数字图像处理上机报告.doc

数字图像处理上机报告DIGITAL IMAGE PROCESSING指导老师：院 系：班 级：姓 名：学 号：一、DIP第一次上机实验本次上机实验内容为灰度图象空域处理。题目及要求：0. 显示灰度图象p1p6及直方图；6. 对灰度图像p6的偏黑部分实施灰度展宽，对偏亮的部分实施灰度压缩；编程：0. 显示灰度图像p1p6方法1： I=imread(p1.bmp);subplot(3,2,1);imshow(I);I=imread(p2.bmp);subplot(3,2,2);imshow(I);I=imread(p3.bmp);subplot(3,2,3);imshow(I);I=imread(p4.bmp);subplot(3,2,4);imshow(I);I=imread(p5.bmp);subplot(3,2,5);imshow(I);I=imread(p6.bmp);subplot(3,2,6);imshow(I); 方法2： subplot(231);imshow(p1.bmp);subplot(232);imshow(p2.bmp);subplot(233);imshow(p3.bmp);subplot(234);imshow(p4.bmp);subplot(235);imshow(p5.bmp);subplot(236);imshow(p6.bmp);方法1与方法2效果一样，均是读取p1p6这6副图像并显示，Matlab运行结果如下图1.1所示： 图1.1 读取6副图像并显示0. 显示灰度图像直方图方法1： I=imread(p1.bmp); whos; I1=rgb2gray(I);%灰度转换 subplot(2,2,1); title(原始图像); imshow(I1); subplot(2,2,2); title(图象的直方图,64); imhist(I1,64); subplot(2,2,3); title(图象的直方图,128); imhist(I1,128); subplot(2,2,4); title(图象的直方图,256); imhist(I1);图1.2读取RGB图像并显示其直方图方法2： I=imread(p1.bmp); subplot(2,2,1); title(原始图像); imshow(I); subplot(2,2,2); title(图象的直方图,64); imhist(I,64); subplot(2,2,3); title(图象的直方图,128); imhist(I,128); subplot(2,2,4); title(图象的直方图,256); imhist(I);方法1为读取RGB图像并显示其直方图，方法2均是读取灰度图像并显示其直方图，一开始,绘制直方图报错,Function IMHIST expected its first input, I or X, to be two-dimensional.原来是RGB的,实际是三个二维矩阵了，而直方图函数只接受一个二维矩阵，所以,需要首先将RGB转成GRAY,单色灰度图像。Matlab运行结果如下图1.2及图1.3所示：图1.3 读取灰度图像并显示其直方图6. 对灰度图像p6的偏黑部分实施灰度展宽，对偏亮的部分实施灰度压缩；方法1：利用倍数灰度延展及压缩方法实现a=imread(p6.bmp);a=double(a);b=size(a);for i=1:b(1) for j=1:b(2) if a(i,j)127 a1(i,j)=2.5*a(i,j); else a1(i,j)=0.8*a(i,j); endendenda=uint8(a);a1=uint8(a1);subplot(1,2,1);imshow(a);title(original photo);subplot(1,2,2);imshow(a1);title(photo processed);效果图如下图1.3：图1.4方法2：以对数函数进行灰度值压缩扩展（减小了图像动态范围，效果太差）a=imread(p6.bmp);a=double(a);b=size(a);for i=1:b(1) for j=1:b(2) if a(i,j)127 a1(i,j)=55*log(a(i,j)+1); else a1(i,j)=40*log(a(i,j)+1); endendenda=uint8(a);a1=uint8(a1);subplot(1,2,1);imshow(a);title(original photo);subplot(1,2,2);imshow(a1);title(photo processed);效果图如下图1.4：图1.4程序运行结果及结果对比分析：对比Matlab运行结果图1.3与图1.4可知对灰度图像p6的偏黑部分实施灰度展宽，对偏亮的部分实施灰度压缩利用倍数灰度延展及压缩方法比以对数函数进行灰度值压缩扩展的方法好些，对数函数进行灰度值压缩减小了图像动态范围，效果变差。二、DIP第二次上机实验本次上机实验内容为计算图象的频谱函数，根据计算证明傅立叶变换的性质，图象变换比较及图象的频域滤波四个方面。题目及要求：一、计算图象的频谱函数3. 