数字图像处理实验

数字图像处理实验第1页/共69页数字图像处理实验第2页/共69页课程安排

学时：8考核方式：考试+上机+考勤教材：《数字图象处理实验指导书》第3页/共69页

课程任务

通过本课程的教学，应使同学们熟练掌握常用的数学软件，培养学生运用数学软件分析和解决数学问题和实际问题的能力。通过对实际问题的数学处理与计算机求解，完成建模和求解的任务，使同学们真正体验到数学及计算机的实际应用。

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数字图像处理是论述数字图像处理的基本理论、方法及其在通信领域中应用的学科，经过三十多年的发展，其理论和方法进一步完善，已经在宇宙探测、遥感、生物医学、工农业生产、军事、公安、办公自动化、视频和多媒体系统等领域得到了广泛的应用，并显示出广阔的应用前景。数字图象处理是电子信息工程专业重要的专业课，是信息与通信行业的重要分支，因此作为电子信息工程专业的大学生，有必要学习和掌握数字图像处理的基本理论、技术与方法。第5页/共69页实验一图像输入与输出基本操作

一、实验目的

学习在MATLAB环境下对图像文件的I/O操作，为读取各种格式的图像文件和后续进行图像处理打下基础。

第6页/共69页二、实验内容利用MATLAB为用户提供的专门函数从图像格式的文件中读/写图像数据、显示图像，以及查询图像文件的信息。

第7页/共69页二、实验原理及步骤（1）图像文件的读取利用imread函数可以完成图像文件的读取操作。常用语法格式为：

I=imread(‘filename’,‘fmt’)或I=imread(‘filename.fmt’)；第8页/共69页‘bmp’Windows位图格式‘jpg’or‘jpeg’联合图像专家组格式‘tif’or‘tiff’标志图像文件格式‘gif’图形交换格式‘pcx’Windows画刷格式‘png’可移动网络图形格式‘xwd’XWindowDump格式第9页/共69页（2）图像文件的写入（保存）利用imwrite完成图像的输出和保存操作，也完全支持也完全支持上述各种图像文件的格式。其语法格式为：imwrite(I,‘filename’,‘fmt’)或imwrite(I,‘filename.fmt’)；

第10页/共69页（3）图像文件的显示图像的现实过程是将数字图像从一组离散数据还原为一幅可见图像的过程。①图像的显示imshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其调用格式如下：imshow(I,N)；imshow(I,N)用于显示灰度图像，其中I为灰度图像的数据矩阵，N为灰度级数目，默认值为256。例如下面的语句用于显示一幅灰度图像：>>I=imread('cameraman.tif');>>imshow(I);如果不希望在显示图像之前装载图像，那么可以使用以下格式直接进行图像文件的显示：imshowfilename其中，filename为要显示的图像文件的文件名。实例1-1显示一幅在当前目录下的.bmp格式的图像：>>imshowcameraman.tif;第11页/共69页显示结果如图所示。第12页/共69页添加色带colorbar函数可以给一个坐标轴对象添加一条色带。如果该坐标轴对象包含一个图像对象，则添加的色带将指示出该图像中不同颜色的数据值。这对于了解被显示图像的灰度级特别有用。其调用格式为：colorbar实例1-2>>I=imread('cameraman.tif');>>imshow(I);>>colorbar;第13页/共69页显示图像并加入颜色条

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③显示多幅图像imshow(I1);figure,imshow(I2);figure,imshow(I3);第15页/共69页

用两排显示四幅图像，可以使用以下语句：>>I1=imread(‘lena.bmp’);>>I2=imread(‘gs256.bmp’);>>I3=imread(‘lena.bmp’);>>I4=imread(‘gs256.bmp’);>>subplot（2,2,1）,imshow(I1);>>subplot（2,2,2）,imshow(I2);>>subplot（2,2,3）,imshow(I3);>>subplot（2,2,4）,imshow(I4);第16页/共69页

