数字图像处理实验八
数字图像处理
实验
实验八：彩色图像处理
学院：信息工程学院
姓名：
学号：
专业及班级：
指导教师：
一、实验目的
使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法，并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。二、实验内容
要求学生能够完成彩色图像的分析，能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质；会对彩色图像进行直方图均衡，并能正确解释均衡处理后的结果；能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。
利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序：
rgb_image=imread('flower1.tif'); %读取图像flower1.tif
fR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量
fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量
fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量
figure(1),imshow(fR) %分别显示图像
figure(2),imshow(fG)
figure(3),imshow(fB)
%实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像
yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image);
fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度
fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调
fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度
figure(4),imshow(fY)
figure(5),imshow(fI)
figure(6),imshow(fQ)
fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化
fG=histeq(fG,256);
fB=histeq(fB,256);
RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并
figure,imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度，亮度参照前面
f1=imread('v1_red.jpg');
f2=imread('v1_green.jpg');
f3=imread('v1_blue.jpg');
f4=imread('infer_near.jpg');
ture_color=cat(3,f1,f2,f3);
figure,imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图
false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量
figure,imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图
f=imread('head.jpg');
cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素
cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素
figure,imshow(cut_1),colormap(hot) %显示图像cut_1,并使用hot模型彩色化
figure,imshow(cut_2),colormap(cool) %显示图像cut_2,并使用cool模型彩色化
三、实验具体实现
(1) 彩色图像的分析
调入并显示彩色图像flower1.tif ；
拆分这幅图像，并分别显示其R，G，B分量；
根据各个分量图像的情况讨论该彩色图像的亮度、色调等性质。
rgb_image=imread('3.jpg');
fR=rgb_image(:,:,1);
imwrite(fR,'v1_red.jpg');
fG=rgb_image(:,:,2);
imwrite(fR,'v1_green.jpg');
fB=rgb_image(:,:,3);
imwrite(fR,'v1_blue.jpg');
figure(1);
subplot(1,3,1),imshow(fR)
subplot(1,3,2),imshow(fG)
subplot(1,3,3),imshow(fB)
(2) 彩色图像的直方图均衡
接内容(1)；
显示这幅图像的R，G，B分量的直方图，分别进行直方图均衡处理，并显示均衡后的直方图和直方图均衡处理后的各分量；
将处理完毕的各个分量合成彩色图像并显示其结果；
观察处理前后图像的彩色、亮度、色调等性质的变化。
yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image);
fY=yiq_image(:,:,1);
fI=yiq_image(:,:,2);
fQ=yiq_image(:,:,3);
figure(2);
subplot(1,3,1),imshow(fY)
subplot(1,3,2),imshow(fI)
subplot(1,3,3),imshow(fQ)
(3) 假彩色处理
调入并显示红色可见光的灰度图像vl_red.jpg、绿色可见光的灰度图像vl_green.jpg和蓝色可见光的灰度图像vl_blue.jpg；以及近红外灰度图像infer_near.jpg和中红外灰度图像infer_mid.jpg；
