图像处理基本实验.docx
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图像处理基本实验.docx
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图像处理基本实验
图像处理基本实验
1.
读取并显示一幅tif格式的图像,并将新图像存存储成bmp,png格式并显示出来.
所用图片像素为264x264
I=imread('dog_gray.tif');%读取tif图像
[m,n]=size(I)%显示图像规模
imwrite(I,'dog_gray.bmp');%图像保存为bmp格式
imwrite(I,'dog_gray.png');%图像保存为png格式
I1=imread('dog_gray.bmp');%读取bmp图像
I2=imread('dog_gray.png');%读取png图像
subplot(1,3,1),imshow(I);%在1x3子屏中的第1个子图显示为dog_gray.tif
title('dog_gray.tif');%显示图像标题
subplot(1,3,2),imshow(I1);%在1x3子屏中的第2个子图显示为dog_gray.bmp
title('dog_gray.bmp');%显示图像标题
subplot(1,3,3),imshow(I2);%在1x3子屏中的第2个子图显示为dog_gray.png
title('dog_gray.png');%显示图像标题
m=
264
n=
264
2读取一幅RGB彩色图像,在同一窗口输出原图像及R,G,B三个分量图像.
所用图片大小为352x351
RGB=imread('fruits.tif');%读取图像
[m,n,p]=size(RGB)%矩阵大小
R=RGB(:
:
1);%显示R分量
G=RGB(:
:
2);%显示G分量
B=RGB(:
:
2);%显示B分量
subplot(2,2,1),image(RGB);%在2x2子屏中的第1个子图显示原图
title('原图');%显示标题
subplot(2,2,2),image(R);%在2x2子屏中的第2个子图显示R分量图像
title('R分量');%显示标题
subplot(2,2,3),image(G);%在2x2子屏中的第3个子图显示G分量图像
title('G分量');%显示标题
subplot(2,2,4),image(B);%在2x2子屏中的第4个子图显示B分量图像
title('B分量');%显示标题
m=
352
n=
351
p=
3
3&4
读取一幅RGB彩色图像,将其转换为灰度图像保存为tif格式,并在同一窗口显示原图
像与灰度图像.
将4中得到灰度图像转化为二值图像,并对其进行取反操作,在同一窗口显示灰度图
所用图像像素为264x352
RGB=imread('flower-0170.jpg');%读取图像
[m,n,p]=size(RGB)%矩阵大小
I=rgb2gray(RGB);%真彩色图像转换为灰度图像
I1=im2bw(I);%灰色图像二值画
I2=~I1;%对二值图像取反
imwrite(I,'flower-0170.tif')%将图像保存为tif格式
subplot(1,2,1),imshow(RGB);%在1x2子屏的第1个子屏中显示原图
title('flower-0170.jpg');%显示标题
subplot(1,2,2),imshow(I);%在1x2子屏的第1个子屏中显示灰度图像
title('flower-0170.tif');%显示标题
figure%新建个图形窗口
subplot(1,3,1),imshow(I);%在1x3子屏的第1个子屏中显示灰度图像
subplot(1,3,2),imshow(I1);%在1x3子屏的第2个子屏中显示二值图像
subplot(1,3,3),imshow(I2);%在1x3子屏的第3个子屏中显示二值图像取反后的图像
m=
264
n=
352
p=
3
5
读取两幅图像,进行加,减,乘,除运算,并显示原图像与运算结果.
所用图片像素为512x512
I1=imread('baboon.tif');%读取图像
I2=imread('barbara.tif');%读取图像
[m1,n1]=size(I1)%I1的大小
[m2,n2]=size(I2)%I2的大小
ADD=imadd(I1,I2);%两个图像相加
SUB=imsubtract(I1,I2);%两个图像相减
MUL=immultiply(I1,I1);%两个图像相乘
DIV=imdivide(I1,I2);%两个图像相除
subplot(2,3,1),imshow(I1);%在2x3子屏的第1个子屏中显示baboon.tif
title('baboon.tif');
subplot(2,3,2),imshow(I2);%在2x3子屏的第2个子屏中显示barbara.tif
title('barbara.tif');
subplot(2,3,3),imshow(ADD);%在2x3子屏的第3个子屏中显示ADD
title('ADD图像');
subplot(2,3,4),imshow(SUB);%在2x3子屏的第4个子屏中显示SUB
title('SUB图像');
subplot(2,3,5),imshow(MUL);%在2x3子屏的第5个子屏中显示MUL
title('MUL图像');
subplot(2,3,6),imshow(DIV);%在2x3子屏的第6个子屏中显示DIV
title('DIV图像');
m1=
512
n1=
512
m2=
512
n2=
512
6
验证教材2.7节(点运算)中对图像的线性变换(例2-1),非线性变换(例2-2)及直方图均
衡化实验.
%图像线性变换
a=imread('cameraman.tif');%读入cameraman图像
figure
(1);
imshow(a);
b1=a+45;%图像灰度值增加45
figure
(2);
imshow(b1);
b2=1.2*a;%图像对比度增大
figure(3);
imshow(b2);
b3=0.65*a;%图像对比度减少
figure(4);
imshow(b3);
b4=-double(a)+225;%图像求补
figure(5);
imshow(uint8(b4));
%用函数对cameraman图像进行非线性变换
a=imread('cameraman.tif');%读取原始图像
figure
(1);
imshow(a);
xlabel('(a)原始图像');
x=1:
225;
y=x+x.*(255-x)/255;
figure
(2);
plot(x,y);%绘制函数图像
xlabel('(b)函数的曲线图');
b1=double(a)+0.006*double(a).*(255-double(a));
figure(3);
imshow(uint8(b1));%显示非线性图像
xlabel('(c)非线性处理效果');
%对cameraman进行直方图均衡化
histgram=zeros(1,256);%生成直方图数组
cdf=zeros(1,256);
[cm,map]=imread('cameraman.tif');
[a,b]=size(cm);
fori=1:
a
forj=1:
b
k=cm(i,j);
histgram(k)=histgram(k)+1;
end
end%得到直方图
cdf
(1)=histgram
(1);
fori=2:
256
cdf(i)=cdf(i-1)+histgram(i);
end
fori=1:
a
fori=1:
b
k=cm(i,j);
cm_equ(i,j)=cdf(k)*256/(a*b);
end
end
imshow(uint8(cm_equ));
figure
(2);
imhist(uint8(cm_equ));
%对tire.tif图像进行均衡化处理
I=imread('tire.tif');
J=histeq(I);
H=adapthisteq(I);
figure
(1);
imshow(I);
xlabel('原始图像');
figure
(2);
imshow(J);
xlabel('histeq均衡化');
figure(3);
imshow(H);
xlabel('adapthisteq均衡化');
.彩色图像和灰度图像中包含的信息内容有什么区别?
彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。
灰度图像(grayimage)是每个像素只有一个采样颜色的图像,这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。
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