用两排显示四幅图像，可以使用以下语句：>>I1=imread(‘lena.bmp’);>>I2=imread(‘gs256.bmp’);>>I3=imread(‘lena.bmp’);>>I4=imread(‘gs256.bmp’);>>subplot（2,2,1）,imshow(I1);>>subplot（2,2,2）,imshow(I2);>>subplot（2,2,3）,imshow(I3);>>subplot（2,2,4）,imshow(I4);第17页/共69页在一个图形窗口中显示多幅图像第18页/共69页

>>imfinfobubbles25.jpg会输出如下信息（注意，在这种情况下，有些域不包含信息）：Filename:‘bubbles25.jpg’FileModDate:‘04-Jan-200312:31:26’FileSize:13849Format:‘jpg’FormatVersion:‘’Width:714Height:682BitDepth:8ColorType:‘grayscale’FormatSignature:‘’Comment:{}第19页/共69页三、实验步骤（1）利用imread函数完成对图像文件的读取操作。（2）利用imwrite函数完成图像的写入（保存）操作。（3）利用imshow函数显示图像。第20页/共69页四、注意事项当利用imwrite函数保存图像时，MATLAB默认的保存方式是将其简化为uint8的数据类型。与读取文件类型类似，MATLAB在文件保存时还支持16位的PNG和TIFF图像。所以，当用户保存这类文件时，MATLAB就将其存储在uint16中。

第21页/共69页五、思考题

（1）请说明图像的分辨率和图像数字化过程的联系。（2）利用imfinfo函数查询图像文件的有关信息，并回答该图像的主要信息。第22页/共69页

谢谢大家！第23页/共69页实验二图像增强一、实验目的1、在学习图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用基础上，生成、绘制图像的直方图。2、应用MATLAB编程实现图像直方图均衡化和直方图匹配（规定化）等程序。3、理解用直方图均衡化和直方图匹配（规定化）实现的图像增强原理。第24页/共69页二、实验内容（1）计算并绘制图像直方图；（2）编程实现图像的直方图均衡化处理，显示均衡前后的直方图和图像；（3）编程实现图像的直方图匹配（规定化）处理，显示匹配（规定化）前后的直方图和图像。

第25页/共69页（1）生成并绘制图像的直方图假设一幅数字图像的像素总数为N，在范围[0，G]内共有L个灰度级，其直方图定义为离散函数，其中，rk是区间[0，G]内的第K级的亮度，nk是灰度级为rk的图像中的像素数。三、实验原理及内容

第26页/共69页总数N所得到的图形：P(rk)表示灰度级rk出现的频数。MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图，其调用格式为：imhist(I,b)[COUNTS,X]=imhist(I)第27页/共69页(a)原图(b)直方图(c)归一化直方图第28页/共69页(2)直方图均衡化直方图均衡化也叫做直方图均匀化，是将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，此时图像的熵最大，图像所包含的信息量最大，且扩展了像元取值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。第29页/共69页MATLAB图像处理工具箱提供了直方图均衡函数histeq。其调用格式为：J=histeq(I,n);[J,T]=histeq(I,…);newmap=histeq(X,map);[new,T]=histeq(X,…);其中,n是均衡化后的灰度级数目，是一个可选参数，缺省值是64。[J,T]=histeq(I,…)返回能从图像I的灰度直方图变换成图像J的直方图的变换函数T。第30页/共69页

显示图像’RSImg.gif’的直方图均衡化前后的图像及对应的直方图，如图2.3所示。第31页/共69页显示图像并加入颜色条

（3）直方图匹配（规定化）直方图均衡化生成了自适应的变换函数，此时它是以已知图像的直方图为基础的。图像的变换函数一经计算完毕，除非直方图有所变动否则将不再改动。能够指定想要的处理后的图像的直方图形状在某些应用中是非常有用的。第32页/共69页 MATLAB图像处理工具箱提供了直方图匹配（规定化）函数也是histeq。其调用格式为：

