【正文】 ure , imshow(M25 , [ ])。figure,imshow(f)。map(1,1)=0。S=f(:,:,2)。%對色度分量進(jìn)行平滑操作 S_filtered=imfilter(S,w,39。%轉(zhuǎn)化成double類型 figure,imshow(Ha)。I_filtered=imfilter(I,w,39。figure,imshow(fen)。如果輸入圖像為A(x,y)，輸出圖像為B(x,y)，則點(diǎn)運(yùn)算可以表示為：B(x,y)＝f[A(x,y)] 其中f(x)被稱為灰度變換（Gray Scale Transformation，GST）函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。頻域法是將圖像變換到頻域后再進(jìn)行處理，一般采用的變換方式是線性的正交變換（酉變換），主要包括傅立葉變換、離散余弦變換、沃爾什變換、霍特林變換和小波變換等。數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一 圖象變換實(shí)驗(yàn)步驟13示意圖步驟14示意圖六、思考題圖像灰度線性變換、閾值變換、窗口變換、灰度拉伸和灰度均衡之間有何區(qū)別？灰度線性變換就是將圖像的像素值通過指定的線性函數(shù)進(jìn)行變換，以此增強(qiáng)或者減弱圖像的灰度?；叶染馔瑯訉儆诟倪M(jìn)圖像的方法，灰度均衡的圖像具有較大的信息量。圖像增強(qiáng)的頻域法是在圖像的頻率域中對圖像的變換值進(jìn)行某種運(yùn)算處理，然后變換回空間域，系統(tǒng)涉及的各種濾波器屬于頻域法增強(qiáng)，這是一種間接處理方法，可以用下面的過程模型來描述：其中：F(u,v)=194。本系統(tǒng)提供了圖像的噪聲退化、卷積退化和運(yùn)動模糊退化操作，并提供了相應(yīng)的逆濾波復(fù)原、維納復(fù)原和運(yùn)動模糊復(fù)原操作。針對給定圖像的應(yīng)用場合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。第三篇：數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報告實(shí) 驗(yàn) 報 告 書系部學(xué)生專業(yè)班實(shí)驗(yàn)名稱姓名名稱 級時間：： ： ：：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。(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。%打開一幅灰度圖像 [m,n]=size(I)。%均衡化 subplot(2,2,1)。原圖直方圖39。imhist(J)。六、實(shí)驗(yàn)心得體會本實(shí)驗(yàn)中遇到很多問題及錯誤，例如圖像打不開、處理后圖像模糊等，都是經(jīng)常容易發(fā)生的錯誤，最后實(shí)驗(yàn)幾次，就能夠逐一自己解決了。imshow(data4)。x=0:1:255。%for k=1:1:n for l=1:1:m if(k^2+l^2)=190^2 % result(k,l)=0。title(39。理想低通濾波后的圖像39。%頻域增強(qiáng)（巴特沃斯原型）%二階巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器 %clc。title(39。y=0:1:255。nn=2。x=0:1:255。result=ifftshift(result)。%利用二階巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器nn=2。end end subplot(3,2,6)。)。)。六、實(shí)驗(yàn)心得體會對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。sobel39。%利用prewitt算子進(jìn)行邊緣檢測 BW4 = edge(I,39。d:39。RhoResolution39。), ylabel(39。color39。,10)。green39。然而，圖像屬于二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。title(39。title(39。Img=double(Img)。T=[cos(alpha),sin(alpha)。y=tem(2)。p2=Img(x_up,y_low)。imshow(Imgnew2,[])。imshow(I)。imshow(J)。imshow(J)。通道是整個Photoshop顯示圖像的基礎(chǔ)?；叶葓D像經(jīng)常是在單個電磁波頻譜如可見光內(nèi)測量每個像素的亮度得到的。二值圖像是每個像素只有兩個可能值的數(shù)字圖像。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。那么不難得到： x1 = x0w/2。非相干多視處理會降低圖像的地面分辨率。salt amp。其可以快捷的實(shí)現(xiàn)用戶所需的各種計(jì)算功能。可用于科學(xué)計(jì)算和工程繪圖。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。imwrite(I,39。)。figure imshow(b)。2．體會圖像算術(shù)運(yùn)算處理的過程和處理前后圖像的變化。39。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。了解幾種不同濾波方式的使用和使用的場合，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。%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。%均值濾波55 e）選擇不同大小的模板，對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。%添加椒鹽噪聲四、實(shí)驗(yàn)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。實(shí)驗(yàn)四圖像分割一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖褂肕atLab 軟件進(jìn)行圖像的分割。實(shí)驗(yàn)設(shè)備與軟件(Image Processing Toolbox)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟“”； “”；，得到二值化圖像“”； bw = im2bw(I,level)。)。open39。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。前者是高灰度噪聲，后者屬于低灰度噪聲。 pepper)J = imnoise(I,39。average39。)。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。