【正文】 灰度級(jí)彩色變換法偽彩色處理仿真。%取出窗口內(nèi)的像素值并作標(biāo)準(zhǔn)均值濾波處理 for i=(k+1)/2:(m1(k1)/2)for j=(k+1)/2:(n1(k1)/2)a=0。b=0。b=。end end chu1=ifft2(chu)。39。sum2=0。ga(i,j)=a((k^2+1)/2)。subplot(131),imshow(in1)%,xlabel(39。for p=1:k for q=1:k a(x)=f1(i+(p(k+1)/2),j+(q(k+1)/2))。%f=imnoise(in1,39。用prewitt 進(jìn)行銳化濾波處理。out1=ones(m,n)*255。% 計(jì)算原始圖像各灰度級(jí)像素個(gè)數(shù) for x=1:h for y=1:w N(1,tu(x,y))=N(1,tu(x,y))+1。圖像位與運(yùn)算 bitor()。)。intensity transformation39。subplot(121),imshow(i)subplot(122),imshow(j)clear,close all,clc in1=imread(39。鞏固灰度變換、直方圖修正、圖像算術(shù)和邏輯運(yùn)算等基礎(chǔ)知識(shí)。)。y39。234。233。[m3,n3]=size(i3)subplot(221),imshow(i),xlabel(39。真彩色圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像 RGB=ind2rgb(x,map)。)。一般兩種噪聲同時(shí)出現(xiàn)，呈現(xiàn)在圖像上就是黑白雜點(diǎn)。,5)。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。39。39。,39。目前，MATLAB已經(jīng)把工具箱延伸到了科學(xué)研究和工程應(yīng)用的諸多領(lǐng)域，諸如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)庫(kù)接口、概率統(tǒng)計(jì)、樣條擬合、優(yōu)化算法、偏微分方程求解、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析、信號(hào)處理、圖像處理、系統(tǒng)辨識(shí)、控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、LMI控制、魯棒控制、模型預(yù)測(cè)、模糊邏輯、金融分析、地圖工具、非線性控制設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)快速原型及半物理仿真、嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、定點(diǎn)仿真、DSP與通訊、電力系統(tǒng)仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。,0,)。斑點(diǎn)噪聲：斑點(diǎn)噪聲是SAR成像系統(tǒng)的一大特色，源自基本分辨單元內(nèi)地物的隨機(jī)散射，在圖像上表現(xiàn)為信號(hào)相關(guān)（如在空間上相關(guān)）的小斑點(diǎn)，它既降低了圖像的畫面質(zhì)量，又嚴(yán)重影響圖像的自動(dòng)分割、分類、目標(biāo)檢測(cè)以及其它定量專題信息的提取。以這種方式來(lái)操作圖像可以更容易識(shí)別出圖像的結(jié)構(gòu)特征?；叶葓D像與黑白圖像不同，在計(jì)算機(jī)圖像領(lǐng)域中黑白圖像只有黑色與白色兩種顏色；灰度圖像在黑色與白色之間還有許多級(jí)的顏色深度。speckle39。D:My DocumentsMy 39。yelsex=x_up。wnew=ceil(wnew)?；叶葓D像39。此外，基于光學(xué)理論的處理方法依然占有重要的地位。FillGap39。notruesize39。)。)。imshow(J3)。if(d==0)h=0。%以三維坐標(biāo)顯示該圖像頻譜圖 title(39。原圖頻譜39。)。%濾波后的數(shù)據(jù)去中心化 b=ifft2(result)。原圖頻譜39。39。均衡化結(jié)果39。39。與圖像之間的關(guān)系是多對(duì)一的映射關(guān)系。39。198。228。title(39?；叶葓D像39。f3=f2。平均濾波高斯圖像39。G2=medfilt2(g)。endfor j=124:1:131 f(i,j)=255。title(39。subplot(2,2,2)imshow(J)。0,1,0,1,0,1,0,1。subplot(2,2,4)。title(39。幅度譜fft2(f2)39。)。f1旋轉(zhuǎn)圖f439。imshow(abs(f4))。title(39。f11 = f3 + f5。對(duì)其進(jìn)行FFT：① 同屏顯示原圖f1(m,n)和FFT(f1)的幅度譜圖；② 若令f2(m,n)=（1）m+n f1(m,n)，重復(fù)以上過(guò)程，比較二者幅度譜的異同，簡(jiǎn)述理由；③ 若將f2(m,n)順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度得到f3(m,n)，試顯示FFT(f3)的幅度譜，并與FFT(f2)的幅度譜進(jìn)行比較；④ 若將f1(m,n)順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度得到f4(m,n)，令f5(m,n)=f1(m,n)+f4(m,n)，試顯示FFT(f5)的幅度譜，并指出其與 FFT(f1)和FFT(f4)的關(guān)系；⑤ 若令f6(m,n)=f2(m,n)+f3(m,n)，試顯示FFT(f6)的幅度譜，并指出其與 FFT(f2)和FFT(f3)的關(guān)系，比較FFT(f6)和FFT(f5)的幅度譜。