以图像vl_red.jpg为R；图像vl_green.jpg为G；图像vl_blue.jpg为B，将这三幅图像组合成可见光RGB彩色图像；
分别以近红外图像infer_near.jpg和中红外图像infer_mid替换R分量，形成假彩色图像；
观察处理的结果，注意不同波长红外线图像组成图像的不同结果
fR=histeq(fR,256);
fG=histeq(fG,256);
fB=histeq(fB,256);
RGB_image=cat(3,fR,fG,fB);
figure,imshow(RGB_image)
f1=imread('v1_red.jpg');
f2=imread('v1_green.jpg');
f3=imread('v1_blue.jpg');
f4=imread('v1_red.jpg');
ture_color=cat(3,f1,f2,f3);
figure,imshow(ture_color)
false_color=cat(3,f4,f2,f3);
figure,imshow(false_color)
(4) 伪彩色处理1：灰度切片处理
调入并显示灰度图像head.jpg；
利用MATLAB提供的函数对图像在8~256级的范围内进行切片处理，并使用hot模式和cool模式进行彩色化；
观察处理的结果。
f=imread('1.jpg');
cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);
cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]);
figure,imshow(cut_1),colormap(hot) figure,imshow(cut_2),colormap(cool)
四、思考题
1. 为什么经彩色直方图均衡后的图像除了对比度会有所增强外，还有色调的变化？
2. 实验内容(3)的假彩色处理方案是否可以有多种？若有，请估计其它方案的可能结果。答：1. 因为直方图均衡化后，通过直方图可以看出图像的像素点数在各个级别上分布均匀，所以除了对比度会有所增强外，还有色调的变化。
2.图像进行高频、中频、低频滤波，然后分别将高频赋予红色、中频绿色、低频蓝色，实际上也就是空间滤波实现假彩色。
五、实验小结
数字图像处理实验1
实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据，步骤如下： (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像，注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);
RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000
(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中，观察对比它们的特点，体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍，插值方法使用三种不同方法，在figure(3)中显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数，重复实验；A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B
武汉科技大学 数字图像处理实验报告
二○一四～二○一五学年第一学期电子信息工程系 实验报告书 班级：电子信息工程（DB）1102班姓名 学号： 课程名称：数字图像处理 二○一四年十一月一日
实验一图像直方图处理及灰度变换（2学时） 实验目的： 1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。 2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。 3. 掌握图像灰度变换的基本方法，理解灰度变换对图像外观的改善效果。 实验内容： 1. 读入一幅图像，判断其是否为灰度图像，如果不是灰度图像，将其转化为灰度图像。 2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。 3. 完成灰度图像的灰度变换操作，如线性变换、伽马变换、阈值变换（二值化）等，分别使用不同参数观察灰度变换效果（对灰度直方图的影响）。 实验步骤： 1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡，并统计图像的直方图： I1=imread('pic.jpg'); %读取图像 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('灰度图'); subplot(3,2,4); imhist(I2); %统计直方图 title('统计直方图'); subplot(3,2,5); J=histeq(I2); %直方图均衡 imshow(J); title('直方图均衡'); subplot(3,2,6); imhist(J); title('统计直方图');
原 图 灰度图 01000 2000 3000统计直方图 100200直方图均衡 0统计直方图 100200 仿真分析： 将灰度图直方图均衡后，从图形上反映出细节更加丰富，图像动态范围增大，深色的地方颜色更深，浅色的地方颜色更前，对比更鲜明。从直方图上反应，暗部到亮部像素分布更加均匀。 2. 将图片进行阈值变换和灰度调整，并统计图像的直方图： I1=imread('rice.png'); I2=im2bw(I1,0.5); %选取阈值为0.5 I3=imadjust(I1,[0.3 0.9],[]); %设置灰度为0.3-0.9 subplot(3,2,1); imshow(I1); title('原图'); subplot(3,2,3); imshow(I2); title('阈值变换'); subplot(3,2,5); imshow(I3); title('灰度调整'); subplot(3,2,2); imhist(I1); title('统计直方图'); subplot(3,2,4);
