数字图像处理实验课件学时版Word文档格式.docx
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使用im2uint8和im2double转换图像的数据类型,记录55矩阵片断在转换前后的变化。
实验2图像点运算1实验要求在MATLAB环境下完成下列操作:
图像灰度变换方法;
灰度的对数扩展法;
绘制灰度直方图;
直方图均衡法;
任意灰度变换实现;
2实验类型验证型3实验时间2学时4实验方法使用函数imadjust可以实现图像灰度变换,imadjust的语法为imadjust(f,low_inhigh_in,low_outhigh_out,gamma)gamma所表示的意义:
1-凹曲线1-凸曲线=1-直线灰度的对数扩展法g=c*log(1+double(f)目的是使亮区域得到抑制,暗区域灰度得到均匀增强使用语句im2uint8(mat2gray(log(1+double(f)其中系数c通过mat2gray函数自动调整灰度直方图反映图像的灰度分布情况,即亮度分布情况;
它说明不同灰度的像素个数或分布概率使用函数imhist绘制灰度直方图,imhist的语法为h=imhist(f);
figure,imhist(f);
figure,plot(h);
figure,stem(h);
figure,bar(h);
由于拍摄和处理的原因,导致图像的灰度分布范围过小;
最大熵原理指出:
数据满足均匀分布时,信息量最大;
依据这个原理,通过灰度直方图均衡化将图像灰度分布扩展到整个灰度分布范围,可以使图形信息量最大,即使使得图像对比度增强。
使用函数histeq对图像进行直方图均衡,histeq的语法为g=histeq(f,nlev);
%nlev为输出的灰度级数,通常取256,默认64figure,imhist(g);
图1任意灰度变换需要进行分段计算,如图1*f,0fa;
g=*(f-a)+ga,afb;
*(f-b)+gb,bfc;
5实验过程使用函数imread打开一幅灰度图像(fig0222b.jpg),使用函数imadjust实现图像灰度变换;
分别使用:
g1=imadjust(f,20255,0255,0.5);
g2=imadjust(f,20255,0255,1);
g3=imadjust(f,20255,0255,2);
g4=imadjust(f,0255,25505,1);
figure,imshow(g1);
figure,imshow(g2);
figure,imshow(g3);
figure,imshow(g4);
观察并记录四种变换差别。
(注意:
请将方括号内的整数需要手工折算成浮点数)使用函数imread打开一幅灰度图像(fig0305.tif),使用如下语句进行对数扩展figure,imshow(f2);
g5=im2uint8(mat2gray(log(1+double(f2);
figure,imshow(g5);
观察并记录均衡前后的差别。
使用函数imread打开一幅灰度图像(fig0222b.jpg),使用函数imhist绘制灰度直方图,直方图有四种表现形式h=imhist(f3);
figure,imhist(f3);
观察四种直方图的差别。
使用函数imread打开一幅灰度图像(fig0308.tif),说明这幅图像直方图存在的问题。
使用函数histeq对图像进行直方图均衡,比较并记录均衡前后图像的变化h1=histeq(f3,256);
figure,imhist(h1);
figure,imshow(f3);
figure,imshow(h1);
打开一幅灰度图像(fig0309abc.jpg),编写一个m文件完成图2的灰度变换功能,观察并记录图像变换前后的区别,将程序记录图2实验3图像间的运算1实验要求在MATLAB环境下完成下列操作:
图像加法;
图像减法;
图像乘法;
图像除法;
图像与或非等逻辑运算;
2实验类型验证型3实验时间2学时4实验方法图像加法是把图像叠加在一起的操作,使用函数imadd将两幅图像相加。
f1=imread(Fig0206a.tif);
%读入图像f2=imread(Fig0207.tif);
%读入图像f3=imadd(f1,f2);
图像减法是从一幅图像中减去另一幅图像,经常被用作检测两幅图像的差别,使用函数imsubtract将两幅图像相减。
下面的操作是根据一幅原始图像,生成其背景亮度图像,然后再从原图像中减去背景亮度图像,从而得到结果。
f4=imread(Fig0404.jpg);
