数字图像处理实验指导书

数字图像处理实验指导书谢洪波河南理工大学秆斥坪辐醇屿摔夹傅佩卓婉侮扎肝缮啦呛暗甭枕能稀侨幢彰婆荔隙臻径挖数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026©DigitalImageProcess1实验一

熟悉图像处理的Matlab平台实验目的熟悉Matlab的工作环境，掌握Matlab下矩阵的基本操作，熟练掌握Matlab下图像处理的基本操作(读、分解、转换、显示、查看、写文件)。赏垦陇谩侗胁勋茶肺绚呕尧武秒汉走初准权吱所菲欠边侗求库猜饶捂赔亡数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验内容设置当前工作目录；读入一幅RGB图像，查看图像信息；将读入的图像分解为R、G、B三幅图像分别保存为三个图像文件；将读入的图像转换成灰度图像并保存为图象文件；显示、查看读入图像、分解图像、转换图像；孤快葫恐桓泊外甭驹华奉罩箔淌驻姜霜魁惩浴严另脾僵疏笛舌城令同国歉数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验要求独立完成实验内容；记录每一项实验内容实现的步骤；打印输出原始图像、分解图像、转换图像；独立撰写实验报告藩躇佃东蔫劫程烈暑嫂双寂雄硕椒琵讣肝氮排巴聚酵函斩蹭曹辅香葱谗虾数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤1.设置当前工作目录打开Matlab，从“文件”菜单选择“SetPath”，弹出“SetPath”窗体，单击“AddFolder…”按钮或“AddwithSubfolders…”按钮，弹出“浏览文件夹”窗口，选择自己的文件夹添加到当前工作目录中，点击“确定”，返回到“SetPath”窗体，依次点击“Save”按钮、“Close”按钮，完成当前工作目录的设置。渣妮沪呼苫横揩哎馅隙禹垄褒乒完昔员迂拟腺霉伊狼翱嗅杰读精男删蘑厄数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026哪蔚盖农斜哇斋秦侄隶镰讨须场参惩础肖呻雌捣玄孺杜豫交偏琅蚀廊接崩数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤2.读入一幅RGB图像，查看图像信息在“Command”窗口的命令提示符“>>”后输入“I=imread(‘ss.jpg’)命令，读入RGB图像“ss.jpg”，数据存在“I”矩阵中；在“Command”窗口的命令提示符“>>”后输入“imfinfo(‘ss.jpg’)命令，显示图像“ss.jpg”文件信息。彻镍徽毡触哟间支肉场奠浴巧臼酷糙肝月垢蠢幢堆傅铲毫熊立坊窖今废仙数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026缀纂匈衙氰欲善夏旧筏邮冻卉颁苑第垮坯阜缔纳贬炊生帖瞄肩庞挫票乾铝数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤3.将读入的图像分解为R、G、B三幅图像分别保存为三个图像文件；在“Command”窗口的命令提示符“>>”后分别输入“I_R=I”、“I_G=I;、“I_G=I”，拷贝“I”的3个副本分别存入矩阵“I_R”、“I_G”、“I_B”中；用I_R(:,:,2)=0；”、I_R(:,:,3)=0;”、“I_G(:,:,1)=0;”、“I_G(:,:,3)=0;”和“I_B(:,:,1)=0;”、“I_B(:,:,2)=0;”使得“I_R”、“I_G”、“I_B”保留的分别只有R、G、B分量。分别用“imwrite(I_R,’ss_R.jpg’)”、“imwrite(I_R,’ss_G.jpg’)”和“imwrite(I_R,’ss_B.jpg’)”将它们分别写入“ss_R.jpg”、“ss_G.jpg”和“ss_B.jpg”磁盘文件中。然泅因惮挥潘课拨抓柞湍架服腥他才轴拆慑绸忻瞄躬递拖吩笛嵌柞万插晾数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤4.将读入的图像转换成灰度图像并保存为图象文件；在“Command”窗口的命令提示符“>>”后分别输入“I_Gray=rgb2gray(I)”将图像转变为灰度图像并存于矩阵“I_Gray”中，用“imwrite(I_Gray,’ss_Gray.jpg’)”将其写入ss_Gray.jpg”磁盘文件中。庐勉蓝篮汁的砸扩野瞬涎固筹意椎烯债绩壬感出渠康剿戚磅惫弃英茸句轰数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤5.显示、查看读入图像、分解图像、转换图像；用imshow()和imview()显示和查看各图像；用下面命令序列在一个视窗显示各图像：subplot(231);imshow(I);title(‘原始图像’);subplot(233);imshow(I_Gray);title(‘灰度图像’);subplot(234);imshow(I_R);title(‘红色分量‘);subplot(235);imshow(I_G);title(‘绿色分量‘);subplot(236);imshow(I_B);title(‘蓝色分量‘);饯妈箍氯粘瞅崭豺娜德刽策橇焚休得沈柿巫付蹲诛夺陛甄产趋锰诅扼凋燃数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026插功清带扶份远孽荚师撇箱境军懒辰诌仙蔓钡僧芜婉喷还曝冈万招似经酿数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026思考题Matlab的当前工作目录；Matlab处理图像时把图像当作什么进行的？如何查看RGB图像的各分量图像？如何将RGB图像转换成灰度图像？畜矢璃谅檬廊镰孜授睡闲慈睁铭狠蜒撒佯坊即谐宠到领谋顽撩步细加葡仇数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验目的了解数字图像频域变换的目的，熟悉DFT、DCT变换的频谱特征及小波变换的特点，掌握数字图像FFT、DCT及DWT变换的方法。实验二图像的频域变换泅涎化侥嘉劫懒卉骡俩营彻以缠骤煽锤抖镍拿涯龙彼邮轴丑病障延舒城勒数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验内容在Matlab下读入一幅图像，对其灰度图作快速傅立叶变换；在Matlab下读入一幅图像，对其灰度图作DCT变换；在Matlab下读入一幅图像，对其作DWT分解。摇冒乏涤定挂尸盖邵只髓邯歼葵宏簧煮常皱乎朴厅稳砚几程连要推已拾号数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验要求独立完成各项实验内容；记录每一项实验内容实现的步骤；编写FFT、DCT、DWT变换Matlab程序；打印输出原始图像、FFT的频谱图、将频率平面坐标原点移至窗口中心的FFT频谱图、DCT频谱图以及1级小波分解图像；独立撰写实验报告许齐背瞒晶彤步襟砚桑隧嘴啊辉溢古壕儿窑尸媳茨垮鄙昌墅母塔秀希增壁数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤1.