数字图像实验报告

数字图像实验报告学院：计算机与信息工程学院专业：通讯工程学号：1008224072姓名：张清峰实验一图像加强—灰度变换专业：通讯工程学号：1008224072姓名：张清峰一、实验目的：1、认识图像加强的目的及意义，加深对图像加强的感性认识，稳固所学理论知识。2、学会对图像直方图的剖析。3、掌握直接灰度变换的图像加强方法。二、实验原理及知识点术语‘空间域’指的是图像平面自己，在空间与内办理图像的方法是直接对图像的像素进行办理。空间域办理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为g(x,y)=T[f(x,y)]此中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行办理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。定义点(x,y)的空间周边地区的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形地区，。此地区的中心从原点(如左上角)开始逐像素点挪动，在挪动的同时，该地区会包含不一样的领域。T应用于每个地点(x,y)，以便在该地点获取输出图像g。在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时,(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变成一个亮度或灰度级变化函数。当办理单设(灰度)图像时，这两个术语能够交换。因为亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)没关，所以亮度函数往常可写做以下所示的简单形式：s=T(r)此中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。三、实验内容：1、图像数据读出2、计算并剖析图像直方图3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换下边给出灰度变化的MATLAB程序f=imread('C:\ch17\tu\6.jpg');g=imhist(f,256);imshow(g)%显示其直方图k=im2uint8(mat2gray(log(1+double(f))));figure,imshow(k)%使用对数变换减小动向范围。g1=imadjust(f,[01],[10]);%灰度变换，实现明暗变换(负片图像)figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[01]g2=imadjust(f,[0.50.75],[01]);figure,imshow(g2)g=imread('C:\ch17\tu\1.jpg');h=log(1+double(g));%对输入图像对数映照变换h=mat2gray(h);%将矩阵h变换为灰度图片h=im2uint8(h);%将灰度图变换为8位图figure,imshow(h)四、实验仪器PC一台，MATLAB软件五、实验结果图片FiguregFigurekFigureg1Figureg2Figureh原图1原图2实验二图像加强—直方图变换专业：通讯工程学号：1008224072姓名：张清峰一、实验目的1．掌握灰度直方图的观点及其计算方法；2．娴熟掌握直力争平衡化和直方图规定化的计算过程；3．娴熟掌握空域滤波中常用的光滑和锐化滤波器；4．掌握色彩直方图的观点和计算方法5．利用MATLAB程序进行图像加强。二、实验原理图像加强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的办理方法。其主要目的是办理后的图像对某些特定的应用比本来的图像更为有效。图像加强技术主要有直方图改正办理、图像光滑化办理、图像尖利化办理和彩色办理技术等。本实验以直方图平衡化加强图像对照度的方法为主要内容，其余方法同学们能够在课后自行联系。直方图是多种空间城办理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像加强。除了供给实用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其余图像办理应用中也是特别实用的，如图像压缩与切割。直方图在软件中易于计算，也合用于商用硬件设施，所以，它们成为了及时图像办理的一个流行工具。直方图是图像的最基本的统计特色，它反应的是图像的灰度值的散布状况。直方图平衡化的目的是使图像在整个灰度值动向变化范围内的散布均匀化，改良图像的亮度散布状态，加强图像的视觉成效。灰度直方图是图像预办理中波及最宽泛的基本观点之一。图像的直方图事实上就是图像的亮度散布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素会合的最基本的统计规律。直方图反应了图像的明暗散布规律，能够经过图像变换进行直方图调整，获取较好的视觉成效。直方图平衡化是经过灰度变换将一幅图像变换为另一幅拥有平衡直方图，即在每个灰度级上都拥有同样的象素点数的过程。下边给出直方图平衡化加强图像对照度的MATLAB程序：I=imread('C:\ch17\tu\6.jpg');%读入原图像J=histeq(I);%对原图像进行直方图平衡化办理imshow(I);%显示原图像title('原图像');%给原图像加标题名%对原图像进行屏幕控制；显示直方图平衡化后的图像figure;imshow(J);%给直方图平衡化后的图像加标题名title('直方图平衡化后的图像');%对直方图平衡化后图像进行屏幕控制；作一幅子图，并排两幅图的第1幅figure;subplot(1,2,1);imhist(I,64);

%将原图像直方图显示为

64级灰度title('原图像直方图subplot(1,2,2);

');

%给原图像直方图加标题名%作第2幅子图imhist(J,64);

%将平衡化后图像的直方图显示为

64级灰度title('平衡变换后的直方图');%给平衡化后图像直方图加标题名办理后的图像直方图散布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从办理前后的图像能够看出，很多在原始图像中看不清楚的细节在直方图平衡化办理后所获取的图像中都变得十分清楚。三、实验步骤1翻开计算机，启动MATLAB程序；程序组中“work”文件夹中应有待办理的图像文件；2调入“实验一”中获取的数字图像，并进行计算机平衡化办理；3显示原图像的直方图和经过平衡化办理过的图像直方图。4记录和整理实验报告四、

