数字图像处理MATLAB程序

数字图象处理MATLAB程序

数字图象处理是指对数字图象进行各种操作和处理，以改善图象的质量、增强图象的特征、提取图象的信息等。MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化软件，也是数字图象处理领域常用的工具之一。本文将介绍如何使用MATLAB编写数字图象处理程序的标准格式。

一、引言

在引言部份，需要对数字图象处理的背景和意义进行简要介绍。可以从以下几个方面进行描述：

1. 数字图象处理的定义和作用；

2. 数字图象处理在各个领域的应用，如医学影像、遥感图象等；

3. MATLAB在数字图象处理中的重要性和优势。

二、问题描述

在问题描述部份，需要明确说明本文将要解决的具体问题。可以从以下几个方面进行描述：

1. 需要进行的数字图象处理操作，如图象增强、图象滤波、图象分割等；

2. 需要处理的图象的特点和要求，如图象的大小、图象的格式等；

3. 需要实现的目标和效果。

三、方法与算法

在方法与算法部份，需要详细介绍用于解决问题的具体方法和算法。可以从以下几个方面进行描述：

1. 图象预处理：对图象进行去噪、灰度化、尺寸调整等预处理操作；

2. 图象增强：使用直方图均衡化、滤波器等方法增强图象的对照度和清晰度；

3. 图象分割：使用阈值分割、边缘检测等方法将图象分割为不同的区域；

4. 特征提取：提取图象的纹理特征、形状特征等；

5. 图象重建：根据处理后的图象进行图象重建和修复。

四、MATLAB程序实现

在MATLAB程序实现部份，需要给出具体的代码实现，并附上详细的注释。可以从以下几个方面进行描述：

1. 导入图象：使用MATLAB的图象处理工具箱中的函数导入图象；

2. 图象预处理：使用MATLAB的函数对图象进行预处理；

3. 图象增强：使用MATLAB的函数对图象进行增强；

4. 图象分割：使用MATLAB的函数对图象进行分割；

5. 特征提取：使用MATLAB的函数提取图象的特征；

6. 图象重建：根据处理后的图象进行图象重建和修复。

五、实验结果与分析

在实验结果与分析部份，需要给出实验结果并进行详细的分析。可以从以下几个方面进行描述：

1. 给出处理先后的图象对照；

2. 分析处理后图象的质量和特征是否满足要求；

3. 分析处理过程中可能存在的问题和改进的空间。

六、结论

在结论部份，需要对本文的工作进行总结和归纳。可以从以下几个方面进行描述：

1. 本文彩用MATLAB编写了数字图象处理程序，实现了图象的增强、分割、特征提取等操作；

2. 实验结果表明，所设计的算法和方法能够有效地提高图象的质量和特征；

3. 本文的工作对于数字图象处理领域的研究和应用具有一定的参考价值。

七、参考文献

在参考文献部份，需要列出本文所参考的相关文献，包括学术论文、书籍、网站等。

以上是关于数字图象处理MATLAB程序的标准格式文本的详细内容，希翼对您有所匡助。如有任何疑问，请随时与我联系。

数字图像处理MATLAB程序完整版

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一. 实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2?理解和掌握直方图原理和方法； 二. 实验设备 1. PC 机一台； 2.软件matlab。 三. 程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四. 实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五. 实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六. 实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一. 实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二. 实验设备 1. PC机一台； 2. 软件matlab ; 三. 程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四. 实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的灰度均衡函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五. 实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

Matlab数字图像处理

Matlab数字图像处理 直方图均衡化：（左右分别为处理前和处理后的图像） 简单程序： --------------------------------------------------------------------------------------------------- A=imread('F:\Mat\work\test_1.jpg'); Hist=zeros(1,256); Cdf=zeros(1,256); for i=1:500 for j=1:500 Hist(A(i,j))=Hist(A(i,j))+1; end; end; Cdf(1)=Hist(1); for i=2:256 Cdf(i)=Hist(i)+Cdf(i-1); end; for i=1:500 for j=1:500 K=Cdf(A(i,j))*255/250000; A(i,j)=double(K); end; end;

imshow(A,[0 255]); A=uint8(A); imwrite(A,'test1_change.jpg'); --------------------------------------------------------------------------------------------- 理想平滑滤波器 --------------------------------------------------------------------------------------------- A=imread('test_2.jpg'); figure;imshow(A); A=double(A); [m,n]=size(A); for i=1:m for j=1:n A(i,j)=A(i,j)*(-1)^(i+j); end end figure;imshow(A,[0 255]); A=fft2(A); figure;imshow(A,[0 255]); B=abs(A); C=10*log(1+B); figure;imshow(C,[0 255]); D=zeros(m,n);