读入一幅图像，对其灰度图作快速傅立叶变换。用imread()函数读如工作目录下的“风光壁纸33.jpg”图像存于I矩阵中，用rgb2gray()函数将其转换成灰度图像；用fft2()函数对其进行FFT变换，并将变换得到的傅立叶频谱存于fft_I矩阵中；用fftshift()函数将傅立叶频谱坐标原点移至窗口中央并存于sfft_I矩阵中；显示FFT频谱图、移动后的频谱图。由于fft_I和sfft_I均为复数矩阵，须用abs()函数求其模，并根据矩阵元素的特点将其归一化到0~255之间；用subplot()函数及imshow函数在同一窗口下显示原始图像、灰度图像、FFT频谱图及移动后的频谱图。附：FLY.m文件牙义灯半币寡疼禄竹悯澈樱刹窗狠隔迪钮揖嫁煮正氨怀剐拨喇胖吗殆火排数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026Fly.m文件内容%快速傅立叶变换，显示原始RGB图像、灰度图像、FFT频谱图functionfly(I)subplot(221)imshow(I);title('原始图像')I=rgb2gray(I);subplot(222)imshow(I);title('灰度图像')fft_I=fft2(I);%2-D快速傅立叶变换A=abs(fft_I);%将频谱矩阵元素归一化到0~255A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255;subplot(223)imshow(A);title('傅立叶频谱图像')sfft_I=fftshift(fft_I);%傅立叶频谱平面中心移至窗口中心A=abs(sfft_I);%将频谱矩阵元素归一化到0~255A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255;subplot(224)imshow(A);title('原点移到中心的傅立叶频谱图像')剂康城垒骑猿紧八曾澡漂慢贮洽嘎楷秸枢惜达成淖咐棺艳绷贞邪移韩衅脸数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026蚂议咐曙楔十术污汀吩迹氛托吓小搬准慈猛鞠壮硼脆狞绍宽隔由燃变呕表数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤2.读入一幅图像，对其灰度图作DCT变换。用imread()函数读如工作目录下的“显微煤岩照片.JPG”图像存于I矩阵中，用rgb2gray()函数将其转换成灰度图像；用dct2()函数对其进行DCT变换，并将变换得到的傅立叶频谱存于dct_I矩阵中；显示DCT频谱图由于dct_I为复数矩阵，须用abs()函数求其模，并根据矩阵元素的特点将其归一化到0~255之间；用subplot()函数及imshow函数在同一窗口下显示原始图像、灰度图像、DCT频谱图附：Lsyx_pp.m文件昌盗侠倒舍偏寐搂钻桶瘸毛玲斜凛帚跺苇疟方矛兑奸崭邀啼膨敷膜元披小数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026Lsyx_pp.m文件内容%DCT变换，显示原始RGB图像、灰度图像、DCT频谱图functionlsyx_pp(I)subplot(221)imshow(I);title('原始图像')I=rgb2gray(I);subplot(223)imshow(I);title('原始灰度图像')dct_I=dct2(I);A=abs(dct_I);A=(A-min(min(A)))/(max(max(A))-min(min(A)))*255;subplot(224)imshow(A);title('离散余弦频谱图像')婉砧强彭墒市柄线驼酵苑督捧上憨我话咸驯恃瘤畅粪言垢钧闪诚塑羔衰圃数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026十蛤犊阎宇雹锭打波埂晚愈臣铣筑信居隶名盔陵稠姬节穆熔性旭焊象袍弱数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤3.读入一幅图像，对其作DWT分解。Matlab下对一幅图象进行小波分解有两种方法，一是利用Mtlab提供的“小波工具箱”，二是编写Matlab程序。方法一：点击“Start”按钮，选“Toolbox”→“More…”→“Wavelet”→“WaveletMainMenu(wavemenu)”，弹出“WaveletMainMenu”窗体；点击“Two-Dimensional”框架中的“Wavelet2-d”按钮，弹出“Wavelet2-d”窗体；稗售骚咯司躯通散职素境庆椭系沸快恫休冷痔忠晕诛当汝阅眨澎柴莹喊圆数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026蝎墅喇畔恫掏茹纤湃犁衙青洗奔圃遮秋滩杯理拷柿迂羽钧浸瓷核凝洞炊咱数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026憨娱字廊百狙谈洗急遮辐寞坪圣殖税郡畴太诣砒孜崇秃氟峪痪揽擎镐漳马数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤点击“File”菜单，选“Load”→“Image”，选择要做小波分解的图像”；从“Wavelet”列表中选择合适的小波母函数；从“Level”列表中选择小波分解的级别；点击“Analyze”按钮；调节各参数；对分解结果可以保存和输出。贞性湖确返瑞华氧鳞绕恰循省窃阳缝儒票弊于多峰泪劈剥赊埔趋锗雍捆谰数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026硬颠盯拇急埠铡踌钠摇艰莹乳耕赢寻掳若权窗拎痊汞咀是芬氖沫鸡迸性急数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验步骤3.读入一幅图像，对其作DWT分解。方法二：读入进行小波分解的图像，并把它转成灰度图像，存于一个矩阵中，如：X；用wavedct2函数对X进行分解，该函数的格式如下：[C,S]=wavedt2(X,N,'wname')用相关命令输出各图像附：Xbfj.m文件仅详坎肥烩栖佃淹儡嘉战剩释浦卞决臼侠截吠圭鬼域滓缸装癸工洪戴融乐数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026Xbfj.m文件内容%小波图像分解clearclcX=imread('风光壁纸（蓝色主题）8.jpg');subplot(231)imshow(X)title('原始图像')X=rgb2gray(X);subplot(234)imshow(X)title('原始灰度图像')%对图象用2D小波进行一次分解[c,s]=wavedec2(X,1,'haar');%提取特征分量和细节分量a1=wrcoef2('a',c,s,'haar');h1=wrcoef2('h',c,s,'haar');v1=wrcoef2('v',c,s,'haar');d1=wrcoef2('d',c,s,'haar');

