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1、Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-dateMatlab数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书数字图像处理实验指导书赵泉华请各位同学在考试之前上交以下4个实验指导书1Matlab图像处理基本操作2Matlab图像增强3Matlab图像变换4Matlab图像分割-实验一 MATLAB图像处理基本操作一、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
2、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图像间如何转化。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，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
3、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。将坐标值数字化成为取样；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。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，MATLAB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
4、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。而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图像。使用logical函数可以把数值数组转化为二值数组或逻辑数组。创建一个逻辑图像，其语法为： B=logical(A)其中，B是由0和1构成的数值数组。要测试一个数组是否为逻辑数组，可以使用函数: islogical(c)若C是逻辑数组，
5、则该函数返回1；否则，返回0。(3) 索引图像索引颜色通常也称为映射颜色，在这种模式下，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。令fR，fG和fB分别代表三种RGB分量图像。一幅RGB图像就利用cat(级联)操作将这些
6、分量图像组合成彩色图像： rgb_image=cat(3,fR,fG,fB)在操作中，图像按顺序放置。 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，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
7、，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，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im2uint8uint8logical,uint8,uint16和doulbeim2uint16uint16logical,uint8,uint16和doulbemat2graydouble,范围为0 1doubleim2doubledoublelogical,uint8,uint16和doulbeim2b
8、wlogicaluint8,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)I=imread(原图像名.tif); % 读入原图像,tif格式whos I % 显示图像I的基本信息imshow(I) % 显示图像% 这种格式知识用于jpg格式，压缩存储图像，q是0-100之间的整数imfinfo filename imwrite(I,filename.jpg,quality,q); imwrite(I,filename.bmp); % 以位图（BMP）的格式存储图像% 显示多幅图像，其中n为图形窗口的号数figure(n), im
9、show(filename); gg=im2bw(filename); % 将图像转为二值图像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flower.tif，存入一个数组中；2利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3利用imshow()函数来显示这幅图像；4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；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flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，quality,q)
10、, q取0-100。6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flower.bmp。7用imread()读入图像：Lenna.jpg 和camema.jpg；8用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小；9用figure,imshow()分别将Lenna.jpg和camema.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。10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。11将每一步的函数执行语句拷贝下来，写入实验报告，并且将得到第3、9、10步得到的图像效果拷贝下来。四、考核要点1、熟悉在MA
11、TLAB中如何读入图像、如何获取图像文件的相关信息、如何显示图像及保存图像等，熟悉相关的处理函数。2、明确不同的图像文件格式，由于其具体的图像存储方式不同，所以文件的大小不同，因此当对同一幅图像来说，有相同的文件大小时，质量不同。五、实验仪器与软件(1) PC计算机(2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 六、实验报告要求描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果和源代码，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。七、思考题(1) 简述MatLab软件的特点。(2) MatL