J=histeq(I,hgram) newmap=histeq(X,map,hgram)第33页/共69页其中，J=histeq(I,hgram)实现了直方图规定化，即将原始图像I的直方图变换成用户指定的向量hgram。对于双精度类型图像，hgram值的范围在[0,1]之间，对于uint8类型图像，hgram值的范围在[0,255]之间。第34页/共69页

显示图像’RSImg.gif’的直方图匹配（规定化）后的图像及对应的直方图，如图2.4所示。第35页/共69页四、实验步骤（1）打开一幅灰度图像，利用MATLAB工具箱所提供的函数计算并绘制图像的直方图和归一化直方图。（2）利用相应的MATLAB函数对灰度图像进行直方图均衡化，显示均衡化后的图像及对应的直方图，分析均衡化后图像有何变化，均衡化后的直方图有何特点。（3）指定灰度变换函数，利用相应的MATLAB函数对灰度图像进行直方图匹配（规定化），显示结果，分析均衡化与规定化的区别及各自的特点。（4）请利用33模板完成对任意一幅灰度图像进行邻域平均法和中值滤波。第36页/共69页（1）生成并绘制灰度图像的直方图及归一化直方图clearall;I=imread('cameraman.tif');%打开一幅灰度图像[m,n]=size(I);p=m*n;J=imhist(I)./p;%计算图像的归一化直方图subplot(1,3,1),imshow(I);subplot(1,3,2),imhist(I,64);subplot(1,3,3),plot(J);五、实验程序代码第37页/共69页（2）直方图均衡化clearall;I=imread('cameraman.tif');J=histeq(I);%对灰度图像I进行直方图均衡化subplot(1,2,1),imshow(I);%显示原图subplot(1,2,2),imshow(J);%显示均衡化后的图像figure,subplot(1,2,1),imhist(I,64);%显示原图的直方图subplot(1,2,2),imhist(J,64);%显示均衡化后的直方图第38页/共69页（3）直方图匹配（规定化）clearall;I=imread('cameraman.tif');hgram=0:255;%指定希望的灰度变换函数J=histeq(I,hgram);%利用指定的灰度变换函数对图像进行直方图规定化处理subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);figure,subplot(1,2,1),imhist(I,64);subplot(1,2,2),imhist(J,64);第39页/共69页六、思考题

1．图像增强的目的是什么，有那些具体的方法？2．直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？第40页/共69页

谢谢大家！第41页/共69页

实验三图像分割

一、实验目的

1、使学生通过实验体会一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；

2、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；

3、能够掌握分割条件(阈值等)的选择；第42页/共69页

二、实验内容

1.使用MatLab软件进行图像的分割； 2.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。第43页/共69页

四、实验原理

(1)使用Roberts算子的图像分割实验，调入并显示一幅图像*.gif或*.tif；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=[01;-10]; rv=[10;0-1];这里的rh为水平Roberts算子，rv为垂直Roberts算子。第44页/共69页 (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)算子的进行图像分割实验。

（5）使用Canny算子的进行图像分割实验。第45页/共69页

作图像分割实验的MATLAB程序语句如下：

I=imread(‘*.tif’); Imshow(I); BW1=edge(I,‘roberts’); BW2=edge(I,‘prewitt’); BW3=edge(I,‘sobel’); BW4=edge(I,‘log’); BW5=edge(I,‘canny’); Figure,imshow(BW1,[]); Figure,imshow(BW2,[]); Figure,imshow(BW3,[]); Figure,imshow(BW4,[]); Figure,imshow(BW5,[]);第46页/共69页1．调入“实验一”中获取的数字图像，并进行图像分割处理。2．请利用Robert算子，prewitt算子，sobel算子和拉普拉斯算子完成任一幅图像的锐化。四、实验步骤第47页/共69页

五、思考题1.请回答图像分割和图像锐化的区别与联系。第48页/共69页

谢谢大家！第49页/共69页实验四图像压缩一、实验目的理解有损压缩和无损压缩的概念。理解图像压缩的主要原则和目的。了解几种常用的图像压缩编码方式。利用MATLAB程序进行图像压缩。第50页/共69页二、实验内容