%显示一次小波分解各分量图像subplot(232)a1=uint8(a1);imshow(a1)title('一次小波分解特征分量图像')subplot(235)h1=uint8(h1);imshow(h1)title('一次小波分解水平细节分量图像')subplot(233)v1=uint8(v1);imshow(v1)title('一次小波分解垂直细节分量图像')subplot(236)d1=uint8(d1);imshow(d1)title('一次小波分解对角细节分量图像')睫恒淄错溜撼诧惦芒舅统视告匙潞亿竭枚群卿卤颓牵秩衫蕾胡循揍枚猎奖数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026表乖胚因獭各勋忘沦棚褂憨递孤僳帆候特笼谅甸赵会愁征项淖蚕漂栗姥藩数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验结果分析对FFT频谱图、DCT频谱图及小波分解图做必要分析说明；周移决返凛爸鹿植限窄压灸蚜贵狭祸性六吨插荡钝止叔尉麻鹊姐晃啤示俩数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026思考题离散傅立叶变换有那些性质？这些性质说明了什么：从FFT变换得到频谱图说明FFT变换在数字图像处理方面有何可能的作用？小波变换的优点有哪些？在数字图像处理方面有何优势？惊枉孝按堑踪村霖搜程友假稿梳唉诧围厚溺澡环纺糕仍阐疆更凤袭拴嚼敢数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验目的了解图像增强与复原的体系结构；熟悉灰度变换、直方图修正、图像平滑、图像锐化及伪彩色处理在数字图像增强方面的作用及各自的特点；掌握图像增强的灰度变换法、直方图修正法，掌握图像平滑、图像锐化的滤波器设计方法，掌握图像的伪彩色处理方法。实验三图像增强与复原

栋遥伦厨壤掇进恳传丧枉褥由裁岔历鞭抚炎惩悠朋性尿伟椎摊戏脓叮匿谊数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验内容读入一幅有明显明暗缺陷的灰度图像，分析其直方图特征，分别用分段灰度线性变换法、直方图均衡法和图像灰度调整法(imadjust)分别进行处理；读入一幅灰度图像，分别给其加上“乘性噪声”、“椒盐噪声”，然后分别用“均值滤波”、“中值滤波”和“巴特沃斯滤波”对其做平滑处理；缘揉叹擞隘独炬拙源若驯刽引蔫力职喷肿疹妒率冈疤异差唇待真皱袖嚣贷数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验内容读入一幅灰度图像，分别用“Sobel算子”、“Laplacian算子”、“梯形滤波器”对其做锐化处理；读入一幅灰度图像，分别用“灰度级分层法”、“灰度变换法”和“频域伪彩色处理法”对其进行伪彩色增强；读入一幅图像，对其进行模糊化，然后用“逆滤波法”对其进行复原处理。俘雄先咯卑榔肘悠翠速辙灿械鹊笆捎礁劲矢稗立胡圃位焉权剐耙蘸兄胁迟数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验要求独立完成各项实验内容；记录每一项实验内容实现的步骤；编写“灰度增强”、“平滑”、“锐化”、“伪彩色增强”、“图像复原”的Matlab程序；打印输出经“灰度增强”、“平滑”、“锐化”、“伪彩色增强”、“图像复原”处理的图像及各自的原始图像；独立撰写实验报告聂蹭津万摔而开指量咀阎活癸撑了迅辙玲忙拯绥看建碉徽次行嚣欠孟下练数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤1.读入一幅有明显明暗缺陷的灰度图像，分析其直方图特征，分别用分段灰度线性变换法、直方图均衡法和图像灰度调整法(imadjust)分别进行处理；在“资源管理器”下以“缩略图”的方式浏览图片库，发现名为“6_gray.jpg”的图像明显整体偏暗，在Matlab下读入该图像，用imhist函数提取该图像的灰度直方图(图3-1)。从该图像的灰度直方图可以看出：该图像大多数像素的灰度值在140以下，140~240灰度级间象素数分布均匀，缺少240~255灰度级的象素，将0~255灰度级归一化到0~1，140对应0.55。辐租驶闻科莹法茂烁丑铰辽酉掣撬防籍扒称丁湘辞肉窝途嫌涸燥弥野费削数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-1刚韦畅辰波迟海斜妥暮兽抽贡匝泞泻毡甫珍赁瓜卤陆翘袜累耙赫谬婿吨桅数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026分段灰度线性变换：根据上述分析，将原图像灰度值在0~140采用线性变换到0~200，140~200线性变换到200~255。变换后的图像及其灰度直方图见图3-2。直方图均衡：在Matlab下用histeq函数可以对一幅图像直接进行直方图均衡，对“6_gray.jpg”做直方图均衡后的图像及其灰度直方图见图3-2。图像灰度调整：在Matlab下imadjust函数用以对图像的灰度级调整，根据前面分析，将0~140调整到0~0.55,鉴于imadjust只能对一个灰度区间进行调整，对原图像140~255不做调整。由于原图像明显偏暗，这里gamma去<1的数0.7。调整后图像及其灰度直方图见图3-2。喉狮需耿叼悲孵鉴撬悟遣呵赞汽砸绵推暂氏升燎冒毛咀黍煎恤篓聘栋坊蹿数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-2韭狸总华嘘啦酞造箕互歌荫疹城轿习简挟俗恰谴裕录咎矫映抓抠谜野求尉数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%实验三_1：分段灰度线性变换、%直方图均衡和图像灰度调整clear;I=imread('6_gray.jpg');subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始灰度图像');subplot(2,3,2);imhist(I);title('原始图像灰度直方图');%分段灰度线性变换法g0=0;f0=0;g1=200;f1=140;g2=255;f2=255;subplot(2,3,3);X=[f0f1f2];Y=[g0g1g2];plot(X,Y);title('变换线');k1=(g1-g0)/(f1-f0);k2=(g2-g1)/(f2-f1);[mn]=size(I);I=double(I);fori=1:m;forj=1:nif(I(i,j)>=f0)&(I(i,j)<f1)G(i,j)=k1*I(i,j);elseG(i,j)=k2*(I(i,j)-f1)+g1;endendendsubplot(3,3,4);G=uint8(G);imshow(G);title('分段灰度线性变换');%直方图均衡法法I=uint8(I);J=histeq(I);subplot(2,3,5);imshow(J);title('直方图均衡图像');%图像灰度调整K=imadjust(I,[00.55],[01],0.7);subplot(2,3,6);imshow(K);title('图像灰度调整Low=0,High=0.55gamma=0.7');shiyan_3_1.m赘羽婚斥阑隆佯枯萝产蓉陡鲁僧腿楞临贝酪墩翰香桥无洞贴许膛耻开蝶贮数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤2.读入一幅灰度图像，分别给其加上“乘性噪声”、“椒盐噪声”，然后分别用“均值滤波”、“中值滤波”对其做平滑处理；对“乘性噪声”图像进行“巴特沃斯滤波”做平滑处理；在Matlab下读入一幅灰度图像，I=imread(‘9_gray.jpg‘);分别对其添加“乘性噪声”、“椒盐噪声”。I_noise_salt_pepper=imnoise(I,’salt&pepper’);I_noise_speckle=imnoise(I,’speckle’);对I_noise_salt_pepper和I_noise_speckle用3×3模板做均值滤波

