【文章內(nèi)容簡介】 何添加椒鹽噪聲時無法顯示第四篇：數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告班級:通信103 學(xué)號:201027201 姓名:計富威 指導(dǎo)教師:孫潔實驗一 MATLAB數(shù)字圖像處理初步一、實驗?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。2．熟練掌握在MATLAB中如何讀取圖像。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。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存儲一幅圖像的方法。5．圖像間如何轉(zhuǎn)化。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。39。)。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)。 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信息；imfinfo(39。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。imwrite(I,39。39。,39。quality39。,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。imwrite(I,39。39。)。7．用imread()讀入圖像： ； b=imread(39。39。)。c=imread(39。39。)。8．用imfinfo() 的大??； imfinfo(39。39。)。imfinfo(39。39。)。9．用figure,imshow()，觀察兩幅圖像的質(zhì)量。figure imshow(b)。figure imshow(c)。（）（）10．用im2bw將一幅灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像，并且用imshow顯示出來觀察圖像的特征。 d=im2bw(b)。figure imshow(b)。figure imshow(d)。（二值化截圖）三、實驗總結(jié)通過實驗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。第二 圖像基本運算一、實驗?zāi)康?．了解圖像的算術(shù)運算在數(shù)字圖像處理中的初步應(yīng)用。2．體會圖像算術(shù)運算處理的過程和處理前后圖像的變化。二、實驗原理圖像的代數(shù)運算是圖像的標(biāo)準(zhǔn)算術(shù)操作的實現(xiàn)方法，是兩幅輸入圖像之間進行的點對點的加、減、乘、除運算后得到輸出圖像的過程。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)。imadd函數(shù)將某一幅輸入圖像的每一個像素值與另一幅圖像相應(yīng)的像素值相加，返回相應(yīng)的像素值之和作為輸出圖像。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。39。)。b=imread(39。39。)通過一個加法操作： c=imadd(a,b)。給圖像的每一個像素加上一個常數(shù)可以使圖像的亮度增加。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)。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。imsubtract函數(shù)的調(diào)用格式如下：Z = imsubtract(X,Y)； 讀入一幅畫后通過減法 a3=imsubtract(a,50)。在MATLAB中，使用immultiply函數(shù)實現(xiàn)兩幅圖像的乘法。immultiply函數(shù)將兩幅圖像相應(yīng)的像素值進行元素對元素的乘法操作（MATLAB點乘），并將乘法的運算結(jié)果作為輸出圖形相應(yīng)的像素值。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。39。)。 b=immultiply(a,)。4．圖像的除法運算在MATLAB中使用imdivide函數(shù)進行兩幅圖像的除法。imdivide函數(shù)對兩幅輸入圖像的所有相應(yīng)像素執(zhí)行元素對元素的除法操作（點除），并將得到的結(jié)果作為輸出圖像的相應(yīng)像素值。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、實驗總結(jié)通過對圖像的四則運算了結(jié)圖像的不同變化過程，對軟件的進一步使用也有了更加深刻的認(rèn)識。實驗三 圖像增強—空域濾波一、實驗?zāi)康倪M一步了解MatLab軟件/語言，學(xué)會使用MatLab對圖像作濾波處理，使學(xué)生有機會掌握濾波算法，體會濾波效果。了解幾種不同濾波方式的使用和使用的場合，培養(yǎng)處理實際圖像的能力，并為課堂教學(xué)提供配套的實踐機會。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“”。I=imread(39。39。)。b)利用imnoise命令在圖像“”上加入高斯(gaussian)噪聲J = imnoise(I,39。gauss39。,)。%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。average39。,3)。%產(chǎn)生33的均值模版 ave2=fspecial(39。average39。,5)。%產(chǎn)生55的均值模版 K = filter2(ave1,J)/255。%均值濾波33 L = filter2(ave2,J)/255。%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行處理，觀察上述濾波器處理的結(jié)果。M = medfilt2(J,[3 3])。%中值濾波33模板 N = medfilt2(J,[4 4])。%中值濾波44模板f） 上加入椒鹽噪聲(salt amp。 pepper)J = imnoise(I,39。saltamp。 pepper39。,)。%添加椒鹽噪聲四、實驗總結(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噪聲。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。椒鹽噪聲是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲，另一種是胡椒噪聲。鹽=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪聲，后者屬于低灰度噪聲。一般兩種噪聲同時出現(xiàn)，呈現(xiàn)在圖像上就是黑白雜點。這點我們通過實驗結(jié)果可以明顯看到。中值濾波對于濾除圖像的椒鹽噪聲非常有效。實驗四圖像分割一、實驗?zāi)康氖褂肕atLab 軟件進行圖像的分割。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。