图像处理实验报告.docx
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图像处理实验报告
数
字
图
像
处
理
实
验
报
告
院系:
计算机与通信工程学院
专业:
电子信息科学与技术
班级:
08-1班
学号:
200807020148
姓名:
姚亚伟
实验一Matlab图像显示方法
一、实验目的
1.了解Matlab的基本功能及操作方法
2.练习图像读写和显示函数的使用方法
3.掌握Matlab支持的五类图像的显示方法
二、实验内容
%1.图像的读写
%A)图像读
RGB=imread('ngc6543a.jpg');
%B)图像写
%先从一个.mat文件中载入一幅图像,然后利用图像写函数imwrite,创建一个.bmp
%文件,并将图像存入其中。
loadclown
whos
imwrite(X,map,'clown.bmp')
%C)图像文件格式转换
bitmap=imread('clown.bmp','bmp');
imwrite(bitmap,'clown.png','png');
%2.图像显示
%A)二进制图像的显示
BW1=zeros(20,20);%创建仅包含0/1的双精度图像
BW1(2:
2:
18,2:
2:
18)=1;
imshow(BW1,'notruesize');
whos
BW2=uint8(BW1);
figure,imshow(BW2,'notruesize')
BW3=BW2~=0;%逻辑标志置为on
figure,imshow(BW3,'notruesize')
whos
BW=imread('circles.tif');
imshow(BW);
figure,imshow(~BW);
figure,imshow(BW,[100;001]);
%B灰度图像的显示
I=imread('testpat1.tif');
J=filter2([12;-1-2],I);
imshow(I)
figure,imshow(J,[])
%C)索引图像的显示
loadclown%装载一副图像
imwrite(X,map,'clown.bmp');%保存为bmp文件
imshow(X)
imshow(X,map)
%D)RGB图像的显示
I=imread('flowers.tif');
imshow(I)
RGB=imread('ngc6543a.jpg');
figure,imshow(RGB)
imshow(I(:
:
3)%显示第三个颜色分量
%E)多帧图像的显示
mri=uint8(zeros(128,128,1,27));%27帧文件mri.tif初始化
forframe=1:
27
[mri(:
:
:
frame),map]=imread('mri.tif',frame);%读入每一帧
End
imshow(mri(:
:
:
3),map);%显示第三帧
figure,imshow(mri(:
:
:
6),map);%显示第六帧
figure,imshow(mri(:
:
:
10),map);%显示第十帧
figure,imshow(mri(:
:
:
20),map);%显示第二十帧
%)显示多幅图像
[X1,map1]=imread('forest.tif');
[X2,map2]=imread('trees.tif');
subplot(1,2,1),imshow(X1,map1)
subplot(1,2,2),imshow(X2,map2)
subplot(1,2,1),subimage(X1,map1)
subplot(1,2,2),subimage(X2,map2)
三、思考题
1.图像显示时,若不带参数’notruesize’,显示效果如何?
答:
若不带参数,则显示的是图片真正的尺寸大小。
若带则显示的图片大。
2.如何显示RGB图像的某一个颜色分量?
答:
使用代码imshow(I(:
:
x))
3.如何显示多帧图像的所有帧?
如何根据多帧图像创建电影片段?
答:
显示多帧图像的所有帧代码为imshow(mri(:
:
frame),map);
单位时间内显示24幅多帧图像。
实验二图像运算
一、实验目的
1.熟悉图像点运算和代数运算的实现方法
2.了解图像几何运算的简单应用
3.了解图像的邻域操作
二、实验内容
1.图像点运算
读入图像'rice.tif',通过图像点运算改变对比度。
rice=imread('rice.tif');
subplot(131),imshow(rice)
I=double(rice);%转换为双精度类型
J=I*0.43+60;
rice2=uint8(J);%转换为unit8
subplot(132),imshow(rice2)
J=I*1.5-60;
rice3=uint8(J);%转换为uint8
subplot(133),imshow(rice3)
2.图像的代数运算
A)图像加法运算
I=imread('rice.tif');
imshow(I)
J=imread('cameraman.tif');
figure,imshow(J)
K=imadd(I,J);
figure,imshow(K)
K2=imadd(I,J,'uint16');
figure,imshow(K2,[])
RGB=imread('flowers.tif');
RGB2=imadd(RGB,50);
imshow(RGB)
figure,imshow(RGB2)
RGB3=imadd(RGB,100);
figure,imshow(RGB3)
B)图像减法运算
I=imread('rice.tif');
imshow(I)
background=imopen(I,strel('disk',15));%估计背景图像
figure,imshow(background);
I2=imsubtract(I,background);%从原始图像减去背景图像
figure,imshow(I2)
C)图像乘法运算
I=imread('moon.tif');
J=immultiply(I,1.2);
K=immultiply(I,0.5);
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(K)
3.图像的几何运算
A)改变图像的大小
读入图像'ic.tif',改变图像大小,分别将原图像放大1.5倍和缩小0.5倍。
I=imread('ic.tif');
J=imresize(I,1.25);
K=imresize(I,0.8);
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(K)
Y=imresize(I,[100,150]);
figure,imshow(Y)
B)旋转一幅图像
将上述图像顺时针和逆时针旋转任意角度,观察显示效果。
I=imread('ic.tif');
