数字图像实验报告

实验一实验目的（1）熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法。（2）了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱读，写和显示图像文件。（2）计算图像的有关统计参数。实验步骤及结果（1）将图像反白。图像是RGB彩色图像football.jpg，采用rgb2gray函数可以讲彩色图像转换为灰度图像。相关代码如下： I=imread(‘football.jpg’); Subplot(2,2,1);imshow(I); J=rgb2gray(I); Subplot(2,2,2);imshow(J); Ave=mean2(J) SD=std(double(J)) s=size(J); all_white=255*ones(s(1),s(2)); all_white_uint8=uint8(all_whilt); K=imsubtract(all_white_uint,J); Subplot(2,2,3);imsho(K); Imwrite(K,’football_iverse.jpg’);运行结果如下：（2）利用“读图像文件I/O”的iminfo函数了解图像文件的基本信息。代码如下：info=imfinfo(‘football.jpg’) info=Filename:[1x66char] FileModDate:’01-三月-200109:52:38’ FileSize:27130 Format:’jpg’ FormatVersion:” Width:320 Height:256 BitDepth:24 ColorType:’truecolor’ FormatSignature:” NumberOfSamples:3 CodingMethod:’Huffman’ CodingPrrocess:’Sequential’ Comment{}结果如下：函数：corr2 I=imread(‘pout.tif’); J=medfilt2(I); R=corr2(I,J) R=0.9959函数impixel:函数pixval已经被函数impixelinfo取代：函数std2： I=imread(‘football.jpg’); Val=std2(I) Val=44.2095实验二实验目的（1）了解静止图像的数字化原理。（2）掌握常用图像数字化设备的使用：摄像机。扫描仪，数码相机等。实验内容（1）建构微机图像系统（2）采集视频图像和静态图像。（3）编辑静态图像。实验步骤及结果（1）用MATLAB程序说明实际数字图像的量化特点。采用cameraman测试图像，计算图像大小，取中央窗口的16×16子图像，显示其量化值。对测试图像进行适当裁剪并显示处理后的图像。相关代码如下： W=16; I=imread(‘Cameraman.tif’); S=size(I); J=I(S(1)/2-W/2:S(1)/2+W/2-1,S(2)/2-W/2:S(2)/2+W/2-1) imshow(J); K=I(2*W:S(1)-W,2*W:S(2)-5*W)imshow(k);结果如下：图像二值化：实验三实验目的（1）了解图像正变换和逆变换的原理。（2）理解图像变化系数的特点。（3）掌握常用图像变换的实现过程。（4）掌握图像的频谱分析方法。（5）了解图像变化在图像数据压缩等方面的应用。实验内容（1）在MATLAB环境中，进行图像的离散傅里叶变换和离散余弦变换，观察图像的频谱并减少DCT系数，观察重建信号和误差信号，理解正交变换在压缩编码中的应用。（2）在MATLAB环境中，进行图像的离散小波变换，观察图像的近似图像和个方向的细节图像，观察重建图像，理解小波变换在图像特征检测（如边缘检测，方向检测等）中的应用。实验步骤及结果（1）用MATLAB实现图像的傅里叶变换。为了增强效果，程序中用对数对频谱的幅度进行压缩，然后将频谱幅度的对数值用0~10之间的值进行显示。相关代码如下： I=imread(‘pout.tif’); imshow(I); F1=fft2(I); figure,imshow(log(abs(F1)+1),[010]); F2=fftshift(F1); figure,imshow(log(log(abs(F2)+1),[010]);结果如下：（2）应用MATLAB实现图像的DCT变换。代码如下： I=imread(“football.jpg”); imshow(I); J=rgb2gray(I); c1=dct2(J); figure,imshow(log(abs(c1)+1),[010]); c2=fftshift(c1); figure,imshow(log(abs(c2)+1),[010]);结果如下：实验四实验目的（1）熟悉并学会使用MATLAB中图像增强的相关函数。