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread， imfinfo 等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出，用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像，记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图像与原图像的差别，调整后的灰
度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理，试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理，试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围， 如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换： s = c log(1 + r )，c 为常数，r ≥ 0 3) 幂次变换： 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸： 其对应的数学表达式为：
数字图像处理实验(全完整答案)
数字图像处理实验(全 完整答案)
实验一常用 MATLAB图像处理命令 一、实验目的 1 、熟悉并掌握MA TLAB 工具的使用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 二、实验环境 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP或W IN2000计算机 三、常用函数 读写图像文件 1 imread imread 函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif') 2 imwrite imwrite 函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif', ’tif ’) 3 imfinfo imfinfo 函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')图像的显示 1 image image 函数是 MATLAB提供的最原始的图像显示函数，如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2 imshow imshow 函数用于图像文件的显示，如： i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); title （‘原图像’） %加上图像标题
3 colorbar colorbar 函数用显示图像的颜色条，如： i=imread('e:\w01.tif'); imshow(i); colorbar; 4 figure figure 函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1) ；/figure(2) ； 5 subplot 把图形窗口分成多个矩形部分，每个部分可以分别用来进行显示。 Subplot （m，n，p）分成 m*n个小窗口，在第p 个窗口中创建坐标轴为当 前坐标轴，用于显示图形。 6 plot 绘制二维图形 plot （y） Plot （x，y）xy 可以是向量、矩阵。 图像类型转换 1 rgb2gray 把真彩图像转换为灰度图像 i=rgb2gray （j ） 2 im2bw 通过阈值化方法把图像转换为二值图像 I=im2bw（j ，level ） Level 表示灰度阈值，取值范围0~1（即0.n ），表示阈值取自原图像灰度范围的n%
数字图像处理实验 实验二
实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1．图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有： g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为： g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中，α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果，也可以用于两张图像的衔接。说明：两个示例图像保存在默认路径下，文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif'，要求实现下图所示结果。 代码： I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图：
2．图像的减法运算-imsubtract 说明： 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));，要求实现下图所示结果。 示例代码如下： I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图： 3.图像的乘法运算-immultiply
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班
实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)
title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
南昌大学-数字图像处理实验报告1-8(全)
