数字图像处理MATLAB上机作业.docx
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数字图像处理MATLAB上机作业.docx
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数字图像处理MATLAB上机作业
数字图像处理实验报告
指导老师:
学号
姓名
班级
1.
产生右图所示图像f1(),其中图像大小为256×256,中间亮条为128×32,暗处=0,亮处=100。
对其进行:
①同屏显示原图f1()和(f1)的幅度谱图;
②若令f2()=(-1)()f1(),重复以上过程,
比较二者幅度谱的异同,简述理由;
③若将f2()顺时针旋转90度得到f3(),试显示(f3)的幅度谱,
并与(f2)的幅度谱进行比较;
④若将f1()顺时针旋转90度得到f4(),令f5()1()4(),
试显示(f5)的幅度谱,并指出其与(f1)和(f4)的关系;
⑤若令f6()2()3(),试显示(f6)的幅度谱,并指出其与(f2)和(f3)的关系,比较(f6)和(f5)的幅度谱。
f1(256,256);
64:
1:
192
122:
1:
144
f1()=100;
12(f1);
1
(1);
1(1,1);
1(1,1);
1:
256
1:
256
<1()
1();
>1()
1();
;
1:
256
1:
256
1()=255*(1());
(1,2,1);
(f1);
('原图');
(1,2,2);
(1);
('原图的幅度谱');
1:
256
1:
256
f2()=(-1)^()*f1();
22(f2);
2
(2);
2(1,1);
2(1,1);
1:
256
1:
256
<2()
2();
>2()
2();
;
1:
256
1:
256
2()=255*(2());
(2,2,1);
(f1);
('原图');
(2,2,2);
(1);
('原图的幅度谱');
(2,2,3);
(f2);
('原图中心化');
(2,2,4);
(2);
('原图中心化的幅度谱');
f3(f290,'');
32(f3);
3(3);
3(1,1);
3(1,1);
1:
256
1:
256
<3()
3();
>3()
3();
;
1:
256
1:
256
3()=255*(3());
(2,2,1);
(f2);
('原图中心化');
(2,2,2);
(2);
('原图中心化的幅度谱');
(2,2,3);
(f3);
('旋转后的图像');
(2,2,4);
(3);
('旋转后的幅度谱');
图像旋转90度后,幅度谱也旋转了90度。
f4(f190,'');
f514;
52(f5);
5(5);
5(1,1);
5(1,1);
1:
256
1:
256
<5()
5();
>5()
5();
;
1:
256
1:
256
5()=255*(5());
(2,2,1);
(f1);
('原图');
(2,2,2);
(1);
('原图的幅度谱');
(2,2,3);
(f5);
('相加后的图像');
(2,2,4);
(5);
('相加后的幅度谱');
原图与旋转90度后的图像进行叠加后,相应的幅度谱也进行叠加。
f623;
62(f6);
6(6);
6(1,1);
6(1,1);
1:
256
1:
256
<6()
6();
>6()
6();
;
1:
256
1:
256
6()=255*(6());
(2,2,1);
(2);
('F2');
(2,2,2);
(3);
('F3');
(2,2,3);
(5);
('F5');
(2,2,4);
(6);
('F6');
(2)和(3)相差90度。
(6)是(5)的中心化。
2.产生教材104页题图4.18(右图)所示的二值图像(白为1,黑为0),编程实现习题4.18所要求的处理(3*3的平均滤波和中值滤波)功能(图像四周边界不考虑,处理结果按四舍五入仍取0或1),显示处理前后的图像,比较其异同。
(64,64);
(256,256);
1:
1:
32
1:
1:
32
a()=1;
33:
1:
64
33:
1:
64
a()=1;
1:
64:
256
1:
64:
256
f(6363);
(f)
2:
1:
255
2:
1:
255
[f(11)
(1)(11)
(1)()
