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1、-1数字图像处理数字图像处理实验指导书实验指导书龚昌来龚昌来 编著编著嘉应学院电子信息工程系2006 年 7 月-2实验一实验一Matlab图像处理工具箱的初步练习图像处理工具箱的初步练习一、实验目的一、实验目的 1. 了解图像矩阵的读入和保存方法; 2.熟悉常用的图像类型及类型转换; 3.熟悉图像矩阵的显示方法（灰度、索引、黑白、彩色）; 4.了解图像矩阵的基本运算形式。二、实验原理二、实验原理( (一一) ) 图像矩阵的读入和保存方法图像矩阵的读入和保存方法 1. Imread 函数可读入*.bmp、 *.jpg、 *.pcx、 *.tif、 *.xwd、 *.hdf 等格式的图像文件.
2、I=imread(文件名). %读入灰度、二进制、真彩色(RGB)图像矩阵,赋给 I. I,map =imread(文件名).%读入索引图像, 图像矩阵赋给 I,调色板矩阵赋给 map. 注:文件名应带路径及后缀. 2. imwrite 函数将图像文件写入到*.bmp、 *.jpg、 *.pcx、 *.tif、 *.xwd、 *.hdf 等 格式的图像文件中. imwrite(I,新文件名). % 将图像 I 矩阵(灰度、二进制、真彩色(RGB)保存. imwrite(X,map,新文件名).% 保存索引图像. 注:新文件名应带路径及后缀. 3. 对于读入内存的图像,可以用 save 命令将其
3、以二进制形式保存到以 mat 为扩展名的文件 中.以后就可用 load 命令将其调到内存. 在 matlab6.1/toolbox/wavelet/wavedemo 子目录下,有许多图像,可用 load 函数调出.如 load gatlin load woman 注：用 load 命令调出图像, 对于灰度、二进制、真彩色图像, 图像矩阵数据自动存于 X； 对于索引图像, 矩阵数据自动存于 X,调色板自动存于 map.(二)常用的图像类型及类型转换 1.matlab 图像类型: 二进制图像(mn 矩阵,其元素值为 logical)、灰度图像(mn 矩阵, 其元 素值为 uint8 或 doubl
4、e)、索引图像(一个 mn 索引值矩阵,一个 m 3 调色板矩阵, m为颜 色数目)、真彩色(RGB) 图像(mn3 矩阵). 查看图像类型的方法有二种:1.从 matlab 界面的 workspace 中查看图像矩阵类型;2.用 isrgb(I)、 isind(I)、isgray(I)、isbm(I)函数,若函数值为 1 则为相应类型. 2. 类型转换1).X,MAP=gray2ind(I,n)将灰度图像 I 转换成具有调色板 MAP 的索引图像 X,n 缺省值为 64.I=ind2gray(X,MAP).将索引图像转换成灰度图像.2) .X,MAP=rgb2ind(R) 将真彩色图像(RG
5、B 图像)I 转换成索引图像.-3R=ind2rgb(X,MAP) 索引图像转换成真彩色图像.3).I=rgb2gray(R)将真彩色图像转换成灰度图像. 4).通过阈值化将图像转化为二进制图像 BW=im2bw(I,level);将灰度图像或 RGB 图像 I 转化为二进制图像 BW BW=im2bw(X,MAP,level);将索引图像转化为二进制图像. Level 为阈值取值范围为0.1,先将所有图像转化为灰度图像,灰度值小于阈值像素点为 0,反 之为 1. Level 一般取 0.5,也可用函数 graythresh 获取.Level=graythresh(I).(三) 图像矩阵的显示
6、方法 1).imshow(R);显示真彩色图像 R. 2). imshow(X,MAP);显示索引图像. 3).imshow(I,n);使用 n 个灰度级显示灰度图像 I.n 缺省时为 256 或 64. 4) imshow 与 subplot 函数联合使用在一个窗口中显示多幅图像. subplot(2,2,1);imshow(I1); subplot(2,2,2);imshow(I2).(四) 图像矩阵的基本运算形式有：点运算,邻域运算,串行运算,并行运算,迭代运算,模板运算,帧 运算等.三、实验内容实验内容从网上采摘一幅真彩色图像(或输入一张数码相机照片)存入桌面(以 dzx1 命名).
