【正文】 %腐蝕 “”進行膨脹運算； BW1 = imdilate(bw,SE)。椒鹽噪聲是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲，另一種是胡椒噪聲。,3)。)。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)。39。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。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。,)。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。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。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。添加高斯噪聲39。figure。amp。alpha=pi/4。)subplot(3,1,2)。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)。white39。ThetaResolution39。)。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。J2=ifft2(result)。m=fix(M/2)。[x,y]=meshgrid(x,y)。z=log(abs(g))。Figure。)。[x,y]=meshgrid(x,y)。七、程序清單clc。%顯示原圖的直方圖 subplot(2,2,3)。J=imhist(I)./p。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。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。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。正交變換實驗的重點是快速傅立葉變換（FFT），其原理過于復(fù)雜，可以參考有關(guān)書籍，這里不再贅述。(1)通過這個實驗我了解了RGB圖像以及索引圖像在MATLAB中的存儲和詢問方式(2)了解RGB空間到其他彩色空間的轉(zhuǎn)換方式和轉(zhuǎn)換方法(3)知道了一些彩色圖像的空間濾波方法(4)了解在RGB向量空間中檢測彩色邊緣的方法(5)了解在RGB向量空間中對圖像進行分割的方法遇到的問題：在做思考題(2)的時候，計算兩種平滑處理的得到圖像的差值的中程序出現(xiàn)了問題，經(jīng)過看出錯信息，認真檢查程序后，發(fā)現(xiàn)是因為直接平滑處理的圖像是unit8類型的，而轉(zhuǎn)換到HIS空間后，得到的圖像是double類型，二者的類型不同，導(dǎo)致使用imsubtract函數(shù)的時候出現(xiàn)了問題。%轉(zhuǎn)換到HIS彩色空間H=h(:,:,1)。%色度分量%飽和度分量%亮度分量%2525的方形平滑算子 w=fspecial(39。%將f轉(zhuǎn)換成灰度圖像 figure,imshow(f1)。,f,25,m)。程序運行結(jié)果：%顯示差值圖像彩色梯度圖像 彩色梯度對應(yīng)的角度圖像分量梯度圖像兩種梯度差值圖像%* * * * * * * * * * * * * * * * * 彩色圖像分割 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *f=imread(39。)。,25)。,f2,39。%顯示色差信息%轉(zhuǎn)換到HIS彩色空間hsi_image=rgb2hsi(f)。%采用抖動方式轉(zhuǎn)換到8色索引圖像[X2,map2]=rgb2ind(f,8,39。D:PictureFig0604(a)(iris).tif39。D:PictureFig0604(a)(iris).tif39。,f)。figure,imshow(fc)。D:PictureFig0604(a)(iris).tif39。)。%顯示取得選定區(qū)域[M,N,K]=size(g)。clear。程序代碼如下：f=imread(39。%對飽和度分量進行平滑操作 I_filtered=imfilter(I,w,39。%對亮度分量進行平滑操作 %將H、S、I三個分量重新組合起來 H1=cat(3,H,S,I_filtered)。點運算又被稱為對比度增強、對比度拉伸或灰度變換。它的操作和閾值變換類似。和194。圖像退化是由于成像系統(tǒng)受各種因素的影響，導(dǎo)致了圖像質(zhì)量的降低，稱之為圖像退化。六、實驗心得體會本次實驗中，因為初學(xué)這個軟件，我學(xué)習(xí)到了在程序中關(guān)于圖像的運用，以及也復(fù)習(xí)了課本上的許多知識，加深了對直方圖均衡化的理解。原圖39。)。)。對該圖進行低通濾波 選取D=190z=log(abs(result))。%新建圖像顯示窗口 % [n,m]=size(c)。f=double(J1)。n=fix(N/2)。subplot(3,2,3)。[x,y]=meshgrid(x,y)。所以考慮邊緣的方向很重要。roberts39。%I = rgb2gray(RGB)。threshold39。plot(xy(:,1),xy(:,2),39。)。clear all。Imgnew1=zeros(hnew,wnew)。s=xx_low。)。)。在醫(yī)學(xué)圖像與遙感圖像這些技術(shù)應(yīng)用中經(jīng)常采用更多的級數(shù)以充分利用每個采樣 10 或 12 位的傳感器精度，并且避免計算時的近似誤差。圖像旋轉(zhuǎn)：圖像旋轉(zhuǎn)是指圖像以某一點為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度,形成一幅新的圖像的過程。