实验仪器1．计算机；3．挪动式储存器（软盘、

U盘等）；

2．MATLAB程序；4．记录取的笔、纸。五、实验报告内容表达实验过程；解答：1、仔细学习课本，2、网上收集资料，3、利用matlab编程其实不足之处改正，4、顺利达成实验并仔细写实验报告。2．提交实验的原始图像和结果图像。原图像直方图平衡化后的图像x104原图像直方图4x10平衡变换后的直方图3.52.5322.521.51.5110.50.50001002000100200六、思虑题1．直方图是什么观点？它反应了图像的什么信息？解答：直方图的观点为：一幅数字图像在范围[0,G]内总合有L个灰度级，其直方图定义为失散函数h(rk)=nk，此中rk是区间[0,G]内的第k级亮度，nk是灰度级为rk的图像中的像素数。直方图是图像的最基本的统计特征，它反应的是图像的灰度值的散布状况。只反应了该图像中不一样灰度值出现的次数，而未反响某一灰度值像素所在的地点，即它只包含了该图像中某一灰度值的像素出现的概率，而丢掉了其所在地点的信息。2．直方图平衡化是什么意思？它的主要用途是什么？解答：直方图平衡化是指：采纳积累散布函数（CDF）变化生成一幅图像，该图像的灰度级较为平衡化，且覆盖了整个范围[0，1]，平衡化办理的结果是一幅扩展了动向范围的图像。直方图平衡化就是经过灰度变换将一幅图像变换为另一幅拥有平衡直方图，即在每个灰度级上都拥有同样的象素点数的过程。主要用途是：将一幅灰度散布集中在较窄区间，细节不够清楚的图像，修正后使图像的灰度间距增大或灰度散布均匀，令图像的细节清楚，达到图像加强的目的。七、实验图片原图像实验三图像加强—空域滤波专业：通讯工程学号：1008224072姓名：张清峰一、实验目的进一步认识MatLab软件/语言，学会使用MatLab对图像作滤波办理，使学生有时机掌握滤波算法，领会滤波成效。认识几种不一样滤波方式的使用和使用的场合，培育办理实质图像的能力，并为讲堂教课供给配套的实践时机。二、实验要求(1)学生应当达成关于给定图像+噪声，使用均匀滤波器、中值滤波器对不一样强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波办理；能够正确地评论办理的结果；能够从理论上作出合理的解说。(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread('C:\ch17\a.tif');%读入一幅图片I=rgb2gray(I);%将彩色图片换为黑白图J=imnoise(I,'gauss',0.02);%增添高斯噪声J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%(注意空格)%增添椒盐噪声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K=filter2(ave1,J)/255;%均值滤波3×3L=filter2(ave2,J)/255;%均值滤波5×5M=medfilt2(J,[33]);%中值滤波3×3模板N=medfilt2(J,[44]);%中值滤波4×4模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设施与软件IBM-PC计算机系统MatLab软件/语言包含图像办理工具箱(ImageProcessingToolbox)实验所需要的图片四、实验内容与步骤调入并显示原始图像a.tif。利用imnoise命令在图像a.tif上加入高斯(gaussian)噪声c)利用预约义函数fspecial命令产生均匀(average)滤波器111191111d）分别采纳3x3和5x5的模板，分别用均匀滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行办理并察看不一样噪声水平下，上述滤波器办理的结果；e）选择不一样大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行办理，察看上述滤波器办理的结果。f）利用imnoise命令在图像a.tif上加入椒盐噪声(salt&pepper)g）重复c)~e）的步骤h）输出所有结果并进行议论。五、思虑题/问答题简述高斯噪声和椒盐噪声的特色。解答：高斯噪声特色是它主要由阻性元器件内部产生，它的概率密度函数听从高斯散布（即正态散布）。椒盐噪声特色：主要由图像切割惹起的黑图像上的白点噪声或光电变换过程中产生的泊松噪声等，其噪声的灰度值与邻域像素点拥有显然不一样，在图像中造成过亮或过暗的像素点，严重影响图像质量。联合实验内容，定性评论均匀滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪成效？解答：使用均值滤波器对高斯噪声进行去噪成效比较好，固然对椒盐也有成效，可是不如对高斯噪声的办理成效好。中值滤波关于去除椒盐噪声成效好，而对高斯噪声不是很理想。中值滤波器关于去除椒盐噪声成效显然。联合实验内容，定性评论滤波窗口对去噪成效的影响？解答：1、线性滤波：对一些图像进行线性滤波能够去除图像中某些种类的噪声，如采纳邻域均匀法的均值滤波器就特别适应于去除经过扫描获取的图像中的颗粒噪声。2、中值滤波：其是一种典型的低通滤波器，主要目的是保护图像边沿，同时也能去除噪声。3、自适应滤波：其能够依据图像的局部方差来调整滤波器的输出，其滤波成效要优于线性滤波，同时能够更好的保存图像的边沿和高频细节信息。六、实验报告要求表达实验过程；解答：1、仔细学习课本，2、网上收集资料，3、利用matlab编程其实不足之处改正，4、顺利达成实验并仔细写实验报告。提交实验的原始图像和结果图像七、实验原始图像实验四图像的傅立叶变换专业：通讯工程学号：1008224072姓名：张清峰一、实验目的认识图像变换的意义和手段；熟习傅立叶变换的基天性质；娴熟掌握FFT变换方法及应用；经过实验认识二维频谱的散布特色；经过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。