f8 = fft2(f7)。title(39。變換譜f239。figure(4)subplot(3,2,1)。imshow(abs(f10))。subplot(3,2,2)。)。subplot(2,2,3)imshow(abs(f11))title(39。1,0,1,0,1,0,1,0。title(39。原圖像39。endfor j=52:1:59 f(i,j)=255。average39。椒鹽圖像39。C:39。原始圖像39。I=rgb2gray(a)。178。227。一層小波變換結(jié)果39。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。J=imhist(I)./p。%顯示原圖的直方圖 subplot(2,2,3)。七、程序清單clc。[x,y]=meshgrid(x,y)。)。Figure。z=log(abs(g))。[x,y]=meshgrid(x,y)。m=fix(M/2)。J2=ifft2(result)。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。)。ThetaResolution39。white39。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(jué)、心理以及其他要求的技術(shù)。)subplot(3,1,2)。alpha=pi/4。amp。figure。添加高斯噪聲39。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。W、單色圖像表示二值圖像，但是也可以用來(lái)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。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。,)。同時(shí)對(duì)一些特殊的可視化要求，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。5．利用imwrite()函數(shù)來(lái)壓縮這幅圖象，將其保存為一幅壓縮了像素的jpg文件,；語(yǔ)法：imwrite(原圖像，新圖像，‘quality’,q), q取0100。39。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(yùn)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(shí)驗(yàn)步驟 1．圖像的加法運(yùn)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(gè)常數(shù)，可以調(diào)用imadd函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。)。,3)。椒鹽噪聲是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲，另一種是胡椒噪聲。%腐蝕 “”進(jìn)行膨脹運(yùn)算； BW1 = imdilate(bw,SE)。按指定的灰度級(jí) n 將灰度圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像,n 默認(rèn)為 64 I=ind2gray(x,map)。i1=i(1:2:end,1:2:end)。249。x39。subplot(2,2,2)I1=hmove(gray1,100,20)。l mesh(x,y,log(abs(s)))。39。),ylabel(39。(f=f2)amp。顯示圖像的直方圖 histeq()。% newP 為新生成圖像直方圖newq=zeros(1,256)。in=rgb2gray(in)。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。salt amp。%注意這條指令絕對(duì)不能少 ga=f。%f=imnoise(in1,39。for p=1:k for q=1:k a(x)=f1(i+(p(k+1)/2),j+(q(k+1)/2))。x1=h1。三、實(shí)驗(yàn)原理Psf=fspecial(type,parameters)；返回指定濾波器的單位沖擊響應(yīng) Imfilter(c,psf,’circular’,’conv’)；根據(jù)psf 對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理 Fr=deconvwnr(g,psf,ncorr,icorr)；對(duì)圖像進(jìn)行維納濾波處理Fr=deconvreg(g,psf,noisepower,range)；對(duì)圖像進(jìn)行最小二乘方濾波處理Tform=maketform(transform_type,transform_parameters)；對(duì)圖像進(jìn)行幾何失真校正四、實(shí)驗(yàn)代碼與結(jié)果%基于大氣湍流造成的模糊圖像及其還原clear。)%根據(jù)退化模型對(duì)已經(jīng)退化的圖像進(jìn)行恢復(fù)處理 k2=。[N1,N2]=size(f)。subplot(133),imshow(chureal),title(39。[m1,n1]=size(f1)。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容生成一幅256x256 的RGB 圖像，該圖像左上角為紅色，右上角為藍(lán)色，左下角為綠色，右下角為黑色。