数字图像处理实验一图像的基本操作和基本统计指标计算实验报告

1、实验一图像的基本操作和基本统计指标计算一、实验目的熟悉MATLAB图像处理工具箱，在掌握MATLAB基本操作的基础上，本课程主要依靠图像 处理工具箱验证和设计图像处理算法。对于初学者来说，勤学多练、熟悉MATLAB图像处理 工具箱也是学号本课程的必经之路。了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。了解图像的几何操作，如改变图像大小、剪切、旋转等。二、实验主要仪器设备（1）台式计算机或笔记本电脑（2） MATLAB （安装 了图像处理工具箱，即 Image Processing Toolbox（IPT）（3）典型的灰度、彩色图像文件三、实验原理（1）将一幅图像视为一个二维矩阵。（2）利

2、用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）。例如aI=imread（其基 本格式为：“A=imread（） 其中，A为二维矩阵，filename.为文件名，fmt为图像文件 格式的扩展名。调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。例如“imwrite（A,）； 。其基本格式为 “imwrite（a,调用imshow函数显示图像。例如“imshow（）； 。其基本格式为：I为图像矩阵，N 为显示的灰度级数，默认时为256。（3）计算图像有关的统计参数。四、实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱和Photoshop读、写和显示图像

3、文件。（2）利用MATLAB计算图像有关的统计参数。五、实验步骤（1）利用“读图像文件I/O”函数读入图像。（2） 利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息：主要包括 Filename （文件名）、FileModDate （文件修改时间）、Filesize （文件尺寸）、Format （文件格式）、 FormatVersion （格式版本）、Width （图像宽度）、Height （图像高度）、BitDepth （每个像 素的位深度）、ColorType （彩色类型）、CodingMethod （编码方法）等。（3）利用“像素和统计处理”函数计算读入图像的二维相关系数（

4、co门2函数）、确定像素 颜色值（impixel函数）、确定像素的平均值（mean2函数）、显示像素信息（pixval函数）、 计算像素的标准偏移（std2函数）等。要求：参照例题，对图像J加均值为0、方差为的高斯白噪声形成有噪图像J1,即Jl=imnoise(J, gaussian* .0,；M,求JI的像素总个数、图像灰度的平均值、标准差、J 和J1的互协方差和相关系数、J和K的互协方差和相关系数。如果将方差加至，重新计算上述统计参数。(4)改变图像大小(imresize函数)，旋转图像(imrotate函数)、对图像进行裁剪(imcrop 函数)等，再对操作后的图像进行统计。要求：参照例

5、，将图像I分别放大和缩小倍、旋转30。，再对操作后的图像进行统计。 (5)将上述不同操作后的图像用“读图像文件I/O”函数分别写入各自的图像文件。六、实验程序I二imreadC )； subplot(3,3,1); imshow(I)；A=imfinfo()；J=rgb2gray(I)； subplot(3,3,2)； imshow(J)；Jl=imnoise(Jt1 gaussianr,0,； subplot(3.3,3)； imshow(Jl)；B=numel (JI)； ave=mean2(Jl)； sd=std2 (JI)； J2=im2double(J)；J3=im2double(J

6、l)；Cfg=cov(J2,J3)； corrgfg=corr2 (J2,J3)； s=size(J)；all white=255*ones(s(l),s(2);all white uint8=uint8(al I white)；K=imsubtract(al 1 white uint8,J)； subplot(3,3,4); imshow(K)；Kl=im2double(K)；Cfg2=cov(J2,Kl)； corrgfg2=corr2(J2, K1)；J4二imresize(I,； subplot(3,3,5)； imshow(J4)；J5=imrotate(1,30)； subplot

7、(3.3,6)； imshow(J5)；RECT=LO 200 300 250 J6= imcrop(I,RECT)； subplot(3.3,7)； imshow(J6)；imwrite(Jl, 1r)； imwrite(J,)； imwrite(K,f *)； imwrite(J4,1r)； imwrite(J5, *F)； imwrite(J6,1r)；七、实验结果八、思考（1）说明图像的统计特征对图像处理的意义。图像的种类很多，不同图像的用途和处理方法也不相同。图像处理算法往往针对一定 特征（如颜色、纹理、形状、空间关系等）的图像，因此对图像特征的分析至关重要。图像 是典型的二维随机信号，其统计特征对于进一步处理和分析是十分重要的。图像的统计特征 是图像的一类基本特征。一些算法也是基于图像的统计指标设计的。图像是直观的，但处理 的过程常常是抽象的。通过统计分析，可以得到某个图像区别于其他图像的许多参数指标。 （2）比较不同图像的统计特征的差别，并分析原因。不同图像的尺寸、大小、颜色、纹理、形状等不同。（3）讨论施加不同方差的噪声，对图像统计参数产生的影响。施加不同方差的噪声，会改变图像