东北大学满分matlab计算机图像处理实验报告1Word文档格式.docx
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subplot(1,2,1);
subimage(I);
subplot(1,2,2);
subimage(graycartoon);
(3)、RGB转索引图像
[indcartoon,map]=rgb2ind(I,0.7);
subimage(indcartoon,map);
(4)、索引图像转RGB
I1=ind2rgb(indcartoon,map);
subplot(1,2,1);
subimage(indcartoon,map);
subplot(1,2,2);
subimage(I1);
(5)、索引转灰度图像
i2gcartoon=ind2gray(indcartoon,map);
subimage(i2gcartoon);
(6)、灰度转索引图像
[g2icartoon,map]=gray2ind(graycartoon,64);
subimage(graycartoon);
subimage(g2icartoon,map);
(7)、RGB转二值图像
r2bwcartoon=im2bw(I,0.5);
subimage(I);
subimage(r2bwcartoon);
(8)灰度转二值图像
g2bwcartoon=im2bw(graycartoon,0.5);
subimage(g2bwcartoon);
(9)、索引转二值图像
i2bwcartoon=im2bw(indcartoon,map,0.7);
subimage(i2bwcartoon);
2、应用MATLAB工具箱演示一幅图像的傅里叶变换、离散余弦变换,观察其频谱图。
然后将它们进行逆变换,观察逆变换后的图像;
(1)傅里叶正变换
F=fft2(graycartoon);
subimage(log(abs(F)),[3,10]);
(2)傅里叶反变换
IF=ifft2(F);
subimage(uint8(IF));
(3)DCT变换
B=dct2(graycartoon);
subimage(log(abs(B)),[3,5]);
(4)iDCT变换
iB=idct2(B);
subimage(uint8(iB));
3.应用MATLAB语言编程来实现一幅图像的增强。
(1)取一幅灰度图像,对其进行线性点运算,要求:
要求线性函数为Y=aX+b,
(a,b)分别取(1.5,1.2)、(0.7,1.2),分析变化后图像,并分析直方图。
graycartoon=double(graycartoon);
graycartoon1=1.5*graycartoon+1.2;
subplot(2,2,1);
subimage(uint8(graycartoon));
subplot(2,2,2);
imhist(uint8(graycartoon));
subplot(2,2,3);
subimage(uint8(graycartoon1));
subplot(2,2,4);
imhist(uint8(graycartoon1));
代码2:
graycartoon1=0.7*graycartoon+1.2;
(2)取一幅灰度图像,对其进行直方图均衡化处理,再对其进行规定化处理,并对结果进行分析。
graycartoon=uint8(graycartoon);
eqcartoon=histeq(graycartoon);
imhist(graycartoon);
subimage(eqcartoon);
imhist(eqcartoon);
规定化代码:
hgram=50:
2:
250;
speciacartoon=histeq(graycartoon,hgram);
subplot(2,2,1);
subplot(2,2,2);
imhist(graycartoon);
subplot(2,2,3);
subimage(speciacartoon);
subplot(2,2,4);
imhist(speciacartoon);
(3)取一幅灰度图像,加入噪声后对其进行平滑滤波(均值滤波、中值滤波),并观察不同滤波方式下的效果。
noisecartoon=imnoise(graycartoon,'
salt&
pepper'
avecartoon=filter2(fspecial('
average'
3),noisecartoon)/255;
medcartoon=medfilt2(noisecartoon,[3,3]);
title('
原图'
subimage(noisecartoon);
加噪声图'
subimage(avecartoon);
均值平滑图'
subimage(medcartoon);
中值滤波图'
(4)取一幅灰度图像,采用不同的算子对其进行边缘锐化,并分析结果。
sobelcartoon=filter2(fspecial('
sobel'
),graycartoon);
prewittcartoon=filter2(fspecial('
prewitt'
laplaciancartoon=filter2(fspecial('
laplacian'
subimage(sobelcartoon);
sobel警察'
subimage(prewittcartoon);
prewitt警察'
subimage(laplaciancartoon);
laplacian警察'
4、对一幅灰度图像进行模糊处理,然后进行逆滤波、维纳滤波与约束最小二乘方滤波复原实验。
PSF=fspecial('
motion'
30,45);
blurcartoon=imfilter(graycartoon,PSF,'
circular'
'
conv'
subimage(blurcartoon);
运动糊化的图'
逆滤波代码:
wnr1cartoon=deconvwnr(blurcartoon,PSF);
%逆滤波
subimage(wnr1cartoon);
维纳滤波代码:
noise=0.1*randn(size(graycartoon));
blurnoicartoon=imadd(blurcartoon,im2uint8(noise));
wnr2cartoon=deconvwnr(blurnoicartoon,PSF);
NSR=sum(noise(:
).^2)/sum(im2double(graycartoon(:
)).^2);
wnr3cartoon=deconvwnr(blurnoicartoon,PSF,NSR);
subplot(1,3,1);
subimage(blurnoicartoon);
运动加噪声警察'
subplot(1,3,2);
subimage(wnr2cartoon);
维纳滤波警察'
subplot(1,3,3);
subimage(wnr3cartoon);
真实信噪比维纳恢复警察'
5、应用MATLAB语言编写实现一幅图像的旋转、剪切和缩放;
旋转代码:
rotatcartoon=imrotate(graycartoon,45,'
nearest'
rotatcartoon1=imrotate(graycartoon,45,'
bilinear'
rotatcartoon2=imrotate(graycartoon,45,'
bicubic'
title('
原警察'
subimage(rotatcartoon);
最邻域旋转警察'
subimage(rotatcartoon1);
双线性旋转警察'
subimage(rotatcartoon2);
双立方旋转警察'
剪切代码:
imshow(graycartoon);
cropcartoon=imcrop(graycartoon,[100,100,200,200]);
警察叔叔'
imshow(cropcartoon);
剪切警察'
缩放代码:
minimizecartoon=imresize(graycartoon,0.2,'
magnifycartoon=imresize(minimizecartoon,3,'
imshow(minimizecartoon);
imshow(magnifycartoon);
6.对一幅图像进行几何失真处理后利用连接点实施图像配准复原。
unrealcartoon=imrotate(graycartoon,45,'
cpselect(unrealcartoon,graycartoon);
Variableshavebeencreatedinthecurrentworkspace.
input_points_corr=cpcorr(input_points,base_points,unrealcartoon,graycartoon);
Tlinear=cp2tform(input_points,base_points,'
linearconformal'
Taffine=cp2tform(input_points,base_points,'
affine'
Tprojective=cp2tform(input_points,base_points,'
projective'
Tpolynomial2=cp2tform(input_points,base_points,'
polynomial'
2);
Tpolynomial3=cp2tform(input_points,base_points,'
3);
Tpolynomial4=cp2tform(input_points,base_points,'
4);
Tpiecewise=cp2tform(input_points,base_points,'
piecewiselinear'
Tlwm=cp2tform(input_points,base_points,'
lwm'
imshow(imtransform(input,Tpolynomial2));
1、选点图:
2、配准复原图:
7、对一幅图像进行边缘提取。
cartoonedge=edge(graycartoon,'
canny'
subimage(cartoonedge);
imshow(cartoonedge);
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