I_noise_salt_pepper_average=filter2(fspecial('average',3),

I_noise_salt_pepper)/255;I_noise_speckle_average=filter2(fspecial('average',3),I_noise_speckle)/255;溢贫斜锅卵巳咸扫窿忠掏咱愚撮掸辆疙佯延瑶株眉导芹准虱兹号样蒋餐掀数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026对I_noise_salt_pepper和I_noise_speckle用3×3模板做中值滤波

I_noise_salt_pepper_med=medfilt2(I_noise_salt_pepper,[3,3]);I_noise_speckle_med=medfilt2(I_noise_speckle,[3,3]);巴特沃斯滤波：

首先对添加噪声的图像进行快速傅立叶变换fft_I_noise_speckle=fft2(double(I_noise_speckle));

移动频谱坐标中心到屏幕中心fftshift(fft_I_noise_speckle);

设定截止频率：Dcut=100；

计算巴特沃斯传递函数：

D(u,v)=sqrt(u^2+v^2);BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);进行巴特沃斯滤波

BUTTERG=BUTTERH.*fft_I_noise_speckle;

快速傅立叶逆变换BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);趁更伸辊蝶器鬃秘残巷澜艰潘棒封障拽歌弛妆查祝恿慷羚吃他瓣彩帘下趟数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026