NANCHANG UNIVERSITY 数字图象处理实验报告 专业：通信工程 班级：121班 学号：6100212024 学生姓名：徐万然 2015年4月20日
目录 实验1：图像信号的数字化 实验2：图像灰度级修正 实验3：图像的平滑滤波 实验4：图像的锐化处理 实验5：图像的伪彩色处理 实验6：图像的几何变化 实验7：图像的复原处理 实验8：图像的正交变换
实验一：图像信号的数字化 一、实验目的 通过本实验了解图像的数字化参数取样频率（象素个数）、量化层数与图像质量的关系。 二、实验内容 编写并调试图像数字化程序，要求参数k，n 可调。其中k为亚抽样比例；n 为量化比特数；选择任意图像进行处理，在显示器上观察各种数字化参数组合下的图像效果。 三、实验程序 f=imread('Water lilies.jpg'); %读入一张图片 f1=rgb2gray(f); %将rgb值转换为灰度图 subplot(3,3,1),imshow(f),title('灰度图'); %显示这幅图像 f2=im2bw(f1); %将图像转换为二值图 subplot(3,3,2),imshow(f2),title('二值图'); %显示这幅图像 f3=~f2; %对图像进行取反操作 subplot(3,3,3),imshow(f3),title('取反图'); %显示这幅图像 f4=imnoise(f,'gaussian');% subplot(3,3,4),imshow(f4),title('加高斯噪声图'); %对象进行预操作，加入高斯噪声 h=ones(5,5)/25; %设计一个5*5的均值滤波器 f5=imfilter(f4,h); %对图像进行均值滤波 subplot(3,3,5),imshow(f5),title('平滑滤波图'); %显示这幅图像 f6=imadjust(f,[0,1],[0,1]); %对图像灰度值进行归一化处理 subplot(3,3,6),imshow(f6),title('灰度级修正图1'); %显示这幅图像 f7=imadjust(f,[0,0.8],[0,1]); %降低输入的灰度值 subplot(3,3,7),imshow(f7),title('灰度级修正图2'); %显示这幅图像
数字图像处理实验
《数字图像处理》 实验报告 学院：信息工程学院 专业：电子信息工程 学号： 姓名： 2015年6月18日
目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)
实验一图像的读取、存储和显示 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容及步骤 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。 7．用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；
数字图像处理——彩色图像实验报告
6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理，转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果：
彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像
(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果： 原图 转换到NTSC彩色空间
数字图像处理实验报告(完整版)
数字图像处理 实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、显示图像 1．利用imread( )函数读取一幅图像，假设其名为lily.tif，存入一个数组中； 2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息； 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； 实验结果如下图： 源代码： >>I=imread('lily.tif') >> whos I >> imshow(I) 二、压缩图像 4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； 5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为lily.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。 6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flily.bmp。7．用imread()读入图像Sunset.jpg和Winter.jpg； 8．用imfinfo()获取图像Sunset.jpg和Winter.jpg的大小； 9．用figure,imshow()分别将Sunset.jpg和Winter.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。其中9的实验结果如下图：
源代码： 4~6(接上面两个) >>I=imread('lily.tif') >> imfinfo 'lily.tif'； >> imwrite(I,'lily.jpg','quality',20); >> imwrite(I,'lily.bmp'); 7~9 >>I=imread('Sunset.jpg'); >>J=imread('Winter.jpg') >>imfinfo 'Sunset.jpg' >> imfinfo 'Winter.jpg' >>figure(1),imshow('Sunset.jpg') >>figure(2),imshow('Winter.jpg') 三、二值化图像 10．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。实验结果如下图： 源代码： >> I=imread('lily.tif') >>gg=im2bw(I,0.4); F>>igure, imshow(gg)
