【正文】 殊的可視化要求，例如圖形對(duì)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。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++。,)。但這類算法存在自身無法克服的矛盾：一方面為增強(qiáng)斑點(diǎn)去噪效果需選較大的濾波窗口，另一方面為保持圖像的實(shí)際分辨率要求所選的窗口較小。在新的坐標(biāo)系下,假設(shè)（x0,y0）距離原點(diǎn)的距離為r,點(diǎn)與原點(diǎn)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(diǎn)為（x1,y1）噪聲：是電路或系統(tǒng)中不含信息量的電壓或電流。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(gè)觀點(diǎn)啟發(fā)。W、單色圖像表示二值圖像，但是也可以用來表示每個(gè)像素只有一個(gè)采樣值的任何圖像，例如灰度圖像等。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。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(gè)核心周圍使用的。添加斑點(diǎn)噪聲39。添加高斯噪聲39。原圖39。figure。p4=Img(x_up,y_up)。amp。Imgnew2=zeros(hnew,wnew)。alpha=pi/4。)（2）圖像旋轉(zhuǎn) 原圖效果展示：代碼：clc。)subplot(3,1,2)。C:Documents and 39。end第三篇：數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告目錄一、數(shù)字圖像處理簡(jiǎn)介圖像處理，是對(duì)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)。lines(k).point2]。white39。)p = houghpeaks(H,5,39。ThetaResolution39。I=RGB。)。%利用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè) BW2 = edge(I,39。七、程序清單邊緣檢測(cè)由edge函數(shù)實(shí)現(xiàn)各算子對(duì)圖像的邊緣檢測(cè)clear all。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(gè)區(qū)域的終結(jié)和另一個(gè)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(shí)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)。J2=ifft2(result)。y=0:1:255。m=fix(M/2)。J3=uint8(abs(J2))。[x,y]=meshgrid(x,y)。m=fix(M/2)。z=log(abs(g))。)。Figure。subplot(3,2,6)。)。end end end subplot(3,2,4)。[x,y]=meshgrid(x,y)。原圖39。七、程序清單clc。均衡化結(jié)果的直方圖39。%顯示原圖的直方圖 subplot(2,2,3)。title(39。J=imhist(I)./p。處理的結(jié)果使圖像更適合與人的視覺特征或機(jī)器的識(shí)別系統(tǒng)。編程完成后運(yùn)行時(shí)輸入文件名與保存時(shí)文件名相同，區(qū)分大小寫。實(shí)驗(yàn)中，開運(yùn)算能夠去除孤立的小點(diǎn)，毛刺和小橋(即連通兩塊區(qū)域的小點(diǎn))，而總的位置和形狀不變。figure,imshow(BW3)。)。,3)。但是由于二階算子的特性，對(duì)噪聲比較敏感。Sobel算子很容易在空間上實(shí)現(xiàn)，對(duì)噪聲具有平滑作用，受噪聲影響較小，可提供較為精確的邊緣方向信息，但同時(shí)也會(huì)檢測(cè)出許多偽邊緣，檢測(cè)到的邊緣寬度較粗，邊緣位置定位精度不高。replicate39。sobel39。39。對(duì)于高斯噪聲，選用5*5窗口濾波效果好于3*3窗口濾波，但圖像模糊程度加重了。三、思考題/問答題(1)簡(jiǎn)述高斯噪聲和椒鹽噪聲的特點(diǎn)。M = medfilt2(J,[3 3])。ave1=fspecial(39。)。1實(shí)驗(yàn)三 圖像增強(qiáng)—空域?yàn)V波一、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟a)。imdivide函數(shù)對(duì)兩幅輸入圖像的所有相應(yīng)像素執(zhí)行元素對(duì)元素的除法操作（點(diǎn)除），并將得到的結(jié)果作為輸出圖像的相應(yīng)像素值。三、圖像的乘法運(yùn)算在MATLAB中，使用immultiply函數(shù)實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的乘法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖：源代碼rice = imread(39。(4)為什么用I = imread(‘’)命令得到的圖像I 不可以進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算？Matlab系統(tǒng)默認(rèn)的算術(shù)運(yùn)算時(shí)針對(duì)雙精度類型（double）的數(shù)據(jù)，而上述命令產(chǎn)生的矩陣的數(shù)據(jù)類型是無符號(hào)8位，直接 進(jìn)行運(yùn)算會(huì)溢出。39。 imfinfo 39。)。39。第一篇：數(shù)字圖像處理 實(shí)驗(yàn)報(bào)告(完整版)數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)一 MATLAB數(shù)字圖像處理初步一、顯示圖像1．利用imread()函數(shù)讀取一幅圖像，存入一個(gè)數(shù)組中； 2．利用whos ； 3．利用imshow()函數(shù)來顯示這幅圖像； 實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖：源代碼：I=imread(39。) imfinfo 39。39。39。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖：源代碼： I=imread(39。