J=imrotate(I,30,'bilinear');
J1=imrotate(I,30,'bilinear','crop');
imshow(I)
figure,imshow(J)
figure,imshow(J1)
J2=imrotate(I,-15,'bilinear');
figure,imshow(J2)
C)图像剪切
通过交互式操作,从一幅图像中剪切一个矩形区域。
I=imread('ic.tif');
imshow(I);
I1=imcrop;
figure,imshow(I1)
I2=imcrop(I,[3060120160]);
figure,imshow(I2)
实验三图像变换与滤波器设计
一、实验目的
1.了解傅立叶变换、离散余弦变换及Radon变换在图像处理中的应用
2.了解Matlab线性滤波器的设计方法
二、实验内容
1.傅立叶变换
A)绘制一个二值图像矩阵,并将其傅立叶函数可视化。
f=zeros(30,30);
f(5:
24,13:
17)=1;
imshow(f,'notruesize')
F=fft2(f);
F2=log(abs(F));
figure,imshow(F2,[-15],'notruesize');colormap(jet);
F=fft2(f,256,256);%零填充为256×256矩阵
figure,imshow(log(abs(F)),[-15],'notruesize');colormap(jet);
F2=fftshift(F);%将图像频谱中心由矩阵原点移至矩阵中心
figure,imshow(log(abs(F2)),[-15],'notruesize');colormap(jet);
B)利用傅立叶变换分析两幅图像的相关性,定位图像特征。
读入图像'text.tif',抽取其中的字母'a'。
bw=imread('text.tif');
a=bw(59:
71,81:
91);
imshow(bw);
figure,imshow(a);
C=real(ifft2(fft2(bw).*fft2(rot90(a,2),256,256)));%求相关性
figure,imshow(C,[]);
thresh=max(C(:
));
figure,imshow(C>thresh-10)
figure,imshow(C>thresh-15)
2.离散余弦变换(DCT)
A)使用dct2对图像'autumn.tif'进行DCT变换。
RGB=imread('autumn.tif');
imshow(RGB)
I=rgb2gray(RGB);%转换为灰度图像
figure,imshow(I)
J=dct2(I);
figure,imshow(log(abs(J)),[]),colormap(jet(64));colorbar;
B)将上述DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃,使用idct2重构图像并
与原图像比较。
RGB=imread('autumn.tif');
I=rgb2gray(RGB);%转换为灰度图像
J=dct2(I);
figure,imshow(I)
K=idct2(J);
figure,imshow(K,[0255])
J(abs(J)<10)=0;%舍弃余数
K2=idct2(J);
figure,imshow(K2,[0255])
C)利用DCT变换进行图像压缩。
I=imread('cameraman.tif');
I=im2double(I);
T=dctmtx(8);
B=blkproc(I,[8,8],'P1*x*P2',T,T');
mask=[11110000
11100000
11000000
10000000
00000000
00000000
00000000
00000000];
B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask);
I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T);
imshow(I)
figure,imshow(I2)
3.Radon变换
使用Radon逆变换重建图像。
P=phantom(256);%创建256灰度级大脑图
imshow(P)
theta1=0:
10:
170;[R1,xp]=radon(P,theta1);%18个投影
theta2=0:
5:
175;[R2,xp]=radon(P,theta2);%36个投影
theta3=0:
2:
178;[R3,xp]=radon(P,theta3);%90个投影
figure,imagesc(theta3,xp,R3);colormap(hot);colorbar
%使用逆变换重构图像
I1=iradon(R1,10);%用R1重构图形
I2=iradon(R2,5);%用R2重构图形
I3=iradon(R3,2);%用R3重构图形
figure,imshow(I1)
figure,imshow(I2)
figure,imshow(I3)
实验四形态学操作与空间变换
一、实验目的
1.了解膨胀和腐蚀的Matlab实现方法
2.掌握图像膨胀、腐蚀、开启、闭合等形态学操作函数的使用方法
3.了解二进制图像的形态学应用
4.了解空间变换函数及图像匹配方法
二、实验内容
1.图像膨胀
A)对包含矩形对象的二进制图像进行膨胀操作。
BW=zeros(9,10);
BW(4:
6,4:
7)=1;
imshow(BW,'notruesize')
se=strel('square',3);%正方形结构元素
BW2=imdilate(BW,se);
figure,imshow(BW2,'notruesize')
B)改变上述结构元素类型(如:
line,diamond,disk等),重新进行膨胀操作。
改变disk元素
C)对图像'text.tif'进行上述操作,观察不同结构元素膨胀的效果。
BW3=imread('text.tif');
imshow(BW3)
se2=strel('line',11,90);%线型结构元素
BW4=imdilate(BW3,se2);
figure,imshow(BW4)
2.图像腐蚀
A)对图像'circbw.tif'进行腐蚀操作。
BW1=imread('circbw.tif');
se=strel('arbitrary',eye(5));
BW2=imerode(BW1,se);
imshow(BW1)
figure,imshow(BW2)
B)对图像'text.tif'进行腐蚀操作。
BW=imread('text.tif');
se=strel('line',11,90);
BW2=imerode(BW3,se);
imshow(BW)
figure,imshow(BW2)
3.膨胀与腐蚀的综合使用
