数字图像处理实验报告

精品范文时间：2022-11-15 08:31:06 收藏本文下载本文

第1篇：数字图像处理实验报告

数字图像处理

实验报告

班级:通信103 学号:201027201 姓名:计富威指导教师:孙洁

实验一 MATLAB数字图像处理初步

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．图像间如何转化。

二、实验内容及步骤

1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为”第一个.tif”，存入一个数组中；

>>I=imread('第一个.tif');2．利用whos命令提取该读入图像”第一个.tif”的基本信息； >>whos I 3．利用imshow()函数来显示这幅图像； >>imshow(I);

第一个.tif 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；

>>imfinfo('第一个.tif');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), q取0-100。

>>imwrite(I,'第一个.jpg','quality',50)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。>>imwrite(I,'第一个.bmp');7．用imread()读入图像：Lenna256.jpg 和camemaman.jpg； >>b=imread('lena256.bmp');>>c=imread('cameraman.tif');8．用imfinfo()获取图像Lenna256.jpg和camemaman.jpg 的大小； >>imfinfo('lena256.bmp');>>imfinfo('cameraman.tif');9．用figure,imshow()分别将Lenna256.jpg和camemaman.jpg显示出来，观察两幅图像的质量。>>figure >>imshow(b);>>figure >>imshow(c);

（Lena256.jpg图像截图）

（cameraman.jpg图像截图）

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。>> d=im2bw(b);>>figure >>imshow(b);>>figure >>imshow(d);

（二值化截图）

三、实验总结

通过实验MatLab软件的基本使用有了基本的了解，学会了使用MatLab软件来读取一个特定格式的图像，并通过相关的命令语句对图像进行格式转换、图像压缩、二值化等的处理，掌握了利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息，掌握在MATLAB中如何通过imshow()语句来读取图像等等。

第二图像基本运算

一、实验目的1．了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。2．体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。

二、实验原理

图像的代数运算是图像的标准算术操作的实现方法，是两幅输入图像之间进行的点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像的过程。如果输入图像为A(x,y)和B(x,y)，输出图像为C(x,y)，则图像的代数运算有如下四种形式：

C(x,y)= A(x,y)+ B(x,y)C(x,y)= A(x,y)-B(x,y)C(x,y)= A(x,y)* B(x,y)C(x,y)= A(x,y)/ B(x,y)

三、实验步骤 1．图像的加法运算

在MATLAB中，如果要进行两幅图像的加法，或者给一幅图像加上一个常数，可以调用imadd函数来实现。imadd函数将某一幅输入图像的每一个像素值与另一幅图像相应的像素值相加，返回相应的像素值之和作为输出图像。imadd函数的调用格式如下：

Z = imadd（X，Y）首先读入两幅图像

>>a=imread('第二个原图1.jpg');>>b=imread('第二个原图2.jpg')通过一个加法操作：>> c=imadd(a,b);

给图像的每一个像素加上一个常数可以使图像的亮度增加。如截图

第一张为原图，第二张为亮度加50，第三张为亮度减50 2．图像的减法运算

在MATLAB中，使用imsubtract函数可以将一幅图像从另一幅图像中减去，或者从一幅图像中减去一个常数。imsubtract函数将一幅输入图像的像素值从另一幅输入图像相应的像素值中减去，再将这个结果作为输出图像相应的像素值。imsubtract函数的调用格式如下：

Z = imsubtract(X,Y)；读入一幅画后通过减法 >>a3=imsubtract(a,50);

3.图像的乘法运算

在MATLAB中，使用immultiply函数实现两幅图像的乘法。immultiply函数将两幅图像相应的像素值进行元素对元素的乘法操作（MATLAB点乘），并将乘法的运算结果作为输出图形相应的像素值。immulitply函数的调用格式如下：

Z = immulitply(X,Y)读入一幅图后通过乘法操作 >> a=imread('cameraman.tif');>> b=immultiply(a,1.5);

4．图像的除法运算

在MATLAB中使用imdivide函数进行两幅图像的除法。imdivide函数对两幅输入图像的所有相应像素执行元素对元素的除法操作（点除），并将得到的结果作为输出图像的相应像素值。imdivide函数的调用格式如下：

Z = imdivide(X,Y)读入一幅图后通过除法操作

四、实验总结

通过对图像的四则运算了结图像的不同变化过程，对软件的进一步使用也有了更加深刻的认识。

实验三图像增强—空域滤波

一、实验目的进一步了解MatLab软件/语言，学会使用MatLab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、实验设备与软件

