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文档简介

实验一 MATLAB数字图像处理初步网络121 XXX一、实验目的与要求1熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。2熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。3掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。4掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。5图像类型转换。二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样;将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像,矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同,MATLAB把其处理为4类: 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵,其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类,则它们的整数值范围分别是0,255和0,65536。若图像是double类,则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是0,1 (2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。(3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色,在这种模式下,颜色都是预先定义的,并且可供选用的一组颜色也很有限,索引颜色的图像最多只能显示256种颜色。一幅索引颜色图像在图像文件里定义,当打开该文件时,构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里,然后根据索引值找到最终的颜色。 (4) RGB图像一幅RGB图像就是彩色像素的一个MN3数组,其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例,形成一幅RGB彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。2、数据类和图像类型间的转化表1中列出了MATLAB和IPT为表示像素所支持的各种数据类。表中的前8项称为数值数据类,第9项称为字符类,最后一项称为逻辑数据类。工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表2)。以在图像类和类型间进行转化。表1-1 MATLAB和IPT支持数据类型名称描述double双精度浮点数,范围为uint8无符号8比特整数,范围为0 255uint16无符号16比特整数,范围为0 65536uint32无符号32比特整数,范围为0 4294967295int8有符号8比特整数,范围为-128 127int16有符号16比特整数,范围为-32768 32767int32有符号32比特整数,范围为-2147483648 2147483647single单精度浮点数,范围为char字符logical值为0或1表1-2 格式转换函数名称将输入转化为有效的输入图像数据类im2uint8uint8logical,uint8,uint16和doulbeim2uint16uint16logical,uint8,uint16和doulbemat2graydouble,范围为0 1doubleim2doubledoublelogical,uint8,uint16和doulbeim2bwlogicaluint8,uint16和double 下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句,编程时可不用输入)I=imread(原图像名.tif); % 读入原图像,tif格式whos I % 显示图像I的基本信息imshow(I) % 显示图像Imfinfo %查询图像文件信息imwrite; %压缩存储图像例如:imwrite(I,1.jpg,jpg,quality,80)就是以质量因子80压缩,100就是不变,图像尺寸不变,像素值会发生变化,图像会变得越来越模糊。可以看压缩后图像与原始图像的大小发生变化。% 显示多幅图像,其中n为图形窗口的号数figure(n), imshow(filename); gg=im2bw(filename); % 将图像转为二值图像figure, imshow(gg) % 显示二值图像三、实验内容及步骤1利用imread( )函数读取一幅图像,假设其名为football.jpg,存入一个数组中; I=imread(football.jpg);2利用whos 命令提取该读入图像football.jpg的基本信息; whos Name Size Bytes Class I 256x320x3 245760 uint8 array ans 1x1 1966 struct arrayGrand total is 245874 elements using 247726 bytes3利用imshow()函数来显示这幅图像;imshow(I) 4利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息; imfinfo(football.jpg)ans = Filename: C:MATLAB7toolboximagesimdemosfootball.jpg FileModDate: 01-Mar-2001 09:52:38 FileSize: 27130 Format: jpg FormatVersion: Width: 320 Height: 256 BitDepth: 24 ColorType: truecolor FormatSignature: NumberOfSamples: 3 CodingMethod: Huffman CodingProcess: Sequential Comment: 5利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为footballnew.jpg;语法:imwrite(原图像,新图像,quality,q), q取0-100。 imwrite(I,footbal.jpg,quality,10);6用imread()读入索引图像:kids.tif; K=imread(kids.tif);7同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为kids_index.bmp。 imwrite(K,kids_index.bmp);8用imfinfo()获取图像football.jpg和kids.tif 的大小; imfinfo(football.jpg) Width: 320 Height: 256 imfinfo(kids.tif) Width: 318 Height: 4009用figure,imshow()分别将football.jpg和kids.tif显示出来,观察两幅图像的质量。10用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像,并且用imshow显示出来观察图像的特征。 a=imread(football.jpg); e=rgb2gray(a); f=im2bw(e); imshow(f);11. 用imread打开一幅图像,在MATLAB中用程序绘制其灰度直方图。(不要用MATLAB中自带的函数imhist和histeq实现)。 I=imread(football.jpg); rows,cols=size(I); zhifang=zeros(1,256); for i=0:255zhifang(1,i+1)=length(find(I=i)/(rows*cols);end figure(1); bar(0:255,zhifang,grouped);12. 将一幅彩色图像转换成256级灰度图像,进行4倍和16倍减采样,并对减采样的效果进行描述 a=imread(football.jpg); e=rgb2gray(a); imshow(e);。 for m=1:2figurewidth,height=size(b);c=zeros(floor(width/(2*m),floor(height/(2*m);k=1;n=1;for i=1:(2*m):widthfor j=1:(2*m):heightc(k,n)=b(i,j);n=n+1;endk=k+1;n=1;endimshow(uint8(c);if m=1title(4倍减采样);elsetitle(16倍减采样);endEnd13. 将一幅彩色图像转换成256、64、32、8、2级灰度图像,并对灰度减小后的图像效果进行描述。14. a=imread(football.jpg);15. b=rgb2gray(a);16. figure17. imshow(b);18. title(256级灰度图像);19. wid,hei=size(b);20. for m=1:421. figure22. c=zeros(wid,hei);23. if m=124. for i=1:wid25. for j=1:hei26. c(i,j)=floor(b(i,j)/4);27. end28. end29. imshow(uint8(c),0,63);30. title(64级灰度图像)31. else32. for i=1:wid33. for

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