评论人眼对图像幅频特征和相频特征的敏感度。二、实验原理应用傅立叶变换进行图像办理傅里叶变换是线性系统剖析的一个有力工具，它能够定量地剖析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。经过实验培育这项技术，将有助于解决大部分图像办理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像办理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必需的。傅立叶（Fourier）变换的定义关于二维信号，二维Fourier变换定义为：F(u,v)f(x,y)ej2(uxuy)dxdy逆变换：f(x,y)F(u,v)ej2(uxuy)dudv二维失散傅立叶变换为：1N1N1j2ikF(m,n)f(i,k)eNi0k0逆变换：1N1N1j2ikf(i,k)F(m,n)eNm0n0图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换同样，有迅速算法，详细参见参照书目，相关傅立叶变换的迅速算法的程序不难找到。实质上，此刻有实现傅立叶变换的芯片，能够及时实现傅立叶变换。3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序：I=imread('C:\ch17\get.jpg');%读入原图像文件I=rgb2gray(I);imshow(I);%显示原图像fftI=fft2(I);%二维失散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI);figure;imshow(abs(sfftI),[]);%直流重量移到频谱中心RR=real(sfftI);%取傅立叶变换的实部figure;imshow(abs(RR),[])II=imag(sfftI);%取傅立叶变换的虚部figure;imshow(abs(II),[])A=sqrt(RR.^2+II.^2);%计算频谱幅值A=(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，评论人眼对图像幅频特征和相频特征的敏感度。7．记录和整理实验报告。四、实验仪器1．计算机；2．MATLAB程序；3．挪动式储存器（软盘、U盘等）。4．记录取的笔、纸。五、实验报告内容1．表达实验过程；过程为：将图像内容读入内存；用Fourier变换算法，对图像作二维Fourier变换；将其幅度谱进行搬移，在图像中心显示；用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；比较4、5的结果，评论人眼对图像幅频特征和相频特征的敏感度。记录和整理实验报告。2．提交实验的原始图像和结果图像。图I直流重量移到频谱中心取傅立叶变换的实部取傅立叶变换的虚部显示原图像的频谱六、思虑题1、傅里叶变换有哪些重要的性质?解答：1、频移特征，2、周期性和共轭对称性，3、平移性2．图像的二维频谱在显示和办理时应注意什么?解答：应当注意1.进行傅里叶变换的图像应当是灰度图形，原rgb彩色图像没法进行相应变换。2.注意使用fftshift函数将频谱的零频重量移至频谱的中心。七、实验原图片get.jpg实验五图像加强—频域滤波专业：通讯工程学号：1008224072姓名：张清峰一、实验目的1．掌握如何利用傅立叶变换进行频域滤波2．掌握频域滤波的观点及方法3．娴熟掌握频域空间的各种滤波器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。频域低经过滤的基本思想：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)是选用的一个低经过滤器变换函数，G(u,v)是经过H(u,v)减少F(u,v)的高频部分来获取的结果，运用傅立叶逆变换获取钝化后的图像。理想地通滤波器(ILPF)拥有传达函数：1ifD(u,v)D0H(u,v)0ifD(u,v)D0此中，D0为指定的非负数，D(u,v)为(u,v)到滤波器的中心的距离。D(u,v)D0的点的轨迹为一个圆。阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF)(在距离原点D0处出现截止频次)的传达函1数为H(u,v)2n1[D(u,v)D0]与理想地通滤波器不一样的是，巴特沃兹率通滤波器的传达函数其实不是在D0处忽然不连续。高斯低通滤波器(GLPF)的传达函数为H(u,v)eD2uv2(,)2此中，为标准差。相应的高通滤波器也包含：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达函数Hlp(u,v)，经过使用以下的简单关系，能够获取相应高通滤波器的传达函数：Hhp1Hlp(u,v)利用MATLAB实现频域滤波的程序f=imread('C:\ch17\bld.tif');F=fft2(f);%对图像进行傅立叶变%对变换后图像进行队数变化，并对其坐标平移，使此中心化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)%查察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，使得原点位于频次矩阵的左上角imshow(abs(H),[])%以图形形式显示滤波器figure,imshow(abs(H1),[])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=im