MATLAB数字图像处理初步

电子信息工程学系实验报告——适用于计算机课程课程名称：数字图像处理 成绩： 实验项目名称：MATLAB数字图像处理初步实验时间：3.25 指导教师（签名）： 班级：姓名：学号： 实验目的: (1) 掌握图像代数运算和几何变换的基本原理 (2) 了解图像代数运算和几何变换的简单应用及MATLAB实现 实验设备与软件 (3) PC计算机系统 (4) MATLAB软件，包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (5) 实验图片 实验内容及过程: 1.图像的代数运算 选择两幅图像，一幅是源图像，一幅为背景图像，采用正确的图像代数运算方法，分别实现图像叠加、混合图像的分离和图像的局部显示效果。 （1）选取两幅大小一样的图像Fig2.22(a).jpg和finger.bmp，将两幅图像进行加法运算。程序如下：

（2）选择（1）中得到的混合图像lenna_finger.jpg，将混合图像与背景图像finger.bmp 做减法运算，得到源图像，程序如下： （3）程序实现一幅尺寸为300×300像素的灰度图像作为掩模模板，对于需要留下来的区域，

掩模图像的像素值置为1，而在需要被抑制掉的区域，掩模图像的像素值置为0，程序如下： 2.图像的缩放 对一幅图像实现按比例缩小和不按比例任意缩小的效果，以及图像的成倍放大和不按比例放大效果。 选取一幅灰度图像Fig2.22(a).jpg，分别将图像比例放大1.5倍，比例缩小0.7倍，非比例放大到620×380像素，非比例缩小到80×180像素。程序如下：

3.图像的旋转 将图像Fig12.18(a1).jpg分别旋转45度和90度，与原图像相比，观察它们的区别。 读取图像Fig12.18(a1).jpg，设置旋转角度分别45度和90度，采用图像旋转函数imrotate对图像进行旋转，程序如下：

实验一 MATLAB数字图像处理初步

实验一MATLAB数字图像处理初步 一、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； 程序及结果： clc,clear,close all; I=imread('flower.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 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), 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。 clc,clear,close all; I=imread('flower.tif'); % 读入原图像,tif格式 % 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 ('flower.tif') imwrite(I,'flower.jpg','quality',10); imwrite(I,'flower.bmp'); % 以位图（BMP）的格式存储图像 flower.tif

flower.jpg 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。 clc,clear,close all; I1=imread('Lenna.tif'); imfinfo('Lenna.tif'); imwrite(I1,'Lenna.jpg','quality',10); figure(1);imshow('Lenna.jpg');

数字图像处理_matlab代码大全

MATLAB实用源代码 图像读取及灰度变换 I=imread('cameraman.tif');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图 title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 图像旋转 I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); theta = 30; K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K) 边缘检测 I = imread('cameraman.tif'); J1=edge(I,'sobel'); J2=edge(I,'prewitt'); J3=edge(I,'log'); subplot(1,4,1),imshow(I); subplot(1,4,2),imshow(J1); subplot(1,4,3),imshow(J2); subplot(1,4,4),imshow(J3); 1.图像反转 MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像');

数字图像处理matlab版源码(第八章)