（1）编程实现图像DCT变换编码。 （2）图像的行程（RLE）编码压缩处理。第51页/共69页

三、实验原理1.图像压缩原理 图像压缩主要目的是为了节省存储空间，增加传输速度。图像压缩的理想标准是信息丢失最少，压缩比例最大。不损失图像质量的压缩称为无损压缩，无损压缩不可能达到很高的压缩比；损失图像质量的压缩称为有损压缩，高的压缩比是以牺牲图像质量为代价的。压缩的实现方法是对图像重新进行编码，希望用更少的数据表示图像。第52页/共69页

编码压缩方法有许多种，从不同的角度出发有不同的分类方法，从信息论角度出发可分为两大类。

（1）.冗余度压缩方法，也称无损压缩、信息保持编码或嫡编码。具体说就是解码图像和压缩编码前的图像严格相同，没有失真，从数学上讲是一种可逆运算。

（2）信息量压缩方法，也称有损压缩、失真度编码或烟压缩编码。也就是说解码图像和原始图像是有差别的，允许有一定的失真。第53页/共69页

应用在多媒体中的图像压缩编码方法，从压缩编码算法原理上可以分为以下3类：（1）无损压缩编码种类 哈夫曼（Huffman）编码，算术编码，行程（RLE）编码，Lempelzev编码。（2）有损压缩编码种类第54页/共69页

预测编码，DPCM，运动补偿； 频率域方法：正交变换编码(如DCT)，子带编码； 空间域方法：统计分块编码； 模型方法：分形编码，模型基编码； 基于重要性：滤波，子采样，比特分配，向量量化；第55页/共69页（3）混合编码。 有JBIG，H261，JPEG，MPEG等技术标准。本实验主要利用MATLAB程序进行离散余弦变换（DCT）压缩和行程编码（RunLengthEncoding，RLE）。第56页/共69页

离散余弦变换(DCT)图像压缩原理 离散余弦变换DCT在图像压缩中具有广泛的应用，它是JPEG、MPEG等数据压缩标准的重要数学基础。和相同图像质量的其他常用文件格式(如GIF(可交换的图像文件格式)，TIFF(标签图像文件格式)，PCX(图形文件格式))相比，JPEG是目前静态图像中压缩比最高的。JPEG比其他几种压缩比要高得多，而图像质量都差不多(JPEG处理的图像只有真彩图和灰度图)。正是由于其高压缩比，使得JPEG被广泛地应用于多媒体和网络程序中。JPEG有几种模式，其中最常用的是基于DCT变换的顺序型模式，又称为基本系统(Baseline)。第57页/共69页用DCT压缩图像的过程为：(1)首先将输入图像分解为8×8或16×16的块，然后对每个子块进行二维DCT变换。(2)将变换后得到的量化的DCT系数进行编码和传送，形成压缩后的图像格式。第58页/共69页

用DCT解压的过程为：

(1)对每个8×8或16×16块进行二维DCT反变换。

(2)将反变换的矩阵的块合成一个单一的图像。显示结果如图所示。第59页/共69页3.图像压缩编码的MATLAB程序语句利用DCT变换进行图像压缩的MATLAB程序RGB=imread(‘greens.jpg');I=rgb2gray(RGB);J=dct2(I);imshow(log(abs(J)),[]),colormap(jet(64)),colorbarJ(abs(J)<10)=0;K=idct2(J);figure,imshow(I)figure,imshow(K,[0255])第60页/共69页显示图像并加入颜色条

2）利用离散余弦变换进行JPEG图像压缩

clearall; I=imread('pout.tif'); I=im2double(I); T=dctmtx(8);%产生DCT变换矩阵

B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');%计算二维DCT mask=[11110000 11100000 11000000 10000000 00000000 00000000 00000000 00000000];第61页/共69页 %二值掩模，用来压缩DCT的