7、应用 matlab 软件完成下列任务： 1.读入图像矩阵到 I1,将其转换为灰度图像 I2 和二进制图像 I3,并将 I2 存入桌面(新文件名 dzx2). 2. 将 I2 中每个像素值乘以 1.5,所得图像为 I4. 3.在一个窗口内显示原真彩色图像 I1、 灰度图像 I2 和 I4 及二进制图像 I3.(共 4 幅) 4.用二种方法查看 I1I4 图像的类型.四、实验要求实验要求1. 预习实验原理. 2. 对实验内容中1、2、3项编写程序(M文件),上机运行. 3. 打印实验结果图像,写出实验报告.-4 MSEfjifjifNMfPSNRMiNj2 max1122 maxlg10 ),()
8、,(1lg10实验二实验二图像的空间域平滑滤波图像的空间域平滑滤波一、一、实验目的实验目的1完成对于给定图像加入噪声; 2. 使用MatLab对图像进行邻域平均法滤波去噪; 3. 使用MatLab对图像进行中值法滤波去噪; 4. 掌握图像滤波效果评价方法.二、实验原理二、实验原理(一) 图像加噪方法 1. imnoise函数 Y=imnoise(I,gaussian,m,v):对图像 I 加高斯噪声,均值为 m,方差为 v. Y=imnoise(I,salt % 图像I加均值为0,均方差为a的高斯白色噪声.(二) 邻域平均法滤波 对图像的任一像素点以其为中心取 MM 窗口(M 一般取 3,5,
9、7,9 等奇数) ,用窗口内各 像素的灰度平均值代替窗口中心像素的灰度值.邻域平均法特点:运算简单,对高斯噪声有良好的去噪效果.但造成图像有一定程度的模糊.窗 口越大平滑去噪效果越好,但图像变得越模糊 (三) 中值法滤波 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来 灰度值.它是一种非线性的图像平滑法。它对脉冲干扰及椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随 机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。但它对点、线等细节较多的图像却不太合适。 (四) 图像滤波效果评价方法 对于灰度图像,可采用归一化均方误差(NMSE)和峰值信噪比(PSNR) 评价图像滤波效果.2/ )1(2/ )1
10、(2/ )1(2/ )1(),(1),(MMmMMnnjmifMMjig MiNjMiNjjifjifjif NMSE112112),(),(),(-5ff 为原图像， 为去噪后图像, 图像尺寸 MxN. PSNR 单位:dB,fmax为图像最大灰度值,对 8bit 图像取 255,对 10bit 图像取 1023. NMSE 越小,PSNR 越大,去噪效果越好.三、实验内容实验内容从网上采摘一幅真彩色图像(或输入一张数码相机照片)存入桌面(以 dzx1 命名).应用 matlab 软件完成下列任务:1).将真彩色图像 dz1 转换为灰度图像 y. 2).给灰度图像 y 施加高斯白噪声(均方差
11、为图像最大灰度值 5%左右),用 33 和 55 二种 不同窗口进行邻域平均法平滑去噪. 3). 给灰度图像 y 施加椒盐噪声(密度为 0.08),用 33 和 55 二种不同窗口进行中值法平滑 去噪.四、实验要求实验要求1. 预习实验原理. 2. 对实验内容编写程序(M文件),上机运行. 3. 显示原图像y、加高斯白噪声图像y、 二种不同窗口邻域平均法去噪后的图像.计算加噪 图像y和去噪后图像的NMSE和PSNR值,并对二种窗口去噪效果进行比较. 4. 显示原图像y、加椒盐噪图像y”、 二种不同窗口中值法去噪后的图像. 计算加噪图像y” 和去噪后图像的NMSE和PSNR值,并对二种窗口去噪效
12、果进行比较. 5. 打印实验结果图像, 写出实验报告.-6 100*1 011*0实验三实验三图像的分割与边缘检测图像的分割与边缘检测一、实验目的一、实验目的1. 掌握图像的灰度阈值分割方法, 2. 掌握最大方差法确定最佳分割阈值的方法. 3. 掌握用Sobel等算子检测图像中边缘的方法。二、实验原理二、实验原理(一) 图像的灰度阈值分割方法 1.1. 图像的灰度阈值分割原理 设原图像为f(x,y),分割后图像为g(x,y),目标为白色(灰度255),背景为黑色(0). 分割阈值为T. 2.2. 最大方差法确定最佳分割阈值原理原理：进行阈值处理后分离的像素类之间的类间方差最大。计算步骤见教材.
13、( (二二) ) 图像的边缘检测 1)Robert算子算子 Robert 算子对应模板2).2). Sobel 算子算子Sobel算子对应模板3).3).边缘检测原理边缘检测原理 设T为阈值, 检测后图像g(x,y)的边沿为白色(灰度255),背景为黑色(0).三、实验内容实验内容1.对Lena图像采用灰度阈值法进行分割. 阈值采用最大方差法确定.1012*021011210*00121)1, 1(), 1(2) 1, 1()1, 1(), 1(2) 1, 1(SXjifjifjifjifjifjif)1, 1() 1,(2) 1, 1()1, 1() 1,(2) 1, 1(Syjifjifj
14、ifjifjifjifYS|SSSG X2 Y2 X TyxGTyxGyx),(, 0),(,255),(g TyxfTyxfyx),(, 0),(,255),(g) 1,(), 1() 1, 1(),()1,(), 1()1, 1(),(y)Gf(x,2222 jifjifjifjifjifjifjifjifffyx-72.采用robert和soble算子检测Lena图像边缘.阈值取最大梯度值的一半.四、实验要求实验要求1. 预习实验原理. 2. 对实验内容编写程序(M文件),上机运行. 3. 计算最佳分割阈值T.显示原图像y和分割结果图像. 4. 显示原图像y和二种算子检测结果的边缘图像.
15、 5. 打印实验结果图像, 写出实验报告.实验四实验四图像的傳里叶变换及频域低通滤波图像的傳里叶变换及频域低通滤波一、实验目的一、实验目的1.掌握二维傅里叶变换,了解图像频谱特征; 2.掌握频域理想低通滤波器和指数型低通滤波器设计方法.-82 0Dv)D(u, -e v)H(u,二、实验原理二、实验原理( (一一) ) 二维傅里叶变换二维傅里叶变换 1).二维离散傅立叶变换对定义为 matlab 二维快速离散傅里叶变换函数： 正变换：y=fft2(x) 反变换：x=ifft2(y)2).二维离散函数的傅立叶幅度谱(频谱)、相位谱和能量谱分别为 式中，R(u, v)和 I(u, v)分别是 F(u, v)的实部和虚部。 3). 二维离散傅立叶变换的平移特性(频谱中心化处理) 设图像f(x,y)的尺寸为MN,设则频谱图的原点由左上角(1,1)平移到中心点(M/2,N/2). (二二)频域低通滤波器频域低通滤波器 频域低通滤波器有多种类型,本实验采用理想低通滤波器和指数型低通滤波器. 1). 理想低通滤波器 传递函数:D0为截止频率. 2) 二阶指数型低通滤波器传递函数:)(210101)(21010),(1),(),(),(),(),(Nvy MuxjNvMuNvy MuxjMxN
