河北工业大学数字图像处理实验报告

1、数字图像处理实验报告计算机科学与软件学院软件 C103XXXXXXXXX实验一熟悉MATLAB软件的开发环境、基本操作以及图像处理工具箱，为编写图像处理程序 奠定基础。1矩阵：A=1 2 3;4 5 6;2读取图像，并进行显示匸imread( xy.jpg ;Imshow(l);二.说明以下程序的显示结果为何是一幅几乎全黑的图像。clear; close all;myi=zeros(20,20);myi(2:2:18,2:2:18)=1;myi=ui nt8(myi);figure, imshow(myi, no truesize);首先1中的clear是清除当前内存中的变量，close al

2、l是关闭所有窗口 (程序运行产生的， 不包括命令窗，editor窗和帮助窗)2中初始化了一个 20X20的矩阵，每个元素的值都是0并且这个矩阵的名字是 myi。3从矩阵的第2行开始，每次走2行，到第18行，从矩阵的第2列开始，每次走2列， 到第18列，让这些地方的元素值为 1.4.uint8这个函数是把数值矩阵转换为图像矩阵，就是说最大值255表示白色，最小值0表示黑色。但是转换后矩阵的值和原来的一样。也就是说在3中矩阵的值变到 4后没变，所以因为这些值要么仍是 0要么仍是1,这样显示以后会看起来都是黑色。5.imshow里的noturesize参数就是设定图片去适应窗口，窗口大小不动，自动调

3、节图片大小。所以显示出来的图片跟实际尺寸可能不一致。三.编写程序将图一中orangutan_1.tif图片拉伸一倍后形成orangutan_2.tif所示的图片A= imread(C:Usersjaso nDesktopora nguta n_2.tif);imshow(A);figuretform = maketform(affi ne,1.414 0 0; 0 1 0; 0 0 1);B = imtra nsform(A,tform);imshow(B);四、应用MATLAB (或C)语言编写一幅灰度图像直方图统计程序，并选择一幅图像显示其直方图，将结果与MATLAB图像处理工具箱中提供的

4、灰度直方图函数imhist的处理结果进行比较。clear;i=imread(2.jpg);x=rgb2gray(i);figure;subplot(2,3,1),imshow(i),title(原图);subplot(2,3,3),imhist(x),title(灰度直方图)五、利用以上编写的程序，估算图一所示图像iris.tif中的瞳孔半径(以像素为单位)。程序：clear all;A=imread(ya n.j pg);B=rgb2gray(A); imhist(B);m n=size(B); cout=0;for i=1:mfor j=1: nif(B(i,j)20) cout=cout

5、+1;endendenddisp(cout=, nu m2str(cout);r=sqrt(cout/ 3.14); disp(r=, nu m2str(r);结果图：面积的结果是cout=4429，半径是r=37.5568实验一.二维傅里叶变换：程序：clear all;img=imread(C:Usersjas onDesktople na512.jpg); img仁img;subplot(2,2,1),imshow(img1);title(灰度图像);F=fft2(img1);subplot(2,2,2),imshow(F,);title(傅立叶变换后，高频部分在四角);F=abs(F)

6、;F仁 fftshift(F); subplot(2,2,3),imshow(F1,);title(把高频变到中间)；F2=1+log(F1);subplot(2,2,4),imshow(F2,);title(指数优化后显示);处理结果：二.直方图均衡化：利用Matlab提供的可进行图像直方图修正的函数，自己选择几幅直方图不均匀的图像（如 图二pout.tif），对这些图像进行直方图均衡处理，显示处理前后的图像以及它们的灰度直方 图，体会直方图均衡化算法的特点clear all;A=imread(C:Usersjaso nDesktople na512.jpg);B=A;subplot(2,2

7、,1),imshow(B);title(均衡化之前);subplot(2,2,2),imhist(B);title(均衡化之前的直方图);C=histeq(B);subplot(2,2,3),imshow(C);title(均衡化之后);subplot(2,2,4),imhist(C);title(均衡化之后的直方图);三灰度修正技术clear all;A = imread(C:Usersjas onDesktoppout.tif);RGB仁 A;C=fspecial(gaussia n); subplot(2,4,1),imshow(RGB1); title( 原始图像); subplot(

8、2,4,2),imhist(RGB1);title(原始图像的灰度直方图);RGB2 = imadjust(RGB1,.2 .3 0; .6 .7 1,0.3); subplot(2,4,3),imshow(RGB2);title( 参数为0.3,灰度修正后); subplot(2,4,4),imhist(RGB2);title( 参数为0.3灰度修正后的灰度直方图);RGB2 = imadjust(RGB1,.2 .3 0; .6 .7 1,1); subplot(2,4,5),imshow(RGB2);title( 参数为1,灰度修正后); subplot(2,4,6),imhist(RG

9、B2);title( 参数为1灰度修正后的灰度直方图);RGB2 = imadjust(RGB1,.2 .3 0; .6 .7 1,3); subplot(2,4,7),imshow(RGB2);title( 参数为3,灰度修正后); subplot(2,4,8),imhist(RGB2);title（ 参数为3,灰度修正后的灰度直方图）;原始图唆的灰塩白方图曲数为0一3灰痕憐正启的灰度白.方图参數为1,抚度條正后痉数为灰度幡正后的灰度直方图参数为乱灰:应條正后發第为3灰度懷正后的灰曳玄方图四图像平滑(去噪)i=imread(C:Usersjas onDesktople na512.jpg);

10、p=i mno ise(i,gaussia n,0.1); f1=0 1 0;1 0 1;0 1 0/4; % f2=0 1 0;1 0 1;0 1 0/8; % j=imfilter(p,f1,corr,replicate); k=imfilter(p,f2,corr,replicate); subplot(2,2,1),imshow(i),title( subplot(2,2,2),imshow(p),title( subplot(2,2,3),imshow(j),title(4- subplot(2,2,4),imshow(k),title(8-所用模板（4-邻域）所用模板（8-邻域）原

11、图）;噪声污染后图）;邻域处理后图）;邻域处理后图）;File Edit View Insert Tools Desktop Vindaw Help aaibid 噪声污舉后團儿邻域处理后團8-邻域处理后图五.边缘检测技术:clear all;A=imread(C:Usersjaso nDesktopora nguta n_ 2.tif); subplot(2,3,1),imshow(A);title(原始图像);B=im2bw(A,0.95); subplot(2,3,2),imshow(B); title(原始二值图像);C=double(B);D=edge(C,sobel); subplot(2,3,3),imshow(D); title(sobel边缘提取方法);E=edge(C,prewitt); subplot(2,3,4),imshow(E); title(prewitt边缘提取方法);F=edge(C,roberts); subplot(2,3,5),imshow(F); title(roberts边缘提取方法);G=edge