高斯噪聲：所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。二、實驗內(nèi)容及步驟1．利用imread()函數(shù)讀取一幅圖像，假設(shè)其名為””，存入一個數(shù)組中；I=imread(39。7．用imread()讀入圖像： ； b=imread(39。 d=im2bw(b)。如截圖第一張為原圖，第二張為亮度加50，第三張為亮度減50 2．圖像的減法運算在MATLAB中，使用imsubtract函數(shù)可以將一幅圖像從另一幅圖像中減去，或者從一幅圖像中減去一個常數(shù)。39。%中值濾波44模板f） 上加入椒鹽噪聲(salt amp。能夠掌握分割條件(閾值等)的選擇。%閉運算 ；五、實驗總結(jié)通過本次實驗，學(xué)習(xí)了常見的數(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，通過自己動手的實驗，對課本上的知識有了更加深刻的理解。使學(xué)生通過實驗體會一些主要的分割算子對圖像處理的效果，以及各種因素對分割效果的影響。M = medfilt2(J,[3 3])。二、實驗設(shè)備與軟件(1)IBMPC計算機系統(tǒng)(2)MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)(3)實驗所需要的圖片三、實驗內(nèi)容與步驟a)調(diào)入并顯示原始圖像“”。)通過一個加法操作： c=imadd(a,b)。figure imshow(c)。39。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存儲一幅圖像的方法。函數(shù)中所使用的算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經(jīng)過了各種優(yōu)化和差錯處理。因此，涌現(xiàn)出了一系列空間域濾波方法，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。二值圖像經(jīng)常使用位圖格式存儲。用于顯示的灰度圖像通常用每個采樣像素 8 位的非線性尺度來保存，這樣可以有 256 級灰度。title(39。title(39。p3=Img(x_low,y_low)。sin(alpha),cos(alpha)]。二值圖像39。二、實驗?zāi)康撵柟趟鶎W(xué)知識，提高所學(xué)能力三、實驗內(nèi)容利用matlab的GUI程序設(shè)計一個簡單的圖像處理程序，并含有如下基本功能： ，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個窗口內(nèi)分成三個子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題 3．對給定的圖像添加噪聲（椒鹽噪聲、高斯噪聲）四、實驗結(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，并在同一個窗口內(nèi)分成三個子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標(biāo)題效果展示：代碼：a = imread(39。%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。R39。)。)。實驗三 圖像邊緣檢測與連接一、實驗?zāi)康膱D像邊緣檢測與連接二、實驗內(nèi)容（1）編程實現(xiàn)一階差分邊緣檢測算法，包括Robert梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子等；（2）編程實現(xiàn)二階差分拉普拉斯邊緣檢測算法以及LoG檢測法和Canny檢測法；（3）分析與比較各種邊緣檢測算法的性能；（4）編程實現(xiàn)Hough變換提取直線（5）分析Hough變換檢測性能；三、實驗運行結(jié)果四、實驗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)行時出現(xiàn)錯誤，最后重新修改后重新編譯，使之成功。x=0:1:255。J2=ifft2(result)。% 二階巴特沃斯(Butterworth)低通濾波器 d0=20。原圖39。)。else result(k,l)=i(k,l)。title(39。title(39。imshow(Im)。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。圖像復(fù)原：針對質(zhì)量降低或者失真的圖像，恢復(fù)圖像原始的內(nèi)容或者質(zhì)量。[ f(x,y)]，G(u,v)= F(u,v)H(u,v)，g(x,y)=194?；叶鹊拈撝底儞Q可以讓一幅圖像變成黑白二值圖。一旦灰度變換函數(shù)確定，該點運算就完全確定下來了。replicate39。replicate39。figure,imshow(f1,map)。程序運行結(jié)果：原圖選定區(qū)域歐氏距離彩色分割馬氏距離彩色分割 思考題(1)請將圖61所示的彩色圖像轉(zhuǎn)換到灰度圖像，并根據(jù)灰度值對此灰度圖像進行索引化，手工指定索引表中的RGB值，并把此索引圖像顯示出來。g=cat(3,R,G,B)。f=imread(39。%轉(zhuǎn)換到RGB彩色空間%f的值控制在[0,1]之間figure,imshow(f)。D:PictureFig0604(a)(iris).tif39。G=ice(39。%顯示灰度圖像figure,imshow(g1)。%從側(cè)面觀察彩色立方 rgbcube(10,10,10)。)。