二、實驗要求要求學(xué)生能夠自行評價各主要算子在無噪聲條件下和噪聲條件下的分割性能。能夠掌握分割條件(閾值等)的選擇。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。三、實驗內(nèi)容與步驟(1)使用Roberts 算子的圖像分割實驗，,截圖如下(2)使用Prewitt 算子的圖像分割實驗 截圖如下(3)使用Sobel 算子的圖像分割實驗(4)使用LoG(拉普拉斯高斯)算子的圖像分割實驗四、實驗結(jié)果對Roberts算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、LoG(拉普拉斯高斯)算子的運算對圖像的結(jié)果有了基本的認(rèn)識，加深學(xué)習(xí)效果。實驗五 形態(tài)學(xué)運算實驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)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，并為課堂教學(xué)提供配套的實踐機會。實驗要求利用MatLab工具箱中關(guān)于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運算的函數(shù)，計算本指導(dǎo)書中指定二值圖像進行處理。實驗設(shè)備與軟件(Image Processing Toolbox)實驗內(nèi)容與步驟“”； “”；，得到二值化圖像“”； bw = im2bw(I,level)。%二值化 ；“”進行腐蝕運算； BW2 = imerode(bw,SE1)。%腐蝕 “”進行膨脹運算； BW1 = imdilate(bw,SE)。%膨脹 “”進行開運算；BW3 = bwmorph(bw, 39。open39。)。%開運算 “”進行閉運算； BW4 = bwmorph(bw, 39。close39。)。%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。第五篇：數(shù)字圖像處理實驗報告實驗一 數(shù)字圖像的獲取一、實驗?zāi)康牧私鈭D像的實際獲取過程。鞏固圖像空間分辨率和灰度級分辨率、鄰域等重要概念。熟練掌握圖像讀、寫、顯示、類型轉(zhuǎn)換等 matlab 函數(shù)的用法。二、實驗內(nèi)容讀取一幅彩色圖像，將該彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再將灰度圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像并顯示所有圖像。編程實現(xiàn)空間分辨率變化的效果。三、實驗原理圖像讀、寫、顯示 I=imread(‘’)Imview(I)Imshow(I)Imwrite(I,’’)圖像類型轉(zhuǎn)換I=mat2gray(A,[amin,amax])。按指定的取值區(qū)間[amin,amax]將數(shù)據(jù)矩陣 A 轉(zhuǎn)化為灰度圖像 I，amin 對應(yīng)灰度 0，amax 對應(yīng) 1，也可以不指定該區(qū)間。[x,map]=gray2ind(I,n)。按指定的灰度級 n 將灰度圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像,n 默認(rèn)為 64 I=ind2gray(x,map)。索引圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像 I=grb2gray(RGB)。真彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像[x,map]=rgb2ind(RGB)。真彩色圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像 RGB=ind2rgb(x,map)。索引圖像轉(zhuǎn)化為真彩色圖像BW=im2bw(I,level)。將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,level 取值在[0,1]之間BW=im2bw(x,map,level)。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)。將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,level 取值在[0,1]之間四、實驗代碼及結(jié)果in=imread(39。39。)。i=rgb2gray(in)。[x,map]=gray2ind(i,128)。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。39。)。i=imresize(i,[256,256])。i1=i(1:2:end,1:2:end)。[m1,n1]=size(i)i2=i1(1:2:end,1:2:end)。[m2,n2]=size(i2)i3=i2(1:2:end,1:2:end)。[m3,n3]=size(i3)subplot(221),imshow(i),xlabel(39。256 x 25639。)subplot(222),imshow(i1),xlabel(39。128 x 12839。)subplot(223),imshow(i2),xlabel(39。64 x 6439。)subplot(224),imshow(i3),xlabel(39。32 x 3239。)256 x 25664 x 64128 x 12832 x 32實驗二圖像的幾何變換一、實驗?zāi)康恼莆請D像的基本幾何變換的方法圖像的平移圖像的旋轉(zhuǎn)二、實驗內(nèi)容練習(xí)用matalb命令實現(xiàn)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)操作.編寫實現(xiàn)圖像平移的函數(shù)用imread命令從你的硬盤讀取一幅256256灰度圖。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。再開辟一個窗口，分別用最近鄰插值法、雙線性插值法實現(xiàn)圖像順勢針旋轉(zhuǎn)50176。，顯示在同一窗口中，并比較兩種效果圖（在報告中）三、實驗原理提示：圖片平移就是實現(xiàn)運算233。x39。249。233。10x0249。233。x249。 234。39。234。234。 234。y=234。01y0234。y234。1234。001234。1 235。235。235。236。x39。=x+x0即：237。238。y39。=y+y0四、實驗代碼及結(jié)果function [I]=hmove(i,x0,y0)。%編寫實現(xiàn)圖像平移的函數(shù)hmove，平移量為 [r,c]=size(i)。%x0,y0,平移前圖像矩陣為i，I(r+x0,c+y0)=0。%平移后圖像矩陣為I for x=1:r。for y=1:c。x1=x+x0。y1=y+y0。I(x1,y1)=i(x,y)。end。end。參考程序 subplot(2,2,1)imshow(RGB)subplot(2,2,3)gray1=rgb2gray(RGB)。imagesc(gray1),colormap(gray)。subplot(2,2,2)I