数字图像处理实验
（1）矩阵图像的傅里叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,'notruesize') F=fft2(f); F2=log(abs(F)); figure;imshow(F2,[-1 5],'notruesize');colormap(jet);colorbar;
-0.5 00.5 11.522.533.544.5 （2）图像的傅里叶变换 I=imread('concordorthophoto.png'); imshow(I); B=ffshift(fft2(I)); figure; imshow(log(abs(B)),[]),colorbar;
图像离散余弦变换 RGB=imread('hestain.png'); I=rgb2gray(RGB); imshow(RGB); J=dct2(I); figure,imshow(log(abs(J)),[]),colorbar; J(abs(J)<10)=0; K=idct2(J)/255; figure,imshow(K)
二(1) 直方图均衡化增强图像对比度程序I=imread('trees.tif'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); imshow(I);figure,imshow(J) K1=filter2(fspecial('average',3),J)/255; K2=filter2(fspecial('average',5),J)/255; K3=filter2(fspecial('average',7),J)/255; figure,imshow(K1) figure,imshow(K2) figure,imshow(K3)
数字图像处理实验 2017
实验一 Matlab图像基本操作 一、实验目的 熟悉利用Matlab进行图像处理的基本操作，了解图像数据的存储形式及进行图像处理编程的步骤方法。 二、实验内容 1、图像读写与显示 重点函数：imread, imwrite, imshow 2、彩色图像灰度化 计算公式：Y = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 3、图像马赛克 局部平均，改变窗口大小比较处理结果，如取2×2、4×4或更大尺寸的窗口 4、图像平移 分别完成图像水平方向、竖直方向和两个方向的平移 三、实验要求 1、编写代码，完成各项实验内容 2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告 实验二图像点运算 一、实验目的 理解图像灰度变换和直方图的概念，掌握灰度变换和直方图均衡化的原理及实现方法。 二、实验内容 1、线性灰度变换 2、非线性变换 =，修改指数γ观察图像效果，总结指数项γ合理取值的一般规律 s crγ 3、直方图 绘制直方图，观察图像效果与直方图的关系 4、直方图均衡化 利用直方图均衡化确定灰度变换关系，画出变换曲线及图像处理前后的直方图 三、实验要求 1、编写代码，完成各项实验内容 2、总结实验中遇到问题及解决方案，书写实验报告
实验三邻域运算 一、实验目的 1.巩固对图像增强的认识，明确图像空域处理的类型 2.理解图像平滑与图像锐化的概念 3.掌握图像模板卷积运算的实现方法 4.锻炼编程开发图像处理算法的能力 二、实验准备 1.了解图像处理点运算和邻域运算的区别 2.学习利用模板卷积的方法进行图像邻域运算 3.复习均值滤波和中值滤波的原理 4.列出常用的模板形式，思考中值滤波要用到的简单排序方法 5.分析对比图像平滑和图像锐化模板的差异 三、实验内容与步骤 1.列出常用的卷积模板 2.基于3×3的模板，编写均值滤波的处理程序，处理含有加性高斯噪声和椒盐噪声的图像，观察处理结果 3.编写中值滤波程序，处理相同的图像与均值滤波进行比较；改变模板尺寸观察处理结果 4.编程实现利用一阶微分算子和二阶拉普拉斯算子进行图像锐化的程序 5.对比不同的邻域运算结果，体会图像锐化与图像平滑的区别 四、实验报告与思考题 1.总结实验内容及步骤方法完成实验报告，报告中要求有关键代码的注释说明及程序运行和图像处理结果 2.实验报告中回答以下问题 (1)均值滤波和中值滤波分别适用于处理哪类图像？ (2)图像平滑和图像锐化所采用的模板有什么不同？ (3)邻域运算的模板尺寸对处理结果有什么影响？
数字图像处理实验八
数字图像处理 实验 实验八：彩色图像处理 学院：信息工程学院 姓名： 学号： 专业及班级： 指导教师：
一、实验目的 使用MatLab 软件对图像进行彩色处理。使学生通过实验熟悉使用MatLab软件进行图像彩色处理的有关方法，并体会到图像彩色处理技术以及对图像处理的效果。二、实验内容 要求学生能够完成彩色图像的分析，能正确讨论彩色图像的亮度、色调等性质；会对彩色图像进行直方图均衡，并能正确解释均衡处理后的结果；能够对单色图像进行伪彩色处理、利用多波长图像进行假彩色合成、进行单色图像的彩色变换。 利用MATLAB软件实现彩色图像处理的程序： rgb_image=imread('flower1.tif'); %读取图像flower1.tif fR=rgb_image(:,:,1); %获取图像的红色分量 fG=rgb_image(:,:,2); %获取图像的绿色分量 fB=rgb_image(:,:,3); %获取图像的蓝色分量 figure(1),imshow(fR) %分别显示图像 figure(2),imshow(fG) figure(3),imshow(fB) %实现rgb图像转化为NTSC彩色空间的图像 yiq_image=rgb2ntsc(rgb_image); fY=yiq_image(:,:,1); %图像flower1.tif的亮度 fI=yiq_image(:,:,2); %图像flower1.tif的色调 fQ=yiq_image(:,:,3); %图像flower1.tif的饱和度 