大连理工大学数字图像处理 实验报告1

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1、大连理工大学本科实验报告课程名称： 数字图像处理 学院（系）： 电信学部 专 业： 电子信息工程 班 级： 电子 1102 学 号： 201181442 学生姓名： 陈柯锦 2014 年 12 月 1 日实验项目列表评 分 组 成 序号 实验项目名称 学时预习 操作 结果合计1 图像基本操作 22 图像的边缘检测 23 图像的空域滤波和频域处理 44 基于边缘直方图的图像检索 456789101112131415161718总计 12 学时 总分 分 大连理工大学实验报告学院（系）： 电信学部 专业： 电子信息工程 班级： 电子 1102 姓 名： 陈柯锦 学号： 201181442 组： _

2、 实验时间： 实验室： 实验台： 实验名称 图像基本操作1、实验目的和要求1. 利用 matlab 获取图像； 2. 图像直方图均衡；3. 图像的点运算；4. 图像的几何变换； 二、实验原理和内容1. 利用 matlab 获取图像 （a）imread ：imread 函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为 X，MAP=imread( filename, fmt) 其中，X 为读出的图像数据，MAP 为颜色表数据（或称调色板，亦即颜色索引矩阵，对灰度图像和 RGB 彩色图像，该 MAP 为空矩阵） ，fmt 为图像的格（可以缺省） ，filename 为读取的图像文件（可以加上文件的路径） 。

3、 （b）imwrite ：imwrite 函数用于输出图像，其语法格式为： imwrite(X, MAP, filename, fmt) imwrite(X, MAP, filename, fmt) 按照 fmt 指定的格式将图像数据矩阵X 和调色板 MAP 写入文件 filename。 （c）imshow MATLAB 图像处理工具箱提供了 imshow 函数来显示各种图像，其语法如下： imshow(I, n) 或 imshow(I_BW)；imshow(X, MAP)；imshow(I_RGB) 其中 imshow(I, n)用于显示灰度图像，I 是图像数据矩阵，n 为灰度级数目（n 可

4、缺省，缺省值为 256） 。其它的分别用于显示二值图像、索引色图像和 RGB 真彩色图像。另外，对 RGB 彩色图像，还可以用 imshow( RGB(:, :, 1) )、imshow( RGB(:, :, 2) )、imshow( RGB(:, :, 3) )分别显示 RGB 图像的 R、G、B 三个分量（注意：这样显示出的图像是以各分量值为对应的灰度值所显示的灰度图像） 。 2. 图像直方图均衡 ：直方图均衡方法的基本原理是：对在图像中像素个数多的灰度值（即对画面起主要作用的灰度值）进行展宽，而对像素个数少的灰度值（即对画面不起主要作用的灰度值）进行归并。从而达到清晰图像的目的。 MAT

5、LAB 中使用 histeq 函数，可以实现直方图的均衡化。 对于灰度图像，histeq 函数的基本调用格式为 J=histeq(I, n) 该函数返回原图像 I 经过直方图均衡化处理后的新图像 J。n 为指定的均衡化后的灰度级数，缺省值为 64。 3. 图像的点运算（图像相加，相减，线性变换，非线性变换（对数函数，幂次函数） ） 图像的线性化处理可以加大图像动态范围，扩展对比度，使图像清晰，特征明显，大大改善人眼的视觉效果。在线性化处理过程中，各个参数要根据新的直方图以及图像效果进行调整，直到满意再最后确定。没有一个公式的参数是固定不变的。 实验中直接在图像矩阵商队相应位置的像素的灰度值直接

6、进行操作，实现对图像的点运算。4. . 图像的几何变换（图像的缩放，旋转和镜像） . 图像的缩放 MATLAB 图像处理工具箱中的函数 imresize 可以用三种方法对图像进行插值缩放，如果不指定插值方法，则默认为最邻近插值法。 imresize 函数的语法格式为： B = imresize(A, m, method) 上式返回原图像 A 的 m 倍放大的图像（m 小于 1 时效果是缩小） 。这里参数method用于指定插值的方法，可选用的值为nearest（最邻近法） ，bilinear（双线性插值） ，bicubic（双三次插值） ，默认为 nearest。5.图像的旋转 在工具箱中的函

