【文章內容簡介】 ion J2 = imresize(I, Scale, 39。bilinear39。)。% using the bilinear interpolation imshow(I), title(39。Original Image39。)。figure, imshow(J1), title(39。Resized Imageusing the nearest neighbor interpolation 39。)。figure, imshow(J2), title(39。Resized Imageusing the bilinear interpolation 39。)。說明：?注意觀察不同插值方法的圖像表現(xiàn)； ?改變圖像縮放因子Scale，重做上述實驗。clear all, close all I = imread(39。39。)。Theta = 45。% 將圖像逆時針旋轉45176。J1 = imrotate(I, Theta, 39。nearest39。)。% using the nearest neighbor interpolation Theta =45。% 將圖像順時針旋轉45176。J2 = imrotate(I, Theta, 39。bilinear39。, 39。crop39。)。% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(I), title(39。Original Image39。)。figure, imshow(J1), title(39。Rotated Imageusing the nearest neighbor interpolation 39。)。figure, imshow(J2), title(39。 Rotated Imageusing the bilinear interpolation 39。)。% 查看imrotate使用幫助 help imrotate %圖像旋轉30順時針逆時針clear all, close all I = imread(39。39。)。Theta = 30。% 將圖像逆時針旋轉30。J1 = imrotate(I, Theta, 39。nearest39。)。% using the nearest neighbor interpolation Theta =30。% 將圖像順時針旋轉30。J2 = imrotate(I, Theta, 39。bilinear39。, 39。crop39。)。% using bilinear interpolation and crops the output image imshow(I), title(39。Original Image39。)。figure, imshow(J1), title(39。Rotated Imageusing the nearest neighbor interpolation 39。)。figure, imshow(J2), title(39。 Rotated Imageusing the bilinear interpolation 39。)。7 說明：?注意觀察不同插值方法和輸出圖像后處理方法的圖像表現(xiàn)； ?改變旋轉角度大小和方向，重做上述實驗。3．圖像水平鏡象clear all, close all I = imread(39。39。)。I1 = flipdim(I,2)。I2 = flipdim(I,1)。figure(1), subplot(1,2,1), imshow(I)。subplot(1,2,2), imshow(I1)。figure(2), subplot(2,1,1), imshow(I)。subplot(2,1,2), imshow(I2)。%(二)用MATLAB編程實現(xiàn)以下圖像幾何變換（參考自編講義相關章節(jié)）1．圖像扭曲變換 2．球面變換三、實驗設備1．PIII以上微機； 2．；四、預習與思考1．預習實驗內容，閱讀教材熟悉實驗原理；2．查閱資料，熟悉實驗中涉及的有關MATLAB函數(shù)；3．利用課余時間，采用MATLAB底層函數(shù)編程實現(xiàn)實驗內容（二）中的圖像平移、圖像轉置等幾何變換。五、實驗報告要求1．簡述試驗的目的和試驗原理；2．敘述各段程序功能，改變有關函數(shù)的參數(shù)，分析比較實驗結果； 3．打印出所編寫的實驗程序。4．寫出本實驗的心得體會及意見。實驗六數(shù)字圖像處理應用一．實驗目的及要求1．利用MATLAB提供的圖像處理函數(shù)實現(xiàn)圖像中物體屬性的測量； 2．訓練綜合運用MATLAB圖像處理函數(shù)的能力； 3．了解數(shù)字圖像處理基本應用。二、實驗內容以大米粒特性測量為例，綜合應用課程中圖像分割、形態(tài)學濾波、圖像增強、圖像特征提取等圖像處理方法，實現(xiàn)大米粒特性自動測量。實驗過程簡述：1． 讀取和顯示圖像 2． 估計圖像背景 3． 獲取背景均勻的圖像 4． 圖像增強 5． 圖像二值化分割 6． 區(qū)域標記及為彩色處理7． 測量圖像中的區(qū)域特性（面積、質心等）8．統(tǒng)計大米粒的特性分布規(guī)律。（一）研究以下程序，分析程序功能；輸入執(zhí)行各命令行，認真觀察命令執(zhí)行的結 果。熟悉程序中所使用函數(shù)的調用方法，改變有關參數(shù)，觀察試驗結果。% Read and Display an Image clear, close all,close all。I = imread(39。39。)。figure, imshow(I)% Use Morphological Opening to Estimate the Backgroundbackground = imopen(I,strel(39。disk39。,15))。figure, imshow(background)。%Display the Background Approximation as a Surfacefigure, surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255])。set(gca,39。ydir39。,39。rever