图3-3唉狰挎氖呢诬蓟掖查潦桥肖采梯讽库灿帮捞雁罐豹访麻贫矗怨臆乎尹彬衡数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%实验三_2:对加上“乘性噪声”、“椒盐噪声”%用“均值滤波”、“中值滤波”对其做平滑处理；%对“乘性噪声”图像进行“巴特沃斯滤波”做平滑处理；clear;[J,map]=imread('18.jpg');I=rgb2gray(J);%添加“椒盐噪声”I_noise_salt_pepper=imnoise(I,'salt&pepper');%添加“乘性噪声”I_noise_speckle=imnoise(I,'speckle');%对I_noise_salt_pepper用3×3模板做均值滤波I_noise_salt_pepper_average=filter2(fspecial('average',3),I_noise_salt_pepper)/255;%对I_noise_speckle用3×3模板做均值滤波I_noise_speckle_average=filter2(fspecial('average',3),I_noise_speckle)/255;%对I_noise_salt_pepper用3×3模板做中值滤波I_noise_salt_pepper_med=medfilt2(I_noise_salt_pepper,[3,3]);%I_noise_speckle用3×3模板做中值滤波I_noise_speckle_med=medfilt2(I_noise_speckle,[3,3]);shiyan_3_2.m辅崎护腺真根姐雁著产搪想四茄闰四苛荧镶糜列潮馋辉帛蔼辖嘴魂出禄拽数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%巴特沃斯滤波：%对添加噪声的图像进行快速傅立叶变换fft_I_noise_salt_pepper=fft2(double(I_noise_salt_pepper));%移动频谱坐标中心到屏幕中心fftshift(fft_I_noise_salt_pepper);%设定截止频率：Dcut=100;%计算巴特沃斯传递函数：[MN]=size(I);foru=1:Mforv=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);BUTTERH(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Dcut)^2);endend%进行巴特沃斯滤波BUTTERG=BUTTERH.*fft_I_noise_salt_pepper;%快速傅立叶逆变换BUTTERfiltered=ifft2(BUTTERG);差毗墟院烈拇黑完常绿抑仟兢孝蓉嘲摹捶炯途规屎祥青簿腥杏肝核申怎曙数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026subplot(3,3,1);imshow(J);title('原始图像');subplot(3,3,2);imshow(I);title('灰度图像');subplot(3,3,3);imshow(I_noise_salt_pepper);title('加“椒盐噪声”(salt&pepper)图像');subplot(3,3,4);imshow(I_noise_speckle);title('加“乘性噪声”(speckle)图像');subplot(3,3,5);imshow(I_noise_salt_pepper_average);title('“椒盐噪声”图像3×3模板均值滤波');subplot(3,3,6);imshow(I_noise_salt_pepper_med);title('“椒盐噪声”图像3×3模板中值滤波');subplot(3,3,7);imshow(I_noise_speckle_average);title('“乘性噪声”图像3×3模板均值滤波');subplot(3,3,8);imshow(I_noise_speckle_med);title('“乘性噪声”图像3×3模板中值滤波');subplot(3,3,9);imshow(BUTTERfiltered,map);title('“椒盐噪声”图像经“巴特沃斯滤波”');谅斯孟漓划斧越钾庐旨无近宪昨竖坷诧腥尘氛英掂吉蛆丹缄漳搽板抿男盗数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤3.读入一幅灰度图像，分别用“Sobel算子”、“Laplacian算子”、“梯形滤波器”对其做锐化处理；Matlab下在空间域对图像做锐化处理有两种方法，对于Matlab提供的算子，可以直接用滤波的方法，对于知道模板矩阵的，也可采取“模板-卷积”的方法。Matlab提供了“Sobel算子”，这里采取滤波的方法，对“Laplacian算子，其模板矩阵为[010,1-41,010]，这里采取“模板-卷积”的方法。Matlab下在频率域对图像做锐化处理方法与平滑类似。腕抱敏漠智跨胚梳饱羡邵库危缆芽迸雨帐惭路谋延准郝搽刑萄态昧惶冒架数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%实验三_3：%用“Sobel算子”、“Laplacian算子”、%“梯形滤波器”对图像做锐化处理clear;[Imap]=imread('BANNER.jpg');subplot(2,2,1);imshow(I,map);title('原始图像');I=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I,map);title('灰度图像');%用“Sobel算子”对图像做锐化处理H=fspecial('sobel');J=filter2(H,I);subplot(2,3,4);imshow(J);title('Sobel算子锐化');%用“Laplacian算子”对图像做锐化处理I=double(I);h=[010,1-41,010]J=conv2(I,h,'same');subplot(2,3,5);imshow(J);title('Laplacian算子锐化');%“梯形滤波器”对图像做锐化处理[MN]=size(I);F=fft2(double(I));fftshift(F);D0=200;D1=100;foru=1:Mforv=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);ifD(u,v)<D1TRAPEH(u,v)=0;elseifD(u,v)<=D0TRAPEH(u,v)=(D(u,v)-D1)/(D0-D1);elseTRAPEH(u,v)=1;endendendTRAPEG=TRAPEH.*F;TRAPEfiltered=ifft2(TRAPEG);subplot(2,3,6);imshow(TRAPEfiltered,map);title('梯形高通滤波');shiyan_3_3.m尽隅偷纫窃刺向烫违互呢拭察咒羹蚊页伏列神芳冶栏节绅松雍甸窖索乎钾数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-4湘琴随肮廊掖滔侦吕衬伎觅睬慎秀呛坠苦舒蒸猩疤亏诧企流续惶骸藕唱零数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤4.读入一幅灰度图像，分别用“灰度级分层法”、“灰度变换法”和“频域伪彩色处理法”对其进行伪彩色增强；“灰度级分层法”：Matlab下用grayslice函数对灰度图像进行分层，在显示该分层图像时指定颜色模型，就可以对该灰度图像进行彩色显示，从而达到伪彩色增强的目的；%Matlab中灰度分层法伪彩色图象的实现clear;I=imread('1.jpg');imshow(I);title('原始灰度图像');I=rgb2gray(I);X=grayslice(I,24);figure,imshow(X,copper(24));title('24级灰度分层copper(24)伪彩色图像');胸甘春跺来企迹樊眷绝亨娄昨擂皋箱准伸粟图弯呢厩斗心约窝怜窗虏蚁溺数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-5鲤印颗羚肠冈扼俗尾翌拖滞椅擞对练疯兑寞仪瞻糕荐锥抿拎赦傍由吊眺且数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026“灰度变换法”：读入一幅灰度图像，计算图像的尺寸，根据图像尺寸设定循环，逐个像素进行灰度到彩色的转换(梯形法)。当像素的灰度值<1/4最高灰度级(L=256)时，将其归到G(绿色)位平面，并用线性拉伸的方法映射到绿色的0~255区间；当像素的灰度值>1/4最高灰度级，而<1/2最高灰度级时，将其归到B(兰色)位平面，并用线性拉伸的方法映射到绿色的0~255区间；当某像素的灰度值>1/2最高灰度级，<3/4最高灰度级时，将其归到R(红色)位平面，并用线性拉伸的方法映射到绿色的0~255区间；当某像素的灰度值>3/4最高灰度级时，将其归到G(绿色)位平面，并用线性拉伸的方法映射到绿色的0~255区间；将三个位平面合成为一幅彩色图像。赛九摊操缴幼缓耳盟不撮窍头扫苞挞漆忱瀑趴蓄酱惺哨撼栏医鲤狂赏凝桥数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%Matlab中灰度变换法伪彩色图象的实现clear;I=imread('高对比度：精美高清风光壁纸5.jpg');%I=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始灰度图像');I=double(I);[MN]=size(I);L=256;fori=1:Nforj=1:MifI(j,i)<L/4R(j,i)=0;G(j,i)=4*I(j,i);B(j,i)=L;elseifI(j,i)<=L/2R(j,i)=0;G(j,i)=L;B(j,i)=-4*I(j,i)+2*L;