covmatrix.m function [C, m] = covmatrix(X) %COVMATRIX Computes the covariance matrix of a vector population. % [C, M] = COVMATRIX(X) computes the covariance matrix C and the % mean vector M of a vector population organized as the rows of % matrix X. C is of size N-by-N and M is of size N-by-1, where N is % the dimension of the vectors (the number of columns of X). % Copyright 2002-2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, & S. L. Eddins % Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, 2004 % $Revision: 1.4 $ $Date: 2003/05/19 12:09:06 $ [K, n] = size(X); X = double(X); if n == 1 % Handle special case. C = 0; m = X; else % Compute an unbiased estimate of m. m = sum(X, 1)/K; % Subtract the mean from each row of X. X = X - m(ones(K, 1), :); % Compute an unbiased estimate of C. Note that the product is % X'*X because the vectors are rows of X. C = (X'*X)/(K - 1); m = m'; % Convert to a column vector. end frdescp.m function z = frdescp(s) %FRDESCP Computes Fourier descriptors. % Z = FRDESCP(S) computes the Fourier descriptors of S, which is an % np-by-2 sequence of image coordinates describing a boundary. % % Due to symmetry considerations when working with inverse Fourier % descriptors based on fewer than np terms, the number of points in % S when computing the descriptors must be even. If the number of % points is odd, FRDESCP duplicates the end point and adds it at % the end of the sequence. If a different treatment is desired, the % sequence must be processed externally so that it has an even % number of points. % % See function IFRDESCP for computing the inverse descriptors.

数字图像处理实验报告matlab

数字图像处理实验报告matlab 一、实验目的 本次实验主要目的是掌握数字图像处理中常见的一些图像处理算法及其应用，熟练掌握matlab中图像处理工具箱的使用方法，通过实践提高图像处理的技能。 二、实验材料 本次实验所使用的材料包括： 1. 电脑 2. matlab软件 3. 图像处理工具箱 4. 多幅图片 三、实验原理 数字图像处理是指用数字计算机或其他数字设备对数字图像进行处理，以满足特定需求的过程。通常包括以下几个步骤： 1. 图像获取 2. 图像处理 3. 图像分析与识别 4. 报告生成 在本次实验中，我们重点学习了几种常见的图像处理算法及其应用，包括图像的读取与显示、图像的二值化、去除噪声、图像的边缘检测等。 1. 图像的读取与显示 在matlab中，可以使用imread函数读取图像，imshow

函数显示图像。具体使用方法如下： im = imread('图像名称.jpg'); imshow(im); 2. 图像的二值化 图像的二值化是将图像转换为只有黑白两种颜色的过程。在matlab中，可以使用im2bw函数对图像进行二值化处理。具体使用方法如下： im = imread('图像名称.jpg'); im_bw = im2bw(im); imshow(im_bw); 3. 去除噪声 噪声是图像中常见的一种干扰，它可能使图像产生模糊、失真等问题。在matlab中，可以使用medfilt2函数对图像进行中值滤波处理，以去除噪声。具体使用方法如下：im = imread('图像名称.jpg'); im_mf = medfilt2(im); imshow(im_mf); 4. 图像的边缘检测 边缘检测是图像处理中常用的一种方法，它可以通过检测图像中颜色、亮度等变化，找到图像中物体的边缘。在matlab中，可以使用edge函数对图像进行边缘检测处理。具体使用方法如下： im = imread('图像名称.jpg'); im_edge = edge(im,'sobel'); imshow(im_edge); 四、实验过程 1. 图像的读取与显示

在Matlab中进行数字图像处理与特征提取

在Matlab中进行数字图像处理与特征提取 数字图像处理是一种通过使用计算机算法对图像进行处理和分析的技术。在现代科学和技术中，数字图像处理具有广泛的应用，包括医学影像、遥感图像、计算机视觉等。 Matlab是一个功能强大且广泛使用的数值计算和绘图环境，也是数字图像处理和特征提取的理想工具。Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可用于各种图像处理任务，例如滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。 在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像滤波。滤波可以通过不同的滤波器来增强或降低图像的某些特征。在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种滤波器，例如高斯滤波器、中值滤波器等。这些滤波器可以消除噪声、平滑图像或者突出图像的某些细节。 边缘检测是数字图像处理的另一个重要任务。边缘检测可以帮助我们找到图像中的物体边界或者纹理变化。在Matlab中，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。这些算法可以根据图像的梯度变化来检测边缘，并生成二值化的边缘图像。 除了滤波和边缘检测，图像增强也是数字图像处理领域的一个重要任务。图像增强可以通过增加图像的对比度、调整亮度或者变化色彩来改善图像的视觉效果。在Matlab中，我们可以使用imadjust函数来进行图像增强。该函数可以通过调整图像的灰度级别来增加图像的对比度，并改善图像的细节。 图像分割是数字图像处理中的一个挑战性任务。图像分割可以将图像分成若干个子区域，每个子区域代表不同的对象或者纹理。在Matlab中，常用的图像分割算法有阈值法、区域生长法、基于边缘的分割等。这些算法可以根据图像的灰度级别、像素关系或者纹理特征来将图像分割成不同的区域。