figure(4),imshow(fY) figure(5),imshow(fI) figure(6),imshow(fQ) fR=histeq(fR,256); %对彩色图像的分量进行直方图均衡化 fG=histeq(fG,256); fB=histeq(fB,256); RGB_image=cat(3,fR,fG,fB); %将直方图均衡化后的彩色图像合并 figure,imshow(RGB_image) %观察处理后的彩色图色度，亮度参照前面 f1=imread('v1_red.jpg'); f2=imread('v1_green.jpg'); f3=imread('v1_blue.jpg'); f4=imread('infer_near.jpg'); ture_color=cat(3,f1,f2,f3); figure,imshow(ture_color) %显示由红、绿、蓝三幅图合成的彩色图 false_color=cat(3,f4,f2,f3); %用近红外图像代替R分量 figure,imshow(false_color) %显示由近红外、绿、蓝三幅图合成的假彩色图 f=imread('head.jpg'); cut_1=imadjust(f,[0.0925 0.5],[0.0925 0.5]);%提取灰度在16-128之间的像素 cut_2=imadjust(f,[0.5 1],[0.5 1]); %提取灰度在128-256之间的像素
数字图像处理实验一
大学实验报告 学院：计算机科学与技术专业：信息安全班级：131 姓名学号实验组实验时间2016/4/22 指导教师成绩 实验项目名称图像基本操作 实验目的 利用MATLAB软件，熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。 1.熟悉图像矩阵的基本操作 2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换 3.掌握图像文件的读写 4.掌握图像及灰度图像直方图的显示 5.掌握图像缩放和旋转 实验要求 利用MATLAB软件，熟悉图像的数据矩阵操作、图像的类型转换及图像的存储等基本操作。 1.熟悉图像矩阵的基本操作 2.掌握图像数据类型转换及图像类型转换 3.掌握图像文件的读写 4.掌握图像及灰度图像直方图的显示 5.掌握图像缩放和旋转 实验原理1.关于图像矩阵 MATLAB中图像数据以矩阵方式的存储。所以有必要学会关于矩阵的操作，由于篇幅有限，这里只作简要的介绍。 生成矩阵的函数有： eye 生成单位矩阵 ones全1阵 zeros 全零阵 rand 均匀随机阵 randn 正态随机阵 2.图像数据类型及图像类型 2.1 图像数据类型转换 MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为双精度(double)类型即64位浮点数。而存储图像时MATLAB有时采用无符号整型（uint8)即图像矩阵中的每个数据占用一个字节。由于大多数运算和函数(比如最基本的矩阵加减运算)都不支持uint8类型，所以运算时通常要将图像转换成 double型。 函数double将数据转换为双精度浮点类型，调用格式为： X64=double(x8) /256 2.2 图像类型及转换
在MATLAB中，一幅图像可能包含一个数据矩阵，也可能有一个颜色映像表矩阵。MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型，其区别在于数据矩阵元素的不同含意。它们是： ● 真彩色图像 ● 索引图像 ● 灰度图像 ● 二值图像 （１）真彩色图像 真彩色图像又称RGB图像，对于一个尺寸为M×N的彩色图像来说，在MATLAB中则存储为一个M×N×3的多维数组，像素的颜色由保存在像素位置上的R、G、B的强度值的组合来确定。如果需要知道图像A中（x，y）处的像素值，则可以使用这样的代码A（x,y,1:3）。 （２）索引图像 MATLAB中的索引图像包含两个结构，一个是调色板，一个是图像数据矩阵。调色板是一个m×3的色彩映射矩阵，矩阵的每一行都代表一种色彩，与真彩色图像相同，通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数，形成一种特定的颜色。调色板通常和索引图像存在一起，当读入图像时，MATLAB同时加载调色板和图像。 （３）灰度图像 灰度图像就是只有强度信息，而没有颜色信息的图像。存储灰度图像只需要一个数据矩阵，矩阵的每个元素表示对应位置像素的灰度值，灰度图像的数据类型可以是doubIe类型，这时值域为[0,1]，也可以uint8类刑，值域是[0,255]。 （４）二值图像 二值图像就是只有黑白两种值的图像，我们可以把它看作是特殊的灰度图像。二值图像只需一个数据矩阵来存储，每个像素只取0或1。 MATLAB提供了若干函数，用于图像类型的转换，这些函数如下所示： ●rgb2gray 将RGB图像转换成灰度图像 ●Gray2ind 将灰度图像转换成索引图像 ●Im2bw 设定阈值将图像转换为二值图像 ●Im2double 将图像数据阵列转换为double型 ●Im2unit8 将图像数据阵列转换为unit8型 ●Im2unit16 将图像数据阵列转换为unit16型 ●Ind2gray 将索引图像转换为灰度图像 ●Ind2rgb 将索引图像转换成真彩色图像 2.3 图像读写及显示 MATLAB为用户提供了专门的函数以从图像格式的文件中读写图像数据。 （１）图像文件的读取 利用imread函数可以完成图像文件的读取操作，常见调用格式为： A = imread(FILENAME,FMT) 其作用是将文件名用字符串FILENAME表示的、扩展名用字符串FMT（表示图像文件格式）表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。如果FILENAME所指的为灰度图像，则A为M×N的二维矩阵；如果FILENAME所指的为RGB图像，则A为M×N×3的三维矩阵。 （２）图像文件的写入（保存） 利用imwrite函数完成图像的写入操作，也完全支持上述各种图像文件的格式，其常用的调用格式为： imwrite(A,FILENAME,FMT)