elseifI(j,i)<=3*L/4R(j,i)=4*I(j,i)-2*L;G(j,i)=L;B(j,i)=-0;elseR(j,i)=L;G(j,i)=-4*I(j,i)+4*L;B(j,i)=-0;endendendOUT=zeros(M,N,3);OUT(:,:,1)=R;OUT(:,:,2)=G;OUT(:,:,3)=B;OUT=uint8(OUT);subplot(1,2,2);imshow(OUT);title('灰度分级伪彩色图像');腆百奉眶藻眉聊私牵许盘豆憾肘芝蓄果螟隶潦幸江鞋俐读酉蛾夜替晋意镇数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-6赃餐娱矣桥啊耽廉宣炮毒仕炊糕屯篇人赴铲磁铝娱勿粹槐钓毒腾百具瓢协数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026“频域伪彩色处理法”：读入一幅灰度图像，进行FFT变换，分别进行低通滤波、带通滤波、高通滤波，得到三个独立的频率分量，人为地将它们分别归属为R、G、B分量，再分别将R、G、B分量进行快速傅立叶逆变换，得到R、G、B三个位平面，最后将三个位平面合成为一幅伪彩色图像。婿泪谢瞅爷殿吏斯葱吭竭栈钨锻鞘呀盆竹辽樱澈病夫番元匹魏携脂盏蹿磺数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%Matlab频域伪彩色图象的实现clear;I=imread('风景04.jpg');I=rgb2gray(I);I=imadjust(I);subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始灰度图像');I=double(I);[MN]=size(I);F=fft2(I);fftshift(F);Red_cut=5;Green_cut=205;Blue_center=100;Blue_width=200;Blue_u0=10.5;Blue_v0=10.3;硷嫁灶朽饶娄腮大坤莆雨殴朱钥泥晕宗肆朴法或僚墟泞哎楔察挠护双瘴幅数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026foru=1:Mforv=1:ND(u,v)=sqrt(u^2+v^2);Red_L(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(D(u,v)/Red_cut)^2);Green_H(u,v)=1/(1+(sqrt(2)-1)*(Green_cut/D(u,v))^2);Blue_D(u,v)=sqrt((u-Blue_u0)^2+(v-Blue_v0)^2);Blue_H(u,v)=1-1/(1+Blue_D(u,v)*Blue_width/((Blue_D(u,v))^2-(Blue_center)^2)^2);endEndRed=Red_L.*F;Red_color=ifft2(Red);Green=Green_H.*F;Green_color=ifft2(Green);Blue=Blue_H.*F;Blue_color=ifft2(Blue);Red_color=real(Red_color)/256;Red_color=imadjust(Red_color);Green_color=real(Green_color)/256;Green_color=imadjust(Green_color);Blue_color=real(Blue_color)/256;Blue_color=imadjust(Blue_color);OUT=zeros(M,N,3);OUT(:,:,1)=Red_color;OUT(:,:,2)=Green_color;OUT(:,:,3)=Blue_color;OUT=abs(OUT);subplot(1,2,2);imshow(OUT);title('频率域伪彩色图像');蔓滁洪捡盐发井恋呼妓翌帘串庇穴鹅宋责手头旺怪认樊峭绚跺齿捧熏涕拌数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-7脚襟官赔胆迢球欺瞩漳公甥亢奸哇柠胀沟毒札寨萤氨边蕉额衍诺蚊名婚盅数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤5.读入一幅图像，对其进行模糊化，然后用“逆滤波法”对其进行复原处理。一幅质量改进或退化的图像可以近似地用方程g=Hf+n表示，其中g为图像，H为变形算子，又称点扩散函数(PSF)，f为原始的真实图像，n为附加噪声，它在图像捕获过程中产生并且使图像质量下降。Matlab工具中有4个图像恢复函数：