《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验

《数字图像处理及MATLAB实现》 图像增强与平滑实验 一．实验目的及要求 1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用； 2、理解并掌握常用的图像的增强技术。 二、实验设备 MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机 三、实验内容 （一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。（可将每段程序保存为一个.m文件） 1．直方图均衡化 clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables % and close open figure windows. I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it in imshow(I) % an array named I.display the image text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r') figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in % a new figure window. [I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization. figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window. text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r') figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2. figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve. imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named % ‘pout2.png’. imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file

数字图像处理MATLAB程序

数字图像处理MATLAB程序 数字图像处理是指对数字图像进行各种操作和处理，以改善图像的质量、增强图像的特征、提取图像的信息等。MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化软件，也是数字图像处理领域常用的工具之一。本文将介绍如何使用MATLAB编写数字图像处理程序的标准格式。 一、引言 在引言部分，需要对数字图像处理的背景和意义进行简要介绍。可以从以下几个方面进行描述： 1. 数字图像处理的定义和作用； 2. 数字图像处理在各个领域的应用，如医学影像、遥感图像等； 3. MATLAB在数字图像处理中的重要性和优势。 二、问题描述 在问题描述部分，需要明确说明本文将要解决的具体问题。可以从以下几个方面进行描述： 1. 需要进行的数字图像处理操作，如图像增强、图像滤波、图像分割等； 2. 需要处理的图像的特点和要求，如图像的大小、图像的格式等； 3. 需要实现的目标和效果。 三、方法与算法 在方法与算法部分，需要详细介绍用于解决问题的具体方法和算法。可以从以下几个方面进行描述： 1. 图像预处理：对图像进行去噪、灰度化、尺寸调整等预处理操作；

2. 图像增强：使用直方图均衡化、滤波器等方法增强图像的对比度和清晰度； 3. 图像分割：使用阈值分割、边缘检测等方法将图像分割为不同的区域； 4. 特征提取：提取图像的纹理特征、形状特征等； 5. 图像重建：根据处理后的图像进行图像重建和修复。 四、MATLAB程序实现 在MATLAB程序实现部分，需要给出具体的代码实现，并附上详细的注释。可以从以下几个方面进行描述： 1. 导入图像：使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数导入图像； 2. 图像预处理：使用MATLAB的函数对图像进行预处理； 3. 图像增强：使用MATLAB的函数对图像进行增强； 4. 图像分割：使用MATLAB的函数对图像进行分割； 5. 特征提取：使用MATLAB的函数提取图像的特征； 6. 图像重建：根据处理后的图像进行图像重建和修复。 五、实验结果与分析 在实验结果与分析部分，需要给出实验结果并进行详细的分析。可以从以下几个方面进行描述： 1. 给出处理前后的图像对比； 2. 分析处理后图像的质量和特征是否满足要求； 3. 分析处理过程中可能存在的问题和改进的空间。 六、结论

数字图像处理(Matlab复习代码)

双线性插值法 I_=imread('test.jpg'); I=rgb2gray(I_); A=0.7;B=0.7;%失真像素坐标 [i,j]=size(I); m=round(i*A);n=round(j*B); temp=zeros(m,n);%产生m*n矩阵 G=[A 0;0 B]; for x=1:m for y=1:n ab=[x,y]/G;%取得x/A,y/B a=ab(1)-floor(ab(1));%权值 b=ab(2)-floor(ab(2)); %防溢出处理 if ab(1)<1 ab(1)=1; end if ab(1)>i ab(1)=i; end if ab(2)<1 ab(2)=1; end if ab(2)>j ab(2)=j; end %定义内插值坐标 ab11=[floor(ab(1)) floor(ab(2))]; ab12=[floor(ab(1)) ceil(ab(2))]; ab21=[ceil(ab(1)) floor(ab(2))]; ab22=[ceil(ab(1)) ceil(ab(2))]; temp(x,y)=(1-a)*(1-b)*I(ab11(1),ab11(2))+... a*(1-b)*I(ab12(1),ab12(2))+... (1-a)*b*I(ab21(1),ab21(2))+... a*b*I(ab22(1),ab22(2)); end end imshow(uint8(temp)),title('0.7倍双线性'); 最近邻法 I_=imread('test.jpg');%读入原始图像 I1=rgb2gray(I_); [i,j]=size(I1); m=round(i*1.5);n=round(j*1.5); m_=round(i*0.7);n_=round(j*0.7); % 1.5倍最邻近 TEMP=zeros(m,n);%产生m*n矩阵 for i = 1:m for j = 1:n TEMP(i,j)=I1(round(i/1.5),round(j/1.5)); end end subplot(1,3,1) ,imshow(I1),title('原图') TEMP1_5=uint8(TEMP); subplot(1,3,2), imshow(TEMP1_5),title('1.5倍最邻近') 全局预测下的图像分割 I_=imread('test.jpg'); I=rgb2gray(I_); [m,n]=size(I); % 统计直方图 zhifangtu=zeros(1,255);% for i=1:1:m for j=1:1:n zhifangtu(I(i,j)+1)= zhifangtu(I(i,j)+1)+1; end end plot(zhifangtu); %阈值处理 final=zeros(m,n); for x=1:1:m for y=1:1:n AA=I(x,y); if AA > 120 final(x,y)=255; else final(x,y)=0; end end end imshow(uint8(final));