12、ab软件可以支持哪些图像文件格式？ (3) 说明函数imread 的用途格式以及各种格式所得到图像的性质。(4) 为什么用I = imread(lena.bmp) 命令得到的图像I 不可以进行算术运算？八、实验图像 Fig.1 flower.tif Fig.2 elephant.jpg Fig.3 Lenna.jpg Fig.4 camema.jpg 实验二 Matlab图像增强灰度变换一、实验目的：1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。2、学会对图像直方图的分析。3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。二、实验原理及知识点术语空间域指的是图像平面本身，在空间与
13、内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为 g(x,y)=Tf(x,y)其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，。此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。灰度变换T的最简单形式是使用领域大小为11，此时
14、,(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，T也变为一个亮度或灰度级变化函数。当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式： s=T(r)其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。三、实验内容：1、图像数据读出2、计算并分析图像直方图3、利用直接灰度变换法对图像进行灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread(medicine_pic.jpg);f=f(:,:,1);g=imhist(f,256); %显示其直方图g1=imadjust(f,0
15、 1,1 0); %灰度转换，实现明暗转换(负片图像)figure,imshow(g1)%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围0 1g2=imadjust(f,0.5 0.75,0 1);figure,imshow(g2)g=imread(point.jpg);h=log(1+double(g); %对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图figure,imshow(h)四、实验仪器PC一台 ，MATLAB软件五、实验图片 Fig.1 point.jpg Fig.2 medicine_pic.jpg实验二
16、Matlab图像增强直方图变换一、 实验目的1掌握灰度直方图的概念及其计算方法；2熟练掌握直力图均衡化和直方图规定化的计算过程；3熟练掌握空域滤波中常用的平滑和锐化滤波器；4掌握色彩直方图的概念和计算方法5利用MATLAB程序进行图像增强。二、 实验原理图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。直方图是多种空间城处理
17、技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像
18、变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：I=imread(pollen.jpg); % 读入原图像I=I(:,:,1);J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理imshow(I); %显示原图像title(原图像); %给原图像加标题名%对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像figure；imshow(J); %给直方图均衡化后的图像加标题名title(直方图均衡化后的图像) ; %对直方图均衡化后图像进行屏幕
19、控制；作一幅子图，并排两幅图的第1幅figure; subplot(1,2,1) ; imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度title(原图像直方图) ; %给原图像直方图加标题名subplot(1,2,2); %作第2幅子图imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度title(均衡变换后的直方图) ; %给均衡化后图像直方图加标题名处理后的图像直方图分布更均匀了，图像在每个灰度级上都有像素点。从处理前后的图像可以看出，许多在原始图像中看不清楚的细节在直方图均衡化处理后所得到的图像中都变得十分清晰。三、 实验步骤1打开计算机，启动MATLAB程
20、序；程序组中“work”文件夹中应有待处理的图像文件；2调入“实验一”中获取的数字图像，并进行计算机均衡化处理；3显示原图像的直方图和经过均衡化处理过的图像直方图。4记录和整理实验报告四、 实验仪器1计算机； 2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）； 4记录用的笔、纸。五、 实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、 思考题 1直方图是什么概念？它反映了图像的什么信息？ 2直方图均衡化是什么意思？它的主要用途是什么？七、 实验图片Fig.1 pollen.jpg实验二 Matlab图像增强空域滤波一、 实验目的 进一步了解MatLab软件/语言，学会使用Mat
21、Lab对图像作滤波处理，使学生有机会掌握滤波算法，体会滤波效果。了解几种不同滤波方式的使用和使用的场合，培养处理实际图像的能力，并为课堂教学提供配套的实践机会。 二、实验要求 (1)学生应当完成对于给定图像+噪声，使用平均滤波器、中值滤波器对不同强度的高斯噪声和椒盐噪声，进行滤波处理；能够正确地评价处理的结果；能够从理论上作出合理的解释。(2)利用MATLAB软件实现空域滤波的程序：I=imread(electric.tif);I=I(:,:,1);J = imnoise(I,gauss,0.02); %添加高斯噪声J = imnoise(I,salt & pepper,0.02); %添加椒
22、盐噪声 ave1=fspecial(average,3); %产生33的均值模版ave2=fspecial(average,5); %产生55的均值模版K = filter2(ave1,J)/255; %均值滤波33L = filter2(ave2,J)/255; %均值滤波55M = medfilt2(J,3 3); %中值滤波33模板N = medfilt2(J,4 4); %中值滤波44模板imshow(I);figure,imshow(J);figure,imshow(K);figure,imshow(L);figure,imshow(M);figure,imshow(N);三、实验设