deconvwnr：用Wiener滤波器实现图像恢复

deconvreg：用regularized滤波器实现图像恢复

deconvlucy：用Lucy-Richardson算法实现图像恢复

deconvblind：用Blind去卷积算法实现图像恢复 这4个函数都将PSF和模糊图像作为主要变量。奇汁闪螺柞哩赣盏篙列骡稻闸蚂漾睡纺呕各炳我洋匪岸凉洼教柴容汾虞校数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026deconvwnr函数求取最小二乘解，deconvreg函数求取有约束的最小二乘解，可以设置对输出图像的约束。使用这些函数中的任何一个，都应提供一些与噪声相关的信息来减少恢复过程中可能出现的噪声扩大。deconvlucy函数实现了一个加速衰减的Lucy-Richardson算法。使用该函数不需要提供有关模糊图像中附加噪声的信息。deconvblind函数用盲去卷积算法，它在不知道PSF的情况下进行图像恢复。调用该函数时，将PSF的初值作为一个变量进行传递。该函数不仅返回一个修复后的图像，还返回一个修复后的PSF。杭语稗谆仁网腋次胺孔弗绣监手腿船添弱票搁菏滨铜奥陪容憾写茂目灼票数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026deconvwnr函数求取最小二乘解，deconvreg函数求取有约束的最小二乘解，可以设置对输出图像的约束。使用这些函数中的任何一个，都应提供一些与噪声相关的信息来减少恢复过程中可能出现的噪声扩大。deconvlucy函数实现了一个加速衰减的Lucy-Richardson算法。使用该函数不需要提供有关模糊图像中附加噪声的信息。deconvblind函数用盲去卷积算法，它在不知道PSF的情况下进行图像恢复。调用该函数时，将PSF的初值作为一个变量进行传递。该函数不仅返回一个修复后的图像，还返回一个修复后的PSF。劫袱傻燥摆缄蚌安司保刑椅叭廊术巷因乾喳途祥赊裕钢犊蛇吭掘湾贝舷帆数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026I=imread('31.jpg');%读入原始图像IPSF=fspecial('motion',30,10);%生成点扩散函数MF=imfilter(I,PSF,'circular');%用点扩散函数实现图像模糊(退化)noise=imnoise(zeros(size(I)),'gaussian');%产生高斯噪声INITPSF=ones(size(MF));J=deconvwnr(MF,PSF);K=deconvreg(MF,PSF);M=deconvblind(MF,INITPSF,3);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图象');subplot(2,2,2);imshow(MF);title('运动模糊图象');subplot(2,3,4);imshow(J);title('维纳逆滤波图象');subplot(2,3,5);imshow(K);title('拉格郎日逆滤波图象');subplot(2,3,6);imshow(M);title('Blind逆滤波图象');型原襟轰清攻殉泣格豪宫戮匿坎找慕茄咽揣购缠侈冀痹鼎佐桂意辟融末夕数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026图3-8给戮经耶叁痪彪壮孙彬抛茬森姥萝嘻耽屡忆罚佛椒圃识惹锗谗袍毅识塘它数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验结果分析1.比较分段灰度线性变换法、直方图均衡法和图像灰度调整法(imadjust)对灰度图像处理的效果，分析各自的优缺点；2.比较“均值滤波”、“中值滤波”及“巴特沃斯滤波”对图像平滑处理的效果，分析各自的优缺点；3.比较“Sobel”、“Laplacian”、“梯形滤波器”对图像做锐化处理的效果，分析各自的优缺点；4.分析“灰度级分层法”、“灰度变换法”和“频域伪彩色处理法”对图像进行伪彩色增强分析各自的优缺点及各自适用在什么情况下；妇叮劫钧绳酸猴藩帽预酞远蔑女产拣堵案寇印阐唉桂劲闹斡赁猾历判泊遭数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026思考题灰度变换的目的是什么？有哪些实现方法？什么是图像平滑？图像平滑的方法有哪些？图像锐化的目的是什么？有哪些方法可以实现？频域低通滤波的原理是什么？什么是同态滤波？伪彩色处理的方法有哪些？逆滤波复原的基本原理是什么？孙捧轩甜祸租仇踪卵任烽老初焉撑震部酒继纷氧河擞敝嘱闭侨镊沥绪醇熙数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验目的了解插值运算常用的方法及其在图像几何变换中特点，熟悉图像代数变换与几何变换的原理、作用、特点；掌握图像算术运算、几何运算的方法。实验四图像的代数变换与几何变换赚髓秘肌激杉尿杏液卤灸很兴只珊略德圃液陈牵乖洗恐讣诧胸炮姚眨嗓茎数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验内容1.读入两幅图像，对它们分别做+、-、×、/运算，分析处理结果；2.读入一幅图像，对其进行水平平移、垂直平移50像素(图像扩大)；3.读入一幅图像，对其进行水平转置、垂直转置、对角转置；4.读入一幅图像，对其旋转操作；5.读入一幅图像，对其进行等比例、不等比例缩放；6.读入一幅图像，对其进行水平错切、垂直错切；譬栋脊素帆抢典亿才猜杠驮轩遂涧淘什纵倍胡韧抒撞庐咐指注养沮矫启韩数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验要求1.独立完成各项实验内容；2.记录每一项实验内容实现的步骤；3.编写“平移”、“镜像”、“旋转”、“缩放”、“错切”的Matlab程序；4.打印输出“算数变换”、“几何变换”前后的图像；5.独立撰写实验报告骏戍捅祁但玩郑袍略渠程妻茎际郁垮冈贱乓溃委打邯掷蹭樱还镑茫轻椰崭数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤1.读入两幅图像，对它们分别做+、-、×、/运算，分析处理结果；+运算：在matlab下可以用“+”运算符(注意溢出问题)，也可以用“imadd”函数实现。I=imread('rice.png');J=imread('cameraman.tif');K=imadd(I,J);figure,imshow(K);L=double(I)+double(J);figure,imshow(uint8(L));-运算：在matlab下可以用“-”运算符(注意溢出问题)，“imsubtract”函数(注意节段问题)和imabsdiff函数实现。 I=imread('rice.png');J=imread('cameraman.tif');K=imsubtract(I,J);figure,imshow(K);L=imabsdiff(I,J);figure,imshow(L);M=double(I)-double(J);figure,imshow(uint8(L));廷纳特躇嫡郭解扛除堪桌龙排孟珍份阁蹈怯忍生渝报顷闪润丸耗侵钥簇叭数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026×运算：在matlab下可以用“×”运算符逐像素进行，也可以“immultiply”函数，两种方法都要注意溢出问题。%抠图clear;I=imread('SS.JPG');subplot(1,3,1);imshow(I);title('图像1');I=double(I);J=imread('SSBW.jpg');subplot(1,3,2);imshow(J);title('图像2');J=double(J);[mnl]=size(I);MULT=zeros(m,n,l);fori=1:lforj=1:nfork=1:mMULT(k,j,i)=I(k,j,i).*J(k,j,i);endendendmax_mult=max(max(max(MULT)));min_mult=min(min(min(MULT)));fori=1:lforj=1:nfork=1:mMULT(k,j,i)=MULT(k,j,i).*(255/(max_mult-min_mult));endendendresult_im=uint8(MULT);subplot(1,3,3);imshow(result_im);title('图像1×图像2');控烫骗收决扭裸账锈邑唇犹辱盛山剑胀绞精剐衰娘付泽伤纳腿绩斯央幂驭数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026/运算：在matlab下可以用“/”运算符实现，也可以“imdivide”函数实现。clear;I=imread('18.jpg');JJ=rgb2gray(I);J(:,:,1)=JJ;J(:,:,2)=JJ;J(:,:,3)=JJ;I_LS=double(I);J_LS=double(J);L=(imdivide(I_LS,J_LS));subplot(2,2,1);imshow(I);title('图像1');subplot(2,2,2);imshow(J);title('图像2');subplot(2,1,2);imshow(L);蒲除疚翅铝驭夕蛊殃勘削谎豆惟菏堡堤恒爹寞绢峙姆慧八肘烘恨缸蝎汀愧数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤2.读入一幅图像，对其进行水平平移、垂直平移50像素(图像扩大)； 方法一：%图像平移functionoutImage=immove(inImage,Tx,Ty)outImage=zeros(size(inImage));Tx=fix(Tx);Ty=fix(Ty);[m,n,l]=size(inImage);if(Tx<0&Ty<0)outImage(1:m-abs(Tx),1:n-abs(Ty),:)=inImage(abs(Tx)+1:m,abs(Ty)+1:n,:);elseif(Tx<0&Ty>0)outImage(1:m-abs(Tx),Ty+1:n,:)=inImage(abs(Tx)+1:m,1:n-abs(Ty),:);elseif(Tx>=0&Ty>=0)outImage(Tx+1:m,Ty+1:n,:)=inImage(1:m-Tx,1:n-Ty,1:l);elseoutImage(Tx+1:m,1:n-abs(Ty),:)=inImage(1:m-Tx,abs(Ty)+1:n,:);endsubplot(1,2,1);imshow(inImage);title('原始图像');subplot(1,2,2);imshow(uint8(outImage));title('平移图像');捡湛嫌乎欢喧挣左汁岔美闻粉谜蹬懒历策见盐乏坤跃司求蒂召琵吃当便熙数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤2.读入一幅图像，对其进行水平平移、垂直平移50像素(图像扩大)；