（2）了解图像增强的方法，去噪的方法和效果。实验内容（1）图像灰度修正。（2）图像平滑方法。（3）图像锐化方法。实验步骤及结果（1）采用线性变换进行图像增强。应用MATLAB函数imadjust将图像在0.3×255~0.7×255灰度之间的值通过线性变化映射到0~255之间。相关代码如下： I=imread(“pout.tif”); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imhist(I); J=imadjust(I,[0.3,0.7],[]); subplot(2,2,3),imshow(J);subplot(2,2,4),imhist(J);结果图：（2）求图像的归一化直方图。代码如下： I=imread(“布格罗的画.jpg”); J=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(J); N=numel(J); pr=imhist(J)/N; K=0:255; subplot(1,2,2),strm(k,pr);结果如下：（3）利用罗伯茨梯度对图像进行锐化处理。代码如下：I=imread(‘eight.tif’); imshow(I); BW1=edge(I,’roberts’,0.1); figure,imshow(BW1);实验五实验目的（1）了解图像复原的原理。（2）掌握常用图像复原方法。实验内容（1）利用维纳滤液对有噪声模糊图像进行复原。（2）比较直接维纳滤液，设置信噪比参数、设置噪声和自相关函数这三种情况下的图像复原效果。实验步骤及结果（1）使用deconvwnr函数对无噪声模糊图像进行复原重建，观察所得结果，并将不同PSF产生的复原效果进行比较。代码如下： blurred=imread(‘flower.gif’); len=28;theta=14; PSF=faspecial(‘motion’,len,theta); wnrl=deconvwnr(blurred,PSF); figure,imshow(wnrl);结果如下：（2）对有噪声模糊图像使用最小二乘滤波方法进行复原重建，要求尽量提高重建图的质量。代码如下：实验六实验目的（1）熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用方法。（2）熟悉图像边缘检测的方法。（3）理解边缘检测在图像分割中的应用。实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱提供的DEMO进行实验。（2）利用MATLAB图像处理工具箱的边缘检测函数编程进行边缘检测。（3）理解边缘检测在图像分割中的应用，比较各种边缘检测方法。实验步骤及结果利用阀值分割图像。相关代码如下： I=imread（‘rice.tif’）; subplot(131);imshow(I);subplot(132);imhist(I);T=110;S=size(I)[maxi,maxP]=max(I(：，：))[mini,minP]=min(I(：，：))forI=1:S(1) forj=1:S(2) ifI(i,j)>=TI(i,j)=255; elseI(i,j)=255; end endendsubplot(133);imshow(I);结果如下：（2）利用bwtraceboundary函数对图像进行边缘跟踪。结果如下：实验七实验目的（1）了解颜色空间的基本概念及转换原理。（2）能利用MATLAB工具和本章提供的有关公式，在GRB，YIQ，HSV等颜色空间中读取，显示色彩图像。实验内容（1）利用MATLAB图像处理工具箱中现有的函数在不同颜色空间中读取、显示彩色图像。（2）根据转换公式，自己编织其他颜色空间转换函数，在该空间中读取、显示彩色图像。实验步骤及结果色彩增强相关代码如下：I=imread(‘football.jpg’); Imshow(I); r(：，：，1)=I(：，：，1); r(：，：，2)=0;r(：，：，3)=I(：，：，2);g(：，：，2)=0;g(：，：，1)=0;g(：，：，3)=0;b(：，：，3)=I(：，：，3);b(：，：，1)=0;b(：，：，2)=0;figure,subplot(1,3,1),inshow(r);subplot(1,3,2),inshow(g);subplot(1,3,3),inshow(b);结果如下：实验八实验目的（1）学习使用常用的图像软件。（2）掌握Photoshop的基本操作。实验内容（1）直方图的计算。（2）图像增强。（3）颜色的调整。（4）选择区域工具。（5）图层的操作。实验步骤及结果使用LSB方法提取水印代码如下：结果如下：本科实验报告学生姓名：袁爱学号：2