数字图像处理matlab报告总结,matlab数字图像处理实验报告《matlab数字图像处理实验报告》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab数字图像处理实验报告(39页珍藏版)》请在⾦锄头⽂库上搜索。 1、作业要求：按照下⾯的实验提⽰⾃⾏完成下列图像处理实验，图像处理中的图⽚必须使⽤⾃⼰准备图⽚，并且⼤⼩调整为 521*512 或者 256*256.实验⼀ 常⽤ MATLAB 图像处理命令⼀、实验⽬的1、熟悉并掌握 MATLAB ⼯具的使⽤；
JY改造系统
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 WIN2000 计算机三、常⽤函数 读写图像⽂件1 imreadimread 函数⽤于读⼊各种图像⽂件，如：a=imread(e:w01.tif)2 imwriteimwrite 函数⽤于写⼊图像⽂件，如：imwrite(a,e:w02.tif,tif。2、)3 imfinfoimfinfo 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 imageimage 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 imshowimshow 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 colorbarcolorbar 函数⽤显⽰图像的颜⾊条，如：
i=imread(e:w01.tif);imshow(i);colorbar;4 figurefig。
3、ure 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 01(即 0.n)，表⽰阈值取⾃原图像灰度范围的 n。
4、%3 imresize改变图像的⼤⼩I=imresize(j，m n)将图像 j ⼤⼩调整为 m ⾏ n 列 图像运算1 imadd两幅图像相加，要求同样⼤⼩，同种数据类型Z=imadd(x，y)表⽰图像 x+y2 imsubstract两幅图像相减，要求同样⼤⼩，同种数据类型Z=imsubtract(x，y) 表⽰图像 x-y3 immultiplyZ=immultiply(x，y) 表⽰图像 x*y4 imdivideZ=imdivide(x，y) 表⽰图像 x/y四、实验内容(请将实验程序填写在下⽅合适的位置，实验图像结果拷屏粘贴)1、读⼊⼀幅 RGB 图像，变换为灰度图像和⼆值图像，并。
5、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。a=imread(f:1.jpg)i = rgb2gray(a)I =
网络孔子学院im2bw(a,0.5)subplot(3,1,1);imshow(a);title(原图像)subplot(3,1,2);imshow(i);title(灰度图像)subplot(3,1,3);imshow(I);title(⼆值图像) 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。
a=imread(f:1.jpg)A=imresize(a,800 800)b=imread(f:2.jpg)B=。
6、imresize(b,800 800)Z1=imadd(A,B)Z2=imsubtract(A,B)Z3=immultiply(A,B)Z4=imdivide(A,B)subplot(3,2,1);
国发3号文件imshow(A);title(原图像 A)subplot(3,2,2); imshow(B);title(原图像 B)subplot(3,2,3); imshow(Z1);title(加法图像)subplot(3,2,4); imshow(Z2);title(减法图像)subplot(3,2,5); imshow(Z3);title(乘法图像)subplot(3,2,6); imshow(Z2)。
7、;title(除法图像)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。a=imread(f:1.jpg);m = imadjust(a,0.5;1) ;%图像变亮n = imadjust(a,0;0.5) ;%图像变暗g=255-a;%负⽚效果
subplot(2,2,1);imshow(a);title(原图像)subplot(2,2,2);imshow(m);title(图像变亮)subplot(2,2,3);imshow(n);title(图像变暗)
subplot(2,2,4);imshow(g);title(负⽚效果) 。
河北科技大学学报
8、4、熟悉数字图像处理常⽤函数的使⽤，调出帮助⽂档查看其各种不同⽤法。⽅法：选择函数(函数所在区变暗) ，点右键弹出菜单，选择“Help on Selection”五、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。实验四 常⽤图像增强⽅法⼀、实验⽬的1、熟悉并掌握 MATLAB 图像处理⼯具箱的使⽤；2、理解并掌握常⽤的图像的增强技术。⼆、实验环境MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机三、相关知识1 imnoiseimnoise 函数⽤于对图像⽣成模拟噪声，如： i=imread(e:w01.tif);j=imnoise(i,ga。
