【正文】 熟練掌握圖像讀、寫、顯示、類型轉(zhuǎn)換等matlab 函數(shù)的用法。in2=double(in1)。intensity transformation39。g33=0。(fg2=uint8(g2)。b23=g22r23*f22。g39。g22=255。if(f=0)amp。r12=(g12g11)/(f12f11)。)axis tight,xlabel(39。f11=127。out(i,j,2)=d(ind,2)。39。...,。else ga(i,j)=round(hsum/(k^2))。%tan 表示窗口內(nèi)既不是最大也不是最小像素值的個數(shù) %he 表示窗口內(nèi)所有既不是最大也不是最小像素值的和 tan=0。%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。 pepper39。%也可以不用matlab 函數(shù)out2(:,:,1)=rin。三、實(shí)驗(yàn)原理B=cat(dim,A1,A2,A3,...)，dim 為維數(shù)，cat 函數(shù)將A1,A2,A3 等矩陣連接成維數(shù)為dim的矩陣。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=1。g=nixiebojunzhi(f,3)。時的運(yùn)行結(jié)果：a=0。)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))。pi=。%in=rgb2gray(in1)。chureal=uint8(real(chu1))。end end out1=ifft2(out)。)。熟練掌握空域和頻域?yàn)V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)。sum=0。1 1 1]。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))。%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。(a)原始圖像39。f=imnoise(in1,39。x=x+1。)function g=biaozhunjunzhi(f,k)[m,n]=size(f)。gaussian39。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(yàn)代碼與結(jié)果clc,clearin1=imread(39。三、實(shí)驗(yàn)原理H=fspecial(type)。chu1=uint8(chu1)。out1(20:150,30:170)=0。for i=2:256 newq(1,i)=newq(1,i1)+newP(1,i)。end end P=N./sum(N)。% N 為原始圖像各灰度級像素個數(shù) P=zeros(1,256)。圖像位或運(yùn)算四、實(shí)驗(yàn)代碼與結(jié)果clear。實(shí)現(xiàn)頻域線性變換，非線性變換增強(qiáng)二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 進(jìn)行增強(qiáng)運(yùn)算。[m,n]=size(in)。for i=1:m for j=1:n f=in2(i,j)。)r1=(g1g0)/(f1f0)。f3=255。39。直方圖均衡化函數(shù)imnoise(I,type,parameters)。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 I=rgb2gray(i)。subplot(2,2,4),imagesc(I1),colormap(gray),axis([1,700],[1,820])。end。=y+y0四、實(shí)驗(yàn)代碼及結(jié)果function [I]=hmove(i,x0,y0)。235。1 234。x249。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。256 x 25639。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。索引圖像轉(zhuǎn)化為真彩色圖像BW=im2bw(I,level)。編程實(shí)現(xiàn)空間分辨率變化的效果。%開運(yùn)算 “”進(jìn)行閉運(yùn)算； BW4 = bwmorph(bw, 39。實(shí)驗(yàn)五 形態(tài)學(xué)運(yùn)算實(shí)驗(yàn)?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。這點(diǎn)我們通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以明顯看到。 pepper39。%產(chǎn)生55的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255。gauss39。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(yàn)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。)。（二值化截圖）三、實(shí)驗(yàn)總結(jié)通過實(shí)驗(yàn)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。)。c=imread(39。quality39。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)。七、總結(jié)運(yùn)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(yùn)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四篇：數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報告數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報告班級:通信103 學(xué)號:201027201 姓名:計富威 指導(dǎo)教師:孫潔實(shí)驗(yàn)一 MATLAB數(shù)字圖像處理初步一、實(shí)驗(yàn)?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。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。%添加均值為0。高斯白噪聲包括熱噪聲和散粒噪聲。SAR圖像斑點(diǎn)噪聲的去除一方面要抑制圖像均勻區(qū)域斑點(diǎn)噪聲，另一方面要保持圖像邊緣和紋理細(xì)節(jié)信息。由于原圖像的坐標(biāo)是以左上角為原點(diǎn)的,所以我們先把坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為以圖像中心為原點(diǎn)。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(shí)現(xiàn)。二值圖像一般用來描述文字或者圖形，其優(yōu)點(diǎn)是占用空間少，缺點(diǎn)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)。