数字图像处理实验报告由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“数字图像处理实验程序”。
数字图像处理实验
学生姓名：专业年级：报告
叶圣红 学 号： 20097048
09级电子信息工程二班
实验一 常用MATLAB图像处理命令
一、实验内容
1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。
实验结果如右图： 代码如下： Subplot(1,3,1)
i=imread('E:数字图象处理.jpg')imshow(i)
title('RGB')Subplot(1,3,2)j=rgb2gray(i)imshow(j)title('灰度')Subplot(1,3,3)k=im2bw(j,0.5)imshow(k)title('二值')
2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。
实验结果如右图： 代码如下： Subplot(3,2,1)i=imread('E:数字图像处理1.jpg')x=imresize(i,[250,320])imshow(x)title('原图x')Subplot(3,2,2)j=imread(''E:数字图像处理17.jpg')y=imresize(j,[250,320])imshow(y)title('原图y')Subplot(3,2,3)z=imadd(x,y)imshow(z)title('相加结果')；Subplot(3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果')Subplot(3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果')Subplot(3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果')
3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。
实验结果如右图：
代码如下： Subplot(2,2,1)i=imread('E:数字图像处理12.jpg')imshow(i)title('原图')Subplot(2,2,2)J = imadjust(i,[],[],3);imshow(J)title('变暗')Subplot(2,2,3)J = imadjust(i,[],[],0.4)imshow(J)title('变亮')Subplot(2,2,4)J=255-i Imshow(J)title('变负')
二、实验总结
分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。
解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。
乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。
除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)，imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。
加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值
减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。
实验二 图像基本操作
一、实验内容
1.调试运行8倍减采样程序,分析程序,对每条语句给出注释,并显示最终执行结果。
1、调试运行8倍减采样程序,分析程序,对每条语句给出注释,并显示最终执行结果。
a=imread(‘e:3.jpg’);%读取图片 b=rgb2gray(a)；%变为灰度图像
[wid，hei]=size（b）；%改变图片大小 quartimg=zeros(wid/2+1,hei/2+1);i1=1;j1=1;for i=1:2:wid
for j=1:2:hei
quartimg(i1,j1)=b(i,j);
j1=j1+1;
end
i1=i1+1;j1=1;end figure imshow(uint8(quartimg))%显示输出图像
2、显示一幅灰度图像a，改变图像亮度使其整体变暗得到图像b，显示两幅图像的直方图
Subplot(1,2,1);a=imread('E:数字图像处理实验数字图像处理20.jpg');imshow(a)；title('a')；Subplot(1,2,2);b= imadjust(a,[],[],3)；title('b')
显示直方图程序：
Subplot(1,2,1);imhist(a);title('a的直方图')Subplot(1,2,2);imhist(b);title('b的直方图')
3、对图像b进行直方图均衡化，显示结果图像和对应直方图。
Subplot(1,2,1);j=histeq(b);imshow(j);title('b均衡化');Subplot(1,2,2);imhist(j);title('b均衡化后的直方图')均衡化的图像和直方图：
4、读入图像c，执行直方图规定化，使图像a的灰度分布与c大致相同，显示变换后图像及对应直方图。
[counts,x]=imhist(c)；Subplot(2,2,1)；imshow(a);title('图a');Subplot(2,2,2);c=imread('E:数字图像处理13.jpg');imshow(c);title('图c');Subplot(2,2,3);j=histeq(a,counts);imshow(j);Subplot(2,2,4);imhist(j)