%读入图像bkgrd=imopen(f4,strel(disk,15);
f5=imsubtract(f4,bkgrd);
figure,subplot(1,2,1),imshow(f4);
subplot(1,2,2),imshow(f5);
图像乘法将两幅图像对应点的像素进行相乘操作(MATLAB的点乘),使用函数immultiply对两幅图像进行乘法操作,并将相乘的结果作为输出图像对应点的像素值。
f6=imread(Fig0206a.tif);
%读入图像f7=imread(Fig0207.tif);
%读入图像f8=immultiply(f6,f7);
%两幅图像相乘f9=immultiply(f6,1.2);
%图像和一个系数相乘,等于将灰度乘以一个系数figure,subplot(2,2,1),imshow(f6);
subplot(2,2,2),imshow(f7);
subplot(2,2,3),imshow(f8);
subplot(2,2,4),imshow(f9);
图像除法将两幅图像对应点的像素进行相除操作(MATLAB的点除),使用函数imdivide对两幅图像进行除法操作,并将相除的结果作为输出图像对应点的像素值。
f10=imread(Fig0206a.tif);
%读入图像f11=imread(Fig0207.tif);
%读入图像f12=double(f11);
f13=f12*0.2+50;
f14=uint8(f13);
f15=imdivide(f10,f14);
figure,imshow(f15);
图像间的逻辑运算主要有“与”、“或”、“非”等,把它们组合起来可以构成其他逻辑运算。
当我们对灰度级进行逻辑操作时,像素值作为一个二进制数来处理,逻辑操作按位进行。
“与”和“或”运算通常用作模板,即通过这些操作可以从一幅图像中提取子图像,更加突出子图像的内容。
下面的“与”和“或”运算通过逐点进行。
f=imread(fig0222b.jpg);
%读入图像m,n=size(f);
figure,subplot(2,3,1),imshow(f);
f1=zeros(m,n);
f1(20:
150,70:
170)=255;
f1=uint8(f1);
subplot(2,3,2),imshow(f1);
fori=1:
mforj=1:
nf2(i,j)=bitand(f(i,j),f1(i,j);
endendsubplot(2,3,3),imshow(f2);
%显示“与”的结果f3=ones(m,n)*255;
f3(20:
170)=0;
f3=uint8(f3);
subplot(2,3,5),imshow(f3);
nf4(i,j)=bitor(f(i,j),f3(i,j);
endendsubplot(2,3,6),imshow(f4);
%显示“或”的结果fori=1:
nf5(i,j)=bitxor(f(i,j),255);
%和1取异或等于求反endendsubplot(2,3,4),imshow(f5);
%显示“非”的结果5实验过程使用函数imadd将两幅图像相加(Fig0206a.tif)(Fig0207.tif),观察并记录结果。
使用函数imsubtract将两幅图像相减(Fig0404.jpg),观察并记录结果。
使用函数immultiply对两幅图像进行乘法操作(Fig0206a.tif)(Fig0207.tif),并将相乘的结果作为输出图像对应点的像素值,观察并记录结果。
使用函数imdivide对两幅图像进行除法操作(Fig0206a.tif)(Fig0207.tif),并将相除的结果作为输出图像对应点的像素值,观察并记录结果。
使用点运算进行图像“与”、“或”、“非”操作(fig0222b.jpg),观察并记录结果。
实验4图像空间运算1.实验要求在MATLAB环境下完成下列操作:
均值滤波方法;
中值滤波方法;
边缘检测;
基于边缘检测的图像增强法;
采用边缘检测和灰度变换结合图像增强法;
2.实验类型验证型3.实验时间2学时4.实验方法图像的空间滤波使用函数imfilter实现,imfilter的语法为imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_option,size_option)f-imagematrixw-imagemask为可选项均值滤波的掩模,等中值滤波的函数medfilt2()边缘检测的算子,等基于边缘检测的图像增强算子
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