7、数 imrotate 可用上述三种方法对图像进行插值旋转，默认的插值方法也是最邻近插值法。 imrotate 的语法格式为： B = imrotate(A, angle, method) 函数 imrotate 对图像进行旋转，参数method用于指定插值的方法，可选用的值为nearest（最邻近法） ，bilinear（双线性插值） ，bicubic （双三次插值） ，默认为nearest。一般说来旋转后的图像会比原图大，超出原图部分值为 0。 三、主要仪器设备装有 MATLAB 的电脑。四、实验步骤1. 实现以下图像点运算 2. 图像与其直方图均衡后的图像相加 3. 图像与其直方图均衡后的

8、图像相减 4. 图像线性变换和非线性变换 5. 将图像放大 1.5 倍，插值方法使用三种不同方法，显示放大后的图像，比较不同插值方法的结果有什么不同。 6. 图像缩小 0.8、0.5 倍，插值方法使用三种不同方法，显示并比较结果有什么差异。 7. 图像分别顺时针旋转 30 度、45 度，插值方法使用三种不同方法，显示旋转后的图像并比较结果有什么不同。 五、实验数据记录和处理1.程序代码：t=imread(Lena.tif);imhist(t);t1=histeq(t,256);T1=t+t1;T2=t-t1;figure;subplot(121);imshow(T1);subplot(122)

9、;imshow(T2);D1=t+50;D2=t*1.5;D3=t*0.8;D4=255-t;D5=t+(0.8*t.*(255-t)/255;figure;imshow(D1);figure;imshow(D2);figure;imshow(D3);figure;imshow(D4);figure;imshow(D5);F1=imresize(t,1.5);F2=imresize(t,1.5,bilinear);F3=imresize(t,1.5,bicubic);F4=imresize(t,0.8);F5=imresize(t,0.8,bilinear);F6=imresize(t,0.8

10、,bicubic);F7=imresize(t,0.5);F8=imresize(t,0.5,bilinear);F9=imresize(t,0.5,bicubic);figure;imshow(t);figure;imshow(F1);figure;imshow(F2);figure;imshow(F3);figure;imshow(F4);figure;imshow(F5);figure;imshow(F6);figure;imshow(F7);figure;imshow(F8);figure;imshow(F9);S1=imrotate(t,30);S2=imrotate(t,30,bi

11、linear);S3=imrotate(t,30,bicubic);S4=imrotate(t,45);S5=imrotate(t,45,bilinear);S6=imrotate(t,45,bicubic);figure;imshow(S1);figure;imshow(S2);figure;imshow(S3);figure;imshow(S4);figure;imshow(S5);figure;imshow(S6);6、实验结果与分析1.图像与其直方图均很后相加相减结果：图 1.直方图均衡后图像相加 图 2.直方图均衡后图像相减从结果中可知，在图像与其均衡后的图像相加之后，图像整体变亮了

12、；而与直方图均衡后的图像相减之后图像整体变暗了。2.图像线性变换：图 3.D=I+50 图 4.D=1.5*T图 5.D=0.8*I 图 6.D=-I+255 3.图像非线性变换：图 7.非线性变换4.图像放大缩小：图 8.放大 1.5 倍 邻近插值 图 9.放大 1.5 倍 双线性法图 10.放大 1.5 倍 双三次插值 图 11.缩小 0.8 倍 邻近插值 图 12.缩小 0.8 倍 双线性插值 图 13.缩小 0.8 倍 双三次插值图 14 缩小 0.5 倍 邻近插值 图 15.缩小 0.5 倍 双线性插值图 16 缩小 0.5 倍 双三次插值5.图像顺时针旋转；图 17.旋转 30最邻近法 图 18.旋转 30 双线性插值图 19.旋转 30 双三次插值 图 20.旋转 45 最邻近法图 21.旋转 45 双线性插值 图 22.旋转 45 双三次插值