实验三 图像变换
一、实验内容
1、对一幅图像进行缩小，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。i=imread('F:数字图象处理17.jpg');y=rgb2gray(i);subplot(2,2,1);imshow(y);title('原图')j=imresize(y,0.5);subplot(2,2,2);imshow(j);title('缩小图')m=fft2(y);subplot(2,2,3);imshow(abs(log(m)),[]);title('原图傅里叶变化')n=fft2(j);subplot(2,2,4);imshow(abs(log(n)),[]);title('缩小图傅里叶变化')
2、对一幅图像进行旋转，显示原始图像与处理后图像，分别对其进行傅里叶变换，显示变换后结果，分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的对应关系。
i=imread('E:数字图象处理18.jpg');j=rgb2gray(i);subplot(2,2,1);imshow(j);title('原图')m=imrotate(j,45,'bilinear');subplot(2,2,2);imshow(m);title('旋转图')p=fftshift(fft2(j));subplot(2,2,3);imshow(abs(log(p)),[]);title('原图傅里叶变化')q=fftshift(fft2(m));subplot(2,2,4);imshow(abs(log(q)),[]);title('旋转图傅里叶变化')
实验四 常用图像增强方法
一、实验内容
1、采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波，窗口分别采用3*3,5*5,7*7 subplot(2,2,1);
a=imread('E:数字图像处理24.jpg');j=imnoise(a,'salt & pepper',0.04);imshow(j);
title('椒盐噪声图像');subplot(2,2,2);I_Filter1=medfilt2(j,[3 3]);
imshow(I_Filter1);title('3X3');subplot(2,2,3);I_Filter2=medfilt2(j,[5 5]);
imshow(I_Filter2);title('5X5');subplot(2,2,4);I_Filter3=medfilt2(j,[7 7]);
imshow(I_Filter3);title('7X7');
2、采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 subplot(1,2,1);a=imread('E:数字图像处理23.jpg');j=imnoise(a,'salt & pepper',0.04);imshow(j);title('椒盐噪声图像');subplot(1,2,2);h=fspecial('average');m=filter2(h,j);imshow(m);title('均值滤波')
3、采用三种不同算子对图像进行锐化处理。
subplot(1,4,1);i=imread('F:数字图像处理16.jpg');i1=rgb2gray(i);imshow(i1);title('原图像');subplot(1,4,2);h=fspecial('laplacian');i2=filter2(h,i1);imshow(i2);title('拉式算子')；subplot(1,4,3)h=fspecial('prewitt');i3=filter2(h,i1);imshow(i3);title('prewitt算子')subplot(1,4,4)h=fspecial('sobel');i4=filter2(h,i1)imshow(i4);title('sobel算子')
二、实验总结
1、比较不同平滑滤波器的处理效果，分析其优缺点
中值滤波比低通滤波消除噪声更有效。因为噪声多为尖峰状干扰，若用低通滤波虽能去除噪声但陡峭的边缘将被模糊。中值滤波能去除点状尖峰干扰而边缘不会变坏。理想低通滤波器平滑处理的概念是清晰的，但在处理过程中会产生较严重的模糊和振铃现象。这种现象正是由于傅里叶变换的性质决定的。
2、比较不同锐化滤波器的处理效果，分析其优缺点
梯度算子: 梯度对应的是一阶导数，梯度算子是一阶导数算子。梯度方向:在图像灰度最大变化率上，反映出图像边缘上的灰度变化。梯度处理经常用于工业检测、辅助人工检测缺陷，或者是更为通用的自动检测的预处理。拉普拉斯微分算子强调图像中灰度的突变,弱化灰度慢变化的区域。这将产生一幅把浅灰色边线、突变点叠加到暗背景中的图像。
实验五 图像恢复和图像分割
一、实验内容
1、产生运动模糊图像，运用维纳滤波进行图像恢复，显示结果。
i=imread('F:car.jpg');I1=rbg2gray(i)；I= im2double(I1);subplot(1,3,1)imshow(I)；title(‘原图像’)LEN = 21;THETA = 11;
PSF = fspecial('motion', LEN, THETA);
blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular');subplot(1,3,2);imshow(blurred);title('模拟运动模糊图像')wnr2=deconvwnr(blurred,PSF);subplot(1,3,3);imshow(wnr2);title('维纳滤波恢复后图像')
2、采用三种不同算子检测图像边缘，显示结果
i = imread('F:car.jpg');I=rgb2gray(i);subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图像')BW1 = edge(I,'prewitt');subplot(2,2,2);imshow(BW1);title('prewit算子边缘检测')BW2=edge(I,'zerocro');subplot(2,2,3);imshow(BW2);title('zerocro算子边缘检测')BW3=edge(I,'log');subplot(2,2,4);imshow(BW3);title('log算子边缘检测')
3、对二值图像分别进行方形模板3*3和5*5的膨胀和腐蚀操作，显示结果。
i= imread('F:16.jpg');I=im2bw(i,0.5);subplot(2,3,1);imshow(I);title('二值图像')se=strel('square',3);se1= strel('square',5);I1 = imdilate(I,se);subplot(2,3,2);imshow(I1);title('3*3膨胀图像')I2 = imdilate(I,se1);subplot(2,3,3);imshow(I2);title('5*5膨胀图像')subplot(2,3,4);imshow(I);title('二值图像')erodedBW=imerode(I,se);subplot(2,3,5);imshow(erodedBW);title('3*3腐蚀图像')erodedBW1=imerode(I,se1);subplot(2,3,6);imshow(erodedBW1);title('5*5腐蚀图像')
实验六 图像处理实际应用
一、实验内容
1、调试运行下列程序,分析程序,对每条语句给出注释,并显示最终执行结果。总结算法思想及优缺点
总结：对于特定位置的车牌识别算法非常高效，但对于含有噪声等其他因素的车牌分割处理，相对来说算法还有待完善。
三、实验内容
调试运行下列程序,分析程序,对每条语句给出注释,并显示最终执行结果。总结算法思想及优缺点.I=imread('Car.jpg');%读取图片
[y,x,z]=size(I);% 返回I各维的尺寸，并存储在变量y、x、z中 myI=double(I);%换成双精度数值
%%%%%%%%%%% RGB to HSI %%%%%%%% %begin横向扫描
tic
%计算tic与toc之间程序的运行时间
%%%%%%%% Y 方向 %%%%%%%%%% 分割字符按行积累量
Blue_y=zeros(y,1);%产生y*1的全0矩阵 for i=1:y
%给定i的范围
for j=1:x
:x%给定j的范围
if((myI(i,j,1)=51))&&((myI(i,j,3)=119)))% 蓝色RGB的灰度范围
Blue_y(i,1)= Blue_y(i,1)+1;
%蓝色像素点统计
end
end
end [temp MaxY]=max(Blue_y);
% Y方向车牌区域确定
%temp为向量white_y的元素中的最大值，MaxY为该值的索引（在向量中的位置）
PY1=MaxY;
%y矩阵的最大元素
while((Blue_y(PY1,1)>=5)&&(PY1>1))
确定蓝色RGB Blue_y所在位置
PY1=PY1-1;
%对车牌区域的修正，向上调整 end
PY2=MaxY;
while((Blue_y(PY2,1)>=5)&&(PY2
PY2=PY2+1;end IY=I(PY1:PY2,:,:);%IY为原始图像I中截取的纵坐标在PY1：PY2之间的部分 %end横向扫描
%begin纵向扫描
%%%%%%%% X 方向 %%%%%%%%%%
Blue_x=zeros(1,x);
%产生y*1的全0矩阵
for j=1:x
for i=PY1:PY2
if((myI(i,j,1)=51))&&((myI(i,j,3)=119)))
Blue_x(1,j)= Blue_x(1,j)+1;% Blue_x 的矩阵加一
end
end
end
PX1=1;while((Blue_x(1,PX1)
PX1=PX1+1;%对车牌区域的修正向下调整 end
PX2=x;while((Blue_x(1,PX2)PX1))%确定蓝色RGB Blue_x的位置
PX2=PX2-1;%对车牌区域的修正向下调整 End %end纵向扫描
PX1=PX1-2;% 对车牌区域的修正 PX2=PX2+2;
Plate=I(PY1:PY2,PX1-2:PX2,:);t=toc % 读取计时
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure,imshow(I);% 原始图像'
figure,plot(Blue_y);grid %创建图像窗口，绘制Blue_y图像，画出网格线' figure,plot(Blue_x);grid%创建图像窗口，绘制Blue_x图像，画出网格线'figure,imshow(Plate);
% 车牌截取结果'
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