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1、数字图像处理上机实验报告实验一：MATLAB工具箱的使用实验目的：11：了解matlab语言，熟悉并掌握matlab相关的处理语句。2：了解matlab在图像处理中的优缺点。3 熟悉matlab的使用技巧，能用matlab熟悉的对数字图像进行各种处理。1 将一幅灰度图像转换成索引色图像。I=imread(ngc4024m.tif);X=grayslice(I,16);imshow(I)figure,imshow(X,hot(16)2：对一副图像进行二值化处理。load treesBW=im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map)figure,imshow(BW)3:将索引色图像
2、转化成灰度图像。load treesI=ind2gray(X,map);imshow(X,map)figure,imshow(I)4:显示一幅图像。load clownimage(10,10,X)colormap(map) 试验二 图像变换实验目的：1 熟悉掌握DFT和DCT变换的matlab实现。2 利用matlab试验DFT和DCT的变换，求出图像的频谱。1 二维离散傅里叶变换的旋转型。I=zeros(256,256); I(28:228,108:148)=1; imshow(I)J=fft2(I); F=abs(J); J1=fftshift(F);figure imshow(J1,5
3、50)I=zeros(256,256); I(28:228,108:148)=1; J=imrotate(I,315,bilinear,crop);figure imshow(J)J1=fft2(J); F=abs(J1); J2=fftshift(F);figure imshow(J2,5 50) 2 图像的傅里叶频谱。 clear;I=zeros(256,256);I(8:248,110:136)=5; imshow(I)J3=fft2(I); F2=abs(J3); J4=fftshift(F2);figure imshow(J4,5 30)3.二维余弦正反变换在Matlab中的实现。R
4、GB=imread(autumn.tif); I=rgb2gray(RGB); figure(1) imshow(I);figure(2);J=dct2(I);imshow(log(abs(J),);colormap(jet(64);colorbar;figure(3); J(abs(J) K=idct2(J)/255; imshow(K);4.用DCT变换作图像压缩的例子。 I=imread(cameraman.tif);I=double(I)/255;T=dctmtx(8);B=blkproc(I,8 8,P1*x*P2,T,T); mask=1 1 1 1 0 0 0 01 1 1 0
5、0 0 0 01 1 0 0 0 0 0 01 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; B2=blkproc(B,8 8,P1.*x,mask); I2=blkproc(B2,8 8,P1*x*P2,T,T); imshow(I),figure,imshow(I2)实验三 图像灰度修正技术和直方图均衡化实验目的： 1掌握图像灰度修正技术的原理和实现方法。2 掌握图像直方图均衡化处理的方法。实验四 图像平滑实验目的：1掌握常见图像噪声类型。2理解邻域平均法和中值滤波的原理特点和适用对
6、象。3掌握边缘检测的基本思想和常见的边缘算子的使用方法。实验五 图像锐化实验目的：1掌握图像锐化的主要原理和使用方法。2掌握常见的边缘提取算法。3利用matlab实现图像的边缘检测。1. 显示图像cameraman.tif的直方图。I=imread(cameraman.tif); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imhist(I)2.显示图像bacteria.tif的等灰度值图。I=imread(bacteria.tif); subplot(1,2,1), imshow(I) subplot(1,2,2), imcontour(I)3.调整图像的
7、对比度。clear all I=imread(pout.tif); J=imadjust(I,0.3 0.7,); subplot(121),imshow(I) subplot(122),imshow(J)figure,subplot(121),imhist(I) subplot(122),imhist(J)4.对图像tire.tif做直方图均衡化。I=imread(tire.tif); J=histeq(I); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(J)figure,subplot(1,2,1),imhist(I,64) subplot
8、(1,2,2),imhist(J,64)5.对图像cameraman.tif分别加入高斯噪声，和乘性噪声。I=imread(cameraman.tif);J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02); J2=imnoise(I,speckle,0.02); subplot(1,3,1),imshow(I); subplot(1,3,2),imshow(J1); subplot(1,3,3),imshow(J2);6.对图像分别进行各种滤波。.读取原始图像。g0=imread(eight.tif); figure(1) imshow(g0);.加入椒盐噪声。g1=imnoise(g
9、0,salt & pepper,0.02); g1=im2double(g1); figure(2) imshow(g1);.进行高斯低通滤波。h1=fspecial(gaussian,4,0.3); g2=filter2(h1,g1,same); figure(3) imshow(g2);.进行soble滤波。h2=fspecial(sobel); g3=filter2(h2,g1,same); figure(4) imshow(g3);.进行prewitt滤波。h3=fspecial(prewitt); g4=filter2(h3,g1,same); figure(5) imshow(g4
10、);.进行拉普拉斯滤波。h4=fspecial(laplacian,0.5); g5=filter2(h4,g1,samne); figure(6) imshow(g5);.进行高斯拉普拉斯滤波。h5=fspecial(log,4,0.3); g6=filter2(h5,g1,same); figure(7) imshow(g6);.进行均值滤波。h6=fspecial(average); g7=filter2(h6,g1,same); figure(8) imshow(g7);.进行模糊滤波。h7=fspecial(unsharp,0.3); g8=filter2(h7,g1,same);
11、figure(9) imshow(g8);.进行高斯高通滤波。h8=0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0; g9=filter2(h8,g1,same); figure(10) imshow(g9);.进行中值滤波。h9=h1;g10=medfilt2(g1);figure(11)imshow(g10);实验五 图像的复原。实验目的：利用matlab实现对图像复原的操作。1.创建一个仿真运动模糊的PSF来模糊所示图像，指定运动位移为31个像素，运动角度为11。I=imread(flowers.tif); I=I(10+1:256,222+1:256,:); subplot(1,2,1);
12、imshow(I); LEN=31; THETA=11; PSF=fspecial(motion,LEN,THETA); Blurred=imfilter(I,PSF,circular,conv); subplot(1,2,2);imshow(Blurred);2.对上图所示图像分别采用运动PSF和均值滤波PSF进行模糊，观察不同的PSF产生的效果。I=imread(flowers.tif); H=fspecial(motion,50,45); Motionblur=imfilter(I,H); subplot(1,2,1);imshow(Motionblur); H=fspecial(disk,10); blurred=imfilter(I,H); subplot(1,2,2);imshow(blurred);3.给出上图所示的图像添加均值为0，方差为0.02的高斯噪声。I=imread(flowers.tif); I=I(10+1:256,222+1:256,:); V=.02; Noisy=imnoise(I,gaussian,0,V); figure imshow(Noisy);4.对上图所示的图像添加随机噪声。I=imread(flowers.tif); I=I(10+1:256,222+1:256,:); noise=0.1*ra