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，再將這個結(jié)果作為輸出圖像相應(yīng)的像素值。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。figure imshow(b)。imfinfo(39。39。39。39。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)用和評估不同的方法而不需要自己編寫代碼。MATLAB的這些函數(shù)集包括從最簡單最基本的函數(shù)到諸如矩陣，特征向量、快速傅立葉變換的復(fù)雜函數(shù)。gaussian39。如果一個噪聲，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。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。當(dāng)然這個點(diǎn)通常就是圖像的中心。這兩個可取的值分別對應(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。在這樣的應(yīng)用領(lǐng)域每個采樣 16 位即 65536 級得到流行。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。五、算法綜述 灰度圖像：一幅完整的圖像，是由紅色、綠色、藍(lán)色三個通道組成的。J=imnoise(I,39。J1=imnoise(I,39。（3）對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。t=yy_low。amp。for u=1:hnewfor v=1:wnewtem=T*([u。hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha)。close all。title(39。i = rgb2gray(a)。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。LineWidth39。lines = houghlines(BW,T,R,p,39。,ceil(*max(H(:))))。figure(1), imshow(T,R,H,[],39。BW = edge(I,39。canny39。)。d:39。（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)空間的一個點(diǎn)。subplot(3,2,5)。z=log(abs(result))。for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。imshow(J3)。%取幅度 mesh(z)。for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖 title(39。g=fft2(f)。39。%對原圖進(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)))。%新建圖像顯示窗口 result=fftshift(result)。%三維方式顯示低通濾波后的頻譜圖 x=0:1:255。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖title(39。i=fft2(data4)。data4=imread(39。%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。title(39。)。Im=imread(39。七、程序清單clear all。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。這些因素包括傳感器噪聲、攝像機(jī)聚焦不佳、物體與攝像機(jī)之間的相對移動、隨機(jī)大氣湍流、光學(xué)系統(tǒng)的象差、成像光源和射線的散射等。1打開計(jì)算機(jī)，在系統(tǒng)桌面上雙擊“數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件系統(tǒng)”的可執(zhí)行文件“圖象處理”的圖標(biāo)，進(jìn)入實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)；1執(zhí)行文件→打開，在OPEN對話框中選擇待處理的圖像，按【OK】后系統(tǒng)顯示出圖像；數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一 圖象變換實(shí)驗(yàn)1執(zhí)行查看→圖像基本信息，將顯示圖像基本信息對話框，如圖所示；1執(zhí)行查看→灰度直方圖，查看圖像的灰度直方圖，如圖所示；數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一 圖象變換實(shí)驗(yàn)1執(zhí)行圖像變換→正交變換→傅立葉變換，查看圖像的頻率域分布情況，如圖所示；1執(zhí)行圖像增強(qiáng)→中值濾波，選擇或自定義對話框中的濾波器參數(shù)，如圖所示；數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一 圖象變換實(shí)驗(yàn)1設(shè)置完濾波器參數(shù)后按【OK】,系統(tǒng)顯示中值濾波后的圖像，與原圖像進(jìn)行比較，觀察中值濾波的效果，如圖所示；1重復(fù)步驟4，查看中值濾波后圖像的直方圖分布情況；數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一 圖象變換實(shí)驗(yàn)1重復(fù)步驟5，查看中值濾波后圖像的頻率域分布情況；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。1分別表示頻域正變換和反變換。數(shù)字圖象處理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書實(shí)驗(yàn)一 圖象變換實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)二 圖像增強(qiáng)及復(fù)原實(shí)驗(yàn)七、實(shí)驗(yàn)條件PC機(jī) 數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件大量樣圖八、實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖炀毷褂谩皵?shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)教學(xué)軟件系統(tǒng)”；熟悉圖像增強(qiáng)及復(fù)原的基本原理，了解編程實(shí)現(xiàn)的具體步驟；觀察圖像中值濾波、平滑、銳化和偽彩色編碼的結(jié)果，比較不同參數(shù)條件下的圖像增強(qiáng)效果；觀察圖像退化和復(fù)原的結(jié)果，比較不同復(fù)原方法的復(fù)原效果。從實(shí)現(xiàn)方法上可以看作是