设计图象30*120/256*256；二、根据计算证明傅立叶变换的性质3. 旋转性: ;三、图象变换比较 利用现有的离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh-Hadamard变换对同一图象实施变换，比较三种变换所得到的频谱。四、图象的频域滤波3. 根据频率采样法设计一个带通滤波器，对两图象（f1(x,y)为30*30/256*256的图象；f2(x,y)=p3图象）进行高通滤波，观察分析空域图象和频谱分布的变化。编程：一、计算图象的频谱函数3. 设计图象30*120/256*256；I=zeros(256,256);I(67:186,112:141)=1; subplot(1,2,1); imshow(I,notruesize);title(Original photo);subplot(1,2,2);F=fftshift(abs(fft2(I);imshow(F,-1 5,notruesize);title(Fourier transform spectrum);图2.1 图象30*120/256*256二、根据计算证明傅立叶变换的性质3. 旋转性: ;I=zeros(256,256);I(67:186,112:141)=1; subplot(2,2,1); imshow(I,notruesize);title(Original photo);subplot(2,2,2);F=fftshift(abs(fft2(I);imshow(F,-1 5,notruesize);title(Fourier transform spectrum);subplot(2,2,3);I=zeros(256,256);I(67:186,112:141)=1; I=imrotate(I,45, bilinear, crop);%以图像中心为原点旋转45度imshow(I,notruesize);title(photo go around 450);subplot(2,2,4);F=fftshift(abs(fft2(I);imshow(F,-1 5,notruesize);title( photo go around 450 Fourier transform spectrum);图2.2 图象旋转性质证明三、图象变换比较 利用现有的离散傅立叶变换、离散余弦变换、Walsh-Hadamard变换对同一图象实施变换，比较三种变换所得到的频谱。I=imread(p1.bmp);subplot(2,2,1);imshow(I);title(Original image);H=hadamard(256);% Walsh-Hadamard变换I=double(I)/255;hI=H*I*H;hI=hI/256;subplot(2,2,2);imshow(hI);title(Two Discrete Hadamard Transform image );subplot(2,2,3);cI=dct2(I); % 离散余弦变换imshow(cI);title(Two Discrete cosine Transform image);subplot(2,2,4);fI=fft2(I); % 离散傅立叶变换imshow(fI);title(Discrete Fourier Transform image);图2.3 图象三种变换所得到的频谱四、图象的频域滤波3. 根据频率采样法设计一个带通滤波器，对两图象（f1(x,y)为30*30/256*256的图象；f2(x,y)=p3图象）进行带通滤波，观察分析空域图象和频谱分布的变化。利用频率采样法设计一个带通滤波器的实例：subplot(1,2,1);f1,f2 = freqspace(30,meshgrid);Hd = ones(30,30); r = sqrt(f1.2 + f2.2);Hd(r0.5) = 0;colormap(jet(64);mesh(f1,f2,Hd);subplot(1,2,2);h=fsamp2(Hd);freqz2(h);图2.4 频率采样法设计的带通滤波器的频率谱与相位谱根据频率采样法设计一个带通滤波器，对两图象（f1(x,y)为30*30/256*256的图象；f2(x,y)=p3图象）进行带通滤波：Hd = zeros(256,256);Hd(112:141,112:141) = 1;subplot(2,2,1);imshow(Hd);subplot(2,2,2);k=fsamp2(Hd);freqz2(k);I=imread(p3.bmp);subplot(2,2,3);imshow(I);subplot(2,2,4);h=fsamp2(I);freqz2(h);其空域图象和频谱分布如下图2.5所示： 图2.5程序运行结果分析：对比Matlab运行结果图2.2可知傅立叶变换的性质旋转不变性是成立的，即如果时域中离散函数旋转0角度，则在变换域中该离散傅立叶变换函数也将旋转同样的角度。三、结语通过上机实验我学到了如下知识：1、 图像直方图均衡化这一基本处理过程：统计原始图像的直方图；2、掌握利用倍数灰度延展的方法实施灰度图像灰度压缩及展宽；3、了解了matlab进行数字图像处理相关的一些函数imrea