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1、0实验一 MATLAB 数字图像处理初步网络 121 XXX一、实验目的与要求1熟悉及掌握在 MATLAB 中能够处理哪些格式图像。2熟练掌握在 MATLAB 中如何读取图像。3掌握如何利用 MATLAB 来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。4掌握如何在 MATLAB 中按照指定要求存储一幅图像的方法。5图像类型转换。二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数 f(x,y),其中 x 和 y 是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，
2、在 RGB 彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于 x 和 y 坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化称为采样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图 1 所示。因此，当 f 的 x、y 分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。作为 MATLAB 基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。1图 1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，M
3、ATLAB 把其处理为 4 类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB 图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是 uint8 类或 uint16 类，则它们的整数值范围分别是0，255 和0，65536。若图像是 double 类，则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是0 ，1 (2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有 0 和 1 的逻辑数组。(3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下
4、，颜色都是预先定义的，并且可供选用的一组颜色也很有限，索引颜色的图像最多只能显示 256 种颜色。一幅索引颜色图像在图像文件里定义，当打开该文件时，构成该图像具体颜色的索引值就被读入程序里，然后根据索引值找到最终的颜色。 (4) RGB 图像一幅 RGB 图像就是彩色像素的一个 MN3 数组，其中每一个彩色相2似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。按照惯例，形成一幅 RGB 彩色图像的三个图像常称为红、绿或蓝分量图像。2、数据类和图像类型间的转化表 1 中列出了 MATLAB 和 IPT 为表示像素所支持的各种数据类。表中的前 8 项称为数值数据类，第 9 项称为字符类，
5、最后一项称为逻辑数据类。工具箱中提供了执行必要缩放的函数(见表 2)。以在图像类和类型间进行转化。表 1-1 MATLAB 和 IPT 支持数据类型名称 描述double 双精度浮点数，范围为uint8 无符号 8 比特整数，范围为0 255uint16 无符号 16 比特整数，范围为0 65536uint32 无符号 32 比特整数，范围为0 4294967295int8 有符号 8 比特整数，范围为-128 127int16 有符号 16 比特整数，范围为-32768 32767int32 有符号 32 比特整数，范围为-2147483648 2147483647single 单精度浮点数
6、，范围为char 字符logical 值为 0 或 1表 1-2 格式转换函数名称 将输入转化为 有效的输入图像数据类im2uint8 uint8 logical,uint8,uint16 和 doulbeim2uint16 uint16 logical,uint8,uint16 和 doulbemat2gray double,范围为0 1 doubleim2double double logical,uint8,uint16 和 doulbeim2bw logical uint8,uint16 和 double下面给出读取、压缩、显示一幅图像的程序(%后面的语句属于标记语句，编程时可不用输入
7、)I=imread(原图像名.tif); % 读入原图像,tif 格式308130813whos I % 显示图像 I 的基本信息imshow(I) % 显示图像Imfinfo %查询图像文件信息imwrite; %压缩存储图像例如：imwrite(I,1.jpg,jpg,quality,80) 就是以质量因子 80 压缩，100 就是不变，图像尺寸不变，像素值会发生变化，图像会变得越来越模糊。可以看压缩后图像与原始图像的大小发生变化。% 显示多幅图像，其中 n 为图形窗口的号数figure(n), imshow(filename); gg=im2bw(filename); % 将图像转为二值
8、图像figure, imshow(gg) % 显示二值图像三、实验内容及步骤1利用 imread( )函数读取一幅图像，假设其名为 football.jpg，存入一个数组中； I=imread(football.jpg);2利用 whos 命令提取该读入图像 football.jpg 的基本信息； whosName Size Bytes ClassI 256x320x3 245760 uint8 arrayans 1x1 1966 struct arrayGrand total is 245874 elements using 247726 bytes3利用 imshow()函数来显示这幅图像
9、；imshow(I) 44利用 imfinfo 函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息； imfinfo(football.jpg)ans = Filename: C:MATLAB7toolboximagesimdemosfootball.jpgFileModDate: 01-Mar-2001 09:52:38FileSize: 27130Format: jpgFormatVersion: Width: 320Height: 256BitDepth: 24ColorType: truecolorFormatSignature: NumberOfSamples: 3CodingMeth
10、od: Huffman5CodingProcess: SequentialComment: 5利用 imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的 jpg 文件,设为 footballnew.jpg；语法：imwrite( 原图像，新图像， quality,q), q 取 0-100。 imwrite(I,footbal.jpg,quality,10);6用 imread()读入索引图像： kids.tif； K=imread(kids.tif);7同样利用 imwrite()函数将最初读入的 tif 图象另存为一幅 bmp 图像，设为 kids_index.bmp。 imw
11、rite(K,kids_index.bmp);8用 imfinfo()获取图像 football.jpg 和 kids.tif 的大小； imfinfo(football.jpg)Width: 320 Height: 256 imfinfo(kids.tif)Width: 318 Height: 4009用 figure,imshow()分别将 football.jpg 和 kids.tif 显示出来，观察两幅图像的质量。610用 im2bw 将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用 imshow 显示出来观察图像的特征。 a=imread(football.jpg); e=rgb2gray(a)
12、; f=im2bw(e); imshow(f);11. 用 imread 打开一幅图像，在 MATLAB 中用程序绘制其灰度直方图。（不要用 MATLAB 中自带的函数 imhist 和 histeq 实现） 。 I=imread(football.jpg); rows,cols=size(I); zhifang=zeros(1,256); for i=0:255zhifang(1,i+1)=length(find(I=i)/(rows*cols);end figure(1);7 bar(0:255,zhifang,grouped);12. 将一幅彩色图像转换成 256 级灰度图像，进行 4
13、倍和 16 倍减采样，并对减采样的效果进行描述 a=imread(football.jpg); e=rgb2gray(a); imshow(e);。8 for m=1:2figurewidth,height=size(b);c=zeros(floor(width/(2*m),floor(height/(2*m);k=1;n=1;for i=1:(2*m):widthfor j=1:(2*m):heightc(k,n)=b(i,j);n=n+1;endk=k+1;n=1;endimshow(uint8(c);if m=1title(4 倍减采样 );9elsetitle(16 倍减采样);end
14、End13. 将一幅彩色图像转换成 256、64、32、8、2 级灰度图像，并对灰度减小后的图像效果进行描述。14. a=imread(football.jpg);15. b=rgb2gray(a);16. figure17. imshow(b);1018. title(256 级灰度图像);19. wid,hei=size(b);20. for m=1:421. figure22. c=zeros(wid,hei);23. if m=124. for i=1:wid25. for j=1:hei26. c(i,j)=floor(b(i,j)/4);27. end28. end29. imshow(uint8(c),0,63);30. title(64 级灰度图像)31. else32. for i=1:wid33. for j=1:hei34. c(i,j)=floor(b(i,j)/(2(2*m-1);35. end36. end37. imshow(uint8(c),0,256/2(2*m-1)-1);38. switch m39. case 240. title(32 级灰度图像);41. case 342. title(8 级灰度图像);43. case 444. title(2 级灰度图像);45. end46. end47. End111213