23、备与软件 (1) IBM-PC计算机系统 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容与步骤 a) 调入并显示原始图像Sample2-1.jpg 。b) 利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入高斯(gaussian) 噪声 c)利用预定义函数fspecial 命令产生平均(average)滤波器 d）分别采用3x3和5x5的模板，分别用平均滤波器以及中值滤波器，对加入噪声的图像进行处理并观察不同噪声水平下，上述滤波器处理的结果； e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水
24、平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。f）利用imnoise 命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper)g）重复c) e）的步骤h）输出全部结果并进行讨论。五、思考题/问答题 (1) 简述高斯噪声和椒盐噪声的特点。(2) 结合实验内容，定性评价平均滤波器/中值滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去噪效果？(3) 结合实验内容，定性评价滤波窗口对去噪效果的影响？ 六、实验报告要求 描述实验的基本步骤，用数据和图片给出各个步骤中取得的实验结果，并进行必要的讨论，必须包括原始图像及其计算/处理后的图像。七、实验图像 electric.tif（原始图像） 实验
25、三 Matlab图像变换 一、 实验目的1了解图像变换的意义和手段；2熟悉傅立叶变换的基本性质；3熟练掌握FFT变换方法及应用；4通过实验了解二维频谱的分布特点；5通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅立叶变换。6评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。二、 实验原理1 应用傅立叶变换进行图像处理傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。2 傅立叶（
26、Fourier）变换的定义对于二维信号，二维Fourier变换定义为：逆变换：二维离散傅立叶变换为：逆变换：图像的傅立叶变换与一维信号的傅立叶变换变换一样，有快速算法，具体参见参考书目，有关傅立叶变换的快速算法的程序不难找到。实际上，现在有实现傅立叶变换的芯片，可以实时实现傅立叶变换。3利用MATLAB软件实现数字图像傅立叶变换的程序：I=imread(原图像名.gif); %读入原图像文件I=I(:,:,1);imshow(I); %显示原图像fftI=fft2(I); %二维离散傅立叶变换sfftI=fftshift(fftI); %直流分量移到频谱中心RR=real(sfftI); %取
27、傅立叶变换的实部II=imag(sfftI); %取傅立叶变换的虚部A=sqrt(RR.2+II.2); %计算频谱幅值A=（A-min(min(A)）/(max(max(A)-min(min(A)*225 %归一化figure; %设定窗口imshow(A); %显示原图像的频谱三、 实验步骤1 将图像内容读入内存；2 用Fourier变换算法，对图像作二维Fourier变换；3 将其幅度谱进行搬移，在图像中心显示；4 用Fourier系数的幅度进行Fourier反变换；5 用Fourier系数的相位进行Fourier反变换；6 比较4、5的结果，评价人眼对图像幅频特性和相频特性的敏感度。7
28、 记录和整理实验报告。四、 实验仪器1计算机；2 MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、 实验报告内容1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、 思考题1傅里叶变换有哪些重要的性质?2图像的二维频谱在显示和处理时应注意什么?七、实验图片number.tif 实验四 Matlab图像分割一、实验目的 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。二、实验要求 要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。能够掌握分割
29、条件(阈值等)的选择。完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。三、实验内容与步骤(1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像room.tif中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板： 相应的矩阵为：rh = 0 1；-1 0； rv = 1 0；0 -1；这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，
30、并显示处理结果； 提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤bf。(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。(3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示
31、1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。(5) 打印全部结果并进行讨论。下面是使用sobel监测器对图像进行分割的MATLAB程序f=imread(room.tif);f=f(:,:,1);gv,t1=edge(f,sobel,vertical);%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘imshow(gv)gb,t2=edge(f,sobel,horizontal);%使用edge函数对图像f提取垂直的边缘figure,imshow(gb)w45=-2 -1 0;-1 0 1;0 1 2;%指定模版
32、使用imfilter计算45度方向的边缘g45=imfilter(double(f),w45,replicate);T=0.3*max(abs(g45(:); %设定阈值g45=g45=T; %进行阈值处理figure,imshow(g45);在函数中使用prewitt和roberts的过程，类似于使用sobel边缘检测器的过程。四、实验设备及软件1计算机；2MATLAB程序；3移动式存储器（软盘、U盘等）。4记录用的笔、纸。五、实验报告要求1叙述实验过程；2提交实验的原始图像和结果图像。六、思考题/问答题1. 评价一下Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子对于噪声条件下边界检测的性能。2. 为什么LoG梯度检测算子的处理结果不需要象Prewitt 等算子那样进行幅度组合？3. 实验中所使用的四种算子所得到的边界有什么异同？七、实验图片room.tif