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”。用不同的灰度色階來表示“ 紅，綠，藍(lán)”在圖像中的比重。,)。,0,)。)。Imgnew2(u,v)=(1s)*(1t)*p1+(1s)*t*p3+(1t)*s*p2+s*t*p4。endif(yy_low)elsey=y_up。0])。hnew=ceil(hnew)。D:My DocumentsMy 39。)subplot(3,1,3)。subplot(3,1,1)。圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機(jī)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域也有密切的關(guān)系。Color39。,10,39。s39。), axis on, axis normal xlabel(39。)。%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。prewitt39。I=rgb2gray(I)。也即把檢測整體特性轉(zhuǎn)化為檢測局部特性。title(39。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖 title(39。else h=1/(1+*(d0/d)^(2*nn))。低通濾波后的圖像39。低通濾波后的頻譜39。% 計算低通濾波器傳遞函數(shù) result(i,j)=h*g(i,j)。)。% 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣 subplot(3,2,2)。subplot(3,2,1)。理想高通濾波后的圖像39。%逆傅里葉變換 imshow(uint8(abs(b)))。[x,y]=meshgrid(x,y)。)。i=fftshift(i)。)。三、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行結(jié)果四、實(shí)驗(yàn)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。)。imhist(Im)。)。39。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。Z=imadjust_sec(X,)。for i=1:m for j=1:nif(X1(i,j)Z(i,j)=c*X1(i,j)/a。subplot(311)imshow(I)。k=im2double(I1)。g(x,y)=I(x,y)。end endimshow(g)。(x,y)=2*I(x,y)I=imread(39。空間域技術(shù)直接對像素進(jìn)行操作其表達(dá)式為g(x,y)=T[f(x,y)] 其中f(x,y)為輸入圖像，g(x,y)為輸出圖像，T是對圖像f進(jìn)行處理的操作符，定義在點(diǎn)(x,y)的指定領(lǐng)域內(nèi)。因此，許多為黑白圖像處理開發(fā)的技術(shù)適用于彩色圖像處理，方法是分別處理三副獨(dú)立的分量圖像即可。第一篇：昆明理工大學(xué)(數(shù)字圖像處理)實(shí)驗(yàn)報告昆明理工大學(xué)（數(shù)字圖像處理）實(shí)驗(yàn)報告實(shí)驗(yàn)名稱圖像的基本變換 實(shí)驗(yàn)時間 2014 年 3 月 20 日 專業(yè)班級學(xué) 號 姓 名成 績 教師評語：一、實(shí)驗(yàn)?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。圖像關(guān)于x和y坐標(biāo)以及振幅連續(xù)。定義點(diǎn)(x,y)的空間鄰近區(qū)域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或長方形區(qū)域。D:39。圖像的線性變換：g(x,y)=I(x,y)I=imread(39。end end imshow(g)。k1=40*log(k+1)。I1=rgb2gray(I)。endif(X1(i,j)=aamp。imshow(X),figure,imshow(Z)。子圖直方圖之和為整圖的直方圖。)。J=histeq(Im)。title(39。%顯示均衡化后的圖像 subplot(2,2,4)。五、思考題分析為什么圖像通過低通濾波器后變得模糊？為什么通過高通濾波器后得到銳化結(jié)果？答：圖像的精細(xì)結(jié)構(gòu)及突變部分主要由高頻成分起作用，故經(jīng)低通濾波后圖像的精細(xì)結(jié)構(gòu)消失，變得模糊；經(jīng)高通濾波后圖像得到銳化。subplot(3,2,1)。z=log(abs(i))。[n,m]=size(i)。mesh(z)。title(39。)。imshow(J1)。x=0:1:255。[M,N]=size(g)。end end subplot(3,2,4)。)。)。% 計算傳遞函數(shù) end result(i,j)=h*g(i,j)。高通濾波后的頻譜39。高通濾波后的圖像39。比如直線、橢圓、圓、弧線等。BW1 = edge(I,39。)。RGB = imread(39。% 利用Canny算子提取圖像邊緣 [H,T,R] = hough(BW,39。T39。,39。MinLength39。,39。傳統(tǒng)的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應(yīng)用在圖像處理上，比如降噪、量化等。imshow(a)。imshow(I)。)。u0=w*sin(alpha)。x=tem(1)。endp1=Img(x_low,y_low)。endend endfigure。figure,subplot(211)。subplot(223)。subplot(224)。通道中的純白，代表了該色光在此處為最高亮度，亮度級別是255。在一些關(guān)于數(shù)字圖像的文章中單色圖像等同于灰度圖像，在另外一些文章中又等同于黑白圖像。這時候要用更高的灰度級。二值圖像經(jīng)常出現(xiàn)在數(shù)字圖像處理中作為圖像掩碼或者在圖像分割、二值化和dithering的結(jié)果中出現(xiàn)。假設(shè)原圖像的寬為w,高為h,（x0,y0）為原坐標(biāo)內(nèi)的一點(diǎn),轉(zhuǎn)換坐標(biāo)后的點(diǎn)為（x1,y1）。SAR斑點(diǎn)噪聲的抑制可通過非相干多視處理，也可使用空間域?yàn)V波實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)中是通過MATLAB自帶的函數(shù)產(chǎn)生噪聲，各函數(shù)如下： J1=imnoise(I,39。六、Matlab優(yōu)勢MATLAB是一個包含大量算法的集合。高層次的作圖包括二維和三維的可視化、圖象處理、動畫和表達(dá)式作圖。2．熟練掌握在MATLAB中如何讀取圖像。 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；imfinfo(39。,50)6．同樣利用imwrite()函數(shù)將最初讀入的tif圖象另存為一幅bmp圖像。39。9．用figure,imshow()，觀察兩幅圖像的質(zhì)量。第二 圖像基本運(yùn)算一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．了解圖像的算術(shù)運(yùn)算在數(shù)字圖像處理中的初步應(yīng)用。b=imread(39。immultiply