数字图像处理matlab应用的实例

>> I=imread('G:\MATLAB7\cunfang\lena 压缩.tif'); >> J=rgb2gray(I); >> J1=double(J); >> J2=J1*127/255; >> J3=J1*63/255; >> J4=J1*31/255; >> J5=J1*15/255; >> J6=J1*7/255; >> J7=J1*3/255; >> J8=J1*1/255; >> subplot(3,3,1),imshow(I),title('原图'); >> subplot(3,3,2),imshow(J1,[0 256]),title('灰度级：256'); >> subplot(3,3,3),imshow(J2,[0 128]),title('灰度级：128'); >> subplot(3,3,4),imshow(J3,[0 64]),title('灰度级：64'); >> subplot(3,3,5),imshow(J4,[0 32]),title('灰度级：32'); >> subplot(3,3,6),imshow(J5,[0 16]),title('灰度级：16'); >> subplot(3,3,7),imshow(J6,[0 8]),title('灰度级：8'); >> subplot(3,3,8),imshow(J7,[0 4]),title('灰度级：4'); >> subplot(3,3,9),imshow(J8,[0 2]),title('灰度级：2'); 原 图 灰度级： 256 灰度级： 128 灰度级： 64灰度级： 32灰度级： 16 灰度级： 8灰度级： 4灰度级：2

基本数字图像处理算法的matlab实现

基本数字图像处理算法的matlab实现 1.数字图像处理的简单介绍 所谓数字图像就是把传统图像的画面分割成为像素的小的离散点,各像素的灰度值也是用离散值来表示的; 数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术; 2.图像的显示与运算 图像的显示 Matlab显示语句 imshowI,lowhigh %图像正常显示 I为要显示的图像矩阵;,lowhigh为指定显示灰度图像的灰度范围;高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于high和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色; subplotm,n,p 打开一个有m行n列图像位置的窗口,并将焦点位于第p个位置上; 图像的运算 灰度化将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理;彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万255255255的颜色的变化范围;而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理

种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些;灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征;图像的灰度化处理可用两种方法来实现; 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值,然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量; 第二种方法是根据YUV的颜色空间中,Y的分量的物理意义是点的亮度,由该值反映亮度等级,根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=++,以这个亮度值表达图像的灰度值; 灰度是灰度级的函数,它表示图象中具有每种灰度级的象素的个数,反映图象中每种灰度出现的频率; 图像增强的目标是改进图片的质量,例如增加对比度,去掉模糊和噪声,修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术; Matlab图像格式转换语句 rgb2grayI %从RGB图创建灰度图 imhistI %画灰度直方图 图像的线性变换 D B=fD A=f A D A+f B Matlab源代码： I1=imread'F:\图片'; subplot2,2,1;imshowI1;title'原图'; I2=rgb2grayI1; %灰度化图像

实验一MATLAB数字图像处理

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2012 —2013 学年第二学期） 课程名称：图形图像处理开课实验室：信自444 2013年 5月 22日 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，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M×N×3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。