9、ussian,0,0.02)；模拟均值为 0 ⽅差为 0.02 的⾼斯噪声，j=imnoise(i,salt&pepper, 0.04) 模拟叠加密度为 0.04 的椒盐噪声2 fspecialfspecial 函数⽤于产⽣预定义滤波器，如：h=fspecial(sobel);%sobel ⽔平边缘增强滤波器h=fspecial(gaussian);%⾼斯低通滤波器h=fspecial(laplacian);%拉普拉斯滤波器h=fspecial(log);%⾼斯拉普拉斯(LoG)滤波器h=fspecial(average);%均值滤波器3 基于卷积的图像滤波函数imfilter 函数， fil。 10、ter2 函数，⼆维卷积 conv2 滤波, 都可⽤于图像滤波，⽤法类似，如：i=imread(e:w01.tif); h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1;%产⽣ Sobel 算⼦的⽔平⽅向模板j=filter2(h,i)；或者：h = fspecial(prewitt)I = imread(cameraman.tif);imshow(I); H = fspecial(prewitt); %预定义滤波器M = imfilter(I,H);imshow(M)或者：i=imread(e:w01.tif);h=1,1,1;1,1,1;1,1,1;h=h/9;j=conv2(i,h);4 其。
温州民房倒塌11、他常⽤滤波举例(1)中值滤波medfilt2 函数⽤于图像的中值滤波，如：i=imread(e:w01.tif);j=medfilt2(i，M N)；对矩阵 i 进⾏⼆维中值滤波，领域为 M*N，缺省值为 3*3(2)利⽤拉⽒算⼦锐化图像, 如:i=imread(e:w01.tif);j=double(i); h=0,1,0;1,-4,0;0,1,0;%拉⽒算⼦
k=conv2(j,h,same)；三、实验步骤1、采⽤⼆维中值滤波函数 medfilt2 对受椒盐噪声⼲扰的图像滤波，窗⼝分别采⽤ 3*3,5*5,7*7I = imread(f:lena.png);J = imnoise(I,sal。
12、t & pepper,0.04);K1 = medfilt2(J,3 3);%对矩阵 i 进⾏⼆维中值滤波，领域为 3*3 K2 = medfilt2(J,5 5);K3 = medfilt2(J,7 7);subplot(2,2,1);imshow(J);title(椒盐噪声⼲扰图像)subplot(2,2,2);imshow(K1);title(领域为 3*3 ⼆维中值滤
波)subplot(2,2,3);imshow(K2);title(领域为 5*5 ⼆维中值滤波) subplot(2,2,4);imshow(K3);title(领域为 7*7 ⼆维中值滤波) 2、采⽤MATLAB 中。
13、的函数 filter2 对受噪声⼲扰的图像进⾏均值滤波I = imread(f:lena.png);j=imnoise(i,gaussian,0,0.02);%模拟均值为 0 ⽅差为
0.02 的⾼斯噪声，M= filter2(fspecial(average,9),J)/255; %模板尺⼨为 9subplot(2,1,1);imshow(j);title(噪声⼲扰图
像)subplot(2,1,2);imshow(M);title(改进后的图像)3、采⽤三种不同算⼦对图像进⾏锐化处理。
i=imread(f:1.jpg)I=rgb2gray(s)H=fspecial(sobel)%应⽤ Sob。
巨无霸人体艺术
14、el 算⼦锐化图像I1=filter2(H,I)%Sobel 算⼦滤波锐化H=fspecial(prewitt)%应⽤ prewitt 算⼦锐化图像I2=filter2(H,I)%prewitt 算⼦滤波锐化H=fspecial(log)%应⽤ log 算⼦锐化图像I3=filter2(H,I)%log 算⼦滤波锐化subplot(2,2,1);imshow(i);title(原图
像)subplot(2,2,2);imshow(I1);title(Sobel 算⼦锐化图像 )subplot(2,2,3);imshow(I2);title(prewitt 算⼦锐化图像) subplot(2,2,。
15、4);imshow(I3);title(log 算⼦锐化图像) 四、实验总结1、⽐较不同平滑滤波器的处理效果，分析其优缺点2、⽐较不同锐化滤波器的处理效果，分析其优缺点实验五 图像恢复和图像分割⼀、实验⽬的1、熟悉并掌握 MATLAB 图像处理⼯具箱的使⽤；2、理解并掌握常⽤的图像的恢复和分割技术。⼆、实验环境MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或 WIN2000 计算机三、相关知识1 deconvwnr维纳滤波，⽤法：J = deconvwnr(I,PSF,NSR) ⽤维纳滤波算法对图⽚ I 进⾏图像恢复后返回图像 J。 I 是⼀个 N 维数组。PSF 是点扩展函数的卷积。NSP 是加性噪声的噪声对信号的功率⽐。如：I = im2double(imread(cameraman.tif); imshow(I); title(Original Image ); %模拟运动模糊 Matlab 中⽂论坛 LEN = 21; THETA = 11; PSF = fspecial(motion, LEN, THETA); blurred = imfilter(I, PSF, conv, circular);
figure, imshow(bl。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议