%紅色分量 rin(1:128,1:128)=1。x=x+1。時(shí)的運(yùn)行結(jié)果：：%逆諧波均值濾波舉例clc,close all,clear in=imread(39。h(u,v)=t*sin(pi*(u*a+v*b))*fenzhi/(pi*(u*a+v*b))。大氣湍流還原圖39。原始圖像39。x2(p,q)=f(i+(p2),j+(q2))。39。(b)加噪圖像39。for h=1:(k^2)hsum=hsum+a(h)。subplot(221),imshow(in1)%,xlabel(39。用于創(chuàng)建一個(gè)指定的濾波器模板，type 指濾波器的類型。chu1(20:150,30:170)=255。for i=2:256 q(1,i)=q(1,i1)+P(1,i)。clc。% num 是每個(gè)灰度級(jí)對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù) p=zeros(1,256)。r2=(g2g1)/(f2f1)。f0=0。 做線性灰度變換。b=0:600。%x0,y0,平移前圖像矩陣為i，I(r+x0,c+y0)=0。00139。128 x 12839。將索引圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,level 取值在[0,1]之間 BW=im2bw(RGB,level)。)。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。%均值濾波55 e）選擇不同大小的模板，對(duì)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。了解幾種不同濾波方式的使用和使用的場(chǎng)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(huì)。39。figure imshow(b)。imwrite(I,39。3．掌握如何利用MATLAB來(lái)獲取圖像的大小、顏色、高度、寬度等等相關(guān)信息。其可以快捷的實(shí)現(xiàn)用戶所需的各種計(jì)算功能。非相干多視處理會(huì)降低圖像的地面分辨率。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?；叶葓D像經(jīng)常是在單個(gè)電磁波頻譜如可見(jiàn)光內(nèi)測(cè)量每個(gè)像素的亮度得到的。imshow(J)。imshow(I)。p2=Img(x_up,y_low)。T=[cos(alpha),sin(alpha)。title(39。然而，圖像屬于二維信號(hào)，和一維信號(hào)相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。,10)。), ylabel(39。d:39。sobel39。)。end end subplot(3,2,6)。result=ifftshift(result)。nn=2。title(39。理想低通濾波后的圖像39。%for k=1:1:n for l=1:1:m if(k^2+l^2)=190^2 % result(k,l)=0。imshow(data4)。imhist(J)。%均衡化 subplot(2,2,1)。(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。imshow(d, [])。197。[a,b] = wavedec2(I, 2, 39。% 189。迭代閾值算法二值化39。k=2。中值濾波高斯圖像39。,3),s)。endfor j=196:1:203 f(i,j)=255。subplot(2,2,3)imshow(K2)。)。]。幅度譜fft2(f6)39。figure(6)subplot(2,2,1)。imshow(abs(f5))title(39。原圖f139。imshow(abs(f8))。)。subplot(2,2,3)。imshow(abs(f1))。endendf2 = fft2(f1)。f7 = imrotate(f1,90,39。幅度譜fft2(f1)39。幅度譜fft2(f2)39。title(39。f5(m,n)=f1+f439。figure(5)subplot(3,2,1)imshow(abs(f3))title(39。)。title(39。3的平均濾波和中值濾波）功能（圖像四周邊界不考慮，處理結(jié)果按四舍五入仍取0或1），顯示處理前后的圖像，比較其異同。K2=medfilt2(I)。領(lǐng)域平均圖像直方圖39。)實(shí)驗(yàn)結(jié)果： 104 頁(yè)題圖 所示的灰度圖像（白為255，黑為0），分別加入高斯白噪聲和椒鹽噪聲，再分別進(jìn)行 33 的平均濾波和中值濾波，顯示原圖像、加噪圖像和濾波結(jié)果圖像，并比較四種濾波結(jié)果。 pepper39。高斯圖像39。)。f3(r3)=0。title(39。172。184。subplot(1,2,1)。同時(shí)，通過(guò)相關(guān)的課程學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)，我也體會(huì)到了MATLAB軟件的強(qiáng)大功能，進(jìn)一步熟練了MATLAB軟件平臺(tái)的操作，進(jìn)一步熟練了MATLAB編程語(yǔ)言，為以后學(xué)習(xí)數(shù)字圖像處理相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，在實(shí)驗(yàn)中通過(guò)自己的不斷努力，看到自己的代碼能夠成功運(yùn)行并得到正確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，內(nèi)心也收