用matlab实现数字图像处理几个简单例子

实验报告 实验一图像的傅里叶变换（旋转性质） 实验二图像的代数运算 实验三filter2实现均值滤波 实验四图像的缩放 朱锦璐 04085122

实验一图像的傅里叶变换（旋转性质） 一、实验内容 对图（1.1）的图像做旋转，观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。 图（1.1） 二、实验原理 首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F（w，ϕ）. f(x,y) <=> F(u，v) f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ，wsinϕ) 经过变换得 f( r,θ+θ。)<=>F(w,ϕ+θ。) 上式表明，对f(x,y)旋转一个角度θ。对应于将其傅里叶变换F(u，v)也旋转相同的角度θ。F(u,v)到f(x,y)也是一样。 三、实验方法及程序 选取一幅图像，进行离散傅里叶变换，在对其进行一定角度的旋转，进行离散傅里叶变换。 >> I=zeros(256,256); %构造原始图像 I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256，前一值是纵向比，后一值是横向比figure(1); imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱 J=fft2(I); F=abs(J); J1=fftshift(F);figure(2) imshow(J1,[5 50]) J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°

figure(3); imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱 J1=fft2(J); F=abs(J1); J2=fftshift(F);figure(4) imshow(J2,[5 50]) 四、实验结果与分析 实验结果如下图所示 （1.2）原图像（1.3）傅里叶频谱 （1.4）旋转45°后的图像（1.5）旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图

数字图像处理MATLAB程序实验大纲

实验一图像的点运算 实验1.1 直方图 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2．理解和掌握直方图原理和方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab。 三．程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。 I=imread('cameraman.tif'>。%读取图像 subplot(1,2,1>,imshow(I> %输出图像 title('原始图像'> %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2>,imhist(I> %输出原图直方图 title('原始图像直方图'> %在原图直方图上加标题 四．实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一 般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；b5E2RGbCAP 3．浏览源程序并理解含义；

4．运行，观察显示结果； 5．结束运行，退出； 五．实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a>原始图像 (b>原始图像直方图 六．实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。 实验1.2直方图均衡化 一．实验目的 1．熟悉matlab图像处理工具箱中直方图均衡化函数的使用； 2．理解和掌握直方图均衡化原理和实现方法； 二．实验设备 1.PC机一台； 2.软件matlab； 三．程序设计

数字图像处理及matlab实现源代码【1】

% *-*--*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*图像处理*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* %{ % （一）图像文件的读/写 A=imread('drum.jpg'); % 读入图像 imshow(A); % 显示图像 imwrite(A,'drum.jpg'); info=imfinfo('drum.jpg') % 查询图像文件信息 % 用colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中 RGB=imread('drum.jpg'); I=rgb2gray(RGB); % 把RGB图像转换成灰度图像 h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1]; I2=filter2(h,I); imshow(I2,[]); colorbar('vert') % 将颜色条添加到坐标轴对象中 % wrap函数将图像作为纹理进行映射 A=imread('4.jpg'); imshow(A); I=rgb2gray(RGB); [x,y,z]=sphere; warp(x,y,z,I); % 用warp函数将图像作为纹理进行映射 %} % subimage函数实现一个图形窗口中显示多幅图像 RGB=imread('drum.jpg'); I=rgb2gray(RGB); subplot(1,2,1); subimage(RGB); % subimage函数实现一个图形窗口中显示多幅图像subplot(1,2,2),subimage(I); % *-*--*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*图像处理*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* % （二）图像处理的基本操作 % ----------------图像代数运算------------------ %{ % imadd函数实现两幅图像的相加或给一幅图像加上一个常数 % 给图像每个像素都增加亮度 I=imread('4.jpg'); J=imadd(I,100); % 给图像增加亮度 subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2),imshow(J);title('增加亮度图'); % % imsubtract函数实现将一幅图像从另一个图像中减去或减去一个常数I=imread('drum.jpg'); J=imsubtract(I,100); % 给图像减去亮度 subplot(1,2,1),imshow(I);

数字图像处理matlab代码

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 1、不同滤波器的频域降噪 1.1 理想低通滤波器(ILPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; %初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点（i,j）在通带内的情况 h=1; %通带变换函数 else %点（i,j）在阻带内的情况 h=0; %阻带变换函数 end s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示

end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复 数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ILPF滤波后的图像（d=40）'); 运行结果： 1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2; %对n赋初值