imread函數(shù)用于讀入各種圖像文件，其一般的用法為[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分別為讀出的圖像數(shù)據(jù)和顏色表數(shù)據(jù)，fmt為圖像的格式，filename為讀取的圖像文件（可以加上文件的路徑）。imsubtract函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = imsubtract(X,Y)；其中，Z是XY操作的結(jié)果。imshow(rice2)。imshow(J)四、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。除去人身體在環(huán)境中運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)區(qū)域外．背景減法對(duì)其它的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的變化、干擾等特別敏感背景圖像獲取的理想情況是在場(chǎng)景沒有運(yùn)動(dòng)因素，最簡(jiǎn)單背景獲取方法是當(dāng)場(chǎng)景中任何目標(biāo)時(shí)采集一幅圖像作為背景圖像，但這種固定背景圖像的方法．只適合應(yīng)于外界條件較好的場(chǎng)。39。,)。L = filter2(ave2,J)/255。figure,imshow(N)。（2)結(jié)合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，定性評(píng)價(jià)平均濾波器/中值濾波器對(duì)高斯噪聲和椒鹽噪聲的去噪效果？通過實(shí)驗(yàn)可以看出，中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的消噪處理效果比較好，但是對(duì)高斯噪聲的消噪處理效果不是很理想(3)結(jié)合實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，定性評(píng)價(jià)濾波窗口對(duì)去噪效果的影響？對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：發(fā)現(xiàn)對(duì)于椒鹽噪聲，中值濾波效果更好。二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與源程序?qū)嶒?yàn)結(jié)果如下圖：源程序f=imread(39。imshow(gv)[gb,t2]=edge(f,39。g45=imfilter(double(f),w45,39。該算子對(duì)具有陡峭的低噪聲圖像響應(yīng)最好。二階LOG 算子檢測(cè)出來的圖像邊緣更加連續(xù)，邊緣也比較細(xì)小。square39。open39。figure,imshow(BW2)。先腐蝕后膨脹的過程稱為開運(yùn)算。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（1）計(jì)算并繪制圖像直方圖；（2）編程實(shí)現(xiàn)圖像的直方圖均衡化處理，顯示均衡前后的直方圖和圖像；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無法找到圖像文件，；編程過程中應(yīng)注意標(biāo)點(diǎn)的輸入法，應(yīng)該用英文輸入，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。這幅圖像的灰度層次將不再是呈黑暗色調(diào)的圖像，而是一副灰度層次較為適中的、比原始圖像清晰、明快得多的圖像。p=m*n。imshow(Im)。)。title(39。使自己對(duì)數(shù)字圖像處理課程中的許多問題有了更實(shí)際和確切的深入了解。title(39。y=0:1:255。else result(k,l)=i(k,l)。理想低通濾波后的頻譜39。)。%clear。原圖39。[x,y]=meshgrid(x,y)。% 二階巴特沃斯(Butterworth)低通濾波器 d0=20。y=0:1:255。J2=ifft2(result)。% 二階巴特沃斯(Butterworth)高通濾波器 d0=5。x=0:1:255。result=ifftshift(result)。實(shí)驗(yàn)三 圖像邊緣檢測(cè)與連接一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康膱D像邊緣檢測(cè)與連接二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（1）編程實(shí)現(xiàn)一階差分邊緣檢測(cè)算法，包括Robert梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子等；（2）編程實(shí)現(xiàn)二階差分拉普拉斯邊緣檢測(cè)算法以及LoG檢測(cè)法和Canny檢測(cè)法；（3）分析與比較各種邊緣檢測(cè)算法的性能；（4）編程實(shí)現(xiàn)Hough變換提取直線（5）分析Hough變換檢測(cè)性能；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拷貝文件后沒改文件名，直接執(zhí)行時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤，最后重新修改后重新編譯，使之成功。還得繼續(xù)努力。)。log39。)。,39。R39。,39。%查找并鏈接線段figure, imshow(BW), hold on %在二值圖中疊加顯示這些線段 for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1。)。二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康撵柟趟鶎W(xué)知識(shí)，提高所學(xué)能力三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容利用matlab的GUI程序設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的圖像處理程序，并含有如下基本功能： ，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題 3．