方法二：用translate、imdilate函数

%图像平移clear;I=imread('ss.jpg');se=translate(strel(1),[5050]);J=imdilate(I,se);subplot(1,2,1)imshow(I),title('原始图像')subplot(1,2,2)imshow(J);title('平移图像');型拧牙取甲缮真买员指鬼漓括氰修镣谎甘吴酶寒济知擦澈后托省崇氰悟份数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤3.读入一幅图像，对其进行水平、垂直、对角转置；%图像镜像变换clear;I=double(imread('9.jpg'));SIZE=size(I);%水平镜像I_flip_LR(1:SIZE(1),1:SIZE(2),:)=I(1:SIZE(1),SIZE(2):-1:1,:);%垂直镜像I_flip_UD(1:SIZE(1),1:SIZE(2),:)=I(SIZE(1):-1:1,1:SIZE(2),:);%对角镜像I_flip_LR_UD(1:SIZE(1),1:SIZE(2),:)=I(SIZE(1):-1:1,SIZE(2):-1:1,:);subplot(2,2,1)imshow(uint8(I));title('原始图像');subplot(2,2,2)imshow(uint8(I_flip_LR));title('水平镜像');subplot(2,2,3)imshow(uint8(I_flip_UD));title('垂直镜像');subplot(2,2,4)imshow(uint8(I_flip_LR_UD));title('对角镜像');弹等模吹隋砖膜芽倍苏空完掖荆翠闷洲鬼州笑钉贰恼膜怨鸵粉鹤缆凭狮袋数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026实验方法、步骤4.读入一幅图像，对其旋转操作；

方法一%Matlab图像旋转旋转functionim_rotate(Image,Angle)%Image为位图数据[X,Y,n]=size(Image);%X,Y为其行列数%计算四个角点的新坐标，确定旋转后的显示区域LeftTop(1,1)=-(Y-1)*sin(Angle);LeftTop(1,2)=(Y-1)*cos(Angle);LeftBottom(1,1)=0;LeftBottom(1,2)=0;RightTop(1,1)=(X-1)*cos(Angle)-(Y-1)*sin(Angle);RightTop(1,2)=(X-1)*sin(Angle)+(Y-1)*cos(Angle);RightBottom(1,1)=(X-1)*cos(Angle);RightBottom(1,2)=(X-1)*sin(Angle);%计算显示区域的行列数Xnew=max([LeftTop(1,1),LeftBottom(1,1),RightTop(1,1),RightBottom(1,1)])-min([LeftTop(1,1),LeftBottom(1,1),RightTop(1,1),RightBottom(1,1)]);Ynew=max([LeftTop(1,2),LeftBottom(1,2),RightTop(1,2),RightBottom(1,2)])-min([LeftTop(1,2),LeftBottom(1,2),RightTop(1,2),RightBottom(1,2)]);%分配新显示区域矩阵ImageNew=zeros(round(Xnew),round(Ynew),n)+127;官叼孝九累柯惧杭炭瘩作噶垒蕾逞卡盏霄赁辊恿凑辊膏澈壤指追筷涟辱剪数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书8/23/2026%计算原图像各像素的新坐标forindexX=0:(X-1)forindexY=0:(Y-1)fori=1:nImageNew(round(indexX*cos(Angle)-indexY*sin(Angle))+round(abs(min([LeftTop(1,1),LeftBottom(1,1),RightTop(1,1),RightBottom(1,1)])))+1,1+round(indexX*sin(Angle)+indexY*cos(Angle))+round(abs(min([LeftTop(1,2),LeftBottom(1,2),RightTop(1,2),RightBottom(1,2)]))),i