A)从原始图像'circbw.tif'中删除电流线,仅保留芯片对象。
方法一:
先腐蚀(imerode),再膨胀(imdilate);
BW1=imread('circbw.tif');
imshow(BW1)
se=strel('rectangle',[4030]);%选择适当大小的矩形结构元素
BW2=imerode(BW1,se);%先腐蚀,删除较细的直线
figure,imshow(BW2)
BW3=imdilate(BW2,se);%再膨胀,恢复矩形的大小
figure,imshow(BW3)
方法二:
使用形态开启函数(imopen)。
BW1=imread('circbw.tif');
imshow(BW1)
se=strel('rectangle',[4030]);
BW2=imopen(BW1,se);%开启操作
figure,imshow(BW2)
B)改变结构元素的大小,重新进行开启操作,观察处理结果。
se=strel('rectangle',[2010]);
se=strel('rectangle',[5040]);
C)置结构元素大小为[43],同时观察形态开启(imopen)与闭合(imclose)的效果,总结形态开启与闭合在图像处理中的作用。
I=imread('circbw.tif');
imshow(I)
se=strel('rectangle',[43]);
I1=imopen(I,se);%开启操作
I2=imclose(I,se);%闭合操作
figure,imshow(I1)
figure,imshow(I2)
5.图像极值的处理方法
A)对于下图所示的图像矩阵A,利用函数imregionalmax寻找其局部极大值
A=[10101010101010101010;
10131313101011101110;
10131313101010111010;
10131313101011101110;
10101010101010101010;
10111010101818181010;
10101011101818181010;
10101110101818181010;
10111011101010101010;
10101010101011101010];
B=imregionalmax(A)
B)利用函数imextendedmax寻找像素值大于其邻域像素值2个单位的局部极大值。
C=imextendedmax(A,2)
8.利用选择控制点实现图像匹配。
Matlab图像匹配的步骤:
将标准图像和待匹配图像读入Matlab;指定图像中的控制点对并保存;使用互相
关性进一步协调控制点对(可选);制定所需变换类型并根据控制点对推断变换参数;
变换未匹配的图像。
%读入待匹配图像和标准图像
unregistered=imread('westconcordaerial.png');
imshow(unregistered)
orthophoto=imread('westconcordorthophoto.png');
figure,imshow(orthophoto)
%选择图像中对应的控制点
cpselect(unregistered(:
:
1),orthophoto)
%保存控制点对
input_points
base_points
%使用相关性进一步协调控制点对
input_points_corr=cpcorr(input_points,base_points,unregistered(:
:
1),orthophoto);
input_points_corr
%根据控制点对推断空间变换参数
mytform=cp2tform(input_points,base_points,'projective');
%变换未匹配的图像
registered=imtransform(unregistered,mytform);
figure,imshow(registered)
实验五图像增强与复原
一、实验目的:
1.了解灰度变换增强和空域滤波增强的Matlab实现方法
2.掌握直方图灰度变换方法
3.掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法
4.了解图像复原的Matlab实现方法
二、实验内容
1.灰度变换增强
A)线段上像素灰度分布
读入灰度图像'debye1.tif',采用交互式操作,用improfile绘制一条线段的灰度
值。
imshow('debye1.tif')
improfile
读入RGB图像'flowers.tif',显示所选线段上红、绿、蓝颜色分量的分布
imshow('flowers.tif')
improfile
B)直方图变换
直方图显示
读入图像'rice.tif',在一个窗口中显示灰度级n=64,128和256的图像直方图。
I=imread('rice.tif');
imshow(I)
figure,imhist(I,64)
figure,imhist(I,128)
figure,imhist(I,256)
利用函数imadjust调解图像灰度范围,观察变换后的图像及其直方图的变化。
I=imread('rice.tif');
imshow(I)
figure,imhist(I)
J=imadjust(I,[0.150.9],[01]);
figure,imhist(J)
figure,imshow(J)
I=imread('cameraman.tif');
imshow(I)
figure,imhist(I)
J=imadjust(I,[00.2],[0.51]);
figure,imhist(J)
figure,imshow(J)
分别对图像'pout.tif'和'tire.tif'进行直方图均衡化处理,比较处理前后图像及
直方图分布的变化。
I=imread('pout.tif');
imshow(I)
figure,imhist(I)
J=histeq(I);
figure,imhist(J)
figure,imshow(J)
I=imread('tire.tif');
imshow(I)
figure,imhist(I)
J=histeq(I);
figure,imshow(J)
figure,imhist(J)
2.空域滤波增强
A)噪声模拟
利用函数imnoise给图像'eight.tif'分别添加高斯(gaussian)噪声和椒盐(salt&
pepper)噪声。
I=imread('eight.tif');
imshow(I)
I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.01);
figure,imshow(I1)
I2=imnoise(I,'salt&pepper');
figure,imshow(I2)
B)空域滤波
对上述噪声图像进行均值滤波
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