(1)IBM-PC计算机系统

(2)MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Proceing Toolbox)

(3)实验所需要的图片

三、实验内容与步骤

a)调入并显示原始图像“原图像.jpg”。>>I=imread('原图像.jpg');b)利用imnoise命令在图像“原图像.jpg”上加入高斯(gauian)噪声

>>J = imnoise(I,'gau',0.02);

%添加高斯噪声 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；

>>ave1=fspecial('average',3);

%产生3×3的均值模版 >>ave2=fspecial('average',5);

%产生5×5的均值模版 >>K = filter2(ave1,J)/255;

%均值滤波3×3 >>L = filter2(ave2,J)/255;

%均值滤波5×5 e）选择不同大小的模板，对加入某一固定噪声水平噪声的图像进行处理，观察上述滤波器处理的结果。

>>M = medfilt2(J,[3 3]);

%中值滤波3×3模板 >>N = medfilt2(J,[4 4]);

%中值滤波4×4模板

f）利用imnoise命令在图像Sample2-1.jpg 上加入椒盐噪声(salt & pepper)>>J = imnoise(I,'salt& pepper',0.02);

%添加椒盐噪声

四、实验总结

椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割引起，去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。椒盐噪声是指两种噪声，一种是盐噪声，另一种是胡椒噪声。盐=白色，椒=黑色。前者是高灰度噪声，后者属于低灰度噪声。一般两种噪声同时出现，呈现在图像上就是黑白杂点。这点我们通过实验结果可以明显看到。中值滤波对于滤除图像的椒盐噪声非常有效。

实验四图像分割

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，使用的原图是cameraman.jpg,截图如下

(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验截图如下

(3)使用Sobel 算子的图像分割实验

(4)使用LoG(拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验

四、实验结果

对Roberts算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、LoG(拉普拉斯-高斯)算子的运算对图像的结果有了基本的认识，加深学习效果。

实验五形态学运算

1、实验目的学习常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算取得的效果，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。

2、实验要求

利用MatLab工具箱中关于数学形态学运算的函数，计算本指导书中指定二值图像进行处理。

3、实验设备与软件

1.LC-PC计算机系统

2.MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Proceing Toolbox)3.实验所需要的图片

4、实验内容与步骤

1.调入并显示图像“原图.jpg”； 2.调入并显示图像“原图.jpg”；

3.选取合适的阈值，得到二值化图像“原图.jpg”； >>bw = im2bw(I,level);

%二值化 4.设置结构元素；

5.对得到的二值图像“原图.jpg”进行腐蚀运算； >>BW2 = imerode(bw,SE1);

%腐蚀 6.对得到的二值图像“原图.jpg”进行膨胀运算； >>BW1 = imdilate(bw,SE);

%膨胀 7.对得到的二值图像“原图.jpg”进行开运算；

>>BW3 = bwmorph(bw, 'open');

%开运算 8.对得到的二值图像“原图.jpg”进行闭运算； >>BW4 = bwmorph(bw, 'close');

%闭运算 9.将两种处理方法的结果作比较；

五、实验总结

通过本次实验，学习了常见的数学形态学运算基本方法，了解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算取得的效果，培养处理实际图像的能力，通过自己动手的实验，对课本上的知识有了更加深刻的理解。

第2篇：数字图像处理实验报告

实验报告书

系部学生专业班

实验

名称姓名名称级时间：

：：：

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实验一直方图均衡

一、实验目的在学习图像直方图的概念、计算方法、性质和相关应用基础上，生成、绘制图像的直方图，并应用MATLAB编程实现图像直方图均衡化程序。

二、实验内容

（1）计算并绘制图像直方图；

（2）编程实现图像的直方图均衡化处理，显示均衡前后的直方图和图像；

三、实验运行结果

四、实验中遇到的问题及解决方法

1、显示无法找到图像文件，应将图片与xx.m文件置于同一文件夹；

2、编程过程中应注意标点的输入法，应该用英文输入，否则会报错。

3、编程完成后运行时输入文件名与保存时文件名相同，区分大小写。

五、思考题

（1）、灰度直方图可以反映一幅图像的哪些特征？答：

1、表征了图像的一维信息。只反映图像中像素不同灰度值出现的次数（或频数）而未反映像素所在位置。

2、与图像之间的关系是多对一的映射关系。一幅图像唯一确定出与之对应的直方图，但不同图像可能有相同的直方图。

3、子图直方图之和为整图的直方图。(2)均衡化后的直方图有何特点？

答：经直方图均衡化处理后，可以得到一副改善了质量的新图像。这幅图像的灰度层次将不再是呈黑暗色调的图像，而是一副灰度层次较为适中的、比原始图像清晰、明快得多的图像。处理的结果使图像更适合与人的视觉特征或机器的识别系统。