数字图像处理实验一
数字图像处理—实验一 一．实验内容： 图像灰度变换 二．实验目的： 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换；感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三．实验步骤： 1．获取实验用图像：rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序： clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2．产生灰度变换函数T1，使得： 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65
1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序： subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');
3．产生灰度变换函数T2，使得： 用T2对原图像rice.jpg进行处理，使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];
数字图像处理实验报告
目录 实验一：数字图像的基本处理操作 (4) ：实验目的 (4) ：实验任务和要求 (4) ：实验步骤和结果 (5) ：结果分析 (8) 实验二：图像的灰度变换和直方图变换 (9) ：实验目的 (9) ：实验任务和要求 (9) ：实验步骤和结果 (9) ：结果分析 (13) 实验三：图像的平滑处理 (14) ：实验目的 (14) ：实验任务和要求 (14) ：实验步骤和结果 (14) ：结果分析 (18) 实验四：图像的锐化处理 (19) ：实验目的 (19) ：实验任务和要求 (19) ：实验步骤和结果 (19) ：结果分析 (21)
实验一：数字图像的基本处理操作 ：实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用； 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。：实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示，注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换， 显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里 叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 ：实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下： a=imread('d:\'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,; subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图所示：
数字图像处理实验四
数字图像处理—实验四 一．实验内容： ⑴图像的锐化：使用Sobel，Laplacian算子分别对图像进行运算，观察并体会运算结果。 ⑵综合练习：对需要进行处理的图像分析，正确运用所学的知识，采用正确的步骤，对图像进行各类处理，以得到令人满意的图像效果。 [3] 编程实现Roberts梯度锐化算法。 二．实验目的： 学会用Matlab中的下列函数对输入图像按实验内容进行运算；感受各种不同的图像处理方法对最终图像效果的影 响。 imfilter；fspecial；imadjust； 三．实验步骤： 1．仔细阅读Matlab帮助文件中有关以上函数的使用说明，能充分理解其使用方法并能运用它们完成实验内 容。 2．将cameraman.jpg图像文件读入Matlab，使用imfilter函数分别采用Sobel，Laplacian算子对其作锐化运算， 显示运算前后的图像。算子输入方法(两种方法都 做)： (1)用fspecial函数产生（注意：fspecial仅能产生垂直方向 sobel算子，产生Laplacian算子时alpha参数选择0，详 见Help）。 (2)直接输入，其中Sobel算子形式为 （水平Sobel）（垂直Sobel） Laplacian算子形式为 。 对于Sobel算子，采用生成图像；对于Laplacian算子， 直接采用计算结果作为锐化后图像。 figure; subplot(2,3,1);
i1=imread('D:\images\cameraman.tif'); i1=im2double(i1); imshow(i1);title('Input Image'); subplot(2,3,2); h=fspecial('sobel'); g=h.'; T1= imfilter(i1, h); T2=imfilter(i1, g); T3=sqrt(T1.^2+T2.^2); imshow(T3);title('方法一sobel算子'); subplot(2,3,3); h = fspecial('laplacian',0); T4= imfilter(i1, h); imshow(T4);title('方法一laplacian算子'); subplot(2,3,4); dx=[-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1]; dy=[-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1]; T5= imfilter(i1, dx); T6= imfilter(i1, dy); T7=sqrt(T1.^2+T2.^2); imshow(T7);title('方法二sobel算子');