2023年数字图像处理基本运算实验报告（精编5篇）

好文供参考!1/642023年数字图像处理基本运算实验报告（精编5篇）【引读】这篇优秀的文档“2023年数字图像处理基本运算实验报告（精编5篇）”由网友上传分享，供您参考学习使用，希望此文对您有所帮助，喜欢的话就分享给下载吧！数字图像处理基本运算实验报告1数字图像处理实验报告目录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.算法综述优势7.总结8.存在问题一、数字图像处理简介图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而好文供参考!2/64图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。二、实验目的巩固所学知识，提高所学能力三、实验内容利用matlab的gui程序设计一个简单的图像处理程序，并含有如下基本功能：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2.对给定图像进行旋转3．对给定的图像添加噪声（椒盐噪声、高斯噪声）四、实验结果及代码展示1.软件设计界面2.各模块功能展示以及程序代码（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，注上文字标题好文供参考!3/64效果展示：代码：a=imread('c:documentsand');i=rgb2gray(a);i=im2bw(a,);subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像')subplot(3,1,3);imshow(i);title('二值图像')（2）图像旋转原图效果展示：代码：clc;clearall;closeall;img=imread('d:mydocumentsmy');img=double(img);[hw]=size(img);alpha=pi/4;wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);hnew=ceil(hnew);u0=w*sin(alpha);t=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)];imgnew2=zeros(hnew,wnew);imgnew1=zeros(hnew,wnew);foru=1:hnewforv=1:wnew好文供参考!4/64tem=t*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);ifx=1&&x=1&&yelsex=x_up;endif(y-y_low)elsey=y_up;endp1=img(x_low,y_low);p2=img(x_up,y_low);p3=img(x_low,y_low);p4=img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;imgnew1(u,v)=img(x,y);imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;endendendfigure;imshow(imgnew2,[]);b=imrotate(img,alpha/pi*180);figure;imshow(b,[]);（3）对给定的图像添加噪声（斑点噪声、高斯噪声）效果展示：代码：i=imread('d:mydocumentsmy好文供参考!5/64');figure,subplot(211);imshow(i);title('原图');j1=imnoise(i,'gaussian',0,);subplot(223);imshow(j);title('添加高斯噪声');j=imnoise(i,'speckle',);subplot(224);imshow(j);title('添加斑点噪声');五、算法综述灰度图像：一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“红，绿，蓝”在图像中的比重。通道中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是255。通道是整个photoshop显示图像的基础。色彩的变动，实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是photoshop处理图像的核心部分，所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的。在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色好文供参考!6/64图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的。用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样10或12位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域每个采样16位即65536级得到流行。二值图像：是指每个像素不是黑就是白，其灰度值没有中间过渡的图像。二值图像一般用来描述文字或者图形，其优点是占用空间少，缺点是，当表示人物，风景的图像时，二值图像只能描述其轮廓，不能描述细节。这时候要用更高的灰度级。二值图像是每个像素只有两个可能值的数字图像。人们经常用黑白、b&w、单色图像表示二值图像，但是也可以用来表示每个像素只有一个采样值的任何图像，例如灰度图像等。二值图像中所有的像素只能从0和1这两个值中取，因此在matlab中，二值图像用一个由0和1组成的二维矩阵表示。这两个可取的值分别对应于关闭和打开，关闭表征该像素处于背景，而打开表征该像素处于前景。以这种方式来操作图像可以更容易识别出图像的结构特征。二值图像操作只返回与二值好文供参考!7/64图像的形式或结构有关的信息，如果希望对其他类型的图像进行同样的操作，则首先要将其转换为二进制的图像格式，可以通过调用matlab提供的im2bw（）来实现。二值图像经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、二值化和dithering的结果中出现。一些输入输出设备，如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理二值图像。二值图像经常使用位图格式存储。二值图像可以解释为二维整数格z，图像变形处理领域很大程度上就是受到这个观点启发。图像旋转：图像旋转是指图像以某一点为中心旋转一定的角度，形成一幅新的图像的过程。当然这个点通常就是图像的中心。既然是按照中心旋转，自然会有这样一个属性：旋转前和旋转后的点离中心的位置不变。根据这个属性，我们可以得到旋转后的点的坐标与原坐标的对应关系。由于原图像的坐标是以左上角为原点的，所以我们先把坐标转换为以图像中心为原点。假设原图像的宽为w,高为h,（x0,y0）为原坐标内的一点，转换坐标后的点为（x1,y1）。那么不难得到：x1=x0-w/2;y1=-y0+h/2;在新的坐标系下，假设（x0,y0）距离原点的距离为r,点与原点之间的连线与x轴的夹角为b,旋转的角度为a,旋转后的点为（x1,y1）好文供参考!8/64噪声：是电路或系统中不含信息量的电压或电流。在工业与自然界中，存在着各种干扰源（噪声源），如大功率电力电子器件的接入、大功率用电设备的开启与断开、雷击闪电等都会使空间电场和磁场产生有序或无序的变化，这些都是干扰源（或噪声源）。这些源产生的电磁波或尖峰脉冲通过磁、电耦合或是通过电源线等路径进入放大电路，各种电气设备，形成各种形式的干扰。斑点噪声：斑点噪声是sar成像系统的一大特色，源自基本分辨单元内地物的随机散射，在图像上表现为信号相关（如在空间上相关）的小斑点，它既降低了图像的画面质量，又严重影响图像的自动分割、分类、目标检测以及其它定量专题信息的提取。sar图像斑点噪声的去除一方面要抑制图像均匀区域斑点噪声，另一方面要保持图像边缘和纹理细节信息。sar斑点噪声的抑制可通过非相干多视处理，也可使用空间域滤波实现。非相干多视处理会降低图像的地面分辨率。因此，涌现出了一系列空间域滤波方法，如均值滤波、中值滤波、lee滤波、kuan滤波、frost滤波、sigma滤波以及gammamap滤波等。但这类算法存在自身无法克服的矛盾：一方面为增强斑点去噪效果需选较大的滤波窗口，另一方面为保持图像的实际分辨率要求所选的窗口较小。好文供参考!9/64高斯噪声：所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。实验中是通过matlab自带的函数产生噪声，各函数如下：j1=imnoise(i,'salt&pepper',);%添加椒盐噪声j2=imnoise(i,'gaussian',0,);%添加均值为0，方差为的高斯噪声。六、matlab优势matlab是一个包含大量算法的集合。其可以快捷的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和差错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如c和c++。在计算要求相同的情况下，使用matlab的编程工作量会大大减少。matlab的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿好文供参考!10/64真等。图形处理功能图形处理功能matlab自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的matlab对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），matlab同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，matlab也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的matlab还着重在图形用户界面（gui）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足模块集合工具箱matlab对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，matlab已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处