(1)(11)
(1)(11)];
[f
(1)
(1)()
(1)
(1)];
(a);
(b);
1()(5);
2()(5);
(1,3,1);
(f);
('原图像');
(1,3,2);
(1);
('方形中值滤波后图像')
(1,3,3);
(2);
('十字形中值滤波后图像')
2:
1:
255
2:
1:
255
4()=(f
(1)
(1)
(1)
(1))/4;
8()=(f(11)
(1)(11)
(1)
(1)(11)
(1)(11))/8;
4()=(f
(1)
(1)
(1)
(1)())/5;
8()=(f(11)
(1)(11)
(1)
(1)(11)
(1)(11)())/9;
4(4);
8(8);
4(4);
8(8);
(2,2,1);
(4);
('4邻域平均滤波后图像');
(2,2,2);
(8);
('8邻域平均滤波后图像')
(2,2,3);
(4);
('4邻域加权平均滤波后图像')
(2,2,4);
(8);
('8邻域加权平均滤波后图像')
放大后可看出区别
3.产生教材104页题图4.16所示的灰度图像(白为255,黑为0),分别加入高斯白噪声和椒盐噪声,再分别进行3*3的平均滤波和中值滤波,显示原图像、加噪图像和滤波结果图像,并比较四种滤波结果。
(256,256);
255*(210,7);
0:
1:
8
f(24:
233,(29+24*i):
(29+24*6));
f1(f,'',0,0.1)加入均值为零方差为0.1的高斯噪声
f2(f,'&',0.1)加入噪声密度为0.1的椒盐噪声
2:
1:
255
2:
1:
255
[f1(11)1
(1)1(11)1
(1)1()1
(1)1(11)1
(1)1(11)];
[f2(11)2
(1)2(11)2
(1)2()2
(1)2(11)2
(1)2(11)];
(a);
(b);
1()(5);%中值滤波
2()(5)中值滤波
8()=(f1(11)1
(1)1(11)1
(1)1
(1)1(11)1
(1)1(11)1())/9平均滤波
8()=(f2(11)2
(1)2(11)2
(1)2
(1)2(11)2
(1)2(11)2())/9平均滤波
(2,4,1)(f);
('原图像');
(2,4,2)(f1);
('高斯噪声污染后的图像');
(2,4,3)
(1);
('中值滤波后的图像');
(2,4,4)(8);
('平均滤波后的图像');
(2,4,5)(f);
('原图像');
(2,4,6)(f2);
('椒盐噪声污染后的图像');
(2,4,7)
(2);
('中值滤波后的图像');
(2,4,8)(8);
('平均滤波后的图像');
5.(第4、5题选做一题)编程实现教材214页所给图像门限化分割的迭代阈值算法,实现对某一灰度图像的二值化。
('C:
\\\\24242a28343490c0181536d35')读取格式的图像
2()进行到灰度图像的转换
0.5*(((a(:
)))((a(:
))));
;
(a>T);
0.5*((a(g))(a()));
()<0.2;
;
(1,2,1)(a);
(1,2,2)(g);
6.
=('');
(3)
=();
a
=2();
=10;
=(,);
;
(121)()('');
(122)()('');
:
=(,)
's
h1=[5-3-3;
50-3;
5-3-3]/15;
h2=[-3-35;
-305;
-3-35]/15;
h3=[-3-3-3;
50-3;
55-3]/15;
h4=[-355;
-305;
-3-3-3]/15;
h5=[-3-3-3;
-30-3;
555]/15;
h6=[555;
-30-3;
-3-3-3]/15;
h7=[-3-3-3;
-305;
-355]/15;
h8=[55-3;
50-3;
-3-3-3]/15;
's
t12(h1);
t22(h2);
t32(h3);
t42(h4);
t52(h5);
t62(h6);
t72(h7);
t82(h8);
();
(s
(1)
(2));
(1,8);
1
(1)
1
(2)
(1)1()
(2)2()(3)3()(4)4();
(5)5()(6)6()(7)7()(8)8();
(()>)
()();
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