對(duì)給定的圖像添加噪聲（椒鹽噪聲、高斯噪聲）四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及代碼展示（1）讀入一幅RGB圖像，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個(gè)窗口內(nèi)分成三個(gè)子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題效果展示：代碼：a = imread(39。源圖像39。二值圖像39。[h w]=size(Img)。sin(alpha),cos(alpha)]。if x=1amp。p3=Img(x_low,y_low)。B=imrotate(Img,alpha/pi*180)。title(39。title(39。title(39。色彩的變動(dòng)，實(shí)際上就是間接在對(duì)通道灰度圖進(jìn)行調(diào)整。用于顯示的灰度圖像通常用每個(gè)采樣像素 8 位的非線性尺度來保存，這樣可以有 256 級(jí)灰度。人們經(jīng)常用黑白、Bamp。二值圖像經(jīng)常使用位圖格式存儲(chǔ)。y1 =y0 + h/2。因此，涌現(xiàn)出了一系列空間域?yàn)V波方法，如均值濾波、中值濾波、Lee濾波、Kuan濾波、Frost濾波、Sigma濾波以及Gamma Map濾波等。 pepper39。函數(shù)中所使用的算法都是科研和工程計(jì)算中的最新研究成果，而前經(jīng)過了各種優(yōu)化和差錯(cuò)處理。新版本的MATLAB對(duì)整個(gè)圖形處理功能作了很大的改進(jìn)和完善，使它不僅在一般數(shù)據(jù)可視化軟件都具有的功能（例如二維曲線和三維曲面的繪制和處理等）方面更加完善，而且對(duì)于一些其他軟件所沒有的功能（例如圖形的光照處理、色度處理以及四維數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等），MATLAB同樣表現(xiàn)了出色的處理能力。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存儲(chǔ)一幅圖像的方法。)。39。8．用imfinfo() 的大?。?imfinfo(39。figure imshow(c)。二、實(shí)驗(yàn)原理圖像的代數(shù)運(yùn)算是圖像的標(biāo)準(zhǔn)算術(shù)操作的實(shí)現(xiàn)方法，是兩幅輸入圖像之間進(jìn)行的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的加、減、乘、除運(yùn)算后得到輸出圖像的過程。)通過一個(gè)加法操作： c=imadd(a,b)。39。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備與軟件(1)IBMPC計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(2)MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)(3)實(shí)驗(yàn)所需要的圖片三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟a)調(diào)入并顯示原始圖像“”。average39。M = medfilt2(J,[3 3])。椒鹽噪聲往往由圖像切割引起，去除脈沖干擾及椒鹽噪聲最常用的算法是中值濾波。使學(xué)生通過實(shí)驗(yàn)體會(huì)一些主要的分割算子對(duì)圖像處理的效果，以及各種因素對(duì)分割效果的影響。%二值化 ；“”進(jìn)行腐蝕運(yùn)算； BW2 = imerode(bw,SE1)。%閉運(yùn)算 ；五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)通過本次實(shí)驗(yàn)，學(xué)習(xí)了常見的數(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，通過自己動(dòng)手的實(shí)驗(yàn)，對(duì)課本上的知識(shí)有了更加深刻的理解。[x,map]=gray2ind(I,n)。將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,level 取值在[0,1]之間四、實(shí)驗(yàn)代碼及結(jié)果in=imread(39。i=imresize(i,[256,256])。)subplot(223),imshow(i2),xlabel(39。x39。01y0234。236。%平移后圖像矩陣為I for x=1:r。imagesc(gray1),colormap(gray)。l %[x,y]=meshgrid([20::20],[20::20])。l s=fft2(I,601,801)。 的直方圖，并和imhist 函數(shù)生成的直方圖作比較。圖像位或運(yùn)算四、實(shí)驗(yàn)代碼與結(jié)果i=imread(39。g0=0。f39。b2=g1r2*f1。(f=f1)amp。% p 是每個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的概率 for i=1:m for j=1:n num(1,in(i,j)+1)=num(1,in(i,j)+1)+1。對(duì)圖像取反 imhist()。tu=imread(39。% newN 為新生成圖像各灰度級(jí)像素個(gè)數(shù) newP=zeros(1,256)。end % 計(jì)算原始直方圖對(duì)應(yīng)的新的灰度 t ,建立映射關(guān)系 for i=1:256 t(1,i)=floor(254*q(1,i)+1+)。)。for i=1:m for j=1:n out2(i,j)=bitor(in(i,j),out1(i,j))。鞏固卷積定理、濾波處理等基礎(chǔ)知識(shí)。parameters 是與指定的濾波器有關(guān)的參數(shù)。f=imnoise(in1,39。(a)原始圖像39。%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。end ga(i,j)=round(hsum/(k^2))。,)。)subplot(133),imshow(g)%,xlabel(39。x=1。)。1 0 1]。sum1=sum1+x1(p,q)*h1(p,q)。 進(jìn)行空域?yàn)V波還原處理。)f=fft2(in)。大氣湍流退化圖39。)%基于勻速直線運(yùn)動(dòng)造成的模糊圖像及其還原clear。)f=fft2(in)。out(u,v)=f(u,v)*h(u,v)。chureal=uint8(real(chu1))。39。%r 為逆諧波函數(shù)中的Q 值%f1 是對(duì)邊緣像素補(bǔ)0 后得到的圖像