數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)報(bào)告-在線瀏覽
2025-05-10 08:41本頁面
【正文】 圖像；再調(diào)用相應(yīng)的圖像增強(qiáng)（中值濾波）函數(shù)，設(shè)置參數(shù)；最后輸出處理后的圖像；3．瀏覽源程序并理解含義；4．運(yùn)行，觀察顯示結(jié)果；5．結(jié)束運(yùn)行，退出；五．實(shí)驗(yàn)結(jié)果觀察matlab環(huán)境下原始圖像經(jīng)3*3中值濾波處理后的結(jié)果。看看對25個(gè)點(diǎn)取中值與對9個(gè)點(diǎn)取中值進(jìn)行中值濾波有什么區(qū)別？ (a)原始圖像 (b)3*3中值濾波處理后的圖像 圖像的縮放一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康?．熟悉matlab圖像處理工具箱及圖像縮放函數(shù)的使用；2．掌握圖像縮放的方法和應(yīng)用；二．實(shí)驗(yàn)設(shè)備：；三．程序設(shè)計(jì)在matlab環(huán)境中，程序首先讀取圖像，然后調(diào)用圖像縮放函數(shù)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)，再輸出處理后的圖像。39。figure,imshow(I)。J = imresize(I,scale)。四．實(shí)驗(yàn)步驟1. 啟動(dòng)matlab雙擊桌面matlab圖標(biāo)啟動(dòng)matlab環(huán)境；2. 在matlab命令窗口中輸入相應(yīng)程序。 (a)原始圖像 (b)縮放后的圖像六．實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求輸入一幅灰度圖像，給出其圖像縮放后的結(jié)果，然后改變縮放比率，觀察圖像縮放后結(jié)果柄進(jìn)行分析。1.%生成圖形f1f1=zeros(128,128)。%FFT變換fft_f1=log(1+abs(fftshift(fft2(f1))))。subplot(121)。title(39。)。imshow(fft_f1,[])。FFT f139。2.%計(jì)算f2f2=zeros(128,128)。 for j=1:128。 endendfft_f2A=log(1+abs(fft2(f2)))。figure。imshow(f2)。Image f239。subplot(132)。title(39。)。imshow(fft_f2A,[])。FFT f2 Without FFTShift39。分析：根據(jù)傅里葉變換對的平移性質(zhì)：；當(dāng)且時(shí)，有：因此可得到：所以，就是頻譜中心化后的結(jié)果。nearest39。fft_f3=log(1+abs(fftshift(fft2(f3))))。subplot(121)。title(39。)。imshow(fft_f3,[])。FFT f339。（2）（256256大小、256級灰度）進(jìn)行頻域的理想低通、高通濾波，同屏顯示原圖、幅度譜圖和低通、高通濾波的結(jié)果圖。D:\matlab7\image\39。r39。data=(fread(fid,[256,256],39。))39。colormap(gray)。LENA39。Color39。r39。fft_lena=fft2(data)。for i=1:256for j=1:256 if sqrt((i128)^2+(j128)^2)30 f(i,j)=0。 [x,y]=meshgrid(1:1:256)。D:\matlab7\image\39。r39。data=(fread(fid,[256,256],39。))39。colormap(gray)。LENA39。Color39。r39。fft_lena=fft2(data)。 endendsubplot(1,2,2)。surf(x,y,f） 基于直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)一．實(shí)驗(yàn)?zāi)康?
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