖形，其優(yōu)點是占用空間少，缺點是，當(dāng)表示人物，風(fēng)景的圖像時，二值圖像只能描述其輪廓，不能描述細(xì)節(jié)。W、單色圖像表示二值圖像，但是也可以用來表示每個像素只有一個采樣值的任何圖像，例如灰度圖像等。二值圖像操作只返回與二值圖像的形式或結(jié)構(gòu)有關(guān)的信息，如果希望對其他類型的圖像進(jìn)行同樣的操作，則首先要將其轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的圖像格式，可以通過調(diào)用MATLAB提供的im2bw（）來實現(xiàn)。二值圖像可以解釋為二維整數(shù)格Z，圖像變形處理領(lǐng)域很大程度上就是受到這個觀點啟發(fā)。由于原圖像的坐標(biāo)是以左上角為原點的,所以我們先把坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以圖像中心為原點。在新的坐標(biāo)系下,假設(shè)（x0,y0）距離原點的距離為r,點與原點之間的連線與x軸的夾角為b,旋轉(zhuǎn)的角度為a,旋轉(zhuǎn)后的點為（x1,y1）噪聲：是電路或系統(tǒng)中不含信息量的電壓或電流。SAR圖像斑點噪聲的去除一方面要抑制圖像均勻區(qū)域斑點噪聲，另一方面要保持圖像邊緣和紋理細(xì)節(jié)信息。但這類算法存在自身無法克服的矛盾：一方面為增強斑點去噪效果需選較大的濾波窗口，另一方面為保持圖像的實際分辨率要求所選的窗口較小。高斯白噪聲包括熱噪聲和散粒噪聲。,)。%添加均值為0。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++。圖形處理功能圖形處理功能MATLAB自產(chǎn)生之日起就具有方便的數(shù)據(jù)可視化功能，以將向量和矩陣用圖形表現(xiàn)出來，并且可以對圖形進(jìn)行標(biāo)注和打印。同時對一些特殊的可視化要求，例如圖形對話等，MATLAB也有相應(yīng)的功能函數(shù)，保證了用戶不同層次的要求。七、總結(jié)運用matlab軟件對圖像進(jìn)行處理，讓我鞏固了之前所學(xué)的知識，同時也在這次作業(yè)中更加了解到matlab語言在生活中的運用環(huán)境和掌握這門語言的重要性八、存在問題？ ，為何添加椒鹽噪聲時無法顯示第五篇：數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告班級:通信103 學(xué)號:201027201 姓名:計富威 指導(dǎo)教師:孫潔實驗一 MATLAB數(shù)字圖像處理初步一、實驗?zāi)康呐c要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能夠處理哪些格式圖像。5．圖像間如何轉(zhuǎn)化。2．利用whos命令提取該讀入圖像””的基本信息； whos I 3．利用imshow()函數(shù)來顯示這幅圖像； imshow(I)。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,；語法：imwrite(原圖像，新圖像，‘quality’,q), q取0100。quality39。)。c=imread(39。39。)。（）（）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。（二值化截圖）三、實驗總結(jié)通過實驗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來獲取圖像的大小、顏色、高度、寬度等等相關(guān)信息，掌握在MATLAB中如何通過imshow()語句來讀取圖像等等。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、實驗步驟 1．圖像的加法運算在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)來實現(xiàn)。)。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。在MATLAB中，使用immultiply函數(shù)實現(xiàn)兩幅圖像的乘法。)。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、實驗總結(jié)通過對圖像的四則運算了結(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。I=imread(39。gauss39。,3)。%產(chǎn)生55的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255。%中值濾波33模板 N = medfilt2(J,[4 4])。 pepper39。椒鹽噪聲是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲，另一種是胡椒噪聲。這點我們通過實驗結(jié)果可以明顯看到。二、實驗要求要求學(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。實驗五 形態(tài)學(xué)運算實驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)常見的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算基本方法，了解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算取得的效果，培養(yǎng)處理實際圖像的能力，并為課堂教學(xué)提供配套的實踐機會。%腐蝕 “”進(jìn)行膨脹運算； BW1 = imdilate(bw,SE)。%開運算 “”進(jìn)行閉運算； BW4 = bwmorph(bw, 39。