六、实验心得体会

本次实验中，因为初学这个软件，我学习到了在程序中关于图像的运用，以及也复习了课本上的许多知识，加深了对直方图均衡化的理解。

七、程序清单

clear all;I=imread('lena_gray_256.tif');%打开一幅灰度图像 [m,n]=size(I);p=m*n;J=imhist(I)./p;

%计算图像的归一化直方图 subplot(1,3,1),imshow(I)； subplot(1,3,2),imhist(I,64)； subplot(1,3,3),plot(J)；

（2）直方图均衡化

clear all;Im=imread('region.jpg');J=histeq(Im);%均衡化 subplot(2,2,1);imshow(Im);title('原图');%显示原图 subplot(2,2,2);imhist(Im);title('原图直方图');%显示原图的直方图 subplot(2,2,3);imshow(J);title('均衡化结果');%显示均衡化后的图像 subplot(2,2,4);imhist(J);title('均衡化结果的直方图');%显示均衡化后的直方图

实验二频域图像增强

一、实验目的1、频域图像增强

2、掌握基于频域的图像增强方法。

二、实验内容

（1）编程实现图像的理想低通和高通滤波；（2）编程实现图像的巴特沃斯低通和高通滤波。

三、实验运行结果

四、实验中遇到的问题及解决方法

显示图像无法打开，最终查出来时图像格式弄错了。

五、思考题

分析为什么图像通过低通滤波器后变得模糊？为什么通过高通滤波器后得到锐化结果？

答：图像的精细结构及突变部分主要由高频成分起作用，故经低通滤波后图像的精细结构消失，变得模糊；经高通滤波后图像得到锐化。

六、实验心得体会

本实验中遇到很多问题及错误，例如图像打不开、处理后图像模糊等，都是经常容易发生的错误，最后实验几次，就能够逐一自己解决了。使自己对数字图像处理课程中的许多问题有了更实际和确切的深入了解。

七、程序清单

clc;clear;data4=imread('lena.gif');subplot(3,2,1);imshow(data4);title('原图');i=fft2(data4);subplot(3,2,2);i=fftshift(i);z=log(abs(i));x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);mesh(z);%以三维坐标显示该图像频谱图title('原图频谱');[n,m]=size(i);%for k=1:1:n for l=1:1:m if(k^2+l^2)>=190^2 % result(k,l)=0;else result(k,l)=i(k,l);end end end subplot(3,2,4);

对该图进行低通滤波选取D=190

z=log(abs(result));%三维方式显示低通滤波后的频谱图 x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);mesh(z);title('理想低通滤波后的频谱');subplot(3,2,3);%新建图像显示窗口 result=fftshift(result);%滤波后的数据去中心化 b=ifft2(result);%逆傅里叶变换 imshow(uint8(abs(b)));title('理想低通滤波后的图像');subplot(3,2,6);%新建图像显示窗口 % [n,m]=size(c);%对原图进行高通滤波 for k=1:1:n for l=1:1:m if(k^2+l^2)

imshow(uint8(abs(d)));title('理想高通滤波后的图像');%频域增强（巴特沃斯原型）

%二阶巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器 %clc;%clear;Figure;J1=imread('lena.gif');subplot(3,2,1);imshow(J1);title('原图');f=double(J1);g=fft2(f);% 傅立叶变换 g=fftshift(g);% 转换数据矩阵 subplot(3,2,2);x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);z=log(abs(g));%取幅度 mesh(z);%以三维坐标显示该图像频谱图 title('原图频谱');[M,N]=size(g);nn=2;% 二阶巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器 d0=20;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);h=1/(1+0.414*(d/d0)^(2*nn));% 计算低通滤波器传递函数 result(i,j)=h*g(i,j);

end end subplot(3,2,4);x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);z=log(abs(result));%取幅度 mesh(z);%以三维坐标显示该图像频谱图 title('低通滤波后的频谱');result=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(abs(J2));subplot(3,2,3);imshow(J3);title('低通滤波后的图像');

%利用二阶巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器

nn=2;% 二阶巴特沃斯(Butterworth)高通滤波器 d0=5;m=fix(M/2);n=fix(N/2);for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-m)^2+(j-n)^2);if(d==0)h=0;else h=1/(1+0.414*(d0/d)^(2*nn));% 计算传递函数 end result(i,j)=h*g(i,j);

end end subplot(3,2,6);x=0:1:255;y=0:1:255;[x,y]=meshgrid(x,y);z=log(abs(result));%取幅度 mesh(z);%以三维坐标显示该图像频谱图 title('高通滤波后的频谱');result=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(abs(J2));subplot(3,2,5);imshow(J3);title('高通滤波后的图像');

