数字图像处理+图像原创

1、实验一 图像增强空域滤波一、 实验目的 进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('xzg.jpg');J = imnoise(I,'gauss',0.02)

2、; %添加高斯噪声k = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); %添加椒盐噪声 ave1=fspecial('average',3); %产生3×3的均值模版ave2=fspecial('average',5); %产生5×5的均值模版p = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波3×3L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波5×5M = medfilt2(J,3 3); %中值滤波3×3模板N = medfilt2(J,4 4

3、); %中值滤波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(p);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设备与软件 (1) IBM-PC计算机系统 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gauss

4、ian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 d）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果； e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。f）利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper)g）重复c) e）的步骤h）输出全部结果并进行讨论。五、实验图像 实验二 图像的傅立叶变换 一、 实验目的1了解图像变换的意义和手段；2熟悉傅立叶变换的基本性质；3熟练

5、掌握FFT变换方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。二、 实验原理1 应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。2 傅立叶（Fourier）变换的定义对于二维信号，二维Fourier变换定义为：逆变换：二维离散傅立叶变换为：逆

6、变换：图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序：I=imread(xzg.gif); %读入原图像文件imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.2+II.2); %计算频谱幅值A=（

7、A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225 %归一化figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱三、 实验步骤1 将图像内容读入内存；2 用Fourier变换算法，对图像作二维Fourier变换；3 将其幅度谱进行搬移，在图像中心显示；4 用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；5 用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；6 比较4、5的结果，评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。7 记录和整理实验报告。四、 实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验

8、图片 实验三 图像增强频域滤波一、 实验目的1掌握怎样利用傅立叶变换进行频域滤波2掌握频域滤波的概念及方法3熟练掌握频域空间的各类滤波器4利用MATLAB程序进行频域滤波二、 实验原理及知识点频域滤波分为低通滤波和高通滤波两类，对应的滤波器分别为低通滤波器和高通滤波器。频域低通过滤的基本思想：G(u,v)=F(u,v)H(u,v)F(u,v)是需要钝化图像的傅立叶变换形式，H(u,v)是选取的一个低通过滤器变换函数，G(u,v)是通过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来得到的结果，运用傅立叶逆变换得到钝化后的图像。理想地通滤波器(ILPF)具有传递函数：其中，为指定的非负数，为(u,v)到

9、滤波器的中心的距离。的点的轨迹为一个圆。n阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点处出现截至频率)的传递函数为与理想地通滤波器不同的是，巴特沃兹率通滤波器的传递函数并不是在处突然不连续。高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为其中，为标准差。相应的高通滤波器也包括：理想高通滤波器、n阶巴特沃兹高通滤波器、高斯高通滤波器。给定一个低通滤波器的传递函数，通过使用如下的简单关系，可以获得相应高通滤波器的传递函数：利用MATLAB实现频域滤波的程序f=imread('xzg.tif');F=fft2(f); %对图像进行傅立叶变换%对变换后图像进行队数变化，并对其坐标平移，使其中心化

10、S=fftshift(log(1+abs(F);S=gscale(S); %将频谱图像标度在0-256的范围内imshow(S) %显示频谱图像h=fspecial('sobel'); %产生空间sobel模版freqz2(h) %查看相应频域滤波器的图像PQ=paddedsize(size(f); %产生滤波时所需大小的矩阵H=freqz2(h,PQ(1),PQ(2); %产生频域中的sobel滤波器H1=ifftshift(H); %重排数据序列，使得原点位于频率矩阵的左上角imshow(abs(H),) %以图形形式显示滤波器figure,imshow(abs(H1),)

11、gs=imfilter(double(f),h); %用模版h进行空域滤波gf=dftfilt(f,H1); %用滤波器对图像进行频域滤波figure,imshow(gs,) figure,imshow(gf,)figure,imshow(abs(gs),)figure,imshow(abs(gf),)f=imread('xmz.tif'); %读取图片PQ=paddedsize(size(f); %产生滤波时所需大小的矩阵D0=0.05*PQ(1); %设定高斯高通滤波器的阈值H=hpfilter('gaussian',PQ(1),PQ(2),D0); %产生

12、高斯高通滤波器g=dftfilt(f,H); %对图像进行滤波figure,imshow(f) %显示原图像figure,imshow(g,) %显示滤波后图像三、 实验步骤：1调入并显示所需的图片；2利用MATLAB提供的低通滤波器实现图像信号的滤波运算，并与空间滤 波进行比较。3利用MATLAB提供的高通滤波器对图像进行处理。4记录和整理实验报告。四、实验仪器1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验图片 Xzg.tif Xmz.tif 实验四 图像分割一、实验目的􀂄 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一

13、些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。二、实验要求􀂄 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。三、实验内容与步骤(1)使用Roberts 算子的图像分割实验􀂄 调入并显示图像room.tif中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板：􀂄 相应的矩阵为：rh = 0 1；-1 0； rv = 1 0；0 -1；这里的rh 为水平Roberts

14、 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果； 提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤bf。(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验􀂄 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。(3)使用Sobel 算子的图像分

15、割实验 使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。(5) 打印全部结果并进行讨论。下面是使用sobel监测器对图像进行分割的MATLAB程序f=imread('xzg.tif');gv,t1=edge(f,'sobel','vertical');%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘i

16、mshow(gv)gb,t2=edge(f,'sobel','horizontal');%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘figure,imshow(gb)w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版使用imfilter计算45度方向的边缘g45=imfilter(double(f),w45,'replicate');T=0.3*max(abs(g45(:); %设定阈值g45=g45>=T; %进行阈值处理figure,imshow(g45);在函数中使用'prewitt'和'roberts&

17、#39;的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。四、实验设备及软件1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验图片 实验五 形态学运算一、实验目的 学习常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算取得的效果，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。二、实验要求 利用MatLab工具箱中关于数学形态学运算的函数，计算本指导书中指定二值图像进行处理。三、实验设备与软件 1. LC-PC计算机系统 2. MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) 3. 实验所需要的图片

18、 四、实验内容与步骤 1. 调入并显示图像Plane2.jpg；2. 选取合适的阈值，得到二值化图像Plane2-2.jpg；3. 设置结构元素；4. 对得到的二值图像Plane2-2.jpg进行腐蚀运算；5. 对得到的二值图像Plane2-2.jpg进行膨胀运算；6. 对得到的二值图像Plane2-2.jpg进行开运算；7. 对得到的二值图像Plane2-2.jpg进行闭运算；8. 将两种处理方法的结果作比较；五、源代码I=imread('xzg.jpg');level = graythresh(I); %得到合适的阈值bw = im2bw(I,level); %二值化SE = strel('square',3); %设置膨胀结构元素BW1 =