实验三图像边缘检测与连接

一、实验目的图像边缘检测与连接

二、实验内容

（1）编程实现一阶差分边缘检测算法，包括Robert梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子等；（2）编程实现二阶差分拉普拉斯边缘检测算法以及LoG检测法和Canny检测法；（3）分析与比较各种边缘检测算法的性能；

（4）编程实现Hough变换提取直线

（5）分析Hough变换检测性能；

三、实验运行结果

四、实验中遇到的问题及解决方法

拷贝文件后没改文件名，直接执行时出现错误，最后重新修改后重新编译，使之成功。

五、思考题

（1）边缘的方向是什么意思？为什么要考虑边缘的方向？

答：边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，图像的边缘也包含了物体的形状的重要信息，他不仅在分析图像时大幅度的减少了要处理的信息量，而且还保护了目标的边界结构。所以考虑边缘的方向很重要。

（2）Hough变换原理是什么？

答：Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为准找参数空间的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。

六、实验心得体会

对于一些图像处理的函数不是很了解，只能够按课本的参照函数拷贝做实验，对于其中的一些函数问题理解不是很透彻，有些甚至完全不懂。还得继续努力。

七、程序清单

1、边缘检测

由edge函数实现各算子对图像的边缘检测

clear all;I = imread('d:office.bmp');I=rgb2gray(I);BW1 = edge(I,'sobel');

%利用Sobel算子进行边缘检测 BW2 = edge(I,'roberts');%利用roberts算子进行边缘检测 BW3 = edge(I,'prewitt');%利用prewitt算子进行边缘检测 BW4 = edge(I,'log');

%利用log算子进行边缘检测 BW5 = edge(I,'canny');

%利用canny算子进行边缘检测 subplot(2,3,1),imshow(I)subplot(2,3,2),imshow(BW1)subplot(2,3,3),imshow(BW2)subplot(2,3,4),imshow(BW3)

subplot(2,3,5),imshow(BW4)subplot(2,3,6),imshow(BW5)

2、边缘连接

使用Hough变换作线检测和连接

clear all;

RGB = imread('d:M_M.bmp');I=RGB;%I = rgb2gray(RGB);BW = edge(I,'canny');

% 利用Canny算子提取图像边缘 [H,T,R] = hough(BW,'RhoResolution',0.5,'ThetaResolution',0.5);figure(1), imshow(T,R,H,[],'notruesize'), axis on, axis normal xlabel('T'), ylabel('R')p = houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));

%找到5个较明显的Hough变换峰值

hold on plot(T(p(:,2)),R(p(:,1)),'s','color','white');lines = houghlines(BW,T,R,p,'FillGap',10,'MinLength',10);

%查找并链接线段

figure, imshow(BW), hold on %在二值图中叠加显示这些线段 for k = 1:length(lines)

xy = [lines(k).point1;lines(k).point2];

plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');end

第3篇：数字图像处理实验报告

实验一数字图像的获取

一、实验目的1、了解图像的实际获取过程。

2、巩固图像空间分辨率和灰度级分辨率、邻域等重要概念。

3、熟练掌握图像读、写、显示、类型转换等 matlab 函数的用法。

二、实验内容

1、读取一幅彩色图像，将该彩色图像转化为灰度图像，再将灰度图像转化为索引图像并显示所有图像。

2、编程实现空间分辨率变化的效果。

三、实验原理

1、图像读、写、显示 I=imread(‘image.jpg’)Imview(I)Imshow(I)Imwrite(I,’wodeimage.jpg’)

2、图像类型转换

I=mat2gray(A,[amin,amax]);按指定的取值区间[amin,amax]将数据矩阵 A 转化为灰度

图像 I，amin 对应灰度 0，amax 对应 1，也可以不指定该区间。

[x,ma

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第4篇：数字图像处理实验报告

实验一：数字图像的基本处理操作......................................................................................................2 1.1：实验目的.........................................................................................................................................2 1.2：实验任务和要求......................................................................

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第5篇：数字图像处理实验报告

数字图像处理

实验报告

1.数字图像处理简介

2.实验目的3.实验内容

4.实验结果及代码展示

5.算法综述

6.Matlab优势

7.总结

8.存在问题

一、数字图像处理简介